Memoire Online - Les determinants individuels du chômage dans l'arrondissement de Tchaourou

À la fin du programme de Licence de l'École Nationale de la Statistique, de la Planification et de la Démographie de l'Université de Parakou, les étudiants doivent rédiger et soutenir un mémoire. Le présent mémoire portant sur les déterminants du chômage dans une localité du Bénin s'inscrit dans ce cadre. Il est élaboré à partir des données de l'enquête portant sur : « Activités économiques, Partage des ressources et Planification familiale au sein des ménages de l'arrondissement de Tchaourou » réalisée par les étudiants de l'ENSPD au cours des mois de juin-juillet 2015. Elle a produit des données statistiques sur diverses questions relatives au bien-être (l'activité économique, l'éducation, la santé de la reproduction, le chômage et le sous-emploi, etc.) des populations de l'arrondissement de Tchaourou.

Ce travail de recherche est relatif à l'emploi et est intitulé : « niveau et déterminants individuels du chômage dans l'arrondissement de Tchaourou ».

Reconnaissant qu'aucune oeuvre humaine n'est parfaite, toute suggestion visant à améliorer ce document est la bienvenue.

? Mon maître de mémoire, Dr. François KOLADJO enseignant chercheur à l'ENSPD pour avoir accepté encadrer ce travail malgré le temps relativement court pour sa rédaction ;

? Toutes les autorités de l'ENSPD pour les efforts fournis afin que notre formation soit une réalité ;

? Mon père BATCHO N. Léon et ma mère KANTY Céline pour leur soutien financier et moral durant toute ma formation ;

? Tous mes camarades de promotion pour l'ambiance fraternelle qui a régné durant notre formation ;

? Tous ceux dont le soutien, les conseils ont contribué à faire de moi une personne capable de conduire des travaux statistiques.

CEPE/ CEPD : Certificat d'Études Primaires Élémentaires / Certificat d'Études du Premier Degré

EMICoV : Enquête Modulaire Intégrée sur les Conditions de Vie des ménages ENSPD : École Nationale de la Statistique, de la Planification et de la Démographie HQIC : Critère d'Information de Hannan Quinn

INSEE : Institut National de la Statistique et des Études Économiques (institution Française)

NAIRU : Non Accelerating Inflation Rate of Unemployment (niveau de chômage compatible avec une inflation stable)

OCDE : Organisation de Coopération et de Développement Économique RGPH 4 : 4^ème Recensement Général de la Population et de l'Habitation ROCARE : Réseau Ouest et Centre Africain de Recherche en Éducation

Chapitre 1 : Analyses descriptives : Identification des déterminants du chômage dans

Chapitre 2 : Relation entre statut professionnel et facteurs individuels des chômeurs

ANNEXE 2 : Tableau récapitulatif des informations utilisées pour la conception des

Tableau 2 : Tableau récapitulatif des axes sur lesquels les variables (modalités) sont bien

Tableau 3 : Estimation des coefficients, des effets marginaux et des odds ratio 39

Tableau 6 : Test d'indépendance entre le statut socioprofessionnel et le sexe dans

l'arrondissement de Tchaourou ... 56
Tableau 7 : Test d'indépendance entre le statut socioprofessionnel et l'âge dans

l'arrondissement de Tchaourou ... 57
Tableau 8 : Test d'indépendance entre le statut socioprofessionnel et le milieu de

résidence dans l'arrondissement de Tchaourou ... 57
Tableau 9 : Test d'indépendance entre le statut socioprofessionnel et le diplôme le plus

élevé détenu dans l'arrondissement de Tchaourou .. 58
Tableau 10 : Test d'indépendance entre le statut socioprofessionnel et le type de diplôme

Graphique 3 : Statut socioprofessionnel selon l'âge dans l'arrondissement de Tchaourou

Graphique 6 : Statut socioprofessionnel selon le type de diplôme dans l'arrondissement

Graphique 8 : Projection du statut socioprofessionnel et le diplôme le plus élevé dans un

Graphique 9 : Projection du statut socioprofessionnel et l'âge dans un même plan .... 33

Graphique 10 : Projection du statut socioprofessionnel, le sexe et le milieu de résidence

L'importance et la complexité des questions liées à l'emploi justifient la nécessité d'études statistiques qui pourraient aider à prendre des décisions plus efficaces dans la recherche de solutions aux problèmes de chômage. C'est dans ce cadre que s'inscrit ce travail. Il étudie les déterminants individuels du chômage dans l'arrondissement de Tchaourou. Il est basé sur les données de l'enquête portant sur : « Activités économiques, Partage des ressources et Planification familiale au sein des ménages de l'arrondissement de Tchaourou » réalisée par les étudiants de l'ENSPD au cours des mois de juin-juillet 2015 sous la supervision de leurs enseignants. Des méthodes d'analyse descriptive (analyse bivariée et multidimensionnelle) ont été utilisées pour identifier les caractéristiques individuelles qui influent sur le chômage. Un modèle logistique a été ensuite ajusté aux données afin de quantifier l'effet de chacune de ces caractéristiques individuelles sur la probabilité d'être au chômage. Des différentes analyses effectuées, nous avons obtenu des résultats intéressants dont les interprétations permettent de mieux comprendre le fléau. Le taux de chômage dans l'arrondissement de Tchaourou en 2015 a été évalué à 7,63 %. Son analyse selon l'âge, le milieu de résidence et le diplôme nous a révélé certaines disparités. Ainsi les personnes vivant dans le milieu urbain sont les plus exposés au chômage. Aussi, le risque d'être au chômage est une fonction décroissante de l'âge. Le niveau d'étude se révèle aussi être un facteur déterminant du statut socioprofessionnel car avoir un diplôme élevé diminue la probabilité d'être au chômage.

ABSTRACT

The importance and complexity of employment issues justify the need for statistical studies that could help make more effective decisions in finding solutions to unemployment problems. It is in this context that enrolls this work. It studies the individual determinants of unemployment in the borough of Tchaourou. It is based on data from the survey on : "Economic Activities, Resource Sharing and Family Planning in households in the borough of Tchaourou" conducted by students of ENSPD during the months of June-July 2015 under the supervision of their teachers. Descriptive methods of analysis (bivariate and multidimensional analysis) were used to identify the individual characteristics that influence unemployment. A logistic model was fitted to the data to quantify the effect of each of these individual characteristics on the probability of being unemployed. From the various analysis conducted, we have obtained interesting results of which interpretations make it possible to better understand the scourge. The unemployment rate in the borough of Tchaourou in 2015 was evaluated at 7.63%. His analysis by age, place of residence and diploma revealed a certain disparity. Thus people living in urban areas are the most exposed to unemployment. Also, the risk of being unemployed is a decreasing function of age. The level of education also proves to be a determining factor of socio-professional status because having a high degree of education decreases the probability of being unemployed.

INTRODUCTION GÉNÉRALE

L'emploi connu comme étant un facteur essentiel dans l'épanouissement d'un adulte devient au fil du temps une denrée rare dans le monde entier. En science économique, depuis Adam Smith au 18ème siècle avec sa théorie de la main invisible conduisant au plein-emploi, à John M. Keynes avec son célèbre ouvrage « Théorie Générale de l'emploi, de l'intérêt et de la monnaie » en 1936 jusqu'aux récents prix Nobel de 2010 récompensés pour leurs travaux sur le marché de l'emploi, la problématique de l'emploi a toujours été l'une des principales préoccupations des économistes. Aujourd'hui plus que jamais, le niveau de l'emploi d'un pays est indubitablement l'une des variables macroéconomiques les plus suivies, en raison de son impact sur le bien-être de la société. Au-delà de son aspect purement lié à la politique macroéconomique, un emploi décent permet à l'homme de satisfaire ses besoins de base et de lutter contre la pauvreté mais aussi procure une estime de soi, une dignité et une meilleure intégration sociale. Selon les estimations de l'Organisation Internationale du Travail (OIT) en 2012, le nombre de chômeurs dans le monde est évalué à 187,5 millions de personnes en termes absolus. En Afrique, le défi de l'emploi est énorme. En Afrique Subsaharienne, les jeunes de 15-24 ans au sens des Nations Unies (UNFPA, 2011) représentaient 20,2% de la population en âge de travailler avec 11,5% de taux de chômage. La Banque Mondiale a fait le choix d`étudier la question de l`emploi et déclare par ailleurs : « L`emploi est le moteur du développement et pas seulement une conséquence de la croissance économique » (Banque Mondiale, 2013). Les problèmes de l`emploi et du chômage touchent presque tous les pays du monde (pays en développement comme pays développés). D`après la Banque Mondiale en 2013, 200 millions de personnes dont une majorité de jeunes sont au chômage à l`échelle de la planète et cherchent activement du travail et 600 millions d`emplois devront être créés en l`espace de 15 ans rien que pour maintenir le niveau de l`emploi constant. Au-delà des coûts économiques et de son impact sur le développement, le taux élevé de chômage a des ramifications sociales : activités criminelles, conflits armés (E. Zuehlke, 2009).

