# Réplication et rapprochement des travaux d'évaluation de l'effet du CICE sur l'emploi en 2013 et 2014

Rémi Monin, Milena Suarez Castillo

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Rémi Monin, Milena Suarez Castillo. Réplication et rapprochement des travaux d'évaluation de l'effet du CICE sur l'emploi en 2013 et 2014. 2018. hal-05409386

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Direction des Études et Synthèses Économiques

G2018/11

Réplication et rapprochement des travaux
d'évaluation de l'effet du CICE sur l'emploi
en 2013 et 2014

Rémi MONIN

Milena SUAREZ CASTILLO

Document de travail

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Insee
Mesurer pour comprendre

Institut National de la Statistique et des Études Économiques
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Institut national de la statistique et des études économiques

G2018/11

# Réplication et rapprochement des travaux d'évaluation de l'effet du CICE sur l'emploi en 2013 et 2014

Rémi MONIN Milena SUAREZ CASTILLO*

Décembre 2018

Département des Études Économiques - Timbre G201
88, avenue Verdier - CS 70058 - 92541 MONTROUGE CEDEX - France
Tél. : 33 (1) 87 69 59 54 - E-mail : d3e-dg@insee.fr - Site Web Insee : http://www.insee.fr

Ces documents de travail ne reflètent pas la position de l'Insee et n'engagent que leurs auteurs.
Working papers do not reflect the position of INSEE but only their author's views.

Nous remercions Dominique GOUX, Sébastien ROUX et Rozenn DESPLATZ, les participants du séminaire du D2E de l'Insee, ainsi que les membres du comité de suivi du CICE de France Stratégie pour leurs commentaires et discussions. Nous sommes seuls responsables des erreurs et omissions restantes.

<footnote>* Insee-Dese - Département des études économiques - Division « Marchés et entreprises »</footnote>
# Réplication et rapprochement des travaux d'évaluation de l'effet du CICE sur l'emploi en 2013 et 2014

## Résumé

Nous reproduisons les estimations principales des effets du crédit d'impôt pour la compétitivité et l'emploi (CICE) sur l'emploi présentées par les équipes TEPP et LIEPP pour France Stratégie à partir des indications méthodologiques décrites dans leurs premiers rapports de recherche (septembre 2016 et mars 2017). Après la reconstitution des échantillons, globalement validée par des comparaisons en statistiques descriptives, nous reproduisons leurs différentes stratégies empiriques. Les effets sur l'emploi reproduits sont cohérents avec les résultats présentés par TEPP : effet positif, significatif et de même ordre de grandeur pour les entreprises les plus exposées au CICE (quatrième quartile d'exposition au CICE). En revanche, les effets sur l'emploi par catégorie socio-professionnelle ne reproduisent pas les résultats de TEPP. Pour LIEPP, la reproduction de la méthodologie conduit à des résultats similaires à ceux présentés par l'équipe sur l'emploi agrégé en 2013 et en 2014 (aucun effet significatif et positif), et ainsi que sur les ventilations par catégorie socio-professionnelle. Nous rapprochons ensuite les spécifications des deux équipes. Les différences de résultats persistent sur échantillon commun, et sont robustes à la spécification linéaire ou non-linéaire du traitement. Cependant, nous observons une sensibilité particulière des résultats à la présence ou l'absence de la productivité passée des entreprises, en niveau parmi les variables explicatives de la croissance de l'emploi. Nous présentons deux spécifications rapprochées qui conduisent à des résultats cohérents éclairant par là-même les origines de la divergence, sans pour autant conclure sur les effets du CICE sur l'emploi, les travaux des deux équipes étant encore en cours.

**Mots-clés** : Évaluation des politiques publiques ; réplication ; CICE

# Replication and reconciling of the CICE evaluations on employment (2013-2014)

## Abstract

We reproduce the main estimates of the effects of the CICE (Tax Credit for Competitiveness and Employment) on employment presented by the TEPP and LIEPP teams for France Stratégie based on the methodological indications described in their first research reports (september 2016 and march 2017). After the reconstitution of the samples, globally validated by comparisons in descriptive statistics, we reproduce their different empirical strategies. The effects on employment reproduced are consistent with the results presented by TEPP: positive, significant and of the same order of magnitude for the firms most exposed to the CICE (fourth quartile of exposure to the CICE). On the other hand, the effects on employment by socio-professional category do not reproduce the results of TEPP. For LIEPP, the replication of the methodology leads to results similar to those presented in their report on aggregate employment in 2013 and 2014 (no significant and positive effect), and as well as on the breakdown by socio-professional category. We then compare the specifications of the two teams. The differences in results persist on a common sample, and are robust to the linear or non-linear specification of the treatment. However, we observe a particular sensitivity of the results to the presence or absence of past productivity of firms, in level, among the explanatory variables of employment growth. We present two reconciled specifications that lead to consistent results, shedding light on origins of the divergence. We do not conclude on employment effects of the CICE, as the work of the two teams is still ongoing.

**Keywords** : Public policies evaluation; replication; CICE

**Classification JEL** : C10 ; C26 ; D04 ; H32
Table des matières

<table><tbody><tr><td>1</td><td>Réplication : la mesure de l'emploi et de l'exposition au CICE</td><td>8</td></tr><tr><td>1.1</td><td>Différents concepts d'emploi et différentes sources utilisées</td><td>8</td></tr><tr><td>1.2</td><td>Reconstitution du CICE à partir des DADS</td><td>10</td></tr><tr><td>2</td><td>Réplication des travaux de TEPP</td><td>12</td></tr><tr><td>2.1</td><td>La stratégie empirique de TEPP</td><td>12</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Reconstitution de l'échantillon TEPP</td><td>13</td></tr><tr><td>2.3</td><td>Résultats et comparaisons</td><td>17</td></tr><tr><td>3</td><td>Réplication des travaux du LIEPP</td><td>22</td></tr><tr><td>3.1</td><td>La stratégie empirique du LIEPP</td><td>22</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Reconstitution de l'échantillon LIEPP</td><td>22</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Résultats et comparaisons</td><td>25</td></tr><tr><td>4</td><td>Rapprochement</td><td>29</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Influence de l'échantillon</td><td>29</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Spécification : traitement en quartiles ou linéaire</td><td>30</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Sensibilité aux variables de contrôle</td><td>31</td></tr><tr><td>4.4</td><td>Rapprochement des contrôles TEPP et LIEPP</td><td>36</td></tr><tr><td colspan="2">Annexe</td><td>42</td></tr><tr><td>A</td><td>Historique méthodologique</td><td>42</td></tr><tr><td>B</td><td>Reproduction TEPP, par catégories socio-professionnelles</td><td>43</td></tr><tr><td>C</td><td>Robustesse de la spécification LIEPP</td><td>46</td></tr><tr><td>D</td><td>Compléments sur les spécifications rapprochées</td><td>47</td></tr><tr><td>E</td><td>Statistiques descriptives et résultats issus des rapports de recherche (TEPP, septembre 2016)</td><td>51</td></tr><tr><td>F</td><td>Statistiques descriptives et résultats issus des rapports de recherche (LIEPP, mars 2017)</td><td>56</td></tr></tbody></table>
Introduction

L'évaluation est une étape nécessaire au pilotage des politiques publiques. Elle permet de juger
de l'efficacité d'une mesure par rapport à ses objectifs, en s'assurant que les principaux bénéficiaires
étaient effectivement ceux qui étaient ciblés, en vérifiant que la réaction observée est conforme à ce qui
était anticipé et en mesurant quantitativement les effets, pour procéder à une analyse coût-bénéfice. En
l'absence d'un procédé expérimental contrôlé, toute évaluation de politique publique est délicate. Les
économistes chargés de l'évaluation se heurtent le plus souvent à des problèmes de sélection ou d'auto-
sélection des agents économiques pour la mesure à évaluer, au difficile contrôle de l'hétérogénéité des
agents, qu'il s'agisse de ménages ou d'entreprises, à la non-linéarité des effets mesurés, ou aux effets de
contagion ou de diffusion (spillovers) de la mesure à d'autres agents. L'économiste peut circonscrire, ou
limiter ces difficultés en ayant recours à des méthodes économétriques adaptées (variables instrumen-
tales, différences de différences, régression sur discontinuité etc.). Cependant, la difficulté de l'évaluation
est considérablement accentuée dès lors que les objectifs de la mesure économique ne sont pas claire-
ment identifiés, qu'ils sont multiples, que le bénéfice de la mesure n'est pas conditionné à la réalisation
d'objectifs (mesures sans contrepartie) ou encore que la quasi totalité des agents sont concernés. Ces
difficultés de l'évaluation de politiques publiques se combinent dans le cas du Crédit d'Impôt pour la
Compétitivité et l'Emploi (CICE).

Le CICE a fait l'objet de nombreux travaux d'évaluation, en particulier d'évaluations économétriques de ses effets *ex post* sur l'emploi. Ces travaux ont été commandés par France Stratégie dans le cadre de sa mission de pilotage du comité de suivi du CICE. Dès septembre 2016, les conclusions de deux équipes de recherche s'opposaient sur les créations/sauvegardes d'emplois imputables au CICE. Dans ce contexte, ce travail de réplication et de rapprochement a été demandé par France Stratégie en septembre 2017 afin de comprendre les raisons des différences persistantes entre les deux équipes. Il ne s'agit pas de trancher sur la validité des hypothèses des différentes équipes, qui ont été largement commentées par leurs rapporteurs référents, mais de mettre en évidence les choix méthodologiques qui mènent à une conclusion plutôt qu'à une autre, en laissant le soin aux chercheurs de les justifier. Cette étude a nourri le rapport 2018 de France Stratégie, qui a également repris les travaux des chercheurs, qui ont évolué en parallèle.

Mis en place en 2013, le CICE correspond à une réduction de l'impôt sur les sociétés ou sur les revenus, assis sur les salaires bruts des salariés rémunérés en dessous du seuil de 2,5 fois le Smic, et égal à la somme de ces rémunérations multipliée par un coefficient (4% en 2013, 6% de 2014 à 2016, 7% en 2017, et à nouveau 6% en 2018). Cette mesure est exceptionnelle par le montant engagé pour son financement, puisque le crédit d'impôt (à 6%) représente près de 20 milliards d'euro par an. Il a été instauré par l'article 66 de la loi du 29 décembre 2012, rectificative de la loi de finances de 2012 qui dispose que les entreprises :

(...) peuvent bénéficier d'un crédit d'impôt ayant pour objet le financement de l'améliora-
tion de leur compétitivité à travers notamment des efforts en matière d'investissement, de
recherche, d'innovation, de formation, de recrutement, de prospection de nouveaux marchés,
de transition écologique et énergétique et de reconstitution de leur fonds de roulement.

L'objectif du dispositif (améliorer la compétitivité des entreprises) passe par des moyens extrêmement variés, d'investissement en capital matériel, immatériel, ou humain, ou qui concernent l'exploitation (recrutement, prospection). Ces moyens mentionnés ne sont d'ailleurs pas exhaustifs. Il est en fait difficile de déterminer des utilisations potentielles du CICE qui ne pourraient pas, d'une manière ou d'une autre, être considérées comme visant à améliorer la compétitivité. Les diminutions de prix ou les augmentations de salaires, bien que non explicitement citées par le projet de loi peuvent traduire une stratégie de conquête de parts de marchés ou d'attraction de main d'oeuvre plus qualifiée. Enfin, à l'extrême, la simple thésaurisation de l'avantage fiscal est même incluse dans les moyens cités, par la reconstitution du fonds de roulement. Toutefois, les modalités du dispositif traduisent une volonté de baisser le coût du travail, et par là même de favoriser l'emploi. Ainsi dans l'exposé des motifs qui introduit l'amendement, on peut citer : *le choix d'introduire le CICE [...] répond à l'urgence d'agir. Il s'agit d'assurer [...] un impact sur l'économie et l'emploi dès 2013.*
Une des originalités du dispositif, outre son montant, son inconditionnalité et son mode de versement, repose dans l'instauration d'un comité de suivi, dans le même article de loi :

> *Un comité de suivi placé auprès du Premier ministre est chargé de veiller au suivi de la mise en œuvre et à l'évaluation du crédit d'impôt pour la compétitivité et l'emploi prévu à l'article 244 quater C du code général des impôts. Présidé par une personnalité désignée par le Premier ministre, ce comité est composé pour moitié de représentants des partenaires sociaux et pour moitié de représentants des administrations compétentes. Avant le dépôt du projet de loi de finances de l'année au Parlement, il établit un rapport public exposant l'état des évaluations réalisées.*

France Stratégie (anciennement, le commissariat général à la stratégie et à la prospective) a été chargé de piloter le comité de suivi, et a publié un rapport chaque année depuis 2013. De 2013 à 2015, le comité assure les missions de suivi, c'est-à-dire la publication d'indicateurs sur la prise en compte comptable et économique de la mesure par les entreprises. En 2013, le premier rapport comportait des éléments de suivi et de prévision des créances, et posait également les bases d'un appel à projet pour une évaluation *ex post* microéconométrique sur les premières années du dispositif, en anticipant les difficultés que l'évaluation du CICE poserait : les effets de contexte, la multiplicité des usages, l'absence de contrefactuel à cause d'un recours quasi-universel, des effets de contagion par les prix et des effets non-linéaires potentiels. En 2014, les indicateurs de suivi sont enrichis par les premières déclarations fiscales (DGFiP) et sociales (Acoss). Le comité de suivi s'intéresse également à la perception du dispositif par les entreprises et aux utilisations potentielles. En s'appuyant sur les enseignements d'une enquête de conjoncture menée par l'Insee sur les utilisations du CICE, le comité de suivi conclut que son usage est très rarement unique, qu'il est hétérogène selon le secteur et la taille des entreprises, et qu'il dépend fortement de leur situation conjoncturelle. En 2015, le comité de suivi continue l'analyse des réponses à l'enquête sur l'utilisation du CICE, publie des informations sur le dispositif de préfinancement du CICE, ainsi que les résultats d'une enquête qualitative menée auprès des services de ressources humaines des entreprises sur l'impact du CICE. A partir de 2016, le comité incorpore les résultats des études d'évaluation *ex post*, commandées par France Stratégie et menées par des équipes de chercheurs indépendants.

Ces premières évaluations concernent l'emploi, les salaires, l'investissement, les dépenses de R&D (Carbonnier et al. (2016) et Gilles et al. (2016)), et la marge intensive des exportateurs (Guillou et al. (2016)). Elles sont complétées en 2017 par une étude sur l'effet du CICE sur les prix (Monin et Suarrez Castillo (2017)), et sur l'effet du préfinancement du CICE sur les défaillances d'entreprises (Ben Hассine et Mathieu (2017)), puis en 2018 par une étude sur l'investissement corporel (Guillou (2018)) et les premiers résultats d'une analyse macroéconomique (Ducoudré et al. (2018)). Toutes ces évaluations ont fait l'objet de relectures et analyses menées par des experts issus du monde académique et/ou des administrations et ont été publiées conjointement aux rapports annuels, accompagnées des rapports des relecteurs. Une originalité du pilotage de l'évaluation des effets du CICE est d'avoir confié l'étude des effets sur l'emploi et les salaires à deux équipes de chercheurs indépendantes : le Laboratoire Interdisciplinaire d'Évaluation des Politiques Publiques (par la suite, le LIEPP), et de Travail, Emploi et Politiques Publiques (par la suite, TEPP). Dès 2016 cependant, les conclusions des deux équipes divergent. Malgré un certain nombre de points communs dans leur méthodologie, les évaluations de l'effet du CICE sur l'emploi de TEPP et du LIEPP aboutissent à des résultats apparemment contradictoires (table 1).

Cette divergence apparaît étonnante pour les rapporteurs référents des équipes ainsi que pour le comité de suivi du CICE. En effet, bien que reposant sur des spécifications différentes, les deux équipes s'appuient sur les mêmes données (les statistiques d'entreprise, les déclarations annuelles des données sociales et les déclarations de créances de CICE), et sur la même source de variabilité identifiante, à savoir l'intensité de l'exposition au CICE (la créance de CICE divisée par la masse salariale totale), qui reflète en partie la structure des salaires de l'entreprise. Ces divergences persistent même après prise en compte des commentaires, remarques et conseils des rapporteurs référents et du comité de pilotage, lors de la publication du rapport complémentaire au rapport de 2016, puis avec la mise à jour des analyses, pour le rapport 2017, qui incorpore une année supplémentaire d'observations dans
<table><caption>TABLE 1 – Résultats des équipes TEPP et LIEPP (rapport 2016 et complément au rapport 2016)</caption><thead><tr><th></th><th></th><th>LIEPP</th><th>TEPP</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Emploi</td><td>Global</td><td>Ø</td><td>+</td></tr><tr><td>Cadres</td><td>+</td><td>-</td></tr><tr><td>Ouvriers et employés</td><td>-</td><td>+</td></tr><tr><td rowspan="3">Salaires</td><td>Global</td><td>+</td><td>Ø</td></tr><tr><td>Cadres</td><td>+</td><td>+</td></tr><tr><td>Ouvriers et employés</td><td>Ø</td><td>-</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="4">+ : effet positif du CICE<br>- : effet négatif du CICE<br>Ø : effet du CICE statistiquement non-significatif</td></tr></tfoot></table>

les analyses microéconométriques<fnref n="1" />. Ces différences font apparaître de manière très sensible la grande difficulté de l'évaluation du CICE : un dispositif de baisse de coût du travail, mais qui passe par l'impôt sur les bénéfices, dont la matérialisation effective en trésorerie est retardée par rapport au versement des salaires, et dont les usages ne sont pas réglementés.

Effectué à la demande de France Stratégie, ce travail a pour objectif de répliquer une partie des travaux des deux équipes, ceux qui concernent l'emploi, les premières années du dispositif et les premières spécifications proposées<fnref n="2" />. Dans un second temps, cette étude propose un rapprochement des échantillons et des spécifications pour tenter de circonscrire la source des différences de conclusion. La justification des choix méthodologiques importants et ainsi mis en évidence sera en grande partie laissée aux chercheurs, cette étude n'ayant pas vocation à se substituer à leurs évaluations.

La reproduction de travaux économétriques est en progression, quoique encore peu usitée. En 1986 déjà, Dewald et al. (1986) montrent, après avoir récupéré des programmes et des données d'articles publiés dans des revues académiques internationales à comité de lecture, que les erreurs d'inadvertance sont la norme plutôt que l'exception. Plus récemment, Chang et al. (2018) tentent de reproduire une soixantaine articles académiques utilisant des données non confidentielles et ne sont en capacité de reproduire qu'une petite moitié de ceux-ci<fnref n="3" />. Le processus de reproduction sur données empiriques pose cependant quelques difficultés. Outre l'image peu valorisante qui peut être associée aux auteurs de ce type d'étude, comme décrit par Kane (1984)<fnref n="4" />, les questions de confidentialité et de propriété des données mises à disposition pour reproduire des articles empiriques est cruciale, surtout pour les travaux micro-économétriques, reposant sur des observations d'entreprises ou de ménages. Plusieurs revues académiques prestigieuses ont mis en avant leur politique de disponibilité des données et des programmes (par exemple, *American Economic Review*, ou *Journal of Political Economy*, voir Vlaeminck (2013) pour plus de détails), ou ont introduit une section de réplication d'articles dans leurs publications (*Journal of Applied Econometrics*). La réplication peut servir la validité interne (réplications dites "pures"), ou externe, en appliquant les mêmes méthodes à des populations, pays, périodes temporelles, différents (réplications dite "scientifiques", Hamermesh (2007)). Pour les économistes ayant partagé leur opinion sur le sujet, (Cochrane, Taylor...), un résultat empirique ne vaut que s'il peut être répliqué.

En l'espèce, comprendre les déterminants des différences de conclusions entre les équipes est d'autant plus important que la politique économique est de grande ampleur et que son évaluation a fait l'objet de nombreux débats et d'une couverture médiatique extensive. L'évaluation du CICE a en outre une

<footnote n="1">1. Un historique synthétique des méthodes peut être trouvé en annexe, table 20, annexe A</footnote>

<footnote n="2">2. Gilles et al. (2016), Carbonnier et al. (2016), Carbonnier et al. (2017)</footnote>

<footnote n="3">3. Que ce soit que du fait de codes de réplication incomplets ou faux ou plus fréquemment en absence de transmission des données et codes de la part des auteurs contactés</footnote>

<footnote n="4">4. "Choosing such a task is widely regarded as prima facie evidence of intellectual mediocrity, revealing a lack of creativity and perhaps even a bullying spirit"</footnote>
résonance plus large puisqu'elle vise à estimer un paramètre (l'élasticité de la demande de travail à son coût), important pour les politiques publiques. Depuis 1993, les politiques publiques en faveur de l'emploi ont notamment consisté en des allègements de charges sur les bas salaires. Si de nombreuses études d'évaluation se sont penchées sur ces derniers (Ourliac et Nouveau (2012) et COSAPE (2017) pour une revue), les effets d'une baisse du coût du travail sur un champ aussi large que celui du CICE (le travail rémunéré sous 2,5 fois le salaire minimum), sont peu connus.

La réplication a été menée sur une partie seulement des travaux des deux équipes, et s'est attachée à n'utiliser que l'information présente dans les rapports. Quand une incertitude subsistait, des choix ont été faits qui sont décrits et motivés dans la suite. Nous proposons ensuite un rapprochement des deux études, d'abord en testant les différences d'échantillon, puis en testant différentes spécification du traitement que constitue le CICE pour enfin étudier le rôle des variables de contrôle. Les résultats des deux équipes sur l'emploi agrégé ont pu être répliqués, bien que quelques différences en statistiques descriptives sur les échantillons reconstitués persistent. En revanche, les résultats de septembre 2016 par catégorie socio-professionnelles (CS) de l'équipe TEPP apparaissent plus fragiles au sens où nous n'obtenons pas des résultats proches qualitativement et où le groupe de contrôle diffère considérablement des groupes traités sur ces variables. Pour le rapprochement, les résultats des deux équipes sont robustes à l'échantillon et à la spécification du traitement (linéaire en l'exposition, ou par quartile d'exposition), en revanche, nous identifions une bascule des résultats en introduisant ou pas une variable de contrôle, la productivité apparente du travail, en niveau. En utilisant cette observation, nous présentons deux spécifications rapprochées dans lesquelles les résultats négatifs du LIEPP disparaissent. Les étapes de ce rapprochement éclairent les sources de divergence, sans pour autant conclure sur l'effet du CICE sur l'emploi, qui s'avère difficile à isoler de façon robuste. La section 1 présente les données utilisées, les différents concepts d'emploi retenus par les équipes et la mesure de l'exposition au traitement ainsi que son instrument. La section 2 présente la reproduction de l'étude de TEPP, la section 3 celle de LIEPP et la section 4 présente les résultats des trois types de rapprochement étudiés.
# 1 Réplication : la mesure de l'emploi et de l'exposition au CICE

Cette section détaille les sources de données utilisées par les deux équipes, définit les concepts d'emploi mobilisés et explique la construction des variables employées. Certaines variables ne sont pas directement disponibles dans les sources de données, et elles sont pourtant crucales à l'analyse. C'est le cas par exemple de l'emploi par catégorie socio-professionnelle et de l'exposition *ex ante* au CICE, variable utilisée par les deux équipes pour traiter la causalité inverse entre les décisions relatives à l'emploi et le montant de CICE.

Les deux équipes s'appuient sur des données classiques de la statistique d'entreprise<fnref n="5" /> :

- Les Déclarations annuelles des données sociales (DADS) "grand format", fichiers régionaux "postes" et "salariés"

- Les Fichiers approchés des Résultats d'Esane (FARE; ESANE = Elaboration des Statistiques Annuelles d'Entreprise)

- La base Mouvement sur Créances (MVC), fournie par la DGFiP

Les deux équipes utilisent des concepts d'emploi différents, issus de sources différentes : divers concepts d' « effectifs moyens » ainsi que l'emploi au 31 décembre (31/12) tirés de plusieurs sources (FARE, DADS, BRC) côté TEPP, et le nombre de postes salariés et d'heures salariées tirés des DADS ainsi que l'effectif en équivalent temps plein (ETP) tiré de FARE côté LIEPP. Nous explicitons dans la suite notre compréhension à la lecture des rapports des variables d'emploi (définition, sources, construction) utilisées par les deux équipes.

## 1.1 Différents concepts d'emploi et différentes sources utilisées

### Données d'emploi utilisées par TEPP

TEPP utilise les "effectifs moyens" et les effectifs au 31/12 (Gilles et al. (2016), page 55) pour construire ses variables expliquées, c'est à dire la variation d'emploi. Les "effectifs moyens" comme les effectifs au 31/12 sont issus de trois sources : FARE, DADS, BRC. Ainsi, TEPP présente 6 régressions, portant sur 6 variables d'emploi. La variable "effectifs au 31/12" n'est pas susceptible d'ambiguïté et correspond au nombre de personnes physiques rémunérées par l'entreprise au 31 décembre. En revanche, la notion d"effectifs moyens" peut être porteuse de confusion selon les sources.

- Dans FARE, la variable utilisée comme "effectifs moyens" pour TEPP est la variable *redi_e200*<fnref n="6" />, qui correspond à l'emploi en effectifs ETP sur l'exercice comptable (*redi* : réconciliation des données individuelles). Cette variable d'équivalent temps plein (qui n'est pas demandée dans les liasses fiscales) provient essentiellement des DADS (Béguin et Haag (2017), 8.4.1.2, page 189), et est calculée via la somme du nombre d'heures rémunérées pour chaque poste non-annexe.

