Haute école de travail social et de la santé Lausanne Effets de la pandémie de coronavirus et du semiconfinement sur les conditions de vie : une analyse de l’enquête « COVID-19 » du Panel suisse de ménages selon les catégories de revenu Rapport final OFAS ÉQUIPE DE RECHERCHE Dr. Robin Tillmann (FORS) Dr. Ursina Kuhn (FORS) Judith Kühr (HETSL | Lausanne | HES-SO) Dr. Romaric Thiévent (HETSL | Lausanne | HES-SO) Prof. Jean-Pierre Tabin (HETSL | Lausanne | HES-SO) MAI 2021 Avant-propos Dès le début du premier semi-confinement, au printemps 2020, certains se sont inquiétés de l’impact important que la pandémie de coronavirus pourrait avoir sur la situation sociale de la population suisse. À l’été 2020, le groupe de pilotage de la Plateforme nationale contre la pauvreté a examiné les options permettant d’identifier rapidement les effets de cette pandémie sur la pauvreté et les inégalités sociales dans notre pays. Les premiers résultats sont maintenant disponibles. Ils proviennent du Panel suisse de ménages, qui a organisé en mai et juin 2020 une enquête exceptionnelle sur les conséquences sociales de la pandémie. Ces données ont permis d'analyser la manière dont les personnes avec des ressources financières limitées ont vécu le semi-confinement et la première vague de la pandémie, et dans quelle mesure leur expérience diffère de celle de groupes de population mieux lotis. Ces analyses montrent qu’au début de l’été 2020, du fait de la pandémie, ces personnes étaient plus exposées au risque de devoir puiser dans leurs économies, se restreindre drastiquement ou demander des prestations sociales. Elles présentaient plus souvent des réactions de stress en pensant à ce qu’elles avaient vécu pendant la crise. Elles se sentaient également plus fréquemment moins à même de soutenir leurs enfants dans le cadre de l'enseignement à distance. Dans d'autres domaines tels que la cohabitation familiale ou les relations sociales, l’écart est presque nul, ou tout du moins, rien n'atteste que les inégalités préexistantes se sont creusées. Il faut maintenant approfondir ces importants résultats. Nous pourrons procéder aux analyses statistiques sur l’évolution de la pauvreté dès que les données sur le revenu des ménages en 2020 seront disponibles. Les travaux de recherche consacrés aux groupes sociaux particulièrement éprouvés par la crise ont déjà débuté. Des études qualitatives sont également en préparation. La Plateforme informe régulièrement sur ces activités de recherche et publiera à l’automne 2021 un rapport de synthèse des connaissances concernant l’impact de la pandémie de coronavirus sur la pauvreté et les inégalités socio-économiques en Suisse. Ses membres échangent en outre régulièrement avec les principaux acteurs de la prévention de la pauvreté ainsi qu’avec les personnes concernées afin de suivre la situation et, au besoin, lancer de nouvelles mesures. Au nom du groupe de pilotage de la Plateforme nationale contre la pauvreté, Astrid Wüthrich Vice-directrice de l’Office fédéral des assurances sociales et responsable du domaine Famille, générations et société Vorwort Bereits früh während des ersten Shutdowns im Frühling 2020 wurden Befürchtungen geäussert, wonach die Corona-Pandemie gewichtige Auswirkungen auf die soziale Situation der Menschen in der Schweiz haben werde. Die Steuergruppe der Nationalen Plattform gegen Armut prüfte im Sommer 2020 verschiedene Möglichkeiten, um zeitnah Aufschluss darüber zu erhalten, wie sich die Pandemie auf Armut und soziale Ungleichheit in der Schweiz auswirkt. Erste Ergebnisse liegen nun vor. Sie stammen aus dem Schweizer Haushalts-Panel, das im Mai und Juni 2020 eine Sonderbefragung zu den gesellschaftlichen Folgen der Pandemie durchgeführt hatte. Mit diesen Daten wurde untersucht, wie Menschen mit geringen Einkommen den Shutdown und die erste Welle der Pandemie erlebt haben und inwiefern sich ihre Erfahrungen von denjenigen besser gestellter Bevölkerungsgruppen unterscheiden. Die Analysen belegen: Im Frühsommer 2020 sahen sich Menschen mit knappen finanziellen Mitteln häufiger als andere dem Risiko ausgesetzt, wegen der Corona-Krise auf Ersparnisse zurückgreifen zu müssen, ihren Lebensstil drastisch einzuschränken oder Sozialleistungen zu beantragen. Bei Gedanken an ihre Erfahrungen während der Krise zeigten sie öfter körperliche Stressreaktionen. Auch fühlten sie sich häufiger überfordert, ihre Kinder im Fernunterricht zu unterstützen. In anderen Bereichen wie dem familiären Zusammenleben oder den sozialen Beziehungen zeigen sich kaum Unterschiede – oder gib es zumindest keine Belege dafür, dass sich bereits bestehende Ungleichheiten verschärft hätten. Diese wichtigen Erkenntnisse gilt es weiter zu vertiefen. Statistische Analysen zur Armutsentwicklung werden möglich sein, sobald Angaben zu den Haushaltseinkommen des Jahres 2020 zugänglich sind. Bereits heute laufen Forschungsarbeiten zu sozialen Gruppen, die von der Krise besonders hart getroffen wurden, oder stärker qualitativ ausgerichtete Studien. Die Plattform dokumentiert diese Forschungstätigkeiten laufend und wird im Herbst 2021 einen Synthesebericht über den aktuellen Erkenntnisstand zu den Auswirkungen der Corona-Pandemie auf Armut und sozioökonomische Ungleichheit in der Schweiz vorlegen. Darüber hinaus stehen ihre Mitglieder in regelmässigem Austausch mit zentralen Akteuren der Armutsprävention und mit Betroffenen, um die Situation zu verfolgen und bei Bedarf weitere Massnahmen zu lancieren. Im Namen der Steuergruppe der Nationalen Plattform gegen Armut Astrid Wüthrich Vizedirektorin des Bundesamts für Sozialversicherungen und Leiterin des Geschäftsfelds Familie, Generationen und Gesellschaft Premessa Già nelle fasi iniziali del primo confinamento, nella primavera del 2020, era stato espresso il timore che la pandemia di COVID-19 avrebbe avuto conseguenze significative sulla situazione sociale delle persone in Svizzera. Nell’estate del 2020 il gruppo di gestione strategica della Piattaforma nazionale contro la povertà ha esaminato diverse possibilità per ottenere in tempi brevi informazioni concernenti l’impatto della pandemia sulla povertà e sulle disparità sociali in Svizzera. I primi risultati, ora disponibili, si basano sui dati del Panel svizzero delle economie domestiche, che nel maggio e nel giugno del 2020 ha svolto un’inchiesta sulle conseguenze sociali della pandemia. Questi dati sono stati usati per esaminare come le persone a basso reddito hanno vissuto il confinamento e la prima ondata della pandemia e in che misura le loro esperienze differiscono da quelle delle fasce della popolazione più agiate. Le analisi mostrano che all’inizio dell’estate del 2020 le persone in condizioni economiche modeste erano esposte più frequentemente delle altre al rischio di dover attingere ai loro risparmi, ridimensionare drasticamente il loro stile di vita o chiedere prestazioni sociali a causa della crisi del coronavirus. Quando pensavano alle loro esperienze durante la crisi, queste persone mostravano più sovente reazioni fisiche di stress. Si sono anche sentite più spesso in grande difficoltà nell’aiutare i figli a seguire le lezioni a distanza. In altri ambiti, quali la convivenza familiare o le relazioni sociali, non vi è praticamente nessuna differenza, o perlomeno nessuna prova che le disparità esistenti siano aumentate. Ora occorre sviluppare ulteriormente questi importanti risultati. Sarà possibile condurre analisi statistiche sull’evoluzione della povertà non appena saranno disponibili i dati sui redditi delle economie domestiche per il 2020. Sono già in corso lavori di ricerca sui gruppi sociali particolarmente colpiti dalla crisi. Inoltre, vengono svolte anche analisi di tipo qualitativo. La Piattaforma nazionale contro la povertà documenta costantemente queste attività di ricerca e nell’autunno del 2021 pubblicherà un rapporto di sintesi sullo stato attuale delle conoscenze concernenti l’impatto della pandemia sulla povertà e sulle disparità socio-economiche in Svizzera. Inoltre, i suoi membri sono regolarmente in contatto con gli attori principali della prevenzione della povertà e con le persone direttamente interessate, per seguire la situazione e, se necessario, sviluppare ulteriori misure. In nome del gruppo di gestione strategica della Piattaforma nazionale contro la povertà Astrid Wüthrich Vicedirettrice dell’Ufficio federale delle assicurazioni sociali e capo dell’Ambito Famiglia, generazioni e società Foreword Even early on during the first shutdown in spring 2020, fears were being expressed that the coronavirus pandemic would have a major impact on the social situation of people in Switzerland. In summer 2020, the steering group of the National Platform against Poverty looked into various ways of gaining timely insights into how the pandemic was affecting poverty and social inequality in the country. The first results are now available. They come from the Swiss Household Panel, which carried out a special survey on the social repercussions of the pandemic in May and June of 2020. This data was used to examine how people on low incomes were coping with the shutdown and the first wave of the pandemic, and to what extent their experiences differed compared to those of better-off sections of the population. The analyses show that, in early summer of 2020, people living on low incomes were more exposed than others to the risk of having to fall back on savings due to the coronavirus crisis, drastically restrict their lifestyle or apply for social benefits. Reflecting on their experiences during the crisis, they manifested physical stress reactions more often. They more frequently felt overwhelmed in terms of helping their children with remote learning. In other areas, such as living together as a family or social relationships with others, barely any differences were recorded – or at least there is no evidence that inequalities that existed prior to the pandemic were exacerbated any further. These important findings should be examined in greater depth. Statistical analyses of how poverty has developed will be possible as soon as the household incomes for full-year 2020 are available. Research taskforces are already looking into social groups that have been particularly hard hit by the crisis. Evaluations with a qualitative focus are also being carried out. The platform is documenting these research activities on an ongoing basis and, in autumn 2021, will publish a synthesis report on the current findings on the repercussions of the coronavirus pandemic on poverty and socioeconomic inequality in Switzerland. In addition to this, members are in regular contact with central stakeholders in poverty prevention and with people who are directly affected in order to keep track of the situation and trigger new measures if required. On behalf of the steering group of the National Platform against Poverty Astrid Wüthrich Vice-Director of the Federal Social Insurance Office and Head of the Family, Generations and Society Domain Table de matières Résumé ___________________________________________________________________ 5 Zusammenfassung _________________________________________________________ 10 Riassunto _________________________________________________________________ 15 Summary _________________________________________________________________ 20 Introduction ______________________________________________________________ 25 Méthodologie _____________________________________________________________ 27 Revue des médias et de la littérature ______________________________________________ 27 Données et méthodes d’analyse __________________________________________________ 27 Données _____________________________________________________________________________ 27 Modèles d’analyse _____________________________________________________________________ 28 Variables indépendantes ________________________________________________________________ 30 Analyse générale des effets selon la catégorie de revenu __________________________ 34 Situation financière ____________________________________________________________ 34 Situation professionnelle ________________________________________________________ 37 Santé ________________________________________________________________________ 39 Famille _______________________________________________________________________ 44 Support et satisfaction avec les relations sociales ____________________________________ 46 Analyse approfondie des effets sur la situation financière, la santé et la vie familiale ___ 48 Situation financière ____________________________________________________________ 48 Santé ________________________________________________________________________ 54 Famille _______________________________________________________________________ 58 Conclusion ________________________________________________________________ 63 Bibliographie______________________________________________________________ 67 Annexes __________________________________________________________________ 71 Analyse de l’argus concernant les actions (co)financées par la Chaîne du bonheur __________ 71 Construction de la variable de revenu disponible _____________________________________ 73 Description des variables dépendantes analysées ____________________________________ 74 3 Table des illustrations Tableaux Tableau 1 : Modèles d’analyses ............................................................................................................................ 30 Tableau 2 : Variables de contrôle, codage et moyennes par catégorie de revenu................................................ 32 Tableau 3 : Part des individus ayant indiqué une probabilité de vivre une conséquence négative sur leur situation économique (valeurs 3-11 resp. 0-2) en raison de la pandémie, selon la catégorie de revenu.............. 35 Tableau 4 : Part des personnes actives** chez qui la pandémie a entraîné des changements à court terme de la situation professionnelle, selon la catégorie de revenu ........................................................................................ 38 Tableau 5 : Probabilité de perdre son emploi au cours des 12 prochains mois en raison de la pandémie, selon la catégorie de revenu (risque 3-10 resp. risque 0-2) ................................................................................................ 39 Tableau 6 : Part des personnes se considérant comme faisant partie de la population à risque de développer des complications en cas d’infection au Covid-19, selon la catégorie de revenu ........................................................ 40 Tableau 7 : Degré de souci pour sa propre santé et l’accès aux soins médicaux nécessaires en cas d’infection au Covid-19, selon la catégorie de revenu ................................................................................................................. 41 Tableau 8 : Fréquence (moyenne et évolution) de sentiments négatifs, selon la catégorie de revenu ................. 41 Tableau 9 : Évaluation du degré de changement de différents aspects de la vie à cause de la pandémie, selon la catégorie de revenu .............................................................................................................................................. 43 Tableau 10 : Degré d’accord avec des affirmations concernant la période de fermeture des structures d’accueil et des écoles, selon la catégorie de revenu ........................................................................................................... 45 Tableau 11 : Degré de satisfaction (moyenne et évolution) avec différentes dimensions de la vie sociale et personnelle, selon la catégorie de revenu ............................................................................................................. 47 Tableau 12 : Sentiment de solitude (moyenne et évolution), selon la catégorie de revenu .................................. 47 Tableau 13 : Argus Chaîne du bonheur, par catégorie .......................................................................................... 72 Tableau 14 : Étapes de construction des catégories de revenu............................................................................. 73 Tableau 15 : Description des variables dépendantes analysées ........................................................................... 74 Graphiques Graphique 1 : Degré de souci pour sa propre situation économique, selon la catégorie de revenu (n=5’745) ..... 36 Graphique 2 : Part des individus ayant déclaré une détérioration de leur situation financière, selon la catégorie de revenu (n=5’477) .............................................................................................................................................. 37 Graphique 3 : Part des personnes ayant réagi physiquement au moins une fois lors de la semaine écoulée lorsqu’elles pensaient à la pandémie, selon la catégorie de revenu (n=5’647) ..................................................... 42 Graphique 4 : Risque de vivre une conséquence négative sur leur situation économique en raison de la pandémie, selon le statut de travail ...................................................................................................................... 53 Graphique 5 : Évolution de la fréquence des sentiments négatifs entre la vague 21 et l’enquête Covid-19, selon la classe d’âge (n=5789) ........................................................................................................................................ 57 4 R ESUME La Plateforme nationale contre la pauvreté a invité l’Office fédéral des assurances sociales à lancer des projets de recherche au sujet des conséquences de la pandémie sur la pauvreté. Cette étude comparée des catégories de revenu en Suisse constitue l’un de ces projets de recherche. Questions de recherche et données Le mandat de recherche confié à FORS et la HETSL/HES-SO porte sur l’évaluation des conséquences de la pandémie et des mesures prises pour la combattre sur les conditions de vie de la population en mobilisant le concept de revenu. L'étude répond à deux questions principales, qui ont été traitées de manière rétrospective : 1. Les effets négatifs de la pandémie et des mesures prises pour l’endiguer lors de la première vague se sont-ils prioritairement concentrés sur les personnes appartenant aux catégories de revenu les plus basses ? La crise a-t-elle donc renforcé les désavantages et inégalités qui existaient déjà ? 2. Les effets négatifs ont-ils au contraire touché d’autres groupes – en raison de leur âge, leur sexe, leur configuration familiale ou autre caractéristique – quelle que soit leur catégorie de revenu ? Si oui, quels sont ces groupes ? Qu’en est-il des effets positifs ? Pour répondre à ces questions, les données de l'enquête « COVID-19 » du Panel suisse de ménages, réalisée en mai et juin 2020, ont été analysées. 5 843 personnes ont participé à cette enquête ; les données récoltées ont été combinées avec celles de la dernière vague d’enquête « standard », menée entre septembre 2019 et février 2020, auprès des mêmes personnes. Les informations au sujet des revenus des ménages sont issues de cette dernière vague d’enquête. Le revenu du ménage employé dans les analyses est le revenu disponible ; ce dernier comprend l’ensemble des revenus de différentes sources (emploi, prestations sociales, propriété, etc.), dont sont déduits les impôts directs, les primes d’assurance maladie et les dépenses de transfert vers d’autres ménages (par exemple les pensions alimentaires). Afin de rendre comparables les revenus de ménages de tailles et de compositions différentes, des revenus dits équivalents ont été calculés pour tenir compte des économies d’échelle (les dépenses des ménages n’augmentant pas proportionnellement à l’accroissement de leur taille). Pour mener les analyses, les ménages ont été répartis en trois catégories : les faibles revenus (moins de 70 % de la médiane), les revenus moyens (entre 70-150 % de la médiane) et les revenus élevés (plus de 150 % de la médiane). Ces données du PSM présentent plusieurs avantages par rapport à d’autres sources utilisées pour analyser l’impact de la pandémie. Premièrement, les observations effectuées avant la pandémie permettent de savoir si les inégalités observées existaient déjà avant la pandémie, ou si elles ont été produites ou exacerbées par cette dernière. Des observations reposant sur des déclarations rétrospectives ne permettent pas le même degré d’objectivation. Deuxièmement, les données sont de bonne qualité et contrairement aux données des registres, elles sont déjà disponibles. L’information sur le revenu est très détaillée et de meilleure précision si on la compare à des estimations approximatives d’une seule personne 5 du ménage. De même, les données sont issues d’un échantillon aléatoire et non d’une enquête comportant les biais liés à l’auto-sélection des participant·e·s. Troisièmement, les données sont très riches en information sur la situation socio-démographique, économique et liée au travail et permettent donc d’effectuer des analyses multivariées. Le recours aux données du PSM concernant le volet spécial « Covid–19 » comporte toutefois deux limites. La première se rapporte au fait que les données mesurent uniquement les effets de la première vague de la pandémie, ainsi que des mesures prises en raison de la « situation extraordinaire ». Une deuxième limite concerne le moment où le volet spécial a été conduit, qui est très proche de la fin de la période de semi-confinement. L’enquête n’a dès lors pu documenter que les conséquences à court terme de celui-ci sur les conditions de vie. Il faudra attendre les prochaines enquêtes du PSM pour connaître ses conséquences à plus long terme. Analyse générale des effets selon la catégorie de revenu La première des deux principales questions de recherche, portant sur l'impact de la crise sur les différentes catégories de revenu, a été examinée pour une trentaine de variables de cinq grands thèmes : situation financière, situation professionnelle, santé, famille, support et satisfaction avec les relations sociales. Pour tenir compte des facteurs sociodémographiques et professionnels, qui sont liés à la fois aux revenus et aux impacts de la pandémie, des analyses multivariées ont été effectuées. Pour chaque variable, trois modèles, différant par l'étendue des variables considérées ont été estimés (M1 : catégories de revenu et variables de contrôle méthodologique, M2 : ajout des variables démographiques, M3 : ajout des variables de stratification sociale et liées au travail). En ce qui concerne la situation financière, l’analyse montre que la crise de Covid-19 et les mesures mises en place pour la combattre ont eu des effets négatifs sur toutes les catégories de revenu. Toutefois, il existe des différences significatives entre catégories de revenu : les personnes qui appartiennent à la catégorie de revenu la plus basse s’attendent davantage à subir des effets négatifs (par exemple, devoir utiliser ses économies, diminuer considérablement son train de vie) et rapportent plus souvent une dégradation de leur situation économique depuis le début de la crise. On peut donc estimer que la pandémie tend à provoquer un renforcement des inégalités financières. En ce qui concerne la situation professionnelle, les résultats montrent – sans surprise – d’importants changements des situations d’emploi, ainsi que des différences selon les catégories de revenu (notons que ces analyses ne se réfèrent pas au revenu du ménage, mais au revenu individuel de la personne concernée). Par exemple, les personnes à faible revenu individuel travaillent moins souvent à domicile et estiment leur risque de perdre leur emploi plus élevé que les autres catégories de revenu. De même, les personnes ayant un revenu personnel élevé sont moins souvent touchées par le chômage partiel. Toutefois, l’analyse permet d’observer qu’en la matière les désavantages ne sont pas systématiquement fonction de l’appartenance à une catégorie de revenu spécifique. Les différences entre les secteurs économiques jouent également un rôle important, et celles-ci peuvent aussi se refléter indirectement dans les revenus du travail. 