Le calcul du PIB selon l’approche « revenu » n’est pas parfait car les comptes des ménages et des institutions sans but lucratif aux services des ménages (ISBLSM) sont assez fragiles (« bloc mou »). On montre toutefois que la fiabilité des données du « bloc dur » du TEE (sociétés, administrations publiques, reste du monde),  celui où les comptes sont fiables, permet de reconstituer certains agrégats du « bloc mou », notamment les revenus reçus et la capacité de financement. Il reste à estimer la valeur ajoutée (VA) des ménages et des ISBLSM d’une part et la consommation finale (CF), la FBCF d’autre part. La VA est estimé selon l’approche « production »; la CF et la FBCF selon l’approche « demande ». Comme l’approche « production » est à priori plus fiable que l’approche demande pour les comptes des secteurs institutionnels, les comptables français estiment la VA des ménages et des ISBLSM. Reste l’arbitrage le plus difficile, celui qui permet de ventiler les dépenses entre CF et FBCF. De cet arbitrage, dépend le taux d’épargne des ménages.

Or il est clair qu’un équilibrage simultané du TEE et des ERE apporte davantage de fiabilité qu’une procédure consistant à équilibrer le TEE sans utiliser l’information que pourraient apporter les ERE. Il conviendrait ainsi d’estimer au mieux la FBCF globale et par produits (ainsi que la CF), pour l’année de référence et les années courantes, et l’intégrer dans la FBCF globale (et par secteurs institutionnels) du TEE, pour en déduire celle des ménages et des ISBLSM, quitte à modifier les comptes de ces deux secteurs, y compris leur VA. Par exemple, l’essentiel de la FBCF des ménages étant en construction et en services annexes (architectes, notaires), il faudra s’appuyer à la fois sur celle des ménages estimée dans les ERE et sur les données du compte satellite du logement (CSL), quitte à arbitrer entre ces deux sources.

Le tableau suivant présente un exemple fictif de la méthode d’arbitrage du PIB en France, calé sur l’approche « revenu », et une solution alternative estimée entre les 2 approches du PIB « revenu » et « demande », juste plus près de la première approche. Les chiffres en rouge sont ceux arbitrés. La FBCF est arbitrée plus que la consommation finale des ménages. La « cible » FBCF des SNFEI de la source Esane n’est pas vraiment retenue pour arbitrer la FBCF des ERE. Cet exemple est simplifié : la production des APU et des ISBLSM est supposée égale à leur consommation; de même, les comptes des ménages et ISBLSM peuvent être modifiés parfois pour se rapprocher du PIB de l’approche « demande ».

1/ La VA des ISBLSM de 36,2 milliards d euros en 2017, est estimée à partir des rémunérations (31,9 Mds) des 2 principales branches : Hébergement médico-social et social, action sociale (NAF 87-88) (source DREES); Activités des organisations associatives (NAF 94) (source ACOSS). Ainsi, dans le 94N, la VA est de 8 Mds d’euros pour des rémunérations de 7,7 Mds. Il reste toutefois une incertitude sur la CCF estimée à partir d’un modèle. En revanche les rémunérations de l’enseignement non marchand (NAF 85) sont incertaines : le champ des personnes rémunérées qui n’appartiennent pas au secteur s13  n’est pas bien couvert. Or, la VA de cette branche représente quand même 15% de la VA des ISBLSM. Les comptes des autres branches sont aussi assez fragiles mais leur poids est faible. En année courante, la production des branches évolue à peu près comme les rémunérations, faute d’information existant sur la CI. l’estimation de la FBCF par les ISBLSM pourrait être aussi fragile. Mais leur taux d’investissement n’est pas trop éloigné de la moyenne de l’UE : 13,2% contre 16,8%. Notons toutefois que c’est le seul secteur institutionnel où le taux est plus bas en France que dans l’UE.

2/ S agissant des comptes des ménages, deux branches peuvent poser problème pour les comparaisons internationales et le calcul de la VA. Tout d abord, celle des loyers imputés  (L68I) dont la consommation est déterminée par le compte satellite du logement à l aide d’un modèle avec des hypothèses. Mais cette méthode est utilisée dans d autres pays. De plus, une estimation erronée n’a guère d’effet sur le calcul du PIB selon les approches. En effet, la production de loyers imputés devrait passer en consommation finale des ménages et la CI correspondante à cette P12 est très faible, à peine 5%. Si par exemple, la P12 de loyers imputés est de 100 dont 5 de CI d’un seul produit A, ceci devrait donner une contribution du PIB à 95 selon l’approche revenu plus les 5 de VA en supposant que la production du produit A n’a pas de CI, donc en tout 100. Dans l’approche demande il y aurait 100 de consommation finale de loyers imputés.

