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Par Maryse Champagne Dirigée par: Bruce Shearer et Charles Bellemare

L’importance du resquillage dans le travail d’équipe. Une expérience sur les planteurs d’arbres en Colombie-Britannique. Par Maryse Champagne Dirigée par: Bruce Shearer et Charles Bellemare. CIRPÉE : Centre interuniversitaire sur le risque, les politiques économiques et l'emploi.

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Par Maryse Champagne Dirigée par: Bruce Shearer et Charles Bellemare

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  1. L’importance du resquillage dans le travail d’équipe.Une expérience sur les planteurs d’arbres en Colombie-Britannique Par Maryse Champagne Dirigée par: Bruce Shearer et Charles Bellemare CIRPÉE : Centre interuniversitaire sur le risque, les politiques économiques et l'emploi

  2. Ordre de la présentation • Revue de la littérature • Pourquoi les planteurs d’arbres? • Le modèle • Les données • L’expérience • La régression • Discussion

  3. Introduction • Resquillage: chaque membre de l’équipe a intérêt de diminuer son effort et profiter de l’effort des autres. • Comparer le rendement en travail individuel et en travail d’équipe pour quantifier l’impact du resquillage.

  4. Revue de la littérature • Bracht et al. (2008): Expérience en laboratoire Bien public et bien privé Contribution sous optimale au bien public • Hamilton et al. (2003): Étude milieu naturel Changement de production: individuel puis en équipe Augmentation de la productivité, travail modifié

  5. Pourquoi planteurs d’arbres • Permet d’éliminer les caractéristiques propres au travail d’équipe qui interfèrent avec le resquillage: • 1- Rendement facilement mesurable; • 2- Impossibilité de devenir plus efficace en équipe; • 3- N’est pas multitâche, pas d’arbitrage; • 4- Travail ni créatif, ni interactif.

  6. Modèle théorique • Hypothèses: l’individu ajuste son niveau d’effort (e) selon les incitatifs monétaires. • Le rendement: Y = e + s • Le salaire: W = β Y • L’utilité: U = W – C(e) C(e) >0, C’(e)>0 et C’’(e)>0

  7. Modèle théorique • Max e E(U) = β e – C (e) • Optimum: β’(e)= C’(e) Bénéfice marginal = coût marginal • En équipe de deux A et B W = β (yA+yB) Maintenant β’(e) /2 2 • Puisque les bénéfices sont divisés en deux, chaque personne a intérêt à diminuer l’effort.

  8. Graphiquement $ C’(e) β' β’/2 effort e*A e*

  9. Données • Expérience de terrain en Colombie-Britannique • Période du 5 mai 2009 au 20 juin 2009 • 22 employés, équipe de 2 • Données journalières sur le rendement et celui du coéquipier • En moyenne:1458 arbres et 312,11$/jour

  10. L’expérience • Cherche à isoler l’effet du resquillage • Divisée en 3 traitements: • 1er traitement: travail individuel; • 2e traitement: travail d’équipe. Pour les inciter à travailler en équipe augmentation de 0,07$ par arbre; • 3e traitement: travail individuel, augmentation de 0,07$ par arbre.

  11. Résultats sommaires • Peu de différence de rendement entre le traitement 2 et le traitement 3. • Attention la difficulté du terrain a varié un peu entre les traitements.

  12. Régression • Modèle à effet fixe: • Log yit=αi +βXit+δdteamit + wt+uit • Variable d’intérêt dteamit [ =1 si équipe,=0 autrement] • Xit: contient les variables: -difficulté du terrain, jour de semaine, l’employé et le taux de paiement à la pièce

  13. Résultats • Le coefficient δ mesure l’impact d’être en équipe (négatif alors resquillage) • δ = -0,015 (écart type 0,123) • Intervalle de confiance 95% compris entre [-0,265 et 0,235] • L’effet d’équipe (δ) demeure proche de zéro et est peu significatif. (p-value 0,904)

  14. Discussion • Causes potentielles d’absence de resquillage: -Réputation; -Surveillance possible; -Auto-sélection; -Intérêt à travailler beaucoup pour bénéficier de la prime; -Redistribution informelle possible.

  15. Conclusion • L’impact du resquillage sur le rendement en travail d’équipe est nul. • Ce résultat contraste avec la théorie économique et les études réalisées en laboratoire. • Il aurait été intéressant d’avoir un groupe contrôle, des équipes plus nombreuses et des périodes de traitement plus longues.

  16. Conclusion • MERCI DE VOTRE ATTENTION

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