Skip to navigation – Site map

HomeVaria36/3Quitter sa région pour entrer à l...

Quitter sa région pour entrer à l’université : quels sont les facteurs explicatifs de la mobilité géographique des bacheliers ?1

New entrants to university: The determinants of regional mobility
Cathy Perret
p. 313-342

Abstracts

This paper aims at understanding the regional mobility of new entrants to university. The regional mobility appears to be marginal. But, the impact of social and academic characteristics shows that self selection processes exist. The combined effects of field and region impacts highlight the role of the availability of university curricula on student choice.

Top of page

Full text

Introduction

  • 1  Les résultats présentés dans cet article sont en partie extraits d’un rapport de recherche intitul (...)

1Les travaux relatifs à l’enseignement supérieur se concentrent sur des thèmes tels que les stratégies et les parcours de formation des étudiants, les conditions et les trajectoires d’insertion professionnelle des diplômés, le fonctionnement du système d’enseignement supérieur. Ces travaux abordent rarement les questions des migrations de populations liées à l’enseignement supérieur. Depuis les travaux sur les « héritiers », nombreuses sont les études sociologiques à avoir montré le rôle de l’appartenance à des groupes de population, particulièrement les catégories socioprofessionnelles des parents, dans la détermination des stratégies et des parcours des étudiants (Béaud, 2002 ; Lemaire, 2007 ; Merle, 1996). En fait, au cours de ces vingt dernières années, l’examen des mobilités des jeunes de l’enseignement supérieur s’est ainsi essentiellement décliné du point de vue social : en France, la mobilité géographique en cours de formation n’a guère fait l’objet d’investigations. Pourtant, l’analyse des phénomènes migratoires des étudiants peut se révéler finalement riche d’enseignements en apportant un éclairage nouveau sur les choix de formation de ces jeunes.

2Dans cet article, qui vise à mieux comprendre les phénomènes de mobilité géographique en cours de formation, c’est la manière dont peuvent se combiner les stratégies de mobilités géographiques et les choix d’études des étudiants qui est plus précisément étudiée. Quels sont donc les facteurs qui favorisent la migration durant les études ? Pour ce faire, la première partie de ce travail présente le cadre d’analyse retenu : perspectives théoriques, données et méthodes utilisées. Les principaux résultats des analyses menées sont exposés dans trois autres parties, consacrées respectivement aux singularités disciplinaires en termes de migration, aux impacts de l’environnement social et du parcours scolaire des jeunes, et enfin, aux différences et particularités des 22 régions françaises métropolitaines. L’accent mis sur la dimension régionale des migrations est apparu nécessaire dans cette recherche car les travaux réalisés dans les années 1990 mettaient l’accent sur les effets de la concentration de l’offre de formation universitaire. Or, depuis les politiques de déconcentration de l’offre de formation universitaire symbolisées par le plan U 2000 à la fin des années 1990, la diffusion de l’offre de formation de 1er cycle sur le territoire national, et notamment de l’offre universitaire, n’est plus à démontrer (DATAR, 1998). L’examen des mobilités des jeunes bacheliers entrant à l’université apparaît alors d’autant plus intéressant pour savoir si l’offre de formation universitaire est encore un des déterminants des stratégies de formation des jeunes.

Les migrations des bacheliers : un cadre d’analyse

Perspectives théoriques : un point de vue économiste

3L’étude des migrations est au confluent de plusieurs disciplines. Démographes, géographes, économistes, sociologues et même historiens s’attachent à examiner et expliquer les phénomènes migratoires. Plusieurs disciplines ont donc produit des analyses différentes et complémentaires sur les mobilités géographiques. Pourtant, si les migrations sur le marché du travail font traditionnellement l’objet d’une littérature abondante, force est de constater que dès que l’on s’intéresse aux migrations des étudiants en France, les travaux deviennent plus rares (Baron & Perret, 2005 ; Béduwé, 1994 ; Charlot, Chevalier & Pottier, 1990 ; Julien, Lacanier & Pougnard, 2001). Et pour des visions à une échelle régionale, on peut citer par exemple : Cuney (2001), Hulin, Hussenet et Maquin (2002) ou encore Brulon (2003).

4Traditionnellement, pour les économistes, l’angle d’approche des phénomènes de migrations oscille entre un point de vue macro, visant à expliquer d’emblée des flux et des soldes migratoires, et un point de vue micro partant des comportements individuels (Jayet, 1996). Les analyses de type macro sont actuellement peu à l’ordre du jour dans le cadre des recherches françaises, alors qu’elles font partie des préoccupations des géographes et démographes. Les analyses micro-économiques des migrations sont actuellement privilégiées et recourent aux outils statistiques et économétriques traditionnellement utilisés dans les travaux de nature micro-économique. Ils mettent ainsi l’accent sur les analyses des déterminants individuels des migrations en les reliant à des facteurs économiques et sociaux. Toutefois, ces travaux laissent apparaître un champ de recherche qui est loin d’être unifié (Jayet, 1996). En fait, les travaux empiriques sur les mobilités sont principalement développés en référence à deux approches : l’analyse hédonique (Graves & Linneman, 1979) et le concept de capital humain (Becker, 1962 ; Sjaastad, 1962).

5Dans la première approche issue des travaux de Lancaster (1966) et Rosen (1974), la décision de migrer est un choix entre les flux d’utilité réalisables en des lieux dont les différences sont à relier à la variabilité géographique des facteurs entrant dans la fonction d’utilité des agents. La migration apparaît alors comme le résultat de la recherche du meilleur compromis entre l’utilité tirée des aménités disponibles en un lieu donné et le prix correspondant à payer, recherche tempérée par les coûts de déplacement. Deux grands courants coexistent au sein de cette approche. Le premier met l’accent sur les facteurs déterminant la demande que les ménages peuvent satisfaire : l’attractivité d’un site est alors déterminée du côté de la demande de travail dans les rémunérations proposées et la quantité de travail qu’elle est capable d’absorber (Greenwood, 1995). Le second courant met plutôt l’accent sur les facteurs qui déterminent les biens et services dont disposent localement les ménages et à partir desquels ils déterminent leur consommation (Graves, 1980, 1983) : l’attractivité d’un site est alors assimilée à des aménités qui peuvent être le climat, l’environnement physique et social, ou encore la présence de biens et services publics par exemple.

6La seconde approche introduit une dimension temporelle et prend en compte l’ensemble des flux d’utilité attendus par un agent à la suite d’un choix de localisation en considérant la migration comme un investissement en capital humain, le capital humain étant assimilé à la somme des savoirs, connaissances et compétences. Dans cette recherche, une approche micro-économique de la migration a été privilégiée, en s’appuyant sur le concept de capital humain, puisque c’est l’approche qui permet de prendre en compte les interactions entre les décisions relatives à la migration et les décisions relatives à d’autres formes de mobilité (pour la démonstration voir Jayet, 1996). En effet, l’entrée à l’université pour les bacheliers s’apparente à une mobilité ascendante en termes de formation. L’introduction de ce cadre d’analyse des comportements migratoires des bacheliers lors de leur entrée à l’université est réalisée par la présentation des analyses des comportements migratoires sur le marché du travail, ces dernières étant ensuite transposées au sein du système éducatif.

7Jusqu’à présent, les analyses des comportements migratoires des jeunes ont fait la part belle aux stratégies de recherche d’emploi à plus ou moins court terme, en intégrant des considérations liées aux coûts de recherche d’emploi ou aux aménités (environnement, qualité de la vie, biens et services publics locaux, etc.) ou encore en s’intéressant aux rendements des études. Ce type d’analyse est principalement réalisé lors de l’examen des migrations des jeunes diplômés entrant sur le marché du travail (Drapier & Jayet, 2002 ; Dumartin, 1995 ; Perret & Roux, 2004). Pour cette population entrant dans la vie active, il est ainsi admis que la mobilité géographique est le plus souvent liée à des considérations professionnelles. Plus précisément dans le cadre de la théorie de la recherche d’emploi (Lippman & Mc Call, 1976), cette mobilité résulte alors d’une décision individuelle s’appuyant sur un processus de prospection des offres d’emploi offertes – cette prospection étant d’autant plus coûteuse que l’aire géographique de prospection est étendue. La mobilité à l’issue des études peut ainsi être perçue comme un investissement de valorisation du capital humain (Millot, 1976 ; Sjaastad, 1962) : un individu décidera de migrer si de meilleures conditions lui sont offertes dans une autre région, sous réserve que les bénéfices présents ou futurs de la migration compensent les coûts effectifs liés au déménagement et les coûts psychologiques liés à un éloignement de la famille etc. Deux grands types d’attentes sont généralement avancés comme motifs de la migration sur le marché de l’emploi : d’une part la recherche d’un gain salarial, d’autre part la simple perspective d’une embauche à l’extérieur d’un marché du travail engorgé (Jayet, 1989).

8Le même type de raisonnement peut être appliqué pour les migrations en cours d’études : la mobilité est alors envisagée comme une anticipation économique d’une future carrière professionnelle ou encore comme la recherche d’un environnement d’études plus stimulant et mieux reconnu et/ou d’un cadre de vie plus agréable. Mais plus encore dans le cadre du paradigme du capital humain, la mobilité géographique réalisée pendant la formation peut être considérée comme un investissement en formation (Millot, 1976), investissement qui devrait ensuite être rentabilisé sur le marché du travail à la sortie de formation, et investissement qui se fait sur la base de la formation déjà reçue... Dans un tel cadre d’analyse, c’est principalement le diplôme que l’on a déjà qui apparaît discriminant puisque les plus diplômés tendent à davantage migrer du fait de capacités plus importantes de recherche et de sélection des informations relatives aux marchés du travail ou aux caractéristiques des offres de formation. En effet, n’oublions pas que dans un tel cadre d’analyse, le capital humain est traditionnellement mesuré par les années de formation initiale et sur le tas. Pour ce qui est des bacheliers, ce capital humain peut être appréhendé par la formation déjà reçue et par conséquent à partir des indicateurs relatifs au parcours des jeunes en lycée (notamment type de baccalauréat, mention, année de retard).

