Le lien entre R* et partage du travail – Liberty Street Economics

Sophia Cho et John C. Williams

Au cours du dernier quart de siècle, l’économie américaine a connu une baisse significative à la fois de la part du travail dans le revenu et du taux d’intérêt naturel, appelé R*. Les recherches existantes ont largement analysé ces deux évolutions isolément. Dans cet article, nous proposons un modèle simple qui capture l’évolution conjointe de la part du travail et de R*, que nous appelons le lien R* – part du travail. Notre principale conclusion est que les changements structurels affectant R* influencent également l’évolution de la part du travail, et donc des salaires et des prix. Cela met en évidence un canal potentiellement important, absent de nombreux modèles macroéconomiques, par lequel les facteurs qui déterminent R* affectent également la part du travail et, par ricochet, les évolutions macroéconomiques plus larges, avec des implications pour la politique monétaire.

Tendances communes

Les baisses de la part du travail et du R* au cours des vingt-cinq dernières années sont évidentes dans le graphique ci-dessous. La part du travail est « la fraction de la production économique qui revient aux travailleurs en guise de compensation en échange de leur travail » (Giandrea et Sprague 2017). La ligne bleue montre la part du travail dans le secteur des entreprises non agricoles aux États-Unis, qui a fluctué entre 60 et 65 pour cent entre 1970 et 2000, puis a diminué à environ 55 pour cent ces dernières années. Une tendance similaire est observée dans d’autres mesures de la part du travail. R* est « le taux d’intérêt réel compatible avec une production égale à son taux naturel et une inflation stable » (Laubach et Williams 2003). La ligne rouge montre les estimations de US R* à partir du modèle Holston-Laubach-Williams (HLW) (Holston et al. 2017 ; Holston et al. 2023), qui ont fluctué entre 2½ et 4 pour cent de 1970 à 2000, puis ont diminué à environ 1 pour cent ces dernières années.

Une caractéristique frappante du graphique ci-dessus est l’évolution étroitement parallèle de la part du travail et de R* au fil du temps. Cette similitude visuelle doit cependant être interprétée avec prudence. De nombreuses séries de données non liées présentent des tendances similaires au fil du temps, de sorte que la conclusion selon laquelle deux séries se ressemblent peut simplement refléter le hasard. En outre, il convient de tenir compte de l’adage selon lequel « corrélation n’implique pas causalité » : la part du travail et R* peuvent ne pas être directement liés, mais plutôt influencés conjointement par d’autres facteurs. Pour résoudre ces problèmes, les chercheurs se tournent vers la théorie économique et les méthodes statistiques pour mieux comprendre les sources et la nature des corrélations au fil du temps.

Laissez la théorie être le guide

La théorie économique peut donner un aperçu de la corrélation entre la part du travail et R* en identifiant les facteurs qui influencent les deux. De nombreux ouvrages ont examiné les déterminants de la part du travail, notamment les changements technologiques et de productivité, la démographie, le pouvoir de marché des entreprises dans la fixation des prix, la mondialisation et les questions de mesure (Karabarbounis et Neiman 2014 ; Charpe et al. 2020 ; Grossman et al. 2021 ; Acemoglu et Restrepo 2022 ; Eggertsson et al. 2021 ; Velasquez 2023 ; Elsby et et al. 2013 ; Grossman et Oberfield 2022). Une littérature distincte a examiné les déterminants de R*. Laubach et Williams (2003) et Holston et al. (2017) soulignent la relation positive entre croissance et R* impliquée par l’hypothèse du revenu permanent, tandis que Carvalho et al. (2016), Mian et coll. (2021), Auclert et al. (2025) et Carvalho et al. (2025) mettent en évidence une relation négative entre l’espérance de vie et R*. Eggertsson et coll. (2019) et Rachel (2025) analysent des modèles plus complexes qui permettent des influences supplémentaires sur R*, notamment les changements technologiques, le pouvoir de marché, les facteurs mondiaux, la politique budgétaire et la part du travail. Bom et coll. (2005) émettent également l’hypothèse que R* dépend de la part du travail.

Prises ensemble, ces deux littératures suggèrent que des facteurs communs peuvent affecter la part du travail et R* dans la même direction, fournissant ainsi un lien théorique potentiel entre les deux. Par exemple, le modèle de Grossman et al. (2021) prédit que la part du travail est positivement liée au taux de croissance de la productivité et négativement à l’espérance de vie. Cette relation positive à long terme entre la croissance et la part du travail est étayée par les données de Charpe et al. (2020). La littérature sur R* donne les mêmes prédictions qualitatives sur la manière dont la croissance et l’espérance de vie affectent R*. Dans le même temps, il ne faut pas s’attendre à ce que la corrélation entre la part du travail et R* soit exacte, car chacun peut être affecté par des facteurs idiosyncratiques supplémentaires. Ces considérations guident l’analyse empirique qui suit.

De la théorie aux preuves

En nous appuyant sur la théorie économique, nous émettons l’hypothèse que la part du travail et R* sont déterminés conjointement, tout en tenant compte de facteurs idiosyncratiques qui les affectent séparément. Tout au long de l’analyse empirique, nous utilisons le logarithme naturel de l’indice de part du travail des entreprises non agricoles du Bureau of Labor Statistics. Nous mesurons R* à l’aide des estimations des DHA à partir du 4ème trimestre 2025. Il convient de noter que les estimations de R* pour les DHA se composent de deux éléments : le taux de croissance tendancielle estimé de l’économie et une variable non observée qui reflète les influences sur R* au-delà de la croissance tendancielle.

