La mobilité de la main-d’œuvre en Europe : le rôle des caractéristiques individuelles et de l’hétérogénéité entre pays
davantage de pays4. Elle comporte deux volets, l’un transversal, l’autre longitudinal avec un
panel qui est interrogé pendant quatre années consécutives. En 2004, seuls treize pays
membres de l’Union européenne5 et la Norvège étaient inclus dans la base transversale et
remplissaient également, pour la plupart, la première année du volet longitudinal. En 2005, la
quasi-totalité des pays a été intégrée dans les deux volets de la base. Ainsi, pour 2005 et
2006, nous disposons de données longitudinales pour tous les pays de l’UE (hormis la
Roumanie, la Bulgarie et Malte) ainsi que pour la Norvège et l’Islande.
La mobilité est appréhendée sur une base annuelle et, compte tenu de la disponibilité des
données, l’analyse se concentre sur les changements ayant eu lieu entre 2005 et 2006. La
base longitudinale permet de, repérer directement la mobilité entre 2005 et 2006, pour les
individus interrogés les deux années consécutives, grâce à la variable d’activité qui distingue
quatre états sur le marché du travail6 : emploi, chômage, retraité et autre inactif. Par rapport à
la variable déclarative sur la mobilité au cours de l’année précédente, qui est présente dans la
base transversale, on peut penser que ces données sont plus fiables, et par ailleurs elles
apparaissent également beaucoup mieux renseignées. Pour les individus en emploi, les
transitions entre emploi à temps partiel et emploi à temps complet sont repérées grâce à une
variable complémentaire de statut déclaré. Enfin, les transitions entre emploi temporaire et
emploi permanent sont identifiées à partir d’une variable précisant le type de contrat de
travail.
Dans cette base, nous disposons enfin des principales variables socio-économiques telles que
le sexe, l’âge (scindé en trois classes pour distinguer les possibles effets non linéaires), le
niveau d’éducation selon la typologie CITE (niveau 0 à 6, proposée par l’Unesco)7. D’autres
variables moins fréquemment utilisées telles que la situation matrimoniale (en couple ou non)
et l’état de santé - mesuré à travers une variable indiquant la présence d’une maladie
chronique - sont également incluses dans l’analyse.
2.2. La méthode d’analyse des transitions
À l’instar des travaux récents mobilisant le concept de transitions (Commission européenne,
2004 et 2009 ; OCDE, 2009 ; Burda, Wyplosz, 1994), nous retenons un découpage en trois
modalités pour le statut sur le marché du travail (en emploi, au chômage et inactif), et nous
construisons des matrices de transition synthétisant les changements de situation entre deux
années consécutives. Afin de procéder à un premier repérage du rôle joué par les principales
caractéristiques individuelles, nous avons décomposé ces matrices de transition par tranche d’âge
et par genre. Nous avons également construit ces indicateurs par pays afin d’appréhender
l’hétérogénéité au sein des pays européens. Ces analyses descriptives sont présentées dans la
section 3.
Afin d’obtenir des résultats, toutes choses égales par ailleurs, concernant les facteurs
influençant ces transitions, nous utilisons ensuite des régressions logistiques. Dans toutes ces
4 Pour l’année 2003, la base se réduit au Luxembourg, à la Grèce et au Portugal, et au Danemark.
5 Il s’agit de la Belgique, du Danemark, de l’Estonie, de la Grèce, de l’Espagne, de la France, de l’Irlande, de l’Italie, du
Luxembourg, de l’Autriche, du Portugal, de la Finlande et de la Suède.
6 Les variables utilisées sont présentées de manière détaillée dans l’annexe A.
7 Les catégories correspondantes sont précisées dans l’annexe A. Dans la base SILC, la catégorie 6 n’est pas distinguée
de la catégorie 5.