- 1 Seulement 24,6 % des actifs de 15 à 34 ans sont des femmes, et le taux d’activité féminin à cet âge (...)
1Le Maroc compte 37 millions d’habitants, dont 24 millions de plus de 15 ans, une population active d’un peu plus de 12 millions, dont 39 % sont des jeunes de 15 à 34 ans (HCP, 2024a). La population active jeune, comme celle de l’ensemble, est fortement masculine, et le taux d’activité des femmes était de 19,1 % en 20241. En dépit d’un ralentissement de la croissance démographique dans la période récente (Sebti et al., 2009 ; ONDH, 2019), des populations nombreuses, qu’il faut intégrer et insérer, arrivent sur le marché du travail avec un niveau d’éducation croissant.
- 2 Défini comme l’absence de couverture maladie liée à l’emploi.
- 3 Voir l’article introductif intitulé « Maroc : une “économie de marché segmentée” ? » de S. Hanchane (...)
2L’économie marocaine, ainsi que celle des autres pays méditerranéens arabes, peut être qualifiée d’économie de marché segmentée (Hertog, 2022) : elle est caractérisée par une forte segmentation entre insiders et outsiders sur le marché du travail, la prépondérance de l’emploi informel (71 % des actifs occupés sont concernés en 2023)2, un équilibre de productivité et de qualifications faibles, un État omniprésent3. Comme le notent El Aoufi et Hanchane (2016), l’emploi marocain est « peu conforme à l’emploi décent ». Dans ce contexte, l’insertion professionnelle des jeunes est un défi majeur pour le pays (Chauffour, 2018).
- 4 À noter cependant que les jeunes sans diplôme ou peu diplômés ont un taux d’emploi supérieur à celu (...)
3Malgré un niveau d’éducation qui progresse, le taux de chômage des jeunes Marocains reste élevé : de 20 % en 2020, il atteint 23 % en 2022. Le chômage touche principalement les citadins (30 % des jeunes actifs urbains), les femmes et les diplômés, avec un taux de 40 % pour les jeunes diplômés du supérieur, soit cinq fois plus que pour les non-diplômés4. Les 15-24 ans sont particulièrement désavantagés : leur taux de chômage atteint 36 % en 2023, contre 13 % pour les plus de 15 ans.
4En 2022, près d’une femme active âgée de 15-34 ans sur trois est au chômage contre un homme actif sur cinq au même âge, alors que les jeunes femmes ont de meilleurs résultats scolaires que les garçons à niveau d’éducation égal (Hanchane & Verdier, 2019). Les résultats de l’enquête PISA 2022 pour le Maroc montrent aussi que les jeunes filles ont un meilleur niveau en mathématiques et en lecture (OCDE, 2024).
5L’intensification des investissements dans l’éducation depuis la Charte nationale de l’éducation et de la formation (COSEF, 1999) a eu pour résultante une nette progression du niveau d’éducation des jeunes dès lors que la part des 19-34 ans ayant un niveau scolaire au moins secondaire est passée de 20 % en 2000 à 43 % en 2022. Or, et c’est tout le paradoxe du marché du travail marocain (El Aynaoui & Ibourk, 2018), un accroissement du capital humain dans l’économie ne se traduit pas par une diminution du chômage. Hanchane et Verdier (2019) posent comme hypothèse que des mécanismes de filtre ou de signal peuvent expliquer l’effet ambivalent des variables de capital humain, dans la mesure où le niveau d’éducation sert essentiellement à l’attribution des emplois formels et non pas comme indice de productivité. Ce phénomène de file d’attente (au sens de Thurow, 1975) ordonnée par le diplôme pour l’accès aux emplois formels se retrouve aussi en Tunisie et en Jordanie, avec un rôle important du statut social des diplômés dans le cas tunisien (Assaad & Krafft, 2023). Le chômage des jeunes diplômés marocains est ainsi apparu au cours des années 1980, dans le contexte d’une croissance stable, mais modérée, résultant des évolutions démographiques, de la croissance des effectifs dans l’enseignement supérieur, de la préférence des jeunes pour l’emploi public (El Aoufi & Bensaid, 2005), et de dysfonctionnements du marché du travail. Enfin, les politiques publiques (voir encadré 1) mises en place pour lutter contre le chômage des jeunes ne se sont pas révélées efficaces (El Aoufi & Hanchane, 2016).
Encadré 1. Principales mesures d’aide au retour à l’emploi au Maroc
Le programme Idmaj concerne environ 95 000 demandeurs d’emploi par an (Ibourk & Ghazi, 2024). Il consiste en exonérations de cotisations sociales et d’impôts. Le programme est limité à 24 mois, le plus souvent (80 %) en contrat aidé (contrat d’insertion). Selon Chatri et al. (2023), les résultats sont pour le moins mitigés : ils notent un effet favorable au retour à l’emploi, mais significatif au seuil de 10 % seulement. En revanche, l’effet sur les salaires est négatif, les heures de travail sont plus importantes et les emplois formels moins fréquents. Les auteurs notent aussi un effet stigmatisant de la mesure pour les jeunes de 25 à 34 ans.
Le programme Taehil propose une formation qualifiante subventionnée. Il a concerné 5 000 demandeurs d’emploi en 2022. Son objectif est d’améliorer l’employabilité des demandeurs d’emploi, notamment les diplômés du baccalauréat et les lauréats de la formation professionnelle, en leur offrant des formations adaptées aux besoins du marché du travail. Il se décline en trois volets principaux :
– formation contractualisée pour l’emploi (FCE) : cette formation vise à permettre aux employeurs de recruter des candidats en difficulté en leur offrant les compétences requises pour des postes spécifiques ;
– formation qualifiante ou de reconversion (FQR) : destinée aux chercheurs d’emploi nécessitant une réorientation, cette formation développe des compétences demandées par les entreprises ;
– formation d’appui aux secteurs émergents (FSE) : ce volet répond aux besoins des entreprises opérant dans des secteurs en croissance en formant des candidats aux compétences spécifiques requises.
Le manque d’offre de formation sur l’ensemble du territoire a été un frein à la réussite de ce programme.
Les programmes d’autoemploi visent à favoriser la création d’entreprise. 4 300 porteurs de projets ont été accompagnés en 2022, aboutissant à la création de 1 800 unités.
Jusque récemment, ces mesures concernaient en priorité les jeunes diplômés ou urbains.
6Un grand nombre de jeunes, notamment ceux vivant en milieu rural ou sans diplôme, sont restés exclus des politiques publiques de soutien à l’emploi, longtemps axées sur les diplômés. Leurs trajectoires, formées d’emplois salariés et non salariés, déclarés ou non, révèlent une exigence de survie en vue d’obtenir des revenus issus du travail. Au travers d’une enquête qualitative en milieu rural, Sadik (2017) montre que les jeunes oubliés par les pouvoirs publics développent des capacités pour accéder à diverses formes d’emploi, occupant plusieurs emplois simultanément, sur des temps de travail très variables. D’après le HCP – Haut-Commissariat au Plan – (HCP, 2019), les jeunes de moins de 25 ans sont particulièrement touchés par le travail non rémunéré (44 %, contre 10 % des adultes âgés de 45 ans et plus). Ne pas avoir de diplôme conduit plus souvent à des emplois non rémunérés ainsi qu’à des emplois non couverts par une assurance maladie.