- Les "effectifs moyens" de la source DADS (variable *EFF_MOY ET*) correspondent à la somme du nombre de postes non-annexes, au prorata de la durée de rémunération (DADS grands format, guide utilisateur 2014, 5.7.4).

- Les effectifs moyens des BRC correspondent à la moyenne arithmétique des effectifs à la fin de chacun des trimestres de l'exercice comptable <fnref n="7" />.

Pour illustrer la différence entre ces variables, prenons l'exemple d'une entreprise qui emploie un salarié à temps plein du 1er janvier au 30 mai, et deux salariés à mi-temps du 1er juin au 31 décembre. L'effectif au 31 décembre est 2, l'effectif moyen des BRC (fin des trimestres) est 1.75, l'effectif moyen

<footnote n="5">5. L'équipe TEPP s'appuie également sur l'enquête R&D (MNESR) et sur les Bordereaux Récapitulatifs des Cotisations, qui ne sont pas mobilisés ici.</footnote>

<footnote n="6">6. Cf Rapport TEPP 2016 : p.60</footnote>

<footnote n="7">7. C'est également cette notion d'effectifs qui est reportée dans la liasse fiscale 2058 (cf cerfa 2032SD)</footnote>
des DADS (durée de rémunération) est 1.6, et l'effectif moyen de FARE (équivalent temps plein) vaut 1. Contrairement à ce que peut laisser penser la terminologie "effectif moyen" utilisé indistinctement par TEPP, les différences entre ces variables sont essentiellement des différences de concept plutôt que des différences de sources, en tout cas en ce qui concerne les sources DADS et FARE. La reconstitution des effectifs ETP des unités légales avec les DADS est cohérente avec la variable FARE redi_e200. De même, les variables reconstruites sont, aux arrondis près, pleinement cohérentes avec les valeurs trouvées dans les fichiers nationaux "entreprises" des DADS.

D'autre part, les effectifs au 31/12 renseignés dans FARE sont issus pour l'essentiel de la source DADS<fnref n="8" /> : pour éviter les redondances, nous ne présentons que les estimations sur les effectifs DADS 31/12 (qui sont très similaires à celles que l'on pourrait présenter sur les effectifs au 31/12 issus de FARE).

Les variables utilisées dans cette réplication sont donc les suivantes, toutes issues des DADS :

- "Nom dans le rapport TEPP" → *Nom de la variable dans le fichier DADS, Libellé*

- "effectif moyen FARE" → *ETP, ETP DADS* (qui correspond à *redi_e200*, ETP Fare)

- "effectif moyen DADS" → *EFF_MOY ET, Effectif moyen DADS*

- "effectif au 31/12 FARE" / "effectif au 31/12 DADS" → *IND_31_12, Effectif au 31/12 DADS*

TEPP n'explique pas comment est construite la variable d'emploi utilisée dans les estimations par catégorie socio professionnelle. Ici, nous sommons par unités légales et par CS les variables correspondant à l'emploi au 31/12 ("IND_31_12" différente de 0) et à l'emploi en ETP ("ETP"), ou à l'emploi moyen DADS ("duree/360"), à partir des DADS grand format au niveau postes où l'on a filtré les doublens (diffusion pour région de résidence et région d'emploi) et les postes annexes. Dans les tables de statistiques descriptives par structure d'emploi, il n'est pas non plus indiqué quel concept est utilisé et comment les indicateurs sont construits. Cela peut en partie expliquer les différences observées dans les statistiques descriptives présentées ici et par TEPP, et peut être une piste de réflexion sur les différences de résultats obtenues avec les régressions.

## Données d'emploi utilisées par LIEPP

Pour l'évaluation sur l'emploi, le LIEPP a choisi trois variables expliquées (Carbonnier et al. (2017), page 50) :

- Le nombre de **postes salariés** (issu des **DADS**). Au vu des statistiques descriptives comparées, il semble que LIEPP n'aie pas filtré les postes annexes<fnref n="9" />. Ce n'est pas le choix qui a été fait ici, où l'on filtre les postes annexes, conformément aux recommandations des producteurs en ce qui concerne les études sur l'emploi.

- Les "effectifs" ou "effectifs moyens"; qui sont en fait les effectifs en équivalent temps-plein issus de FARE. Si la terminologie est différente dans les rapports des deux équipes, il s'agit de la seule variable d'emploi communes aux deux équipes.

- Le **nombre d'heures** rémunérées, issu des DADS

Nous présentons donc les estimations à partir de trois variables : le nombre de postes salariés DADS, hors postes annexes ; les ETP issu de Fare (redi_e200) ; le nombre d'heures rémunérées issu des DADS, hors postes annexes. A noter que la variable ETP FARE est construite à partir des heures remunérées DADS<fnref n="10" />.

<footnote n="8">8. Plus exactement, de la source CLAP, qui arbitre entre les données élémentaires DADS et Urssaf lorsqu'elles sont incohérentes.</footnote>

<footnote n="9">9. Un poste est non annexe si, avec les variables DADS, (NBHEUR du poste>120 et DUREE du poste>30 et NBHEUR du poste/DUREE du poste>1,5) ou (NET du poste>3 × SMIC mensuel)</footnote>

<footnote n="10">10. L'équivalent temps plein de FARE est issu des DADS, et se calcule, hors temps complets, comme min(nombre d'heures / référence, 1), où la référence est le troisième quartile du nombre d'heures rémunérées dans l'entreprise pour les UL de plus de 1000 salariés, et le troisième quartile du nombre d'heures rémunérées dans les UL du croisement APEN X taille (taille = au dessus ou au dessous de 20 salariés) pour les entreprises de moins de 1000 salariés. Voir Béguin et Haag (2017), annexe 2, 14.2</footnote>
Dans la suite, nous utiliserons la terminologie "effectif moyen" pour les effectifs moyen DADS, au sens du prorata de la durée de rémunération.

## 1.2 Reconstitution du CICE à partir des DADS

Les deux équipes ont recours à une estimation d'un CICE "théorique", qui aurait prévalu si le CICE avait été mis en place les années précédentes : les modalités de calculs de la créance sont appliquées à la structure des salaires des années non concernées par le dispositif. L'usage de cette variable leur permet de s'abstraire d'un premier biais : si les entreprises modifient leur niveau d'emploi pour des raisons indépendantes du CICE, au dessous du seuil de 2.5 Smic, leur exposition à la mesure (CICE en pourcentage de leur masse salariale) varie dans le même temps. Cette causalité inverse ne s'applique pas dans le cas où l'on s'appuie sur la structure des salaires des années précédentes pour mesurer une exposition au CICE *ex ante*.

Nous estimons les créances de CICE "théoriques" à partir des fichiers régionaux postes des DADS. Après filtration des doublons régionaux, nous déterminons pour chaque poste (y compris les postes annexes) si la rémunération annuelle, rapportée au nombre d'heures rémunérées, est au dessous du plafond de 2.5 SMIC prévalant l'année en cours. La somme des masses salariales des postes ainsi sélectionnés constitue l'assiette du CICE, à laquelle nous appliquons les taux de 4 et de 6%. Par ailleurs, la DGFIP enregistre les créances déclarées de CICE, au titre des salaires versés une année donnée, dans le fichier MVC. Pour vérifier la qualité de la reconstruction de la créance, nous l'appliquons aux années où la créance de CICE est observée : 2013 et 2014. Nous représentons en figure 1 la qualité de l'adéquation des créances ainsi estimées avec les créances MVC, et le résultat de la régression de la créance MVC sur la créance imputée contemporaine, sur l'échantillon de l'analyse TEPP.

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

<table><thead><tr><th></th><th>CICE 2013 (MVC)</th><th>CICE 2014 (MVC)</th></tr></thead><tbody><tr><td>CICE reconstruit (DADS 2013 ou 2014)</td><td>0,974***<br>0,000</td><td>0,949***<br>0,000</td></tr><tr><td>Constante</td><td>42,992<br>56,753</td><td>1406,847***<br>82,213</td></tr><tr><td>N</td><td>134 822</td><td>134 822</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,9931</td><td>0,9936</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

* : *p* < 0.05; ** : *p* < 0.01; *** : *p* < 0.001

<caption>FIGURE 1 – Reconstitution des créances déclarées à l'administration fiscales à partir des DADS</caption>

La qualité apparente de ces reconstructions masque cependant deux problèmes liés à cette imputation qu'il est important de signaler. Le premier problème est un problème d'inadéquation des rémunérations prises en compte dans le calcul du CICE et des rémunérations saisies dans les DADS (voir encadré). Les différences potentielles de créance qui peuvent en résulter sont filtrées des échantillons d'étude (filtre
de cohérence), alors même que la source d'erreur (les dispositifs d'épargne salariale) a pu être un des effets du CICE sur les rémunérations. La deuxième conséquence de ce mode de calcul est une imputation disproportionnée des unités légales au taux maximum de traitement, puisque plus de 30% des unités légales se voient imputer un traitement maximal, alors que le traitement effectif maximal ne concerne que 3% des unités légales. Pour la stratégie empirique de TEPP, qui s'appuie sur quatre groupes d'exposition au CICE, une conséquence directe est qu'il n'est pas possible de construire les indicatrices de traitement imputé (pour l'instrumentation) correspondant à des groupes de même taille pour quatre quartiles : le groupe le plus exposé au traitement fictif de 2012 représente plus qu'un quart de l'échantillon, et celui du troisième quartile, moins qu'un quart.

## Reconstruire le CICE à partir des DADS : possibilités et limites

Les rémunérations à prendre en compte pour l'éligibilité au CICE sont les mêmes que celles de l'assiette déplafonnée des cotisations de sécurité sociales (II de l'article article 244 quater C du CGI). Les données désagrégées les plus fines dont nous disposons sont les DADS grand format (fichiers postes régionaux et salariés régionaux).

Cependant, la rémunération (salaires bruts) reportée dans les DADS est calculée à partir de l'assiette CSG-CRDS, qui est la plus large disponible. Une différence notable avec l'assiette déplafonnée des cotisations de sécurité sociales est l'inclusion dans l'assiette CSG-CRDS des rémunérations liées à l'intéressement et à la participation, qui ne sont pas incluses dans l'assiette déplafonnée des cotisations de sécurité sociales. Dans ce même cas, notons également les contributions employeurs aux prévoyances complémentaires et retraites supplémentaires ; les abondements employeurs aux PEE, PEI ou PERCO ; les avantages du comité d'entreprise et les indemnités de chômage partiel. Les indemnités de licenciement ne sont assujetties à cotisation de sécurité sociale qu'au dessus de deux plafonds de sécurité sociale, et ne sont soumis à CSG qu'au dessus du même seuil, sauf en cas d'indemnité très importante (supérieures à 300 000 €).

Mis ensemble, ces éléments sont de nature à introduire deux sources d'erreur dans la reconstitution des créances :

- Une sous-estimation sur la marge extensive : on risque d'exclure à tort des rémunérations au dessous du plafond à cause de la prise en compte d'éléments (essentiellement liés à l'épargne salariale) qui ne font pas partie de l'assiette.

- Une sur-estimation sur la marge intensive : en appliquant le taux de 4 ou 6% à la rémunération brute définie sur un champ plus large (l'assiette CSG-CRDS) que la base réelle de calcul, on attribue aux entreprises un montant de créances plus élevé que ce qu'elles ont en réalité perçu.
# 2 Réplication des travaux de TEPP

## 2.1 La stratégie empirique de TEPP

L'équipe TEPP propose deux types d'évaluation, une paramétrique et une semi-paramétrique, qui reposent toutes deux sur le même échantillon. Nous ne répliquons ici que l'approche paramétrique, qui consiste à évaluer un effet du traitement non-linéaire (quartile d'exposition au CICE) par double différence instrumentée (par les quartiles d'exposition ex-ante au CICE, en 2011 et 2012).

Dans le cadre d'une régression en moindres carrés en deux étapes, la régression de deuxième étape pour $t = 2013$ s'écrit<fnref n="11" /> :

$$ 
\begin{aligned}
\Delta \ln(Y_{i,2013}) = & \alpha + \beta_2 \hat{1}_2(T_{i,2013}) + \beta_3 \hat{1}_3(T_{i,2013}) + \beta_4 \hat{1}_4(T_{i,2013}) \\
& + \gamma_1 Y_{i,2012} + \gamma_2 \Delta X_{i,2012} + \gamma_3 X_{i,2012} \\
& + \sum_s \delta_s \mathbb{1}_s(\text{secteur}_{i,2012}) + \sum_l \theta_l \mathbb{1}_l(\text{taille}_{i,2012}) + \epsilon_{i,2013}
\end{aligned}
\quad (1) $$

Où $\Delta \ln(Y_{i,2013})$ est la variation d'une mesure de l'emploi dans l'unité légale $i$ entre 2012 et 2013; $Y_{i,2012}$ le niveau d'emploi de $i$ en 2012; $X_{i,2012}$ les variables de contrôle (structure d'emploi : part des cadres, ouvriers, employés et professions intermédiaires, des ingénieurs en R&D, des femmes, des CDI, des temps complets, des personnes âgées de moins de 30 ans, de plus de cinquante ans; ainsi que des ratios économiques : taux d'exportation, productivité apparente du travail, taux de marge, taux d'investissement, taux de rentabilité économique, taux d'endettement, taux de prélèvements financiers, et intensité capitaliste; ainsi que les différences premières de toutes les variables évoquées). $\mathbb{1}_s(\text{secteur}_{i,2012})$ et $\mathbb{1}_l(\text{taille}_{i,2012})$ sont des indicatrices de secteurs (NAF 88 postes), et de taille (10 tranches). Enfin, $\hat{1}_2(T_{i,2013})$, $\hat{1}_3(T_{i,2013})$, et $\hat{1}_4(T_{i,2013})$ sont les prédictions des indicatrices d'appartenance aux quartiles de traitement (exposition au CICE) $T_{i,2013} = \frac{CICE_{i,2013}^{MVC}}{MS_{i,2013}}$, issues de la régression de première étape. Dans cette première étape, on instrumente les trois traitements (appartenance aux deuxième, troisième et quatrième quartiles), par l'appartenance aux deuxièmes, troisièmes et quatrièmes quartiles des deux années précédentes<fnref n="12" /> où le CICE est imputé à partir des DADS comme explicité dans la première section. Par exemple, pour l'appartenance au deuxième quartile de traitement, la régression de première étape s'écrit :

$$ 
\begin{aligned}
\mathbb{1}_2(T_{i,2013}) = & a^2 + \sum_{j=2}^{4} b_j^2 \mathbb{1}_j T_{i,2012}^{(P)} + \sum_{j=2}^{4} c_j^2 \mathbb{1}_j (T_{i,2011}^{P}) + d^2 Y_{i,2012} + e^2 \Delta X_{i,2012} + f^2 X_{i,2012} \\
& + \sum_s g_s^2 \mathbb{1}_s(\text{secteur}_{i,2012}) + \sum_l h_l^2 \mathbb{1}_l(\text{taille}_{i,2012}) + \mu_{i,2013}^2
\end{aligned}
$$

On estime également un effet joint pour les années 2013 et 2014, comme proposé par TEPP : la variable à expliquer est la variation d'emploi entre 2012 et 2014, et les variables d'interêt sont les appartенances aux quartiles de traitement moyen sur 2013 et 2014 $\bar{T}_{i,2013,2014}$.

$$ 
\begin{aligned}
\Delta \ln(Y_{i,2012-2014}) = & \alpha + \beta_2 \hat{1}_2(\bar{T}_{i,2013,2014}) + \beta_3 \hat{1}_3(\bar{T}_{i,2013,2014}) + \beta_4 \hat{1}_4(\bar{T}_{i,2013,2014}) \\
& + \gamma_1 Y_{i,2012} + \gamma_2 \Delta X_{i,2012} + \gamma_3 X_{i,2012} \\
& + \sum_s \delta_s \mathbb{1}_s(\text{secteur}_{i,2012}) + \sum_l \theta_l \mathbb{1}_l(\text{taille}_{i,2012}) + \epsilon_{i,2014}
\end{aligned}
\quad (2) $$

Les instruments pour l'effet joint 2013-2014 sont strictement identiques à ceux de la régression pour l'estimation des effets en 2013 seulement.

<footnote n="11">11. Du moins, l'estimateur des doubles moindres carrés peut être obtenu ainsi, mais cette équation ne permet pas d'obtenir sa variance.</footnote>

<footnote n="12">12. 2011 et 2012. En robustesse, nous présentons également 2010 et 2011.</footnote>
## 2.2 Reconstitution de l'échantillon TEPP

Nous utilisons les fichiers postes régionaux des DADS grands formats de 2009 à 2014 pour construire les variables relatives à l'emploi au niveau des unités légales : les trois concepts d'effectifs (ETP, effectif moyen, emploi au 31/12) pour tous les salariés des UL, ainsi que la ventilation de ces effectifs (en ETP) par profession et catégorie socio-professionnelle, sexe, condition d'emploi (temps complet ou partiel), âge (moins de 30 ans et plus de 50 ans), et type de contrat (CDD ou CDI). Nous utilisons la même source pour construire pour chaque année la masse salariale éligible au CICE en sélectionnant les postes correspondant à un salaire horaire moyen inférieur à 2.5 SMIC, et imputer les créances aux taux de 4 et 6%. Nous utilisons FARE pour construire les ratios financier, conformément à la description donnée par Gilles et al. (2016). Nous utilisons la base de mouvement sur créances (MVC) en calculant la créance de CICE par unité légale égale aux initialisations moins les diminutions, plus les augmentations. Notre échantillon initial est constitué des unités légales présentes dans les DADS et dans FARE, appariées avec MVC.

### Construction de l'échantillon et comparaison avec TEPP

La table 2 détaille les étapes de nettoyage d'échantillon proposées par TEPP, et leur incidence sur le nombre d'unités légales présentes en 2013. Nous commençons par retirer les unités légales absentes de la base mouvement de créance en 2013 et en 2014, puis retirons chaque année les unités légales appartenant aux percentiles extrémaux de chaque ratio financiers<fnref n="13" />. Nous retirons ensuite les unités légales ayant strictement moins de 5 salariés au 31 décembre, ce qui conduit à diviser la taille de l'échantillon par plus que deux. Un premier contrôle de cohérence des sources consiste à retirer les observations pour lesquelles le taux apparent de CICE est trop élevé (plus que 6 % en 2013 et plus que 8% en 2014). Un deuxième retire les UL présentant une masse salariale négative dans FARE. Puis, on retire les unités légales hors champ (unités légales agricoles, financières, administration, enseignement, intérim, ainsi que les associations). Un troisième contrôle de cohérence consiste à retirer les UL pour lesquelles les taux apparents réels et simulés de CICE diffèrent de plus ou moins 50%. Enfin, un dernier filtre de cohérence retire les unités légales de plus de 20 équivalent temps plein pour lesquelles le ratio des équivalents temps plein estimés entre FARE et les DADS sont incohérents. La dernière étape cylindre l'échantillon.

<table><caption>TABLE 2 – Nettoyage de l'échantillon : détail des filtres</caption><thead><tr><td>Etape du filtre</td><td>Nombre d'UL en 2013</td><td>ETP totaux en 2013</td></tr></thead><tbody><tr><td>Echantillon initial (FARE - DADS)</td><td>1 211 421</td><td>12 168 844</td></tr><tr><td>Entreprises présentes dans MVC</td><td>763 845</td><td>10 707 657</td></tr><tr><td>Filtre percentiles extremaux</td><td>669 715</td><td>9 255 612</td></tr><tr><td>Filtre effectifs (31 décembre) ≥ 5</td><td>302 554</td><td>8 589 561</td></tr><tr><td>Filtre traitement trop élevé</td><td>290 880</td><td>8 170 897</td></tr><tr><td>Filtre salaires et traitement (FARE) négatifs</td><td>290 779</td><td>8 169 341</td></tr><tr><td>Filtre de champ</td><td>279 949</td><td>7 703 590</td></tr><tr><td>Filtre cohérence CICE</td><td>260 598</td><td>6 864 852</td></tr><tr><td>Filtre cohérence source emploi</td><td>260 580</td><td>6 863 866</td></tr><tr><td>Cylindrage (2009-2014)</td><td>134 822</td><td>4 504 278</td></tr></tbody></table>

L'échantillon que nous reconstituerons en suivant le processus indiqué par TEPP semble s'approcher de manière satisfaisante de leur base de travail. La figure 2 semble avoir une allure identique à celle présentée dans le rapport de TEPP.

De manière plus quantitative, nous nous appuyons sur les tables en annexe 4 du rapport de septembre 2016 pour une comparaison approfondie. Nous disposons du même nombre d'unités légales (à moins de

<footnote n="13">13. A l'exception du premier percentile du taux d'exportation, qui conduirait à retirer plus de la moitié de l'échantillon, vu le grand nombre d'entreprises non exportatrices</footnote>
<table><caption>TABLE 3 – Caractéristiques des entreprises en 2012</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">Taux apparent de CICE en 2013 (en %)</th></tr><tr><th>T ≤ 2.6</th><th>2.6 ≤ T ≤ 3.3</th><th>3.3 ≤ T ≤ 3.8</th><th>T ≥ 3.8</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'UL</td><td>33705</td><td>33706</td><td>33705</td><td>33706</td></tr><tr><td>Eff. ETP FARE</td><td>42,6</td><td>42,4</td><td>32,8</td><td>14,8</td></tr><tr><td>Eff ETP DADS</td><td>42,6</td><td>42,4</td><td>32,8</td><td>14,8</td></tr><tr><td>Eff 3112 FARE</td><td>46,7</td><td>47,6</td><td>37,9</td><td>17,9</td></tr><tr><td>Eff 3112 DADS</td><td>46,4</td><td>47,3</td><td>37,8</td><td>17,9</td></tr><tr><td>Eff moyen DADS</td><td>46,1</td><td>46,4</td><td>36,9</td><td>17,4</td></tr><tr><td>Masse salariale FARE</td><td>1896,2</td><td>1338,9</td><td>923,5</td><td>415,6</td></tr><tr><td>Masse salariale DADS</td><td>1917,2</td><td>1350,9</td><td>896,5</td><td>372,0</td></tr><tr><td>Salaire moyen par tête FARE (k)</td><td>43,6</td><td>33,5</td><td>31,1</td><td>30,8</td></tr><tr><td>Salaire moyen par tête DADS (horaire)</td><td>20,5</td><td>15,7</td><td>13,9</td><td>12,2</td></tr><tr><td>CA (k)</td><td>14705,4</td><td>10722,3</td><td>5672,8</td><td>2156,4</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Ratios économiques</strong></td></tr><tr><td>Productivité du travail (k)</td><td>82,9</td><td>60,6</td><td>53,7</td><td>51,2</td></tr><tr><td>Taux de marge</td><td>14,9%</td><td>13,4%</td><td>12,5%</td><td>13,6%</td></tr><tr><td>Rentabilité économique</td><td>20,3%</td><td>15,5%</td><td>15,2%</td><td>14,5%</td></tr><tr><td>Intensité capitalistique (k)</td><td>46,4</td><td>47,1</td><td>41,0%</td><td>40,3%</td></tr><tr><td>Taux d'export</td><td>8,6%</td><td>4,1%</td><td>2,4%</td><td>1,7%</td></tr><tr><td>Taux d'investissement</td><td>5,4%</td><td>6,8%</td><td>7,1%</td><td>7,2%</td></tr><tr><td>Taux d'endettement</td><td>41,4%</td><td>56,8%</td><td>67,4%</td><td>78,6%</td></tr><tr><td>Taux de prélèvement financiers</td><td>4,9%</td><td>5,8%</td><td>6,0%</td><td>7,2%</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Secteur</strong></td></tr><tr><td>Industrie</td><td>19,8%</td><td>22,3%</td><td>17,1%</td><td>19,9%</td></tr><tr><td>Construction</td><td>16,6%</td><td>23,7%</td><td>31,1%</td><td>4,3%</td></tr><tr><td>Tertiaire</td><td>63,3%</td><td>53,9%</td><td>51,7%</td><td>75,8%</td></tr><tr><td>R et D</td><td>0,4%</td><td>0,2%</td><td>0,1%</td><td>0,0%</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Structure des emplois (ETP)</strong></td></tr><tr><td>Ouvriers</td><td>30,5%</td><td>46,2%</td><td>54,4%</td><td>41,7%</td></tr><tr><td>Employés</td><td>24,7%</td><td>26,7%</td><td>28,8%</td><td>45,0%</td></tr><tr><td>Professions intermédiaires</td><td>19,1%</td><td>15,5%</td><td>11,3%</td><td>10,2%</td></tr><tr><td>Cadres</td><td>21,9%</td><td>9,0%</td><td>4,4%</td><td>2,8%</td></tr><tr><td>Ingénieurs Ret D</td><td>2,0%</td><td>0,6%</td><td>0,2%</td><td>0,1%</td></tr><tr><td>Techniciens R et D</td><td>0,0%</td><td>0,0%</td><td>0,0%</td><td>0,0%</td></tr><tr><td>Femmes</td><td>33,4%</td><td>29,7%</td><td>29,4%</td><td>40,8%</td></tr><tr><td>Moins de 30 ans</td><td>23,2%</td><td>26,6%</td><td>31,1%</td><td>36,1%</td></tr><tr><td>Plus de 50 ans</td><td>25,5%</td><td>23,9%</td><td>21,2%</td><td>18,4%</td></tr><tr><td>CDI</td><td>90,6%</td><td>88,4%</td><td>85,9%</td><td>83,3%</td></tr><tr><td>CDD</td><td>0,0%</td><td>0,0%</td><td>0,0%</td><td>0,0%</td></tr><tr><td>Temps plein</td><td>91,2%</td><td>90,9%</td><td>88,9%</td><td>85,2%</td></tr></tbody></table>

