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FÉVRIER 2007

DIRECTION RÉGIONALEDES AFFAIRES SANITAIRES

ET SOCIALES DE RHÔNE-ALPES

Les

CLUBDE L’OBSERVATIONSOCIALEEN RHÔNE-ALPES

Indicateurs Sociaux

SOMMAIREChapitre 1Approche générale et conditions d’utilisation

1. Le rôle des indicateurs sociaux2. Le concept de «diffi culté sociale»3. Le fondement d’un indicateur social4. Les indicateurs sociaux quantitatifs5. Les indicateurs sociaux qualitatifs6. Le problème de la fraîcheur des données7. L’accessibilité des données

Chapitre 2Les indicateurs sociaux les plus couramment utilisés

1. Généralités2. Problèmes techniques spécifi ques3. Les grandeurs statistiques4. Les indicateurs de diffi culté sociale5. Discussion et limites

Chapitre 3L’observation sociale territoriale

1. Généralités2. Les problèmes particuliers3. Les apports des connaissances nationales

Chapitre 4Les indicateurs synthétiques

1. Naissance d’un débat2. Quelques exemples d’indicateurs synthétiques3. Tentatives territoriales

Chapitre 5Les perspectives

1. Pour une meilleure utilisation de la statistique2. L’analyse longitudinale, les parcours3. Les marges de progrès : conception, accès aux données

Chapitre 1

1. Le rôle des indicateurs sociaux

2. Le concept de «diffi culté sociale»

3. Le fondement d’un indicateur social

4. Les indicateurs sociaux quantitatifs

5. Les indicateurs sociaux qualitatifs

6. Le problème de la fraîcheur des données

7. L’accessibilité des données

Approche générale et conditionsd’utilisation

Chapitre 1Approche générale et conditions d’utilisation

1. Le rôle des indicateurs sociauxLa mise en œuvre de politiques sociales à tous les niveaux (Etat, collectivités locales) exige un suivi quanti-tatif de l’application des dispositifs ainsi qu’un repérage, a priori et a posteriori, du niveau d’effectivité des situations de « bonne intégration » ou de « cohésion » pour tout ou partie de la population. C’est dans ces perspectives que sont, en général, construits et utilisés des « indicateurs sociaux ».

La mise au point d’indicateurs de suivi quantitatifs des politiques (nombre de personnes bénéfi ciaires, profi ls socio-démographiques …) découlent directement des nécessités de pilotage et de gestion. Leur mise en relation avec des indicateurs descriptifs de la situation des populations débouche sur la pratique de l’obser-vation sociale et de l’évaluation des politiques.

S’agissant des indicateurs relatifs aux populations, on peut admettre que la qualité des conditions de vie des citoyens dépend d’une intégration jugée « normale » dans la société à une époque donnée : avoir un emploi, un bon niveau de formation ou de revenu, un logement autonome, un accès aisé à la santé, à la culture,etc. …

Pour caractériser ces processus, on peut employer plusieurs types d’indicateurs.Ainsi, on peut donc distinguer :

les indicateurs de « cohésion sociale » (ex : pourcentage de personnes actives ayant un emploi) et leurs compléments, les indicateurs de « diffi cultés sociales » ou de « dysfonctionnement

social » (ex : pourcentage de personnes actives n’ayant pas d’emploi)On peut noter également que, dans bon nombre d’analyses, le fait « d’avoir ou ne pas avoir (un emploi, un logement…) » est insuffi sant pour caractériser la situation sociale. On peut parler aussi de « situations à risques » (ex : population dont les ressources sont juste en dessus du seuil de bas revenus). On peut donc aussi parler « d’indicateurs de risque ou d’exposition aux diffi cultés sociales ».

2. Le concept de «diffi culté sociale»Lorsqu’on parle de diffi culté sociale, on parle le plus fréquemment, en première approche, d’une situation de « manque », exemple : ne pas avoir d’emploi, ne pas avoir de logement, ne pas avoir accès aux soins, ne pas avoir les ressources jugées minimales etc… Mais on peut aussi vouloir mesurer la durée de la persistance dans cette situation de manque. C’est par exemple le cas de la proportion des chômeurs de long terme : autrement dit être au chômage est une situa-tion jugée « anormale », y rester longuement est jugé comme un « anomalie supplémentaire ». Ainsi, un « manque » révèle un dysfonctionnement, la durée excessive dans cette situation de man-que est un dysfonctionnement social supplémentaire, une sorte de preuve de l’incapacité de la société (de ses institutions) à mettre fi n à une situation jugée anormale.

La première complication vient du fait que les indicateurs de « cohésion sociale » peuvent être interprétés à leur tour comme des indicateurs de « diffi culté sociale » en introduisant l’idée d’inégalités, par le biais de comparaisons.

Club de l’Observation Sociale en Rhône-Alpes

Ainsi, si l’on considère l’indicateur : proportion de personnes actives ayant un diplôme. Il peut être considéré en lui-même comme un indicateur de « cohésion sociale ». Mais, dès lors qu’on fait une comparaison entre plusieurs territoires de ce critère, le territoire le plus« faible » sera généralement désigné comme « en diffi cultés » par rapport à l’autre.Par ailleurs, dans le même territoire, si on calcule le même indicateur pour deux sous-popula-tions (hommes et femmes par exemple), on constatera obligatoirement que l’une des deux est forcé-ment désavantagée par rapport à l’autre. Cette différence peut à son tour être vécue comme une dif-fi culté.Enfi n, si l’on affi ne le critère, on constatera très rapidement que le taux de personnes diplômées de l‘ensei-gnement supérieur est différent d’une sous-population à l’autre.

Autrement dit, l’inégalité introduit un critère supplémentaire d’appréciation des conditions de vie des popu-lations. Il ne s’agit plus seulement de constater la proportion des personnes qui ont ou n’ont pas (un emploi, un logement etc…), mais de constater soit que toutes les catégories de population ne sont pas également dotées, soit que parmi « ceux qui ont », l’objet possédé n’est pas de même valeur pour tous.

3. Le fondement d’un indicateur socialLes développements précédents ont d’ores et déjà montré que l’élaboration d’un indicateur repose sur une pré-construction « théorique » de la réalité sociale (autrement dit un « modèle »). S’agissant du taux de chômage, par exemple, la situation « être au chômage » est assimilée dans la pratique la plus courante à la situation « être demandeur d’emploi inscrit à l’Anpe dansla catégorie 1 ». On sait aujourd’hui qu’il existe d’autres réalités du chômage, décrites (par exemple, mais pas uniquement) par les autres catégories de l’Anpe.

Le nombre de bénéfi ciaires du Rmi est très souvent assimilé à un nombre de personnes « pauvres ». Il est démontré qu’il ne s’agit que d’une facette, parmi d’autres, de la pauvreté, en l’occurrence : « la pauvreté institutionnellement reconnue ».

Il apparaît donc qu’un indicateur, dans la quasi-totalité des cas, aura une signifi cation arbitraire reposant sur des conventions qu’il imported’expliciter pour comprendre le sens, la portée et les limites de l’indicateur.

Ce qui fonde l’utilisation d’un indicateur est l’existence, à un moment donné, d’un certain consensus sur sa signifi cation et par voie de conséquence sur son utilisation. On attirera l’attention sur le fait qu’un consensus réalisé à un moment donné peut être, par une certaine pesanteur sociologique, implicitement prolongé dans le temps tandis que l’indicateur perd peu à peu de son sens originel sans être remis en cause pour autant. D’où la nécessité d’un processus de réfl exion per-manente sur ces sujets. On citera en guise d’exemple les travaux récents sur les « nouveaux indicateurs de richesse » qui ont montré les insuffi sances du PIB en tant qu’indicateur de développement économique, alors même que cette qualité lui était reconnue de longue date.

Un indicateur social ne peut donc exister durablement sans consensus, c’est-à-dire ne peut exister dura-blement sans débat public.

L’absence de débat fragilise le consensus et entraîne des confusions méthodologiques dommageables. Ainsi, il est manifeste que la précarité fi nancière atteint plus que d’autres les familles monoparentales. Cette situa-tion, par un glissement insensible, pousse certaines analyses à faire du « taux de familles monoparentales »un indicateur de précarité, induisant par là une égalité très stigmatisante « famille monoparentale = pau-vreté ». Il faudrait, au minimum, dans un cas comme celui-ci utiliser la notion d’indicateur « de risques de diffi culté sociale ».

Approche générale et conditions d’utilisation

Ces « raisonnements » peuvent même conduire à certains « contresens » : il était largement admis, au début des années 90, que la proportion de logements sociaux était un indice de pauvreté dans un quartier alors que, parallèlement, le manque de logements sociaux est souvent dénoncé comme aggravant la situation des personnes sans logis.

4. Les indicateurs sociaux quantitatifsDans le sens le plus fréquemment utilisé, un indicateur social est un ratio arithmétique quicompare :

un nombre de personnes caractérisées par une situation (avoir un emploi, être au chômage, avoir tel niveau de formation, tel niveau de revenu, etc..). Ce nombre constitue en général le numérateur du ratio.

le nombre de personnes de référence, c’est-à-dire le nombre des personnes susceptibles, selonle « modèle social sous-jacent », de présenter la caractéristique précédente.Exemple : le taux de chômage est le rapport entre le nombre de personnes dans une situation appelée« chômage » et le nombre de personnes qui seraient susceptibles de l’être, c’est-à-dire la populationactive. En toute rigueur, un indicateur se distingue donc d’une variable qui est « un nombrede ... » (exemple : la variable « nombre de logements sociaux », la variable « nombre de contratsd’intérim » etc…)

5. Les indicateurs sociaux qualitatifsDans un sens très large, on pourrait qualifi er d’indicateurs sociaux tous les outils (d’ordre quantitatif ou qualitatif) qui permettraient le repérage de diffi cultés sociales.