9Toutefois, à l’image des travaux consacrés aux parcours de formation des étudiants, il ne faut pas oublier le fait que les jeunes peuvent exprimer des arbitrages diversifiés, parce que le poids alloué au rendement et au risque peut varier en fonction de certaines caractéristiques individuelles. L’existence de pratiques d’auto-sélection en termes de migration, comme elles peuvent exister au niveau des choix des jeunes concernant leurs études, n’est donc pas à négliger... Rappelons à cet égard que les rares travaux réalisés en France sur la mobilité géographique des étudiants ont mis en évidence que les migrations de formation n’obéissaient pas seulement à des logiques économiques (Béduwé, 1994 ; Charlot, Chevalier & Pottier, 1990). Les variables économiques n’ayant pas toujours d’impact sur la mobilité de formation, celle-ci ne s’explique pas directement par une anticipation économique de leur future insertion professionnelle, mais résulterait plus de contraintes familiales, comme par exemple la possibilité de bénéficier d’aides financières des parents... Ce sont alors plus des facteurs sociaux qui apparaissent au cœur de telles migrations, ces facteurs sociaux étant également déterminants dans les comportements des étudiants et de leurs familles en termes de choix d’études.

Les changements de région des bacheliers entrant à l’université : données et ordres de grandeur

  • 2  En effet, 44 % des individus pour lesquels la PCS des parents n’est pas renseignée sont inscrits e (...)

10L’étude des migrations interrégionales des bacheliers est réalisée à partir des données relevant de l’enquête annuelle de la Direction de l’évaluation et de la prospective (DEP) menée auprès des établissements universitaires concernant les caractéristiques de chaque étudiant qui y est inscrit. Ce travail s’appuie sur un échantillon de 225 353 jeunes inscrits pour la première fois à l’université à la rentrée 1999 dans un établissement de France métropolitaine (néo-bacheliers). Ayant obtenu leur baccalauréat lors de la session de juin ou septembre de cette même année dans l’une des académies métropolitaines, ils sont âgés de moins de 35 ans, de nationalité française et relèvent du régime de la formation initiale. Les jeunes dont la PCS des parents n’est pas renseignée ont été exclus de l’étude, compte tenu d’un effet régional remarquable2.

11Les mobilités géographiques des bacheliers sont appréciées par les changements de région lors de l’entrée à l’université. En effet, le lieu d’obtention du baccalauréat est seulement connu à un niveau régional (des informations géographiques plus fines ne sont pas disponibles dans ce corpus de données). On parlera ainsi de mobilité interrégionale. Elle est appréhendée en comparant la région d’obtention du baccalauréat en 1999 à la région de l’établissement universitaire d’inscription en 1999. Dans cette recherche, les mobilités sont décomposées en plusieurs types : les mobilités en direction d’une région de province limitrophe et celles en direction d’une région de province non limitrophe, ainsi que les mobilités en direction de la région parisienne pour les jeunes provinciaux.

  • 3  Les instituts universitaires technologiques (IUT) sont rattachés aux universités françaises. Ils o (...)

12Un bachelier sur dix entrant à l’université s’inscrit dans une région différente de sa région d’obtention du baccalauréat (11 %). Selon les secteurs disciplinaires, cette proportion varie, passant de 15 % pour les jeunes inscrits en IUT3 à 8 % des jeunes optant pour des études juridiques ou économiques (voir tableau 1). Un tel résultat n’apparaît pas surprenant au regard de la diffusion de l’offre universitaire sur le territoire national. La mobilité géographique lors de l’entrée à l’université apparaît ainsi comme un phénomène marginal. Ce qui pose ainsi avec d’autant plus d’acuité la question des motivations à la migration. On peut difficilement expliquer la plus forte propension des bacheliers, optant pour des études universitaires professionnalisantes, à changer de région par l’offre de formation. En effet, ce type d’équipement universitaire est celui qui est le plus fortement présent dans toutes les régions (Baron, 2005). En revanche, y opposer des effets liés au processus de sélection des étudiants, par les établissements, apparaît comme un facteur explicatif plus convainquant des différences entre filières.

13Les bacheliers d’Île-de-France sont moins enclins à entreprendre des études universitaires hors de la région (3 %) que les jeunes formés dans une région de province (12 %). On peut sans doute voir dans cette capacité de rétention de la région parisienne les effets d’une offre de formation supérieure particulièrement développée. Si la quasi-totalité des bacheliers de la région parisienne s’inscrit dans l’un des nombreux établissements de la région, dans certaines régions les départs de bacheliers sont massifs : 41 % d’entre eux quittent la Corse pour débuter un cursus universitaire ; plus du tiers font de même en Picardie et plus du quart en Bourgogne et en Champagne-Ardenne. Ainsi, même si depuis une vingtaine d’années l’offre de formation universitaire s’est largement diffusée sur le territoire national (Baron, 2004), certaines régions sont soumises à un exode important de leurs jeunes bacheliers.

  • 4  Dans cette recherche, le secteur sciences-STAPS regroupe les filières des domaines scientifiques ( (...)

14Dans trois quarts des cas, les départs des jeunes franciliens sont synonymes d’une mobilité que l’on peut qualifier de lointaine, puisqu’ils partent pour des régions de province non limitrophes à la région parisienne. Les jeunes d’Île-de-France s’inscrivant en IUT et sciences-STAPS4 tendent à privilégier un peu plus les régions du bassin parisien : environ le tiers d’entre eux sont partis pour des régions limitrophes contre seulement environ un quart des migrants parisiens. On retrouve ici un résultat bien connu sur les faiblesses des échanges entre la région parisienne et ses régions limitrophes. Les destinations des bacheliers diplômés en province sont différentes. Dans deux cas sur dix, les départs se font au profit de la région parisienne sauf dans les secteurs santé et IUT où les départs pour l’Île-de-France sont moins marqués. Les mobilités en direction d’une autre région de province sont, dans près de huit cas sur dix, des mobilités pour une région limitrophe à celle d’obtention du baccalauréat. On peut sans doute voir dans la singularité des comportements des bacheliers parisiens un effet de la faible attractivité des universités des régions du Bassin parisien (Baron & Perret, 2006). En effet, sans entrer dans les questions de réputation de l’offre de formation, ces universités ne peuvent rivaliser avec des universités qui offrent l’avantage d’un plus grand dépaysement pour les étudiants.

Tableau 1/Table 1

Mobilité régionale des bacheliers selon les secteurs disciplinaires en pourcentages

Droit-

éco-AES

LSH

Sciences-

STAPS

Santé

IUT

Ensemble

Étudiants mobiles

8,1

11,1

9,5

9,4

15,2

10,7

Jeunes ayant eu leur bac en Île-de-France

  Étudiants mobiles

2,0

2,2

3,9

3,1

6,2

3,1

   – dont mobilité vers région de          province non limitrophe

85,5

85,9

69,1

76,8

66,3

75,5

   – dont mobilité vers région de          province limitrophe

14,5

14,1

30,9

23,2

33,7

24,5

Jeunes ayant eu leur bac en province

  Étudiants mobiles

10,0

13,1

10,9

10,9

16,6

12,5

   – dont mobilité vers Île-de-France

21,1

18,6

17,4

8,7

9,9

16,0

   – dont mobilité vers région de          province

78,9

81,4

82,6

91,3

90,1

84,0

         dont mobilité vers région de               province non limitrophe

25,0

19,7

27,8

18,6

21,5

22,4

         dont mobilité vers région de               province limitrophe

75,0

80,3

72,2

81,4

78,5

77,6

15Source : MENRT-DEPP, fichier de couplage 1998-1999.

Table 1

Regional mobility of new entrants to university according to academic fields in percentage

Méthodes d’analyse des déterminants des mobilités géographiques des étudiants

16Dans cette recherche, déterminants individuels, sociaux, scolaires et régionaux sont examinés en prenant en compte les différents types de mobilité et les différents secteurs disciplinaires. L’étude des déterminants de la migration individuelle est menée à l’aide d’outils économétriques issus de la famille des modèles logits polytomiques non ordonnés (Afsa Essafi, 2004).

17Plus précisément, on s’appuie sur des modèles logistiques multinomiaux pour étudier les choix de mobilité des bacheliers. Dans les différents modèles, les variables explicatives des comportements migratoires des jeunes sont les caractéristiques des individus comme le sexe, l’origine sociale, etc. Une attention particulière est accordée aux éléments permettant de prendre en compte le capital humain des bacheliers appréhendé par des variables relatives au parcours scolaire (type de baccalauréat, retard scolaire). Compte tenu du fait que la nature des comportements étudiés diffère entre les provinciaux et les franciliens (la mobilité en direction de l’Île-de-France n’existe pas en effet pour les franciliens), les modélisations ont été réalisées pour deux échantillons (respectivement les jeunes de province et les franciliens). En outre, afin de mieux apprécier les différences entre les secteurs disciplinaires pour les bacheliers, ces modèles ont été réalisés pour chaque secteur disciplinaire. Dans les différents modèles testés, l’introduction comme variables explicatives des régions d’obtention du baccalauréat permet d’étudier les disparités interrégionales, en tenant compte des profils des jeunes et des secteurs disciplinaires.

18Bien évidemment, les résultats des modèles logistiques multinomiaux, réalisés pour les jeunes formés en province, sont utiles pour mettre en évidence les disparités entre régions de province. Mais pour étudier les disparités à l’échelle des 22 régions métropolitaines, il devient nécessaire d’avoir une mesure de la mobilité équivalente quelle que soit la région. Seule l’étude du choix de migrer ou de ne pas migrer devient alors pertinent pour les bacheliers. Celui-ci est examiné à l’aide de modèles logistiques dichotomiques où les régions sont introduites comme variables explicatives. Le choix de mobilité des jeunes est ainsi déterminé par la région d’origine du jeune et d’autres caractéristiques des individus (sexe, origine sociale, etc.). Le poids de l’appartenance régionale est ainsi quantifiable en examinant les écarts de probabilités entre les 22 régions métropolitaines. Ces estimations ont été également réalisées par secteur disciplinaire afin d’étudier les différences de comportements régionaux au niveau de chaque secteur.