Echantillon 5 salariés et +, nettoyé et cylindrée sur 2009 - 2014. Structure des emplois très similaire en emploi au 31/12

Cette table se propose de reproduire la table p62, annexe 4 du rapport de septembre 2016. La page 62 est reproduite en annexe du présent document

2 000 près sur 135 000), et les quartiles d'exposition au traitement (Q25, Q50 et Q75) semblent être les mêmes, à quelques centièmes de pourcent près. Les masses salariales ainsi que les chiffres d'affaires issus de FARE sont très similaires pour les quatre groupes de traitement. Enfin, la répartition par secteur d'activité est identique par secteur x groupe de traitement, à un ou deux points de pourcentage près.
<table><caption>TABLE 4 – Caractéristiques des entreprises en 2013</caption><thead><tr><th></th><th colspan="4">Taux apparent de CICE en 2014 (en %)</th></tr><tr><th></th><th>T &le; 4.0</th><th>4.0 &le; T &le; 4.9</th><th>4.9 &le; T &le; 5.7</th><th>T &ge; 5.7</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'UL</td><td>33705</td><td>33706</td><td>33705</td><td>33706</td></tr><tr><td>Eff. ETP FARE</td><td>43,7</td><td>42,9</td><td>32,4</td><td>14,7</td></tr><tr><td>Eff ETP DADS</td><td>43,7</td><td>42,9</td><td>32,4</td><td>14,7</td></tr><tr><td>Eff 3112 FARE</td><td>47,7</td><td>48,4</td><td>38,1</td><td>18,0</td></tr><tr><td>Eff 3112 DADS</td><td>47,4</td><td>48,1</td><td>37,6</td><td>17,6</td></tr><tr><td>Eff moyen DADS</td><td>47,2</td><td>47,0</td><td>36,7</td><td>17,1</td></tr><tr><td>Masse salariale FARE</td><td>1966,1</td><td>1363,0</td><td>917,8</td><td>421,4</td></tr><tr><td>Masse salariale DADS</td><td>1990,4</td><td>1379,2</td><td>891,9</td><td>376,3</td></tr><tr><td>Salaire moyen par tête FARE (k)</td><td>43,9</td><td>33,8</td><td>31,5</td><td>31,2</td></tr><tr><td>Salaire moyen par tête DADS (horaire)</td><td>20,7</td><td>15,9</td><td>14,1</td><td>12,5</td></tr><tr><td>CA (k)</td><td>15035,0</td><td>10780,5</td><td>5669,3</td><td>2167,8</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Ratios économiques</strong></td></tr><tr><td>Productivité du travail (k)</td><td>82,4</td><td>60,3</td><td>53,7</td><td>51,0</td></tr><tr><td>Taux de marge</td><td>14,2%</td><td>13,2%</td><td>12,4%</td><td>13,0%</td></tr><tr><td>Rentabilité économique</td><td>18,7%</td><td>15,1%</td><td>14,9%</td><td>13,8%</td></tr><tr><td>Intensité capitalistique (k)</td><td>48,6</td><td>49,1</td><td>42,3</td><td>42,5</td></tr><tr><td>Taux d'export</td><td>8,8%</td><td>4,1%</td><td>2,4%</td><td>1,7%</td></tr><tr><td>Taux d'investissement</td><td>5,2%</td><td>6,4%</td><td>6,6%</td><td>6,7%</td></tr><tr><td>Taux d'endettement</td><td>40,2%</td><td>51,6%</td><td>61,4%</td><td>67,2%</td></tr><tr><td>Taux de prélèvement financiers</td><td>4,4%</td><td>5,4%</td><td>5,4%</td><td>6,1%</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Secteur</strong></td></tr><tr><td>Industrie</td><td>20,2%</td><td>22,5%</td><td>16,8%</td><td>19,3%</td></tr><tr><td>Construction</td><td>16,0%</td><td>22,3%</td><td>32,0%</td><td>5,6%</td></tr><tr><td>Tertiaire</td><td>63,5%</td><td>55,1%</td><td>51,2%</td><td>75,0%</td></tr><tr><td>R et D</td><td>0,4%</td><td>0,2%</td><td>0,0%</td><td>0,0%</td></tr><tr><td colspan="5"><strong>Structure des emploi</strong></td></tr><tr><td>Ouvriers</td><td>30,4%</td><td>45,4%</td><td>54,6%</td><td>41,9%</td></tr><tr><td>Employés</td><td>24,8%</td><td>27,1%</td><td>28,6%</td><td>44,9%</td></tr><tr><td>Professions intermédiaires</td><td>18,9%</td><td>15,6%</td><td>11,4%</td><td>10,2%</td></tr><tr><td>Cadres</td><td>22,0%</td><td>9,2%</td><td>4,5%</td><td>2,7%</td></tr><tr><td>Ingénieurs Ret D</td><td>2,1%</td><td>0,5%</td><td>0,2%</td><td>0,1%</td></tr><tr><td>Techniciens R et D</td><td>0,0%</td><td>0,0%</td><td>0,0%</td><td>0,0%</td></tr><tr><td>Femmes</td><td>33,6%</td><td>30,1%</td><td>29,3%</td><td>40,4%</td></tr><tr><td>Moins de 30 ans</td><td>22,2%</td><td>25,4%</td><td>30,0%</td><td>34,8%</td></tr><tr><td>Plus de 50 ans</td><td>26,8%</td><td>25,2%</td><td>22,4%</td><td>19,6%</td></tr><tr><td>CDI</td><td>91,1%</td><td>89,2%</td><td>86,8%</td><td>83,9%</td></tr><tr><td>CDD</td><td>8,9%</td><td>10,8%</td><td>13,2%</td><td>16,1%</td></tr><tr><td>Temps plein</td><td>91,4%</td><td>91,0%</td><td>88,8%</td><td>85,5%</td></tr></tbody></table>

Cette table se propose de reproduire la table p67, annexe 4 du rapport de septembre 2016. La page 67 est reproduite en annexe du présent document

Pour la question de l'emploi en comparant la table 3 à son homologue dans le rapport de TEPP, les groupes d'exposition 3 et 4 (les plus fortement exposés) sont assez similaires sur les effectifs en équivalent temps plein issus de FARE. C'est moins le cas en ce qui concerne les deux groupes les moins exposés : nous ne trouvons pas de différence significative en équivalent temps plein entre le premier et le deuxième
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Distribution de l'exposition au CICE</figcaption></figure>

groupe, alors que les ETP de TEPP du deuxième groupe sont significativement inférieurs, quelle que soit la source utilisée. Ces différences de volume d'emploi peuvent se retrouver dans les variables de salaire moyen par tête (SMPT). Le SMPT issu de FARE est inférieur à celui de TEPP pour le premier groupe, et supérieur pour les trois autres. Il est probable que ces différences de mesure de l'emploi causent des différences dans les variables de structure de l'emploi. Nous présentons la structure d'emploi en rapport d'équivalent temps plein issu des DADS <fnref n="14" />. De même, les données que nous présentons sont les moyennes arithmétiques des structures des emplois, et non pas des moyennes pondérées, qui donneraient une représentation agrégée de la structure de l'emploi des groupes de traitement. Il est probable que l'équipe TEPP ait utilisé un jeu de pondération dans la présentation de ces tables, possiblement différent pour chacune des variables. Nous obtenons une très forte sur-représentation globale des ouvriers dans notre échantillon par rapport à TEPP, particulièrement marquée sur le troisième groupe ; une représentation différente des employés pour les groupes 1,2 et 3, une représentation assez proche des professions intermédiaires et une sous-représentation des cadres dans le groupe le moins exposé. La structure d'âge semble être comparable entre notre échantillon et celui de TEPP. Enfin, la part de l'emploi féminin diffère de manière sensible entre les deux échantillons pour le troisième groupe.

Les divergences sur les ratios économiques sont plus fortes. Les ordres de grandeur pour la productivité du travail apparente du travail sont similaires entre notre échantillon et celui de TEPP ; mais les taux de marge, de rentabilité économique et l'intensité capitalistique sont différents. Il est à noter que, même après filtrage, et retrait des percentiles extrémaux, les distributions à l'intérieur des groupes de ces variables de performances restent assez dispersées, et que les médianes sont sensiblement différentes des moyennes, dans notre échantillon. En ce qui concerne le taux d'exportation, les valeurs proposées par TEPP nous paraissent inconciliables avec les faits stylisés agrégés s'il s'agit d'une simple moyenne arithmétique <fnref n="15" />. Les taux d'endettement de notre échantillon sont supérieurs à ceux de TEPP mais respectent la tendance suivant l'exposition au traitement ; et les taux d'investissement et de prélèvements financiers restent compatibles.

<footnote n="14">14. TEPP ne précise pas quel concept d'emploi est utilisé pour la structure</footnote>

<footnote n="15">15. En 2015 : 9% des entreprises exportent pour un taux moyen d'export de 29 %, ce qui devrait donc ramener le taux moyen sur toutes les entreprises à moins de 3%). Il est probable que les auteurs aient présenté le ratio conditionnel à réaliser un chiffre d'affaires positif à l'export ou encore que le taux d'export soit pondéré par le CA</footnote>
## Bilan sur la reconstitution de l'échantillon

L'échantillon reconstitué est, suivant de nombreux indicateurs, proche de celui utilisé par l'équipe TEPP. La divergence entre les variables de TEPP et celles de la réplication, en particulier en ce qui concerne la structure des emplois, pourrait provenir d'une construction différente à partir des DADS postes des variables d'emploi par catégorie socio-professionnelle ou encore d'une présentation des statistiques descriptives qui gagnerait à être mieux documentée.

## 2.3 Résultats et comparaisons

Les estimations sont menées sous Stata 14, avec le package *ivreg2* ; les poids des régressions pondérées sont toujours les niveaux des effectifs en équivalent temps plein issus de FARE, et sont considérés comme des poids d'échantillonnage au sens de Stata. Nous présentons en table 5 les résultats de l'estimation des effets emplois pour l'année 2013 (spécification (1)), et en table 6 ceux pour l'estimation des effets emplois en 2013-2014 (spécification (2)). Ces estimations permettent de tester :

- la robustesse au concept d'emploi utilisé : les équivalents temps plein, les effectifs au 31 décembre et les effectifs moyens

- les différences suivant la pondération ou non des régressions par les effectifs

- la robustesse au jeu d'instruments utilisé, comme proposé par TEPP : les quartiles d'exposition simulés en 2012 et 2011 (A) ; et les quartiles simulés en 2011 et 2010 (B).

Les tables présentent les coefficients estimés, écart-types (robustes estimés avec White) et leur significativité pour les trois quartiles. Les lignes du bas incluent le nombre d'observations, le coefficient de détermination, la valeur p du test de Hansen, qui teste l'hypothèse nulle de sur-identification<fnref n="16" /> et la statistique (F-stat) de Cragg-Donald, qui correspond au pouvoir explicatif des instruments sur les variables endogènes, pour tester les instruments faibles. Staiger *et al*. (1997) considèrent que l'hypothèse d'instruments faibles peut être rejetée pour une valeur de la F stat supérieure à 10, ce qui est toujours très largement le cas.

Les résultats de TEPP que l'on propose de répliquer ici sont repris en Figure 3. **Les résultats obtenus lors de la réplication sont globalement en ligne avec TEPP,** dont le message principal est un effet positif sur les entreprises du quatrième groupe, c'est à dire les plus exposées au traitement. Le coefficient du quatrième groupe de traitement est toujours positif, significatif, et du même ordre de grandeur : de 5% en moyenne, 4.2% pour les estimations passant le test de suridentification. Les coefficients des deux autres groupes de traitement ne sont pas significatifs pour les régressions pondérées, et de faible ampleur lorsqu'ils sont significatifs. Pour 2013, TEPP donne un coefficient sur le quatrième quartile de 0.031 (cf figure 3, colonne 2)<fnref n="17" /> dans la spécification estimée avec les équivalents temps plein, à rapprocher 0.038 dans notre cas. Dans la spécification avec les effectifs moyens (des DADS) pondérés et les instruments (A), nous trouvons un effet de 0.045 significatif, à comparer avec 0.029 pour la même spécification avec TEPP (cf figure 3, colonne 3). Contrairement à l'équipe TEPP, l'effet significatif porté par le quatrième quartile concerne également l'emploi au 31/12. **De manière générale, dans les régressions pondérées, les conclusions ne varient que marginalement d'une source et d'un concept d'emploi à l'autre.**

Les tests de suridentification sont globalement peu probants (l'hypothèse nulle correspond à la co-hérence des instruments, qu'il vaut mieux donc ne pas rejeter) : l'hypothèse de suridentification est non rejetée dans seulement trois cas à 1%, deux avec les effectifs au 31 décembre, et un avec les effectifs moyens, et dans seulement deux cas à 5% (effectifs au 31 décembre), tandis que les tests de suridentification sont beaucoup plus rarement rejetés dans la table reprise en Figure 3.

<footnote n="16">16. Il s'agit de la J-stat de Hansen, qui considère le cas hétéroscédastique, contrairement à la statistique de Sargan</footnote>

<footnote n="17">17. Facteur correctif de 100 pour les pourcentages</footnote>
<table><caption>TABLE 5 – Reproduction TEPP : Effets emploi en 2013</caption><thead><tr><th rowspan="3">Y<sub>it</sub></th><th colspan="4">Effectifs ETP DADS</th><th colspan="4">Effectifs au 31/12 DADS</th><th colspan="4">Effectifs moyens DADS</th></tr><tr><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th></tr><tr><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pondération</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Instruments</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q2</td><td>0,003</td><td>0,009</td><td>0,009</td><td>0,016</td><td>0,001</td><td>0,009</td><td>0,003</td><td>0,009</td><td>0,006</td><td>0,008</td><td>0,008</td><td>0,013</td></tr><tr><td></td><td>0,005</td><td>0,006</td><td>0,002</td><td>0,003</td><td>0,006</td><td>0,007</td><td>0,003</td><td>0,003</td><td>0,005</td><td>0,006</td><td>0,002</td><td>0,003</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td><td></td><td></td><td>**</td><td>**</td><td></td><td></td><td>**</td><td>***</td></tr><tr><td>Q3</td><td>0,001</td><td>-0,003</td><td>-0,015</td><td>-0,018</td><td>0,007</td><td>0,001</td><td>-0,007</td><td>-0,008</td><td>0,009</td><td>0,003</td><td>-0,010</td><td>-0,015</td></tr><tr><td></td><td>0,006</td><td>0,006</td><td>0,003</td><td>0,003</td><td>0,007</td><td>0,007</td><td>0,003</td><td>0,004</td><td>0,006</td><td>0,006</td><td>0,003</td><td>0,003</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td><td></td><td></td><td>*</td><td>*</td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,038</td><td>0,056</td><td>0,047</td><td>0,069</td><td>0,036</td><td>0,044</td><td>0,039</td><td>0,048</td><td>0,045</td><td>0,055</td><td>0,051</td><td>0,066</td></tr><tr><td></td><td>0,006</td><td>0,006</td><td>0,003</td><td>0,003</td><td>0,007</td><td>0,008</td><td>0,004</td><td>0,004</td><td>0,006</td><td>0,006</td><td>0,003</td><td>0,003</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td></tr><tr><td>N</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,099</td><td>0,092</td><td>0,056</td><td>0,035</td><td>0,058</td><td>0,057</td><td>0,025</td><td>0,021</td><td>0,096</td><td>0,090</td><td>0,041</td><td>0,025</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,000</td><td>0,003</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,605</td><td>0,001</td><td>0,434</td><td>0,033</td><td>0,049</td><td>0,003</td><td>0,000</td><td>0,000</td></tr><tr><td>CD F stat</td><td>2488</td><td>2055</td><td>1424</td><td>1106</td><td>2488</td><td>2055</td><td>1423</td><td>1106</td><td>2488</td><td>2055</td><td>1424</td><td>1106</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : * < 0.05; ** : * < 0.01; *** : * < 0.001

(A) : instruments 2012-2011. (B) : instruments 2011-2010

<table><caption>TABLE 6 – Reproduction TEPP : Effets emploi en 2013-2014</caption><thead><tr><th rowspan="3">Y<sub>it</sub></th><th colspan="4">Effectifs ETP DADS</th><th colspan="4">Effectifs au 31/12 DADS</th><th colspan="4">Effectifs moyens DADS</th></tr><tr><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th></tr><tr><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pondération</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Instruments</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Q2</td><td>0,011</td><td>0,018</td><td>0,011</td><td>0,021</td><td>-0,086</td><td>-0,088</td><td>0,009</td><td>0,016</td><td>-0,012</td><td>-0,013</td><td>0,013</td><td>0,021</td></tr><tr><td></td><td>0,009</td><td>0,010</td><td>0,004</td><td>0,004</td><td>0,076</td><td>0,084</td><td>0,004</td><td>0,005</td><td>0,019</td><td>0,021</td><td>0,004</td><td>0,004</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>**</td><td>***</td><td></td><td></td><td>*</td><td>***</td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td></tr><tr><td>Q3</td><td>0,000</td><td>-0,007</td><td>-0,014</td><td>-0,017</td><td>0,012</td><td>0,026</td><td>-0,011</td><td>-0,010</td><td>0,007</td><td>0,001</td><td>-0,014</td><td>-0,022</td></tr><tr><td></td><td>0,010</td><td>0,010</td><td>0,004</td><td>0,004</td><td>0,025</td><td>0,036</td><td>0,005</td><td>0,005</td><td>0,011</td><td>0,013</td><td>0,004</td><td>0,004</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td><td></td><td></td><td>*</td><td>*</td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,046</td><td>0,066</td><td>0,054</td><td>0,082</td><td>0,002</td><td>0,010</td><td>0,054</td><td>0,063</td><td>0,044</td><td>0,054</td><td>0,071</td><td>0,089</td></tr><tr><td></td><td>0,010</td><td>0,010</td><td>0,005</td><td>0,005</td><td>0,041</td><td>0,040</td><td>0,005</td><td>0,006</td><td>0,013</td><td>0,013</td><td>0,004</td><td>0,005</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td><td></td><td></td><td>***</td><td>***</td></tr><tr><td>N</td><td>134817</td><td>134817</td><td>134817</td><td>134817</td><td>134752</td><td>134752</td><td>134752</td><td>134752</td><td>134816</td><td>134816</td><td>134816</td><td>134816</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,096</td><td>0,093</td><td>0,068</td><td>0,060</td><td>0,137</td><td>0,135</td><td>0,041</td><td>0,040</td><td>0,108</td><td>0,107</td><td>0,055</td><td>0,044</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,070</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,854</td><td>0,277</td><td>0,314</td><td>0,099</td><td>0,352</td><td>0,012</td><td>0,001</td><td>0,009</td></tr><tr><td>CD F stat</td><td>1921</td><td>1660</td><td>1226</td><td>982</td><td>1920</td><td>1660</td><td>1226</td><td>982</td><td>1921</td><td>1660</td><td>1226</td><td>982</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : * < 0.05; ** : * < 0.01; *** : * < 0.001

(A) : instruments 2012-2011. (B) : instruments 2011-2010
Le message est similaire pour 2014, à quelques différences près. L'effet positif sur le quartile le plus exposé disparaît dans les régressions pondérées en effectifs au 31 décembre, mais reste significatif pour les effectifs en équivalent temps plein. Seul l'effet sur le groupe le plus traité est significatif pour les régressions pondérées qui passent le test de suridentification, avec une amplitude cohérente avec ce qui était trouvé en 2013 en absence d'effet en 2014 (coefficient : 4.4%). Ces résultats sont de nouveaux cohérents avec les résultats trouvés par TEPP pour l'effet joint 2013-2014.<fnref n="18" />

Nous reproduisons dans un second temps les résultats des mêmes estimations, cette fois en ventilant les résultats par catégories socio-professionnelles. Nous nous concentrons sur les catégories au premier niveau de la nomenclature des PCS, et les plus représentées : les employés, les ouvriers, les professions intermédiaires et les cadres<fnref n="19" />. Nous conservons les mêmes concepts d'emploi, les mêmes pondérations et les mêmes jeux d'instruments que pour les estimations d'emploi total. Les échantillons sont naturellement plus petits que l'échantillon emploi total puisque toutes les CS ne sont pas représentées dans toutes les unités légales. Par ailleurs, on peut signaler que les échantillons sur le concept d'emploi "effectifs au 31 décembre" sont systématiquement plus réduits que les autres, ce qui est encore une fois naturel puisque les postes qui ne sont pas présents au 31 décembre ne sont pas comptés dans les effectifs au 31 décembre, mais participent quand même à la construction des deux autres types d'effectifs.

TEPP n'a pas précisé sur quel concept d'emploi ils avaient mené leurs estimations par PCS. Nous présentons en table 7 les régressions pondérées menées sur les effectifs moyens des DADS (donc au prorata de la durée de rémunération), avec les instruments 2011-2012²⁰. Dans ces estimations, les spécifications ne passent le test de suridentification au seuil de 5 % que pour le quatrième groupe des professions intermédiaires, pour un effet de 5.4%. Si le seuil de rejet est à 1%, alors on trouve également des effets forts et positifs pour l'emploi des ouvriers, dans les trois groupes de traitement (6.7%, 15.3% et 19.3% pour G2, G3, G4). Le test de suridentification ne serait pas rejeté pour les employés, mais l'effet estimé serait non significatif pour tous les groupes de traitement. Enfin, le test de suridentification pour les cadres resterait rejeté. Pour TEPP, les tests de suridentification ne sont jamais rejetés, le quatrième quartile des ouvriers est positif et significatif, et le quatrième quartile des cadres est très fortement négatif et significatif; tous les autres coefficients restant non-significatifs. En définitive **nous ne retrouvons pas les mêmes effets emploi en 2013 par catégorie socio professionnelle que TEPP.** Les résultats obtenus ici ne sont cependant pas très crédibles (amplitude excessive).

## Bilan sur la réplication des estimations

Les résultats obtenus sur l'emploi total sont qualitativement les mêmes que les résultats de l'équipe TEPP. Dans le cadre de cette spécification, l'effet sur le quatrième quartile apparaît robuste. En revanche, nous n'avons pas pu répliquer des résultats par CS, ce qui pourrait s'expliquer par des différences dans la construction des variables d'emploi ventilées par CS. Au delà de la construction des variables, les tests de suridentification dans la spécification de référence et l'ampleur des coefficients dans la spécification par CS peuvent amener à questionner la stratégie empirique. Enfin, en mars 2017, la question des tendances communes centrale pour l'estimation par différence de différence n'est pas encore abordée.