Les pays en développement sont les plus touchés. En Afrique, où la proportion de la population jeune est encore très élevée, la question de l'emploi reste plus aigüe.

En effet, la moitié des Africains est âgée de moins de 18 ans. Cela signifie que dans les années à venir la demande d`emploi sera encore très élevée et les problèmes liés à l`emploi seront encore plus préoccupants en Afrique. Le Bénin, un pays en voie de développement classé 8^ème pays le plus pauvre au monde (Banque Mondiale, 2013) n'est pas épargné par ce fléau. Il enregistre chaque année des milliers de nouveaux chômeurs avec un taux de chômage de 2,7 % en 2013 (en hausse par rapport à celui de 2011 qui était de 2,3 %) soit 77 223 en nombre absolu (INSAE, 2013). Ils vont des diplômés sortant des écoles de formation professionnelle et universités nationales, nouvellement arrivés sur le marché du travail aux artisans en passant par ceux dont le contrat de travail n'a pas été renouvelé par baisse ou manque d'activités économiques. Dans ce contexte, il paraît important de connaître les profils des chômeurs, identifier et comprendre les déterminants individuels de leurs statuts socioprofessionnels afin de mener des actions visant à redynamiser les secteurs d'activité devant les accueillir. C'est pour cela que dans ce travail, nous nous intéressons non seulement à l'identification de ces déterminants individuels, mais aussi à leur mise en relation avec le statut socioprofessionnel à l'aide d'un modèle statistique.

Outre l'introduction et la conclusion, ce document comporte deux autres parties. Une première dans laquelle, nous nous sommes concentrer sur la définition, la mesure du chômage et la revue de la littérature. Cette première partie nous permet de poser les bases de notre réflexion. La deuxième partie porte sur l'analyse des données et l'interprétation des résultats. Dans cette partie nous avons fait usage des méthodes statistiques d'analyse descriptives et explicatives pour vérifier nos hypothèses de recherche sur les différents facteurs liés aux caractéristiques individuelles qui influenceraient le chômage.

PREMIÈRE PARTIE : PROBLÉMATIQUE, CADRE THÉORIQUE ET DÉMARCHE MÉTHODOLOGIQUE

Chapitre 1 : PROBLÉMATIQUE

L'importance de l'analyse d'un sujet réside dans sa pertinence, son intérêt et la nécessité de l'analyser. C'est à cela que nous consacrons ce chapitre qui comporte deux sections. Dans la première section intitulée problématique, nous abordons la pertinence et l'intérêt d'étudier les déterminants du chômage dans l'arrondissement de Tchaourou. La deuxième section est consacrée à l'énumération des objectifs visés à travers cette étude.

1.1. Problématique

Le chômage est un sujet assez préoccupant et très sensible aussi bien dans les pays développés que dans les pays en voie de développement. La réduction du taux de chômage occupe souvent une place de choix dans les programmes d'action de nos gouvernants grâce à la définition de politiques publiques de création d'emploi. Cependant, il reste longtemps élevé surtout dans les pays pauvres à faibles potentiels économiques. Sur le plan scientifique, le sujet a fait l'objet de plusieurs travaux pour mieux cerner ses facteurs déterminants et fournir aux gouvernants des outils efficaces d'aide à la décision. On peut citer par exemple les travaux de Freyssinet (2004), Gautié (2015), Englert (2013), Bouriche (2013), INSAE (2013), Doumbouya, Bah et Diallo (2011), Lenka (2010), Boudarbat (2008) et Cisse (2005). Au Bénin, depuis plusieurs années, les différents gouvernements s'engagent souvent à réduire le taux de chômage par la création d'emplois décents et durables pour le plus grand nombre de ceux qui arrivent sur le marché du travail. Mais il n'est pas difficile de constater que dans les différentes localités du pays, les jeunes sont livrés à eux même rongés par l'oisiveté au point à se livrer parfois à des activités criminelles (E. Zuehlke, 2009). Il devient alors intéressant de mener des études au niveau locale pour comprendre et mesurer l'ampleur de ce phénomène afin d'alerter les autorités locales sur la nécessité d'entreprendre des actions pour y remédier. C'est dans ce cadre que s'inscrit ce travail dans lequel nous proposons une analyse exploratoire pour étudier le niveau et les déterminants individuels du chômage dans l'arrondissement de Tchaourou. Cette étude à caractère nouvel dans l'arrondissement de Tchaourou présente plusieurs intérêts. D'une part, sur le plan scientifique, elle vient compléter les différents travaux déjà réalisés sur le chômage au

Bénin et ses résultats constitueront des données de référence sur lesquelles des chercheurs pourront se baser pour mener d'autres études dans l'arrondissement de Tchaourou. D'autre part, elle permettra de détecter les facteurs à forte influence sur le chômage et les localités de l'arrondissement de Tchaourou les plus touchées ; ce qui pourrait servir à orienter l'élaboration et la mise en oeuvre des politiques de création d'emploi dans cet arrondissement.

1.2. Objectifs

Dans ce travail, nous proposons une étude prospective sur le niveau de chômage dans l'arrondissement de Tchaourou afin d'identifier ses déterminants individuels. La question de recherche à laquelle elle tente de répondre ainsi que les objectifs poursuivis sont présentés ainsi qu'il suit :

Question de recherche : Quels sont les déterminants individuels du chômage dans l'arrondissement de Tchaourou ?

Objectif général : Identifier les facteurs individuels déterminants le chômage dans l'arrondissement de Tchaourou et étudier comment chacun d'eux influence le statut socioprofessionnel de la population dans cette localité. Il s'agira donc de :

Objectif spécifique 1 : Étudier l'influence du sexe sur le statut socioprofessionnel. Objectif spécifique 2 : Mettre en relation le statut socioprofessionnel avec l'âge.

Objectif spécifique 3 : Mesurer l'effet de la zone de résidence sur le statut socioprofessionnel.

Objectif spécifique 4 : Mesurer l'influence de type de diplôme sur le statut socioprofessionnel.

Objectif spécifique 5 : Mesurer l'effet du niveau d'instruction sur le statut socioprofessionnel.

Chapitre 2 : CADRE THÉORIQUE

Pour bien traiter un sujet il est indispensable de comprendre les différents concepts clés qui l'entourent et aussi d'avoir une connaissance parfaite de ce qui est déjà fait sur ce sujet. C'est l'intérêt de ce chapitre dans lequel nous passons brièvement en revue quelques concepts et définitions liés au chômage ainsi que les précédents travaux scientifiques sur ce sujet.

2.1. Définition des concepts

2.1.1. Population active

Selon le Bureau International du Travail (BIT), la population active est l'ensemble des personnes en âge de travailler, soit la population de 15 ans à 64 ans. Cette définition est la même que celle utilisée par l'Institut National de la Statistique et des études économiques (INSEE, France) et l'Organisation de Coopération et de Développement Economique (OCDE). L'institution chargée de la statistique et de l'analyse économique au Bénin (l'INSAE) se base aussi sur cette définition pour faire ses analyses.

2.1.2. Chômage

Selon le Grand Robert (2009), le Chômage est l'interruption de travail par suite du renvoi de l'ouvrier et de la difficulté pour lui de se faire embaucher ailleurs. Il énumère plusieurs types de chômage à savoir :

Chômage conjoncturel : Le chômage conjoncturel résulte d'une baisse temporaire de la croissance.

Chômage structurel : C'est un chômage lié au changement de la structure de l'économie ou de la démographie sur une longue période.

Chômage frictionnel : C'est une courte période d'arrêt d'activité entre deux emplois.

Chômage technique : On appelle chômage technique la cessation d'activité due à une interruption momentanée de la production.

Chômage naturel : C'est le niveau de chômage pour lequel l'inflation est stabilisée. Pour les libéraux, c'est le taux de chômage en dessous duquel une économie est en surchauffe 5%. Il est donc inutile voire dangereux de chercher à abaisser encore ce taux.

Chômage volontaire : Chômage d'une partie de la population active qui volontairement refuse de travailler quand les salaires proposés sont trop faibles voire inférieurs aux allocations chômage. Il s'observe plus dans les pays développés où les chômeurs sont indemnisés.

Selon le Bureau International du Travail (BIT), un chômeur est une personne en âge de travailler (15 ans ou plus) et devant répondre à trois critères :

? Être sans emploi (ne pas avoir travaillé durant une semaine de référence) ; ? Être disponible dans les 15 jours afin de prendre un emploi ;

? Être activement à la recherche d'un emploi ou en avoir trouvé un qui commence dans les trois mois à venir.

Cette définition est celle adoptée par l'Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques (INSEE, France) pour l'Enquête Emploi et par L'Institut National de la Statistique et de l'Analyse Economique (INSAE, Bénin) pour l'Enquête Modulaire Intégrée sur les Conditions de Vie des ménages (EMICoV 2011).

