L’ENTREPRISE A EMBAUCHÉ. EST-CE GRÂCE À L’AIDE ?

En 30 secondes

Une hausse de l’emploi après une aide peut être réelle sans avoir été causée intégralement par elle. L’évaluation cherche une comparaison crédible avec un scénario sans soutien. Elle doit annoncer les données, la période, les critères et les incertitudes. Le coût par emploi supplémentaire dépend de cette différence, pas du nombre total de salariés. Un résultat moyen ne tranche pas automatiquement le cas de chaque entreprise ni l’utilité de tous les dispositifs.

01 — LE CHOC. Le calendrier ne suffit pas.

Une entreprise fictive reçoit une aide puis crée vingt postes. Le communiqué peut annoncer « vingt emplois avec le soutien public ». Cela ne prouve pas que les vingt postes sont dus à l’aide. Le carnet de commandes, une nouvelle technologie ou la demande peuvent aussi expliquer l’embauche.

Supposons, pour comprendre, que l’entreprise aurait créé quinze postes sans intervention. L’effet supplémentaire serait alors de cinq, pas de vingt. Si l’aide a coûté un million d’euros, diviser ce coût par les vingt embauches donne 50 000 euros ; le rapporter aux cinq emplois supplémentaires donne 200 000 euros.

Aucun de ces montants n’est une estimation d’un programme réel. Le calcul montre seulement pourquoi le scénario de comparaison est décisif. Sans cette étape, une dépense peut sembler quatre fois plus efficace par un simple choix de dénominateur.

02 — LES PIÈCES. Construire une comparaison crédible.

Les évaluateurs cherchent à rapprocher des entreprises comparables, à suivre leurs trajectoires ou à exploiter une modification des règles. Le « contrefactuel » est ce qui aurait probablement eu lieu sans la mesure. Il ne se voit pas directement dans le bilan de l’entreprise aidée.

Le rapport n° 33 de l’Institut des politiques publiques sur le crédit d’impôt recherche, publié en 2021, sépare justement les évolutions observées autour du premier recours et l’estimation d’effets causaux de la réforme de 2008. Il constate des effets plus modestes dans cette seconde approche, principalement portés par les petites entreprises, sans effet positif détecté pour les plus grandes dans l’analyse concernée. [S1]

Ce résultat ne signifie pas que toute grande entreprise aidée serait inutile ou irrégulière. Il concerne une réforme, des données, des méthodes et une période. Ne pas détecter un effet n’équivaut pas à prouver qu’aucun effet ne peut exister. L’incertitude statistique fait partie du résultat.

03 — LES CONSÉQUENCES. Évaluer quoi, sur combien de temps ?

L’emploi n’est pas le seul objectif possible. Une aide peut viser l’innovation, la transition énergétique ou la résilience d’une filière. Il faut alors mesurer ces résultats, leurs délais et leurs effets négatifs éventuels. Remplacer un objectif non atteint par un autre après coup rend le contrôle difficile.

Un coût par poste doit également préciser s’il s’agit d’un emploi d’un an ou durable, d’un emploi créé ou maintenu, et d’un coût brut ou net. Déplacer une activité d’un territoire à l’autre n’est pas nécessairement créer autant d’activité pour le pays entier.

L’aide a-t-elle déclenché l’embauche ou financé une décision déjà prévue ? C’est ce résultat supplémentaire qu’il faut chercher. Des conditions et des réexamens peuvent améliorer le ciblage, à condition de prévoir les moyens du contrôle et de ne pas ignorer leur complexité.

Une comparaison devrait enfin annoncer sa marge d’incertitude. Si plusieurs scénarios plausibles conduisent à des effets différents, retenir uniquement le plus flatteur ne constitue pas une évaluation équilibrée. Publier la méthode et les limites permet au lecteur de juger la solidité du résultat annoncé.

Méthode : analyse documentaire de sources primaires. Les simulations et hypothèses sont signalées. Les propositions expriment une analyse de THEFAKEBANK ; leurs effets ne sont pas chiffrés ici. Signaler une erreur : contact@thefakebank.com.