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Les disparités intercantonales du taux de chômage varient fortement

Les taux de chômage diffèrent d’un canton à l’autre. Certains cantons, à l’image d’Uri, se montrent plus résistants aux effets de la conjoncture que d’autres, comme le Jura.

Dans le canton du Jura, le taux de chômage réagit plus fortement aux fluctuations conjoncturelles. Une usine à Porrentruy. (Photo: Keystone)

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En Suisse, le chômage varie fortement selon les cantons. Les causes de ces différences sont étudiées empiriquement depuis des années. En règle générale, les études postulent un écart constant des taux de chômage au fil du temps : elles l’expliquent avant tout par le succès variable des cantons en matière de réintégration des chômeurs dans le monde du travail. Or, une étude mandatée par la Commission de surveillance du fonds de compensation de l’assurance-chômage montre que cette disparité varie fortement dans le temps et doit être attribuée en premier lieu aux variations de la stabilité de l’emploi dans les cantons.

En 2017, le taux de chômage était de 5,6 % dans le canton de Neuchâtel, contre 0,9 % seulement à Obwald. Or, ces différences varient selon la situation conjoncturelle : l’écart intercantonal augmente dans les périodes de fort chômage national, comme au milieu des années 1990, puis retombe pendant les phases de reprise, par exemple autour de l’an 2000 (voir illustration 1).

Exprimés en points de pourcentage du taux de chômage, l’écart intercantonal a donc évolué de façon anticyclique par rapport à la conjoncture entre 1990 et 2017. Autre constat frappant : le classement des cantons se modifie avec le temps, comme le montrent les nombreux croisements de courbes sur l’illustration 1.

Quelles sont les causes des disparités entre les cantons en matière de chômage ? Telle est la question que nous avons étudiée sur mandat de la Commission de surveillance du fonds de compensation de l’assurance-chômage[1]. Étant donné que le choix de la période d’observation pourrait avoir une forte influence sur les résultats dans les analyses transversales, nous avons adopté une autre approche : une enquête par panel nous a permis de mieux rendre compte des fluctuations (voir encadré).

Ill. 1. Taux de chômage par canton (1990–2017)

Source : Plasta / calculs Sheldon et Shvartsman (2018) / La Vie économique

Risque et durée

À l’aide d’une analyse des composantes de flux, nous avons tout d’abord décomposé les taux de chômage en « risque de chômage » et en « durée moyenne d’un épisode de chômage ». Le risque de chômage se rapporte à la survenance du chômage et indique la probabilité avec laquelle une personne active tombera au chômage au cours d’une période donnée (ici : un mois). C’est donc un indicateur de la stabilité de l’emploi. La durée du chômage mesure la longueur de l’épisode de chômage subséquent et renseigne sur la difficulté à retrouver un emploi. Le produit de ces deux composantes correspond au taux de chômage.

L’analyse des composantes de flux permet d’évaluer et de traiter les taux de chômage de façon différenciée sous les angles de la politique sociale et de l’emploi. Si, par exemple, un taux de chômage élevé est imputable à une longue durée de chômage, des mesures d’aide au placement s’imposent, sous peine de détresse sociale et d’exclusion. En revanche, un risque élevé de chômage a des conséquences bien moindres, dans la mesure où un épisode de chômage ne compromet pas la suite de la carrière professionnelle des personnes concernées. Dans ce cas-là, il convient de mettre en place des instruments qui permettent de lutter contre la survenance du chômage.

Du point de vue de la politique de l’emploi, un risque élevé de chômage est moins fortement imputable à la politique de l’emploi d’un canton qu’une longue durée de chômage. En effet, le risque de chômage résulte en général de la structure de l’économie du canton.

Variation de l’effet conjoncturel

L’analyse orientée flux des taux de chômage entre 1990 et 2017 montre qu’environ trois quarts des fluctuations sont attribuables aux modifications correspondantes de la durée du chômage dans les cantons. En d’autres termes, les taux de chômage cantonaux augmentent (baissent) avant tout quand la conjoncture ralentit (se redresse), parce que la durée du chômage varie en conséquence. En effet, les taux cantonaux réagissent plus ou moins fortement aux fluctuations conjoncturelles (voir illustration 2). L’effet est le plus marqué dans les cantons du Jura et de Neuchâtel, tandis qu’il est le plus faible dans à Uri et aux Grisons.

La composante « risque » est en revanche déterminante en ce qui concerne les disparités intercantonales. La dispersion transversale s’explique aux trois quarts par le niveau variable du risque de chômage, respectivement par la stabilité variable de l’emploi dans les cantons. Dans ce cas, le facteur déterminant est le risque de chômage et non la durée de la recherche d’emploi, comme on le suppose fréquemment.