Au regard de toutes ces définitions et compte tenu des données dont nous disposons dans le cadre de ce travail, nous considérons comme chômeur toute personne active, n'ayant aucune activité génératrice de revenu au cours de l'enquête et qui recherche activement un emploi.

2.1.3. Taux de chômage

Selon le BIT, le taux de chômage est le pourcentage de chômeurs dans la population active. Il s'obtient en rapportant le nombre de chômeurs à l'effectif de la population active.

La mesure du chômage telle qu'elle est effectuée par le BIT est simple et permet de suivre son évolution en permanence.

2.1.4. Ménage

Selon le dictionnaire universel Larousse, un ménage est une unité élémentaire de population (d'une ou plusieurs personnes) habitant un même logement.

L'institut national de statistique (INSAE) dans ses différents travaux définit un ménage comme étant, un ensemble de personnes apparentées ou non reconnaissant l'autorité d'un même individu appelé chef de ménage et dont les ressources et les dépenses, notamment celles relatives à la nourriture, sont généralement communes. Elles habitent sous un même toit, dans la même cour ou la même concession. Un ménage peut aussi être constitué d'un seul individu. C'est cette définition qui a été retenue pour l'enquête portant sur : « Activités économiques, Partage des ressources et Planification familiale au sein des ménages de l'arrondissement de Tchaourou » réalisée par les étudiants de l'ENSPD au cours des mois de juin-juillet 2015.

2.2. Revue de la littérature

Dans le monde, plusieurs travaux ont été menés sur le chômage. Schonholzer, J. (2008) dans ses travaux intitulés les déterminants de l'accès à l'emploi chez les jeunes diplômés de la formation professionnelle au Maroc, ont fini par conclure que les déterminants de l'accès à l'emploi des jeunes sont de deux catégories. D'une part, les déterminants macroéconomiques comprenant la démographie, le cadre institutionnel du marché du travail marocain, l'inadéquation entre la demande et l'offre de travail et la faible croissance économique. D'autres parts les déterminants microéconomiques dont l'âge, le sexe, le niveau de formation, le domaine de formation, le manque d'expérience professionnelle et la profession du père. Dans le même ordre d'idée, Freyssinet, J. (2004) et Gautier, J. (2015) respectivement dans la collection « Repères » onzième édition et la version complètement refondue et mise à jour du livre le chômage, ont classé en deux catégories les facteurs explicatifs du chômage. Dans la première catégorie, on note les facteurs individuels qui regroupent l'âge, le sexe, le niveau d'instruction, la catégorie socioprofessionnelle et l'origine nationale ou ethnique attestée par l'expérience de testing réalisée sous l'égide du Bureau International du Travail (BIT). Dans la deuxième catégorie, il y a les facteurs contextuels au nombre desquels nous avons la croissance des activités économiques, la rigidité des salaires (Salaire minimum), l'inflation, les progrès techniques, l'immigration et le chômage naturel qui est le niveau de chômage compatible avec une inflation stable, soit un taux de chômage qui n'accélère pas l'inflation, en anglais le NAIRU. Dans ses travaux, Freyssinet, J. (2004) a étudié trois facteurs explicatifs du chômage dont l'afflux de nouveaux arrivants sur le marché du travail ou la présence injustifiée de certaines catégories de population sur ce marché ; la mauvaise volonté, la mauvaise information, l'inaptitude, les exigences excessives, voire la paresse qui expliquent pourquoi certains restent sans emploi et enfin, le progrès technique, l'instrument d'explication universelle de tout phénomène social.

En plus de Schonholzer, J. (2008), Freyssinet, J. (2004) et Gautier, J. (2015), les chercheuses Englert, M. (2013) et Lenka, K. (2010) ont aussi classé en deux types les déterminants du chômage. Dans son rapport sur l'analyse des déterminants du chômage urbain et politique de rééquilibrage entre l'offre et la demande de travail en Région de

Bruxelles-Capitale (N°13-03. RR), la chercheuse Englert, M. (2013) a mis en relief deux approches. D'une part, l'approche microéconomique ou des facteurs individuels qui lui a permis d'identifier le niveau de diplôme, l'âge, le sexe, la nationalité, le milieu de résidence et la situation familiale comme les principales caractéristiques ayant d'effet sur la probabilité qu'une personne active soit au chômage. D'autres part, l'approche macroéconomique qui lui a permis de conclure que le chômage n'est pas dû aux caractéristiques de l'offre de travail mais plutôt à celles de la demande. Lenka, K. (2010) dans son mémoire portant sur le chômage en France a obtenu des résultats similaires à ceux obtenus sur la Belgique sur le plan microéconomique. Sur le plan macroéconomique par contre on observe quelques différences entre les deux pays : la faiblesse de la compétitivité française (les prélèvements fiscaux supérieurs à la moyenne de l'Union européenne) et le salaire minimal élevé par rapport aux autres pays, d'un point de vue libéral.

Comme dans le reste du monde, il existe aussi dans la littérature des études scientifiques sur le chômage dans beaucoup d'autres pays. En Afrique de l'ouest, il y a par exemple le travail de Cisse, M. (2005) sur le Sénégal qui relève dans un contexte semblable à celui du Bénin les déterminants du chômage dans ce pays. On peut remarquer dans leurs travaux que, plus la personne est instruite, moins il a des chances d'être au chômage ; ce qui contraste avec les résultats observés au Bénin. Aussi, la probabilité d'être au chômage est une fonction décroissante de l'âge ; c'est-à-dire plus la personne est âgée, moins il est enclin à être au chômage. Mais au Bénin comme au Sénégal, les femmes semblent être plus exposées au chômage que les hommes et habiter en zone urbaine augmente le risque d'être au chômage que d'être en zone rurale. Ces résultats sont similaires à ceux obtenus par Bouriche, L. (2013) dans sa thèse de doctorat portant sur les déterminants du chômage en Algérie : une analyse économétrique de 1980 à 2009. Dans ses travaux, il obtient les résultats suivants sur les caractéristiques du chômage en Algérie. D'abord, le chômage touche plus les femmes que les hommes. Alors qu'il était de 31,4% chez les femmes en 2001 et 18,10 % en 2009, il était de 26,6 % et 8,6% respectivement en 2001 et en 2009 chez les hommes. Il affecte également les jeunes avec un taux plus élevé (21% chez les 16-24 ans) que celui des adultes (7,2% chez les 25 ans et plus). Enfin, en Algérie, le niveau d'instruction semble affecter

positivement le statut socioprofessionnel des personnes puisqu'en examinant le taux de chômage par niveau d'instruction en 2008, l'auteur remarque que c'est la population du niveau secondaire qui enregistre le plus fort taux (21,1%).

Wambugu et al. (2009) ont identifié les principales causes du chômage des jeunes au Kenya. Ils attribuent à celui-ci les facteurs suivants : croissance rapide de la population, manque d'information sur le marché du travail, la baisse de la croissance économique et les effets des politiques d'ajustement structurel.

Kingdon et Knight (2000) ont montré que le chômage est très inégalement réparti entre les différentes couches de la société sud-africaine. Les jeunes vivant en milieu rural sont plus vulnérables que ceux du milieu urbain. Les caractéristiques du capital humain telles que le niveau d'éducation constituent les principales raisons de leur souffrance d'un taux élevé de chômage.

Traoré, F. (2005) a mis en évidence la rareté des études en matière de chômage et du sous-emploi au Mali. En utilisant des données d'enquête, il a montré que le jeunes ont deux fois plus de risque de se retrouver chômeurs par rapport aux jeunes.

Nous terminons cette revue en Afrique en présentant une autre façon d'aborder la question du chômage. Elle consiste à s'intéresser plutôt à l'insertion professionnelle comme l'a fait le Réseau Ouest et Centre Africain de Recherche en Education (ROCARE, 2011) à travers « Les déterminants de l'insertion socioprofessionnelle des diplômés des institutions d'enseignement supérieur guinéen ». Cette étude a montré qu'au seuil de 5%, le statut des établissements de formation, la maîtrise d'une langue internationale autre que le français, le stage, la formation en technique de recherche d'emploi, la spécialité, le groupe d'âge et la position sociale des parents, influencent significativement l'accès à un emploi.