En revanche, la P12 de la branche « hébergement médico-sociale et action sociale sans hébergement » est plus délicate. Elle représente 18 milliards en 2015 en France (soit 22% de la P1 de la branche) sur un total de 21 Mds dans l’UE . Ceci est du aux hypothèses sur les gardes d’enfants à domicile par les assistantes maternelles et les aides à domicile aux personnes fragiles. On suppose en France que c’est un ménage qui rend service à un autre ménage employeur qui fait sa propre production qu’il consomme. Mais cette hypothèse n’est pas retenue dans les autres pays. La P12 y est très faible au détriment de la P11 et la P13. Ceci peut il rendre fragile la production des ménages dans cette branche, semble-t-il estimé en multipliant des effectifs par des coûts unitaires de rémunérations  ?

Le PIB de l’approche « demande » étant égal a la somme des emplois finals moins les importations, le calage sur l’approche revenu revient à arbitrer surtout la FBCF et les variations de stocks utilisateurs en France et dans une moindre mesure la consommation finale des ménages (CFM), alors que sa part dans les emplois est de 70%, avec l’idée que celle-ci est mieux connue que la FBCF aussi bien globalement que par produits, les autres agrégats (commerce extérieur) n’étant guère modifiables. Certes les écarts entre les deux approches du PIB ne sont pas toujours trop importants.

Cet arbitrage est global mais il doit être réparti par produits. Certains ERE, souvent présentés en Commission des Comptes (agriculture, mais aussi services ou commerce,…), seront probablement moins arbitrés que ceux de l’industrie ou de la construction (en particulier FBCF, CI et variations de stock), pour se caler sur l’approche « revenu » du PIB. On n’arbitre pas les ERE de l’agriculture (comme dans de nombreux pays). On estime de manière assez précise les ERE du commerce qui comprennent  les marges commerciales (9,2% de la production globale) qu’on peut néanmoins arbitrer en tout début de campagne d’un compte. Durant les années 2010, les ERE des services (hormis toutefois quelques produits par exemple la location immobilière, l’hébergement-restauration, voire les logiciels), des transports, étaient aussi à priori peu modifiés. De même ne sont pas arbitrés les ERE des services principalement non marchands et ceux des activités financières. En particulier on n’arbitre jamais l’ERE du SIFIM (services d’intermédiation financière indirectement mesurés) qui fait l’objet d’une évaluation précise des emplois et des cases fixées dans le TEI.

Certaines données du cadre central sont d’ailleurs reprises des comptes satellites présentés dans ces Commissions : loyers imputés des propriétaires du compte satellite du logement,  compte satellite de la santé qui a fait l’objet d’un changement de base en même temps que le cadre central des comptes nationaux,… . Ce compte est en effet théoriquement cohérent et articulé avec ce cadre aussi bien sur le plan des concepts que des évaluations. Ces données ne sont donc pas arbitrées dans les ERE.

La CFM peut être toutefois arbitrée sur plusieurs produits. Dans le cas des hôtels et restaurants par exemple, il s’agit d’être en cohérence avec l’ERE de la correction territoriale (PCHTR). Une enquête de fréquentation dans l’hôtellerie est utilisée pour estimer l’évolution de la CFM en volume. Elle fournit des données sur les nuitées selon le pays de résidence des touristes et la proportion de tourisme d’affaires. L’Insee évalue par produit, une consommation intérieure, représentant l’ensemble des achats effectués sur le territoire par des ménages résidents ou non. Mais la consommation totale de l’économie est obtenue en retranchant la consommation des non-résidents sur le territoire et en additionnant la consommation des résidents hors du territoire. Les données nécessaires sont obtenues par un traitement particulier de la Balance des Paiements.

