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Teleworking in the French private sector: a lasting but heterogenous shift shaped by collective agreements (2019- 2024)
No full textTeleworking has been widely adopted in France since the Covid 19 crisis. This study traces its evolution from 2019 to late 2024, using worker and employer surveys, firm agreements and administrative databases. After peaking during lockdowns, telework stabilized at 23% of the private workforce, mainly among managers, without recent signs of decline. Textual analysis of agreements shows a dominant hybrid model of typically two telework days per week, confirmed by the Labour Force Survey, with most workers satisfied. Telework correlates with firm characteristics (more common in large firms), job composition (managers influence non-managers), housing (larger homes, longer commutes), and individual and household dimensions (men telework less, partners’ telework increases likelihood), highlighting some key telework dynamics. The latter correlations persist for different specifications including a firm fixed-effects model.La France n’a pas échappé au large développement du télétravail pendant et après la crise Covid. Cette étude retrace son évolution de 2019 à fin 2024, à l’aide d’enquêtes auprès des travailleurs et des employeurs, d’accords d’entreprise et de bases de données administratives. Après avoir atteint un pic pendant les confinements, le télétravail s’est stabilisé à 23% de la main-d’oeuvre privée, principalement chez les cadres, sans signe récent de d´eclin. L’analyse textuelle des accords montre un modèle hybride dominant de deux jours de télétravail par semaine, confirmé par l’enquête Emploi, la plupart des travailleurs étant satisfaits. Le télétravail est corrélé aux caractéristiques de l’entreprise (plus fréquent dans les grandes entreprises), à la composition de l’emploi (les cadres influencent les non-cadres), au logement (logements plus grands, trajets plus longs) et aux caractéristiques et du foyer (les femmes télétravaillent davantage, le télétravail des partenaires augmente la probabilité). Ces dernières corrélations persistent pour différentes spécifications, y compris un modèle à effets fixes pour l’entreprise
Les estimations par capture recapture ou par système multiple quelques éléments théoriques.
No full textCe document expose des méthodes d'estimation de taille de population, que l'on appelle communément « méthodes de capture-recapture ». On se place dans un contexte où on dispose de plusieurs sources, en nombre au moins égal à deux, chacune listant une partie de la population dont on cherche à estimer la taille. La situation se présente de telle manière qu'on ne peut hélas pas, au moyen d'appariements entre ces sources, reconstituer la population complète, ce qui revient à dire qu'il existe une partie de la population qui n'est présente dans aucune des sources disponibles. L'enjeu est donc d'estimer, d'une façon ou d'une autre, la taille de la sous-population « cachée ».Différentes méthodes présentées dans ce document le permettent. Est-ce magique ? Évidemment non, car comme bien souvent lorsqu'on doit procéder à des estimations, les statisticiens contrebalancent leur ignorance d'une réalité infiniment complexe par des hypothèses… lesquelles sont précisément construites afin de contourner les obstacles. Le traitement mathématique de la question ne pose généralement pas de problème insurmontable, et la qualité de l'estimation produite est par conséquent dépendante de la pertinence de ces hypothèses initiales, lesquelles participent aux fondements de la méthode.C'est en toute logique dans l'approche la plus simple que l'on pose le plus grand nombre d'hypothèses. La partie I traite ce premier contexte, qui produit un célèbre estimateur dit 'de Lincoln Petersen'. Cet estimateur, fondamentalement construit à partir d'un rapprochement des sources, apparaît dans un grand nombre d'applications pratiques, il est très facilement calculable et on peut en expliquer la logique à des nonspécialistes. Les différentes sous-parties de la partie I s'intéressent toutes à cet estimateur, mais elles apportent divers éclairages et des compléments à l'expression formelle de base. Ainsi, les sous-parties 1, 2 et 3 distinguent trois approches différentes pour justifier l'expression de l'estimateur lorsqu'on dispose de deux sources seulement, et toujours dans le cadre des hypothèses adoptées. La sous-partie 4 est centrée sur la qualité de l'estimation, évaluée au travers des indicateurs traditionnels de biais et de variance. La sous-partie 5 généralise l'estimateur en se plaçant dans une situation particulière où l'une des sources est une enquête de contrôle de type aréolaire. Quant à la sous-partie 