- 5 Selon le Bureau international du travail (BIT), un aide familial est une personne qui travaille san (...)
- 6 Les jeunes peu ou pas diplômés ont un risque de chômage moindre, mais sont beaucoup plus nombreux q (...)
7Ces constats se retrouvent dans le diagnostic préalable à l’élaboration de la stratégie nationale de l’emploi de 2015 (Bougroum et al., 2014), qui met l’accent sur la forte segmentation du marché du travail marocain, dont résultent des disparités territoriales et sociales très marquées, les jeunes et les femmes étant soumis à un fort risque d’exclusion du marché du travail. Il pointe, lui aussi, un déficit d’emplois de qualité : ainsi, l’emploi d’aide familial5 non rémunéré reste répandu parmi les femmes et les jeunes en milieu rural. Le rapport insiste sur la situation particulièrement difficile des jeunes peu ou pas diplômés qui, majoritaires6 parmi les jeunes chômeurs, ont peu de perspectives d’accès à un emploi de qualité.
8L’absence d’une connaissance fine des transitions sur le marché du travail constitue un frein à l’identification des mécanismes qui opèrent dans la relation formation-emploi-chômage, ce qui permettrait de mieux cibler les aides à l’emploi. Si les descripteurs de l’emploi et du chômage sont désormais connus grâce aux données des enquêtes nationales sur l’emploi, les facteurs de récurrence ou permanence du chômage ou encore de l’emploi précaire restent largement méconnus. Cet article entend apporter des éléments nouveaux dans la compréhension de la dynamique des trajectoires d’insertion professionnelle des jeunes Marocains. Il est issu du rapport intitulé « Étude longitudinale sur l’insertion professionnelle au Maroc », réalisé par les autrices dans le cadre de l’assistance technique pour l’amélioration de l’observation du marché du travail marocain, confié au CIDE (Consortium international de développement en éducation) et finalisée par un rapport remis en 2021 à l’agence Millenium Challenge Account (MCA) – Morrocco.
9Les trajectoires professionnelles des jeunes Marocains restent peu explorées, à l’exception de travaux maintenant anciens de Bougroum et al. (2002) mobilisant une enquête conduite en 1993 auprès de diplômés chômeurs vivant à Marrakech, ou ceux plus récents de l’Instance nationale d’évaluation (INE) auprès du Conseil supérieur de l’enseignement sur les diplômés universitaires (INE, 2021). Ils ont révélé l’hétérogénéité de la population des jeunes au chômage, pointant ainsi les limites d’une action publique qui n’en tient pas compte.
10La disponibilité des données longitudinales du panel de ménages de l’Observatoire national du développement humain (ONDH) ouvre la voie à des analyses originales des trajectoires d’activité des jeunes de tous niveaux d’études. Ce panel fournit un suivi longitudinal sur une période de sept ans, entre 2012 et 2019, avec des modules de questions sur l’éducation, l’emploi et les revenus, au niveau de l’individu et de son ménage. La typologie de trajectoires proposée dans cet article (section 1) décrit les premières années sur le marché du travail des jeunes Marocains, quel que soit leur niveau d’éducation et dégage les trajectoires-types les plus fréquentes. Elle est complétée par des analyses dynamiques mobilisant l’économétrie des données de panel (section 2). Enfin, les contextes familiaux et territoriaux sont introduits dans l’analyse de l’insertion en recourant aux modèles multiniveaux (section 3).
11L’article fait ressortir une forte dépendance d’état des trajectoires des jeunes : un chômage en début de trajectoire entraîne de facto un risque accru de chômage ultérieur, de même qu’occuper initialement un emploi salarié sans couverture sociale prédispose à rester dans l’informel. Les facteurs individuels tels que le niveau d’éducation ou l’appartenance à un ménage favorisé viennent atténuer ces effets, alors qu’être une femme ou la dynamique locale du marché du travail contribuent au contraire à les accroître. L’effet du diplôme reste assez présent globalement. Être diplômé du baccalauréat ou d’un diplôme supérieur favorise l’accès à un emploi bénéficiant d’une couverture sociale.
- 7 Le questionnaire propose frontalement la modalité « aide familiale », sans expliciter de quoi il s’ (...)
12Le panel marocain des ménages de l’ONDH est un instrument d’observation adapté pour l’analyse de l’insertion des jeunes, quels que soient leurs niveaux d’éducation. En vue d’apporter des connaissances nouvelles sur le processus d’insertion des jeunes, l’approche a consisté à sélectionner la population des jeunes âgés de 15 à 29 ans en 2012 (date de la première interrogation du panel) ayant tous achevé leurs études. Les trajectoires sont constituées des cinq points d’observation du panel, la dernière vague ayant été interrogée en 2019. La population étudiée a ainsi pour points communs d’avoir terminé ses études – mais à des dates qui sont variables – et d’être sur le marché du travail durant la même période (2012-2019). Les trajectoires sont décrites par sept états distincts, différenciant l’emploi salarié avec couverture sociale de celui sans couverture sociale, les aides familiaux, les emplois indépendants, le chômage, l’inactivité et l’absence de réponse à une vague de l’enquête. Toutefois, la position d’aide familial est largement sous-estimée, et même non déclarée par les femmes. Les emplois considérés dans ce texte sont donc des emplois rémunérés, et la presque totalité des aides familiaux sont assimilés à des inactifs.7
13Les premières analyses montrent d’emblée que l’inactivité des jeunes femmes, au sens de l’absence d’emploi rémunéré ou de recherche d’emploi, est l’état prédominant si ce n’est exclusif de leurs trajectoires, tandis que pour les jeunes hommes, l’emploi y occupe progressivement plus de place. Pour ces derniers, l’enjeu se situe plutôt dans la différenciation de la qualité de l’emploi, le bénéfice d’une couverture sociale, difficile à atteindre, opérant comme une variable proxy de son caractère formel.
Encadré 2. Les femmes marocaines et le marché du travail
- 8 Résultat d’un modèle probit.
En conséquence de normes sociales traditionnelles qui privilégient l’emploi masculin, tant au niveau des ménages qu’à celui des employeurs (Verme et al., 2014), le taux d’activité des femmes au Maroc est très bas (19 % en 2023 ; contre 63 % pour les hommes), et ce malgré un niveau d’éducation qui progresse (Loukili, 2023). Cependant, la participation des femmes au marché du travail fluctue de manière importante selon l’état matrimonial, le diplôme et la présence d’enfants. En 2021, le HCP (2024b) estime8 que la probabilité d’activité d’une femme de 25 à 34 ans célibataire, sans enfant, diplômée du bac ou plus est de 82 % contre 40 % pour une femme mariée avec enfants de même niveau de diplôme et 29 % pour une femme célibataire sans enfant et sans diplôme.
À noter que l’écart d’âge entre conjoints au mariage au Maroc est élevé (7,9 ans en 2018, en hausse de 0,7 ans par rapport à 2004), dénotant la « préférence » des femmes pour un conjoint ayant un statut socio-économique stable et celle des hommes pour des épouses plus jeunes. L’écart culmine à 8,1 ans si la femme ne travaille pas, il est réduit si la femme occupe un emploi (6,6 ans) et surtout si son niveau d’éducation est au moins secondaire (5,4 ans) (El Bidaoui, 2022). D’autre part, les femmes contribuent bien davantage que les hommes aux tâches ménagères et aux soins et à l’éducation des enfants : elles consacrent six fois plus de temps que les hommes aux travaux ménagers et cinq fois plus de temps aux soins consacrés aux enfants (HCP, 2022).