19Enfin, l’étude des particularités régionales, en termes de migration, consiste à déterminer si certaines régions se distinguent par la spécificité des comportements des jeunes migrants : les effets du sexe, de l’origine sociale, du type de baccalauréat ou du secteur disciplinaire sont-ils par exemple très différents selon « l’origine » régionale des jeunes ? Pour répondre à cette question, un travail de comparaison des déterminants des comportements migratoires des jeunes est réalisé en s’appuyant sur l’examen des signes des paramètres significatifs des différents modèles logistiques estimés (un modèle pour chaque région, soit 22 modèles).

Des comportements migratoires très différents selon les disciplines

Le premier facteur de différenciation de la migration est la discipline de l’enseignement supérieur

20Les analyses multivariées de la mobilité permettent de réaffirmer l’existence de différenciations fortes entre les secteurs disciplinaires de l’enseignement supérieur telles que nous les avons mises en évidence précédemment. Ainsi, « toutes choses égales par ailleurs », les bacheliers qui s’inscrivent en IUT sont ceux qui changent le plus fréquemment de région lors de leur entrée à l’université. Un bachelier entrant en IUT a une probabilité de migrer supérieure de 5 % à celle d’un bachelier optant pour une formation en droit, en sciences économiques ou en administration économique et sociale. Viennent ensuite les jeunes inscrits en lettres-sciences humaines et enfin ceux des filières sciences et STAPS. Les premiers ont une probabilité de changer de région supérieure de 2 % à celle d’un jeune du secteur droit-économie-AES. Enfin, ce sont les bacheliers qui entreprennent des études universitaires dans le domaine de la santé qui sont les moins mobiles (voir tableau 2).

Tableau 2/Table 2

Régressions logistiques de la migration des bacheliers entrant à l’université : effets marginaux

Effets marginaux

Ensemble

des

étudiants

Droit-

éco-AES

IUT

Lettres-

sciences

humaines

Santé

Sciences-

STAPS

Constante

 8,46***

 8,77***

 11,04***

 10,34***

 9,56***

 7,44***

Caractéristiques

sociodémographiques

  Homme

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Femme

 0,44***

ns

 2,29***

ns

 1,05***

ns

Originesociale : fille ou fils de

  Agriculteurs

 2,56***

 1,95***

 2,23***

 2,52***

 5,62***

 3,11***

  Indépendants

 1,66***

 2,48***

ns

 2,58***

 3,73***

 1,56***

  Cadres

 3,31***

 5,72***

 1,6***

 4,58***

 2,37***

 3,33***

  Professions intermédiaires

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Employés

 0,42***

 1,62***

ns

ns

 3,51***

ns

  Ouvriers

- 1,54***

- 1,49***

- 2,42***

- 1,42***

ns

- 2,1***

  Retraités

ns

 2,24***

- 1,5***1

 1,38***

ns

ns

  Sans profession

 1,04***

 2,39***

ns

 1,84***

ns

 1,21***

Caractéristiques scolaires

  Type de baccalauréat

    Littéraire

- 0,56***

ns

ns

- 0,64***

 6,86***

- 3,01***

    Économique

- 2,52***

- 1,43***

- 4,18***

- 3,21***

ns

- 3,73***

    Scientifique

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    Technologique ou professionnel

- 2,49***

- 2,63***

- 2,99***

- 3,6***

- 3,38***

- 1,05***

  Baccalauréat obtenu

    À l’heure

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    En retard

- 0,61***

ns

ns

- 0,48***

ns

- 2,0***

    En avance

 0,77***

 1,53***

ns

ns

ns

 1,08**

  Filières d’inscription à l’université

    Droit-économie-AES

réf.

    Lettres-sciences humaines

 1,54***

    Sciences-STAPS

- 0,86***

    Santé

- 1,74***

    IUT

 5,12***

21Source : MENRT-DEPP, fichier de couplage 1998-1999.

22Note. Les modalités des variables prises comme référence dans les modèles logistiques sont notées « réf. » dans les tableaux de résultats. La présentation des résultats des modèles logistiques est réalisée à partir du calcul des effets marginaux (appelés également probabilités relatives). L’individu de référence est un homme français ayant obtenu un baccalauréat scientifique à l’heure dont le père occupe une profession intermédiaire. Pour le modèle général, il est en outre inscrit à l’université en droit-économie-AES. Les régions de formation ont été introduites dans chaque modèle comme variables explicatives : elles sont le plus souvent significatives, comme le montre la figure 1 présente dans cet article. La Lorraine a été prise comme région de référence. Un jeune qui ne diffère de l’individu de référence que par son sexe voit sa probabilité de migrer s’accroître de 44 %.

23*p < .10, **p < .05, ***p < .01.

Table 2

Logistic models of regional mobility of new entrants to university: marginal effects

Tableau 3/Table 3

Effets moyens des différentes caractéristiques scolaires et sociales sur les probabilités de migrer

Variables

Baccalauréat obtenu en province

Baccalauréat obtenu en Île-de-France

Migre vers

une région

de province

limitrophe

Migre vers

une région de

province non

limitrophe

Migre vers

Île-de

France

Pas de

migration

Migre vers

une région

de province

limitrophe

Migre vers

une région de

province non

limitrophe

Pas de

migration

Caractéristiques sociodémographiques

  Homme

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Femme

 0,70

 0,19

- 0,16

- 0,73

- 0,01

 0,08

- 0,07

Origine sociale : fille ou fils de

  Agriculteurs

 4,93

- 0,29

- 0,23

- 4,41

 4,82

 3,95

- 8,76

  Indépendants

 1,43

- 0,09

 0,45

- 1,79

 0,33

- 0,44

 0,12

  Cadres

 0,53

 0,96

 1,82

- 3,31

 0,26

 0,32

- 0,58

  Professions intermédiaires

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Employés

 0,14

 0,33

- 0,02

- 0,45

 0,10

 0,03

- 0,14

  Ouvriers

- 0,74

- 0,79

- 0,30

 1,82

 0,01

- 1,79

 1,78

  Retraités

- 0,41

 0,04

 0,55

- 0,19

 0,35

 0,18

- 0,52

  Sans profession

- 0,82

 0,43

 1,42

- 1,03

 0,22

- 0,30

 0,08

Caractéristiques scolaires

  Type de baccalauréat

    Littéraire

- 0,72

 0,18

- 0,04

 0,58

- 0,10

- 0,16

 0,25

    Économique

- 2,44

- 0,55

- 0,93

 3,91

- 0,17

- 0,33

 0,51

    Scientifique

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    Technologique ou professionnel

- 2,61

- 0,72

- 1,07

 4,41

 0,11

- 0,05

- 0,06

  Baccalauréat obtenu

    À l’heure

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    En retard

- 0,78

 0,38

- 0,45

 0,84

- 0,22

 0,46

- 0,24

    En avance

- 0,48

 0,18

 1,21

- 0,91

- 0,16

 0,16

 0,24

  Filières d’inscription à l’université

    Droit-économie-AES

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    Lettres-sciences humaines

 2,15

- 0,08

 0,11

- 2,18

 2,20

- 0,16

- 2,04

    Sciences-STAPS

- 0,62

 0,21

- 0,97

 1,38

- 0,52

 0,27

 0,25

    Santé

 0,36

- 0,51

- 1,84

 2,00

 0,29

- 0,60

 0,31

    IUT

 5,58

 1,32

- 0,65

- 6,25

 5,78

 1,38

- 7,16

24Source : MENRT-DEPP, fichier de couplage 1998-1999.

25Note. Effets moyens : différences moyennes des probabilités prédites (voir annexe A). Les modalités des variables prises comme référence dans les modèles logistiques multinomiaux sont notées « réf. » dans les tableaux de résultats.

Table 3

Average impact of academic and social characteristics on probability to move from one region to another

Les choix de destination des bacheliers diffèrent selon les disciplines

26Au-delà du fait d’être mobile lors de l’entrée à l’université, la nature de la migration diffère également selon les secteurs disciplinaires (voir tableau 3). Les bacheliers qui s’inscrivent en IUT ont le plus de chances de partir vers une région de province limitrophe à la région d’obtention de leur baccalauréat que les autres bacheliers et, dans une moindre mesure, de partir pour une région de province non limitrophe. Un tel résultat tend à promouvoir l’idée d’un recrutement national des IUT plus généralisé que ne le laissent supposer certains travaux menés à une échelle locale sur les procédures de recrutement des IUT teintées de préférences régionalistes (Baron, 1999). En revanche, les jeunes de ce secteur sont peu enclins à partir étudier en Île-de-France. Dans le secteur lettres-sciences humaines, on relève également une plus forte propension à partir vers des régions limitrophes. En revanche, les jeunes bacheliers de province inscrits en droit-économie-AES ont plus souvent choisi de partir étudier en Île-de-France que leurs homologues des autres secteurs disciplinaires. Ils s’opposent ainsi aux bacheliers entreprenant des études de médecine, de pharmacie ou d’odontologie et dans une moindre mesure aux inscrits en sciences-STAPS. En effet, les probabilités de migrer de ces bacheliers sont non seulement plus faibles que pour les autres bacheliers, mais elles se combinent avec des probabilités de migrer vers l’Île-de-France plus faibles que dans les autres domaines.

