La série des estimations modélisées du BIT fournit un ensemble complet de statistiques du travail comparables au niveau international, comprenant à la fois des observations déclarées au niveau national et des données imputées pour les pays dont les données sont manquantes. Les imputations sont produites à l'aide d'une série de modèles économétriques gérés par le BIT. L'objectif de l'estimation des indicateurs du marché du travail pour les pays dont les données sont manquantes est d'obtenir un ensemble équilibré de données de panel afin de pouvoir calculer chaque année des agrégats régionaux et mondiaux avec une couverture cohérente des pays. Ces agrégats permettent à l'OIT d'analyser les estimations mondiales et régionales des principaux indicateurs du marché du travail et des tendances connexes. En outre, les données nationales qui en résultent, combinant à la fois les observations déclarées et imputées, constituent un ensemble de données unique et comparable au niveau international sur les principaux indicateurs du marché du travail.
Les estimations pour les pays disposant d'informations très limitées sur le marché du travail présentent un degré élevé d'incertitude. Par conséquent, les estimations pour les pays dont les données nationales sont limitées ne doivent pas être considérées comme des données "observées", et il convient d'être très prudent lors de l'utilisation de ces données pour l'analyse, en particulier au niveau national.
Pour plus d'informations sur les estimations modélisées du BIT, se référer à cette description méthodologique.
Collecte et évaluation des données
Les estimations modélisées de l'OIT sont généralement dérivées pour 189 pays, ventilées par sexe et par âge, le cas échéant. Pour certains indicateurs, une désagrégation supplémentaire par zone rurale/urbaine est effectuée. Avant d'exécuter les modèles pour obtenir les estimations, les spécialistes de l'information sur le marché du travail du département des statistiques du BIT, en coopération avec le département de la recherche, évaluent les données existantes rapportées par les pays et ne sélectionnent que les observations jugées suffisamment comparables d'un pays à l'autre.
Les efforts récents du BIT pour produire des indicateurs harmonisés à partir des microdonnées déclarées par les pays ont considérablement amélioré la comparabilité des observations. Néanmoins, il est toujours nécessaire de sélectionner les données en fonction des quatre critères suivants : (1) type de source de données ; (2) couverture géographique ; (3) couverture des groupes d'âge ; et (4) présence de ruptures méthodologiques ou de valeurs aberrantes.
Sélection des données et révision des estimations historiques
Comme les années précédentes, les estimations modélisées du BIT ont été mises à jour pour tenir compte des nouvelles informations. Il est important de noter que les nouvelles informations peuvent avoir un impact sur les données historiques plus anciennes et les réviser si les nouvelles données sont un type de source de données plus fiable ou si elles créent des ruptures méthodologiques. Cela peut conduire à la suppression de données précédemment incluses. Ainsi, les tendances historiques des estimations modélisées du BIT de novembre 2023 peuvent être différentes de celles de novembre 2022 en raison de nouvelles données.
Une différence importante entre les estimations modélisées du BIT de novembre 2022 et celles de novembre 2023 concerne l'inclusion des observations de l'Enquête périodique sur les forces de travail (EPFT) de l'Inde. Dans l'édition de novembre 2022, les données 2018 et 2019 de l'EFT étaient les plus récentes disponibles pour l'Inde. Dans l'édition de novembre 2023, les données de l'EFT de 2020, 2021, 2022 et du premier semestre 2023 sont devenues disponibles et ont été incluses dans le modèle.
Dans le modèle de la participation à la main-d’œuvre , les observations de l'EDP pour 2018 et 2019 ont été exclues car elles semblent présenter une comparabilité limitée avec les résultats précédents du SNS et les résultats plus récents de l'EDP. Compte tenu de la taille du pays, cela a un impact considérable sur les agrégats globaux.
Groupes de pays
L'ONU ne dispose pas d'un ensemble normalisé de groupements régionaux. Les groupements dans ILOSTAT sont basés sur les régions utilisées à des fins administratives par l'OIT, qui peuvent différer de celles d'autres organisations. Ils ne changent généralement pas au fil du temps.