- 9 Publics ou privés assortis d’un contrat à durée indéterminée.
Malgré le faible niveau d’activité de l’ensemble des femmes, leur chômage est élevé. La répartition de leurs emplois par secteur et leur niveau de chômage (HCP, 2023) suggèrent à la fois une discrimination des employeurs à leur égard et de leur côté une préférence des diplômées pour les emplois à statut9. En effet, en emploi, les femmes travaillent davantage que les hommes dans le secteur de l’agriculture (37 % contre 26 % des emplois masculins, et 71 % des ruraux sans diplôme). Elles travaillent moins fréquemment dans la construction, le commerce et les transports et davantage dans les autres activités de service (39 % pour l’ensemble des femmes, 72 % de celles qui sont diplômées du bac ou plus, contre 26 % des emplois masculins).
Enfin, la majorité des femmes occupe un emploi sans couverture médicale (64 % d’entre elles en 2023, un peu moins que les hommes qui sont 72 % dans ce cas) et 28 % ne perçoivent aucune rémunération.
14À partir du chômage, les cheminements relèvent principalement d’un maintien dans le chômage ou d’une transition vers l’inactivité, mais aussi, dans une moindre mesure, vers l’emploi sans couverture sociale. À partir de l’inactivité, c’est le statu quo qui prédomine. D’ores et déjà, l’analyse des probabilités de transition fait apparaître des formes particulières de trajectoires des jeunes sur le marché du travail, en soulignant les difficultés d’accès aux emplois couverts et le maintien probable dans des trajectoires de sous-emploi, voire d’absence d’emploi. Les probabilités de transition les plus élevées s’observent d’ailleurs entre les mêmes états du marché du travail. Les jeunes en emploi sans couverture sociale ont en moyenne peu de chances d’obtenir un emploi couvert. Ils restent en emploi non couvert ou deviennent indépendants (voir tableau 1).
Tableau 1. Matrice des probabilités de transition entre les états (en %, ensemble de l’échantillon ; la somme en ligne vaut 100 %) sur l’ensemble des vagues du panel
|
État par vague
|
Emploi couvert
|
Emploi non couvert
|
Aide familial
|
Emploi indépendant
|
Chômage
|
Inactivité
|
Non-répondant à une vague
|
|
Emploi couvert
|
51
|
12
|
3
|
6
|
5
|
8
|
15
|
|
Emploi non couvert
|
8
|
40
|
12
|
16
|
6
|
9
|
9
|
|
Aide familial
|
2
|
22
|
35
|
14
|
7
|
13
|
6
|
|
Emploi indépendant
|
5
|
27
|
1
|
43
|
6
|
7
|
10
|
|
Chômage
|
7
|
18
|
9
|
8
|
24
|
25
|
10
|
|
Inactivité
|
2
|
5
|
3
|
1
|
4
|
76
|
10
|
|
Non-répondant à une vague
|
2
|
2
|
1
|
2
|
1
|
7
|
86
|
Note : les transitions sont observées entre chaque vague du panel 2012, c’est-à-dire 2012-2013, 2013-2015, 2015-2017, 2017-2019.
Source : panel 2012 ONDH, fichiers individus et revenus 2012 à 2019 appariés.
Encadré 3. Le panel de l’ONDH
Ce panel a vu le jour en 2012 afin de pallier le manque de données sur la situation des ménages marocains au regard des inégalités d’accès à l’éducation, la santé, l’emploi, la propriété et comprendre les mécanismes qui engendrent les phénomènes de pauvreté et d’exclusion sociale. Le panel de 2012, constitué de 5 vagues (2012, 2013, 2015, 2017, 2019) a été complété par un second panel élargi, permettant de produire des analyses régionales (2017, 2019). L’article s’appuie sur l’ensemble des vagues disponibles au moment de la production de l’article, à savoir de 2012 à 201910.
La population des 7 016 jeunes répondants de 15 à 29 ans en 2012 est pour 48 % masculine, d’un âge moyen de 23 ans, et a le plus souvent terminé ses études à l’âge de 11 ans. La majorité est sans diplôme ou possède au mieux un niveau primaire. La moitié des jeunes vit en milieu rural, un quart de leur ménage d’appartenance est en situation de pauvreté relative. Presque la moitié des jeunes femmes sont mariées, tandis que 86 % des jeunes hommes sont célibataires. Un peu moins de 5 % sont chefs de ménage (8 % des hommes et 1 % des femmes).
15Pour mieux décrire et comprendre les trajectoires individuelles, nous avons eu recours à une typologie de trajectoires par optimal matching (Robette, 2021), puis classification ascendante hiérarchique : en effet, la typologie apporte une interprétation simplifiée d’un ensemble de trajectoires individuelles complexes. Six trajectoires-types émergent pour l’ensemble des jeunes :
-
L’inactivité dominante après la fin des études (40 % des jeunes) constitue la trajectoire-type la plus fréquente entre 2012 et 2019, bien que pour la sous-population masculine, les trajectoires d’inactivité soient bien plus rares et assorties d’une sortie vers l’emploi (6 % des trajectoires des jeunes hommes contre 72 % de celles des jeunes femmes).
-
L’enchaînement d’emplois non couverts (18 %) : accès à des emplois sans couverture sociale et des emplois indépendants avec peu de chômage, rassemblant plutôt des jeunes de 25 à 29 ans, ayant terminé leurs études depuis plusieurs années, et vivant dans un ménage où le nombre d’actifs est peu élevé. Cette trajectoire-type concerne 31 % des jeunes hommes et 5 % des jeunes femmes.
-
La stabilisation en emploi couvert (6 %) : ce sont des trajectoires peu fréquemment observées, y compris pour les jeunes hommes.
-
L’accès différé à l’emploi après du chômage ou de l’inactivité (9 %) : cette classe concerne essentiellement des jeunes ayant le bac, vivant en milieu urbain, des jeunes issus de ménages aisés et comptant une part importante d’actifs occupés. Cet itinéraire est plus fréquent parmi les jeunes hommes (17 % d’entre eux) que parmi les jeunes femmes (3 % d’entre elles).
-
L’accès à terme à l’emploi indépendant, après des emplois d’aide familial ou de salarié sans couverture sociale (10 %), représente 21 % des trajectoires masculines et 1 % de celles des femmes.
-
- 11 Le taux de non-réponse est faible pour une enquête à 5 passages, les résultats sont redressés pour (...)
La non-réponse récurrente (17 %)11 ou trajectoire de sortie du panel : l’attrition est un mécanisme inhérent aux données de panel, celle-ci étant sensiblement plus fréquente parmi les jeunes issus de ménages aisés, résidant en milieu urbain.
16Un clivage fort entre le devenir professionnel des jeunes hommes et des jeunes femmes apparaît, sachant qu’il est accentué par la sous-estimation des emplois d’aides familiaux féminins. Si l’on s’abstrait de la trajectoire de sortie du panel, il apparaît que 87 % des jeunes femmes suivent une trajectoire d’inactivité, et 13 % seulement une des trajectoires d’accès direct ou différé à l’emploi. De leur côté, 93 % des jeunes hommes suivent une trajectoire d’accès direct ou différé à l’emploi, et 7 % seulement une trajectoire d’inactivité après la fin des études. Les trajectoires des hommes et des femmes sont donc très nettement différenciées, la quasi-totalité des jeunes hommes accédant à l’emploi sous différentes formes, soit directement soit de manière différée. De plus, l’accès à terme à l’emploi indépendant leur est ouvert quasi exclusivement.
