Rapport chiffres absentéisme 2017

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Chiffres d’absentéisme 2017

Questions? Analytics@sdworx.com


Inhoudsopgave 1|

Communiqué de presse

3

2|

Absentéisme Maladie

5

3|

Pourcentage d’absentéisme

9

4|

Facteur Bradford

13

5|

Absentéisme Maladie 2017 par age

16

6|

Supposons que vous connaissiez les causes du maladie et que vous puissiez

le prédire?

17

2


1|

Communiqué de presse L'absentéisme pour cause de maladie chez les travailleurs belges a fortement augmenté ces dix dernières années C'est principalement l'absentéisme de longue durée qui augmente considérablement

En moyenne, le Belge est malade 2,7 jours de plus qu'il y a dix ans En 2017, près de 62 % des travailleurs ont été absents au moins un jour pour cause de maladie Bruxelles, 15 février 2018 - L'absentéisme pour cause de maladie a augmenté de 33 % ces dix dernières années. En 2008, le travailleur belge était en moyenne absent 9,4 jours. En 2017, la moyenne a atteint 12,1 jours. Cette augmentation est principalement due à l'absentéisme de longue durée : en dix ans, le nombre de travailleurs absents entre un mois et un an pour cause de maladie a augmenté de près de 31,4%. L'évolution est moins importante au niveau du nombre de personnes absentes au moins un jour par an pour cause de maladie : l'année dernière, elles étaient 61,7 % par rapport à 59, 95 % il y a dix ans. C'est ce qui ressort des chiffres de SD Worx, prestataire de services RH de plus de 660.000 travailleurs auprès de 19.500 entreprises belges dans le secteur privé. Le Belge est absent du travail de plus en plus longtemps pour cause de maladie Ces dix dernières années, nous avons donc été de plus en plus longtemps absents pour cause de maladie. Le taux d'absentéisme total a augmenté depuis 2008 de 33 % pour atteindre une moyenne de 12,1 jours par an d'absence pour cause de maladie. Bien que l'absentéisme pour cause de maladie continue d'augmenter au niveau des travailleurs belges, nous assistons ces deux dernières années à un léger affaissement de la courbe d'absentéisme (voir graphique). Cela pourrait indiquer que l'absentéisme pour cause de maladie stagne peu à peu.

Graphique : Évolution du taux d'absentéisme total en Belgique entre 2008 et 2017 Le taux d'absentéisme total exprime le rapport entre le nombre moyen de jours de maladie et cent jours de travail à prester. Sur cent jours de travail, le Belge a donc été absent en moyenne 5,54 jours pour cause de maladie en 2017.

Frappant : il y a de plus en plus de travailleurs malades plus longtemps En 2017, le taux d'absentéisme de courte durée (absence de moins d'un mois) a atteint 2,63 %. Cela représente une augmentation de 8,25 % par rapport au chiffre de 2008 (2,43 %). Concrètement : en 2017, le Belge moyen a été malade pour une courte durée pendant 2,63 jours sur cent jours de travail. L'augmentation importante de l'absentéisme pour cause de maladie est

3


principalement due au taux d'absentéisme de longue durée qui ne cesse d'augmenter. L'année dernière, le pourcentage de jours d'absence pour cause de maladie entre un mois et un an était de 2,91 %, alors qu'en 2008 il était de 1,73 %. C'est une augmentation de 68,5 %. L'année dernière, le nombre de travailleurs absents pour une longue durée a également atteint un sommet : près de 11,7 % des travailleurs dans le secteur privé belge sont restés chez eux entre un mois et un an l'année dernière pour cause de maladie. À titre de comparaison : en 2008, ce chiffre était de 8,9 %. Mesures proactives pour lutter contre l'absentéisme Les autorités ont introduit des mesures méritoires pour aider les malades de longue durée lors de leur réintégration. Même s'il vaut mieux prévenir que guérir, bien entendu. DPD Belgium, livreur de colis, dresse un aperçu de l'absentéisme pour cause de maladie, ce qui permet d'obtenir de précieuses informations pour prendre des mesures appropriées et ainsi lutter de manière proactive contre l'absentéisme. Wim Focquet, HR Director auprès de DPD Belgium : "L'impact de l'absentéisme pour cause de maladie sur le fonctionnement quotidien d'un acteur logistique tel que DPD est important. En dressant un aperçu de l'historique de l'absentéisme, en identifiant et en anticipant les liens potentiels, nous pouvons alors réduire l'absentéisme. Un tel modèle prédictif fait donc véritablement la différence pour notre organisation. Il nous permet en effet d'obtenir des informations concernant les leviers spécifiques sur lesquels nous pouvons agir de manière orientée et préventive. » En moyenne mille euros par travailleurs à temps plein François Lombard, Consultant HR chez SD Worx : « Ces dix dernières années, l'absentéisme pour cause de maladie a systématiquement augmenté. De plus en plus de Belges sont absents de plus en plus longtemps pour cause de maladie. Cela implique donc un coût qui ne doit pas être sous-estimé pour les entreprises. En 2017, l'absentéisme pour cause de maladie a coûté aux entreprises belges en moyenne 1.010 euros par travailleur à temps plein. Il est donc important que les autorités et les employeurs continuent à prendre des mesures. De plus, nous devons pleinement utiliser les données que nous avons à notre disposition. Une analyse prédictive peut véritablement aider les organisations à déterminer leur politique d'absentéisme, à en organiser le suivi et à l'adapter si nécessaire. Les données sont disponibles et la technologie pour en faire quelque chose existe. Il n'y a plus qu'à les utiliser. » 1.1.1 |

