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Les anticipations d’inflation des ménages en France :leçons d’une nouvelle enquête et de la crise du Covid‑19
No full textInternational audienceThis article documents several stylised facts about household inflation expectations inFrance based on data from a new survey by the European Central Bank, the Consumer ExpectationSurvey, conducted online among thousands of households between 2020 and 2021. The results arecompared with those from the INSEE CAMME survey (a monthly consumer confidence survey),which has been carried out for many years. The conclusions drawn from the results obtainedthrough these two surveys converge: the level of inflation anticipated by households is higher thanactual or forecasted inflation. During the period 2020-2021, inflation expectations were positivelycorrelated not only with current inflation, but also with the expected level of unemployment. Duringthe COVID-19 crisis, only the first lockdown had a positive effect on expectations. However, themethodology of the two surveys differs, leading to discrepancies in the extent of the bias on currentinflation, the dispersion of expected inflation or the intensity of correlations with actual inflationor with unemployment.Cet article documente plusieurs faits stylisés relatifs à l'inflation anticipée en France à partir des données d'une nouvelle enquête de la Banque centrale européenne, le Consumer Expectation Survey, menée par internet auprès de milliers de ménages entre 2020 et 2021. Les résultats obtenus avec cette enquête sont comparés à ceux obtenus avec l'enquête CAMME menée par l'Insee depuis de nombreuses années. Les conclusions tirées des résultats avec ces deux enquêtes convergent : l'inflation anticipée par les ménages est plus élevée que l'inflation réalisée ou prévue. Au cours de la période 2020-2021, les anticipations d'inflation sont corrélées positivement à l'inflation courante mais aussi au niveau de chômage anticipé. Lors de la crise du Covid-19, seul le premier confinement a eu un effet positif sur les anticipations. Toutefois, la méthodologie des deux enquêtes diffère, ce qui conduit à des écarts sur l'ampleur du biais vis-à-vis de l'inflation courante, de la dispersion des anticipations ou encore de l'intensité des corrélations avec l'inflation réalisée ou le chômage
Impact de l’épidémie de Covid-19 : 95 000 décès de plus qu’attendus de mars 2020 à décembre 2021, n°1902
No full textInternational audienceFrom March 2020 to December 2021, observed deaths were significantly higher than would be expected in the absence of the Covid-19 epidemic. This excess of deaths from all causes (+95,000) was less than the number of deaths attributed to Covid-19, which was estimated at between 130,000 and 146,000. The number of Covid-19-related deaths included the deaths of frail people who would have died even without the epidemic in 2020 or 2021. In addition, some avoided deaths (for example road accidents avoided during containment) reduced the impact of the epidemic. However, from August to December 2021, the gap between observed and expected deaths became larger than Covid-19-related deaths. This could be explained by a decrease in avoided deaths and/or an increase in deaths indirectly related to the epidemic (e.g. due to postponed operations).Excess mortality, i.e. the excess of observed deaths over those expected, remained high in 2021 (6.3% after 7.5% in 2020). An increase in excess mortality before the age of 75 and a decrease after the age of 85 characterized the year 2021, compared to 2020. The gender gap increased in 2021, as excess mortality stabilised for men (8.6% in 2020 and 8.3% in 2021), while that of women decreased (from 6.4% to 4.3%).De mars 2020 à décembre 2021, les décès observés ont été nettement supérieurs à ceux attendus en l’absence d’épidémie de Covid-19. Cet excédent de décès toutes causes confondues (+ 95 000) est inférieur au nombre de décès attribuables à la Covid-19, estimé entre 130 000 et 146 000. Le nombre de décès liés à la Covid-19 inclut en effet les décès de personnes fragiles qui seraient décédées même sans l’épidémie en 2020 ou 2021. Par ailleurs, l’impact de l’épidémie est réduit grâce à certains décès évités, par exemple les accidents de la route évités en période de confinement. D’août à décembre 2021, l’écart entre décès observés et attendus est devenu toutefois supérieur aux décès liés à la Covid-19. Cela pourrait s’expliquer par une baisse des décès évités et/ou par une hausse des décès indirectement liés à l’épidémie (du fait par exemple de reports d’opérations).La surmortalité, soit l’excédent des décès observés par rapport à ceux attendus, reste élevée en 2021 (6,3 %, après 7,5 % en 2020). Comparativement à 2020, l’année 2021 se distingue par une hausse de la surmortalité avant 75 ans et par une baisse après 85 ans. L’écart entre femmes et hommes s’est accru, puisque la surmortalité s’est stabilisée pour les hommes (8,6 % en 2020 et 8,3 % en 2021), tandis que celle des femmes a diminué (de 6,4 % à 4,3 %)
