Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Utilisant des données sur les expéditions de robots industriels, ce document constate que les secteurs volatils sont automatisés de façon disproportionnée dans les pays avec des règles strictes sur le licenciement. L'idée derrière le résultat empirique est que contrairement aux travailleurs humains, les entreprises peuvent disposer librement des robots, tout comme avec tout autre bien de capital. Puisque les droits des robots ne sont pas protégés par la loi, ils fournissent des services de main d’œuvre à volonté. L'incitation à l'automatisation apportée par la réglementation est plus forte dans les secteurs volatils, où l'incertitude sur les conditions d'affaires augmente les exigences de flexibilité des entreprises. Mes estimations prédisent que dans les secteurs incertains, le pays le plus réglementé (l'Italie) devrait être deux fois plus automatisé que le plus réglementé (États-Unis). Les données montrent que le nombre de robots par employé en Italie est 90% plus élevé qu'aux États-Unis. La stratégie d'identification consiste à exploiter le calendrier différent dans les réformes du travail entre les pays. L'identification provient de l'effet avant-après sur l'investissement sectoriel dans les robots dans les pays réformés (le "groupe de traitement"), vis-à-vis de l'effet avant-après dans les pays où l'EPL n'a pas changé (le "groupe témoin"). Ce document explique pourquoi les entreprises investissent dans l'automatisation. Contrairement à la sagesse conventionnelle, les robots n'augmentent pas la productivité parce qu'ils sont meilleurs ou plus rapides à faire les choses, mais plutôt parce qu'ils augmentent l'efficacité de la répartition. Le lien entre réglementation et automatisation implique que la politique du marché du travail peut être utilisée pour atténuer l'effet perturbateur de la technologie. / Using data on shipments of industrial robots, this paper finds that volatile sectors are disproportionally automated in countries with strict rules on employment dismissal. The idea behind the empirical result is that unlike for human workers, firms can freely dispose of robots, just as with any other capital good. Since robot’s rights are not protected by law, they deliver labor services at will. The incentive to automate induced by regulation is stronger in volatile sectors, where uncertainty about business conditions increase the flexibility requirements of firms. My estimates predict that in uncertain sectors, the most regulated country (Italy) should be twice as automated as the least regulated one (the United States). Data show that the number of robots per employee in Italy is 90% higher than in the United States. The identification strategy consists in exploiting different timing in labor re-forms across countries. Identification comes from the before-after effect on sectorial investment in robots in reformed countries (the \treatment group"), vis-a-vis the before-after effect in countries where EPL did not change (the \control group").This paper sheds light on why firms invest in automation. In contrast to conventional wisdom, robots do not increase productivity because they are better or faster at doing things, but rather because they increase allocative efficiency. The link between regulation and automation implies that labor market policy can be used to mitigate the disruptive effect of technology.

Cette thèse étudie différents mécanismes par lesquels l'immobilier des entreprises influe sur l'investissement, l'emploi et la mobilité des Sociétés Non-Financières (SNFs). L'actif immobilier représente une part très importante de la valeur de l'actif des entreprises et les locaux constituent souvent un des principaux postes de dépenses des SNFs. Les prix de l'immobilier ont un effet sur la valeur de l'actif que les entreprises peuvent déposer en garantie et sur le coût des facteurs de production. Dans le cadre d'un marché du crédit frictionnel, la capacité d'emprunt des entreprises peut être accrue par une hausse de la valeur de marché des actifs. Les deux premiers chapitres de cette thèse étudient cet effet de collatéral et ses conséquences sur l'investissement et l'emploi. Le premier chapitre présente une modélisation dynamique qui met l'accent sur le comportement des variables relatives au marché du travail. Le second chapitre explore les effets hétérogènes entre entreprises en analysant des données microéconomiques. Le dernier chapitre porte sur les conséquences des spécificités des coûts d'ajustement de l'immobilier. En étudiant le comportement de mobilité d'entreprises qui sont soumises à des coûts de déménagement différenciés, nous mettons en évidence un effet notable des coûts associés au changement de la taille des locaux sur la dynamique de l'emploi. / This thesis studies channels through which corporate real-estate affects investment, employment and mobility of Non-Financial Corporations (NFCs). Real-estate assets account for a sizable share of firms' asset value and premises are often one of the main expenditure items of NFCs. Real-estate prices hence have a bearing on the value of firms' pledgeable assets and on the cost of inputs. In a frictional credit market, the firms' borrowing capacity can be enhanced by an increase in asset's value. The first two chapters of this thesis study this collateral channel and its effects on investment and employment. The first chapter proposes a dynamic setting with a focus on labor market variables whereas the second explores heterogeneous effects across firms, based on micro-data. The last chapter examines the consequences of the peculiarities of real-estate adjustment costs. Studying the relocation behaviour of firms facing varying moving costs, we document important effects of the costs associated with a change in the size of the premises on the employment dynamics.