{"id":135566,"date":"2019-03-25T10:30:42","date_gmt":"2019-03-25T10:30:42","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2019\/03\/sheldon-shvartsman-04-2019fr\/"},"modified":"2023-08-24T00:06:47","modified_gmt":"2023-08-23T22:06:47","slug":"sheldon-shvartsman-04-2019fr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/2019\/03\/sheldon-shvartsman-04-2019fr\/","title":{"rendered":"Les disparit\u00e9s intercantonales du taux de ch\u00f4mage varient fortement"},"content":{"rendered":"<p>En\u00a02017, le taux de ch\u00f4mage \u00e9tait de 5,6\u00a0% dans le canton de Neuch\u00e2tel, contre 0,9\u00a0% seulement \u00e0 Obwald. Or, ces diff\u00e9rences varient selon la situation conjoncturelle\u00a0: l\u2019\u00e9cart intercantonal augmente dans les p\u00e9riodes de fort ch\u00f4mage national, comme au milieu des ann\u00e9es\u00a01990, puis retombe pendant les phases de reprise, par exemple autour de l\u2019an\u00a02000 (voir<em>\u00a0<\/em><em>illustration\u00a01<\/em>).&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nExprim\u00e9s en points de pourcentage du taux de ch\u00f4mage, l\u2019\u00e9cart intercantonal a donc \u00e9volu\u00e9 de fa\u00e7on anticyclique par rapport \u00e0 la conjoncture entre\u00a01990 et\u00a02017. Autre constat frappant\u00a0: le classement des cantons se modifie avec le temps, comme le montrent les nombreux croisements de courbes sur l\u2019illustration\u00a01.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nQuelles sont les causes des disparit\u00e9s entre les cantons en mati\u00e8re de ch\u00f4mage\u00a0? Telle est la question que nous avons \u00e9tudi\u00e9e sur mandat de la Commission de surveillance du fonds de compensation de l\u2019assurance-ch\u00f4mage<a href=\"#footnote_1\" id=\"footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor\">[1]<\/a>. \u00c9tant donn\u00e9 que le choix de la p\u00e9riode d\u2019observation pourrait avoir une forte influence sur les r\u00e9sultats dans les analyses transversales, nous avons adopt\u00e9 une autre approche\u00a0: une enqu\u00eate par panel nous a permis de mieux rendre compte des fluctuations (voir\u00a0<em>encadr\u00e9<\/em>).&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\"><strong>Ill. 1. Taux de ch\u00f4mage par canton (1990\u20132017<\/strong><strong>)<\/strong><\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class=\"legacy_chart_custom\"><div class='chart chart--normal' id='Sheldon_Shvartsman_fr_1'>\n\n<\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n    $('#Sheldon_Shvartsman_fr_1').highcharts({\n\n\n title: {\n        text: ''\n    },\n\n     xAxis: {\n      \n    },\n\n    yAxis: {\n        title: {\n            text: ''\n        },\n         labels: {\n            format: '{value}%',\n           \n        },\n         \n    },\n    \n    tooltip: {\n     \n        valueSuffix: '%'\n    },\n\n\n \n    plotOptions: {\n   \n        series: {marker: {\n            enabled: false\n        },\n          \n            pointStart: 1990\n        }\n    },\n\n    series: [\n     {        name: 'NE',\n        data: [0.658, 2.432, 4.561, 6.248, 6.515, 5.758, 5.413, 6.292, 5.236, 3.881, 2.286, 2.125, 3.236, 4.389, 4.394, 4.246, 4.005, 3.326, 3.233, 5.669, 6.174, 4.677, 4.628, 5.089, 5.056, 5.220, 5.628, 5.352]\n    \n    },{\n        name: 