1Nous proposons dans cette étude une méthodologie pour l’élaboration d’un indice de développement humain au travail (IDH-T) pour le Brésil, afin de mieux pouvoir appréhender l’espace social de ce pays du point de vue du monde du travail.

3Notre deuxième référence est la définition du travail décent établie par l’Organisation internationale du travail (OIT). Ici, l’enjeu porte sur le fond. Les dimensions de ce que l’OIT entend par travail décent nous serviront en effet de guide pour sélectionner les indicateurs qui composeront l’IDH-T. L’idée est donc de faire converger les démarches déjà engagées par deux organisations internationales pour produire un nouvel indicateur synthétique et parcimonieux qui nous permette de suivre l’évolution dans le temps des conditions du marché du travail au Brésil et, lorsque cela est possible, d’effectuer des comparaisons entre les régions du pays, de manière transversale et longitudinale.

4La création d’un IDH-T répond à un double objectif. En premier lieu, elle part du constat qu’il est fondamental de réintroduire dans le débat public la thèse selon laquelle le travail est un élément structurant de la vie sociale. Dans cette optique, un indice synthétique peut nourrir le débat sur la situation du marché du travail, qui connaît actuellement un processus avancé de précarisation lié à la réorganisation des activités économiques. En second lieu, l’élaboration d’un tel indice permettra d’explorer de nouvelles manières de comprendre un monde du travail en profonde transformation, alors que les taux de chômage et d’emploi, entre autres variables, montrent de plus en plus leurs limites pour analyser les dynamiques à l’œuvre et leurs effets sur l’économie et la structure de la société.

Encore un indice ?

5La question est inévitable. Au Brésil comme ailleurs, les chercheurs et les décideurs politiques s’efforcent de mesurer les effets des modifications du droit et de la structure des marchés du travail, sous la pression de la mondialisation, des innovations technologiques, de la réorganisation de l’économie et de l’hégémonie de la rationalité néolibérale dans les relations de travail, comme en témoignent les réformes du code du travail. Très souvent, cette évaluation s’appuie sur un ensemble d’indicateurs visant à appréhender la multidimensionnalité des transformations en cours (CEE-ONU 2015 ; Orfao, Rey & Malo 2021 ; OCDE 2022). Dans d’autres cas, elle prend la forme d’indices synthétiques de la qualité de l’emploi ou de l’activité professionnelle (Ortega Diza 2013 ; Piasna 2023).

6Les indicateurs synthétiques, comme celui proposé ici, sont parfois controversés. L’un des arguments en faveur de leur création et de leur utilisation (pour classer les pays par exemple, comme dans le cas de l’IDH) est qu’ils peuvent aider à synthétiser des questions complexes ou multidimensionnelles, dans le but d’éclairer la prise de décision et l’élaboration des politiques publiques. Au-delà de leur utilité pour les pouvoirs publics, ils permettent aussi à la société civile de suivre et d’évaluer les politiques dans un contexte démocratique (Siqueira 2025, 51 ; Jannuzzi 2001). Les indicateurs synthétiques ont par ailleurs l’avantage d’offrir une vue d’ensemble, en un coup d’œil. Il est souvent plus aisé de les interpréter que d’essayer d’identifier des tendances à partir de plusieurs indicateurs distincts, ce qui facilite la tâche pour classer des pays ou des régions au regard d’enjeux complexes. En outre, ils peuvent aider à susciter l’intérêt du public grâce à un chiffre synthétique, facilitant la comparaison des performances de différents pays ou de plusieurs régions d’un même pays, ainsi que leur évolution dans le temps. Enfin, lorsque l’espace disponible est limité, les indicateurs synthétiques permettent de réduire la taille d’une liste d’indicateurs, ou d’inclure davantage d’informations (Saisana, Saltelli & Tarantola 2005, 307 ; Scandar Neto, Jannuzzi & Silva 2006).

7Mais il existe des contre-arguments. Les indicateurs composites peuvent transmettre des messages politiques trompeurs ou fragiles s’ils sont mal construits ou interprétés. Qui plus est, les résultats présentés peuvent amener les décideurs à tirer des conclusions simplistes concernant les politiques publiques. En effet, certaines étapes de l’élaboration des indicateurs composites, comme la sélection des sous-indicateurs, le choix du modèle, la pondération des indicateurs ou le traitement des valeurs manquantes, impliquent un jugement de valeur. Comme ces décisions ne sont pas toujours transparentes ni fondées sur des principes statistiques solides, le choix des sous-indicateurs et le poids qui leur est attribué peuvent faire l’objet de critiques politiques ou être contestés par les pairs (Saisana, Saltelli & Tarantola 2005, 308 ; voir aussi Jannuzzi 2001 ; Nardo et al. 2008 ; Scandar Neto, Jannuzzi & Silva 2006 ; Piasna 2023).