Le modèle économétrique du TEPP compare les variations d'emplois dans les 4 quartiles d'exposition au CICE, et montre que la variation de l'emploi a été plus forte d'environ 4 points dans le quatrième quartile par rapport au premier quartile. Notons que cela veut dire symétriquement que le premier quartile (et le second et le troisième, quand les effets sont non significatifs) a vu son emploi croître de 4 points de moins que le quatrième quartile. Sous l'hypothèse forte que le CICE n'a eu aucun effet sur le premier quartile d'exposition, on peut interpréter les résultats sur le quatrième quartile comme des créations ou sauvegardes d'emplois. L'hypothèse est forte mais elle semble bien plus valide que de

<footnote n="18">18. La table reproduite en Table 6 est l'homologue de la table 1-C p.5 du rapport de mars 2017, Gilles et al. (2017)</footnote>

<footnote n="19">19. Et nous ne menons pas en particuliers l'analyse sur es commerçants, artisans et chefs d'entreprise, ni sur les catégories spécifiques du TEPP, ingénieurs R&D et techniciens R&D, qui comprennent trop peu d'observations non nulles.</footnote>

<footnote n="20">20. Les régressions complètes sont disponibles en annexe, Tables 21, 22, 23, 24</footnote>
<table><caption>TABLE 7 – Effets emploi en 2013 par PCS</caption><caption>Effectifs moyens DADS<br>Régressions pondérées par les effectifs (ETP totaux)<br>Instruments : 2012-2011</caption><thead><tr><th></th><th>employés</th><th>ouvriers</th><th>professions<br>intermédiaires</th><th>cadres</th></tr></thead><tbody><tr><td>Q2</td><td>-0,013<br>0,018</td><td>0,067<br>0,029<br>*</td><td>-0,016<br>0,015</td><td>-0,007<br>0,013</td></tr><tr><td>Q3</td><td>-0,016<br>0,021</td><td>0,153<br>0,036<br>***</td><td>-0,005<br>0,018</td><td>0,022<br>0,017</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,03<br>0,019</td><td>0,193<br>0,04<br>***</td><td>0,054<br>0,021<br>*</td><td>0,108<br>0,022<br>***</td></tr><tr><td>N</td><td>115791</td><td>103099</td><td>75512</td><td>66574</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,069</td><td>0,088</td><td>0,061</td><td>0,044</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,021</td><td>0,035</td><td>0,687</td><td>0,007</td></tr><tr><td>CD F stat</td><td>2239</td><td>1697</td><td>1176</td><td>677</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : \* : * p < 0.05; \*\* : * p < 0.01; \*\*\* : * p < 0.001

supposer qu'il n'y a pas d'effet sur le quatrième quartile, et d'interpréter ces variations relatives comme des destructions d'emplois dans les 3 quartiles d'exposition faible. En revanche, pour les décompositions par CS, en particulier pour l'emploi des cadres, l'hypothèse selon laquelle le CICE n'a eu aucun impact sur l'emploi de cette catégorie dans le premier quartile d'exposition peut sembler critiquable. En effet, dans l'échantillon TEPP reconstitué, les cadres représentent en moyenne 21% de l'emploi, contre moins de 3% dans le quatrième quartile. Étant donné cette structure de l'emploi, on peut penser que l'effet attendu du CICE n'est pas dans le quatrième quartile, mais au contraire peut-être dans le premier, qui a structurellement plus besoin d'employer des cadres et dont l'exposition peut varier entre 0 et 2.6%. Sans prétendre trancher sur la validité de telle ou telle hypothèse, cette discussion a pour objet de mettre en lumière une autre source de divergence quand on compare les résultats des deux équipes : les résultats de TEPP se lisent systématiquement par rapport à une hypothèse, qui peut être plus ou moins vraisemblable selon les populations considérées. Souvent, dans l'interprétation des résultats est défini implicitement un groupe de contrôle, le premier quartile, sans rappeler qu'il est lui aussi traité (notamment les très grandes entreprises dont le CICE en valeur est très important mais faible par rapport à leur masse salariale). La question de l'hypothèse de tendance commune d'une stratégie en double différence qui permettrait a minima d'évaluer la pertinence des groupes de contrôle est abordée dans les rapports plus récents remis à France stratégie. Pour l'équipe LIEPP, la référence implicite est le traitement nul, qui a certes le désavantage d'être mal (pas) représenté sur le support des expositions au CICE mais permet de tenir compte également dans les estimations de différences entre des expositions au CICE de 1% et de 2% par exemple qui pourrait être critique dans le cas de l'emploi des cadres.

La faible robustesse des tests de suridentification pose question. En particulier, il est étonnant que l'utilisation des quartiles de traitement simulés en 2012 et 2011 "passe" beaucoup plus fréquemment le test de suridentification que les spécifications estimées avec les quartiles simulés en 2011-2010. Belle-mare et al. (2017) montrent que l'utilisation des variables endogènes retardées comme instruments peut parfois conduire à des interprétations erronées, selon le processus générateur de données sous-jacent, l'intuition étant que l'utilisation des endogènes retardées ne fait que déplacer le problème de corrélation contemporaine entre la variable endogène et la perturbation vers un problème de corrélation temporelle
de la source d'endogénéité. Une autre interrogation consiste en la pertinence d'un test de suridentifica-
tion pour tester la cohérence de 6 instruments qui sont groupés, dans le sens où l'on a deux groupes de
3 instruments qui ne peuvent pas être considérés les uns sans les autres ; L'intuition des tests de suri-
dentification, dont l'hypothèse nulle est la cohérence des estimés avec des sous-ensembles d'instruments
est difficile à saisir dans ce cas précis.
# 3 Réplication des travaux du LIEPP

## 3.1 La stratégie empirique du LIEPP

L'analyse du LIEPP s'apparente à une estimation en différence de différence. La différence temporelle correspond à la mise en place du dispositif, dès 2013 ; la différence de traitement correspond à l'exposition au CICE, appelé "taux apparent". Plus précisément, l'estimation est faite en panel, avec effets fixes entreprise et indicatrices temporelles croisées avec l'intensité du traitement :

$$ \ln(Y_{it}) = \alpha + \beta_{2013}T_{it}1_{t=2013} + \beta_{2014}T_{it}1_{t=2014} + \sum_{j} \gamma_{j}X_{ijt} + \nu_{i} + \epsilon_{it} \quad (3) $$

Où $Y_{it}$ est le niveau d'emploi de l'unité légale $i$ à la date $t$. La variable de traitement $T_{it}$ est le taux apparent de CICE de l'année précédente, imputée grâce aux DADS :

$$ T_{it} = - \ln \left( 1 - \frac{\text{CICE}_{i,t-1}^{\text{imputé}}}{\text{Masse salariale}_{i,t-1}} \right) $$

Les variables de contrôle $X_{ijt}$ sont utilisées pour pouvoir contrôler des tendances non-communes qui risquent de biaiser l'estimation en double différence. Les auteurs utilisent des effets fixes secteur x année, des effets fixes taille x année; les valeurs retardées de un an de : la productivité apparente du travail, du stock de capital (immobilisations corporelles et incorporelles), du salaire moyen par tête, du taux d'exposition au CICE, mais non interagi avec l'indicatrice temporelle, et de la part de la masse salariale rémunérée au dessous de 1.5 fois le SMIC, croisée avec des indicatrices d'année. Les $\gamma_f$ sont les effets fixes entreprises. Enfin, $\epsilon_{it}$ est un terme de perturbation. Cette stratégie d'estimation est comparable à une analyse sur l'intention de traiter, et non pas sur traitement effectivement reçu, même si les deux variables sont très proches, par construction.

De manière classique dans une analyse en différence de différence, il est crucial de s'assurer de l'hypothèse de tendance commune : conditionnellement aux observables, les unités légales auraient eu le même comportement d'emploi en l'absence du CICE. Les auteurs conditionnent par les variables de contrôle $X_{ijt}$, et estiment également un test placebo en attribuant le traitement en 2012, et en estimant le modèle sur 2010-2012. Dans les cas où le test placebo n'est pas concluant (donc avec un coefficient significatif pour le traitement fictif), signe que l'hypothèse de tendance commune n'est pas vérifiée, les auteurs passent en triple différence (en conservant les effets fixes entreprise).

## 3.2 Reconstitution de l'échantillon LIEPP

Comme précédemment pour l'échantillon TEPP, les données relatives à l'emploi proviennent des fichiers postes régionaux des DADS, et les données comptables d'entreprise de FARE. Nous commençons par reconstituer les données d'emploi par unité légale et par UL x CS avec les DADS<fnref n="21" />. Les DADS nous permettent également de reconstituer l'assiette du CICE pour chaque année, ainsi que la part de la masse salariale correspondant aux rémunérations inférieures à 1,5 fois le SMIC. Cet échantillon d'unités légales est ensuite apparié avec les données issues de FARE, comprenant le secteur d'activité, le stock de capital ainsi que la productivité du travail; et avec la base MVC. Cet échantillon initial est ensuite nettoyé et cylindré.

Les étapes de filtrage effectuées sont exposées en table 8, accompagnées de l'incidence du filtrage sur le nombre d'unités légales en 2013 et en 2014. Elles reprennent les étapes détaillées en p.44 à 52 du rapport de mars 2017 (Carbonnier et al. (2017)). L'échantillon initial est constitué par les unités légales présentes dans la base DADS et dans FARE. Nous retirons les unités légales qui ne sont pas présentes dans MVC, qui sont des entreprises non soumises à l'impôt sur les sociétés, ou qui n'ont pas initialisé de créance en 2013, par exemple parce qu'elles n'étaient pas éligibles compte-tenu de leurs structures des salaires. Nous retirons ensuite les unités légales pour lesquelles le traitement réel (CICE

<footnote n="21">21. Il s'agit de la catégorie socio-professionnelle agrégée, à un caractère</footnote>
<table><caption>TABLE 8 – Constitution de l’échantillon LIEPP.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Etape de filtrage</th><th colspan="2">Unités légales</th><th rowspan="2">Nombre de postes<br>(non annexes) 2013</th></tr><tr><th>2013</th><th>2014</th></tr></thead><tbody><tr><td>Echantillon initial</td><td>1 211 401</td><td>1 209 894</td><td>17 634 495</td></tr><tr><td>UL présentes dans MVC</td><td>764 194</td><td>797 041</td><td>15 396 887</td></tr><tr><td>Cohérence traitement réel et imputé</td><td>723 434</td><td>742 800</td><td>14 666 244</td></tr><tr><td>Au moins un ETP chaque année</td><td>652 540</td><td>671 210</td><td>14 556 299</td></tr><tr><td>Traitement non aberrant</td><td>645 378</td><td>663 572</td><td>14 369 713</td></tr><tr><td>Cylindrage (2010-2014)</td><td>368 023</td><td>368 023</td><td>10 673 727</td></tr></tbody></table>

de MVC/masse salariale) est incohérent avec celui que nous imputons avec les données des bases DADS individuelles. Précisément : on retire les observations du dernier percentile de la distribution traitement imputé / traitement réel, ce qui conduit mécaniquement à retirer de l'échantillon les unités légales ayant initialisé une créance nulle en 2013 ou en 2014, mais cependant présentes dans MVC. Nous retirons ensuite les unités légales ayant strictement moins de un équivalent temps plein (source FARE), puis les unités légales ayant un traitement trop élevé (dernier percentile de la distribution en 2013 et en 2014), ce qui revient de fait à retirer les unités légales dont le traitement est supérieur à 6% en 2013 et 8% en 2014. Nous pouvons alors construire les variables de contrôle sur cet échantillon, et retirer les valeurs manquantes, qui ne participent de toute manière pas aux estimations. Nous cylindrons enfin l'échantillon sur la période 2010-2014, pour obtenir 368 023 unités légales, et donc 1 840 115 observations au total, à rapprocher des 1 788 824 de LIEPP (Tableau 10 du rapport).

Contrairement à TEPP, LIEPP a choisi de garder un champ très large, y compris en ce qui concerne les entreprises dites "profilées historiques" 22 des bases de statistiques d'entreprise, et ont donc décidé de constituer de la même manière leurs autres bases, donc y compris les DADS et la base de mouvement de créances, en regroupant les unités légales appartenant au contour des profilées historiques. Cependant, un nombre conséquent des unités légales du contour des entreprises profilées ne sont pas dans MVC 23. Ici, nous choisissons donc d'exclure les profilées historiques dans la réplication de LIEPP.

Nous exposons ci-après les points sur lesquels il nous a manqué des éléments, accompagnés des hypothèses que nous avons formulées pour lever l'imprécision. Certaines peuvent paraître anecdotiques et relever de coquilles, mais elles clarifient ce qui a été fait dans cette réplication.

- Utilisation d'effets fixes "secteur x année". LIEPP utilise les six secteurs suivant pour présenter les résultats : Industrie, Energie, Construction, Commerce, Services aux entreprises et Services aux ménages. Les quatre premiers secteurs sont facilement identifiables via le code d'Activité principale exercée (APE). Nous faisons le choix de considérer comme "services aux personnes" les services dont la division est supérieure à 84, (quitte à considérer que l'hébergement et la restauration sont des services aux entreprises), ce qui semble cohérent avec le nombre d'unités légales obtenu par LIEPP dans les analyses sectorielles. Cependant, les $R^2$ semblent compatibles avec des effets fixes sectoriels à un niveau plus fin.

- Dans le rapport de mars 2017 (p.57), il est indiqué que les contrôles incluent la "part de la masse salariale inférieure à deux fois et demie le salaire minimum, soit $I_{it}$, mais cette fois sans croisement avec des indicatrices d'années". Nous comprenons cependant que l'intention de traiter $I_{it}$ n'est pas égale à cette variable de contrôle d'intensité, puisqu'il existe une modulation de la part de la masse salariale sous 2.5 SMIC (contrôle d'intensité) égale à 4% en 2013 et 6% en 2014. Nous choisissons de retenir la variable en proportion de masse salariale éligible (qui nous semble être le contrôle d'intensité auquel se réfère les auteurs). Par ailleurs, nous exprimons cette

<footnote n="22">22. Renault DIF, SEB, PSA, et le pôle vitrage de Saint Gobain pour 2011</footnote>

<footnote n="23">23. Plus précisément, on ne retrouve pas dans MVC en 2013 : la quasi-totalité des UL de PSA DAF, 20% de celles de Saint Gobain pôle vitrage, 70% de celles d'Accor, la moitié de celles de Renault DIF et presqu'un quart de celles de SEB.</footnote>
proportion : $\frac{\text{Assiette CICE}}{\text{Masse salariale}}$, et non pas $-\ln(1-\frac{\text{Assiette CICE}}{\text{Masse salariale}})$, vu que la linéarisation du logarithme est largement rejetée pour ces proportions.

- LIEPP ne précise pas si les variables de contrôle capital, salaire moyen et productivité du travail sont en niveau (brut) ou en log. Nous les prenons en log.

- Dans la présentation des données et de l'échantillon, nous n'avons pas trouvé de détail concernant les restrictions de champ. En particulier, nous supposons donc que les unités légales du secteur de l'intérim font partie de l'échantillon d'analyse.

- L'estimation de référence (tableau 10 du rapport complémentaire) présente des nombres d'observations incompatibles avec des échantillons cylindrés. Une possibilité repose dans des opérations de nettoyage post-cylindrage. Une autre pourrait être la conservation d'observations UL*année comprenant des valeurs manquantes (par exemple dans les variables de contrôle), causant la perte du cylindrage strict.

## Comparaison avec les statistiques descriptives de LIEPP

Nous proposons quelques statistiques descriptives pour comparer l'échantillon ainsi obtenu avec celui de LIEPP. Il convient cependant de noter que le champ des tableaux proposés par LIEPP est légèrement imprécis, en ce qu'il s'agit de "l'échantillon d'étude", ce que nous comprenons être la base de données de LIEPP avant traitement, et en particulier avant cylindrage. Le tableau 9 en annexe présente un équivalent au tableau 1 du rapport complémentaire du LIEPP de mars 2017.

<table><caption>TABLE 9 – Statistiques descriptives LIEPP reconstituées</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>2010</th><th>2011</th><th>2012</th><th>2013</th><th>2014</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Emploi</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Nombre de postes (DADS)</td><td>28,3</td><td>30,1</td><td>29,0</td><td>29,0</td><td>29,1</td></tr><tr><td>Equivalents temps plein (FARE)</td><td>20,2</td><td>20,5</td><td>20,9</td><td>21</td><td>21,1</td></tr><tr><td>Nombre d'heures salariées (DADS)</td><td>39229</td><td>40575</td><td>40318</td><td>40718</td><td>40563</td></tr><tr><td><strong>Contrôles</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Salaire moyen par tête (en k€)</td><td>26,9</td><td>27,5</td><td>28,3</td><td>28,6</td><td>29,0</td></tr><tr><td>Salaire horaire moyen (en €)</td><td>14,88</td><td>15,21</td><td>15,58</td><td>15,77</td><td>16,01</td></tr><tr><td>Productivité du travail (en k€)</td><td>70,8</td><td>72,4</td><td>70,2</td><td>69,5</td><td>68,3</td></tr><tr><td>Stock de capital (en k€)</td><td>2986</td><td>3122</td><td>3259</td><td>3461</td><td>3580</td></tr></tbody></table>

Les variables d'effectifs moyens (en ETP de FARE) ainsi que le nombre d'heures travaillées, sont très similaires entre le LIEPP et notre échantillon (une vingtaine d'ETP et environ 40 000 heures salariées). En revanche, les effectifs en nombre de postes sont très largement inférieurs dans notre échantillon à ceux de LIEPP (une trentaine dans cette étude, contre plus de 50 pour LIEPP). Il est probable que la différence soit due au choix de filtrer ou non les postes annexes des DADS dans le calcul des effectifs. Nous avons fait le choix de retirer les postes annexes lors de la construction des variables d'emploi avec les DADS postes, comme préconisé par les producteurs<fnref n="24" />. Pour ce qui concerne les variables de contrôle, la différence dans les effectifs en nombre de postes se retrouve dans la valeur de salaire moyen par tête, de 27 à 29 k€ dans notre cas contre environ 17 k€ pour LIEPP. Encore une fois cette différence pourrait s'expliquer par le choix d'inclure ou non les postes annexes. Cette hypothèse est d'autant plus plausible que les moyennes des salaires horaires sont très proches (de l'ordre de 15.5 €/heure contre 16.5 €/heure). Les moyennes obtenues pour la productivité apparente du travail ainsi que pour le stock de capital sont dans les bons ordres de grandeur.

<footnote n="24">24. Guide utilisateurs DADS grand format 2014, p.21 : "Dans les exploitations standards des données DADS, on cherche à ne retenir que les « vrais » emplois, ceux qui contribuent de façon significative à l'appareil productif."</footnote>
Nous proposons également de vérifier l'adéquation de notre échantillon à celui du LIEPP en compa-
rant leurs structure selon la taille d'entreprise, les secteurs d'activité, les salaires moyens et la producti-
vité apparente du travail<fnref n="25" />, et présentons en table 10 les représentations relatives des catégories (tailles
d'entreprise, secteurs d'activité, quantiles de salaires moyens et de productivité) par degré d'exposition
au traitement en 2014.

Pour les tailles d'entreprise, notre échantillon reproduit bien celui de LIEPP pour les quatre premiers degrés d'intensité du traitement (sous représentation des TPE, sur-représentation des autres) et pour les entreprises les plus exposées (résultat inverse) mais pas pour le cinquième groupe d'intensité (de 5.5% à 5.9%), où notre représentation par taille s'apparente déjà à celles du groupe le plus exposé, à l'inverse de LIEPP. Les représentations diffèrent sensiblement en revanche pour les secteurs d'activité. La répartition des UL par intensité de traitement de notre échantillon est similaire à celle du LIEPP pour l'énergie et les services aux personnes, mais est très différente pour l'industrie, la construction et le commerce. En particulier, pour le commerce, nous trouvons une sur-représentation des UL dans le deuxième et troisième groupe (2 à 5 % d'exposition au CICE), alors que LIEPP la trouve surtout dans le sixième (>5.9% d'exposition au CICE). De même, nous trouvons une sur-représentation des plus traitées dans l'industrie, contrairement au LIEPP. Les représentations relatives des quantiles de salaire horaire moyen sont très proches de celles trouvées par LIEPP. Enfin, la représentation des quantiles de productivité du travail est également très similaire entre notre échantillon et celui de LIEPP.

Bilan sur la reconstitution de l'échantillon

Sur la plupart des statistiques considérées, l'échantillon reconstitué se rapproche de façon satisfai-
sante de l'échantillon de LIEPP. Les différences notables pourraient être liées à la non exclusion
des postes annexes par l'équipe LIEPP.

3.3 Résultats et comparaisons

Nous retrouvons le résultat principal de LIEPP pour l'emploi agrégé : "Aucune des spécifi-
cations - pondérées ou non - pour aucune des variables dépendantes ne trouve un impact significativement
positif du CICE sur l'emploi".

Les résultats sont donc qualitativement très proches. Quelques différences mineures au regard des conclusions subsistent. Les valeurs que nous trouvons pour les coefficients de détermination R² (part de la variance expliquée par le modèle), de l'ordre de 0.5 à 0.6, sont très en deçà de celles trouvées par LIEPP pour les mêmes estimations (toujours supérieures à 0.97). Cela est sans doute dû à des effets fixes sectoriels introduits par LIEPP à un niveau fin. Aucun de nos coefficients correspondant aux tests placebos pour 2012 n'est significativement différent de zéro. En comparaison, le LIEPP rejette l'hypothèse de tendance commune à cause du placebo dans les régressions pondérées pour l'emploi en équivalent temps plein et l'emploi en heures rémunérées.

Pour compléter l'analyse, nous reproduisons les estimations menées par grande catégories socio pro-
fessionnelles, et présentons les résultats en table 12. De nouveau, les résultats sont cohérents avec
les estimations présentées par le LIEPP dans son rapport de mars 2016.

Plus précisément : un effet positif pour l'emploi des cadres, et un effet très négatif sur l'emploi des
ouvriers, bien que les tests placebos soient rejetés pour l'estimation pondérée comme pour l'estimation
non pondérée. Pour les professions intermédiaires, le test placebo n'est valide que pour la régression
pondérée et indique un effet fort de l'exposition au CICE, dès 2013, ce qui est à nouveau en ligne avec le
LIEPP (Page 30 du rapport, les auteurs indiquent que"aucune spécification concernant les professions
intermédiaires ne donne d'effet significatif", alors que le tableau 11 du même rapport indique, pour la
régression pondérée, un test placebo valide, et un effet fort et significatif à 5% pour le traitement 2014).

<footnote n="25">25. Cette comparaison s'appuie sur les tableaux 3, 4 et 5 du rapport complémentaire du 21 mars 2017 du LIEPP, repris en annexe</footnote>
<table><caption>TABLE 10 – Hétérogénéité d’intensité de CICE</caption><thead><tr><th colspan="5">Taille d'entreprise</th></tr><tr><th></th><th>TPE</th><th>PME</th><th>ETI</th><th>GE</th></tr></thead><tbody><tr><td>0 %-2 %</td><td>93,9%</td><td>130,3%</td><td>330,7%</td><td>407,0%</td></tr><tr><td>2 %-4 %</td><td>95,5%</td><td>125,4%</td><td>182,7%</td><td>130,6%</td></tr><tr><td>4 %-5 %</td><td>87,2%</td><td>176,0%</td><td>163,1%</td><td>197,8%</td></tr><tr><td>5 %-5,5 %</td><td>91,7%</td><td>150,6%</td><td>77,0%</td><td>105,1%</td></tr><tr><td>5,5 %-5,9 %</td><td>107,6%</td><td>56,1%</td><td>27,7%</td><td>14,0%</td></tr><tr><td>5,9 %-6 %</td><td>112,0%</td><td>29,5%</td><td>10,7%</td><td>7,9%</td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="8">Secteur de production</th></tr><tr><th></th><th>Indus.</th><th>Energ.</th><th>Cons.</th><th>Comm.</th><th>Serv. Ent.</th><th>Serv. Pers.</th></tr></thead><tbody><tr><td>0 %-2 %</td><td>107,2%</td><td>48,0%</td><td>83,9%</td><td>57,4%</td><td>150,5%</td><td>60,9%</td></tr><tr><td>2 %-4 %</td><td>107,6%</td><td>97,4%</td><td>111,6%</td><td>112,2%</td><td>98,6%</td><td>63,6%</td></tr><tr><td>4 %-5 %</td><td>91,7%</td><td>130,0%</td><td>145,0%</td><td>127,6%</td><td>85,6%</td><td>71,7%</td></tr><tr><td>5 %-5,5 %</td><td>65,8%</td><td>221,3%</td><td>103,4%</td><td>86,6%</td><td>76,4%</td><td>75,4%</td></tr><tr><td>5,5 %-5,9 %</td><td>89,3%</td><td>99,9%</td><td>80,5%</td><td>95,8%</td><td>100,9%</td><td>142,1%</td></tr><tr><td>5,9 %-6 %</td><td>124,7%</td><td>30,4%</td><td>76,3%</td><td>89,8%</td><td>111,8%</td><td>135,0%</td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="8">Salaire horaire moyen</th></tr><tr><th></th><th>C1 - C5</th><th>Q1 sauf C1 - C5</th><th>Q2</th><th>Q3</th><th>Q4 sauf C96 - C100</th><th>C96 - C100</th></tr></thead><tbody><tr><td>0 %-2 %</td><td>7,8%</td><td>6,4%</td><td>8,2%</td><td>19,0%</td><td>143,2%</td><td>1258,0%</td></tr><tr><td>2 %-4 %</td><td>20,5%</td><td>21,8%</td><td>37,6%</td><td>90,2%</td><td>277,1%</td><td>145,1%</td></tr><tr><td>4 %-5 %</td><td>25,6%</td><td>37,6%</td><td>88,3%</td><td>176,2%</td><td>122,3%</td><td>12,6%</td></tr><tr><td>5 %-5,5 %</td><td>42,3%</td><td>75,0%</td><td>148,4%</td><td>144,3%</td><td>46,7%</td><td>7,0%</td></tr><tr><td>5,5 %-5,9 %</td><td>154,6%</td><td>150,9%</td><td>134,8%</td><td>88,8%</td><td>30,0%</td><td>3,7%</td></tr><tr><td>5,9 %-6 %</td><td>220,6%</td><td>197,7%</td><td>124,4%</td><td>57,3%</td><td>19,1%</td><td>3,9%</td></tr></tbody><thead><tr><th colspan="8">Productivité apparente du travail</th></tr><tr><th></th><th>C1 - C5</th><th>Q1 sauf C1 - C5</th><th>Q2</th><th>Q3</th><th>Q4 sauf C96 - C100</th><th>C96 - C100</th></tr></thead><tbody><tr><td>0 %-2 %</td><td>69,5%</td><td>22,7%</td><td>27,1%</td><td>62,1%</td><td>229,7%</td><td>475,1%</td></tr><tr><td>2 %-4 %</td><td>79,2%</td><td>63,7%</td><td>75,6%</td><td>119,4%</td><td>145,3%</td><td>109,9%</td></tr><tr><td>4 %-5 %</td><td>76,6%</td><td>95,9%</td><td>119,5%</td><td>117,4%</td><td>76,6%</td><td>48,8%</td></tr><tr><td>5 %-5,5 %</td><td>88,8%</td><td>113,3%</td><td>126,3%</td><td>96,5%</td><td>72,2%</td><td>55,3%</td></tr><tr><td>5,5 %-5,9 %</td><td>101,8%</td><td>122,2%</td><td>109,0%</td><td>91,7%</td><td>82,1%</td><td>78,1%</td></tr><tr><td>5,9 %-6 %</td><td>144,4%</td><td>123,4%</td><td>100,3%</td><td>89,0%</td><td>81,8%</td><td>88,7%</td></tr></tbody></table>

Lecture : Une TPE a 1,12 fois plus de chance d'être parmi le groupe des plus exposés au CICE (5.9-6% en 2014) qu'une entreprise quelconque de l'échantillon. Chaque chiffre est calculé à partir de $\frac{N_{\text{intensité de CICE X catégorie}}}{N_{\text{e}}} \frac{N}{N_{\text{intensité de CICE}}}$. Il représente le ratio de la probabilité d'appartenir à un groupe de traitement sachant que l'on appartient à une catégorie sur la probabilité d'appartenir à un groupe de traitement.