'GE',\n        data: [1.230, 2.658, 4.611, 7.046, 7.391, 6.675, 6.528, 7.391, 5.757, 4.816, 4.086, 3.944, 5.009, 6.353, 6.846, 7.104, 6.687, 5.959, 5.390, 6.371, 6.611, 5.604, 4.974, 5.470, 5.465, 5.550, 5.527, 5.269]\n    }, \n    {\n        name: 'JU',\n        data: [0.658, 1.824, 3.534, 5.843, 6.234, 5.244, 6.007, 6.432, 3.666, 2.627, 1.826, 1.997, 3.543, 4.767, 4.481, 4.109, 3.708, 3.218, 2.951, 5.049, 5.119, 3.333, 3.156, 3.704, 3.640, 3.996, 4.519, 4.457],\n    }, {\n        name: 'VD',\n        data: [0.753, 1.744, 4.014, 6.781, 7.369, 6.799, 7.054, 6.947, 5.395, 3.961, 2.915, 2.607, 3.211, 4.475, 5.082, 4.988, 4.416, 3.758, 3.501, 4.599, 4.920, 4.315, 4.490, 4.771, 4.556, 4.555, 4.496, 4.225],\n    },{\n        name: 'BS',\n        data: [1.231, 1.952, 3.620, 5.649, 5.872, 5.043, 4.831, 5.122, 3.895, 2.593, 2.102, 2.178, 3.023, 4.351, 4.622, 4.140, 3.831, 3.331, 3.089, 3.957, 4.155, 3.580, 3.532, 3.553, 3.364, 3.566, 3.707, 3.535],\n    },{\n        name: 'ZH',\n        data: [0.303, 0.742, 2.112, 4.018, 4.291, 3.824, 4.113, 4.855, 3.921, 2.633, 1.795, 1.692, 2.930, 4.377, 4.301, 3.823, 3.155, 2.468, 2.268, 3.421, 3.555, 2.800, 2.896, 3.097, 3.148, 3.347, 3.554, 3.389],\n    },{\n        name: 'VS',\n        data: [0.881, 1.632, 3.500, 6.291, 6.940, 6.469, 6.270, 6.362, 4.160, 3.032, 2.054, 1.983, 2.481, 3.271, 3.532, 3.603, 3.131, 2.817, 2.695, 3.585, 3.645, 3.104, 3.373, 3.820, 3.855, 3.892, 3.721, 3.278],\n    },{\n        name: 'TI',\n        data: [1.529, 2.429, 4.314, 6.197, 6.289, 6.475, 7.273, 7.455, 6.000, 4.089, 3.044, 2.570, 3.395, 4.146, 4.379, 4.643, 4.638, 4.128, 3.821, 4.529, 4.712, 4.153, 4.259, 4.380, 4.032, 3.607, 3.383, 3.231],\n    },{\n        name: 'SH',\n        data: [0.611, 1.307, 2.462, 4.251, 4.185, 3.732, 4.379, 5.183, 3.906, 2.677, 1.705, 1.571, 2.315, 3.054, 3.314, 3.166, 2.747, 2.055, 1.952, 3.097, 3.014, 2.179, 2.483, 2.654, 2.867, 3.144, 3.190, 3.045],\n    },{\n        name: 'AG',\n        data: [0.209, 0.549, 1.614, 3.229, 3.108, 2.728, 3.583, 4.276, 2.733, 1.892, 1.334, 1.190, 2.072, 3.187, 3.232, 3.019, 2.621, 2.134, 2.053, 3.004, 3.112, 2.534, 2.623, 2.755, 2.769, 2.932, 3.055, 3.001]\n    }, {\n        name: 'BL',\n        data: [0.632, 0.977, 1.845, 3.164, 3.494, 2.957, 3.315, 3.615, 2.521, 1.738, 1.356, 1.354, 1.885, 2.886, 3.285, 3.206, 2.685, 2.216, 2.115, 3.185, 3.318, 2.729, 2.709, 2.680, 2.657, 2.735, 2.983, 2.879]\n    }, {\n        name: 'SO',\n        data: [0.219, 0.726, 2.488, 4.485, 4.182, 3.363, 4.354, 5.630, 3.424, 2.325, 1.598, 1.435, 2.281, 3.238, 3.417, 3.234, 2.775, 2.297, 2.111, 3.582, 3.455, 2.386, 2.418, 2.658, 2.430, 2.614, 2.920, 2.769]\n    }, {\n        name: 'FR',\n        data: [0.489, 1.043, 2.487, 4.761, 5.541, 4.759, 4.293, 4.122, 3.230, 2.130, 1.480, 1.301, 1.699, 2.580, 2.672, 2.795, 2.679, 2.305, 2.145, 2.806, 2.616, 2.081, 2.267, 2.573, 2.648, 2.696, 2.663, 2.546]\n    }, {\n        name: 'BE',\n        data: [0.267, 0.633, 1.979, 3.890, 3.969, 3.325, 3.729, 4.195, 2.721, 1.758, 1.320, 1.151, 1.729, 2.810, 2.848, 2.770, 2.420, 1.929, 1.690, 2.552, 2.649, 2.009, 1.973, 2.272, 2.336, 2.473, 2.652, 2.506]\n    }, {\n        name: 'SG',\n        data: [0.282, 0.766, 1.964, 3.239, 3.142, 2.603, 3.274, 3.658, 2.538, 1.951, 1.380, 1.297, 2.047, 2.890, 2.937, 2.799, 2.342, 1.813, 1.688, 3.023, 