{"id":5079,"date":"2026-04-22T20:15:56","date_gmt":"2026-04-22T20:15:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rbc.com\/fr\/economique\/?p=5079"},"modified":"2026-05-12T21:06:30","modified_gmt":"2026-05-12T21:06:30","slug":"mesure-de-la-productivite-son-incidence-sur-leconomie-americaine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rbc.com\/fr\/economique\/analyse-pour-les-etats-unis\/analyse-en-vedette-analyse-pour-les-etats-unis\/mesure-de-la-productivite-son-incidence-sur-leconomie-americaine\/","title":{"rendered":"Mesure de la productivit\u00e9 : son incidence sur l\u2019\u00e9conomie am\u00e9ricaine"},"content":{"rendered":"\n
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Le quotient de productivit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n

La productivit\u00e9 mesure l\u2019efficacit\u00e9 avec laquelle les \u00c9tats-Unis transforment les apports en capital et en main-d\u2019\u0153uvre en production de biens et de services.<\/p>\n\n\n\n

Il est essentiel de comprendre la structure exacte des indicateurs de productivit\u00e9 am\u00e9ricains dans un contexte caract\u00e9ris\u00e9 par une tension persistante sur le march\u00e9 du travail, ainsi que par l\u2019int\u00e9gration acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e de l\u2019intelligence artificielle et l\u2019augmentation des d\u00e9penses d\u2019investissement.<\/p>\n\n\n\n

La productivit\u00e9 est un indicateur fondamental qui d\u00e9termine la viabilit\u00e9 des marges b\u00e9n\u00e9ficiaires des entreprises, ancrent la trajectoire \u00e0 long terme des taux d\u2019int\u00e9r\u00eat et servent de r\u00e9f\u00e9rence pour le taux de croissance maximal durable d\u2019une \u00e9conomie sans d\u00e9clencher d\u2019inflation.<\/p>\n\n\n\n

Bien que simple sur le plan conceptuel (production divis\u00e9e par les heures travaill\u00e9es), l\u2019indicateur officiel du Bureau of Labor Statistics (BLS) n\u00e9cessite de naviguer dans un pipeline de donn\u00e9es complexe et interagences, qui comprend les contributions du Bureau of Economic Analysis (BEA), du US Census Bureau et de plusieurs divisions du BLS. Le BEA calcule le produit int\u00e9rieur brut r\u00e9el et la valeur ajout\u00e9e sectorielle (num\u00e9rateur), tandis que le BLS effectue l\u2019agr\u00e9gation finale de l\u2019indice. L\u2019enqu\u00eate sur les \u00e9tablissements (Current Employment Statistics, CES), l\u2019enqu\u00eate nationale sur la r\u00e9mun\u00e9ration (National Compensation Survey, NCS) et l\u2019enqu\u00eate sur la population actuelle (Current Population Survey, CPS) sont utilis\u00e9es pour calculer le d\u00e9nominateur des heures travaill\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Ce guide d\u00e9cortique l\u2019architecture, clarifie les id\u00e9es re\u00e7ues courantes et aide \u00e0 expliquer les zones d\u2019ombre de la mesure.<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Perspectives : le changement de mod\u00e8le li\u00e9 \u00e0 l\u2019IA<\/h3>\n\n\n\n

La question centrale pour les analystes de la productivit\u00e9 en 2026 est de savoir si l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration observ\u00e9e de la production horaire des entreprises non agricoles \u2013 qui a atteint 1,9 % sur 12 mois \u00e0 la fin de 2025, un chiffre toujours inf\u00e9rieur \u00e0 la moyenne d\u2019environ 2,1 % enregistr\u00e9e entre 1950 et 2019 \u2013 repr\u00e9sente un tournant structurel induit par l\u2019IA ou un nouvel \u00e9pisode de m\u00e9canismes cycliques produisant un signal temporaire. Une explication de la situation actuelle \u2013 les nouvelles technologies largement reconnues comme ayant une incidence mais absentes des donn\u00e9es macro\u00e9conomiques agr\u00e9g\u00e9es \u2013 avance que les technologies \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral telles que l\u2019\u00e9lectricit\u00e9, le moteur \u00e0 combustion interne, l\u2019informatique et, aujourd\u2019hui, l\u2019IA, partagent un sch\u00e9ma d\u2019adoption commun. Elles n\u00e9cessitent toutes d\u2019importants investissements compl\u00e9mentaires en capital immat\u00e9riel, notamment en mati\u00e8re de reconversion professionnelle, de refonte des flux de travail, de restructuration organisationnelle et de nouveaux processus op\u00e9rationnels, avant que leurs gains de productivit\u00e9 ne se concr\u00e9tisent. Ces investissements immat\u00e9riels sont concentr\u00e9s en d\u00e9but de cycle et ne sont pas pleinement pris en compte dans le num\u00e9rateur de la production pendant la phase de mise en place, car les gains de production ne se concr\u00e9tisent qu\u2019une fois la r\u00e9organisation achev\u00e9e. Il en r\u00e9sulte un ralentissement mesur\u00e9 de la productivit\u00e9 pendant la phase d\u2019investissement, suivi d\u2019une acc\u00e9l\u00e9ration une fois le capital compl\u00e9mentaire en place, d\u2019o\u00f9 la forme en courbe en J.<\/p>\n\n\n\n

Le parall\u00e8le historique est l\u2019\u00e9lectrification. L\u2019adoption des moteurs \u00e9lectriques dans l\u2019industrie manufacturi\u00e8re am\u00e9ricaine a commenc\u00e9 dans les ann\u00e9es 1890, mais les gains de productivit\u00e9 ne sont apparus dans les mesures \u00e9conomiques qu\u2019\u00e0 partir des ann\u00e9es 1920, apr\u00e8s que les agencements des usines eurent \u00e9t\u00e9 r\u00e9organis\u00e9s autour d\u2019une alimentation \u00e9lectrique distribu\u00e9e plut\u00f4t que des machines hydrauliques et \u00e0 vapeur. Le d\u00e9calage de 30 ans entre l\u2019introduction de la technologie et les gains de productivit\u00e9 ne correspond pas au calendrier de la courbe en J attendu pour l\u2019IA, car notre technologie se diffuse plus rapidement et les changements organisationnels compl\u00e9mentaires sont moins intensifs en capital. N\u00e9anmoins, la dynamique de base s\u2019applique.<\/p>\n\n\n\n