6 Lorsque l’on se penche sur la santé et le bien-être, l’analyse montre qu’il existe des effets différenciés en fonction de la catégorie de revenu, sans qu’ils ne soient systématiques pour toutes les dimensions de santé et de bien-être investiguées. Quant aux personnes à bas revenus, elles se distinguent notamment par une inquiétude plus forte de ne pas recevoir les soins nécessaires en cas d’infection, davantage de manifestations physiques de stress ou d’angoisse et une prévalence plus forte de sentiments négatifs. Ces différences reflètent toutefois la santé mentale plus fragile de la catégorie des bas revenus, qui existait déjà avant la crise. Les analyses longitudinales n’indiquent pas en effet, à l’issue de la première vague, de renforcement des inégalités sociales de santé, du moins lorsqu’on les documente via des indicateurs de bien-être. En matière de famille, la fermeture des écoles a débouché sur un passage à l’enseignement à distance. Cette situation a engendré de nombreux problèmes, comme le manque de temps et de compétences pour encadrer les activités scolaires des enfants ou la difficile articulation du télétravail avec l’école à la maison. En l’occurrence, les analyses montrent qu’il existe des différences significatives entre catégories de revenu dans le fait d’être parfois submergé par la garde des enfants et l’accompagnement de leurs travaux scolaires, les populations à bas revenus se déclarant davantage dépassées que les autres. Par contre, aucune différence entre catégories de revenu n’est observable concernant les tensions à la maison ou le fait de considérer cette situation comme une chance de passer plus de temps avec ses enfants. Enfin, en ce qui concerne le support et la satisfaction avec les relations sociales, l’analyse permet de voir que la satisfaction avec les relations personnelles ne s’est pas dégradée en raison de la crise et qu’il n’y a pas ici d’effet de la catégorie de revenu. En revanche, la catégorie de revenu joue un rôle significatif en ce qui concerne le sentiment d’isolement. Ainsi, le sentiment de solitude n’a pas changé pendant la pandémie ni pour les bas revenus, ni pour les hauts revenus, mais il a diminué pour les revenus moyens. En somme, les effets négatifs de la crise touchent souvent davantage les personnes à bas revenus que les autres. Les données de l'enquête de mai-juin 2020 montrent que la crise tend à renforcer les désavantages et inégalités déjà existantes. Mais cette tendance n’est pas systématique et elle n’est pas à l’œuvre dans l’ensemble de domaines étudiés dans ce rapport. Analyse de l’importance d’autres caractéristiques sociodémographiques La seconde question de recherche principale tend à savoir si la crise de Covid-19 a également touché d'autres groupes sociaux, quelle que soit leur catégorie de revenu, dans une mesure importante. À cet effet, des analyses plus approfondies ont été menées en matière de situation financière, de santé, enfin de famille. Situation financière En matière de situation financière, les effets les plus notables sont les suivants. On observe ici de nettes différences selon l’âge. La crise affecte surtout les personnes en âge de travailler, et épargne les personnes les plus âgées (66 ans et plus). Le statut de travail a également une influence. Ce sont principalement les indépendant·e·s qui ont déclaré une plus forte détérioration de leur situation financière pouvant être attribuée à la pandémie. La situation financière varie aussi selon le secteur économique. La baisse est la plus importante pour les 7 personnes actives dans l’hôtellerie et les restaurants, mais les secteurs des transports et communication, de l’éducation et des services collectifs et personnels sont également prioritairement touchés. Santé Dans le domaine de la santé, les analyses approfondies ont principalement porté sur la santé mentale. En ce qui concerne la fréquence et le développement des sentiments négatifs (cafard, désespoir, anxiété, dépression), les différences suivantes apparaissent entre les groupes sociaux : • • • • Les femmes sont plus exposées que les hommes à expérimenter des sentiments négatifs. Toutefois, la pandémie n’a ni augmenté, ni diminué ces différences sexuées. Les plus jeunes (17 ans et moins, 18-25 ans) sont plus enclins aux sentiments négatifs, l'effet de l'âge tendant à disparaître lorsque l'on tient compte, en plus, de la situation professionnelle et du niveau de formation. À l’opposé, les personnes plus âgées (à partir de 56 ans) semblent en général moins touchées par ces sentiments. Mais si l’on ne considère pas le degré de sentiment, mais son évolution par rapport à la situation prépandémique, l’âge devient un déterminant important. Les jeunes de 18-25 ans se caractérisent par une augmentation des sentiments négatifs, alors que ces derniers sont restés stables dans les autres groupes d’âge. Les sentiments négatifs sont également plus marqués chez les personnes seules et les personnes se déclarant atteintes de maladies chroniques. Ces différences n’ont pas augmenté pendant la pandémie. Parmi les personnes au chômage, la pandémie a exacerbé des sentiments négatifs qui étaient déjà relativement fréquents avant la crise. Une tendance à l’augmentation des sentiments négatifs est aussi observée chez les indépendant·e·s à bas revenus. On peut relever également un effet des secteurs économiques dans lesquels les individus exercent leur activité professionnelle, les sentiments négatifs étant moins répandus parmi les personnes travaillant dans les industries manufacturières et la construction, ainsi que dans les secteurs des transports et de la communication. En matière de stress post-traumatique (mesuré par la fréquence de manifestations physiques, comme des difficultés respiratoires ou des vertiges, provoquées par l’expérience vécue durant la pandémie), les effets sont moindres. S’il existe un effet sexué (une plus grande propension des femmes à déclarer être touchées par le stress), l’âge ne semble pas jouer un rôle notable. La présence d’enfants non encore scolarisés dans le ménage est associée à un moindre stress. En outre, avoir une maladie chronique provoque un plus grand stress post-traumatique, il en va de même pour les personnes ayant un contrat de travail de durée déterminée. Au contraire, l’appartenance à un groupe social privilégié et un niveau de formation élevé débouchent sur une plus faible expérience du phénomène. Famille Dans le domaine de la famille, enfin, l’analyse permet d’observer que le sentiment d’être dépassé par l’encadrement des travaux scolaires des enfants est variable suivant différentes caractéristiques sociodémographiques. De la sorte, il y a un effet sexué (les femmes se déclarant davantage submergées en la matière), du nombre d’enfants scolarisés (les 8 problèmes d’encadrement étant d’autant plus importants s’ils sont nombreux) et du niveau de formation des parents (un niveau de formation élevé diminuant les problèmes d’accompagnement des travaux scolaires). En outre, l’analyse dégage un effet de l’âge : les parents les plus jeunes (les 18-35 ans) se déclarent ainsi comparativement moins submergés par les travaux scolaires que les parents plus âgés. La fermeture des écoles et des structures d’accueil a débouché sur la présence prolongée des enfants dans l’espace domestique. Le sentiment d’être submergé de manière plus générale par l’occupation des enfants, scolarisés ou non, est aussi lié à certaines caractéristiques. Ainsi, les parents avec des enfants en âge préscolaire se déclarent plus submergés que les autres, ce sentiment augmentant linéairement avec le nombre d’enfants. Enfin, le sentiment d’être submergé par l’occupation de ces enfants est plus fort chez les personnes au chômage. De plus, les problèmes liés à l’articulation entre la vie professionnelle et la vie privée ont augmenté, depuis le début de la crise, en fonction du nombre d’enfants dans le ménage ; pour les personnes en télétravail, au contraire, la situation s’est améliorée. En somme, la réponse à la deuxième question de recherche est que les effets de la crise ont effectivement touché des groupes de la population indépendamment de l’appartenance à une catégorie de revenu particulière. Les groupes en question sont toutefois variables selon les domaines considérés, en raison de multiples facteurs pour lesquels le présent rapport avance un certain nombre de pistes explicatives. 9 Z USAMMENFASSUNG Die Nationale Plattform gegen Armut hat das Bundesamt für Sozialversicherungen beauftragt, Forschungsprojekte zu den pandemiebedingten Auswirkungen auf die Armut zu lancieren. Die vorliegende Vergleichsstudie zu den Einkommenskategorien in der Schweiz ist eines dieser Forschungsprojekte. Forschungsfragen und Methoden Der Forschungsauftrag an das FORS und die HETSL/HES-SO beinhaltet die Analyse der Folgen der Corona-Pandemie und der Massnahmen zu deren Bekämpfung auf die Lebensbedingungen der Bevölkerung. Dabei wird das Konzept des Einkommens herangezogen. Die Studie befasst sich schwerpunktmässig mit zwei Fragen, die retrospektiv beantwortet wurden: 3. Konzentrierten sich die negativen Auswirkungen der Pandemie und die Massnahmen zu deren Bekämpfung in der ersten Welle vor allem auf die unteren Einkommenskategorien? Hat die Krise demnach bestehende Ungleichheiten verstärkt? 4. Betrafen die negativen Auswirkungen vielmehr andere Gruppen, unabhängig von der Einkommenskategorie, z. B. Personen aufgrund ihres Alters, ihres Geschlechts, der Familienkonstellation oder anderer Merkmale? Wenn ja, welche Gruppen waren betroffen? Gab es auch positive Auswirkungen? Zur Beantwortung dieser Fragen wurden die Ergebnisse der Covid-19-Befragung, die das Schweizer Haushalt-Panels (SHP) zwischen Mai und Juni 2020 durchgeführt hat, analysiert. 5843 Personen nahmen an der Studie teil. Die erhobenen Daten wurden mit denen der letzten «Standard»-Befragung kombiniert, die zwischen September 2019 und Februar 2020 bei denselben Personen durchgeführt wurde. Die Informationen zum Haushaltseinkommen gehen auf diese letzte Erhebungswelle zurück. Das den Analysen zugrundeliegende Haushaltseinkommen ist das verfügbare Einkommen, das alle Einkünfte aus verschiedenen Quellen beinhaltet (Erwerbstätigkeit, Sozialleistungen, Eigentum usw.), abzüglich direkter Steuern, Krankenversicherungsprämien und Transferzahlungen an andere Haushalte (z. B. Alimente). Um die Einkommen von Haushalten unterschiedlicher Grösse und Zusammensetzung vergleichbar zu machen, wurden sogenannte Äquivalenzeinkommen berechnet, um Skaleneffekte zu berücksichtigen (die Ausgaben der Haushalte erhöhen sich nicht proportional mit zunehmender Grösse). Zu Analysezwecken wurden die Haushalte in drei Kategorien eingeteilt: Haushalte mit tiefem Einkommen (weniger als 70 % des Medians), Haushalte mit mittlerem Einkommen (zwischen 70 und 150 % des Medians) und Haushalte mit hohem Einkommen (mehr als 150 % des Medians). Die SHP-Daten haben gegenüber anderen Quellen, die zur Analyse der Auswirkungen der Pandemie verwendet werden, mehrere Vorteile. Zunächst geben Beobachtungen, die sich auf die Zeit vor der Pandemie beziehen, Aufschluss darüber, ob Ungleichheiten schon vor der Pandemie bestanden haben oder ob sie durch die Pandemie hervorgerufen oder verschärft wurden. Bei Feststellungen, die auf retrospektiven Aussagen basieren, ist der Objektivierungsgrad geringerer. Zweitens sind die Daten von guter Qualität und im Gegensatz zu Registerdaten bereits verfügbar. Die Einkommensangaben sind im Vergleich zu groben Schätzungen 10 bei einem einzelnen Haushaltsmitglied sehr detailliert und präziser. Hinzu kommt, dass die Daten aus einer Zufallsstichprobe und nicht aus einer Erhebung stammen, die aufgrund der Selbstselektion der Befragten Verzerrungen beinhaltet. Drittens enthalten die Daten umfassende Informationen zur soziodemografischen, wirtschaftlichen und Erwerbssituation und erlauben daher multivariate Analysen. Zum Rückgriff auf die SHP-Daten im Zusammenhang mit der Spezialbefragung Covid-19 sind zwei Vorbehalte anzubringen. Der erste Vorbehalt bezieht sich auf den Umstand, dass die Daten nur die Auswirkungen der ersten Pandemiewelle erfassen, sowie die Massnahmen, die aufgrund der «ausserordentlichen Lage» getroffen wurden. Der zweite Vorbehalt steht im Zusammenhang mit dem Zeitpunkt der Covid-19-Befragung, der sehr nahe am Ende des partiellen Lockdowns liegt, so dass nur die kurzfristigen Auswirkungen auf die Lebensbedingungen dokumentiert werden konnten. Um die längerfristigen Folgen zu beurteilen, müssen die nachfolgenden Studien des SHP abgewartet werden. Allgemeine Analyse der Auswirkungen nach Einkommenskategorie Die erste der beiden Forschungsfragen zu den Auswirkungen der Krise auf die verschiedenen Einkommenskategorien wurde für rund dreissig Variablen in fünf Schwerpunktthemen untersucht: finanzielle Situation, berufliche Situation, Gesundheit, Familie, Unterstützung und Zufriedenheit mit den sozialen Beziehungen. Um soziodemografische wie auch berufliche Faktoren zu berücksichtigen, die sowohl mit dem Einkommen als auch mit den Auswirkungen der Pandemie zusammenhängen, wurden multivariate Analysen durchgeführt. Für jede Variable wurden drei Modelle angenommen, die sich in Bezug auf den Umfang der entsprechenden Variablen unterscheiden (M1: Einkommenskategorien und methodische Kontrollvariablen, M2: ergänzt mit demografischen Variablen, M3: ergänzt mit Variablen zur sozialen Schichtung und zur Erwerbstätigkeit). Was die finanzielle Situation anbelangt, so zeigt die Analyse, dass die Covid-19-Krise und die zu deren Bekämpfung ergriffenen Massnahmen negative Auswirkungen auf alle Einkommenskategorien hatten. Allerdings gibt es deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Kategorien: Die untersten Einkommenskategorien erwarten eher negative Auswirkungen (z. B. gehen sie davon aus, auf Ersparnisse zurückgreifen und erhebliche Abstriche beim Lebensstil machen zu müssen). Sie stellen auch häufiger eine Verschlechterung ihrer wirtschaftlichen Situation seit Beginn der Krise fest. Es kann also davon ausgegangen werden, dass die Pandemie die finanziellen Ungleichheiten tendenziell verstärkt. Wenig überraschend zeigen die Ergebnisse in Bezug auf die Erwerbssituation signifikante Veränderungen bei der beruflichen Situation sowie Unterschiede nach Einkommenskategorien (wobei sich diese Analysen nicht auf das Haushaltseinkommen, sondern auf das individuelle Einkommen der betreffenden Person beziehen). Beispielsweise arbeiten Personen mit einem tiefen individuellen Einkommen seltener im Homeoffice und schätzen das Risiko, ihren Arbeitsplatz zu verlieren, höher ein als andere Einkommensgruppen. Auch sind Gutverdienende weniger häufig von Kurzarbeit betroffen. Aus der Analyse geht jedoch hervor, dass die Nachteile in diesem Bereich nicht systematisch mit der Zugehörigkeit zu einer bestimmten Einkommenskategorie zusammenhängen. Eine wichtige Rolle spielen auch die Unterschiede 11 zwischen den Branchen. Diese Unterschiede können sich indirekt auch im Erwerbseinkommen widerspiegeln. Die Analyse der Aspekte Gesundheit und Wohlbefinden liess einkommensspezifische Auswirkungen erkennen, die allerdings nicht für alle untersuchten Bereiche hinsichtlich Gesundheit und Wohlbefinden systematisch sind. Geringverdienende zeigen sich stärker besorgt darüber, im Falle einer Covid-19-Erkrankung nicht die notwendige Versorgung zu erhalten. Bei ihnen sind denn auch körperliche Reaktionen wie Stress oder Angst sowie eine höhere Prävalenz negativer Gefühle häufiger. Diese Unterschiede spiegeln jedoch die schlechtere psychische Gesundheit Geringverdienender wider, die bereits vor der Krise bestand. Die Längsschnittanalysen deuten nämlich nicht darauf hin, dass die sozialen Ungleichheiten im Gesundheitsbereich beim Abklingen der ersten Pandemiewelle zugenommen haben (zumindest, wenn sie über Indikatoren des Wohlbefindens dokumentiert werden). Durch die pandemiebedingte Schliessung der Schulen waren die Familien mit Homeschooling konfrontiert. Daraus ergaben sich zahlreiche Probleme, wie beispielsweise der Mangel an Zeit und Kompetenzen bei der Hausaufgabenbetreuung der Kinder oder die Schwierigkeit, Homeoffice und Homeschooling miteinander zu vereinbaren. Hier haben die Analysen signifikante Unterschiede zwischen den Einkommenskategorien ergeben: Eine zeitweise Überforderung mit der Kinder- und Hausaufgabenbetreuung lässt sich bei der Gruppe der Geringverdienenden häufiger feststellen als bei den anderen Kategorien. In Bezug auf die Spannungen zu Hause oder die Tatsache, Homeschooling als Gelegenheit zu sehen, mehr Zeit mit den eigenen Kindern zu verbringen, konnten jedoch keine Unterschiede zwischen den Einkommensgruppen festgestellt werden. Was die Unterstützung und die Zufriedenheit mit den sozialen Beziehungen anbelangt, verdeutlichte die Analyse, dass sich die Zufriedenheit mit den persönlichen Beziehungen durch die Krise nicht verschlechtert hat und es in dieser Hinsicht keinen einkommensspezifischen Effekt gibt. Beim Gefühl der sozialen Isolation spielt die Einkommenskategorie hingegen eine wichtige Rolle. Während der Pandemie ist das Gefühl der Einsamkeit bei Gering- und Gutverdienenden gleichgeblieben, bei Personen im mittleren Einkommenssegment jedoch zurückgegangen. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die negativen Auswirkungen der Krise Geringverdienende oft stärker treffen als andere. Die Daten der zwischen Mai und Juni 2020 durchgeführten Umfrage deuten darauf hin, dass die Krise bereits bestehende Ungleichheiten tendenziell verstärkt. Diese Tendenz ist jedoch nicht systematisch und nicht in allen in diesem Bericht beleuchteten Bereichen zu finden. Analyse der Relevanz anderer soziodemografischer Merkmale Der zweite Forschungsschwerpunkt betrifft die Frage, ob auch andere soziale Gruppen, unabhängig von ihrer Einkommenskategorie, in signifikanter Weise von der Covid-19-Krise betroffen sind. Zu diesem Zweck wurden weitere Analysen zur finanziellen Situation und zu den Themenbereichen Gesundheit und Familie durchgeführt. 12 Finanzielle Situation In Bezug auf die finanzielle Situation sind die folgenden Feststellungen relevant. Es zeigen sich deutliche Unterschiede nach Alter. Die Krise betrifft hauptsächlich Personen im arbeitsfähigen Alter und verschont Ältere (66 Jahre und älter). Auch der Beschäftigungsstatus hat einen Einfluss. Insbesondere Selbstständigerwerbende sehen sich mit einer pandemiebedingten Verschlechterung ihrer finanziellen Situation konfrontiert. Die finanzielle Situation variiert auch nach Wirtschaftssektoren. Am stärksten ist der Rückgang für Personen im Gastgewerbe, aber auch die Sektoren Transport und Kommunikation, Bildung sowie öffentliche und persönliche Dienstleistungen sind prioritär betroffen. Gesundheit Der Gesundheitsaspekt wurde hautsächlich aus der Perspektive der psychischen Gesundheit analysiert. Hinsichtlich Häufigkeit und Auftreten von negativen Gefühlen (Trübsinn, Hoffnungslosigkeit, Angst, Depression) ergeben sich folgende Unterschiede zwischen den sozialen Gruppen: • • • • Frauen sind eher von negativen Gefühle betroffen als Männer. Die Pandemie hat diese Geschlechterunterschiede jedoch weder verstärkt noch verringert. Jüngere Menschen (unter 17 Jahren, 18–25 Jahre) sind anfälliger für negative Gefühle, wobei der Alterseffekt tendenziell verschwindet, wenn auch die berufliche Situation und das Bildungsniveau in die Betrachtung einfliessen. Ältere Menschen (56 Jahre und älter) scheinen hingegen generell weniger von diesen Gefühlen betroffen zu sein. Richtet man den Fokus jedoch nicht auf den aktuellen Gefühlszustand selber, sondern wie er sich gegenüber der Situation vor der Pandemie verändert hat, ist das Alter ein entscheidender Faktor. Junge Menschen zwischen 18 und 25 Jahren äusserten öfter negative Gefühle, während diese Emotionen in den anderen Altersgruppen stabil blieben. Stärker ausgeprägt sind negative Gefühle auch bei alleinstehenden Personen und Personen, die angeben, an chronischen Krankheiten zu leiden. Diese Unterschiede haben sich während der Pandemie nicht verstärkt. Bei arbeitslosen Personen haben die negativen Gefühle, die schon vor der Krise relativ verbreitet waren, zugenommen. Auch bei Selbstständigerwerbenden mit tiefem Einkommen ist eine Tendenz zu vermehrt negativen Gefühlen zu beobachten. Die Wirtschaftssektoren spielen ebenfalls eine Rolle, wobei negative Gefühle bei Angestellten im verarbeitenden Gewerbe und im Baugewerbe sowie im Transport- und Kommunikationssektor weniger verbreitet sind. Was posttraumatischen Stress anbelangt (gemessen an der Häufigkeit körperlicher Anzeichen wie Atembeschwerden oder Schwindel, verursacht durch pandemiebedingte Erfahrungen), sind die Auswirkungen weniger ausgeprägt. Während ein Geschlechtseffekt feststellbar ist (Frauen geben häufiger an, sich gestresst zu fühlen), scheint das Alter keine signifikante Rolle zu spielen. Kinder, die im Haushalt leben und noch nicht zur Schule gehen, sind gemäss den Auswertungen weniger mit Stress verbunden. Ferner führen chronische Erkrankungen und befristete Arbeitsverträge zu mehr posttraumatischem Stress. Personen, die einer privilegierten sozialen Gruppe angehören oder über ein hohes Bildungsniveau verfügen, sind diesbezüglich weniger exponiert. 13 Familie In Bezug auf die Familie zeigt die Analyse schliesslich, dass das Gefühl, mit der Hausaufgabenbetreuung der Kinder überfordert zu sein, von verschiedenen soziodemografischen Merkmalen abhängt. Feststellbar ist zum einen ein Geschlechtseffekt (Frauen geben an, in dieser Hinsicht häufiger überfordert zu sein). Zum anderen sind die Anzahl der schulpflichtigen Kinder (je mehr Kinder, desto grösser das Betreuungsprobleme) und das Bildungsniveau der Eltern (ein hohes Bildungsniveau bedeutet weniger Probleme bei der Hilfe im Fernunterricht) ausschlaggebend. Zudem lässt sich ein Alterseffekt feststellen: Jüngere Eltern (18- bis 35Jährige) geben an, vergleichsweise weniger von der Hilf beim Fernunterricht überfordert zu sein als ältere Eltern. Die Schliessung der Schulen und Kinderbetreuungseinrichtungen hat zu einer vermehrten Präsenz der Kinder im Haushalt geführt. Das Gefühl, generell mit den Kindern, ob schulpflichtig oder nicht, überfordert zu sein, ist ebenfalls mit bestimmten Merkmalen verbunden. So geben Eltern mit Kindern im Vorschulalter an, dass sie sich häufiger überfordert fühlen als andere, wobei dieses Gefühl linear mit der Anzahl Kinder zunimmt. Schliesslich ist das Gefühl, mit der Kinderbetreuung überfordert zu sein, bei arbeitslosen Personen ausgeprägter. Seit Beginn der Krise haben auch die Probleme mit der Vereinbarkeit von Beruf und Familie zugenommen, wobei hier hier die Anzahl Kinder im Haushalt eine Rolle spielt; für Personen, die von Zuhause aus arbeiten, hat sich die Situation hingegen verbessert. Zusammenfassend kann die zweite Forschungsfrage wie folgt beantwortet werden: Von den Auswirkungen der Krise sind verschiedene Bevölkerungsgruppen betroffen und zwar unabhängig davon, ob sie einer bestimmten Einkommenskategorie angehören. Die Gruppen variieren jedoch je nach untersuchten Bereichen, was auf verschiedenste Faktoren zurückzuführen ist. Der vorliegende Bericht legt dazu verschiedene Erklärungsansätze vor. 14 R IASSUNTO La Piattaforma nazionale contro la povertà ha invitato l’Ufficio federale delle assicurazioni sociali ad avviare progetti di ricerca per valutare le conseguenze della pandemia sulla povertà. Il presente studio comparativo delle categorie di reddito in Svizzera costituisce uno di questi progetti di ricerca. Domande della ricerca e dati Il mandato di ricerca conferito a FORS e alla HETSL/HES-SO ha per oggetto la valutazione, in funzione delle categorie di reddito, delle conseguenze della pandemia e dei provvedimenti adottati per combatterla sulle condizioni di vita della popolazione. Lo studio risponde a due domande principali trattate in un’ottica retrospettiva: 5. Gli effetti negativi della pandemia e dei provvedimenti adottati per contenerla durante la prima ondata hanno interessato soprattutto le persone appartenenti alle categorie di reddito più basse? La crisi ha accentuato gli svantaggi e le disparità preesistenti? 6. Gli effetti negativi hanno interessato altri gruppi, per motivi riconducibili all’età, al sesso, alla configurazione familiare o ad altre caratteristiche, a prescindere dalla categoria di reddito? In caso affermativo, di quali gruppi si tratta? Ci sono stati effetti positivi? Per rispondere a queste domande sono stati analizzati i dati dell’inchiesta «COVID-19» del Panel svizzero delle economie domestiche, realizzata in nel maggio e nel giugno del 2020, alla quale hanno partecipato 5843 persone. I dati raccolti sono stati combinati con quelli dell’ultima inchiesta "standard", condotta tra settembre 2019 e febbraio 2020 con gli stessi partecipanti. Le informazioni sui redditi delle economie domestiche provengono da quest’ultima inchiesta. Il reddito delle economie domestiche considerato nelle analisi è quello disponibile e comprende la somma dei vari redditi conseguiti (da attività lucrativa, prestazioni sociali, proprietà ecc.), dedotti le imposte dirette, i premi dell’assicurazione malattie e le spese di trasferimento ad altre economie domestiche (p. es. pensioni alimentari). Per assicurare la comparabilità dei redditi di economie domestiche di dimensioni e composizioni diverse, sono stati calcolati redditi cosiddetti equivalenti, una soluzione che permette di tenere conto delle economie di scala, visto che le spese delle economie domestiche non aumentano proporzionalmente alla loro dimensione. In sede di analisi, le economie domestiche sono state suddivise in tre categorie: quelle a basso reddito (meno del 70 % della mediana), quelle a reddito medio (tra il 70 e il 150 % della mediana) e quelle ad alto reddito (oltre il 150 % della mediana). Rispetto ad altre fonti, i dati del Panel svizzero delle economie domestiche presentano diversi vantaggi per analizzare l’impatto della pandemia. In primo luogo, le rilevazioni effettuate prima della pandemia permettono di determinare se le disparità esistevano già prima, se sono una conseguenza della pandemia o se quest’ultima le ha accentuate. Le osservazioni basate su dichiarazioni retrospettive non consentono di raggiungere lo stesso livello di oggettivazione. Secondariamente, i dati sono di buona qualità e, contrariamente ai dati dei registri, sono già disponibili. Le informazioni sui redditi sono molto dettagliate e presentano una maggiore precisione rispetto alle stime approssimative di una sola persona dell’economia domestica. 15 Inoltre, i dati provengono da un campione casuale e non da un’inchiesta soggetta a distorsioni legate all’autoselezione dei partecipanti. In terzo luogo, i dati forniscono molte informazioni sulla situazione sociodemografica, economica e lavorativa e permettono di effettuare analisi multivariate. Il ricorso ai dati del Panel svizzero delle economie domestiche rilevati nell’ambito dell’edizione speciale «COVID-19» presenta tuttavia anche due limiti. Il primo è dovuto al fatto che i dati misurano soltanto gli effetti della prima ondata pandemica e dei provvedimenti adottati dopo che è stata decretata la «situazione straordinaria». Un secondo limite riguarda il momento in cui l’edizione speciale è stata realizzata: condotta a poca distanza dalla fine del periodo di confinamento, l’inchiesta ha permesso di documentare soltanto le conseguenze a breve termine di quest’ultimo sulle condizioni di vita. Per conoscere le ripercussioni più a lungo termine si dovranno attendere le prossime inchieste del Panel svizzero delle economie domestiche. Analisi generale degli effetti secondo la categoria di reddito La prima delle due domande principali della ricerca, che riguarda l’impatto della crisi sulle diverse categorie di reddito, è stata esaminata per una trentina di variabili in cinque ambiti tematici: situazione finanziaria, situazione professionale, salute, famiglia nonché sostegno e soddisfazione per le relazioni personali. Per tenere conto dei fattori sociodemografici e professionali legati sia ai redditi che agli effetti della pandemia sono state condotte analisi multivariate. Per ogni variabile si sono valutati tre modelli che differiscono per l’estensione delle variabili considerate (M1: categorie di reddito e variabili di controllo metodologico; M2: aggiunta di variabili demografiche; M3: aggiunta di variabili di stratificazione sociale e legate al lavoro). Per quanto concerne la situazione finanziaria, l’analisi evidenzia che la pandemia di COVID19 e i provvedimenti adottati per combatterla hanno avuto effetti negativi su tutte le categorie di reddito. Si riscontrano tuttavia differenze significative a seconda della categoria di reddito: le persone appartenenti a quella più bassa si aspettano più effetti negativi (p. es., dover attingere ai propri risparmi o ridurre sensibilmente il tenore di vita) e rilevano più spesso un peggioramento della loro situazione economica dall’inizio della crisi. Si può dunque ritenere che la pandemia tenda a rafforzare le disparità finanziarie. Riguardo alla situazione professionale, i risultati evidenziano – e non è una sorpresa – importanti cambiamenti nella situazione occupazionale, con differenze a seconda della categoria di reddito (da notare che queste analisi non considerano il reddito dell’economia domestica, bensì quello della persona interessata). A titolo di esempio, le persone con un basso reddito individuale lavorano meno spesso a domicilio e ritengono più alto il rischio di perdere il proprio impiego rispetto ai rappresentanti delle altre categorie di reddito. Inoltre le persone con un reddito individuale elevato sono toccate in minor misura dalla disoccupazione parziale. L’analisi rivela tuttavia che gli svantaggi non dipendono unicamente dall’appartenenza a una specifica categoria di reddito. Anche le differenze tra i settori economici hanno un ruolo importante e possono ripercuotersi indirettamente sui redditi da lavoro. 