Table de matières
Ce chapitre aborde la démarche méthodologique suivie par cette étude. Il est subdivisé en trois sections. La première section présente les données utilisées, la deuxième section présente la mesure du déclassement et discute le modèle, la troisième section enfin, discute du choix des méthodes d‟estimation du modèle retenu.
II.1. les données
Les données utilisées dans cette étude sont issues de l‟enquête 1-2-3. Cette enquête qui couvre toute l‟étendue de la RD Congo a été réalisée par l‟Institut National de la Statistique de la RD Congo en collaboration avec DIAL et AFRISTAT en 2004-2005, et par la suite répliquée en 2012 mais pas sur les mêmes individus. Sur base de ces deux enquêtes, il a été produit respectivement la base de données 1-2-3 pour 2005 et pour 2012. En effet, l‟enquête 1-2-3 comprend trois phases : la première phase de cette enquête porte sur l‟emploi, le chômage et les conditions d‟activités des ménages (phase 1 : enquête emploi). La seconde phase consiste à réaliser une enquête spécifique auprès des chefs des unités informelles sur leurs conditions d‟activité, leurs performances économiques, leur mode d‟insertion dans le tissu productif et leurs perspectives (phase 2 : enquête sur secteur informel). La troisième phase est une enquête sur la consommation des ménages. Elle consiste à estimer le niveau de vie des ménages, à mesurer le poids respectif des secteurs formel et informel dans leurs consommations et analyser les déterminants du choix des différents lieux d‟achat (phase 3 : enquête sur la consommation des ménages). Le recours aux deux bases est motivé par la nécessité de relever le comportement des variables dans le temps.
D‟après la base de sondage du recensement administratif, le territoire national a été découpé en 26 strates (pour l‟enquete de 2012), qui représentent les 26 nouvelles provinces du pays. Trois sous strates composées des villes, des cités et des territoires ruraux ont été constitués. La base de sondage a consisté à une liste exhaustive de ménages. Les unités primaires de sondage sont constituées respectivement des effectifs des populations des quartiers et des secteurs en milieux urbains et ruraux. Une liste des ménages a été obtenue par dénombrement des ménages dans les unités primaires (INS, 2014).
Cette enquête donne une photographie complète du marché du travail en RDC et offre, en même temps, un éventail large de possibilités d‟analyse et d‟élaboration des profils du déclassement à travers les informations qu‟elle dispose sur les relations entre l‟éducation et le processus d‟insertion professionnelle des congolais. Pour atteindre son objectif cette étude va s‟intéresser aux phases I et II. Ainsi les unités statistiques d‟étude sont constituées des individus en activité et salariés. La démarche consistait à soumettre un questionnaire à chaque membre du ménage ciblé ayant au moins 15 ans d‟âge. L‟enquête de 2005 a porté sur un total de 72685 individus et celle de 2012 sur 111679. Les personnes enquêtées n‟ayant pas répondu à certaines questions, les deux bases contiennent des valeurs manquantes. En les excluant et en ne considérant que les travailleurs salariés, il reste pour la présente étude une taille maximale de 3638 individus pour la base de 2005 et 6469 pour celle de 2012.
II.1.2. Le système éducatif congolais
L‟enseignement national[1] est de la compétence du Ministère de l‟Education Nationale qui comprend deux départements : celui de l‟enseignement primaire, secondaire et professionnel (EPSP) et celui de l‟enseignement supérieur et universitaire. L‟enseignement primaire est organisé en un cycle de six ans d‟études, sanctionné par un certificat de fin d‟études. En fin de cycle, les élèves passent le test de sélection et d‟orientation qui détermine l‟obtention du certificat et l‟accès au secondaire. A l‟issue de l‟enseignement secondaire sanctionné par un diplôme d‟Etat, les individus s‟orientent vers l‟enseignement supérieur. L‟enseignement supérieur comporte un premier cycle de trois ans et un deuxième de deux à trois ans selon les filières. Le troisième cycle propose le diplôme d‟études supérieures (DES) et le doctorat.