L’expression « indicateur qualitatif » est parfois considérée comme assez paradoxale. Il faut doncdistinguer :

Les techniques d’expression libre d’usagers (récits de vie, groupe de paroles, interviews…) peuvent, sous certaines conditions de maîtrise, fournir des indications sur les diffi cultés sociales vécues dans un territoire qui viennent compléter, enrichir, améliorer, valider (ou contredire dans certains cas), les analyses tirées des seuls indicateurs quantitatifs. Dans une confi guration optimale, on pourrait même penser à utiliser des tech-niques qualitatives pour mettre en évidence des phénomènes ignorés qui pourraient être statistiquement quantifi és dans une seconde phase.

Les indicateurs qui restent nécessairement quantitatifs, mais qui peuvent apporter une information dé-passant le simple constat de la fréquence d’un événement au sein d’une population (un « nombre de… »). Exemples : des informations sur l’inégalité au sein d’une population : différence entre les taux de chômage chez les hommes et chez les femmes des informations sur la fragilité particulière de certaines populations au risque de pauvreté : taux de bas revenus chez les familles monoparentales par rapport au taux de bas revenus dans l’ensemble des foyers.

En tout état de cause, il faut se souvenir que les indicateurs reposent sur une construc-tion statistique qui s’appuie elle-même sur un « modèle » forcément réducteur de la réalité sociale.L’indicateur ne « mesure » pas, il donne une indication qui repose sur des hypothèses sous-jacentes.


6. Le problème de la fraîcheur des donnéesUne envie fréquente est de vouloir disposer des données très proches dans le temps. C’est un souhait légi-time mais qui se heurte à la complexité de circuits du traitement de l’information et des contrôles exercés par les producteurs d’informations qui tendent à multiplier ceux-ci pour ne pas livrer des informations fausses, erronées ou même approximatives sur la place publique.

On rappellera ici, simplement, que cette diffi culté n’est pas, aussi souvent qu’on le dit un problème insur-montable.

Il faut considérer d’abord qu’un grand nombre de phénomènes sociaux, démographiques et économiques sont des phénomènes de long terme. Un territoire qui connaît des diffi cultés socio-économiques met, quand il y parvient, plusieurs années à en sortir. Dès lors des données qui ont 2 ou 3 ans d’ancienneté ne sont pas forcément disqualifi ées dans l’analyse.

Par ailleurs et dans le même ordre d’idée, les évolutions longues et les comparaisons inter-territoires sont souvent plus riches ou en tous cas plus informatives que le seul examen ponctuel du territoire que l’on étudie. « Une photo comparative » peut très bien remonter à quelques années sans forcément perdre de son actualité.

Enfi n, il peut être envisagé dans certains cas de livrer des analyses « provisoires » à partir de résultats non contrôlés en attendant des résultats défi nitifs.

On n’oubliera pas que les techniques de sondage téléphoniques, malgré un caractère assez fruste dans certains cas, peuvent suffi re pour un coût qui n’est pas prohibitif (surtout s’il est partagé dans le cadre d’un partenariat) à fournir des informations statistiques rapides et localisées.

Compte tenu des enjeux qui sont ceux, aujourd’hui de l’observation sociale, il convient de laisser les producteurs d’information prendre le temps des précautions nécessaires à une production fi abilisée d’in-formations.

Enfi n, le fantasme d’une information « instantanée » n’est ni accessible, ni raisonnable.

Approche générale et conditions d’utilisation

7. L’accessibilité des donnéesL’alimentation des indicateurs pose nécessairement le problème de l’accession matérielle aux données qui peut se décomposer en deux étapes :1°) Accéder « physiquement » aux données, c’est–à-dire entrer en possession des fi chiers nécessaires. Cette étape nécessite :

d’avoir « négocié » avec les fournisseurs des données : l’expérience prouve que cette étape peut être longue et tortueuse. Elle peut être grandement facilitée si l’on fait partie d’un réseau d’acteurs habitués à travailler ensemble. L’expérience montre aussi qu’elle est facilitée lorsqu’on associe le fournisseur de don-nées au sein d’un travail partagé.

de consolider l’accord obtenu par une convention propre à pérenniser cette transmission indépendam-ment des changements toujours possibles de personnes à l’intérieur des institutions.

2°) Accéder « intellectuellement » aux données. Celles-ci sont construites en général dans un cadre et en fonction d’une logique spécifi que. On aura d’autant plus intérêt à établir une réelle collaboration avec le fournisseur de données que celui-ci est le seul à connaître les modalités de construction des données et par conséquent à pouvoir en orienter l’interprétation.

De manière générale, le développement des bases de données accessibles par Internet a entraîné parallèle-ment un effort de mise à disposition du savoir qui les doit les accompagner (origine, champ, intérêts, limites, signifi cation des données). On pourra consulter à ce sujet, avec profi t :

le site de l’INSEE : www.insee.fr le site de la Banque de Données Sociale localisées (BDSL), gérée par le Ministère, chargé des Affaires

Sociales : //bdsl.social.gouv.fr le site Balises : www.balises-rhone-alpes.org, en accès réservé (s’adresser à la DRASS pour un éventuel

accès)Sur ces sites, l’internaute aura accès à l’information, mais aussi aux « coulisses de l’information ».


Chapitre 2

1. Généralités

2. Problèmes techniques spécifi quesa) Le recensement rénové1 Les grands principes2 Les résultatsb) Le problème des faibles populations

3. Les grandeurs statistiques

4. Les indicateurs de diffi culté sociale

5. Discussion et limites1 Emploi et chômagea) La notion de chômageb) L’emploic) Entre emploi et chômage

2 Précarité, exclusion, pauvretéa) Défi nitionsb) Les fonctions des indicateurs

Les indicateurs sociauxles plus couramment utilisés

Chapitre 2Les indicateurs sociauxles plus couramment utilisés

1. GénéralitésLe besoin des pouvoirs publics de connaître les principales caractéristiques sociales des populations est croissant depuis plusieurs années. Ce besoin peut se décomposer, il s’agit de :

Connaître l’importance, la gravité, la durabilité des diffi cultés d’insertion sociale des populations et de leurs déterminants, notamment du manque de ressources fi nancières des personnes.

Avoir une vision globale de la population du point de vue des conditions de vie « moyennes » (ou les plus fréquemment rencontrées) ainsi que des inégalités entre les foyers de ce point de vue.

Avoir une connaissance de l’impact de l’aide publique aux plus déshérités notamment du phénomène d’assistance et de la fragilisation qu’elle peut entraîner

Avoir une bonne compréhension des phénomènes connexes aux diffi cultés d’insertion sociale, pouvant aggraver les processus d’exclusion : insécurité, développement des problèmes de mal-être, diffi cultés d’accès aux droits etc…

Pour la construction et l’application des politiques, le problème de la mesure de ces phénomènes est in-contournable, même si l’on sait par ailleurs que tous les éléments de la vie d’une population ne sont pas mesurables. La pratique des institutions s’est donc tournée vers la construction de tableaux de bord ou de bases de données, supposées susceptibles d’informer sur ces différents points.

Les tableaux suivants récapitulent les variables et indicateurs les plus fréquemment utilisés dans cet exercice. D’autres indicateurs ont pu être ou sont utilisés. La « sélection » des variables et indi-cateurs présentés repose sur trois critères :

une grande fréquence d’utilisation par les institutions un haut niveau de fi abilité de la source d’information (au sens littéral de fi abilité : fonctionnement

sans défaillance), un bon degré d’accessibilité de l’information auprès des institutions productrices.

Par ailleurs, les tableaux suivants distinguent :

les variables (ou « grandeurs ») : il s’agit du dénombrement de personnes présentant une caractéris-tique particulière au regard d’un élément de sa situation sociale (exemple : être demandeur d’emploi inscrit à l’ANPE, avoir un niveau de ressources jugé socialement inférieur à un seuil de « pauvreté », etc …)

les indicateurs qui se présentent le plus souvent comme un rapport entre une « variable » dénombrant les personnes présentant une certaine caractéristique sociale et le nombre total de personnes qui pour-raient potentiellement présenter cette caractéristique.

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2. Problèmes techniques spécifi ques

Les indicateurs sociaux les plus couramment utilisés

a) Le recensement rénové

Les grands principesDe nombreux indicateurs sociaux couramment utilisés sont issus des données du Recensement de Popu-lation qui présente l’intérêt de couvrir exhaustivement la population.

Mais, depuis janvier 2004, le recensement de la population résidant en France est annuel. Une nouvelle méthode de recensement remplace le comptage traditionnel organisé tous les huit ou neuf ans. Le recen-sement général de la population de 1999 aura été le dernier recensement concernant toute la population en même temps.

L’Insee substitue au comptage exhaustif organisé sur l’ensemble du territoire une nouvelle méthode de collecte qui permet de fournir chaque année des résultats sur la population et les logements. Le procédé est différent selon la taille des communes :

Les communes de moins de 10 000 habitants réalisent désormais une enquête de recen-sement exhaustive tous les cinq ans, à raison d’un cinquième des communes chaque année.

Les communes de 10 000 habitants ou plus réalisent tous les ans une enquête par sondage auprès d’un échantillon de 8 % environ de leur population.La collecte s’effectue entre janvier et février (jusqu’en mars à La Réunion). Un agent recenseur dépose les questionnaires et les reprend une fois remplis.

Les résultatsDeux catégories de résultats sont attendus à partir de la fi n 2008 :

la population légale des communes authentifi ée par décret les résultats statistiques qui décrivent les caractéristiques des populations et des logements :

chaque année seront produits au niveau de la France et des régions des « résultats de l’enquête annuelle de recensement » avec une ancienneté d’un à deux ans chaque année également seront produits «les résultats du recensement » proprement dits, utilisable à tous niveaux géographiques à la date du 1er janvier N-2.

b) Le problème des faibles populations

L’attention est attirée sur le problème posé par l’emploi de variables ou d’indicateurs portant sur des populations de faibles volumes. On peut estimer que le sens d’un indicateur est affecté par son utilisation sur un effectif faible.