The learning gain over one school year among 15-year-olds: An international comparison based on PISA
No full textInternational audienceWe compare the learning gain over one year of schooling among 15-year-old students in Austria, Brazil, Malaysia, Scotland (United Kingdom) and Singapore. Common metrics for reading, mathematics and science learning, as established by the Programme for International Student Assessment (PISA), are used. In order to overcome the limitations of a cross-sectional, single-cohort design, we combine multiple vintages of PISA data and exploit the fact that the testing period in these countries varied over the years. The results show that students' yearly learning progress around the age of 15 varies from about one-tenth of a standard deviation in students' test scores in Malaysia to about one-fourth of a standard deviation or more in Austria and Scotland
La population française devrait continuer de vieillir d’ici un demi-siècle
No full textInternational audienceSelon les projections de l’Insee publiées en 2021, la France comptera entre 58 et 79 millions d’habitants en 2070. Le scénario central conduit à une population de 68 millions d’habitants. Il annonce une population plus vieille qu’aujourd’hui, et en légère diminution à partir de 2044 alors que les projections précédentes tablaient sur un maintien de la croissance. L’excédent des décès sur les naissances ne serait en effet plus compensé par un solde migratoire positif. L’écart avec le chiffre annoncé pour 2070 par les projections précédentes (publiées en 2016), 76 millions, est important. Il vient de la révision à la baisse à la fois de l’effectif de la population de 2021 et des hypothèses de fécondité, d’espérance de vie et de migrations
Le multimode dans les enquêtes auprès des ménages. Une collecte modernisée, un processus complexifié
No full textInternational audienceWith the introduction of the Internet as a new data collection mode and the increasing difficulties in contacting households, the evolution of surveys towards mixed-mode protocols has become a strong strategic orientation for official statistical offices. Many mixed-mode protocols are possible, making it possible to take advantage of the benefits of each collection mode depending on the constraints, the survey topic and the target populations. However, such protocols tend to make the survey process more complex. Adaptations are necessary to guarantee the quality of the results: firstly, the questionnaire and its duration, then the definition of the collection protocol and finally the statistical processing of the data after collection. Through the efforts of standardisation and simplification that it imposes, in particular with the introduction of self-administered sequences, the evolution towards mixed-mode surveys constitutes a real paradigm shift for household surveys.Avec l'introduction d'internet comme nouveau mode de collecte et les difficultés croissantes à contacter les ménages, l'évolution des enquêtes vers des protocoles multimodes est devenue une orientation stratégique forte pour les services statistiques publics. De nombreux protocoles multimodes sont envisageables, permettant de tirer profit des avantages de chaque mode de collecte en fonction des contraintes, de la thématique de l'enquête et des populations ciblées. Cependant, le multimode complexifie le processus d'une enquête. Des adaptations sont nécessaires pour garantir la qualité des résultats : d'abord sur le questionnaire et sa durée, puis sur la définition du protocole de collecte et enfin sur les traitements statistiques d'agrégation des données en aval de la collecte. Par les efforts de standardisation et de simplification qu'elle impose avec notamment l'introduction de séquences auto-administrées, l'évolution vers le multimode constitue un véritable changement de paradigme pour les enquêtes ménages
Un référentiel des identités pour les besoins de la sphère sociale. Le système national de gestion des identifiants (SNGI)