Au Bénin, les écrits sur le chômage même s'ils ne sont pas nombreux, ne manquent pas et peuvent bien servir de référence pour faire une analyse exploratoire comme dans notre cas. Par exemple, le rapport final de l'Enquête Modulaire Intégrée sur les Conditions de Vie des ménages (EMICoV, (2011)) en l'occurrence le chapitre 2

portant sur l'emploi, le chômage et les conditions de travail, indique que le taux de chômage était de 2,7 % (2,5% chez les hommes et 2,9% chez les femmes). Ceci sous-entend que le chômage atteignait plus les femmes que les hommes sur cette période. Selon ce même rapport, les jeunes de la tranche d'âge 20-24 ans semblent être les plus touchés sur la période étudiée car ayant un taux plus élevé avoisinant les 7% (6,8%), suggérant ainsi que l'âge pourrait bien être un facteur déterminant du chômage. On note aussi que le taux de chômage augmente avec le niveau d'instruction. Il atteint 12,5% pour les personnes ayant effectué des études universitaires et 8,4% pour ceux dont le niveau d'étude ne dépasse pas le secondaire 2. Donc plus on est instruit, plus la probabilité d'être chômeur est grande. Cette observation est assez inquiétante d'autant plus qu'elle semble suggérer de ne pas faire de grandes études. Ce même rapport révèle qu'en 2011, le taux de chômage en milieu urbain est de 4,3 % contre 1,5 % en milieu rural ; et donc le chômage s'exprime plus en milieu urbain qu'en milieu rural. Dans cette même logique, le rapport du quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitation (RGPH4-2013), nous révèle que le taux de chômage était au Bénin de 2,3 % en 2013. Une répartition selon le milieu de résidence montre que ce taux est de 2,8% en milieu urbain contre 1,9 % en milieu rural. Ces chiffres viennent renforcer les conclusions de l'Enquête Modulaire Intégrée sur les Conditions de Vie des ménages selon lesquelles le chômage est plus élevé en milieu urbain et touche plus les femmes.

Au regard de tous ces écrits et remarques, on observe que le sexe, le niveau d'instruction, le type de diplôme, le milieu de résidence et l'âge sont généralement les facteurs mis en exergue dans l'explication du chômage. En se basant sur les résultats de ces différents auteurs et organismes, nous pouvons formuler les hypothèses de recherche suivantes :

? Hypothèse 1 : Les femmes sont plus enclines à être au chômage que les hommes dans l'arrondissement de Tchaourou.

? Hypothèse 2 : Le chômage sévit plus chez les jeunes que chez les adultes dans l'arrondissement de Tchaourou.

? Hypothèse 3 : La probabilité d'être au chômage est plus élevée en milieu semi-urbain (Tchaourou centre) qu'en milieu rural dans l'arrondissement de Tchaourou.

? Hypothèse 4 : Le chômage est une fonction croissante du niveau d'instruction dans l'arrondissement de Tchaourou.

? Hypothèse 5 : Le chômage sévit plus chez les personnes détentrices d'un diplôme d'enseignement général que ceux de l'enseignement technique dans l'arrondissement de Tchaourou.

Chapitre 3 : DÉMARCHE MÉTHODOLOGIQUE

De façon générale, les études statistiques se basent sur des données issues principalement d'enquêtes pour vérifier des hypothèses ou analyser une situation donnée. Mais avant tout analyse, il nous paraît important de montrer comment ces données ont été collectées. C'est pour cela que dans ce chapitre, nous présentons d'abord, les différentes étapes de la mise en place de la base de données utilisée pour l'analyse puis nous présentons ensuite les différentes méthodes utilisées pour la vérification des hypothèses de recherche.

Les données utilisées pour l'élaboration de ce document proviennent de l'enquête portant sur : « Activités économiques, Partage des ressources et Planification familiale au sein des ménages de l'arrondissement central de Tchaourou » réalisée par les étudiants de l'ENSPD au cours des mois de juin-juillet 2015 sous la supervisions de leurs enseignants. Elle a produit des données statistiques sur diverses questions relatives au bien-être (l'activité économique, l'éducation, la santé de la reproduction, le chômage et le sous-emploi, etc.) des populations de l'arrondissement de Tchaourou.

3.2. Taux de couverture liés à l'échantillon

L'enquête « Activités économiques, Partage des ressources et Planification familiale au sein des ménages de l'arrondissement central de Tchaourou » a été initié dans le but de collecter des données observationnelles sur l'ensemble des ménages situés dans le périmètre (arrondissement de Tchaourou) délimité à cet effet. L'objectif était donc de disposer à la fin de l'enquête, des données exhaustives sur la population cible ; mais en cour de chemin, il s'est avéré que les moyens et le temps imparti pour la réalisation de l'enquête étaient insuffisant pour couvrir l'arrondissement de Tchaourou dans son ensemble. Par conséquent, l'arrondissement n'a pas été couvert à 100%. Nous calculerons les différents taux liés à l'échantillon à la section 3.6 ; il s'agit notamment du taux de couverture des ménages et du taux de couverture des variables.

3.3. Outils de collecte des données et informations recueillies

Pour la collecte des données, trois outils de collecte ont été utilisés à savoir : le bordereau de dénombrement des ménages, le questionnaire ménage et le questionnaire individuel « Homme / Femme ». Mais dans le cadre de ce travail, nous utilisons les données provenant du questionnaire Homme-Femme.

Le bordereau de dénombrement : Il permet de dresser la liste des ménages de l'espace de dénombrement (ED) aux fins de l'étude. Il est à remplir sur le terrain avant le début de la collecte proprement dite. Chacune de ses lignes permet de relever non seulement les coordonnées de chaque ménage identifié sur le terrain, mais aussi quelques caractéristiques du ménage.

Le questionnaire-ménage : Il permet d'enregistrer tous les membres du ménage avec certaines de leurs caractéristiques : nom du chef de ménage, lien de parenté avec le chef de ménage, sexe, âge, situation de résidence, niveau d'instruction, activité... Il contient également des informations relatives à la participation aux tâches domestiques et conditions de vie du ménage (caractéristiques du logement et possession de bien d'équipement etc.). Les ménages dénombrés sont systématiquement soumis à ce questionnaire.

Le questionnaire individuel Homme/Femme : Il contient plusieurs sections relatives aux caractéristiques sociodémographiques, à l'histoire matrimoniale, à la descendance, la scolarisation des enfants, à la formation, aux activités économiques, aux ressources, à l'épargne et à l'endettement. Les personnes éligibles identifiées dans les ménages enquêtés sont soumises au questionnaire individuel.

3.4. Population étudiée

Cette étude vise à mesurer le niveau du chômage et déterminer les facteurs qui influencent le statut socioprofessionnel dans l'arrondissement de Tchaourou. Ainsi la population d'étude est celle des personnes actives, c'est à dire l'ensemble des personnes âgées de 15 à 64 ans dans cet arrondissement. Mais compte tenu de la contrainte de nos données qui ne concernent que les personnes âgées de 18 ans ou plus, notre population d'étude sera celle des individus ayant 18-64 ans.

3.5. Présentation des variables utilisées

Dans le tableau suivant, nous présentons les variables qui vont servir dans notre analyse ainsi que quelques-unes de leurs caractéristiques.

Dans le tableau ci-dessus, certaines modalités de la variable Diplôme ont été regroupées parce qu'elles une fréquence nulle ou non significative (généralement inférieure à 5% de l'effectif total) d'une part. D'autre part, parce que cette variable comptait seize modalités, ce que je jugeais trop et qui alourdirait l'interprétation.

3.6. Évaluation de la qualité des données 3.6.1. Taux de couverture des ménages

Le taux de couverture des ménages est le pourcentage de ménages enquêtés ou interviewés lors de l'enquête. Il s'obtient en faisant le rapport du nombre de ménages enquêtés par le nombre de ménages dans l'arrondissement de Tchaourou fois cent.

Lors de l'enquête, 2478 ménages ont été enquêtés. En supposant que le nombre de ménages présents dans l'arrondissement lors de l'enquête en 2015 est le même que celui observé lors du quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitation (RGPH4), le taux de couverture des ménages de l'échantillon est donné par :

Notre enquête a donc couvert 35,96% de la population ciblée dans cette étude. 3.6.2. Taux de couverture des variables

Le taux de couverture des variables est le pourcentage d'information disponible sur l'ensemble des variables utilisées dans le cadre de notre étude. Comme toute étude statistique, notre base de donnée contient aussi des données manquantes et plusieurs raisons peuvent être à la base de ces informations manquantes : il se peut que l'enquêté ne soit pas concerné par la question, soit qu'il n'a pas répondu à la question, ou que la question n'a pas été posée, etc. Mais par les différentes méthodes d'imputation apprises au cours de notre formation, nous avons pu combler l'essentiel de ces données manquantes.

3.7. Méthodes utilisées pour l'analyse des données

Afin d'identifier les déterminants du chômage dans l'arrondissement de Tchaourou, nous avons utilisé deux méthodes d'analyse descriptive dans un premier temps : il s'agit des tests de Khi-deux et de l'Analyse des Correspondances Multiples.

Tout d'abord, nous ferons une analyse bivariée en croisant le statut socioprofessionnel à chacune des variables explicatives (sexe, âge, type de diplôme, diplôme le plus élevé et milieu de résidence). Un test de Khi-deux d'indépendance nous permettra de voir l'existence ou non d'une association entre le statut socioprofessionnel et chacune de ces variables explicatives. Nous avons procédé par la suite à une Analyse des correspondances Multiples pour identifier d'éventuelles correspondances entre les modalités des variables afin de confirmer ou infirmer les résultats issus de l'analyse bivariée.