II.2. Mesures du déclassement
La littérature donne trois différentes approches de mesure du déclassement à savoir :
l‟approche normative, l‟approche statistique et l‟approche subjective (Büchela et Mertensb, 2001 ; Morano, 2013 ; Kiker et al 1997).
II.2. 1. L’approche normative
L‟approche normative, proposée en France par Affichard (1981) et par Rumberger (1981) aux Etats-Unis, est une approche « adéquationniste », c‟est-à-dire qu‟elle fait correspondre le niveau du diplôme et l‟emploi. En effet, pour chaque profession, il est possible d‟analyser le niveau de compétence à mettre en œuvre et qui pourrait bien se traduire par un niveau de formation nécessaire pour accéder à un emploi. On peut illustrer ceci par le cas de licenciés, en RDC. Les étudiants sortants des études avec un diplôme de licence devraient travailler en tant que cadres. S‟ils sont embauchés en tant qu‟ouvriers alors ils seront considérés comme déclassés. Donc, pour chaque profession on fixe une norme qui permet de classer les individus. Ainsi, l‟individu situé en dessous de cette norme est considéré comme « déclassé » alors que celui au dessus de la norme est considéré comme « non déclassé ». Cette approche a un sens logique, puisque tout diplôme doit aboutir à une certaine catégorie d‟emploi. Mais, elle comporte quelques limites. En effet, elle dépend de la précision escomptée dans l‟étude de l‟emploi et doit être actualisée pour considérer la demande de qualification propre à chaque emploi (Dorn et Sousa-Posa, 2005 ; Hanchane et Verdier 2002).
II.2. 2. L’approche subjective
Cette approche met en avant le sentiment du salarié à l‟égard de son travail (Dolton et Vignoles, 2000). Autrement-dit elle met en évidence non pas le diplôme de l‟individu mais les sentiments perçus de ses compétences. Elle évoque directement le lien entre la perception des propres compétences de lʹindividu et le poste qu‟il occupe. L‟avantage de cette mesure est qu‟elle peut changer en fonction des évolutions technologiques ou d‟organisation et peut permettre une évaluation du déclassement propre aux conditions données (Alba- Ramirez, 1991). Mais cette approche peut être faussée. En effet, les questionnaires peuvent ne pas être assez explicites, ou manquer de choix de réponses. De plus, tous les individus ne se perçoivent pas de la même façon. Certains sont plutôt optimistes, d‟autres plutôt pessimistes (Alba-Ramirez, 1991).
II.2. 3. L’approche statistique
L‟approche statistique, utilisée par Forgeot et Gautié en 1997 ou par Nauze-Fichet et
Tomasini en 2002 s‟appuie sur des tableaux de contingence croisant diplômes et catégories socioprofessionnelles. Sa norme statistique se définie par une analyse des écarts à l‟indépendance. Ici, on considère que le niveau normalement requis pour occuper un poste peut être défini par rapport au niveau de diplôme de la majorité de personnes occupant ce type d‟emploi. Donc une personne se rapprochant de cette catégorie d‟individu se verra non déclassé et inversement. L‟approche statistique consiste donc à établir des tables de correspondance diplôme / catégorie socioprofessionnelle ainsi que le tableau 1 en annexe le présente pour le cas de la France. On ne peut pas prendre cette table de correspondance comme une règle ou une norme fixe parce que le temps change. Par exemple, le déclassement est surévalué si la table de correspondance est construite dans une période de mauvaise conjoncture. Notons que cette approche ne tient pas compte de l‟hétérogénéité entre un même niveau de diplôme ni entre les individus d‟un même diplôme. Or pour pouvoir mesurer la relation formation-emploi en termes de qualification de façon relativement précise, il ne suffit pas d‟observer la situation de l‟individu sur le marché du travail dans un moment donné. Il faut d‟une part pouvoir mesurer l‟évolution de cette relation au moins à cout terme, l‟expérience professionnelle pouvant ensuite se substituer au diplôme et, d‟autre part pouvoir prendre en comte de l‟hétérogénéité des diplômes ou des individus. Les travaux de Robst (2006), Aleksynskaa et Tritahb (2013), Büchela et Mertensb (2001) vont dans ce sens, puisqu‟ils portent sur l‟étude des trajectoires professionnelles définies à partir des types d‟emplois occupés en termes de qualification.
