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Baisse des délocalisations sur la période 1995-2017
No full textLes délocalisations constituent un enjeu majeur du débat public en France sur la mondialisation et son impact sur la désindustrialisation. Pour autant, leur quantification demeure une tâche compliquée, du fait de définitions et méthodologies diverses, et les études existantes fournissent essentiellement des évaluations ponctuelles de leur niveau. Pour la première fois, une estimation de l'évolution temporelle des délocalisations est reconstituée à partir de l'enquête « Chaînes d'activité mondiales » (CAM) de l'Insee, en mobilisant des techniques d'intelligence artificielle (machine learning). Le travail réalisé porte sur une période rétrospective caractérisée par une désindustrialisation de l'emploi (1995-2017). Le nombre de délocalisations aurait sensiblement baissé depuis la crise de 2008 -2009 (-35 % entre la moyenne de 1995-2008 et celle de 2011-2017, et division par deux des emplois concernés par les délocalisations). Plus spécifiquement, trois périodes peuvent être distinguées : • entre 1995 et 2008, les délocalisations se caractérisent par un niveau relativement élevé et une certaine procyclicité : les délocalisations sont d'autant plus importantes que l'investissement apparaît élevé dans un contexte d'accès relativement aisé au financement ; • en 2009-2010, la crise et la récession conduisent à une chute brutale du nombre de délocalisations, concomitante avec la baisse du taux d'investissement et le resserrement des conditions monétaires et financières ; • la période 2011-2017 est caractérisée par un flux plus faible de délocalisations, et moins dépendant de l'évolution du taux d'investissement. Plusieurs facteurs peuvent avoir contribué à cette baisse des délocalisations, dont l'amélioration de la compétitivité-prix (liée notamment aux allègements de charges et à la mise en place du CICE).</div
Un an de crise Covid : comment évaluer l’impact dela pandémie sur l’activité économique des entreprisesfrançaises ? Construction de contrefactuels individuelset diagnostics de l’année 2020
No full textInternational audienceWe study the impact of the health crisis on the activity of more than 645,000 Frenchcompanies using individual data to estimate their monthly turnover. Our microsimulation model isinnovative in three ways. First, we quantify the loss of activity compared with a non-crisis counter-factual situation to rethink the consequences of the crisis taking into account companies’ growthtrajectories before the pandemic. Second, we estimate this shock at the individual level to study theheterogeneity of loss of business. We highlight the disparities of the shock both between and withinsectors. The sector explains up to 48% of the variance of the monthly activity shocks observed in 2020,a much larger proportion than in a normal year. Finally, we identify four profiles of business trajec-tories in 2020. The industry is the primary determinant of belonging to these profiles. Conditionallyto the sector, these profiles also correlate with the organisational adaptation of companiesNous étudions l'impact de la crise sanitaire sur l'activité de plus de 645 000 entreprises françaises, à partir de données individuelles permettant d'estimer leur chiffre d'affaires mensuellement. Notre modèle de microsimulation est triplement innovant. Premièrement, nous quantifions la perte d'activité par rapport à une situation contrefactuelle sans crise afin de repenser les conséquences de la crise en tenant compte des trajectoires de développement que suivaient les entreprises avant la pandémie. Deuxièmement, nous estimons ce choc au niveau individuel, afin d'étudier l'hétérogénéité des pertes d'activité. Nous mettons en lumière la dispersion du choc à la fois entre secteurs et au sein des secteurs. Le secteur explique jusqu'à 48 % de la variance des chocs d'activité mensuels observés en 2020, une part beaucoup plus importante que lors d'une année normale. Enfin, nous identifions quatre profils de trajectoires d'activité en 2020. Le secteur est le principal déterminant d'appartenance à ces profils. Conditionnellement au secteur, ces profils-types sont également corrélés à l'adaptation organisationnelle des entreprises
L'épidémie de Covid-19 a eu un impact relativement limité sur la mortalité en France
No full textInternational audienc
Un portrait de la rétention de main-d'oeuvre dans l'industrie française : analyse à partir des enquêtes mensuelles de conjoncture