16 Per quanto attiene alla salute e al benessere, dall’analisi emergono effetti differenziati in funzione della categoria di reddito, che però non sono sistematici per tutte le dimensioni investigate. Le persone a basso reddito temono maggiormente di non ricevere le cure necessarie in caso di infezione, hanno più manifestazioni fisiche di stress o ansia e una prevalenza più significativa di sentimenti negativi. Queste differenze sono tuttavia dovute alla maggiore fragilità della salute mentale della categoria a basso reddito, che peraltro esisteva già prima della crisi. Le analisi longitudinali non indicano infatti un rafforzamento delle disparità sociosanitarie alla fine della prima ondata, per lo meno non di quelle documentate tramite indicatori di benessere. Per quanto concerne la famiglia, va innanzitutto rilevato che con la chiusura delle scuole si è passati alla didattica a distanza. Questa situazione ha dato luogo a numerosi problemi. Si pensi per esempio alla mancanza di tempo e competenze per seguire le attività scolastiche o alla difficoltà di conciliare telelavoro e scuola in remoto. Dalle analisi risulta che i genitori sono sopraffatti in misura più o meno marcata, a seconda della categoria di reddito, dall’accudimento dei figli e dal fatto di doverli seguire nello studio (più il reddito è basso, maggiori sono le difficoltà). Non si riscontrano invece differenze tra le diverse categorie di reddito per quanto concerne le tensioni in casa o la capacità di considerare la situazione come un’opportunità per trascorrere più tempo con i figli. A livello di sostegno e soddisfazione per le relazioni personali, infine, l’analisi evidenzia che questa soddisfazione non è stata intaccata dalla crisi e che non si denotano differenze in funzione della categoria di reddito. Per contro, la categoria di reddito svolge un ruolo significativo per quanto riguarda il senso di isolamento. Durante la pandemia il senso di solitudine non è cambiato né per le categorie a basso reddito né per quelle ad alto reddito, ma è diminuito nelle categorie a reddito medio. In sintesi, si può affermare che gli effetti negativi della crisi interessano spesso le persone a basso reddito in misura maggiore rispetto alle altre. I dati dell’inchiesta realizzata nei mesi di maggio e giugno del 2020 evidenziano che la crisi tende a rafforzare gli svantaggi e le disparità preesistenti. Questa tendenza, tuttavia, non è sistematica né riscontrabile in tutti gli ambiti esaminati nel presente rapporto. Analisi dell’importanza di altre caratteristiche sociodemografiche La seconda domanda principale della ricerca ha lo scopo di determinare se la pandemia di COVID-19 ha toccato in misura significativa altri gruppi sociali, a prescindere dalla categoria di reddito. A tal fine sono state condotte analisi più approfondite in rapporto alla situazione finanziaria, alla salute e alla famiglia. Situazione finanziaria A livello di situazione finanziaria si osservano innanzitutto notevoli differenze in funzione dell’età: la crisi colpisce soprattutto le persone in età lavorativa e risparmia quelle più anziane (66 anni e più). Si denotano differenze anche per quanto riguarda la condizione lavorativa: sono soprattutto gli indipendenti a dichiarare che la loro situazione finanziaria è peggiorata in misura particolarmente significativa a causa della pandemia. La situazione finanziaria varia anche in funzione del settore economico. Il calo più marcato si registra per le persone attive 17 nel settore alberghiero e in quello della ristorazione. Anche i settori dei trasporti e delle comunicazioni, dell’educazione e dei servizi collettivi e personali figurano tra quelli più toccati dalla pandemia. Salute In questo ambito sono state condotte analisi approfondite essenzialmente sulla salute mentale. Riguardo alla frequenza e allo sviluppo di sentimenti negativi (sconforto, disperazione, ansia, depressione), si osservano differenze tra i diversi gruppi sociali. • • • • Le donne tendono più degli uomini a provare sentimenti negativi. La pandemia non ha né accentuato né attenuato questa differenza. I giovani (sotto i 17 anni, dai 18 ai 25 anni) sono più inclini ai sentimenti negativi, ma questo effetto legato all’età tende a sparire se si considerano anche la situazione professionale e il livello di formazione. Per contro, in generale, le persone più anziane (a partire da 56 anni) sembrano provare meno questi sentimenti. Se si prescinde dal grado del sentimento e si considera l’evoluzione rispetto alla situazione pre-pandemica, l’età diventa tuttavia un fattore importante. Nella categoria dei giovani dai 18 ai 25 anni i sentimenti negativi sono aumentati, mentre nelle altre fasce d’età sono rimasti stabili. I sentimenti negativi sono più marcati anche tra le persone sole e tra quelle che dichiarano di soffrire di malattie croniche. Queste differenze non si sono accentuate durante la pandemia. La pandemia ha esacerbato i sentimenti negativi, peraltro già relativamente diffusi prima della crisi, tra le persone disoccupate. Un tendenziale aumento dei sentimenti negativi si constata anche tra gli indipendenti che conseguono un basso reddito. Si osservano differenze anche a seconda dei settori economici: i sentimenti negativi sono meno diffusi tra le persone che lavorano nell’industria manifatturiera, nell’edilizia nonché nei settori dei trasporti e delle comunicazioni. In materia di stress post-traumatico (misurato in base alla frequenza delle manifestazioni fisiche, quali dispnea o vertigini, provocate dalle esperienze vissute durante la pandemia), gli effetti sono minimi. Se da un lato si osservano effetti diversi in funzione del sesso (maggiore propensione delle donne a dichiarare di essere toccate dallo stress), dall’altro l’età non sembra avere un ruolo di rilievo. La presenza di bambini in età prescolastica nell’economia domestica non è considerata una fonte significativa di stress. Si rileva inoltre che lo stress post-traumatico è maggiore se si soffre di una malattia cronica. Lo stesso vale per le persone con un contratto di lavoro di durata determinata. Chi appartiene a un gruppo sociale privilegiato e ha un livello di formazione elevato è invece meno esposto a tale stress. Famiglia Per quanto concerne le famiglie, infine, l’analisi evidenzia che la sensazione di essere sopraffatti dal fatto di dover seguire i figli nello studio varia a seconda delle caratteristiche sociodemografiche. Si osservano effetti diversi in funzione del sesso (le donne dichiarano maggiori difficoltà in questo ambito), del numero di figli in età scolastica (più sono numerosi, più seguirli è problematico) e del livello di formazione dei genitori (se è elevato, i problemi di accompagnamento diminuiscono). Dall’analisi risulta inoltre un effetto legato all’età: i genitori 18 più giovani (tra i 18 e i 35 anni) dichiarano comparativamente di essere meno sopraffatti dal lavoro scolastico rispetto ai genitori più anziani. A seguito della chiusura delle scuole e delle strutture di custodia, i periodi di presenza dei figli a casa si sono allungati. Anche la sensazione di essere sopraffatti in generale dall’accudimento dei figli, siano essi in età scolastica o prescolastica, è legata a determinate caratteristiche. Sono soprattutto i genitori con figli in età prescolastica a dichiararsi sopraffatti, una sensazione che aumenta proporzionalmente al numero di figli. La sensazione di essere sopraffatti dall’accudimento dei figli, infine, è più marcata tra le persone disoccupate. Va anche rilevato che, dall’inizio della crisi, i problemi di conciliazione tra vita professionale e vita privata sono aumentati in funzione del numero di figli nell’economia domestica; per le persone in telelavoro, invece, la situazione è migliorata. Riassumendo, in risposta alla seconda domanda della ricerca si può affermare che gli effetti della crisi hanno interessato determinati gruppi della popolazione indipendentemente dall’appartenenza a una specifica categoria di reddito. Questi gruppi variano tuttavia a seconda degli ambiti considerati, a causa di molteplici fattori per i quali il presente rapporto formula una serie di possibili spiegazioni. 19 S UMM ARY The National Platform against Poverty invited the Federal Social Insurance Office to launch research projects on the effects of the pandemic on poverty. The present comparative study of income categories in Switzerland is one of those research projects. Research questions and data The research mandate awarded to the Swiss Foundation for Research in Social Sciences (FORS) and the Haute école de travail social et de la santé Lausanne (HETSL/HES-SO) concerns the effects that the pandemic and the measures taken to combat it have had on national living conditions, using income as a frame of reference. The study answers two main questions, which have been addressed retrospectively: 7. Were the negative effects of the pandemic and the measures taken to contain it during the first wave concentrated primarily on people in the lowest income categories? Did the crisis therefore reinforce the disadvantages and inequalities that already existed? 8. Conversely, did the negative effects hit other groups – because of age, sex, family setup or another characteristic – irrespective of income category? If yes, which groups were these? What about positive effects? In order to answer these questions, data from the “COVID-19” survey conducted by the Swiss Household Panel (SHP) in May and June 2020 was analysed. A total of 5,843 people participated in the survey; the data collected was combined with data from the last standard survey wave, which was conducted between September 2019 and February 2020 and administered to the same respondents. The information about household income was derived from that last survey wave. The household income used in the analyses is disposable income; this comprises all income from different sources (employment, social security benefits, property, etc.) minus direct taxes, medical insurance premiums and transfer payments to other households (such as maintenance allowances). In order to make the incomes of households of different size and composition comparable, ‘equivalent’ incomes were calculated to take account of economies of scale (since a household’s expenditure does not rise proportionally to its increase in size). For the analyses, the households were divided into three categories: low income (less than 70% of the median), average income (between 70-150% of the median) and high income (more than 150% of the median). This SHP data has several advantages compared with other sources used to analyse the pandemic’s impact. First, the observations carried out before the pandemic make it possible to determine whether the inequalities observed were already in existence before the pandemic, or whether they were produced or exacerbated by it. Observations relying on retrospective statements do not permit the same degree of objectivity. Second, the data is of good quality and, unlike data from official registers, is already available. The information on income is very detailed and also more accurate than approximate estimates from one person in the household. Furthermore, the data is obtained from a random sample rather than from a survey that is biased through the participants being self-selected. Third, the data is very rich in 20 information about the sociodemographic, economic and work-related aspects, thus enabling multivariate analyses to be performed. However, using SHP data from the special section on “Covid-19” has two limitations. The first limitation is that the data only measures the effects of the first wave of the pandemic, and the measures implemented in response to that “extraordinary situation”. The second limitation concerns the time when the special section was conducted, which was very near the end of the period of partial lockdown. The study was therefore only able to document the pandemic’s short-term effects on living conditions. We will have to wait for future SHP surveys in order to assess its longer-term consequences. General analysis of effects by income category The first of the two main research questions, dealing with the impact of the crisis on the different income categories, looked at around thirty variables in relation to five major themes: financial situation, employment situation, health, family, and support and satisfaction with social relationships. In order to take account of sociodemographic and employment factors, which are linked both to income and to the impacts of the pandemic, multivariate analyses were performed. For each variable, three models, which differed in terms of the range of variables considered, were estimated (M1: income categories and methodological control variables, M2: addition of demographic variables, M3: addition of variables relating to social stratification and employment). In terms of financial situation, the analysis shows that the Covid-19 crisis and the measures taken to combat it have had negative effects on all income categories. However, significant differences exist between income categories: people in the lowest income category are more likely to expect negative consequences (e.g. having to use their savings or reduce their standard of living) and to report a decline in their financial situation since the start of the crisis. It may therefore be surmised that the pandemic tends to reinforce financial inequalities. In terms of employment situation, the results – unsurprisingly – show important changes in job situations, as well as differences according to income category (but note that these analyses refer to the individual income of the person concerned rather than to household income). For example, people with low individual incomes are less likely to work from home, and believe they are at more risk of losing their job than the other income categories. Similarly, people with high personal incomes are less likely to be placed on furlough (partial unemployment). However, the analysis indicates that in this area the disadvantages are not systematically linked to membership of a specific income category. The differences between economic sectors also play an important role and may be indirectly reflected in income from employment. If we look at health and well-being, the analysis shows differing effects per income category, although this is not systematically the case for all the aspects of health and well-being investigated. People on low incomes, in particular, are more worried about not receiving the necessary care if they are infected, show more physical signs of stress or anxiety, and display a greater prevalence of negative feelings. However, these differences reflect the more fragile mental health of the low-income category, which already existed before the crisis. Longitudinal 21 analyses do not in fact indicate, at the end of the first wave, an increase in social inequalities as regards health – when documented using well-being indicators, at least. In terms of family, school closures led to a switch to remote teaching. This situation created numerous problems for parents, such as insufficient time or skills to supervise children’s school work, or difficulty juggling working from home with the demands of home schooling. Here, the analyses show significant differences between income categories as regards sometimes feeling overwhelmed by looking after the children and supervising their school work, with the low-income populations declaring themselves to feel more overwhelmed than the others. By contrast, there was no observable difference between income categories as regards tensions in the home or viewing the situation as an opportunity to spend more time with the children. Finally, as regards support and satisfaction with social relationships, the analysis indicates that satisfaction with personal relationships has not worsened as a result of the crisis, and income category had no effect in this respect. On the other hand, income category plays a significant role as regards feeling isolated. Feeling lonely did not change during the pandemic for lowincome or high-income respondents, but it reduced for people on average incomes. To sum up, the negative effects of the crisis often affect people on low incomes more so than others. Data from the survey carried out in May-June 2020 show that the crisis is tending to reinforce pre-existing disadvantages and inequalities. However, this trend is not systematic and is not evident in all the areas studied in this report. Analysis of the importance of other sociodemographic characteristics The second main research question seeks to find out whether the Covid-19 crisis has also affected other social groups, whatever their income category, to a significant extent. More indepth analyses were therefore carried out on financial situation, health and family. Financial situation As regards financial situation, the most striking effects were as follows. Here, clear differences were observed according to age. The crisis particularly affects people of working age, and has less impact on older people (aged 66 or more). Employment status also has an influence. It is mainly the self-employed who have reported a more marked deterioration in their financial situation that can be attributed to the pandemic. People's financial situations also vary according to economic sector. The decline is greater for people who work in the hotel and catering industry, but the transport and communication, education, and community and personal services sectors have also been hit particularly badly. Health In the area of health, the in-depth analyses focused mainly on mental health. As regards the frequency and development of negative feelings (low mood, despair, anxiety, depression), the following differences appear between social groups: • Women are more likely than men to experience negative feelings. However, the pandemic has neither increased nor diminished these gender-based differences. 22 • • • The youngest (aged 17 and below, 18-25) are more inclined to have negative feelings, although the age effect tends to disappear when employment situation and educational level are also taken into account. By contrast, older people (aged 56 or more) generally seem less affected by these feelings. Yet age becomes an important determinant if we consider the extent to which these feelings have developed compared with the prepandemic situation, rather than looking at the intensity of the feelings. Young people aged 18 to 25 are characterised by an increase in negative feelings, whereas the other age groups remained stable in this respect. Negative feelings are also more marked in single people and people reporting that they suffer from chronic illnesses. These differences have not increased during the pandemic. Among the unemployed, the pandemic has exacerbated the negative feelings that were already relatively frequent before the crisis. A tendency towards an increase in negative feelings has also been observed in self-employed people on low incomes. The economic sectors in which individuals work also have an effect, with negative feelings being less widespread among workers in the manufacturing industries and construction, or in the transport and communication sectors. The effects are weaker as regards post-traumatic stress (measured by the frequency of physical manifestations such as breathing difficulties or dizziness, triggered by experiences during the pandemic). Although there is a gender effect (with women more likely to say they are affected by stress), age does not seem to play a significant role. The presence in the household of children below school age is associated with less stress. In addition, having a chronic illness provokes greater post-traumatic stress, and the same applies to people on fixed-term employment contracts. By contrast, belonging to a privileged social group and having a high level of education leads to this phenomenon being experienced less strongly. Family Lastly, analysis in the area of the family shows that the feeling of being overwhelmed by having to supervise children’s school work varies according to different sociodemographic characteristics. These include a gender effect (with women saying they feel more overwhelmed by this), the number of school-age children (the greater the number of children, the greater the supervision problems) and the parents’ level of education (since a high educational level reduces the problems associated with supervising school work). Furthermore, the analysis indicates an age effect: younger parents (aged 18-35) say they are comparatively less overwhelmed by school work than older parents. The closure of schools and childcare facilities has led to children spending long periods in the domestic space. The feeling of being more generally overwhelmed by having to look after the children, whether or not they are of school age, is also linked to certain characteristics. Parents with pre-school children, for example, say they are more overwhelmed than the others, with this feeling increasing in line with the number of children. Finally, the feeling of being overwhelmed by looking after the children is felt more strongly by unemployed people. In addition, the problems associated with juggling work and private life have increased since the start of the crisis, in line with the number of children in the household; for people who are home working, however, the situation has improved. 23 To sum up, the answer to the second research question is that the effects of the crisis have in fact affected population groups regardless of whether they belong to a particular income category. The groups in question do, however, vary according to the areas considered, owing to multiple factors for which the present report puts forward a number of possible explanations. 24 I NTRODUCTION La Plateforme nationale contre la pauvreté a invité l’Office fédéral des assurances sociales à lancer des projets de recherche au sujet des conséquences de la pandémie sur la pauvreté. Cette étude comparée des catégories de revenus en Suisse constitue l’un de ces projets de recherche. Le mandat de recherche confié à FORS et la Haute école de travail social et de la santé Lausanne (HETSL/HES-SO) porte sur l’évaluation des conséquences de la pandémie et des mesures prises (notamment le semi-confinement du 16 mars au 11 mai 2020) sur les conditions de vie de la population en mobilisant le concept de revenu. Le matériau empirique repose sur les données du Panel suisse de ménages (PSM), plus précisément sur le volet spécial « Covid–19 » conduit en mai-juin 2020. Rappelons que le PSM est une enquête longitudinale du Centre de compétences suisse en sciences sociales (FORS). Cette enquête est unique en Suisse. Parce ce qu’elle interroge chaque année depuis 1999 tous les membres des ménages d’un échantillon aléatoire suivi dans le temps, elle permet d’observer le changement social, notamment la dynamique de l’évolution des conditions de vie en Suisse (Tillmann et al., 2016). Disposant de mesures avant la survenue de la pandémie de coronavirus, c’est dès lors un instrument particulièrement adapté pour répondre aux questions que se pose le mandant. Les données du PSM concernant ce volet spécial « Covid–19 » ont toutefois deux limites. D’une part, elles mesurent uniquement les effets de ce qu’on nomme aujourd’hui « la première vague » de la pandémie, ainsi que des mesures prises en raison de la « situation extraordinaire » (article 7 de la loi sur les épidémies). Les effets des vagues et des mesures successives seront saisis dans de prochaines enquêtes du PSM. Cela signifie que l’entier de l’analyse présentée doit être rapporté à cette période. Une deuxième limite concerne le moment où le volet spécial a été conduit, qui est très proche de la fin de la période de semiconfinement. L’enquête n’a dès lors pu documenter que les conséquences à court terme de ce dernier sur les conditions de vie. Il faudra, là aussi, attendre les prochaines enquêtes du PSM pour connaître ses conséquences à plus long terme. Ce rapport, dont l’élaboration a été suivie par un groupe d’accompagnement composé de représentant·e·s de l’OFAS, de l’OFSP, du SECO et de l’OFS, part de l’hypothèse, largement corroborée par les médias ainsi que par les premiers résultats des recherches disponibles (Gamba et al., 2020 ; Martinez et al., 2020), que les conséquences de la pandémie et des mesures prises sur les conditions de vie de la population sont différentes selon les catégories de revenu. Une approche de type monétaire a été choisie pour plusieurs raisons. Premièrement, elle n’est pas étrangère à la tradition de la recherche sur la pauvreté, et elle est largement utilisée tant par la statistique officielle que par la Plateforme nationale contre la pauvreté. Deuxièmement, le revenu disponible du ménage ne reflète pas seulement la situation financière et le standard de vie, mais constitue également un indicateur de la stratification sociale dans un sens plus large. Le revenu du ménage est en effet fortement corrélé avec le niveau d’éducation ou le statut social. Troisièmement, le revenu du ménage tient compte du fait que la marge de manœuvre individuelle dépend du contexte du ménage et de ses différents membres. Quatrièmement, le revenu du ménage permet d’analyser 25 l’ensemble de la population, et non pas seulement une partie de celle-ci, comme c’est souvent le cas lors de recours à des mesures de stratification liées au travail rémunéré. Malgré cette focale monétaire, ce rapport ne se base pas uniquement sur une variable de revenu, car les analyses multivariées incluent de nombreuses autres variables, notamment la position socioprofessionnelle, le niveau d’éducation et les conditions de logement. Ainsi, il tient compte du caractère multidimensionnel de la position d’un individu dans la société, qui ne peut se réduire à une hiérarchie verticale simple comme pourrait le laisser supposer une mesure par le seul revenu. Deux questions principales ont été traitées de manière rétrospective : 1. Les effets négatifs au début de la pandémie se sont-ils prioritairement concentrés sur les personnes appartenant à la catégorie de revenu la plus basse ? La crise a-t-elle donc renforcé les désavantages et inégalités qui existaient déjà ? 2. Les effets de la pandémie et des mesures prises pour l’endiguer ont-ils au contraire touché d’autres groupes – en raison de leur âge, leur sexe, leur configuration familiale ou autre caractéristique – quelle que soit leur catégorie de revenu ? Si oui, quels sont ces groupes ? Qu’en est-il des effets positifs ? Cinq thématiques centrales en termes de conditions de vie ont fait l’objet d’investigations approfondies : les conséquences de la pandémie sur la situation financière des ménages, les conséquences de la fermeture des écoles et structures de garde sur les familles avec enfant(s), les conséquences de la pandémie sur le bien-être, notamment sur la prévalence de réactions de stress et de sentiments négatifs, les conséquences de la pandémie sur les relations sociales ainsi que sur la situation professionnelle. Ces thématiques sont particulièrement pertinentes en regard de l’analyse de la presse et des premiers résultats de recherche disponibles. Relevons que les données du volet spécial « Covid–19 » ne permettent pas de mesurer d’autres inégalités importantes liées au statut social, comme l’exposition au virus ou le risque d’une évolution grave de la maladie. Le présent rapport est structuré comme suit. D’abord, nous décrivons les données utilisées et traitons des aspects méthodologiques (2. Méthodologie). La partie suivante est consacrée à l’exposé des résultats en fonction de la catégorie de revenu pour savoir si des effets sont observables (3. Analyse générale des effets selon la catégorie de revenu). Trois catégories sont distinguées, qui sont en rapport avec le revenu disponible médian : moins de 70 %, entre 70 % et 150 %, et plus de 150 %. La dernière partie approfondit les trois domaines dans lesquels des effets spécifiques de la pandémie ont été observés ; elle vise à identifier quels sous-groupes ont été plus spécifiquement touchés en considérant d’autres variables indépendantes dans les modèles d’analyse multivariée utilisés (4. Analyse approfondie des effets sur la situation financière, la santé et la vie familiale). Une annexe électronique permet de prendre connaissance de l’ensemble des résultats statistiques (lien). 26 M ETHODOLOGIE Revue des médias et de la littérature Tandis que la revue des médias est principalement exploitée pour reconstituer le contenu du débat en Suisse concernant les impacts du Covid–19, la revue de la littérature est utilisée pour identifier les résultats des premières recherches scientifiques. Plus précisément, l’objectif de la revue des médias est d’identifier quels groupes ont été médiatisés, et pour chaque groupe, de décrire et de catégoriser les types d’effets (positifs et négatifs). La stratégie de constitution du corpus a été la suivante : 1. Une recherche systématique par mots-clés dans la base de données d’articles de presse Factiva. Cette recherche se limite à deux journaux suisses bénéficiant d’un fort lectorat en Suisse romande et en Suisse allemande, à savoir Le Temps et Neue Zürcher Zeitung. 2. Un argus concernant les actions (co)financées par la Chaîne du bonheur durant la période de semi-confinement commandé dans le cadre d’un autre projet de recherche. 