Les donn\u00e9es actuelles sont encourageantes mais difficiles \u00e0 interpr\u00e9ter. La croissance de la productivit\u00e9 du travail des entreprises non agricoles selon le BLS semble s\u2019\u00eatre acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e depuis 2023 et serait coh\u00e9rente avec la phase initiale de la courbe en J. Malheureusement, les r\u00e9visions \u00e0 la baisse de la croissance du PIB au quatri\u00e8me trimestre remettent en cause les analyses ant\u00e9rieures qui avaient \u00e9t\u00e9 cit\u00e9es comme preuve d\u2019une acc\u00e9l\u00e9ration de la productivit\u00e9, ce qui rappelle que les nuances de mesure op\u00e8rent actuellement de mani\u00e8re \u00e0 pouvoir gonfler ou r\u00e9duire les chiffres. Il est encore pr\u00e9matur\u00e9 de conclure qu\u2019un changement structurel est en cours. Le cycle de licenciements dans le secteur technologique apr\u00e8s 2022 a am\u00e9lior\u00e9 les effets de composition dans le secteur de l\u2019information. La reprise des services apr\u00e8s la pand\u00e9mie a \u00e9t\u00e9 in\u00e9gale, cr\u00e9ant un bruit de composition dans les chiffres agr\u00e9g\u00e9s.  De plus, le d\u00e9ploiement de l\u2019IA est concentr\u00e9 dans un petit nombre d\u2019entreprises et de secteurs de pointe, ce qui signifie que la s\u00e9rie agr\u00e9g\u00e9e du BLS pourrait sous-estimer le point d\u2019inflexion potentiel en calculant la moyenne des gains des adoptants de l\u2019IA avec la base beaucoup plus large des non-adoptants.<\/p>\n\n\n\n

Les implications du cadre de la courbe en J varient consid\u00e9rablement d\u2019un secteur \u00e0 l\u2019autre. Le secteur de l\u2019information pr\u00e9sente l\u2019horizon de courbe en J le plus court : un facteur de production principal (le d\u00e9veloppement de logiciels) est directement automatisable, le processus de mesure (ajustements de qualit\u00e9) est le plus d\u00e9taill\u00e9, et les entreprises du secteur construisent elles-m\u00eames l\u2019infrastructure d\u2019IA qu\u2019elles d\u00e9ploient simultan\u00e9ment (courbe en J raccourcie). Le secteur de la finance et de l\u2019assurance a un horizon \u00e0 moyen terme : les technologies d\u2019assistance en arri\u00e8re-guichet en mati\u00e8re de surveillance, de d\u00e9tection des fraudes et de g\u00e9n\u00e9ration de rapports sont d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9es. Le commerce de d\u00e9tail est \u00e9galement susceptible d\u2019\u00eatre un pr\u00e9curseur, car la pr\u00e9vision de la demande, l\u2019optimisation des stocks et l\u2019automatisation de l\u2019ex\u00e9cution des commandes pourraient r\u00e9duire directement les besoins en intrants par unit\u00e9 de production, ce qui se refl\u00e9terait relativement rapidement dans les statistiques de productivit\u00e9. L\u2019industrie manufacturi\u00e8re, la sant\u00e9 et la construction pr\u00e9sentent des horizons de plus en plus longs, non pas parce que l\u2019IA y a moins de potentiel, mais parce que la mesure de chaque secteur est moins \u00e0 m\u00eame de d\u00e9tecter les gains.  La restructuration organisationnelle requise avant que les gains ne se concr\u00e9tisent est plus complexe, plus physique et plus intensive en capital. La courbe en J de l\u2019IA dans le secteur de la sant\u00e9 pourrait \u00eatre la plus longue de tous les secteurs de l\u2019\u00e9conomie : m\u00eame si les diagnostics par IA et l\u2019automatisation des flux de travail r\u00e9duisent r\u00e9ellement les intrants par r\u00e9sultat pour les patients, la mesure de la production bas\u00e9e sur le nombre de consultations et d\u2019interventions ne refl\u00e9tera pas le gain li\u00e9 \u00e0 l\u2019am\u00e9lioration des r\u00e9sultats. Il est important de noter que, comme la part de la sant\u00e9 dans l\u2019\u00e9conomie globale continue de cro\u00eetre, cela signifie que l\u2019incidence globale sur la productivit\u00e9 pourrait \u00eatre plus mod\u00e9r\u00e9e qu\u2019on ne le pense en raison de l\u2019\u00e9volution de la composition du secteur.<\/p>\n\n\n\n

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Le BLS produit deux principaux types de statistiques sur la productivit\u00e9<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. \n

    Productivit\u00e9 monofactorielle (productivit\u00e9 du travail) : rapport entre la production et la seule main-d\u2019\u0153uvre.<\/p>\n<\/li>\n\n\n\n

  2. \n

    Productivit\u00e9 totale des facteurs (PTF) : prend en compte le capital, l\u2019\u00e9nergie, les mati\u00e8res premi\u00e8res et les services achet\u00e9s.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    La productivit\u00e9 du travail est d\u00e9finie comme le rapport entre la production r\u00e9elle et les heures de travail dans le secteur des entreprises non agricoles, afin de suivre l\u2019\u00e9volution de la productivit\u00e9 au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n

    Le BLS utilise une m\u00e9thode de croissance qui traite les augmentations et les diminutions de mani\u00e8re sym\u00e9trique, ce qui signifie qu\u2019une hausse de 10 % suivie d\u2019une baisse de 10 % ram\u00e8ne au point de d\u00e9part. Cette approche, bien que peu intuitive, facilite la comparaison des variations de productivit\u00e9 entre diff\u00e9rentes p\u00e9riodes.<\/p>\n\n\n\n