II.3. Choix de la mesure du déclassement à l’embauche
Dans le cadre de cette recherche l‟approche statistique est privilégiée suite à la nature des données à notre possession. Il sied avant tout de préciser la procédure qui sera suivie pour mesurer l‟ampleur du déclassement.
A cet effet, une table de contingence croisant les différents types des diplômes ou titres sanctionnant une formation dans le système éducatif national (Diplôme/titre) d‟une part et les différentes catégories socioprofessionnelles d‟autre part est utilisée. Le tableau 1 ci-dessous est construit. Les cases du tableau correspondent aux effectifs observés nlcn associés conjointement à la modalité yl de la variable Y en ligne (Y ïƒŽïƒ y1,…yl,…yL), et la modalité xc de la variable X en colonne X  ïƒx1,…xc, ... xC).
L‟on observe dans les totaux du tableau, en ligne nl et en colonne nc, les effectifs marginaux. Ils correspondent au comptage selon un tri en plat de la variable ligne en colonne.
Dans la case correspondant à la fonction entre le total en ligne et en colonne, l‟effectif global (n = n) de la forme générique d‟une table de contingence est la suivante :
Tableau 1 : Forme générique de la table de contingence
|
Y*X |
x1 |
… |
Xc |
… |
xC |
Total |
|
y1 |
nl1 |
… |
n1c |
… |
n1C |
n1 |
|
… |
||||||
|
Yl |
nl1 |
… |
Nlc |
… |
nlC |
Nl |
|
Yl |
nL1 |
… |
nLc |
… |
nLC |
nL |
|
Total |
n.1 |
… |
n.c |
… |
n.C |
n=n |
Dans cette table, nlc représente les effectif observé du couple (xc,yl). En analysant cette forme générique de la table de contingence et en adoptant la démarche utilisée par Forgeot et Gautie (1997), l‟on arrive à mesurer l‟ampleur du déclassement à l‟embauche. Sous l‟hypothèse d‟indépendance entre X et Y, l‟effectif théorique du couple (xc, yl) est donné par
:
(1)
Pour chaque case (l,c), on peut alors considérer en première approximation que la situation diplôme-profession est :
Dans le deuxième cas, on détermine si la situation « atypique » correspond à un « sur classement » c'est-à-dire le cas d‟un individu qui est sous-éduqué par rapport à l‟exigence en diplôme de sa profession ou à un « déclassement », c'est-à-dire le cas d‟un individu qui est suréduqué
De manière concrète, dans le cas de la RDC, l‟association entre le niveau d‟instruction (diplôme) et catégorie socioprofessionnelle peut se présenter comme repris dans le tableau 2.
