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Titre original: «Personality Traits, Remote Work and Productivity» (International Labour Review, vol. 164, no 3). Traduit par Isabelle Croix. Également disponible en espagnol (Revista Internacional del Trabajo, vol. 144, no 3).
1. Introduction
La pandémie de COVID-19 a provoqué un mouvement exogène soudain et massif vers le télétravail. En l’espace de quelques mois, le pourcentage de télétravailleurs est passé de 8,2 pour cent à plus de 35,2 pour cent aux États-Unis (Bick, Blandin et Mertens, 2023) et de 5 pour cent à plus de 30 pour cent au sein de l’Union européenne (UE) (Sostero et al., 2023). De plus en plus d’études laissent penser que le télétravail survivra à la crise sanitaire (Bartik et al., 2020; Barrero, Bloom et Davis, 2021; OIT, 2022; Erdsiek, 2021; Criscuolo et al., 2023; Adrjan et al., 2021; Aksoy et al., 2023; Hansen et al., 2023). Il pourrait même progresser, étant donné qu’il ne touche pas encore tous les emplois qui s’y prêtent (Bick, Blandin et Mertens, 2023). Les estimations relatives aux emplois compatibles avec le télétravail, comme celles fournies par Dingel et Neiman (2020), reposent en général sur un critère de faisabilité technique. In fine, la place du télétravail dépendra de son impact sur la productivité des travailleurs. Or, cet impact est ambigu: alors que certaines études font état d’une progression globale de la productivité (Barrero, Bloom et Davis, 2021; Criscuolo et al., 2023; Zhang, Gerlowski et Acs, 2022; Deole, Deter et Huang, 2023; Emanuel, Harrington et Pallais, 2023), d’autres parviennent à la conclusion inverse (Bloom et al., 2020; Barber et al., 2021; Kitagawa et al., 2021; Morikawa, 2022; Yang et al., 2022; Emanuel et Harrington, 2024; Gibbs, Mengel et Siemroth, 2023). On peut en déduire que le télétravail a une incidence très hétérogène sur la productivité du travail. Une grande partie de cette hétérogénéité demeure inexpliquée.
Dans cet article, nous analysons le lien entre les traits de personnalité et la productivité des télétravailleurs. Il est établi que les compétences non cognitives, en particulier la personnalité, jouent un rôle déterminant dans les performances des individus sur le marché du travail (Heckman, Stixrud et Urzua, 2006; Mueller et Plug, 2006; Borghans et al., 2008; Heineck et Anger, 2010; Heckman et Kautz, 2012; Fletcher, 2013). Dans le contexte du télétravail, des compétences non cognitives telles que la conscience professionnelle ou la stabilité émotionnelle apparaissent comme des facteurs susceptibles d’expliquer les différences de productivité relative au niveau individuel.
Nous avons commencé par concevoir et administrer une enquête auprès de plus de 1 700 individus ayant fait l’expérience du télétravail pendant la pandémie de COVID-19 en Lettonie. Dans ce pays, les restrictions imposées après que le gouvernement a décrété l’état d’urgence, en mars 2020, ont entraîné une hausse exogène et brutale du télétravail, la proportion de télétravailleurs ayant été multipliée par sept, passant de 2,6 pour cent en 2019 à environ 18,3 pour cent en mai 2020. Cette situation a constitué une expérimentation naturelle d’ampleur concernant l’adoption du travail à distance, et a permis de réduire le risque d’autosélection.
Notre principale variable d’intérêt est un indicateur autodéclaré de productivité. Nous l’avons obtenue en demandant aux répondants d’évaluer leur productivité relative lorsqu’ils travaillent sur site et lorsqu’ils télétravaillent depuis leur domicile. Cette formulation présente deux grands avantages. Premièrement, comme notre analyse ne repose pas sur une comparaison de la productivité entre la date de l’enquête et une période de référence passée, nous évitons le biais de mémorisation auquel beaucoup d’études n’échappent pas. Deuxièmement, en demandant aux répondants de comparer leur productivité entre deux cadres de travail hypothétiques, nous atténuons le risque de surestimation de la productivité dû à l’excès de confiance.
Notre enquête visait à mesurer les traits de personnalité du modèle des «cinq grands facteurs de la personnalité», également connu sous le nom de Big Five – Ouverture aux expériences, Conscience, Extraversion, Agréabilité et Stabilité émotionnelle. Il est démontré que les mesures individuelles de ces caractéristiques sont stables dans le temps et d’une situation à l’autre, et qu’elles ne sont pas sensibles aux aléas de l’existence, ce qui limite le risque de problèmes d’endogénéité (Almlund et al., 2011; Heckman et Kautz, 2012; Cobb-Clark et Schurer, 2012). Nous avons fait appel au questionnaire intitulé Ten-Item Personality Inventory (TIPI) établi par Gosling, Rentfrow et Swann (2003), qui est amplement utilisé pour évaluer ces cinq traits de personnalité et qui est suffisamment synthétique pour être employé dans le cadre d’enquêtes à grande échelle.
Dans un deuxième temps, nous avons analysé le lien entre les traits de personnalité et la préférence pour la poursuite du télétravail après la pandémie. Beaucoup d’employeurs craignaient que le choix du télétravail par le personnel ne traduise un phénomène d’antisélection (Emanuel et Harrington, 2024) et ne les prive de possibilités de contrôle (Erdsiek, 2021). Dès lors, mieux connaître les personnes qui souhaitent continuer de bénéficier de modalités de travail souples peut apporter un éclairage sur la persistance du télétravail à moyenne échéance.
Troisièmement, nous avons étudié les valeurs de réserve associées à la renonciation au télétravail après la pandémie ou à son acceptation. Plusieurs études montrent qu’en moyenne les travailleurs sont prêts à sacrifier une partie de leur salaire pour pouvoir télétravailler (Mas et Pallais, 2017; Maestas et al., 2018; Barrero, Bloom et Davis, 2021; Barrero et al., 2022; Moens et al., 2024; Aksoy et al., 2023). À l’inverse, d’autres salariés, insatisfaits du télétravail, pourraient avoir une forte préférence pour le travail sur site. À titre d’exemple, 20 pour cent des participants à l’expérimentation de terrain menée par Mas et Pallais (2017) préféreraient ne travailler que sur site, même en l’absence de répercussion négative du télétravail sur leur salaire. Ce constat introduit une source d’hétérogénéité supplémentaire dans la formation des salaires de réserve, expliquant en partie l’important redéploiement des travailleurs entre entreprises, professions et secteurs d’activité actuellement observé aux États-Unis. Nous apportons ici un éclairage sur les causes de cette hétérogénéité.
La Lettonie est un terrain idéal pour étudier le télétravail. Premièrement, il existe dans ce pays un important potentiel inexploité en la matière. Ainsi, d’après Dingel et Neiman (2020), 35 pour cent des emplois lettons se prêteraient au télétravail, soit un pourcentage égal à celui calculé pour l’UE. Toutefois, en 2019, avant la pandémie, seulement 3 pour cent des personnes occupant un emploi travaillaient depuis leur domicile, soit l’un des pourcentages les plus faibles de l’UE1. Deuxièmement, en mars 2020, le gouvernement letton a décrété l’état d’urgence, rendant le télétravail obligatoire pour tous les salariés des secteurs public et privé, hormis ceux dont la présence sur site était indispensable. Les effectifs en télétravail ont alors été rapidement multipliés par sept. Autrement dit, alors que le travail à distance était quasi inexistant en février 2020, quelques mois plus tard, il concernait tous les emplois pouvant s’exercer à domicile. La politique qui a imposé le télétravail intégral a donc constitué un choc exogène massif pour ce qui est de l’adoption de cette modalité de travail.
Nos résultats révèlent que les traits de personnalité ont bel et bien une incidence sur la productivité des télétravailleurs. Globalement, la conscience joue un rôle positif important. Les estimations ponctuelles sont statistiquement mais aussi économiquement significatives: une augmentation égale à un écart type du score de conscience est associée à une hausse de 6 points de pourcentage de la probabilité de se considérer comme plus productif en télétravail que sur site (pourcentage de référence = 31 pour cent). Par ailleurs, la conscience et l’ouverture sont liées positivement avec la volonté de télétravailler après la pandémie. Les employeurs favorables au télétravail devraient donc constater qu’ils attirent des travailleurs présentant ces traits de personnalité.
La conscience est un attribut que tous les employeurs recherchent, tandis que l’ouverture est appréciée au minimum par les dirigeants d’entreprises et organisations en croissance ou innovantes. En conséquence, cette sélection est positive du point de vue de l’employeur et apaise ses craintes que le télétravail ne soit choisi par les salariés les moins performants. Cette observation confirme les résultats de Felstead et Reuschke (2023), qui constatent que les employés les plus productifs sont aussi les plus enclins à continuer de travailler à distance après la pandémie. Nous mettons cependant aussi en lumière un lien négatif entre l’extraversion et la préférence pour le télétravail, ce qui laisse penser que les entreprises qui ont recours au télétravail devraient investir dans des mesures de socialisation pour atténuer son incidence négative sur le bien-être des travailleurs extravertis. Nous mesurons toutefois aussi des effets d’adaptation forts: la productivité relative (autodéclarée) en télétravail et la volonté de travailler à distance après la pandémie augmentent l’une et l’autre pendant les six premiers mois de télétravail. Nos résultats reposent certes sur des données transversales, mais ils vont dans le même sens que ceux de Gajendran et Harrison (2007), qui mettent en lumière l’existence d’une courbe d’apprentissage témoignant d’une adaptation au télétravail.
Notre article apporte principalement trois contributions à la recherche. Premièrement, il vient enrichir la littérature relative à l’influence de la personnalité sur les performances des individus sur le marché du travail. Alors que cette influence sur la formation des salaires est désormais bien documentée (Heckman, Stixrud et Urzua, 2006; Mueller et Plug, 2006; Borghans et al., 2008; Heineck et Anger, 2010; Fletcher, 2013; Collischon, 2020), nous nous penchons ici sur le lien entre traits de personnalité et productivité dans le contexte du télétravail.