Dans un second temps, nous avons utilisé un modèle explicatif pour mettre en relation le statut professionnel avec les variables identifiées dans l'analyse descriptive

comme ayant une influence certaine sur le statut professionnel. Vue la nature (binaire) de la variable réponse, un modèle logistique paraît bien adapté à notre contexte.

Chapitre 1 : Analyses descriptives : Identification des déterminants du chômage dans l'arrondissement de Tchaourou

La connaissance de la population d'étude est un pré-requis pour toute étude statistique. C'est pour cela qu'au début de ce chapitre, nous avons ferons une brève description de l'échantillon étudié puis nous calculerons le taux de chômage dans l'arrondissement de Tchaourou. Ensuite, pour identifier les déterminants du chômage dans l'arrondissement de Tchaourou, nous utiliserons plusieurs méthodes statistiques. Dans un premier temps, nous allons différencier le taux de chômage dans l'arrondissement de Tchaourou par les variables explicatives (le sexe, l'âge, le milieu de résidence, le type de diplôme et le diplôme le plus élevé obtenu) à travers des tableaux croisés appuyés du test de khi-deux pour voir la dépendance ou non entre le statut socioprofessionnel et les variables explicatives. Dans un second temps, pour confirmer les liens entre variables suggérés par l'analyse précédente, nous réaliserons un ACM pour mettre en évidence dans un même plan les modalités des variables explicatives qui caractérisent le statut socioprofessionnel.

1.1. Niveau du chômage dans l'Arrondissement de Tchaourou 1.1.1. Description de l'échantillon

La base de données utilisée dans notre analyse nous renseigne sur 3788 individus âgés de 18 à 64 ans. Leur répartition selon le sexe nous montre que 60 % sont des femmes tandis que 40 % sont des hommes. A peu près 70 % vivent en milieu urbain contre 30 % en milieu rural et 2341 (84 %) sont nanti d'au moins un diplôme du cycle primaire.

Dans notre échantillon de 3788 individus, 289 ont déclaré n'avoir pas d'activité rémunératrice au cours de la période d'enquête et sont activement à la recherche d'un emploi. Ce qui nous permet d'obtenir un taux de chômage de 7,63 %. Le graphique ci-dessous illustre le taux de chômage dans l'arrondissement de Tchaourou.

Source : Graphique réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015 (cf. Tableaux 6)

1.2. Analyse bivariée : le chômage et quelques variables susceptibles de l'influencer dans l'arrondissement de Tchaourou

Dans cette section, nous utilisons essentiellement une procédure de test de khi-deux pour examiner la dépendance entre deux variables. Nous commençons par rappeler les conditions d'application ainsi que le principe de base de cette procédure de test.

? Les individus formant l'échantillon doivent être choisis un à un de façon aléatoire dans la population

? Les effectifs théoriques doivent être tous supérieurs ou égaux à 5. Mais si certaines classes ont des effectifs théoriques égaux à 1, 2,3 ou 4 et que 80% au moins des classes ont un effectif théorique supérieur ou égal à 5, le test reste valable. On peut être aussi amené à regrouper des classes de faibles effectifs pour respecter cette condition.

- c le nombre de modalité de la première variable et k celui de la seconde variable - Le nombre n=(c-1) (k-1) le degré de liberté

?? l'effectif théorique à la ième ligne et jème colonne où ni. est l'effectif
total de la ième ligne, n.j l'effectif total de la jème colonne et N l'effectif total du tableau.

Pour la série de test de khi-deux réalisée, nous nous sommes fixés un seuil de 5%. Pour la prise de décision, deux procédés sont possibles à savoir la comparaison de la p-valeur au seuil fixé et la comparaison de la statistique de test observée à la statistique de test théorique.

Dans le premier cas, lorsque la p-valeur du test est inférieure au seuil (p-valeur <0,05), on rejette l'hypothèse H0 et on conclut que les deux variables sont liées. Par contre lorsque la p-valeur est supérieure au seuil (p-valeur >0,05), on ne peut rejeter l'hypothèse H0 et on conclut que les deux variables sont indépendantes.

Dans le deuxième cas, lorsque la valeur de statistique de test observée est supérieure à la valeur théorique, on rejette l'hypothèse H0 et on conclut que les deux

variables sont liées. Lorsque la valeur de statistique de test observée est inférieure à la valeur théorique, on ne peut rejeter l'hypothèse H0 et on conclut que les deux variables sont indépendantes.

1.2.1. Statut socioprofessionnel et sexe

Graphique 2 : Statut socioprofessionnel selon le sexe dans l'arrondissement de

Source : Graphique réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015

De ce graphique, il ressort que le taux de chômage des femmes est de 7,04 % alors qu'il est de 8,51 % chez les hommes. A première vue, on est tenté de dire que les hommes sont plus touchés par le chômage que les femmes. Mais cette différence du taux de chômage n'est-elle pas due aux fluctuations d'échantillonnage ? C'est pour répondre à cette interrogation que nous procédons au test d'indépendance de khi-deux. A l'issue du test, la p-valeur obtenue est de 0,094 (cf. tableau 7) ce qui est supérieure à 0,05 notre seuil et ne nous permet donc pas de rejeter H0. Le statut socioprofessionnel est donc indépendant du sexe. Cela revient aussi à conclure que le taux de chômage des hommes n'est pas statistiquement différent de celui des femmes car P(c/M) = P(c/F) avec c=chômeur.

1.2.2. Statut socioprofessionnel et l'âge

Le graphique ci-après nous montre la répartition du statut socioprofessionnel selon l'âge.

Graphique 3 : Statut socioprofessionnel selon l'âge dans l'arrondissement de

Source : Graphique Réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015

Ce graphique nous montre que le taux de chômage diminue au fur et à mesure que l'âge augmente avec un taux de chômage respectif de 14,49%, 5,48% et 2,05% pour les personnes dont l'âge est compris entre 18-24 ans, 25-45 ans et 46-64 ans. L'existence de ce lien entre l'âge et le statut socioprofessionnel est confirmé par le test d'indépendance de khi-deux avec une p-valeur de 0,000 (cf. Tableau 8) inférieure à notre seuil (0,05) ; ce qui nous permet de rejeter H0.

1.2.3. Statut socioprofessionnel et milieu de résidence

Le graphique ci-dessous met en relation le statut socioprofessionnel et le milieu de résidence.

Graphique 4 : Statut socioprofessionnel selon le milieu de résidence dans l'arrondissement de Tchaourou

Source : Graphique réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015

En observant ce graphique, nous remarquons que le taux de chômage est plus élevé en milieu urbain qu'en milieu rural (8,79 % contre 4,88 %). Cette différence remarquée est-elle statistiquement significative ? Pour répondre à cette question, nous avons réalisé un test d'indépendance de khi-deux (cf. Tableau 9). Le résultat de ce test nous montre que le statut socioprofessionnel d'une personne dépend de son milieu de résidence (p-valeur de 0,00 inférieure au seuil 0,05) ; ce qui nous permet de rejeter H0 et d'en déduire que la différence entre le taux de chômage en milieu urbain et celui en milieu rural est statistiquement significative. Nous faisons remarquer ici qu'il n'est pas impossible que l'exode rural joue un rôle déterminant dans cette différence.

1.2.4. Statut socioprofessionnel et diplôme le plus élevé obtenu

Dans le graphique ci-dessous, la répartition du taux de chômage selon le diplôme le plus élevé.

Graphique 5 : Statut socioprofessionnel selon le diplôme le plus élevé dans l'arrondissement de Tchaourou

Source : Graphique réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015

D'après ce graphique, les personnes ne possédants aucun diplôme ont le taux de chômage le plus bas soit 4,98 %. Mais au sein des personnes détentrices d'au moins un diplôme, on remarque que plus le diplôme est élevé, moins il y a de chômeur. Cette disparité du taux de chômage n'est-elle pas un effet de l'aléas d'échantillonnage ? Le test d'indépendance réalisé à ce propos (cf. Tableau 10) nous montre l'existence d'un lien de dépendance entre le diplôme et le statut socioprofessionnel (p-valeur de 0,00 inférieure au seuil 0,05) ; ce qui nous permet de rejeter H0. Par conséquent, la disparité observée au niveau du taux de chômage par diplôme n'est pas un effet de l'aléas d'échantillonnage.

1.2.5 Statut socioprofessionnel et type de diplôme

Le graphique suivant présente la répartition du statut socioprofessionnel des diplômés selon le type de leur diplôme.

Graphique 6 : Statut socioprofessionnel selon le type de diplôme dans l'arrondissement de Tchaourou

Source : Graphique réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015

D'après ce graphique, le chômage s'exprime plus chez les titulaires d'un diplôme technique que ceux du général (12,64 % contre 9,14 %). Mais le test d'indépendance de khi-deux (voir Tableau 11) nous montre que cette supériorité algébrique observée n'est pas significative (p-valeur de 0,269 supérieur au seuil 0,05) ; ce qui ne nous permet pas de rejeter H0. Par conséquent, le statut socioprofessionnel ne dépend pas du type de diplôme détenu.