Le niveau de la correction territoriale retrouve en 2017 celui de 2015, après une année 2016 très dégradée dans le contexte des attentats survenus en France. En 2016 il y a eu beaucoup moins de touristes étrangers qui sont venus en France, et après le creux de la vague ceux-ci sont revenus en 2017; les achats des non-résidents sont très dynamiques en 2017. Par ailleurs, la consommation des français à l’étranger est restée relativement stable. On suppose ici que les dépenses des  étrangers en France et des résidents à l’étranger, ne concernent pas le tourisme d’affaires, et que les dépenses en hôtels représentent la moitié du PCHTR. La CFM en valeur des hôtels est d’abord estimée à partir de l’évolution de la production. Mais elle peut être ensuite arbitrée en tenant compte de l’évolution de la PCHTR.

Les arbitrages peuvent aussi affecter le compte semi-définitif (SD), notamment du côté des ressources (production et marges commerciales). Les ventes des SNFEI ne sont pas des données exogènes de même que les marges commerciales dans ce compte. Ces marges ont été souvent arbitrées pour être cohérentes avec la source Esane. On aurait pu penser que la production des branches à marges (industrie) aurait été modifiée en sens opposé, de manière à moins modifier les emplois. Mais l’arbitrage a souvent été effectué sur la production de quelques autres branches soit parce que la source Esane n’avait pas été suivie pour estimer les ventes, soit parce qu’on disposait d’autres informations. On a ainsi préféré conserver les évolutions des ventes Esane de l’industrie, sachant qu’elles seraient reprises dans le compte définitif. Mais le risque est ainsi de déroger  au principe de l’arbitrage idéal, mais plus long, qui est de répartir les écarts le plus possible entre toutes les branches.

Faits de manière détaillée (NAF 138), ces arbitrages peuvent varier dans des sens opposés selon les produits. Ils peuvent être aussi faits en volume mais cette fois ce n’est pas pour être cohérent avec le PIB de l’approche « revenu ».

Dans des ERE comme ceux de la construction ou l’industrie, l’arbitrage peut être parfois en contradiction avec d’autres sources. Par exemple, on sera amené à modifier la FBCF de l’ERE de la construction pour se rapprocher du PIB de l’approche « revenu », alors que l’ERE initial prenait en compte les données des enquêtes (ESA) très complètes auprès des entreprises qui permettent de faire un passage des ventes au partage des emplois à travers un long processus et moyennant quelques hypothèses ou que cet ERE s’appuyait sur les données du CSL. Il est vrai que le profilage d’entreprise rend parfois difficile la ventilation par branche quand quelques entreprises profilées comprennent plusieurs centaines d’unités légales qui ne sont plus enquêtées depuis 2012 (voir ci dessous) .

Toutefois les arbitrages vont parfois dans le bon sens ou bien ils se compensent durant deux années successives.

On dira qu’une source statistique est fiable quand elle en corrobore d’autres notamment pour une année de base. Par exemple pour la FBCF de l automobile, toutes les sources (Chambre des constructeurs automobiles français, enquête Insee « achats » de 2017, comparaisons internationales) montrent que celle ci est parfaitement estimée en France en 2014.  Ainsi, quand on multiplie les structures des achats issues de l’enquête par la CI des branches du TEI sur lesquelles portent cette enquête, et qu’on additionne par lignes les CI des produits ainsi calculées par les branches, on obtient une CI qu’on peut comparer à la CI de l’ERE. L’écart peut s’appeler « l’effet ligne ». Si il est très faible, c’est que le partage « CI / FBCF » est correct, sachant que les autres emplois (consommation des ménages, exportations) sont peu ou pas du tout modifiés. Toues les sources convergent aussi pour relever la FBCF en produits industriels de quelques 7 milliards d’euros.

De même, toutes les sources convergent pour diminuer la FBCF en logiciels et bases de données de l’ordre de 7 milliards en 2014 dont 5 milliards proviendraient du partage « CI / FBCF », le reste (2 Mds) provenant d’une surestimation de la PEFP (P12).

Mais parfois, les sources ne convergent pas complètement. Pour la construction (y compris les services associés d’architecture et de notaires), la CI est ainsi sous-estimée au vue de la source Esane, du CSL, ou des TES étrangers.  Les résultats de l’enquête « achat » n’iraient pas vraiment dans ce sens selon le calcul précédent. Mais les produits de la construction sont ils bien identifiés dans cette enquête, par rapport à ceux de la location de logement ? De futurs travaux devraient permettre d’estimer au mieux la FBCF : diminuer celle en produit construction et services d’architecture mais d’abord celle des ménages.

