D'un champ l'autre

L'idée que les hauts revenus migrent facilement pour échapper à l'impôt est populaire. Après tout, les médias relatent régulièrement l'histoire de célébrités devenues exilés fiscaux. De nombreuses rockstars britanniques ont émigré pour des raisons fiscales : les Rolling Stones pour la France dans les années soixante-dix, David Bowie pour la Suisse, Ringo Starr pour Monte-Carlo, Sting pour l'Irlande, etc. Récemment, de nombreuses stars du sport ont élu domicile dans des paradis fiscaux. Et cette apparente sensibilité des hauts revenus à la fiscalité a souvent été invoquée, notamment par les politiciens, pour appeler à alléger la fiscalité pour attirer ou retenir les talents, contenir une possible « fuite des cerveaux » (brain drain).

Henrik Kleven, Camille Landais, Mathilde Muñoz et Stefanie Stantcheva (2019) viennent de passer en revue la littérature portant sur les effets de la taxation des revenus personnels sur la mobilité géographique des personnes. Ils rappellent que la science économique développe depuis longtemps l'idée que la fiscalité puisse affecter les choix de résidence des individus. Par exemple, la littérature en finances publiques locales part de l’idée que les individus prennent en compte les taxes et les services publics proposés par chaque localité pour décider de leur lieu de résidence [Tiebout, 1956], tandis que la littérature autour de la taxation optimale estime que la possibilité de migrer contraint la conception de la fiscalité et qu'elle est susceptible par là d’entraîner une concurrence fiscale inefficace lorsque les autorités fiscales ne se coordonnent pas [Mirrlees, 1982].

Et pourtant, Kleven et ses coauteurs notent qu’il n’existe qu’une douzaine d’articles cherchant à déterminer empiriquement les effets que l’imposition sur le revenu des particuliers peut avoir sur la migration. Ils soulignent que les difficultés rencontrées par les analyses empiriques, en termes de données et d’identification, ont empêché pendant longtemps les avancées dans ce domaine de recherche. Il a fallu attendre récemment, que de nouvelles sources de données soient constituées et que des approches quasi-expérimentales soient développées, pour qu’il soit possible de proposer des estimations crédibles des réponses de la migration. Pour ce faire, le plus opportun est d'utiliser les taux moyens d'imposition, mais ces derniers ne sont pas faciles à calculer. C'est pour cela que les récentes études se sont appuyées sur les taux marginaux d'imposition et donc se sont focalisées sur les hauts revenus.

Plusieurs études ont adopté un point de vue macroéconomique, cherchant à déceler un lien empirique entre le stock d’étrangers et les taux d’imposition en étudiant des échantillons de pays. Elles mettent en évidence qu'il y a une forte dispersion des taux d'imposition entre les pays ; qu'il y a aussi une forte dispersion de la part des travailleurs étrangers au sommet de la distribution des revenus ; surtout, qu'il n'y a pas de corrélation entre le stock d'étrangers et le taux d'imposition. A la limite, si un semblant de corrélation apparaît, son signe est positif : ce sont les pays avec une part importante d'étrangers au sommet de la répartition des revenus qui présentent les taux d'imposition sur les hauts revenus les plus élevés. Même lorsque l'on observe la relation entre les variations respectives de ces deux variables, il n'y a pas de corrélation tangible qui apparaisse. Au final, il semble que les stocks et flux d'immigrants varient significativement d'un pays à l'autre pour des raisons autres que des raisons fiscales, ce qui rend nécessaire de contrôler les déterminants non fiscaux derrière les décisions de résidence.

Afin d’éviter le biais des comparaisons transnationales, d’autres études ont adopté des approches quasi-expérimentales se focalisant sur les effets de réformes fiscales instaurées par des pays en particulier. Elles notent que les taux marginaux d’imposition sur les résidents domestiques sont relativement élevés dans les pays d’Europe du nord et relativement faibles dans les pays anglo-saxons ; ce résultat est moins marqué pour la taxation des étrangers, dans la mesure où des régimes fiscaux préférentiels sont souvent proposés aux étrangers dans les pays à forte imposition ; l’instauration de tels régimes préférentiels crée une forte variation dans les incitations en matière de résidence. L'observation des effets de l'instauration de régimes fiscaux préférentiels pour les étrangers à haut revenu au Danemark en 1991 suggère que le stock d'étrangers réagit fortement au taux d'imposition [Kleven et alii, 2014]. Cela dit, ce constat n'est pas forcément observable dans d'autres pays ou pour l'ensemble des catégories socioprofessionnelles. Par rapport aux autres secteurs d'activité, les étrangers travaillant dans le secteur du sport et du divertissement sont bien plus sensibles à la fiscalité, en particulier dans le sport, en premier lieu pour les footballeurs étudiés par Henrik Kleven et alii (2013). Ce sont surtout les travailleurs à haut revenu et les professions ayant du capital humain peu lié à la localisation qui apparaissent les plus sensibles aux impôts dans leur décisions de localisation. Enfin, les expatriés et les autochtones sont bien moins sensibles que les étrangers [Kleven et alii, 2013], comme le montre également l'exemple des inventeurs « superstars » étudiés par Ufuk Akcigit et alii (2016). 