3. Une recherche systématique par mots-clés dans les archives du Corriere del Ticino. Les mots-clés utilisés concernent d’une part la pandémie de Covid-19, d’autre part la pauvreté en général et l’augmentation des inégalités, enfin les différents groupes de population ainsi que les problématiques en lien avec les quatre domaines thématiques décidés lors de la séance du groupe d’accompagnement du 1er décembre 2020 (la situation professionnelle, la situation financière, la santé et la qualité de vie, la famille et les relations sociales). En ce qui concerne le point 2, les résultats détaillés font l’objet d’une annexe (point 0). Pour sa part, l’objectif de la revue de la littérature est d’identifier les effets de la crise et des mesures prises, différenciés selon les groupes de population, sur la situation familiale, professionnelle, financière, de santé, ainsi que sur l’aide reçue et les relations sociales. Une attention spécifique a été portée sur les éventuelles différences intergroupes dans les effets observés, et particulièrement sur les populations pauvres et précarisées. Le recensement de la littérature a été effectué par l’équipe de recherche qui a reçu un appui de la part du mandant. Une première analyse de ce corpus a permis d’aider à orienter la sélection des variables pertinentes utilisées dans les modèles multivariés. Données et méthodes d’analyse Cette partie présente successivement les principales données utilisées ainsi que leurs limites, les modèles d’analyse, enfin les variables indépendantes auxquelles nous avons eu recours. Données La pandémie de Covid-19 et la crise économique et sociale qui a suivi ont eu de multiples impacts dans différentes régions du monde. En Suisse, le PSM, qui suit un large échantillon de ménages depuis 1999, était particulièrement bien placé pour éclairer la manière dont la vie de la population résidante a été affectée. À cette fin, le PSM a mis en place en mai et juin 2020 27 un volet spécial « Covid–19 ». Il s’agit donc d’une enquête supplémentaire entre les vagues 21 et 22 du PSM. L’échantillon est composé de toutes les personnes qui ont complété le questionnaire individuel de la vague 21 (interviews menées entre septembre 2019 et février 2020), à l’exception de celles qui avaient communiqué leur volonté de ne plus participer à l’enquête. Au total, 8 772 membres de l’échantillon issus de 5 540 ménages ont reçu une invitation à participer à l’étude. L’enquête a été menée par M.I.S. Trend à l’aide d’un questionnaire web, un questionnaire papier étant disponible sur demande et envoyé également au titre de suivi des non-réponses. À la fin de la période de terrain, 5 843 des 8 772 membres de l’échantillon avaient rempli le questionnaire Covid-19, ce qui représente un taux de réponse de 66,6 %. Parmi ces répondants, 67 % ont rempli le questionnaire en ligne et 33 % ont rempli la version papier. La pondération tient compte du plan d’échantillonnage et des non-réponses à l’enquête. Le questionnaire Covid-19 couvre de nombreux sujets : la santé, la situation professionnelle et financière, l’enseignement à domicile (du point de vue des élèves et étudiant·e·s), l’emploi du temps, l’articulation travail-famille, le bien-être, la cohésion sociale et le soutien social, enfin l’évaluation de la politique gouvernementale. Les questions ont été en partie tirées des questionnaires annuels du PSM pour permettre des mesures avant et après la crise et le semiconfinement, et ainsi tirer profit du caractère longitudinal de l’enquête. Ces questions ont été complétées par d’autres spécifiques à la pandémie de Covid-19. Par rapport à la problématique du mandat, il faut mentionner que le PSM tend à sous-estimer les groupes de populations les plus pauvres ou précaires, et dans certains cas les exclut totalement (cela concerne les personnes sans domicile ou en institution). Par voie de conséquence, elle tend également à sous-évaluer les effets de la crise sur la population en général. Si les pondérations utilisées corrigent certains biais, elles ne compensent pas ce manque d’information. Il est important de préciser que cette analyse ne porte pas spécifiquement sur les personnes en situation de pauvreté, mais plutôt sur la population à faible revenu, donc sur un groupe plus large. Malgré ces lacunes, les données du PSM présentent plusieurs avantages par rapport à d’autres sources utilisées pour analyser l’impact de la pandémie. Premièrement, l’information sur le revenu est très détaillée et de meilleure qualité comparée à des estimations grossières par une seule personne du ménage. Les informations détaillées sur le ménage permettent de calculer les revenus équivalents qui tiennent compte de la taille du ménage et de prendre en considération la fortune. Deuxièmement, les données sont issues d’un échantillon aléatoire et pas d’une enquête reposant sur une auto-sélection des répondant·e·s. Même avec des pondérations appropriées, l’auto-sélection présente toujours un biais beaucoup plus important (Pekari et al., 2018). Troisièmement, les observations effectuées avant la pandémie permettent d’analyser dans quelle mesure les inégalités observées existaient déjà avant la pandémie ou ont été produites ou exacerbées par celle-ci. Les observations réalisées avant la pandémie permettent également de disposer d’une mesure ex-ante des revenus et d'autres statistiques. Modèles d’analyse Au regard de la nature du questionnement, la mise en œuvre d’analyses multivariées pour tenir compte des interactions possibles entre la catégorie de revenu et les autres variables 28 explicatives à considérer est indispensable. Les analyses sont effectuées pour l’échantillon total, ainsi que séparément pour les différentes catégories de revenu (4 sous-échantillons au total, voir chapitre 3.3 pour la mesure du revenu). Nous analysons chaque sous-échantillon selon trois modèles (voir le Tableau 1). Le premier modèle (M1) constitue une analyse descriptive qui estime la moyenne de la variable dépendante par catégorie de revenu. Ce modèle inclut uniquement les variables qui sont nécessaires pour des raisons méthodologiques, comme le contrôle de la période de l’enquête (mai ou juin), car les réponses varient en fonction de l’évolution de la pandémie et des mesures prises pour l’endiguer. Il est également essentiel de contrôler les effets du mode d’enquête pour les analyses qui comparent des valeurs dans le temps (« first difference models »), notamment pour les variables de santé et de satisfaction. En effet, la présence d’une personne qui mène l’interview influe sur les mesures en raison de la désirabilité sociale des réponses : une santé moins bonne et des scores de satisfaction plus faibles sont ainsi déclarés en mode web par rapport à des interviews menées par téléphone. De tels effets ne sont pas observés dans d’autres domaines (par exemple la situation financière et professionnelle, l’activité physique, l’utilisation du temps). Les différences de mode d’enquête constatées dans le PSM sont conformes aux conclusions de la littérature scientifique. Puisque la vague 21 du PSM a été menée principalement par téléphone et que l’enquête Covid-19 l’a été entièrement via le web ou le papier, le mode d’administration de l’enquête comme la pandémie peuvent expliquer les changements entre les deux vagues. Pour distinguer ces deux effets dans les analyses longitudinales, nous utilisons le mode d’enquête de la vague 21 (95 % téléphone, 5 % Web) comme variable de contrôle dans les modèles de régression. Les effets du mode d’enquête estimés de cette manière correspondent assez bien à ceux obtenus dans une expérience méthodologique sur les modes d’enquête du PSM (enquête pilote pour le PSM IV) (Voorpostel et al., 2020). Le second modèle (M2) comprend des variables démographiques comme le groupe d’âge, le sexe ou le type de ménage (voir le chapitre 3.3.). Il permet d’estimer l’impact de ces variables pour l’ensemble de l’échantillon ainsi que pour les différentes catégories de revenu. Dans le troisième modèle (M3), les variables liées au travail et de stratification (par exemple l’éducation, le statut professionnel, les conditions de logement, le secteur économique) sont ajoutées pour examiner leur impact. Les modèles 2 et 3 appliqués à l’ensemble de l’échantillon permettent en outre d’examiner si l’effet du revenu change lorsque d’autres variables démographiques ou de stratification sont prises en compte. Les résultats complets pour tous les modèles de régression se trouvent dans l’annexe électronique (lien). Pour minimiser les biais dus à la non-réponse dans l’enquête et pour garder le nombre d’observations dans les différents modèles constants, nous avons effectué une imputation multiple (algorithme “mi impute chained” de Stata) et utilisé les valeurs imputées pour les variables indépendantes dans les modèles. Compte tenu des nombreux modèles et des échantillons parfois petits, le niveau de signification des différents coefficients de régression doit être interprété avec prudence afin de ne pas donner trop de poids à des résultats qui sont en fait de faux positifs ou de faux négatifs. Nous considérons également la taille de l’effet et la cohérence entre les différents modèles pour l’interprétation. 29 Tableau 1 : Modèles d’analyses Ensemble de l’échantillon Catégorie de revenu M1 M2 M3 x x x x x Variables démographiques Variables de stratification et liées au travail Contrôles méthodologiques Revenus faibles (M1) M2 M3 x x x x x Revenus moyens (M1) M2 M3 x x x x x x x Revenus élevés (M1) M2 M3 x x x x x x x x x x Variables indépendantes La centralité de la catégorie de revenu dans le mandat d’analyse impose une construction solide de cette variable indépendante principale. Rappelons que les revenus ont été mesurés lors de la vague 21, soit avant la crise, et non dans le volet spécial « Covid–19 ». Nous nous basons sur le revenu disponible équivalent (c’est-à-dire pondéré par la taille du ménage). Le revenu disponible tient compte de l’ensemble des revenus (d’activité, du patrimoine, de prestations sociales et de transfert vers d’autres ménages) ainsi que d’un loyer fictif pour les propriétaires (simulation), dont sont déduits les impôts directs (simulation), les primes de caisse maladie (simulation) ainsi que les dépenses de transfert vers d’autres ménages (pensions alimentaires, par exemple). Relevons que la prise en compte d’un loyer fictif pour les propriétaires corrige légèrement le taux de personnes âgées en risque de pauvreté. L’annexe 6.2 décrit la procédure de manière plus détaillée. Les ménages sont répartis en trois catégories. Les faibles revenus (moins de 70 % de la médiane) représentent 14.5 % de la population sous enquête, les revenus moyens (entre 70150 % de la médiane) 67 % de la population et les revenus élevés (plus de 150 % de la médiane) 19 % de la population. Bien que le revenu disponible équivalent soit un indicateur clé pour mesurer le niveau de vie matériel, il ne faut pas oublier lors des interprétations que ce concept repose sur l’hypothèse que les revenus sont répartis de manière égale au sein du ménage. Une dimension problématique du concept de catégorie de revenu est l’omission de la fortune. Pour les retraité·e·s qui ont retiré leur 2e pilier sous forme de capital, par exemple, le revenu seul n’est pas un bon indicateur du niveau de vie. Dans le cadre du présent rapport, des contrôles ont été effectués au niveau de la fortune afin de tenter d’exclure les ménages fortunés du groupe des bas revenus par le biais de différentes informations relatives au niveau de vie, telles que la privation (les ménages qui renoncent à des biens et des activités pour des raisons financières, comme des vacances, l’invitation d’ami·e·s, une voiture ou un ordinateur, etc.), le niveau de satisfaction concernant la situation financière et l’évaluation de la capacité à gérer cette dernière (échelles de 0 à 10), ainsi que les revenus du capital et les retards dans le paiement des factures. Les critères cumulés d’exclusion de la catégorie des faibles revenus (les ménages concernés étant alors attribués aux revenus moyens) sont les suivants : pas de privation, pas de retard dans les paiements, une situation financière gérable (valeur minimum 30 de 8 sur l’échelle de 0 à 10), un revenu du capital (intérêts, dividendes) d’au moins 1000 CHF par année (l’exclusion concerne 91 observations relatives à 60 personnes âgées de plus de 65 ans et à 78 de plus de 55 ans). Si le revenu du capital est inférieur à 1000 CHF, mais les autres critères remplis, les personnes sont également exclues de la catégorie des faibles revenus (cela concerne 245 observations relatives à 127 personnes âgées de plus de 65 ans et à 157 de plus de 55 ans). Le Tableau 2 (ci-dessous) présente les autres variables indépendantes (de contrôle) utilisées dans les analyses, ainsi que la répartition en fonction de la catégorie de revenu. Au regard du grand nombre d’analyses réalisées et de la variété des thèmes considérés, il a fallu sélectionner un set de variables indépendantes. Pour ce faire, nous nous sommes basé·e·s sur la littérature scientifique ainsi que sur de précédentes analyses des données Covid-19 du PSM (Kuhn et al., 2020 ; Refle et al., 2020). Le set de variables est composé de sept grandes dimensions : la situation économique, les caractéristiques sociodémographiques (âge, sexe, type de ménage, nationalité), la position sociale, la situation d’activité et liée au travail, la santé, les conditions de logement et la région linguistique. Les variables à expliquer (par exemple le télétravail ou le chômage partiel) ne sont pas incluses comme variables indépendantes dans les modèles standard M1, M2 et M3. Pour les analyses approfondies de la partie 4.3 sur les familles, il a néanmoins été nécessaire de sortir de ce cadre et de modifier légèrement le set des variables explicatives utilisées (créant ainsi un modèle M4). Pour les variables des secteurs économiques (NOGA) et des classes sociales (EseC), il a été nécessaire de fusionner quelques-unes des catégories utilisées dans le modèle M3. L’information sur la nationalité, les enfants dans le ménage, la maladie chronique, l’éducation, le nombre de pièces, le secteur économique, la classe sociale, le type de contrat, l’employeur privé ou public a été mesurée dans la vague 21, les autres informations ont été collectées dans l’étude Covid-19. Bien que la région linguistique et la nationalité soient des variables pertinentes, il n’est pas possible de les interpréter dans la mesure où les effectifs sont trop faibles pour le Tessin et les personnes de nationalité étrangère 1 Afin d’éviter des interprétations erronées, nous utilisons ces variables pour le contrôle méthodologique, mais pas pour en commenter les effets. 1 De manière générale, la population étrangère est sous-représentée dans le PSM. Bien que les pondérations tendent à corriger ce phénomène, les personnes issues d’une immigration récente et/ou ne parlant pas ou mal une des langues nationales restent sous-représentées. Cette sous-représentation est accrue dans l'étude Covid-19. Elle est probablement due au mode d'interview par web ou papier qui requiert une plus grande compétence linguistique. 31 Tableau 2 : Variables de contrôle, codage et moyennes par catégorie de revenu Codages <70% (n=845) 70%150% (n=3894) >150% (n=1104) Groupes d’âge 1 14-17 2 18-25 3 26-35 4 36-45 5 46-55 6 56-65 7 66-75 8 76+ 4.5 % 8.8 % 7.9 % 9.7 % 14.6 % 16.2 % 20.0 % 18.3 % 3.4 % 6.7 % 10.4 % 10.9 % 17.8 % 19.9 % 19.4 % 11.6 % 1.5 % 3.5 % 8.6 % 10.6 % 21.7 % 29.0 % 16.9 % 8.2 % Sexe 0 Hommes 1 Femmes 36.6 % 63.4 % 45.5 % 55.0 % 51.2 % 48.8 % Nationalité 0 Autres 1 Suisse 7.5 % 92.5 % 4.6 % 95.4 % 4.2 % 95.8 % Langue (d’interview) 1 Français 2 Allemand 3 Italien 37.4 % 52.2 % 10.4 % 25.6 % 70.1 % 4.3 % 19.3 % 78.5 % 2.2 % Combinaison : ménage seul et partenaire 0 Ménage à plusieurs personnes 1 Ménage seul avec partenaire vivant dans un autre ménage 2 Ménage seul sans partenaire 73.8 % 7.5 % 18.7 % 82.0 % 5.6 % 12.4 % 84.0 % 6.2 % 9.8 % Enfants préscolaires dans le ménage Enfants de 0-3 ans, enfants de 4 ans pas encore à l’école 0 Pas d’enfant 1 Avec enfant 94.8 % 5.2 % 93.5 % 6.5 % 97.7 % 2.3 % Écoliers dans le ménage Enfants de 5-15 ans, enfants de 4 ans à l’école 0 Pas d’enfant 1 Avec enfant 84.6 % 15.4 % 84.5 % 15.5 % 90.8 % 9.2 % Parent seul 0 Pas parent seul 1 Parent seul 90.1 % 9.9 % 94.9 % 5.1 % 97.4 % 2.6 % Maladie chronique 0 Non 1 Maladie chronique (auto-déclarée et sans liste fixe de maladies) 59.5 % 40.5 % 62.7 % 37.3 % 62.7 % 37.3 % Éducation 1 Obligatoire 2 Secondaire II 3 Tertiaire 23.6 % 52.1 % 24.4 % 13.4 % 47.3 % 39.3 % 6.3 % 31.5% 62.1% 2.0 2.1 2.4 46.8 % 5.7 % 1.5 % 8.5 % 37.5 % 54.9 % 11.4 % 0.9 % 4.5 % 28.3 % Labels Nb. Chambres par personne Statut de travail (Pour les analyses, nous combinons cette variable avec les classes sociales (ESEC) pour distinguer les salarié·e·s) 1 Salarié·e 2 Indépendant·e 3 Chômage 4 En formation 5 Inactif·ve 29.8 % 5.1 % 2.1 % 13.1 % 49.9 % Classe sociale (ESeC) pour les actifs occupés (parce que cette classification distingue les salarié·e·s (catégories 1-7) et les indépendant·e·s (catégories 8 et 9), elle est combinée avec 1 Chef·fe·s de grandes entreprises, cadres dirigeants et membres des professions libérales de niveau supérieur 2 Cadres dirigeants et membres des professions libérales de niveau inférieur, encadrants et techniciens de niveau supérieur (fusionnée avec 1) 3 Professions intermédiaires 31.7 % 45.0 % 63.6 % 17.6 % 22.2 % 19.5 % 32 le statut de travail pour les analyses) 4 Encadrants de niveau inférieur et professions techniques de niveau inférieur (fusionnée avec 3) 5 Professions de niveau inférieur dans le commerce et les services 6 Professions techniques de niveau inférieur (fusionnée avec 5) 7 Professions routinières (fusionnée avec 5) 8 Indépendants sans salarié et chefs de petites entreprises 9 Agriculteurs sans salarié et chefs de petites exploitations agricoles (fusionnée avec 8) 42.5 % 27.5 % 10.3 % 8.2 % 5.3 % 6.5 % 1 Agriculture, chasse, sylviculture 3 Industries extractives (pas de cas dans l’échantillon) 4 Industries manufacturières 5 Production et distribution d’électricité, de gaz et d’eau (fusionnée avec 8) 6 Construction (fusionnée avec 4) 7 Commerce ; réparation de véhicules, d’articles domestiques 8 Hôtellerie et restauration 9 Transports et communications 10 Activités financières, assurances 11 Immobilier ; activités informatiques ; recherche 12 Administration publique ; défense ; sécurité sociale 13 Enseignement 14 Santé et activités sociales 15 Autres services collectifs et personnels 16 Services domestiques (fusionné avec 15) 17 Organisations et organismes extraterritoriaux (fusionné avec 8) 2.9 % 2.5 % 1.8 % 15.7 % 14.7 % 11.6 % 13.3 % 10.6 % 6.4 % 4.9 % 4.4 % 0.9 % 14.2 % 6.8 % 3.6 % 5.0 % 5.3 % 12.9 % 8.8 % 1.8 % 3.6 % 9.6 % 18.8 % 11.0 % 7.7 % 19.8 % 9.5 % 12.1 % 18.2 % 6.2 % 12.5 % 15.5 % 7.4 % Contrat à durée déterminée pour les actifs occupés 0 Contrat fixe /pas de contrat 1 Déterminée 89.5 % 10.5 % 92.0 % 8.0 % 96.3 % 3.7 % Employeur public pour les actifs occupés 0 Privé 1 Public 73.4 % 26.6 % 65.0 % 35.0 % 65.3 % 34.7 % Mode d’interview en vague 21 0 CAWI/PAPI 1 CATI 4.9 % 95.1 % 5.1 % 94.9 % 5.5 % 94.5 % Mois d’interview Corona 0 Mai 1 Juin 60.7 % 39.3 % 65.7 % 34.3 % 72.0 % 28.0 % Secteur économique (NOGA) pour les actifs occupés Remarque : n = après l’imputation de données manquantes, donc constant pour toutes les variables 33 A N ALYSE GENERALE DES EFFETS SELON LA CATEGORIE DE REVENU Cette partie analyse une sélection de variables dépendantes dans différents domaines centraux des conditions de vie. La sélection comprend des variables pour lesquelles cette étude apporte une valeur ajoutée par rapport aux travaux déjà existants. Il s’agit notamment de domaines dans lesquels les données des registres ne sont pas encore disponibles (situation financière), ne sont pas couvertes par d’autres études (perception par les parents de la fermeture des écoles) ou de variables permettant une analyse longitudinale tenant compte de la situation d’avant-crise, par exemple en ce qui concerne la santé et la satisfaction (cf. Tableau 15, annexe 0 pour la description). La présentation des résultats est structurée en cinq grands domaines thématiques : 1) la situation financière, 2) la situation professionnelle, 3) la santé, 4) la famille et 5) l’aide et la satisfaction concernant les relations sociales. Pour la situation professionnelle, les catégories de revenu se réfèrent au revenu individuel, et pas au revenu du ménage qui est mobilisé pour les autres domaines (cf. annexe électronique, lien). La démarche consiste à proposer une analyse générale des effets en fonction de la catégorie de revenu. Le but est d’identifier si certains effets négatifs se concentrent davantage sur la catégorie de revenu la plus basse, indiquant ainsi un renforcement des inégalités dans certains domaines. Sauf indication contraire, les résultats commentés se réfèrent au modèle de régression de base (M1), qui comprend des variables de contrôle. Nous discutons pour chaque domaine comment cette estimation change en prenant en compte des différences sociodémographiques, de stratification et liées au travail rémunéré (M2 et M3). De manière générale, on constate que les différences entre les catégories de revenu « net » (avec l’hypothèse que les catégories se distinguent uniquement par leur revenu) sont plus faibles que dans les analyses descriptives (M1). Situation financière L’analyse des six questions concernant l’impact de la crise de Covid-19 sur la situation financière des individus montre que l’ensemble de la population a subi et s’attend à subir des effets négatifs. Mais il existe des différences significatives entre catégories de revenu : les personnes qui appartiennent à la catégorie de revenu la plus basse rapportent systématiquement davantage d’effets négatifs. Une première série de quatre questions demandait aux individus d’évaluer la probabilité de vivre l’une des quatre conséquences suivantes au cours des 12 prochains mois en raison de la crise de Covid-19 : 1) être obligé·e d’utiliser ses économies, 2) être contraint·e de diminuer considérablement son train de vie, 3) être obligé·e de contracter un emprunt et 4) devoir demander une aide sociale ou une autre prestation sociale. Les individus ont évalué cette probabilité sur une échelle de 0 à 10 ou indiqué si cela était déjà arrivé. Nous distinguons dans la suite de ce texte les individus indiquant un certain risque (valeurs de 3 et plus) de ceux qui n’en indiquent aucun ou un risque très faible (valeurs de 0 à 2). En réponse à chacune de ces quatre questions, les individus appartenant à la catégorie de revenu la plus basse signalent 34 plus souvent un risque que les autres (voir le Tableau 3). Ces différences ne diminuent pas dans les modèles qui contrôlent les variables sociodémographiques ou de stratification/travail rémunéré. Tableau 3 : Part des individus ayant indiqué une probabilité de vivre une conséquence négative sur leur situation économique (valeurs 3-11 resp. 0-2) en raison de la pandémie, selon la catégorie de revenu Catégorie de revenu <70% 70%-150% >150% Moyenne N Être obligé·e d’utiliser ses économies 48 %* 31 % 26 %* 32 % 4’950 Être contraint·e de réduire considérablement son train de vie 41 %* 24 % 18 %* 26 % 5’016 Devoir demander une aide sociale ou une autre prestation sociale 20 %* 7% 4 %* 8% 4’901 Être obligé·e de contracter un emprunt 11 %* 7% 4 %* 7% 4’887 * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen Toutes catégories de revenu confondues, devoir utiliser ses économies est la conséquence jugée la plus probable (32 %), suivie de la diminution considérable de son niveau de vie (26 %), d’avoir besoin de demander une prestation sociale (8 %) et, finalement, de contracter un emprunt (7 %). La catégorie de revenu la plus basse rapporte un risque d’utiliser ses économies 1.5 fois plus élevé que la catégorie moyenne (48 % contre 31 %) et deux fois plus que la catégorie de revenu élevé. Le risque de diminution du niveau de vie rapporté par les bas revenus (41 %) est également significativement supérieur (facteurs 1.7 respectivement 2.3). Concernant la probabilité de devoir demander une aide sociale ou une autre prestation sociale, le risque rapporté par les bas revenus (20 %) est de 13 points de pourcentage supérieur à la catégorie moyenne (7 %). Il apparaît finalement que le risque de contracter un emprunt est faible chez toutes les catégories de revenu, mais les différences entre catégories de revenu restent significatives. Pour tous ces risques, la catégorie à faible revenu est davantage susceptible de signaler un risque. Ni la composition sociodémographique, ni les caractéristiques liées au travail ou à la stratification n’expliquent les différences entre catégories de revenu, ce qui signifie qu’elles reflètent l’effet du revenu en tant que tel. Il est non moins intéressant de souligner que la différence entre les catégories à revenu moyen et supérieur est également significative, mais moins marquée que celle concernant la partie inférieure de la distribution du revenu. Les données concernant les risques perçus portent aussi sur les soucis pour sa propre situation économique (évalués sur une échelle de 0 à 10) qui sont significativement plus élevés chez les personnes à bas revenus (4.33 contre 3.61 et 3.15) (Graphique 1). 35 Graphique 1 : Degré de souci pour sa propre situation économique, selon la catégorie de revenu (n=5’745) Moyenne 3.63 <70% 4.33* 70% – 150% 3.61 >150% 3.15 0 2 4 6 8 10 * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen Outre l’évaluation du risque financier à terme, l’enquête Covid-19 visait également à déterminer si la situation financière des individus interrogés s’est détériorée ou améliorée au moment de l’enquête (échelle de -5 à 5, 0 signifiant une situation stable). Si, en moyenne, la situation économique de l’ensemble de la population s’est dégradée, l’effet reste plutôt léger si l’on considère la population globale (-0.18 point sur l’échelle de -5 à 5). Pour les bas revenus en revanche, cette dégradation est plus importante. Elle est trois fois plus forte dans la catégorie de revenu la plus basse que (-0.37) dans les deux autres catégories de revenu (entre -0.11 et -0.13). Le graphique 2 montre la part des individus ayant déclaré une détérioration (valeurs -5 à -1) de leur situation financière : c’est le cas de 24.5 % des personnes à bas revenu, alors qu’elles ne sont que 17.6 % et 17.3 % dans les autres catégories de revenu. Le contrôle via les variables socio-démographiques et liées au travail n’impacte pas les différences observées. 36 Graphique 2 : Part des individus ayant déclaré une détérioration de leur situation financière, selon la catégorie de revenu (n=5’477) Moyenne 18.6% <70% 24.5%* 70%-150% 17.6% >150% 17.3% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen Ces résultats concernant les effets de la crise sur la situation économique indiquent que la pandémie provoque un renforcement des inégalités financières, puisque ses conséquences négatives touchent systématiquement davantage la population à bas revenus. Mais ces changements n’affectent pas que la partie inférieure de la distribution des revenus : les pertes pour les autres catégories (moyenne et élevée) sont comparables entre elles. Il convient toutefois de noter que la catégorie de revenu élevé telle que nous l’avons constituée rassemble presque un cinquième (19%) de la population sous enquête : les résultats seraient sans doute différents si l’on ne considérait que les revenus les plus élevés. Situation professionnelle L’enquête Covid-19 avait notamment pour objectif d’identifier la part des personnes concernées par différents changements de leur situation professionnelle et de leurs conditions de travail à court terme à cause de la pandémie. Précisons qu’il ne s'agit pas d'analyses longitudinales, mais de déclarations des répondant·e·s au sujet de changements de leur situation professionnelle dans l’enquête Covid-19. Concernant les salarié·e·s ainsi que les personnes en apprentissage ou en stage, les trois changements analysés sont : 1) être au chômage partiel, 2) travailler totalement ou partiellement à domicile et 3) travailler moins pour s’occuper de ses enfants ou d’autres membres du ménage. Pour les analyses portant sur le chômage partiel, les indépendant·e·s ont aussi pu être considéré·e·s. Contrairement aux autres parties thématiques, le revenu considéré ici est le revenu individuel et non celui du ménage. 