    La productivit\u00e9 du travail est une approche \u00e0 facteur unique, qui attribue toute la croissance de la production \u00e0 la seule main-d\u2019\u0153uvre, ce qui est simple et permet des \u00e9valuations rapides. Mais elle confond les gains d\u2019efficacit\u00e9 avec l\u2019augmentation des investissements en machines qui rendent les travailleurs plus productifs. Dans ces situations, la productivit\u00e9 du travail augmente m\u00eame en l\u2019absence d\u2019innovation technologique; les travailleurs disposent simplement de plus d\u2019outils.<\/p>\n\n\n\n

    La PTF est utilis\u00e9e pour expliquer la croissance de la productivit\u00e9 du travail de mani\u00e8re plus d\u00e9taill\u00e9e en isolant la croissance des intrants des gains d\u2019efficacit\u00e9 et des avanc\u00e9es technologiques.<\/p>\n\n\n\n

    Elle r\u00e9partit la production entre un ensemble d\u2019intrants observables, ajoutant le capital et les intrants interm\u00e9diaires \u00e0 la main-d\u2019\u0153uvre en tant que facteurs de production. Une fois la PTF d\u00e9compos\u00e9e, la croissance de la productivit\u00e9 du travail s\u2019explique par trois facteurs : la croissance de la PTF (p. ex., les am\u00e9liorations technologiques et organisationnelles, les synergies, une meilleure gestion et d\u2019autres facteurs non mesur\u00e9s), l\u2019intensit\u00e9 en capital (p. ex., une plus grande quantit\u00e9 de capital, davantage d\u2019\u00e9quipements par travailleur) et la composition de la main-d\u2019\u0153uvre (p. ex., davantage de capital humain dans la main-d\u2019\u0153uvre, plus d\u2019exp\u00e9rience, la composition sectorielle). Croissance de la PTF (p. ex., am\u00e9liorations technologiques et organisationnelles, synergies, meilleure gestion et autres facteurs non mesur\u00e9s), intensit\u00e9 du capital (p. ex., plus grande quantit\u00e9 de capital, plus d\u2019\u00e9quipement par travailleur) et composition de la main-d\u2019\u0153uvre (p. ex., plus de capital humain dans la population active, plus d\u2019exp\u00e9rience, composition sectorielle).<\/p>\n\n\n\n

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    Le num\u00e9rateur : l\u2019agr\u00e9gation de la production<\/h3>\n\n\n\n

    Le BLS mesure la production en soustrayant les intrants interm\u00e9diaires de la production r\u00e9elle, un concept connu sous le nom de \u00ab production \u00e0 valeur ajout\u00e9e r\u00e9elle \u00bb, issu du BEA.<\/p>\n\n\n\n

    Le BLS utilise cette m\u00e9thode pour cr\u00e9er un indice de production similaire, mais distinct du PIB global. Cela permet d\u2019\u00e9viter le double comptage des intrants tout au long de la cha\u00eene d\u2019approvisionnement. \u00c0 titre d\u2019exemple, lorsqu\u2019un constructeur automobile ach\u00e8te de l\u2019acier, la valeur de cet acier a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 comptabilis\u00e9e dans la production de l\u2019industrie sid\u00e9rurgique. Pour \u00e9viter de la compter deux fois, nous ne mesurons que la valeur ajout\u00e9e \u00e0 chaque \u00e9tape de la production : ce que la main-d\u2019\u0153uvre et le capital apportent de mani\u00e8re unique pour transformer les intrants en produits de plus grande valeur.<\/p>\n\n\n\n

    Ces valeurs de production sont g\u00e9n\u00e9ralement obtenues en d\u00e9flatant les ventes nominales ou les valeurs de production \u00e0 l\u2019aide d\u2019indices de prix. Parfois, le BEA calcule la production r\u00e9elle en effectuant des ajustements \u00e0 l\u2019aide d\u2019indices composites sp\u00e9cifiques \u00e0 chaque situation, mais cette pratique est beaucoup moins courante. \u00c0 titre d\u2019exemple, la part des v\u00eatements et des chaussures dans les biens non durables est ajust\u00e9 \u00e0 l\u2019aide d\u2019une s\u00e9rie issue de l\u2019indice des prix de consommation (IPC). De m\u00eame, pour ajuster les aliments et les boissons achet\u00e9s pour une consommation hors \u00e9tablissement, on utilise un indice composite du BEA bas\u00e9 sur les prix vers\u00e9s aux agriculteurs par l\u2019USDA. Par ailleurs, il est \u00e9galement possible de calculer la production r\u00e9elle par extrapolation quantitative ou par \u00e9valuation directe, mais cette m\u00e9thode est peu courante.<\/p>\n\n\n\n

    Une sous-cat\u00e9gorie des d\u00e9penses de consommation des m\u00e9nages (pour les services de consommation personnelle), le logement et les services publics, utilise l\u2019extrapolation des quantit\u00e9s pour son estimation du PIB r\u00e9el. Il s\u2019agit d\u2019un stock net en dollars cha\u00een\u00e9s de logements agricoles issu des estimations du stock de capital du BEA.<\/p>\n\n\n\n

    La productivit\u00e9 est rapport\u00e9e \u00e0 plusieurs niveaux d\u2019agr\u00e9gation diff\u00e9rents, le plus souvent dans le secteur des entreprises et le secteur des entreprises non agricoles. Pour toutes les agr\u00e9gations, il existe une exclusion importante des secteurs public, \u00e0 but non lucratif et des m\u00e9nages priv\u00e9s afin d\u2019isoler les biais. La production publique est g\u00e9n\u00e9ralement \u00e9valu\u00e9e exactement au co\u00fbt des intrants (principalement la r\u00e9mun\u00e9ration des employ\u00e9s, mais incluant \u00e9galement la consommation de capital fixe et d\u2019autres intrants). Cette approche est adopt\u00e9e car il n\u2019existe pas de prix de march\u00e9 pour la \u00ab production \u00bb d\u2019un enseignant du public ou d\u2019un employ\u00e9 du service des immatriculations. Par cons\u00e9quent, le gouvernement consid\u00e8re que leur production est \u00e9gale \u00e0 leur r\u00e9mun\u00e9ration. Cela cr\u00e9erait un cercle vicieux si ce secteur \u00e9tait inclus dans la productivit\u00e9 du travail. La croissance correspondrait alors en r\u00e9alit\u00e9 \u00e0 une croissance des salaires, ce qui introduirait un biais dans la mesure en raison d\u2019un signal externe concernant les prix des intrants.<\/p>\n\n\n\n