Exemple : un taux de chômage de 10% représente 100 personnes lorsque la population active est de 1 000, mais 10 000 personnes lorsque le dénominateur est de 100 000.

La question se pose lorsqu’on observe un quartier ou une petite commune. Il est recommandé dans ce cas d’utiliser la valeur absolue du nombre de chômeurs plutôt que le taux de chômage.

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3. Les principales grandeurs décrivant la situation socio-économique des populations

Ventilation Source Date ou périodi-cité

Champ Niveau geographi-que minimal

1. EMPLOI

A. Volume d’emplois

1.1. Nombre de personnes actives occupées Statut, âge, branche Recensement-INSEE 1999 Exhaustif Commune

1.2. Nombre de personnes actives Statut, âge, branche Recensement-INSEE 1999 Exhaustif Commune

1.3. Nombre de personnes actives salariées Statut, âge, branche Recensement-INSEE 1999 Exhaustif Commune1.4. Nombre de personnes salariées Statut, âge, branche Assedic annuel Privé semi-public Commune1.5 Estimation d’emploi Branches, sexe INSEE annuel Exhaustif DépartementB. L’emploi par type de contrat1.1. Nombre de salariés par type de contrat Recensement-INSEE 1999 Exhaustif Commune

1.2. Nombre de salariés par type de contratDéclarations de mouve-ments de main d’oeuvre-DRETFP

annuel Etabl. de plus de 20 salariés

C. L’emploi par catégorie sociale

1.1.Nombre d’emplois par catégorie socio-profes-sionnelle

Statut, âge, branche Recensement-INSEE 1999 Exhaustif Commune

12.Nombre d’emplois par catégorie socio-profes-sionnelle

Statut, âge, brancheEnquête «Structure des emplois»

annuelEts privés et para-publics de plus de 20 salariés

Commune

13.Nombre d’emplois par catégorie socio-profes-sionnelle

Statut, âge, brancheDéclarations Annuelles de Données sociales

annuel Ets privés et para-publics Commune

D. L’emploi intérimaire

1.1. Nombre des missions d’intérim DuréeDéclarations employeurs-DRTEFP

Ets d’interim Region/département

E. Nombre d’embauches1.1 Nombre de déclarations unique d’embauche Type de contrats URSSAF annuel Ets privés Département

2. CHÔMAGE

A. Nombre de chômeurs1.1 Nombre de chômeurs Age, durée, sexe Recensement-INSEE 1999 Exhaustif CommuneB. Demande d’emploi inscrite à l’ANPE1.1. Nombre de demandeurs d’emploi des catégories

1,2,3,4,5,6,7,8Age, durée, sexe, emploi recherché

ANPE Mensuel Ensemble des inscrits Commune (éventuelle-ment quartier)

3. FORMATION-QUALIFICATION

A. Personnes non qualifi ées1.1 Nombre de personnes sans diplôme Statut, âge, branche Recensement-INSEE 1999 Exhaustif CommuneB. Retards scolaires1.1 Nombre d’élèves de 12 ans et plus inscrits en

6èmeSexe Education Nationale Annuel Public, Privé District scolaire

1.2 Nombre d’élèves de 15 ans et plus inscrits en 6ème

Sexe Education Nationale Annuel Public, Privé District scolaire

1.3 Nombre de sortants du système scolaire Niveau de diplôme Education Nationale Annuel Public, Privé Académie4. PAUVRETÉ MONÉTAIREA. Allocataires des CAF1.1. Bénéfi ciant d’un minimum social (RMI, API,

AAH)Age, composition familiale, ancienneté (pour le RMI)

CAF Trimestriel Champ des prestations Canton

1.2. Ayant un niveau de ressources inférieur au seuil de bas revenu

Age, composition familiale


1.3 Population couverte par des allocataires bénéfi -ciant d’un minimum social (RMI, API, AAH)



1.4 Population couverte par des allocataires ayant un niveau de ressources inférieur au seuil de bas revenu



B. Revenus fi scaux des ménages1.1 Nombre de ménages, personnes Revenu fi scal INSEE-DGI Annuel Déclarants fi scaux communeC. Bénéfi caires de la CMU1.1 Nombre de bénéfi caires de la CMU de base et

complémentaireAge Assurance-Maladie Annuel Bénéfi ciaires du dispositif Canton

D. Salaires et endettement1.1. Nombre d’équivalent temps plein selon

les salairesAge, sexe, branche Déclarations annuelles de

Données Sociales - INSEEAnnuel Privé et para-publics Commune

1.2. Nombre de dossiers de surendettement à la Banque de France

Banque de France Annuel Ménages concernés Département


4. Les principaux indicateurs décrivant les diffi cultés sociales d’une population

Ventilation Source Dateou pério-dicité

Champ Niveau geo-graphique minimal

I. CHOMAGE1. La propension au chômageIncidence Taux de chômage au sens du recensement

Numérateur Nb. de pers. actives non occupées Recensement-INSEE 1999 Exhaustif CommuneDénominateur Nb. de pers. actives de + de 15 ans Recensement-INSEE 1999 Exhaustif Commune

Incidence Taux de chômage au sens du BITNumérateur Estimation du nombre de chômeurs au

sens du BITINSEE Trimestriel Exhaustif Département

Dénominateur Estimation du nombre de personnes actives de plus de 15 ans

INSEE Trimestriel Exhaustif Département

Incidence Indicateur de chômage

Numérateur Nombre de demandeurs d’emploi de catégorie 1

ANPE Mensuel Exhaustif Commune

Dénominateur Pop. active (la dernière connue) INSEE 1999 Exhaustif Commune

Remarque : une «approche approximative» du taux de chômage

2. La durabilité du chômageGravité La proportion de chômeurs à long terme

Numérateur Nombre de demandeurs d’emploi de catégorie 1 de plus de 2 ans


Dénominateur Nombre de demandeurs d’emploi de catégorie 1


Persistance Indicateur de diffi culté à sortir du chômageNumérateur Nbre de demandeurs d’emploi au 31-

12-N de plus de 2 ansANPE Mensuel Exhaustif Commune

Dénominateur Nbre de demandeurs d’emploi au 31-12-N-1 de 1à 2 ans


3. L’inégalité devant le chômageInégalité Indicateurs d’inégalité Hommes/Femmes

Numérateur Taux de chômage sur la population Hommes


Dénominateur Taux de chômage sur la population Femmes


Inégalité Indicateurs d’inégalité Jeunes/AdultesNumérateur Taux de chômage sur la population

Moins de 25 ansANPE Mensuel Exhaustif Commune

Dénominateur Taux de chômage sur la population Plus de 25 ans


II. EMPLOI DE PIETRE QUALITE1. L’emploi précaireInsécurité Taux de contrat précaire

Numérateur Nombre de salariés en CDD, intérim, apprentissage, contrat aidé

Recensement-INSEE 1999 Exhaustif Commune

Dénominateur Nombre de salariés total Recensement-INSEE 1999 Exhaustif Commune

Insécurité Taux de contrat précaire dans les grands établissemnts (+10 salariés)Numérateur Nb. de contrats d’embauche hors CDI

(pour une période donnée)DMMO-DRTEFP Mensuel Exhaustif Commune

Dénominateur Nombre de contrats d’embauche (pour une période donnée)

DMMO-DRTEFP Mensuel Exhaustif Commune

2. L’emploi à faible salaireTaux de bas salaire (à construire)III. PAUVRETE MONETAIRE1. La pauvreté ‘Institutionnelle’Dépendance Taux de bénéfi ciaires de minima sociaux

RMI Numérateur Nombre de bénéfi ciaires du RMI (CAF ) en fi n de mois

CAF Trimestriel Exhaustif Canton

Dénominateur Nombre d’allocataires de la CAFen fi n de mois


AAH Numérateur Nombre de bénéfi ciaires de l’Allocation Adultes Handicapés (CAF )en fi n de mois

Trimestriel Exhaustif Canton

Dénominateur Nombre d’allocataires de la CAFen fi n de mois

Trimestriel Exhaustif Canton

Minimum vieillesse Numérateur Nombre de personnes au minimum vieillesse

CRAM Annuel Exhaustif Canton

Dénominateur Nombre de personnes de 60 ans et plus INSEE 1999 Exhaustif Canton


Ventilation Source Dateou pério-dicité

Champ Niveau geogra-phique minimal

2. Indicateurs de la dynamique de la précaritéPersistance Taux de bénéfi ciaires du RMI depuis deux ans ou plus

Numérateur Nbre de bénéfi ciaires du RMI (CAF ) avec droits ouverts depuis au moins deux ans


Dénominateur Nbre d’allocataires de la CAF en fi n de mois


Persistance Probabilité de sortir du RMI au-delà après un anNumérateur Nbre de bénéfi caires du RMI depuis

moins d’un an au 31-12-N-1CAF Trimestriel Exhaustif Canton

Dénominateur Nbre de bénéfi caires du RMI depuis moins d’un an au 31-12-N


3. La pauvreté des ressources avant redistributionIncidence Taux d’allocataires CAF ayant des bas revenus

Numérateur Nbre d’allocataires CAF ayant des ressources inférieures au seuil de bas revenus

CAF Annuel Exhaustif Canton

Dénominateur Nbe d’allocataires de la CAF en fi n d’année

CAF Annuel Exhaustif Canton

Incidence Proportion de foyers fi scaux imposablesNumérateur Nbre de foyers fi scaux imposables au

titre de l’IRPPDGI Annuel Exhaustif Commune

Dénominateur Nbre de foyers fi scaux total DGI Annuel Exhaustif Commune

Incidence Revenu fi scal (après abattement fi scal) moyen de référence des foyers fi scaux imposablesNumérateur Somme des revenus fi scaux des foyers

imposablesDGI Annuel Exhaustif Commune

Dénominateur Nombre de foyers fi scaux imposables DGI Annuel Exhaustif Commune

NB : la notion de foyer fi scal est sensiblement différente de la notion de ménage utilisé dans le recensement de la populationIncidence Revenu fi scal médian des ménages

