A qui profite la formation en entreprise?

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1 Jérôme LÊ Séminaire interne LMI - Version Préliminaire 1 er février 2010

2 La formation professionnelle est généralement vue dans le prolongement de la notion d éducation permanente. Fortement marqué par l idéal de promotion sociale en France. Cela a abouti aux lois de 1971 sur l obligation de financement de la FPC par les entreprises. Peu d études sur les gains de productivité de la formation. La littérature s est surtout intéressée aux effets sur les carrières salariales, en assimilant gains de salaire et de productivité. Elude les résultats de la littérature théorique sur la valorisation de la formation. Ceci revient à n étudier qu une seule facette du problème puisque les gains de salaires ne sont qu une part des gains de productivité (Dearden et al. 2000). Quels sont les mécanismes qui déterminent le partage des gains de productivité de la formation?

3 Plan de la présentation 1 Introduction 2 Quel partage des gains de la formation? Les résultats empiriques 3 Construction du modèle Problèmes et méthodes d estimation 4 Les données Résultats préliminaires

4 Quel partage des gains de la formation? Les résultats empiriques Premier élément de réponse : Becker (1964) La littérature (théorique) a été marquée par plusieurs questions : Pourquoi (ne pas) former? Quelles formations dispenser? Que peut on valoriser? Qui finance quoi? Connaissances générales : Captées par le salarié donc non dispensé/financé par l entreprise Connaissances spécifiques : Génèrent une rente à partager Sous-investissement à cause de problèmes d externalités de poaching, de contrat incomplet, de partage de rente... (Acemoglu & Pischke, 1999, Hashimoto 1981, Leuven & al ) En pratique, cette vision est mise à mal : Leuven & Oosterbeek (1999), Pischke (2001) : financement de la formation générale par les entreprises Vilhuber (1997) : compétences sectorielles

5 Au delà de Becker... Introduction Quel partage des gains de la formation? Les résultats empiriques Extensions du modèle : Acemoglu & Pischke Idée qu une formation technologiquement générale peut devenir économiquement spécifique (monopsone, asymétrie d information, certification...) Financement de la formation générale lorsqu il y a des frictions sur le marché et des coûts de mobilité : structure compressée des salaires Comportement de formation fonction du mode de négociation salariale (Oosterbeek & al. 2007) Niveau plus optimal de formation et partage des gains de productivité comme partage de rente Jeu coopératif et incitation à l effort : Marchand & Montmarquette (2005) Distinction entre investissements tangibles et intangibles : Ballot & al (2006)

6 Les études empiriques Quel partage des gains de la formation? Les résultats empiriques Concurrence imparfaite, environnement local et possibilité de mobilité :, Brunello & Gambarotto (2006), Combes & Duranton (2006), Detang-Dessandre (2008), Blasco & al (2009) On forme dans les secteurs peu concurentiels et les personnes moins suceptibles de partir (Fougère & al 2001, Dupray & Hanchane 2000) Importance des phénomènes non monétaires : réciprocité (Leuven & al 2005), promotions internes (Bartel 1995) Formation, productivité et salaires sur données d entreprises : Dearden & al. (2000), Ballot & al. (2006) et Aubert & al. (2006) Gains de productivité importants. Partage de ces gains estimé entre 30 et 50%. Mais divers problèmes d estimation : instruments faibles (GMM), données, de spécification...

7 Paradoxalement... Introduction Quel partage des gains de la formation? Les résultats empiriques Table: Les attentes des salariés vis à vis de la formation Personnes salariées en 1999, Professions Cadres secteur public et privé intermédiaires Employés Ouvriers Ens. Taux d accès à la formation 55% 49% 32% 21% 36% Ils déclarent avoir des besoins de formation Des besoins qui n ont pas été satisfaits 29% 31% 23% 17% 24% Des besoins futurs assez ou très importants 67% 68% 56% 47% 58% Ils espèrent une augmentation de salaire en s engageant dans un formation Résultat Adaptation à l emploi 4% 9% 8% 19% 10% estimé de Changement d emploi Ns. 57% 50% 59% 50% la formation Un diplôme/qualification 39% 35% 51% 39% 42% Ensemble 6% 11% 13% 21% 13% Ils déclarent avoir obtenu une augmentation de salaire à l issue de la formation Résultat Adaptation à l emploi 2% 3% 4% 6% 3% estimé de Changement d emploi Ns. 44% 33% 43% 40% la formation Un diplôme/qualification 32% 31% 25% 19% 26% Ensemble 3% 5% 5% 8% 5% Source : Enquête «Formation continue 2000», Cereq-Insee. Traitement Cereq 2004.