## Bilan sur la réplication des estimations

Les résultats obtenus sur l'emploi et l'emploi par catégorie socio professionnelles sont qualitativement les mêmes que les résultats de l'équipe LIEPP, et ceci malgré quelques différences dans la construction de l'échantillon.
<table><caption>TABLE 11 – Reproduction LIEPP : effet emploi total. Cette table se propose de reproduire le tableau 10 p 31 du rapport de mars 2017 (et pas le plus récent de septembre 2017, qui porte sur la période 2010-2015)</caption><thead><tr><th></th><th>Postes salariés<br>(DADS)</th><th>Effectifs ETP<br>(FARE)</th><th>Heures salariées<br>(DADS)</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="4" style="text-align: center;">Régressions non pondérées</td></tr><tr><td>Placebo 2012</td><td>-0,048<br>0,067</td><td>0,046<br>0,059</td><td>-0,062<br>0,056</td></tr><tr><td>Traitement exogène 2013</td><td>-0,331<br>0,067<br>***</td><td>-0,345<br>0,060<br>***</td><td>-0,513<br>0,057<br>***</td></tr><tr><td>Traitement exogène 2014</td><td>-0,398<br>0,052<br>***</td><td>-0,369<br>0,047<br>***</td><td>-0,521<br>0,047<br>***</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>1 104 069</td><td>1 840 115</td><td>1 104 069</td><td>1 840 115</td></tr><tr><td>Nombre d'unités légales</td><td>368 023</td><td>368 023</td><td>368 023</td><td>368 023</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,48</td><td>0,60</td><td>0,60</td><td>0,62</td></tr><tr><td colspan="4" style="text-align: center;">Régressions pondérées</td></tr><tr><td>Placebo 2012</td><td>-0,490<br>0,507</td><td>-0,128<br>0,414</td><td>-0,545<br>0,417</td></tr><tr><td>Traitement exogène 2013</td><td>-0,305<br>0,366</td><td>-0,345<br>0,306</td><td>-1,185<br>0,313<br>***</td></tr><tr><td>Traitement exogène 2014</td><td>-0,381<br>0,313</td><td>-0,484<br>0,239<br>*</td><td>-0,887<br>0,244<br>***</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>1 104 069</td><td>1 840 115</td><td>1 104 069</td><td>1 840 115</td></tr><tr><td>Nombre d'unités légales</td><td>368 023</td><td>368 023</td><td>368 023</td><td>368 023</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,40</td><td>0,50</td><td>0,55</td><td>0,51</td><td>0,54</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : * < 0.05; ** : * < 0.01; *** : * < 0.001

Cohérence : ordres de grandeurs et significativités pour les traitements 2013 et 2014

Différences : tests placebo 2012 ici validés pour les régressions pondérées ; les coefficients non pondérés pour les effectifs ETP et Heures salariés sont ici environ le double de ce qui est trouvé par le LIEPP
<table><caption>TABLE 12 – Réplication LIEPP : effet emploi par PCS. Cette table se propose de reproduire le tableau 11 p 31 du rapport de mars 2017.</caption><thead><tr><th></th><th colspan="2">Cadres et Professions intellectuelles</th><th colspan="2">Professions Intermédiaires</th><th colspan="2">Ouvriers et employés</th></tr><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="7" style="text-align: center;">Régressions non pondérées</td></tr><tr><td>Placebo 2012</td><td>0,538<br>0,126<br>***</td><td></td><td>0,373<br>0,155<br>*</td><td></td><td>-0,391<br>0,097<br>***</td><td></td></tr><tr><td>Traitement exogène 2013</td><td></td><td>0,875<br>0,123<br>***</td><td></td><td>0,465<br>0,148<br>**</td><td></td><td>-0,787<br>0,094<br>***</td></tr><tr><td>Traitement exogène 2013</td><td></td><td>0,689<br>0,094<br>***</td><td></td><td>0,240<br>0,112<br>*</td><td></td><td>-0,735<br>0,072<br>***</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>436243</td><td>725662</td><td>505481</td><td>838686</td><td>1052759</td><td>1754390</td></tr><tr><td>Nombre d'unités légales</td><td>172651</td><td>187667</td><td>204678</td><td>222056</td><td>358036</td><td>360611</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,42</td><td>0,43</td><td>0,41</td><td>0,40</td><td>0,41</td><td>0,53</td></tr><tr><td colspan="7" style="text-align: center;">Régressions pondérées</td></tr><tr><td>Placebo 2012</td><td>0,999<br>0,604</td><td></td><td>0,647<br>0,977</td><td></td><td>-0,480<br>0,749</td><td></td></tr><tr><td>Traitement exogène 2013</td><td></td><td>1,767<br>0,530<br>**</td><td></td><td>1,094<br>0,758</td><td></td><td>-1,234<br>0,568<br>*</td></tr><tr><td>Traitement exogène 2013</td><td></td><td>1,590<br>0,472<br>**</td><td></td><td>1,641<br>0,705<br>*</td><td></td><td>-1,452<br>0,456<br>**</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>436243</td><td>725662</td><td>505481</td><td>838686</td><td>1052759</td><td>1754390</td></tr><tr><td>Nombre d'unités légales</td><td>172651</td><td>187667</td><td>204678</td><td>222056</td><td>358036</td><td>360611</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,38</td><td>0,37</td><td>0,35</td><td>0,33</td><td>0,38</td><td>0,45</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : $p < 0.05$; ** : $p < 0.01$; *** : $p < 0.001$

Similitudes et différences :

Test placebos 2012 identiques en pondérés, mais sensiblement différents en non pondérés : (1) 0.709***, (3) (0.247*), (5) (0.0772, n.s.)

Colonne (2) : très similaire sur la significativité des effets, mais LIEPP les trouve 3 fois plus fort en non pondérés.

Colonne (4) : forte différence, l'effet significatif pour ce groupe chez LIEPP étant restreint à la régression pondérée en 2014

Colonne (6) : Significativités et signes en ligne avec LIEPP, coefficients 2 fois supérieur ici dans la régression non pondérée, inférieurs dans la régression pondérée
# 4 Rapprochement

Les approches des deux équipes reposent sur une source d'identification similaire : comparer une variation d'emploi par entreprise à une intensité de traitement. Cependant, les modalités de cette identification diffèrent selon les deux équipes. Les échantillons et les concepts d'emploi utilisés ne se recoupent que partiellement. Les sources de différences sont à chercher parmi les suivantes :

1. Échantillons différents

2. Estimation en coupe (TEPP) ou en panel (LIEPP)

3. Effets fixes (LIEPP) ou différence première (TEPP)

4. Utilisation des variables de contrôles

5. Spécification linéaire (LIEPP) ou non linéaire (TEPP) du traitement

6. Instrument optimal (2SLS, TEPP) ou en forme réduite (LIEPP)

Dans cette partie, nous proposons d'explorer trois sources de différences. Nous commençons par vérifier la robustesse des spécifications aux questions de choix d'échantillon, puis la question de la spécification linéaire ou non-linéaire du traitement. Nous abordons en troisième lieu la sensibilité des estimations aux variables de contrôle et utilisons les enseignements de ces tests de robustesse pour proposer en quatrième partie un rapprochement des spécifications LIEPP et TEPP visant à inclure les mêmes sources d'identification et de contrôle. Il s'agit donc non pas de converger vers les résultats d'une équipe ou d'une autre, mais de réconcilier les spécifications économétriques autour d'un même résultat, quel qu'il soit. Ce rapprochement permet de mieux comprendre ce qui fait basculer les estimations d'un effet positif à un effet négatif, sans pour autant permettre de conclure sur l'effet du CICE sur l'emploi.

## 4.1 Influence de l'échantillon

La source principale de divergence entre les échantillons réside dans l'inclusion ou non des plus petites entreprises. TEPP décide d'exclure les entreprises de strictement moins de 5 salariés dans l'analyse, alors que LIEPP impose seulement la présence d'un équivalent temps plein. Pour le reste, les restrictions sur les valeurs aberrantes, ainsi que les conditions de cohérence entre CICE contemporain prédit et enregistré dans MVC semblent plus restrictives chez l'équipe TEPP que pour l'équipe LIEPP.

Pour étudier l'effet de la différence d'échantillon sur les résultats, nous choisissons de nous restreindre à la partie commune des échantillons de TEPP et LIEPP, et de tester les spécifications respectives des deux équipes sur cet échantillon commun. Sans surprise, l'échantillon commun est bien plus proche de celui de TEPP que de celui de LIEPP, à cause de l'exclusion des plus petites entreprises. Nous présentons en table 13 une synthèse stylisée des résultats.

Pour TEPP, tous les résultats sont conservés pour les variables d'emploi utilisées dans leurs spécifications de référence (ETP, effectifs au 31 décembre et effectifs moyens), ce qui est attendu vu la ressemblance des échantillons. Par ailleurs, des résultats similaires apparaissent avec les variables d'emploi spécifiques à LIEPP, i.e. le nombre d'heures rémunérées et le nombre total de postes présents dans les DADS. En revanche, pour la spécification de LIEPP, la restriction à l'échantillon commun, et donc l'exclusion des plus petites entreprises modifient le diagnostic. De manière frappante, les régressions non pondérées, qui donnaient des effets négatifs et significatifs sur les trois variables d'emploi de LIEPP en 2013 et en 2014 n'exhibent plus qu'un effet négatif et significatif en 2014, et ce seulement pour la variable de nombre total de postes. De la même manière, les effets négatifs et significatifs des régressions pondérées de LIEPP sur la variable d'ETP en 2013 et en 2014 deviennent non significatifs. Cependant, aucun effet positif significatif n'apparaît avec la restriction de l'échantillon ou le test de concepts d'emploi différents avec la spécification de LIEPP.
<table><caption>TABLE 13 – Résultats sur échantillon commun : table synthétique</caption><thead><tr><th></th><th colspan="3">(Variables d'emploi de TEPP)</th><th colspan="3">(Variables d'emploi de LIEPP)</th></tr><tr><th></th><th>ETP<br>(Dads)</th><th>Eff. 31/12<br>(Dads)</th><th>Eff. moyen<br>(Dads)</th><th>Postes<br>(Dads)</th><th>Heures<br>(Dads)</th><th>ETP<br>(Fare)</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="7" style="text-align: center;">Pondéré</td></tr><tr><td>TEPP</td><td>+Q4</td><td>+Q4</td><td>+Q4</td><td>+Q4</td><td>+Q4</td><td>+Q4</td></tr><tr><td>LIEPP</td><td colspan="6">- 2013</td></tr><tr><td colspan="7" style="text-align: center;">Non pondéré</td></tr><tr><td>TEPP</td><td>+Q2/-Q3/+Q4</td><td>-Q3/+Q4</td><td>+Q2/-Q3/+Q4</td><td>+Q2/-Q3/+Q4</td><td>+Q2/-Q3/+Q4</td><td>+Q2/-Q3/+Q4</td></tr><tr><td>LIEPP</td><td colspan="6">- 2014</td></tr></tbody></table>

Note : Seul les effets significatifs sont reportés : +Q4 signifie un effet positif sur le quartile le plus exposé, - 2013 signifie un effet négatif sur le coefficient d'exposition linéaire interagi avec l'année 2013

## Rapprochement 1

Le choix des échantillons n'explique pas les différences de résultats (effet négatif ou nul contre effet positif), même si les effets négatifs significatifs de LIEPP sont moins présents.

## 4.2 Spécification : traitement en quartiles ou linéaire

Dans cette section, nous explorons le rôle de la spécification du traitement en quartile d'exposition ou en linéaire. Nous présentons les résultats pour la méthodologie de TEPP modifiée afin d'introduire une exposition linéaire. Le symétrique, à savoir introduire une spécification en quartile dans l'équation du Liepp, a été également été testé et est présenté plus succinctement.

Pour rappel, la spécification de TEPP à quartiles instrumentés peut s'écrire :

Régression de seconde étape

$$ \begin{aligned} \Delta \ln(Y_{i,2013}) = & \alpha + \beta_2 \hat{1}_2(T_{i,2013}) + \beta_3 \hat{1}_3(T_{i,2013}) + \beta_4 \hat{1}_4(T_{i,2013}) \\ & + \gamma_1 Y_{i,2012} + \gamma_2 \Delta X_{i,2012} + \gamma_3 X_{i,2012} \\ & + \sum_s \delta_s \hat{1}_s(\text{secteur}_{i,2012}) + \sum_l \theta_l \hat{1}_l(\text{taille}_{i,2012}) + \epsilon_{i,2013} \end{aligned} $$

Régression de première étape (pour une des trois variables endogènes) :

$$ \begin{aligned} \hat{1}_2(T_{i,2013}) = & a^2 + \sum_{j=2}^{4} b_j^2 \hat{1}_j T_{i,2012}^{(P)} + \sum_{j=2}^{4} c_j^2 \hat{1}_j T_{i,2011}^{(P)} + d^2 Y_{i,2012} + e^2 \Delta X_{i,2012} + f^2 X_{i,2012} \\ & + \sum_s g_s^2 \hat{1}_s(\text{secteur}_{i,2012}) + \sum_l h_l^2 \hat{1}_l(\text{taille}_{i,2012}) + \mu_{i,2013}^2 \end{aligned} $$

On choisit ici de modifier à la marge cette équation, en privilégiant un effet linéaire de traitement plutôt que des effets par quartile.

$$ \begin{aligned} \Delta \ln(Y_{i,2013}) = & \alpha + \beta \hat{T}_{it} \\ & + \gamma_1 Y_{i,2012} + \gamma_2 \Delta X_{i,2012} + \gamma_3 X_{i,2012} \\ & + \sum_s \delta_s \hat{1}_s(\text{secteur}_{i,2012}) + \sum_l \theta_l \hat{1}_l(\text{taille}_{i,2012}) + \epsilon_{i,2013} \end{aligned} $$
Avec comme équation de première étape, pour la seule variable endogène :

$$ T_{it} = a^2 + b^2 T_{i,2012}^P + c^2 T_{i,2011}^P + d^2 Y_{i,2012} + e^2 \Delta X_{i,2012} + f^2 X_{i,2012} \\ + \sum_s g_s^2 \mathbb{1}_s(\text{secteur}_{i,2012}) + \sum_l h_l^2 \mathbb{1}_l(\text{taille}_{i,2012}) + \mu_{i,2013}^2 $$

Les résultats de la spécification, selon les mêmes modalités (concept d'emploi, pondération et instruments) que pour les spécifications de la réplication sont présentées en table 15. De manière générale, on retrouve les mêmes caractéristiques que pour la spécification par quartiles instrumentés. Des effets linéaires toujours positifs, quasi toujours significatifs, mais qui passent rarement le test de suridentification. Les semi-élasticités ainsi estimées sont d'un ordre de grandeur cohérent à ce à quoi on aurait pu s'attendre avec les régressions sur les quantiles. En effet, dans les spécifications à quartile, un coefficient de 4% pour l'indicatrice du quatrième quartile, pour une différence de 1.96 point de CICE entre le premier et quatrième quartile veut dire qu'un point de CICE donne 2% d'emploi en plus pour les entreprises du quatrième quartile, à comparer aux semi-élasticités de 1 à 2 en moyenne sur tout l'échantillon pour les spécifications linéaires.

En ce qui concerne l'introduction des quartiles d'exposition chez Liepp, l'exercice demande de procéder à quelques hypothèses. D'abord, nous estimons un effet joint sur les années 2013 et 2014 afin de travailler sur des groupes pérennes, et ainsi d'éviter que les changements possibles de quartiles entre 2013 et 2014 soient à l'origine des effets estimés en panel. Ensuite, les entreprises de l'échantillon Liepp étant beaucoup plus souvent très exposées au CICE à cause de l'inclusion d'unités légales de petite taille, les entreprises dont toute la masse salariale est éligible forment un groupe qui représente de l'ordre de 46% de notre échantillon reconstruit. Pour ces raisons, nous considérons non pas des quartiles, mais trois groupes. Le groupe de contrôle est similaire à celui de TEPP dans la mesure où il s'agit des entreprises en dessous du seuil d'exposition définissant le premier quartile de TEPP dans les spécifications portant sur les années 2013 et 2014 (21% des entreprises de l'échantillon LIEPP, en dessous d'une exposition moyenne de 3.46% sur 2013 et 2014). Le groupe le plus exposé est celui des entreprises dont toute la masse salariale est exposée au CICE (46%). Le groupe central est celui des entreprises n'appartenant ni à l'un ni à l'autre des deux autres groupes. Les résultats sont présentés en annexe, en Table 25. Les résultats indiquent que l'effet du CICE sur les deux groupes les plus exposés, relativement au groupe le moins exposé, est négatif. Ainsi, le signe est cohérent avec ce qu'indique l'effet linéaire dans la spécification principale de LIEPP.

### Rapprochement 2

Pour les deux équipes, les effets sur l'emploi total sont très robustes à la spécification (linéaire ou en groupes de traitement) choisie.

## 4.3 Sensibilité aux variables de contrôle

Les variables de contrôle ajoutées dans les spécifications servent à contrôler l'hétérogénéité observée, potentiellement corrélée au traitement et à l'emploi et donc sources de biais. Elles servent donc en particulier à s'assurer que les entreprises comparées le sont bien "toutes choses égales par ailleurs". Pour ce qui concerne ces variables de contrôle, les deux équipes ont des approches différentes. Alors que la spécification de LIEPP repose essentiellement sur des effets fixes, en plus du stock de capital et du salaire moyen par tête, ainsi que des variables de structure des salaires (en dessous de 1.5 fois le Smic), TEPP utilise un grand nombre de variables de contrôle.

Pour tester la robustesse des deux évaluations à l'inclusion ou non de variables de contrôle, nous analysons les résultats des estimations en retirant successivement les variables de contrôle. Les résultats pour la spécification de référence de LIEPP, sur son champ de référence sont donnés en table 14.
<table><caption>TABLE 14 – Robustesse : les variables de contrôles de LIEPP</caption><thead><tr><th colspan="7">Nombre de postes (DADS)</th></tr><tr><th>Variable retirée</th><th>Ø</th><th>I<sub>it-1</sub></th><th>SMPT<sub>it-1</sub></th><th>K<sub>it-1</sub></th><th>ln(VA<sub>it-1</sub>/L<sub>it-1</sub>)</th><th>MS(&lt;1.5Smic)<sub>it</sub>/MS<sub>it</sub> δ<sub>t</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="7">Pondération : OUI</td></tr><tr><td>2013</td><td>-0,305<br>0,366</td><td>0,332<br>0,462</td><td>-0,314<br>0,359</td><td>-0,434<br>0,379</td><td>-0,283<br>0,365</td><td>-0,336<br>0,302</td></tr><tr><td>2014</td><td>-0,381<br>0,313</td><td>0,054<br>0,314</td><td>-0,390<br>0,309</td><td>-0,347<br>0,325</td><td>-0,357<br>0,313</td><td>-0,500<br>0,223<br>*</td></tr><tr><td>Nobs</td><td>1840115</td><td>1840115</td><td>1840115</td><td>1840115</td><td>1840115</td><td>1840115</td></tr><tr><td>Nentr</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,50</td><td>0,51</td><td>0,51</td><td>0,27</td><td>0,49</td><td>0,50</td></tr><tr><td colspan="7">Pondération : NON</td></tr><tr><td>2013</td><td>-0,331<br>0,067<br>***</td><td>-0,529<br>0,063<br>***</td><td>-0,343<br>0,067<br>***</td><td>-0,357<br>0,068<br>***</td><td>-0,329<br>0,067<br>***</td><td>-0,645<br>0,052<br>***</td></tr><tr><td>2014</td><td>-0,398<br>0,052<br>***</td><td>-0,540<br>0,050<br>***</td><td>-0,413<br>0,052<br>***</td><td>-0,431<br>0,053<br>***</td><td>-0,398<br>0,052<br>***</td><td>-0,655<br>0,041<br>***</td></tr><tr><td>Nobs</td><td>1840115</td><td>1840115</td><td>1840115</td><td>1840115</td><td>1840115</td><td>1840115</td></tr><tr><td>Nentr</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,60</td><td>0,60</td><td>0,59</td><td>0,53</td><td>0,60</td><td>0,60</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : p < 0.05; ** : p < 0.01; *** : p < 0.001

I<sub>it-1</sub> : Part des salariés rémunérés sous 2.5 Smic dans la masse salariale (retardée)

SMPT<sub>it-1</sub> : salaire moyen par tête (log,retardée)

K<sub>it-1</sub> : stock de capital (log,retardée)

ln(VA<sub>it-1</sub>/L<sub>it-1</sub>) : productivité apparente du travail (log,retardée)

MS(<1.5Smic)<sub>it</sub> δ<sub>t</sub> : Part des salariés rémunérés sous 1.5 Smic dans la masse salariale interagie avec des indicatrices d'année
<table><caption>TABLE 15 – Spécification linéaire instrumentée : TEPP</caption><thead><tr><th rowspan="3">Y<sub>it</sub><br>Pondération<br>Instruments</th><th colspan="4">Effectifs ETP DADS</th><th colspan="4">Effectifs au 31/12 DADS</th><th colspan="4">Effectifs moyens DADS</th></tr><tr><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th></tr><tr><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Effet 2013</td><td>0,977<br>0,389<br>*</td><td>1,558<br>0,367<br>***</td><td>1,071<br>0,116<br>***</td><td>1,725<br>0,119<br>***</td><td>0,860<br>0,453<br>*</td><td>0,919<br>0,436<br>***</td><td>1,133<br>0,134<br>***</td><td>1,377<br>0,143<br>***</td><td>1,482<br>0,370<br>***</td><td>1,564<br>0,352<br>***</td><td>1,357<br>0,114<br>***</td><td>1,699<br>0,118<br>***</td></tr><tr><td>N</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,106</td><td>0,108</td><td>0,077</td><td>0,077</td><td>0,062</td><td>0,062</td><td>0,033</td><td>0,033</td><td>0,104</td><td>0,104</td><td>0,064</td><td>0,064</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,094</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,458</td><td>0,037</td><td>0,059</td><td>0,006</td><td>0,668</td><td>0,048</td><td>0,000</td><td>0,001</td></tr><tr><td>CD F stat</td><td>55717</td><td>45777</td><td>61978</td><td>45342</td><td>55720</td><td>45777</td><td>61990</td><td>45339</td><td>55717</td><td>45777</td><td>61978</td><td>45342</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : * < 0.05; ** : * < 0.01; *** : * < 0.001

(A) : instruments 2012-2011. (B) : instruments 2011-2010
Les résultats de ces tests de robustesse sont en grande majorité non significatifs pour ce qui concerne les régressions pondérées, et négativement significatifs pour les régressions non pondérées, ce qui est cohérent et robuste avec la spécification de référence, où toutes les variables de contrôle sont présentes.

Pour ce qui concerne TEPP, la spécification inclut, en coupe sans effets fixes, en plus d'une variable (retardée) de niveau d'emploi et d'indicatrices sectorielles, un grand nombre de variables financières et de structure d'emploi.

Variables financières :

— Taux d'exportation

— Productivité du travail

— Taux de marge

— Taux d'investissement

— Rentabilité économique

— Taux d'endettement

— Taux de prélèvements financiers

— Intensité capitalistique

Variables de structure de l'emploi

— Part des ouvriers

— Part des cadres

— Part des professions intermédiaires

— Part des employés

— Part des ingénieurs en R et D

— Part des femmes

— Part des personnes agées de moins de 30 ans

— Part des personnes agées de plus de 50 ans

— Part des personnes en CDI

— Part des personnes à temps plein

Ces variables sont en outre présentes à la fois en niveau (calculé en 2012), ainsi qu'en variation (différence simple de 2011 à 2012). Nous regroupons donc ces variables de contrôle en quatre catégories : financières et emploi, et en niveaux/différence, et testons la robustesse de la spécification à la présence ou non de ces variables. La table 16 présente les résultats de ces tests, pour la spécification par quartiles, en ETP, pondérée, et en utilisant les instruments 2011-2012.

Les résultats essentiels de TEPP (effet positif sur le quatrième quartile) sont parfaitement robustes à l'ajout ou au retrait des variables de contrôle, sans toutefois régler la question du rejet systématique des tests de suridentification. Cette robustesse se retrouve également quand on teste l'emploi sous la forme des effectifs moyens ou des effectifs au 31 décembre. Notons également que les effets négatifs sur les deuxièmes et troisièmes quartiles n'apparaissent que quand les variables financières en niveau sont absentes, et que dans ces spécifications, l'effet positif du quatrième quartile est nettement amoindri (de l'ordre de 0.2 contre 0.4 avec les variables financières en niveau).