3.033, 2.141, 2.273, 2.361, 2.210, 2.320, 2.455, 2.282]\n    },{\n        name: 'ZG',\n        data: [0.276, 0.683, 1.935, 3.586, 3.196, 2.559, 2.993, 3.358, 2.627, 1.932, 1.127, 1.371, 2.587, 3.480, 3.283, 2.988, 2.351, 1.794, 1.635, 2.555, 2.349, 1.831, 1.801, 2.011, 2.132, 2.151, 2.264, 2.277]\n    },{\n        name: 'TG',\n        data: [0.164, 0.496, 1.408, 2.731, 2.800, 2.363, 3.230, 3.868, 2.840, 1.772, 1.187, 1.130, 1.911, 2.803, 2.948, 2.850, 2.433, 1.769, 1.732, 2.837, 2.842, 1.973, 2.111, 2.359, 2.322, 2.340, 2.415, 2.110]\n    }, {\n        name: 'GL',\n        data: [0.110, 0.442, 1.313, 2.284, 2.000, 2.037, 3.219, 2.798, 1.967, 1.463, 0.932, 0.692, 1.520, 2.292, 2.291, 2.411, 2.187, 1.517, 1.213, 2.273, 2.413, 1.915, 2.308, 2.447, 2.199, 2.128, 2.336, 2.090]\n    }, {\n        name: 'LU',\n        data: [0.307, 0.678, 1.848, 3.466, 3.416, 3.014, 3.745, 4.024, 2.661, 1.753, 1.295, 1.198, 1.951, 2.998, 2.980, 2.852, 2.498, 1.944, 1.785, 2.548, 2.389, 1.794, 1.860, 1.885, 1.844, 1.926, 1.988, 1.800]\n    },{\n        name: 'SZ',\n        data: [0.118, 0.365, 1.137, 2.288, 2.063, 1.827, 2.579, 2.461, 1.753, 1.202, 0.702, 0.597, 1.189, 1.984, 2.116, 2.112, 1.789, 1.310, 1.098, 1.787, 1.960, 1.369, 1.272, 1.453, 1.521, 1.548, 1.689, 1.691]\n    },\n   {\n        name: 'AI\/AR',\n        data: [0.129, 0.466, 1.313, 2.504, 2.183, 1.600, 2.033, 2.211, 1.172, 0.784, 0.694, 0.754, 1.407, 1.945, 2.072, 1.969, 1.682, 1.339, 1.213, 1.852, 1.691, 1.252, 1.415, 1.585, 1.581, 1.645, 1.594, 1.506]\n    }, {\n        name: 'GR',\n        data: [0.282, 0.423, 0.924, 1.769, 1.821, 1.870, 2.363, 2.909, 2.210, 1.400, 1.016, 0.996, 1.330, 1.909, 1.997, 2.083, 1.726, 1.301, 1.195, 1.678, 1.598, 1.523, 1.601, 1.686, 1.650, 1.767, 1.703, 1.485]\n    },{\n        name: 'NW\/OW',\n        data: [0.144, 0.347, 1.307, 2.420, 2.192, 1.745, 2.072, 2.104, 1.234, 0.495, 0.419, 0.535, 0.990, 1.675, 1.711, 1.688, 1.442, 1.033, 1.053, 1.543, 1.404, 0.816, 0.873, 0.947, 0.941, 0.967, 1.064, 0.975]\n    },{\n        name: 'UR',\n        data: [0.046, 0.223, 0.772, 1.599, 1.584, 1.574, 2.149, 2.237, 1.375, 0.963, 0.527, 0.386, 0.711, 1.063, 1.161, 1.295, 1.038, 1.019, 0.790, 1.240, 1.309, 1.142, 1.293, 1.237, 1.052, 1.007, 1.024, 0.961]\n    },],\n\n    responsive: {\n        rules: [{\n            condition: {\n                maxWidth: 500\n            },\n            \n        }]\n    }\n\n});\n});\n\n\n\n<\/script>\n<\/div>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground\">Source\u00a0: Plasta \/ calculs Sheldon et Shvartsman (2018) \/ La Vie \u00e9conomique<\/span>&#13;<\/p>\n<h2>Risque et dur\u00e9e<\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\n\u00c0 l\u2019aide d\u2019une analyse des composantes de flux, nous avons tout d\u2019abord d\u00e9compos\u00e9 les taux de ch\u00f4mage en \u00ab\u00a0risque de ch\u00f4mage\u00a0\u00bb et en \u00ab\u00a0dur\u00e9e moyenne d\u2019un \u00e9pisode de ch\u00f4mage\u00a0\u00bb. Le risque de ch\u00f4mage se rapporte \u00e0 la survenance du ch\u00f4mage et indique la probabilit\u00e9 avec laquelle une personne active tombera au ch\u00f4mage au cours d\u2019une p\u00e9riode donn\u00e9e (ici\u00a0: un mois). C\u2019est donc un indicateur de la stabilit\u00e9 de l\u2019emploi. La dur\u00e9e du ch\u00f4mage mesure la longueur de l\u2019\u00e9pisode de ch\u00f4mage subs\u00e9quent et renseigne sur la difficult\u00e9 \u00e0 retrouver un emploi. Le produit de ces deux composantes correspond au taux de ch\u00f4mage.