No full textBuilding on a European Commission study (Hristov and Thum-Thysen, 2021a) and using the French business outlook surveys, this article proposes a new firm-level monthly labour hoarding indicator. This indicator enables us to study the labour hoarding behaviour of French industrial firms from 2004 to 2021. Over that period, at least one in ten industrial workers find themselves in a firm that is hoarding its labour. This share increases during crises, particularly during the 2020 health crisis where it reaches one in two workers. This share is volatile in the transport equipment sector, but does not vary much in the agri-food sector. Small firms stand out from the others in two ways : they are over-represented among firms that never hoard their labour, as well as among firms that hoard the most. Firms whose production is limited by a lack of workers or equipment are less affected by labour hoarding, whereas firms whose production is limited by a lack of orders hoard their labour most often. Finally, the analysis of firms' actual activity and employment evolutions during their hoarding periods shows that more than half of firms decrease their workforce while hoarding labour, but that these decreases are smaller than those of firms that could have hoarded their labour but did not.En s'appuyant sur des travaux entamés à la Commission européenne (Hristov et Thum-Thysen, 2021a) et à l'aide des enquêtes mensuelles de conjoncture auprès des entreprises, cette étude propose un indicateur individuel et mensuel de la rétention de main-d’œuvre permettant l'étude de ce comportement dans l'industrie française entre 2004 et 2021. Selon cet indicateur, au moins un salarié de l'industrie sur dix travaille dans une entreprise retenant de la main-d’œuvre chaque mois de la période d'étude. Cette part augmente durant les crises, particulièrement lors de la crise sanitaire où elle atteint un salarié sur deux. Elle est très volatile dans les matériels de transport et à l'opposé varie très peu dans le secteur agro-alimentaire. Les petites entreprises se distinguent quant à elles de deux façons : elles sont surreprésentées parmi les entreprises industrielles ne retenant jamais leur main-d’œuvre, ainsi que parmi celles la retenant le plus souvent. Les entreprises déclarant que leur production est limitée par un manque de main-d’œuvre ou de matériel sont moins concernées par la rétention que les autres, alors que celles dont la production est limitée par un manque de commandes retiennent leur main d’œuvre le plus souvent. Enfin, la confrontation de l'indicateur aux évolutions réelles des chiffres d'affaires et des effectifs des entreprises montre que la majorité des entreprises lassées en rétention baissent tout de même leurs effectifs, mais que ces baisses sont moindres que celles des entreprises ne retenant pas leur main-d’œuvre quand elles sont susceptibles de le faire
Les critères de sélection du candidat : un résumédu processus de recrutement
No full textInternational audienceThis article examines the extent to which the employer selection criteria and theresearch and selection methods implemented vary by occupation, based on the 2016 DARESOFER survey. Classifying occupations according to selection criteria results in four classes.The personal attributes needed for “public-facing occupations” are assessed through tele-phone interviews, the work capacity expected in “manual work” through testing, the skillsand potential to perform “technical occupations” through interviews and tests, and qualifica -tion and listening skills required in the “personal assistance occupations” through a detailedapplication form. The hiring assessment drawn up by the employer (satisfaction, duration,difficulty, etc.) varies greatly depending on the classification of occupation.Cet article étudie dans quelle mesure les critères de sélection des employeurs, ainsi que les méthodes de recherche et de sélection mises en oeuvre, varient selon les métiers, à partir de l'enquête Ofer 2016 de la Dares. La construction d'une typologie de métiers selon les critères de sélection permet d'identifier quatre classes. Les qualités personnelles requises pour les « métiers de contact avec le public » sont évaluées par le biais d'entretiens téléphoniques, la capacité de travail attendue dans les « métiers manuels » lors de mises à l'essai, les compétences et le potentiel pour exercer des « métiers techniques » sont éprouvés par des entretiens et tests tandis que la qualification et la capacité d'écoute demandées dans les « métiers d'aide à la personne » le sont grâce à un dossier de candidature documenté. Le bilan du recrutement dressé par l'employeur (satisfaction, durée, difficulté, etc.) varie fortement selon les classes de métiers
Le SSPCloud : une fabrique créative pour accompagner les expérimentations des statisticiens publics
No full textInternational audienceEnvironnement d’aide à l’expérimentation sur les nouvelles méthodes de la data science, le SSPCloud pour le système statistique public est un ensemble de ressources informatiques permettant de réaliser des prototypes, de tester des traitements statistiques et de s’approprier de nouvelles pratiques de travail. Inscrit dans un courant d’inspiration de type FabLab, il apporte les conditions (im)matérielles pour favoriser la créativité du statisticien et l’aider à valoriser les nouveaux gisements de données. Il s’appuie sur des technologies de l’informatique dans les nuages (le Cloud computing) qui renforcent l’autonomie – et la responsabilité – des utilisateurs dans l’orchestration de leurs traitements.Construit autour d’une communauté ouverte à l’ensemble des statisticiens publics, le SSPCloud se veut un atelier d’apprentissage, où le geste statistique se réinvente à plusieurs. La collaboration s’y trouve facilitée par l’adoption de solutions open source, garantissant les possibilités de réutilisation. Le SSPCloud propose un mélange fertile des deux univers professionnels de la statistique et de l’informatique, pour progresser plus particulièrement dans la mise en place de processus répondant aux standards de la reproductibilité appliqués aux traitements de la donnée et aux travaux d’études
