Camille Beaurepaire, Victor Lavialle
Government authorities and the media regularly show great interest in offshoring due to its role in manufacturing employment’s decline, in particular. However, it remains difficult to quantify company offshoring given that it can be defined in multiple ways. This article updates the literature’s previous research while proposing a new and improved methodological framework for identifying offshoring, based on machine learning methods applied to INSEE’s Chaînes d’activité mondiales (CAM) survey. Our analysis, which covers 1995–2018, shows that the number of offshoring companies has decreased slightly following the global financial crisis of 2009.
We show that offshoring is procyclical and describe the characteristics of the offshored jobs and offshoring companies. A causal econometric estimate of the annual average number of jobs offshored indicates offshoring’s continuing macroeconomic influence on the dynamics of French manufacturing employment.
Les délocalisations suscitent régulièrement un fort intérêt des pouvoirs publics et des médias, notamment en raison de leur rôle dans le déclin de l’emploi industriel. Elles restent cependant difficiles à quantifier, du fait de la multiplicité des définitions possibles. Cet article actualise les travaux déjà effectués dans la littérature, tout en proposant un cadre méthodologique rénové plus performant d’identification des délocalisations, à partir de méthodes de machine learning appliquées à l’enquête Chaînes d’activité mondiales (CAM) de l’Insee. Notre analyse sur la période 1995-2018 met en évidence une légère baisse du nombre d''entreprises ayant délocalisé depuis la crise de 2009. Nous montrons que ces délocalisations sont procycliques et décrivons les caractéristiques des emplois et des entreprises concernées. Une estimation économétrique causale du nombre moyen d’emplois délocalisés chaque année permet de conclure à la persistance du rôle macroéconomique des délocalisations dans la dynamique de l’emploi industriel français.
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