6, elle permet de comprendre comment on peut adapter l'estimateur quand on dispose de plus de deux sources (ici trois).La théorie de l'estimateur de Lincoln Petersen a été développée en considérant que chaque observation de chaque source en présence renvoie à un 'vrai' individu de la population. Il n'y a donc pas, par hypothèse, d'individu fictif dans les bases traitées. On présente cette hypothèse en disant qu'il n'y a pas de surcouverture dans les bases. En pratique, c'est très fréquemment faux, car même les répertoires les mieux gérés comprennent une fraction d'observations obsolètes. La première sous-partie de la partie II propose une démarche pour réduire les effets de cette sur-couverture quand on utilise -encore et toujours -un estimateur de Lincoln Petersen. Par ailleurs, sans relation avec une éventuelle sur-couverture, l'estimateur de Lincoln Petersen n'apparaît théoriquement justifiable que si on est en mesure d'effectuer en amont un rapprochement parfait -un appariement -des sources considérées. Il faut donc être en capacité de constater que tel individu présent dans une source donnée est ou n'est pas présent dans chacune des autres sources. La seconde sous-partie de la partie II propose une adaptation de l'estimateur de Lincoln-Petersen dans un scénario où il existe des erreurs d'appariement… évidemment modélisées.Les deux premières parties se focalisent donc sur l'estimateur de Lincoln Petersen, partant d'une situation qui s'avère largement idéalisée pour ce qui est de la version 'historique', et aboutissant à un estimateur modifié qui autorise la sur-couverture et certaines erreurs d'appariement. Au fil de l'eau, la théorie s'adapte jusqu'à un certain point, en relâchant certaines hypothèses d'origine pour qu'on puisse considérer que le nouveau contexte traduit la réalité de manière « acceptable ». Dit autrement, il subsiste toujours certaines</div
Sick of Working from Home?
No full textInternational audienceWe explore the consequences of the development of home working for wages, hours worked and employee health in the post COVID era. We base our research strategy on a French law passed in 2017 to encourage telework agreements between employers and employees. In the months following the law, many establishments signed telework agreements, and we show that this subsequently led to a much greater development of home working in these establishments after the epidemic shock in 2020. This increase was particularly significant in mid-level occupations, and was followed by a deterioration in the health of the employees concerned, particularly men
À propos du temps de production des statistiques publiques
No full textInternational audienceEven though short-term business statistics can be produced very quickly, many offi cial statistics require a signifi cative amount of time. Be they originating in surveys towards households or businesses, or in administrative or private data, three main stages appear. First, preparation: a work period beforehand, dedicated to consultations for instance, that is not accounted for in the timeliness of statistics. Then, data construction: through a collecting process for surveys or a transformation one for external sources. Finally, data processing and distribution, which includes validation works in particular. Preparation and data processing stages are more time-consuming the higher the amount of variables. Preparation time also depends greatly on the complexity and sensitivity of the process to devise. The construction time usually increases with the amount of units. Finally, time spent on the last stage depends specifi cally on the statistical granularity. Generally speaking, statistical institutes produce insights as well as numbers, they also construct meaning and interpretation. Thus, even if a better automation may be worth considering, a large amount of the time spent on production resides in analysing, interpreting, verifying, and all the feedback loops that ensue.Si la production d'informations conjoncturelles s'opère dans des délais très brefs, nombre de statistiques publiques requièrent un temps significatif. Qu'elles proviennent d'enquêtes auprès de ménages ou d'entreprises, ou de sources administratives ou privées, trois grandes phases se dégagent. D'abord celle de la préparation : un temps de travail en amont, par exemple de concertation, qui n'entre pas dans le « délai de diffusion » des chiff res. Puis celle de la construction des données : via un processus de collecte pour les enquêtes, ou de transformation dans le cas de sources externes. Enfin, une dernière phase de traitement statistique et de diffusion, qui inclut en particulier des activités de validation. Les phases de préparation et de traitement statistique sont d'autant plus chronophages que le nombre de variables est élevé. Le temps de la préparation dépend aussi fortement de la complexité et de la sensibilité du dispositif à établir. Celui de la construction croît généralement avec le nombre d'unités. Enfin, le temps passé sur la dernière phase dépend en particulier du niveau de détail auquel les statistiques sont diffusées. De manière générale, la statistique publique produit certes des données, mais surtout du sens. Ainsi, même si une meilleure automatisation est envisageable, une large part du temps de travail réside dans l'analyse, l'interprétation, les vérifications, et toutes les boucles de rétroaction que cela induit
