Chercheur principal : Bruno Benevit
Auteurs: Alan Finkelstein Shapiro et Federico S. Mandelman
Titre original: Adoption numérique, automatisation et marchés du travail dans les pays en développement
Lieu de l'intervention : Pays dans le développement
Taille de l'échantillon : Pays 134
Secteur: Économie du travail
Variable principale d'intérêt : Taux de travail indépendant
Type d'intervention : Balayage
Méthodologie: Modèle structurel OLS
Résumé
La numérisation a le potentiel d'induire l'automatisation des processus de production. Ce phénomène peut affecter la rentabilité et les structures de marché dans les pays en développement. Dans ce contexte, cette étude a analysé la relation entre l'adoption des outils numériques et les modalités d'emploi à partir de données provenant de plusieurs pays en développement et a présenté un modèle structurel. Les résultats ont révélé une forte corrélation négative entre l'adoption du numérique et les taux de travail indépendant, même après prise en compte de facteurs tels que le niveau de développement. Aucun lien significatif n'a été identifié avec les taux de chômage. De plus, les résultats du modèle structurel ont révélé que les coûts d'adoption technologique et l'arrivée d'entreprises salariées sont essentiels pour expliquer cette relation.
- Problème de politique
Les entreprises intègrent des technologies numériques qui stimulent l'automatisation et transforment les processus de production. La mise en place de systèmes informatisés et d'équipements modernes remplace les tâches manuelles, modifiant l'organisation interne et les modes de réalisation des activités. Cette évolution impacte la structure même des emplois en redéfinissant les fonctions et les compétences requises des professionnels. L'utilisation accrue des technologies numériques permet d'optimiser les opérations et de réduire les coûts opérationnels, ce qui se traduit par des ajustements des méthodes de production et une redistribution des rôles au sein de l'entreprise.
La digitalisation et l'automatisation croissantes entraînent une reconfiguration du marché du travail. L'adoption des nouvelles technologies favorise le passage du travail indépendant au salariat. La modernisation des processus facilite la création d'entreprises structurées et leur formalisation, tout en réduisant les barrières à l'entrée sur le marché. Cette dynamique modifie les pratiques de recrutement, exigeant des professionnels une mise à jour de leurs compétences et le développement de savoir-faire adaptés aux nouveaux modèles opérationnels, de plus en plus axés sur l'utilisation intensive des ressources numériques.
Dans les pays en développement, il est démontré que l'adoption des technologies numériques par les entreprises est associée à une baisse significative du travail indépendant, tout en favorisant l'émergence d'entreprises formelles (Shapiro et Mandelman, 2021). Dans ces contextes, où le travail indépendant représente une part importante de la population active, la mise en œuvre des technologies numériques peut contribuer à la restructuration du marché et encourager la création d'entreprises aux processus plus organisés. Cette relation souligne l'importance d'approfondir la compréhension des impacts de la transformation numérique, afin d'identifier les ajustements nécessaires dans la configuration des opportunités professionnelles et des modes de travail.
- La numérisation dans le contexte des pays en développement
Pour comprendre le paysage de la numérisation, les auteurs ont examiné des données provenant de Rapport sur le développement dans le monde de la Banque mondiale En 2016, une étude a été menée afin d'observer les corrélations entre l'adoption du numérique et les tendances du marché du travail. Plus précisément, les données de l'indice ont été analysées. Indice d'adoption numérique des entreprises (BDAI) de 180 pays en 2014 et 2016, qui comprend des mesures relatives au nombre de serveurs sécurisés, à la vitesse de téléchargement, à la couverture 3G et à l'existence de sites web d'entreprise. De plus, les éléments suivants ont été pris en compte. Indice d'adoption numérique du gouvernement L’indice GDAI permet d’observer la numérisation des services publics. Ces indicateurs révèlent le degré d’intégration des technologies numériques dans les organisations et permettent de mesurer l’intensité de la numérisation dans le secteur privé.
