Economie et Statistique / Economics and Statistics n° 497-498 - 2017 Régions et territoires

Economie et Statistique / Economics and Statistics
Paru le :Paru le07/02/2018
Pauline Charnoz et Michael Orand
Economie et Statistique / Economics and Statistics- Février 2018
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Sommaire

Progrès technique et automatisation des tâches routinières : une analyse à partir des marchés du travail locaux en France dans les années 1990-2011

Pauline Charnoz et Michael Orand

Economie et Statistique / Economics and Statistics

Paru le :07/02/2018

Résumé

La France, comme d’autres économies avancées, a connu une forte transformation de la demande de travail au cours de trois dernières décennies. Nous testons l'une des principales hypothèses avancées pour expliquer cette évolution : le progrès technique en faveur des travailleurs les plus qualifiés, porté par la diffusion des technologies de l'information et de la communication et l'automatisation des tâches de routine, conduisant à leur disparition au profit d'emplois hautement qualifiés d’une part, d’emplois peu qualifiés des services d’autre part. À partir d’un modèle théorique développé par Autor et Dorn (2013), qui identifie les effets du progrès technique à partir de la structure de l’emploi des marchés du travail locaux, nous montrons l’existence d’un lien entre le progrès technique et l’évolution de la structure de l’emploi entre 1990 et 2011 en France. En particulier, les travailleurs peu qualifiés basculent d’emplois routiniers vers des emplois de services ou vers le chômage. Nous montrons également que la transformation de la demande de travail interagit avec une spécialisation fonctionnelle des territoires. Ces résultats sont robustes à la prise en compte d’autres hypothèses, comme l’influence de la mondialisation et du commerce international, ou celle de changements démographiques.

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Citer cet article

Charnoz, P. & Orand, M. (2017). Technical change and automation of routine tasks: Evidence from local labour markets in France, 1999-2011. Economie et Statistique / Economics and Statistics, 497-498, 103-122.
https://doi.org/10.24187/ecostat.2017.497d.1933