Chômage et insertion des jeunes dans le secteur public à Goma.

Juillet 2019

UNIVERSITE DE GOMA

UNIGOM

B.P. 204 Goma

FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION

CHÔMAGE ET INSERTION

DES JEUNES DANS LE

SECTEUR PUBLIC A GOMA

Par : Innocent KAKULE MBILIKA

Mémoire présenté en vue de l'obtention du diplôme de licence en Sciences Economiques

Option : Economie Publique

Directeur : Prof. Dr NENE MORISHO MWANABININGO Rapporteur : Master Emmanuel SHUKURU SEKABANZA

i

TABLE DES MATIERES

TABLE DES MATIERES i

EPIGRAPHE iv

DEDICACE v

REMERCIEMENTS vi

SIGLES ET ABREVIATIONS vii

LISTE DES TABLEAUX ET FIGURES viii

I. LES FIGURES viii

II. LES TABLEAUX viii

RESUME x

ABSTRACT xi

0.INTRODUTION 1

0.1. ETAT DE LA QUESTION 1

0.2. PROBLEMATIQUE 3

0.3. OBJECTIF DU TRAVAIL 7

0.4. DELIMITATION SPATIO-TEMPORELLE DU SUJET 8

0.5. CHOIX ET INTERET DU SUJET 8

0.6. DIVISION DU TRAVAIL 9

CHAPITRE PREMIER : REVUE DE LA LITTÉRATURE THEORIQUE ET EMPIRIQUE 9

Section I. GENERALITE SUR LE SECTEUR PUBLIC 9

I.1. LE SECTEUR PUBLIC 9

I.2. CONCEPTS DE CHOMAGE 12

I.2.4. La mesure du chômage résultante de plusieurs flux 16

I.2.5. Analyse économique du chômage 17

I.2.6. La logique keynésienne, la relance économique 17

La politique budgétaire et la politique monétaire. 18

I.2.8. Le chômage et le salaire 22

I.2.9. Théorie de SAMUELSON et SOLOW sur le chômage 23

I.2.10. Approche Marxiste sur le chômage 23

I.2.11. Le processus d'accès à l'emploi 24

Section II. ENSEIGNEMENT DE LA LITTÉRATURE 26

II.1. LA NOTION DE PLEIN EMPLOI DANS L'HISTOIRE DE LA PENSEE ECONOMIQUE 26

II.1.1. Théories de base du marché du travail 27

II.1.2. LE MARCHE DU TRAVAIL A GOMA 28

II.1.3. Prolongements des idées classiques 29

ii

II.1.4. Rigidités du marché du travail : secteur public et chômage involontaire 30

II.2. THEORIE DU CAPITAL HUMAIN 32

II.3. La théorie de la segmentation 34

Section III : LES DETERMINANTS D'INSERTION DES JEUNES DANS LE SECTEUR PUBLIC 36

III.1. APPROCHE CRITIQUE DES DETERMINANTS 37

III.2. APPROCHE CRITIQUE DE TRAVAUX ANTERIEURS 41

CHAPITRE DEUXIEME : APPROCHE METHODOLOGIQUE 43

Section I : POSITIONNEMENT DE NOS ETUDES PAR RAPPORT AUX THEORIES EMPIRIQUES 43

Section 2 : METHODOLOGIE 43

1° Echantillonnage 43

2° source des données 44

3° collecte des données 44

4° Présentation des variables 44

5° Technique de collecte des données 46

6° Méthodes d'analyse 47

8° Les techniques d'analyse 47

9° Présentation du modèle 48

a) Présentation théorique du modèle général 48

CHAPITRE TROISIEME : PRESENTATIONS, ANALYSES ET INTERPRETATIONS DES RESULTATS 50

SECTION I : PRESENTATION DES RESULTATS DES ANALYSES DESCRIPTIVES UNIVARIEES 50

SECTION II. PRESENTATION DES RESULTATS DES ANALYSES DESCRIPTIVES BIVARIEES 56

SECTION III. ANALYSE DES DETERMINANTS DE L'INSERTION DES JEUNES DANS LE SECTEUR PUBLIC

58

III.1. Le modèle de régression logistique binaire 59

III.3. L'estimation retenue du modèle 64

a. Interprétation statistique des résultats sur l'insertion des jeunes dans le secteur Public à Goma

65

a. Interprétation sociologique des résultats sur l'insertion des jeunes dans le secteur Public à

