Comment améliorer l’efficacité des politiques publiques de l’emploi ?

Dans son livre, Politiques de l'emploi. Apprendre de l'expérience, le chercheur Bruno Crépon propose des éléments de réponse en comparant les évaluations menées à travers le monde. Et en tire une conclusion principale : la réussite des expériences sur le marché du travail n’est pas acquise et se joue dans le détail des dispositifs mis en place. D’où l’importance d’expérimenter de manière systématique et rigoureuse.

 Crédit photo : International Labour Organization (ILO - OIT - BIT) Photo Collection

Pour parvenir à cette conclusion, le chercheur a procédé à une analyse comparée des résultats de différentes « évaluations randomisées » (Randomized Controlled Trial) réalisées dans le monde depuis les années 80 : des protocoles permettant de mesurer l’efficacité des deux principaux types de programmes mis en œuvre sur le marché du travail.

1. Les programmes d’appariement (« matching ») : qui visent à faciliter et/ou accélérer la rencontre entre la demande et l’offre de travail ;

2. Les programmes d’amélioration de la productivité des demandeurs d’emploi : formations pour améliorer les compétences, subventions à l’emploi du demandeur d’emploi ou de l’employeur (contrats aidés, primes à l’embauche).

Le principal enseignement de ces comparaisons est que l’effet des programmes n’est pas mécanique : beaucoup n’ont que peu ou pas d’impact. Globalement, les programmes d’appariement sont plus souvent efficaces, alors que la réussite des subventions à l’emploi dépend fortement des modalités d’accès au programme et que celle des bonus de retour à l’emploi dépend des conditions d’éligibilité et de la générosité du dispositif.

Une première limite apportée à ce constat est que l’on juge encore principalement l’efficacité d’un programme sur le taux de retour à l’emploi durable, ou bien sur la rapidité du retour à l’emploi. Sur ce point, l’étude souligne que d’autres dimensions importantes seraient intéressantes à connaître qui restent actuellement peu étudiées, comme l’impact sur le bien-être et les comportements prosociaux des bénéficiaires (notamment lorsque les programmes visent des populations marginalisées).

Se pose également la question de l’impact sur le pouvoir d’achat des bénéficiaires, qui est la première source de bien-être des individus, ainsi que sur les finances publiques : un programme bénéfique pour les individus peut ne pas l’être pour l’économie nationale, et inversement.

 Comment améliorer l’efficacité des programmes mis en œuvre ?

Plusieurs exemples viennent illustrer le décalage entre bénéfice attendu et bénéfice réel quand on entre dans le détail des paramètres :

•  l’auteur prend l’exemple des emplois subventionnés qui ont pour principal objectif d’améliorer l’employabilité des demandeurs d’emploi en les faisant gagner en expérience. En réalité plusieurs études montrent qu’ils permettent plutôt aux bénéficiaires de mettre en avant leurs compétences ;
•  on peut aussi observer que le retour à l’emploi est parfois meilleur lorsque la subvention prend la forme d’un bon donnant droit à remboursement pour l’employeur : pour les demandeurs d’emploi qui ont accès à ce bon, leur recherche d’emploi est plus efficace car ils estiment qu’ils ont davantage de chances de retrouver un travail !

Par ailleurs, les résultats obtenus sont très différents d’une population à une autre. Sachant que certains programmes ont un nombre de places limité, se pose la question de qui devrait bénéficier du programme en priorité : sur ce point, le chercheur souligne l’intérêt du « Big Data » pour identifier les individus pour lesquels le programme est le plus important.

Les programmes peuvent donc fonctionner mais rien n’est totalement acquis ou prévisible, les paramètres s’avérant déterminants. C’est pourquoi l’auteur insiste sur la nécessité de prendre le temps de tester systématiquement et rigoureusement les dispositifs, parfois plusieurs fois.