ILOSTAT présente également des groupes de revenus basés sur la classification de la Banque mondiale. Les économies du monde sont classées dans l'un des quatre groupes de revenus suivants : pays à faible revenu, pays à revenu moyen inférieur, pays à revenu moyen supérieur et pays à revenu élevé. Les classifications sont mises à jour chaque année le 1er juillet et sont basées sur le RNB par habitant en USD courants de l'année précédente. Les agrégats des estimations modélisées de l'OIT de l'édition de novembre reflètent les classifications de revenu de la Banque mondiale de juillet de cette année-là. Par conséquent, les estimations de différentes éditions ne reflèteront pas les mêmes groupes de revenus.
Voir la liste complète des pays par région et par groupe de revenus.
F.A.Q.
La réalisation d'enquêtes sur le site la main-d’œuvre est une tâche compliquée et coûteuse que certains pays ne sont pas en mesure d'effectuer de manière systématique. Par conséquent, la plupart des bases de données statistiques internationales sur le travail présentent encore d'importantes lacunes. Pour pouvoir produire des estimations mondiales et régionales fiables des principaux indicateurs du travail, l'OIT a développé des modèles statistiques qui produisent des estimations pour les pays au cours des années pour lesquelles aucune donnée n'a été communiquée. Ces modèles ont été testés pour leur précision statistique et permettent à l'OIT de prévoir l'évolution des principaux indicateurs du marché du travail et de produire des agrégats mondiaux et régionaux. Le résultat final de ces modèles est un ensemble complet de statistiques nationales du travail, parallèlement aux agrégats mondiaux et régionaux. Dans un souci de transparence, le BIT publie les estimations nationales, mondiales et régionales qui en résultent dans la série des estimations modélisées du BIT.
Tous les pays ne soumettent pas des données statistiquement comparables. Avant d'exécuter les modèles pour obtenir les estimations, les spécialistes de l'information sur le marché du travail du BIT évaluent les données communiquées par les pays et ne retiennent que les observations jugées suffisamment comparables entre les pays. Les efforts récents du BIT pour produire des indicateurs harmonisés à partir des microdonnées communiquées par les pays ont considérablement amélioré la comparabilité des observations. Néanmoins, il est toujours nécessaire de sélectionner les données sur la base des quatre critères suivants : (a) type de source de données ; (b) couverture géographique ; (c) couverture des groupes d'âge ; et (d) présence de ruptures méthodologiques ou de valeurs aberrantes.
Nos modèles comprennent également des données nationales sur la population, la croissance économique, la pauvreté et d'autres indicateurs économiques provenant des sources suivantes :
- Perspectives de la population mondiale des Nations unies
- Données du FMI et de la Banque mondiale sur les indicateurs macroéconomiques
- Estimations de la pauvreté de la Banque mondiale à partir de la base de données Poverty and Inequality Platform (PIP).
Les estimations sont produites à l'aide d'une série de modèles, qui établissent des relations statistiques entre les indicateurs du marché du travail observés et les variables explicatives. Ces relations sont utilisées pour imputer les observations manquantes et faire des projections pour les indicateurs.
Il existe de nombreuses relations statistiques potentielles, également appelées "spécifications de modèle", qui pourraient être utilisées pour prédire les indicateurs du marché du travail. La clé pour obtenir des estimations précises et non biaisées est de sélectionner la meilleure spécification de modèle dans chaque cas. Les estimations modélisées par le BIT reposent généralement sur une procédure appelée validation croisée, qui sert à identifier les modèles qui minimisent l'erreur et la variance attendues de l'estimation. Cette procédure consiste à calculer de manière répétée un certain nombre de spécifications de modèles candidats en utilisant des sous-ensembles aléatoires des données : les observations manquantes sont prédites et l'erreur de prédiction est calculée pour chaque itération. Il est ainsi possible d'identifier la relation statistique qui fournit la meilleure estimation d'un indicateur donné du marché du travail.
L'objectif des estimations modélisées du BIT est de fournir un ensemble complet (sans observations manquantes) de statistiques du travail comparables au niveau international. Afin d'obtenir des estimations complètes et comparables, plusieurs processus d'harmonisation sont mis en œuvre, ce qui peut entraîner des différences entre les estimations et les données déclarées au niveau national. Les procédures suivantes sont la source la plus courante de différences :
- Comparaison de la population en âge de travailler avec les estimations des Perspectives de la population mondiale des Nations unies.