No full textInternational audienceThe National Identification Management System (SNGI) is the repository of identities for the needs of social protection organizations. Created in 1988 by the main pension scheme in France (CNAV – Caisse nationale d’assurance vieillesse), the SNGI processes the civil status and NIR (National Registration Number, better known as the social security number) of Social Security beneficiaries. Over time, it has become the basic reference system, particularly because it allows a NIR to be assigned to individuals born outside France. Built from the files of insured persons in the CNAV’s general pension scheme, ithas been progressively synchronized with the INSEE’s National Register for the Identification of Individuals (RNIPP), and continues to be enriched on an ongoing basis. In addition to the data needed to identify a person, it contains information related to the processing of registration requests. The system integrates functions for consulting and searching for identities as well as for disseminating information. It relies on a powerful identification engine to find an identity from imprecise or even inaccurate information. Given the high stakes for its users and the sensitive nature of the data it contains, the SNGI is highly regulated by law.Le système national de gestion des identifiants (SNGI) est le référentiel des identités, pour les besoins des organismes de la protection sociale. Créé en 1988 par la Caisse nationale d’assurance vieillesse (Cnav), le SNGI traite les états civils et le NIR (numéro d’inscription au répertoire, plus connu sous le nom de numéro de sécurité sociale) des ayants droit de la sécurité sociale. Au fil du temps, il s’est imposé comme référentiel soclenotamment parce qu’il permet l’attribution d’un NIR aux individus nés hors de France. Construit à partir des fichiers des assurés du régime général de retraite de la Cnav, il a progressivement été synchronisé avec le répertoire national d’identification des personnes physiques (RNIPP) de l’Insee, et continue de s’enrichir en permanence. Outre les données nécessaires à l’identification d’une personne, il contient des informations liées à l’instruction des demandes d’immatriculation. Le système intègre des fonctionnalités de consultation et de recherche d’identité ainsi que de diffusion d’information. Il s’appuie sur un moteur d’identification performant pour retrouver une identité à partir d’informations imprécises voire inexactes. Compte-tenu des enjeux importants pour ses utilisateurs et du caractère sensible des données qu’il contient, le SNGI est très encadré sur le plan juridique
Un examen au microscope de l’impact de la crise sanitaireet des mesures de soutien public sur la situation financièredes entreprises en France
No full textInternational audienceWe develop a microsimulation model fed by a particularly rich set of individual datain order to assess the impact of the health crisis on the financial situation of more than 645,000French companies in 2020. We show that the relative stability in net debt at the macroeconomiclevel is concealing major disparities on an individual level. Heterogeneity is particularly significantbetween sectors (before and after public support measures) but is also present within each sector.Our simulations confirm the need for public intervention during the crisis: a mere adjustment incompany behaviour is insufficient to absorb the shock. These support measures brought the share offirms with a negative cash flow shock in line with normal years, although “extrem” cash flow shocksoccur more frequently than usual. One important lesson learned from this exercise is that sector andsize cannot be the only criteria taken into account when drawing up crisis recovery policiesNous développons un modèle de microsimulation s'appuyant sur un jeu de données individuelles particulièrement riche pour évaluer l'impact de la crise sanitaire sur la situation financière de plus de 645 000 entreprises françaises en 2020. Nous montrons que la quasi-stabilité de la dette nette au niveau macroéconomique masque de fortes disparités au niveau individuel. L'hétérogénéité est particulièrement marquée entre secteurs (avant et après dispositifs de soutien public) mais également au sein de chaque secteur. Les simulations confirment le besoin d'une intervention publique pendant la crise : le seul ajustement du comportement des entreprises ne suffit pas à absorber le choc. Les mesures de soutien ramènent la proportion des chocs de trésorerie négatifs à celle d'une année normale, même si les chocs très importants sont plus fréquents qu'habituellement. Un enseignement important de cet exercice est que le secteur ou la taille ne peuvent être les seuls critères pour la définition des politiques de sortie de crise
Et pour quelques appartements de plus : Étude de la propriété immobilière des ménages et du profil redistributif de la taxe foncière