De 2012-2016 à 2020-2024, l’écart d’espérance de vie entre les personnes modestes et aisées s’est accru
No full textInternational audienceThe higher the income, the higher the life expectancy. Over the period 2020–2024, the gap in life expectancy at birth between the poorest 5% and the wealthiest 5% is 9 years for women and 13 years for men. Women in the wealthiest 5% live, on average, 17 years longer than men in the poorest 5%.At age 50, for men, the risk of dying within the year is 7 times greater among the poorest than among the wealthiest. For women, this risk ratio peaks at 6 at age 55.Life expectancy increases less and less rapidly with the standard of living: at around €1,200 per month, an additional €100 in standard of living is associated with an extra 0.8 years of life expectancy for women and 1.0 years for men; the gain is only 0.1 years and 0.2 years at around €3,000 per month.Between the periods 2012–2016 and 2020–2024, the gap in life expectancy between low-income and high-income individuals widened. Life expectancy for the poorest 25% has declined, except for the 5% with the lowest standard of living; at the same time, life expectancy for higher-income individuals has increased. For a given gender, age and standard of living, people live longer in the Pays de la Loire and Occitanie re-gions, and shorter in Hauts-de-France.Plus on est aisé, plus l’espérance de vie est élevée. Sur la période 2020-2024, l’écart d’espérance de vie à la naissance entre les 5 % les plus modestes et les 5 % les plus aisés est de 9 ans chez les femmes et de 13 ans chez les hommes. Les femmes parmi les 5 % les plus aisées vivent en moyenne 17 ans de plus que les hommes parmi les 5 % les plus modestes. À 50 ans, le risque de décès dans l’année des hommes est 7 fois plus grand chez les plus modestes que chez les plus aisés. Chez les femmes, ce rapport de risque est de 6 à 55 ans, âge où il atteint son maximum.L’espérance de vie augmente de moins en moins rapidement avec le niveau de vie : aux alentours de 1 200 euros par mois, 100 euros de niveau de vie supplémentaires sont associés à 0,8 an en plus d’espérance de vie chez les femmes et 1,0 an chez les hommes ; le gain n’est plus que de 0,1 an et 0,2 an autour de 3 000 euros par mois.Entre les périodes 2012-2016 et 2020-2024, l’écart d’espérance de vie entre les personnes modestes et ai-sées s’est accru. L’espérance de vie des 25 % les plus modestes a diminué, sauf pour les 5 % aux plus faibles niveaux de vie ; dans le même temps, celle des personnes plus aisées a progressé. À sexe, âge et niveau de vie donnés, on vit le plus longtemps dans les Pays de la Loire et en Occitanie, et le moins longtemps dans les Hauts-de-France
La réforme du taux statutaire de l’Impôt sur les Sociétés
No full textBetween 2016 and 2022, the standard corporate tax rate was reduced from 33 1/3% to 25%, bringingFrance closer to the OECD average. To assess the effects of this reform, this study relies on the grossimplicit tax rate. This rate measures corporate income tax (excluding tax credits) relative to netoperating surplus, a common indicator of corporate economic profit. It thus provides an assessment ofthe actual tax burden, independent of financing methods or tax base calculation rules.The grossimplicit tax rate declined from 20.7% in 2016 to 17.5% in 2022 for market-sector companies,excluding the financial and agricultural sectors, and excluding the effects of the CICE and CETreforms. The gap between the standard rate and the implicit rate — both in level and in trend — isexplained by the existence of reduced rates (which remained stable over the period) and by variationsin the taxable base. The recovery in financial and exceptional results during this period notably madethe taxable base more dynamic than the net operating surplus. These average trends mask contrastingdevelopments depending on the type of company. The gross implicit tax rate for SMEs, which washigher in 2016 (23.1%), fell by only 1.7 percentage points over the period. It remains significantlyhigher than that of