Deuxièmement, il complète les travaux consacrés aux effets du télétravail sur la productivité. D’après plusieurs de ces travaux, cet impact serait hétérogène pour différentes catégories de travailleurs. L’étude de Burdett et al. (2024), par exemple, met en lumière un impact disparate dans les diverses catégories socio-économiques et montre que les conséquences les plus négatives concernent les personnes qui se trouvent au bas de l’échelle des salaires, les non-salariés et les femmes. De même, Barber et al. (2021), Lee et Tipoe (2021), Deole, Deter et Huang (2023) et Gibbs, Mengel et Siemroth (2023) constatent une incidence du télétravail sur la productivité et observent qu’elle diffère en fonction du genre, de l’âge et de la structure familiale. Nous complétons ces travaux en introduisant les traits de personnalité dans l’analyse.
Troisièmement, nous apportons aussi notre contribution à une série d’études récentes portant sur l’effet de réaffectation de la pandémie de COVID-19. D’après Bloom et al. (2020), la pandémie a agi comme un choc de réaffectation de grande ampleur, modifiant définitivement la demande pour une grande partie des entreprises et conduisant par conséquent à une transformation de la structure de l’emploi. Basso et al. (2022) s’intéressent au redéploiement de la main-d’œuvre depuis des emplois dangereux au profit de postes plus sûrs (en termes de risque de contamination) susceptible de se produire après la pandémie. Notre article montre que les traits de personnalité jouent aussi un rôle dans ce processus de réaffectation, parce qu’ils sont fortement corrélés avec la propension à accepter (ou non) le télétravail.
Le reste de l’article est organisé comme suit. Nous décrivons la littérature liée à notre sujet dans la deuxième partie. Nous présentons nos données et notre méthode dans la troisième partie et nos résultats dans la quatrième. La cinquième partie fait office de conclusions.
2. Revue de la littérature
Le basculement dans le télétravail qui s’est produit à la faveur de la pandémie a donné lieu à une abondante littérature sur la relation entre cette modalité d’organisation du travail et la productivité. Plusieurs auteurs s’étaient cependant penchés sur cette question avant le COVID-19. Dans une méta-analyse, Gajendran et Harrison (2007) avaient conclu à l’absence de lien entre le travail à distance et la performance lorsque celle-ci était évaluée par les travailleurs eux-mêmes, mais à l’existence d’une corrélation positive lorsqu’elle était évaluée par leur supérieur hiérarchique ou à l’aune d’indicateurs objectifs. De même, Bloom et al. (2015) et Angelici et Profeta (2024) avaient constaté que le télétravail et, plus généralement, les modalités souples d’organisation du travail avaient un impact positif sur la productivité des travailleurs mesurée à partir de données fournies par l’employeur. Ces résultats concernent cependant surtout des travailleurs qui ont fait le choix du télétravail, de même que des entreprises favorables à cette organisation.
Les travaux qui ont exploité l’expérimentation naturelle mondiale constituée par la pandémie – et qui échappent ainsi aux problèmes d’autosélection – parviennent à des conclusions moins tranchées. Bon nombre des auteurs qui évaluent la productivité sur la base d’indicateurs objectifs ou de l’avis du supérieur hiérarchique concluent à l’existence d’un lien négatif (en moyenne) entre télétravail et productivité. Tel est le cas de Bloom et al. (2020), de Morikawa (2022) et de Erdsiek (2021), qui s’intéressent aux entreprises au Royaume-Uni, au Japon et en Allemagne, respectivement; de Barber et al. (2021), Yang et al. (2022) et Gibbs, Mengel et Siemroth (2023), qui étudient le cas de professionnels qualifiés aux États-Unis et en Inde; et d’Emanuel et Harrington (2024) concernant les employés de centres d’appels aux États-Unis. D’autres auteurs constatent en revanche une association positive entre télétravail et performance, notamment Criscuolo et al. (2023), dont l’étude porte sur les entreprises de 25 pays, Zhang, Gerlowski et Acs (2022), pour les petites entreprises aux États-Unis, et Emanuel, Harrington et Pallais (2023), pour les ingénieurs logiciels aux États-Unis. Les chercheurs qui se sont appuyés sur la productivité autoévaluée parviennent eux aussi à des résultats en demi-teinte. Dans le cas du Royaume-Uni, Felstead et Reuschke (2023) et Burdett et al. (2024) observent qu’en moyenne le travail à distance ne change rien à la productivité des travailleurs. En revanche, Lee et Tipoe (2021) estiment qu’il induit une légère baisse de la productivité, tandis que Deole, Deter et Huang (2023) concluent à l’existence d’un lien positif entre fréquence du télétravail et productivité. Aux États-Unis, les travailleurs indiquent être plus productifs lorsqu’ils travaillent chez eux (Barrero, Bloom et Davis, 2021), tandis que l’inverse est vrai au Japon (Kitagawa et al., 2021; Morikawa, 2022). Toutes ces études révèlent de fortes disparités entre travailleurs, et soulignent que les femmes, les parents d’enfants d’âge scolaire et les personnes peu rémunérées accusent les pertes de productivité les plus fortes.
Abordant la question sous un autre angle, Aksoy et ses coauteurs (2023) observent que, dans les 27 pays couverts par leur enquête, la plupart des travailleurs ont été positivement surpris par leur productivité en télétravail et attribuent à la possibilité de travailler deux ou trois jours par semaine depuis leur domicile une valeur égale à 5 pour cent de leur salaire en moyenne. Les auteurs constatent que cette valeur d’agrément est plus élevée parmi les femmes, les personnes qui ont des enfants et celles qui vivent relativement loin de leur lieu de travail.
Ici, nous avançons que les traits de personnalité peuvent expliquer une partie de l’hétérogénéité de la variation de la productivité. Si l’on sait, au moins depuis les travaux de Becker (1964), que les compétences cognitives ont un poids important dans la formation des salaires, la littérature économique récente décrit un impact tout aussi fort de compétences non cognitives (ou soft skills) telles que la persévérance, la motivation intrinsèque et le charme (Heckman, Stixrud et Urzua, 2006; Mueller et Plug, 2006; Borghans et al., 2008; Cobb-Clark et Tan, 2011). Il a en outre été démontré que, au sein de l’éventail des compétences non cognitives, les traits de personnalité expliquent une fraction importante de la variance des revenus d’activité et, plus généralement, sont de bons prédicteurs de «réussite» (Heckman et Kautz, 2012).
Pour opérationnaliser le concept de traits de personnalité, il est courant de faire appel au modèle des cinq grands facteurs de la personnalité (Costa et McCrae, 1992), qui englobe l’ouverture aux expériences, la conscience, l’extraversion, l’agréabilité et la stabilité émotionnelle (les définitions sont présentées dans le tableau SA1 de l’annexe supplémentaire en ligne (en anglais)). Parmi les avantages de cette typologie documentés par diverses études (Roberts et DelVecchio, 2000) figure la stabilité intra-individuelle dans le temps des cinq facteurs, en particulier chez les adultes. Ils sont peu influencés par les aléas de la vie, tels qu’une perte d’emploi involontaire, un divorce ou le décès du conjoint (Cobb-Clark et Schurer, 2012; Anger, Camehl et Peter, 2017; Elkins, Kassenboehmer et Schurer, 2017). On peut en déduire que la pandémie ne les modifie vraisemblablement pas, si bien que le risque d’endogénéité est atténué.
Beaucoup d’études mettent en lumière un lien entre ces cinq dimensions de la personnalité et les performances des individus sur le marché du travail, et ce dans divers contextes (Mueller et Plug, 2006; Viinikainen et al., 2010; Heineck et Anger, 2010; Heineck, 2011; Fletcher, 2013; Nandi et Nicoletti, 2014; Gensowski, 2018; Collischon, 2020). En règle générale, ces études indiquent que la conscience et la stabilité émotionnelle ont un lien positif avec les salaires, tandis que l’agréabilité va de pair avec des salaires plus faibles. La plupart d’entre elles soulignent en outre que la relation entre salaires et traits de personnalité dépend souvent du genre. Alderotti, Rapallini et Traverso (2023) confirment l’existence de ces liens dans une méta-analyse. Dans une expérimentation de laboratoire, Cubel et al. (2016) montrent que la conscience est associée à de meilleures performances et que l’influence des traits de personnalité sur la situation professionnelle passe par la productivité. Dans le contexte du télétravail, Parra, Gupta et Cadden (2022) constatent que l’épuisement professionnel induit par le travail à distance est associé positivement avec le névrosisme (faible stabilité émotionnelle), mais négativement avec l’agréabilité et la conscience.
En somme, il ressort de la littérature que le télétravail a une incidence très hétérogène sur la productivité. Même s’il est établi que cette hétérogénéité est liée à la profession, au genre et à la structure familiale, elle demeure largement inexplorée. Parallèlement, on sait que les traits de personnalité, en particulier la conscience, influent sur divers aspects des performances professionnelles, dont la productivité. Nous cherchons donc à en savoir plus sur le rôle qu’ont ces facettes de la personnalité sur la variation de la productivité associée au télétravail.
3. Données et méthodologie
3.1. Conception de l’enquête
Nos données proviennent d’une enquête en ligne conduite en Lettonie en mai et juin 2021 afin de recueillir des informations sur la façon dont les employés vivaient le télétravail. Beaucoup moins répandu en Lettonie que dans l’ensemble de l’UE avant la survenue du COVID-19, le recours au télétravail a été multiplié par sept en 2020. L’enquête s’adressait à l’ensemble des salariés qui avaient travaillé à distance pendant la pandémie. Pour limiter le biais de sélection dû à l’emploi d’un canal spécifique, nous avons tenté de toucher cette population par divers moyens: portails d’actualité nationaux, réseaux sociaux (Facebook et Twitter, devenu X), annonces radiodiffusées et divers organismes institutionnels (par exemple l’association lettone des collectivités locales et régionales). L’enquête en ligne auto-administrée était proposée en letton mais aussi en russe, langue maternelle d’environ 35 pour cent de la population. Nous avons obtenu plus de 1 700 questionnaires complets sur plus de 2 000 personnes participantes. Pour tenir compte du biais potentiellement introduit par les canaux utilisés pour administrer l’enquête, nous avons effectué une pondération par âge et genre en fonction des données sur le télétravail en 2021 provenant de l’office letton de la statistique2.