En revanche, l'inclusion ou non des variables de contrôle a un effet particulièrement sensible sur la spécification TEPP, dès lors qu'on spécifie le traitement en linéaire. L'effet du traitement linéaire est positif si les variables financières en niveau sont introduites, et négatif si elles ne le sont pas, et ce quelles que soient les trois autres types de variables (financières en différence et d'emploi en niveau ou en différences) introduites par ailleurs, comme le montre la table 17. Cette différence est à mettre en regard de l'apparition d'effets négatifs et significatifs du quartiles 3 ainsi que de la diminution de l'effet positif sur le quatrième quartile lors du retrait de ces variables financières en niveau, en table 16.

Une analyse plus poussée encore sur ces variables financières en niveau montre que le même comportement pour le sens de l'effet du traitement est observé selon que la variable de **productivité en niveau** est ou non incluse. Ce résultat peut s'interpréter de manière statistique et économique. La variable de traitement, l'intensité du CICE, est d'autant plus forte que les salaires de l'entreprise sont faibles. Le niveau des salaires étant très corrélé à celui de la productivité, il en résulte que le niveau de productivité d'une entreprise est très négativement corrélé à son intention de traiter. Ainsi, l'omission, dans la spécification, d'un niveau de productivité attribue à la variable de traitement la réduction de son coût du travail liée au CICE, mais indique également un niveau de salaires et de productivité bas. Par ailleurs, on observe (statistiquement) que la variation d'emploi est positivement corrélée au niveau de productivité (même après contrôle d'effets taille et secteur), ce qui peut être conforme à l'intuition : une entreprise à fort niveau de productivité peut bénéficier de perspectives de croissance plus optimistes, ou de plus de marges de manoeuvres pour accroître l'emploi. A l'inverse, une entreprise en déficit de productivité devrait réorganiser sa production, par exemple en réduisant sa main d'oeuvre. Le lien entre productivité
<table><caption>TABLE 16 – Robustesse de la spécification TEPP en quartiles instrumentés aux variables de contrôle</caption><thead><tr><th>Dépendante<br>Pondéré<br>Instruments</th><th colspan="6">ETP<br>OUI<br>2011-2012</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Q2</td><td>0,003</td><td>-0,017</td><td>0,004</td><td>-0,011</td><td>0,006</td><td>-0,015</td></tr><tr><td>0,005</td><td>0,006</td><td>0,006</td><td>0,005</td><td>0,005</td><td>0,005</td></tr><tr><td rowspan="2">Q3</td><td>0,001</td><td>-0,021</td><td>0,003</td><td>-0,015</td><td>0,005</td><td>-0,021</td></tr><tr><td>0,006</td><td>0,006</td><td>0,006</td><td>0,006</td><td>0,007</td><td>0,005</td></tr><tr><td rowspan="2">Q4</td><td>0,038</td><td>0,021</td><td>0,042</td><td>0,024</td><td>0,040</td><td>0,022</td></tr><tr><td>0,006</td><td>0,004</td><td>0,005</td><td>0,005</td><td>0,007</td><td>0,004</td></tr><tr><td></td><td>***</td><td>***</td><td>***</td><td>***</td><td>***</td><td>***</td></tr><tr><td>N</td><td>134818</td><td>134822</td><td>134818</td><td>134822</td><td>134818</td><td>134818</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,099</td><td>0,030</td><td>0,089</td><td>0,047</td><td>0,086</td><td>0,059</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td></tr><tr><td>CD F stat</td><td>2488</td><td>2569</td><td>2579</td><td>2484</td><td>2497</td><td>2568</td></tr><tr><td>Financiers niveau</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>Financiers différence</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td></tr><tr><td>Emploi niveaux</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>Emploi différence</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : $p < 0.05$; ** : $p < 0.01$; *** : $p < 0.001$

<table><caption>TABLE 17 – Robustesse de la spécification TEPP linéaire instrumenté aux variables de contrôle</caption><thead><tr><th>Dépendante<br>Pondéré<br>Instruments</th><th colspan="6">ETP<br>OUI<br>2011-2012</th></tr></thead><tbody><tr><td>Effet 2013</td><td>0,977<br>0,389<br>*</td><td>-0,784<br>0,248<br>**</td><td>1,050<br>0,348<br>**</td><td>-0,977<br>0,287<br>***</td><td>1,473<br>0,511<br>**</td><td>-0,708<br>0,218<br>**</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>134818</td><td>134822</td><td>134818</td><td>134822</td><td>134818</td><td>134818</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,106</td><td>0,034</td><td>0,096</td><td>0,048</td><td>0,095</td><td>0,063</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,094</td><td>0,005</td><td>0,189</td><td>0,003</td><td>0,002</td><td>0,339</td></tr><tr><td>F stat</td><td>55717</td><td>214134</td><td>100208</td><td>84637</td><td>57773</td><td>213245</td></tr><tr><td>Financiers niveau</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>Financiers différence</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td></tr><tr><td>Emploi niveaux</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>oui</td><td>non</td></tr><tr><td>Emploi différence</td><td>oui</td><td>non</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : $p < 0.05$; ** : $p < 0.01$; *** : $p < 0.001$

et flux d'emploi est bien établi dans la littérature. Lentz et Mortensen (2005) construisent un modèle d'équilibre général qui montre que la réallocation des travailleurs des entreprises les moins productives vers les plus productives est un facteur important de la croissance de la productivité agrégée. Foster et al. (2001) utilisent une méthode de décomposition de la productivité apparente du travail agrégée pour montrer qu'aux États-Unis dans les années 1990, une contribution importante de la croissance de
la productivité agrégée est la forte croissance de l'emploi des entreprises plus productives que les autres. Enfin, Haltiwanger et al. (2018) montrent sur des données américaines, que les flux d'emploi à emploi se font majoritairement vers des entreprises plus productives que les entreprises de départ. Par ailleurs, et plus directement en lien avec le CICE, le rapport du comité de suivi du CICE constate en 2014, en s'appuyant sur une enquête de conjoncture de l'Insee sur l'utilisation potentielle du CICE, que les usages prévus par les entreprises dépendent fortement de leur situation conjoncturelle. Ainsi, l'omission de la variable de productivité ne permettrait pas de contrôler suffisamment bien des perspectives de croissance, impliquant un besoin de recrutement et un accroissement de la main d'oeuvre, et peut confondre un traitement élevé avec des perspectives économiques défavorables pour l'entreprise, ceci du moins dans une spécification en coupe. Dans une spécification avec effets fixes "entreprises", on peut arguer du fait que les différences de productivité constantes dans le temps sont prises en compte dans la spécification. En revanche, dans une telle spécification, le niveau de productivité ne joue pas sur les variations d'emploi.

Pour autant, introduire ou non cette variable dans la spécification peut prêter à débat si elle introduit une forme d'endogénéité. Ici, l'instrument (exposition ex-ante) semble adéquat pour contrôler de la causalité inverse (cf 1.2), mais il reste à se convaincre qu'il est suffisant pour contrôler de l'hétérogénéité inobservée corrélée à l'exposition au CICE (perspective différentielle de perspectives de variation d'emploi suivant les entreprises). Dans ce contexte, on peut vouloir limiter ce problème avec des variables de contrôles captant au mieux ces différences.

### Rapprochement 3

Pour LIEPP, la spécification est robuste à l'exclusion de variables de contrôles. Pour TEPP, le choix des variables de contrôle est d'une importance cruciale, même avec des instruments. L'introduction du niveau de productivité conditionne les résultats de TEPP en spécification linéaire.

## 4.4 Rapprochement des contrôles TEPP et LIEPP

L'analyse de la robustesse des résultats de TEPP aux variables de contrôle fait ressortir l'importance des variables de productivité (et en creux, des salaires) en niveau pour expliquer les variations de l'emploi. Pour ce qui concerne la spécification de LIEPP, en panel, l'estimateur *within* correspond à la régression du niveau d'emploi de l'entreprise *i* à la date *t* relativement au niveau moyen d'emploi de l'entreprise *i* sur la période, et en contrôlant par le niveau de productivité de l'entreprise *i* en *t* relativement à son niveau de productivité moyen sur la période. De ce fait, la variation d'emploi dans l'entreprise *i* à la date *t* n'est pas mise en regard d'un niveau de productivité en *i* à *t*, comme dans la spécification de TEPP, mais un niveau d'emploi est mis en regard d'un niveau de productivité. Dans le paragraphe précédent, il est apparu qu'une mise en regard du niveau de productivité et de la variation d'emploi était un élément décisif des effets positifs linéaire chez TEPP. Afin d'introduire cette relation variation de l'emploi/niveau de la productivité dans la spécification de LIEPP, les variables de productivité et de salaire moyen par tête (retardés) interagies avec des indicatrices temporelles sont introduites. En différenciant l'équation ainsi spécifiée, la relation voulue est introduite.

Cet ajout de contrôle correspond à un alignement de la spécification de LIEPP vers celle de TEPP. Pour rapprocher complètement les spécifications, nous complétons la spécification TEPP pour la rapprocher de celle de LIEPP en introduisant également les variables de salaire moyen par tête, en niveau et en différence. Une présentation synthétique des spécifications initiales et modifiées pour le rapprochement est proposée en table 18.

Par ailleurs, pour l'estimation de TEPP, nous faisons menons également une estimation en placebo, c'est à dire que nous testons le modèle comme si la politique avait été implémentée en 2012. Ce test est présent dans les rapports du LIEPP<fnref n="26" />. La variable d'emploi est donc la variation de l'emploi entre 2011

<footnote n="26">26. Dans les rapports plus récents, l'équipe TEPP considère également la question des tendances préexistantes.</footnote>
<table><caption>TABLE 18 – Spécifications rapprochées : TEPP et LIEPP</caption><thead><tr><th></th><th>Spécification de base</th><th>Spécification rapprochée</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>Δ ln(Y<sub>i,13</sub>) = α + Σ<sub>k=1</sub><sup>3</sup> β<sub>k</sub> ̂1<sub>k</sub>(T<sub>i,2013</sub>)</td><td>Δ ln(Y<sub>i,13</sub>) = α + Σ<sub>k=1</sub><sup>3</sup> β<sub>k</sub> ̂1<sub>k</sub>(T<sub>i,2013</sub>)</td></tr><tr><td>TEPP</td><td>+ γX<sub>i,2012</sub> + γΔΔX<sub>i,2012</sub><br>+ ζ<sub>1</sub>produ<sub>i,12</sub> + ζ<sub>2</sub>Δprodu<sub>i,11-12</sub><br>+ δ<sub>s</sub> + θ<sub>l</sub> + ϵ<sub>i,13</sub></td><td>+ γX<sub>i,2012</sub> + γΔΔX<sub>i,2012</sub> (4)<br>+ ζ<sub>1</sub>produ<sub>i,12</sub> + ζ<sub>2</sub>Δprodu<sub>i,11-12</sub><br>+ ξ<sub>1</sub>SMPT<sub>i,12</sub> + ξ<sub>2</sub>ΔSMPT<sub>i,11-12</sub><br>+ δ<sub>s</sub> + θ<sub>l</sub> + ϵ<sub>i,13</sub></td></tr><tr><td>LIEPP</td><td>ln(Y<sub>it</sub>) = α + β<sup>13</sup>T<sub>it</sub>1<sub>t=13</sub> + β<sup>14</sup>T<sub>it</sub>1<sub>t=14</sub><br>+ γX<sub>it-1</sub><br>+ ζ<sub>1</sub>produ<sub>it-1</sub><br>+ ξ<sub>1</sub>SMPT<sub>it-1</sub><br>+ ν<sub>i</sub> + ϵ<sub>it</sub></td><td>ln(Y<sub>it</sub>) = α + β<sup>13</sup>T<sub>it</sub>1<sub>t=13</sub> + β<sup>14</sup>T<sub>it</sub>1<sub>t=14</sub><br>+ γX<sub>it-1</sub><br>+ ζ<sub>1</sub>produ<sub>it-1</sub> + Σ<sub>k=1</sub><sup>3</sup> (ζ<sup>P,k</sup>produ<sub>t-1</sub>1<sub>t=k</sub>) (5)<br>+ ξ<sub>1</sub>SMPT<sub>it-1</sub> + Σ<sub>k=1</sub><sup>3</sup> (ξ<sup>P,k</sup>SMPT<sub>it-1</sub>1<sub>t=k</sub>)<br>+ ν<sub>i</sub> + ϵ<sub>it</sub></td></tr></tbody></table>

et 2012, le traitement est simulé en 2012, et instrumenté par les simulés en 2011 et 2010, et toutes les variables de contrôle en niveau en 2011 ou en variation de 2010 à 2011. L'ajout des variables interagies dans LIEPP et des variables de salaires dans TEPP change significativement les résultats par rapport aux spécifications de base, comme montré en table 19.

<table><caption>TABLE 19 – Résultats des spécifications rapprochées</caption><thead><tr><th colspan="5">TEPP : eff. 31 12</th><th colspan="5">LIEPP : nombre de postes</th></tr><tr><th></th><th colspan="2">Pondéré</th><th colspan="2">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th><th colspan="2">Non pondéré</th></tr><tr><th></th><th>Réel</th><th>placebo</th><th>Réel</th><th>placebo</th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>Q2</td><td>-0,006<br>0,007</td><td>0,013<br>0,013</td><td>0,000<br>0,003</td><td>0,004<br>0,002</td><td>Pla</td><td>1,144<br>0,775</td><td>0,727<br>0,069<br>***</td><td>0,233<br>0,068<br>**</td></tr><tr><td>Q3</td><td>-0,005<br>0,009</td><td>-0,001<br>0,011</td><td>-0,010<br>0,003<br>**</td><td>-0,006<br>0,003</td><td>T 13</td><td>-0,419<br>0,814</td><td>0,233<br>0,068<br>**</td><td>0,068<br>0,068<br>**</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,016<br>0,010</td><td>0,020<br>0,013</td><td>0,033<br>0,005<br>***</td><td>0,027<br>0,003<br>***</td><td>T 14</td><td>-0,743<br>0,667</td><td>0,030<br>0,053</td><td>0,030<br>0,053</td></tr><tr><td>Nobs</td><td>134787</td><td>134780</td><td>134787</td><td>134780</td><td>Nobs</td><td>1104069</td><td>1104069</td><td>1104069</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,059</td><td>0,042</td><td>0,026</td><td>0,024</td><td>Nul</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,540</td><td>0,986</td><td>0,888</td><td>0,077</td><td>R2</td><td>0,403</td><td>0,499</td><td>0,462</td></tr><tr><td>Fstat</td><td>2379</td><td>12114</td><td>1316</td><td>5367</td><td></td><td></td><td></td><td>0,598</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé

Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité

* : *p* < 0.05; ** : *p* < 0.01; *** : *p* < 0.001

Première ligne : coefficient estimé

Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité

* : *p* < 0.05; ** : *p* < 0.01; *** : *p* < 0.001

Pour TEPP, l'effet habituel du quatrième quartile n'est plus significatif dans les régressions pondérées. Il faut cependant noter que cette situation ne se retrouve pas pour tous les concepts d'emploi et tous les
jeux d'instruments. Les résultats complets sont présents en annexe, tableau 29. En revanche, dans les régressions pondérées, c'est la seule spécification pour laquelle le test de suridentification n'est pas rejeté. Par ailleurs, pour tous les concepts d'emploi, les effets estimés positifs sont toujours nettement inférieurs et moins précisément estimés lorsque les variables de salaires sont introduites. Pour les régressions non pondérées, où des effets sont encore sensibles, le test placebo montre que les entreprises du quatrième quartile présentaient déjà en 2012 une variation d'emploi significativement et positivement corrélée au traitement, toutes choses égales par ailleurs.

Pour LIEPP, les changements sont plus marqués encore. Pour le nombre de postes salariés, les régressions pondérées ne donnent pas d'effet, ce qui était déjà la cas sans les variables interagies. En revanche, il n'existe pas d'effet significatif non plus avec le nombre d'heures rémunérées ni avec les ETP, alors que la spécification initiale exhibait des résultats négatifs et significatifs sur ces concepts d'emploi, en régression pondérées. Pour les régressions non pondérées, alors que la spécification initiale montrait l'existence d'effet négatif, très significatifs, avec placebos validés, la prise en compte des variables interagies rend des effets positifs en 2013 (pour le nombre de postes et les ETP), avec toutefois des placebos non valides. Pour LIEPP plus encore que pour TEPP la question de la pondération est importante compte tenu du grand nombre de petites entreprises présentes dans l'échantillon. Les résultats complets de la spécification rapprochée pour LIEPP sont en annexe, table 26<sup>27</sup>.

Finalement, le rapprochement des spécification mène à des résultats réconciliés qu'on peut résumer comme suit :

## Rapprochement 4

En rapprochant les spécifications via les variables de contrôles, il est possible d'obtenir sur les échantillons respectifs des deux équipes, en respectant globalement l'esprit de leurs stratégies respectives, des résultats proches :

1. Absence d'effet négativement significatif. Si les spécifications de TEPP ne donnent presque jamais de résultats globalement négatif, certaines spécifications LIEPP pouvaient donner des résultats négatifs et significatifs, robustes au placebo.

2. Absence d'effets significatifs pour les régressions pondérées. Pour TEPP en effectif au 31/12, ajouter des variables de salaires moyen par tête dans ces spécifications rend les effets non significatifs. Pour les autres concepts d'emploi et de jeux d'instruments testés, le quatrième quartile reste significativement positif, même avec les variables de salaires, mais dans ces cas, les tests de suridentification sont rejetés. Pour LIEPP, l'ajout des variables de productivité et de salaires interagies avec des indicatrices d'année rend les effets du traitement non significatifs.

3. Effets positifs et significatifs pour les régressions non pondérées, mais échec des tests placebos. Quand les observations ne sont pas pondérées, les estimations montrent un effet positif et significatif du traitement, mais l'échec des tests placebos met en évidence qu'il s'agirait plutôt d'une tendance antérieure, inobservée, et non prise en compte par les variables de contrôle.

Comme rappelé en introduction de cette section, la démarche du rapprochement a consisté à étudier deux spécifications augmentées qui incorporent dans l'équation de l'une des équipes les variables de contrôle présentes dans l'équation de l'autre, afin de mettre en présence les mêmes types de variabilité. Nous cherchons donc à faire converger les spécifications autour d'un même résultat, quel qu'il soit. La question de la convergence pourrait aussi s'aborder sous l'angle de deux points d'arrivée distincts : les résultats de TEPP d'une part et les résultats de LIEPP d'autre part. Cette question n'a été qu'en partie traitée : la convergence s'établit autour des résultats du LIEPP en pondérée (non significatif) et autour

<footnote n="27">27. et table 28 pour une robustesse sans la variable de salaire moyen par tête interagie</footnote>
des résultats du TEPP en non pondéré (positif, significatif). Nous ne proposons pas de convergence incrémentale vers les résultats de TEPP en pondéré en partant de la spécification du LIEPP.<fnref n="28" />

Conclusion

Depuis la parution du premier rapport d'évaluation du CICE de France Stratégie présentant des résultats microéconométriques, en 2016, et qui s'intéressait aux premières années de la mise en place du dispositif, TEPP et LIEPP ont sensiblement modifié leurs spécifications, et se sont attachés à évaluer la validité de l'hypothèse de tendance commune dans leurs estimations<fnref n="29" />. En particulier, TEPP privilégie dans le rapport 2018 une approche en panel pour étudier les effets en triple différence (accélération de l'emploi) lorsque les tests placebos sont rejetés; et LIEPP utilise en approche en cellules fines fondées sur la distribution des salaires pour s'assurer de la proximité en structure salariale passée des entreprises comparées entre elles<fnref n="30" />. Cependant, les divergences demeurent. LIEPP continue à ne pas déceler d'effet significatif, et TEPP continue de trouver un effet significatif sur le quartile des entreprises les plus traitées et trouve des résultats supplémentaires positifs et significatifs sur le deuxième quartile. Ces évolutions de choix de stratégies empiriques rendent en fait les spécifications plus éloignées en 2018 qu'elles ne l'étaient en 2016. En raisonnant par cellule, LIEPP s'assure une validité interne solide, au prix d'une validité externe qui reste à discuter. Les travaux des deux équipes sont par ailleurs encore en cours.

Au-delà de la question de l'évaluation du CICE, l'exercice de reproduction et de rapprochement donne plusieurs éclairages. D'abord, une reproduction à l'aveugle, uniquement fondée sur la descrip-
tion de la méthodologie des rapports d'évaluation (déjà largement plus détaillée que dans la plupart
des articles académiques), et l'utilisation des données brutes conduit à des résultats qualitativement
similaires à ceux des équipes de recherche, mais qu'on aurait cependant pu souhaiter plus proches d'un
point de vue quantitatif. L'utilisation de bases complexes (en l'espèce, les fichiers individuels des DADS,
ou la reconstitution d'un crédit d'impôt fictif), ainsi que l'ambiguïté de la formulation des concepts,
en particulier pour l'emploi, dont cinq définitions différentes sont testées, sont sans doute en grande
partie responsables de ces écarts. Les différences des coefficients estimés dans la partie de reproduction
pure sont cependant souvent inférieures à la valeur des écarts-types, ce qui vient atténuer ce dernier
constat. Ensuite, la question des hypothèses soutenant l'identification mériterait d'être plus précisément
discutée, puisqu'une variable (la productivité), que l'on pourrait considérer comme exogène (puisque re-
tardée), peut suffire à changer le sens des résultats. La discussion de l'exogénéité d'une variable ou d'un
instrument est toujours une discussion économique, qui peut être appuyée si besoin par des arguments
statistiques, mais qui ne saurait en aucun cas s'y limiter. Pour de nombreux économètres, "without an
experiment, a natural experiment, a discontinuity, or some other strong design, no amount of econome-
tric or statistical modeling can make the move from correlation to causation persuasive." <fnref n="31" /> Le cas des
effets du CICE est sans doute emblématique d'une question économique de toute première importance,
où les modalités du dispositif multiplient les obstacles à l'identification de ses effets, sans que l'on puisse
pour autant se dessaisir du sujet.

<footnote n="28">28. Pour le lecteur intéressé, nous proposons en annexe les tables de résultats de LIEPP, en régression pondérée, où l'on aurait retiré les variables liées au SMPT dans la spécification rapprochée de LIEPP présentée en table 18</footnote>

<footnote n="29">29. Une présentation synthétique des méthodes peut être trouvée en annexe, table 20</footnote>

<footnote n="30">30. Dans une équation similaire à celle présentée dans ce rapport, l'équipe LIEPP introduit des effets cellule×année où les entreprises d'une même cellule ont une distribution des salaires similaires sauf autour du seuil de 2.5 Smic</footnote>

<footnote n="31">31. Sekhon (2009). *En l'absence d'une expérience (contrôlée), d'une expérience naturelle, d'une discontinuité, ou un autre design convaincant, peu importe l'ampleur de l'économétrie et de la modélisation statistique mobilisée, une corrélation ne peut être considérée comme causale de façon convaincante.*</footnote>
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Rasmus LENTZ et Dale T MORTENSEN : Productivity growth and worker reallocation. *International Economic Review*, 46(3):731-749, 2005.

Rémi MONIN et Milena SUAREZ CASTILLO : L'effet du cice sur les prix : Résultats inter et intra-sectoriels.
*Rapport d'évaluation pour France Stratégie*, 2017.

Benoit OURLIAC et Cyril NOUVEAU : Les allégements de cotisations sociales patronales sur les bas salaires en france de 1993 à 2009. *DARES, Document d'études*, 169, 2012.

Jasjeet S SEKHON : Opiates for the matches : Matching methods for causal inference. *Annual Review of Political Science*, 12:487-508, 2009.

Douglas STAIGER, James H STOCK et al. : Instrumental variables regression with weak instruments.
*Econometrica*, 65(3):557-586, 1997.

