Le modèle de microsimulation INES

Aperçu général

Ines est l’acronyme d’« Insee-Drees », les deux organismes à l’origine du modèle et qui le développent conjointement avec la Cnaf, à partir des enquêtes Revenus fiscaux et sociaux (ERFS) . Grâce à la richesse de celles-ci, on dispose de centaines d’informations sur les 50 000 ménages de l’échantillon, et de données précises et fiables sur leurs revenus, issues de leur déclaration fiscale. Sur cette base, le modèle simule, sur barèmes, les différentes prestations auxquelles chaque ménage a droit et les impôts et prélèvements qu’il doit acquitter. Il appréhende ainsi la diversité et la complexité des situations réelles des Français à partir d’un échantillon représentatif de la population vivant en France métropolitaine dans un logement ordinaire (logement non collectif).

Le modèle se présente sous la forme d’un enchaînement de programmes écrits dans le langage SAS (passage au langage R pour le modèle Ines 2023). Ceux-ci peuvent être modifiés afin de simuler des réformes simples, comme une hausse du montant du RSA, ou complexes, comme l’individualisation de l’impôt sur le revenu. On mesure alors, pour chaque ménage de l’échantillon, les conséquences de la réforme sur ses prélèvements, ses prestations et son niveau de vie. On peut ainsi mettre en évidence quels seraient les gagnants et les perdants des réformes simulées.

La dernière version en date d’Ines simule la législation de l’année 2022 sur les données de l’ERFS 2020 actualisées à l’aide des dernières données démographiques et économiques agrégées disponibles.

Quelques chiffres sur le modèle INES :

• Existe depuis 1996
• L’échantillon réunit plus de 50 000 ménages, soit environ 130 000 personnes de France métropolitaine
• Plus de 1 000 informations sur chaque individu
• 10 chargés d’études (5 à la DREES, 3 à l’Insee et 2 à la Cnaf)

À quoi sert le modèle Ines ?

Le modèle Ines est d’abord utilisé pour réaliser des études annuelles : le bilan de la redistribution et les effets redistributifs des nouvelles mesures socio-fiscales une année donnée pour l’ouvrage France Portrait Social de l’Insee, la production d’un estimateur avancé du taux de pauvreté et des principaux indicateurs d’inégalités (nowcasting), des fiches pour les Rapports d'évaluation des politiques de sécurité sociale (REPSS) annexées au projet de loi de finances de la sécurité sociale, l’évaluation des dépenses sociales nettes pour Eurostat et l’OCDE, l’estimation annuelle du taux de non recours à la CSS, etc.

Il est ensuite mobilisé dans le cadre d’études approfondies afin d’éclairer le débat économique et social dans les domaines de la redistribution monétaire, la fiscalité ou la protection sociale. Ces études conduisent, le cas échéant, à élargir le champ des transferts couverts par le modèle ou à créer des modules complémentaires.

Enfin, le modèle Ines est sollicité par :

• les ministres assurant la tutelle de la DREES, en tant qu’outil d’aide à la décision pour calibrer des réformes ;
• divers hauts conseils comme outil d’appui à la réflexion (Haut Conseil de la Famille, Haut Conseil du Financement de la Protection Sociale, Conseil des Prélèvements Obligatoires) ;
• des organismes de contrôle à des fins d’évaluation (Igas, IGF, Cour des Comptes).

Date de mise à jour du modèle

Le modèle est mis à jour chaque année durant l’été afin de simuler la législation la plus récente, portant sur la dernière année révolue. Par exemple, à l’été 2023, Ines a été mis à jour pour simuler la législation de l’année 2022.

Prélèvements et prestations simulés dans le modèle

Le modèle Ines simule les prélèvements sociaux et fiscaux directs, comprenant les cotisations sociales, la CSG, la CRDS et l’impôt sur le revenu.

Les prestations sociales simulées comprennent :

• les aides personnelles au logement ;
• les principaux minima sociaux : il s’agit du revenu de solidarité active (RSA), de l’allocation pour adulte handicapé (AAH) et de ses compléments, des allocations du minimum vieillesse et de l’allocation supplémentaire d’invalidité (ASI) ;
• les prestations familiales : allocations familiales (AF), complément familial, allocation de rentrée scolaire (ARS) et bourses du secondaire, prestation d’accueil du jeune enfant (Paje) et ses compléments (complément libre choix du mode de garde – CMG…), subventions publiques pour la garde d’enfants en crèches collectives et familiales, allocation de soutien familial (ASF) et allocation d’éducation de l’enfant handicapé (AEEH) ;
• la prime d’activité.

Les principales omissions concernent les taxes et aides locales (taxe foncière par exemple) et l’impôt de solidarité sur la fortune. Les pensions de retraite et les allocations chômages ne sont pas simulées mais présentes dans les données. Les prélèvements indirects n’entrent pas non plus dans le champ d’analyse du modèle Ines stricto sensu. L’effet de réformes dans ces domaines ne peut ainsi pas être étudié par le modèle Ines.