8Toujours est-il que la possibilité de proposer au débat public et académique un outil pour saisir des processus complexes d’évolution dans le temps et établir des comparaisons entre pays ou régions d’un même pays, éventuellement afin d’éclairer l’élaboration des politiques publiques, s’est avérée irrésistible. Cela se reflète dans les multiples propositions d’indicateurs synthétiques qui ont inondé le débat brésilien depuis les années 1990 (Jannuzzi 2001).

9C’est dans ce contexte qu’un ensemble d’indicateurs parmi les plus complets sur la qualité des marchés du travail a été présenté par la Commission économique des Nations unies pour l’Europe (CEE-ONU) et compilé dans un manuel intitulé Handbook on Measuring Quality of Employment: A Statistical Framework (CEE-ONU 2015), fournissant un cadre statistique global pour évaluer la qualité de l’emploi. De manière intéressante, cette dernière y est définie du point de vue du travailleur : l’emploi est reconnu comme un élément central de la vie des individus, dont la qualité a une incidence significative sur le bien-être personnel. En outre, ce manuel propose une approche multidimensionnelle du problème. Les indicateurs couvrent sept dimensions principales et leurs sous-dimensions : la sécurité et l’éthique de l’emploi (travail sûr et sain, prévalence du travail des enfants ou du travail forcé) ; les revenus et les avantages non salariaux ; le temps de travail et l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée (types de durées du travail et horaires atypiques) ; la sécurité de l’emploi et la protection sociale (stabilité de l’emploi et couverture de la sécurité sociale, entre autres) ; le dialogue social (liberté d’association, participation des travailleurs aux décisions sur le lieu de travail) ; le développement des compétences et la formation ; les relations de travail et la motivation (avec des mesures de la satisfaction au travail).

10Le manuel suggère une application flexible de ce cadre d’évaluation, selon les spécificités et les contextes institutionnels de chaque pays. Il reconnaît en outre l’existence d’autres initiatives internationales visant à mesurer la qualité de l’emploi, telles que l’agenda du travail décent de l’OIT et les indicateurs développés par l’Union européenne et l’OCDE, et cherche à s’aligner sur celles-ci.

13Dans notre étude, nous ajouterons à ces attributs la nécessité d’être parcimonieux, c’est-à-dire d’utiliser le nombre minimal de variables théoriquement pertinentes pour obtenir le meilleur résultat possible, tant sur le plan théorique qu’empirique, au regard de l’objectif visé, à savoir la mesure de la dynamique du marché du travail du point de vue du développement humain.

14L’indice de la BID se caractérise par sa parcimonie, puisqu’il ne prend en compte que quatre variables : le taux d’activité de la population en âge de travailler (le nombre de personnes en âge de travailler qui occupent un emploi ou qui en recherchent un – soit la définition de la population économiquement active ou PEA – divisé par la population en âge de travailler ou PAT), le taux d’emploi de la PEA (actifs occupés/PEA), le taux de formalité (nombre d’emplois formels/nombre total d’emplois) et la proportion d’actifs occupés qui perçoivent un salaire suffisant pour un ménage de quatre personnes (défini ici comme 20 $US par jour, soit 7 300 $US par an, soit environ 42 000 R$ en février 2025, ou 3 500 R$ par mois, soit 2,3 fois le salaire minimum brésilien en février 2025).

15Comme l’étude de la BID ne présente pas le fonctionnement de l’indice appliqué à un pays donné, nous ignorons sa capacité à appréhender la dynamique des marchés du travail. Elle diffère à cet égard des travaux d’Ortega Díaz (2013), qui a créé un indice du travail décent pour le Mexique par l’agrégation de huit indicateurs ayant tous le même poids : le revenu du travail, le temps de travail, l’accès à la sécurité sociale, l’équilibre entre vie professionnelle et vie privée, le sous-emploi involontaire, la protection par le droit du travail (existence d’un contrat de travail formel), le respect des droits du travail et la stabilité de l’emploi (sur une durée supérieure à un an). Chacune de ces dimensions se voit attribuer la valeur 1 si elle est absente et 0 si elle est présente. Un seuil est fixé pour le revenu (comme dans l’indice de la BID), égal au salaire minimum. Ainsi, une personne qui présente un indice égal à 0 et qui gagne plus que le salaire minimum est considérée comme occupant un emploi décent ; si elle gagne moins que le salaire minimum, elle a un emploi décent avec une vulnérabilité de revenu. Les personnes dont l’indice se situe entre 1 et 7 et dont le revenu est inférieur au salaire minimum sont considérées comme n’occupant pas un emploi décent, tandis que celles dont l’indice se situe entre 1 et 7 et dont le revenu est supérieur au salaire minimum sont considérées comme occupant un emploi vulnérable selon les normes minimales du travail (Minimum Labour Standards – MEL). Ortega Díaz définit par ailleurs une population en situation de « travail non décent extrême », dont l’indice se situe entre 4 et 7 et dont le revenu est inférieur au salaire minimum.

16Selon cet indice, un peu plus de 60 % de la population active occupée au Mexique ont un emploi vulnérable, 30 % se trouvent dans une situation de travail non décent extrême et seuls 8 % environ occupent un emploi décent, avec de légères variations au fil du temps (l’étude porte sur la période 2005-2011). Il s’agit donc d’un indicateur capable de saisir avec acuité la vulnérabilité de la majorité des travailleuses et travailleurs mexicains.