Le questionnaire comportait quatre parties. La première contenait une série de questions interrogeant les répondants sur leur expérience du télétravail pendant la pandémie, par exemple sur le lieu où ils se trouvaient (en Lettonie ou à l’étranger, dans une zone rurale ou urbaine, dans une maison individuelle ou un appartement). La toute première question les invitait à indiquer s’ils avaient travaillé totalement ou principalement depuis leur domicile pendant au moins un mois durant la pandémie. Lorsque la réponse était négative, ils ne pouvaient pas aller plus loin.
La deuxième partie était composée de questions liées aux trajets entre domicile et lieu de travail. Les répondants devaient indiquer combien de fois par semaine ils se rendaient sur leur lieu de travail avant la pandémie, quel moyen de transport ils utilisaient, le temps moyen quotidiennement absorbé par ces trajets et les frais de transport économisés grâce au télétravail.
La troisième partie portait sur les caractéristiques des individus et des ménages. Nous avons d’abord recueilli des informations sur l’âge, le genre, la langue maternelle et le niveau d’études de la personne répondant à l’enquête. Celle-ci était ensuite invitée à indiquer si elle vivait ou non en couple et combien d’enfants de moins de 18 ans faisaient partie du ménage. Arrivait ensuite le questionnaire TIPI, qui contenait dix questions. Ces questions, reproduites dans le tableau SA2 de l’annexe supplémentaire en ligne A (en anglais) et explicitées de façon détaillée ci-après, nous ont permis de mesurer les cinq traits de personnalité du modèle.
La dernière partie du questionnaire incluait des questions au sujet des caractéristiques de l’emploi (emploi occupé selon la Nomenclature statistique des activités économiques dans la Communauté européenne – NACE3 –, secteur public ou privé, quotité de travail, poste d’encadrement ou non).
3.2. Variables de résultat
L’enquête posait des questions sur trois variables de résultat d’intérêt: la productivité, la préférence pour le télétravail après la pandémie et le montant de la hausse de salaire exigée par un salarié pour renoncer au télétravail ou accepter le télétravail après la pandémie (valeur de réserve). Notre principale variable d’intérêt est un indicateur de productivité autodéclaré, comme dans beaucoup de travaux explorant le lien entre télétravail et productivité (Burdett et al., 2024; Felstead et Reuschke, 2023; Criscuolo et al., 2023). Toutefois, dans ces autres travaux, les répondants sont invités à comparer leur productivité entre deux périodes – au moment de l’enquête et au cours d’une période de référence antérieure à la pandémie4. Outre le biais de mémorisation potentiellement associé à cette méthode, il est possible que l’écart de productivité entre deux périodes rende aussi compte de changements sans lien avec le télétravail (imputables à la vie privée, à une lassitude générale provoquée par le COVID, par exemple). Pour les besoins de notre analyse, nous avons préféré mesurer la variation de la productivité5 en invitant les personnes à comparer leur productivité à domicile et sur site.
Notre question était libellée ainsi: «Votre productivité est-elle supérieure quand vous travaillez au bureau ou quand vous travaillez chez vous?». Cinq réponses étaient possibles: «au bureau», «au bureau (légèrement)», «aucune différence», «chez moi (légèrement)», «chez moi». Les réponses proposées comportaient une progression. Elles indiquaient la productivité relative à domicile par rapport à ce qu’elle est sur site et permettaient d’obtenir une variable de productivité ordinale. Tout au long de notre analyse, pour faciliter la lecture et la présentation des résultats, nous réduisons ces cinq catégories à trois en fusionnant «au bureau» et «au bureau (légèrement)» d’une part et «chez moi» et «chez moi (légèrement)» d’autre part.
Notre question se prête mieux à l’évaluation de l’impact du télétravail sur la productivité, parce qu’elle invite à comparer la productivité non pas dans le temps, mais entre le domicile et un lieu de travail contrefactuel (le bureau). Elle limite aussi le risque que les personnes ne surévaluent leur propre productivité par excès de confiance, puisqu’elles sont interrogées sur leur propre performance dans deux cadres différents. La question arrivait juste après la première partie du questionnaire, sans que la personne ait au préalable été sondée sur son attitude vis-à-vis du télétravail ou son souhait de continuer à exercer son activité à distance une fois la pandémie terminée. L’enquête était donc conçue pour réduire, voire exclure, le risque de manipulation stratégique par les répondants partisans du télétravail, qui auraient pu être tentés de surestimer leur productivité à domicile.
Le tableau 1 (partie A) présente les statistiques descriptives concernant la variable qui représente la productivité, mettant en lumière, à l’instar de la littérature récente, une forte hétérogénéité de la productivité autoévaluée: un tiers des répondants fait état d’une plus grande productivité à domicile, un deuxième tiers se dit plus productif au bureau et le troisième estime que le lieu de travail est sans incidence.
Statistiques descriptives: variables de résultat
| Au bureau | Aucune différence | Chez moi | Total | ||
| A. Productivité Votre productivité est-elle supérieure quand vous travaillez au bureau ou quand vous travaillez chez vous? |
|||||
| Part (%) | 36,7 | 32,3 | 31,0 | 100,0 | |
| Observations | 592 | 536 | 510 | 1 638 | |
| B. Modalité de travail préférée Comment préféreriez-vous travailler après la pandémie? |
|||||
| Part (%) | 27,1 | 9,8 | 63,1 | 100,0 | |
| Observations | 472 | 161 | 1 071 | 1 704 | |
| C. Valeurs de réserve (en euros), par modalité de travail préférée après la pandémie De combien faudrait-il que votre salaire mensuel augmente pour que vous changiez d’avis? |
|||||
| 10e centile | 50,0 | 0,0 | 100,0 | ||
| Médiane | 200,0 | 0,0 | 300,0 | ||
| Moyenne | 306,4 | 0,0 | 429,4 | ||
| 90e centile | 600,0 | 0,0 | 1 000,0 | ||
| Max. | 2 000,0 | 0,0 | 2 000,0 | ||
| Observations | 276 | 161 | 557 | 994 | |
| D. 1 pour cent de valeurs de réserve les plus élevées ou [Je choisirais dans tous les cas le télétravail (le travail sur site)] |
|||||
| Observations | 195 | 511 | 706 | ||
-
Notes: Tous les pourcentages correspondent à des parts pondérées de la population de télétravailleurs exerçant leur activité seulement ou surtout depuis leur domicile. Les chiffres figurant dans la partie A ont été obtenus après exclusion des non-réponses (3,9 pour cent de l’échantillon). La partie C contient les valeurs de réserve déclarées par les répondants, après exclusion des 1 pour cent de valeurs les plus élevées. Une valeur de réserve égale à 0 est attribuée aux personnes qui n’ont pas de préférence entre le télétravail et le travail sur site.
Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir des données de l’enquête.
La deuxième variable de résultat qui nous intéresse est la préférence pour le télétravail au-delà de la pandémie. La question posée avait deux objectifs. Il s’agissait d’une part de déterminer qui étaient les travailleurs susceptibles de vouloir continuer à télétravailler une fois la pandémie terminée. Emanuel et Harrington (2024) mettent en évidence un phénomène de sélection négative dans le télétravail parmi les salariés des centres d’appels avant la survenue du COVID-19, ce qui fait écho aux inquiétudes des employeurs au sujet des difficultés à contrôler leur personnel6. À l’inverse, nous mettons en lumière un phénomène de sélection positive dans cette modalité de travail. D’autre part, la question exclut le risque de manipulation stratégique qui aurait pu entacher la fiabilité de la réponse relative à la productivité. Certaines personnes auraient pu être tentées de déclarer, par exemple, une plus forte productivité lorsqu’elles travaillent chez elles pour influencer les résultats dans un sens favorable au télétravail. La question sur la préférence pour le télétravail après la pandémie permettait aussi d’éviter qu’un manque de discernement ne fausse les réponses concernant la productivité7.
La question sur la préférence pour le télétravail était formulée ainsi: «Concernant l’emploi dans lequel vous avez travaillé principalement à distance, et compte tenu de tous les avantages et inconvénients, que préféreriez-vous après la pandémie pour la même rémunération: travailler au bureau ou à distance (si vous aviez le choix)?». Cinq réponses étaient proposées: «chez moi seulement», «surtout chez moi», «peu importe», «surtout au bureau», «au bureau seulement». Comme pour la variable représentant la productivité, nous avons fusionné les catégories «chez moi seulement» et «surtout chez moi» d’une part et «surtout au bureau» et «au bureau seulement» d’autre part. La partie B du tableau 1 montre que la répartition des réponses est très différente de celle observée concernant la productivité: 63 pour cent des répondants préféreraient travailler seulement ou surtout depuis leur domicile, contre 27 pour cent qui se prononcent en faveur du travail seulement ou surtout au bureau.
Enfin, la troisième variable de résultat est le changement de salaire mensuel exigé pour accepter: i) de travailler sur site pour les personnes préférant le télétravail; et ii) de télétravailler pour les personnes souhaitant travailler au bureau. La question (qui suivait immédiatement celle sur la modalité de travail préférée après la pandémie) était libellée ainsi: «De combien faudrait-il que votre salaire mensuel augmente pour que vous changiez d’avis?». Elle devait permettre de mesurer la valeur (positive ou négative) du télétravail. Barrero, Bloom et Davis (2021) et Barrero et al. (2022) montrent que beaucoup de salariés changeraient vraisemblablement d’emploi si leur employeur décidait de revenir à une politique imposant de travailler uniquement sur site. Bien que la question que nous posons ici ne repose pas sur la méthode des préférences révélées, les réponses peuvent apporter un éclairage sur cet important enjeu.