Défi nition Revenu des ménages tel que 50% d’en-tre eux ont moins et 50% ont plus

DGI-INSEE Annuel Exhaustif Commune

NB : Possibilité de calculer un revenu moyen très sensible aux valeurs extrêmesInégalité Indicateurs de dispersion du revenu fi scal des ménages

Possibilité de calculer les quartiles, déciles, intervalles interquarti-les, interdéciles, écart-type, indice de Gini

DGI-INSEE Annuel Exhaustif Commune

IV. FORMATIONInsécurité Taux de personnes non diplômées

Numérateur Nbre de personnes actives de 15 ans et plus sans diplôme


Dénominateur Nbre de personnes actives de 15 ans et plus


Echec Taux de retard à l’entrée en 6èmeNumérateur Nbre d’éleves de 6ème de plus de 13 ans Education Nationale Annuelle Exhaustif Commune

Dénominateur Nombre d’élèves de 6ème Education Nationale Annuelle Exhaustif Commune

Echec Taux de retard à l’entrée en 3èmeNumérateur Nbre d’éleves de 3ème de plus de 16 ans Education Nationale Annuelle Exhaustif Commune

Dénominateur Nombre d’élèves de 3ème Education Nationale Annuelle Exhaustif Commune

V. SANTEInégalité Indice comparatif de mortalité prématuré

Numérateur Nombre de décès observés Annuelle Exhaustif Canton

Dénominateur Nombre de décès attendus compte tenu de la structure par sexe et âge de la population

INSERM Annuelle Exhaustif Canton

NB : disponible par cause de décèsInégalité Indice comparatif de mortalité prématurée

Numérateur Nombre de décès observés des moins de 65 ans

Annuelle Exhaustif Canton

Dénominateur Nombre de décès attendus compte tenu de la structure par sexe et âge de la population

INSERM Annuelle Exhaustif Canton


5. Discussion sur le sens et les limites des indicateurs sociaux

Historiquement, la situation « avoir un emploi » (c’est-à-dire, avoir un contrat de travail) est une situation considérée comme socialement favorable. Par opposition, être au chômage, c’est-à-dire ne pas avoir d’em-ploi, est jugé comme une situation défavorable. Dès lors le rapport du nombre de chômeurs à la population active (susceptible de travailler) apparaît comme un indicateur de dysfonctionnement social. Son caractère évident et facile de compréhension explique aujourd’hui sa popularité.

Mais il peut être critiqué de plusieurs points de vue :

a) La notion de chômage

1. Elle est mesurée aujourd’hui le plus souvent par le nombre de demandeurs d’emploi inscrits à l’ANPE sauf au moment du recensement de population ou dans les enquêtes-emploi (conduites au niveau national par l’INSEE) où la qualité de chômeur est déduite des déclarations de la personne.

Emploi et chômage1

La demande d’emploi qui s’exprime à l’ANPE est loin d’être uniforme. Une demande d’emploi peut appar-tenir à l’une des catégories suivantes :

Catégorie 1 : personne sans emploi, immédiatement disponible, tenue d’accomplir des actes positifs de recherche d’emploi, à la recherche d’un emploi à durée indéterminée à temps plein

Catégorie 2 : personne sans emploi, immédiatement disponible, tenue d’accomplir des actes positifs de recherche d’emploi, à la recherche d’un emploi à durée indéterminée à temps partiel

Catégorie 3 : personne sans emploi, immédiatement disponible, tenue d’accomplir des actes positifs de recherche d’emploi, à la recherche d’un emploi à durée déterminée, temporaire ou saisonnier

Catégorie 4 : personne sans emploi, non immédiatement disponible, non tenue d’accomplir des actes positifs de recherche d’emploi

Catégorie 5 : personne pourvue d’un emploi à la recherche d’un autre emploi Catégorie 6 : personne sans emploi, non immédiatement disponible, tenue d’accomplir des actes

positifs de recherche d’emploi, à la recherche d’un emploi à durée indéterminée à temps plein Catégorie 7 : personne sans emploi, non immédiatement disponible, tenue d’accomplir des actes

positifs de recherche d’emploi, à la recherche d’un emploi à durée indéterminée à temps partiel Catégorie 8 : personne sans emploi, non immédiatement disponible, tenue d’accomplir des actes

positifs de recherche d’emploi, à la recherche d’un emploi à durée déterminée, temporaire ou saisonnier.

On conçoit que la mesure du chômage est fondamentalement différente selon les catégories utilisées. En particulier, les catégories 6, 7, 8 nécessitent une attention particulière puisqu’il y fi gure les personnes à la recherche d’un emploi ayant eu une activité dans le mois d’au moins 78 heures. Par contre, il n’est pas souhaitable d’inclure les demandeurs de catégories 4 et 5, puisqu’il s’agit, par défi nition de personnes en emploi ou non immédiatement disponibles.

La seule utilisation des demandeurs de catégorie 1 est aujourd’hui considérée comme insuffi santepuisque : en août 2006, les demandes d’emploi de catégorie 2+3 représentent en France 32% des demandes de catégorie 1 à la même époque, les demandes d’emploi de catégorie 6+7+8 représentent en France 27% des deman-des de catégorie 1.

L’usage des statistiques de demandes d’emploi inscrites ne saisit qu’une réalité de la demande d’emploi. Elles excluent, par exemple, la demande d’emploi non indemnisée par les Assedic.


b) L’emploi

L’évaluation du nombre total d’emplois dans un territoire n’est donnée de manière exhaustive que par le re-censement de population et par l’enquête Emploi de l’INSEE quand on étudie le niveau national. En dehors de ces sources, l’appréciation de l’emploi total est diffi cile en raison de la faible connaissance qu’on peut avoir sur certains champs de population active : artisans et commerçants, régimes particuliers, emploi public… Néanmoins, des travaux sont faits par l’INSEE qui permettent de disposer d’estimation du nombre d’emplois à des niveaux infra départementaux (zones d’emploi).

L’emploi salarié est mesuré traditionnellement par le nombre de contrats de travail pour une date et pour la population considérées. La source des Assedic est la plus généralement employée.

Mais, la multiplication des formes de travail, notamment précaires, remet en cause cette mesure.

Il convient désormais de mesurer les contrats de travail précaires, c’est-à-dire qui ne sont pas à temps plein et à durée indéterminée : il s’agit essentiellement des contrats à durée déterminée, des contrats de travail à temps partiel, d’apprentissage, des contrats aidés et des missions d’intérim.

les contrats à durée déterminée peuvent être dénombrés au moment du recensement de population sur la déclaration des individus. Dans les périodes intercensitaires, les sources sont rares : on peut néanmoins penser à utiliser les déclarations de mouvements de main d’œuvre (Source : DRTEFP)

les contrats à temps partiel sont encore plus diffi ciles à dénombrer. La source la plus prometteuse dans ce domaine est celle des Déclarations Annuelles de Données Sociales

les contrats d’apprentissage ou aidés ou les missions d’intérim sont comptabilisés dans les DRTEFP.

La notion de travail à temps partiel n’est pas suivie de manière systématique par le système statistique public. On ne trouve que des enquêtes spécifi ques sur ce sujet.

c) Entre emploi et chômage

Entre emploi et chômage se développe une frange d’activité « grise » qui ne fait pas l’objet d’une observation assez précise. Les statistiques de formation professionnelle sont insuffi santes pour donner une image com-plète, organisée et suivie des populations concernées. Les allers-retours rapides entre emploi et chômage sont mal appréhendés. Le travail bénévole n’est pas mesuré.

Précarité, exclusion, pauvreté2

a) Défi nitions

Les termes de précarité, exclusion, pauvreté sont souvent employés d’une manière indistincte, voire mal maîtrisée.

Il est conseillé de réserver le terme de pauvreté au manque de ressources monétaires.

L’exclusion est le fait d’un individu ou d’un ménage qui n’appartient pas à un groupe précisément défi ni. Par exemple, on pourra parler d’exclusion de l’emploi pour ceux qui n’ont pas de contrat de travail ou d’exclu-sion du logement pour ceux qui n’ont pas de logement au sens ordinaire du terme. Dans un sens dérivé, la pauvreté peut être considérée comme une situation d’exclusion puisqu’elle écarte les personnes du monde des consommateurs.

La précarité décrit une situation instable, caractéristique d’un individu ou d’un ménage susceptible de« tomber » rapidement dans une situation de pauvreté ou d’exclusion.

Dès lors, il devient plus facile de catégoriser les indicateurs.

Un indicateur de pauvreté monétaire est le rapport entre un nombre de personnes atteintes par le manque de ressources à la population totale susceptible d’être concernée par le manque de ressources. Le « manque


de ressources » peut être mesuré de plusieurs manières : le nombre de personnes bénéfi ciant d’un minimum social le nombre de personnes ayant des ressources inférieures à un seuil (« de bas revenus »). le revenu moyen ou médian d’une population etc….

Les indicateurs de pauvreté se distinguent dès lors nettement des indicateurs d’exclusion (taux de chô-mage) ou de précarité (taux de contrat de travail précaire).

b) Les fonctions des indicateurs

La fonction la plus couramment imaginée d’un indicateur est de rendre compte de la fréquence (ou l’in-cidence) d’une situation (généralement d’une diffi culté d’insertion) au sein d’une population.Exemple : le taux de bas revenus des allocataires des CAF indique le nombre d’allocataires ayant des res-sources inférieures à un seuil de bas revenus pour 100 allocataires.