No full textResearch on housing wealth and housing taxation has long been hindered by the lack of well-suited data linking housing units and households. This study makes a major step towards filling this gap by introducing a new exhaustive database on French households’ housing wealth. This study makes three different contributions to the literature. The first contribution consists in describing in detail the methodology used to construct the database. by systematically combining administrative data (cadastral data, fiscal and social data on income, data on households, real estate transactions data and private companies ownership data). This database involves a detailed description of households (composition, income, place of residence) and their housing wealth. Second, this study analyzes the concentration of housing ownership, with a focus on dwellings owned by multiple households. The average number of dwellings owned by households increases with their standard of living, from less than 1 dwelling per household in the bottom 50 percent to 2.4 dwellings in the top 10% and 4 dwellings in the top 1%. While the first two dwellings owned by households are almost systematically used as primary or secondary residences, the next dwellings are most often rental investments. Rental dwellings differ from other dwellings in two respects: they are more often owned through a real estate non-trading company (société civile immobilière) and are highly concentrated: households owning at least five dwellings account for 3.5 percent of households, but own 50 percent of all rental dwellings owned by natural persons. Third, this study analyses the redistributive effects of the property tax on households’ housing wealth. The weight of property tax expressed as an average share in disposable income increases with the households’ standard of living, except for the lowest and highest percentiles of the distribution. This result reflects, among other things, the fact that home ownership increases with the standard of living. However, when restricting the analysis to taxable households (those owning at least one dwelling), the weight of property tax decreases with the standard of living in the first third of the distribution, remains flat until the top 5% and decreases again in the top of the distribution. Finally, from a geographical point of view, the weight of property tax varies significantly between regions - rather low in the east and west of France, and high around the Mediterranean - and even more markedly within regions: in the greater Paris region (Île-de France), it is much lower in richer areas (Paris and Hauts- de-Seine) than in poorer ones (Seine-Saint-Denis).Pour étudier finement la distribution de la propriété immobilière et sa fiscalité, il est nécessaire dedisposer d’une base de données rassemblant les caractéristiques des ménages et la description détailléede leur patrimoine immobilier. La première contribution de cette étude est de construire une telle baseexhaustive à partir de différentes sources administratives telles que le cadastre, le fichier Fidéli, lesrevenus fiscaux et sociaux, les transactions immobilières et des données sur les sociétés civilesimmobilières.Deuxièmement, cette étude analyse finement la concentration de la propriété immobilière et lamultipropriété. Ainsi, le nombre de logements possédés augmente avec le niveau de vie, de moins de 1logement par ménage au sein des 50 % les plus modestes à 2,4 logements dans le dernier dixième et 4logements dans le dernier centième. Tandis que les deux premiers logements possédés sont quasisystématiquement utilisés comme résidences principales ou secondaires, les logements suivants sont leplus souvent consacrés à la location. La propriété de ces logements en location, qui passe davantagepar l’intermédiaire de sociétés civiles immobilières, est par ailleurs très concentrée : les ménagespropriétaires d’au moins cinq logements représentent 3,5 % des ménages, mais détiennent 50 % deslogements en location possédés par des particuliers.Troisièmement, cette étude décrit les caractéristiques de la taxe foncière sur les propriétés bâties àusage d’habitation et possédées par les particuliers. La part de cet impôt dans le revenu disponibleaugmente avec le niveau de vie moyen, sauf pour les niveaux de vie les plus faibles et les plus élevés.Ce résultat reflète notamment le fait que la propriété immobilière croît avec le niveau de vie. Ainsi, sion se restreint aux seuls ménages propriétaires, la part de la taxe foncière dans le revenu disponiblediminue avec le niveau de vie des ménages sur le premier tiers de la distribution, reste plate jusqu’autop 5 % et diminue à nouveau au-delà. Enfin, d’un point de vue géographique, la part de la taxefoncière dans le revenu disponible varie entre les régions – plutôt faible dans l’est et l’ouest de laFrance, et forte sur le pourtour méditerranéen – et plus nettement encore au sein des régions : en Île-de-France, elle est ainsi bien plus faible à Paris qu’en Seine-Saint-Denis