17Cependant, on peut avancer que la stabilité de l’emploi n’est pas forcément synonyme de bonnes conditions de travail. Dans les définitions de l’OIT ou de la CEE-ONU, axées sur le marché du travail européen, où les relations salariales formelles prédominent, cela est bien sûr pertinent. Des emplois de courte durée indiquent en effet un taux de rotation plus élevé, moins de possibilités d’apprendre un métier, des revenus plus faibles, etc. Mais dans un marché du travail où prédominent les emplois informels et précaires, rester longtemps dans cette situation peut être synonyme de précarité, voire d’une vulnérabilité professionnelle et financière durable. En intégrant cette dimension comme mesure de la qualité de l’emploi, l’indicateur mexicain sous-estime en réalité la mauvaise qualité du marché du travail, puisqu’il considère comme de qualité les emplois informels d’une durée supérieure à un an.

20Notre approche s’inscrit dans le prolongement de ces efforts latino-américains, tout en allant un peu plus loin, puisqu’elle propose un indice multidimensionnel fondé sur la définition du travail décent de l’OIT, mais qui s’efforce de prendre en compte les spécificités du marché du travail brésilien, en particulier le haut degré d’informalité de la majorité des emplois.

Le travail décent

21L’Organisation internationale du travail (OIT) propose la définition suivante du travail décent sur son site web :

• 9 Disponible sur : https://www.ilo.org/topics/decent-work#:~:text=It%20involves%20opportunities%20for (...)

Le travail décent résume les aspirations des êtres humains au travail. Il implique la possibilité d’accéder à un travail productif et justement rémunéré, la sécurité sur le lieu de travail et une protection sociale pour tous, de meilleures perspectives de développement personnel et d’insertion sociale, la liberté d’exprimer ses revendications, de s’organiser et de participer aux décisions qui affectent sa vie, l’égalité des chances et de traitement pour tous, femmes et hommes9.

22Cette définition prend en compte quatre principes stratégiques de l’OIT, qui guident les politiques visant à promouvoir le travail décent :

1. Le respect des principes et des droits au travail, en particulier ceux définis comme fondamentaux : la liberté syndicale, le droit de négociation collective, l’élimination de toutes les formes de discrimination en matière d’emploi et de profession, et l’éradication de toutes les formes de travail forcé et de travail des enfants ;
2. La promotion de l’emploi productif et de qualité, en accroissant les possibilités pour les hommes et les femmes d’accéder à des emplois offrant des rémunérations suffisantes pour subvenir à leurs besoins et à ceux des personnes à leur charge ;
3. L’extension de la protection sociale, en particulier dans un contexte de flexibilisation accrue des formes contractuelles et, par conséquent, de fluidité de la situation économique de nombreux travailleurs, ce qui augmente leur vulnérabilité ;
4. Le renforcement du dialogue social et du tripartisme, comme moyen de renforcer les capacités institutionnelles des membres de l’organisation et leur forme de participation au dialogue social entre les différentes classes.

23Par la suite, des thèmes relatifs à l’équité (notamment entre les genres) et à la durabilité sont venus s’ajouter en tant que piliers transversaux.

24Chacune des dimensions prises en compte dans la définition de l’OIT présente des caractéristiques qui exigent une attention particulière lors de la mesure. Or, il s’avère très souvent nécessaire d’utiliser des indicateurs indirects, partiels, désactualisés et présentant parfois des difficultés méthodologiques intrinsèques. Dans le pire des cas, il n’existe tout simplement pas de données de qualité sur un sujet. C’est précisément pour cette raison que nous ne proposons pas d’indice du travail décent. De nombreuses dimensions seraient en effet laissées de côté, à moins de recourir à des indicateurs inadaptés ou approximatifs. Dans l’exercice présenté ici, nous cherchons à construire un IDH-T qui regroupe les dimensions les plus importantes du travail décent (mais pas toutes), après une sélection judicieuse qui tienne compte de la disponibilité des données au Brésil et des inévitables problèmes de mesure.

Un indicateur du marché du travail

25Il existe de nombreuses façons de construire un indice synthétique, et tout choix sera par nature arbitraire. La plupart des indices dont nous disposons résultent de l’agrégation d’indicateurs selon une méthode statistique théoriquement valide. L’un des grands avantages de ce type d’indices est qu’il permet de regrouper des variables d’origines et de méthodologies distinctes. L’IDH-T prend ainsi en compte plusieurs aspects du travail décent, en s’appuyant sur différentes sources de données et méthodologies. En effet, il est rare que l’ensemble des informations relatives à chacune des dimensions que l’on souhaite analyser soient disponibles dans une même base de données. La principale source que nous utiliserons, l’Enquête nationale continue par sondage auprès des ménages trimestrielle (PNADC-T), recueille des informations sur les individus et leurs familles. Or, certains indicateurs qui nous paraissent nécessaires pour composer un IDH-T ne peuvent être analysés du point de vue de l’individu. C’est le cas par exemple des caractéristiques globales du marché du travail. De même, les inégalités de chances, de revenus ou entre les groupes (de genre ou de race, par exemple) ne peuvent être mesurées au niveau individuel.