2 2 Les tailles des catégories (personnes actives) sont 896 cas (27.8%) pour les bas revenus, 1526 pour le groupe moyen (47.4%) et 799 (24.8%) pour les revenus élevés. Le revenu personnel inclut toutes les sources de revenu. La fortune au niveau du ménage n’a pas été prise en compte ici. 37 Tableau 4 : Part des personnes actives** chez qui la pandémie a entraîné des changements à court terme de la situation professionnelle, selon la catégorie de revenu Catégorie de revenu <70% 70%-150% >150% Moyenne N Travailler entièrement ou partiellement à domicile 28 %* 45 % 60 %* 44 % 3’188 Chômage partiel 22 % 20 % 12 %* 19 % 2’835 Travailler moins pour s’occuper de ses enfants ou d’autres membres du ménage 4% 5% 6% 5% 2’804 * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen ** Salarié∙e∙s, indépendant∙e∙s, apprenti∙e∙s et stagiaires. Les résultats montrent sans surprise de forts changements des situations de travail ainsi que des différences selon les catégories de revenu. En moyenne (Tableau 4), 44 % des personnes ont changé leurs modalités de travail en transférant leurs activités entièrement ou partiellement à domicile, et 19 % des salarié·s sont passé·e·s au chômage partiel 3. Le chômage partiel est plus fréquent chez les bas revenus (22 %) et les personnes ayant un revenu moyen (20 %) si on le compare aux personnes de revenu élevé (12 %). Le même constat a été fait dans une étude de Travail-Suisse (Fritschi et Fischer, 2020). Cette différence s’explique en grande partie par les secteurs économiques dans lesquels les personnes sont actives, et elle est donc moins marquée après l’introduction des variables socio-économiques et liées au travail. La proportion de travail à domicile est liée à la catégorie de revenu (probablement en fonction de la part de travail de bureau). Ce taux double en passant de 28 % chez les bas revenus à 60 % chez les revenus élevés. La situation professionnelle explique une partie des différences entre les catégories de revenu, mais elles restent significatives dans tous les modèles. Ces résultats confirment que les secteurs économiques à faible niveau de salaire exigent souvent une présence physique et permettent donc plus rarement le passage au télétravail. Enfin, 5 % des salarié·e·s et apprenti·e·s indiquent avoir dû réduire leurs heures de travail en raison de la garde des enfants ou d’autres membres du ménage, sans que des différences significatives ne soient observables en fonction de la catégorie de revenu ou du genre. Les effets relatifs au risque de perte d’emploi dans les 12 mois ont également été évalués 4. Les salarié·e·s étaient amené·e·s à se prononcer sur ce risque pour cause de licenciement ou de fermeture de l’entreprise (sur une échelle de 0 aucun risque à 11 cela est déjà arrivé). Le Tableau 5 montre que les personnes à faible revenu rapportent plus souvent un risque de 3 au minimum de perte d’emploi (31 %) que les catégories de revenus moyens et élevés (26 % et 25 %). Si cette différence n’est pas significative dans le modèle montré dans le Tableau 5, elle le devient après le contrôle des caractéristiques démographiques ou liées au travail. Ceci montre que le revenu joue un rôle en comparant des personnes présentant les mêmes caractéristiques par ailleurs, comme le secteur économique. 3 Pour plus de détails concernant les chiffres du chômage, on peut se reporter à la statistique du Secrétariat d’État à l’économie (SECO) y relative qui propose notamment un suivi mensuel : https://www.amstat.ch/v2/index.jsp?lang=fr. 4 Une question ciblait de plus spécifiquement les personnes sans emploi (89 au total) en leur demandant si le chômage était survenu durant la crise du Coronavirus. En raison des effectifs trop faibles, cette transition au chômage ne peut toutefois pas être analysée en plus de détail. 38 Tableau 5 : Probabilité de perdre son emploi au cours des 12 prochains mois en raison de la pandémie, selon la catégorie de revenu (risque 3-10 resp. risque 0-2) Catégorie de revenu Part des individus ayant déclaré un risque de perdre leur emploi <70% 70%-150% >150% Moyenne N 31 % 26% 25% 27 % 3’033 Le risque se réfère à la part des personnes indiquant un risque d’au moins 3 sur l’échelle de 0 à 11 * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen Dans l’ensemble, l’enquête Covid-19 indique un bouleversement des conditions de travail pour une grande partie de la population active. Elle démontre que les conséquences de la pandémie et du semi-confinement du printemps 2020 sont liées au revenu en matière de chômage partiel, de passage au télétravail et de risque de chômage. L’effet en termes de réduction temporaire des heures de travail rémunéré pour la garde des enfants n’est en revanche pas spécifique aux catégories de revenu. Pour quelques aspects, les analyses confirment que la situation professionnelle des personnes à faible revenu est plus menacée que celle des personnes à revenu plus élevé. La différence relative au chômage partiel s’explique partiellement par le fait que les mesures de confinement ont touché de manière très ciblée certains secteurs économiques et certaines catégories professionnelles dans ces secteurs. Il faut aussi rappeler que certains effets dramatiques de la crise sur les salariés les plus précaires, comme les sans-papiers, dont les médias ont pu se faire l’écho 5, n’apparaissent pas via l’enquête Covid-19 et que, sans les mesures prises par le gouvernement fédéral, la catégorie à faible revenu aurait été touchée plus durement dans les dimensions traitées ici. Santé Un des buts majeurs de l’enquête Covid-19, menée rappelons-le à la sortie du premier semiconfinement, était de cerner les effets de la pandémie sur la santé de la population. Cela non seulement en raison de la dangerosité du virus lui-même, mais encore en raison des effets potentiellement délétères pour la santé, psychique en particulier, des mesures prises pour endiguer la pandémie. Le fort potentiel anxiogène de la pandémie, en raison des craintes pour sa santé et celle de ses proches, ou de l’hypothèse de l’effondrement du système de soins, par exemple, ainsi que du risque de dégradation de la santé psychique (ou du moins du bienêtre) des personnes en raison de l’isolement ou, à l’inverse, de la promiscuité forcée liée aux mesures de semi-confinement, sont des préoccupations qui ont donné lieu à des enquêtes spécifiques en Suisse 6. Différents aspects de santé (physique et mentale) et de bien-être ont également été sondés par l’enquête Covid–19, en considérant tant des indicateurs objectifs que subjectifs. L’analyse montre qu’il existe des effets différenciés en fonction de la catégorie de revenu, sans qu’ils ne 5 L’analyse de l’Argus concernant les mentions de la Chaîne du Bonheur dans les médias suisses durant le semi-confinement fait ressortir comme deuxième sujet le plus évoqué (après les effets sur la situation matérielle et à égalité avec les effets sur les familles) les conséquences des mesures prises pour endiguer la pandémie sur le travail rémunéré (dans 38 documents sur 61). Se reporter à l’annexe 6.1. 6 Par exemple, la Swiss Coronastress Study, https://fr.coronastress.ch. 39 soient toutefois systématiques pour toutes les dimensions de santé et de bien-être investiguées. Une première question de l’enquête a trait à l’appartenance à la population à risque (Tableau 6). Plus d’un tiers (35 %) des personnes considéraient faire partie de la population à risque de développer des complications en cas d’infection. Parmi les moins de 65 ans, cette part était sans surprise moindre, mais reste non négligeable avec 15 %. Il est intéressant de noter que seules 75 % des personnes de 65 ans et plus s’incluent dans le groupe à risque (79 % des plus de 70 ans). Contrairement à ce que l’on aurait pu supposer, les analyses ne montrent pas d’effet de revenu concernant la prévalence de personnes à risque pour les personnes de moins de 65 ans. Par contre, parmi les 65 ans et plus, ce sont surtout les hauts revenus qui ne se comptent pas dans le groupe à risque, même si elles en font officiellement partie (29 % pour les revenus élevés, 21 % pour les revenus faibles). Cette différence, qui se présente aussi pour l’ensemble de la population, disparaît une fois l’âge, le sexe, les maladies chroniques et les autres variables explicatives contrôlées, indiquant par-là que cet effet est lié à la composition du groupe, et non au revenu. Tableau 6 : Part des personnes se considérant comme faisant partie de la population à risque de développer des complications en cas d’infection au Covid-19, selon la catégorie de revenu Catégorie de revenu <70% 70%-150% >150% Moyenne N Ensemble de la population 41 %* 35 % 28 % 35 % 5’469 Moins de 65 ans 16 % 15 % 13 % 15 % 3’657 65 ans et plus 79 % 74 % 71 % 75 % 1,812 * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen Un deuxième aspect intéressant concernant la santé physique portait sur le degré de soucis rapporté par les personnes (sur une échelle allant de 0 à 10), d’une part pour leur propre santé et d’autre part vis-à-vis du risque de ne pas recevoir les soins médicaux nécessaires en cas d’infection (Tableau 7). Les résultats permettent d’abord de comparer les scores pour la population en général. Le niveau de soucis est plus élevé pour la santé que pour le risque de ne pas recevoir le traitement médical nécessaire (score moyen respectivement de 3.92 et de 2.26). Si les personnes à bas revenus se font plus de soucis pour leur propre santé, cela s’explique en grande partie par des caractéristiques sociodémographiques différentes, notamment la plus grande prévalence des maladies chroniques chez ces personnes. En contrôlant l’effet de ces variables, la différence selon les catégories de revenu n’est plus significative. Par contre, l’inquiétude de ne pas recevoir les soins nécessaires en cas d’infection est significativement plus élevée chez les bas revenus que dans les autres catégories de revenu ; si cette différence diminue en considérant les autres caractéristiques (M2 et M3), elle reste significative. Le constat que les personnes à faible revenu sont comparativement plus soucieuses de leur santé, avant et pendant la crise, a également été fait en Allemagne (Entringer et al., 2020a). 40 Tableau 7 : Degré de souci pour sa propre santé et l’accès aux soins médicaux nécessaires en cas d’infection au Covid-19, selon la catégorie de revenu Catégorie de revenu <70% 70%150% >150% Moyenne N Souci pour sa propre santé 4.41* 3.89 3.65* 3.92 5’779 Souci de ne pas recevoir les soins médicaux nécessaires en cas d’infection au Covid-19 3.00* 2.22 1.83* 2.26 5’712 Échelle de réponse allant de 0 (pas de soucis du tout) à 10 (de très gros soucis) * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen Un autre pan de questions avait trait à la santé psychique et au sentiment de bien-être des personnes en général. Pour certaines questions, il est de plus possible de mesurer si l’on observe un changement par rapport à la situation avant la pandémie grâce à la comparaison avec les réponses données à la précédente vague d’enquête du PSM. L’ampleur de la dégradation ou de l’amélioration du bien-être entraînée par la pandémie peut ainsi être objectivée. Globalement, les analyses montrent des effets liés à la catégorie de revenu pour cette dimension plus subjective de la santé. Une première question demandait aux personnes d’évaluer (sur une échelle de 0 à 10) la fréquence à laquelle elles ressentent des sentiments négatifs comme le cafard, le désespoir, l’anxiété, la dépression. Le Tableau 8 montre que les personnes à bas revenus éprouvent significativement plus souvent que les autres de tels sentiments négatifs (score de 2.8 contre 2.3 et 2.2). Les caractéristiques comme la maladie chronique, l’âge ou le sexe expliquent une partie de cette différence, mais l’écart reste significatif dans tous les modèles. Tableau 8 : Fréquence (moyenne et évolution) de sentiments négatifs, selon la catégorie de revenu Catégorie de revenu <70% 70%150% >150% Moyenne N Fréquence moyenne du ressenti de sentiments négatifs (enquête Covid-19) 2.78* 2.29 2.20 2.35 5’801 Évolution de la fréquence moyenne du ressenti de sentiments négatifs entre la vague 21 et l’enquête Covid-19 -0.08 +0.03 +0.1 -0.01 5’798 Échelle de réponse allant de 0 (jamais) à 10 (toujours) * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen Toutefois, la comparaison avec l’enquête (vague 21) qui a eu lieu avant la pandémie indique que la fréquence moyenne du ressenti de sentiments négatifs n’a pas significativement évolué pour l’ensemble de la population et ne peut donc, de ce fait, pas être interprétée comme un effet de la première vague de la pandémie. Relevons également que les bas revenus ne se distinguent pas des autres catégories de revenu concernant le changement par rapport à la situation d’avant la pandémie, l’écart entre les catégories de revenu étant identique. Même si les différences ne sont pas statistiquement significatives, il est intéressant de constater qu'elles n'ont légèrement augmenté que pour les revenus élevés. Un même constat peut être tiré pour les troubles du sommeil, un autre indicateur de la santé mentale. Si la part de la population souffrant de troubles du sommeil a légèrement augmenté, cette différence n’est pas significative. Ce constat vaut pour les différentes catégories de revenu, et la fréquence 41 des problèmes de sommeil est identique pour les bas revenus et les autres catégories de revenu indépendamment de la pandémie. Ce résultat est conforté par la littérature et la presse, qui expliquent que les conséquences négatives sur le psychisme se font surtout ressentir à plus long terme. Le Covid-19 monitor (2021) mené depuis 2020 par de Hautes écoles zurichoises avec le soutien de l’Office fédéral de la santé publique et Promotion Santé Suisse montre en effet une forte augmentation de la détresse psychologique durant la deuxième vague de la pandémie. L’enquête Covid-19 du PSM s’intéressait également à la fréquence de manifestations physiques au cours de la semaine écoulée (par exemple en transpirant, en ayant des difficultés respiratoires, des vertiges ou des palpitations) en lien avec l’expérience des personnes avec la pandémie (par exemple distanciation physique, perte de revenu/emploi, inquiétudes concernant l’infection). Cette question, destinée à mesurer un effet de la crise, mêlait donc à dessein les réactions à des effets économiques, sociaux et psychiques de la crise en vue de pointer un stress post-traumatique. Le Graphique 3 montre, d’une part, que près d’un cinquième de la population (19 %) a ressenti des manifestations physiques de stress ou d’angoisse au moins une fois par semaine durant la première vague de la pandémie. D’autre part, les bas revenus sont significativement plus exposés à ce risque (26 % contre 15 %). Cette différence entre catégories de revenu ne s’explique qu’en faible partie par les différences sociodémographiques et professionnelles et reste donc significative toutes choses égales par ailleurs. Graphique 3 : Part des personnes ayant réagi physiquement au moins une fois lors de la semaine écoulée lorsqu’elles pensaient à la pandémie, selon la catégorie de revenu (n=5’647) Moyenne 19% <70% 26%* 70%–150% 18% >150% 15% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen Les résultats en ce qui concerne l’effet du revenu sur l’évolution des sentiments négatifs (pas de différence entre les catégories) et sur le stress post-traumatique (les bas revenus sont plus concernés) paraissent contradictoires à première vue. Cela s’explique toutefois par la différence entre les mesures du niveau de santé psychique et du changement dans le temps approché par des questions prospectives : le stress post-traumatique plus fréquent chez les bas revenus reflète la santé mentale plus fragile de ce groupe, ceci indépendamment de la pandémie. La pandémie impacte effectivement la santé mentale de certaines personnes 42 lorsqu'on les interroge directement d’une manière rétrospective à ce sujet. Mais cet effet de la pandémie n'apparaît pas lors du calcul des valeurs relatives aux questions posées de manière identique (et donc sans référence à la pandémie) en 2019 et 2020. C’est un phénomène qui se retrouve dans de nombreux domaines dans les enquêtes et qui n'est pas spécifique ni à la pandémie, ni à cette enquête. Un dernier ensemble de questions demandait directement aux personnes d’évaluer (sur une échelle allant de 0 à 10) dans quelle mesure la pandémie avait changé différents aspects de leur vie qui peuvent être considérés comme indicatifs de leur capacité de résilience : 1) j’ai donné une nouvelle orientation à ma vie, 2) je sais maintenant que je peux faire face aux difficultés, 3) j’ai de nouvelles idées sur ce qui est important et prioritaire dans ma vie, 4) ma foi/ma spiritualité s’est renforcée. Le Tableau 9 montre que pour toutes les catégories de revenu, l’effet le plus fort a trait au renforcement de la confiance en ses propres ressources face aux difficultés (4.73 en moyenne) et au recentrage sur les priorités de la vie (4.37). La catégorie de revenu la plus basse ne se distingue pas des autres en ce qui concerne ce renforcement général de la résilience. Elle se différencie en revanche pour les deux autres aspects. En ce qui concerne l’ordre de priorité, on relève que le renforcement de la dimension spirituelle (2.6 contre 1.8 en moyenne) a été plus important pour les bas revenus que la décision de donner une réorientation à sa vie (2.3 contre 2.4 en moyenne), au contraire de ce que l’on constate dans les catégories plus élevées. En outre, ce renforcement de la foi ou de la spiritualité s’observe de manière significative uniquement chez les bas revenus. Tableau 9 : Évaluation du degré de changement de différents aspects de la vie à cause de la pandémie, selon la catégorie de revenu Catégorie de revenu <70% 70%-150% >150% Moyenne N Je sais maintenant que je peux faire face aux difficultés 4.86 4.74 4.57 4.73 5’380 J’ai de nouvelles idées sur ce qui est important et prioritaire dans ma vie 4.51 4.36 4.30 4.37 5’574 Ma foi / ma spiritualité s’est renforcée 2.62* 1.70 1.59 1.82 5’571 J’ai donné une nouvelle orientation à ma vie 2.30 2.41 2.25 2.37 5’605 Échelle de réponse allant de 1 (pas du tout) à 10 (extrêmement) * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen En conclusion, on peut résumer les effets en termes de santé et de bien-être qui distinguent de manière significative la catégorie de revenu la plus basse : un taux de personnes à risque plus élevé, qui s’explique toutefois par la composition de ce groupe et non par le revenu en tant que tel, une inquiétude plus forte de ne pas recevoir les soins nécessaires en cas d’infection, davantage de manifestations physiques de stress ou d’angoisse provoquées par l’expérience de la crise et des mesures prises, une prévalence plus forte de sentiments négatifs comme le cafard, le désespoir, l’anxiété ou la dépression. Mais, contrairement à ce que l’on pouvait supposer, la fréquence des sentiments négatifs n’a globalement pas augmenté de manière significative pendant la première vague de la pandémie. Ce résultat est 43 en phase avec l’observation selon laquelle la capacité de résilience des personnes a connu un renforcement, toutes catégories confondues. Toutefois, bien que les effets de la pandémie et du semi-confinement sur la santé et le bien-être ne soient pas toujours négatifs, ces résultats confirment les inégalités sociales de santé notamment en ce qui concerne les risques pour la santé psychique. Ajoutons que l’enquête Covid-19 conduite durant la première vague de la pandémie n’est pas adaptée pour analyser les effets du revenu sur d’importantes dimensions de santé comme la surmortalité et les conséquences à long terme liées à une infection, ou encore les inégalités d’accès aux soins dans un moment où le système de santé est particulièrement sous pression, ni sur la diffusion du virus 7. Les risques pour la santé qui se concentrent sur les groupes de populations les plus pauvres en particulier (par exemple les personnes sans-abri ou sans-papiers) ne peuvent pas être adéquatement mis en lumière ici, bien que leur existence soit attestée par les médias, les associations caritatives et la recherche (Bonvin et al., 2020 ; Tabin et al., 2021 ; Bodenmann et al., 2020). Famille La fermeture des écoles du 16 mars au 11 mai 2020 décidée par le Conseil fédéral dans le cadre de la lutte contre la propagation de la pandémie a débouché sur un passage à l’enseignement à distance. Comme relevé dans le débat médiatique 8, cette situation exceptionnelle a engendré de nombreux problèmes, comme le manque de temps et de compétences sociales ou linguistiques nécessaires pour encadrer les activités scolaires des enfants, la difficile articulation du télétravail avec l’école à la maison ou encore le développement de tensions induites par la présence systématique et prolongée de tous les membres du ménage dans le logement. Les personnes vivant dans un ménage comprenant un ou plusieurs enfants de moins de 18 ans ont été amenées à indiquer dans quelle mesure elles étaient d’accord avec quatre affirmations (sur une échelle allant de 1 à 5) concernant spécifiquement la période pendant laquelle les structures d’accueil et les écoles étaient fermées : 1) s’occuper de mon/mes enfants me submerge parfois, 2) accompagner les travaux scolaires de mon/mes enfant/s me submerge parfois, 3) cette situation est une chance de passer plus de temps avec mon/mes enfants et 4) nous avons plus de tensions quand tout le monde est à la maison (Tableau 10). Il est d’abord intéressant de relever que la seule variable mesurant un effet positif de la fermeture des écoles et des structures d’accueil sur la vie de famille – l’opportunité de passer davantage de temps avec ses enfants – est celle qui recueille le degré d’accord le plus élevé, avec un score moyen de 4.03 (contre 2.50 pour les tensions à la maison, 2.41 pour l’encadrement des enfants et 2.24 pour les difficultés rencontrées dans le suivi des travaux scolaires). 7 Voir l’enquête genevoise publiée début 2021 par les Hôpitaux universitaires de Genève, l’Université de Genève et l’École polytechnique fédérale de Lausanne, dont la presse s’est fait l’écho (par exemple : https://lecourrier.ch/2021/01/19/plus-dimpact-dans-les-quartiers-pauvres). 8 Voir par exemple Le Temps (25.3.2020, 6.4.2020, 7.5.2020) et Il Corriere del Ticino (17.3.2020, 26.3.2020, 25.5. 2020). 44 Tableau 10 : Degré d’accord avec des affirmations concernant la période de fermeture des structures d’accueil et des écoles, selon la catégorie de revenu Catégorie de revenu <70% 70%-150% >150% Moyenne N Cette situation est une chance de passer plus de temps avec mon·mes enfant·s 4.12 4.01 4.04 4.03 1’029 Nous avons plus de tensions quand tout le monde est à la maison 2.54 2.47 2.69 2.50 1’060 S’occuper de mon·mes enfant·s me submerge parfois 2.62* 2.28 2.81* 2.40 1’011 Accompagner les travaux scolaires de mon·mes enfant·s me submerge parfois 2.74* 2.13 2.24 2.24 852 Échelle de réponse allant de 1 (pas du tout d’accord) à 5 (tout à fait d’accord) * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen Les analyses montrent qu’il existe des différences significatives entre les catégories de revenu dans le fait d’être parfois submergé par la garde de son/ses enfant/s, et par l’accompagnement de leurs travaux scolaires, les populations à bas revenus se déclarant davantage dépassées que les autres. Par contre, aucune différence entre catégories de revenu n’est observable concernant les tensions à la maison ou le fait de considérer cette situation comme une chance de passer plus de temps avec ses enfants. Le fait que les parents appartenant à la catégorie des bas revenus se déclarent comparativement davantage submergés par l’encadrement des travaux scolaires (34.9 %) que les individus des autres catégories (respectivement 15.2 % et 20.3 % 9) peut s’expliquer de différentes manières. D’abord par le constat pointé tant dans les médias que par certaines études que les familles à bas revenus sont moins bien équipées en matériel informatique (Böhmer, 2020 ; Huber et Helm, 2020) et que les familles à bas revenus sont les plus durement touchées par la fracture numérique (Mauguen et Petit, 2020). À cela s’ajoute l’argument de répartition inégale de la difficulté scolaire de même que du besoin et de la possibilité de soutien selon le milieu socio-économique (Conus et Durler, 2021). Ensuite, deux interprétations peuvent être avancées au sujet de l’observation selon laquelle les catégories inférieures et supérieures se déclarent davantage dépassées par l’occupation des enfants en général que les personnes appartenant à la catégorie intermédiaire. Concernant les revenus bas, nous pouvons formuler l’hypothèse que les personnes étaient moins en situation de télétravail, donc moins concernées par le fait d’être dépassées par la présence de leurs enfants durant la journée, mais bien dans l’obligation de trouver des solutions de garde ou d’occupation alternatives aux modalités habituelles. Quant aux sentiments exprimés par les personnes de la catégorie de revenu supérieure, il peut être relié au plus grand nombre d’heures travaillées à la maison et à la plus grande dépendance envers les structures d’accueil. Posée uniquement aux personnes actives (tous types de ménage confondus), une question visait l’identification des éventuels changements dans l’articulation entre vie professionnelle et vie privée intervenus depuis le début des restrictions liées à la pandémie (échelle de 1 c’est devenu beaucoup plus simple à 5 c’est devenu beaucoup plus difficile). Le score moyen de 2.99 indique que, globalement, les mesures prises n’ont pas engendré de changements dans 9 Taux lorsque les réponses sont regroupées en deux modalités « submergé·e» versus « nonsubmergé·e ». 45 la difficulté ou la facilité à articuler vie professionnelle et privée. Aucune différence entre catégories de revenu n’est identifiable. Mais comme l’indiquent les résultats cités, qui portent uniquement sur les ménages avec enfants, d’autres variables comme le type de ménage sont importantes à l’égard des problématiques d’articulation entre vie professionnelle et privée (cf. partie 4.3). Support et satisfaction avec les relations sociales En lien étroit avec les effets sur la santé psychique et le bien-être, les médias comme la recherche s’interrogent beaucoup sur les conséquences potentiellement néfastes que les mesures de semi-confinement et de distanciation sociale imposées pour combattre la pandémie ont eu sur le soutien social et les relations sociales. Plusieurs de ces aspects ont été couverts par l’enquête Covid-19. En Allemagne, les analyses du Panel Socio-Économique (Entringer et al., 2020a) ont montré une augmentation du sentiment de solitude et une stabilité du bien-être pour la population générale, mais de fortes différences entre les types de ménages. Concernant les retraité·e·s (personnes non actives âgées de plus de 64 ans), l’enquête Covid19 a investigué le changement provoqué en ce qui concerne le support émotionnel et pratique qu’ils et elles reçoivent d’une part 10 et offrent d’autre part 11 aux personnes en dehors de leur ménage. On ne constate aucun effet spécifique lié à la catégorie de revenu lors de la première vague de la pandémie. De plus, il ne semble pas y avoir eu d’effet négatif sur le soutien qui a été reçu par les personnes en âge de la retraite. Au contraire, ces dernières rapportent qu’il s’est légèrement amélioré, tant au plan émotionnel que pratique (score moyen entre « resté le même » et « amélioré »). Il en est de même pour le soutien émotionnel offert. Seul le soutien pratique offert fait exception, puisque les réponses indiquent une légère dégradation durant la première vague. L’enquête permet d’investiguer deux effets de la crise sur l’état des relations sociales des personnes : le changement de la satisfaction avec les relations personnelles, familiales et sociales et le changement du sentiment de solitude 12. Pour ces deux questions, des mesures antérieures à la crise sont en effet disponibles de sorte qu’il est possible de comparer les réponses avec les évaluations faites avant la pandémie. Pour ce type de questions axées sur le ressenti des personnes, il est en effet central de pouvoir objectiver le changement par des mesures antérieures. Les résultats (Tableau 11) n’indiquent (avec les contrôles relatifs au mode d’enquête) pas de dégradation de la satisfaction dans les relations personnelles ; le score moyen reste stable, à un niveau de satisfaction plutôt élevé : 7.86. Aucun effet significatif de la catégorie de revenu n’est à constater à ce niveau. En revanche (Tableau 12), la catégorie de revenu joue un rôle significatif en ce qui concerne le sentiment d’isolement tant en ce qui concerne le niveau sur l’échelle que le changement constaté : 1) les personnes appartenant à 10 Comment le soutien émotionnel que vous recevez des personnes en dehors de votre ménage a-t-il changé depuis le début de la crise du Coronavirus ? Comment le soutien pratique que vous recevez des personnes en dehors de votre ménage a-t-il changé depuis le début de la crise du Coronavirus ? 11 Comment le soutien pratique que vous offrez aux personnes en dehors de votre ménage a-t-il changé depuis le début de la crise du Coronavirus ? Comment le soutien émotionnel que vous offrez aux personnes en dehors de votre ménage a-t-il changé depuis le début de la crise du Coronavirus ? 