Origine sociale et parcours scolaire
comme facteurs de migration lors de l’entrée à l’université

L’influence du contexte social

27En France, depuis les travaux de Bourdieu et Passeron (1964), il est largement admis que les choix de formation et la réussite des étudiants au sein de l’université peuvent être conditionnés par l’origine sociale. Or, le fait de quitter sa région lors de l’entrée à l’université paraît également conditionné par l’origine sociale. Être enfant de cadres ou être fille ou fils de parents exerçant une profession indépendante ou libérale s’avère favorable à la mobilité. De même, ce sont les enfants d’agriculteurs qui sont les plus enclins à changer de région « toutes choses égales par ailleurs ». En revanche, être enfant d’ouvrier constituerait plutôt un frein à la mobilité géographique (voir tableau 2). Ce frein peut être réel, induit par un soutien financier plus faible au moment des études. Ces effets de l’origine sociale existent pour tous les secteurs. Les bacheliers les plus mobiles sont soit les enfants de cadres dans le cas d’une première inscription en droit-économie-AES, ou en lettres-sciences humaines ou enfin en sciences-STAPS, soit les enfants d’agriculteurs dans le cas d’un début de cursus en IUT ou dans le domaine de la santé. L’une des spécificités des enfants d’agriculteurs tient à la nature de leur mobilité (voir tableau 3) : ces jeunes ont, avec les enfants d’ouvriers, les plus faibles chances de partir étudier en Île-de-France ; ils ont en revanche la plus forte probabilité de partir pour une région de province limitrophe de celle dans laquelle ils ont obtenu leur baccalauréat. « Toutes choses égales par ailleurs », les enfants issus des milieux les plus aisés ont plus de chances de partir faire leurs études universitaires en Île-de-France (voir tableau 3). Ce dernier constat est valable pour tous les secteurs de formation retenus (voir tableau 4). Les choix de destinations des bacheliers portent l’empreinte des contextes familiaux. Même si des spécificités sectorielles existent à ce niveau. Les bacheliers d’origine modeste s’inscrivant en lettres-sciences humaines se distinguent par le fait que la migration est plus fréquemment à destination d’une région de province lointaine. Ces mêmes jeunes entreprenant des études en IUT n’ont pas une aversion plus marquée pour les régions lointaines ou proches ; ce résultat faisant écho aux modalités de recrutement de ces filières (voir tableau 4).

28Mais au-delà des aspects financiers engendrés par le fait de poursuivre ses études hors de sa région d’origine, il ne faut sans doute pas négliger des effets d’auto-sélection dans les choix de migration en cours de formation, migration et choix de formation étant liés. Les travaux sur les stratégies de formation des étudiants ont en effet souligné que des pratiques d’auto-sélection existent et qu’elles peuvent être conditionnées par l’origine sociale (Cherkaoui, 1978 ; Duru-Bellat & Mingat, 1979, 1988). Ainsi, en dehors du cas des départs pour la région parisienne, l’examen des mobilités des jeunes issus de milieux modestes pour des régions voisines ou au contraire éloignées de leur région d’origine (appréhendée par la région d’obtention du baccalauréat), selon qu’ils s’inscrivent en IUT ou dans les autres filières, est à cet égard des plus intéressants. Une fois que le choix de migrer ou de ne pas migrer est fait, deux situations coexistent :

  • Si ces jeunes ont été recrutés par des IUT, il n’y a alors aucune différence en termes de destination.

  • En revanche, pour les filières ne pratiquant pas de sélection lors de l’entrée, les jeunes préfèrent des régions proches.

29Cette différence entre filières sélectives et non sélectives au sein de l’université apparaît comme un argument de l’existence de pratiques d’auto-sélection dans la migration, indépendantes des questions de coûts.

Le parcours scolaire joue lors de la décision de migration

30« Toutes choses égales par ailleurs », la mobilité est également liée à la nature des études suivies au lycée. Les titulaires d’un baccalauréat scientifique émigrent plus volontiers (voir tableau 2). Reste que globalement les comportements des scientifiques et des littéraires apparaissent relativement proches (les écarts de probabilités sont faibles), sauf quand ils intègrent les domaines de formation aux métiers de la santé et les cursus universitaires en sciences ou STAPS. Dans ces deux domaines, les inscriptions des étudiants ayant un baccalauréat littéraire sont peu fréquentes. Ces nouveaux étudiants choisissant a priori des filières qui ne leur sont pas destinées ont des comportements migratoires très spécifiques : dans les filières de la santé, ce choix se combine avec une forte probabilité de changer de région ; dans les filières sciences ou STAPS, ce choix est marqué par une forte sédentarité. Apparaissant comme les moins mobiles, les titulaires d’un baccalauréat technologique ou professionnel, et dans une moindre mesure ceux titulaires d’un baccalauréat en sciences économiques et sociales, sont également ceux qui partent le moins fréquemment étudier dans un établissement francilien (voir tableau 3). Notons à cet égard la particularité des jeunes inscrits en IUT où ce sont les bacheliers en sciences économiques qui quittent le moins souvent leur région et qui choisissent le moins souvent d’aller en Île-de-France (voir tableau 4).

31Les effets du type de baccalauréat se combinent avec la réussite scolaire traduite par l’âge d’obtention du baccalauréat. « Toutes choses égales par ailleurs », les jeunes ayant obtenu leur baccalauréat en retard migrent moins. Ceux qui sont en avance ont plus tendance à changer de région lors de leur entrée à l’université (voir tableau 2), ils privilégient plus fréquemment un départ pour l’Île-de-France (voir tableau 3). Ces effets de la réussite scolaire sur les comportements migratoires sont notables en droit-économie-AES et en sciences-STAPS (voir tableaux 2, 3 et 4).

32Ces choix différenciés de migration, impliquant des choix de formation supérieure, sont conformes au schéma théorique présenté mettant en évidence que la mobilité est plus envisagée par des étudiants au capital humain élevé, ces derniers ayant une capacité plus forte à rechercher les informations pertinentes et à rentabiliser leur investissement éducatif sur le marché du travail. Ces résultats nous renvoient ainsi encore une fois à la littérature sur les stratégies de formation des étudiants. Cette dernière a notamment mis en avant que les étudiants ayant les conditions les plus favorables, notamment au regard de leurs caractéristiques scolaires, ont un comportement qui favorise le risque, alors que des étudiants dotés de caractéristiques plus défavorables s’orientent plus en fonction de leurs chances de réussite ou d’échec, en négligeant de ce fait les caractéristiques de leur carrière future (Duru-Bellat & Mingat, 1988). Ce type de modélisation des parcours dans l’enseignement supérieur, selon les coûts et les opportunités professionnelles possibles dans les différentes filières, peut être appliqué au cas de la mobilité géographique de formation. En effet, n’oublions pas qu’un étudiant choisissant de migrer prend un risque supplémentaire puisque le coût de sa formation risque de n’être que plus élevé, et par conséquent plus difficile à rentabiliser ensuite sur le marché du travail, selon la logique des analyses en termes de capital humain d’investissement éducatif. À moins que la migration vers l’Île-de-France se concrétise par une formation constituant un atout précieux sur le marché de l’emploi...

Tableau 4/Table 4

Effets moyens des différentes caractéristiques scolaires et sociales sur les probabilités de migrer selon les secteurs disciplinaires pour les bacheliers de province

Lettres-sciences humaines

Droit-économie-AES

Variables

Migre vers

une région

de province

limitrophe

Migre vers

une région

de province

non limitrophe

Migre vers

Île-de-

France

Pas de

migration

Migre vers

une région

de province

limitrophe

Migre vers

une région

de province

non limitrophe

Migre vers

Île-de-

France

Pas de

migration

Caractéristiques sociodémographiques

  Homme

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Femme

 0,26

 0,08

- 0,54

 0,21

 0,74

- 0,05

- 0,19

- 0,50

Origine sociale :

fille ou fils de

  Agriculteurs

 3,19

- 0,08

- 0,65

 1,66

- 0,37

 0   

- 1,29

  Indépendants

 1,83

 0,13

 0,66

 1,50

- 0,17

 1,02

- 2,36

  Cadres

 1,08

 1,01

 2,69

 1,73

 1,11

 2,17

- 5   

  Professions intermédiaires

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Employés

 0,11

 0,25

- 0,14

 0,84

 0,39

- 0,06

- 1,17

  Ouvriers

- 0,55

- 0,34

- 0,42

- 0,04

- 0,79

- 0,31

 1,13

  Retraités

 0,03

 0,07

 1,33

 0,64

 0,79

 0,7

- 2,13

  Sans profession

  (chômeurs, inactifs hors

  retraités)

- 1,06

 0,59

 2,43

 0,24

 0,51

 1,21

- 1,97

Caractéristiques scolaires

  Type de baccalauréat

    Littéraire

- 0,67

 0,34

- 0,29

 0,61

- 0,07

- 0,12

- 0,66

 85

    Économique

- 2,25

- 0,32

- 1,67

 4,25

- 0,15

- 0,28

- 1,54

 1,97

    Scientifique

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Technologique

  ou professionnel

- 2,72

- 0,58

- 1,55

 4,85

- 0,78

- 0,55

- 2,25

 3,58

  Baccalauréat obtenu

    À l’heure

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    En retard

- 0,46

 0,53

- 0,73

 0,67

- 0,89

 0,22

 0,03

 0,65

    En avance

- 0,63

- 0,06

 0,88

- 0,18

 0,20

 0,74

 0,71

- 1,65

Sciences-STAPS

IUT

Variables

Migre vers

une région

de province

limitrophe

Migre vers

une région

de province

non limitrophe

Migre vers

Île-de-

France

Pas de

migration

Migre vers

une région

de province

limitrophe

Migre vers

une région

de province

non limitrophe

Migre vers

Île-de-

France

Pas de

migration

Caractéristiques sociodémographiques

  Homme

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Femme

 0,42

- 0,22

- 0,36

 0,15

 1,34

 1,08

 0,30

- 2,72

Origine sociale :

fille ou fils de

  Agriculteurs

 3,64

- 0,79

 0,45

- 3,31

 3,67

- 0,71

- 0,43

- 2,54

  Indépendants

 1,51

- 0,07

 0,70

- 2,13

 0,27

- 0,04

 0,21

- 0,45

  Cadres

 1,02

 1.00

 2,16

- 4,18

- 0,59

 1,29

 0,98

- 1,69

  Professions intermédiaires

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Employés

- 0,11

 0,09

 0,30

- 0,29

- 0,83

 0,38

 0,30

 0,15

  Ouvriers

- 0,54

- 1,22

- 0,45

 2,21

- 1,40

- 1,44

- 0,14

 2,97

  Retraités

- 0,13

 0,30

 0,03

- 0,20

- 1,60

- 0,74

 0,30

 2,04

  Sans profession

  (chômeurs, inactifs hors

  retraités)

 0,27

 0,27

 0,91

- 1,45

- 1,20

 0,57

- 0,33

 0,95

Caractéristiques scolaires

  Type de baccalauréat

    Littéraire

- 1,52

- 1,36

- 1,26

 4,14

- 1,83

 1,81

 0,86

- 0,84

    Économique

- 3,26

- 1,07

- 1,08

 5,41

- 4,93

- 1,21

- 0,49

 6,63

    Scientifique

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Technologique

  et professionnel

- 0,74

- 0,48

- 0,83

 2,05

- 3,53

- 0,93

- 0,33

 4,79

  Baccalauréat obtenu

    À l’heure

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    En retard

- 1,77

- 0,34

- 0,87

 2,97

- 0,55

 0,94

 0,01

- 0,40

    En avance

- 0,06

 0,13

 1,88

- 1,95

- 1,04

- 0,26

 0,48

 0,81

Santé

Variables

Migre vers une

région de province

limitrophe

Migre vers une

région de province

non limitrophe

Migre vers

Île-de-France

Pas de

migration

Caractéristiques sociodémographiques

  Homme

réf.

réf.

réf.

réf.