    Des probl\u00e8mes similaires se posent avec les organisations \u00e0 but non lucratif et les m\u00e9nages priv\u00e9s, ce qui justifie leur exclusion. Les organisations \u00e0 but non lucratif ne pratiquent pas de tarification ax\u00e9e sur le profit qui pourrait freiner la productivit\u00e9, et les intrants de main-d\u2019\u0153uvre des m\u00e9nages priv\u00e9s ne peuvent \u00eatre mesur\u00e9s, ce qui entra\u00eene du bruit et de la volatilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

    Le BLS agr\u00e8ge les productions de diff\u00e9rents secteurs \u00e0 l\u2019aide d\u2019un indice \u00e0 pond\u00e9rations dynamiques. Cela permet de mesurer les comportements de substitution, c\u2019est-\u00e0-dire de reconna\u00eetre quand un secteur cro\u00eet plus rapidement ou devient plus co\u00fbteux. Son importance relative dans l\u2019\u00e9conomie change, et l\u2019indice ajuste ses pond\u00e9rations en cons\u00e9quence.<\/p>\n\n\n\n

    Le d\u00e9nominateur : l\u2019apport en main-d\u2019\u0153uvre<\/h3>\n\n\n\n

    Le calcul du d\u00e9nominateur des heures travaill\u00e9es est nettement plus complexe. Contrairement \u00e0 la production, l\u2019apport en main-d\u2019\u0153uvre n\u00e9cessite de synth\u00e9tiser les donn\u00e9es issues des enqu\u00eates aupr\u00e8s des \u00e9tablissements et des m\u00e9nages, ainsi que de diverses autres sources, afin de refl\u00e9ter le temps de travail effectif dans l\u2019\u00e9conomie.<\/p>\n\n\n\n

    Le d\u00e9nominateur des heures travaill\u00e9es int\u00e8gre quatre enqu\u00eates distinctes \u00e0 travers un processus d\u2019ajustement \u00e0 plusieurs niveaux :<\/p>\n\n\n\n

    Estimation de r\u00e9f\u00e9rence de l\u2019emploi<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

    Le sondage sur les statistiques de l\u2019emploi actuel (CES) du BLS constitue la source principale, couvrant pr\u00e8s de 95 % de l\u2019emploi aux \u00c9tats-Unis par secteur d\u2019activit\u00e9. Le CES recense les emplois, et non les personnes (c\u2019est-\u00e0-dire qu\u2019une personne occupant deux emplois \u00e0 temps partiel est compt\u00e9e deux fois dans l\u2019enqu\u00eate). Par cons\u00e9quent, nous multiplions le nombre d\u2019emplois par la moyenne hebdomadaire d\u2019heures appropri\u00e9e pour ce poste, compte tenu de ses caract\u00e9ristiques.<\/p>\n\n\n\n

    Ajustements li\u00e9s aux cong\u00e9s pay\u00e9s pour les heures travaill\u00e9es<\/strong><\/h5>\n\n\n\n
      \n
    • \n

      Le CES pr\u00e9sente une limitation structurelle majeure pour la mesure de la productivit\u00e9 : il recueille des donn\u00e9es sur les heures r\u00e9mun\u00e9r\u00e9es, et non sur les heures travaill\u00e9es. Cela comprend intrins\u00e8quement les jours f\u00e9ri\u00e9s, les cong\u00e9s maladie, les cong\u00e9s pay\u00e9s et les cong\u00e9s personnels, les obligations de jur\u00e9 et autres absences r\u00e9mun\u00e9r\u00e9es.<\/p>\n<\/li>\n\n\n\n

    • \n

      Pour ajuster aux heures de travail effectives, le ratio de cong\u00e9s r\u00e9mun\u00e9r\u00e9s est calcul\u00e9 et sert d\u2019indice de d\u00e9flation. \u00c0 titre d\u2019exemple, si un travailleur est r\u00e9mun\u00e9r\u00e9 pour 40 heures, mais prend huit heures de cong\u00e9, le CES enregistre 40 heures. Le ratio de cong\u00e9s r\u00e9mun\u00e9r\u00e9s (32\/40), une fois multipli\u00e9, ram\u00e8ne ce chiffre \u00e0 32 heures. Historiquement, le ratio d\u2019ajustement moyen des cong\u00e9s r\u00e9mun\u00e9r\u00e9s est pass\u00e9 d\u2019environ 97 % en 1995 \u00e0 94 % en 2025, ce qui refl\u00e8te une augmentation g\u00e9n\u00e9rale des avantages sociaux accord\u00e9s aux employ\u00e9s.<\/p>\n<\/li>\n\n\n\n

    • \n

      Hypoth\u00e9tiquement, cela a un co\u00fbt en termes de production dans le secteur des entreprises non agricoles. Cependant, l\u2019\u00e9largissement des avantages sociaux peut am\u00e9liorer le bien-\u00eatre des employ\u00e9s (gr\u00e2ce \u00e0 une meilleure sant\u00e9, une plus grande satisfaction professionnelle, une s\u00e9curit\u00e9 accrue et un meilleur \u00e9quilibre entre vie professionnelle et vie priv\u00e9e) d\u2019une mani\u00e8re qui augmente la production par heure travaill\u00e9e. Comme ces effets sur le bien-\u00eatre ne seraient pas mesur\u00e9s en tant qu\u2019am\u00e9liorations de l\u2019intensit\u00e9 capitalistique ni de la qualit\u00e9 de la main-d\u2019\u0153uvre (les attributs actuels d\u00e9finissant cela sont l\u2019\u00e2ge, l\u2019exp\u00e9rience, le salaire, etc.), ils seraient pris en compte dans la PGF.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Ajustements li\u00e9s aux heures suppl\u00e9mentaires<\/strong><\/strong><\/h5>\n\n\n\n
        \n
      • \n