12 Vous sentez-vous seule-e dans la vie ? (échelle 0=pas du tout 10=extrêmement). 46 la catégorie de revenu la plus basse se sentent davantage seules (score 2.60 contre 2.23 en moyenne) et indépendamment de la pandémie, mais toutes choses égales par ailleurs (M3), la différence entre catégories de revenu disparaît ; 2) le sentiment de solitude n’a pas changé pendant la pandémie pour les bas revenus et les hauts revenus, mais s’est amélioré pour les revenus moyens (score -0.31 contre -0.01 et 0.04). Nos résultats diffèrent de ceux relevés dans le contexte allemand où une augmentation de la solitude dans tous les groupes de population (même durant la phase de réouverture) a été constatée. Une possible explication de cette différence réside dans les mesures comparativement moins strictes ayant eu cours en Suisse (confinement dans plusieurs Länder en Allemagne, interdiction de rencontre avec des personnes d’autres ménages dans l’espace public). Une deuxième explication réside dans les nombreuses initiatives de solidarité et d’entraide dans la population civile en Suisse que les médias ont rapportés et qui ont peut-être permis d’éviter l’augmentation du sentiment de solitude. Tableau 11 : Degré de satisfaction (moyenne et évolution) avec différentes dimensions de la vie sociale et personnelle, selon la catégorie de revenu Catégorie de revenu <70% 70%-150% >150% Moyenne N Degré de satisfaction avec la vie en commun dans le ménage (enquête Covid-19) 8.11 8.28 8.37 8.27 4’579 Évolution du degré de satisfaction avec la vie en commun dans le ménage entre la vague 21 et l’enquête Covid-19 +0.11 +0.14 +0.04 +0.12 4’505 Degré de satisfaction avec les relations personnelles, familiales et sociales Évolution du degré de satisfaction avec les relations personnelles, familiales et sociales entre la vague 21 et l’enquête Covid-19 Degré de satisfaction avec le fait de vivre seul (enquête Covid-19) 7.82 7.86 7.90 7.86 5’750 +0.07 +0.01 +0.03 +0.02 5’744 7.35 6.96 6.65 6.98 1’026 Évolution du degré de satisfaction avec le fait de vivre seul entre la vague 21 et l’enquête Covid-19 +0.26 +0.04 +0.20 +0.08 957 Échelle de réponse allant de 0 (pas du tout satisfait∙e) à 10 (tout à fait satisfait∙e) * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen Tableau 12 : Sentiment de solitude (moyenne et évolution), selon la catégorie de revenu Catégorie de revenu <70% 70%-150% >150% Moyenne N Sentiment de solitude (enquête Covid-19) 2.60* 2.15 2.23 2.23 5’789 Évolution du sentiment de solitude entre la vague 21 et l’enquête Covid-19 +0.01 -0.31 -0.04 -0.23 5’782 Échelle de réponse allant de 0 (pas du tout) à 10 (extrêmement) * Diffère significativement (95%) de la catégorie de revenu moyen 47 A N ALYSE APPROFONDIE DES EFFETS SUR LA SITUATION FINANCIERE , LA SANTE ET LA VIE FAMILIALE Après avoir procédé à l’analyse générale des effets de la pandémie selon le revenu pour tous les domaines choisis par le mandant, cette partie approfondit l’analyse des conséquences dans trois domaines thématiques (situation financière, santé et famille) pour lesquels l’enquête Covid-19 permet un éclairage original. Ce dernier tient principalement à deux raisons : 1) le fait que l’enquête mesure le changement avant et après la crise et 2) le moment privilégié d’observation lors de la première vague qui permet en particulier l’évaluation de l’impact de la fermeture des écoles et des structures de garde sur les familles. En réponse à la première question de recherche, la partie 0 examinait si les effets de la crise et les mesures prises pour la combattre se sont particulièrement concentrés sur la catégorie de revenu la plus basse, creusant de ce fait les inégalités. La partie suivante approfondit la deuxième question de recherche en examinant les autres groupes de la population particulièrement touchés au début de la crise, tout en discutant toujours le lien avec la catégorie de revenu. Elle fait systématiquement référence aux résultats d’autres recherches pour éclairer les résultats des analyses. Situation financière Les conséquences économiques de pandémie ont fait vaciller la situation des revenus de nombreux ménages. Les mesures politiques ont fortement limité les pertes financières de la population. Les résultats de la recherche – dont ceux exposés ci-avant – suggèrent pourtant que la pandémie et les mesures prises pour la combattre ont creusé les inégalités de revenu et de fortune, au moins au court terme. Des études menées en France (Lambert et al., 2000) et en Allemagne (Kohlrausch et al., 2020) montrent également que les pertes de revenus les plus importantes concernent les personnes à faibles revenus. En revanche, une analyse basée sur les données du SOEP rapporte une inégalité légèrement plus faible en janvier/février 2021 qu'en 2019 (Grabka, 2021). Cela s’explique par les pertes importantes des indépendant∙e∙s qui se trouvent dans la moitié supérieure de la distribution des revenus. Pour la Suisse, une étude du Centre de recherches conjoncturelles de l’EPF Zürich (Martinez et al., 2021), qui analyse les enquêtes menées à plusieurs reprises entre mars 2020 et janvier 2021 par Sotomo pour la Radio Télévision Suisse, constate un creusement des inégalités. Selon ces données, les ménages avec un revenu bas sont plus durement touchés par la crise que les ménages plus aisés. La perte estimée s’élève à 20 % pour un revenu de ménage de moins de 4,000 CHF par mois, mais seulement à 8 % pour un revenu de ménage de plus de 16,000 CHF par mois. Il s’agit de noter que le revenu ne reflète pas ici le revenu équivalent et est donc fortement influencé par la taille de ménage. Rappelons que le système public de protection sociale limite les inégalités de revenu. Selon l’OFS, les transferts sociaux contribuent grandement à diminuer la pauvreté en Suisse, puisque sans eux, près d’un tiers de la population serait touchée par la pauvreté (31,8 %) 13. 13 https://www.bfs.admin.ch/bfs/fr/home/statistiques/situation-economique-sociale-population/bienetre-pauvrete/pauvrete-et-privations-materielles/pauvrete-avant-transferts-sociaux.html 48 L’augmentation des inégalités de revenu pendant une crise économique n’est cependant pas automatique. En Suisse, les crises des années 2001 et 2008 ont été accompagnées d’une baisse d’inégalité temporaire. Ceci s’explique par le fait que les pertes de revenus des salarié·e·s aisé·e·s sont peu protégées par le système public de protection sociale, puisque le gain maximal assuré par la loi sur l’assurance-chômage (LACI) est de 12’350 CHF par mois ; en outre, les pertes de revenus du capital ne sont pas compensées par le système social. La crise de Covid-19 se distingue des crises économiques antérieures. En particulier, l’interdiction de facto d’exercer un certain nombre de professions n'a pas de précédent. Parmi les secteurs les plus durement touchés, on trouve le commerce de gros et de détail, l’hébergement et la restauration, l’économie domestique, secteurs qui comptent typiquement des emplois à bas salaires. D’autres secteurs, avec des salaires plus élevés, comme la banque, ont été moins gravement touchés voire ont connu une augmentation de l’activité. Dans les secteurs économiques principalement impactés, les femmes – et encore davantage les femmes de nationalité étrangère – sont globalement surreprésentées. L’OIT (2020) estime que, sans le versement de subventions salariales, les femmes auraient perdu 8.1 % de leur masse salariale totale contre une baisse de 5.4 % pour les hommes en Europe. Cet effet genré est une différence par rapport aux crises précédentes, où les emplois des hommes ont généralement été plus fortement touchés que ceux des femmes (par exemple Doepke et Tertilt, 2016 ; Alon et al., 2020). En Suisse, cependant, ni les taux d'emploi, ni les taux de chômage n'indiquent de différences sexuées. Les personnes engagées dans le travail informel, notamment dans l’économie domestique, présentent un autre groupe touché de manière disproportionnée (OIT 2020). Il faut ajouter que dans ce secteur, ainsi que dans l’hôtellerie-restauration, certaines personnes, notamment sans papiers, travaillent sans protection sociale, ces emplois étant souvent non déclarés 14. Finalement, il est probable que la pandémie se distingue également des crises économiques précédentes en ce qui concerne les pertes des détenteurs de capitaux. En considérant que les revenus et la fortune des plus riches sont influencés fortement par les cours de la bourse, les pertes ont été limitées. Les bourses se sont en effet redressées très rapidement après une brève et forte chute au printemps 2020. Ces différents aspects étaient également présents dans le débat médiatique suisse (annexe 0). Surtout au début de la pandémie, de nombreux articles traitent de la situation des populations fragilisées, comme les sans-abris, clandestins, travailleurs au noir ou prostituées 15, dont la crise du Covid-19 a non seulement amplifié, mais aussi révélé la précarité. Les files d’attente pour un sac de nourriture à Genève ont rendu la précarité en Suisse visible et ont eu un grand écho dans les médias de toute la Suisse. Médecins sans frontières (MSF) et les Hôpitaux universitaires de Genève (HUG) ont mené une enquête lors de la distribution du 2 mai. Parmi les 532 personnes interviewées, 52 % étaient des personnes sans-papiers, 28.3 % des résident·e·s de nationalité étrangère au bénéfice de permis de séjour et souvent travailleurs ou des travailleuses non déclaré∙e∙s, 4.5 % des requérants d’asile, 12 % des sans statut déclaré (probablement des personnes sans-papiers) et 3.6 % des citoyen·ne·s suisses (Le Temps 12.5.2020 16). 14 https://www.parlament.ch/centers/eparl/curia/2018/20183381/Bericht%20BR%20F.pdf Le Temps 18.4.2020, 28.4.2020, 4.5.2020, 9.5.2020, 15.5.2020, 18.5.2020,24.8.2020 et 29.8.2020, NZZ 24.3.2020, 23.4.2020, 24.4.2020, 8.5.2020, 20.5.2020, 3.6.2020, 4.7.2020. 16 Le communiqué de l’enquête est à l’adresse : https://www.msf.ch/media/3555 15 49 Les articles et reportages dans les médias étudiés pour le présent mandat évoquent également la situation financière d’autres groupes qui ne sont pas protégés par le système social. Ceci concerne principalement les indépendant·e·s, fortement touché·e·s par les mesures de fermeture et de confinement malgré les mesures prises par le gouvernement suisse durant la période de semi-confinement en termes d’assurance perte de gain et de soutien aux entreprises. Cette situation des indépendant·e·s est nouvelle par rapport aux crises précédentes. Les secteurs de la restauration et hôtellerie, les chauffeurs de taxi ou le domaine de l’esthétique ont été fortement touchés pendant le semi-confinement du printemps 17. D’autres personnes fortement impactées sont celles ayant des emplois irréguliers ou occasionnels, comme c’est souvent le cas dans le domaine de la culture, dans l’économie domestique ou pour les étudiant·e·s 18. L’impact plus important sur les femmes est mentionné dans les articles de presse, mais il en est rarement le sujet principal 19. Plus tard dans la pandémie, les médias montrent la situation difficile des salarié·e·s en réduction de l’horaire de travail (le gouvernement a étendu l’accès aux RHT durant la pandémie et le plafond de 80% a été levé pour les bas revenus) ou qui ont perdu leur emploi à cause de la crise et ont subi une baisse de revenu important 20. La situation des plus aisé·e·s a été un sujet dans les médias en octobre après des publications des grandes banques sur l’augmentation continue de la fortune des plus riches 21. Le rapport du Centre de recherches conjoncturelles de l’EPF Zürich (Martinez et al., 2021) confirme empiriquement que les revenus ont baissé fortement pour les indépendant·e·s et les personnes qui ont perdu leur emploi pendant la pandémie et se sont retrouvées au chômage, mais que la baisse pour les salarié·e·s a été plus faible. En plus, les faibles revenus sont davantage touchés par le chômage partiel et moins souvent en télétravail. En comparaison internationale, la perte économique en Suisse a été modérée. Le rapport de l’OIT (2020) montre une perte salariale de 3.7 % comparée à la moyenne de l’UE de 6.5 %. La Suisse figure aussi parmi les pays (avec la Croatie, le Danemark, le Luxembourg, la Suède) où l’inégalité salariale n’a que faiblement augmenté entre le premier et le deuxième trimestres 2020. L’extension du droit au chômage, y compris au chômage partiel, l’introduction d’APG pour les indépendant·e·s ainsi que les autres mesures adoptées par la Confédération et les cantons ont limité les pertes pour une partie de la population. Le nombre de bénéficiaires de l’aide sociale n’a pas augmenté jusqu’au début de 2021 à l’échelle helvétique, mais une augmentation est attendue après l’arrivée en fin de droits à l’assurance chômage (Conférence suisse des institutions d’action sociale, 2021). En plus des dispositifs de sécurité sociale existant, diverses mesures supplémentaires ont été introduites pour amortir les pertes financières, notamment dans les domaines non couverts par l'assurance chômage. Étant donné les récentes révisions de la Loi sur les étrangers et l’intégration et de la Loi sur la nationalité, il est vraisemblable toutefois que nombre de personnes de nationalité étrangère dans le besoin ne recourent pas à l’aide sociale par peur de perdre leur droit de séjour ou parce qu’elles veulent se naturaliser (Tabin, 2021). 17 Le Temps 7.4. 2020, 7.5.2020, 1.9.2020, NZZ 1.4.2020. Le Temps 24.4.2020, 30.5.2020, 14.11.2020, 17.11.2020. 19 Des exceptions sont présentées dans Le Temps 24.3.2020 et la NZZAS 7.3.2020. 20 Par exemple, Le Temps 22.5.2020, 14.11.2020, NZZ 8.10.2020. 21 Le Temps 7.10.2020, NZZ 8.10.2020 et 24.10.2020. 18 50 Les éléments que nous venons de citer forment le contexte général dans lequel nous devons resituer les résultats de l’enquête Covid-19 du PSM. D’une part, comme nous l’avons déjà relevé, cette enquête s’est déroulée à une période dans laquelle toutes les conséquences économiques de la pandémie n’étaient pas connues, et où les nouvelles mesures de politique sociale venaient d’être implémentées. 22 D’autre part, les populations les plus précaires, sanspapiers ou allophones sont sous-représentées. Il convient également de noter que nous analysons uniquement les effets à court terme de la crise. Il est probable que l'impact sur l'inégalité de revenu soit de nature temporaire, comme c’était le cas dans les crises économiques précédentes. Les effets à long terme dépendront notamment de la manière dont les dettes de la pandémie seront traitées. Comme exposé précédemment, les analyses de l’enquête Covid-19 menée au printemps 2020 concernant la situation financière montrent tout d’abord que les 6 variables financières sont toutes significativement influencées par les catégories de revenu et indiquent un renforcement des inégalités financières (voir le point 0). Mais les analyses d’approfondissement montrent également d’autres différences importantes en fonction de caractéristiques démographiques, socio-économiques ou liées au travail, que nous allons discuter plus en détail. Deux dimensions de la situation financière sont analysées : l’évaluation de l’impact sur la situation financière au moment de l’enquête et des risques pour l’avenir (de devoir réduire le train de vie, contracter un emprunt, puiser dans les économies, demander une prestation sociale). Pour la variable qui porte sur l’évaluation de la situation financière sur une échelle de -5 à 5 (les valeurs négatives indiquent une détérioration, les valeurs positives une amélioration, les valeurs extrêmes indiquent une forte détérioration ou amélioration), nous nous référons à la moyenne et à la part de la population indiquant une détérioration. Les autres variables concernant la situation financière (risques, soucis) sont utilisées pour affiner et compléter les conclusions. Les analyses de régressions multivariées montrent les variables qui, outre le revenu du ménage, affectent la situation financière lors de la pandémie. 23 D’abord, les pertes financières se concentrent sur la population en âge de travailler. Les personnes entre 18 et 65 ans indiquent plus fréquemment une détérioration de leur situation (entre 20-23 % pour chaque groupe d’âge) que les plus âgées (13 % pour les 66-75 ans, 9 % pour les plus de 75 ans). Parmi les personnes qui indiquent une détérioration, la plus importante se situe à l’âge avant la retraite (les 56-65 ans). Les améliorations de la situation financière sont plus fréquentes chez les jeunes (23 % pour les 18-25 ans, 21 % pour les 26-35 ans) et rares parmi les groupes plus âgés (6 % pour les 56-75 ans, 2 % pour les plus de 76 ans). La comparaison avec les données d’avant la crise montre que ces différences au sein de la population active sont indépendantes de la pandémie. Les revenus des jeunes ont tendance à augmenter, tandis 22 Par exemple, l’allocation pour perte de gain a été élargie en juin 2020 (cadres dirigeant·e·s employé·e·s par leur propre entreprise et personnes travaillant dans l’entreprise de leur conjoint·e) et septembre 2020 (indépendant·e·s qui ont subi une forte baisse de leur chiffre d’affaires), le droit aux indemnités en cas de réduction de l’horaire de travail a été élargi en octobre 2020 (travailleurs et travailleurs sur appel) et des aides aux cas de rigueur ont été décidées en novembre 2020. 23 Les résultats de régression décrit dans la partie 2.2.2 se trouvent dans l’annexe électronique, lien). Pour décrire les résultats de ces modèles, nous avons classé la variable de la situation financière en 3 catégories (détérioration, même situation, amélioration) et effectué des analyses supplémentaires. 51 que la transition à la retraite est typiquement accompagnée d’une baisse de revenu. 24 Le même schéma se dégage pour les variables de risque. Les personnes âgées de plus de 65 ans rapportent des risques beaucoup plus faibles de devoir demander un emprunt, de réduire leur train de vie, d’utiliser leurs économies ou de devoir demander une prestation sociale. Considérant le statut d’emploi, les indépendant·e·s et les personnes au chômage ont subi la plus grande perte. En contrôlant toutes les autres variables, presque la moitié (46 %) des indépendant·e·s déclaraient une détérioration de leur situation financière, contre seulement 14 % des salarié·e·s. Avant la crise, cette différence était beaucoup plus faible (10 % des salarié·e·s et 14 % des indépendant·e·s déclaraient alors une perte). Parmi les personnes au chômage, 41 % ont vu leur situation financière se dégrader. Ce taux est plus fort parmi le tiers des chômeurs qui ont perdu leur emploi pendant la crise (69%) que pour les personnes qui étaient déjà au chômage avant la pandémie (27%). La perte pour les personnes déjà au chômage avant la crise pourrait s’expliquer par les moindres possibilités de gains intermédiaires. 25 Les personnes en formation (22 %) subissent plus fréquemment une détérioration que les salarié·e·s, mais cette différence est indépendante de la crise (avant la crise, 18% des personnes en formation déclaraient une détérioration). La quasi-disparition des emplois occasionnels, par exemple dans les évènements, la garde d’enfants, le tourisme ou la restauration, pourrait constituer une raison pour laquelle le taux a augmenté par rapport à la situation avant la crise. Parmi les personnes actives, la perte de revenu semble être liée à la stratification sociale. En plus du revenu, la catégorie socio-professionnelle influence le changement de la situation financière. En ne considérant que les salarié∙e∙s et toutes autres choses égales par ailleurs (y compris le revenu), les salarié·e·s de niveau inférieur et les professions routinières ont perdu plus que les managers et les professions intermédiaires. Une grande partie de cette différence est liée au chômage partiel, qui est plus répandu parmi les travailleurs et travailleuses non qualifiées. Le chômage partiel est un déterminant important en matière de situation financière. 40 % des salarié·e·s à la RHT indiquent une détérioration de leur situation, contre seulement 12 % des autres salarié·e·s. La situation difficile des indépendant·e·s s’observe aussi dans les variables de risque (Graphique 4). Le risque de réduire le train de vie, de contracter un emprunt, de devoir utiliser les économies et de devoir demander une prestation sociale est deux à trois fois plus élevé pour les indépendant·e·s que pour les salarié·e·s. Ce résultat ne dépend pas du niveau de revenu. 24 En 2019, les moyennes sur l’échelle de -5 à +5 étaient de 0.66 pour les 18-25 ans, 0.48 pour les 2635 ans, 0.35 pour les 36-45 ans, 0.16 pour les 46-55 ans et 0.08 pour les 56-65 ans. Pendant la pandémie, ces valeurs s’élèvent à 0.04 (18-25 ans), -0.03 (26-35 ans), -0.17 (36-45 ans), -0.27 (46-55 ans), -0.32 (56-65 ans). 25 Pour le chômage, la période de référence est différente entre l’enquête de 2019 (changement dans les derniers 12 mois) et l’enquête Covid-19 (3-4 mois), ce qui a une influence notable sur les valeurs rapportées. Avant la crise, 72 % des personnes au chômage ont indiqué une détérioration de leur situation financière, ce qui est proche des 69% pour les personnes qui ont perdu leur emploi pendant la crise dans l’enquête Covid-19. 52 Graphique 4 : Risque de vivre une conséquence négative sur leur situation économique en raison de la pandémie, selon le statut de travail 5 4.5 4.48 4 3.26 3.5 3 2.5 1.99 2 1.69 1.51 1.40 1.5 1 0.55 0.51 0.5 0 Utiliser ses économies Contracter un emprunt Indépendant·e·s Réduire considérablement Demander une aide sociale son train de vie ou une autre prestation sociale Salarié·e·s Échelle de réponse allant de 0 (pas de risque) à 11 (c’est déjà arrivé) L’enquête Covid-19 inclut une série spécifique de questions pour les indépendant·e·s (n=384). 28 % de ces ont demandé un revenu de remplacement (25 % des hommes, 32 % des femmes), 13 % ont demandé un crédit à la Confédération (pour les hommes et les femmes), 19 % ont utilisé le chômage partiel pour leurs employé∙e∙s (20 % des hommes, 17 % des femmes), et 4 % ont réduit le nombre d’employé·e·s (6 % des hommes, 2 % des femmes), mais sans devoir licencier les salarié·e·s. La situation financière des personnes actives varie également selon le secteur économique. La baisse est la plus importante pour les hôtels et restaurants (-0.72 en moyenne sur l’échelle de -5 à 5). D’autres secteurs sont touchés : transports et communication (-0.35), éducation (-0.29) et services collectifs et personnels (-0.21). Le secteur des finances et les personnes travaillant dans le secteur public ne connaissent pas de perte. Il faut noter que nous n’observons pas de différence significative entre hommes et femmes pour le changement de la situation financière pour la population entière. En limitant l’analyse aux salarié·e·s et indépendant·e·s, les femmes rapportent une détérioration moyenne de -0.27 et les hommes de -0.11. Cette différence ne diminue pas dans les modèles qui contrôlent les caractéristiques démographiques ou liées au travail. Les données collectées avant la crise ne montrent pas de différence sexuée en la matière. Ce résultat est en phase avec les discussions dans les médias et les résultats de recherches pour d’autres pays qui montrent que les femmes sont davantage touchées financièrement par la crise du Covid. Des effets sexués s’observent également dans l’évaluation des risques, mais dans l’autre direction : les femmes pensent moins fréquemment devoir réduire leur niveau de vie, contracter un emprunt, utiliser leurs économies ou demander des prestations sociales. Pour le train de vie et l’utilisation des économies, les caractéristiques professionnelles expliquent cette différence. La situation familiale n’a pas un impact systématique sur la situation financière. Une exception se présente pour les ménages les plus aisés avec des enfants d’âge préscolaire qui montrent 53 une amélioration de leur situation financière. Ceci pourrait être dû à une diminution des coûts de garde d’enfants ou à des hausses de salaires par rapport à l’année précédente, mais cet aspect nécessite des analyses plus détaillées une fois que d’autres données seront disponibles. L’état de santé (maladie chronique) n’est pas corrélé avec le changement de la situation financière, mais l’est avec les différentes variables de risque. Les personnes souffrant d’une maladie chronique se voient plus souvent à risque d’utiliser les économies, de baisser le train de vie ou de demander l’aide sociale (mais il n’y a pas d’effet pour l’emprunt). Finalement, les variables de stratification sociale qui ne sont pas directement liées au travail, à savoir le niveau d’éducation et les conditions de logement (nombre de chambres) par personne, n’ajoutent que peu à l’explication de la situation financière dans les modèles de régression qui contrôlent les variables liées au travail. Les niveaux d’éducation ne sont significatifs dans aucun modèle, ce qui devrait s'expliquer par l'existence de relations étroites avec d'autres variables (notamment la position socio-professionnelle, le revenu, le secteur d'activité). Le nombre de pièces par personne montre une influence des ressources financières sur les variables de risque, qui n’a pas été saisie par les catégories de revenu. Les personnes au bénéfice de plus d’espace ont une plus faible probabilité de devoir utiliser leurs économies, de devoir emprunter de l’argent, de devoir réduire leur train de vie ou de devoir demander une prestation sociale. Santé Nous revenons ici principalement sur deux aspects de la dimension de la santé, soit sur des questions se rapportant à la santé psychique et au sentiment de bien-être des personnes et intégrons des éléments concernant les troubles du sommeil. Rappelons qu’en la matière les analyses précédentes montrent des effets liés à la catégorie de revenu pour cette dimension subjective de la santé ; ces effets sont toutefois similaires à ceux observés avant la crise (voir point 3.2.3). Quelques éléments issus de la littérature ne sont pas inutiles pour contextualiser. 26 Au niveau national, la « Swiss Corona Stress Study », réalisée auprès de plus de 10’000 personnes lors de la première vague de la pandémie (l’échantillon n’étant toutefois pas représentatif de l’ensemble de la population), a révélé que les réactions psychologiques au confinement étaient très diverses. D’après cette dernière, 50 % des personnes ont signalé une augmentation des niveaux de stress, 24 % n’ont signalé aucun changement, et 26 % une diminution des niveaux de stress pendant le confinement par rapport à la période précédant la pandémie. Il est important de signaler qu’il ne s’agit pas d’une étude longitudinale, mais d’une évaluation rétrospective par rapport à avant la crise. Les changements dans les niveaux de stress étaient fortement corrélés à ceux dans les symptômes dépressifs. La prévalence de ces derniers (modérément graves ou graves) étant passée de 3,4 % (avant la pandémie) à 9,1 % (pendant le confinement). Les résultats de la deuxième vague de l’enquête, menée lors de la phase de déconfinement partiel, ont montré des niveaux d’anxiété en diminution par rapport à la phase 26 Les médias se font aussi l’écho des troubles psychiques et du stress ressenti par la population. Voir, par exemple, Le Temps 14.3.2020, 18.3.2020, 31.3.2020, 28.4.2020, 1.9.2020 ou NZZ 11.4.2020, 1.7.2020. 