La mise à disposition des données de l’Insee en open data
No full textInternational audienceQuelles sources de données choisir en fonction du thème étudié ? Comment trouver les données dont j’ai besoin ? Présentation de Statistiques Locales, l’outil qui permet de réaliser des cartes et des tableaux en 2 clics. Escape game : petit jeu pour apprendre à manipuler l’outil Statistiques Locales
Échantillonner à l'Ined, échantillonner à l'Insee : regards croisés
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La valeur de la synchronisation des loisirs
No full textThis paper explores the extent to which workers are willing to trade hours workedfor leisure time shared with their spouse. This parameter is essential to properlyassess contemporary trends in the regulation of work and leisure time. We usethe fact that the number and timing of paid vacation days to which Frenchemployees are entitled vary in a quasi-random way, from year to year, along withthe dates of public holidays. Self-employed workers do not benefit from publicholidays but we show that a large fraction of them substitute a day of unpaidleisure for a day of paid work whenever their spouse gets an extra day of paidleave.Quelle valeur exactement les travailleurs accordent-ils au temps partagé avecleur conjoint ? Sont-ils prêts à échanger des jours de travail rémunérés contre desjours de loisir non rémunérés avec leurs proches ? Pour répondre à cettequestion, nous utilisons le fait que le nombre et le calendrier des jours fériésvarient de manière quasi-aléatoire d'une année sur l'autre, la plupart des salariésbénéficiant ainsi de congés supplémentaires certaines années par rapport àd’autres. Les non salariés ne bénéficient pas des jours fériés, mais nous montronsqu’une majorité d'entre eux substituent un jour de loisir non rémunéré à un jourde travail rémunéré lorsque leur conjoint salarié bénéficie d’un tel jour de congépayé supplémentaire
Projections de la population active à l'horizon 2080
No full textThe labor force projections aim to estimate the evolution of labor resources in France by 2080.Furthermore, they are inputs for potential growth scenarios and pensions' balance studies.Methodologically, this 12th exercise of labor force projections is in continuity with the projectionspublished in 2017. It is based on the most recent total population projections (Algava et Blanpain,2021a,b), to which are applied activity rates projections of sex and age classes. For those 55 or over,the projected activity rates are derived from the Destinie microsimulation model (Blanchet et al.,2011). For the others, these rates are calculated by extending past trends.All the assumptions and scenarios used in these labor force projections were validated in a work groupof experts from different organizations.The labor force would continue to increase in the coming two decades at a slower pace than the pastdecade : the number of actives would increase by + 20,000 per year on average untill 2040, comparedto an average of + 90,000 per year between 2011 and 2021. In this scenario, this trend should reverseafter 2040, with an average annual decline of 50,000 active people until 2050. The decline would thensubside until 2065 before intensifying again to reach a rate of about – 80,000 active people per year onaverage between 2065 and 2080.Due to the aging of the population and the decline of overall activity rate it generates, the activepopulation would pass through a peak of 30.5 million active people in 2040 before decreasing to 28.3million active people at the projection horizon in 2080.Ce document de travail détaille l’exercice de projection de la population active en France par âgequinquennal à l’horizon 2080. Cet exercice s’appuie sur le scénario central des dernières projectionsde la population (Algava et Blanpain, 2021a,b). Jusqu’à 55 ans, le taux d’activité est projeté enprolongeant les tendances observées. Pour les tranches d’âge supérieures à 55 ans, le taux d’activitéest projeté à l’aide du modèle de microsimulation Destinie (Blanchet et al., 2011) de manière à tenircompte de l’influence des règles de liquidation des pensions sur les comportements d’activité desseniors.L’ensemble des hypothèses et scénarios retenus dans le cadre de ces projections de population active aété validé au sein d’un groupe de travail réunissant des experts de différents organismes.La population active devrait continuer de progresser durant les deux décennies à venir mais à unrythme plus lent que lors de la décennie passée : + 20 000 actifs par an en moyenne jusqu’en 2040contre + 90 000 actifs par an en moyenne entre 2011 et 2021.Dans ce scénario, la tendance s’inverserait à partir de 2040, avec une baisse annuelle moyenned’environ 50 000 personnes actives jusqu’en 2050. La baisse s’atténuerait ensuite jusqu’en 2065 avantde s’intensifier à nouveau pour atteindre un rythme d’environ – 80 000 personnes par an en moyenneentre 2065 et 2080. Ainsi, en raison du vieillissement de la population et de la baisse du taux d’activitéglobal qu’il engendre, la population active passerait par un pic de 30,5 millions d’actifs en 2040 avantde décroître jusqu’à 28,3 millions d’actifs à l’horizon de projection en 2080