Les personnes n’ont pas forcément à migrer pour éviter la taxation : ils peuvent déplacer la base imposable, ce qui est possible dans le cas de la richesse. Les premières études qui ont cherché à déterminer la mobilité internationale de la richesse ont recherché des corrélations en étudiant des échantillons de pays. Cette littérature suggère que les dispositions fiscales internationales influencent significativement l’allocation du capital, que l’évitement fiscal menace directement la perception des recettes fiscales et la redistribution et que la conception de la fiscalité s’en trouve fortement contrainte. Ce sont de récents travaux qui ont proposé des preuves empiriques plus directes, en cherchant à quantifier le montant de richesse non déclarée détenue dans les paradis fiscaux. En s’appuyant sur les données des Panama Papers, Annette Alstadsæter, Niels Johannesen et Gabriel Zucman (2017) ont montré que la probabilité de détenir des actifs à l’étranger augmentait fortement dans le sommet de la répartition des revenus : la moitié de la richesse détenue à l’étranger appartient aux 0,01 % les plus aisés et ces derniers dissimulent ainsi un quart de leurs obligations fiscales. Plus récemment encore, des études ont cherché à identifier les réponses comportementales aux modifications fiscales en estimant les élasticités de la richesse imposable. Par exemple, en observant les effets d’une réforme fiscale au Danemark, Katrine Jakobsen et alii (2018) constatent que les élasticités à long terme de la richesse imposable vis-à-vis des rendements nets des taxes parmi les plus riches. Marius Brülhart et alii (2017) décèlent aussi de fortes réponses de la richesse imposable en Suisse, mais ils notent aussi qu’elles s’expliquent, non pas par la mobilité géographique des personnes d’un canton à l’autre, mais par celle de la richesse déclarée.

En ce qui concerne les implications pour la conception de la fiscalité, Kleven et ses coauteurs (2019) distinguent les politiques fiscales selon qu’elles sont ou non coordonnées. Dans le cas de politiques non coordonnées, le taux d’imposition optimal des étrangers est déterminé par l’arbitrage entre les pertes de recettes provoquées par les allègements d’impôts accordés aux immigrés et les gains en termes d’externalités qu’il y a à attirer des d’immigrés supplémentaires. Il dépend négativement de l’élasticité de la mobilité des étrangers et du degré auquel ils génèrent des externalités positives. Les analyses théoriques et empiriques suggèrent alors qu’il est justifié que les pays accordent des régimes fiscaux préférentiels aux étrangers. Kleven et alii soulignent ici plusieurs nuances et limites. Premièrement, plus un pays est petit, plus les incitations à réduire les impôts pour les étrangers est forte. Cela explique d’ailleurs pourquoi les paradis fiscaux sont souvent de petits pays. Deuxièmement, la politique fiscale optimale pour un pays ne l’est pas pour le reste du monde : si un pays cherche à attirer les migrants, ce sera au détriment des autres pays. Troisièmement, lorsqu’un pays réduit ses impôts, cela accroît les incitations des autres pays à réduire les leurs, si bien qu’il y a un risque de course au moins-disant fiscal, ce qui serait sous-optimal. Enfin, si l’on considère une taxation uniforme, aussi bien pour les résidents que pour les étrangers, le taux d’imposition optimal sera proche de celui des résidents, dans la mesure où ces derniers constituent l’essentiel de la population. 