Les statistiques descriptives fournies dans le tableau 1 (partie C) laissent penser que les valeurs indiquées sont réalistes. Parmi les personnes qui souhaitent travailler exclusivement ou principalement à distance, la valeur médiane du télétravail s’établit à 300 euros, soit 32 pour cent du salaire mensuel net moyen qui avait cours en Lettonie en 20218. Le supplément de salaire qu’une personne préférant le télétravail exigerait pour envisager d’y renoncer est nettement supérieur à celui qui serait nécessaire pour qu’une personne préférant travailler sur site envisage de télétravailler. Ce résultat est logique compte tenu du fait que le passage du télétravail au travail sur site implique un coût supplémentaire en temps et en argent en raison des trajets entre domicile et travail. Globalement, après suppression des 1 pour cent de valeurs les plus élevées, la valeur d’agrément moyenne du télétravail s’établit à 174 euros par mois (18,5 pour cent du salaire mensuel net moyen) et la valeur d’agrément médiane à 100 euros (10,6 pour du salaire mensuel net moyen). Comme les répondants étaient interrogés sur la possibilité de travailler «surtout ou seulement» chez eux, ces résultats sont cohérents par rapport à ceux obtenus par Aksoy et al. (2023), qui constatent que la valeur d’agrément moyenne (calculée pour 27 pays) pour deux ou trois jours de télétravail par semaine correspond à 5 pour cent du salaire.
3.3. Indicateurs des traits de personnalité
L’enquête contenait une partie visant à évaluer la personnalité à l’aune du modèle des cinq facteurs (Costa et McCrae, 1992). La recherche en psychométrie offre plusieurs questionnaires normalisés pour construire un indicateur de chacun des cinq traits de personnalité du modèle. Le plus complet, le NEO Personality Inventory révisé (NEO PI-R), comprend 260 questions (ibid.) et n’est donc pas adapté à une enquête à grande échelle, raison pour laquelle nous avons retenu le TIPI (Gosling, Rentfrow et Swann, 2003). Ce test, qui ne comporte que dix questions, est facile à utiliser pour les besoins d’enquêtes et il est amplement employé en économie (Heckman et Karapakula, 2019; Alaref, Brodmann et Premand, 2020; Campos-Mercade et al., 2021).
Le TIPI propose deux affirmations (l’une «positive» et l’autre «négative») par trait de personnalité. La personne doit indiquer sur une échelle de Likert graduée de 1 à 7 dans quelle mesure elle est d’accord ou non avec les affirmations proposées. Le score calculé pour l’affirmation «négative» est inversé: après recodage, 1 devient 7, 2 devient 6, et ainsi de suite. La moyenne des deux scores permet d’obtenir un indicateur unidimensionnel du trait de personnalité. Compris entre 1 et 7, cet indicateur varie par demi-point. À titre d’exemple, les deux affirmations visant à évaluer la conscience sont les suivantes: «Je pense que je suis fiable et capable d’autodiscipline» et «Je pense que je suis désorganisé et négligeant». Aussi simple que cette méthode puisse paraître, Gosling, Rentfrow et Swann (2003) montrent qu’elle n’est que légèrement inférieure au célèbre Big Five Inventory de John et Srivastava (1999), qui comporte 44 questions. Comparant plusieurs échelles de mesure des cinq traits de personnalité, Furnham (2008) montre que les indicateurs reposant sur le TIPI sont bien corrélés avec ceux calculés au moyen du NEO Five-Factor Inventory (NEO-FFI), qui compte 60 questions, et que le TIPI est supérieur aux autres instruments fondés sur un petit nombre de questions.
La figure 1 présente la distribution (normalisée) des scores de chacun des cinq traits de personnalité. Chaque distribution révèle une forte hétérogénéité: celle de la conscience est asymétrique vers la gauche, comme l’observent aussi Heineck et Anger (2010) par exemple. Le tableau SA4 figurant dans l’annexe supplémentaire en ligne A (en anglais) présente la corrélation entre les scores que nous avons calculés sur la base de nos données pour les cinq traits de personnalité. Aucune des corrélations par paire n’est forte et toutes sont conformes à ce qui est généralement observé dans la littérature, ce qui confirme que, comme le veut le modèle des cinq facteurs, chaque trait représente une dimension spécifique de la personnalité.
Traits de personnalité: distributions
Notes: Cette figure présente des estimations de la densité par la méthode du noyau (noyau d’Epanechnikov, avec une largeur de bande égale à 0,5) pour les scores z des cinq traits de personnalité. Le score initial de chacun des cinq traits est compris entre 1 et 7. À des fins de comparabilité, chaque score a été converti en score z, obtenu en divisant la différence entre le score et sa moyenne par l’écart type. De cette manière, une unité sur l’axe des abscisses correspond à un écart type du score initial. N = 1 704.
Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir des données de l’enquête.
Nous avons effectué deux tests pour écarter le risque qu’un lien existe entre la sélection dans l’échantillon et la productivité (par exemple parce que les personnes qui ont tendance à reporter au lendemain ce qu’elles ont à faire sont plus susceptibles que les autres de remplir le questionnaire que de travailler) ou les traits de personnalité (par exemple la conscience pourrait avoir un lien avec cette tendance à reporter son travail, mais aussi conduire les personnes à compléter entièrement le questionnaire une fois qu’elles ont commencé). Premièrement, nous avons créé une variable jourouvrable indiquant que le questionnaire complété avait été soumis un jour ouvrable pendant les heures normales de travail. La régression de cette variable sur les traits de personnalité ne met pas en évidence d’association significative avec la conscience ni avec aucune autre dimension pertinente pour notre étude9. Deuxièmement, nos diagrammes représentant la densité estimée par noyau des scores d’écart type (scores z) des traits de personnalité (figure 1) ne révèlent pas de différences importantes avec les diagrammes similaires réalisés par Heineck et Anger (2010, p. 539) à partir de données allemandes nationalement représentatives.
4. Analyse économétrique
4.1. Méthodes d’estimation
Dans cet article, nous voulons en premier lieu estimer la relation entre les traits de personnalité et trois variables de résultat d’intérêt: 1) la productivité à domicile comparativement à la productivité sur site; 2) la volonté de télétravailler après la pandémie; 3) les valeurs de réserve, c’est-à-dire le montant de la hausse de salaire exigée par un salarié pour renoncer au télétravail ou accepter le télétravail après la pandémie. Les deux premières variables dépendantes sont des variables catégorielles ordinales mesurées sur une échelle à 3 points10, raison pour laquelle nous faisons appel à un modèle logit ordonné (Long et Freese, 2014).
Parmi les problèmes susceptibles de se poser figure le risque d’endogénéité des traits de personnalité. Il est par exemple tout à fait possible que l’expérience de la pandémie influe à la fois sur ces traits et sur l’autoévaluation de la productivité. Un problème de causalité inverse pourrait également se poser. Toutefois, les traits du modèle des cinq grands facteurs de la personnalité sont quasi constants pour les adultes qui travaillent (voir, par exemple, Costa et McCrae, 1992; Roberts et DelVecchio, 2000), et Cobb-Clark et Schurer (2012) montrent que les événements négatifs sur le plan de la santé ou de la famille ne les modifient pas de façon économiquement significative11.
Outre les traits de personnalité, nous introduisons cinq jeux de variables de contrôle. Le premier est composé de l’âge et du genre. Le deuxième comprend des variables qui représentent le temps de trajet entre domicile et travail ainsi que le coût de ces déplacements, à savoir une série de cinq variables fictives correspondant au temps quotidien habituel de trajet lorsque la personne travaille sur site, complétées par une variable continue (transformée en logarithme) issue d’une question sur le coût des trajets entre domicile et travail. Le troisième jeu contient des variables sur les caractéristiques de l’emploi, à savoir dix catégories d’activités économiques de la NACE, une variable fictive indiquant si la personne occupe ou non un poste d’encadrement, une variable comprenant quatre catégories et mesurant la durée totale du télétravail pendant la pandémie, une variable fictive indiquant si la personne interrogée avait déjà télétravaillé avant la pandémie et une variable fictive pour le télétravail transfrontalier. Quatrièmement, nous avons inclus un ensemble de caractéristiques personnelles supplémentaires, à savoir des variables fictives pour le niveau d’études (de l’enseignement secondaire au doctorat) et d’autres pour la langue maternelle (letton, russe et autre). Enfin, le cinquième jeu de variables de contrôle inclut des caractéristiques du ménage, comme la situation matrimoniale (en couple ou non), le nombre d’enfants vivant dans le ménage et le lieu de vie (maison individuelle ou appartement).
Notre troisième variable de résultat d’intérêt nous permet d’examiner les déterminants du supplément de salaire nécessaire pour convaincre un salarié ayant exprimé une préférence pour le télétravail (le travail sur site) d’y renoncer au profit du travail intégralement sur site (du télétravail intégral). Les valeurs positives correspondent à la valeur indiquée par les personnes qui préféreraient continuer à télétravailler après la pandémie, tandis que les valeurs négatives représentent celle déclarée par les personnes qui ont une préférence pour le travail sur site. Nous commençons par estimer un modèle linéaire simple, en excluant les valeurs subjectives infinies du télétravail. Pour tenir compte de la censure, nous appliquons ensuite de manière séquentielle deux méthodes différentes: i) la winsorisation; et ii) la régression par intervalle12.
4.2. Résultats
Le tableau 2 contient les estimations relatives aux traits de personnalité issues du modèle logit ordonné à trois catégories. Dans la partie «productivité», la variable dépendante correspond à la productivité en télétravail comparativement à la productivité sur site. La partie «préférence pour le télétravail» présente les résultats obtenus pour la volonté de continuer de télétravailler après la pandémie.