        De nombreux salari\u00e9s travaillent un nombre d\u2019heures consid\u00e9rable au-del\u00e0 de leur semaine de travail standard r\u00e9mun\u00e9r\u00e9e. Le CES demande explicitement aux \u00e9tablissements de d\u00e9clarer les heures des salari\u00e9s sur la base de leur semaine de travail standard. Par cons\u00e9quent, si un analyste en banque d\u2019investissement ou un ing\u00e9nieur logiciel travaille 70 heures pour conclure une affaire ou produire du code, mais que son contrat de travail pr\u00e9voit 40 heures, l\u2019enqu\u00eate CES ne d\u00e9clare que 40 heures travaill\u00e9es.<\/p>\n<\/li>\n\n\n\n

      • \n

        Pour corriger cela, le BLS utilise le sondage sur la population active (CPS), qui interroge les travailleurs sur les heures effectivement travaill\u00e9es au cours de la semaine de r\u00e9f\u00e9rence (qui inclut le 12e<\/sup> jour du mois). Les r\u00e9pondants d\u00e9clarent eux-m\u00eames ces renseignements, ce qui signifie que la variance et la fiabilit\u00e9 des r\u00e9ponses sont inf\u00e9rieures par rapport \u00e0 l\u2019enqu\u00eate aupr\u00e8s des \u00e9tablissements.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Emploi hors \u00e9tablissement<\/strong><\/strong><\/strong><\/h5>\n\n\n\n
          \n
        • \n

          Le CES ne couvre pas certains segments de la population active. Pour combler ces heures de travail manquantes, le BLS se r\u00e9f\u00e8re \u00e0 nouveau \u00e0 l\u2019enqu\u00eate aupr\u00e8s des m\u00e9nages.  Dans ce contexte, ses estimations sont utilis\u00e9es pour les travailleurs ind\u00e9pendants (propri\u00e9taires d\u2019entreprises non constitu\u00e9es en soci\u00e9t\u00e9, entrepreneurs ind\u00e9pendants, travailleurs de la gig economy), les travailleurs familiaux non r\u00e9mun\u00e9r\u00e9s qui op\u00e8rent au sein d\u2019entreprises familiales, les travailleurs du secteur agricole et les travailleurs employ\u00e9s dans des m\u00e9nages priv\u00e9s.<\/p>\n<\/li>\n\n\n\n

        • \n

          Le biais de m\u00e9moire concernant les heures est important : les personnes interrog\u00e9es arrondissent \u00e0 40, 35 ou 30 heures, et peuvent \u00e9galement sous-estimer le nombre d\u2019heures si elles occupent plusieurs emplois, car il a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9 qu\u2019elles omettent les heures de leur deuxi\u00e8me emploi lorsqu\u2019elles r\u00e9pondent au sondage.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

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          La productivit\u00e9 peut varier en fonction du cycle \u00e9conomique<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n

          Les statistiques sur la productivit\u00e9 sectorielle proviennent d\u2019un syst\u00e8me de mesure qui interagit avec le cycle \u00e9conomique, g\u00e9n\u00e9rant des variations apparentes de la productivit\u00e9 qui ne refl\u00e8tent pas toujours la capacit\u00e9 r\u00e9elle de l\u2019\u00e9conomie.<\/p>\n\n\n\n

          Avant d\u2019utiliser les s\u00e9ries de donn\u00e9es sur la productivit\u00e9 sectorielle du BLS pour tirer des conclusions sur l\u2019efficacit\u00e9 tendancielle, les analystes doivent tenir compte de plusieurs m\u00e9canismes par lesquels les fluctuations cycliques peuvent fausser le signal.<\/p>\n\n\n\n

          Lorsque les heures de travail d\u00e9passent la production : la r\u00e9tention de main-d\u2019\u0153uvre<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

          Lorsque la demande baisse au d\u00e9but d\u2019une r\u00e9cession, les entreprises doivent choisir entre licencier imm\u00e9diatement des travailleurs et les conserver en pr\u00e9vision d\u2019une reprise.<\/p>\n\n\n\n

          La r\u00e9tention de main-d\u2019\u0153uvre, c\u2019est-\u00e0-dire le fait de conserver d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment des travailleurs au-del\u00e0 des besoins de la production actuelle, est rationnelle lorsque les co\u00fbts d\u2019embauche et de formation sont \u00e9lev\u00e9s et que la reprise attendue n\u2019est pas trop lointaine. La cons\u00e9quence sur la productivit\u00e9 est que la production mesur\u00e9e par heure (productivit\u00e9) diminue, car le d\u00e9nominateur (heures travaill\u00e9es) baisse plus lentement que le num\u00e9rateur (production r\u00e9elle). Les travailleurs sont pr\u00e9sents et figurent sur la liste des salari\u00e9s, mais ne sont pas pleinement utilis\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

          Ce ph\u00e9nom\u00e8ne tend \u00e0 \u00eatre le plus prononc\u00e9 dans le secteur manufacturier, o\u00f9 la main-d\u2019\u0153uvre qualifi\u00e9e est tr\u00e8s pr\u00e9cieuse. Une usine peut conserver son personnel cl\u00e9 en usinage et en ing\u00e9nierie pendant une p\u00e9riode de ralentissement tout en r\u00e9duisant la main-d\u2019\u0153uvre variable et moins qualifi\u00e9e. Ce sch\u00e9ma entra\u00eene une baisse mesurable de la productivit\u00e9 qui s\u2019inverse brusquement d\u00e8s la reprise de la production.<\/p>\n\n\n\n

          La reprise de 1991-1992 en est un exemple : la croissance de la productivit\u00e9 s\u2019est fortement acc\u00e9l\u00e9r\u00e9e lorsque la production a augment\u00e9 et que les travailleurs conserv\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 progressivement remis au travail (sans embauche \u00e9quivalente, puisqu\u2019ils figuraient d\u00e9j\u00e0 sur la liste des salari\u00e9s).<\/p>\n\n\n\n