Henrik Kleven et ses coauteurs (2019) concluent leur revue de la littérature en soulignant que les constats empiriques ne confirment pas forcément l'idée que le niveau de l'imposition ou sa progressivité doivent inéluctablement être réduits. D'une part, les fortes élasticités de la mobilité que la littérature a mises en évidence ne concernent que des groupes de personnes ou des pays en particulier. D'autre part, la réaction de la mobilité à la fiscalité n'est pas exogène, structurelle : elle dépend de la taille de la juridiction fiscale, du degré de coordination de la politique fiscale et de tout un éventail de politiques non fiscales. En l'occurrence, la présence d'infrastructures, de services publics et d'effets d'agglomération contribuent tout particulièrement à rendre un pays attractif.

Références

AKCIGIT, Ufuk, Salomé BASLANDZE & Stefanie STANTCHEVA (2016), « Taxation and the international mobility of inventors », in American Economic Review, vol. 106, n° 10.

ALSTADSÆTER, Annette, Niels JOHANNESEN & Gabriel ZUCMAN (2017), « Tax evasion and inequality », document de travail, NBER, working paper, n° 23772.

BRÜLHART, Marius, Jonathan GRUBER, Matthias KRAPF & Kurt SCHMIDHEINY (2017), « The elasticity of taxable wealth: Evidence from Switzerland », NBER, working paper, n° 22376.

JAKOBSEN, Katrine, Kristian JAKOBSEN, Henrik J. KLEVEN & Gabriel ZUCMAN (2018), « Wealth taxation and wealth accumulation: Theory and evidence from Denmark », NBER, working paper, n° 24371.

KLEVEN, Henrik J., Camille LANDAIS & Emmanuel SAEZ (2013), « Taxation and international migration of superstars: Evidence from the European football market », in American Economic Review, vol. 103, n° 5.

KLEVEN, Henrik, Camille LANDAIS, Mathilde Muñoz & Stefanie STANTCHEVA (2019), « Taxation and migration: Evidence and policy implications », CEPR, discussion paper, n° 13649.

LEVEN, Henrik J., Camille LANDAIS, Emmanuel SAEZ & Esben A. SCHULTZ (2014), « Migration and wage effects of taxing top earners: Evidence from the foreigners’ tax scheme in Denmark », in Quarterly Journal of Economics, vol. 129, n° 1.

MIRRLEES, James A. (1982), « Migration and optimal income taxes », in Journal of Public Economics, vol. 18, n° 3.

TIEBOUT, Charles M. (1956), « A Pure theory of local expenditures », in Journal of Political Economy, vol. 64, n° 5.

Les craintes suscitées par les robots ne datent pas de ces dernières décennies. On aime bien rappeler la révolte des luddites en Angleterre au début du dix-neuvième siècle : des ouvriers et artisans s’attaquèrent aux machines qui avaient été introduites dans l’industrie textile et qu’ils accusèrent de détruire leur emploi. Comme d’autres économistes de grande renommée, Keynes évoquait l’apparition d’un véritable « chômage technologique ». Alors qu’elles avaient fait leur apparition dans les années cinquante (notamment à travers les travaux d’Herbert Simon), ce sont aujourd’hui les intelligences artificielles qui suscitent de profondes inquiétudes. A la différence des simples robots, les intelligences artificielles désignent aussi bien des machines que des logiciels ou algorithmes, dont le point commun est qu’elles cherchent à reconnaître leur environnement et à interagir avec ce dernier en accumulant de l’expérience (à travers le « machine learning ») et en se la partageant (notamment via les « clouds »). Alors que les robots ont surtout suscité des craintes pour l’emploi des travailleurs peu qualifiés réalisant des tâches routinières manuelles, les intelligences artificielles promettent de concurrencer de plus en plus les travailleurs qualifiés pour la réalisation de tâches abstraites. 

Jusqu’à présent, ces craintes ne se sont pas concrétisées, du moins pas au niveau agrégé, puisqu’à long terme l’emploi a continué de progresser. Mais rien n’assure que l’avenir sera à l’image du passé. Certains doutent que la présente révolution information et les futures innovations aient les mêmes effets que les précédentes vagues d’innovation. Alors que Robert Gordon (2012) craint que l’innovation s’essouffle et étouffe ainsi la croissance économique, Erik Brynjolfsson et Andrew McAfee (2014) craignent plutôt de leur côté un « deuxième âge des machines » où les innovations tendraient au contraire à s’accélérer et à faire disparaître l’emploi, le nombre de tâches réalisées par les travailleurs étant susceptible d’augmenter rapidement. Dans une étude dont les conclusions furent largement reprises par les médias, Carl Benedikt Frey et Michael Osborne (2013) estimaient que 47 % des emplois actuellement occupés par des travailleurs américains étaient susceptibles d’être automatisés ; la Banque mondiale (2016) estime quant à elle que 57 % des emplois dans les pays de l’OCDE sont susceptibles de l’être. Ces études négligent souvent deux choses : d’une part, ce n’est pas parce qu’une technologie est disponible qu’elle sera forcément adoptée par les entreprises, puisque cette adoption dépendra du coût de cette substitution ; d’autre part, la diffusion de nouvelles technologies dans un secteur a souvent des effets dans le reste de l’économie.

