L'insertion professionnelle et durée d'accès au premier emploi des ...
Mais, au travers de l'exercice économétrique, l'article se fixe aussi l'objectif .... La
spécification Weibull à deux paramètres généralisant la loi exponentielle c'est la
.... L'examen de ce graphique indique que la probabilité de trouver un emploi ...
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L'insertion professionnelle et les durées d'accès au premier emploi des
diplômés de l'enseignement supérieur : une analyse microéconométrique Chokri Abdennadher, FSEG de Sfax -Tunisie- & Université de Toulouse 1,
Rafika Azri, FSEG de Sfax -Tunisie Résumé L'objectif de cette contribution est de modéliser la durée du premier
épisode de recherche d'emploi des diplômés de l'enseignement supérieur en
France de la génération 2001 et donc leur insertion professionnelle. Le
recours à des estimations des modèles de durées permet de conclure que
cette dernière est expliquée par les caractéristiques individuelles et
temporelles conjointement. 1. INTRODUCTION
Aujourd'hui, les jeunes constituent le groupe social immédiatement touché
par l'économie d'intégration dans le marché du travail. En raison de leurs
qualifications, les diplômés, qui sont en première ligne des changements de
la société, représentent d'emblée le premier groupe (social) concerné par
ce sujet (Hamel, 2003). Intégration ou insertion professionnelle des jeunes diplômés est donc une
question de société, mais aussi de recherche. Étudiée depuis plus de trente
ans en France, elle est souvent décrite comme un processus complexe et
multiforme dont la mesure s'avère une tâche ardue et mobilise une imposante
batterie de concepts et d'instruments tant théoriques qu'empiriques (e.g.
job search, capital humain, signal, filtre, concurrence pour l'emploi,
discrimination, matching, mismatching, diplômes, certification, politiques
d'emploi, etc.) (Couppié & Mansuy, 2004). Ceci n'est pas sans poser le
problème d'une définition de l'insertion. Mais un consensus se dégage
justifiant le choix des définitions par l'objectif du chercheur. Le processus d'insertion professionnelle s'enchevêtre, on le sait, avec
la théorie de la quête ; celle-ci vient expliquer les mécanismes et les
variables affectant la recherche de l'individu dans un processus dynamique
(Mortensen & Nagypál, 2007 ; Shimer, 2006). De façon encore plus nette, la
théorie de la quête permet d'analyser les déterminants des durées d'accès à
l'emploi et leur impact sur le processus d'insertion professionnelle des
jeunes diplômés. Si les études récentes innovent quelque peu en étudiant l'impact de la
recherche dans l'emploi sur les durées d'accès à l'emploi et par là même
sur la qualité d'insertion des jeunes diplômés, un préalable à ce type
d'exercice serait de modéliser les durées des premiers épisodes de
recherche d'emploi. C'est l'objet de ce travail. Du point de vue de la méthode, c'est une démarche à plusieurs niveaux qui
a été utilisée pour tenter d'affermir le diagnostic. La description
analytique et les tests empiriques ont été conduits à partir de données
issues de l'enquête génération 2001 réalisée par le CEREQ[1] en 2004. Les modèles de durées constituent ici le point d'orgue de l'analyse en ce
sens qu'ils fournissent le moyen d'évaluer la probabilité de sortie d'un
état donné (e.g. le chômage). Plus précisément, nous modélisons ici
l'activité de recherche d'emploi des jeunes diplômés de l'enseignement
supérieur (Gourieroux, 1989). Mais, au travers de l'exercice économétrique,
l'article se fixe aussi l'objectif d'évaluer les effets des facteurs
déterminants de l'accès au premier emploi et donc de l'insertion. Cet
exercice consiste à tester l'effet des caractéristiques individuelles
(observables et non-observables) sur la probabilité de sortie du chômage,
le modèle de référence étant le modèle de durée à hasard proportionnel. Le plan du travail se décline de la façon suivante. La première partie
décrit le modèle de référence et les problèmes méthodologiques inhérents.
La deuxième partie est consacrée aux données utilisées ainsi qu'aux
résultats et à leurs interprétations. 2. MODÈLE À HASARD PROPORTIONNEL 1. La spécification économétrique du modèle La présence de censure dans les données constitue souvent une source de
difficulté dans l'analyse économétrique. Afin de mettre en évidence et de
quantifier l'impact des principales caractéristiques individuelles sur les
chances de sortie du chômage, nous nous appuierons sur le modèle à hasard
proportionnel. L'originalité de ce de modèle, comme tout modèle des durées,
réside dans son pouvoir d'autoriser le contrôle et la prise en compte
systématique des données censurées dans les estimations. Soient [pic] une variable aléatoire continue positive, représentant la
durée passée par l'individu i dans un état (chômage),[pic]le nombre
d'individus dans la strate j, [pic] un vecteur des variables exogènes [pic]
relatives aux caractéristiques individuelles observables de l'individu i de
la strate j, [pic]un vecteur de paramètres associé à[pic]. Ce modèle est caractérisé par l'hypothèse de séparabilité. En effet, la
fonction de hasard relative au vecteur[pic], se décompose en deux
fonctions: [pic] Où [pic] : est la fonction de hasard de base. Elle représente le lien
entre le hasard et la durée passée dans l'état. [pic] : par construction, c'est une fonction non négative, elle est
indépendante du temps. Elle représente le lien entre le hasard et les
variables explicatives observées. Elle correspond aussi à une constante de
proportionnalité entre les hasards [pic] et[pic]. Le plus souvent la forme
exponentielle est choisie pour représenter cette constante. [pic] La fonction de hasard sera donc: [pic] La fonction de suivie s'écrit alors : [pic] 2. Approches de régression 1 Modélisation non-paramétrique (Kaplan-Meier)
L'estimateur fonctionnel intervenant dans les modèles des durées est
l'estimateur de Kaplan-Meier, encore appelé estimateur actuariel. Il
s'applique au cas de données de durées indépendantes, de même loi, il n'y a
donc ni variables explicatives, ni hétérogénéité. Ces données peuvent
éventuellement être censurées. En générale, les estimateurs de Kaplan-Meier permettent d'étudier les
données à travers les fonctions de risques et les fonctions de survie pour
l'échantillon. Ils ont un rôle descriptif du fait qu'ils permettent d'avoir
une représentation de la distribution des durées. Soient les durées t1 < t2....... < ti ......< tk