Mais on peut attendre aussi d’autres informations d’un indicateur : on peut chercher par exemple à mesurer l’ampleur d’une diffi culté qui serait l’importance de l’écart

des populations « en diffi cultés » par rapport à une situation jugée « normale ».Exemple : on pourrait imaginer de calculer le taux des personnes à « très bas revenus », c’est-à-dire le nombre de personnes qui ont un revenu inférieur à 25% du revenu médian (et non pas à 50% qui déter-mine le taux de « bas revenus »).

on peut chercher à mesurer la persistance d’une situation, c’est-à-dire le temps qu’il faut pour en sortir.Exemple : le taux de bénéfi ciaires du Rmi dont les droits sont ouverts depuis plus de deux ans.

on pourrait aussi calculer une mesure de la dépendance d’une population c’est-à-dire, l’effort de la société consenti pour compenser les diffi cultés d’insertion des personnes.Exemple : le taux de bénéfi ciaires de minima sociaux peut être aussi interprété comme cela. Il s’agit du nombre de personnes à qui l’on décide de tendre « le fi let de sécurité ».

on pourrait aussi chercher à mesurer un climat « d’insécurité » dans un corps social.Exemple : le pourcentage de contrats précaires peut être considéré comme un bon indicateur d’insécu-rité économique.

Il est bien évident qu’un indicateur peut posséder plusieurs de ces fonctions et qu’il convient donc d’énon-cer l’interprétation qu’on lui donne au moment où l’on s’en sert.


Chapitre 3

1. Généralités

2. Problèmes particuliersa) La gestion du chiffreb) L’analyse des données dans un cadre territorialc) Le problème des données infra-communalesd) La question du choix du territoiree) L’approche comparative

3. Les apports des connaissances nationales

L’observation sociale territoriale

Chapitre 3L’observation socialeterritoriale

1. GénéralitésLes indicateurs sociaux décrivent des populations. Celles-ci vivent sur des territoires. Par un glissement sémantique, les indicateurs sociaux sont donc fréquemment employés pour dé-crire des territoires. Mais, par construction, un indicateur social sur un territoire donné agrège de nombreuses situations individuelles bien différentes les unes des autres qui se trouvent ainsi« noyées » dans une moyenne territoriale. C’est particulièrement vrai en Rhône-Alpes : les taux régionaux sont la résultante de situations sociales aussi diverses que celles qu’on peut trouver sur les hauts plateaux de l’Ardèche ou l’agglomération lyonnaise. Cela rend nécessaire une approche territoriale plus fi ne que les simples découpages administratifs, tendance largement renforcée par la décentralisation. Ainsi, une connaissance plus précise de ces territoires – qu’ils soient infra-régionaux comme les Pays, infra-départementaux comme les Territoires d’action sociale, ou in-fra-communaux comme les quartiers ou les Zus- est de plus en plus recherchée, dans un souci de qualifi er les différents espaces pour mieux répondre aux problématiques spécifi ques des populations qui y vivent. Ces connaissances sont aussi mobilisées pour penser l’organisation des services et l’affectation des moyens nécessaires à l’intervention.

La détermination d’un territoire est incontournable pour mener une analyse territoriale. Même si le péri-mètre choisi conserve, de toutes façons, un caractère arbitraire, même si des précautions d’analyse sont in-dispensables, on ne peut se dispenser de l’observation statistique qui apporte des éléments indispensables à la compréhension. Les limites de l’appareillage statistique, qu’on détaille ci-dessous, ne doivent pas entraîner une « sur utilisation du chiffre » mais encore moins un rejet systématique de l’information quantitative.

2. Problèmes particuliersL’approche territorialisée soulève un certain nombre de questions et appelle quelques remarques.

a) La gestion du chiffre

Il faut rappeler que les informations et les données mobilisées au niveau local ne sont pas forcément les mêmes qu’à un niveau plus global. Les taux de natalité, par exemple, ne se déclinent pas au niveau local. A l’inverse, des informations comme le retard scolaire sont parlantes à des niveaux fi ns alors qu’elles perdent beaucoup de leur intérêt à des niveaux plus globaux parce qu’elles sont alors « lissées » par la moyenne de situations locales contrastées. On peut également obtenir des informations très fi nes sur des tendances globales par des enquêtes nationales, facilement représentatives statistique-ment, qui ne seraient pas forcément aussi fi ables ni aussi éclairantes à un niveau local à cause de la focale du regard. C’est la différence entre le paysage en entier et le zoom sur un détail. Il faut ajouter à cela que les données sont parfois diffi ciles à reconstruire au niveau local. Certains fi -chiers sources en effet n’utilisent pas toujours la Commune comme base de répartition. La CPAM par exemple utilise le code postal dont la correspondance avec les codes commune est moins évidente qu’il n’y paraît. L’Education Nationale travaille plutôt avec comme unité de base l’établissement, dont l’affectation à un niveau local devient complexe dès qu’on entre dans le second degré. Même si la tendance générale est au géocodage des fi chiers administratifs, le but est loin d’être atteint ce qui conduit à des « agrégations » parfois un peu approximatives.


b) L’analyse des données dans un cadre territorial

Dans l’analyse territoriale, les tendances concernant les évolutions dans le temps sont souvent aussi intéressantes que la donnée à un moment précis. L’enjeu est donc également dans la construc-tion d’historiques. Cela demande un vrai travail préalable dans la mesure où ils doivent être construits sur des bases relativement stables pour pouvoir être suivis dans le temps. Ils doivent également être partagés pour se comparer à des évolutions plus larges. Plus on descend à un niveau spatial fi n, plus on travaille sur de petits effectifs, ce qui plaide pour un traitement du chiffre encore plus attentif et plus prudent. C’est pourquoi, d’une façon générale, mais plus en-core dans les approches locales, on ne doit pas perdre de vue l’importance de s’intéresser aussi aux effectifs. En effet, raisonner en poids relatif, en taux ou en ratio, présente le net avantage de rendre comparable des volumes différents entre eux, mais leur usage systématique contient un double risque. D’une part, celui d’une approche quelque peu abstraite et relative des phénomènes qui peut faire « oublier » les populations en occultant le nombre d’individus ou de ménages réellement et concrètement concernés.D’autre part, l’approche spatiale qui s’intéresse souvent aux inégalités entre territoires, utilise fréquemment des comparaisons. Or, les biais ou les erreurs dans l’analyse sont réels quand on raisonne sur des calculs ef-fectués sur de petits effectifs. Ainsi, un taux d’évolution peut apparaître très important et ne concerner que quelques unités, alors que dans le territoire d’à côté, il sera plus faible mais concernera un nombre important de personnes. Pour éviter ces biais qui déforment le regard, il est parfois plus intéressant d’analyser et de présenter les évolutions en effectifs.

c) Le problème des données infra-communales

Enfi n, au vu de ce qui vient d’être dit, il semble important d’insister sur le fait que l’analyse infra communale présente un cas particulier. Plus la maille est fi ne plus la statistique devient impuissante à rendre compte d’une réalité qui exige d’autres approches. Selon le degré de « grossissement » adopté, certains constats peuvent même changer de sens de la même façon qu’une échelle de temps différente peut modifi er consi-dérablement les analyses issues des mêmes informations.

Au-delà de problèmes techniques importants, le travail sur ce niveau spécifi que est à peine esquissé à ce jour et reste à approfondir, autant dans le choix des informations et des traitements que dans leur analyse etleur diffusion. On notera néanmoins des avancées récentes dans ce domaine : le Tableau de Bord Régional des quartiers en Rhône-Alpes est la plus connue.

De manière générale, le progrès dans la connaissance de la situation économique et sociale locale conduit peu à peu les fournisseurs d’informations statistiques à améliorer la fi nesse géographique de leur production. Ainsi le système CLAP (Connaissance Localisée de l’Appareil Productif), construit par l’INSEE, a pour objec-tif de fournir des statistiques sur l’emploi et les rémunérations au lieu de travail à partir de la mise en cohé-rence de différentes sources de données, au niveau de la commune et plus tard au niveau infracommunal.

d) La question du choix du territoire

Par ailleurs, la question du choix du territoire est importante et pas toujours évidente, d’abord parce que la focale choisie impacte les analyses et aussi parce que les résultats infl uent sur l’organisation et les moyens d’action. A chaque niveau territorial considéré, les découpages possibles sont nombreux et variés. Contrairement à l’opinion répandue, il n’y a pas un niveau d’analyse territoriale qui soit plus « pertinent » qu’un autre. La pertinence du choix dépend de la question étudiée et de la position de celui qui la pose :

Lorsqu’un élu s’interroge sur son territoire, il est légitime que sa question porte sur son territoire d’élection, même si celui-ci ne correspond pas à une entité cohérente.

Lorsqu’il s’agit d’allouer des ressources, il est logique que les territoires dans lesquels sont élaborés les indicateurs correspondent aux circonscriptions d’administration.

Lorsqu’il s’agit de faire une étude, le choix du niveau territorial doit correspondre à l’espace de déploie-ment du phénomène étudié. Le chômage doit s’étudier dans le cadre de bassin d’emploi. Il faut étudier les phénomènes migratoires dans le cadre du découpage en aires urbaines-rurales de l’INSEE.


Cette multiplicité d’options qui ont toutes leur pertinence pose un certain nombre de problèmes, en terme de recueil, d’organisation et d’analyse des informations nécessaires. Tout ce qui possible au niveau national ne se décline pas forcément de la même façon au niveau local. En effet, la remontée d’informations à grande échelle permet d’absorber des approximations qui s’avèreraient plus périlleuses sur un volume de données plus restreint (« loi des grands nombres »). La possibilité de conduire des enquêtes spécifi ques complète utilement des connaissances qu’on ne peut mobiliser autrement, mais cela n’est pas souvent possible à des niveaux plus locaux à cause des coûts de mise en œuvre et de représentativité sta-tistique.

Dans beaucoup de cas, le choix du territoire est un pis-aller, conduit souvent par la disponibi-lité des données. Il convient, dès lors, d’en tenir compte dans l’interprétation des différences constatées. Au niveau local, le problème de la disponibilité des données en infra-communal est bien connu. Le canton ne présente pas cet inconvénient, une majorité de données étant mobilisables. Il est donc sou-vent privilégié. Il a en effet l’avantage d’être ni trop grossier (le département est une moyenne de situations très diverses), ni trop fi n (dans la plupart des cas, sauf technique de « lissage », les cartes communales sont diffi cilement exploitables). De plus il correspond peu ou prou à un territoire d’élection. Néanmoins les can-tons présentent l’inconvénient d’être très disparates par leurs tailles et leurs structures socio-économiques et de ne pas toujours correspondre, particulièrement en milieu urbain, ni à un « territoire vécu » ni à un territoire d’intervention.

e) L’approche comparative

Comme nous l’avons déjà évoqué l’approche comparative est souvent mobilisée dans l’analyse territoriale. Il est souvent nécessaire de comparer des territoires entre eux ou avec un ensemble plus vaste et le choix des unités à comparer ne va pas toujours de soi.