8 Equation de production Construction du modèle Problèmes et méthodes d estimation Fonction de production Cobb-Douglas avec formation (Aubert & al. et Dearden & al.) : ( VA = AK α L δ = AK α λ 0 L[1 + γ K fc ) δ L ] L : Travail efficace, γ : Gains de productivité, λ 0 : productivité de base de l entreprise K fc : Capital formation, ρ it = csp ρcsp it K fc it FC csp it FC it = FC it + ρ it FC it 1 + ρ it ρ it 1 FC it 2 + ρ it ρ it 1 ρ it 2 FC it 3 En prenant le log des variables par tête (en minuscule) : ln(va) = ln(aλ δ 0) + αlnk + (α + δ 1)lnL + δln(1 + γk fc ) ln(aλ δ 0) + αlnk + (α + δ 1)lnL + δγk fc

9 Equation de salaire Introduction Construction du modèle Problèmes et méthodes d estimation On part du modèle de négociation salariale à la Nash introduit par Solow et Mac Donald (1981), repris par Acemoglu & Pischke et Leuven & al avec le problème de la formation. Modèle de partage de rente. Présence de frictions sur le marché du travail et d un pouvoir de négociation des salariés (φ) On résolve le problème suivant : Max w,l Γ = (U U ) φ (VA wl) 1 φ = [L(w w )] φ (VA wl) 1 φ { Γ w = 0 Γ L = 0 w = (1 φ)w + φ(va) w = VA L Si φ = 0, salaire=productivité marginale. Si φ = 1, salaire=productivité moyenne et les profits sont nuls.

10 Construction du modèle Problèmes et méthodes d estimation lnw = ln[(1 φ)w + φ(va)] dlnw = lnw k fc dkfc + lnw k dk Que se soit pour k fc ou k, on a une dérivée partielle de la forme : lnw = (1 φ) w k fc fc w + φ } {{ } Partie générale ( va fc w ) } {{ } Partage de rente Après réarrangement, on obtient l équation : ] dlnw = dk [(1 fc δγ φ)θ + δ/φ + 1 δ } {{ } b 1 + φ fc ( va w ) w } {{ } (Hold-up) } {{ } Partie Spécifique ( +dlnk ) α δ/φ + 1 δ } {{ } b 2

11 Déduction du taux de partage Construction du modèle Problèmes et méthodes d estimation On mesure séparément les gains de productivité de la FPC par unité de travail avec γ et les gains de salaire par lnw k fc. D où : η f = Élasticité salaire/formation Élasticité va/formation Part des salaires dans la va = b 1 δγ E( w va ) De la même manière, on calcule un taux de partage pour les investissements tangibles (capital) : η k = E( w va ) b2 α Normalement, on devrait avoir η k φ (si E( w va ) φ + (1 φ)δ )et η k < η f. Si l effet spécifique des formations correspond au partage de rente (η k ou φ) alors on peut «déduire» l effet général de η f η k

12 Identification Introduction Construction du modèle Problèmes et méthodes d estimation ln(va) = αlnk + (α + δ 1) lnl + γδ k } {{ } }{{} fc + µ i [ a 1 ] a 2 ( ) δγ lnw = (1 φ)θ + k fc α + lnk δ/φ + 1 δ δ/φ + 1 δ } {{ } } {{ } b 1 b 2 On estime donc (A, B ) = (α, a 1, a 2, b 1, b 2 ) et nos paramètres d intérêt sont β = (α, δ, γ, φ, θ, η f, η k ). On a : g α a 1 a 2 b 1 b 2 = α δ γ φ θ η f η k = [ b1 a2b2 α α a α a 2 1+a 1 α 1+a 1 α α/b 2+a 1 α ] [ ] α+b 2a 1 b 2α α b 2 E( w va ) b1 a 2 E( w va ) b2 α

13 Inférence Introduction Construction du modèle Problèmes et méthodes d estimation Utilisation de la Delta-méthode : V ( ˆβ) = g }{{} Σ g =V (A,B) Pour certaines estimations, on régresse de manière séparée les équations de production et de salaire. Dans ce cas, on ne dispose pas des covariances entre les paramètres de  et de ˆB. On prendra alors la matrice bloc diagonale : Σ = V (Â) (3 3) 0 (2 3) 0 (3 2) V (ˆB) (2 2) Du fait de la normalité asymptotiques des estimateurs, on peut faire des test de Wald pour : η f = φ, η f = η k et φ = η k

14 Construction du modèle Problèmes et méthodes d estimation 2 principaux problèmes (Aubert & al.) : Présence d un effet fixe : le modèle en différence l élimine mais la décision de former ( k fc ) est toujours susceptible d être corrélée à la perte ou aux gains de productivité Simultanéité et présence de variables omises : R&D, changements organisationnels, effets de conjoncture. Risque de sur ou sous estimer les effets de la formation. Tentatives de réponses... Utilisation des GMM-Diff (Arellano-Bond) et GMM-SYS (Blundell-Bond) : mais problème d instruments faibles et manque de robustesse Estimation avec des variables de contrôles (évolution de la structure des âges, des qualifications, indicatrices...) Instrumentation par des variables sur les contextes locaux