Plus d’informations ?

Pieter Goetgebuer, Press Officer SD Worx T +32 (0)3 201 76 68 / M +32 (0)497 45 36 73 pieter.goetgebuer@sdworx.com

À propos de SD Worx Leader européen en services de payroll et ressources humaines, SD Worx propose un large éventail de solutions à ses clients du monde entier, dont des services payroll et de ressources humaines, de support juridique, de formation, d’automatisation, de consultance et d’externalisation. Aujourd’hui, plus de 63.000 petites et grandes organisations du monde entier font confiance aux plus de 70 années d’expertise accumulées par SD Worx. Les 3.900 collaborateurs de SD Worx opèrent dans dix pays : la Belgique (où l’entreprise a son siège), l’Allemagne, l’Autriche, la France, l’Irlande, le Luxembourg, l’île Maurice, les Pays-Bas, le Royaume-Uni et la Suisse. SD Worx calcule les salaires d’environ 4,25 millions de travailleurs et a enregistré un chiffre d’affaires de 397 millions EUR en 2016. SD Worx est cofondateur de Payroll Services Alliance, un réseau stratégique mondial de grands prestataires de services de payroll dont les membres traitent un total de 32 millions de calculs salariaux. Plus d’infos sur : www.sdworx.com

4


2|

Absentéisme Maladie

L’absentéisme pour cause de maladie est exprimé en pourcentage. Ce pourcentage est calculé sur base des jours tels qu’inscrits dans l’administration salariale. Il s’agit toujours de la division du nombre de jours d’absence spécifiques par le 'total de jours à prester'. Par 'total de jours à prester', il convient d’entendre la somme de tous les jours qui ont été inscrits comme présences et absences effectives dans l’administration salariale au cours de la période considérée. Ces jours ne sont donc pas définis sur une base forfaitaire mais sur base des données salariales comptabilisées obtenues sur la période considérée.

5


2.1 |

Année

Evolution < 1 mois

Belgique

Ouvrier

Employé

2008

2,43%

3,04%

2,10%

2009

2,45%

2,93%

2,18%

2010

2,40%

3,00%

2,08%

2011

2,44%

3,05%

2,12%

2012

2,44%

3,01%

2,13%

2013

2,51%

3,04%

2,23%

2014

2,50%

3,01%

2,25%

2015

2,60%

3,11%

2,35%

2016

2,64%

3,19%

2,38%

2017

2,63%

3,22%

2,34%

6


2.2 |

Année

Evolution > 1 mois, < 1 an

Belgique

Ouvrier

Employé

2008

1,73%

2,75%

1,18%

2009

1,85%

2,91%

1,28%

2010

2,14%

3,42%

1,46%

2011

2,29%

3,69%

1,55%

2012

2,33%

3,72%

1,58%

2013

2,30%

3,54%

1,63%

2014

2,62%

3,91%

1,99%

2015

2,81%

4,09%

2,21%

2016

2,88%

4,14%

2,29%

2017

2,91%

4,20%

2,30%

7


2.3 |

Année

Evolution totale

Belgique

Ouvrier

Employé

2008

4,15%

5,79%

3,28%

2009

4,30%

5,85%

3,46%

2010

4,54%

6,42%

3,53%

2011

4,73%

6,74%

3,67%

2012

4,77%

6,74%

3,71%

2013

4,81%

6,58%

3,87%

2014

5,12%

6,92%

4,23%

2015

5,41%

7,20%

4,56%

2016

5,52%

7,33%

4,66%

2017

5,54%

7,41%

4,65%

8


3|

Pourcentage d’absentÊisme

% Absents Malades < 1 mois: les travailleurs qui ont eu au moins un jour de maladie moins d'un mois au cours des 12 derniers mois % Absents Malades > 1 mois < 1 an: les travailleurs qui ont eu au moins un jour de maladie plus d'un mois et moins d'un an au cours des 12 derniers mois % Absents Malades Total: les travailleurs qui ont eu au moins un jour de maladie au cours des 12 derniers mois