Le mieux est de comparer des zones comparables entre elles par leur structure socio-économique et leur taille. Comparer un canton urbain et un canton rural ne renseignera sur rien d’autre que le fait qu’il ne se passe pas la même chose dans l’urbain et le rural. Paradoxalement, la comparaison sera néanmoins utile lorsqu’elle aboutit justement à la conclusion qu’il se passe quelque chose d’analogue dans l’urbain et le rural (cas de la prégnance de la pauvreté monétaire) ce qui devra conduire à une interrogation complémentaire. Il est également nécessaire pour apprécier la situation d’un territoire donné et mettre à jour ses spécifi cités éventuelles, de le situer dans un ensemble plus large. Le choix du territoire de référence peut poser question dans la mesure où il faut qu’il soit suffi samment large mais en lien avec le problème observé. La référence n’est donc pas forcément nationale ou régionale mais elle peut être l’agglomération pour un quartier, l’en-semble des cantons ruraux pour un canton rural, un département - ou une ville - de mêmes caractéristiques pour un département –ou une ville. (voir à ce sujet les travaux de l’Insee sur les typologies de cantons et sur les départements « proches » entre eux même éloignés géographiquement). La recherche d’une classifi cation des territoires est fréquente à travers la construction de typologies ou d’échelles pour « mettre en ordre » l’ampleur des phénomènes sur chaque territoire considéré par rapport aux autres.Si l’intérêt est réel pour savoir où agir, l’usage des classifi cations appelle à la prudence. D’abord parce qu’il requiert des opérations complexes. Il fait en effet appel à des analyses statistiques spécifi ques et à l’élabora-tion d’indicateurs synthétiques pour lesquelles le choix et le dosage des variables retenues sont loin d’être simples. Mais aussi parce que leur usage n’est pas exempt de risques de labellisation contre productifs pour l’action.


3. Les apports des connaissances nationales Au niveau des collectivités territoriales on rencontre souvent le souhait récurrent des responsables de caractériser « leurs » territoires au moyen des données les plus récentes et les plus précises sur des zones parfois très réduites. La demande d’indicateurs actualisés et qui synthétiseraient « simplement » des constats et des tendances complexes est également très forte. Le souhait de vouloir « à tous prix » des données élaborées au niveau local est compréhensible mais ce n’est pas forcément faisable compte tenu du coût de construction et d’alimentation de ces indicateurs à des niveaux fi ns. C’est une diffi culté qui peut pourtant être parfois dépassée par des techniques d’estimation. Ainsi, il est parfois plus profi table de mobiliser des indicateurs issus de travaux de niveau national surtout quand il s’agit d’informer sur des tendances générales.

Utiliser un indicateur national à un niveau local peut s’envisager dans deux contextes : à titre informatifUne enquête nationale a montré par exemple que le recours au congé de paternité était maximal pour une tranche de revenu compris entre 1000 et 2000 euros (revenu mensuel net du père). Au strict niveau infor-matif, un tel constat est suffi sant, il ne serait pas opportun de déclencher un travail local avec l’illusion que l’on pourrait « en savoir plus ».Une autre enquête de 2002 a montré qu’un médecin généraliste prescrit en moyenne 2.9 médicaments par visite. A pathologies et diagnostics égaux, les pratiques médicales divergent faiblement, il serait donc sans intérêt d’entreprendre un travail identique au niveau local.

à titre estimatifAvec certaines précautions, il n’est pas sans intérêt d’appliquer à une population locale un indicateur, sous forme de taux, issu d’un travail national. Ainsi, on pourrait appliquer à un territoire local une proportion nationale de salariés travaillant à « temps partiel subi ». Les précautions à prendre seraient de tenir compte de la composition par âge et par profession de la zone en question et de ne pas faire cette « étude » sur une population trop petite.Une telle démarche est rarement employée car diffi cile à maîtriser. Il est vrai que l’on se trouve dans une situation où l’on « estime », c’est-à-dire que l’on construit un chiffre autrement que par un dénombrement sur le terrain ou dans un fi chier administratif. « Inventer » ainsi un chiffre, sous réserve des précautions pré-cédentes, n’est pourtant pas plus déstabilisant que faire de « projections démographiques », c’est-à-dire se prononcer sur ce que pourrait être la population dans 10 ou 20 ans ! !

Le « fonds national » de l’Insee, des différents ministères ou centres de recherches, est riche et est large-ment sous utilisé au niveau local. Pourtant il est de plus en plus accessible grâce aux nouvelles technologies. L’engagement dans des démarches de veille documentaire et statistique apparaît dans certains cas tout aussi productif pour la connaissance locale que la poursuite de quelques chiffres diffi ciles à agréger et à faire converger.


Chapitre 4

1. Naissance d’un débat

2. Quelques exemples d’indicateurs synthétiquesa) L’indicateur de développement humainb) L’indice de santé sociale c) Le BIP 40

3. Tentatives territorialesa) Le BIP 40 en région Nord Pas de Calaisb) L’indicateur de défavorisation du département de la Loirec) L’ IDH à l’échelle du Grand Lyon Annexe : Indicateur de défavorisation du département de la Loire

Les indicateurs synthétiques

Chapitre 4Les indicateurs synthétiques


1. Naissance d’un débat La complexité de notions telles que la pauvreté ou l’exclusion ne peut être prise en compte par quelques chiffres simples, souvent réducteurs. Aussi observe-t-on fréquemment une tentation technicienne tendant à accumuler les informations et les chiffres dans l’intention de mieux connaître la « réalité » du terrain, la réalité sociale.Face à cette dérive qui amène à produire des observations lourdes, peu lisibles et peu favorables à la com-munication, les politiques et les décideurs institutionnels opposent une demande récurrente qui est celle de disposer d’informations peu nombreuses et « synthétiques » pour décrire le fonctionnement social d’un territoire.Emerge alors la question des indicateurs synthétiques.Plusieurs instances se sont récemment saisies de ce débat, notamment un groupe de travail du CNIS sur« Niveaux de vie et inégalités sociales », l’Observatoire National de la pauvreté et de l’exclusion sociale, le Réseau d’Alerte sur les Inégalités (RAI) composé d’experts et de militants qui ont construit le BIP 40, des collectivités comme le Conseil Régional Nord Pas-de-Calais, des départements (comme ceux de la Loire ou de l’Isère en Rhône-Alpes) ou des agglomérations.Leurs avis sont divergents, et montrent, en tout état de cause, les diffi cultés inhérentes à l’idée d’indicateur synthétique.

Un des intérêts de l’indicateur synthétique réside dans son caractère communiquant qui per-met de faire exister une question sociale aux yeux du public et des décideurs.Autre avantage : en agrégeant plusieurs données, on peut dépasser la faiblesse statistique de certains indica-teurs et consolider le résultat.Mais il ne faut jamais oublier la manière dont sont construits les indicateurs synthétiques, et ce qui en mar-que les limites : d’une part, tous les indicateurs synthétiques reposent, comme toute statistique, sur des conventions, relatives aux variables retenues, et à la pondération accordée à chacune, ces conventions reposant sur une vision des situations sociales étudiées. Ces conventions sont discutables, elles doivent régulièrement faire l’objet d’un débat pour être un choix partagé et explicite. d’autre part, les indicateurs synthétiques peuvent donner lieu à un effet « boîte noire », si leurs différentes composantes ne peuvent être désagrégées. Les résultats et les variations observés ne sont alors plus analysables. L’indicateur synthétique ne peut se concevoir sans la publication de ses composantes et doit ainsi servir à attirer l’attention sur la batterie d’indicateurs le composant.Un indicateur n’est légitime que si les acteurs le comprennent, se l’approprient, le portent dans le débat public.

L’économiste Jean Gadrey considère que les indicateurs synthétiques peuvent avoir une vertu démocratique si le choix des indicateurs de base et les méthodes de pondération appliquées sont fondés sur un débat collectif. La production d’indicateurs résumés permet des comparaisons dans le temps et dans l’espace et peut inciter à se poser des questions domaine par domaine pour analyser leurs évolutions.« Dans d’autres domaines, on voit apparaître des indicateurs synthétiques de compétitivité, de performance globale des entreprises, en matière environnementale (ou encore comme l’indice des prix). Il pourrait en être de même dans le domaine des inégalités ou de la pauvreté. Il y a, en effet, dans ce domaine un gros patrimoine statistique et un fonds de valeurs assez partagé qui permettraient de construire un indicateur synthétique ayant moins d’incerti-tudes que dans les autres domaines. La question de la pondération, qui ne peut se résoudre par des considérations théoriques, peut se régler sur la base de valeurs suffi samment partagées1 ».

1Groupe « Niveaux de vie et inégalités sociales » du CNIS, PV du 12 juin 2006

A l’opposé, dans son rapport 2005/2006, l’Observatoire national de la pauvreté et de l’exclusion sociale fait le choix de proposer un tableau de onze indicateurs centraux, plutôt que de construire un indicateur synthétique de pauvreté.« Il a été jugé préférable, afi n d’éviter à la fois la multiplication des données qui conduit à une dissolution de l’information, et la réduction d’un phénomène complexe et multidimensionnel à un seul indicateur synthétique dont les évolutions seraient de peu de sens, de choisir par-mi les différents indicateurs disponibles un nombre restreint d’entre eux considérés comme« centraux » et présentés dans un « tableau de bord synthétique » qui doit faire l’objet d’un suivi régulier sur une longue durée ».Il a été ainsi retenu onze indicateurs, parmi lesquels 4 indicateurs relatifs à la pauvreté elle-même, 2 indica-teurs portant sur les minima sociaux, 4 indicateurs relatifs à l’exclusion entendue comme le non accès à des droits fondamentaux, et un indicateur d’inégalité de revenu ».