54 de confinement, mais des niveaux de stress et des symptômes dépressifs comparables (NCSTF, 2020). L’étude identifie des facteurs de risque et de résilience en ce qui concerne le développement de symptômes dépressifs. Les facteurs de risque sont notamment reliés à un antécédent de trouble psychiatrique. Au contraire, l’âge avancé, le sexe masculin et l’absence de troubles psychiatriques antérieurs ont été identifiés comme des facteurs de résilience. En outre, plusieurs sources de stress ont été repérées, telles que la charge liée aux changements au travail (rémunéré) ou à l’école, les problèmes de garde des enfants ou les limitations des contacts sociaux (de Quervain et al., 2020). Plusieurs études en Suisse, portant généralement sur la première vague de la pandémie, montrent que, globalement, les personnes s’avèrent plutôt satisfaites de leur vie malgré la crise et ont relativement peu de soucis (Krüger et Caviezel Schmitz, 2020 pour « Vivre au temps du Corona » ; Ehrler et al., 2020 pour MOSAiCH ; Höglinger, 2020 pour Covid-19 social Monitor ; OFS, 2020 pour SILC). Le Covid19 social Monitor (2021) montre, par contre, une claire baisse de la qualité de vie et une augmentation de la détresse psychologique pendant la deuxième vague de la pandémie. Une étude de cohorte, menée auprès de jeunes adultes (à Zurich), montre qu’en moyenne les individus ont connu des niveaux accrus de stress pendant la pandémie, la détresse émotionnelle avant celle-ci étant le facteur prédictif le plus fort de la détresse émotionnelle pendant la pandémie (Shanahan et al., 2020). Basée également sur des données longitudinales, une autre étude porte sur les réseaux sociaux et la santé mentale des étudiant·e·s avant et au moment de la première vague de la pandémie de COVID-19. Elle constate que les niveaux de stress, d’anxiété, de solitude et de symptômes dépressifs des étudiant·e·s ont empiré par rapport aux mesures effectuées avant la crise (Elmer, 2020). Une étude explore les relations entre la solitude subjective et les différentes phases de la pandémie chez les personnes âgées (Seifert et Hassler, 2020). Elle montre que la solitude a augmenté après la recommandation de distanciation physique décrétée par le gouvernement suisse et légèrement diminué après la décision d’assouplir ces mesures. Au sein de la population enquêtée, les femmes, les personnes à faible revenu, les personnes vivant seules, les personnes sans enfant, les personnes insatisfaites de leurs contacts avec les voisin·e·s et les personnes interrogées après les recommandations de distanciation physique étaient plus susceptibles de signaler une plus grande solitude. Enfin, en ce qui concerne certaines populations spécifiques, la littérature tend à montrer que la pandémie et les symptômes qui l’accompagnent menacent l’équilibre psychologique des personnes, la crise provoquant le stress et l’anxiété, ces dernières ayant toutefois plus ou moins de capacités à y faire face (cas des patient·e·s-client·e·s de thérapeutes, en Allemagne) (Krüger, 2020). Dans le cas des personnes s’adressant à un service d’assistance téléphonique (La Main Tendue), lors de la première vague de COVID-19, on peut constater une augmentation des appels liés aux inquiétudes concernant la pandémie, notamment pour les personnes de plus de 65 ans. Toutefois, cela semble concerner davantage les conséquences économiques et sanitaires de la pandémie que des questions psychologiques ou sociales (Brülhart et Lalive, 2020). Venons-en à nos propres analyses. Pour rappel, une première question demandait aux personnes d’évaluer (sur une échelle de 0 à 10) la fréquence à laquelle elles ressentent de sentiments négatifs comme le cafard, le désespoir, l’anxiété, la dépression. Une deuxième question s’intéressait à la fréquence de manifestations physiques au cours de la semaine écoulée (par exemple, transpiration, difficultés respiratoires, vertiges, palpitations) liées à 55 l’expérience des personnes face à la pandémie. Cette question indique ainsi l’existence, ou non, d’un stress post-traumatique. En ce qui concerne l’expérience de sentiments négatifs, les femmes y sont plus exposées que les hommes, et ce quel que soit le modèle (M2, M3) et pour l’ensemble des catégories de revenu. Ce résultat est en ligne avec un faisceau de résultats issus de la recherche scientifique, qui montrent que les femmes rapportent une moins bonne santé psychique (Schuler et al., 2020) que les hommes. Moins systématiquement, c’est aussi le cas de certaines classes d’âge ; en l’occurrence, les plus jeunes (17 ans et moins, 18-25 ans), en particulier dans les revenus moyens, cet effet tendant à disparaître lorsque l’on tient compte des variables de stratification sociale et de travail (rémunéré). À l’opposé, les personnes plus âgées (à partir de 56 ans) y semblent, en général, moins sensibles. Les sentiments négatifs sont également plus marqués chez les personnes seules (mais pas dans la catégorie des bas revenus), les personnes au chômage (au sein de l’ensemble des catégories de revenu) et les personnes victimes de maladies chroniques (idem). Au contraire, ces sentiments sont moins fréquemment ressentis par les bénéficiaires de titres scolaires du secondaire II ou du tertiaire (en particulier au sein de la catégorie des revenus élevés). Finalement, on peut encore relever un effet des secteurs économiques dans lesquels les individus exercent leur activité professionnelle ; ainsi, ceux des industries manufacturières et de la construction sont moins touchés par de tels sentiments (dans l’ensemble des catégories de revenu), il en va de même, dans une moindre mesure toutefois, des personnes du secteur des transports et communications (pour la catégorie des revenus élevés en particulier). À l’opposé, les personnes appartenant à la catégorie des bas revenus, actives dans les autres services collectifs et personnels, s’avèrent plus fréquemment connaître des sentiments négatifs. En matière de manifestations physiques traduisant un stress (post-traumatique), les effets des variables « explicatives » sélectionnées sont moindres. Comme précédemment, il y a un effet du genre, à savoir une plus grande propension des femmes à déclarer être touchées par le stress ; cet effet étant toutefois non significatif dans le cas de la catégorie des bas revenus. L’âge, ici, ne semble pas jouer un rôle notable, à l’exception de la tranche des 18-25 ans de la catégorie des bas revenus, qui ressent moins de réactions physiques. La présence d’enfants, non encore scolarisés, dans le ménage a un effet similaire, seulement pour la catégorie des revenus moyens toutefois. À l’instar de l’observation faite pour les sentiments négatifs, avoir une maladie chronique provoque un plus grand stress post-traumatique, mais le phénomène n’est pas significatif pour les revenus élevés. De manière générale, l’appartenance à la catégorie des « employés et cadres dirigeants, professions libérales, encadrants supérieurs » correspond à une plus faible expérience du stress post-traumatique, en particulier dans le cas de la catégorie des revenus moyens. Il en va de même pour les personnes au bénéfice d’une formation tertiaire. De plus, on peut noter que travailler dans le secteur économique des industries manufacturières et de la construction implique en général un stress moindre. Enfin, par contre, les personnes ayant un contrat de travail de durée déterminée déclarent un niveau de stress plus important, en particulier quand elles appartiennent à la catégorie des revenus moyens. Les sentiments négatifs peuvent faire l’objet d’une comparaison temporelle (la question liée au stress post-traumatique n’étant posée que dans l’enquête Covid-19). En la matière, il existe un effet lié à l’appartenance à un groupe d’âge (Graphique 5) ; ainsi, la catégorie des 18-25 ans se caractérise par une augmentation des sentiments négatifs de 0.75 point en moyenne, 56 alors que la fréquence des sentiments négatifs est restée stable (différence pas significativement différente de 0) pour les classes d’âge de 56 ans et plus. Le même schéma, pour les effets liés à l’âge, se manifeste dans les troubles du sommeil qui représentent une autre variable permettant une analyse longitudinale. 11.7 % des jeunes de 14 à 17 ans et 8.5 % des 18 à 25 ans indiquent une augmentation des problèmes de sommeil (M2), la situation des personnes de 26 ans et plus est restée stable. L’augmentation des problèmes de sommeil chez les jeunes reste forte et significative dans les modèles contrôlant les variables de stratification et liées au travail. Les jeunes vivant dans un ménage à revenu élevé présentent une exception. Concernant l’évolution des sentiments négatifs, on constate également un effet du type de ménages ; en l’occurrence, les personnes à bas revenu vivant seules ont tendance à connaître une diminution de leurs sentiments négatifs (-0.32 pour les personnes avec un ou une partenaire, -0.37 pour les personnes sans partenaire), alors que les personnes de revenu moyen vivant seules sont caractérisées par un phénomène opposé (+0.48 pour les personnes avec une ou un partenaire, +0.39 pour les personnes sans partenaire). Les parents seuls semblent être moins impactés négativement par la crise, il en va de même des personnes victimes d’une maladie chronique et des personnes ayant un niveau de formation du secondaire II. La tendance est contraire pour les indépendant·e·s à bas revenus et les personnes au chômage, qui ont une propension à voir leurs sentiments négatifs augmenter. Le changement des sentiments négatifs n’est pas lié au genre. Ceci est en ligne avec les résultats en Allemagne pour les préoccupations avec la santé, où les différences en ce qui concerne le genre et les revenus sont restées stables. Les différences préexistantes n’ont donc pas changé et persistent (Entringer, 2020b). La résilience des familles monoparentales et des personnes vivant seules à la crise a aussi été observée en Allemagne (Entringer et al., 2020b). Graphique 5 : Évolution de la fréquence des sentiments négatifs entre la vague 21 et l’enquête Covid-19, selon la classe d’âge (n=5789) 0.9 0.8 0.75 0.7 0.6 0.5 0.47 0.4 0.3 0.24 0.24 0.2 0.14 0.1 0.01 0.01 56-65 66-75 0.04 0 14-17 18-25 26-35 36-45 46-55 57 76+ Famille Suite à la décision de fermer des écoles, les établissements scolaires et de formation ont dû rapidement mettre sur pied des modalités d’enseignement à distance. Cette situation exceptionnelle a engendré une forte surcharge de travail pour l’ensemble du personnel scolaire contraint de changer radicalement et dans un laps de temps très court ses modalités de travail et d’enseignement. Les élèves et leur famille ont aussi été considérablement impactés par ce bouleversement de l’enseignement. Les recherches menées dans différents contextes nationaux (Suisse, France, Allemagne, Autriche) montrent que la mise sur pied de l’enseignement à distance a conduit à une externalisation du travail scolaire vers le contexte familial qui ne s’est pas faite sans difficulté pour les enfants et leurs parents. Reposant largement sur l’usage des technologies de l’information, l’enseignement à distance s’est en effet heurté à l’absence ou à l’insuffisance du matériel informatique et de l’infrastructure nécessaires (ordinateur, tablette, connexion à l’internet, par exemple) dans certaines familles, particulièrement chez les plus pauvres d’entre elles (Mauguen et Petit, 2020 ; Ria et Rayou, 2020 ; Böhmer, 2020). Ce déficit matériel était parfois cumulé au manque de compétences numériques des enfants et de leurs parents. Les compétences médiatiques des élèves, fréquemment insuffisantes pour réaliser leurs travaux scolaires seuls (Lorenz et al, 2020), ont rendu l’aide parentale nécessaire, de même que le manque d’autonomie plus général d’un grand nombre d’enfants déboussolés face au travail à réaliser en dehors du cadre contraignant habituel de l’enseignement présentiel. L’autonomie des élèves était pourtant un des piliers de l’enseignement à distance mis en place. En Suisse, après un flottement initial, les gouvernements cantonaux ont en effet insisté sur le fait que les parents ne devaient pas se substituer aux enseignant·e·s, mais uniquement accompagner leurs enfants censés pouvoir réaliser leurs tâches scolaires de manière autonome. Les parents ont largement considéré que leur rôle était « de faire l’école à la maison » (Conus et Durler, 2020, 2021 ; Böhner, 2020). Étant inégalement outillés pour jouer ce nouveau rôle, de nombreux parents ont rencontré des difficultés dans l’encadrement et le soutien de leur(s) enfant(s) pour la réalisation de leurs activités scolaires. Ces difficultés ont trait aux contenus enseignés, mais aussi au rôle de pédagogue nécessitant d’aider les enfants, les motiver à se mettre au travail, les aider à garder leur concentration ou encore les détourner des distractions (Cecchini et Dutrévis, 2020 ; Conus et Durler, 2020, 2021 ; Böhner, 2020). Les analyses de l’enquête Covid-19 du PSM montrent que les élèves et étudiant∙e∙s de 14 à 25 ans ont réduit, en moyenne, leur temps consacré aux études de 35 heures par semaine avant la crise à 23 heures pendant le semi-confinement (Grätz et Lipps, 2021). En raison des compétences technologiques et pédagogiques nécessaires, mais également du temps que les parents n’étaient pas toujours en mesure de dégager, l’école à distance a suscité chez certains parents le sentiment d’être débordés (Huber et al., 2020 ; Conus et Durler, 2020 ; Deutsche Telekom Stiftung, 2020). On peut supposer que ce sentiment a pu être particulièrement exacerbé chez les parents déjà inquiets de la réussite scolaire de leur(s) enfant(s). Les données de l’enquête Covid-19 du PSM permettent d’analyser la diffusion du sentiment des parents d’être submergé par la nécessaire supervision des tâches qu’implique la mise sur pied de l’enseignement à distance (cf. partie 0). L’examen des réponses des parents vivant 58 dans un ménage comprenant un ou plusieurs enfants de moins de 18 ans montre que le fait de se sentir submergé et dépassé par l’encadrement des travaux scolaires n’est pas uniformément distribué au sein de la population, mais est – outre le revenu (cf. partie 0) – significativement corrélé à différentes caractéristiques sociodémographiques. 27 Des différences sont tout d’abord observables en fonction du genre, les femmes interrogées dans le cadre de l’enquête Covid-19 se déclarant davantage submergées par l’accompagnement des travaux scolaires de leurs enfants que les hommes. 25 % des femmes et 13 % des hommes étaient plutôt ou complètement d’accord avec cette déclaration (modèle M2, la différence reste également importante dans le modèle M3 contrôlant les variables liées au travail rémunéré et à la stratification sociale). Différents éléments peuvent expliquer cette différence. Il ressort tout d’abord des travaux en sociologie de l’éducation que le soutien scolaire et le travail à domicile sont majoritairement portés par les femmes en lien avec le rôle central qu’elles jouent dans les stratégies scolaires des familles (Van Zanten, 2009). La division traditionnelle du travail ne semble pas être remise en question par la pandémie, les femmes continuant à être majoritairement celles qui supervisent et portent la préoccupation des travaux scolaires de leurs enfants (Conus et Durler, 2021 ; Deutsche Telekom Stiftung, 2020). Une étude allemande pointe plus largement une « retraditionalisation » des rôles concernant la répartition du soin et de la garde des enfants (Kohlrausch & Zucco, 2020). Des analyses sur l’utilisation du temps conduites avec les données de l’enquête Covid-19 (Voorpostel et al., manuscrit en révision) sont en phase avec cette littérature. Elles montrent que les mères, en particulier, ont assumé la demande supplémentaire de travail non rémunéré pendant la fermeture des écoles et des crèches. Mais elles indiquent aussi que l’impact genré des mesures de confinement en Suisse semble être moins prononcé que dans d’autres pays. Le nombre d’enfants en âge scolaire joue également un rôle déterminant : plus ceux-ci sont nombreux, plus les parents se déclarent submergés par les travaux scolaires. Ce résultat semble s’expliquer par la multiplication des modalités de mise en œuvre de l’enseignement à distance qui ont fortement varié en fonction des niveaux scolaires, des établissements et des enseignant·e·s (Conus et Durler, 2020 ; Huber et al., 2020 ; Lorenz et al., 2020). Tant les recherches que les comptes rendus médiatiques relèvent en effet de fortes différences concernant les programmes, les logiciels et les plateformes d’apprentissage utilisés, le mode et la fréquence de la communication des enseignant·e·s avec les parents et les élèves, ou 27 Un modèle M4 a été construit en sus du modèle M3 utilisé pour les analyses transversales pour des raisons technique et d’analyse. Au plan technique, il s’agissait de réduire le nombre de variables et de modalités inclues dans les modèles. Au plan de l’analyse, le but était d’améliorer la capacité explicative du modèle en affinant les variables explicatives introduites. Les différences du M4 sont les suivantes : a) regroupement des 56 ans et plus dans une catégorie d’âge pour des raisons d’effectifs, b) utilisation du nombre d’enfants en âge préscolaire et scolaire en replacement des variables dichotomiques concernant la présence d’enfants en âge préscolaire et scolaire, c) introduction du statut d’occupation du logement (locataire/propriétaire) pour mieux contrôler les conditions de logement, d) recalibrage des variables liées à la situation professionnelle en affinant la mesure des conditions de travail durant le semi-confinement (nombre d’heures travaillées, télétravail, chômage partiel) et en regroupant les salarié·e·s en une catégorie et en supprimant certaines variables (secteur économique, durée du contrat de travail, statut public ou privé de l’emploi). Deux options supplémentaires ont été testées sans qu’elles n’indiquent d’effet : 1) concernant les conditions de logement, un indicateur différent de la taille du logement (évaluation de l’affirmation que le logement est trop petit) et 2) concernant d’éventuels effets d’interaction entre le genre et la charge de travail rémunéré. Pour cet approfondissement, les estimations indiquées sont basées sur les variables dichotomiques, qui distinguent les personnes plutôt ou complètement d’accord des autres. 59 encore la nature du travail à effectuer à la maison. La confrontation des parents, ayant plusieurs enfants en âge scolaire, à des modalités d’enseignement à distance fortement hétérogènes a sans aucun doute participé du sentiment d’être dépassé. À cela s’ajoute la multiplication du temps de supervision nécessaire à effectuer de manière potentiellement simultanée. Le niveau de formation des parents constitue aussi un facteur déterminant. Pour les parents les plus diplômés (titres scolaires du tertiaire), l’accompagnement des travaux scolaires a posé moins de problèmes durant la période de fermeture des écoles que pour les parents d’un niveau d’éducation plus bas. Ce résultat peut s’expliquer par un faisceau cumulé de plusieurs facteurs. Comme mis en évidence par la recherche en sociologie de l’éducation, les parents au fort capital culturel rencontrent moins de difficultés pour encadrer le travail scolaire de leurs enfants (Rayou, 2010) et ont de meilleures compréhensions des attentes de l’école, malgré de profondes transformations de la relation entre l’école et les familles populaires (Payet, 2017). Comme le montre l’étude de Conus et Durler (2020) menée dans les cantons de Vaud et de Fribourg, ce résultat peut également s’expliquer par une corrélation entre l’aisance scolaire des enfants, le capital culturel et socio-économique des parents et les difficultés rencontrées dans l’accompagnement pédagogique. Ces auteur·e·s montrent en effet que les parents d’enfants qui rencontraient déjà des difficultés avant que les écoles ferment (qui sont significativement plus nombreux dans les familles à faible capital culturel et socio-économique) ont plus souvent indiqué que leurs enfants avaient besoin d’aide et qu’ils s’estimaient peu en mesure de leur en apporter. Nos analyses mettent également en évidence un effet de l’âge. Les parents les plus jeunes se déclarent comparativement moins submergés que les parents plus âgés : seulement 4.5 % des parents appartenant à la classe d’âge des 18-35 ans se déclarent submergés, contre 15 à 26 % dans les autres classes d’âge. Compte tenu du fait que l’accompagnement du travail scolaire des enfants reposait sur une maîtrise des outils informatiques (Conus et Durler, 2021 ; Huber et al., 2020), ce résultat peut s’expliquer par la distribution inégale des compétences numériques selon l’âge. L’enquête de l’OFS sur l’utilisation d’internet dans les ménages relève que le niveau de ces compétences est fortement lié à l’âge, la proportion d’individus disposant de compétences avancées dans ce domaine diminuant avec l’âge (OFS, 2019). En effet, la mise sur pied de l’enseignement à distance a impliqué le recours systématique aux technologies de l’information nécessitant des compétences particulières. Concrètement, afin d’être en mesure de remplir les exigences scolaires, les élèves et leurs parents ont notamment dû installer et utiliser des programmes de vidéoconférence permettant la communication avec les enseignant·e·s et la classe, activer des comptes de messagerie électronique et apprendre à communiquer par ce biais, télécharger et imprimer des documents sur des sites spécialisés ou encore se familiariser avec des plateformes d’apprentissage spécialement dédiées à l’enseignement à distance. Tant la presse que les études dans différents contextes nationaux citées ont mis en évidence que les parents étaient fréquemment dépassés par les exigences techniques de l’e-learning. Au-delà des difficultés découlant de la mise sur pied de l’école à distance, la fermeture des écoles, des crèches et des autres structures d’accueil parascolaire a bouleversé le quotidien les familles en raison de la présence simultanée et prolongée des différents membres du ménage dans l’espace domestique. Pour les familles avec enfants, ces changements sont souvent allés de pair avec le sentiment d’être submergé par l’occupation de leurs enfants. 60 L’enquête Covid-19 du PSM montre à ce sujet que les parents avec des enfants en âge préscolaire se déclarent davantage submergés (23.9 %) que les autres (16.8 %) et que ce sentiment augmente linéairement avec le nombre d’enfants en âge préscolaire. Ces résultats rejoignent ceux d’une enquête de l’Institut de Recherches en Sciences Psychologiques de l’Université de Louvain (UCL, 2020) qui montre qu’être confiné avec des enfants peu autonomes qui requièrent une attention constante et des enfants de moins de 4 ans constituait un facteur objectif prédisant (bien que faiblement) le burn-out parental. Ajoutant que le nombre d’enfants d’âge scolaire a un impact principalement pour les parents à bas revenus. Nos données montrent également que le sentiment d’être submergé par l’occupation de ses enfants est plus fort chez les personnes au chômage (38.7 %). Ceci peut s’expliquer par un changement négatif de la situation des personnes au chômage en matière de temps disponible qui, contrairement à la situation qui prévalait avant la fermeture des écoles et des structures d’accueil, n’ont plus de temps pour eux, ou beaucoup moins (UCL, 2020). Pour les personnes au chômage en raison de la crise, cela peut s’expliquer par l’inquiétude que cette situation engendre : elle diminue la disponibilité à l’égard des enfants. Les individus au chômage partiel, par contre, se sentent moins submergés (10.7 %) que les autres salarié·e·s (20.7 %). Les réponses à la question plus générale portant sur les changements relatifs à l’articulation entre vie professionnelle et vie privée depuis les débuts des restrictions liées à la pandémie de Covid-19 – qui ne s’adressait pas uniquement aux personnes avec enfants, mais à toute les personne salariées – montrent une dégradation pour les ménages avec enfants et les personnes seules sans partenaire (dans tous les modèles) 28. Le nombre d’enfants et leur jeune âge apparaissent logiquement comme des facteurs déterminants, particulièrement pour les catégories des revenus moyens et supérieurs en raison probablement d’une plus grande dépendance dans ce groupe vis-à-vis des structures d’accueil et parascolaires (Schlanser, 2011). Le genre en revanche n’est pas significatif en tant que tel (dans aucun des modèles). Ce résultat indique que le renforcement des problèmes liés à l’articulation entre vie privée et vie professionnelle en temps de semi-confinement tient davantage à la configuration familiale. Ce résultat n’est toutefois qu’en apparence en contradiction avec l’observation générale datant d’avant la crise que les problèmes d’articulation concernent en Suisse essentiellement les mères, et encore davantage les mères seules avec enfants (Conseil fédéral, 2017 ; Gani, 2017), et au fait que ce sont les femmes qui se sont principalement senties submergées par les tâches relevant de la scolarité durant le semi-confinement. En effet, la question posée concernait tant des personnes avec que sans enfants et le résultat indique un effet conjoncturel propre à la situation de semi-confinement et non un changement structurel du déséquilibre du partage du travail non rémunéré entre les sexes. On peut faire l’hypothèse que les hommes et les femmes ont tous deux assumé du travail non rémunéré durant le semiconfinement, mais que cela a compliqué l’articulation entre vie professionnelle et vie privée, surtout dans certaines configurations familiales spécifiques. Ainsi, les parents, de familles nombreuses en particulier (pères comme mères, seuls et en couple), constituent un groupe pour lequel le confinement des enfants à domicile a de la même façon été submergeant en bouleversant soudainement l’organisation familiale (minutée) établie. De même, chaque heure consacrée à l’emploi apparaît comme problématique puisqu’elle empiète sur le temps 28 La problématique de l’articulation difficile entre travail de care et travail rémunéré concerne en effet un spectre de personnes beaucoup plus large, notamment celles devant s’occuper de leurs proches âgés. C’est pourquoi le cercle des répondant·e·s a été élargi. 61 disponible pour le travail domestique. Pour les personnes en télétravail, la situation s’est au contraire améliorée comparativement aux personnes qui ne travaillaient pas à domicile. Ce résultat souligne l’importance des structures d’accueil pour l’articulation entre parentalité et vie professionnelle. Relevons encore que si la fermeture des écoles, des crèches et des autres structures d’accueil a bouleversé le quotidien des familles avec enfants, cette situation n’a pas eu que des effets négatifs comme relayé également par les médias 29. Comme mis en évidence au point 0, le degré d’accord avec l’affirmation selon laquelle ce moment particulier constitue une opportunité de passer plus de temps avec ses enfants obtient un score comparativement plus élevé que les conséquences négatives. Aucune différence significative n’est observable à ce sujet, sauf en fonction du télétravail et du nombre d’heures travaillées. Les personnes en situation de télétravail considèrent davantage cette situation comme une chance que les autres et, inversement, plus le nombre d’heures travaillées est grand moins le degré d’accord avec cette affirmation est élevé. 29 Par exemple, Le Temps 13.04.2020 « Je ne me suis jamais senti aussi libre que pendant ce confinement», Le Temps 15.04.2020 « A certains, se confiner ‹ fait du bien › ». 62 C ONCLUSION Ce rapport est parti de l’hypothèse, largement corroborée par les médias ainsi que par les premiers résultats des recherches alors disponibles, que les conséquences de la pandémie et des mesures prises pour la combattre sur les conditions de vie de la population sont différentes selon les catégories de revenu. Le revenu disponible du ménage ne reflète pas seulement la situation financière et le standard de vie, mais constitue également un indicateur de la stratification sociale dans un sens plus large. L’approche privilégiée dans ce rapport est donc de type monétaire. Cette approche est classique dans la recherche sur la pauvreté, et elle est largement utilisée tant par la statistique officielle que par la Plateforme nationale contre la pauvreté. Deux questions principales ont été traitées de manière rétrospective : 1. Les effets négatifs de la pandémie et des mesures prises pour l’endiguer se sont-ils prioritairement concentrés sur les personnes appartenant aux catégories de revenu les plus basses ? La crise a-t-elle donc renforcé les désavantages et inégalités qui existaient déjà ? 