26Le deuxième défi consiste à adapter la discussion sur le travail décent au contexte brésilien, en tenant compte de ses particularités, telles qu’une forte hétérogénéité et un niveau élevé d’informalité, ainsi que des évolutions récentes de la législation et de la nature des relations de travail (notamment les nouvelles formes de précarité).

27Le troisième défi concerne les étapes qui suivent la collecte des indicateurs, à savoir l’analyse statistique visant à réduire la dimensionnalité, à éliminer les redondances et à obtenir la pondération adéquate pour composer l’indice final.

Les dimensions

28Partant des dimensions énoncées par l’OIT pour définir le travail décent, mais sans s’y limiter, l’IDH-T mobilisera d’abord le plus grand nombre possible d’indicateurs sur la dynamique du marché du travail, pour sélectionner ensuite ceux qui, avec parcimonie, traduisent le mieux cette dynamique. Ces indicateurs porteront sur deux niveaux d’abstraction distincts : d’une part, le marché du travail proprement dit et sa dynamique agrégée, et d’autre part, l’individu et son activité professionnelle. Nous proposons d’appréhender le niveau de développement humain au travail par l’agrégation de trois dimensions générales et de leurs sous-dimensions :

1. Si le marché du travail offre suffisamment d’emplois ;
2. L’accès aux droits dans les emplois proposés ;
3. La qualité de l’emploi en lui-même.

La réduction de la dimensionnalité

30Le but premier de l’élaboration d’un indice synthétique est de représenter de manière adéquate les évolutions des principales dimensions du marché du travail. Pour y parvenir, les indicateurs sélectionnés doivent couvrir l’ensemble des facettes retenues pour l’analyse et refléter correctement chacune d’entre elles. Toutefois, il est également souhaitable que l’indice soit simple, facile à interpréter et non redondant. Bien qu’il soit possible de créer un indice comprenant tous les indicateurs, il est préférable, du point de vue de l’interprétation et de la communication, que celui-ci soit plus parcimonieux. D’où l’importance de réduire sa dimensionnalité. Un équilibre doit ainsi être trouvé entre représentativité et simplicité : quel est le plus petit nombre de variables qui représente le mieux l’ensemble des dimensions ?

32Lorsqu’on utilise ces techniques statistiques, le paramètre qui guide l’algorithme est la maximisation de la variance conjointe expliquée. Elles ne peuvent être appliquées que s’il existe une corrélation entre les variables (sans qu’elle soit parfaite), de sorte qu’une variable puisse en représenter une ou plusieurs autres. Un autre avantage pour la construction d’indices synthétiques est que ces outils permettent d’attribuer des poids aux variables, et donc de les hiérarchiser. Dans le cas de l’ACP, la charge factorielle (factor loading) de chaque variable présente au sein des composantes peut être utilisée pour la pondération.

33Cependant, il peut être problématique de sélectionner les variables et leur poids exclusivement à l’aide de méthodes statistiques. Premièrement, l’intelligibilité de l’indicateur tient en partie à la connaissance des variables qui le composent et de ce que chacune d’entre elles représente. Or, si la méthode statistique retient une variable qui, à l’usage, s’avère moins compréhensible, celui-ci perd une partie de son utilité. Deuxièmement, la priorité accordée à l’explication de la variance conjointe peut conduire au choix de variables qui, bien qu’elles servent cet objectif, ne sont pas les plus pertinentes d’un point de vue théorique ou conceptuel. En effet, certaines variables avec de faibles charges ou contributions dans les premières composantes principales (CP) peuvent capturer des aspects importants qui ne se reflètent pas prioritairement dans la variance. Quand on utilise l’ACP, il est donc recommandé de coupler cette analyse à un jugement théorique, pour compléter les variables sélectionnées par d’autres dont l’importance est établie sur le plan théorique (c’est-à-dire jugées pertinentes par la littérature spécialisée et nos propres travaux) et ainsi garantir que l’indice reflète non seulement la variance, mais aussi la pertinence conceptuelle.

34Nous utiliserons ici une combinaison de méthodes statistiques guidées par l’approche théorique. L’analyse en composantes principales (ACP) nous permettra de réduire la dimensionnalité des données, c’est-à-dire de sélectionner les variables et leurs poids respectifs, tout en nous appuyant sur l’analyse théorique. Pour des raisons de concision, nous ne présenterons que le résultat final de ce processus. La méthodologie globale de construction de l’IDH-T, depuis la série de tests intermédiaires jusqu’au choix des indicateurs finaux, est disponible dans notre annexe statistique.

35Comme évoqué plus haut, lors de l’emploi des variables sélectionnées pour représenter les dimensions de l’IDH-T, il sera nécessaire d’harmoniser leur variation temporelle (date de début et de fin de chaque série), leur périodicité (certains indicateurs sont mensuels, d’autres trimestriels ou annuels) et leur polarité.