Pauvreté• taux de pauvreté : part des individus vivant dans un ménage dont le revenu est inférieur à 60% de la médiane des revenus• dont : part des individus vivant dans un ménage dont le revenu est inférieur à 50% de la médiane• intensité de la pauvreté : écart entre le revenu moyen des ménages pauvres et le seuil de pauvreté à 60% de la médiane.• taux de pauvreté de la population en emploi : part des individus en emploi vivant dans un ménage dont le revenu est inférieur à 60% de la médiane• taux de diffi cultés de conditions de vie

Minima sociaux• évolution du nombre d’allocataires de minima sociaux d’âge actif (RMI, AAH, API, ASS)• persistance dans le RMI : présence supérieure à 3 ans.

Non-accès aux droits fondamentaux• taux de renoncement aux soins pour raisons fi nancières.• taux de sortants du système scolaire à faible niveau d’études.• taux de demandeurs d’emploi non indemnisés (Rac et ASS).• part des demandes de logement social non satisfaites après un an.

Inégalités de revenu• Rapport interdéciles

Indicateurs primaires de cohésion sociale• Taux de pauvreté monétaire après transferts au seuil de 60% du revenu médian• ratio inter quintiles de revenus• persistance dans la pauvreté au seuil de 60% du revenu médian• intensité de la pauvreté • disparités interrégionales des taux d’emploi• taux de chômage de longue durée• personnes vivant dans des ménages sans emploi• jeunes quittant prématurément l’école • espérance de vie à la naissance• santé auto-perçue

NB : ces 11 indicateurs retenus par l’Observatoire National de la Pauvreté peuvent être comparés aux 10 indicateurs communau-taires de cohésion sociale, utilisés dans les travaux de comparaison européenne.


2. Quelques exemples d’indicateurs synthétiques

Invitée par le groupe « indicateurs sociaux » du club le 13 juin 2006, Madame Florence JANY-CATRICE, auteur avec Jean GADREY de l’ouvrage « Les indicateurs de richesse », a présenté la genèse et le montage de quelques indicateurs synthétiques à l’étranger et en France.

Le point de départ de la réfl exion sur les indicateurs synthétiques est la remise en cause du PIB comme seule mesure de la croissance et de la richesse. C’est une vision réductrice, et parfois fausse, de la santé économique d’un pays, construite autour de quelques données quantitatives. Depuis le début des années 90, on a assisté à une montée en puissance d’indicateurs alternatifs qui cherchent à tenir compte des richesses oubliées (comme le bénévolat), des richesses sacrifi ées (comme l’environne-ment), et de critères complémentaires (comme la cohésion sociale ou la pauvreté). Les indicateurs synthétiques proposés cherchent à résumer en une seule donnée la santé économique et sociale d’un territoire. Ils sont construits comme moyenne simple ou moyenne pondérée de différentes variables.

Deux exemples étrangers : l’IDH (indicateur de développement humain) et l’ISS (Indice de Santé Sociale) et un exemple français : le BIP 40 (Baromètre des inégalités et de la pauvreté) ont été présentés. Même si ces indicateurs sont entachés d’incertitudes, l’intérêt c’est qu’avec une méthode identique, on ar-rive à des résultats très contrastés entre pays de niveau économique proche.

a) L’indicateur de développement humain

L’IDH est lié au PNUD et a une vocation de comparaisons internationales. C’est une moyenne simple de trois sous-indices affectés d’une note entre 0 et 1 : l’espérance de vie à la naissance le niveau d’instruction (qui tient compte des taux d’alphabétisation et de scolarisation) le Produit Intérieur Brut (PIB)

b) L’indice de santé sociale

L’ISS est une initiative américaine pour rivaliser avec le rapport présidentiel annuel basé seulement sur des indicateurs économiques et fi nanciers.L’ISS agrège 16 variables en théorie (voir ci-dessous), mais 9 en pratique pour des raisons de disponibilité d’informations statistiques. Appliqué à l’économie américaine, son évolution montre un très net décroche-ment avec la courbe du PIB à partir des années 1970.

LES COMPOSANTES DE L’INDICE DE SANTÉ SOCIALE (ISS)

Enfants Adolescents Adultes Personnes âgées Tous âges

Mortalité infantile

Maltraitance des enfants

Pauvreté infantile

Suicide des jeunes

Usage de drogues

Abandons d’études universitaires

Enfants nés de mères adolescentes

Chômage

Salaires hedomadai-res moyens

Couverture par l’as-surance maladie

Pauvreté des plus de 65 ans

Espérance de vie à 65 ans

Délits violents

Accidents de la route mortels liés à l’alcool

Accès à un logement d’un prix abordable

Inégalités de revenu familial

Présentation Club Rhône-Alpes - juin 2006 - Florence Jany-Catrice


1993

1995

1959

1961

1963

1965

1967

1969

1971

1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1989

1991

1987

0

20

40

60

80

100

120

140

200

PIB

ISS

Indice de santé sociale PIB, indice base 50 en 1959

L’indice de santé sociale à neuf variables (valeurs entre 0 et 100)et le PIB aux prix de 1996 (base 50 en 1959), de 1959 à 1996

c) Le Bip 40Construit dans les années 80 par un réseau hétérogène d’experts et de militants syndicaux et associatifs, le « Baromètre des Inégalités et de la Pauvreté » dit « BIP 40 » est une initiative visant à sortir de l’unique mesure monétaire de la pauvreté et des inégalités. Il est construit sur une base temporelle (choix d’une période).C’est une moyenne pondérée de 60 variables rassemblées en 6 dimensions, chaque variable étant affectée d’une note de 0 (correspondant au meilleur score sur une période considérée) à 10 (plus mauvais score). Les différentes composantes du Bip 40 sont : l’éducation la justice le logement les revenus la santé le travail et l’emploi

1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003

3,00

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4,00

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3,00

5,50

6,00

BIP 40Evolution du baromètre des inégalités et de la pauvreté depuis 1983

Présentation Club Rhône-Alpes - juin 2006 - Florence Jany-Catrice


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3 .Tentatives territorialesAux Etats-Unis se développe avec force le « Community Indicator Movement » et l’utilisation des indica-teurs dans le débat municipal. En France, il y a une demande de plus en plus forte de données régionales et locales, liée à la décentralisation et à la montée de la « gouvernance locale ». De nombreuses initiatives se développent, de manière dispersée et cloisonnée.L’une des préoccupations est de disposer d’indicateurs de richesse et/ou de développement durable au niveau régional et local et de susciter à l’échelle des régions un débat sur les richesses du territoire et sur les politiques publiques. Il s’agit aussi concrètement de construire des typologies de territoire en vue de la répartition des ressources et de l’organisation des services.Aussi quelques tentatives de construction d’indicateurs synthétiques territoriaux commencent-elles à voir le jour, comme par exemple celles de la construction d’un BIP 40 en région Nord-Pas-de-Calais, d’un « in-dice de défavorisation » dans le département de la Loire, ou les recherches menées dans l’agglomération du grand Lyon.

a) Le BIP 40 en région Nord-Pas-de-Calais

L’objectif poursuivi est de nourrir un débat public sur le sens du développement local, et de mobiliser les élus, les associations, les acteurs institutionnels, les citoyens autour de ce débat.Cette tentative met en lumière la diffi culté à rassembler des données nombreuses provenant de diverses institutions sur une base temporelle et territoriale commune, la pauvreté des statistiques régionales et la né-cessité de régionaliser les grandes enquêtes nationales existantes (emploi, logement, conditions de vie…).L’exercice mené en Nord-Pas-de-Calais a abouti au constat qu’il avait été possible de réunir sur une base territoriale seulement 24 variables sur les 60 du BIP 40.

b) L’indicateur de défavorisation du département de la Loire

Cet indicateur, en cours de construction, est élaboré à partir de données globales et de données issues de l’activité des services du conseil général, à échelle infra-départementale, afi n de pouvoir comparer entre eux les intersecteurs des services du conseil général. Ces intersecteurs étant composés soit de regroupements de communes, soit de zones infra-communales, le travail de collecte de données s’effectue à un niveau très fi n (IRIS de l’INSEE).

c) L’ IDH à l’échelle du Grand Lyon

L’agglomération le Grand Lyon a tenté d’utiliser l’IDH dans une perspective de développement durable. Cependant, c’est un indicateur fait pour des comparaisons internationales qui est peu signifi catif au niveau local, même en apportant des améliorations (comme, par exemple, utiliser le taux de scolarisation après 16 ans, plus discriminant que le taux de scolarisation global).L’agglomération est à la recherche d’un indice de développement local pertinent.

En conclusion, ce mouvement local autour des indicateurs synthétiques est récent et n’a pas donné lieu à des réfl exions concertées. Il semble néanmoins se manifester un peu à tous les niveaux et susciter un intérêt croissant chez les décideurs et responsables institutionnels, en même temps que se crée un clivage avec les experts qui y sont plutôt opposés.En dépit des diffi cultés théoriques, méthodologiques, et des pré-supposés sociaux liés à l’usage de tels indi-cateurs, il semble plus réaliste de provoquer un débat et une réfl exion sur le sujet et d’accompagner cette recherche, plutôt que de l’ignorer ou de s’y opposer au motif des imperfections statistiques et des usages risqués qu’elle comporte.