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nL\u2019analyse des composantes de flux permet d\u2019\u00e9valuer et de traiter les taux de ch\u00f4mage de fa\u00e7on diff\u00e9renci\u00e9e sous les angles de la politique sociale et de l\u2019emploi. Si, par exemple, un taux de ch\u00f4mage \u00e9lev\u00e9 est imputable \u00e0 une longue dur\u00e9e de ch\u00f4mage, des mesures d\u2019aide au placement s\u2019imposent, sous peine de d\u00e9tresse sociale et d\u2019exclusion. En revanche, un risque \u00e9lev\u00e9 de ch\u00f4mage a des cons\u00e9quences bien moindres, dans la mesure o\u00f9 un \u00e9pisode de ch\u00f4mage ne compromet pas la suite de la carri\u00e8re professionnelle des personnes concern\u00e9es. Dans ce cas-l\u00e0, il convient de mettre en place des instruments qui permettent de lutter contre la survenance du ch\u00f4mage.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nDu point de vue de la politique de l\u2019emploi, un risque \u00e9lev\u00e9 de ch\u00f4mage est moins fortement imputable \u00e0 la politique de l&#8217;emploi d\u2019un canton qu\u2019une longue dur\u00e9e de ch\u00f4mage. En effet, le risque de ch\u00f4mage r\u00e9sulte en g\u00e9n\u00e9ral de la structure de l\u2019\u00e9conomie du canton.&#13;<\/p>\n<h2>Variation de l\u2019effet conjoncturel<\/h2>\n<p>&#13;<br \/>\nL\u2019analyse orient\u00e9e flux des taux de ch\u00f4mage entre\u00a01990 et\u00a02017 montre qu\u2019environ trois quarts des fluctuations sont attribuables aux modifications correspondantes de la dur\u00e9e du ch\u00f4mage dans les cantons. En d\u2019autres termes, les taux de ch\u00f4mage cantonaux augmentent (baissent) avant tout quand la conjoncture ralentit (se redresse), parce que la dur\u00e9e du ch\u00f4mage varie en cons\u00e9quence. En effet, les taux cantonaux r\u00e9agissent plus ou moins fortement aux fluctuations conjoncturelles (voir<em> illustration\u00a0<\/em><em>2<\/em>). L\u2019effet est le plus marqu\u00e9 dans les cantons du Jura et de Neuch\u00e2tel, tandis qu\u2019il est le plus faible dans \u00e0 Uri et aux Grisons.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nLa composante \u00ab\u00a0risque\u00a0\u00bb est en revanche d\u00e9terminante en ce qui concerne les disparit\u00e9s intercantonales. La dispersion transversale s\u2019explique aux trois quarts par le niveau variable du risque de ch\u00f4mage, respectivement par la stabilit\u00e9 variable de l\u2019emploi dans les cantons. Dans ce cas, le facteur d\u00e9terminant est le risque de ch\u00f4mage et non la dur\u00e9e de la recherche d\u2019emploi, comme on le suppose fr\u00e9quemment.&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\">Ill. 2. Influence de la conjoncture sur les taux de ch\u00f4mage cantonaux (1990\u20132017)<\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<div class=\"legacy_chart_custom\"><div class='chart chart--normal' id='Sheldon-Shvartsman_Abb2_fr'>\n\n<\/div>\n\n<script>\n$(function () {\n    $('#Sheldon-Shvartsman_Abb2_fr').highcharts({\n\n\n  chart: {\n            zoomType: 'xy'\n        }, \n        credits: {enabled: false},\n        title: {\n            