En résumé, sous réserve de confirmation par l'analyse multidimensionnelle, nous pouvons dire que les caractéristiques individuelles qui déterminent le statut socioprofessionnel d'une personne dans l'arrondissement de Tchaourou sont l'âge, le milieu de résidence et le diplôme.

1.3. Analyse multidimensionnelle du chômage 1.3.1. Présentation de l'analyse et des variables

L'ACM est une méthode d'analyse descriptive utilisée pour l'analyse d'une base de données comportant plusieurs variables catégorielles comme dans notre cas. Elle consiste à extraire le plus d'information possible d'une base de données tout en utilisant moins de dimensions. De façon spécifique, à partir des variables initiales, l'ACM cherche à obtenir de nouvelles variables (facteurs) qui résument l'information contenue dans les variables initiales. Une fois les facteurs obtenus, on va projeter les variables initiales dans l'espace de facteurs pour voir les variables qui vont de pair c'est-à-dire qui interagissent.

Pour réaliser cette analyse dans le cadre de notre étude, nous avons utilisé la variable statut socioprofessionnel ainsi que les variables identifiées dans la littérature comme étant susceptibles d'influencer le statut socioprofessionnel en l'occurrence le sexe, l'âge, le milieu de résidence, le type de diplôme et le diplôme le plus élevé.

Pour éviter les modalités de faibles effectifs qui peuvent avoir un impact sur l'analyse, un seuil d'apurement de 5 % a été choisi. Ce seuil signifie que les modalités qui n'ont pas un effectif supérieur à 5 % (189 observations) de l'effectif de notre population d'étude sont réparties de façon aléatoire entre les autres modalités de la variable : elles sont ventilées. A l'issue de cet apurement, la modalité CEPE/CEPD de la variable Diplôme le plus élevé a été ventilée.

1.3.2. Choix des axes et interprétation des résultats 1.3.2.1. Choix des axes

Le tableau ci-dessous nous présente les valeurs propres issues de la réalisation de l'ACM.

Nous observons dans ce tableau que la perte d'inertie la plus remarquable est enregistrée entre la première et la deuxième valeur propre en passant de 0,3808 à 0,2190 ; ce qui suggère d'après la méthode de la perte rapide d'inertie, de limiter l'analyse aux deux premiers axes.

Le graphique ci-dessous nous présente l'histogramme des valeurs propres. Graphique 7 : Histogramme des valeurs propres

Source : Graphique réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015

En observant l'histogramme des valeurs propres ci-dessus, nous remarquons que les neuf (09) premières valeurs propres décroissent de façon irrégulière et on observe une chute brutale entre la première et la deuxième valeur propre ; ce qui suggère selon la méthode du coude, de limiter l'analyse aux deux premiers axes. Mais toutes nos variables ne sont pas mieux représentées sur les deux premiers axes qui nous permettent d'avoir 39,99 % de l'information. Par conséquent, pour avoir le plus possible d'information et de prendre en compte les axes sur lesquels nos variables d'étude sont mieux représentées, nous ne limiterons pas nos analyses aux deux premiers axes et notre analyse se fera sur l'ensemble des axes sur lesquels nos variables sont les mieux représentées.

Le tableau suivant nous présente les axes sur lesquels les modalités de nos variables sont mieux représentées sur la base des cosinus carrés. Il nous présente également les axes que nous avons choisis pour l'interprétation de nos variables.

Le cosinus carré est un indicateur de mesure de qualité de la représentation de la modalité d'une variable ou d'un individu sur un axe factoriel donné. Plus il est proche de 1 sur un axe factoriel, plus cette modalité est bien représentée sur ce facteur.

Tableau 2 : Tableau récapitulatif des axes sur lesquels les variables (modalités) sont bien représentées.

Source : Tableau réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015 (cf. Tableau 13)

Pour l'analyse, une projection des variables dans les plans composées des axes sur lesquels ils sont mieux représentées en faisant en sorte d'avoir qu'à chaque plan nous ayons l'axe sur lequel notre variable d'intérêt (Statut socioprofessionnel) est mieux représentée en l'occurrence l'axe 3. Sur le graphique suivant, nous présentons l'image de la variable statut socioprofessionnel et celle du diplôme le plus élevé dans le plan factoriel formé par l'axe 1 et l'axe 3 où ces variables sont mieux représentées.

Graphique 8 : Projection du statut socioprofessionnel et le diplôme le plus élevé dans un même plan

Source : Graphique réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015

On peut remarquer sur ce graphique que l'axe 1 oppose les modalités Diplôme du supérieur (de la variable diplôme le plus élevé) et Général (de la variable type de diplôme) aux modalités Aucun diplôme et réponses manquantes des mêmes variables respectivement. On note par ailleurs une grande proximité entre les modalités Général et diplôme supérieur d'une part et Technique et Diplôme secondaire d'autre part ; suggérant ainsi que la plupart des diplômés du supérieur dans l'arrondissement de

Tchaourou le sont dans l'enseignement général et ceux du niveau secondaire ont souvent un parcours technique.

On note aussi sur ce graphique que les personnes détenteurs d'un diplôme du supérieur sont moins susceptibles d'être au chômage que ceux de niveau inférieur. Cela est justifié par le fait que la modalité Diplôme du supérieur de la variable Diplôme est plus proche de Non chômeur que le sont les autres modalités de la même variable. Par contre, il nous montre également que les personnes ayant un diplôme du secondaire ou un CEPE/CEPD sont plus proche du statut de chômeurs. Ces observations nous indiquent que plus on a un diplôme élevé, moins on est exposé au chômage. Par conséquent, le diplôme influe sur le statut socioprofessionnel.

socioprofessionnel et l'âge dans le plan formé par l'axe 3 et l'axe 4 sur lequel la majorité des modalités de ces variables sont mieux représentées.

Graphique 9 : Projection du statut socioprofessionnel et l'âge dans un même plan

Source : Graphique réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015

En observant ce graphique, nous constatons que moins une personne est âgée, plus elle a de chance d'être au chômage. Dans l'ensemble, les jeunes adultes (25-45 ans) semblent être moins exposés que les autres catégories. Les segments sur le graphique l'illustrent bien puisque la distance la plus petite est celle entre les personnes âgées de 18-24 ans et les chômeurs tandis que la distance la plus grande est celles entre les chômeurs et les personnes âgées de 46-64 ans. Cela vient confirmer l'existence d'un lien de causalité entre l'âge et le statut socioprofessionnel dans l'arrondissement de Tchaourou.

Le graphique ci-dessous nous montre la projection du statut socioprofessionnel, le sexe et le milieu de résidence dans le plan formé par l'axe 3 et l'axe 5 sur lesquels tous ces variables ont leurs modalités mieux représentées.

Graphique 10 : Projection du statut socioprofessionnel, le sexe et le milieu de résidence dans un même plan

Source : Graphique réalisé à partir des données de l'enquête ENSPD 2015

L'analyse de ce graphique nous révèle que les modalités « Féminin » et « Masculin » sont presqu'à distance égale de la modalité non chômeur du statut socioprofessionnel comme l'indique les segments en bleu sur le graphique. Cette remarque se traduit par le fait qu'on soit homme ou femme, on est touché de la même manière par le chômage. Ce résultat vient confirmer notre conclusion plus haut selon laquelle le sexe n'a aucun effet sur le statut socioprofessionnel d'une personne. Par contre, les modalités « Rural » et « Urbain » du milieu de résidence sont quant-t-à elles à des distances considérablement différentes de la modalité non chômeur du statut socioprofessionnel ; les segments en noir sur le graphique illustrent cela. Ce qui nous

amène à dire que le milieu de résidence a belle et bien d'influence sur le statut socioprofessionnel des personnes dans l'arrondissement de Tchaourou. Vue la proximité entre les modalités Féminin et Urbain, on est tenté de dire que les femmes ont une certaine préférence pour le milieu urbain

De façon générale, cette analyse multidimensionnelle vient confirmer les résultats issus de l'analyse bivariée réalisée plus haut. Nous pouvons déduire alors que, parmi les variables susceptibles d'influencer le statut socioprofessionnel, l'âge, le milieu de résidence et le diplôme ont effectivement d'effet sur le statut socioprofessionnel.

Chapitre 2 : Relation entre statut professionnel et facteurs individuels des chômeurs

Une fois les variables ayant d'éventuels liens de causalité avec le statut socioprofessionnel identifiées, il est nécessaire d'estimer un modèle nous permettant de mesurer l'effet réel de chacune de ces variables sur le statut socioprofessionnel. C'est pour cela que dans ce chapitre, un modèle logistique mettant en relation le statut socioprofessionnel avec les caractéristiques individuelles identifiées plus haut et susceptibles de l'influencer a été ajusté à cet effet. Ceci permet de mesurer de façon plus précise l'effet de chacune d'elles sur le statut socioprofessionnel. Dans un premier temps nous présentons le modèle théorique ainsi que les variables entrant dans sa définition, nous passons ensuite à son estimation puis à l'analyse des résultats.