- Application des normes adoptées par la Conférence internationale des statisticiens du travail pour produire des chiffres comparables au niveau international.
- Ajustement des classifications à des fins de normalisation. Par exemple, l'ajustement des données pour tenir compte des différences de couverture d'âge.
- Procédures de cohérence interne. Chaque édition des estimations modélisées du BIT est cohérente en interne par construction. Cela implique de s'assurer que les composantes s'additionnent au total dans chaque observation pour tous les indicateurs connexes. Ces procédures de normalisation peuvent produire des différences par rapport aux sources nationales.
- Atténuation des ruptures de séries temporelles. Afin de produire des statistiques comparables dans le temps, il est parfois nécessaire d'ajuster les chiffres d'une série chronologique pour tenir compte des changements de méthodologie, de couverture ou d'autres dimensions pertinentes.
Les estimations modélisées de l'OIT couvrent une grande variété d'indicateurs. Par conséquent, les mises à jour des données et les améliorations méthodologiques sont mises en œuvre de manière échelonnée. L'horodatage indique la date de production des estimations, également appelée édition. La date de production est importante car elle indique approximativement la date limite pour l'inclusion des observations rapportées au niveau national dans les modèles. En outre, les estimations ayant la même date de production ont fait l'objet d'une normalisation afin de garantir leur cohérence interne. Par exemple, la somme de l'emploi dans tous les secteurs économiques sera égale à la somme de toutes les professions. Néanmoins, pour les estimations ayant des dates de production différentes, ce ne sera pas le cas.
Nous améliorons constamment les estimations modélisées du BIT. Les révisions ont généralement lieu pour l'une des trois raisons suivantes :
- Les pays mettent à disposition de nouvelles données. La base de données ILOSTAT est constamment mise à jour au fur et à mesure que de nouvelles statistiques nationales du travail deviennent disponibles. Dans certains cas, cela ne se produit qu'après un délai important, ce qui oblige l'OIT à remplacer les estimations pour l'année en question par les statistiques communiquées.
- Des révisions sont apportées à d'autres bases de données utilisées par notre modèle statistique. Les modèles économétriques du BIT utilisent des bases de données gérées par d'autres organisations internationales telles que les Perspectives de la population mondiale des Nations Unies et les Perspectives de l'économie mondiale du FMI. Ces bases de données font périodiquement l'objet de leurs propres révisions, ce qui peut entraîner des révisions dans les estimations modélisées du BIT.
- Les données historiques doivent être révisées. Périodiquement, les données des années précédentes doivent être révisées à mesure que de nouvelles informations apparaissent.
Veuillez consulter les différentes options sur notre page de diffusion et d'analyse.
Indicateurs du marché du travail
Les indicateurs du marché du travail sont estimés à l'aide d'une série de modèles qui établissent des relations statistiques entre les indicateurs du marché du travail observés et les variables explicatives. Ces relations sont utilisées pour imputer les observations manquantes et faire des projections pour les indicateurs.
Il existe de nombreuses relations statistiques potentielles, également appelées "spécifications de modèle", qui pourraient être utilisées pour prédire les indicateurs du marché du travail. La clé pour obtenir des estimations précises et non biaisées est de sélectionner la meilleure spécification de modèle dans chaque cas. Les estimations modélisées par le BIT reposent généralement sur une procédure appelée "validation croisée", qui sert à identifier les modèles qui minimisent l'erreur et la variance attendues de l'estimation. Cette procédure consiste à calculer de manière répétée un certain nombre de spécifications de modèles candidats en utilisant des sous-ensembles aléatoires des données : les observations manquantes sont prédites et l'erreur de prédiction est calculée pour chaque itération. Chaque modèle candidat est évalué sur la base de la pseudo-erreur quadratique moyenne hors échantillon, bien que d'autres mesures telles que la stabilité des résultats soient également évaluées en fonction du modèle. Cela permet d'identifier la relation statistique qui fournit la meilleure estimation d'un indicateur du marché du travail donné. Il convient de noter que la relation statistique la plus appropriée à cette fin peut différer selon les pays.
