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Presentation Transcript

  1. Analyse des trajectoires de vie professionnelles des chômeurs de longue durée en Suisse sur la base des données administratives de l’AVS: un double défi pour la statistique publiqueFabio B. Losa, Ustat et CREMMaurizio Bigotta, UstatGilbert Ritschard, Université de GenèveJournées suisses de la statistique publiqueNeuchâtel, 18-20 octobre 2010

  2. Table des matières • Problématique et double défi • La base de données • Le projet de recherche • Premiers résultats • Prochains pas

  3. Intégration Exclusion occupation chômage 1. Problématique et double défi Emplois atypiques Changements de statut professionnel Cumul d’emplois Temps partiels

  4. Défi 1: compléter l’offre d’information avec des données longitudinales (ESPA, PSM, autres) Un monde du travail qui change  le «statut dynamique» de certains phénomènes requière que le temps soit intégré parmi les dimensions d’analyse (durées, fréquences) Défi 2:adopter les méthodes propres à l’analyse de ce type de données

  5. 2. La base de données • Base de données administrative: Registre desComptes individuels (CdC/OFAS) • Couvre la totalité des personnes qui cotisent au premier pilier entre 18 (actifs) voire 21 ans (non actifs) et l’âge de la retraite • Données longitudinales: âge, sexe, nationalité, type de cotisation (base pour le statut professionnel), numéro de la caisse et de l’employeur, revenu AVS, mois et année de cotisation • Période: 1997 – 2007

  6. 3. Le projet de recherche Qui: Ustat, UniGE avec la collaboration de l’OFAS et de la Centrale de compensation (CdC) But: Analyser les trajectoires professionnelles des Chômeurs de longue durée (CLD) Quelques questions: • Qu’est-ce qui se passe avant et après une période de CLD? • Est-ce que les trajectoires de ses individus sont marquées par une précarité professionnelle plus grande que celles des personnes qui n’ont pas vécu un tel évènement? • Les jeunes suisses sont-ils plus ou moins affectés par de longues périodes de chômage que les jeunes étrangers? • Les conséquences d'un chômage prolongé varient-elles par classes d’âges?

  7. CLD: chômeurs inscrits qui perçoivent une indemnité selon la LACI et qui dans la période 1997-2007 ont vécu au moins un épisode d’au moins 12 mois consécutifs de chômage Données: Extraction au hasard de la population totale des CLD (382’622) d’un échantillon utilisable: 4’249 personnes qui en 1997 avaient entre 19 et 55 ans (hommes) et 52 (femmes). Statut professionnel: 9 modalités Variables d’analyse: âge, sexe, nationalité Méthodes: analyses exploratoires des séquences Instrument: TraMineR (Gabadinho, Ritschard et al., 2008)

  8. Actifs occupés Sans emploi (optique Seco-LACI) Non actifs Salarié Salarié avec plusieurs emplois Occupé avec revenus non formateurs de rentes Salarié et indépendant (double statut) Indépendant Chômeur partiel Chômeur Chômeur de longue durée Non actif Statuts professionnels

  9. 4. Premiers résultats…d’une analyse encore exploratoire Représentation des fréquences d’états par mois Représentation au tour de l’évènement de CLD • Fréquences • Matrices de transition • Clustering

  10. 2/1997 1/1997 3/1997 CLD: représentation des fréquences d’états par mois Note explicative

  11. CLD: représentation des fréquences d’états par mois

  12. Par genre

  13. Par classes d’âge (âge au 1.1.1997)

  14. Par genre Représentation des fréquences au tour du CLD(24 mois avant et après la période de CLD)

  15. Par durée du CLD

  16. t+3 S: Salarié + Salarié avec plusieurs emplois + Occupé avec revenus non formateurs de rentes I: Indépendant + Salarié et indépendant C: Chômeur partiel; Chômeur; CLD N: Non actif Matrices de transition autour du CLD(statut 3 mois avant et 3 mois après CLD) t+3

  17. Clustering

  18. 5. Prochains pas • Etendre le champs d’analyse à d’autre phénomènes, voire Activité indépendante, Entrée/Sortie du marché du travail, etc. • Développer la recherche sur toute la population pour mener des analyses p. ex sur la perméabilité du marché du travail suisse (matrices de transition) en comparaison internationale. • Etudier les possibilités de appariement de données avec d’autres sources (COLSTA/SECO, etc.) pour analyser p. ex. les chômeurs en fin de droit, pour régionaliser les données, etc. • Examiner les synergies avec SESAM et d’autres banques de données. • …

  19. Merci!Personne de contact: fabio.losa@ti.ch

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