Résultats de la régression logit ordonnée: traits de personnalité
| Variable dépendante | Productivité | Préférence pour le télétravail | ||||
| Traits de personnalité | Coefficient | Effets marginaux | Coefficient | Effets marginaux | ||
| Supérieure sur site | Supérieure en télétravail | Préférence pour le travail sur site | Préférence pour le télétravail | |||
| Extraversion | –0,040 (0,060) |
0,008 (0,012) |
–0,008 (0,011) |
–0,211*** (0,069) |
0,040*** (0,013) |
–0,041*** (0,013) |
| Agréabilité | –0,020 (0,070) |
0,004 (0,014) |
–0,004 (0,013) |
–0,140* (0,074) |
0,027* (0,014) |
–0,027* (0,014) |
| Conscience | 0,321*** (0,061) |
–0,065*** (0,012) |
0,060*** (0,011) |
0,271*** (0,062) |
–0,052*** (0,013) |
0,052*** (0,011) |
| Stabilité émotionnelle | –0,002 (0,055) |
0,000 (0,011) |
0,000 (0,010) |
–0,014 (0,061) |
0,003 (0,012) |
–0,003 (0,012) |
| Ouverture aux expériences | 0,079 (0,058) |
–0,016 (0,012) |
0,015 (0,011) |
0,134** (0,064) |
–0,026** (0,013) |
0,026** (0,012) |
| Valeurs de référence | 0,367 | 0,310 | 0,271 | 0,631 | ||
| Observations | 1 638 | 1 704 | ||||
-
* Statistiquement significatif au seuil de 10 pour cent. ** Statistiquement significatif au seuil de 5 pour cent. *** Statistiquement significatif au seuil de 1 pour cent.
Notes: Estimations logit ordonnées reposant sur trois catégories. Les effets marginaux (effets marginaux moyens calculés sur l’ensemble de l’échantillon) correspondent à la variation des probabilités prédites induite par une variation égale à un écart type du score du trait de personnalité (mesuré sur une échelle graduée de 1 à 7). Les régressions contiennent les variables de contrôle suivantes: durée du télétravail (quatre catégories); trajet entre domicile et travail (temps et coût); âge, genre et situation familiale (trois catégories); nombre d’enfants (âgés de moins de 18 ans) vivant dans le ménage (trois catégories); langue maternelle; niveau d’études (six catégories); variable fictive relative au lieu de vie (maison individuelle); caractéristiques de l’emploi: catégorie dans la NACE (dix catégories); poste d’encadrement, expérience du télétravail antérieure à la pandémie, télétravail transfrontalier. Les erreurs types robustes figurent entre parenthèses.
Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir des données de l’enquête.
La conscience a un lien fort à la fois avec la productivité et avec la préférence pour le télétravail: toutes choses égales par ailleurs, les individus qui ont un degré de conscience plus élevé sont plus productifs en télétravail et ont une volonté plus forte de continuer de télétravailler après la pandémie. Pour permettre une meilleure compréhension de ce résultat, la figure SA1 de l’annexe supplémentaire en ligne A (en anglais) présente la part des répondants indiquant être plus productifs chez eux (sur site) par quartile de la distribution du score de la conscience. Près de la moitié des personnes du quartile inférieur de cette distribution indiquent être plus productives quand elles travaillent sur site, contre 29 pour cent des répondants du quartile supérieur. En revanche, les répondants qui se trouvent dans la partie supérieure de la distribution ont une probabilité supérieure de 8 points de pourcentage de se dire plus productifs lorsqu’ils travaillent chez eux que lorsqu’ils sont sur site.
L’agréabilité, l’extraversion et l’ouverture ne sont pas associées à la productivité en télétravail. En revanche, l’agréabilité et l’extraversion entretiennent une relation négative avec la volonté de continuer à travailler à distance après la pandémie, tandis que l’inverse est vrai pour l’ouverture.
Ces constatations sont intuitives: il est logique que les personnes très ouvertes gèrent mieux les changements importants associés au passage au télétravail et que les personnes intraverties envisagent plus difficilement de rester physiquement isolées par rapport à leurs collègues. De même, les répondants qui affichent un score élevé d’agréabilité préfèrent sans doute travailler sur site pour manifester leur loyauté à l’égard de leur employeur ou supérieur hiérarchique.
L’existence d’une corrélation positive entre la conscience et des dimensions importantes de la situation professionnelle est bien documentée dans la littérature. Ainsi, Heineck (2011) le montre dans le cas des salaires et Fletcher (2013) constate qu’un degré de conscience plus élevé va de pair avec une probabilité plus forte d’être employé. Caligiuri (2000) observe que les salariés qui ont un degré de conscience élevé sont mieux évalués par leurs supérieurs hiérarchiques. Alors que les employeurs craignent parfois une sélection négative dans le télétravail, nous observons que les travailleurs très consciencieux ont une volonté plus forte de travailler à distance, ce qui laisse penser qu’il n’est pas utile, pour les entreprises, de soumettre les salariés qui choisissent cette modalité de travail à un contrôle étroit13.
Outre leur significativité statistique, nos résultats sont importants d’un point de vue économique, comme l’attestent les effets marginaux figurant dans le tableau 1. C’est l’augmentation d’un écart type du degré de conscience qui a l’impact le plus fort sur la productivité relative en télétravail (qui augmente de 6 points de pourcentage) et sur la volonté de télétravailler après la pandémie (en hausse de 5 points de pourcentage) (voir le tableau 2)14. La valeur de référence du choix «plus productif chez moi» étant de 31 pour cent, le lien entre la conscience et la productivité est significatif sur le plan économique. Par ailleurs, l’effet marginal du degré d’ouverture sur la volonté de télétravailler après la pandémie (2,6 points de pourcentage à chaque fois que le score augmente d’un écart type) est inférieur à celui de la conscience sans pour autant être négligeable, en particulier du point de vue du travail sur site, puisqu’il correspond à 10 pour cent de la valeur de référence (27,1 pour cent). En d’autres termes, les salariés qui sont peu ouverts aux expériences constituent une ressource précieuse pour les employeurs qui souhaitent limiter le télétravail.
Contrairement à la conscience et à l’ouverture, l’extraversion et l’agréabilité sont des traits de personnalité plus «favorables» au travail sur site qu’au travail à distance. Une augmentation d’un écart type du degré d’extraversion s’accompagne d’une hausse de 4 points de pourcentage de la probabilité de préférer le travail sur site et d’une baisse de 4,1 points de pourcentage de la probabilité de préférer continuer de travailler à domicile après la pandémie. Dans le cas de l’agréabilité, les effets marginaux correspondants, moins significatifs, sont une hausse de 2,7 points et une baisse de 2,7 pour cent respectivement. Nous ne constatons en revanche pas de lien significatif entre l’extraversion ou l’agréabilité et la productivité relative en télétravail. Enfin, tous les effets de la stabilité émotionnelle sont proches de 0 et ne sont pas significatifs statistiquement.
L’influence des traits de personnalité sur la productivité et la volonté de télétravailler est d’autant plus forte que nos résultats se vérifient après prise en compte de la présence d’enfants dans le ménage et des effets d’adaptation très forts apparaissant dans le tableau SA5 de l’annexe supplémentaire en ligne A (en anglais). Comme d’autres travaux (Barber et al., 2021; Shockley et al., 2021; Deole, Deter et Huang, 2023; Emanuel, Harrington et Pallais, 2023; Gibbs, Mengel et Siemroth, 2023), notre analyse montre que la présence d’enfants au sein du ménage réduit de façon significative (jusqu’à 10 points de pourcentage) la probabilité de faire état d’une productivité plus grande à domicile qu’au bureau. Par ailleurs, les travailleurs qui n’avaient pas été plus de trois mois en télétravail à la date de l’enquête avaient une probabilité de se considérer comme plus productifs à domicile inférieure de 15 à 17 points de pourcentage à celle de leurs collègues présentant les mêmes caractéristiques, mais ayant une expérience du télétravail supérieure à six mois. Ce résultat est cohérent par rapport à la courbe d’apprentissage caractéristique de l’adaptation au télétravail mise en évidence par Gajendran et Harrison (2007).
Pour ce qui est de la valeur d’agrément (subjective) du télétravail15, l’image qui se dégage de nos résultats est similaire (tableau 3). Les colonnes (1) et (2) présentent des estimations issues de régressions par les moindres carrés ordinaires (MCO). Pour obtenir les estimations figurant dans la colonne (1) nous avons exclu les répondants pour lesquels les valeurs du télétravail ou du travail sur site étaient «infinies» ou extrêmement élevées, tandis que pour calculer celles contenues dans la colonne (2) nous avons attribué à ces répondants le 99e centile de la valeur du télétravail, VH (de la valeur du travail sur site, VO).
Traits de personnalité et valeur subjective du télétravail
| Variable dépendante | Valeur du télétravail (log) | ||
| Traits de personnalité | (1) | (2) | (3) |
| Extraversion | –0,299* (0,177) |
–0,529*** (0,153) |
–0,576*** (0,161) |
| Agréabilité | –0,241 (0,182) |
–0,341** (0,165) |
–0,348** (0,174) |
| Conscience | 0,444*** (0,166) |
0,650*** (0,152) |
0,692*** (0,161) |
| Stabilité émotionnelle | –0,098 (0,167) |
0,002 (0,139) |
0,007 (0,146) |
| Ouverture aux expériences | 0,071 (0,161) |
0,246* (0,147) |
0,269* (0,155) |
| Observations | 994 | 1 698 | 1 698 |
| AIC | 5 796,60 | 10 409,84 | 10 083,52 |
-
* Statistiquement significatif au seuil de 10 pour cent. ** Statistiquement significatif au seuil de 5 pour cent. *** Statistiquement significatif au seuil de 1 pour cent.
Notes: (1): régression par les moindres carrés ordinaires (MCO) (après exclusion des répondants pour lesquels les valeurs sont «infinies» ou extrêmement élevées soit pour le télétravail soit pour le travail sur site). (2): régression par les MCO; lorsque les valeurs sont «infinies» ou extrêmement élevées pour le télétravail (le travail sur site), la valeur suivante est attribuée au répondant: VH = 2 000 euros (VH = –2 000 euros) par mois. (3): régression par intervalle supposant une VH inconnue comprise entre 2 000 et 10 000 euros (–2,000 et –10 000 euros) par mois pour les répondants pour lesquels la valeur du télétravail (travail sur site) est infinie ou extrêmement élevée. Les régressions contiennent les variables de contrôle suivantes: durée du télétravail (quatre catégories); trajet entre domicile et travail (temps et coût); âge, genre et situation familiale (trois catégories); nombre d’enfants (âgés de moins de 18 ans) vivant dans le ménage (trois catégories); langue maternelle; niveau d’études (six catégories); variable fictive relative au lieu de vie (maison individuelle); caractéristiques de l’emploi: catégorie dans la NACE (dix catégories); poste d’encadrement, expérience du télétravail antérieure à la pandémie, télétravail transfrontalier. Les erreurs types robustes figurent entre parenthèses. AIC = critère d’information d’Akaike (Akaike information criterion).