Méthodologie

Le modèle Ines est adossé à l’enquête Revenus fiscaux et sociaux (ERFS) qui réunit les informations sociodémographiques de l’enquête Emploi, les informations administratives de la Cnaf, la Cnav et la CCMSA et le détail des revenus déclarés à l’administration fiscale pour le calcul de l’impôt sur le revenu.

A l’été N+1, quand on simule la législation d’une année N, l’ERFS la plus récente disponible est celle relative aux revenus de l’année N-2 (par exemple l’enquête 2020 pour la législation 2022). On procède alors à un « vieillissement » de l’échantillon de l’enquête, initialement représentatif des ménages ordinaires de France métropolitaine en N-2, pour qu’il soit représentatif de ces mêmes ménages en N.

Ce vieillissement prend deux formes :

• Évolution des caractéristiques de la population par modification des pondérations. Par exemple, si le nombre de chômeurs a augmenté entre l’année N-2 et l’année N, on augmente le poids des chômeurs dans l’échantillon. Cette étape est réalisée à l’aide d’un « calage sur marges ».
• Évolution du revenu des personnes. On applique des taux d’évolution différenciés à chaque type de revenus selon sa nature (revenus d’activité, du patrimoine, de remplacement), en mobilisant l’ensemble des informations conjoncturelles disponibles. On fait par exemple évoluer les salaires en mobilisant l’enquête Acemo de la Dares, qui permet de tenir compte de la catégorie socioprofessionnelle et du secteur d’activité de chacun des salariés.
• Une fois cette procédure de vieillissement mise en œuvre, on impute certaines informations nécessaires au calcul des prestations et prélèvements mais qui ne sont pas disponibles ou sont incomplètes dans l’ERFS (mode de garde utilisé pour les enfants de moins de 6 ans, degré de handicap…).

Enfin, on applique à chaque ménage les règles de calcul des différents transferts en tenant compte de sa composition, de l’activité de ses membres et de son revenu imposable. On mesure ainsi, pour chaque ménage de l’échantillon, son revenu avant prélèvements et prestations, le détail de ses prélèvements et prestations, et son niveau de vie.

Ines est un modèle dit « statique » : il ne tient pas compte des changements de comportement des ménages, par exemple en matière de fécondité ou de participation au marché du travail, que pourraient induire les évolutions des dispositions de la législation socio-fiscale.

Modules complémentaires

Plusieurs modules complémentaires ont été développés au cours du temps. Ils ne sont pas nécessairement mis à jour chaque année mais peuvent éventuellement être mobilisés pour certaines exploitations spécifiques (modèle Ines-Omar, qui simule les remboursements de l’Assurance Maladie, module dit « taxation indirecte » qui simule principalement la TVA et les droits d’accise sur le tabac et l’alcool).

Publications

Publications récentes

• Les réformes sociofiscales de 2022 augmentent le revenu disponible des ménages, en particulier des plus modestes, du fait des mesures exceptionnelles de soutien au pouvoir d’achat, S. Abdouni, G. Buresi, J. Cornetet, F. Delmas, Q-C. Doan, L. Quennesson, R. Trémoulu, France, Portrait Social, coll. « Insee Références », édition 2023
• Estimation avancée du taux de pauvreté monétaire et des indicateurs d’inégalités, G. Buresi, F. Cornuet, Insee Analyses 70, 2021, novembre. 
• Des indicateurs précoces de pauvreté et d’inégalités, résultats expérimentaux pour 2014, M. Fontaine et M. Sicsic, Insee Analyse n° 23, décembre 2015
• Nowcasting du taux de pauvreté par la microsimulation, M. Fontaine et J. Fourcot, Document de travail n° F1506, Insee, décembre 2015
• Effet des nouvelles mesures sociales et fiscales sur le niveau de vie des ménages : méthodologie de chiffrage avec le modèle de microsimulation Ines, M. André, M.-C. Cazenave, M. Fontaine, J. Fourcot et A. Sireyjol, Document de travail n° F1507, Insee, décembre 2015
• Les réformes des prestations et prélèvements intervenues en 2014 pénalisent les 50 % des ménages les plus aisés et épargnent les 10 % les plus modestes, M.-C. Cazenave, M. Fontaine, J. Fourcot, A. Sireyjol et M. André, France, Portrait Social, coll. « Insee Références », édition 2015
• Redistribution : en 2013, les nouvelles mesures accroissent la fiscalité des ménages et réduisent légèrement les inégalités, M.-C. Cazenave, J. Duval, M. Fontaine et J. Stehlé, France, Portrait Social, coll. « Insee Références », édition 2014
• La redistribution : état des lieux en 2012, M.-C. Cazenave, J. Duval, T. Lejbowicz et J. Stehlé, France, Portrait Social, coll. « Insee Références », édition 2013

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