11 octobre 2006
DESCRIPTION
11 octobre 2006. Projet d’étude Le retour à l’emploi à Paris. Introduction. Analyser les disparités spatiales du retour à l’emploi. Objectifs du GdR S OLSTICE Premières publications: CERC rapport n°6 « Géographie du retour à l’emploi », Rapport de recherche EPEE - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Analyser les disparités spatiales du retour à l’emploiObjectifs du
GdR SOLSTICE
Premières publications: CERC rapport n°6« Géographie du retour à l’emploi », Rapport de recherche EPEE« Retour à l’emploi : une question locale ? », Connaissance de l’Emploi, n°31
Introduction
Deux populations : Chômeurs inscrits à l’ANPE ; bénéficiaires du RMI
Possibilités d’analyses coordonnées
Sources exhaustives : FILEAS-Cnaf et FHS-Anpe
Couverture nationale au niveau communal
Indicateurs du retour à l’emploi : Taux bruts, taux nets
Cartographie comparée
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Vue d’ensemble
FHSANPE
FILEASCNAF
Taux bruts
Taux bruts
Taux nets
Effets locaux purs
Taux nets
Effets locaux purs
SimulationsSOLSTICE
X 3 conventions
X 2 horizons (12 et 24 mois)
MCO : Effets fixes en fonction des données locales
Modèles à effets fixes sur données
individuelles
Modèles de durée ou simples
moyennes sur données
individuelles
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Exploitation de
données
administratives
Sources
FILEAS/CNAF Données de stock des foyers allocataires du RMI non bénéficiaires de l’intéressement, âgés
de 20 à 60 ans, France métropolitaine. Appariement des d’allocataires à chaque semestre depuis juin 2001 (exemple) 932 102 bénéficiaires du dispositif présents au second semestre 2001 suivi sur 24
mois Regroupement des unités géographiques qui comptent moins de 25 rmistes (5081 unités
géographiques en 2001 : on conserve 19 865 communes (69,6%) et 895 943 Rmistes (96,1%)
FHS/ANPE Ensemble des demandeurs d’emploi inscrits, suivis par cohortes anuelles jusqu’à fin
2005. On regroupe les communes trop petites au niveau de leur code postal. Seuil de 80
chômeurs. On aboutit à 11914 unités géographiques, dont 9085 communes et 2819 codes postaux.
Ces 11914 unités représentent 34101 communes.
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Illustrations (I)
Des proximités, des différences, une grande dispersion locale, des effets de massifs.
Taux bruts à 12 mois
Sortie du RMI Sortie du chômage
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Analyses
économétriques
TAUX NET = Taux de sortie que la localité aurait si les allocataires du RMI (ou les inscrits ANPE) y avaient les caractéristiques individuelles de la moyenne nationale.
Pour le RMI : Variable qualitative : (1) sortie par l’intéressement, (2) sortie pour
motif inconnu, (3) pas de sortie. Estimation d’un modèle logit multinomial avec effets fixes locaux
(procédure logistic de SAS) Estimation par département, en raison de la taille de la base de
données.
Pour le Chômage : Variable de durée : nombre de mois passés au chômage. La durée
est censurée à droite. Estimation d’un modèle de Weibull avec effets fixes locaux. On estime 11914 effets individuels et une centaine de coefficients à
partir de 4 millions d’observations on regroupe les unités en 194 zones géographiques en gardant un effet
individuel au niveau le plus fin (commune ou code postal).
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Illustrations (II)
Globalement, le contrôle des effets de composition induit peu de changements
Taux nets à 12 mois
Sortie du RMI Sortie du chômage
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Illustrations (III)
En rouge, localités favorisées par les effets de composition;
en bleu, localité pénalisées par leur composition
Taux bruts moins taux nets
Sortie du RMI Sortie du chômage
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Deux chantiers
en 2006-2007
Extensions en coursPour le compte de la DREES (Ministère des affaires sociales)
Etude de l’effet propre de la taille de la commune sur la sortie du RMI
(FILEAS-CNAF)[pourquoi les allocataires du RMI des communes rurales ont, toutes choses égales par ailleurs, des chances d’en sortir beaucoup plus faibles que les allocataires des
villes moyennes, alors que c’est l’inverse pour les demandeurs d’emploi inscrits à l’ANPE]
Pour le compte de la DARES et des DRTEFP (Ministère de l’Emploi)
22 études régionales sur les chances du retour à l’emploi
(FHS-ANPE)[Exploitations cartographiques et statistiques à dimension semi-automatique sur chaque région française, recherche d’invariants infra-régionaux dans les disparités
spatiales du retour à l’emploi]
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Sortir du
chômage à Paris
Une étude parisienne ?
Solstice permet des comparaisons « dans tous les sens » sur les disparités du retour à l’emploi.
Paris apparaît à chaque fois comme une zone géographique plutôt défavorisée (le constat est robuste à la source statistique et à l’indicateur)
Illustration 1 : comparaison infra-régionale des taux nets de sorties de l’ANPE
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Sortir du Rmi à
Paris
Illustration 2 : comparaison infra-régionale des taux bruts de sorties du RMI
Une étude parisienne ?
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IDF
Paris
IDF
Taux bruts de sorties à 12 mois
Marseille
Lyon Rouen
Evry
Position de Paris dans la distribution nationale des taux de sortie du RMI
Une étude parisienne ?
13
12ème arrondissement
4ème arrondissement
Paris
Paris
Taux bruts de sorties à 12 mois
Une étude parisienne ?
Position de Paris dans la distribution régionale des taux de sortie du
RMI
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Les effets de
composition par
arrondissements
Une étude parisienne ?
8
8,5
9
9,5
10
10,5
11
11,5
12
12,5
13
12em
e
19em
e
1er
9em
e
11em
e
5em
e
17em
e
18em
e
6em
e
10em
e
16em
e
14em
e
7em
e
8em
e
2em
e
13em
e
20em
e
3em
e
4em
e
15em
e
Taux bruts
Taux nets
De fortes disparités selon les arrondissements
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Deux projets
parisiens
Une étude parisienne ?
Projet rapide (3 à 6 mois)
« Sortir du chômage à Paris» et/ou « sortir du RMI à Paris »
Où l’on mobiliserait les données existantes et des exploitations spécifiquement parisiennes
Projet moins rapide (6 à 12 mois)
Où l’on descend plus fin avec des données irisées en mobilisant le fichier FILEASC de la CAF (sous réserve d’un accord)