La référence pour les estimations modélisées du BIT est la révision 2022 des Perspectives de la population mondiale des Nations Unies, qui fournit des estimations et des projections de la population totale ventilée par groupes d'âge quinquennaux. La population en âge de travailler comprend toutes les personnes âgées d'au moins 15 ans. Bien que les modèles utilisés pour estimer tous les indicateurs suivent la même approche de base, il existe des différences entre les divers modèles en raison des caractéristiques spécifiques des données sous-jacentes. De plus amples détails sont fournis pour chaque modèle dans cette description méthodologique, tandis qu'une vue d'ensemble est donnée ci-dessous.
Pays en conflit
Dans la série de modèles économétriques utilisés pour produire des estimations desindicateurs du marché du travail dans les pays et les années pour lesquels les données rapportées par les pays ne sont pas disponibles et pour produire des prévisions, le BIT inclut un modèle économétrique pour les pays pendant les années de conflit. Le modèle économétrique mesure l'élasticité de la variable cible d'intérêt, de l'emploi et du PIB par habitant (en 2020, une période de chocs sévères de l'offre et de la demande) pour tous les pays dont les données sont disponibles. Le modèle utilise ensuite ces élasticités estimées pour refléter les changements de la variable cible en utilisant les changements de l'emploi et du PIB par habitant pendant les années de conflit. Un exemple de cette méthodologie se trouve dans le Moniteur du BIT sur le monde du travail. Dixième édition pour l'Ukraine .Compte tenu de la situation exceptionnelle, et notamment de la rareté des données pertinentes, les estimations pour les pays ayant connu des années de conflit sont sujettes à une incertitude exceptionnellement élevée.
main-d’œuvrela structure de l'emploi et la sous-utilisation de la main-d'œuvre
Pour suivre la participation au marché du travail de la population en âge de travailler, des estimations du site la main-d’œuvre sont produites, ventilées par sexe et par âge. Le site la main-d’œuvre mesure la participation active au marché du travail : la somme des personnes employées et des chômeurs. Pour analyser la structure de l'emploi, la distribution de l'emploi en fonction de quatre ventilations différentes est estimée : statut de l'emploi, activité économique (secteur), profession, classe économique (pauvreté des travailleurs) et informalité. Pour mesurer la sous-utilisation de la main-d'œuvre, de nombreuses séries sont disponibles, ventilées par sexe et par âge : le taux de chômage, les taux de sous-utilisation de la main-d'œuvre (LU2, LU3, LU4 et le déficit d'emplois), le taux NEET (jeunes sans emploi, éducation ou formation), le taux de sous-emploi lié au temps, ainsi que tous les indicateurs sous-jacents connexes. Pour certains des indicateurs décrits, une ventilation par zone rurale/urbaine est produite. Les projections ne sont disponibles que pour certains indicateurs. En outre, pour les estimations de l'informalité et du déficit d'emplois, seules des estimations globales sont disponibles.
Heures travaillées
Le modèle de prévision immédiate du BIT concernant les changements dans les heures travaillées trimestrielles pendant la pandémie a été remplacé par un modèle annuel des heures travaillées. Cette nouvelle série d'indicateurs relatifs aux heures travaillées comprend le nombre total d'heures hebdomadaires travaillées par les personnes occupées, le rapport entre le nombre total d'heures hebdomadaires travaillées et la population âgée de 15 à 64 ans, le nombre moyen d'heures hebdomadaires effectivement travaillées par personne occupée et le nombre d'emplois équivalents à temps plein (en supposant que les personnes travaillent 40 ou 48 heures par semaine).
Revenu du travail
L'ensemble des données couvre 189 pays ainsi que des agrégats mondiaux et régionaux. Les données sont basées sur la collection de microdonnées harmonisées de l'OIT. Afin de produire des séries chronologiques cohérentes pour tous les pays, des modèles statistiques sont utilisés pour extrapoler et imputer les points de données manquants. L'ensemble de données contient deux indicateurs clés : la part des revenus du travail et la distribution des revenus du travail, conformément à la recommandation de la Commission mondiale de l'OIT sur l'avenir du travail de développer de nouveaux indicateurs de distribution. En outre, les nouvelles données sur la part du travail comparables au niveau international seront utilisées pour suivre les progrès accomplis dans la réalisation des objectifs de développement durable des Nations unies.
