Essais sur les fonctions de production des entreprises, leurs taux de marge et la part du travail dans leur valeur ajoutée

Essays on Firms Production Function, Markups, and the Share of their Income Going to Workers

• Auteur / Autrice : Arthur Bauer
• Direction : Francis Kramarz
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 27/11/2020
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Economie et Statistique (Palaiseau ; 1993-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École nationale de la statistique et de l'administration économique (Palaiseau ; 1960-....)
• Jury : Président / Présidente : Isabelle Méjean
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Francis Kramarz, Isabelle Méjean, Frederic Warzynski, Thierry Mayer, Chiara Criscuolo, Oskar Nordström Skans
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Frederic Warzynski, Thierry Mayer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Valeur ajoutée

Partage

Fonctions de production

Entreprises -- Impôts

Mots clés libres

Bunching

Estimation de la fonction de production

Part du travail dans la valeur ajoutée

Bunching

Production function estimation

Labor share

Résumé

La fonction de production des entreprises lie leur niveau de production à leurs dépenses en facteurs de production. Son estimation est à la fois importante et peu fiable. Importante, parce que des indicateurs clés pour la conception des politiques publiques, tels que le taux de marge, en découlent. Peu fiable, car elle repose sur des hypothèses d'identification.Ce projet étudie les hypothèses qui sous-tendent l'estimation des fonctions de production : à la fois leurs formes fonctionnelles et la flexibilité des facteurs de production. Il s'appuie ensuite sur une estimations des fonctions de production des entreprises françaises, pour évaluer l'évolution de leur taux de marge et de la part du travail dans leur valeur ajoutée au cours des 30 dernières années.Le chapitre 1 conforte l'hypothèse de flexibilité des facteurs de production: l'ajustement instantané des matières premières ou du travail et l'ajustement retardé du capital. Nous nous appuyons sur l'existence de notches ; des valeurs où les bénéfices après impôt diminuent avec le chiffre d’affaire avant impôt dans le code des impôts français.Nous montrons que les entreprises qui optimisent ont une plus grande élasticité de production par rapport aux matières premières et une plus faible élasticité de la production par rapport au capital. De même, pour ajuster leur production, les entreprises ont tendance à réduire principalement leurs dépenses en matières premières.Le chapitre 2 s’appuie sur le résultat du chapitre 1 pour mesurer le taux de marge de toutes les entreprises françaises entre 1984-2016. De Loecker et Warzynski (2012) montrent que la marge d'une entreprise est proportionnelle à l'inverse de la part de revenu de l'un de ses intrants flexibles. Nous analysons l'évolution des marges agrégées en France et documentons que l'augmentation de la concentration est corrélée à une réallocation des parts de marché vers les entreprises à marge élevée. Nous montrons également que l'évolution de la part du travail reflète l'évolution des marges : la réallocation tend à diminuer la part du travail tandis qu'au sein des entreprises, la part du travail augmente.Le choix d'une forme fonctionnelle pour décrire le processus de production est un compromis entre théorie et empirisme. La fonction de production standard est de type Cobb-Douglas mais impose une élasticité de substitution constante et égale à 1, en contradiction avec la littérature empirique. Les fonctions de production CES ont des élasticités de substitution non unitaires mais constantes au sein de chaque industrie et un ratio d'utilisation des facteurs de production indépendant de la taille de l'entreprise.Le chapitre 3 montre que cette dernière fonction de production ne rend pas compte de l'utilisation des technologies de l’information (TIC), puisque nous documentons une augmentation de la demande relative de TIC avec la taille des entreprises: en cohérence avec une fonction de production CES non-homothétique. Nous analysons ensuite comment l'interaction de la baisse des prix des TIC et les caractéristiques non-homothétiques des TIC rationalisent les faits empiriques documentés dans le chapitre 2. (i) comme les grandes entreprises sont plus intensives en TIC, elles bénéficient de manière disproportionnée de la baisse des prix des TIC, ce qui rationalise l'augmentation de la concentration. (ii) comme les grandes entreprises sont plus intensives en TIC dans l'échantillon, elles fonctionnent avec des rendements d'échelle plus faibles et ont donc des parts de bénéfices plus élevées et des parts de travail plus faibles. Cela explique comment l'augmentation de la concentration entraîne une diminution de la part globale du travail. (iii) les statistiques comparatives du modèle prédisent que l’adoption de TIC liée à la baisse de leur prix implique des rendements d'échelle plus élevés et ont donc une part de travail plus importante, ce qui explique la tendance haussière de la part du travail au sein des entreprises.

Firms production function link their use of input factors to their production level. Production function estimates are at the same time important and untrustworthy. Important, because key indicators for policy design, such as the measure of aggregate markups, are derived from those estimates. Untrustworthy because they rely on identification assumptions.This project studies the assumptions underlying the usual techniques for estimating production functions: both their functional forms and the often assumed inputs flexibility. It then leverages production function estimates, to assess how firms ability to price over marginal income and the share of their income going to workers have evolved over the last 30 years.In Chapter 1 we provide evidence on the input flexibility assumption grounding production function estimation: the quasi instantaneous adjustment of either material or labor and delayed adjustment of capital hold. We rely on the existence of notches; values where after-tax profits decrease in before-tax sales in the French tax code.We identify which type of firms adjust their size in response to a transient notch. We do this by studying the ex-ante characteristics of firms below the tax cutoff. We find that firms who bunch tend to have larger elasticity of output with respect to materials and lower elasticity of output with respect to capital. Consistently, we also show that to adjust their remaining production firms, tend to primarily reduce spending on material.In Chapter 2 we leverage evidence on inputs flexibility to recover firm level markups of the universe of firms in France over the 1984-2016 period. De Loecker and Warzynski (2012) show that a firm’s markup proportionates the inverse of one of its flexible inputs revenue share. We analyze the evolution of aggregate markups in France and document that the rise of concentration correlates with a reallocation of market share towards high markup firms. We also show that the evolution of the labor share mirrors the evolution of markups: reallocation tends to decrease labor share while within firms, labor share rises.The choice of a functional form to describe firms production process is a compromise between theory and empirics. The workhorse production function is Cobb-Douglas and imposes a constant (and equal to 1) elasticity of substitution. Recent evidence in the empirical literature has however estimated a micro-elasticity of substitution significantly lower than one. While CES production functions allow for non-unit elasticity of substitution, they assume constant elasticity within industry and imply that the ratio of input use doesn’t depend on firm size.In Chapter 3, we show that the latter production function cannot account for IT inputs use in firms.With detailed data on software and hardware investments among French firms, we document that the firm-level demand for IT inputs relative to other inputs grows in the firm’s scale of operation. Theoretically, a non-homothetic CES production function helps rationalizing this empirical fact.We then analyze how the interaction of the fall of IT prices and the non-homothetic characteristics of IT inputs also help rationalize the empirical facts documented in chapter 2. First, since larger firms are more IT intensive in the cross-section, they benefit disproportionally from the fall in IT prices, rationalizing the rise of concentration. Similarly, since larger firms are more IT intensive in the cross-section, they operate at lower returns to scale and therefore have higher profit shares and lower labor shares. This explains how the rise in concentration drives a decline in aggregate labor shares. Finally, the comparative statistics of the model predicts that the fall of IT prices imply that when firms substitute toward IT they operate at higher returns to scale and therefore tend to have larger labor share, explaining the positive contribution to aggregate labor share of the within component.