2. Les effets négatifs ont-ils au contraire touché d’autres groupes – en raison de leur âge, leur sexe, leur configuration familiale ou autre caractéristique – quelle que soit leur catégorie de revenu ? Si oui, quels sont ces groupes ? Qu’en est-il des effets positifs ? Pour répondre à ces questions, les données du PSM, en particulier celles de l’enquête additionnelle Covid-19, ont été utilisées. Ces données contiennent des informations détaillées sur le revenu du ménage, collectées avant la pandémie, qui permettent le calcul du revenu disponible équivalent et une correction pour les ménages fortunés. Un autre avantage de ces données est qu’elles sont issues d’un échantillon aléatoire. Toutefois, il faut rappeler qu’elles ont deux limites. D’une part, elles mesurent uniquement les effets de ce qu’on nomme aujourd’hui « la première vague » de la pandémie, ainsi que des mesures prises en raison de la « situation extraordinaire » (article 7 de la loi sur les épidémies). Les effets des vagues et des mesures successives seront saisis dans de prochaines enquêtes du PSM. Cela signifie que l’entier de l’analyse présentée doit être rapporté à cette période. Une deuxième limite concerne le moment où le volet spécial a été conduit, qui est très proche de la fin de la période de semi-confinement. L’enquête n’a dès lors pu documenter que les conséquences à court terme de la première vague de la pandémie sur les conditions de vie. Il faudra attendre les prochaines enquêtes du PSM pour connaître ces conséquences à plus long terme. En ce qui concerne la première question de recherche, des analyses ont été menées au sujet de 5 grandes thématiques (situation financière, situation professionnelle, santé, famille, support et satisfaction avec les relations sociales) afin donc d’identifier si certains effets négatifs se concentrent davantage sur la catégorie de revenu la plus basse, indiquant ainsi un renforcement des inégalités dans certains domaines. À ce niveau, les analyses sont tout d’abord descriptives (modèle M1), mais elles sont complétées en tenant compte des différences sociodémographiques, de stratification sociale et liées au travail rémunéré (modèles M2 et M3). De manière générale, les différences entre les catégories de revenu « net » (sous l’hypothèse que les catégories se distinguent que par leur revenu) sont plus faibles que dans les analyses descriptives. 63 En matière de situation financière, l’analyse montre que la crise de Covid-19 a eu des effets négatifs sur toutes les catégories de revenu. Toutefois, il existe des différences significatives entre catégories de revenus : les personnes qui appartiennent à la catégorie de revenu la plus basse rapportent systématiquement davantage d’effets négatifs. Ainsi, on peut estimer que la pandémie tend à provoquer un renforcement des inégalités financières au moins à court terme. En ce qui concerne la situation professionnelle, les résultats, de manière générale, montrent sans surprise de forts changements des situations d’emploi ainsi que des différences, au niveau descriptif, selon les catégories de revenu. Par exemple, les personnes à faible revenu (individuel) travaillent moins souvent à domicile et estiment leur risque de perdre leur emploi plus élevé que les autres catégories (de revenu), alors que les personnes ayant un revenu personnel élevé sont moins souvent touchées par le chômage partiel. En somme, l’analyse permet d’observer que, en la matière, les désavantages ne sont pas systématiquement fonction de l’appartenance à une catégorie de revenu particulière. En particulier, les différences en matière de chômage partiel ne sont pas dues au revenu en tant que tel, mais plutôt à la situation professionnelle. Lorsque l’on se penche sur la santé (physique et mentale) et le bien-être, l’analyse montre qu’il existe des effets différenciés en fonction de la catégorie de revenu, sans qu’ils ne soient systématiques pour toutes les dimensions de santé et de bien-être investiguées. Quant aux personnes à bas revenus, elles se distinguent notamment par une inquiétude plus forte de ne pas recevoir les soins nécessaires en cas d’infection, davantage de manifestations physiques de stress ou d’angoisse et une prévalence plus forte de sentiments négatifs. Les personnes à faible revenu sont non seulement plus exposées au virus et touchées par des formes plus graves de la maladie (cf. De Ridder et al., 2021 ; Riou et al., 2021), mais elles souffrent encore davantage de conséquences sur la santé mentale. Ces différences reflètent la santé mentale plus fragile de la catégorie des bas revenus, qui existait déjà avant la crise. Les analyses longitudinales n’indiquent pas en effet de renforcement des inégalités sociales de santé. En matière de famille, la fermeture des écoles a débouché sur un passage à l’enseignement à distance. Cette situation exceptionnelle a engendré de nombreux problèmes, comme le manque de temps et de compétences pour encadrer les activités scolaires des enfants ou la difficile articulation du télétravail avec l’école à la maison. En l’occurrence, les analyses montrent qu’il existe des différences significatives entre les catégories de revenu dans le fait d’être parfois submergé par la garde des enfants et l’accompagnement de leurs travaux scolaires, les populations à bas revenus se déclarant davantage dépassées que les autres. Par contre, aucune différence entre catégories de revenu n’est observable concernant les tensions à la maison ou le fait de considérer cette situation comme une chance de passer plus de temps avec ses enfants. Enfin, en ce qui concerne le support et la satisfaction avec les relations sociales, on s’est beaucoup interrogé sur les effets du semi-confinement et des mesures de distanciation en la matière. L’analyse permet de voir que la satisfaction avec les relations personnelles ne s’est pas dégradée en raison de la crise et qu’il n’y a pas ici d’effet de la catégorie de revenu. En revanche, la catégorie de revenu joue un rôle significatif en ce qui concerne le sentiment d’isolement tant en ce qui concerne le niveau sur l’échelle que le changement constaté. Ainsi, le sentiment de solitude n’a pas changé pendant la pandémie pour les bas revenus et les hauts revenus, mais s’est amélioré pour les revenus moyens. 64 En somme, les effets négatifs de la crise touchent souvent les personnes à bas revenus plus que les autres et la crise tend donc au renforcement des désavantages et inégalités déjà existantes. Toutefois, cela n’est pas systématique. En effet, ces effets, frappant les bas revenus en particulier, s’observent surtout si l’on considère la situation financière, certaines dimensions de la santé (notamment psychique), le travail rémunéré (télétravail, chômage partiel) et la famille (garde des enfants, suivi de la scolarité). Pour la situation professionnelle, les effets négatifs sont plus modérés, voire inexistants ; il en va de même en matière de support et de satisfaction avec les relations sociales. Afin de répondre à la deuxième question de recherche (les effets négatifs ont-ils touché d’autres groupes, quelle que soit leur catégorie de revenu ?), des analyses plus approfondies ont été menées en matière de situation financière, de santé, enfin de famille. En matière de situation financière, les effets les plus notables sont les suivants. On observe à cet égard un effet de l’âge. La crise affecte surtout les personnes en âge de travailler et épargne les personnes les plus âgées (66 ans et plus). Le statut de travail a aussi une influence. Les indépendant·e·s et les personnes au chômage ont déclaré une plus forte détérioration de leur situation financière ; il en va de même des personnes en formation. Alors que les pertes de revenus parmi les chômeurs et les personnes en formation étaient également courantes avant la pandémie, la détérioration parmi les indépendants est spécifique à la pandémie. La situation financière varie aussi selon le secteur économique. La baisse est la plus importante pour les hôtels et restaurants, mais les secteurs des transports et communication, de l’éducation et des services collectifs et personnels sont également touchés prioritairement. Les personnes souffrant d’une maladie chronique ne semblent pas touchées par un changement de situation financière ; par contre, elles s’estiment plus souvent à risque d’utiliser leurs économies, de baisser leur standard de vie ou de demander l’aide sociale (il n’y a pas d’effet pour l’emprunt toutefois). Enfin, les conditions de logement semblent jouer un rôle : les personnes vivant avec davantage d’espace ayant une plus faible probabilité de devoir utiliser leurs économies, emprunter de l’argent, réduire leur train de vie ou demander une prestation sociale. En ce qui concerne le domaine de la santé, on observe également des effets de l’appartenance à certains groupes. Ainsi, si l’on considère l’expérience de sentiments négatifs, les femmes y sont plus exposées que les hommes, et ce pour l’ensemble des catégories de revenu. Ce résultat corrobore un faisceau de résultats issus de la recherche scientifique, qui montrent que les femmes rapportent une moins bonne santé psychique (Schuler et al. 2020) que les hommes. La pandémie n’a ni augmenté ni diminué ces différences entre hommes et femmes. On observe ici aussi un effet de l’âge : les plus jeunes (17 ans et moins, 18-25 ans) y sont sensibles, cet effet tendant à disparaître lorsque l’on tient compte des variables de stratification et d’emploi. À l’opposé, les personnes plus âgées (à partir de 56 ans) semblent, en général, moins touchées par de tels sentiments. Par contre, l’âge est un déterminant important si on ne considère pas le niveau de sentiment, mais son évolution. Les jeunes de 18-25 ans se caractérisent par une augmentation des sentiments négatifs et des troubles de sommeil, alors que ces indicateurs sont restés stables chez les personnes plus âgées. Les sentiments négatifs sont également plus marqués chez les personnes seules et les personnes victimes de maladies chroniques. Ces différences n’ont pas augmenté pendant la pandémie, mais s’expliquent par la situation qui existait déjà avant la pandémie. Parmi les personnes au chômage, la pandémie a exacerbé des sentiments négatifs qui étaient déjà relativement 65 fréquents avant la crise. Finalement, on peut encore relever un effet des secteurs économiques dans lesquels les individus exercent leur activité professionnelle. En matière de manifestations physiques traduisant un stress (post-traumatique), les effets sont moindres. S’il existe un effet du genre (à savoir une plus grande propension des femmes à déclarer être touchées par le stress), l’âge ne semble pas jouer un rôle notable. La présence d’enfants, non encore scolarisés, dans le ménage est associée à un moindre stress. À l’instar de l’observation faite pour les sentiments négatifs, avoir une maladie chronique provoque un plus grand stress post-traumatique, il en va de même pour les personnes ayant un contrat de travail de durée déterminée. Au contraire, l’appartenance à un groupe social privilégié et un niveau de formation élevé débouchent sur une plus faible expérience du phénomène. Dans le domaine de la famille, enfin, l’analyse permet d’observer que le sentiment d’être dépassé par l’encadrement des travaux scolaires des enfants, impliqué par l’enseignement à distance, est variable suivant différentes caractéristiques sociodémographiques (outre la catégorie de revenu). De la sorte, il y a un effet du genre (les femmes se déclarant davantage submergées en la matière), du nombre d’enfants scolarisés (les problèmes d’encadrement étant d’autant plus importants s’ils sont nombreux) et du niveau de formation des parents (un niveau de formation élevé diminuant les problèmes d’accompagnement des travaux scolaires). En outre, l’analyse dégage un effet de l’âge : les parents les plus jeunes (les 18-35 ans) se déclarent ainsi comparativement moins submergés que les parents plus âgés. Au-delà des difficultés relatives à l’encadrement des travaux scolaires, la fermeture des écoles et des structures d’accueil a débouché sur la présence prolongée des enfants dans l’espace domestique, dont il faut dès lors s’occuper en quasi-permanence. Le sentiment d’être submergé par l’occupation des enfants est aussi lié à certaines caractéristiques. Ainsi, les parents avec des enfants en âge préscolaire se déclarent plus submergés que les autres, ce sentiment augmentant linéairement avec le nombre d’enfants. Enfin, le sentiment d’être submergé par l’occupation de ces enfants est plus fort chez les personnes au chômage. De plus, les problèmes liés à l’articulation entre la vie professionnelle et la vie privée ont augmenté, depuis le début de la crise, en fonction du nombre d’enfants dans le ménage ; pour les personnes en télétravail, au contraire, la situation s’est améliorée. En somme, la réponse à la deuxième question de recherche est que les effets de la crise ont effectivement touché des groupes de la population indépendamment de l’appartenance à une catégorie de revenu particulière. Les groupes en question sont toutefois variables selon les domaines considérés. Ceci dit, on observe, même si cela n’est pas systématique, des inégalités notables selon l’âge, le genre et le statut de travail (le chômage en particulier) ou le fait d’être victime d’une maladie chronique. Enfin, signalons qu’au moment de la rédaction de ce rapport, si les données brutes de la vague 22 du PSM (septembre 2020-février 2021) sont disponibles, elles ne permettent que des analyses limitées et provisoires. Il sera cependant possible d’évaluer quels ont été les effets spécifiques de la première vague au printemps 2020 et ceux qui auront persisté durant l’automne et l’hiver suivants. À titre indicatif, provisoirement, on peut mentionner que l'évolution de la situation financière semble s’améliorer par rapport à la première vague ; toutefois, les valeurs moyennes restent inférieures à celles des années précédant la pandémie. Une évolution moins favorable pour les bas revenus se confirme. En outre, les sentiments négatifs connaissent une légère augmentation par rapport à la première vague et à la situation avant la pandémie. 66 B IBLIOGRAPHIE Andresen, S., Lips, A., Möller, R., Rusack, T., Schröer, W. Thomas, S. & Wilmes, J. (2020) : Kinder, Eltern und ihre Erfahrungen während der Corona-Pandemie. Erste Ergebnisse der bundesweiten Studie KiCo. Hildesheim : Universitätsverlag. Banque Mondiale (2020). Poverty and Shared Prosperity 2020: Reversals of Fortune. PahudWashington DC. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/34496, Vermeulen, B., Bouche, L., Sanchis Zozaya, J., Bauermeister, M., & Berzig, A. (2020). 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(manuscrit en révision). 70 A NNEXES Analyse de l’argus concernant les actions (co)financées par la Chaîne du bonheur L’analyse de l’Argus concernant les actions (co)financées par la Chaîne du bonheur entre le 1er avril et le 30 juin 2020 donne les résultats suivants. Sur les 123 documents, nous en avons éliminé 62 qui étaient trop sommaires, trop périphériques ou faisaient doublon. Par région linguistique, ces documents se distribuent en 39 articles en français, 15 articles en allemand et 7 articles en italien. Nous avons regroupé ces 61 documents en 6 sujets suivant les questions évoquées dans les documents. Les sujets sont : le travail rémunéré, la situation matérielle, la santé et le bienêtre, la famille et l’environnement social, la politique ainsi que les nouveaux publics. Le tableau 13 montre la distribution en Suisse et par région linguistique des 61 documents, par sujet. Il fait apparaître comme principale préoccupation médiatisée la situation matérielle ; il s’agit pour l’essentiel de l’impact des mesures prises pour endiguer la pandémie sur l’accès à la nourriture, sur la capacité de faire face à des dépenses courantes, de payer le loyer, l’assurance maladie, des frais médicaux, des frais dentaires, sur les dettes, les poursuites et sur la situation des personnes sans-abri, la situation alimentaire étant la plus souvent évoquée. Plus du trois quarts des documents évoquent un problème lié à cette situation matérielle. Les sujets ensuite le plus souvent évoqués, la plupart du temps en référence avec cette situation matérielle, sont d’une part l’impact des mesures sur le travail rémunéré et d’autre part sur des groupes sociaux, essentiellement les familles. Plus de 6 documents sur 10 évoquent un problème lié à l’un ou l’autre de ces deux sujets. Pour ce qui concerne le travail rémunéré, il s’agit de l’impact des mesures prises pour endiguer la pandémie sur le personnel de l’économie domestique, sur la diminution des horaires de travail et du revenu, sur les licenciements, sur la situation des petit·es indépendant·es, sur la situation dans le secteur de la restauration, sur les contrats précaires, à l’heure ou sur appel, sur les working poors, sur le travail du sexe, sur le secteur informel, sur les jobs d’étudiant·es. La situation la plus souvent abordée est celle du personnel féminin de l’économie domestique, pour expliquer que cette catégorie de personnes a perdu la possibilité d’exercer cet emploi, avec les conséquences financières qui en découlent. Pour ce qui concerne la famille et l’environnement social, il s’agit de l’impact des mesures prises sur la situation monétaire des familles, notamment des mères seules, mais encore sur la garde d’enfants, sur la possibilité d’avoir des aides ménagères, et plus spécifiquement sur les personnes âgées, les jeunes ou les enfants. Dans ces deux groupes de préoccupations, l’on observe des effets sexués de la crise. Elle touche davantage, selon les médias, les femmes, à cause de l’impact sur les emplois féminisés et sur les familles dont elles assument principalement la charge. Les trois sujets suivants sont évoqués dans moins de la moitié des documents retenus. Pour les questions d’ordre politique qui concernent principalement le traitement des migrant·es (4,6 documents sur 10), il s’agit principalement de l’impact des mesures prises sur les personnes sans-papiers, non soutenues par l’État social, migrant·e·s, dans le processus d’asile. C’est le lien entre politique migratoire et politique sociale qui apparaît en creux, donc davantage les 71 problèmes liés à l’absence de couverture sociale d’une partie de la population. La question de nouveaux publics en situation de pauvreté est évoquée dans 4,3 documents sur 10, donc c’est une attention à la précarité des conditions de vie qui peut se transformer en pauvreté en cas de crise, ou autrement dit à la pauvreté invisible en l’absence de crise. Enfin, le sujet de la santé et du bien-être est évoqué dans moins de 4 documents sur 10. Il s’agit de l’impact des mesures prises sur la situation de santé des personnes âgées, en situation de handicap, sur les soins aux malades, sur la santé mentale, sur l’interruption de grossesse, sur le sentiment de honte, de détresse ou d’inquiétude. Tableau 13 : Argus Chaîne du bonheur, par catégorie Langue Situation matérielle Travail rémunéré Famille et environnement social Politique Nouveaux publics Santé et bien-être Nombre de documents Français 33 24 21 20 20 14 39 Allemand 11 9 12 8 4 7 15 Italien 4 5 5 0 2 2 7 Total 48 38 38 28 26 23 61 Cet Argus a été réuni en lien avec la Chaîne du bonheur, et ceci explique sans aucun doute en partie le type de sujets abordés et leur lien direct avec la pauvreté matérielle qui était le cœur des collectes lancées. Ce qu’on peut tout de même relever, c’est d’une part que si l’ordre de fréquence des sujets est relativement similaire dans les 3 langues, le sujet de la situation matérielle est plus prégnant en français, la question du travail rémunéré et celle de la famille et de l’environnement social étant plus souvent présentes en allemand et en italien. Relevons également que la question politique – qui touche pour l’essentiel la migration – n’est pas apparue en italien. À noter également le fait que le sujet de la santé et du bien-être apparaît comme un des sujets les moins traités (l’avant-dernier en allemand et en italien, le dernier en français). C’est sans doute parce que la question de la santé apparaît comme secondaire par rapport aux problèmes matériels, mais c’est aussi peut-être parce que les questions de santé liées aux mesures pour endiguer la pandémie n’apparaissent pas aux médias comme spécifiques aux situations de pauvreté. 72 Construction de la variable de revenu disponible La médiane du revenu disponible équivalent dans les données du PSM de 2019 s’élève à 49’233 CHF. Par conséquent, toutes les personnes d’un revenu de 33,635 CHF ou moins sont intégrées à la catégorie des faibles revenus (moins de 70 % de la médiane), toutes les personnes dont le revenu dépasse 72,075 CHF sont intégrées à la catégorie des revenus élevés (plus de 150 % de la médiane). La variable de base utilisée pour l’analyse est le revenu disponible du ménage, qui est distribué par le PSM et inclut des imputations de valeurs manquantes. Pour tenir compte de la taille de ménage, l’échelle modifiée de l’OCDE a été appliquée. Pour tenir compte de la fortune, qui constitue un aspect important pour le niveau de vie et la stratification, deux autres ajustements ont été effectués. Premièrement, le revenu disponible inclut le loyer fictif, qui présente l’avantage de revenu des propriétaires par rapport aux locataires. Cette variable est distribuée dans le PSM dans le cadre du Cross National Equivalent File (CNEF). Les concepts et construction du revenu disponible et le loyer fictif font partie de la documentation du PSM. Deuxièmement, les personnes de revenu bas et fortune élevée ont été attribuées au groupe de revenu moyen. Parce que les personnes âgées sont plus fréquemment propriétaires et ont de plus faibles dépenses pour leur logement que les personnes plus jeunes, l’ajout du loyer fictif baisse le taux de personnes âgées parmi le groupe des revenus bas (de 47.9 % à 45.4 % pour la proportion des personnes âgées de 65 ans ou plus). L’exclusion des ménages fortunés baisse ce taux à 40.6 %, parce que la fortune en Suisse a tendance à augmenter avec l’âge et est la plus élevée entre 65 et 75 ans. Par définition, l’attribution des personnes aux revenus bas et fortune élevée au groupe du milieu baisse la taille du groupe des revenus bas (de 18.5 % à 14.5 %) et augmente la taille du groupe du milieu (de 62.6 à 66.6 %). Tableau 14 : Étapes de construction des catégories de revenu <70% du revenu médian 70-150 % du revenu médian <150% du revenu médian Revenu disponible équivalent 18.9 % 62.4 % 18.7 % + inclusion du loyer fictif 18.5 % 62.6 % 18.9 % + exclusion des fortunes élevées parmi les bas revenus 14.5 % 66.6 % 18.9 % Revenu disponible équivalent 47.9 % 31.0 % 25.4 % + inclusion du loyer fictif 45.4 % 31.2 % 27.5 % + exclusion des fortunes élevées parmi les bas revenus 40.6 % 33.1 % 27.5 % % par catégorie de revenu % âgés 65 ans ou plus 73 Description des variables dépendantes analysées Tableau 15 : Description des variables dépendantes analysées NonFréquence réponse N ou (ne sait (valide) Moyenne pas, pas de réponse) Variable (numéro de question) Échelle / Catégories de réponse Changement de la situation financière depuis le début de la crise du coronavirus (13) (Filtre : à partir de 18 ans) Échelle de 0 (fortement détériorée) à 10 (fortement améliorée) Recodage : -5 à +5 (0 stable) -0.14 5’477 125 Risque : utiliser les économies (12) (Filtre : à partir de 18 ans) 0 (aucun risque ou risque très faible) 1 (risque de minimum 3 sur l’échelle de 0 à 11 cela est déjà arrivé) 30 % 4’950 527 Risque : contracter un emprunt (12) (Filtre : à partir de 18 ans) 0 (aucun risque ou risque très faible) 1 (risque de minimum 3 sur l’échelle de 0 à 11 cela est déjà arrivé) 6% 4’887 527 Risque : réduire considérablement votre niveau de vie (12) (Filtre : à partir de 18 ans) 0 (aucun risque ou risque très faible) 1 (risque de minimum 3 sur l’échelle de 0 à 11 cela est déjà arrivé) 24 % 5’016 529 Risque : demander une aide sociale ou une autre prestation sociale (12) (Filtre : à partir de 18 ans) 0 (aucun risque ou risque très faible) 1 (risque de minimum 3 sur l’échelle de 0 à 11 cela est déjà arrivé) 7% 4’901 534 Soucis : votre propre situation économique (34) Échelle de 0 (pas de soucis du tout) à 10 (de très gros soucis) 3.5 5’745 98 Chômage partiel (7) (Filtre : employés) 0 : Non 1 : Oui 17 % 2’861 32 Télétravail à cause du Coronavirus (8) (Filtre : employés ou indépendants) 0 : Non 1 : Oui 45 % 3’213 34 Transition au chômage pendant la crise (11) (Filtre : chômage) 0 : Non 1 : Oui 34 % 89 0 Risque de perdre d’emploi (12) (Filtre : employés) 0 (aucun risque ou risque très faible) 1 (risque de minimum 3 sur l’échelle de 0 à 11 cela est déjà arrivé) 24 % 3’033 154 5% 2’829 136 35 % (15 % pour les moins de 65 ans) 5’469 (3’657 moins de 65 ans) 374 Je travaille moins pour m’occuper de mes 0 : Non enfants ou d’autres membres du ménage (7.2) 1 : Oui (Filtre : employés) Partie de la population à risque (2) (analyse additionnelle pour les <65 ans) 0 : Non 1 : Oui Soucis : votre santé (34) Échelle de 0 (pas de soucis du tout) à 10 (de très gros soucis) 3.8 5’779 64 Soucis : soins médicaux nécessaires en cas d’infection au Covid-19 (34) Échelle de 0 (pas de soucis du tout) à 10 (de très gros soucis) 2.1 5’712 131 74 Sentiments négatifs comme le cafard, le désespoir, l’anxiété, la dépression (32) Échelle de 0 (jamais) à 10 (toujours) 2.3 5’801 42 Réaction physique lorsque vous avez pensé à 0 (pas du tout ou moins qu’un jour) vos expériences durant la crise du coronavirus 1 (au moins une fois par semaine) (36) 18 % 5’647 196 Difficultés à vous endormir, ou insomnies (analyse additionnelle longitudinale) 0 (pas du tout) 1 (un peu ou beaucoup) 51 % 5’722 121 Aspects positifs 1 : J’ai donné une nouvelle orientation à ma vie (37) Échelle de 0 (pas du tout) à 10 (extrêmement) 2.3 5’605 238 Aspects positifs 2 : Je sais maintenant que je peux faire face aux difficultés (37) Échelle de 0 (pas du tout) à 10 (extrêmement) 4.7 5’380 463 Aspects positifs 3 : J’ai de nouvelles idées sur ce qui est important et prioritaire dans la vie (37) Échelle de 0 (pas du tout) à 10 (extrêmement) 4.3 5’574 269 Aspects positifs 4 : Ma foi/ ma spiritualité s’est renforcée (37) Échelle de 0 (pas du tout) à 10 (extrêmement) 1.7 5’571 269 Submergé par l’occupation des enfants pendant la période pendant laquelle les structures d’accueil et les écoles sont ou ont été fermées (26) (Filtre : parents) Échelle de 1 (pas du tout d’accord) à 5 (complètement d’accord) 2.4 1’011 32 Accompagner les travaux scolaires de mon/mes enfant/s à la maison me submerge parfois (Filtre : parents) Échelle de 1 (pas du tout d’accord) à 5 (complètement d’accord) 2.2 852 83 Fermeture des écoles comme chance de passer plus de temps avec les enfants (26) (Filtre : parents) Échelle de 1 (pas du tout d’accord) à 5 (complètement d’accord) 4.0 1’029 23 Nous avons plus de tensions quand tout le monde est à la maison (Filtre : parents) Échelle de 1 (pas du tout d’accord) à 5 (complètement d’accord) 2.5 1’060 18 Conciliation entre vie professionnelle et vie privée (24) (Filtre : personnes actives) Échelle de 1 (c’est devenu beaucoup plus simple) à 5 (c’est devenu beaucoup plus difficile). 3 (sans changement) 3.0 3’117 119 Satisfaction de la vie en commun dans le ménage (28) (Filtre : personnes vivant avec d’autres personnes) (analyse additionnelle longitudinale) Échelle de 0 (pas du tout) à 10 (tout à fait) 8.2 4’580 160 Satisfaction de vivre seul (27) (Filtre : personnes vivant seules) (analyse additionnelle longitudinale) Échelle de 0 (pas du tout) à 10 (tout à fait) 7.1 1’029 70 Satisfaction avec les relations personnelles, familiales et sociales (29) (analyse additionnelle longitudinale) Échelle de 0 (pas du tout) à 10 (tout à fait) 7.9 5’750 93 Se sentir seul (31) (analyse additionnelle longitudinale) Échelle de 0 (pas du tout) à 10 (tout à fait) 2.2 5’789 54 (analyse additionnelle longitudinale) 75 Soutien émotionnel reçu (42) (Filtre : personnes non actives âgées de plus de 64 ans) Échelle de 1 (beaucoup détérioré) à 5 (beaucoup amélioré) 3.3 1’691 72 Soutien émotionnel offert (42) (Filtre : personnes non actives âgées de plus de 64 ans) Échelle de 1 (beaucoup diminué) à 5 (beaucoup augmenté) 3.2 1’678 85 Soutien pratique reçu (42) (Filtre : personnes non actives âgées de plus de 64 ans) Échelle de 1 (beaucoup détérioré) à 5 (beaucoup amélioré) 3.4 1’722 41 Soutien pratique offert (42) (Filtre : personnes Échelle de 1 (beaucoup diminué) à 5 non actives âgées de plus de 64 ans) (beaucoup augmenté) 3.0 1’695 68 Remarque : les valeurs moyennes de ce tableau ne sont pas pondérées et ne correspondent donc pas exactement aux valeurs des tableaux du rapport. 76