2.1. Présentation du modèle et des variables du modèle

En statistique, l'analyse explicative de données consiste à expliquer une variable d'intérêt Y (variable dépendante) par plusieurs variables explicatives x1, x2, x3, .... xn. Faire une analyse deux à deux dans ce contexte s'avère limité puis qu'elle ne permet pas de prendre en compte l'effet combiné des variables. Cependant, la méthode à utiliser dépend de la nature de la variable Y et aussi de la nature des variables explicatives x1, x2, x3, .... xn. Dans notre cas ici, en plus que notre variable dépendante est qualitative dichotomique, presque toutes nos variables explicatives sont aussi qualitatives (à la différence de l'âge). Ainsi le modèle logistique simple est une méthode adaptée pour l'estimation. Le modèle logistique simple est utilisé lorsque la variable Y à modéliser est qualitative dichotomique, comportant la modalité 1 si le phénomène à étudier est observé et 0 sinon. Dans cette situation, au lieu de modéliser directement la probabilité P (qui est à valeurs dans [0,1]), on utilise une fonction de lien g à valeurs dans R. Cela fait référence à la famille des modèles linéaires généralisés dont l'expression s'écrit :

g (P(??=1/ ??=??))=??f3 Où X désigne le vecteur des variables explicatives, f3 le vecteur des coefficients dans la partie linéaire et g la fonction de lien.

Le choix de la fonction de lien dépend de la nature de la variable Y. Lorsqu'elle

L`estimation des paramètres se fait par la méthode du maximum de vraisemblance, et plusieurs logiciels statistiques permettent d'accomplir cette tâche.

Les effets marginaux notés dy/dx qui mesurent la variation de la probabilité que Y soit 1 pour une variation dx d`un régresseur x donné seront utilisés pour l`interprétation. La formule de l`effet marginal d`une variable ???? est donnée par :

Dans notre contexte, la variable dépendante est « Statut socioprofessionnel » prenant la valeur 1 si la personne est chômeur et 0 sinon. Les variables explicatives retenues dans notre modèle sont celles que l'analyse descriptive (analyse bivariée et l'analyse multidimensionnelle) a suggéré comme ayant de lien de causalité avec notre variable dépendante. Il s'agit de : « âge », « milieu de résidence » et « Diplôme le plus élevé obtenu ».

2.2. Estimation du modèle et présentation des résultats

Afin de sélectionner le modèle le mieux adapté aux données nous avons comparé plusieurs modèles à l'aide de critères de pertinence et de qualité connus dans la littérature. Le tableau ci-dessous nous présente les différents modèles réalisés.

L'analyse des valeurs prises par ces critères calculés nous a permis de retenir le modèle 1 comme étant le mieux adapté (voir annexe 5). Cependant, les modalités de la variable diplôme détenu ne sont pas significatives en présence des autres variables dans le modèle ; ce qui nous a amené à faire une ANOVA sur le modèle 1 estimé avec le diplôme pour voir directement si la variable diplôme est significative ou pas afin de décider de son exclusion du modèle. Les résultats de l'ANOVA nous ont confirmé que la variable diplôme n'est pas significative en présence des autres variables (voir Tableau 18). Par conséquent, ce sont les résultats de l'estimation du modèle 1 sans la variable diplôme comme l'indique le tableau suivant que nous interpréterons.

Le tableau suivant présente les résultats de l'estimation du modèle retenu. Tableau 3 : Estimation des coefficients, des effets marginaux et des odds ratio

Ce tableau nous présente le coefficient, l'effet marginal, l'odd ratio et la p-valeur associée à chaque modalité ou variable. Au niveau de l'âge, le signe négatif du coefficient qui lui est associé nous montre que la probabilité d'être au chômage diminue lorsque l'âge augmente. Cette probabilité diminue de 0,0042 pour une augmentation de l'âge d'une unité selon l'effet marginal associé à l'âge. L'interprétation de l'odd ratio quant à elle nous permet de dire que lorsque l'âge augmente d'une unité, on est 0,92 fois moins exposé au chômage. Cela confirme le résultat déjà obtenu dans l'analyse descriptive qui dit que, plus on est âgé, moins on est exposé au chômage.

Le coefficient de la modalité « Urbain » du milieu de résidence est quant à lui positif ; ce qui signifie qu'en passant du milieu rural au milieu urbain dans l'arrondissement de Tchaourou, le risque d'être au chômage augmente. Cette augmentation du risque est d'environ 0,029 selon l'effet marginal. L'odd ratio nous montre quant à lui que dans l'arrondissement de Tchaourou, les personnes habitants le milieu urbain sont 1,81 fois plus exposé au chômage que ceux vivant dans le milieu rural. Cela pourrait être une conséquence de l'exode rural qui se traduit par la migration massive des personnes des campagnes vers les villes. Mais une fois en ville, ces personnes n'arrivent pas à se trouver un emploi du fait qu'elles n'ont aucun diplôme ou qualification professionnelle.

Le diplôme n'a pas semblé être une variable utile dans notre modélisation en présence de l'âge et du milieu de résidence. Cette observation peut être la conséquence

d'une possible association entre le diplôme et l'âge d'une part et entre l'âge et le statut socioprofessionnel d'autre part. Ce qui fait de la variable diplôme un facteur de confusion.

CONCLUSION ET PERSPECTIVES

L`objectif de notre étude était de mettre en exergue les déterminants individuels du chômage dans l'arrondissement de Tchaourou. La prise en compte de l'âge, du sexe et du milieu de résidence a permis d'affiner et d'enrichir l'analyse. L'utilisation des méthodes d'analyse descriptives (analyse bivariée et analyse multidimensionnelle) et du modèle logistique binaire a rendu possible l`atteinte des objectifs.

En somme, il est ressorti de notre étude que dans l'arrondissement de Tchaourou, les chances de ne pas être au chômage augmentent avec l'âge et le fait d`être dans un milieu rural augmente la probabilité de ne pas être au chômage.

Il aurait été intéressant de disposer des informations sur les personnes de la tranche de 15-17 dans notre base de données, d'inclure dans nos analyses certaines variables telles que l'expérience professionnelle, la profession du père et la prétention salariale. Cela aurait sans doute permis de mieux expliquer les variations du statut socioprofessionnel et améliorer la qualité prédictive du modèle.

Une perspective à ce travail serait donc d'envisager un complément d'information afin d'améliorer la qualité du modèle. Aussi, ayant identifié la présence de possibles facteurs de confusion dans notre modélisation, il serait intéressant de faire référence à des méthodes d'estimation plus complexes pouvant prendre en compte cet aspect surtout lorsque ces confusions ne sont pas observées : il s'agit par exemple des méthodes d'estimation par variables instrumentales.

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ANNEXES

ANNEXE 1 : Le questionnaire

ACTIVITES ECONOMIQUES, PARTAGE DES RESSOURCES ET PLANIFICATION
FAMILIALE AU SEIN DES MENAGES DE L'ARRONDISSEMENT CENTRAL DE

Les renseignements contenus dans ce questionnaire sont confidentiels. Ils sont couverts par le secret statistique et ne peuvent être publiés que sous forme anonyme.

* CODES RESULTAT : 1 Absent ; 2 Différé /RDV ; 3 Partiellement rempli ; 4 Entretien final 9 Autre (préciser)