Sven VLAEMINCK : Data management in scholarly journals and possible roles for libraries-some insights from edawax. *Liber Quarterly*, 23(1):49-79, 2013.
# Annexes

## A Historique méthodologique

<table><caption>TABLE 20 – Evolution des stratégies empiriques de TEPP et LIEPP</caption><thead><tr><th></th><th>Rapport 2016</th><th>Complément 2016</th><th>Rapport 2017</th><th>Rapport 2018</th></tr></thead><tbody><tr><td>TEPP</td><td>- Quartiles instrumentés<br>- En coupe<br>- 2009-2014</td><td>- Estimations semi-paramétrique<br>- En panel</td><td>- Extension 2015<br>- échantillon 2004-2015<br>- Double/triple différence<br>- Echantillon court/long<br>- Estimation coupe/panel<br>- Param/semi-param</td><td>- Tests placebos<br>- Corrections marginales variables et instruments<br>- Prise en compte des effets sur Q2</td></tr><tr><td></td><td>81 000 L<br>2013-2014</td><td>100 000 L<br>2013-2014</td><td>60 000-100 000 L<br>2013-2015</td><td>255 000 L<br>2014-2015</td></tr><tr><td>LIEPP</td><td>- Panel<br>- 2010 – 2014<br>- Traitements distincts<br>- Intention de traiter</td><td>- Ajout de variables explicatives<br>- Introduction de pondérations</td><td>- Extension 2015<br>- par catégorie d'entreprises</td><td>- Approche par cellule pour gérer l'hypothèse de tendance commune</td></tr><tr><td></td><td>Pas d'effet positif</td><td>Pas d'effet positif<br>Non robustesse à la pondération</td><td>Pas d'effet positif</td><td>Pas d'effet positif</td></tr></tbody></table>

L : emplois créés ou sauvegardés par le CICE
B Reproduction TEPP, par catégories socio-professionnelles

<table><caption>TABLE 21 – Reproduction TEPP : Effets emploi en 2013 : Employés</caption><thead><tr><th rowspan="3">Yit<br>Pondération<br>Instruments</th><th colspan="4">Effectifs ETP DADS</th><th colspan="4">Effectifs au 31/12 DADS</th><th colspan="4">Effectifs moyens DADS</th></tr><tr><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th></tr><tr><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Q2</td><td>-0,021<br>0,020</td><td>-0,006<br>0,021</td><td>-0,008<br>0,009</td><td>-0,004<br>0,010</td><td>-0,030<br>0,021</td><td>-0,016<br>0,022</td><td>-0,007<br>0,008</td><td>-0,005<br>0,009</td><td>-0,022<br>0,020</td><td>-0,011<br>0,021</td><td>-0,011<br>0,008</td><td>-0,011<br>0,009</td></tr><tr><td>Q3</td><td>-0,032<br>0,023</td><td>-0,017<br>0,023</td><td>-0,026<br>0,009</td><td>-0,023<br>0,010</td><td>-0,023<br>0,024</td><td>-0,015<br>0,024</td><td>-0,007<br>0,008</td><td>-0,009<br>0,009</td><td>-0,031<br>0,023</td><td>-0,019<br>0,022</td><td>-0,024<br>0,008</td><td>-0,023<br>0,009</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,016<br>0,025</td><td>0,048<br>0,027</td><td>0,034<br>0,012<br>**</td><td>0,055<br>0,013<br>***</td><td>-0,003<br>0,026</td><td>0,019<br>0,028</td><td>0,020<br>0,010</td><td>0,025<br>0,011<br>*</td><td>0,007<br>0,025</td><td>0,033<br>0,027</td><td>0,020<br>0,011</td><td>0,040<br>0,012<br>**</td></tr><tr><td>N</td><td>115 791</td><td>115 791</td><td>115 791</td><td>115 791</td><td>113 550</td><td>113 550</td><td>113 550</td><td>113 550</td><td>115 791</td><td>115 791</td><td>115 791</td><td>115 791</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,069</td><td>0,069</td><td>0,055</td><td>0,054</td><td>0,066</td><td>0,066</td><td>0,052</td><td>0,052</td><td>0,069</td><td>0,069</td><td>0,051</td><td>0,050</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,044</td><td>0,111</td><td>0,013</td><td>0,372</td><td>0,130</td><td>0,006</td><td>0,814</td><td>0,099</td><td>0,032</td><td>0,140</td><td>0,004</td><td>0,507</td></tr><tr><td>CD F stat</td><td>2152</td><td>1762</td><td>1263</td><td>969</td><td>2118</td><td>1735</td><td>1251</td><td>961</td><td>2152</td><td>1762</td><td>1263</td><td>969</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : \* : *p* < 0.05; \*\* : *p* < 0.01; \*\*\* : *p* < 0.001

(A) : instruments 2012-2011. (B) : instruments 2011-2010
<table><caption>TABLE 22 – Reproduction TEPP : Effets emploi en 2013 : Ouvriers</caption><thead><tr><th rowspan="3">Y<sub>it</sub><br>Pondération<br>Instruments</th><th colspan="4">Effectifs ETP DADS</th><th colspan="4">Effectifs au 31/12 DADS</th><th colspan="4">Effectifs moyens DADS</th></tr><tr><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th></tr><tr><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Q2</td><td>0,055<br>0,031</td><td>0,045<br>0,033</td><td>0,019<br>0,008<br>*</td><td>0,025<br>0,009<br>**</td><td>0,053<br>0,029</td><td>0,041<br>0,033</td><td>0,008<br>0,007</td><td>0,011<br>0,008</td><td>0,067<br>0,029<br>*</td><td>0,056<br>0,032</td><td>0,017<br>0,008<br>*</td><td>0,026<br>0,009<br>**</td></tr><tr><td>Q3</td><td>0,126<br>0,039<br>**</td><td>0,103<br>0,043<br>*</td><td>0,015<br>0,008</td><td>0,009<br>0,009</td><td>0,117<br>0,037<br>**</td><td>0,084<br>0,040<br>*</td><td>0,017<br>0,007</td><td>0,008<br>0,008</td><td>0,153<br>0,036<br>***</td><td>0,130<br>0,040<br>**</td><td>0,018<br>0,008<br>*</td><td>0,011<br>0,009<br>*</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,175<br>0,041<br>***</td><td>0,180<br>0,045<br>***</td><td>0,103<br>0,010<br>***</td><td>0,130<br>0,012<br>***</td><td>0,150<br>0,040<br>***</td><td>0,138<br>0,043<br>**</td><td>0,079<br>0,009<br>***</td><td>0,089<br>0,010</td><td>0,193<br>0,040<br>***</td><td>0,196<br>0,044<br>***</td><td>0,105<br>0,010<br>***</td><td>0,130<br>0,011<br>***</td></tr><tr><td>N</td><td>103 099</td><td>103 099</td><td>103 099</td><td>103 099</td><td>101 280</td><td>101 280</td><td>101 280</td><td>101 280</td><td>103 099</td><td>103 099</td><td>103 099</td><td>103 099</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,089</td><td>0,088</td><td>0,060</td><td>0,055</td><td>0,093</td><td>0,093</td><td>0,055</td><td>0,052</td><td>0,088</td><td>0,088</td><td>0,056</td><td>0,051</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,018</td><td>0,442</td><td>0,007</td><td>0,321</td><td>0,060</td><td>0,638</td><td>0,225</td><td>0,973</td><td>0,035</td><td>0,348</td><td>0,013</td><td>0,486</td></tr><tr><td>CD F stat</td><td>1697</td><td>1395</td><td>1036</td><td>815</td><td>1659</td><td>1366</td><td>1018</td><td>801</td><td>1697</td><td>1395</td><td>1036</td><td>815</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : * < 0.05; ** : * < 0.01; *** : * < 0.001

(A) : instruments 2012-2011. (B) : instruments 2011-2010

<table><caption>TABLE 23 – Reproduction TEPP : Effets emploi en 2013 : Professions intermédiaires</caption><thead><tr><th rowspan="3">Y<sub>it</sub><br>Pondération<br>Instruments</th><th colspan="4">Effectifs ETP DADS</th><th colspan="4">Effectifs au 31/12 DADS</th><th colspan="4">Effectifs moyens DADS</th></tr><tr><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th></tr><tr><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Q2</td><td>-0,018<br>0,016</td><td>-0,006<br>0,017</td><td>0,016<br>0,011</td><td>0,029<br>0,013<br>*</td><td>-0,034<br>0,016<br>*</td><td>-0,023<br>0,017</td><td>0,008<br>0,010</td><td>0,018<br>0,011</td><td>-0,029<br>0,018</td><td>-0,022<br>0,018</td><td>0,012<br>0,012</td><td>0,026<br>0,013</td></tr><tr><td>Q3</td><td>-0,013<br>0,019</td><td>-0,019<br>0,020</td><td>-0,023<br>0,013</td><td>-0,039<br>0,015<br>**</td><td>-0,028<br>0,021</td><td>-0,041<br>0,021</td><td>-0,027<br>0,011<br>*</td><td>-0,027<br>0,012<br>*</td><td>-0,027<br>0,022</td><td>-0,037<br>0,023</td><td>-0,030<br>0,013<br>*</td><td>-0,041<br>0,014<br>**</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,046<br>0,021<br>*</td><td>0,059<br>0,023<br>*</td><td>0,080<br>0,015<br>***</td><td>0,104<br>0,021<br>***</td><td>-0,006<br>0,023</td><td>-0,013<br>0,025</td><td>0,043<br>0,015<br>**</td><td>0,048<br>0,017<br>**</td><td>0,021<br>0,028</td><td>0,024<br>0,030</td><td>0,070<br>0,018<br>***</td><td>0,098<br>0,020<br>***</td></tr><tr><td>N</td><td>75 512</td><td>75 512</td><td>75 512</td><td>75 512</td><td>72 613</td><td>72 613</td><td>72 613</td><td>72 613</td><td>75 512</td><td>75 512</td><td>75 512</td><td>75 512</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,062</td><td>0,061</td><td>0,057</td><td>0,054</td><td>0,068</td><td>0,068</td><td>0,060</td><td>0,060</td><td>0,062</td><td>0,061</td><td>0,055</td><td>0,052</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,675</td><td>0,779</td><td>0,117</td><td>0,242</td><td>0,510</td><td>0,551</td><td>0,313</td><td>0,715</td><td>0,670</td><td>0,724</td><td>0,269</td><td>0,228</td></tr><tr><td>CD F stat</td><td>1176</td><td>940</td><td>969</td><td>714</td><td>1095</td><td>872</td><td>921</td><td>704</td><td>1148</td><td>919</td><td>928</td><td>714</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : * < 0.05; ** : * < 0.01; *** : * < 0.001

(A) : instruments 2012-2011. (B) : instruments 2011-2010
<table><caption>TABLE 24 – Reproduction TEPP : Effets emploi en 2013 : Cadres</caption><thead><tr><th rowspan="3">Y<sub>it</sub><br>Pondération<br>Instruments</th><th colspan="4">Effectifs ETP DADS</th><th colspan="4">Effectifs au 31/12 DADS</th><th colspan="4">Effectifs moyens DADS</th></tr><tr><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th><th colspan="2">Oui</th><th colspan="2">Non</th></tr><tr><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Q2</td><td>-0,011<br>0,014</td><td>-0,005<br>0,015</td><td>0,006<br>0,010</td><td>0,018<br>0,011</td><td>0,001<br>0,014</td><td>0,004<br>0,016</td><td>0,012<br>0,008</td><td>0,014<br>0,010</td><td>-0,004<br>0,014</td><td>-0,002<br>0,015</td><td>0,002<br>0,010</td><td>0,009<br>0,011</td></tr><tr><td>Q3</td><td>0,021<br>0,018</td><td>0,017<br>0,019</td><td>0,076<br>0,013</td><td>0,026<br>0,015</td><td>0,032<br>0,019</td><td>0,025<br>0,019</td><td>0,025<br>0,010</td><td>0,015<br>0,011</td><td>0,027<br>0,017</td><td>0,023<br>0,019</td><td>0,054<br>0,013</td><td>0,008<br>0,014</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,080<br>0,026<br>**</td><td>0,154<br>0,033<br>***</td><td>0,091<br>0,019<br>***</td><td>0,199<br>0,024<br>***</td><td>0,085<br>0,021<br>***</td><td>0,104<br>0,025<br>***</td><td>0,103<br>0,013<br>***</td><td>0,119<br>0,016<br>***</td><td>0,116<br>0,025<br>***</td><td>0,159<br>0,033<br>***</td><td>0,124<br>0,018<br>***</td><td>0,191<br>0,022<br>***</td></tr><tr><td>N</td><td>66 574</td><td>66 574</td><td>66 574</td><td>66 574</td><td>64 548</td><td>64 548</td><td>64 548</td><td>64 548</td><td>66 574</td><td>66 574</td><td>66 574</td><td>66 574</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,052</td><td>0,043</td><td>0,046</td><td>0,038</td><td>0,050</td><td>0,049</td><td>0,052</td><td>0,050</td><td>0,043</td><td>0,037</td><td>0,039</td><td>0,032</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,000</td><td>0,339</td><td>0,000</td><td>0,082</td><td>0,541</td><td>0,799</td><td>0,310</td><td>0,194</td><td>0,007</td><td>0,210</td><td>0,000</td><td>0,052</td></tr><tr><td>CD F stat</td><td>658</td><td>513</td><td>884</td><td>663</td><td>626</td><td>479</td><td>906</td><td>671</td><td>658</td><td>513</td><td>884</td><td>663</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : * < 0.05; ** : * < 0.01; *** : * < 0.001

(A) : instruments 2012-2011. (B) : instruments 2011-2010
C Robustesse de la spécification LIEPP

<table><caption>TABLE 25 – Spécification LIEPP en groupes de traitement</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="4">Nombre de postes</th><th colspan="4">ETP FARE</th><th colspan="4">Nombre d'heures</th></tr><tr><th colspan="2">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th><th colspan="2">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th><th colspan="2">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th></tr><tr><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th></tr></thead><tbody><tr><td>G2</td><td>0,0099<br>0,0013<br>***</td><td>-0,0101<br>0,0014<br>***</td><td>0,0091<br>0,0079</td><td>-0,0108<br>0,0078</td><td>0,0071<br>0,0012<br>***</td><td>-0,0055<br>0,0013<br>***</td><td>0,0099<br>0,0063</td><td>-0,0133<br>0,0057<br>*</td><td>0,0038<br>0,0011<br>**</td><td>-0,0092<br>0,0013<br>***</td><td>0,0079<br>0,0062</td><td>-0,0199<br>0,0056<br>***</td></tr><tr><td>G3</td><td>-0,0231<br>0,0016<br>***</td><td>-0,0097<br>0,0016<br>***</td><td>-0,0176<br>0,0085<br>*</td><td>-0,0231<br>0,0100<br>*</td><td>0,0009<br>0,0014</td><td>0,0000<br>0,0015</td><td>0,0006<br>0,0073</td><td>-0,0210<br>0,0074<br>**</td><td>0,0028<br>0,0013<br>*</td><td>-0,0027<br>0,0014</td><td>0,0026<br>0,0073</td><td>-0,0232<br>0,0079<br>**</td></tr><tr><td>Nobs</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td></tr><tr><td>Nentr</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,49</td><td>0,60</td><td>0,41</td><td>0,50</td><td>0,60</td><td>0,63</td><td>0,55</td><td>0,57</td><td>0,60</td><td>0,62</td><td>0,51</td><td>0,54</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : * < 0.05; ** : * < 0.01; *** : * < 0.001
D Compléments sur les spécifications rapprochées

<table><caption>TABLE 26 – Spécification LIEPP rapprochée : résultats complets à partir de l'équation (5)</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="4">Nombre de postes</th><th colspan="4">ETP FARE</th><th colspan="4">Nombre d'heures</th></tr><tr><th colspan="2">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th><th colspan="2">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th><th colspan="2">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th></tr><tr><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th></tr></thead><tbody><tr><td>2012</td><td>0,727<br>0,069<br>***</td><td></td><td>1,144<br>0,775</td><td></td><td>0,724<br>0,060<br>***</td><td></td><td>1,357<br>0,530<br>*</td><td></td><td>0,597<br>0,057<br>***</td><td></td><td>0,618<br>0,689</td><td></td></tr><tr><td>2013</td><td></td><td>0,233<br>0,068<br>**</td><td></td><td>-0,419<br>0,814</td><td></td><td>0,161<br>0,060<br>**</td><td></td><td>0,411<br>0,380</td><td></td><td>0,015<br>0,057</td><td></td><td>-0,645<br>0,480</td></tr><tr><td>2014</td><td></td><td>0,030<br>0,053</td><td></td><td>-0,743<br>0,667</td><td></td><td>0,040<br>0,048</td><td></td><td>-0,170<br>0,314</td><td></td><td>-0,076<br>0,048</td><td></td><td>-0,511<br>0,384</td></tr><tr><td>Nobs</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td></tr><tr><td>Nentr</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,46</td><td>0,60</td><td>0,40</td><td>0,50</td><td>0,58</td><td>0,62</td><td>0,55</td><td>0,56</td><td>0,58</td><td>0,61</td><td>0,50</td><td>0,53</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type.

* : *p* < 0.05; ** : *p* < 0.01; *** : *p* < 0.001
<table><caption>TABLE 27 – Spécification LIEPP rapprochée, robustesse (1) : enlever toutes les variables relatives au SMPT</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="4">Nombre de postes</th><th colspan="4">ETP FARE</th><th colspan="4">Nombre d'heures</th></tr><tr><th colspan="2">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th><th colspan="2">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th><th colspan="2">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th></tr><tr><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th></tr></thead><tbody><tr><td>2012</td><td>0,660</td><td></td><td>0,244</td><td></td><td>0,992</td><td></td><td>1,342</td><td></td><td>0,742</td><td></td><td>0,490</td><td></td></tr><tr><td></td><td>0,068</td><td></td><td>0,792</td><td></td><td>0,060</td><td></td><td>0,420</td><td></td><td>0,057</td><td></td><td>0,674</td><td></td></tr><tr><td></td><td>***</td><td></td><td></td><td></td><td>***</td><td></td><td>**</td><td></td><td>***</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2013</td><td></td><td>0,202</td><td></td><td>0,033</td><td></td><td>0,214</td><td></td><td>0,538</td><td></td><td>0,046</td><td></td><td>-0,631</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>0,068</td><td></td><td>0,522</td><td></td><td>0,060</td><td></td><td>0,318</td><td></td><td>0,057</td><td></td><td>0,462</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>**</td><td></td><td></td><td></td><td>***</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>2014</td><td></td><td>0,033</td><td></td><td>-0,205</td><td></td><td>0,076</td><td></td><td>0,128</td><td></td><td>-0,040</td><td></td><td>-0,510</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>0,053</td><td></td><td>0,444</td><td></td><td>0,048</td><td></td><td>0,279</td><td></td><td>0,048</td><td></td><td>0,376</td><td></td></tr><tr><td>Nobs</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td></tr><tr><td>Nentr</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,55</td><td>0,59</td><td>0,49</td><td>0,51</td><td>0,57</td><td>0,62</td><td>0,55</td><td>0,56</td><td>0,57</td><td>0,61</td><td>0,52</td><td>0,54</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type.

* : *p* < 0.05; ** : *p* < 0.01; *** : *p* < 0.001

Spécification LIEPP rapprochée en retirant les variables de salaire moyen par tête, en niveau et interagies avec les indicatrices années

$$ \ln(Y_{it}) = \alpha + \beta_{2013}T_{it}1_{t=2013} + \beta_{2014}T_{it}1_{t=2014} + \sum_{j, X \neq SMPT} \gamma_j X_{ijt} + \sum_{k=2010}^{k=2014} \left( \gamma^{P,k} \text{produ}_{t-1} 1_{t=k} \right) + \nu_i + \epsilon_{it} $$
<table><caption>TABLE 28 – Spécification LIEPP rapprochée, robustesse (2) : introduire seulement la productivité dans la spécification de LIEPP</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="4">Non pondéré</th><th colspan="2">Pondéré</th></tr><tr><th colspan="2">Nombre de postes</th><th colspan="2">Emploi Fare</th><th colspan="2">Nombre d'heures</th></tr><tr><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th><th>placebo</th><th>réel</th></tr></thead><tbody><tr><td>2012</td><td>0,671<br>0,068<br>***</td><td></td><td>0,980<br>0,060<br>***</td><td></td><td>0,736<br>0,057<br>***</td><td></td></tr><tr><td>2013</td><td></td><td>0,217<br>0,067<br>**</td><td></td><td>0,251<br>0,059<br>***</td><td></td><td>0,075<br>0,057</td></tr><tr><td>2014</td><td></td><td>0,049<br>0,053</td><td></td><td>0,114<br>0,047<br>*</td><td></td><td>-0,009<br>0,048</td></tr><tr><td>Nobs</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td></tr><tr><td>Nentr</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,465</td><td>0,599</td><td>0,580</td><td>0,624</td><td>0,583</td><td>0,612</td></tr><tr><td></td><td colspan="6"></td></tr><tr><td>2012</td><td>0,558<br>0,646</td><td></td><td>1,322<br>0,426<br>*</td><td></td><td>0,679<br>0,567</td><td></td></tr><tr><td>2013</td><td></td><td>0,000<br>0,553</td><td></td><td>0,570<br>0,322</td><td></td><td>-0,645<br>0,480</td></tr><tr><td>2014</td><td></td><td>-0,208<br>0,461</td><td></td><td>0,131<br>0,277</td><td></td><td>-0,511<br>0,384</td></tr><tr><td>Nobs</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td><td>1104069</td><td>1840115</td></tr><tr><td>Nentr</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td><td>368023</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,401</td><td>0,500</td><td>0,549</td><td>0,562</td><td>0,502</td><td>0,534</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type.

* : *p* < 0.05; ** : *p* < 0.01; *** : *p* < 0.001

Spécification LIEPP rapprochée en gardant la variable de contrôle salaire moyen par tête, en retirant ses interactions avec les indicatrices années

$$ \ln(Y_{it}) = \alpha + \beta_{2013} T_{it} \mathbb{1}_{t=2013} + \beta_{2014} T_{it} \mathbb{1}_{t=2014} + \sum_{j} \gamma_{j} X_{ijt} \\ + \sum_{k=2010}^{k=2014} \left( \gamma^{P,k} \text{produ}_{t-1} \mathbb{1}_{t=k} \right) + \nu_{i} + \epsilon_{it} $$
<table><caption>TABLE 29 – Spécification TEPP rapprochée - résultats complets</caption><thead><tr><th rowspan="3">Pond<br>Instr</th><th colspan="4">Spécification TEPP</th><th colspan="4">Spécification TEPP rapprochée<br>Equation (4)</th></tr><tr><th colspan="2">oui</th><th colspan="2">non</th><th colspan="2">oui</th><th colspan="2">non</th></tr><tr><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th><th>(A)</th><th>(B)</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="9" style="text-align: center; font-weight: bold;">DÉP</td></tr><tr><td colspan="9" style="text-align: center; font-weight: bold;">ETP</td></tr><tr><td>Q2</td><td>0,003<br>0,005</td><td>0,009<br>0,006</td><td>0,009<br>0,002<br>***</td><td>0,016<br>0,003<br>***</td><td>-0,005<br>0,006</td><td>0,002<br>0,007</td><td>0,003<br>0,003<br>***</td><td>0,016<br>0,003<br>***</td></tr><tr><td>Q3</td><td>0,001<br>0,006</td><td>-0,003<br>0,006</td><td>-0,015<br>0,003<br>***</td><td>-0,018<br>0,003<br>***</td><td>-0,012<br>0,007</td><td>-0,013<br>0,007</td><td>-0,020<br>0,003<br>***</td><td>-0,019<br>0,003<br>***</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,038<br>0,006<br>***</td><td>0,056<br>0,006<br>***</td><td>0,047<br>0,003<br>***</td><td>0,069<br>0,003<br>***</td><td>0,017<br>0,008<br>*</td><td>0,039<br>0,009<br>***</td><td>0,035<br>0,004<br>***</td><td>0,069<br>0,004<br>***</td></tr><tr><td>N</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,099</td><td>0,092</td><td>0,056</td><td>0,035</td><td>0,101</td><td>0,095</td><td>0,061</td><td>0,036</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,000</td><td>0,003</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,004</td><td>0,000</td><td>0,000</td></tr><tr><td>F stat</td><td>2488</td><td>2055</td><td>1424</td><td>1106</td><td>2379</td><td>1964</td><td>1316</td><td>1028</td></tr><tr><td colspan="9" style="text-align: center; font-weight: bold;">DÉP</td></tr><tr><td colspan="9" style="text-align: center; font-weight: bold;">Effectifs au 31/12</td></tr><tr><td>Q2</td><td>0,001<br>0,006</td><td>0,009<br>0,007</td><td>0,003<br>0,003<br>**</td><td>0,009<br>0,003<br>**</td><td>-0,006<br>0,007</td><td>0,002<br>0,008</td><td>0,000<br>0,003</td><td>0,006<br>0,004</td></tr><tr><td>Q3</td><td>0,007<br>0,007</td><td>0,001<br>0,007</td><td>-0,007<br>0,003<br>*</td><td>-0,008<br>0,004<br>*</td><td>-0,005<br>0,009</td><td>-0,011<br>0,008</td><td>-0,010<br>0,003<br>**</td><td>-0,010<br>0,004<br>**</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,036<br>0,007<br>***</td><td>0,044<br>0,008<br>***</td><td>0,039<br>0,004<br>***</td><td>0,048<br>0,004<br>***</td><td>0,016<br>0,010<br>*</td><td>0,026<br>0,011<br>*</td><td>0,033<br>0,005<br>***</td><td>0,043<br>0,005<br>***</td></tr><tr><td>N</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134787</td><td>134787</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,058</td><td>0,057</td><td>0,025</td><td>0,021</td><td>0,059</td><td>0,058</td><td>0,026</td><td>0,023</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,605</td><td>0,001</td><td>0,434</td><td>0,033</td><td>0,540</td><td>0,002</td><td>0,888</td><td>0,013</td></tr><tr><td>F stat</td><td>2488</td><td>2055</td><td>1423</td><td>1106</td><td>2379</td><td>1964</td><td>1316</td><td>1028</td></tr><tr><td colspan="9" style="text-align: center; font-weight: bold;">DÉP</td></tr><tr><td colspan="9" style="text-align: center; font-weight: bold;">Effectifs moyens</td></tr><tr><td>Q2</td><td>0,006<br>0,005</td><td>0,008<br>0,006</td><td>0,008<br>0,002<br>**</td><td>0,013<br>0,003<br>***</td><td>-0,006<br>0,006</td><td>-0,002<br>0,006</td><td>-0,002<br>0,003</td><td>0,009<br>0,003<br>**</td></tr><tr><td>Q3</td><td>0,009<br>0,006</td><td>0,003<br>0,006</td><td>-0,010<br>0,003<br>***</td><td>-0,015<br>0,003<br>***</td><td>-0,010<br>0,007</td><td>-0,014<br>0,007<br>*</td><td>-0,019<br>0,003<br>***</td><td>-0,020<br>0,003<br>***</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,045<br>0,006<br>***</td><td>0,055<br>0,006<br>***</td><td>0,051<br>0,003<br>***</td><td>0,066<br>0,003<br>***</td><td>0,013<br>0,008<br>***</td><td>0,030<br>0,009<br>0,009</td><td>0,028<br>0,004<br>0,004</td><td>0,057<br>0,004<br>0,004</td></tr><tr><td>N</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td><td>134818</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,096</td><td>0,090</td><td>0,041</td><td>0,025</td><td>0,102</td><td>0,097</td><td>0,052</td><td>0,030</td></tr><tr><td>Hansen</td><td>0,049</td><td>0,003</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,007</td><td>0,000</td><td>0,017</td></tr><tr><td>F stat</td><td>2488</td><td>2055</td><td>1424</td><td>1106</td><td>2379</td><td>1964</td><td>1316</td><td>1028</td></tr></tbody></table>