Tableau 2 : Adaptation de la table utilisé par Forgeot et Gautie (1997), dans le contexte de la RDC
|
Diplôme |
Catégorie socioprofessionnelle |
|||||
|
Cadre de Direction |
Cadre de collaborat ion |
Agent de maitrise |
Employé, ouvrier qualifié |
Employé, ouvrier semi- qualif |
Manœuvre |
|
|
Doctorat, 3è cycle |
Normal |
Suréduqué |
Suréduqué |
Sur-éduqué |
Sur-éduqué |
Sur-éduqué |
|
Licence |
Normal |
Normal |
normal |
Sur-éduqué |
Sur-éduqué |
Sur-éduqué |
|
Graduat |
Souséduqué |
Normal |
normal |
Sur-éduqué |
Sur-éduqué |
Sur-éduqué |
|
D6 |
Souséduqué |
Souséduqué |
normal |
Normal |
Sur-éduqué |
Sur-éduqué |
|
PPS, D4 |
Souséduqué |
Souséduqué |
Souséduqué |
Normal |
normal |
Sur-éduqué |
|
Brevet CO |
Souséduqué |
Souséduqué |
Souséduqué |
Souséduqué |
Normal |
Normal |
|
Certificat, sans diplôme |
Souséduqué |
Souséduqué |
Souséduqué |
Souséduqué |
Normal |
Normal |
Source : confection de l‟auteur à partir des codes Larcier[2] sur le Droit du travail et la sécurité sociale
II.1.2 : les déterminants du déclassement à l’embauche : le modèle
L‟analyse des déterminants du déclassement à l‟embauche nécessite que soit spécifiée une fonction de participation au marché du travail.
II.1.2.1. : Modèle théorique
Dans la modélisation habituelle en économie du travail, on suppose que les préférences de l'individu sont représentées par une fonction d'utilité U(z, h) qui a comme arguments le niveau de consommation de biens et services, z, et l'offre de travail, h. On suppose que les prix relatifs de ces biens sont constants ce qui permet l‟agrégation en un seul bien composite. Le prix de ce bien est posé égal à l'unité. La variation de la consommation sur la période de référence est ignorée en supposant que l'utilité dépend du montant total de x.
La fonction d'utilité U(x, h) où h est l'offre de travail, rémunérée au taux de salaire w, dans l'emploi. La dépense totale sur les biens de consommation ne peut excéder la somme de son revenu hors travail et dans l‟emploi. La contrainte budgétaire s'écrit :
(2) En supposant que la décision d'offre de travail découle d'un comportement de maximisation d'utilité sujet aux différentes contraintes. Le problème général de maximisation d'utilité à résoudre est le suivant:
Sc
(3)
Le lagrangien associé à ce programme est:
(4)
A l'optimum, l'individu égalise le taux marginal de substitution du temps consacré à son emploi au taux de salaire respectif. .4insi, à l'optimum, on a donc:
(5)
En solutionnant les conditions (3) et la contrainte de budget (4) avec le signe d'égalité à l'optimum, on obtient l‟offre de travail suivant :
(6)
L‟offre du travail dépend donc du salaire dans l‟emploi et du revenu hors- travail. Jusqu'ici, on considéré que l‟individu choisit librement le type de travail à exercer, cependant, pour différentes raisons, parfois conjoncturelle à l‟occurrence le chômage, l'individu n'a pas toujours la possibilité de choisir un travail désiré. Cette situation donne souvent lieu à une restriction au comportement de maximisation d'utilité et mène au sous-emploi de certains individus. D‟où la nécessité de construire un modèle où l‟individu est contraint parfois d‟exercer un travail non désiré.
Le cadre de référence est celui d‟un modèle d‟appariement auquel il est incorporé des choix endogènes d‟éducation. Ici l‟économie est composée d‟un grand nombre de firmes de petite taille produisant un unique bien et dont le nombre est endogène à l‟équilibre. Chaque firme est dotée d‟un seul emploi qui peut être vacant ou occupé. Les individus passent successivement par deux théâtres d‟activité distincts : le secteur éducatif puis le marché du travail où les rencontres entre firmes et travailleurs se font par l‟intermédiaire d‟un processus d‟appariement aléatoire. L‟éducation étant une activité qui prend du temps, on postule l‟existence d‟une relation croissante entre la durée des études T des individus et leur productivité y. Les propriétés de cette fonction d‟acquisition des compétences sont standards, en accord avec la théorie du capital humain (Becker, 1964, Mincer, 1974, Psacharopoulos, 1994).