  Femme

 0,72

 0,01

 0,11

- 0,84

Origine sociale : fille ou fils de

  Agriculteurs

 5,14

- 0,39

- 0,12

- 4,62

  Indépendants

 2,60

 0,75

- 0,05

- 3,31

  Cadres

 0,45

 0,93

 0,84

- 2,22

  Professions intermédiaires

réf.

réf.

réf.

réf.

  Employés

 1,25

 1,48

 0,28

- 3   

  Ouvriers

 0   

 0,08

- 0,16

- 0,02

  Retraités

 0,22

 0,34

 0,07

- 0,64

  Sans profession (chômeurs,

  inactifs hors retraités)

- 0,03

 0,53

 0,30

- 0,8

Caractéristiques scolaires

  Type de baccalauréat

    Littéraire

 5,54

 2,38

- 0,95

- 6,97

    Économique

- 4,47

 1,17

 3,06

 0,24

    Scientifique

réf.

réf.

réf.

réf.

    Technologique et professionnel

- 3,09

- 0,26

- 0,17

 3,52

  Baccalauréat obtenu

    À l’heure

réf.

réf.

réf.

réf.

    En retard

- 0,39

 0,96

- 0,11

- 0,47

    En avance

- 0,45

 0,65

 0,20

- 0,41

33Source : MENRT-DEPP, fichier de couplage 1998-1999.

34Note. Effets moyens : différences moyennes des probabilités prédites (voir annexe A). Les modalités des variables prises comme référence dans les modèles logistiques multinomiaux sont notées « réf. » dans les tableaux de résultats.

Table 4

Average impact of academic and social characteristics on the probability for university entrants coming from other regions than Paris to move regions according to academic fields

Des différences notables entre les filles et les garçons en termes de destination

35« Toutes choses égales par ailleurs », les bachelières de province apparaissent plus mobiles que les bacheliers. Mais ce constat général doit être très vite relativisé, car il est en partie lié à la répartition sectorielle de la population. En fait cet effet du sexe est seulement valable pour les bacheliers qui entrent en IUT et, dans une moindre mesure, qui intègrent le secteur de la santé (voir tableau 2). En revanche, le sexe a un effet significatif dans les choix de destinations (voir tableau 3). Les femmes privilégient davantage des départs vers des régions de province, notamment des régions limitrophes à leur région d’origine, tandis que les hommes ont une probabilité plus forte d’aller étudier dans un établissement universitaire de la région francilienne. Cette différence entre filles et garçons existe dans tous les secteurs disciplinaires (voir tableau 4).

36Un tel résultat éclaire un nouvel aspect des choix et motivations étudiantes. Stratégies de formation et de migration pouvant être fortement interdépendantes, les filles montrent ici un nouvel aspect de la spécificité, maintes fois démontrée, de leurs choix d’orientation (Duru-Bellat, 2004). Sachant que toute migration est coûteuse, et que le fait de partir étudier en Île-de-France suppose des coûts encore plus élevés, compte tenu notamment du marché de l’immobilier, faut-il voir dans les différences de destinations entre filles et garçons des effets de choix familiaux : les parents dépensant un peu plus dans la formation de leur fils, comparativement à leur fille ? Faut-il voir dans ces différences des effets d’auto-sélection plus marqués chez les filles, sachant que les taux de réussite dans les universités franciliennes sont moins élevés qu’en province ? Ou faut-il encore rechercher d’autres facteurs explicatifs de ces effets du sexe résultant par exemple de perceptions différentes de l’éloignement ?

Des migrations fortement conditionnées par le contexte régional

37Au-delà des filières d’inscription à l’université, des facteurs de réussite scolaire et des caractéristiques sociales des bacheliers, la région d’obtention du baccalauréat conditionne très fortement la décision de migration des jeunes bacheliers. Ainsi, « toutes choses égales » quant au sexe du titulaire du baccalauréat, quant à son origine sociale, son âge, au type de baccalauréat obtenu et au secteur disciplinaire d’inscription à l’université, les bacheliers originaires de Corse, de Picardie, de Champagne-Ardenne, de Bourgogne ou de la région Centre sont toujours plus mobiles que ceux d’Île-de-France, du Nord-Pas-de-Calais, de Rhône-Alpes ou d’Alsace (voir figure 1).

Figure 1. Régions d’obtention du baccalauréat et propensions à migrer pour étudier à l’université

Figure 1. Régions d’obtention du baccalauréat et propensions à migrer pour étudier à l’université

38Source : MENRT-DEPP, fichier de couplage 1998-1999.

39Note. « Toutes choses égales par ailleurs », un bachelier du Limousin a plus de chances de migrer à l’entrée à l’université qu’un bachelier lorrain (individu de référence). Sa probabilité de migrer est supérieure de 8 points. À l’inverse, un bachelier corse a beaucoup moins de chances de migrer qu’un bachelier lorrain : sa probabilité de migrer est inférieure de 8 points.

Figure 1. Regional origin of new entrants and migration probability

Le poids du contexte régional est différent selon les secteurs disciplinaires

40Certes, le poids de l’appartenance régionale varie selon les secteurs disciplinaires. Le secteur droit-économie-AES est marqué par les plus fortes disparités interrégionales « toutes choses égales par ailleurs ». En effet, c’est pour ce secteur que le coefficient de variation calculé à partir des probabilités estimées par les modèles logistiques (voir annexe B) est le plus élevé : .89 contre .68 en lettres-sciences humaines, .64 en santé et .60 en sciences-STAPS. En revanche, les disparités interrégionales sont les plus ténues pour les migrations des bacheliers intégrant un IUT (le coefficient de variation des taux d’émigration « toutes choses égales par ailleurs » est égal à .47). Sans doute faut-il voir dans ce dernier résultat les effets de la diffusion de l’offre de formation d’IUT à l’intérieur de l’ensemble des régions métropolitaines.

41Mais, finalement, quel que soit le secteur disciplinaire d’inscription, les effets régionaux liés à la région d’obtention du baccalauréat jouent souvent dans le même sens (voir tableau 5). On remarque ainsi une très forte relation entre les effets régionaux pour les bacheliers s’inscrivant en droit, économie ou AES et ceux identifiés pour les bacheliers qui s’inscrivent dans les formations universitaires de sciences ou STAPS (voir tableau 5). L’exemple de la Corse est édifiant : les bacheliers s’inscrivant en droit, économie ou AES voient leur probabilité de migrer augmenter considérablement du fait d’avoir passé leur baccalauréat dans cette région (effet régional égal à 30) ; il en est de même pour les bacheliers s’inscrivant en sciences ou STAPS (effet régional égal à 25,8). L’exemple de l’Île-de-France l’est également, puisque les bacheliers s’inscrivant en droit, économie ou AES voient leur probabilité de migrer diminuer nettement du fait d’avoir passé leur baccalauréat dans cette région (effet régional égal à - 7,1) ; il en va de même pour les bacheliers s’inscrivant en sciences et STAPS (effet régional égal à - 4,0). Un fait remarquable toutefois : quand on envisage l’ensemble des bacheliers s’inscrivant à l’université, tous secteurs disciplinaires confondus, les effets régionaux identifiés ne correspondent pas à ceux mis en évidence selon les secteurs disciplinaires d’inscription (les coefficients de corrélation pris deux à deux ne sont pas significatifs). Pour illustrer cette apparente contradiction, on peut citer le cas de l’Aquitaine : les bacheliers s’inscrivant à l’université voient leur probabilité de migrer augmenter du fait d’avoir passé leur baccalauréat dans cette région (effet régional égal à 1,7). Quand on se focalise uniquement sur les bacheliers s’inscrivant soit en droit, soit en économie, soit en AES, cette même probabilité de migrer est freinée par le fait d’avoir passé leur baccalauréat en région Aquitaine (effet régional égal à - 3,2).

Tableau 5/Table 5

Corrélations entre les probabilités prédites relatives à l’appartenance régionale des différents secteurs disciplinaires

Inscriptions à l’université

1

2

3

4

5

6

1. Tous secteurs disciplinaires

2. Droit-économie-AES

- .104

3. IUT

- .156

.605*

4. Lettres-sciences humaines

- .126

.801*

.656*

5. Santé

- .220

.673*

.677*

.560*

6. Sciences-STAPS

- .048

.835*

.673*

.864*

.635*

42Source : MENRT-DEPP, fichier de couplage 1998-1999.

43Note. Les probabilités prédites de l’appartenance régionale (voir annexe B) dans un secteur disciplinaire sont comparées aux probabilités prédites obtenues pour un autre secteur à l’aide du coefficient de corrélation. Cette étude de la corrélation permet ainsi d’apprécier dans quelle mesure les écarts régionaux estimés « toutes choses égales par ailleurs » (via les régressions logistiques) d’un secteur disciplinaire sont corrélés avec ceux relatifs à un autre secteur.

44*p < .05.

Table 5

Correlations between the probabilities predicted concerning the regional belonging of the different academic fields

Des comportements migratoires régionaux spécifiques et variés

45L’examen de la nature des mobilités des bacheliers, lors de leur entrée à l’université, met en lumière des comportements régionaux spécifiques en termes de destination (voir tableau 6). Les régions du Bassin parisien se distinguent par le fait que les bacheliers ont une forte probabilité de partir étudier en Île-de-France « toutes choses égales par ailleurs ». Parmi ces régions, la Bourgogne, le Centre et la Champagne-Ardenne ont également les plus fortes chances que leurs jeunes partent pour des régions plus lointaines.