Les comptables Allemands consacrent une soixantaine de page à l’estimation de la FBCF par produits dans leur inventaire RNB. Ils privilégient les 2 approches « production » et « demande » du calcul du PIB. La FBCF n’y est pas la principale variable d’ajustement. Les Pays-Bas privilégient aussi 2 approches (« production » et « revenu »).

Nous nous référons à trois bases de données : celle de l’INSEE,  d’Eurostat et de l’OCDE. Cette dernière intègre plus de pays et parfois plus d’agrégats.  Les séries de l’INSEE remontent à 1978, voire 1949 pour certaines. Les deux bases internationales sont disponibles depuis 1995.

Il est assez risqué de comparer sans précaution les données provenant des comptes nationaux de différents pays. Les exemples ne manquent pas comme pour les autres tableaux de la comptabilité nationale. Comparer le tableau des entrées intermédiaires (TEI) français en niveau aux TEI étrangers pose ainsi problème : le premier est en branche pure (voir TEI en France).

De même, la  part de la VA de l’industrie française (hors énergie) est de 11,7% dans le TES français en 2015,  soit moins qu’en Espagne (13,7%), Belgique (14,2%), Suède (15,5%) et surtout en Allemagne (23%). Dans le TES symétrique, cette part reste faible en France (11,9%). Mais elle a perdu 3,6 points en Allemagne (19,4%), 1,4 points en Belgique (12,8%), 2 points en Espagne (11,8%) et 2,5 points en Suède (13%). En effet les secteurs de l’industrie ont une activité non négligeable de services (logiciels, R&D, commerce) qui « disparaissent » de l’industrie dans un TES en branche pure. Aussi, pour comparer la part de la VA de l’industrie entre la France et les autres pays, il faut se référer au TES symétrique. Mais celui-ci est mis à jour plus tardivement. Ainsi, la France relativement désindustrialisée au vue du TES, l’est un peu moins au regard du TES symétrique.

Il reste que beaucoup d’agrégats ou de ratios sont quasi comparables entre le TES français et les TRE étrangers : ainsi en niveau, les ratios (coefficients techniques, taux de marge, productivité du travail,..) . Il en va presque de même des évolutions en valeur et surtout en volume, sous réserve quand même des nombreux arbitrages mentionnés ci dessous.

Autre exemple, l’importance des investissements incorporels (logiciels, R&D) varie fortement entre pays : n’est ce pas une question de méthode  ? De surcroît, dans ces domaines essentiels, il n’est pas possible de comparer la production entre ses trois composantes en France et à l’étranger à partir des bases internationales : production marchande (P11), production pour emploi final propre (P12) et production non marchande (P13).

Dans les logiciels et la R&D, le partage entre la P11 des secteurs d’activités qui les produisent à titre secondaire et la P12 ne serait pas très éloigné des autres pays. Mais les données d’Eurosat font apparaître d’énormes différences. Selon ces données, la P11 du secteur d’activité R&D est nettement supérieur à la P12 à l’étranger. C’est le contraire en France : la P11 de la branche (pure) R&D est de 37% de la P12.  De même, comme le TRE est élaboré par secteurs d’activité en Allemagne, la production totale (P1) du produit logiciels et bases de données (J62-63) est de 117 milliards en 2014 dont 16,5 Mds viennent de secteurs d’activités qui ne sont pas celui du J62-63. Par ailleurs la P12 y est très faible. En France, la P12 de la branche logiciel est de 19 milliards.

L’exemple fictif ci dessous permet de comprendre ces différences : l’industrie automobile a une  P12 de 100 dont 45 de logiciels et 55 de R&D. Le secteur d’activité de logiciel a une P12 en logiciel de 10 et une P12 en R&D de 20. Du coup en Allemagne, le tableau d’Eurosat fait apparaître une P12 du secteur logiciel de 30 contre une P12 du secteur automobile de 100 (45+55). Alors que ce même tableau fait apparaître une P12 de 55 en France parce qu’il est en branche pure (soit 45 produit par l’industrie automobile et 10 par le secteur des logiciels). Et la P12 du secteur automobile est nulle. De même, la P1 de l’industrie automobile allemande est de 420 quand elle est de 300 en France. Par ailleurs, Eurostat publie la matrice de production mais sans distinguer celle de la P11 et celle de la P12. Ainsi, la production n’est pas comparable entre la France et les autres pays au regard des bases internationales. La P1 du TES symétrique est la seule comparable. En rouge, sont les données publiées par Eurostat.