9


3.1 |

Année

Evolution < 1 mois

Belgique

Ouvrier

Employé

2008

58,94%

62,98%

56,79%

2009

60,33%

62,19%

59,32%

2010

57,55%

60,67%

55,89%

2011

58,20%

61,63%

56,39%

2012

58,72%

61,60%

57,18%

2013

59,63%

61,30%

58,72%

2014

57,49%

59,80%

56,34%

2015

60,31%

63,09%

59,00%

2016

60,70%

63,77%

59,24%

2017

59,73%

63,61%

57,88%

10


3.2 |

Année

Evolution > 1 mois, < 1 an

Belgique

Ouvrier

Employé

2008

8,85%

14,06%

6,07%

2009

9,05%

14,22%

6,25%

2010

9,57%

15,16%

6,60%

2011

9,89%

15,57%

6,90%

2012

10,10%

15,83%

7,03%

2013

10,05%

15,23%

7,25%

2014

10,69%

15,88%

8,09%

2015

11,23%

16,61%

8,70%

2016

11,50%

16,94%

8,92%

2017

11,69%

17,27%

9,03%

11


3.3 |

Année

Evolution totale

Belgique

Ouvrier

Employé

2008

59,98%

64,63%

57,51%

2009

61,45%

64,01%

60,07%

2010

58,86%

62,78%

56,78%

2011

59,61%

63,93%

57,32%

2012

60,22%

64,05%

58,16%

2013

61,08%

63,56%

59,74%

2014

59,12%

62,32%

57,53%

2015

62,19%

65,95%

60,42%

2016

62,66%

66,69%

60,75%

2017

61,73%

66,66%

59,38%

12


4|

Facteur Bradford

Le facteur Bradford est calculé comme suit:

nombre de jours de maladie x fréquence de maladie x fréquence de maladie

4.1 |

Nombre de jours de maladie

Nombre moyen de jours de maladie: Sur base de cet indicateur, vous pouvez déterminer si les périodes de maladie sont à court ou à long terme. Cette durée moyenne est, tout comme les pourcentages d'absentéisme, calculée au niveau individuel. Une moyenne des valeurs individuelles est ensuite faite pour un groupe d'employés. Méthode de calcul: nombre de jours de maladie / nombre de maladies commencées pour la période en question

Année

Belgique

Ouvrier

Employé

2008

9,43

13,2

7,4

2009

9,75

13,3

7,8

2010

10,21

14,5

7,9

2011

10,55

15,1

8,2

2012

10,63

15,0

8,3

2013

10,56

14,4

8,5

2014

11,19

15,0

9,3

2015

11,89

15,9

10,0

2016

12,17

16,2

10,3

2017

12,12

16,3

10,1

13


4.2 |

Fréquence de maladie

Fréquence de maladie : Toute période de maladie ininterrompue présentant, à son premier jour, un code salarial qui peut apparaître au début d’une maladie correspond à la fréquence 1. Il concerne les travailleurs de la maladie assurés par un salaire hebdomadaire ou les employés rémunérés pour maladie Si la période concernée ne compte que des jours de maladie qui ne peuvent se présenter au début d’une maladie alors la fréquence sera de 1 (il y a une maladie, mais son début se situe au cours d’une période précédente).

Année

Belgique

Ouvrier

Employé

2008

1,22

1,3

1,2

2009

1,25

1,3

1,2

2010

1,21

1,3

1,2

2011

1,24

1,3

1,2

2012

1,25

1,3

1,2

2013

1,29

1,3

1,3

2014

1,23

1,3

1,2

2015

1,30

1,4

1,3

2016

1,33

1,4

1,3

2017

1,30

1,4

1,2

14


4.3 |

Année

Bradford

Belgique

Ouvrier

Employé

2008

94,31

104,5

88,8

2009

97,03

100,5

95,1

2010

96,44

106,3

91,2

2011

97,64

109,1

91,6

2012

97,92

110,8

91,0

2013

100,83

108,2

96,9

2014

99,76

106,5

96,4

2015

107,28

118,6

102,0

2016

110,98

125,9

103,9

2017

107,12

127,3

97,5

15


5|

Absentéisme Maladie 2017 selon l’âge

< 25 an 25 - 29 an 30 - 34 an 35 - 39 an 40 - 44 an 45 - 49 an 50 - 54 an 55 - 59 an >= 60 an

< Mois

> 1 mois < 1 année

2,71% 2,57% 2,72% 2,68% 2,61% 2,53% 2,59% 2,72% 2,46%

1,16% 1,47% 2,08% 2,57% 2,94% 3,25% 3,91% 4,86% 4,72%

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6|

Supposons que vous connaissiez les causes du maladie et que vous puissiez le prédire?

“ Nous devons pleinement utiliser les données que nous avons à notre disposition. Une analyse prédictive peut véritablement aider les organisations à déterminer leur politique d'absentéisme, à organiser le suivi et à l'adapter si nécessaire. Les données sont disponibles et la technologie existe. Il n'y a plus qu'à les utiliser.”

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