Source: Calculs réalisés par les auteurs à partir des données de l’enquête.
La colonne (3) présente les résultats du modèle de régression par intervalle décrit dans l’annexe supplémentaire en ligne B (en anglais)16. D’après tous les modèles (1) à (3), il existe un lien positif entre la conscience et la valeur subjective du télétravail, alors que ce lien est négatif pour l’extraversion. L’estimation figurant dans la colonne (2) montre que, lorsque le degré de conscience augmente d’un écart type, la valeur subjective du télétravail progresse d’un facteur exp(0,650) = 1,916 – soit 91,6 pour cent. Pour la valeur positive médiane du télétravail (300 euros par mois, voir tableau 1, partie C), cette hausse représente un montant mensuel économiquement significatif de 275 euros. Le même calcul pour l’extraversion met en lumière un effet plus faible mais économiquement significatif, consistant en une diminution de la valeur subjective du télétravail de 41 pour cent ou 123 euros par mois.
De même, pour les travailleurs qui préfèrent travailler sur site, toutes choses égales par ailleurs, une augmentation d’un écart type du degré de conscience réduit la valeur subjective du travail sur site d’un facteur exp(–0,650) = 0,522, soit 47,8 pour cent, ce qui représente 96 euros dans le cas de la valeur médiane du travail sur site (200 euros par mois).
Dans l’ensemble, les résultats présentés dans le tableau 3 vont dans le même sens que ceux de Barrero, Bloom et Davis (2021), qui constatent que 36 pour cent des travailleurs aux États-Unis commenceraient à rechercher un nouvel emploi pouvant s’exercer au moins en partie en télétravail si leur employeur leur imposait de ne travailler que sur site. Nous montrons néanmoins que l’inverse est également vrai, à savoir que certains salariés seraient fortement opposés à rester en télétravail après la pandémie.
5. Conclusions
Dans cet article, nous avons présenté une analyse du lien entre traits de personnalité et productivité des télétravailleurs. Nous avons conçu et administré une enquête destinée aux salariés qui ont expérimenté le télétravail pendant la pandémie de COVID-19. Notre questionnaire comprenait, outre une partie sur la productivité, une série de questions couramment utilisées dans la recherche psychométrique pour mesurer les traits de personnalité selon le modèle des cinq grands facteurs de la personnalité.
Nous constatons que les traits de personnalité ont une incidence sur la variation de la productivité associée au passage au télétravail. Les personnes caractérisées par un degré élevé de conscience sont beaucoup plus susceptibles que les autres d’indiquer qu’elles sont plus productives chez elles que sur site: une hausse du score de conscience d’un écart type entraîne une progression de 6 points de pourcentage de la probabilité de déclarer être plus productif à domicile. La valeur de référence s’établissant à 31 pour cent, le lien entre conscience et productivité est significatif sur le plan économique. Qui plus est, la conscience, l’ouverture et l’extraversion influent aussi sur la volonté de rester en télétravail après la pandémie. Par ailleurs, les travailleurs qui ne sont pas indifférents à l’organisation de leur activité après la pandémie attachent une valeur élevée à leur modalité de travail préférée, et la conscience et l’extraversion sont d’importants déterminants de cette valeur. Le lien positif qui relie la conscience et l’ouverture à la préférence pour le télétravail n’est guère surprenant étant donné que le rôle de ces facettes de la personnalité dans divers aspects des performances professionnelles a déjà été démontré par la recherche. La relation négative entre l’extraversion et la préférence pour le télétravail est en revanche moins simple. Les personnes extraverties sont sociables et tournées vers autrui. Il est donc permis de penser qu’elles attachent un grand prix à la possibilité de communiquer directement avec leurs collègues et de participer à la vie du collectif de travail au quotidien. Leur vie est donc moins agréable en télétravail, comme le révèlent déjà les travaux de Bellmann et Hübler (2021), qui mettent en lumière une corrélation négative entre extraversion et satisfaction dans l’emploi dans le cadre du travail à distance.
Notre article apporte une triple contribution à la recherche. Premièrement, il décrit un nouveau lien entre traits de personnalité et performances sur le marché du travail. Alors que la relation entre la personnalité et la productivité avait déjà été démontrée empiriquement dans le cadre d’expérimentations de laboratoire (Cubel et al., 2016), nous apportons un éclairage sur ce lien dans le contexte du télétravail au moyen de données observationnelles. Deuxièmement, nous analysons les variations de la productivité induites par la pandémie. Les travaux consacrés au COVID-19 révèlent que le travail à distance n’a pas eu le même impact sur la productivité pour tous les travailleurs, et nous montrons que les traits de personnalité peuvent expliquer une partie de cette hétérogénéité. Troisièmement, il est établi que la pandémie a entraîné un redéploiement massif de la main-d’œuvre, qui a transformé la structure de l’emploi et l’attitude des travailleurs vis-à-vis des formes souples d’organisation du travail (Bick, Blandin et Mertens, 2023). Nous montrons que les traits de personnalité jouent aussi un rôle dans cet effet de réaffectation.
Globalement, nos résultats laissent penser qu’une politique uniforme a peu de chance d’être efficace, que ce soit pour maximiser la productivité ou pour accroître la satisfaction professionnelle. Ils confirment aussi que les caractéristiques individuelles des salariés jouent un rôle dans la capacité de l’entreprise à basculer vers le travail à distance. Les employeurs qui font le choix d’introduire cette modalité de travail devraient investir dans des mesures de socialisation pour compenser son impact négatif sur le bien-être des travailleurs relativement extravertis.
Notre étude comporte plusieurs limites auxquelles de futurs travaux pourraient remédier. Première faiblesse: même si notre indicateur de la personnalité atténue les problèmes d’endogénéité parce qu’il est stable dans le temps et nous permet d’interpréter les estimations en allant au-delà du simple constat de corrélations, d’autres contextes institutionnels pourraient permettre d’appréhender plus clairement le lien de causalité entre les traits de personnalité et la productivité en télétravail. Notre étude ne porte pas sur l’ensemble de la population, puisqu’elle cible les personnes qui ont déjà travaillé à distance, ce qui signifie que le risque d’autosélection n’est pas totalement écarté. L’exploitation de données démographiques administratives, comme celles utilisées avant la pandémie par Heineck et Anger (2010), pourrait constituer une solution. Deuxièmement, bien que notre indicateur de productivité relative soit construit à partir de la littérature existante, il n’en demeure pas moins autodéclaré. Comme expliqué dans la partie 2, lorsque l’on mesure la productivité, les résultats obtenus peuvent être différents selon que l’on considère la productivité autodéclarée ou observée. Il serait donc utile de chercher à valider nos constatations en étudiant le lien entre personnalité et productivité observée. Troisième limite de notre analyse: comme nous faisons appel à des données transversales, nous ne pouvons pas étudier les dynamiques au fil du temps. Nous avons réalisé notre enquête relativement tôt après le déclenchement de la pandémie. Or, la productivité relative n’est sans doute pas constante dans le temps. Bloom et al. (2015), par exemple, constatent que dans un premier temps le télétravail est séduisant pour les salariés, mais perd rapidement de son attrait, notamment en raison des problèmes de santé mentale liés à la solitude. Il serait donc intéressant d’exploiter des données longitudinales.