large enterprises, which was initially lower (19.3%) and declined by 5.0 points. Incontrast, the implicit tax rate for SMEs has converged toward that of very small enterprises (VSEs),whose rate slightly increased over the same period (+0.4 percentage points).La réforme du taux statutaire de l'Impôt sur les Sociétés Entre 2016 et 2022, le taux normal de l'impôt sur les sociétés a été abaissé de 33,1/3% à 25%, rapprochant la France de la moyenne OCDE. Pour évaluer les effets de cette réforme, cette étude s'appuie sur le taux implicite brut d'imposition. Celui-ci rapporte l'impôt sur les sociétés (hors crédits d'impôt) à l'excédent net d'exploitation, indicateur usuel du profit économique des entreprises. Il permet ainsi d'apprécier l'imposition effectivement acquittée, indépendamment des modalités de financement ou des règles de calcul de la base fiscale. Le taux implicite brut d'imposition est passé de 20,7% en 2016 à 17,5% en 2022 pour les entreprises marchandes, hors secteurs financier et agricole, hors effets des réformes du CICE et de la CET. L'écart, en niveau et en évolution, avec le taux normal s'explique par l'existence de taux réduits (stables sur la période) et des variations de la base imposable. Le redressement des résultats financiers et exceptionnels sur la période ont notamment rendu la base imposable plus dynamique que l'excédent net d'exploitation. Ces évolutions moyennes masquent des tendances contrastées selon les types d'entreprises. Le taux implicite brut des PME, plus élevé en 2016 (23,1%), recule de seulement 1,7 point sur la période. Il demeure bien plus élevé que celui des grandes entreprises, initialement plus faible (19,3%) et en diminution de 5,0 points. Le taux implicite des PME se rapproche en revanche de celui des très petites entreprises (TPE) qui a lui légèrement progressé sur la même période (+ 0,4 point)
Peut-on estimer un effet de mesure sur une enquête à partir d’un essai croisé AB/BA : la question de la non-réponse non ignorable dans l’enquête test Emploi du temps
No full textParce qu'il conduit à interroger à deux reprises sous un mode de collecte différent un mêmeenquêté, un essai croisé AB/BA apparaît comme l'outil adéquat pour mettre en évidence un effet de mesure. Cependant, la présence d'une possible sélection endogène (non-réponse non ignorable), comme c'est le cas pour l'enquête test Emploi du temps, biaise les résultats obtenus. Il est malgré tout possible de discuter l'existence d'un effet de mesure en comparant les réponses données en première interrogation par des personnes similaires enquêtées avec un mode de collecte différent. Pour cela, il est nécessaire de mener une analyse de sensibilité à la Rosenbaum sur les conclusions obtenues. En ce qui concerne l'enquête test Emploi du temps, nous trouvons que (i) la collecte par internet impacte les durées déclarées de sommeil, de repas, de loisirs, (ii) la collecte papier celle des trajets, mais (iii) seulement pour un nombre restreint d'enquêtés. Ces résultats robustes à une possible sélection endogène confirment ceux obtenus par l'analyse de l'essai croisé en supposant de prime abord la non-réponse comme ignorable
How age at school entry affects future educational and socioemotional outcomes: Evidence from PISA Documents de travail
No full textDoes starting school at a younger age affect students' long-term outcomes? This studyprovides comparative evidence of the impact of school starting age using data from recentProgram for International Student Assessment (PISA) cycles across 16 countries. Relying onan instrumental variable strategy, the estimates reveal that the age at school entry significantlyinfluences the cognitive performance of 15-year-old students. Those who are younger atschool start tend to face more challenging educational trajectories compared to their olderpeers. Moreover, early school entry has a substantial impact on social and emotional skills,including self-confidence, motivation, persistence, and engagement, which may haveenduring effects on their future life outcomes. These effects are more pronounced for studentsfrom disadvantaged backgrounds but vary significantly across different educational systems.Le fait de commencer l'école à un âge plus jeune affecte-t-il les résultats à longterme des élèves ? Cette étude fournit une analyse des effets de l'âge d'entrée àl'école en utilisant des données des cycles récents du Programme international pourle suivi des acquis des élèves (PISA) dans 16 pays. En utilisant une stratégie devariable instrumentale, les estimations montrent que l'âge d'entrée à l'école influencesignificativement la performance cognitive des élèves de 15 ans. Ceux qui sont plusjeunes au début de leur scolarité ont plus souvent un vécu scolaire difficile que leurspairs plus âgés. De plus, l'entrée précoce à l'école a un impact significatif sur lescompétences sociales et émotionnelles, comme la confiance en soi, la motivation, lapersévérance et l'engagement, qui peuvent avoir des effets sur le long terme. Ceseffets sont plus prononcés pour les élèves issus de milieux défavorisés mais varientsignificativement selon les différents systèmes éducatifs