- 12 Les caractéristiques du chef de ménage témoignent de l’environnement social du jeune, en indiquant (...)
17Afin d’identifier quelles sont les caractéristiques initiales les plus fréquemment présentes dans les six trajectoires-types, le calcul des effets marginaux à partir d’un modèle logistique multinomial précise les facteurs et le profil des six classes de trajectoires d’insertion issues de l’optimal matching. Les facteurs choisis sont sociodémographiques (genre, âge, niveau d’éducation, ancienneté de fin de formation) et descripteurs de l’environnement géographique et familial (milieu de résidence, finances du ménage, diplôme du chef de ménage, nature de son activité, nombre d’actifs et de mineurs dans le ménage, variables qui renseignent sur la présence d’enfants dans le ménage et les réseaux professionnels éventuels du ménage12 [tableau 2]).
18Le principal déterminant des trajectoires-types est le genre (être une femme augmente de 42 points de pourcentage la probabilité d’être dans la classe d’inactivité dominante), suivi du niveau d’éducation (avoir le bac ou un diplôme supérieur renforce la probabilité de se stabiliser en emploi couvert – +10 points – ou de connaître un accès différé à l’emploi) et du milieu de résidence. Ces trois descripteurs forment l’essentiel des facteurs qui déterminent la trajectoire-type. Le fait de vivre en milieu urbain améliore nettement l’accès à l’emploi, direct ou différé, et ne jamais avoir été à l’école est un frein réel pour l’accès à l’emploi, tout particulièrement l’emploi salarié avec couverture sociale. Néanmoins, l’environnement familial joue aussi un rôle : toutes choses égales par ailleurs, les jeunes qui appartiennent à des ménages aisés accèdent plus facilement à l’emploi, et notamment à l’emploi salarié avec couverture sociale, qui est aussi favorisé lorsque le chef de ménage possède un diplôme secondaire ou supérieur.
Tableau 2. Profils des six trajectoires-types – Effets marginaux du modèle multinomial (en %)
|
Inactivité dominante
|
Enchaînement d’emplois non couverts
|
Stabilisation en emploi couvert
|
Accès différé à l’emploi
|
Accès à terme à l’emploi indépendant
|
Non-réponse récurrente
|
|
Sexe
|
|
Femme
|
42
|
-11
|
-3
|
-8
|
-19
|
-1
|
|
Homme (référence)
|
|
|
|
|
|
|
|
Âge
|
|
15-19 ans
|
5
|
-1
|
-6
|
1
|
-1
|
1
|
|
20-24 ans (référence)
|
|
|
|
|
|
|
|
25-29 ans
|
-4
|
3
|
2
|
-4
|
1
|
1
|
|
Éducation
|
|
Non scolarisé
|
6
|
0
|
-6
|
-4
|
-3
|
6
|
|
Non diplômé
|
-1
|
0
|
-1
|
0
|
1
|
2
|
|
Primaire (référence)
|
|
|
|
|
|
|
|
Brevet
|
-5
|
-1
|
5
|
0
|
0
|
0
|
|
Bac ou plus
|
-7
|
-6
|
10
|
3
|
-1
|
0
|
|
Ancienneté de fin de formation
|
|
1 à 2 ans
|
2
|
-5
|
-2
|
3
|
-4
|
6
|
|
3 à 4 ans
|
-1
|
0
|
-1
|
2
|
0
|
-1
|
|
5 à 6 ans
|
0
|
-1
|
0
|
1
|
-1
|
1
|
|
7 à 10 ans (référence)
|
|
|
|
|
|
|
|
11 ans ou plus
|
4
|
3
|
0
|
-4
|
1
|
-3
|
|
Milieu de résidence
|
|
Urbain
|
-6
|
-1
|
2
|
6
|
-8
|
8
|
|
Rural (référence)
|
|
|
|
|
|
|
|
Caractéristiques du ménage
|
|
Pauvreté relative (¤)
|
1
|
2
|
-2
|
0
|
0
|
-1
|
|
Ménage non pauvre au sens de la pauvreté relative, ni dans les derniers quintiles de niveaux de vie (référence)
|
|
Quintile supérieur du niveau de vie
|
-2
|
-1
|
2
|
-4
|
1
|
5
|
|
Diplôme du chef de ménage
|
|
Non diplômé (référence)
|
|
|
|
|
|
|
|
Primaire
|
3
|
-7
|
1
|
1
|
2
|
1
|
|
Secondaire ou plus
|
4
|
-12
|
0
|
1
|
1
|
6
|
|
Situation du chef de ménage
|
|
Indépendant
|
2
|
-6
|
-2
|
0
|
7
|
-1
|
|
Non indépendant (référence)
|
|
|
|
|
|
|
|
Nombre d’actifs occupés dans le ménage
|
|
Moins de 17 % du total
|
-3
|
3
|
-2
|
-1
|
0
|
4
|
|
Entre 17 % et 40 % (référence)
|
|
Plus de 40 %
|
-1
|
2
|
-1
|
-2
|
0
|
1
|
|
Nombre d’adultes dans le ménage
|
|
Au plus 60 % du total
|
4
|
0
|
-2
|
-3
|
-1
|
0
|
|
61 % et plus (référence)
|
|
|
|
|
|
|
Note : les caractéristiques du chef de ménage concernent les cas où le jeune n’est pas lui-même chef de ménage ; de même, la proportion d’actifs occupés et d’adultes est calculée sans compter le jeune interrogé. En italique, les coefficients non significatifs au seuil de 5 % de confiance. La somme des effets marginaux sur les six classes (total ligne) vaut zéro.
Lire : l’effet marginal d’habiter en milieu urbain, pour la classe d’inactivité dominante, vaut -6 : habiter en milieu urbain fait baisser la probabilité d’être en inactivité dominante de 6 points de pourcentage.
(¤) : dans le panel ONDH, un ménage est dit en situation de pauvreté relative si sa dépense par personne est inférieure à 60 % de la dépense médiane nationale par personne.
Source : ONDH, panel 2012, 15 à 29 ans, données pondérées normées.
19Les données longitudinales du panel de l’ONDH offrent l’opportunité d’analyser l’insertion professionnelle comme un processus dynamique. Pour évaluer dans quelle mesure les situations d’activité vécues par les jeunes pèsent durablement sur leurs trajectoires professionnelles, il est nécessaire de recourir à des méthodes d’estimation non linéaire des données de panel (voir encadré 3).
20Trois indicateurs d’intérêt complémentaires ont été retenus, chacun d’eux éclairant le processus d’insertion professionnelle :
-
l’accès à l’emploi, quelle que soit sa nature (salarié avec couverture sociale ou non, non salarié) ;
-
l’accès à un emploi formel caractérisé par une couverture sociale ;
-
le maintien dans une situation de non-emploi, que ce soit du chômage ou de l’inactivité.
