Chaque pays dispose d’une mesure administrative du chômage, inscrite dans des conventions nationales de rapport à l’emploi. Toutefois, la définition du chômage donnée par le Bureau International du Travail constitue la base statistique consensuelle de comparaison internationale. Ces deux calculs offrent des représentations très éloignées. Mais loin de constituer un référentiel univoque et identique, le chômage BIT dépend lui aussi de conventions de mesure. Il est réapproprié par les statisticiens nationaux et produit donc des résultats parfois difficilement comparables. En effet, le périmètre social retenu pour l’investigation (espace ou critère d’éligibilité aux enquêtes) ainsi que la déclinaison nationale des obligations faites aux chômeurs demeurent hétérogènes, alors que le chômage au sens du BIT constitue la base de données courante, voire hégémonique, pour les pratiques de comparaison ou de benchmarking. Le caractère sociopolitique de la statistique BIT et sa flexibilité sont donc restitués. Continuer la lecture de Le “chômage BIT” : comparaison facile, comparaison fragile ?
Archives de catégorie : Einzelprojekte
Quelques points aveugles des statistiques d’emploi françaises
Rappel : contingence statistique et quantification du chômage
Les statistiques du chômage constituent un outil de classification des individus. Elles permettent d’assigner à telle ou telle catégorie, de créer des groupes aux situations administratives identiques, désignés sous un même vocable. De manière financière, elles président à l’attribution de ressources et au champ des politiques publiques d’emploi. En outre, elles sont souvent considérées comme étalon central d’une politique économique. Les travaux d’Alain Desrosières ont mis à jour les conventions qui sous-tendent la quantification du social, c’est-à-dire l’aspect arbitraire des règles de mesure. En effet, avant de « mesurer », il importe de produire des règles de mesure. Or, la statistique tranche doublement : en déterminant l’objet mesuré, et ses propriétés mesurables. Elle fait donc advenir des représentations du monde. Lorsqu’elle présente un « nombre de chômeurs », elle présente le nombre de personnes qui épousent les propriétés déterminées a priori comme définissant un chômeur.
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Sozialstaatsforschung interdisziplinär
Im Rahmen des Forschungskolloquiums des Lehrstuhls für die Geschichte Westeuropas und der transatlantischen Beziehungen der Humboldt-Universität zu Berlin wird die Berliner Arbeitsgruppe des Teilprojekts Sozialstaat im Januar/Februar 2015 eine Reihe von Sitzungen gestalten. In einigen dieser Sitzungen werden die Projektmitglieder selbst vortragen, für andere begrüßen wir Gastreferentinnen.
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Bedeutet der Abbau des Sozialstaates den Abbau der Sozialstatistik?
In einer Zeit, wo „Austerität“ die Rede ist und Regierungen versuchen, ihre Ausgaben zusammenzustreichen, entgehen Ausgaben für amtliche Statistik nicht der Aufmerksamkeit. Es lässt sich auch glauben, dass je weniger der Staat eine aktive und umfangreiche Sozialpolitik betreibt, umso weniger muss er über soziale Tatbestände wissen – oder, wenn man es zynisch ansähe, umso weniger will er darüber wissen lassen.
Sicherlich war dies der Fall am Anfang der 80er in Großbritannien. Als Thatcher zum ersten Mal zur Macht kam, gab sie eine Untersuchung des Umfanges und der Struktur der amtlichen Statistik bekannt. Diese Untersuchung wurde von dem ehemaligen Unternehmer Derek Rayner geleitet und der Vollzug seiner Empfehlungen wurde die „Rayner Reforms“ benannt1. Diese führten zu erheblichen Verringerungen des statistischen Personals (zu etwa 30%) und der Ausgaben sowohl der Streichung einiger Erhebungen, z.B. die zur Vermögensverteilung. Zu derselben Zeit in Deutschland, wo die amtliche Sozialstatistik noch schwach im Vergleich mit der Wirtschaftsstatistik blieb, war es gefürchtet, dass der bestehende Fortschritt in diesem Bereich durch Kürzungen gefährdet würde.
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- Die Geschichte der „Rayner Reforms“ und ihre Wirkungen auf die Sozialstatistik werden ausführlich von Ruth Levitas dargestellt: Levitas, R., 1996. The Legacy of Rayner. In R. Levitas & W. Guy, eds. Interpreting Official Statistics. London: Routledge. [↩]