Nous commençons par tester une relation à plus long terme entre la part du travail et R* en utilisant la cointégration, une méthode statistique standard pour analyser les relations entre les variables non stationnaires, c'est-à-dire les variables qui ne reviennent pas à une moyenne constante au fil du temps. Les résultats indiquent clairement une relation de cointégration entre la part du travail et R*, ce qui implique qu'une combinaison linéaire de ces deux séries chronologiques présente une relation stable et limitée à long terme. Ensuite, nous testons une relation à plus long terme entre la part du travail et uniquement la composante de croissance tendancielle de R*, mais nous ne trouvons pas de preuves aussi solides. Cela suggère que l’autre composante de R*, qui reflète des influences au-delà de la croissance tendancielle, joue également un rôle important dans l’explication de la relation étroite entre la part du travail et R*.

Sur la base de cette analyse statistique, nous proposons un modèle simple de la part du travail, dans lequel la part tendancielle du travail dépend de R* et d'une constante, et la part réelle du travail s'ajuste vers cette valeur tendancielle au fil du temps. Plus précisément, la part tendancielle du travail, notée S*, est donnée par S* = αR* + θ. Chaque trimestre, la part du travail réduit une partie ρ de l’écart entre ses valeurs réelles et tendancielles.

La première colonne du tableau ci-dessous présente les estimations des paramètres du modèle pour l'échantillon 1970-2025, que nous appelons la spécification de base. L’estimation de α implique qu’une augmentation de 1 point de pourcentage de R* est associée à une augmentation de 0,044 de la part tendancielle (log) du travail. Évalué à la part moyenne du travail de l'échantillon de 60 pour cent, cela correspond à une augmentation d'environ 2½ points de pourcentage de la part tendancielle du travail. L’estimation de ρ implique qu’il faut environ trois quarts pour que la moitié de l’écart entre la part du travail réelle et tendancielle soit comblée.

Estimations des paramètres du modèle de partage du travail

Le graphique ci-dessous montre que la prévision dynamique de la part du travail (ligne rouge) du modèle, basée uniquement sur R* et les estimations des paramètres du modèle, suit bien la part du travail réelle (ligne bleue), capturant à la fois les tendances à long terme et les fluctuations à court terme.

Ces résultats résistent aux modifications apportées aux spécifications du modèle, telles que l’inclusion d’une tendance temporelle et l’utilisation d’échantillons alternatifs, ce qui confirme que la relation entre la part du travail et R* n’est pas fallacieuse. La deuxième colonne du tableau ci-dessus présente les estimations des paramètres à partir d’une spécification qui inclut une tendance temporelle de la part tendancielle du travail. Le paramètre estimé sur la tendance temporelle, noté τ, est statistiquement non significatif, et l’estimation de α – qui mesure la force de la relation entre R* et la part tendancielle du travail – n’est que légèrement inférieure à celle de la spécification de référence. Cela indique que la relation entre la part du travail et R* n’est pas simplement le résultat de tendances à la baisse dans les deux cas sur l’échantillon. Les troisième à cinquième colonnes du tableau ci-dessus rapportent les estimations des paramètres pour des échantillons alternatifs. Les estimations de α sont assez similaires d’un échantillon à l’autre, qu’ils incluent ou non la période de forte baisse de la part du travail qui a suivi la récession de 2007-2009.

Jusqu’à présent, en supposant que θ est constant, nous avons effectivement supposé que R* était le seul facteur influençant la part tendancielle du travail. Nous assouplissons maintenant cette hypothèse en permettant à θ de varier dans le temps, capturant ainsi des influences supplémentaires sur la part tendancielle du travail au-delà de R*. Nous laissons θ suivre une marche aléatoire et l’estimons à l’aide du filtre de Kalman. La ligne dorée dans le graphique ci-dessus montre la prévision dynamique du modèle concernant la part du travail selon cette spécification θ variable dans le temps. La prise en compte de θ variable dans le temps n'améliore que modestement l'ajustement du modèle aux données par rapport à la spécification de référence (θ constant), et la prévision qui en résulte ne diffère pas de manière significative de la prévision de référence. Cela suggère qu’une fois prise en compte la relation entre R* et la part du travail, les autres facteurs ont eu relativement peu d’effet net sur la part du travail dans l’échantillon.

Implications pour la politique monétaire

Nos résultats indiquent qu’une grande partie de la variation de la part du travail peut être expliquée par les variations de R*. Ce lien entre R* et part du travail suggère que les changements structurels de l’environnement économique qui affectent R* – tels que les changements dans la croissance de la productivité ou la démographie – peuvent avoir des implications plus larges sur les salaires et les prix que ne le supposent généralement les modèles macroéconomiques qui traitent la part du travail comme constante. En conséquence, il convient de prendre en compte la détermination conjointe de R* et de la part du travail lors de l’analyse des effets macroéconomiques et des implications de politique monétaire des changements dans les facteurs qui influencent R*. Par exemple, les futures périodes de R* très faible s’accompagneront probablement de faibles niveaux de part du travail, tandis que des augmentations du taux de croissance tendancielle de l’économie pourraient stimuler à la fois R* et la part du travail.

Sophia Cho est analyste de recherche au sein du groupe de recherche et de statistiques de la Banque fédérale de réserve de New York.

John C. Williams est président-directeur général de la Federal Reserve Bank de New York.

 
@article{SophiaChoandJohnC.Williams2026,
    author={Sophia Cho and John C. Williams},
    title={The R*–Labor Share Nexus},
    journal={Liberty Street Economics},
    note={Liberty Street Economics Blog},
    number={April 15},
    year={2026},
    url={https://doi.org/10.59576/lse.20260415}
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