IndicateurIndicateur de « défavorisation »ThèmeZones géographiques de fragilité socialeDéfi nition - ObjectifsChaque année, l’activité du service social départemental est analysée selon les moyens mis en œuvre sur le terrain. Le rapport d’activité du SSD permet ainsi d’optimiser la répartition des moyens dans les territoires. Parallèlement, cette approche nécessiterait la prise en compte d’un indicateur contextuel permettant de relativiser l’évolution du taux d’ac-tivité d’un secteur en fonction du « climat social » mesuré dans l’année. Pour cela, l’Observatoire d’Action sociale de la DVS développe un indicateur synthétique ayant pour vocation d’identifi er les secteurs présentant une situation plus diffi cile que celle du département : « l’indicateur de défavorisation »

Fichiers de donnéesPour le moment : RGP 1999, base du Conseil Général de la LoireEn projet : CAF, DRTEFP, Assurance Maladie

Données constitutives de l’indicateurPour le moment : Taux de famille monoparentale ; Taux de logement social ; Taux de logement inconfortable ; Taux de bénéfi ciaire du RMI ;Taux d’ouvrier ; Taux de bénéfi ciaire de l’APA ; Indicateur de chômage.En projet : Minima sociaux et bas revenus ; demandeurs d’emploi ; CMU

Construction de l’indicateurPour chaque variable composant l’indicateur synthétique on mesure le quotient de concentration c’est à dire l’écart entre le taux du secteur et la moyenne départementaleSoit A le Quotient de concentration = taux intersecteur / moyenne départementale•Si A <0.8 a Cotation = -2 •Si 0,8< A <0,95 a Cotation = -1•Si 0,95< A <1,05 a Cotation = 0•Si 1.05< A <1,2 a Cotation = 1•Si A >1,2 a Cotation = 2L’Indicateur synthétique de défavorisation correspond à la somme des quotients de concentration mesurés pour chaque variable retenue.

Echelons géographiquesIntersecteurs de la DVS du Conseil général de la LOIRE : découpage social composé de regroupements de communes et de zones infra-communales.

Interprétation et limitesInterprétation : évaluation du niveau de défavorisation des intersecteurs de la Loire Limites : données du recensement de 1999 (pour le moment)

Ce qui importe est de bien cerner l’usage qui est fait de ces indicateurs et de s’en servir avec précaution.Ils doivent être intégrés dans une analyse plus large, incluant des approches qualitatives et participatives, qui doivent en conforter, valider, ou non, les résultats.Les méthodes d’analyse doivent tenir compte du public destinataire : élus ou décideurs, techniciens de l’ob-servation, professionnels, citoyens…Redisons enfi n d’une part que la régionalisation des grandes enquêtes nationales devient incontournable pour installer un suivi local des principales variables socio-économiques et d’autre part que l’analyse qualita-tive doit toujours être associée à une approche statistique.


Annexe : Indicateur de défavorisation du département de la Loire

1. Pour une meilleure utilisation de la statistiquea) La variabilitéb) Les typologies c) Les représentations graphiques et cartographiques

2. L’analyse longitudinale, les parcours

3. Les marges de progrès : conception, accès aux données


1. L’analyse statistique offre des marges de progrèsLe premier apport de la statistique est de permettre le dénombrement des populations. Le dénombrement de sous-populations d’individus présentant une caractéristique commune (« être au chômage ») conduit par un ratio avec la population principale à la détermination d’un indicateur qui permet de mesurer le phéno-mène étudié en comparant ce ratio avec d’autres populations.

Les indicateurs calculés ainsi sont des « moyennes statistiques » Ce sont des indicateurs de « tendancecentrale ». Au niveau régional, ces indicateurs résumeront en un seul chiffre des valeurs très différentes d’un territoire à l’autre.

a) La variabilité

L’étude de la variabilité (ou en termes statistiques de la « dispersion ») d’un indicateur autour de la moyenne est un apport supplémentaire de l’appareillage statistique qui est d’un abord assez aisé et qui apporte une information substantielle. On pourra montrer, par exemple, qu’on a à faire à un territoire (ou une popula-tion) très homogène du point de vue de l’indicateur que l’on étudie, ou au contraire à un territoire (ou une population) très hétérogène. Cette démarche ouvre l’accès à étude des inégalités sociales.

Les principaux indicateurs de dispersion utilisés sont : l’étendue, l’écart-type, les intervalles interquartiles ou interdéciles.

b ) Les typologies

Dans une approche simple, l’analyse d’un groupe d’individus statistiques (au sens statistique un individu peut être un territoire) se fait en supposant qu’ils sont , a priori, comparables entre eux.

Mais il existe des méthodes d’analyses de données qui, à partir d’un grand nombre de critères, permettent de mettre en évidence des sous-populations qui se distinguent signifi cativement du reste de la population.

Par exemple, à partir d’une vingtaine de critères socio-économiques, on a pu classer les cantons de Rhône-alpes en six « familles » distinctes. (voir la « Lettre de l’INSEE Rhône-Alpes » -n°30 – octobre 2004).

L’intérêt de ces démarches (qui réclament une formation technique particulière) est à la fois descriptif, puis-qu’elles permettent d’affi ner le « portrait » d’une population, et comparatif puisqu’elles permettent à une entité de la population de se comparer à d’autres entités qui lui sont, a priori, comparables (exemple : com-parer les cantons ruraux entre eux et non pas comparer un canton rural à sa moyenne départementale).

c) Les représentations graphiques et cartographiques

Les représentations graphiques et cartographiques sont généralement vues comme des instruments de communication. Mais elles peuvent être aussi des instruments d’analyse dans le cours de l’analyse par le fait qu’elles peuvent faire apparaître des évolutions ou des liaisons entre variables qui n’auraient pas forcément été prises en considération sans ce travail.



2. Des approches plus dynamiques

La plupart des données utilisées pour comprendre les Territoires sont d’ordre statique. Il s’agit du décomp-tage d’effectifs à un moment précis, en général en fi n d’année, portant sur le mois passé ou le jour considéré. Les problématiques sociales actuelles, qui renvoient surtout à des processus de précarisation qui se tradui-sent par des changements fréquents de statuts et des allers et retours dans les dispositifs, sont faiblement éclairées par une analyse reposant sur des « stocks ». Une approche plus dynamique des situations est essentielle. Elle passe d’une part, par des informations en terme de fl ux (entrées/sorties) qui sont à ce jour rarement mobilisées, même quand elles existent (par exemple, la récur-rence de l’inscription au chômage, ou les entrées sorties du dispositif RMI, etc …). D’autre part, l’intérêt devrait se développer sur l’amont et l’aval des situations observées. C’est ainsi que le souci de saisir la demande y compris celle qui n’aboutit pas à une prise en charge, ou le phénomène de non recours à des services, commence à se développer. De la même façon, il faudrait autant que faire se peut développer nos connaissances sur les sorties de prises en charge avec le souci, dans la limite des protections CNIL, de mieux saisir les phénomènes de retour dans les dispositifs.

A ce jour, seules de grandes enquêtes nationales (de l’Insee ou du Cereq) informent de façon très intéres-sante sur certains processus longitudinaux en terme de trajectoires. Peut-être serait-il utile de développer des outils plus locaux en mutualisant les intérêts et les moyens d’un territoire donné pour faire progresser ce genre de connaissances.

Les niveaux régionaux commencent peu à peu à demander et fi nancer des extensions d’enquêtes nationales. Si l’initiative est intéressante et doit être développée, elle ne répond pas vraiment aux besoins plus locaux ou elle ne permet pas de couvrir toutes les questions à éclairer. Lorsque les besoins de connaissances ne peuvent se passer d’une étude ou d’un traitement spécifi que, la solution est alors dans une mutualisation des moyens entre les différents niveaux et acteurs locaux, pour réunir les fonds nécessaires, mobiliser des ressources – universitaires par exemple - à plus grande échelle et partager des programmes plus cohérents de recherches et d’études. Sur ce registre, tout ou presque, reste à faire. C’est d’autant plus urgent à engager qu’on a pu constater au cours de nos travaux que certaines questions sont largement partagées entre les acteurs et dans les différents espaces.

Cela requiert des espaces d’élaboration collectifs à géométries variables qui permettent également une certaine harmonisation a minima des variables ou indicateurs utilisés pour une connaissance et des analyses plus comparables entre elles et plus cumulatives. C’est surtout déterminant dans un contexte de décentralisation où les territoires jouissent de plus en plus d’autonomie dans la décision et l’organisation de l’action publique, que ce soit au niveau départemental, infra départemental ou au niveau des villes. Mais qui permettent aussi de partager des questionnements et des réponses opérationnelles à mettre en œuvre tout en prenant en compte l’hétérogénéité des situations et des territoires.

Les perspectivesLes meilleures représentations graphiques opèrent par comparaison de grandeurs. Aussi on évitera des re-présentations « gratuites » qui ne comparent rien à rien (par exemple, un camembert isolé). S’agissant des évolutions, on prendra garde à comparer plusieurs évolutions entre elles. Une seule courbe peut donner l’impression d’une croissance plus ou moins forte selon l’échelle choisie en ordonnée.

La représentation cartographique est également un exercice utile. A partir d’un fi chier de données géogra-phiquement localisées, elle peut mettre en évidence des zones homogènes ou une structuration particulière du territoire qu’on étudie. A l’inverse, on prendra garde à ne pas utiliser une représentation donnant l’im-pression d’un « patchwork » de territoires inutilisable dans l’analyse.

CLUB DE L’OBSERVATION SOCIALE EN RHÔNE-ALPES

Directeur de la publicationPierre Alégoët

RédacteursElisabeth MaurelFrancie MegevandPhilippe Laperrouse

Maquette et mise en pageNicole Maculgia

ImpressionDupli

Crédits photosRhône-AlpesStudio Bergoënd, J.-L. Rigaux, F. Boijoly, B. Coste

DRASS Rhône-Alpes107, rue Servient - 69418 Lyon cedex 03Tél. 04 72 34 31 32Fax 04 78 95 18 77www.rhone-alpes.sante.gouv.frMèl. [email protected]

Rapport fi nal d’un groupe de travail interne au Club de l’Observation sociale en Rhône-AlpesFévrier 2007

club indicateurs sociaux · 2. le concept de «difﬁ culté sociale» lorsqu’on parle de difﬁ...

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