Première ligne : coefficient estimé. Deuxième ligne : écart-type

Troisième ligne : significativité : * : * < 0.05; ** : * * < 0.01; *** : * * * < 0.001

(A) : instruments 2012-2011. (B) : instruments 2011-2010
E Statistiques descriptives et résultats issus des rapports de recherche (TEPP, septembre 2016)

Annexe 4 : Caractéristiques des entreprises bénéficiaires

<table><caption>Tableau A1 : statistiques descriptives suivant le taux apparent de CICE 2013: échantillon 5 salariés et+</caption><thead><tr><th rowspan="3">Partie I<br>Variable</th><th colspan="4">Caractéristiques en 2012</th></tr><tr><th colspan="4">Taux apparent de CICE 2013</th></tr><tr><th>CICE&lt;2.62%</th><th>2.62&lt;=CICE&lt;3.26</th><th>3.26&lt;=CICE&lt;3.83</th><th>CICE&gt;=3.83</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'entreprises</td><td>33 472</td><td>33 473</td><td>33 473</td><td>33 473</td></tr><tr><td>Effectifs moyens BRC</td><td>48.71</td><td>47.75</td><td>37.76</td><td>19.21</td></tr><tr><td>Effectifs moyens DADS</td><td>49.15</td><td>46.97</td><td>36.86</td><td>18.58</td></tr><tr><td>Effectifs moyens FARE</td><td>45.32</td><td>42.68</td><td>32.76</td><td>15.80</td></tr><tr><td>Masse sal. moy. BRC (K€)</td><td>2 076</td><td>1 340</td><td>878</td><td>388</td></tr><tr><td>Masse sal. moy. DADS (K€)</td><td>2 100</td><td>1 368</td><td>894</td><td>384</td></tr><tr><td>Masse sal. moy. FARE (K€)</td><td>2 072</td><td>1 363</td><td>930</td><td>439</td></tr><tr><td>Sal. par tête moy BRC (K€)</td><td>42.61</td><td>28.06</td><td>23.25</td><td>19.99</td></tr><tr><td>Sal. par tête moy DADS (K€)</td><td>42.73</td><td>29.12</td><td>24.27</td><td>20.88</td></tr><tr><td>Sal. par tête moy FARE (K€)</td><td>45.73</td><td>31.93</td><td>28.39</td><td>27.77</td></tr><tr><td>CA moyen en millier d'€</td><td>15 168</td><td>11 025</td><td>5 881</td><td>2 234</td></tr><tr><td>Productivité du travail (K€)</td><td>90.57</td><td>60.36</td><td>49.95</td><td>45.71</td></tr><tr><td>Taux de marge</td><td>20.33%</td><td>18.07%</td><td>15.81%</td><td>14.91%</td></tr><tr><td>Rentabilité économique</td><td>13.19%</td><td>12.05%</td><td>11.71%</td><td>13.07%</td></tr><tr><td>Intensité capitalistique (K€)</td><td>74.74</td><td>61.08</td><td>48.74</td><td>35.29</td></tr><tr><td>CA à l'exportation / CA</td><td>23.54%</td><td>7.96%</td><td>4.33%</td><td>3.17%</td></tr><tr><td>Investissement corp. / VA</td><td>7.17%</td><td>8.53%</td><td>9.10%</td><td>7.61%</td></tr><tr><td>Taux d'endettement</td><td>26.82%</td><td>39.15%</td><td>49.23%</td><td>55.67%</td></tr><tr><td>Taux de prélèvements fi</td><td>6.60%</td><td>6.69%</td><td>7.39%</td><td>8.99%</td></tr><tr><td><strong>Secteur</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Industrie</td><td>18.79%</td><td>21.93%</td><td>17.33%</td><td>19.45%</td></tr><tr><td>Construction</td><td>16.78%</td><td>24.66%</td><td>33.26%</td><td>4.96%</td></tr><tr><td>Tertiaire</td><td>64.43%</td><td>53.41%</td><td>49.41%</td><td>75.59%</td></tr><tr><td>Secteur R&D</td><td>0.31%</td><td>0.68%</td><td>0.32%</td><td>0.08%</td></tr><tr><td><strong>Structure des emplois (%)</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ouvriers</td><td>27.38%</td><td>39.42%</td><td>42.86%</td><td>43.58%</td></tr><tr><td>Employés</td><td>18.14%</td><td>33.51%</td><td>40.76%</td><td>45.20%</td></tr><tr><td>Profession intermédiaires</td><td>22.31%</td><td>15.70%</td><td>11.06%</td><td>8.37%</td></tr><tr><td>Cadres</td><td>31.02%</td><td>10.42%</td><td>4.78%</td><td>2.60%</td></tr><tr><td>Ingénieurs en R&D</td><td>7.24%</td><td>1.21%</td><td>0.24%</td><td>0.14%</td></tr><tr><td>Techniciens en R&D</td><td>1.57%</td><td>0.62%</td><td>0.26%</td><td>0.13%</td></tr><tr><td>Femmes</td><td>33.38%</td><td>35.25%</td><td>40.44%</td><td>45.55%</td></tr><tr><td>Moins de 30 ans</td><td>21.89%</td><td>29.20%</td><td>32.79%</td><td>37.90%</td></tr><tr><td>50 ans et plus</td><td>23.00%</td><td>20.13%</td><td>18.85%</td><td>18.03%</td></tr><tr><td>CDI</td><td>88.20%</td><td>83.90%</td><td>79.00%</td><td>76.62%</td></tr><tr><td>CDD</td><td>8.86%</td><td>13.40%</td><td>18.14%</td><td>19.15%</td></tr><tr><td>Temps pleins</td><td>87.30%</td><td>82.39%</td><td>76.19%</td><td>69.27%</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau A3 : statistiques descriptives suivant le taux apparent de CICE 2014: échantillon 5 sal. et +</caption><thead><tr><th rowspan="3">Variable</th><th colspan="4">Caractéristiques en 2013</th></tr><tr><th colspan="4">Taux apparent de CICE 2014</th></tr><tr><th>CICE&lt;3.92%</th><th>3.92&lt;=CICE&lt;4.92</th><th>4.92&lt;=CICE&lt;5.76</th><th>CICE&gt;=5.76</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre d'entreprises</td><td>33 472</td><td>33 473</td><td>33 473</td><td>33 473</td></tr><tr><td>Effectifs moyens BRC</td><td>50.05</td><td>47.35</td><td>36.66</td><td>19.48</td></tr><tr><td>Effectifs moyens DADS</td><td>50.65</td><td>46.89</td><td>35.71</td><td>18.86</td></tr><tr><td>Effectifs moyens FARE</td><td>46.76</td><td>42.57</td><td>36.72</td><td>19.48</td></tr><tr><td>Masse sal. moy. BRC (K€)</td><td>2 150</td><td>1 356</td><td>853</td><td>403</td></tr><tr><td>Masse sal. moy. DADS (K€)</td><td>2 182</td><td>1 390</td><td>874</td><td>410</td></tr><tr><td>Masse sal. moy. FARE (K€)</td><td>2 153</td><td>1 378</td><td>908</td><td>460</td></tr><tr><td>Sal. par tête moy BRC (K€)</td><td>42.96</td><td>28.63</td><td>23.27</td><td>20.69</td></tr><tr><td>Sal. par tête moy DADS (K€)</td><td>43.08</td><td>29.65</td><td>24.47</td><td>21.71</td></tr><tr><td>Sal. par tête moy FARE (K€)</td><td>46.04</td><td>32.38</td><td>28.72</td><td>28.47</td></tr><tr><td>CA moyen en millier d'€</td><td>15 584</td><td>10 963</td><td>5 755</td><td>2 385</td></tr><tr><td>Productivité du travail (K€)</td><td>90.66</td><td>60.65</td><td>49.97</td><td>46.24</td></tr><tr><td>Taux de marge</td><td>20.21%</td><td>18.04%</td><td>16.06%</td><td>14.14%</td></tr><tr><td>Rentabilité économique</td><td>12.59%</td><td>11.76%</td><td>11.45%</td><td>11.46%</td></tr><tr><td>Intensité capitalistique (K€)</td><td>78.41</td><td>62.29</td><td>50.17</td><td>38.54</td></tr><tr><td>CA à l'exportation / CA</td><td>23.95%</td><td>7.03%</td><td>4.78%</td><td>3.59%</td></tr><tr><td>Investissement corp. / VA</td><td>7.29%</td><td>9.03%</td><td>9.47%</td><td>7.35%</td></tr><tr><td>Taux d'endettement</td><td>26.95%</td><td>39.82%</td><td>45.30%</td><td>50.47%</td></tr><tr><td>Taux de prélèvements fi</td><td>6.30%</td><td>6.13%</td><td>6.52%</td><td>7.54%</td></tr><tr><td><strong>Secteur</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Industrie</td><td>19.15%</td><td>22.49%</td><td>16.72%</td><td>19.14%</td></tr><tr><td>Construction</td><td>15.88%</td><td>23.36%</td><td>33.94%</td><td>6.48%</td></tr><tr><td>Tertiaire</td><td>64.97%</td><td>54.15%</td><td>49.34%</td><td>74.38%</td></tr><tr><td>Secteur R&D</td><td>0.74%</td><td>0.28%</td><td>0.12%</td><td>0.09%</td></tr><tr><td><strong>Structure des emplois (%)</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ouvriers</td><td>28.63%</td><td>38.69%</td><td>41.84%</td><td>43.23%</td></tr><tr><td>Employés</td><td>17.87%</td><td>33.56%</td><td>41.79%</td><td>44.99%</td></tr><tr><td>Profession intermédiaires</td><td>22.58%</td><td>15.69%</td><td>10.89%</td><td>8.64%</td></tr><tr><td>Cadres</td><td>30.07%</td><td>10.92%</td><td>4.97%</td><td>2.86%</td></tr><tr><td>Ingénieurs en R&D</td><td>6.41%</td><td>1.89%</td><td>0.29%</td><td>0.15%</td></tr><tr><td>Techniciens en R&D</td><td>1.57%</td><td>0.54%</td><td>0.24%</td><td>0.15%</td></tr><tr><td>Femmes</td><td>33.59%</td><td>35.17%</td><td>41.62%</td><td>44.40%</td></tr><tr><td>Moins de 30 ans</td><td>20.81%</td><td>28.64%</td><td>32.56%</td><td>36.16%</td></tr><tr><td>50 ans et plus</td><td>24.43%</td><td>20.83%</td><td>19.98%</td><td>19.05%</td></tr><tr><td>CDI</td><td>88.40%</td><td>84.28%</td><td>79.12%</td><td>76.66%</td></tr><tr><td>CDD</td><td>7.03%</td><td>11.92%</td><td>16.05%</td><td>16.82%</td></tr><tr><td>Temps pleins</td><td>88.27%</td><td>83.20%</td><td>74.55%</td><td>70.76%</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 10 : Effets sur l'emploi, estimation par variables instrumentales, en 2013 (taux apparent de CICE)</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Taux de croissance des effectifs moyens</th><th colspan="3">Taux de croissance des effectifs au 31/12</th></tr><tr><th>BRC</th><th>FARE</th><th>DADS</th><th>BRC</th><th>FARE</th><th>DADS</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Coefficients IV</td><td>Q2</td><td>-0,979<br>(0,091)</td><td>0,377<br>(0,561)</td><td>0,032<br>(0,962)</td><td>-0,507<br>(0,501)</td><td>-1,303<br>(0,207)</td><td>0,013<br>(0,986)</td></tr><tr><td>Q3</td><td>-0,699<br>(0,260)</td><td>-0,490<br>(0,499)</td><td>-0,576<br>(0,423)</td><td>0,250<br>(0,713)</td><td>0,210<br>(0,854)</td><td>-0,506<br>(0,448)</td></tr><tr><td>Q4</td><td><b>2,318</b><br>(<b>0,000</b>)</td><td><b>3,102</b><br>(<b>0,000</b>)</td><td><b>2,889</b><br>(<b>0,000</b>)</td><td><b>-2,300</b><br>(<b>0,001</b>)</td><td>-1,678<br>(0,089)</td><td>0,052<br>(0,243)</td></tr><tr><td rowspan="3">Elasticités</td><td>Q2</td><td>-0,75</td><td>0,29</td><td>0,02</td><td>-0,39</td><td>-0,99</td><td>0,01</td></tr><tr><td>Q3</td><td>-0,37</td><td>-0,26</td><td>-0,31</td><td>0,13</td><td>0,11</td><td>-0,27</td></tr><tr><td>Q4</td><td>0,97</td><td>1,30</td><td>1,21</td><td>-0,97</td><td>-0,71</td><td>0,02</td></tr><tr><td rowspan="3">Tests</td><td>endogénéité<sup>(*)</sup></td><td>rejeté</td><td>rejeté</td><td>rejeté</td><td>rejeté</td><td>rejeté</td><td>rejeté</td></tr><tr><td>suridentification<sup>(**)</sup></td><td>n. rejeté</td><td>rejeté</td><td>n. rejeté</td><td>n. rejeté</td><td>n. rejeté</td><td>n. rejeté</td></tr><tr><td>instruments faibles<sup>(***)</sup></td><td>rejeté</td><td>rejeté</td><td>rejeté</td><td>rejeté</td><td>rejeté</td><td>rejeté</td></tr></tbody></table>

Sources : BRC (Acoss), DADS-FARE (Insee) et MVC (Dgfiip).

Champ : échantillon de 133 891 entreprises de 5 salariés et plus présentes sur la période 2009-2014.

Notes : Variable de traitement : taux apparent de CICE. (*) H0 : (exogénéité du traitement). (**) H0 : (instruments non corrélés avec le terme d'erreur). (***) H0 : (instruments non corrélés avec le traitement). Instruments : quartiles du traitement simulé en utilisant les masses salariales éligibles antérieures (années 2010 et 2011). Les variables de résultats sont exprimées en taux de croissance. En gras : coefficients significatifs, instruments valides (tests) de 5%.

Lecture : Les entreprises du deuxième quartile de la distribution des taux apparentes de CICE ont eu un taux de croissance de leurs effectifs moyens inférieur de 0,979 points à celui du premier quartile. Ce coefficient est issu d'une estimation par variables instrumentales prenant en compte l'ensemble des variables de contrôle. Les P-Values sont données entre parenthèses. Les élasticités rapportent le coefficient estimé à la valeur correspondante de l'écart de moyenne de taux apparent entre le 2ème et le premier quartile de la distribution des taux apparentes. Les niveaux moyens de taux apparentes de CICE sont de 1,43 dans le premier quartile, 2,99 dans le deuxième, 3,8 dans le troisième, 4 dans le dernier.

FIGURE 3 – Rappel des résultats emploi agrégés de TEPP en 2013
<table><caption>Tableau 12 : Effets sur la structure des emplois, estimation par variables instrumentales, en 2013
(Taux apparent de CICE)</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="6">Taux de croissance des catégories d'emplois DADS</th></tr><tr><th>ouvriers</th><th>employés</th><th>prof. inter.</th><th>cadres</th><th>ing. R&D</th><th>tec. R&D</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Coefficients</td><td>Q2</td><td>1,008<br>(0,486)</td><td>0,176<br>(0,945)</td><td>-0,432<br>(0,765)</td><td>-1,777<br>(0,274)</td><td>7,147<br>(0,257)</td><td>-9,233<br>(0,104)</td></tr><tr><td>Q3</td><td>2,002<br>(0,167)</td><td>-0,595<br>(0,803)</td><td>0,083<br>(0,964)</td><td>3,215<br>(0,158)</td><td>-10,710<br>(0,123)</td><td>-6,340<br>(0,352)</td></tr><tr><td>Q4</td><td><strong>5,375</strong><br>(<strong>0,001</strong>)</td><td>2,428<br>(0,277)</td><td>-0,613<br>(0,798)</td><td><strong>-17,538</strong><br>(<strong>0,000</strong>)</td><td>-11,021<br>(0,356)</td><td>-11,623<br>(0,194)</td></tr><tr><td rowspan="3">Elasticités</td><td>Q2</td><td>0,77</td><td>0,13</td><td>-0,33</td><td>-1,36</td><td>5,46</td><td>-7,05</td></tr><tr><td>Q3</td><td>1,06</td><td>-0,32</td><td>0,04</td><td>1,71</td><td>-5,70</td><td>-3,37</td></tr><tr><td>Q4</td><td>2,26</td><td>1,02</td><td>-0,26</td><td>-7,37</td><td>-4,63</td><td>-4,88</td></tr><tr><td rowspan="3">Tests</td><td>endogénéité(*)</td><td>n. rejet</td><td>n. rejet</td><td>n. rejet</td><td>n. rejet</td><td>na</td><td>na</td></tr><tr><td>suridentification (**)</td><td>n. rejet</td><td>n. rejet</td><td>n. rejet</td><td>rejet</td><td>na</td><td>na</td></tr><tr><td>instruments faibles (***)</td><td>rejet</td><td>rejet</td><td>rejet</td><td>rejet</td><td>rejet</td><td>rejet</td></tr></tbody></table>

Sources : BRC (Acoss), DADS-FARE (Insee) et MVC (Dgfp).

Champ : échantillon de 133 891 entreprises de 5 salariés et plus présentes sur la période 2009-2014.

Notes : Variable de traitement : taux apparent de CICE. (*) H0 : (exogénéité du traitement). (**) H0 : (instruments non corrélés avec le terme d'erreur). (***) H0 : (instruments non corrélés avec le traitement). Instruments : quartiles du traitement simulé en utilisant les masses salariales éligibles antérieures (années 2010 et 2011). Les variables de résultats sont exprimées en taux de croissance. En gras : coefficients significatifs, instruments valides (tests) de 5%.

Lecture : Les entreprises du deuxième quartile de la distribution des taux apparentes de CICE ont eu un taux de croissance de leurs effectifs moyens d'ouvrier supérieur de 1,008 points à celui du premier quartile. Ce coefficient est issu d'une estimation par variables instrumentales prenant en compte l'ensemble des variables de contrôle. Les P-Values sont données entre parenthèses. Les élasticités rapportent le coefficient estimé à la valeur correspondante de l'écart de moyenne de taux apparent entre le 2ème et le premier quartile de la distribution des taux apparentes. Les niveaux moyens de taux apparentes de CICE sont de 1,43 dans le premier quartile, 2,99 dans le deuxième, 3,8 dans le troisième, 4 dans le dernier.
<table><caption>Tableau 12 : Effets sur la structure des emplois, estimation par variables instrumentales, en 2013
(Taux apparent de CICE)</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2"></th><th colspan="6">Taux de croissance des catégories d'emplois DADS</th></tr><tr><th>ouvriers</th><th>employés</th><th>prof. inter.</th><th>cadres</th><th>ing. R&D</th><th>tec. R&D</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Coefficients</td><td>Q2</td><td>1,008<br>(0,486)</td><td>0,176<br>(0,945)</td><td>-0,432<br>(0,765)</td><td>-1,777<br>(0,274)</td><td>7,147<br>(0,257)</td><td>-9,233<br>(0,104)</td></tr><tr><td>Q3</td><td>2,002<br>(0,167)</td><td>-0,595<br>(0,803)</td><td>0,083<br>(0,964)</td><td>3,215<br>(0,158)</td><td>-10,710<br>(0,123)</td><td>-6,340<br>(0,352)</td></tr><tr><td>Q4</td><td><strong>5,375</strong><br>(<strong>0,001</strong>)</td><td>2,428<br>(0,277)</td><td>-0,613<br>(0,798)</td><td><strong>-17,538</strong><br>(<strong>0,000</strong>)</td><td>-11,021<br>(0,356)</td><td>-11,623<br>(0,194)</td></tr><tr><td rowspan="3">Elasticités</td><td>Q2</td><td>0,77</td><td>0,13</td><td>-0,33</td><td>-1,36</td><td>5,46</td><td>-7,05</td></tr><tr><td>Q3</td><td>1,06</td><td>-0,32</td><td>0,04</td><td>1,71</td><td>-5,70</td><td>-3,37</td></tr><tr><td>Q4</td><td>2,26</td><td>1,02</td><td>-0,26</td><td>-7,37</td><td>-4,63</td><td>-4,88</td></tr><tr><td rowspan="3">Tests</td><td>endogénéité(*)</td><td>n. rejet</td><td>n. rejet</td><td>n. rejet</td><td>n. rejet</td><td>na</td><td>na</td></tr><tr><td>suridentification (**)</td><td>n. rejet</td><td>n. rejet</td><td>n. rejet</td><td>rejet</td><td>na</td><td>na</td></tr><tr><td>instruments faibles (***)</td><td>rejet</td><td>rejet</td><td>rejet</td><td>rejet</td><td><strong>rejet</strong></td><td><strong>rejet</strong></td></tr></tbody></table>

Sources : BRC (Acoss), DADS-FARE (Insee) et MVC (Dgfiip).

Champ : échantillon de 133 891 entreprises de 5 salariés et plus présentes sur la période 2009-2014.

Notes : Variable de traitement : taux apparent de CICE. (*) HO : (exogénéité du traitement). (**) HO : (instruments non corrélés avec le terme d'erreur). (***) HO : (instruments non corrélés avec le traitement). Instruments : quartiles du traitement simulé en utilisant les masses salariales éligibles antérieures (années 2010 et 2011). Les variables de résultats sont exprimées en taux de croissance. En gras : coefficients significatifs, instruments valides (tests) de 5%.

Lecture : Les entreprises du deuxième quartile de la distribution des taux apparentes de CICE ont eu un taux de croissance de leurs effectifs moyens d'ouvrier supérieur de 1,008 points à celui du premier quartile. Ce coefficient est issu d'une estimation par variables instrumentales prenant en compte l'ensemble des variables de contrôle. Les P-Values sont données entre parenthèses. Les élasticités rapportent le coefficient estimé à la valeur correspondante de l'écart de moyenne de taux apparent entre le 2ème et le premier quartile de la distribution des taux apparentes. Les niveaux moyens de taux apparentes de CICE sont de 1,43 dans le premier quartile, 2,99 dans le deuxième, 3,8 dans le troisième, 4 dans le dernier.
## F Statistiques descriptives et résultats issus des rapports de recherche (LIEPP, mars 2017)

<table><caption>Tableau 1 – Evolution des principaux indicateurs entre 2011 et 2014</caption><thead><tr><th></th><th>2011</th><th>2012</th><th>2013</th><th>2014</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Emploi</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Nombre de postes (DADS)</td><td>52,14</td><td>52,83</td><td>52,04</td><td>52,13</td></tr><tr><td>Effectif moyen (FARE)</td><td>19,28</td><td>19,55</td><td>19,74</td><td>19,78</td></tr><tr><td>Heures travaillées (DADS)</td><td>38903,39</td><td>39284,06</td><td>39648,41</td><td>39549,93</td></tr><tr><td><strong>Salaires</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Salaire annuel moyen (euros)</td><td>16274,33</td><td>16696,84</td><td>17126,67</td><td>17358,39</td></tr><tr><td>Salaire horaire moyen (euros)</td><td>16,09</td><td>16,30</td><td>16,50</td><td>16,74</td></tr><tr><td>Croissance du salaire horaire</td><td>0,05</td><td>0,04</td><td>0,03</td><td>0,02</td></tr><tr><td><strong>Marges</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Marges brutes</td><td>0,08</td><td>0,07</td><td>0,07</td><td>0,06</td></tr><tr><td>Marges nettes</td><td>0,05</td><td>0,04</td><td>0,04</td><td>0,04</td></tr><tr><td>Marges d'exploitation</td><td>1,08</td><td>1,07</td><td>1,07</td><td>1,06</td></tr><tr><td><strong>Contrôles</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Productivité (milliers d'euros)</td><td>75,17</td><td>73,83</td><td>73,01</td><td>72,80</td></tr><tr><td>Stock de capital (milliers d'euros)</td><td>2459,99</td><td>2576,92</td><td>2757,26</td><td>2885,57</td></tr></tbody></table>

Note : moyennes annuelles sur l'ensemble des entreprises de l'échantillon d'étude.

Source : DADS-FARE 2011-2014.