text: ''\n        },\n        xAxis: [{\n            categories: ['UR','GR','NW\/OW','AI\/AR','SZ','FR','ZG','BL','GL','LU','SG','BE','TG','TI','BS','AG','VS','SH','ZH','GE','VD','SO','NE','JU']\n        }],\n        yAxis: [{ \/\/ Primary yAxis\n            labels: {\n                format: '{value} '\n                \n            },  plotLines: [{\n            value: 1,\n            color: 'black',\n            width: 2,\n            label: {\n                text: '',\n                align: 'center',\n                \n            }\n        }], \n            title: {\n                text: 'Facteur de proportionnalit\u00e9'\n                \n            } \n        }, { \/\/ Secondary yAxis\n            title: {\n                text: '',\n                \n            }\n        }],\n\n        tooltip: {\n            shared: true\n        },\n \n    \n        \n        series: [{\n            name: 'Facteur de proportionnalit\u00e9',   title: {\n                text: ' ',\n                \n            },\n            type: 'scatter',  showInLegend: false,\n            data: [0.491,0.525,0.558,0.574,0.668,0.757,0.808,0.840,0.850,0.858,0.882,0.905,0.930,0.949,0.960,0.996,1.071,1.081,1.149,1.168,1.194,1.241,1.622,1.657], \n      \n            tooltip: {\n                pointFormat: '<b>{point.y}%<\/b> '\n\n            }\n        },\n       \n        \n        \n        {name: 'Intervalle de confiance',\n            type: 'errorbar',\n            data: [[0.424,0.558 ], [0.458 , 0.592], [ 0.491, 0.624], [0.508 , 0.641], [ 0.602,0.735 ], [ 0.691,0.824 ], [0.741 , 0.875], [ 0.773, 0.907], [0.784 ,0.917 ], [ 0.791,0.924 ], [ 0.816, 0.949], [ 0.838,0.971 ], [ 0.863,0.996 ], [ 0.883, 1.016], [0.894 , 1.027], [ 0.930,1.063 ], [1.005 ,1.138 ], [1.015 , 1.148], [1.082 ,1.216 ], [1.101 ,1.235 ], [1.127 , 1.261], [ 1.174, 1.307], [ 1.555,1.688 ], [ 1.590, 1.723] ], \n            tooltip: {\n                pointFormat: 'Intervalle de confiance: {point.low}-{point.high}%<br\/>'\n            }\n        }]\n    });\n\n\n});\n\n\n\n<\/script>\n<\/div>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__legend\">Remarque\u00a0: l\u2019illustration montre le facteur de variation des taux de ch\u00f4mage cantonaux lorsque le taux de ch\u00f4mage national varie de 1\u00a0%. Ce facteur est comparable aux \u00ab\u00a0b\u00eatas\u00a0\u00bb du Medaf (voir\u00a0<em>encadr\u00e9<\/em>). Le taux de ch\u00f4mage r\u00e9agit plus que proportionnellement aux fluctuations conjoncturelles dans les cantons o\u00f9 ce facteur est sup\u00e9rieur \u00e0\u00a01, et moins que proportionnellement lorsque ce facteur est inf\u00e9rieur \u00e0\u00a01. Les lignes verticales indiquent les intervalles de confiance au sein desquels les valeurs r\u00e9elles des facteurs estim\u00e9s (points) \u00e9voluent avec une probabilit\u00e9 de 95\u00a0%.