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          Des dynamiques similaires se sont manifest\u00e9es vers la fin de la pand\u00e9mie. D\u00e8s mai 2020, la section \u00ab Synth\u00e8se nationale \u00bb du Livre beige a commenc\u00e9 \u00e0 \u00e9voquer les difficult\u00e9s rencontr\u00e9es par les entreprises pour faire revenir leurs employ\u00e9s au travail. \u00c0 la fin de l\u2019ann\u00e9e 2021, plus de la moiti\u00e9 des entreprises cherchant \u00e0 embaucher estimaient que le vivier d\u2019admissibles \u00e9tait tr\u00e8s restreint. Une fois le rythme de croissance ralenti, les entreprises craignaient de proc\u00e9der \u00e0 des licenciements, car il leur aurait \u00e9t\u00e9 difficile de r\u00e9embaucher du personnel si le ralentissement s\u2019\u00e9tait av\u00e9r\u00e9 plus court que pr\u00e9vu.<\/p>\n\n\n\n

          Les donn\u00e9es d\u2019enqu\u00eate de la National Federation of Independent Business montrent qu\u2019\u00e0 partir de 2022, les entreprises pr\u00e9voyaient des r\u00e9sultats d\u00e9sastreux, tout en augmentant leurs effectifs et les salaires. Prisonni\u00e8res de cette mentalit\u00e9, elles ont modifi\u00e9 le nombre d\u2019heures de travail des salari\u00e9s d\u00e9j\u00e0 en poste pour ajuster le rendement plut\u00f4t que de r\u00e9duire leurs effectifs.<\/p>\n\n\n\n

          Quand le rendement d\u00e9passe les heures travaill\u00e9es : l\u2019effet de la composition de la main-d\u2019\u0153uvre<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

          Les r\u00e9cessions n\u2019ont pas la m\u00eame incidence sur tous les travailleurs, et les types de travailleurs qui perdent leur emploi influent sur le calcul de la productivit\u00e9 globale.<\/p>\n\n\n\n

          Les suppressions d\u2019emplois touchent g\u00e9n\u00e9ralement les travailleurs moins bien r\u00e9mun\u00e9r\u00e9s, moins qualifi\u00e9s et moins productifs (souvent dans des secteurs sensibles aux cycles \u00e9conomiques comme la construction, l\u2019h\u00f4tellerie et les loisirs, ou le commerce de d\u00e9tail), ainsi que les travailleurs \u00e0 temps partiel. Lorsque ces travailleurs quittent la population active mesur\u00e9e, la population active restante est, en moyenne, plus productive.<\/p>\n\n\n\n

          Les travailleurs peu performants sont plus susceptibles d\u2019\u00eatre \u00e9cart\u00e9s que ceux qui d\u00e9passent leurs capacit\u00e9s, et une r\u00e9cession agit comme le catalyseur n\u00e9cessaire. La production horaire globale et sectorielle mesur\u00e9e peut donc, dans ces secteurs, augmenter m\u00e9caniquement lors de r\u00e9cessions s\u00e9v\u00e8res. Mais ce n\u2019est pas parce que les travailleurs sont devenus plus efficaces. C\u2019est plut\u00f4t que la composition de la main-d\u2019\u0153uvre s\u2019est d\u00e9plac\u00e9e vers des individus plus productifs.<\/p>\n\n\n\n

          L\u2019am\u00e9lioration de la productivit\u00e9 mesur\u00e9e dans le secteur de la construction pendant les ralentissements \u00e9conomiques est le meilleur exemple de ce m\u00e9canisme dans les donn\u00e9es sectorielles. Cependant, l\u2019ampleur et la direction de l\u2019effet de composition d\u00e9pendent des travailleurs qui sont remplac\u00e9s et de la rapidit\u00e9 avec laquelle la production s\u2019ajuste.<\/p>\n\n\n\n

          Au cours de la crise financi\u00e8re mondiale, par exemple, d\u2019autres facteurs ont masqu\u00e9 ou compens\u00e9 les gains de composition attendus. La composition de la main-d\u2019\u0153uvre peut \u00e9galement op\u00e9rer dans le sens inverse en p\u00e9riode d\u2019expansion. \u00c0 mesure que l\u2019\u00e9conomie se redresse et que les employeurs puisent dans le vivier de travailleurs disponibles, ceux qui ont moins d\u2019exp\u00e9rience ou dont les comp\u00e9tences ne correspondent pas au march\u00e9 du travail et qui r\u00e9int\u00e8grent la population active r\u00e9duisent la mesure de la productivit\u00e9 moyenne, m\u00eame si la productivit\u00e9 r\u00e9elle des travailleurs n\u2019est pas inf\u00e9rieure \u00e0 ce qu\u2019elle \u00e9tait auparavant.<\/p>\n\n\n\n

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          De l\u2019agr\u00e9gat \u00e0 l\u2019industrie :  comment le BLS proc\u00e8de \u00e0 la d\u00e9sagr\u00e9gation<\/h3>\n\n\n\n

          Pour les mesures agr\u00e9g\u00e9es, le BLS utilise la production en valeur ajout\u00e9e : il s\u2019agit de la contribution de la production relevant de la d\u00e9finition \u00e9tudi\u00e9e (secteur des entreprises non agricoles, secteur des entreprises) apr\u00e8s d\u00e9duction de tous les intrants interm\u00e9diaires.<\/p>\n\n\n\n

          L\u2019approche diff\u00e8re lorsqu\u2019on agr\u00e8ge uniquement au niveau sectoriel; en supprimant tous les intrants interm\u00e9diaires, on \u00e9limine des donn\u00e9es qui d\u00e9crivent l\u2019efficacit\u00e9 avec laquelle le secteur transforme ce qu\u2019il ach\u00e8te en ce qu\u2019il vend. Par cons\u00e9quent, dans le concept de production sectorielle, le BLS inclut la valeur de tous les biens et services vendus \u00e0 d\u2019autres secteurs, mais exclut uniquement les intrants interm\u00e9diaires produits et consomm\u00e9s au sein du m\u00eame secteur.<\/p>\n\n\n\n