Beaucoup d’analyses partent de l’hypothèse qu’une innovation de procédé vise à accroître la productivité, c’est-à-dire la valeur ajoutée par travailleur. Si c’est le cas, la diffusion de cette innovation tend à augmenter la demande de travail, ce qui stimule l’emploi et pousse les salaires à la hausse. Certes, dans la mesure où les travailleurs sont différents les uns des autres et, notamment, ne possèdent pas les mêmes qualifications, cette innovation peut profiter davantage à certains travailleurs plutôt qu’à d’autres et peut-être détruire des emplois dans certains secteurs. Mais l’on considère que les créations d’emploi qu’elle entraîne compensent les destructions d’emploi qu’elle peut occasionner. 

L’hypothèse à la base de ce raisonnement est discutable. Plusieurs nouvelles technologies, que Daron Acemoglu et Pascual Restrepo (2019) qualifient de « technologies d’automatisation », ne visent pas vraiment à accroître la productivité du travail, mais explicitement à substituer à ce dernier des machines moins chères dans un large éventail de tâches réalisées par les êtres humaines. Via leur adoption, elles se substituent à ces derniers, donc réduisent la demande de travail et détruisent des emplois : c’est l’« effet de déplacement » (displacement effect). En conséquence de la diffusion de telles technologies, la productivité tend à augmenter plus vite que les salaires et le partage de la valeur ajoutée tend à se déformer au détriment du travail [Acemoglu et Restrepo, 2018a]. Les données confirment un tel scénario. Par exemple, en étudiant les marchés du travail locaux des Etats-Unis entre 1990 et 2007, Acemoglu et Restrepo (2018b) notent que les secteurs qui adoptent le plus de robots industriels tendent à connaître les plus fortes baisses de demande de travail et les plus fortes baisses de la part de la valeur ajoutée rémunérant le travail. De plus, ces effets pervers sont bien plus prononcés pour les travailleurs peu qualifiés que pour les travailleurs qualifiés, ce qui contribue d'ailleurs à creuser les inégalités salariales. Le maintien de l’économie sur une trajectoire de croissance équilibrée est donc loin d’être évident [Acemoglu et Restrepo, 2018a].

Mais si la part du travail a pu rester assez stable à long terme et si les salaires ont pu augmenter peu ou prou au même rythme que la productivité sur l’essentiel de ces deux derniers siècles, cela signifie que d’autres facteurs ont contribué à neutraliser les effets pervers des technologies d’automatisation. Il est probable que ces dernières puissent accroître la demande de travail via d’autres canaux. Tout d’abord, la substitution de travailleurs par des machines moins chères provoque un « effet de productivité » (productivity effect) : comme le coût de production des tâches automatisées diminue, l’économie croît, ce qui accroît la demande de travail pour les tâches non automatisées. Peut notamment se produire un phénomène de déversement [Sauvy, 1980] : la mécanisation détruit peut-être des emplois dans les secteurs où elle s’opère, mais les gains de productivité qu’elle entraîne augmentent le pouvoir d’achat, via une baisse des prix dont profitent les consommateurs et/ou via une hausse des salaires dont profitent les travailleurs toujours employés, rendus plus efficaces par les machines ; ce supplément de pouvoir d’achat sera dépensé, si bien que des emplois sont créés dans d’autres secteurs de l’économie. 