Notes
- Eurostat, «Personnes en emploi travaillant à domicile, en pourcentage du total de l’emploi, par sexe, âge et statut professionnel (%)», https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/product/page/LFSA_EHOMP (consulté le 28 mai 2025). ⮭
- Central Statistical Bureau, «Employees Working Remotely by Age Groups and Sex 2020Q2–2025Q1», https://data.stat.gov.lv/pxweb/en/OSP_PUB/START__EMP__NB__NBLA/NBL270c (consulté le 20 mai 2025). ⮭
- Désignée par son acronyme français (NACE), la Nomenclature statistique des activités économiques dans la Communauté européenne est la classification statistique des activités économiques utilisée dans l’Union européenne. ⮭
- Par exemple, dans l’étude de Burdett et al. (2024), le libellé de la question est «Évaluez votre quantité de travail horaire en ce moment. Quelle est la différence avec la quantité de travail que vous accomplissiez en janvier/février 2020?» (p. 6). ⮭
- À noter que, dans notre étude, tous les répondants avaient été en télétravail durant la pandémie et qu’une grande partie des personnes qui avaient basculé vers le télétravail y avaient été obligées, ce qui limite le risque d’autosélection. ⮭
- Erdsiek (2021, p. 5) souligne qu’en Allemagne cette difficulté préoccupait 44 pour cent des entreprises du secteur de l’information et 54 pour cent des employeurs du secteur manufacturier. En revanche, pour Criscuolo et al. (2023, p. 64), ce problème inquiétait moins de 20 pour cent des dirigeants interrogés dans 25 pays, tous secteurs confondus. ⮭
- La preuve en est que moins de la moitié des personnes désireuses de continuer de télétravailler après la pandémie ont affirmé être plus productives chez elles (tableau SA3 de l’annexe supplémentaire en ligne A (en anglais)). ⮭
- Le salaire net mensuel moyen s’établissait alors à 939 euros – voir, Central Statistical Bureau of Latvia, «Average Monthly and Median Wages and Salaries (Euro; Changes, Compared to Previous Period (Per Cent)) 1990–2024», https://data.stat.gov.lv/pxweb/en/OSP_PUB/START__EMP__DS__DSV/DSV010 (consulté le 20 mai 2025). Notre questionnaire ne comportait pas de questions sur le revenu d’activité. ⮭
- La stabilité émotionnelle est le seul trait pour lequel nous avons constaté un lien significatif (au seuil de 10 pour cent seulement) avec la variable jourouvrable. ⮭
- Une valeur plus élevée est le signe d’une productivité supérieure en télétravail (la productivité sur site étant utilisée comme valeur de référence). De même, s’agissant de la volonté de télétravailler après la pandémie, une valeur plus élevée indique une préférence plus forte pour le télétravail. Nous obtenons des résultats très proches en utilisant une échelle à 5 points. ⮭
- Les travailleurs pourraient avoir choisi leur emploi en fonction d’une inclination pour le télétravail, reposant elle-même sur leurs traits de personnalité. Toutefois, l’ampleur et la soudaineté de la crise provoquée par le COVID-19 rendent ce phénomène de sélection hautement improbable. En Lettonie, la proportion de travailleurs exerçant leur activité à distance a été multipliée par sept, jusqu’à atteindre environ 20 pour cent. ⮭
- Le lecteur peut se reporter à l’annexe supplémentaire en ligne B (en anglais) pour de plus amples informations sur ces méthodes. ⮭
- Cette constatation est apparemment contradictoire avec les résultats de Moens et al. (2024), qui avancent que les personnes très consciencieuses jugent les offres d’emploi permettant le télétravail moins intéressantes (même si l’effet marginal constaté est très faible). Toutefois, dans cette étude (p. 329), les participants à l’enquête sont des salariés «pouvant accomplir au minimum 10 pour cent de leur travail à distance». Qui plus est, l’attrait du télétravail est évalué ex ante. À l’inverse, toutes les personnes qui ont participé à notre étude avaient déjà exercé leur activité uniquement ou surtout en télétravail en 2020-2021. ⮭
- En termes relatifs, l’impact sur la productivité est nettement plus fort, étant donné que la valeur de référence est égale à la moitié de celle concernant la préférence pour le télétravail après la pandémie. ⮭
- Pour mémoire, cette valeur est négative pour les personnes qui préféreraient travailler surtout ou uniquement sur site après la pandémie. ⮭
- La régression par intervalle (3), dans laquelle nous retenons, pour censurer les observations, une valeur mensuelle maximale du télétravail et du travail sur site égale à 10 000 euros fournit des résultats très similaires à ceux du modèle (2), dans lequel cette valeur est fixée à 2 000 euros seulement. Nous en déduisons que nos résultats sont robustes à une variation de la borne supérieure entre 10 000 et 2 000 euros. ⮭
Remerciements
Notre recherche a été financée par des bourses accordées par l’Espace économique européen (EEE) et la Norvège dans le cadre du projet no LT08-2-LMT-K-01-070 du conseil de la recherche de la Lituanie (Research Council of Lithuania), intitulé «Intégration économique de la région nordique et balte grâce au travail, à l’innovation, aux investissements et au commerce» (The Economic Integration of the Nordic-Baltic Region through Labour, Innovation, Investments and Trade – LIFT). Cet article repose en grande partie sur le document de travail publié sous le même titre et sous le numéro 15486 dans la série des Discussion Papers de l’IZA. Nous remercions Jaanika Meriküll et Tairi Rõõm pour leurs commentaires constructifs. Inta Mierina et Aleksandrs Aleksandrovs ont contribué à la conception de l’enquête. Les vues exprimées dans cet article sont les nôtres et n’engagent en aucun cas les organisations auxquelles nous sommes affiliés.
Conflits d’intérêts
Les auteurs n’ont pas d’intérêts concurrents à déclarer.
Références
Adrjan, Pawel, Gabriele Ciminelli, Alexandre Judes, Michael Koelle, Cyrille Schwellnus et Tara Sinclair. 2021. «Will It Stay or Will It Go? Analysing Developments in Telework during COVID-19 Using Online Job Postings Data», OECD Productivity Working Papers, 2021–30. Paris: Éditions OCDE.
Aksoy, Cevat Giray, Jose Maria Barrero, Nicholas Bloom, Steven J. Davis, Mathias Dolls et Pablo Zarate. 2023. «Working from Home around the World», CEP Discussion Paper No. 1920. Londres: Centre for Economic Performance.
Alaref, Jumana, Stefanie Brodmann et Patrick Premand. 2020. «The Medium-Term Impact of Entrepreneurship Education on Labor Market Outcomes: Experimental Evidence from University Graduates in Tunisia», Labour Economics, 62 (janvier): article no 101787. http://doi.org/10.1016/j.labeco.2019.101787.
Alderotti, Giammarco, Chiara Rapallini et Silvio Traverso. 2023. «The Big Five Personality Traits and Earnings: A Meta-Analysis», Journal of Economic Psychology, 94 (janvier): article no 102570. http://doi.org/10.1016/j.joep.2022.102570.
Almlund, Mathilde, Angela Lee Duckworth, James Heckman et Tim Kautz. 2011. «Personality Psychology and Economics», dans Handbook of the Economics of Education, vol. 4, publ. sous la dir. d’Eric A. Hanushek, Stephen Machin et Ludger Woessmann, 1-181. Amsterdam: Elsevier.
Angelici, Marta, et Paola Profeta. 2024. «Smart-Working: Work Flexibility without Constraints», Management Science, 70 (3): 1680-1705. http://doi.org/10.1287/mnsc.2023.4767.
Anger, Silke, Georg Camehl et Frauke Peter. 2017. «Involuntary Job Loss and Changes in Personality Traits», Journal of Economic Psychology, 60 (juin): 71-91. http://doi.org/10.1016/j.joep.2017.01.007.
Barber, Brad M., Wei Jiang, Adair Morse, Manju Puri, Heather Tookes et Ingrid M. Werner. 2021. «What Explains Differences in Finance Research Productivity during the Pandemic?», Journal of Finance, 76 (4): 1655-1697. http://doi.org/10.1111/jofi.13028.
Barrero, Jose Maria, Nicholas Bloom et Steven J. Davis. 2021. «Why Working from Home Will Stick», NBER Working Paper No. 28731. Cambridge (États-Unis): National Bureau of Economic Research.
Barrero, Jose Maria, Nicholas Bloom, Steven J. Davis, Brent H. Meyer et Emil Mihaylov. 2022. «The Shift to Remote Work Lessens Wage-Growth Pressures», NBER Working Paper No. 30197. Cambridge (États-Unis): National Bureau of Economic Research.
Bartik, Alexander W., Zoe B. Cullen, Edward L. Glaeser, Michael Luca et Christopher T. Stanton. 2020. «What Jobs Are Being Done at Home during the COVID-19 Crisis? Evidence from Firm-Level Surveys», NBER Working Paper No. 27422. Cambridge (États-Unis): National Bureau of Economic Research.
Basso, Gaetano, Tito Boeri, Alessandro Caiumi et Marco Paccagnella. 2022. «Unsafe Jobs, Labour Market Risk and Social Protection», Economic Policy, 37 (110): 229-267. http://doi.org/10.1093/epolic/eiac004.
Becker, Gary S. 1964. Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education. New York: Columbia University Press.
Bellmann, Lutz, et Olaf Hübler. 2021. «Working from Home, Job Satisfaction and Work–Life Balance – Robust or Heterogeneous Links?», International Journal of Manpower, 42 (3): 424-441. http://doi.org/10.1108/IJM-10-2019-0458.
Bick, Alexander, Adam Blandin et Karel Mertens. 2023. «Work from Home before and after the COVID-19 Outbreak», American Economic Journal: Macroeconomics, 15 (4): 1-39. http://doi.org/10.1257/mac.20210061.
Bloom, Nicholas, Philip Bunn, Paul Mizen, Pawel Smietanka et Gregory Thwaites. 2020. «The Impact of Covid-19 on Productivity», NBER Working Paper No. 28233. Cambridge (États-Unis): National Bureau of Economic Research.
Bloom, Nicholas, James Liang, John Roberts et Zhichun Jenny Ying. 2015. «Does Working from Home Work? Evidence from a Chinese Experiment», Quarterly Journal of Economics, 130 (1): 165-218. http://doi.org/10.1093/qje/qju032.
Borghans, Lex, Angela Lee Duckworth, James J. Heckman et Bas ter Weel. 2008. «The Economics and Psychology of Personality Traits», Journal of Human Resources, 43 (4): 972-1059. http://doi.org/10.3368/jhr.43.4.972.
Burdett, Ashley, Ben Etheridge, Li Tang, and Yikai Wang. 2024. «Worker Productivity during Covid-19 and Adaptation to Working from Home», European Economic Review, 167 (août): article no 104788. http://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2024.104788.
Caligiuri, Paula M. 2000. «The Big Five Personality Characteristics as Predictors of Expatriate’s Desire to Terminate the Assignment and Supervisor-Rated Performance», Personnel Psychology, 53 (1): 67-88. http://doi.org/10.1111/j.1744-6570.2000.tb00194.x.
Campos-Mercade, Pol, Armando N. Meier, Florian H. Schneider et Erik Wengström. 2021. «Prosociality Predicts Health Behaviors during the COVID-19 Pandemic», Journal of Public Economics, 195 (mars): article no 104367. http://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2021.104367.
Cobb-Clark, Deborah A., et Stefanie Schurer. 2012. «The Stability of Big-Five Personality Traits», Economics Letters, 115 (1): 11-15. http://doi.org/10.1016/j.econlet.2011.11.015.
Cobb-Clark, Deborah A., et Michelle Tan. 2011. «Noncognitive Skills, Occupational Attainment, and Relative Wages», Labour Economics, 18 (1): 1-13. http://doi.org/10.1016/j.labeco.2010.07.003.
Collischon, Matthias 2020. «The Returns to Personality Traits across the Wage Distribution», Labour, 34 (1): 48-79. http://doi.org/10.1111/labr.12165.
Costa, Paul T., et Robert R. McCrae. 1992. «Normal Personality Assessment in Clinical Practice: The NEO Personality Inventory», Psychological Assessment, 4 (1): 5-13. http://doi.org/10.1037/1040-3590.4.1.5.
Criscuolo, Chiara, Peter Gal, Timo Leidecker, Francesco Losma et Giuseppe Nicoletti. 2023. «The Role of Telework for Productivity during and post COVID-19», Économie et Statistique/Economics and Statistics, no 539: 51-72. http://doi.org/10.24187/ecostat.2023.539.2097.
