La géographie des taux de chômage

L’Insee vient de publier les taux de chômage par zone d’emploi de 2003 à 2013. Les zones d’emploi (304 pour la France métropolitaine) sont un découpage géographique intéressant de l’espace français, basé sur les migrations domicile-travail.

Sur la base des chiffres publiés, on peut représenter la distribution des taux de chômage aux deux dates, en rouge la courbe pour 2003, en bleu la courbe pour 2013 :

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Deux choses : i) la courbe se déplace vers la droite, signe d’un accroissement du taux de chômage pour la grande majorité des territoires français, ii) la distribution est plus étalée en 2013, signe d’une plus grande dispersion des taux de chômage.

Je me suis ensuite amusé (il en faut peu pour amuser un économiste) à calculer la corrélation entre le taux de chômage 2013 et le taux de chômage 2003. L’idée est la suivante : si la corrélation est très bonne, cela signifie que les zones qui avaient un plus fort taux de chômage en 2003 ont toujours un plus fort taux de chômage en 2013. Résultat des courses : la corrélation est très bonne, ce qu’on peut voir sur ce graphique.

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En clair, vous prenez le taux de chômage de 2003 de votre zone d’emploi, vous le multipliez par 1,07, vous ajoutez 1,58% et vous obtenez le taux de chômage 2013. Le R² est de 0,82, ce qui signifie en gros que les taux de chômage de 2003 « expliquent » 82% des différences de taux de chômage en 2013. Bref : ça ne bouge pas beaucoup…

Rien n’empêche cependant de regarder les zones pour lesquelles le taux de 2003 explique le moins bien le taux de 2013, soit en positif (elles devraient avoir un taux plus fort en 2013) ou en négatif (elles devraient avoir un taux plu faible). Je me suis concentré sur les 10% des zones les moins bien expliquées, 5% de chaque côté soit 15 zones.

Pour les zones dont le taux de chômage observé est plus fort que celui attendu, on obtient cela :

code libellé taux en 2003 taux en 2013 taux prédit
2416 Gien 6,3 11,0 8,4
2417 Montargis 8,1 12,9 10,3
9101 Carcassonne 8,6 13,1 10,8
2204 Laon 8,6 13,0 10,8
9102 Limoux 8,9 13,3 11,1
8220 Vallée de l’Arve 6,2 10,3 8,2
5307 Carhaix-Plouguer 5,7 9,7 7,7
4208 Mulhouse 7,4 11,5 9,5
2202 Tergnier 11,2 15,5 13,6
4114 Saint-Dié-des-Vosges 10,0 14,2 12,3
2203 Thiérache 12,8 17,2 15,3
4105 Commercy 8,0 12,0 10,2
7301 Foix-Pamiers 8,1 12,1 10,3
7302 Saint-Girons 8,6 12,6 10,8
4106 Verdun 7,8 11,7 10,0

Les deux premiers chiffres des codes des zones d’emploi correspondent à leur région d’appartenance. Les deux premières zones dont les scores sont les pires sont en région Centre (code 24), il s’agit de Gien et Montargis. On trouve également deux zones en Languedoc-Roussillon (code 91), deux en Picardie (code 22), deux en Lorraine (code 41) et deux en Midi-Pyrénées (code 73).

Pour les zones dont le taux de chômage est plus faible que le taux attendu, on obtient cet autre tableau :

code libellé taux en 2003 taux en 2013 taux prédit
9406 Corte 8,1 8,8 10,3
1108 Provins 8,5 9,2 10,7
8218 Annecy 6,1 6,6 8,1
2101 Charleville-Mézières 12,1 13,0 14,6
2607 Autun 9,0 9,6 11,3
2507 Cherbourg-Octeville 9,0 9,6 11,3
1109 Houdan 4,8 4,9 6,7
8305 Mauriac 5,7 5,8 7,7
9401 Ajaccio 8,3 8,5 10,5
9315 Toulon 10,5 10,7 12,9
9308 Aix-en-Provence 9,3 9,4 11,6
5303 Lannion 9,4 9,5 11,7
1101 Paris 8,7 8,7 10,9
2414 Romorantin-Lanthenay 10,3 10,0 12,6
9405 Calvi-L’Île-Rousse 11,3 10,4 13,7

Cette fois, les régions Corse (code 94) et Provence-Alpes-Côte d’Azur (code 93) dominent (5 des 15 zones), effet économie résidentielle, peut-être. L’Ile de France (code 11) suit, avec Provins, Houdan et Paris.

En résumé : la géographie de l’économie bouge assez peu. C’est un résultat récurrent des recherches sur le sujet, qu’il convient de garder en tête : si un élu vous promet qu’il va tout changer en quelques années, soyez sûr d’une chose, il se trompe… Ce qui ne signifie pas pour autant que tout soit écrit : certains territoires connaissent des évolutions relatives plus favorables, d’autres moins favorables. Reste à en comprendre les raisons, ce que le petit exercice statistique auquel je viens de me livrer ne permet pas : il faut ensuite aller sur le terrain, pour comprendre la spécificité des évolutions observées. Ce que les économistes font rarement. Mais c’est un autre sujet.

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