Tableau 3 : Proportions de jeunes concernés selon les variables dépendantes des modèles
|
Hommes et femmes de 15 à 29 ans au moins une fois en emploi
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24 %*
|
|
Hommes et femmes de 15 à 29 ans au moins une fois en emploi avec couverture sociale
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6 %**
|
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Hommes et femmes de 15 à 29 ans au moins une fois au chômage
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8 %
|
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Hommes et femmes au moins une fois en situation d’inactivité
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50 %
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Femmes de 15 à 29 ans au moins une fois en emploi
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17 %***
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Femmes de 15 à 29 ans au moins une fois en emploi avec couverture sociale
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29 %
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Femmes de 15 à 29 ans au moins une fois au chômage
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24 %
|
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Femmes de 15 à 29 ans au moins une fois en situation d’inactivité
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87 %
|
Lecture : (*) en moyenne, 24 % des jeunes de 15 à 29 ans ont occupé un emploi à une des 5 interrogations ; (**) en moyenne 6 % des jeunes de 15 à 29 ans ont été en emploi avec couverture sociale à l’une des 5 interrogations ; (***) les femmes représentent 17 % de ceux qui ont occupé un emploi à une des 5 interrogations.
Note : le champ temporel est celui des 5 vagues du panel, c’est-à-dire 2012, 2013, 2015, 2017 et 2019.
Source : ONDH, panel 2012, 15 à 29 ans, données pondérées normées.
21Par ailleurs, les estimations concernent différemment les hommes et les femmes, puisque ces dernières sont avant tout dans des situations d’inactivité, alors que les hommes sont concernés par l’ensemble des états, y compris l’inactivité. Les estimations de probabilité d’être au moins une fois en emploi sur la période ont concerné l’ensemble des hommes et femmes de 15 à 29 ans, tandis que les estimations de probabilité d’accéder au moins une fois à un emploi avec couverture sociale et celles d’avoir été au moins une fois en situation de chômage ont porté sur les hommes de 15 à 29 ans. La sous-population des femmes de 15 à 29 ans a fait l’objet de l’estimation du modèle dont la variable dépendante est d’avoir été au moins une fois en situation d’inactivité.
22La question fondamentale dans l’analyse processuelle est d’identifier le rôle des caractéristiques individuelles, en particulier le rôle de l’éducation sur les parcours, le rôle du contexte familial et enfin, l’effet des facteurs processuels (liés à la dynamique du parcours, comme les états d’activité précédents) qui sont probablement eux-mêmes révélateurs de différences individuelles. Ainsi, répondre à la simple question de l’effet de l’occupation d’un emploi de mauvaise qualité (que l’on mesure ici par l’emploi sans couverture sociale) sur la suite de la trajectoire n’est pas immédiat, puisque des facteurs communs expliquent l’accès à un emploi de mauvaise qualité et le maintien dans ce type d’emploi. L’impact de la trajectoire passée sur la trajectoire future, autrement appelée dépendance d’état, est un point essentiel de l’analyse de l’insertion qu’il s’agit de déterminer le plus précautionneusement possible, indépendamment de l’effet des caractéristiques individuelles (voir encadré 4). Depuis les travaux de Thierry Magnac (1997) et de Fougère, Kramarz et Magnac (2000), la modélisation à l’aide de données de panel a évolué significativement (voir encadré 4), et grâce aux modèles de panel non linéaires dynamiques à effets aléatoires corrélés, les méthodes d’estimation permettent de mieux circonscrire les différents facteurs processuels qui œuvrent dans la dynamique des trajectoires d’insertion.
Encadré 4. Modèles non linéaires dynamiques de panel à effets aléatoires corrélés
Dans le cadre de cette section, les données sont organisées en panel cylindré, à savoir en unités qui représentent les individus (n = 4 691 jeunes de 15 à 29 ans présents à toutes les vagues) et en unités temps (t=5 pour les vagues du panel de l’ONDH). À chaque date notée t, nous disposons de coupes instantanées de 4 691 individus, soit nT=23 455 observations au total. Dans les modèles de panel, les variables sont doublement indicées : par l’unité individuelle i et par le moment de l’observation t. naturellement, certaines variables sont fixes dans le temps, même si elles ont un indice t.
Le choix de la spécification des modèles à estimer repose sur plusieurs constats : 1) la variable dépendante est binaire conduisant à utiliser des modèles non linéaires ; 2) on suppose que l’erreur du modèle se décompose en une valeur spécifique et un effet résiduel, indiquant le recours à un modèle à effets aléatoires corrélés ; 3) la trajectoire étant observée de manière tronquée depuis la fin des études, il est nécessaire d’introduire les conditions initiales (ici la situation en 2012) et de traiter son caractère endogène.
Le modèle à estimer, dans lequel les effets individuels aléatoires sont corrélés aux variables explicatives, est le suivant :
L’estimation des effets individuels aléatoires a été réalisée à partir de l’approximation linéaire de Mundlak (1978) qui suppose que les effets individuels peuvent s’écrire comme une combinaison linéaire des moyennes individuelles de variables explicatives (variables en fonction de t pour chaque i). Wooldridge (2005) recommande d’estimer ce modèle par un modèle Probit à effets aléatoires. Le modèle dynamique à effets aléatoires corrélés suppose d’introduire à la fois les conditions initiales, la variable d’intérêt retardée ainsi que l’approximation linéaire de Mundlak. La spécification de modèle proposée traite donc à la fois la présence d’hétérogénéité non observée au travers des effets aléatoires corrélés et la présence de régresseurs endogènes.
23Les estimations réalisées montrent que le rôle des caractéristiques individuelles s’amenuise au fur et à mesure que l’on améliore la spécification des modèles économétriques pour mieux contrôler la dépendance d’état et la corrélation des termes d’erreurs inobservés. L’effet de l’âge, par exemple, diminue voire disparaît dans tous les modèles, sauf dans le modèle d’accès à l’emploi où être plus âgé a un effet positif sur les probabilités d’emploi.
24Néanmoins, des effets demeurent. Ainsi, les hommes ont systématiquement plus de chances d’obtenir un emploi que les femmes, comme les individus résidant en milieu urbain. Les personnes mariées sont moins fréquemment en emploi que les célibataires et ceci provient d’un effet de genre. En effet, lorsque le modèle est estimé sur la sous-population des hommes, le fait d’être marié accroît la probabilité d’emploi, diminue également celle d’être au chômage, alors que pour les femmes, le mariage augmente leur probabilité d’inactivité. Ces constats sont valables de la même manière pour l’accès à l’emploi salarié formel (avec couverture sociale).
25Lorsque l’on estime la probabilité d’être au chômage pour la sous-population des hommes, il s’avère que là aussi, l’effet de l’éducation tend à disparaître, bien que les jeunes étant allés à l’école, mais sans obtenir de diplôme, soient plus souvent pénalisés que ceux qui n’ont pas été scolarisés ou qui ont un niveau secondaire ou supérieur. Si le milieu de résidence urbain améliore les chances d’obtenir un emploi, il favorise aussi les situations de chômage. L’effet est donc assez mitigé.
