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Le capital informatique attire les riches en ville
L’augmentation des inégalités salariales dans les pays occidentalisés au cours des dernières décennies préoccupe nombre de contemporains. Pour comprendre les inégalités de niveau de vie, il est nécessaire de prendre également en compte le coût local de la vie. Par exemple, les loyers sont plus élevés dans les grandes agglomérations que dans les villages. Dans ma thèse, j’étudie l’impact de l’informatisation dans le milieu professionnel sur le choix du lieu d’habitation et de travail. Selon mon hypothèse, l’informatisation pousserait les hauts salaires à s’installer dans les grandes villes. La raison: le capital informatique y augmente leur productivité, et donc leur salaire. Leur nombre croissant et leur haut pouvoir d’achat dans les grandes agglomérations faisant par incidence augmenter les coûts de la vie pour tous les habitants.
Pour tester cette idée, je formalise mon hypothèse dans un modèle mathématique. Cette hypothèse est-elle cohérente dans le contexte où les travailleurs choisissent leur lieu de travail et d’habitation en fonction de leur potentiel de salaire, ajusté aux coûts de la vie?
La prédiction centrale du modèle est que le même travailleur sera équipé de plus de capital informatique dans le contexte professionnel dans une grande agglomération que dans une petite. La différence est d’autant plus grande que le travailleur est plus formé. Mon premier défi est de trouver une mesure du capital informatique. La chose n’est en effet pas évidente car celui-ci perd de la valeur très rapidement et sa performance évolue tout aussi vite, ce qui requiert de nombreux ajustements. De plus, les mesures du capital des entreprises sont le plus souvent disponibles au niveau global et non par travailleur. J’ai donc choisi d’utiliser les données d’un sondage allemand sur les conditions de travail de 2006, constitué de 20 000 observations réparties sur l’ensemble du territoire en approximant le capital informatique d’un travailleur par l’usage qu’il en fait, par exemple s’il utilise le traitement de texte ou l’analyse de données. Mon deuxième défi réside dans l’incapacité d’observer directement le même travailleur dans différentes villes. Je documente alors le fait que le travailleur qui a la même formation, exerçant le même métier ou dans la même industrie aura un usage plus intensif de l’informatique dans les grandes agglomérations, ce d’autant qu’il est plus formé. L’informatisation au travail et l’augmentation de l’attractivité des grandes agglomérations pour les personnes très formées pourraient alors constituer un nouvel obstacle à l’accessibilité des grandes agglomérations pour ceux qui le sont moins, représentant ainsi une nouvelle forme d’inégalité.