Un outil d’appariement sur identifiants indirects. L’exemple du système d’information sur l’insertion des jeunes
No full textInternational audienceThe French Statistical Office of the National Education Ministry (the DEPP) carry out two surveys on the labour market integration of the students who just finished their study as apprentice or in vocational school path. But they don’t enable to publish statistics at the establishment level as required by the 2018 Act for the Liberty to choose one professional future. So the DEPP and the DARES (Statistical Office of the Labour Ministry) have designed a new information system, InserJeunes, based on the record linkage of administrative data sources. Record linkage is central in this device, from the methodological, the algorithmic and the IT development standpoints. In InserJeunes, the record linkage process has five steps: data normalisation, indexing, similarities calculation, supervised classification and quality evaluation. The methods are presented through a real production example from the InserJeunes information system. They were implemented through a record linkage tool developed by the InserJeunes team, which can be reused for other record linkage processes.Le service statistique du ministère de l'Éducation Nationale (la Depp) réalise depuis longtemps deux enquêtes annuelles d'insertion dans la vie active, portant sur les sortants de l'apprentissage et de la voie professionnelle scolaire. Mais elles ne permettent pas de publier des statistiques au niveau des établissements, comme requis depuis 2018 par la loi pour la Liberté de choisir son avenir professionnel. Afin de répondre à ce besoin, la Depp et la Dares ont construit un nouveau dispositif, appelé InserJeunes, qui apparie des sources administratives, principalement sur identifiants indirects. Cette problématique était centrale pour la réussite du dispositif, qu'il s'agisse des choix méthodologiques, du paramétrage des algorithmes ou des développements informatiques. Le processus choisi comporte, classiquement, cinq étapes : normalisation des données, indexation, calcul de similarités, classification supervisée et évaluation de la qualité. Le choix des méthodes adaptées est présenté à travers un cas réel de production : si elles ont été implémentées à travers un outil d'appariement développé spécifiquement pour InserJeunes, elles restent transposables dans des environnements similaires
Qu’est‑ce qu’un bon lycée ? Mesurer les effetsétablissements, au‑delà de la moyenne
No full textInternational audienceAssessing the ability of schools to help their students to progress is a complex exercise,as it is difficult to distinguish between the effects brought about by the school itself and thoseresulting from the characteristics of the students they enrol. This article starts by describing thetwo main statistical models currently in use (Value-Added models and Student Growth Percentilemodels) and discusses their advantages and limitations in the light of recent literature. It thenproposes indicators to complement the traditional measures of the value-added of schools, inparticular by assessing whether the results achieved by the students of a high school are more orless dispersed than would be expected given the characteristics of its students. These indicatorsare useful for assessing the relevance of the information provided by the indicators on averageeffect of the schools. This method is applied using exhaustive data on baccalaureate gradesfrom 2015.Évaluer la capacité des établissements scolaires à faire progresser leurs élèves est un exercice complexe, car il est difficile de distinguer ce qui relève de l'effet propre de l'établissement de ce qui relève des caractéristiques des élèves qui y sont scolarisés. Cet article commence par présenter les deux principaux modèles statistiques (modèles de valeur ajoutée et modèles dits de Student Growth Percentile) qui sont couramment utilisés, et discute leurs apports et limites à la lumière de la littérature récente. Il propose ensuite des indicateurs qui permettent de compléter les mesures classiques de la valeur ajoutée des établissements, en évaluant notamment si les résultats obtenus par les élèves d'un lycée sont plus ou moins dispersés par rapport à ce qui serait attendu compte tenu des caractéristiques de ses élèves. Ces indicateurs sont notamment utiles pour évaluer la pertinence de l'information fournie par des indicateurs sur les effets moyens des établissements. Cette méthode est appliquée à partir des données exhaustives des notes au baccalauréat de la session 2015