Cubel, Maria, Ana Nuevo-Chiquero, Santiago Sanchez-Pages et Marian Vidal-Fernandez. 2016. «Do Personality Traits Affect Productivity? Evidence from the Laboratory», Economic Journal, 126 (592): 654-681. http://doi.org/10.1111/ecoj.12373.
Deole, Sumit S., Max Deter et Yue Huang. 2023. «Home Sweet Home: Working from Home and Employee Performance during the COVID-19 Pandemic in the UK», Labour Economics, 80 (janvier): article no 102295. http://doi.org/10.1016/j.labeco.2022.102295.
Dingel, Johnathan I., et Brent Neiman. 2020. «How Many Jobs Can Be Done at Home?», Journal of Public Economics, 189 (septembre): article no 104235. http://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2020.104235.
Elkins, Rosemary K., Sonja C. Kassenboehmer et Stefanie Schurer. 2017. «The Stability of Personality Traits in Adolescence and Young Adulthood», Journal of Economic Psychology, 60 (juin): 37-52. http://doi.org/10.1016/j.joep.2016.12.005.
Emanuel, Natalia, et Emma Harrington. 2024. «Working Remotely? Selection, Treatment, and the Market for Remote Work», American Economic Journal: Applied Economics, 16 (4): 528-559. http://doi.org/10.1257/app.20230376.
Emanuel, Natalia, Emma Harrington et Amanda Pallais. 2023. «The Power of Proximity to Coworkers: Training for Tomorrow or Productivity Today?», NBER Working Paper No. 31880. Cambridge (États-Unis): National Bureau of Economic Research.
Erdsiek, Daniel. 2021. «Working from Home during COVID-19 and beyond: Survey Evidence from Employers», ZEW Discussion Paper No. 21-051. Mannheim: ZEW – Leibniz-Centre for European Economic Research.
Felstead, Alan, et Darja Reuschke. 2023. «A Flash in the Pan or a Permanent Change? The Growth of Homeworking during the Pandemic and Its Effect on Employee Productivity in the UK», Information Technology & People, 36 (5): 1960-1981. http://doi.org/10.1108/ITP-11-2020-0758.
Fletcher, Jason M. 2013. «The Effects of Personality Traits on Adult Labor Market Outcomes: Evidence from Siblings», Journal of Economic Behavior & Organization, 89 (mai): 122-135. http://doi.org/10.1016/j.jebo.2013.02.004.
Furnham, Adrian. 2008. «Relationship among Four Big Five Measures of Different Length», Psychological Reports, 102 (1): 312-316. http://doi.org/10.2466/pr0.102.1.312-316.
Gajendran, Ravi S., et David A. Harrison. 2007. «The Good, the Bad, and the Unknown about Telecommuting: Meta-Analysis of Psychological Mediators and Individual Consequences», Journal of Applied Psychology, 92 (6): 1524-1541. http://doi.org/10.1037/0021-9010.92.6.1524.
Gensowski, Miriam. 2018. «Personality, IQ, and Lifetime Earnings», Labour Economics, 51 (avril): 170-183. http://doi.org/10.1016/j.labeco.2017.12.004.
Gibbs, Michael, Friederike Mengel et Christoph Siemroth. 2023. «Work from Home and Productivity: Evidence from Personnel and Analytics Data on Information Technology Professionals», Journal of Political Economy Microeconomics, 1 (1): 7-41. http://doi.org/10.1086/721803.
Gosling, Samuel D., Peter J. Rentfrow et William B. Swann, Jr. 2003. «A Very Brief Measure of the Big-Five Personality Domains», Journal of Research in Personality, 37 (6): 504-528. http://doi.org/10.1016/S0092-6566(03)00046-1.
Hansen, Stephen, Peter John Lambert, Nicholas Bloom, Steven J. Davis, Raffaella Sadun et Bledi Taska. 2023. «Remote Work across Jobs, Companies, and Space», NBER Working Paper No. 31007. Cambridge (États-Unis): National Bureau of Economic Research.
Heckman, James J., et Ganesh Karapakula. 2019. «The Perry Preschoolers at Late Midlife: A Study in Design-Specific Inference», NBER Working Paper No. 25888. Cambridge (États-Unis): National Bureau of Economic Research.
Heckman, James J., et Tim Kautz. 2012. «Hard Evidence on Soft Skills», Labour Economics, 19 (4): 451-464. http://doi.org/10.1016/j.labeco.2012.05.014.
Heckman, James J., Jora Stixrud et Sergio Urzua. 2006. «The Effects of Cognitive and Noncognitive Abilities on Labor Market Outcomes and Social Behavior», Journal of Labor Economics, 24 (3): 411-482. http://doi.org/10.1086/504455.
Heineck, Guido. 2011. «Does It Pay to Be Nice? Personality and Earnings in the United Kingdom», Industrial and Labor Relations Review, 64 (5): 1020-1038. http://doi.org/10.1177/001979391106400509.
Heineck, Guido, et Silke Anger. 2010. «The Returns to Cognitive Abilities and Personality Traits in Germany», Labour Economics, 17 (3): 535-546. http://doi.org/10.1016/j.labeco.2009.06.001.
John, Oliver P., et Sanjay Srivastava. 1999. «The Big Five Trait Taxonomy: History, Measurement, and Theoretical Perspectives», dans Handbook of Personality: Theory and Research, deuxième édition, publ. sous la dir. de Lawrence A. Pervin et Oliver P. John, 102-138. New York: Guilford Press. Il existe une traduction française de la huitième édition de cet ouvrage sous le titre La personnalité: de la théorie à la recherche, Éditions De Boeck Université, 2005.
Kitagawa, Ritsu, Sachiko Kuroda, Hiroko Okudaira et Hideo Owan. 2021. «Working from Home and Productivity under the COVID-19 Pandemic: Using Survey Data of Four Manufacturing Firms», PLOS One, 16 (12): article no e0261761. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0261761.
Lee, Ines, et Eileen Tipoe. 2021. «Changes in the Quantity and Quality of Time Use during the COVID-19 Lockdowns in the UK: Who Is the Most Affected?», PLOS One, 16 (11): article no e0258917. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0258917.
Long, J. Scott, et Jeremy Freese. 2014. Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, troisième édition. College Station: Stata Press.
Maestas, Nicole, Kathleen J. Mullen, David Powell, Till von Wachter et Jeffrey B. Wenger. 2018. «The Value of Working Conditions in the United States and Implications for the Structure of Wages», NBER Working Paper No. 25204. Cambridge (États-Unis): National Bureau of Economic Research.
Mas, Alexandre, et Amanda Pallais. 2017. «Valuing Alternative Work Arrangements», American Economic Review, 107 (12): 3722-3759. http://doi.org/10.1257/aer.20161500.
Moens, Eline, Elsy Verhofstadt, Luc Van Ootegem et Stijn Baert. 2024. «Décrypter l’attrait du télétravail pour les salariés: une expérience d’enquête factorielle», Revue internationale du Travail, 163 (2): 359-384.
Morikawa, Masayuki. 2022. «Work-from-Home Productivity during the COVID-19 Pandemic: Evidence from Japan», Economic Inquiry, 60 (2): 508-527. http://doi.org/10.1111/ecin.13056.
Mueller, Gerrit, et Erik Plug. 2006. «Estimating the Effect of Personality on Male and Female Earnings», Industrial and Labor Relations Review, 60 (1): 3-22. http://doi.org/10.1177/001979390606000101.
Nandi, Alita, et Cheti Nicoletti. 2014. «Explaining Personality Pay Gaps in the UK», Applied Economics, 46 (26): 3131-3150. http://doi.org/10.1080/00036846.2014.922670.
OIT. 2022. Le travail à domicile: de l’invisibilité au travail décent. Genève: BIT. https://www.ilo.org/fr/publications/major-publications/le-travail-%C3%A0-domicile-de-l%E2%80%99invisibilit%C3%A9-au-travail-d%C3%A9cent.
Parra, Carlos M., Manjul Gupta et Trevor Cadden. 2022. «Towards an Understanding of Remote Work Exhaustion: A Study on the Effects of Individuals’ Big Five Personality Traits», Journal of Business Research, 150: 653-662. http://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.06.009.
Roberts, Brent W., et Wendy F. DelVecchio. 2000. «The Rank-Order Consistency of Personality Traits from Childhood to Old Age: A Quantitative Review of Longitudinal Studies», Psychological Bulletin, 126 (1): 3-25. http://doi.org/10.1037/0033-2909.126.1.3.
Shockley, Kristen M., Malissa A. Clark, Hope Dodd et Eden B. King. 2021. «Work–family Strategies during COVID-19: Examining Gender Dynamics among Dual-Earner Couples with Young Children», Journal of Applied Psychology, 106 (1): 15-28. http://doi.org/10.1037/apl0000857.
Sostero, Matteo, Santo Milasi, John Hurley, Enrique Fernandez-Macías et Martina Bisello. 2023. «Teleworkability and the COVID-19 Crisis: Potential and Actual Prevalence of Remote Work across Europe», IZA Journal of Labor Policy, 13 (1): 1-25. http://doi.org/10.2478/izajolp-2023-0006
Viinikainen, Jutta, Katja Kokko, Lea Pulkkinen et Jaakko Pehkonen. 2010. «Personality and Labour Market Income: Evidence from Longitudinal Data», Labour, 24 (2): 201-220. http://doi.org/10.1111/j.1467-9914.2010.00477.x.
Yang, Longqi, David Holtz, Sonia Jaffe, Siddharth Suri, Shilpi Sinha, Jeffrey Weston, Connor Joyce et al. 2022. «The Effects of Remote Work on Collaboration among Information Workers», Nature Human Behaviour, 6 (1): 43-54. http://doi.org/10.1038/s41562-021-01196-4.
Zhang, Ting, Dan Gerlowski et Zoltan Acs. 2022. «Working from Home: Small Business Performance and the COVID-19 Pandemic», Small Business Economics, 58: 611-636. http://doi.org/10.1007/s11187-021-00493-6.