Formellement, la fonction y(T) : (0;1) (0;1) est strictement croissante, strictement concave et deux fois continument différentiable, satisfaisant les conditions d‟Inada ainsi que les conditions aux bornes y(0) = 0 et y(1) =1. Après leurs études, les agents entrent sur le marché des appariements et entament la recherche d‟un emploi. Les entreprises dotées d‟emplois vacants et les chômeurs entrent en contact à travers un processus d‟appariement stochastique. Ce processus est capturé par le biais de la fonction d‟appariement, qui détermine le flux des rencontres M qui s‟opèrent à chaque instant du temps en fonction du nombre total de protagonistes de chaque côté du marché. Si U désigne le total de chômeurs et V le nombre d‟emplois vacants, le nombre de rencontres M est alors égal à M (U;V). La fonction d‟appariement M est croissante, concave et deux fois continument différentiable en chacun de ses arguments, homogène de degré un. L‟homogénéité de la fonction permet d‟exprimer les probabilités de rencontre entre chômeurs et entreprises en fonction de la tension du marché du travail µ V=U
De ce fait, la décision de participer au marché du travail n‟émane pas seulement de la seule volonté de l‟intéressé. On améliore ce programme au fil du temps, en y ajoutant d‟autres variables d‟importance non des moindres (certaines caractéristiques individuelles innées, familiales). Les caractéristiques individuelles (sexe, âge, niveau d‟instruction, etc.) permettent certainement de spécifier les comportements stratégiques face aux niveaux et à la structure d‟offre et ceux de la demande de travail. Aujourd‟hui, la tendance est à l‟enrichissement de ces modèles en tenant compte du niveau de qualification, du genre, de l‟âge, de l‟expérience, des caractéristiques liées à l‟entreprise, des coûts inévitables liés à la participation au marché du travail, du passé professionnel des individus, de la pauvreté, etc.
La nouvelle fonction d‟utilité intègre toutes les variables exogènes susceptibles d‟influencer la décision de participer au marché du travail. Si on note les caractéristiques individuelles et sociales respectivement A et E, la fonction d‟utilité s‟écrira :
(7)
Par conséquent, le choix des vecteurs de variables exogènes A et E dépend de la population d‟intérêt, et varie selon les pays. Ainsi en prenant en compte les variables disponibles dans la base des données 1-2-3 et susceptibles d‟expliquer le choix occupationnel, le modèle théorique se décline comme suit :
Y=β0 + β1 A+ β2B + É›i (8)
A et B désigne le vecteur des variables liées aux caractéristiques individuelles et économiques, É›i correspond au vecteur des termes d‟erreurs, β1 et β2 sont des coefficients à estimer.
II.1.2.2. : Les variables du modèle
La variable expliqué
La variable expliquée ici est le déclassement à l‟embauche (DECLASS) ; c‟est une variable polytomique et prend trois modalités qui correspondent aux trois situations (Lindley et Mclntosh, 2010 ; Mcguinness, 2002 ; Forgeot, 1997 ; Nauze-Fichet et Tomasini 2002, et Sicherman, 1991). Ces trois modalités sont le déclassement professionnel (sur-éducation), la situation normale et la situation de surclassement (sous-éducation). On associe à ces dernières les valeurs suivantes : 1 si l‟individu se trouve en situation de surclassement, 2 s‟il se trouve en état normal et 3 s‟il est en situation de déclassement.