Salaires
La méthodologie permettant d'estimer les tendances salariales mondiales et régionales a été développée par le BIT pour les éditions précédentes du Rapport mondial sur les salaires (GWR) en collaboration entre les départements techniques et le département des statistiques, après quatre examens par les pairs menés par cinq experts indépendants. L'appendice du GWR décrit la méthodologie adoptée à l'issue de ce processus.
Les estimations mondiales sur les salaires ne sont pas publiées dans ILOSTAT.
Migration de la main-d'œuvre
La troisième édition des Estimations globales du BIT sur les travailleurs migrants internationaux : Results and Methodology présente les estimations les plus récentes sur le stock de travailleurs migrants internationaux, ventilées par âge, sexe, pays-groupe de revenu et région, ainsi que la méthodologie d'estimation. L'année de référence est 2019. Le rapport est antérieur au début de la crise COVID-19, qui a affecté l'ampleur et les caractéristiques de la migration internationale de main-d'œuvre.
Les estimations globales sur la migration de la main-d'œuvre ne sont pas publiées dans ILOSTAT.
Travail des enfants
La présente (sixième) édition des Estimations mondiales du travail des enfants fournit des estimations actualisées pour 2020 et a été produite pour la première fois en partenariat avec l'UNICEF. Les estimations OIT-UNICEF sont basées sur les normes internationales concernant les statistiques sur le travail des enfants, qui ont été adoptées par la 20e Conférence internationale des statisticiens du travail (CIST) en octobre 2018. Ces normes présentent les définitions statistiques du travail des enfants et de ses composantes, des travaux dangereux effectués par les enfants et des pires formes de travail des enfants autres que les travaux dangereux. Pour évaluer les tendances du travail des enfants et d'autres indicateurs connexes aux niveaux régional et mondial, une série de modèles économétriques ont été élaborés pour tenir compte du caractère non aléatoire des données manquantes. Ces efforts améliorent la précision des estimations et garantissent également la reproductibilité du processus d'estimation, facilitant ainsi les mises à jour et le développement d'estimations mondiales ultérieures. Un rapport présente les protocoles méthodologiques utilisés pour l'élaboration des Estimations mondiales du travail des enfants 2020 de l'OIT et de l'UNICEF..
Publications
Note : De nombreuses publications ne sont disponibles qu'en anglais. Si elles sont disponibles dans d'autres langues, une nouvelle page s'ouvrira, affichant les options à droite.
Aperçu méthodologique des estimations modélisées de l'OIT
La série des estimations modélisées du BIT fournit un ensemble complet de statistiques du travail comparables au niveau international, comprenant à la fois des observations déclarées au niveau national et des données imputées pour les pays dont les données sont manquantes. Les imputations sont produites par une série de modèles économétriques gérés par le BIT. Ce document décrit la méthodologie de la série.
Estimations globales de l'OIT sur les travailleurs migrants internationaux - Résultats et méthodologie
Ce rapport fournit des estimations mondiales et régionales, ventilées par groupe de revenu, sexe et âge. Il décrit également les données, les sources et la méthodologie utilisées, ainsi que les limites correspondantes. Ce rapport vise à contribuer au Pacte mondial pour des migrations sûres, ordonnées et régulières de 2018 et à la réalisation des cibles 8.8 et 10.7 des ODD.
Emploi et classe économique dans le monde en développement
Ce document présente un modèle permettant de générer des estimations et des projections nationales de la répartition des employés entre cinq classes économiques pour 142 pays en développement sur la période 1991-2017. Les estimations nationales sont utilisées pour produire des estimations globales de l'emploi par classe économique pour huit régions en développement et pour le monde en développement dans son ensemble. Nous estimons que 41,6 pour cent des travailleurs du monde en développement appartenaient à la classe moyenne et plus en 2011, soit plus du double de la part de 1991. Pourtant, les chiffres régionaux montrent que la pauvreté généralisée et la vulnérabilité à la pauvreté persistent dans de nombreuses régions en développement. La poursuite de la croissance de la classe moyenne du monde en développement, qui reflète et soutient un développement économique plus large, nécessitera une augmentation des niveaux de productivité et une expansion du nombre d'emplois de qualité.