Sous le titre Baisses de charges : stop ou encore ?, une note du Conseil d’analyse économique (CAE) vient de proposer « d’abandonner les baisses de charges au-dessus de 2,5 Smic voire 1,6 Smic ». Mais leur efficacité – du point de vue de l’emploi et de la compétitivité – est-elle vraiment démontrée en dessous de ces seuils ?

Depuis 1993, les allègements de cotisations sociales se sont succédé, et les derniers gouvernements n’ont pas fait exception. A l’initiative de François Hollande, le CICE est instauré en 2013 sous forme d’un crédit d’impôt calculé en pourcentage des rémunérations n’excédant pas 2,5 fois le Smic, soit 4 % en 2013, 6 % de 2014 à 2016, 7 % en 2017 et enfin 6 % en 2018. A cela s’ajoute, à partir de 2015, le pacte de responsabilité qui réduit le taux de cotisations d’allocations familiales de 1,8 point pour les rémunérations n’excédant pas 1,6 Smic ; cette baisse a été étendue jusqu’à 3,5 Smic à partir du 1er avril 2016.

Les auteurs de la note (Yannick L’Horty, Philippe Martin et Thierry Mayer) cherchent à montrer que la « baisse des charges » est d’autant plus efficace qu’elle est concentrée sur les bas salaires. Ils s’appuient sur une évaluation du pacte de responsabilité de 2015 réalisée par l’Institut des politiques publiques (IPP) qui trouve « une élasticité élevée, proche de – 2,5, pour une mesure qui réduit le coût du travail jusqu’au seuil de 1,6 Smic ». Cela signifie qu’une baisse d’1 % du coût du travail conduirait à la création (ou à la sauvegarde) de 2,5 % d’emplois supplémentaires.

Ce choix d’une valeur très élevée de l’élasticité est un exemple parfait de « picorage » (cherry picking en anglais) des données. L’étude citée trouve effectivement une élasticité « autour de 2,5 » mais son auteur, un peu inquiet de constater qu’elle tend à être dans le haut des estimations de la littérature, procède à un test de robustesse qui consiste simplement à prendre 2013 comme année de référence au lieu de 2014. Patatras ! Plus rien ne fonctionne : « On constate désormais un effet négatif sur l’emploi. »

Les résultats sont donc fragiles (« peu robustes ») et il faudrait un « travail statistique supplémentaire [pour] déterminer quel est l’ensemble de résultat le plus crédible ».