<\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground\">Source\u00a0: Sheldon et Shvartsman (2018) \/ La Vie \u00e9conomique<\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nDans le cadre de l\u2019enqu\u00eate par panel, nous avons tent\u00e9 d\u2019expliquer les \u00e9carts de ch\u00f4mage ind\u00e9pendants de la conjoncture qui existent entre les cantons par les profils de caract\u00e9ristiques diff\u00e9rents des cantons. Le profil de caract\u00e9ristiques d\u2019un canton inclut des variables d\u00e9terminant la dur\u00e9e et le risque, lesquelles caract\u00e9risent la composition de la population sans emploi et l\u2019effectif des personnes actives dans le canton (comme les qualifications ou l\u2019appartenance \u00e0 telle ou telle branche) ainsi que la politique cantonale de l\u2019emploi (par exemple le recours \u00e0 une mesure donn\u00e9e). Il en r\u00e9sulte les taux de ch\u00f4mage et les composantes de flux des cantons, corrig\u00e9s des diff\u00e9rences de profil cantonales et des effets conjoncturels (voir <em>illustration\u00a03<\/em>). Le produit des deux composantes donne le taux de ch\u00f4mage correspondant.&#13;<\/p>\n<h3 class=\"text__graphic-title\">Ill. 3.\u00a0\u00a0 Analyse des composantes de flux des taux cantonaux de ch\u00f4mage (1990\u20132017)<\/h3>\n<p>&#13;<br \/>\n<a href=\"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/content\/uploads\/2019\/03\/Sheldon_Shvartsman_3_FR.png\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-85593\" src=\"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/content\/uploads\/2019\/03\/Sheldon_Shvartsman_3_FR.png\" alt=\"\" width=\"2032\" height=\"1462\" \/><\/a>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__legend\">Remarque\u00a0: les courbes indiquent les combinaisons dur\u00e9e-risque qui aboutissent aux taux de ch\u00f4mage de m\u00eame valeur. Pour la Suisse, le produit d\u2019un risque de ch\u00f4mage de 0,5\u00a0% par mois sur une dur\u00e9e de 6\u00a0mois donne un taux de ch\u00f4mage (corrig\u00e9) de 3\u00a0%. Les cantons qui accusent une part d\u2019emplois instables (stables) sup\u00e9rieure \u00e0 la moyenne se situent au-dessus (au-dessous) de l\u2019ordonn\u00e9e de 0,5\u00a0%, tandis que les cantons dont les ch\u00f4meurs passent une p\u00e9riode plus longue (plus courte) que la moyenne \u00e0 chercher un emploi se trouvent \u00e0 droite (\u00e0 gauche) de l\u2019abscisse des 6\u00a0mois. Les points sont comparables aux \u00ab\u00a0alphas\u00a0\u00bb du Medaf (voir\u00a0<em>encadr\u00e9<\/em>).<\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\n<span class=\"text__quelle--ground\">Source\u00a0: Sheldon et Shvartsman (2018) \/ La Vie \u00e9conomique<\/span>&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nSi l\u2019enqu\u00eate par panel ainsi \u00e9largie parvenait \u00e0 expliquer compl\u00e8tement les disparit\u00e9s intercantonales en mati\u00e8re de ch\u00f4mage, les taux de ch\u00f4mage corrig\u00e9s de tous les cantons devraient se situer \u00e0 l\u2019intersection des abscisses et des ordonn\u00e9es de l\u2019illustration\u00a03<em>,<\/em> vu que les cantons ne pr\u00e9senteraient plus de diff\u00e9rences d\u00e9terminant le ch\u00f4mage une fois la correction effectu\u00e9e. Comme ce n\u2019est pas le cas, il y a donc encore besoin d\u2019explications. Le graphique met \u00e9galement en \u00e9vidence le fait que les cantons sont nettement moins dispers\u00e9s au niveau de la dur\u00e9e qu\u2019au niveau du risque. Cela tient au fait que les variables d\u00e9terminant la dur\u00e9e peuvent expliquer davantage que celles d\u00e9terminant le risque.