Ensuite, l’automatisation entraîne une « accumulation du capital », qui accroît certes la demande de capital, mais augmente aussi la demande de travail. De plus, l’automatisation ne se contente pas de remplacer des tâches réalisées précédemment par des travailleurs : elle augmente la productivité des machines dans les tâches qui ont déjà été automatisées, ce qui se traduit par un « approfondissement de l’automatisation » et génère à nouveau un effet de productivité. Enfin, il faut garder à l’esprit qu’il y a différents types d’innovation contribuant à la croissance de la productivité. Au cours du temps, lorsque des technologies d’automatisation furent introduites, d’autres innovations permirent parallèlement de créer des tâches pour lesquelles les travailleurs présentaient un avantage compétitif. Et c’est cette création de nouvelles tâches qui constitue la force la plus puissante pour contrecarrer l’effet de déplacement. Acemoglu et Restrepo (2018a) notaient ainsi qu’entre 1980 et 2010, l’introduction et le développement de nouvelles tâches et nouveaux intitulés de poste expliquent environ la moitié de la croissance de l’emploi aux Etats-Unis.

L’intelligence artificielle offre de nouvelles opportunités pour automatiser davantage de tâches. C’est le cas avec la reconnaissance d’image, la reconnaissance vocale, la traduction, la comptabilité, les systèmes de recommandation et l’assistance à la clientèle. Ce choix n’est pas sans conséquences pour la distribution des revenus et la croissance de la productivité. D’une part, si les intelligences artificielles continuent à être utilisées à des fins d’automatisation sans qu’en parallèle soient introduites des innovations capables de créer de nouvelles tâches, alors leur diffusion nuira à l’emploi, déformera davantage le partage de la valeur ajoutée au détriment du travail et alimentera les inégalités de revenu. D’autre part, pour l’heure, les intelligences artificielles ont surtout conduit à une automatisation de tâches pour lesquelles elles s’avèrent moins productives que les travailleurs (pensons à la reconnaissance d'image). Si cela se poursuit ainsi, leur diffusion ne se traduira pas par de réels gains de productivité. Et pourtant, l’intelligence artificielle pourrait être utilisée pour créer de nouvelles tâches, au lieu de se contenter d’automatiser celles existantes. Acemoglu et Restrepo (2019) pensent que de telles opportunités existent par exemple dans les secteurs de l’éducation et de la santé ou un domaine comme la réalité augmentée. 

Les économistes se disent souvent confiants dans la capacité des marchés à allouer les ressources à leur usage le plus productif. Pourtant, il existe plusieurs situations où ce n’est pas le cas. Et de telles défaillances de marché sont particulièrement prégnantes dans le cas de l’innovation. En effet, les marchés dysfonctionnent lorsqu’il existe plusieurs paradigmes technologiques en concurrence. Il suffit que l’un de ces paradigmes soit plus développé que les autres pour que les chercheurs et entreprises le développent et délaissent celles-ci, même si elles auraient pu être plus productifs. Il y a en outre des phénomènes de dépendance au sentier : dès lors qu’un paradigme est développé, il est difficile de revenir en arrière et de tirer profit d’un autre paradigme, ne serait-ce parce que les clients se sont familiarisés avec le premier paradigme et que son développement a impliqué d’énormes coûts fixes [Nelson et Winter, 1977 ; Acemoglu, 2012]. 

Références

ACEMOGLU, Daron (2012), « Diversity and technological progress », in The Rate and Direction of Inventive Activity Revisited, University of Chicago Press. 

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2018a), « The race between man and machine: Implications of technology for growth, factor shares and employment », in American Economic Review, vol. 108, n° 6.

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2018b), « Robots and jobs: Evidence from US labor markets », NBER, working paper, n° 23285. 

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2018c), « Artificial intelligence, automation and work », NBER, working paper, n° 24196. 

ACEMOGLU, Daron, & Pascual RESTREPO (2019), « The wrong kind of AI? Artificial intelligence and the future of labor demand », NBER, working paper, n° 25682.

BANQUE MONDIALE (2016), World Development Report 2016: Digital Dividends.

BRYNJOLFSSON, Erik, & Andrew MCAFEE (2014), The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, W. W. Norton & Company.

FREY, Carl B., & Michael A. OSBORNE (2013), « The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? », Oxford Martin School.

GORDON, Robert (2012), « Is U.S. economic growth over? Faltering innovations confronts the six headwinds », NBER, working paper, n° 18315.

NAUDÉ, Wim (2019), « The race against the robots and the fallacy of the giant cheesecake: Immediate and imagined impacts of artificial intelligence », IZA, discussion paper, n° 12218. 

NELSON, Richard, & Sidney WINTER (1977), « In search of useful theory of innovation », in Research Policy, vol. 6, n° 1.

SAUVY, Alfred (1980), La Machine et le Chômage. Le Progrès technique et l’Emploi, Dunod.