          Le principal d\u00e9fi de la mesure de la productivit\u00e9 au niveau des industries r\u00e9side dans le fait que diff\u00e9rents secteurs produisent des types de production fondamentalement diff\u00e9rents, et que la mesure de la production r\u00e9elle n\u00e9cessite, d\u2019une part, de d\u00e9finir ce qu\u2019est la production et, d\u2019autre part, de convertir sa valeur nominale en dollars en une quantit\u00e9 r\u00e9elle \u00e0 l\u2019aide du d\u00e9flateur de prix appropri\u00e9. Le BLS et le BEA r\u00e9solvent ces probl\u00e8mes diff\u00e9remment pour chaque secteur, et diverses situations propres \u00e0 chaque secteur ont une incidence sur la mani\u00e8re dont la productivit\u00e9 est mesur\u00e9e, \u00e9volue et sur ses perspectives.<\/p>\n\n\n\n

          Industrie manufacturi\u00e8re et construction : production tangible<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

          L\u2019industrie manufacturi\u00e8re est le cas le plus simple; elle produit des unit\u00e9s quantifiables (p. ex., des automobiles, des t\u00f4les d\u2019acier, etc.) dont les prix du march\u00e9 peuvent \u00eatre suivis dans le temps pour construire des d\u00e9flateurs de production. Des ajustements de qualit\u00e9 sont appliqu\u00e9s pour tenir compte des am\u00e9liorations, par exemple en mati\u00e8re de rendement \u00e9nerg\u00e9tique, d\u2019\u00e9lectronique embarqu\u00e9e, de dispositifs de s\u00e9curit\u00e9, etc., qui sont tous imparfaits mais restent ancr\u00e9s dans les productions physiques du secteur.<\/p>\n\n\n\n

          La mesure de la construction part du m\u00eame principe de production physique, mais se heurte \u00e0 un obstacle m\u00e9thodologique dans son approche de d\u00e9flation. Il n\u2019est pas facile d\u2019\u00e9valuer diff\u00e9rents projets (h\u00f4pitaux, ponts, centres de donn\u00e9es) sur des bases unitaires comparables; le BLS et le BEA s\u2019appuient donc sur des indices de prix plus g\u00e9n\u00e9raux pour convertir les d\u00e9penses de construction nominales en production r\u00e9elle.<\/p>\n\n\n\n

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          Ces indices des prix de la construction sont bas\u00e9s sur les co\u00fbts des intrants et ne tiennent souvent pas compte des ajustements de qualit\u00e9 pour les b\u00e2timents non r\u00e9sidentiels. De ce fait, si les co\u00fbts des intrants et la production nominale augmentent de concert, le d\u00e9flateur indique une croissance r\u00e9elle de la production nulle, m\u00eame si les constructions r\u00e9alis\u00e9es sont plus complexes et plus durables que les pr\u00e9c\u00e9dentes, ce qui signifie que les am\u00e9liorations de qualit\u00e9 sont souvent invisibles.<\/p>\n\n\n\n

          C\u2019est l\u2019une des causes de l\u2019extraordinaire baisse de productivit\u00e9 mesur\u00e9e dans le secteur de la construction sur les 30 derni\u00e8res ann\u00e9es. Les mesures physiques unitaires (p. ex., le nombre de logements par travailleur, la superficie en pieds carr\u00e9s par travailleur) confirment la m\u00eame trajectoire descendante, ce qui signifie que ce d\u00e9clin ne se limite pas \u00e0 une mesure incompl\u00e8te de la qualit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

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          Information :  forte pond\u00e9ration des ajustements de qualit\u00e9<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

          Le secteur de l\u2019information comprend l\u2019\u00e9dition de logiciels, les t\u00e9l\u00e9communications, divers secteurs des m\u00e9dias, le traitement des donn\u00e9es et les services Internet. Sur une base annualis\u00e9e, entre 1985 et aujourd\u2019hui, la croissance de sa productivit\u00e9 mesur\u00e9e a \u00e9t\u00e9 parmi les plus \u00e9lev\u00e9es de tous les secteurs. Lorsque le rendement double pour un prix identique, un d\u00e9flateur na\u00eff (sans ajustements de qualit\u00e9) enregistrerait des prix stables et une production r\u00e9elle stable. Au lieu de cela, le prix d\u2019un produit informatique est d\u00e9compos\u00e9 de mani\u00e8re exhaustive en ses attributs de rendement mesurables (vitesse, m\u00e9moire, stockage) et l\u2019indice est ajust\u00e9 pour tenir compte de l\u2019am\u00e9lioration de la qualit\u00e9. Un centre de donn\u00e9es (ou un CPU, un GPU) capable de doubler sa puissance de calcul pour un prix nominal identique est enregistr\u00e9 comme une baisse de prix de 50 %. Ces ajustements sont relativement complets et couvrent de nombreuses dimensions de la qualit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

          Cela est logique, car l\u2019\u00e9conomie b\u00e9n\u00e9ficie r\u00e9ellement d\u2019une puissance de calcul plus importante par dollar, mais cela rend les chiffres de productivit\u00e9 des secteurs de l\u2019information incomparables avec ceux des secteurs o\u00f9 les ajustements de qualit\u00e9 sont moins rigoureux. Une situation secondaire s\u2019applique \u00e0 ce secteur : les plus grands services num\u00e9riques gratuits, tels que la recherche, la navigation, les m\u00e9dias sociaux et la messagerie instantan\u00e9e, g\u00e9n\u00e8rent une \u00e9norme valeur pour le consommateur qui n\u2019appara\u00eet pas enti\u00e8rement dans le PIB, car la valeur que ces services apportent aux utilisateurs d\u00e9passe largement les recettes publicitaires qui les repr\u00e9sentent dans le PIB. On estime que le surplus du consommateur g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par ces services s\u2019\u00e9l\u00e8ve \u00e0 plusieurs centaines de milliards de dollars par an. S\u2019il s\u2019agit l\u00e0 des productions les plus productives du secteur, leur exclusion sous-estime massivement leur contribution \u00e0 la productivit\u00e9. Par cons\u00e9quent, le secteur de l\u2019information est \u00e0 la fois sous-estim\u00e9 (exclusion des services gratuits) et surestim\u00e9 (d\u00e9flation de la qualit\u00e9 appliqu\u00e9e de mani\u00e8re plus agressive qu\u2019ailleurs) en termes de productivit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