Les appariements : finalités, pratiques et enjeux de qualité
No full textInternational audienceRecord linkage reconciles individual data that are taken from various data files. It is used more and more frequently in official statistics, whether for analytical purposes, to investigate new subjects, or to improve production processes. Such statistical processing often raises issues relating to the imperfections of the data used and their volume. Given the issues related to the compliance with data confidentiality, especially regarding personal data protection, an appropriate legal framework is required to implement them. A good knowledge of the data used and particular care in determining the parameters are also necessary to ensure the best possible quality of the results, since record linkage is never 100% reliable. The quality of these matches is therefore a major issue for official statistics, and requires a direct assessment of the process, necessarily supplemented by a study of the statistical impact of the linkage on the data produced.Les appariements rapprochent les données individuelles issues de fichiers différents. Dans un contexte de disponibilité croissante de sources, notamment administratives, ils sont de plus en plus fréquemment utilisés dans la statistique publique, à des fins d'analyse, pour éclairer des questions nouvelles, ou pour améliorer des processus de production. Ces traitements statistiques posent souvent des difficultés, liées aux imperfections des données utilisées et à leur volume. Un cadre juridique approprié est nécessaire pour les mettre en œuvre, compte tenu des enjeux de respect des secrets, en particulier la protection des données à caractère personnel. Une bonne connaissance des données utilisées et une attention particulière pour déterminer le paramétrage sont également indispensables pour assurer la meilleure qualité possible du résultat au regard de l'usage attendu, un appariement n'étant jamais fiable à 100 %. La qualité de ces appariements est donc un enjeu majeur pour la statistique publique et passe par des évaluations directes du processus, nécessairement complétées par l'étude des impacts statistiques des appariements sur les données produites
Statistiques publiques et débat démocratique : de nouvelles attentes et de nouveaux enjeux (1988-2016)
No full textInternational audienceAt the end of the 1980s, Official Statistics wanted to open up to a wider audience. In this new historical sketch from the early 1990s to the 2010s, the aim is to describe how this openness translates into the production and dissemination of statistical information. First, the impact of European construction on the statistical system and its consequences on the statistical debate will be described. Second, we will illustrate through a few examples how public statistics react to the social or political demand for statistical measures and indicators. What directions are being implemented to meet the needs of varied and increasingly demanding users? In the end, if the opening of the public statistical service to many users is obvious, the question of the capacity to open the debate on what should be counted and how to measure it remains raised. Finally, the digital age changes the terms of debate. But that's another story…À la fin des années 1980, la statistique publique souhaite s'ouvrir à un plus large public. Cette nouvelle esquisse historique, qui se poursuit jusqu'au début des années 2010, décrit comment cette ouverture se traduit sur la production et la diffusion de l'information statistique. Dans un premier temps, les incidences de la construction européenne sur l'appareil statistique ainsi que ses conséquences sur le débat statistique seront abordées. Dans un deuxième temps, à travers quelques exemples, est traitée la façon dont la statistique publique réagit à la demande sociale ou politique de mesures et d'indicateurs statistiques. Quelles orientations sont mises en œuvre pour essayer de répondre aux besoins d'utilisateurs variés et toujours plus exigeants ? Finalement, si l'ouverture du service statistique public à de nombreux usagers semble évidente, la question de la capacité à élargir les discussions sur ce qui doit être compté et comment le mesurer reste posée. Enfin, l'ère numérique modifie les termes du débat, mais c'est une autre histoire