SECTION 1 : CARACTERISTIQUES SOCIO-DEMOGRAPHIQUES

N°Quest	Libellé	Modalités	odes	Saut à
Q101.	Sexe de l'enquêté	Masculin=1 Féminin=2	\|__\|
Q102.	Date de naissance	\|__\|__\| \|__\|__\|__\|__\| Mois Année Ne connaît pas le mois=99
Q103.	Quel âge avez-vous actuellement ? *(en années révolues)*	Âge (en années révolues) : *Contrôler avec l'âge déclaré dans la fiche ménage et corriger*	\| __\|__\|
Q104.	Où êtes-vous né ?	Ecrire en clair ci-dessous le nom de la localité et reporter le code correspondant	\|__\|
Q104.	Où êtes-vous né ?	Cotonou =1 Tchaourou =2 Parakou =3 Autre ville du pays = 4 Milieu rural du pays =5 Ailleurs à l'étranger =6	\|__\|
Q105.	Où avez-vous le plus longtemps habité entre 0 et 12 ans ?	Ecrire en clair ci-dessous le nom de la localité et reporter le code correspondant	\|__\|
Q105.	Où avez-vous le plus longtemps habité entre 0 et 12 ans ?	Cotonou =1 Tchaourou =2 Parakou =3 Autre ville du pays =4 Milieu rural du pays =5 Ailleurs à l'étranger =6	\|__\|
Q106.	Quelle religion pratiquez-vous principalement ?	Traditionnelle (Animisme, Vodoun) = 1 Catholique = 2 Protestante = 3 Autre religion chrétienne=4 Musulmane = 5 Aucune = 0 Autre (préciser) = 9	\|__\|
Q107.	Quelle est votre ethnie (*ou nationalité pour les étrangers*) ?	Modalités	Codes	\|__\|__\|
		Adja et apparentés	10
		Fon/Mahi et apparentés	11
		Yoruba/Nagot et apparentés	12
		Dendi et apparentés	13
		Bariba et apparentés	14
		Bétamaribé et apparentés	15
		Peulh et apparentés	16
		55 = Etranger
		60 = Autres (à préciser)
Q108.	Quelle est la principale langue que vous parlez ?	Modalités	Codes	\|__\|__\|__\|
		Adja et apparentés	10
		Fon/Mahi et apparentés	11
		Yoruba/Nagot et apparentés	12
		Dendi et apparentés	13
		Bariba et apparentés	14
		Bariba et apparentés	14
		Bétamaribé et apparentés	15
		Peulh et apparentés	16
		060 = Français
		070 = langues étrangères (à préciser)
Q109	Avez-vous des enfants dont la mère ou le père ne réside pas dans le ménage ? (Oui=1, Non=0)			\|__\|
*Q110*	*Question Filtre : enquêteur, Vérifiez Q101. Si l'enquêté est un homme, passer à Q301*

SECTION 2 : HISTOIRE MATRIMONIALE FEMININE:

Combien d'unions avez-vous contractées au total ? |___| Union(s)Si 0?Section suivante

Pouvez-vous me donner quelques renseignements sur votre (vos) union (s) conjugale(s)? Commençons par la dernière union.

Q200 N° de l'union

Q201

Quel est le nom du conjoint/

Partenaire

*Q202

Ethnie du conjoint/ Partenaire

(Voir Modalités en dessous du tableau)

Q203 Année

du début de l'union ?

Inscrire l'année Ou

l'âge d'entrée en

union (en années

révolues)

Q204

Quel est le type de cérémonie ?

A = Coutumière

B = Civile

C = Religieuse

Enquêteur, plusieurs réponses

sont possibles. Inscrire 1= Oui si une cérémonie est célébrée ou 0=Non si le contraire

Si aucune cérémonie inscrire 0 dans chaque case Q206

Q205

Si cérémonie, inscrire

l'année de la
cérémonie

Si Non concerné

inscrire 9999

(cérémonies pour

lesquelles l'enquêté a répondu "Non")

Q206

Année de début de cohabitation

Si Non concerné

inscrire 9999

Q207

Cette question est posée

uniquement aux femmes

Quelle était la situation

matrimoniale du conjoint avant de vous marier ?

1=Célibataire 2=Marié

monogame. 3=Marié
polygame.

4=Divorcé, Séparé

5=Veuf

8 = n'a pas cherché à savoir 1ere case= code état mat.

2ème case= nb d'épouses avant vous .Attention 6 épses et +=6 3^èmecase=rang de la femme dans

l'union (case2+1)

Q208

Quelle est l'issue de l'union ?

En cours =1

Divorce/séparation =2 Veuvage =3

Si en cours, Passer à

l'union précédente Si
pas d'union précédente

Q300

Q209

Si Q208 = 2 ou 3 Année de fin d'union

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(10)

(11)

1.

|__|__|

|__|__|__|__| Année Age |__|__|

| |

|___|

A=|__|__|__|__| Année
B=|__|__|__|__| Année
C=|__|__|__|__| Année

|__|__|__|__| Année

|__| |__| |__|

Eta. Nb.Ep. Rang

|__|

|__|__|__|__| Année

B

C

|__|__|__|__| Année Age|__|__|

|___|

A=|__|__|__|__| Année
B=|__|__|__|__| Année
C=|__|__|__|__| Année

|__|__|__|__| Année

|__| |__| |__|

Eta. Nb.Ep. Rang

|__|

|__|__|__|__| Année

B

C

|__|__|

|__|__|__|__| Année Age |__|__|

|___|

A=|__|__|__|__| Année
B=|__|__|__|__| Année
C=|__|__|__|__| Année

|__|__|__|__| Année

|__| |__| |__|

Eta. Nb.Ep. Rang

|__|

|__|__|__|__| Année

Autre (à préciser)

|__|__|

|__|__|__|__| Année

|___|

A=|__|__|__|__| Année
B=|__|__|__|__| Année
C=|__|__|__|__| Année

|__|__|__|__| Année

|__| |__| |__|

Eta. Nb.Ep. Rang

|__|

|__|__|__|__| Année

Age|__|__||__|__| Autre (à préciser)

|__|__|__|__| Année Age |__|__|

| |

|___|

A=|__|__|__|__| Année
B=|__|__|__|__| Année
C=|__|__|__|__| Année

|__|__|__|__| Année

|__| |__| |__|

Eta. Nb.Ep. Rang

|__|

|__|__|__|__| Année

Autre (à préciser)

*Q202 : Modalités et Codes pour Ethnie du conjoint/ Partenaire Adja et apparentés =10 ; Fon/Mahi et apparentés= 11 ; Yoruba et apparentés= 12 ; Dendi et apparentés= 13 ; Bariba et apparentés= 14 ; Bétamaribé et apparentés= 15 ; Peulh et apparentés= 16 ; 55=étranger ; Autre=60

SECTION 3 : DESCENDANCE ET SCOLARISATION DES ENFANTS (à poser aux hommes ayant des enfants dont la mère ne réside pas dans le ménage) : Vérifier Q109=1. Si Q109=0, passer à Q316

Q300a. Pour les femmes : Combien d'enfants nés vivants avez-vous eus au total |_|_| enfants Si 00?Section suivante

Pour les hommes : Combien d'enfants nés vivants avez-vous eus de femmes qui ne vivent pas dans le ménage |_|_| enfants Si 00?Section suivante

Pouvez-vous me donner quelques renseignements sur votre (vos) enfants ? Commençons par le tout dernier enfant

N°Qt

Questions

Enfant 01

Enfant 02

Enfant 03

Enfant 04

Enfant 05

Enfant 06

Enfant 07

Enfant 08

Enfant 09

Q301

Prénom de l'enfant

Q302

Rang de

naissance

|__|__|

Q303

date de

naissance Si

mois inconnu inscrire 00

Mois |__|__|

Année |__|__|__|__|

Mois |__|__|

Année |__|__|__|__|

Mois |__|__|

Année |__|__|__|__|

Mois |__|__|

Année |__|__|__|__|

Mois |__|__|

Année |__|__|__|__|

Mois |__|__|

Année |__|__|__|__|

Mois |__|__|

Année |__|__|__|__|

Mois |__|__|

Année |__|__|__|__|

Mois |__|__|

Année |__|__|__|__|

Q304

La grossesse de

cet enfant
étaitelle attendue ?

1= Oui A ce moment là 2=Oui Pas à ce moment là 3= Non Pas du tout |__|

1= Oui A ce moment là 2=Oui Pas à ce moment là 3= Non Pas du tout

|__|

1= Oui A ce moment là 2=Oui Pas à ce moment là 3= Non Pas du tout

|__|

1= Oui A ce moment là 2=Oui Pas à ce moment là 3= Non Pas du tout |__|

1= Oui A ce moment là 2=Oui Pas à ce moment là 3= Non Pas du tout

|__|

1= Oui A ce moment là 2=Oui Pas à ce moment là 3= Non Pas du tout

|__|

1= Oui A ce moment là 2=Oui Pas à ce moment là 3= Non Pas du tout

|__|

Q305

N° de l'union

(mettre 0 si

l'enfant n'est
pas issu d'une union déclarée dans le tableau précédent)

|__|

Q306

Sexe de l'enfant

1= Masculin

2= Féminin |__|

1= Masculin

2= Féminin |__|

1= Masculin

2= Féminin |__|

1= Masculin

2= Féminin |__|

1= Masculin

2= Féminin |__|

1= Masculin

2= Féminin |__|

1= Masculin

2= Féminin |__|

1= Masculin

2= Féminin |__|

1= Masculin

2= Féminin |__|

Q307a

L'enfant estil

toujours en vie ?

1= Oui Si 14 Q308

0= Non |__|

1= Oui Si 14 Q308

0= Non |__|

1= Oui Si 14 Q308

0= Non |__|

1= Oui Si 14 Q308

0= Non |__|

1= Oui Si 14 Q308

0= Non |__|

1= Oui Si 14 Q308

0= Non |__|

1= Oui Si 14 Q308

0= Non |__|

1= Oui Si 14 Q308

0= Non |__|

1= Oui Si 14 Q308

0= Non |__|

Q307b

Si décédé

inscrire la

date du

décès

Mois |__|__|