&#13;<br \/>\n&#13;<br \/>\nLe constat selon lequel les disparit\u00e9s ind\u00e9pendantes de la conjoncture sont principalement dues aux diff\u00e9rences cantonales en mati\u00e8re de risque de ch\u00f4mage et de stabilit\u00e9 de l\u2019emploi a de multiples implications. Ainsi, les disparit\u00e9s intercantonales en mati\u00e8re de ch\u00f4mage sont sans doute davantage imputables \u00e0 des facteurs sectoriels qu\u2019\u00e0 la politique de l\u2019emploi. Les diff\u00e9rences culturelles (le fameux \u00ab\u00a0R\u00f6stigraben\u00a0\u00bb) ne constituent pas non plus une explication valable, \u00e0 moins que la politique d\u2019embauche des entreprises d\u2019un canton ne soit fortement marqu\u00e9e par un facteur culturel, ce qui n\u2019a pu \u00eatre d\u00e9montr\u00e9 \u00e0 ce jour. En outre, le r\u00e9sultat de notre \u00e9tude remet en question les perspectives de succ\u00e8s des efforts entrepris pour r\u00e9duire l\u2019\u00e9cart entre les cantons par des mesures de r\u00e9duction de la dur\u00e9e du ch\u00f4mage (comme l\u2019accord de prestations), d\u2019autant plus que, d\u2019apr\u00e8s nos constats, la dur\u00e9e du ch\u00f4mage d\u00e9pend avant tout de la conjoncture g\u00e9n\u00e9rale. Or, aucun canton ne peut seul l\u2019influencer.<\/p>\n<ol class=\"footnote\"><li id=\"footnote_1\" class=\"footnote--item\">George Sheldon et Elena Shvartsman (2018), <a href=\"https:\/\/www.seco.admin.ch\/seco\/fr\/home\/Publikationen_Dienstleistungen\/Publikationen_und_Formulare\/Arbeit\/Arbeitsmarkt\/Informationen_Arbeitsmarktforschung\/bestimmungsfaktoren-der-kantonalen-arbeitslosigkeitsunterschiede.html\"><em>Bestimmungsfaktoren der kantonalen Arbeitslosigkeitsunterschiede im Zeitraum 1990\u20132017.<\/em><\/a>&nbsp;<a href=\"#footnote-anchor_1\" class=\"inline-footnote__anchor hidden-print\">[<span class=\"icon-arrow-up\"><\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En\u00a02017, le taux de ch\u00f4mage \u00e9tait de 5,6\u00a0% dans le canton de Neuch\u00e2tel, contre 0,9\u00a0% seulement \u00e0 Obwald. Or, ces diff\u00e9rences varient selon la situation conjoncturelle\u00a0: l\u2019\u00e9cart intercantonal augmente dans les p\u00e9riodes de fort ch\u00f4mage national, comme au milieu des ann\u00e9es\u00a01990, puis retombe pendant les phases de reprise, par exemple autour de l\u2019an\u00a02000 (voir\u00a0illustration\u00a01).&#13; &#13; [&hellip;]<\/p>","protected":false},"author":2700,"featured_media":105094,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"ep_exclude_from_search":false,"footnotes":""},"post__type":[83],"post_opinion":[],"post_serie":[],"post_content_category":[90],"post_content_subject":[],"acf":{"seco_author":2700,"seco_co_author":[4809,0],"author_override":"","seco_author_post_ocupation_year":"","seco_author_post_occupation_de":"Prof. em. der Volkswirtschaftslehre und Leiter der Forschungsstelle f\u00fcr Arbeitsmarkt- und Indust-rie\u00f6konomik (FAI), Wirtschaftswissenschaftliche Fakult\u00e4t (WWZ), Universit\u00e4t Basel","seco_author_post_occupation_fr":"Professeur d\u2019\u00e9conomie, directeur du bureau de recherches en \u00e9conomie du march\u00e9 du travail et de l\u2019industrie (FAI) \u00e0 la Facult\u00e9 des sciences \u00e9conomiques (WWZ) de l\u2019universit\u00e9 de B\u00e2le","seco_co_authors_post_ocupation":[{"seco_co_author":4809,"seco_co_author_post_occupation_year":"","seco_co_author_post_occupation_de":"Dr. rer. pol., PostDoc