46Notons enfin une variété des comportements migratoires des jeunes selon les régions. Peu de régions adhèrent complètement au schéma général, mis en évidence précédemment, dans lequel les jeunes des secteurs sciences-STAPS et santé sont les moins enclins à changer de région et s’opposent ainsi aux bacheliers inscrits en IUT et dans le secteur lettres-sciences humaines. Les effets des secteurs disciplinaires apparaissent même très différents d’une région à l’autre (voir tableau 7). Dans certaines régions comme l’Alsace, l’Aquitaine, le Centre et l’Île-de-France, ce sont les bacheliers de sciences-STAPS qui migrent le plus souvent. Dans d’autres comme la Bretagne, la Champagne-Ardenne, le Limousin, le Poitou-Charentes, la région PACA et l’Île-de-France, les bacheliers qui s’inscrivent à l’université dans les domaines de la santé figurent parmi les plus mobiles. Certaines régions se distinguent par la spécificité des comportements migratoires de leurs bacheliers :

  • En Île-de-France, les jeunes inscrits en droit-économie-AES et en lettres-sciences humaines quittent en effet moins fréquemment leur région que les jeunes des autres secteurs disciplinaires.

  • En Picardie, ce ne sont pas les bacheliers inscrits en IUT qui changent le plus souvent de région, mais ceux inscrits en droit-économie-AES.

  • En Picardie et en Midi-Pyrénées, les bacheliers ayant choisi des études juridiques et économiques partent plus de leur région que ceux entreprenant des études en lettres-sciences humaines.

Tableau 6/Table 6

Effets moyens de l’appartenance régionale sur les probabilités de migrer pour les bacheliers de province

Migration vers

Région d’obtention

du baccalauréat

Une région

de province

limitrophe

Une région

de province

non limitrophe

L’Île-de

France

Pas de

migration

Alsace

- 2,05*

 0,80

 0,02

 1,23

Aquitaine

 3,14*

 0,27

 0,10

- 3,51

Auvergne

 8,25*

 0,30

 0,18

- 8,73

Basse-Normandie

 4,93*

 0,40

 1,37

- 6,71

Bourgogne

 10,80*

 2,45

 2,77

- 16,02

Bretagne

- 3,22*

 0,59

 0,17

 2,46

Centre

 1,10*

 2,88

 5,18

- 9,16

Champagne-Ardenne

 9,10*

 5,42

 3,00

- 17,52

Corse

 29,29*

 1,39

 1,33

- 32,01

Franche-Comté

 10,17*

 0,24

 0,05

- 10,45

Haute-Normandie

- 1,50*

 1,51

 4,18

- 4,19

Languedoc-Roussillon

 5,09*

- 0,80

 0,08

- 4,37

Limousin

 11,00*

 0,57

 0,56

- 12,12

Lorraine

réf.

réf.

réf.

réf.

Midi-Pyrénées

 1,03*

- 0,64

- 0,05

- 0,34

Nord-Pas-de-Calais

- 5,77*

- 0,41

 0,02

 6,16

Pays-de-la Loire

 3,02*

 0,69

 0,95

- 4,67

Picardie

 14,90*

 1,26

 9,58

- 25,75

Poitou-Charentes

 6,05*

 1,40

 0,63

- 8,08

Provence-Alpes-Côte d’Azur

- 0,62*

- 0,37

 0,10

 0,89

Rhône-Alpes

- 2,40*

- 0,68

- 0,16

 3,24

47Source : MENRT-DEPP, fichier de couplage 1998-1999.

48Note. Effets moyens : différences moyennes des probabilités prédites (voir annexe A). Les modalités des variables prises comme référence dans les modèles logistiques multinomiaux sont notées « réf. » dans les tableaux de résultats. * « Toutes choses égales par ailleurs », un bachelier picard a une probabilité de migrer vers une région voisine (Nord-Pas-de-Calais, Champagne-Ardenne, Haute-Normandie) de près de 15 points supérieure à un bachelier lorrain pris comme référence.

Table 6

Average impact of regional origin on probability to move from one region to another (out of Paris entrants)

Tableau 7/Table 7

Les spécificités régionales des mobilités des bacheliers entrant à l’université

Variables

Alsace

Aquitaine

Auvergne

Basse-Normandie

Bourgogne

Bretagne

Centre

Champagne-Ardenne

Caractéristiques sociodémographiques

  Homme

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Femme

-

+

+

Origine sociale : fille ou fils de

  Agriculteurs

+

+

  Indépendants

+

-

+

+

  Cadres

+

+

+

+

+

+

  Professions intermédiaires

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Employés

-

-

  Ouvriers

-

+

-

-

-

  Retraités

  Sans profession (chômeurs, inactifs

  hors retraités)

+

-

+

+

-

Caractéristiques scolaires

  Type de baccalauréat

    Littéraire

-

    Économique

-

-

-

-

-

    Scientifique

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    Technologique ou professionnel

+

+

-

-

-

-

  Baccalauréat obtenu

    À l’heure

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    En retard

-

+

-

-

    En avance

+

  Filières d’inscription à l’université

    Droit-économie-AES

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    Lettres-sciences humaines

+

    Sciences-STAPS

+

+

-

-

+

    Santé

+

-

-

+

-

    IUT

+

+

+

+

+

+

Variables

Corse

Franche-

Comté

Haute-Normandie

Languedoc-Roussillon

Limousin

Lorraine

Midi-

Pyrénées

Caractéristiques sociodémographiques

  Homme

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Femme

+

+

Origine sociale : fille ou fils de

  Agriculteurs

+

+

  Indépendants

  Cadres

+

+

+

  Professions intermédiaires

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Employés

-

+

  Ouvriers

-

-

-

  Retraités

+

  Sans profession (chômeurs, inactifs hors retraités)

Caractéristiques scolaires

  Type de baccalauréat

    Littéraire

-

-

    Économique

-

-

-

-

-

-

-

    Scientifique

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    Technologique et professionnel

-

-

-

-

-

-

-

  Baccalauréat obtenu

    À l’heure

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    En retard

-

-

-

    En avance

  Filières d’inscription à l’université

    Droit-économie-AES

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    Lettres-sciences humaines

+

+

+

-

    Sciences-STAPS

-

-

-

-

    Santé

+

-

-

+

-

    IUT

+

+

Variables

Nord-

Pas-de-

Calais

Pays-de-

la-Loire

Picardie

Poitou-Charentes

Provence-

Alpes-Côte

d’Azur

Rhône-

Alpes

Île-de-

France

Caractéristiques sociodémographiques

  Homme

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Femme

+

Origine sociale : fille ou fils de

  Agriculteurs

+

+

-

  Indépendants

+

+

  Cadres

+

+

+

+

+

+

  Professions intermédiaires

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

  Employés

+

-

+

  Ouvriers

-

-

+

-

-

-

  Retraités

+

  Sans profession (chômeurs, inactifs hors retraités)

+

Caractéristiques scolaires

  Type de baccalauréat

    Littéraire

-

-

    Économique

-

-

-

-

-

-

    Scientifique

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    Technologique et professionnel

-

-

-

-

-

-

  Baccalauréat obtenu

    À l’heure

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    En retard

-

+

    En avance

  Filières d’inscription à l’université

    Droit-économie-AES

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

réf.

    Lettres-sciences humaines

+

-

+

+

    Sciences-STAPS

-

-

    Santé

-

-

+

+

-

+

    IUT

+

-

+

+

+

+

49Source : MENRT-DEP, fichier de couplage 1998-1999.

50Note. Les signes + et - renvoient aux signes positifs et négatifs des coefficients significatifs (au moins à 10 %) des modèles logistiques réalisés pour chaque région. Les modalités des variables prises comme référence dans les modèles logistiques multinomiaux sont notées « réf. » dans les tableaux de résultats.

Table 7

Regional specificities of new entrants’ mobility

51Plus encore, certaines régions se distinguent par la spécificité des comportements des jeunes migrants, les effets du sexe, de l’origine sociale comme du type de baccalauréat pouvant être très différents selon l’origine géographique des jeunes (voir tableau 7). En Alsace, les bachelières de l’année quittent moins leur région que les bacheliers, contrairement à ce qui se passe en Midi-Pyrénées, en Bretagne et dans le Limousin. Dans le sud de la France (PACA, Aquitaine et Midi-Pyrénées), comme en Rhône-Alpes et dans certaines régions du Bassin parisien (Centre, Picardie et Haute-Normandie), les bacheliers enfants d’agriculteurs ont un comportement qui se rapproche de celui des fils et filles de cadres. En Auvergne, le fait de quitter sa région apparaît peu marqué par la nature du baccalauréat. Enfin, ce ne sont pas toujours les jeunes scientifiques qui ont la plus forte probabilité de quitter leur région d’obtention du baccalauréat pour entrer à l’université. De manière assez contre-intuitive, les comportements des jeunes scientifiques et littéraires sont relativement similaires dans près de deux tiers des régions. En Alsace comme en Aquitaine, ce sont les titulaires d’un baccalauréat technologique qui sont les plus mobiles.

Conclusion

52Dans cet article, la perspective théorique adoptée en termes de capital humain a permis de mettre en évidence le poids du parcours scolaire dans les choix de mobilité à l’entrée de l’université : les bacheliers les plus brillants sont plus enclins à changer de région et par exemple à s’inscrire dans les universités parisiennes réputées plus prestigieuses. Mais l’examen des facteurs de migrations des bacheliers entrant à l’université rappelle également l’existence de pratiques d’auto-sélection dans les choix de formation des étudiants. Les jeunes hommes et femmes ne font pas les mêmes choix de migration et donc pas les mêmes choix de formation universitaire... Les jeunes dotés des caractéristiques les plus favorables (environnement social) font des choix de formation moins contraints et peut-être plus ambitieux. De ce point de vue, il est intéressant de rappeler que de telles dimensions apparaissent moins prégnantes pour les jeunes en IUT, c’est-à-dire lorsque l’entrée en formation est sélective, comme si la reconnaissance par les institutions de la qualité des bacheliers permettait aux jeunes d’envisager plus facilement la migration et d’en supporter les coûts, en ayant l’idée d’un avenir professionnel plus assuré. Le poids des ressources financières pour poursuivre ses études apparaît de manière sous-jacente dans cet article, au vu des effets de l’origine sociale. Ce résultat ne peut que mettre en question le fonctionnement du système des bourses sur critères sociaux offertes aux étudiants : l’éloignement du domicile parental est-il suffisamment pris en compte ? Donner la possibilité à tous de choisir, non seulement d’entrer à l’université mais également d’entrer dans une université éloignée de sa région d’origine, ne paraît possible qu’avec le soutien d’un système d’aides étudiantes intégrant les choix d’établissement faits par les étudiants.