Tableau 4. Effets marginaux issus des estimations de quatre modèles Probit à effets aléatoires corrélés (écart en points de pourcentage)
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Effets marginaux de chacune des caractéristiques suivantes…
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Probabilité d’occuper un emploi
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Probabilité d’occuper un emploi couvert, sous-population des hommes
|
Probabilité de chômage, sous-population des hommes
|
Probabilité d’être en situation d’inactivité, sous-population des femmes
|
|
Homme
|
22,4***
|
-
|
-
|
-
|
|
Âge
|
-2,3***
|
2,1*
|
ns
|
ns
|
|
Âge au carré
|
ns
|
ns
|
ns
|
ns
|
|
Marié
|
-3,1***
|
2,2***
|
-10,2***
|
12,6***
|
|
Réside en milieu urbain
|
5,9***
|
ns
|
7,4***
|
-3,7***
|
|
Niveau d’éducation en 2012 (réf. jamais scolarisé)
|
|
|
|
|
|
Sans diplôme
|
ns
|
ns
|
4,7***
|
ns
|
|
Niveau primaire
|
ns
|
ns
|
4,8**
|
ns
|
|
Niveau secondaire
|
7,7***
|
4,2**
|
ns
|
-4,1**
|
|
Niveau bac ou supérieur
|
17,5***
|
6,4***
|
ns
|
-9,9***
|
|
Ancienneté de fin d’études (réf. plus de 10 ans)
|
|
|
|
|
|
1-2 ans
|
ns
|
4,4*
|
8,4***
|
ns
|
|
3-4 ans
|
ns
|
ns
|
6,1***
|
-4,9**
|
|
5-6 ans
|
ns
|
3,9**
|
5,1***
|
ns
|
|
7-10 ans
|
2,7**
|
2,2*
|
3,2***
|
-3,9***
|
|
Ménage
|
|
|
|
|
|
Taille du ménage
|
-1,3***
|
ns
|
2,6***
|
2,9***
|
|
Taille du ménage au carré
|
ns
|
ns
|
-0,1***
|
-0,1***
|
|
Proportion d’actifs de plus de 18 ans dans le ménage
|
ns
|
ns
|
0,6**
|
ns
|
|
Proportion d’actifs de plus de 18 ans dans le ménage au carré
|
ns
|
ns
|
0,0**
|
ns
|
|
Niveau d’éducation du chef de ménage (réf. niveau bac ou supérieur)
|
|
|
|
|
|
Chef de ménage niveau primaire
|
ns
|
ns
|
2,0*
|
ns
|
|
Chef de ménage niveau secondaire
|
ns
|
3,1*
|
ns
|
ns
|
|
Ménage pauvre critère pauvreté relative(¤)
|
-2,4**
|
-1,8*
|
4,7***
|
3,1**
|
|
Revenus dans le 5e quintile
|
2,9**
|
2,3**
|
ns
|
-3,1**
|
|
Variable de condition initiale
|
|
|
|
|
|
Dans la même situation en 2012
|
12,7***
|
12,8***
|
2,7***
|
7,6***
|
|
Variable retardée
|
|
|
|
|
|
Dans la même situation à la vague précédente
|
9,1***
|
ns
|
6,9***
|
11,3***
|
|
Variables de correction de Mundlak
|
|
|
|
|
|
Moyenne individuelle de la taille du ménage
|
ns
|
ns
|
ns
|
-1,0***
|
|
Moyenne individuelle de l’âge
|
2,0***
|
ns
|
1,3***
|
--1,0***
|
|
Moyenne individuelle de pauvreté relative
|
12,5***
|
ns
|
ns
|
-3,7*
|
|
Moyenne individuelle être dans le 5e quintile de revenus
|
0,5**
|
ns
|
ns
|
ns
|
|
Paramètre corrélation des termes inobservés
|
0,34***
|
0,55***
|
0,09*
|
0,10*
|
* : significatif au seuil 10 % ; * * : significatif au seuil 5 % ; *** : significatif au seuil 1 %.
Lire : avoir le baccalauréat ou un diplôme supérieur augmente de 17,5 points la probabilité d’être en emploi. Pour les hommes, cela augmente la probabilité d’accès à un emploi avec couverture sociale de 6,4 points, mais n’affecte pas la probabilité d’être au chômage. Pour les femmes, la possession d’un diplôme égal ou supérieur au baccalauréat fait baisser la probabilité d’inactivité de 9,9 points.
(¤) : un ménage est en situation de pauvreté relative si sa dépense annuelle par personne est inférieure à 60 % de la médiane des dépenses annuelles par personne.
Source : panel 2012 de l’ONDH cylindré, 15 à 29 ans, données pondérées normées.
26Avec la complexification des modèles grâce à l’introduction de variables supplémentaires de contrôle, l’effet de l’âge et du niveau d’éducation devient moins fort (excepté pour les niveaux d’éducation supérieurs au secondaire qui sont toujours synonymes de probabilités plus fortes d’être en emploi, d’être en emploi couvert ou d’échapper à l’inactivité pour les femmes), de même que l’effet d’expérience du marché du travail que l’on approche par l’ancienneté depuis la fin de formation. Seuls ceux qui ont terminé leurs études il y a plusieurs années (entre 7 et 10 ans) se démarquent des autres pour l’accès à l’emploi, alors que l’effet est plus diffus pour l’accès à l’emploi couvert. Ce constat ne se vérifie pas pour le modèle de chômage puisqu’avoir terminé ses études depuis dix ans ou moins augmente le risque de chômage, comparativement à ceux qui ont terminé depuis plus de dix ans.
27Le contexte social capté par des informations sur le ménage apporte un éclairage intéressant : la taille du ménage et le niveau de vie jouent directement sur l’accès à l’emploi et le risque de chômage ou d’inactivité, au détriment des ménages nombreux et/ou pauvres. S’agissant de l’accès à l’emploi formel, seul le niveau de revenus du ménage exerce une influence, l’appartenance à un ménage pauvre réduisant les chances d’accès à ce type d’emplois. Le risque de chômage est à la fois sensible à l’accroissement de la taille du ménage et à la pauvreté. L’appartenance à un ménage « riche » ne réduit pour autant pas le risque de chômage.
28Du point de vue de la dynamique de l’insertion, la dépendance d’état est forte, quel que soit le modèle : avoir été en emploi précédemment augmente toujours très significativement les chances d’être en emploi ultérieurement, toutes choses restant égales par ailleurs (y compris pour le modèle concernant la sous-population des hommes). La dépendance d’état est également très présente lorsqu’il s’agit de l’emploi avec couverture sociale pour l’ensemble des hommes et des femmes. Cependant, pour la sous-population des hommes, avoir été en emploi avec couverture sociale à l’interrogation précédente n’améliore pas les chances d’y rester ; dans ce cas, c’est uniquement la situation initiale (celle de 2012) qui accroît les chances d’accès à l’emploi formel. Ce résultat diffère de celui trouvé pour l’ensemble des hommes en utilisant les données de l’enquête emploi (voir dans le second dossier de Formation Emploi consacré au Maroc [no 173, à paraître au 1er trimestre 2026] l’article de S.-E. Berhili, S. Hanchane et M. Ziroili intitulé « Entraves à la mobilité professionnelle et segmentation du marché de l’emploi, formel versus informel. Une analyse du cas marocain ».) L’emploi formel occupé par les jeunes en phase d’insertion se révèle donc plus instable que celui occupé par les adultes.
29L’expérience du chômage joue négativement sur l’insertion professionnelle et marque durablement les trajectoires, à la fois à travers la variable de conditions initiales (positive) et la variable retardée (positive aussi). Enfin, dans le même ordre de résultats, pour l’inactivité féminine, la situation d’inactivité passée détermine très fortement l’inactivité actuelle.
- 13 L’introduction des moyennes de variables non fixes dans le temps vise à corriger les biais liés à l (...)