          Commerce de d\u00e9tail :  la r\u00e9allocation en tant que productivit\u00e9<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

          La production du commerce de d\u00e9tail est calcul\u00e9e comme le chiffre d\u2019affaires nominal et d\u00e9flat\u00e9e \u00e0 l\u2019aide de l\u2019indice des prix des marchandises appropri\u00e9. Ce qui est int\u00e9ressant, ce n\u2019est pas tant la m\u00e9thode de mesure elle-m\u00eame que ce que repr\u00e9sente la tendance de la productivit\u00e9. La croissance de la productivit\u00e9 du commerce de d\u00e9tail am\u00e9ricain dans les ann\u00e9es 1990, lorsqu\u2019on la d\u00e9compose, ne provenait pas principalement d\u2019am\u00e9liorations de l\u2019efficacit\u00e9 au sein des entreprises, mais d\u2019une r\u00e9allocation des parts de march\u00e9. Les grands magasins, dont la production horaire \u00e9tait de 40 \u00e0 50 % sup\u00e9rieure \u00e0 la m\u00e9diane du secteur, ont supplant\u00e9 les petits commerces ind\u00e9pendants moins productifs. La s\u00e9rie agr\u00e9g\u00e9e a augment\u00e9 sans am\u00e9lioration notable des op\u00e9rations des entreprises, principalement parce que la composition des acteurs du march\u00e9 s\u2019est orient\u00e9e vers des formats \u00e0 plus forte productivit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

          La m\u00eame tendance s\u2019observe aujourd\u2019hui avec la popularit\u00e9 du commerce \u00e9lectronique.<\/p>\n\n\n\n

          Le commerce \u00e9lectronique pose un probl\u00e8me de mesure; le CPI du BLS pour les marchandises au d\u00e9tail est calcul\u00e9 \u00e0 partir d\u2019enqu\u00eates sur les prix en magasin, alors que les prix en ligne pour des produits identiques pr\u00e9sentent une plus grande variation et sont g\u00e9n\u00e9ralement plus bas. Dans ce contexte, le d\u00e9flateur appliqu\u00e9 aux recettes du commerce \u00e9lectronique sous-estime les baisses de prix r\u00e9elles et la croissance r\u00e9elle de la production dans le canal en ligne peut \u00eatre mod\u00e9r\u00e9ment sous-estim\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

          Soins de sant\u00e9 : une production en partie intangible<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

          Les soins de sant\u00e9 produisent des r\u00e9sultats tangibles ainsi que des r\u00e9sultats intangibles, mais bien r\u00e9els, tels que l\u2019am\u00e9lioration de la sant\u00e9, la r\u00e9duction des incapacit\u00e9s et l\u2019allongement de l\u2019esp\u00e9rance de vie. Le BLS mesure donc la production des soins de sant\u00e9 \u00e0 l\u2019aide d\u2019indicateurs de volume : le nombre de consultations m\u00e9dicales, les jours d\u2019hospitalisation, le nombre d\u2019interventions chirurgicales et les ordonnances d\u00e9livr\u00e9es. Ces indicateurs ne permettent pas de rendre compte des am\u00e9liorations en mati\u00e8re de qualit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

          \n\n\n\n

          \u00c0 propos des auteurs :<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

          Mike Reid<\/strong> est chef, Services \u00e9conomiques RBC \u2013 \u00c9tats-Unis. Il est charg\u00e9 d\u2019\u00e9tablir les perspectives \u00e9conomiques de RBC pour les \u00c9tats-Unis, de commenter les indicateurs macro\u00e9conomiques et de r\u00e9diger des analyses concernant le contexte \u00e9conomique.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

          Carrie Freestone<\/strong> est \u00e9conomiste principale aux \u00c9tats-Unis \u00e0 RBC et membre de l\u2019\u00e9quipe des Services \u00e9conomiques aux \u00c9tats-Unis \u00e0 RBC March\u00e9s des Capitaux. Elle est responsable de pr\u00e9voir les principaux indicateurs cl\u00e9s am\u00e9ricains, notamment le PIB, l\u2019emploi, les d\u00e9penses de consommation et l\u2019inflation aux \u00c9tats-Unis. Elle contribue \u00e9galement aux commentaires sur la conjoncture \u00e9conomique aux \u00c9tats-Unis qu\u2019elle transmet aux clients au moyen de publications, de pr\u00e9sentations et par l\u2019interm\u00e9diaire des m\u00e9dias.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

          Imri Haggin<\/strong> est \u00e9conomiste \u00e0 RBC March\u00e9s des Capitaux, o\u00f9 il se concentre sur la recherche th\u00e9matique. Ses travaux ant\u00e9rieurs portaient sur la dynamique du cr\u00e9dit \u00e0 la consommation et la mod\u00e9lisation des liquidit\u00e9s, et mettaient l\u2019accent sur l\u2019utilisation des donn\u00e9es pour comprendre les comportements.<\/em><\/p>\n\n\n\n

          \n<\/div>\n<\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":345,"featured_media":1360,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"advgb_blocks_editor_width":"","advgb_blocks_columns_visual_guide":"","footnotes":""},"categories":[82,72],"tags":[89,14,105],"rbc_econ_content_type":[],"class_list":["post-5079","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analyse-en-vedette-analyse-pour-les-etats-unis","category-analyse-pour-les-etats-unis","tag-e-u","tag-economie","tag-marche-du-travail"],"acf":[],"yoast_head":"\nMesure de la productivit\u00e9 : son incidence sur l\u2019\u00e9conomie am\u00e9ricaine - RBC Economique<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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