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Pourquoi ces statistiques sont-elles nécessaires?

Depuis plusieurs années, l’économie européenne est marquée par des difficultés pour les employeurs à pourvoir leurs postes vacants (en anglais). Ces nouvelles statistiques expérimentales fondées sur des sources web (offres d’emploi en ligne) visent à aider les décideurs politiques, les employeurs et les demandeurs d’emploi à savoir quels secteurs de l’économie pourraient avoir besoin de plus de main-d’œuvre.

Les statistiques existantes sur les emplois vacants indiquent aux utilisateurs quels sont les pays et secteurs économiques, selon la nomenclature statistique des activités économiques (NACE), «tendus», c’est-à-dire avec un nombre relativement élevé de postes vacants par rapport aux postes occupés.

Toutefois, les statistiques officielles sur les offres d’emploi ne permettent pas de fournir les ventilations par profession nécessaires à une évaluation détaillée des goulets d’étranglement auxquels les employeurs sont confrontés lors du recrutement de personnel. Il n’est pas envisagé de combler cet écart au moyen d’enquêtes en raison du coût et de la charge administrative sur les entreprises participantes.

Pourquoi sont-elles expérimentales?

Ces statistiques sont expérimentales, parce qu’elles reposent en partie sur une nouvelle source de données, à savoir les  offres d’emploi publiées sur internet (en anglais) collectées par la technique du ‘web scraping’ (moissonnage des données) et traitées dans le langage d’origine.

Les offres d’emploi en ligne fournissent des renseignements détaillés sur:

  • les postes que les employeurs cherchent à pourvoir
  • les compétences recherchées pour ces emplois
  • d’autres caractéristiques de l’emploi proposé et de l’employeur, telles que la localisation, le secteur d’activité économique, le type de contrat, etc.

Ces données couvrent la majeure partie des offres d’emplois, la technique du web scraping permettant de recueillir toutes les offres référencées par les portails d’emploi en ligne sélectionnés par le «Web Intelligence Hub» (WIH).

Toutefois, le web scraping ne couvre pas tous les portails potentiels publiant des offres d’emploi et leur sélection peut avoir un impact important sur la qualité des données produites et sur la comparabilité dans le temps et entre les pays.

En outre, la source d’offres d’emploi en ligne est biaisée en ce qui concerne les activités économiques et les professions: certains postes sont susceptibles d’être publiés en ligne plus que d’autres. Par exemple, les postes dans les technologies de l’information et les télécommunications (TIC) sont plus susceptibles d’être publiés sur internet que les emplois dans les petits commerces, tels que les boucheries ou les boulangeries, ou que ceux du secteur public (par exemple les enseignants ou les aides-soignants). Cela peut entraîner une sous-représentation de certaines professions.

Enfin, la même annonce peut être comptabilisée plusieurs fois si elle a été publiée sur plusieurs portails d’emploi en ligne. Toutefois, les algorithmes sont progressivement améliorés afin d’éliminer les offres d’emploi redondantes.

Comment sont-elles élaborées?

Le taux d’offres d’emploi en ligne est calculé comme le nombre d’offres d’emploi (du Web Intelligence Hub — WIH) divisé par le nombre de salariés (issu de l’EFT-UE).

Le nombre d’offres d’emploi est mesuré comme le flux total de nouvelles offres publiées au cours d’une période de référence. De plus amples informations sont disponibles dans les métadonnées sur les  offres d'emploi en ligne (en anglais).

Le nombre de salariés est obtenu à partir de l’enquête annuelle sur les  forces de travail (EU-LFS, en anglais). Cette enquête ne couvre pas les personnes qui accomplissent un service militaire ou civil, ni les personnes vivant dans des institutions ou ménages collectifs.

Le taux d’offres d’emploi en ligne est calculé pour chaque profession au niveau à 3 chiffres de la classification CITP.

Pour plus d’informations, veuillez consulter notre  note méthodologique (en anglais).

Accès aux statistiques

Data navigation tree

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Commentaires

Afin d’aider Eurostat à améliorer ces statistiques expérimentales, les utilisateurs et les chercheurs sont invités à envoyer leurs commentaires par courriel:

  • Selon vous, dans quelle mesure les statistiques sur les taux d’offres d’emploi en ligne sont-elles utiles?
  • Quelles sont vos principales utilisations des statistiques sur les taux d’offres d’emploi en ligne?
  • Auriez-vous des commentaires sur la méthodologie?
  • Auriez-vous des commentaires sur les ventilations proposées (totaux UE, par profession ISCO-3d)?