Les variables explicatives
Le sexe (SEXE) : L‟un des faits stylisés de la littérature est le taux de suréducation relativement élevé chez les femmes (Rumberger, Russel W. 1981 ; Green, Francis, Mcintosh, Steve, Vignoles, Anna 1999 ; Battu, Seaman et Sloane, 1998) ; sans doute parce que certaines sociétés ont intériorisé le fait que pour les femmes, il en faut plus pour avoir la même chose que les hommes. Les études menées par Morano, (2013), Alba-Ramírez A, (1993), Green F., Zhu Y. (2010), Chun-hung A. et Chun-hsuan wang (2005), Sicherman, N. (1991),
McGuinness, Skot (2006), soulignent qu‟à toutes choses égales par ailleurs, les femmes ont un risque plus élevé que les hommes d‟être déclassées, surtout en termes de salaire. En revanche, les résultats sont inversés pour le déclassement subjectif : les femmes se déclarent moins souvent déclassées que les hommes, alors même qu‟elles le sont plus souvent d‟après l‟approche statistique du déclassement. Ainsi on postule l‟hypothèse que la variable sexe influe sur le déclassement à l‟embauche. Etant une variable qualitative, capturé par 1 pour les hommes et 0 pour les femmes. La modalité femme étant la modalité de référence, le signe attendu est négatif.
L‟âge (AGE) : Toutes les études empiriques soutiennent la thèse selon la quelle la probabilité d‟un individu d‟être déclassé diminue avec l‟âge. Différentes théories du marché du travail peuvent expliquer ces résultats empiriques. Premièrement les recherches sur les théories du marché du travail soutiennent que la qualité du travail évolue pendant la carrière (McGuinness et Wooden, 2009). Deuxièmement, les jeunes travailleurs ont plus le risque d‟être déclassé parce qu‟ils sont considérés moins expérimentés (Sicherman et Galor, 1990). Enfin, les théories de la mobilité de carrière soulignent que les compétences acquises par un travailleur suréduqué augmente la probabilité d‟être promu dans l‟entreprise et de ce fait le déclassement serait une stratégie optimale en début de carrière (Leuven et Oosterbeek, 2011). De ce fait, la variable âge agirait sur le déclassement. Cette variable est quantitative, et est capturée par l‟âge des employés. Le signe attendu est négatif.
Le diplôme (DIPLOM) : Le diplôme est certes un déterminant essentiel dans le processus d‟insertion professionnelle, il n‟en demeure pas moins que c‟est aussi un facteur important dans l‟analyse du déclassement. Les travaux menés par Zrelli Nadia (2014) en Tunisie et
Guironnet en France ont trouvés que l‟écart de suréducation se creuse entre ceux qui ont obtenu le diplôme du master spécialisé et ceux qui ont obtenu soit la maitrise, soit le diplôme de technicien supérieur. La première population apparaît plus touchée par le phénomène. Le fait de détenir un diplôme élevé ne semble pas protéger son détenteur contre le déclassement.
D‟où on formule l‟hypothèse selon la quelle le diplôme influence positivement la probabilité d‟être déclassé. Cette variable est qualitative. Dans l‟enquete 1-2-3 cette variable comprend huit modalités, la modalité aucun étant modalité de référence, le signe attendu est positif.
Le statut matrimonial (STATMAT) : Bon nombres d‟études admettent que les personnes célibataires sont plus déclassées que les personnes mariées (Seaman et Sloane, 1998). Adair et al. (2007) confirment ces résultats en Algérie. Ces auteurs trouvent que toutes choses égales par ailleurs, le fait d„être marié augmente considérablement la probabilité d„accéder à un emploi en rapport avec son diplôme. Ils expliquent ce résultat par le fait que les mariés, faisant face à une pression familiale plus intense, ont une recherche d„emploi plus active que les célibataires. cette variable comporte six modalités correspondant aux statuts suivants : célibataire (1), marié monogame (2), marié polygame (3), union libre (4), divorcé (5), veuf (6). Pour le cas de cette variable, (1) la modalité célibataire est la modalité de référence et le signe attendu ici est ambigüe.
La taille de l‟entreprise (TAILLP) : La taille de l‟entreprise semble tout autant discriminante.