Bien qu'il ne fournisse pas d'informations qualitatives sur le type de technologie adoptée, le BDAI fournit un procuration Pour comprendre le phénomène de numérisation sur le marché du travail, une corrélation positive et significative de 0,56 a été observée entre l'indice BDAI et l'indice GDAI. Concernant la corrélation avec les coûts de création d'entreprises, une relation significative, mais inverse (-0,39), a été mise en évidence. Ces deux corrélations suggèrent que l'adoption du numérique par les pouvoirs publics est positivement associée à son adoption par les entreprises, contribuant ainsi à réduire les barrières à l'entrée pour les nouvelles entreprises.
En outre, l’étude a également vérifié la relation entre l’indice BDAI 2016 pour les pays en développement et les variables suivantes : (i) le coût de démarrage d’une entreprise ;
(ii) la densité des nouvelles entreprises ; (iii) le taux de travail indépendant ; et (iv) le taux de chômage. De manière générale, les faits stylisés suivants ont été observés :
- Il existe une corrélation négative forte et significative entre l'adoption du numérique par les entreprises et le coût de création d'une entreprise.
- Il existe une corrélation positive forte et significative entre l'adoption du numérique par les entreprises et la densité des nouvelles entreprises salariées ;
- Il existe une corrélation négative forte et significative entre l'adoption du numérique par les entreprises et le taux de travail indépendant.
- Il existe une corrélation positive modérée, mais statistiquement faible, entre l'adoption du numérique par les entreprises et le taux de chômage.
- La relation entre la numérisation et l'emploi.
Pour évaluer le lien entre l'adoption du numérique par les entreprises et l'emploi, les auteurs ont analysé la relation entre l'indice BDAI et les taux de chômage et de travail indépendant. À cette fin, cette relation a été estimée à l'aide de modèles de moindres carrés ordinaires (MCO), en tenant compte de diverses variables susceptibles d'influencer cette dynamique. L'analyse a notamment porté sur le niveau de développement économique, mesuré par le PIB par habitant, la part des secteurs industriel et des services dans la composition de l'emploi, ainsi que sur les informations relatives à la réglementation du travail.
Les résultats indiquent que l'augmentation de l'indice BDAI (Intégration numérique des entreprises) est significativement corrélée négativement au taux de travail indépendant. Cela suggère que la numérisation des entreprises contribue à une réduction de la proportion de travailleurs indépendants. Cet effet persiste même en tenant compte des différences de composition sectorielle de l'emploi et de la présence d'une réglementation du travail, ce qui renforce l'idée que l'adoption des technologies numériques est directement liée à une transformation de la structure du travail.
En revanche, l'analyse du lien entre l'adoption du numérique et le chômage n'a révélé aucune association significative. Même en tenant compte de facteurs tels que le PIB par habitant, la composition sectorielle de l'emploi et la réglementation du travail, les résultats indiquent que la numérisation des entreprises n'a pas d'impact notable sur les taux de chômage. Ce constat suggère que, bien que l'adoption des technologies numériques modifie l'insertion professionnelle des travailleurs, elle ne se traduit pas par des changements substantiels des taux de chômage. D'autres facteurs pourraient donc être plus déterminants dans les variations du chômage, soulignant la nécessité d'approfondir l'étude des mécanismes qui influencent cette variable.
- Modèle structurel
L'étude présente un modèle structurel permettant de comprendre comment l'adoption des technologies numériques a influencé le fonctionnement du marché du travail dans les pays en développement. Les données de la BDAI (Agence brésilienne pour l'emploi numérique) pour l'année 2016 ont servi à la mise en œuvre du modèle. L'économie est définie de manière à ce que la production agrégée résulte de l'interaction entre différents types d'activités productives et de la participation d'acteurs tels que les entreprises et les ménages. Cette approche considère que les choix des entreprises et des ménages déterminent l'équilibre entre l'offre et la demande sur le marché du travail. L'objectif principal est d'analyser les transformations survenues lors de l'introduction des technologies numériques par les entreprises et leur impact sur les structures d'emploi établies.
Le modèle considérait la production totale comme un système où la production formelle et la production issue du travail indépendant étaient regroupées par une fonction d'agrégation unique des résultats des entreprises. La structure des entreprises salariées était segmentée selon leur productivité et leur capacité d'investissement dans les technologies numériques. Ainsi, celles qui atteignaient un niveau élevé intégraient le capital numérique et la main-d'œuvre spécialisée, tandis que les autres conservaient les méthodes traditionnelles, ce qui expliquait comment cette différenciation influençait l'organisation interne et le processus de production.