La standardisation

36Il existe plusieurs manières de procéder à la normalisation, c’est-à-dire de ramener tous les indicateurs à une valeur équivalente et comparable. La méthode la plus courante consiste à utiliser les données elles-mêmes pour définir une fourchette dans laquelle elles seront normalisées (en prenant par exemple les valeurs minimales et maximales historiques, ou un ou deux écarts-types par rapport à la moyenne historique). Il se peut alors que de nouvelles valeurs (au cours des années suivantes) dépassent ces limites (ce qui nécessitera de les revoir et de refaire la série complète), ou que de petites fluctuations dans des séries très stables (dont les valeurs varient peu autour de la moyenne dans les séries temporelles) aient une influence disproportionnée. Par exemple, au Brésil, le taux de formalité est très stable dans le temps et oscille entre 50 et 55 %. Une variation de cinq points de pourcentage (pp) représentera la fourchette maximale possible et équivaudra, en termes empiriques, à une variation (également maximale) de 20 pp du taux composite de sous-utilisation de la main-d’œuvre. La pondération finale peut corriger ou atténuer ce type de distorsions.

37Cela dit, la normalisation et la pondération de chaque indicateur, puis de l’indice synthétique lui-même, font que sa valeur numérique ne représente rien en soi. Ce qui importe, c’est son évolution au fil du temps. Il est toujours possible de transposer l’indice sur une échelle de 0 à 100 (ou de 0 à 1, comme pour l’IDH de l’ONU). Toutefois, son interprétation ne devra pas se fonder sur ce chiffre, mais sur la position relative du point par rapport aux autres dans la série historique.

38Dans le cas présent, nous avons choisi d’effectuer une standardisation de l’ensemble des variables, c’est-à-dire de soustraire à chaque valeur annuelle la moyenne de toute la série temporelle, puis de diviser le résultat obtenu par l’écart-type de cette dernière. Ainsi, toutes les séries auront une moyenne nulle et un écart-type égal à 1. La figure 1 montre la distribution de tous les indicateurs décrits précédemment, sans standardisation, tandis que la figure 2 présente ces mêmes indicateurs une fois standardisés. Cette opération permet de rendre la distribution temporelle de tous les indicateurs comparables.

La polarité

39Outre la standardisation des indicateurs, leur polarité a été ajustée afin qu’ils varient tous dans le même sens (et puissent ainsi composer un même indice). En effet, pour certaines séries, une hausse de la valeur traduit une amélioration en matière de développement humain au travail (comme l’augmentation du taux de formalisation), alors que dans d’autres cas, elle est interprétée comme négative (comme l’accroissement du taux de sous-utilisation de la main-d’œuvre). La liste des indicateurs et leur polarité figurent dans le tableau 1.

40Les années de pandémie (2020-2021) ont présenté un comportement atypique à bien des égards, avec une inversion de la polarité de certains indicateurs, ce qui a posé de nouveaux défis pour la construction d’un indice synthétique. Par exemple, la proportion de salariés en contrat de travail formel a sensiblement augmenté, mais cela s’explique par la hausse du chômage et par le fait qu’une partie des travailleurs informels et indépendants ont cessé de travailler, surtout au cours des premiers trimestres de l’année 2020. Le revenu moyen réel a également augmenté, mais cette hausse est due au fait que les personnes les plus vulnérables, c’est-à-dire celles qui gagnaient le moins et étaient le moins protégées, ont quitté le marché du travail. Nous reviendrons sur cette question plus loin, lors de l’élaboration de l’IDH-T.

L’analyse de corrélation

41La matrice ci-dessous (figure 3) montre la corrélation (coefficient de Pearson) entre les indicateurs sélectionnés sur l’ensemble de la période (du premier trimestre 2012 au premier trimestre 2023), à l’exclusion de la pandémie (2020-2021). La corrélation est une mesure statistique qui indique le sens et l’intensité d’une relation linéaire entre deux variables. Elle varie de -1 à 1 : -1 indique une relation linéaire négative parfaite, 1 une relation positive parfaite, et 0 l’absence de lien linéaire entre les variables. Intuitivement, on peut considérer que des variables fortement corrélées sont redondantes, en ce sens qu’il est possible d’en utiliser une pour représenter les autres, puisqu’elles sont toutes, tant sur le plan théorique que statistique, des indicateurs d’une dimension qui leur est commune. Le graphique montre clairement qu’une proportion substantielle des indicateurs sélectionnés présente une forte corrélation (0,50 ou plus) avec d’autres, ce qui indique que l’outil choisi pour la réduction de la dimensionnalité (ACP) est adapté aux données.

Les poids attribués par l’analyse en composantes principales

42L’analyse en composantes principales (ACP) est une méthode statistique dont l’objectif principal est de réduire la dimensionnalité des données, c’est-à-dire de sélectionner un sous-ensemble de variables qui représentent bien l’ensemble total (un nombre réduit de composantes qui reflètent bien la variance de l’ensemble).