Seules sont plus comparables,  les ratios en colonnes (taux de marges, productivité horaire du travail,..) entre le TES français et les TRE étrangers. Mais même là, il faut y mettre des réserves : la productivité du travail de l’industrie française croît un peu plus vite en France sans qu’on puisse dire si cette différence ne vient pas du fait que l’industrie des autres pays contient 10% de services dont la productivité augmente moins vite.

En fait, il faut disposer de la matrice passage secteur-branche (« PSB »), calculée par l’Insee, pour comparer la production P1 en France et à l’étranger. La répartition de la P1 de chaque secteur d’activité en produits logiciels n’est alors pas franchement différente : 79 % de la P1 en logiciel et base de données est produite par le secteur d’activité en France, soit dans la fourchette des autres pays. Mais cette matrice « PSB » n’est pas sur le site d’Eurostat.

Pour le produit R&D, la part élevée du secteur d’activité R&D (53,5%) s’explique par l’importance de la recherche non marchande en France, à la fois la P12, mais aussi la production non marchande (P13) du fait de la consommation de capital fixe (CCF) générée par la FBCF de la branche R&D non marchande. Une branche-produit, que l’on appelle « diffusion de la recherche » (HM72N1), est créée et donne lieu à un nouvel ERE. L’explication n’est donc pas liée aux méthodes différentes. Tout au plus rien n’indique que la durée d’amortissement de cet investissement correspondant à la P12 soit le même selon les pays.

Se pose ainsi la question de savoir si la comptabilité nationale doit être limitée à ce qui donne lieu effectivement à paiement en monnaie. Ou faut il admettre ce qu’on appelle des « imputations », soit l’enregistrement de flux physiques réels, mais dont la valeur n’est pas mesurée par un paiement et doit donc être estimée (services des logements occupés par leur propriétaire ou autoconsommation agricole par exemple) ?

Cette P12 est décidément bien difficile à évaluer, aussi bien en niveau qu’en évolution, et à comparer entre pays. Sa part dans la production globale varie fortement de 8,2% au Royaume Uni à 2,4% en Pologne en passant par 7,3 % en France. Ces écarts importants ne s’expliquent pas seulement par la production des ménages en loyers « imputés ». En Italie, la part de la P12 est de 6,7%. Mais la part des loyers imputés est plus élevé (4,7%) qu’en France (4,4%).

D’autres comparaisons ne manquent pas de surprendre : par exemple, le taux d’investissement (FBCF /VA) des branches financières (CPA K) serait bien plus élevé en France (21,5%) que dans les autres pays (11,2%), sauf l’Autriche (22%). Mais tandis que dans ce pays, cette supériorité s’expliquerait par les logiciels, elle serait due en France aux bâtiments investis par ces branches, la part des logiciels dans la FBCF étant dans la moyenne des autres pays (34,5%). On note aussi que les comptables français ont supposé nuls les investissements en R&D, ce qui minore la part des droits de propriété intellectuelle dans la FBCF globale par rapport aux autres pays (39,2%), même sil’Espagne comptabiliserait d’autres actifs que la R&D et les logiciels dans les droits de propriété intellectuelle.

Cette répartition de la FBCF de l’industrie par produits est aussi très différente de celle des autres pays mais cette fois en faveur des droits de propriété intellectuelle et au détriment des bâtiments et des machines-équipements. Ainsi, cette FBCF totale en France et sa répartition par produits et par branche demande à être vérifiée de plus près (voir ci dessous).

Enfin, les marges de transport n’ont pas subi le même traitement selon les pays. Celui ci peut influencer le niveau du PIB sous certaines conditions. L’Allemagne n’en comptabilise pas (probablement à tord car le transport, comme le commerce, ne change pas la valeur de la production aux prix de base). Les États Unis et l’Australie traitent  presque tout le transport de marchandises en marge, chaque pays ayant son interprétation sur la notion de « facturation séparée » du transport, certes assez floue dans les manuels. Même, la correction CAF-FAB, dont le but est de comptabiliser de manière symétrique les importations  totales et les exportations totales de biens, n’est pas estimée de la même manière dans tous les pays.