am Lehrstuhl f\u00fcr Personal- und Organisations\u00f6konomie, Wirtschafts-wissenschaftliches Zentrum (WWZ) der Universit\u00e4t Basel","seco_co_author_post_occupation_fr":"Chercheuse post-doc \u00e0 la Chaire d\u2019\u00e9conomie du personnel et de l\u2019organisation, Facult\u00e9 des sciences \u00e9conomiques (WWZ) de l\u2019universit\u00e9 de B\u00e2le"}],"short_title":"Les disparit\u00e9s intercantonales du taux de ch\u00f4mage varient fortement","post_lead":"Les taux de ch\u00f4mage diff\u00e8rent d\u2019un canton \u00e0 l\u2019autre. 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Dans le cas pr\u00e9sent, il d\u00e9compose le taux de ch\u00f4mage cantonal en une partie ind\u00e9pendante la conjoncture (\u00ab\u00a0alpha\u00a0\u00bb) et en une composante li\u00e9e \u00e0 la conjoncture (\u00ab\u00a0b\u00eata\u00a0\u00bb). La plus grande partie des donn\u00e9es provient du syst\u00e8me d\u2019information en mati\u00e8re de placement et de statistique du march\u00e9 du travail (Plasta) g\u00e9r\u00e9 par le Secr\u00e9tariat d\u2019\u00c9tat \u00e0 l\u2019\u00e9conomie (Seco). 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Or, une \u00e9tude mandat\u00e9e par la Commission de surveillance du fonds de compensation de l\u2019assurance-ch\u00f4mage montre que cette disparit\u00e9 varie fortement dans le temps et doit \u00eatre attribu\u00e9e en premier lieu aux variations de la stabilit\u00e9 de l\u2019emploi dans les cantons.","magazine_issue":"04-2019","seco_author_reccomended_post":null,"redaktoren":[4127,0],"korrektor":4139,"planned_publication_date":"20190326","original_files":null,"external_release_for_author":"20190305","external_release_for_author_time":"23:30:00","link_for_external_authors":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/exedit\/5c46e15af021c"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/135566"}],"collection":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2700"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=135566"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/135566\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":187881,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/135566\/revisions\/187881"}],"acf:user":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4139"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4127"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/0"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4809"},{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2700"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/105094"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=135566"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post__type","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/post__type?post=135566"},{"taxonomy":"post_opinion","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/post_opinion?post=135566"},{"taxonomy":"post_serie","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/post_serie?post=135566"},{"taxonomy":"post_content_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/post_content_category?post=135566"},{"taxonomy":"post_content_subject","embeddable":true,"href":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/post_content_subject?post=135566"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}