Chaque marchandise échangée reflète non seulement le commerce international, mais aussi la main-d'œuvre qui en est à l'origine. À mesure que la production s'étend au-delà des frontières, il apparaît essentiel de comprendre les personnes derrière ces processus.
Pour comprendre ces liens, l'OCDE a développé la base de données Contenu en emplois des échanges (TIM) en complément des indicateurs sur les échanges en valeur ajoutée (TiVA). Alors que les indicateurs TiVA retracent la manière dont la valeur circule dans les chaînes d'approvisionnement, TiM s'intéresse à la main-d'œuvre. La base combine des données sur l'emploi avec des tableaux d'entrées-sorties mondiaux afin d'estimer le nombre d'emplois dans un pays pour répondre à la demande finale dans un autre pays.
Les données du Canada sont révélatrices. Environ 22 % des travailleurs canadiens, soit 1 sur 5, sont effectivement intégrés dans les chaînes de valeur mondiales. Leurs emplois dépendent de la demande d'autres pays, principalement des États-Unis, mais aussi de la Chine, de l'UE et d'autres pays. Bien que cette proportion soit plus faible que dans des économies très exposées comme l'Irlande ou Singapour, elle représente toujours une part importante de la main-d'œuvre canadienne.
Le visuel ci-dessous illustre cette situation. 194 personnages, représentant chacun 100 000 travailleurs canadiens, symbolisent les 19,4 millions de travailleurs du pays. Parmi eux, 43 chiffres représentent les emplois qui sont soutenus par la consommation étrangère de biens et de services canadiens.
Ce lien entre les travailleurs canadiens et la demande mondiale montre comment les changements dans la consommation étrangère, les chaînes d'approvisionnement ou les politiques peuvent avoir une incidence directe sur les emplois au pays. Quantifier le nombre de travailleurs intégrés dans les chaînes de valeur mondiales nous donne une vision plus claire de l'interdépendance économique du Canada et une base plus solide pour élaborer des stratégies d'emploi résilientes dans un monde incertain.
Quelle meilleure façon de comprendre les concepts, qu'ils soient grands ou moins importants, qu'à travers la visualisation de données ? Dans cette série de blogs, nous explorons des thèmes d'actualité dans les domaines de l'économie et des transports, en nous appuyant sur les données du SLGL dataHub.