On peut trouver sur le site du World Input-Output Database, notamment sous la forme Excel ou Rdata, les TES mondiaux en prix des années 2000 à 2014. J'ai travaillé à partir des fichiers Rdata qui peuvent être lus avec le logiciel R. Il existe un fichier Rdata par année contenant sous la forme de l'objet R «wiot» le TES mondial de l'année. La strcture de ce TES est décrite ici .
Chaque TES décrit 43 pays et le reste du monde, soit 44 zones
géographiques, liste ci-jointe et 56 branches,
liste ci-jointe,
soit 2 464 unités productives
Ces données «labour compensation» (LAB) proviennent également du site du WIOD sous la forme du fichier Excel . Elles ont été converties en dollars américains à l'aide du fichier Excel des taux de change donné également par le WIOD.
Les revenus du travail (LAB) de chacune des 56 branches composant la zone «reste du monde» ont été reconstitués avec l'hypothèse, que pour chaque branche, ils étaient égaux au rapport moyen LAB/VA des 43 pays, VA étant la valeur ajoutée.
J'ai estimé les «rentes» (c'est-à-dire les revenus payés aux ménages autres que les revenus du travail) à partir des données de l'OCDE. Le site «OECD.Stat» fournit les revenus de la propriété payés aux ménages et aux institutions sans but lucratif à leur service (poste NFD4R) pour la plupart des pays de l'OCDE et des années 2000 à 2014. Dans un premier temps j'ai traité les cas (années et pays) pour lesquels ces données existent effectivement. J'ai réparti les rentes totales versées pendant une année par un pays entre les 56 branches de ce même pays en proportion de leurs bénéfices comptables («capital compensation», CAP) que l'on peut trouver dans le fichier Excel sur le site du WIOD . Autrement dit j'ai fait l'hypothèse que le rapport des rentes (incluant principalement les intérêts, les dividendes et les rachats d'actions) sur les benéfices comptables était uniforme pour un pays et une année donnés. Pour autant je ne partage pas l'idée commune que les dividendes sont prélevés sur les bénéfices comptables, qui ne sont que le résultat d'un calcul ex post, alors que les rentes sont distribuées ex ante (Cf ma page sur les profits. Je n'ai donc utilisé les bénéfices comptables que par commodité, à défaut d'un accès direct à des statistiques de rentes distribuées par les branches.
J'ai ensuite, pour chacune des 56 branches, calculé le rapport moyen rentes/bénéfice comptable pour chacun de ces pays-années pour lesquels j'avais des données.
Dans un second temps, j'ai traité les cas où les données manquent pour un pays ou/et une année. En effet les données sont complètement absentes pour huit pays (Bulgarie, Chypre, Croatie, Indonésie, Inde, Malte, Roumanie, Taiwan) parmi les 43 pays retenus par le modèle, et des années sont manquantes pour le Mexique, la Russie et la Turquie. Pour ces pays et années, j'ai fait l'hypothèse que pour chaque branche le rapport rentes/bénéfice comptable était égal au rapport moyen calculé précédemment à partir des données non manquantes.
Dans un troisième temps j'ai estimé les rentes payées par chaque branche de la zone «reste du monde». Pour les branches de cette zone la seule donnée dont je dispose est la valeur ajoutée que l'on peut trouver sur les TES mondiaux publiés par le WIOD. Aussi j'ai fait l'hypothèse, que pour chaque branche, le rapport rentes/valeur ajoutée était égal au même rapport moyen pour les branches similaires des pays-années pour lesquels il existe des données complètes.
En résumé, pour l'ensemble des années 2000 à 2014, le total des rentes estimées pour les pays ou années dont les données sont incomplètes s'élève à 7,9 % des rentes distribuées pour les pays et années dont les données sont complètes. Cette proportion est de 14 % pour le reste du monde. On trouvera ici le programme utilisé.
On ne dispose pas de matrice Inv, telle que définie dans ma communication à Bordeaux en page 11, matrice qui donnerait les achats de FBCF par chacune des 2 464 unités productives aux différentes unités productives.
J'ai procédé à une estimation de ces achats à l'aide d'une matrice de répartition de la FBCF entre les branches pour la France et pour l'année 2009 qui m'a été fournie officieusement et gracieusement par l'INSEE. Cette matrice permet de partager les achats de FBCF par la France entre les différentes unités productives françaises.
J'ai fait l'hypothèse que cette même répartition s'appliquait sans changement à toutes les zones géographiques et pour toutes les années de 2010 à 2014.
A partir des fichiers Excel des données socio-économiques et des taux de change, que l'on trouve sur le site du WIOD, j'ai construit l'objet R «ALABUSDGENE» de dimensions 56, 43 et 15 donnant les revenus du travail («labour compensation») payés par les 56 branches des 43 pays du modèle pour les 15 années considérées.
J'ai ensuite ouvert 15 répertoires pour les années 2000 à 2014. Dans chacun de ces répertoires, donc pour chaque année, j'ai utilisé le programme en R ci-joint. Dans une première partie ce programme calcule à partir de «ALABUSDGENE» les estimations de «labour compensation» des branches du reste du monde, puis il construit les TES en valeur-salaire et les tableaux Excel de formation des excédents d'exploitation (operating surpluses) des 2 464 unités productives mondiales. Cf. les résultats et une explicitation plus détaillée de la démarche en français, ainsi qu'en anglais.
Dans une seconde partie le programme utilise les estimations des rentes distribuées par les 2 464 unités productives mondiales obtenues par le programme de répartition des rentes pour compléter les revenus payés par les branches et obtenir les TES en valeur-revenu et les tableaux Excel de formation des profits. Cf. les résultats.
On obtient ainsi, pour chaque année dans le même répertoire, les TES en prix (donnés par les objets originaux «wiot»), en valeur-salaire et en valeur-revenu ainsi que les tableaux Excel de formation des excédents d'exploitation et des profits. Le fait que ces résultats soient dans le même répertoire permet de faire des comparaisons synchroniques, c'est-à-dire ne concernant que la même année. Pour faire des comparaisons diachroniques, c'est-à-dire concernant des éléments d'années différentes, il faut mettre toutes les années dans un répertoire unique. Pour ce faire j'envisage de construire l'objet R que j'appelle «cake» de dimensions 2 464, 2 690 et 15 qui regrouperait les 15 «wiot» des 15 années en les superposant, la structure d'un «wiot» ayant les dimensions 2 464 et 2 690. Ceci permettrait de constuire dans le même répertoire deux autres «cakes» avec des mesures en salaires et en revenus. Les études portant sur des «tranches de cake horizontales» continueraient à être syncrhroniques, tandis que celles portant sur les «tranches verticales» seraient diachroniques.
Avec le programme actuel, j'étudie les différentes années l'une après l'autre, tandis qu'avec le proramme envisagé qui utiliserait «cake» j'étudierai toutes les années simultanément ce qui exigera plus de puissance de calcul et d'espéce mémoire.