Les études empiriques soutiennent qu‟il y a une faible probabilité d‟être déclassé dans les grandes entreprises (Ben Hamida Zrelli Nadia, 2014 ; Groot, et Maassen van den Brink, 1999 ; Robst, 2006 ; Aleksynskaa, et Tritahb, 2013 ; Büchela et Mertensb, 2001). En effet, celles-ci présentent généralement une structure de qualification bien définie, ce qui est de nature à provoquer une faible ampleur de déclassement. cette variable deux modalités et est codée de la manière suivante ; 1 pour PME et 2 pour Grande Entreprise. La modalité PME étant modalité de référence le signe attendu est ambigüe.
Le secteur d‟activité (SECTEP) : plusieurs travaux relève qu‟il existe un plus grand risque de déclassement dans le secteur public que le secteur privé puisque dans la fonction publique, les fonctionnaires préfèrent la sécurité de l‟emploi à une éventuelle correspondance « formation-emploi » ; ils ne courent pas le risque du chômage et, par conséquent, ils ont une faible résistance au déclassement[3]. D‟où l‟hypothèse selon la quelle la probabilité d‟être déclassé est différent selon que l‟on se trouve dans le secteur public ou privé. Dans l‟enquête 1-2-3 cette variable a quatre modalités, la modalité secteur public étant la modalité de référence, le signe attendu est ambigüe
La durée du chômage (DURRECH) : L‟impact macroéconomique semble être évident dans le phénomène de déclassement. Bon nombres des travaux empiriques soutiennent que le chômage augmente substantiellement le niveau du déclassement. Pour Groot et al (2000), une augmentation du chômage de 1 % accroît la probabilité d‟être déclassé de 3,7 %, toute chose restant égale par ailleurs. En tout état de cause, les travaux d‟Aleksynskaa, M. et Tritahb A. (2013), Sicherman, (1991), et Skott, (2005), soutiennent que le phénomène de suréducation pour un individu est positivement corrélé avec les nombres d‟année passé chômage. Cette variable est quantitative et est capturée par le nombre d‟années passées au chômage. Le signe attendu est positif.
L‟ancienneté (ANCIENN) : Tous les travaux indiquent que l‟ancienneté sur le marché du travail exerce un impact sur le déclassement, qui est solide et significatif. Toutefois, NauzeFichet, E. et Tomasini, M. (2005), Giret (2003), Lindley, J. et Mclntosh, S. (2010), Meroni et al. (2014), soutiennent que cinq ans après leur sortie du système éducatif, les diplômés doivent être théoriquement moins déclassés que lors de leur premier emploi. Ils affirment donc que le déclassement diminue avec l‟ancienneté et ne serait alors qu‟une compensation pour un manque d‟autres formes de capital humain par exemple l‟expérience. Ainsi, le déclassement ne serait qu‟un phénomène temporaire et s‟inscrit dans une logique d‟insertion professionnelle. Ce qui nous permet de postuler que le déclassement décroit avec l‟ancienneté sur le marché du travail. Cette variable est quantitative est capturée par le nombre d‟années passées par l‟individu dans l‟entreprise. Le signe attendu est négatif.
Le type de contrat (CONTRAT) : la littérature empirique enregistre un effet lié au contrat. Groot et al (2000) et Skott (2005) trouvant que les salariés ayant un contrat à duré indéterminé étant faiblement déclassé, la probabilité pour un individu d‟être déclassé est différent selon le contrat qu‟il possède. Cette variable est qualitative et comprend 4 modalités. (1) CDI, (2) CDD, (3) Accord verbal et (5) sans contrat. La modalité CDD étant modalité de référence, le signe attendu est ambigue.