53Mais plus encore, les résultats rappelés ci-dessus posent avec acuité la question des mobilités des étudiants français dans l’espace européen. Il ne paraît pas irréaliste de penser que les effets présentés au niveau national existent également lorsqu’il s’agit de partir étudier dans un autre pays. À cet égard, des effets de sexe ont d’ores et déjà été soulignés (Cattan, 2004). Une étude de la Commission européenne (2000) relève que 52 % des étudiants français d’Erasmus ont des parents cadres ou relevant des professions scientifiques. Face à ce constat, il paraît difficile de négliger les effets de l’origine sociale. D’autant plus qu’une part non négligeable des étudiants européens (dont les français) soulignent le montant insuffisant des bourses Erasmus (Commission européenne, 2000). Or, les programmes d’échanges d’étudiants ne prennent pas en compte le milieu d’origine des étudiants français, ce qui est sans doute un frein important à l’expérience d’études à l’étranger pour les jeunes les plus modestes. En France, la mise en place d’un accompagnement efficace de la mobilité intra et transnationale des étudiants apparaît comme un des leviers nécessaires pour assurer la place du système de formation universitaire français et de ses étudiants dans l’Europe de l’enseignement supérieur promouvant l’augmentation de la mobilité des étudiants depuis la déclaration de Bologne.

54Si plus de sept nouveaux bacheliers sur dix poursuivent leurs études à l’université, ils changent rarement de région à cette occasion : la mobilité géographique lors de l’entrée à l’université est un phénomène marginal. Ce fait pose toutefois la question des motivations à la migration. De manière radicale, on peut voir dans ce résultat le fait que l’offre de formation régionale satisfait les attentes du plus grand nombre de jeunes bacheliers. On pourrait même aller jusqu’à conclure que les volontés des décideurs publics régionaux de garder leurs jeunes, par un développement de l’offre de formation qu’ils ont parfois en partie impulsée et soutenue financièrement, sont satisfaites. Toutefois, les spécificités disciplinaires sont marquées et les disparités régionales restent fortes. La discipline est en effet le premier facteur de migration et les effets de la région d’origine sont majeurs. Plus encore, l’étude des mobilités géographiques des étudiants ne fait que révéler certaines dimensions du fonctionnement du système de formation français à l’heure de la mise en place d’un système de formation harmonisé au niveau européen. Plus précisément, à la fin des années 1980, il ressortait que la concentration territoriale des formations supérieures pesait sur les choix de formation et les stratégies de mobilité géographique des étudiants (Charlot, Chevalier & Pottier, 1990). Depuis, en dépit de la déconcentration de l’offre de formation universitaire, symbolisée par les plans d’équipements universitaires U 2000 et U 3000, des effets d’offre de formation perdurent. En effet, nos travaux montrent qu’il existe de fortes différences entre les secteurs et le poids du contexte régional ne peut être négligé. Comment donc comprendre et analyser ce rôle de l’offre de formation ? Précisons que de récents travaux ont révélé l’existence de différents systèmes de formation supérieure régionale (Baron, 2004 ; Baron, Caro, Perret & Amet, 2003). En France, il existe ainsi des spécificités régionales fortes, qui se sont modifiées par rapport au début des années 1990, mais qui persistent actuellement même au niveau des premiers cycles. Il y a fort à parier que la prise en compte de ces spécificités régionales disciplinaires, en termes d’équipements universitaires, est une des nouvelles clés de la compréhension des stratégies de migration et de formation des étudiants.

Top of page

Bibliography

Afsa Essafi, C. (2004). Les modèles logit polytomiques non ordonnés : théories et applications (Document de travail de l’INSEE, Direction des statistiques démographiques et sociales, no 0301).

Baron, M. (1999). Les équipements scolaires et universitaires. In T. Saint-Julien (éd.), Atlas de France (vol. 10, pp. 54-59). Paris : La Documentation française.

Baron, M. (2004). La formation supérieure en régions (France). Cybergéo, 279, 19 p. http://www.cybergeo.eu/
docannexe/file/2575/279.pdf (page consultée le 4 octobre 2007).

Baron, M. (2005). Les migrations étudiantes dans le système universitaire français au début des années 1990. Revue d’économie régionale et urbaine, 2, 281-300.

Baron, M., Caro, P., Perret, C. & Amet, X. (2003). Mobilités géographiques étudiantes et qualifications des territoires : quelques disparités régionales. (Premier rapport de la convention de recherche MJER-DATAR-DEP).

Baron, M. & Perret, C. (2005). Mobilités étudiantes et territoires universitaires : vers une uniformisation des pratiques ? Espace populations sociétés, 3, 429-442.

Baron, M. & Perret, C. (2006). Bacheliers, étudiants et jeunes diplômés : quels systèmes migratoires régionaux ? L’Espace géographique, 1, 44-62.

Baron, M., Caro, P., Cuney, F. & Perret, C. (2005). Mobilités géographiques étudiantes : quelles disparités régionales ? (Rapport de recherche, convention MENRT-DR-DATAR).

Béaud, S. (2002). 80 % au bac et après ? Les enfants de la démocratisation. Paris : La Découverte.

Becker, G. S. (1962). Investment in human capital: A theoretical analysis. Journal of Political Economy, Supplement 70, 1-49.

Béduwé, C. (1994). Mobilité géographique des étudiants diplômés, probabilités individuelles et effets structurels. Formation Emploi, 48, 3-21.

Boudon, R. (1973). L’inégalité des chances. Paris : Armand Colin.

Bourdieu, P. & Passeron, J.-C. (1964). Les héritiers : les étudiants et la culture. Paris : Minuit.

Bourdieu, P. & Passeron, J.-C. (1966). La reproduction : éléments pour une théorie du système d’enseignement. Paris : Minuit.

Brulon F. (2003). La majorité des étudiants de la région poursuit ses études dans le pôle de Marseille-Aix-en-Provence. Sud INSEE l’essentiel, 55, 4 p.

Cattan, N. (2004). Genre et mobilité étudiante en Europe. Espace, population et sociétés, 1, 15-27.

Charlot, A., Chevalier, L. & Pottier, F. (1990). Qui forme pour qui ? Paris : Céreq.

Cherkaoui, M. (1978). Sur l’inégalité des chances scolaires : à propos du rapport Coleman. Revue française de sociologie, 19, 237-260.

Commission européenne, Direction générale de l’éducation et de la culture (2000). Enquête sur la situation socio-économique des étudiants Erasmus. http://europa.eu.int/comm/education/programmes/socrates/erasmus/survey_fr.pdf (page consultée le 4 octobre 2007).

Cuney, F. (2001). Les migrations des étudiants francs-comtois vers les universités limitrophes. Revue Images de Franche-Comté, 23, 18-21.

DATAR (éd.) (1998). Développement universitaire et développement territorial : l’impact du plan U 2000 (1990-1995). Paris : La Documentation française.

De Gaudemar, J.-P. (éd.) (1991). Formation et développement régional en Europe. Paris : La Documentation française.

Drapier, C. & Jayet, H. (2002). Les migrations des jeunes en phase d’insertion professionnelle en France : une comparaison selon le niveau de qualification. Revue d’économie régionale et urbaine, 3, 355-376.

Dumartin, S. (1995). Mobilité géographique et insertion professionnelle des jeunes. Économie et statistique, 283-284, 97-110.

Duru-Bellat, M. (2004). L’école des filles. Paris : L’Harmattan.

Duru-Bellat, M. & Mingat, A. (1979). Comportement des bacheliers, modèle de choix des disciplines. Consommation, 3-4, 245-262.

Duru-Bellat, M. & Mingat, A. (1988). Les disparités des carrières individuelles à l’université : une dialectique de la sélection et de l’autosélection. L’Année sociologique, 38, 309-340.

Felouzis, G. (2001). Les délocalisations universitaires et la démocratisation de l’enseignement supérieur. Revue française de pédagogie, 136, 53-63.

Filâtre, D. (éd.) (1997). Université 2000 : les effets des implantations nouvelles (rapport de recherche pour la DATAR).

Fremont, A., Hérin, R. & Joly, J. (1992). Atlas de la France universitaire. Paris : Reclus-La Documentation française.

Gourieroux, C. (1989). Économétrie des variables qualitatives. Paris : Économica.

Graves, P. E. (1980). Migration and Climate. Journal of Regional Science, 20, 227-237.

Graves, P. E. (1983). Migration with a Composite Amenity: The Role of Rents. Journal of Regional Science, 23, 541-546.

Graves, P.E., & Linneman, P. D. (1979). Household migration: theoretical and empirical results. Journal of Urban Economics, 6, 383-404.

Greenwood, M. J. (1995). Internal migration in developped countries. Demography, 9 (3), 371-382.

Greenwood, M. J. (1997). Internal migration in developped countries. In M. R. Rosenzweig & O. Stark (éd.), Handbook of Population and Family Economics (pp. 647-720). Amsterdam : Elsevier.

Hulin J., Hussenet, J. & Maquin, I. (2002). Recensement de la population 1999 : le pôle universitaire rémois, élément clé des flux migratoires. INSEE FLASH Champagne-Ardenne, 33, 4 p.

Jayet, H. (1989). Structures urbaines et fonctionnement des marchés de l’emploi : un modèle de migrations entre zones rurales stables et zones urbaines mobiles. Revue d’économie régionale et urbaine, 3, 531-547.

Jayet, H. (1996). L’analyse économique des migrations. Revue économique, 47 (2), 193-224.

