Using O*NET green jobs and tasks in Europe? A critical assessment based on French data - Centre d'études de l'emploi et du travail
Pré-Publication, Document De Travail (Working Paper) Année : 2024

Using O*NET green jobs and tasks in Europe? A critical assessment based on French data

Utiliser les tâches et emplois verts d'O*NET en Europe

Résumé

In the international and European literature on green jobs, many empirical works rely on an adaptation of O*NET categorisation, that (i) identify three groups of green jobs and (ii) distinguish green from non-greens tasks. However, these useful standardised data are based – and thus dependent – on the US occupational nomenclature. Hence, applying these categorisations to other countries require a whole crosswalk process. Methods have been developed and operationalized, but none of them fully exploits all the possibilities, nor do they really assess the accuracy of these adaptations. Taking advantage of the richness of French occupational data, this article proposes a meticulous and transparent adaptation of O*NET categorisations through the ISCO-08 international nomenclature, presenting the entire methodological process in a clear and accessible manner. Besides, in France, an institution called Onemev has established an ad hoc list of green jobs, integrated within all major national statistics surveys since 2021 and covering the ‘core’ of green jobs. Exploiting French Labour Force Survey data, we use this list as a benchmark for assessing the relevance of the adaptation of O*NET green categorisations. Our results reveal significant mismatches between the Onemev list and close O*NET categorisations, highlighting and documenting both conceptual and methodological shortcomings. This casts doubt on the relevance of some studies that have used the crosswalk method in a less granular and cautious way.
Dans la littérature internationale et européenne sur les emplois verts, de nombreux travaux empiriques s'appuient sur une adaptation des catégorisations O*NET, qui (i) identifient trois groupes d'emplois verts et (ii) distinguent les tâches vertes des tâches non-vertes, pour chaque emploi. Or, ces données standardisées sont basées sur – et donc dépendantes de – la nomenclature états-unienne des professions. Ainsi, l'application de ces catégorisations à d'autres pays nécessite tout un processus de correspondance. Des méthodes ont été développées et opérationnalisées, mais aucune n'exploite pleinement toutes les possibilités, ni n'évalue réellement la précision de ces adaptations. Profitant de la richesse des données françaises, cet article propose une adaptation minutieuse et transparente des catégorisations O*NET via la nomenclature internationale ISCO-08, en présentant l'ensemble du processus méthodologique de manière claire et accessible. En outre, en France, une institution appelée Onemev a établi une liste ad hoc d'emplois verts, intégrée depuis 2021 dans toutes les grandes enquêtes de la statistique nationale et couvrant le « cœur » des emplois verts. En exploitant les données de l'Enquête Emploi française, nous utilisons cette liste comme un point de comparaison pour évaluer la pertinence de l'adaptation des catégorisations vertes O*NET. Nos résultats révèlent des décalages importants entre la liste de l’Onemev et les catégorisations proches de l’O*NET, mettant en évidence et étayant des limites tant conceptuelles que méthodologiques. Cela remet en question la pertinence de certaines études qui ont utilisé ces méthodes de correspondance d’une manière moins granulaire et prudente.
Fichier principal
Vignette du fichier
Using ONET green jobs and tasks in Europe_v2 final.pdf (1.97 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
licence

Dates et versions

hal-04652272 , version 1 (18-07-2024)
hal-04652272 , version 2 (29-10-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04652272 , version 2

Citer

Mathis Bachelot. Using O*NET green jobs and tasks in Europe? A critical assessment based on French data. 2024. ⟨hal-04652272v2⟩
94 Consultations
20 Téléchargements

Partager

More