44La deuxième étape consiste à établir ou non une hiérarchie entre les variables, ou du moins entre les dimensions agrégées (en l’occurrence, emplois suffisants, accès aux droits et qualité de l’emploi). Nous pouvons soumettre l’ensemble des variables à la méthode statistique choisie (analyse en composantes principales/analyse factorielle), ou bien soumettre la liste des variables d’une seule dimension, afin de simplifier chaque dimension séparément. Opter pour la liste complète signifierait que nous estimons qu’une ou plusieurs variables peuvent être utilisées pour représenter n’importe quelle autre (en d’autres termes, qu’elles sont toutes corrélées de manière statistiquement significative). Il s’agit d’une hypothèse forte qui nécessiterait une validation empirique (et la matrice de corrélation présentée dans la figure 4 montre que ce n’est pas le cas). Cela dit, l’ACP attribue des charges factorielles à chaque variable et l’exclusion de celles dont la charge est inférieure à un seuil préétabli pourrait, à l’extrême, priver certaines dimensions de toute variable représentative. À l’inverse, le choix d’utiliser les dimensions séparément peut conduire à une meilleure représentation de chacune d’entre elles, mais engendrer des redondances entre les dimensions.

46Une autre décision porte sur la méthode de rotation employée lors de l’ACP. Dans toutes les analyses, nous avons utilisé la rotation orthogonale Varimax (Kaiser 1958), qui est la plus courante dans la littérature (Dunteman 1989 ; Nardo et al. 2008 ; Jolliffe & Cadima 2016). Cette procédure vise à simplifier l’interprétation des composantes principales. Elle a pour effet d’associer fortement chaque variable à une seule composante, chacune de ces composantes tendant à ne comporter qu’un petit nombre de variables avec des charges élevées, ce qui conduit à une structure plus simple et plus robuste.

48La figure 4 présente la variance expliquée par les composantes résultant de l’ACP, après la rotation Varimax. Les deux premières composantes expliquent un peu plus de 70 % de la variance des 21 indicateurs retenus pour l’analyse. Cela confirme la pertinence de la sélection initiale, qui a porté sur des indicateurs dont les dimensions sous-jacentes sont fortement corrélées (comme le montre la figure 4). Ainsi, l’ACP se révèle être une méthode appropriée pour réduire la dimensionnalité du phénomène étudié (Reis 2001 ; Hair Jr. et al. 2005).

50Enfin, la dernière étape consiste à construire les poids à partir de la matrice des charges factorielles après la rotation, en considérant que le carré des charges factorielles représente la part de la variance totale de la variable expliquée par le facteur (Nardo et al. 2008, 90).

Tableau 2 – Charges des variables de chaque composante principale et poids final – Paramètres : sans hiérarchie, sans pandémie, avec toute charge factorielle

	ACP1 (49,3 %)	ACP2 (21,6 %)	ACP3 (8,8 %)	ACP4 (6.1 %)	Poids
AccidentsTravail_pondéréAssuré	0,245	-0,193	0,005	-0,017	4,4 %
Embauches_ContratsAtypiques_MM	-0,217	0,221	0,078	-0,152	4,2 %
AbsenceRémunérée	0,021	-0,289	0,197	0,029	2,5 %
ContratTravSalariés	0,029	0,393	-0,036	-0,078	4,0 %
ConfianceSyndicats	0,141	0,130	-0,004	0,608	4,2 %
StabilitéEmploiPrivé	0,339	-0,022	-0,175	-0,097	7,0 %
Gini_revenuhabEnsEmplois	0,155	0,322	-0,088	-0,240	4,5 %
GrèvesOffensives	-0,346	-0,056	-0,092	-0,127	7,2 %
MasseRevenuHabEnsEmplois_dansPIB	0,277	-0,065	0,044	0,103	4,6 %
NouvLitiges_Licenciés_MM	-0,160	0,153	0,267	0,439	4,2 %
Palma90_40_Masse_EnsEmplois	0,071	0,237	0,067	-0,389	2,8 %
PostesDirection_FemmesNoires	-0,026	-0,326	0,163	-0,158	3,2 %
SécuritéSocialeEnsEmplois	-0,034	0,403	0,107	0,019	4,3 %
PropoRevenuRetraitePlus65ans	-0,084	0,036	0,178	-0,323	1,5 %
AugmentationSupINPC_MM	-0,382	-0,125	0,312	-0,072	9,8 %
RevenuRéelMoyen	0,079	0,067	0,677	0,023	5,2 %
RevenuRéelMoyen_SexeCouleur	0,261	-0,115	0,056	-0,044	4,3 %
SalaireMinimumRéel_MM	0,208	-0,075	0,379	-0,089	4,1 %
TxCompositeSousutilisation	-0,083	0,366	0,101	0,076	3,9 %
TxDuréePlus44h	0,365	0,152	0,054	-0,025	8,3 %
TxOccupésRevenuInférieurPOF	0,305	0,035	0,210	-0,105	5,9 %

Note : Les charges factorielles supérieures ou égales à 0,30 sont indiquées en gras.