30Nous observons enfin que la correction de l’endogénéité des variables retardées par l’introduction des moyennes de variables non fixes dans le temps réduit la valeur du paramètre de corrélation des termes d’erreurs aléatoires ainsi que sa significativité, mais il reste cependant significatif et positif, sauf pour les modèles de chômage et d’inactivité. Ce résultat montre que les erreurs sont positivement corrélées dans le temps et vont dans le même sens que la dépendance d’état. Lorsque les erreurs aléatoires sont corrélées dans le temps, cela signifie qu’un état donné (comme l’emploi ou le chômage) influence les états futurs de manière récurrente13.
31Après sept ans d’observations, la situation professionnelle des jeunes sur le marché du travail ne dépend pas seulement de leurs caractéristiques individuelles, mais aussi de leurs ressources financières, de leurs réseaux professionnels et du capital humain des autres membres du ménage. Au niveau mésoéconomique, il est raisonnable de penser que les opportunités offertes par les marchés locaux du travail influent également sur les positions atteintes par les jeunes.
32Grâce aux données mises à disposition par le Haut-Commissariat au Plan (niveau de richesse de la région mesuré par le PIB en 2016, taux de chômage provincial en 2017, part de la population urbaine en 2017) ou calculées à partir du panel ONDH (part des ménages pauvres dans la province, part des ménages aisés dans la province, part des ménages situés à plus de deux kilomètres de l’école primaire), les tests empiriques ont permis de prendre en considération l’impact du contexte territorial au travers d’indicateurs économiques déclinés au niveau de la province. L’impact du niveau provincial a été mesuré grâce à des modèles logistiques multiniveaux (voir encadré 5).
33Au niveau international, la qualité de l’emploi fait l’objet de différentes approches (par exemple celle du BIT ou celle de la fondation de Dublin ; Guergoat-Larivière & Marchand, 2012) qui se déclinent selon six dimensions : la santé et le bien-être au travail ; les rémunérations adéquates ; la conciliation vie professionnelle et vie privée ; la sécurité de l’emploi et la protection sociale ; le dialogue social et la représentation des salariés ; la formation tout au long de la vie. Le panel ONDH permet d’aborder deux de ces dimensions : la protection sociale des salariés (en identifiant ceux qui bénéficient d’une couverture sociale) et les salaires.
34Compte tenu des données disponibles, différentes situations d’arrivée de la trajectoire observée sur sept ans, significatives de l’accès à l’emploi et d’éléments de sa qualité, ont été considérées : avoir un emploi salarié couvert en 2019 (pour les hommes) ; être inactive en 2019 (pour les femmes) ; être salarié avec un salaire en dessous du SMIG annuel à temps complet (pour les hommes).
Encadré 5. Les modèles multiniveaux (ou modèles mixtes)
Ces modèles ont été utilisés dès la fin des années 1980 pour étudier l’impact de l’environnement scolaire et des pratiques pédagogiques sur les acquis des élèves. Développés au début des années 1990 (Goldstein, 1995), ils se sont diffusés à d’autres champs que l’éducation (santé, économie spatiale, démographie, emploi, etc.) depuis le début des années 2000.
Ils s’appliquent à des données hiérarchisées : les individus observés sont rattachés à des unités (école, hôpital, établissement productif, etc.) dont les caractéristiques peuvent affecter leur comportement et les opportunités qui leur sont offertes. Ignorer l’effet de l’appartenance à ces unités produirait des estimations biaisées, alors que les modèles multiniveaux permettent d’en tenir compte. Pour une présentation pédagogique en français de ces modèles, avec des exemples jusqu’à leur mise en œuvre dans les logiciels statistiques courants (SAS, Stata, R°), voir Givord et Guillerm (2016).
L’effet du niveau agrégé peut prendre plusieurs formes, de la plus simple à la plus complexe. Premier cas : celui d’un aléa global seul (à l’estimation des variables individuelles s’ajoute un résidu spécifique de ce niveau) ; deuxième cas : celui de variables explicatives du niveau agrégé (variables contextuelles) et d’un aléa ; enfin, troisième cas : celui d’aléas supplémentaires qui peuvent modifier les coefficients des variables individuelles en plus de l’aléa global et des variables contextuelles. Dans les présentes estimations, des modèles logistiques multiniveaux correspondant aux deux premières formulations ont été utilisés, le niveau agrégé étant la province (70 observations de ce niveau). Les données provinciales sont calculées à partir du fichier ménages 2012 de l’ONDH ou de l’annuaire statistique des régions 2018 du HCP.
Il n’existe pas de règle d’airain qui fixe le nombre d’observations nécessaires pour obtenir des résultats fiables. Intuitivement, il faut assez d’observations de niveau agrégé pour une estimation correcte de la dispersion de l’aléa de ce niveau (au moins 30). Pour le nombre d’individus par groupe agrégé, c’est moins clair. Cependant, des simulations ont été réalisées, notamment par Maas et Hox (2005) ; elles montrent que si un nombre faible d’unités agrégées entache fortement la validité des résultats, un faible nombre d’individus par unité agrégée (les auteurs testent 3) est admissible.
35C’est d’avoir un diplôme supérieur au brevet, et plus encore d’avoir le bac ou un diplôme supérieur, qui favorise le plus l’emploi salarié couvert en 2019, puis le fait que le chef de ménage, s’il n’est pas l’enquêté, soit diplômé du brevet des collèges ou plus. Les autres facteurs favorisants sont dans l’ordre : l’habitat urbain, avoir une expérience de moins de 6 ans en 2012, enfin avoir 24 à 29 ans en 2012.
36Les facteurs qui jouent le plus en défaveur de l’emploi salarié couvert en 2019 sont, dans l’ordre, avoir eu 15 à 19 ans en 2012 en ayant fini ses études à cette date, avoir été au chômage lors d’une interrogation précédente, vivre en 2012 dans un ménage en situation de pauvreté relative.
37Lorsqu’on ajoute des variables du niveau provincial significatives du dynamisme du marché du travail local et du contexte social, l’emploi salarié couvert s’avère beaucoup plus accessible dans les provinces situées dans des régions à PIB élevé. Le taux de chômage, la présence de ménages relativement aisés, la distance aux écoles ne jouent pas (ou ont joué en amont dans le dernier cas). L’ajout des variables individuelles et provinciales a néanmoins permis de diviser nettement l’amplitude de l’effet aléatoire province dont la corrélation au niveau individu n’est plus significative.