Ill. 2. Influence de la conjoncture sur les taux de chômage cantonaux (1990–2017)

Remarque : l’illustration montre le facteur de variation des taux de chômage cantonaux lorsque le taux de chômage national varie de 1 %. Ce facteur est comparable aux « bêtas » du Medaf (voir encadré). Le taux de chômage réagit plus que proportionnellement aux fluctuations conjoncturelles dans les cantons où ce facteur est supérieur à 1, et moins que proportionnellement lorsque ce facteur est inférieur à 1. Les lignes verticales indiquent les intervalles de confiance au sein desquels les valeurs réelles des facteurs estimés (points) évoluent avec une probabilité de 95 %.

Source : Sheldon et Shvartsman (2018) / La Vie économique

Dans le cadre de l’enquête par panel, nous avons tenté d’expliquer les écarts de chômage indépendants de la conjoncture qui existent entre les cantons par les profils de caractéristiques différents des cantons. Le profil de caractéristiques d’un canton inclut des variables déterminant la durée et le risque, lesquelles caractérisent la composition de la population sans emploi et l’effectif des personnes actives dans le canton (comme les qualifications ou l’appartenance à telle ou telle branche) ainsi que la politique cantonale de l’emploi (par exemple le recours à une mesure donnée). Il en résulte les taux de chômage et les composantes de flux des cantons, corrigés des différences de profil cantonales et des effets conjoncturels (voir illustration 3). Le produit des deux composantes donne le taux de chômage correspondant.

Ill. 3.   Analyse des composantes de flux des taux cantonaux de chômage (1990–2017)

Remarque : les courbes indiquent les combinaisons durée-risque qui aboutissent aux taux de chômage de même valeur. Pour la Suisse, le produit d’un risque de chômage de 0,5 % par mois sur une durée de 6 mois donne un taux de chômage (corrigé) de 3 %. Les cantons qui accusent une part d’emplois instables (stables) supérieure à la moyenne se situent au-dessus (au-dessous) de l’ordonnée de 0,5 %, tandis que les cantons dont les chômeurs passent une période plus longue (plus courte) que la moyenne à chercher un emploi se trouvent à droite (à gauche) de l’abscisse des 6 mois. Les points sont comparables aux « alphas » du Medaf (voir encadré).

Source : Sheldon et Shvartsman (2018) / La Vie économique

Si l’enquête par panel ainsi élargie parvenait à expliquer complètement les disparités intercantonales en matière de chômage, les taux de chômage corrigés de tous les cantons devraient se situer à l’intersection des abscisses et des ordonnées de l’illustration 3, vu que les cantons ne présenteraient plus de différences déterminant le chômage une fois la correction effectuée. Comme ce n’est pas le cas, il y a donc encore besoin d’explications. Le graphique met également en évidence le fait que les cantons sont nettement moins dispersés au niveau de la durée qu’au niveau du risque. Cela tient au fait que les variables déterminant la durée peuvent expliquer davantage que celles déterminant le risque.

Le constat selon lequel les disparités indépendantes de la conjoncture sont principalement dues aux différences cantonales en matière de risque de chômage et de stabilité de l’emploi a de multiples implications. Ainsi, les disparités intercantonales en matière de chômage sont sans doute davantage imputables à des facteurs sectoriels qu’à la politique de l’emploi. Les différences culturelles (le fameux « Röstigraben ») ne constituent pas non plus une explication valable, à moins que la politique d’embauche des entreprises d’un canton ne soit fortement marquée par un facteur culturel, ce qui n’a pu être démontré à ce jour. En outre, le résultat de notre étude remet en question les perspectives de succès des efforts entrepris pour réduire l’écart entre les cantons par des mesures de réduction de la durée du chômage (comme l’accord de prestations), d’autant plus que, d’après nos constats, la durée du chômage dépend avant tout de la conjoncture générale. Or, aucun canton ne peut seul l’influencer.

  1. George Sheldon et Elena Shvartsman (2018), Bestimmungsfaktoren der kantonalen Arbeitslosigkeitsunterschiede im Zeitraum 1990–2017. []

Professeur émérite, directeur du bureau de recherches en économie du marché du travail et de l’industrie (FAI) à la Faculté des sciences économiques (WWZ) de l’université de Bâle

Chercheuse post-doc à la Chaire d’économie du personnel et de l’organisation, Faculté des sciences économiques (WWZ) de l’université de Bâle

Modèle d’évaluation des actifs financiers (Medaf)

Formellement parlant, l’enquête par panel menée dans l’étude se fonde sur le modèle d’évaluation des actifs financiers (Medaf, en anglais CAPM), bien connu des analystes financiers. Dans le cas présent, il décompose le taux de chômage cantonal en une partie indépendante la conjoncture (« alpha ») et en une composante liée à la conjoncture (« bêta »). La plus grande partie des données provient du système d’information en matière de placement et de statistique du marché du travail (Plasta) géré par le Secrétariat d’État à l’économie (Seco). L’unité caractéristique est un canton particulier à un mois donné.

Professeur émérite, directeur du bureau de recherches en économie du marché du travail et de l’industrie (FAI) à la Faculté des sciences économiques (WWZ) de l’université de Bâle

Chercheuse post-doc à la Chaire d’économie du personnel et de l’organisation, Faculté des sciences économiques (WWZ) de l’université de Bâle