Source : Élaboration propre.

52Nous avons effectué des tests en appliquant le critère de sélection des variables ayant une charge factorielle supérieure ou égale à 0,30 (soit 16 variables dans le cas du tableau 2), ainsi que d’autres avec des critères moins stricts (charges supérieures à 0,20, par exemple). Si une variable donnée ne répond pas au critère dans au moins une des composantes principales retenues, elle est écartée. Une dernière procédure utilisée dans les tests pour réduire le nombre de variables consiste à supprimer, après calcul de leur poids, celles dont la contribution est très faible. Le test a été réalisé avec un seuil de 5 % : si une variable sélectionnée a un poids inférieur à cette valeur, elle est écartée et les autres sont recalibrées de manière à ce que leur somme soit de nouveau égale à 100 %.

53Le tableau 3 présente les variables qui composeront l’IDH-T parcimonieux, ainsi que leur contribution, ou poids, dans la composition de l’indice final. Ce dernier est qualifié de parcimonieux, car nous avons utilisé la technique consistant à éliminer les variables dont les charges factorielles au carré sont inférieures à 0,30 et dont les poids représentent une contribution finale inférieure à 5 %. Il est important de préciser que, même si l’ensemble du processus a été réalisé sous notre supervision et notre contrôle stricts (sélection rigoureuse des variables, application du critère de Kaiser pour la sélection des facteurs et seuil de 0,3 pour la charge factorielle), le choix final est presque exclusivement dicté par l’algorithme de l’ACP.

54Un cas peut toutefois prêter à confusion : la variable « Taux composite de sous-utilisation de la main-d’œuvre » a une charge factorielle de 0,36 dans le tableau ci-dessus, mais son poids dans le total des facteurs initiaux était de 3,9 %, ce qui entraînerait son rejet. Cependant, il faut tenir compte du fait qu’en retirant les variables dont la charge factorielle est inférieure à 0,30 et en repondérant les variables restantes, on obtient un ensemble distinct de poids finaux. Le poids final de cette variable est alors égal à 5,1 %, soit au-dessus du seuil de rejet, comme le montre le tableau 5 de l’annexe statistique, p. 27. Dans la formule finale de l’indice parcimonieux, il s’agit de la seule variable de la dimension « Emplois suffisants », qui est centrale pour toute idée de développement humain au travail. L’indice final comportera ainsi neuf variables, dans l’ordre hiérarchique indiqué dans le tableau 3.

Tableau 3 – Synthèse des valeurs intermédiaires de la méthode appliquée au T1 2012 – Paramètres : sans hiérarchie, sans pandémie, avec des charges factorielles supérieures ou égales à 0,30 et des poids supérieurs ou égaux à 5 % (sélection parcimonieuse)

	Valeur de départ	Valeur standardisée et polarisée	ACP1 (49,3 %)	ACP2 (21,6 %)	ACP3 (8,8 %)	Poids
AugmentationSupINPC_MM	0,91	1,38	-0,382		0,312	18,4 %
TxDuréePlus44h	-0,42	-2,64	0,365			15,2 %
GrèvesOffensives	0,49	2,19	-0,346			13,7 %
StabilitéEmploiPrivé	0,71	-1,24	0,339			13,1 %
TxOccupésRevenuInférieurPOF	-0,22	-2,89	0,305			10,6 %
RevenuRéelMoyen	2833,84	-1,36			0,677	8,1 %
SécuritéSocialeEnsEmplois	0,57	-0,20		0,403		7,5 %
ContratTravSalariés	0,69	0,06		0,393		7,1 %
TxCompositeSousutilisation	-0,21	0,04		0,366		6,2 %

Note : la composante 4, présente dans le tableau 1, ne comportait aucune variable avec un poids supérieur à 5 %, c’est pourquoi la colonne a été supprimée.

Source : Élaboration propre.

55Parmi les différentes options, nous avons retenu, à l’issue des tests présentés dans l’annexe statistique (p. 15 et ss.), celle dérivée de la méthode statistique de génération des poids (ACP) avec un paramétrage qui : a) n’introduit pas de hiérarchie entre les indicateurs, permettant ainsi une interaction statistique libre entre toutes les variables ; b) exclut la période pandémique, car celle-ci introduit des distorsions conjoncturelles qui nuisent à la comparabilité historique des données ; c) privilégie la parcimonie dans la sélection des variables, car les résultats obtenus lors des tests sont proches de ceux du modèle non parcimonieux, comme l’illustre la figure 5 (R² de 0,916), avec une plus grande simplicité d’interprétation sans perte substantielle d’information.