Tableau 5. Probabilité d’être en emploi salarié couvert en 2019 pour les hommes, modèle individus-province
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Modèle multiniveau sur probabilité d’occuper un emploi salarié avec couverture sociale
|
|
Modèle vide
|
Modèle avec variables individuelles
|
Modèle avec variables individuelles et provinciales
|
|
|
Effet marginal moyen
|
Effet marginal moyen
|
|
Statut marital (réf. veuf, marié, divorcé)
|
|
|
|
|
Célibataire
|
|
ns
|
ns
|
|
Âge (réf. 20-24 ans)
|
|
|
|
|
15-19 ans
|
|
-8,5
|
-9
|
|
25-29 ans
|
|
4,4
|
4,7
|
|
Éducation (réf. primaire)
|
|
|
|
|
Non scolarisé
|
|
ns
|
ns
|
|
Non diplômé
|
|
3,4
|
3,8
|
|
Brevet
|
|
9,7
|
10,2
|
|
Bac ou plus
|
|
17,4
|
18,3
|
|
Ancienneté de fin de formation en 2012 (réf. 7 à 10 ans)
|
|
|
|
|
1-2 ans
|
|
8,1
|
8,3
|
|
3-4 ans
|
|
6,6
|
6,7
|
|
5-6 ans
|
|
7,2
|
7,5
|
|
11 ans et plus
|
|
ns
|
ns
|
|
Milieu de résidence en 2012 (réf. rural)
|
|
|
|
|
Urbain
|
|
8,2
|
7,3
|
|
Niveau de vie du ménage (réf. ménage non pauvre)
|
|
|
|
|
Ménage pauvre critère pauvreté relative (¤)
|
|
-5,0
|
-4,2
|
|
Revenus dans le 5e quintile
|
|
|
ns
|
|
Niveau d’éducation du chef de ménage (réf. niveau primaire)
|
|
|
|
|
Chef de ménage niveau secondaire ou plus
|
|
8,8
|
9,5
|
|
Statut du chef de ménage (réf. chef de ménage non indépendant)
|
|
|
|
|
Chef de ménage indépendant
|
|
ns
|
ns
|
|
Caractéristique du parcours 2012-2017
|
|
|
|
|
Chômeur une fois avant
|
|
-7,0
|
-7,8
|
|
Inactif une fois avant
|
|
ns
|
ns
|
|
Taux de chômage de la province (réf. taux de chômage de 5 à moins de 15 %)
|
|
|
|
|
Taux de chômage 2017 < 5 %
|
|
|
ns
|
|
Taux de chômage 2017 15 %
|
|
|
ns
|
|
PIB régional par tête en 2016 (réf. compris entre 21 000 et 35 000)
|
|
|
|
|
PIB régional par tête 2016 21 000
|
|
|
ns
|
|
PIB régional 2016 35 000
|
|
|
6,7
|
|
Pauvreté des ménages
|
|
|
|
|
Plus de 30 % des ménages dans le dernier quintile
|
|
|
ns
|
|
Plus de 27 % des ménages pauvres au sens relatif(¤)
|
|
|
ns
|
|
Éloignement de l’école des ménages
|
|
|
|
|
Plus de 22 % des ménages à plus de 2 km de l’école
|
|
|
ns
|
|
Urbanisation de la population en 2017 (réf. entre 35 % et 70 % de la population urbaine)
|
|
|
|
|
Moins de 35 % de la population urbaine en 2017
|
|
|
ns
|
|
Plus de 70 % de la population urbaine en 2017
|
|
|
4,4
|
|
Écart-type erreur province
|
0,74 (0,09)
|
0,51 (0,09)
|
0,2 (0,19)
|
|
Rho
|
0,14 (0,03)
|
0,07 (0,02)
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Champ : jeunes hommes de 15 à 29 ans ayant fini leurs études en 2012 répondants en 2019, c’est-à-dire 2 512 observations individuelles, 70 provinces.
Lire : dans le modèle complet, être diplômé du baccalauréat ou d’un diplôme supérieur en 2012 ajoute en moyenne 18,3 points à la chance d’occuper un emploi salarié couvert. ns indique les coefficients non significatifs au seuil de 5 %.
(¤) : un ménage est en situation de pauvreté relative si sa dépense annuelle par personne est inférieure à 60 % de la médiane des dépenses annuelles par personne.
Source : panel ONDH, données pondérées normées et HCP, calcul des auteurs pour les indicateurs provinciaux.
38Cependant, le modèle n’est pas linéaire et les effets ne s’ajoutent pas arithmétiquement. La probabilité de la situation de référence est estimée à 4,6 %, avec un écart-type de 0,6 %. Mais un jeune urbain, diplômé du bac ou plus, avec un chef de ménage au moins diplômé du secondaire a une probabilité estimée à 68 % et même 77 % s’il habite une région riche.
39Au Maroc, la relation entre éducation et transition vers l’emploi apparaît assez différenciée selon le sexe, le niveau d’éducation, le fait de vivre en ville ou en milieu rural, et d’autres caractéristiques du jeune et de son environnement. En particulier, les devenirs professionnels des jeunes hommes et des jeunes femmes apparaissent très dissemblables, les jeunes femmes ayant très peu de perspectives d’emploi rémunéré, d’autant plus qu’elles sont mariées, sauf si elles ont un diplôme secondaire ou supérieur. Cependant, d’autres éléments explicatifs du souhait ou non de participer au marché du travail manquent dans l’enquête, tels que le diplôme de la mère, l’activité des sœurs, l’opposition du père ou du mari. Enfin, malheureusement, le panel utilisé ne permet pas d’aller au-delà du constat de l’effet bénéfique de l’éducation féminine sur l’activité et l’emploi : aucune information sur le mode de conciliation entre vie professionnelle et vie familiale et la prise de décision au sein du ménage n’y est recueillie. Cette situation pourrait être améliorée grâce à un module du questionnaire de l’enquête enrichi sur ces points. Par ailleurs, la taille de l’échantillon ne permet pas une analyse détaillée des parcours d’emploi des jeunes femmes. Une utilisation en panel de l’enquête sur l’emploi pourrait apporter des compléments sur ce dernier point.
40Le diplôme acquis en formation initiale a un fort impact sur l’accès aux premiers emplois, et plus le niveau d’éducation est élevé, plus les chances de pouvoir obtenir un emploi avec couverture sociale s’élèvent. Dans la suite des trajectoires, l’effet des variables d’éducation est absorbé par la dynamique des trajectoires, de sorte que les conditions initiales et la dépendance d’état ont un rôle prépondérant. En conséquence, la perspective de mobilité d’emplois informels vers des emplois formels pour les jeunes est relativement faible sur le marché du travail marocain, qui apparaît ainsi fortement segmenté. Les premières années de vie active après la fin des études sont donc cruciales sur le marché du travail marocain et appellent une intervention publique très ciblée sur l’accompagnement vers l’emploi, notamment de ceux qui ont le moins de ressources familiales pour y accéder, en veillant à corriger les disparités spatiales.
41Enfin, les résultats de l’analyse dynamique rendent compte de la myopie des indicateurs transversaux, tels que le taux de chômage instantané. En effet, le taux de chômage donne une image très négative de l’insertion des diplômés de l’enseignement supérieur au Maroc, en partie parce qu’il occulte la question de l’inactivité et des emplois non rémunérés. La situation des diplômés apparaît duale : d’un côté, ils subissent un risque de chômage élevé ; de l’autre, ils sont moins exposés à l’inactivité et aux emplois non payés ou précaires. L’analyse longitudinale révèle la trace durable de la position d’activité initiale et de la situation à l’interrogation précédente sur la situation ultérieure des jeunes. Toutefois, à conditions d’emploi précédentes identiques, cette trace est moins profonde pour ceux qui ont fréquenté l’école, d’autant plus qu’ils ont eu un diplôme. La diversité des situations des diplômés de l’enseignement supérieur sur le marché du travail marocain fait écho à celle constatée pour d’autres pays de la zone Moyen-Orient Afrique du Nord à partir des enquêtes longitudinales d’insertion du BIT : chômage d’insertion important, mais inactivité moindre et accès pour une partie des jeunes diplômés à des emplois formels ou jugés satisfaisants (Dimova et al., 2016 ; Nilsson, 2019).