Julien, P., Lacanier, J. & Pougnard, J. (2001). Les études supérieures : un motif de migration. Insee Première, 813, 4 p.

Lancaster, K. J. (1966). A New Approach to Consumer Theory. Journal of Political Economy, 74, 132-156.

Lemaire, S. (2007). Qui sont les nouveaux bacheliers inscrits en licence à la rentrée 2006 ? (Note d’information, 07.11).

Lippman, S. A. & Mc Call J. J. (1976). The Economics of Job Search: A Survey. Economic Inquiry, 14 (2), 155-189.

Maddala, G. (1983). Limited-dependant and qualitative variables in econometrics. Cambridge : Cambridge University Press.

Merle, P. (1996). Prépa, fac ou IUT ? Position objective, expérience scolaire subjective et souhait d’orientation. L’Année sociologique, 46, 475-507.

Millot, B. (1976). La mobilité du travail : réflexions sur les hypothèses théoriques et les analyses empiriques. Thèse complémentaire, université de Bourgogne.

Mincer, J. (1978). Family migration decisions. Journal of Political Economy, 86 (5), 749-773.

Perret, C. & Roux, V. (2004). La mobilité géographique en début de carrière : un moteur de réussite pour les jeunes diplômés ? Formation Emploi, 87, 45-62.

Rosen, S. (1974). Hedonic Prices and Implicit Markets: Product differenciation in Pure Competition. Journal of Political Economy, 82, 34-55.

Saint-Julien, T. (2003). Les migrations des étudiants entre villes universitaires en France. In A. Ciattoni & Y. Veyret (éd.), Les fondamentaux de la géographie (pp. 163-168). Paris : Armand Colin.

Sjaastad, L. (1962). The Costs and Returns of Human Migration. Journal of Political Economy, 70, 80-93.

Top of page

Annex

Annexe A
Méthode de calcul des effets moyens des variables explicatives
des modèles logit multinomiaux

Il existe deux manières de présenter les résultats d’un modèle économétrique. La première consiste à transcrire directement les résultats de l’estimation, c’est-à-dire à regrouper dans un tableau les valeurs des paramètres estimés accompagnées de leur écart type et d’une indication sur la significativité. La seconde, d’une lecture plus aisée pour des non-spécialistes, nécessite de faire des calculs supplémentaires permettant d’évaluer plus directement les effets moyens des différentes variables explicatives sur l’appartenance à une catégorie. Ces deux types de présentation sont complémentaires. Dans un souci de lisibilité et de facilité de lecture des résultats, le second type de présentation est retenu dans ce travail.

Le principe est le suivant : on fixe toutes les variables explicatives sauf une. En faisant varier cette dernière, on cherche à estimer de combien de points augmentent ou diminuent les probabilités de migrer (migration vers Île-de-France, vers région de province limitrophe, non-migration, etc.). Par exemple, lors de l’entrée à l’université, de combien augmente la probabilité de migrer vers une région de province limitrophe lorsqu’on est inscrit en IUT, les autres variables (âge au baccalauréat, origine sociale, sexe, région d’origine) restant constantes ? Ou encore : quelles sont les chances respectives d’une femme et d’un homme, ayant les mêmes caractéristiques, de migrer vers l’Île-de-France ?

On présente des différences de probabilités prédites par le modèle au lieu des paramètres estimés. Ce mode de présentation présente au moins deux avantages : il n’oblige pas à faire systématiquement mention de la catégorie de référence, et le fait de chiffrer l’effet de chaque variable par un nombre de points de probabilité permet d’avoir une évaluation plus directe que celle donnée par les paramètres.

Techniquement le type de calcul à effectuer dépend de la nature de la variable :

  • 1.Si la variable est continue, on calcule les dérivées des X probabilités selon la formule suivante :

  • Chaque dérivée mesure l’impact sur la probabilité d’un type de migration, d’une augmentation d’une unité de la valeur explicative. Comme elles dépendent des valeurs prises par les autres variables explicatives du modèle, on les calcule pour chaque individu, puis on fait la moyenne de ces dérivées calculées individuellement. Ce faisant, on obtient un impact moyen de la variable sur les probabilités d’un type de migration.

  • 2.Si la variable est binaire, la notion de dérivée n’existe pas. Pour en obtenir l’équivalent, on calcule pour chaque individu, d’une part la probabilité prédite par le modèle lorsque la variable binaire prend la valeur 1, les autres variables explicatives restant fixées à leurs valeurs ; d’autre part la probabilité prédite lorsque la variable binaire prend la valeur 0, les autres variables explicatives restant fixées à leurs valeurs. On fait la différence de ces deux quantités. On en prend la moyenne sur l’ensemble des individus.

  • 3.Si la variable est polytomique à M modalités (M 2), on fait le même type de calcul que précédemment avec une variable binaire. On commence par calculer, pour chaque individu, la probabilité prédite par le modèle pour la modalité de référence, les autres variables explicatives restant fixées à leurs valeurs. Puis on calcule pour chacune des M-1 autres modalités de la variable la probabilité prédite par le modèle (les autres variables explicatives gardant leurs valeurs), dont on prend la différence avec la probabilité prédite pour la modalité de référence. On obtient ainsi pour chaque individu, M-1 différence de probabilités prédites. On en prend la moyenne.

Annexe B
Méthode de caractérisation des disparités interrégionales

À l’aide des modèles logit dichotomiques il est possible de quantifier les écarts régionaux en termes de mobilité des jeunes. L’introduction des régions d’origine dans un modèle de comportement migratoire permet ainsi de proposer une estimation des taux d’émigration régionaux « toutes choses égales par ailleurs », c’est-à-dire en tenant compte des profils des jeunes. De même, l’introduction des régions de destination des jeunes comme variables explicatives permet de produire une estimation des taux d’immigration régionaux « toutes choses égales par ailleurs ». Ces estimations reposent en effet sur les probabilités prédites par les modèles pour chacune des 22 régions métropolitaines.

La comparaison de la distribution des taux d’émigration réels et des taux d’émigration « toutes choses égales par ailleurs » (comme des taux d’immigration) à l’aide d’indicateurs de dispersion peut être un précieux instrument pour appréhender dans quelle mesure les disparités régionales sont en partie expliquées par les différences de profils des jeunes selon les régions. En effet, n’oublions pas que les profils des jeunes diffèrent d’une région à l’autre.

Top of page

Notes

 (1) En effet, 44 % des individus pour lesquels la PCS des parents n’est pas renseignée sont inscrits en Île-de-France, alors que cette région n’accueille que 20 % des nouveaux bacheliers entrant à l’université. Cet effet est sans aucun doute lié aux modalités de saisie des inscriptions dans les universités franciliennes.

(2) Les instituts universitaires technologiques (IUT) sont rattachés aux universités françaises. Ils ont la particularité d’offrir des formations professionnelles courtes (2 ans). L’entrée des étudiants dans ces filières est prononcée après l’examen de leur dossier scolaire contrairement aux autres filières universitaires de 1er cycle.

(3) Dans cette recherche, le secteur sciences-STAPS regroupe les filières des domaines scientifiques (mathématiques, physique, chimie, sciences de la terre et de la vie) et celles des sciences et techniques des activités physiques et sportives (STAPS).

1  Les résultats présentés dans cet article sont en partie extraits d’un rapport de recherche intitulé Mobilités des jeunes et qualifications des territoires : quelles disparités régionales ? rédigé dans le cadre d’un appel à projets de recherche coordonné par la DEPP, le ministère de la recherche et la DIACT dont le titre était « Éducation et formation : disparités régionales et territoriales ».

2  En effet, 44 % des individus pour lesquels la PCS des parents n’est pas renseignée sont inscrits en Île-de-France, alors que cette région n’accueille que 20 % des nouveaux bacheliers entrant à l’université. Cet effet est sans aucun doute lié aux modalités de saisie des inscriptions dans les universités franciliennes.

3  Les instituts universitaires technologiques (IUT) sont rattachés aux universités françaises. Ils ont la particularité d’offrir des formations professionnelles courtes (2 ans). L’entrée des étudiants dans ces filières est prononcée après l’examen de leur dossier scolaire contrairement aux autres filières universitaires de 1er cycle.

4  Dans cette recherche, le secteur sciences-STAPS regroupe les filières des domaines scientifiques (mathématiques, physique, chimie, sciences de la terre et de la vie) et celles des sciences et techniques des activités physiques et sportives (STAPS).

Top of page

List of illustrations

Title Figure 1. Régions d’obtention du baccalauréat et propensions à migrer pour étudier à l’université
URL http://journals.openedition.org/osp/docannexe/image/1441/img-1.png
File image/png, 299k
Top of page

References

Bibliographical reference

Cathy Perret, « Quitter sa région pour entrer à l’université : quels sont les facteurs explicatifs de la mobilité géographique des bacheliers ? », L'orientation scolaire et professionnelle, 36/3 | 2007, 313-342.

Electronic reference

Cathy Perret, « Quitter sa région pour entrer à l’université : quels sont les facteurs explicatifs de la mobilité géographique des bacheliers ? », L'orientation scolaire et professionnelle [Online], 36/3 | 2007, Online since 15 September 2010, connection on 03 March 2021. URL : http://journals.openedition.org/osp/1441 ; DOI : https://doi.org/10.4000/osp.1441

Top of page

About the author

Cathy Perret

est ingénieur de recherche à l’université de Bourgogne. Économiste et chercheur associé à l’IREDU-CNRS (Institut de recherche sur l’éducation, sociologie et économie de l’éducation), ses travaux portent sur l’insertion professionnelle des jeunes dans le cadre du CEREQ et sur les migrations des jeunes en collaboration avec des géographes (UMR CNRS Théma et UMR CNRS Géographie-cités). Contact : IREDU, université de Bourgogne, pôle AAFE – Esplanade Érasme, BP 26513, F-21065 Dijon cedex. Courriel : cathy.perret@u-bourgogne.fr.

By this author

Top of page

Copyright

© Tous droits réservés

Top of page
  • Logo Cnam Inetop - Formation et recherche en orientation
  • OpenEdition Journals
Search OpenEdition Search

You will be redirected to OpenEdition Search