II.4. choix de la méthode d’estimation
Plus précisément, le modèle du déclassement peut être spécifié sous la forme d‟un logit ainsi repris dans l‟équation (8)
La variable dépendante étant qualitative, Il devient, dès lors, impérieux de faire le test de normalité des résidus afin de choisir entre les modèles logit et probit. Le test de Jarque-Bera fondé sur la notion du coefficient d‟asymétrie « Skewness » et d‟aplatissement « Kurtosis » (Bourbonnais 1998) a été utilisé. Le résultat issu de ce test a permis de rejeter l‟hypothèse de normalité des résidus étant donné que la probabilité trouvée (0.000) est inférieure à 5%. Ce dernier résultat conduit à utiliser le modèle logit multinomial indépendant (Bourbonnais, 2009). La principale caractéristique du modèle logit multinomial indépendant est que les coefficients β varient en fonction des modalités et que les variables explicatives diffèrent selon les individus uniquement. Ici, chacune des variables explicatives est fonction de l‟individu. De la même manière les résultats obtenus attribuent un coefficient différent pour chacune des modalités de la variable expliquée.
Nous modélisons alors la probabilité que l‟individu i choisisse la modalité j j=1…m, c‟est-àdire dans le cas qui nous concerne la probabilité pour chaque individu d‟être déclassé, d‟être surclassé et d‟être non déclassé autrement dit en situation normale.
(9)
Avec la normalisation β0 =0
Il est nécessaire d‟imposer une normalisation car il y a un problème d‟indétermination lié au nombre insuffisant probabilités par rapport au nombre d‟inconnu. Par conséquent, tous les paramètres βj j=1 …m s‟analysent en écart aux paramètres de la modalité de référence 0
II.4. 1 L’estimation des paramètres du logit multinomial
L‟estimation des paramètres s‟effectue par maximisation de la log-vraisemblance en fonction du vecteur des paramètres β. Par ailleurs, la fonction de log-vraisemblance d‟un modèle logit multinomial étant globalement concave, les algorithmes d‟optimisation numérique garantissent que la solution optimale n‟est pas contrainte par le choix de la condition initiale.
Ainsi selon le modèle, la variable expliquée prend 1 si l‟individu se trouve en situation de surclassement, 2 s‟il se trouve en état normal et 3 s‟il est en situation de déclassement. La modélisation est faite grâce à la fonction logistique notée comme suit (Bourbonnais, 2009).
Liɛi (10)
Où β0 est l‟intercepte, βi les paramètres à estimer, Xi les variables indépendantes du modèle et É›i le terme d‟erreur.
La probabilité pour un individu i de se retrouver déclassé est donnée par l‟expression suivante :
Pri=Prob(Y=1)=ɸ(Yi*=β0+β1SCestimé+ β2 SEXE + β3 AGE+ β4DIPLOM + β5CONTRAT + β6STATMAT + β7TAILLP + β8 SECTEP + β9DURRECH + β10ANCIENN + É›i
[1] Rapport UNESCO, 2011. Voire, le système éducatif tel que détaillé en annexe 1 de ce travail.
[2] L’édition des Codes Larcier de la RDC comprend une sélection de textes légaux en vigueur en RDC. Ainsi, la loi sur les tribunaux du travail et le Code judiciaire militaire sont présentés dans le tome I; la loi portant Code pénal militaire est disponible dans le tome II. De même, les actes réorganisant de façon approfondie des matières aussi diverses que les investissements, les mines, la Banque centrale ou encore le travail et la sécurité sociale sont d'ores et déjà intégrés dans cette collection. L'objectif du comité scientifique et de l'éditeur est de mettre à la disposition du public intéressé par la législation congolaise un outil de travail complet, efficace et pratique. Le présent Code est applicable à tous les travailleurs et à tous les employeurs, y compris ceux des entreprises publiques exerçant leur activité professionnelle sur l’étendue de la RDC, quels que soient la race, le sexe, l’état civil, la religion, l’opinion politique, l’ascendance nationale, l’origine sociale et la nationalité des parties, la nature des prestations, le montant de la rémunération ou le lieu de conclusion du contrat, dès lors que ce dernier s’exécute en RDC.
[3] Sicherman (1991) précise que commencer sa carrière dans la fonction publique et accepter un emploi moins bien rémunérer sont symptomatique de l’aversion au risque du chômage.
Afric mémoire est une plateforme web pour le partage des mémoires et TFC entre étudiants du monde entier.
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