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Causes et conséquences des réductions de postes : le cas de la France 1996-2015. – MEADOW

The MEAnings of DOWnsizing. Evidence from France (1996-2016)

Décrire, expliquer et comprendre les causes et les conséquences des réductions d’emploi sur les performances des entreprises, en France (1996-2016).

Causes et conséquences des réductions d’emplois en France (1996-2016)

Dans un pays où la compétitivité des entreprises et le retour à l’emploi des chômeurs constituent des objectifs prioritaires de la politique économique, l’analyse des réductions de poste par les entreprises constitue un enjeu crucial. C’est pourquoi MEADOW cherche à décrire ce phénomène, à en identifier les causes et à expliciter ses conséquences sur la performance des entreprises. Dans un premier temps, il s’agit de décrire l’ampleur des réductions de poste, de caractériser les entreprises qui tendent à réduire leurs effectifs, ainsi que les caractéristiques de la main d’œuvre qui subissent ces restructurations. Plutôt que reprendre a priori la typologie courante – mais mal établies empiriquement dans la littérature - entre restructurations « offensives » ou « défensives », MEADOW propose une typologie à partir des données comptables, économiques et sociales que la statistique publique collecte systématiquement sur les entreprises de plus de 20 salariés. Ainsi, il devient possible d’apprécier dans quelle mesure les restructurations sont précédées ou non par des baisses d’activités, des recompositions du périmètre d’activités des entreprises ou des difficultés financières. Des modèles économétriques permettront ensuite de tester des scénarios plausibles qui expliquent que tel ou tel type d’entreprises tend à réduire les effectifs. Ces scénarios proviennent notamment d’études de cas. Enfin, il s’agira d’apprécier les effets à court et moyen termes de ces réductions de poste sur les performances économiques et financières des entreprises, ainsi que sur la morphologie de la main-d’œuvre dans les entreprises qui ont recouru à des restructurations.

La méthode qu’emploie MEADOW comprend trois dimensions.
D’abord, MEADOW construit un entrepôt de données qui permet de combiner, pour la période 1996-2016, les informations que contiennent 8 séries de la statistique publique : DADS-Postes, DADS-Panel, DADS, DMMO, BRN, FARE, FICUS, LIFI. L’entrepôt de données met à la disposition des chercheurs des jeux stables de données fiables sur les mouvements de main-d’œuvre, ses caractéristiques et les états comptables des entreprises. Ainsi, la documentation et le nettoyage des données sont effectuées systématiquement et collectivement par MEADOW, en amont des analyses statistiques et économétriques, plutôt que répétées par chaque chercheur lorsqu’il entreprend une nouvelle recherche.
Pour concevoir des scénarios plausibles de restructuration, MEADOW effectue aussi des études de cas sur des entreprises de tailles différentes, dans des secteurs variés et dont les états comptables indiquent des situations économiques et financières contrastés. De ces cas ressortent plusieurs manières de restructurer, selon que les dirigeants de société font des effectifs une variable d’ajustement, plus ou moins immédiate, de leurs stratégies, pour sortir d’une mauvaise passe ou redéployer l’entreprise vers d’autres activités.
Enfin MEADOW recourt aux méthodes économétriques mises au point pour l’évaluation des politiques publiques, en particulier le modèle de différences de différences avec appariement fondé sur les scores de propension. Ces méthodes économétriques permettent d’identifier les causes des réductions d’emplois, en tenant compte notamment du biais de survivance inhérent au phénomène à expliquer (les informations disponibles ne concernent que les entreprises qui n’ont pas disparu). MEADOW l’estime en reconstruisant la probabilité pour une firme de faire faillite, en estimant l’inverse du ratio de Mills.

Après 16 mois, les premiers résultats de MEADOW concernent l’entrepôt de données, la mesure de l’ampleur des réductions d’emplois et la constitution d’une douzaine d’études de cas.
L’entrepôt de données comprend à ce jours X Téra de données interrogeables par le biais de requêtes SQL et d’une documentation qui recense les principales caractéristiques de ces données (label, format, taille), désormais homogènes et sans doublon. Avec les équipes du CSAD, MEADOW envisage de concevoir un dispositif de pérennisation et de labellisation de l’entrepôt.
Les premières analyses descriptives confirment que les entreprises qui réduisent leurs effectifs ont des indicateurs de performance économique ou financière moins bons que le reste des entreprises. En outre, les entreprises industrielles ont davantage recouru aux réductions d’emplois que les entreprises des autres secteurs d’activité. Depuis le début du 21ème siècle (2001-2014), plus d’une entreprise industrielle sur deux a réduit ses effectifs. Cependant, après le début de la crise financière en 2007, ce sont les entreprises de services qui ont le plus réduit leurs effectifs. De plus, dans les services comme dans le commerce, les entreprises qui réduisaient alors leurs effectifs ne se distinguaient pas des autres par une moindre activité, au contraire. En ce qui concerne la main d’œuvre affectée, il s’agirait plutôt d’hommes, notamment des employés ou des ouvriers (qualifiés).
Pour chacun des 12 études de cas, MEADOW a reconstitué les comptes des sociétés (à partir des informations disponibles dans la base commerciale de données DIANE), trié les informations disponibles dans la presse économique (par le biais des bases FACTIVA et EUROPRESSE) et entrepris des entretiens préliminaires avec des cadres de ces entreprises pour qu’ils explicitent pourquoi et comment ont été décidées les réductions d’emplois.

En collaboration avec les équipes du CASD, MEADOW envisage, en plus du plan de travail établi lors de la soumission du dossier de financement à l’ANR, de contribuer à la pérennisation de l’entrepôt de données. Il s’agirait de concevoir et mettre en œuvre une procédure de certification des jeux de données extraits de MEADOW pour faciliter son réemploi par d’autres équipes de chercheurs. C’est pourquoi, l’investigatrice principale propose à l’ANR la formalisation d’un WP 7 dédié à cette opération de certification, sur le modèle du microsimulateur INES (https://www.insee.fr/fr/information/2021951).

Dario Colazzo, Paul Lagneau-Ymonet, Caroline Mai, Bénédicte Reynaud, Nesrine Yayahoui ont rédigé un premier document de travail qui décrit la conception et la mise en œuvre de l’entrepôt de données, ainsi que les informations qu’il contient. Sous sa forme

Ce projet mené par une équipe pluridisciplinaire (économie, informatique, comptabilité et sociologie), tente de décrire les conséquences du "downsizing" et d’évaluer son effet causal sur les performances des firmes, au niveau des groupes dans la France contemporaine (1996-2015). L’équipe recourt aux méthodes économétriques mises au point pour l’évaluation des politiques publiques, en particulier le modèle de différences de différences avec appariement fondé sur les scores de propension. Pour prendre en compte le biais de survivance, on estime la probabilité pour une firme, de faire faillite en prenant en compte des informations sur les caractéristiques des groupes. On mobilise des sources telles que LIFI, DADS, DMMO, BRN, FARE, FICUS et le BODACC). De plus on développe une base de données originale qui croise les comptes consolidés des groupes SBF 250 et les opérations de "downsizing" qui sont intervenues à l’intérieur du périmètre.

Coordinateur du projet

Madame Benedicte REYNAUD (Institut de Recherche Interdisciplinaire en Sciences Sociales UMR 7170)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

IRISSO Institut de Recherche Interdisciplinaire en Sciences Sociales UMR 7170

Aide de l'ANR 332 897 euros
Début et durée du projet scientifique : septembre 2017 - 42 Mois

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