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Polarisation de l’emploi, mobilités et tri spatial

POLEMOB
Le projet de recherche rassemble 3 études empiriques destinées à explorer les mutations du marché du travail Français. Etude 1 : la polarisation de l’emploi en France Au cours des 30 dernières années, la croissance de l’emploi a été marquée dans les emplois les mieux rémunérés (mobilisant des compétences abstraites, créatives) et ceux les moins rémunérés (requérant des tâches manuelles avec interactions personnelles). A l’inverse, on observe un déclin des emplois situés au milieu de la distribution des salaires (mobilisant des tâches répétitives, routinières, facilement remplacées par des machines). Puisque les robots excellent aujourd’hui dans l’accomplissement de tâches complexes, l’emploi se polarise : on assiste à une disparition des emplois de la classe moyenne (remplacés par des machines) au profit des emplois situés aux extrêmes de la distribution des salaires (non remplacés par des machines). La polarisation de l’emploi sonnerait le glas de la classe moyenne, principalement employée dans les emplois en déclin. Ce faisant, la polarisation de l’emploi serait susceptible d’alimenter la hausse des inégalités de salaires. Dans un premier temps, le projet vise à vérifier cette conjecture à l’aide de données de salaires provenant d’une source fiable. De plus, la politique de baisse des charges menée depuis la fin des années 90 pourrait à la fois soutenir les emplois routiniers, malgré leur déclin programmé (en raison de l’avènement de l’ère de la machine intelligente) et favoriser l’expansion des emplois dits manuels. Le projet vise à vérifier cette conjecture à l’aide de données précises et fiables sur les salaires. De plus, la polarisation de l’emploi nécessite une ré-orientation de carrière pour les actifs affectés par le déclin des emplois routiniers. Le suivi des carrières des individus nous permettrait de mesurer l’ampleur de ces changements de carrières et la durée de ces transitions sur le marché du travail français. Etude 2 : spatialité de la polarisation de l’emploi en France L’objet de notre recherche est d’évaluer les conséquences géographiques de la polarisation du marché du travail en termes de tri spatial des activités économiques (entreprises) et des individus entre zones d’emploi et au sein des villes/zones. Nous nous intéresserons ainsi également à l’impact de la polarisation de l’emploi sur la gentrification des quartiers. Très peu d’attention a été portée dans la littérature sur les conséquences de la polarisation sur l’organisation spatiale des activités économiques au sein des villes et du territoire. Est-ce que ce phénomène de polarisation du marché de l’emploi a créé des déplacements d’emplois et d’individus à l’intérieur des villes, départements ou régions ? L'utilisation des données DADS postes nous fournira des données exhaustives sur l'économie française ce qui permettra la documentation des phénomènes de gentrification/répartition spatiale des activités économiques et des individus liés à la polarisation à un niveau géographique très fin. Le recensement disposant de données infra-communales (IRIS), il nous permettrait d’étudier les phénomènes de tri spatiaux et de polarisation à l’intérieur même des villes. Etude 3 : Dualisme des contrats de travail, trajectoires professionnelles et salariales La première partie de cette étude prévoit d'analyser de manière descriptive les flux de main-d'oeuvre des entreprises selon un certain nombre de leurs caractéristiques. Un appariemment des DADS et des EMMO-DMMO sera donc réalisé. Les variables présentes dans les DADS permettront d'obtenir des informations sur les salaires versés aux employés, le secteur d'activité, la taille des établissements. Les Enquêtes sur les mouvements de la main-d'oeuvre et les Déclarations des mouvements de la main-oeuvre permettront d'estimer le turnover en portant un intérêt particulier au type de contrat (emploi stable ou temporaire). Une seconde partie sera consacrée à l'étude des trajectoires professionnelles et salariales des salariés en contrats courts et précaires.