15 Les données utilisées Introduction Les données Résultats préliminaires Pour E. Delame et F. Kramarz (1997) «La France, ou du moins les économistes français, ont la chance de disposer de données complètes et centralisées sur les entreprises et leur effort de formation» Données d entreprise FUTE=BRN+EAE (bilans) et d emploi DADS (structure de la main d oeuvre) Données sur la formation : fichier fiscal 2483 (dépenses, nombre de formés, heures...). Problèmes de troncatures pour certaines variables du fait du dispositif sur l obligation de financement de la formation. Deux indicateurs de formation utilisés (nombre de formé et heures de formation) Données locales : fichier SIRENE et CLAP Panel non cylindré de 2960 entreprises sur la période (5 à 10 ans). Variables monétaires déflatées et hors formation (Aubert & al)

16 Les données Résultats préliminaires (simultanées) simples, sans instrumentation

17 Les instruments Introduction Les données Résultats préliminaires Détermination de l offre locale de formation (nombre d établissements et de personnes) : 804C : Formation des adultes et formation continue 804D : Autres enseignements 741G : Conseil pour les affaires et la gestion 802C : Enseignement secondaire technique ou professionnel 803Z : Enseignement supérieur Autres caractéristiques : taux de chômage, densité de population active et du nombre d actif du secteur, degré de concurrence locale. Mais suppose que la localisation des entreprises est exogène (fort) Problème de corrélation possible avec les variables omises

18 Niveau Différence Variable Coef. Signi. P Value Coef. Signi. P Value log(k) D1. 0,03 0,73 3,46 *** 0,00 D2. 0,05 0,72 5,03 *** 0,00 D3. 0,02 0,68 1,23 0,17 log(l) D1. 0,04 0,75 1,71 0,15 D2. 0,32 * 0,05 1,35 0,45 D3. 0,18 ** 0,02 0,47 0,68 K_fc (nombre) D1. 1,99 *** 0,00 0,07 *** 0,00 D2. 1,95 *** 0,00 0,14 *** 0,00 D3. 0,64 *** 0,00 0,04 *** 0,00 Concurrence, Q1 0,15 *** 0,00 0,43 0,32 Concurrence, Q2 0,19 *** 0,00 0,37 0,39 Concurrence, Q3 0,28 *** 0,00 0,30 0,52 Concurrence, Q4 0,48 *** 0,00 0,18 0,72 804c, Q1 0,02 0,61 0,60 0,28 804c, Q2 0,08 0,11 0,82 0,26 804c, Q3 0,03 0,57 1,39 0,12 804c, Q4 0,03 0,70 0,78 0,46 802c, Q1 0,06 * 0,10 0,36 0,50 802c, Q2 0,04 0,26 0,22 0,69 802c, Q3 0,02 0,67 0,79 0,22 802c, Q4 0,05 0,29 0,40 0,58 741g, Q1 0,35 0,12 0,37 0,91 741g, Q2 0,53 ** 0,02 1,04 0,76 741g, Q3 0,48 ** 0,04 0,59 0,87 741g, Q4 0,58 ** 0,01 1,37 0,70 Chomage, Q1 0,04 0,14 0,28 0,49 Chomage, Q2 0,02 0,57 0,41 0,31 Chomage, Q3 0,04 0,20 0,54 0,20 Chomage, Q4 0,12 *** 0,00 0,07 0,88 Dens. Pop, Q1 0,06 * 0,08 0,86 0,12 Dens. Pop, Q2 0,17 *** 0,00 0,12 0,88 Dens. Pop, Q3 0,28 *** 0,00 0,12 0,89 Dens. Pop, Q4 0,34 *** 0,00 0,72 0,47 Dens. Actifs, Q1 0,11 *** 0,00 0,08 0,86 Dens. Actifs, Q2 0,04 0,19 0,04 0,94 Dens. Actifs, Q3 0,05 0,18 0,95 0,10 Dens. Actifs, Q4 0,02 0,72 2,06 0,01 Cste 0,25 0,26 3,29 0,35

19 Les données Résultats préliminaires par GMM (préliminaires) (GMM(1)=Inst. Internes, GMM(2)=Inst. var locales, GMM(3)=(1)+(2))

20 Les données Résultats préliminaires par GMM (préliminaires) (GMM(1)=Inst. Internes, GMM(2)=Inst. var locales, GMM(3)=(1)+(2))

21 Commentaires Introduction Les données Résultats préliminaires Taux de partage des gains de la formation estimé entre 10 et 25% Généralement pas significativement différent du seul effet de partage de rente (effet spécifique) Plaide pour un partage au niveau collectif plus qu individuel. Les travailleurs préfèrent aller dans les entreprises ayant plus de rentes (ex :petites vs grandes). Mais pour le moment, les résultats sont peu robustes : choix des retards et/ou des instruments pour valider le test de Hansen Extensions : considérer séparément les entreprises contraintes et non contraintes (d après le seuil de dépense minimal)