56L’IDH-T est composé des variables suivantes, classées en fonction de leur contribution à l’indice final : 1. Augmentations supérieures à l’indice national des prix à la consommation (INPC). Il s’agit d’une mesure du pouvoir syndical et d’une dimension du « dialogue social » ; 2. Proportion de personnes travaillant plus de 44 heures par semaine, une mesure de l’exploitation de la main-d’œuvre ; 3. Part des grèves offensives dans le total annuel des grèves. C’est une autre mesure du pouvoir syndical qui, avec la variable 1, place les syndicats au cœur de toute conception du développement humain au travail ; 4. Stabilité de l’emploi dans le secteur privé formel, mesure centrale de la qualité de l’emploi pour les travailleurs les mieux positionnés sur le marché du travail ; 5. Proportion d’actifs occupés dont le revenu est inférieur au « seuil des besoins » de l’enquête sur le budget des ménages ; 6. Revenu réel moyen de l’ensemble des emplois, principal indicateur du bien-être dans une économie de marché ; 7. Cotisation à la sécurité sociale dans l’ensemble des emplois, aspect central de l’accès aux droits dans l’activité professionnelle actuelle ; 8. Proportion de salariés disposant d’un contrat de travail formel, autre mesure importante de l’accès aux droits ; 9. Taux composite de sous-utilisation de la main-d’œuvre, qui mesure l’existence ou non d’emplois en nombre suffisant dans l’économie.

57L’ACP s’est donc révélée être une méthode très robuste pour sélectionner les principales dimensions du développement humain au travail, en retenant, parmi les 21 indicateurs de qualité de l’emploi, ceux qui représentent statistiquement le mieux l’ensemble.

58Une fois les variables composant l’indice sélectionnées, en prenant pour critères une charge factorielle supérieure ou égale à 0,30 et un poids supérieur ou égal à 5 %, la construction de l’IDH-T est simple : il correspond à la moyenne, trimestre par trimestre, des indicateurs normalisés par interpolation linéaire (variant entre 0 et 1).

59L’IDH-T résultant de notre analyse reflète les principales évolutions du marché du travail brésilien au cours des dernières années. On observe une amélioration de cet indice synthétique entre 2012 et 2015, suivie d’un recul sur une période englobant la récession de 2015-2016 et les réformes du code du travail. La pandémie constitue un événement hors norme, ayant entraîné des altérations profondes des variables pour des raisons externes au marché du travail lui-même. Il est utile de rappeler que l’ACP qui a généré les charges factorielles excluait la période pandémique, mais que les paramètres obtenus ont été utilisés pour pondérer les indicateurs sur cet intervalle. Nous devons donc interpréter l’IDH-T avec prudence pour cette période : sa hausse est liée au fait que les travailleuses et travailleurs les plus vulnérables, notamment ceux occupant des emplois informels et les moins bien rémunérés, ont quitté le marché du travail (Silva & Silva 2021). De même, le troisième trimestre 2021 correspond au point le plus bas de la période pandémique, non pas à cause d’une détérioration des conditions du marché du travail, mais en raison du retour des travailleuses et travailleurs informels et moins bien rémunérés (IPEA 2022). Enfin, dans les années les plus récentes, on observe à nouveau une amélioration des principaux indicateurs utilisés, qui se reflète dans la trajectoire positive de l’IDH-T.

Conclusion

61Certains indicateurs présentent un comportement contre-intuitif, avec des valeurs positives durant la pandémie de COVID-19, correspondant à une inversion de la polarité observée sur le reste de la série. Ce phénomène reflète la complexité des variables en jeu et peut indiquer un biais potentiel dans certaines d’entre elles, ou une prise en compte incomplète des effets négatifs qui, on le sait, ont été présents durant cette période.

62Au regard de ces résultats, le choix de l’ensemble d’indicateurs composant l’indice final appelle une réflexion sur les différents arbitrages opérés. La parcimonie, à savoir la simplicité du modèle, facilite l’interprétation et l’applicabilité de l’indice. À l’inverse, la pondération d’un ensemble plus large d’indicateurs permet de mieux rendre compte de la variabilité des données, mais au prix d’une plus grande complexité. Un autre enjeu central est la lisibilité de l’indice, c’est-à-dire sa capacité à être facilement compris par différents publics. Dans le cas des politiques publiques en particulier, la clarté des composantes facilite l’interprétation des tendances et l’évaluation des impacts.

63Comme nous l’avons souligné dans cet article, l’élaboration de l’IDH-T s’inscrit dans une démarche visant à replacer le travail au cœur du débat public et à proposer de nouvelles perspectives sur la dynamique d’un marché du travail brésilien en pleine mutation. Inscrit dans une démarche globale de création d’indices synthétiques, l’IDH-T vise à éclairer le grand public et les décideurs politiques en condensant des questions complexes en une mesure intelligible. Les difficultés méthodologiques inhérentes à sa construction, notamment les multiples décisions menant à la pondération finale des indicateurs, auront néanmoins des implications directes sur sa capacité à atteindre cet objectif. Il est donc crucial de trouver un équilibre entre robustesse méthodologique, parcimonie et intelligibilité pour garantir que cet indice soit non seulement un outil d’analyse sophistiqué, mais aussi un outil efficace pour communiquer clairement sur les tendances et évaluer l’impact des politiques sur le marché du travail, en s’adressant à divers publics.