Concernant l'insertion professionnelle des travailleurs, le modèle considère que les familles ont choisi entre la recherche d'un emploi salarié en entreprise et le travail indépendant, en tenant compte des avantages et des inconvénients de chaque option. Parallèlement, les processus de recherche et de mise en relation des professionnels et des postes vacants ont été intégrés, de sorte que les rencontres entre l'offre et la demande de travail se sont concrétisées par des négociations salariales. Cette approche a permis d'établir comment les coûts de participation et les conditions du marché ont influencé la fixation des salaires.
- Principaux résultats
Les résultats ont révélé que, selon les paramètres estimés par le modèle, le recours accru aux technologies numériques a entraîné une baisse des coûts d'adoption du numérique. Ceci a, à son tour, favorisé une réduction des barrières à l'entrée pour les nouvelles entreprises, influençant ainsi la structure du marché. On a observé que la baisse des coûts d'entrée s'est traduite par une augmentation du nombre d'entreprises employant des salariés.
En conséquence, le taux de travail indépendant a considérablement diminué. Les mécanismes simulés par le modèle ont montré que le passage du travail indépendant à l'emploi formel s'intensifiait dans les scénarios où les coûts d'entrée étaient réduits. Ils ont ainsi confirmé l'importance des coûts initiaux pour expliquer les variations de la composition de l'emploi.
Le modèle a également révélé que, malgré des changements notables dans la structure de l'emploi, les taux de chômage sont restés pratiquement inchangés. Les auteurs ont constaté que la réorganisation des travailleurs, passant du statut d'indépendant à celui de salarié, s'est opérée de manière à équilibrer l'offre et la demande de main-d'œuvre. Cette stabilité du taux de chômage s'explique par le fait que la modernisation technologique et la réduction des obstacles à la création d'entreprises ont conduit à une redistribution des travailleurs sans accentuer le chômage.
Selon les auteurs, les mécanismes étudiés indiquent que la transformation induite par la numérisation a modifié qualitativement la structure du marché sans impacter significativement le chômage. De plus, les expériences menées avec le modèle ont confirmé la validité des résultats, même après ajustement des paramètres et exploration de différents scénarios. Les tests ont démontré la robustesse des mécanismes à l'origine de la réduction du travail indépendant et de la hausse de la création d'entreprises salariées, soulignant ainsi l'importance des barrières à l'entrée dans la dynamique du marché du travail. Cette analyse a montré que, quelles que soient les variations des conditions imposées, les effets de l'adoption du numérique concordent avec les données empiriques, confirmant le rôle central de la transformation technologique dans la restructuration des opportunités d'emploi.
- Leçons de politique publique
Dans cet article, les auteurs ont mené plusieurs études empiriques afin d'identifier comment l'adoption du numérique par les entreprises a modifié la dynamique du marché du travail dans les pays en développement. À cette fin, ils ont examiné le lien entre la modernisation des processus de production, les coûts d'entrée sur le marché pour les nouvelles entreprises et la transition des travailleurs indépendants vers l'emploi formel.
Les résultats indiquent qu'un recours accru aux technologies numériques est associé à une réduction des obstacles à la création d'entreprises formelles et à une réorganisation des options d'entrée sur le marché. De plus, les données montrent que ces changements résultent d'ajustements des coûts d'adoption technologique, ce qui influence la structure productive et les tendances de l'emploi observées.
Les données présentées dans cet article ont permis d'identifier des facteurs liés à la transformation des structures du travail, fournissant ainsi aux décideurs politiques des informations utiles pour promouvoir des environnements propices à l'innovation et à la formalisation de l'emploi. Les auteurs ont souligné que la mise en œuvre de politiques facilitant l'accès aux technologies numériques et la restructuration des mécanismes d'embauche peuvent accroître l'offre d'emplois formels. Par conséquent, les initiatives axées sur la numérisation ont modifié les perspectives d'emploi et offrent des informations pertinentes pour l'élaboration de stratégies visant à promouvoir une croissance économique durable.
Références
Shapiro, AF, Mandelman, FS, 2021. Adoption numérique, automatisation et marchés du travail dans les pays en développement. Journal of Development Economics 151, 102656. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2021.102656