Goma et présentation d'une brève discussion 65

DISCUSSION 67

CONCLUSION 69

RECOMMANDATIONS 71

a. Au gouvernement de la RDC 71

BIBLIOGRAPHIE 72

I. DICTIONNAIRES 72

II. OUVRAGES 72

III

III. ARTICLES 73

IV. TFC, MEMOIRES ET THESE 74

V. COURS, RAPPORTS ET AUTRES 74

VI. SITES WEB 74

ANNEXES 75

QUESTIONNAIRE D'ENQUETE POUR LES JEUNES ENGAGES DANS LE SECTEUR PUBLIC 76

iv

EPIGRAPHE

« L'emploi est une chaîne qui lie chaque jeune à la vie et à son Etat. Lorsqu'un Etat échoue à garantir l'insertion des jeunes dans le secteur public, il s'insécurise » Adam SMITH

Innocent KAKULE MBILIKA

V

DEDICACE

A mes parents bien-aimés Albert MBILIKA et Judith SHINJA MUHOMBO ; pour l'amour et l'orientation tant manifestés à notre égard.

Innocent KAKULE MBILIKA

vi

REMERCIEMENTS

En parcourant d'une manière systématique notre vie, nous pouvons constater d'emblée que tout semble être vain.

Cependant, si nous faisons une contemplation adéquate de cette vie à travers son ultime efficience, nous arriverons à nous éclairer sur le fait que tout s'avère être important, merveilleux, précieux et utile. Parfois désemparé, perplexe et sans espoir, nous n'avons cependant pas manqué d'espérer : « qu'un enterrement peut également être une occasion de renaître, d'espérer qu'à la nuit du lugubre peut succéder un jour radieux et de n'espérer, en outre, qu'au suprême ». Peu à peu, nous pesons que ce mémoire de fin d'études couronne une étape franchie et ouvre la voie à un espoir. Lequel espoir généré et entretenu par ceux sans qui, la rédaction de ce mémoire n'aurait été possible s'ils n'avaient concouru à travers leur dévouement.

C'est un honneur pour moi de dire ce que je leur dois. Ceci particulièrement, je le pense au Directeur Professeur Nene MORISHO, intellectuel hautement qualifié : j'ai soumis à son jugement préalable nombre d'idées exposées ici et il m'a suggéré d'importantes corrections. Il m'a accordé la plus large ouverture qui aura jusqu'au bout aidé à discerner les points convergents et divergents, entre mes idées et les siennes tout en suscitant la contradiction ou la réfutation, dans une liberté absolue sans jamais concéder la moindre place à l'argumentation d'autorité et au rapporteur Master Emmanuel SHUKURU SEKABANZA, économiste du bien-être, je suis attaché à titre personnel : sa fidélité à l'esprit scientifique et sa maîtrise des analyses statistiques se sont étroitement mêlées à mon manuscrit et m'ont permis d'élaborer la version finale. Mais aussi à Christelle KIRUMUGABO, pour son soutien moral de tous les jours, son efficacité et son dévouement ont contribué à l'aboutissement de cette étude. Son regard intime a été aussi une réelle muse pour moi.

Notamment à: Mr. BURASHENGWA, Mr. BURHONYIBURASHENGWA, Mr. BALOLA, Mr. KALERE, Mr Claude TSHUMA, Mr. Steeven, Mr. NTABOBA, Mr. SONGU, Mr. MEBA, Mr. SAFARI, Mme. BINONE, Mme. ESPERANCE. Etc. Mon souhait le plus ardent est que nous prospérons à tous égards. Par le sang qui nous unit, nous sommes énormément redevables à nos frères et soeurs ; cousines et cousins : Urbain, Joachin, Albertina, Kave, Pascaline, Nicolas, Willy, Faustin, Mireille, Nicole, Daniel, David, Benjamin, innocent, pour leur attachement. Que tous ceux qui nous sont chers mais dont les noms ne sont pas repris dans ces lignes, ne se sentent pas oubliés, mais qu'ils trouvent plutôt l'expression de notre profonde gratitude et du solide attachement.

Innocent KAKULE MBILIKA

VII

SIGLES ET ABREVIATIONS

BCC : Banque Centrale du Congo

BIT : Bureau International du Travail

CIRGL : Conférence Internationale pour la Région des Grands Lacs

DSCRP : Document Stratégique de Croissance et de Réduction de la Pauvreté

EDS : Enquête Démographique et de Santé

ESU : Enseignement Supérieur et Universitaire

FMI : Fonds Monétaire International

INS : Institut National de la Statistique

INSEE : Institut National de Statistiques et d'Etudes Economiques

MINESU : Ministère de l'Enseignement Supérieur et Universitaire

OCDE : Organisation de Coopération et de Développement Economique

OEF : Operation Enduring Freedown

OIT : Organisation Internationale du Travail

OMD : Objectifs du Millénaire pour le Développement

ONEM : Office National de l'Emploi

PIB : Produit Intérieur Brut

Prob : Probabilité

PROCER : Programme de Création d'Emplois Rémunérés

PRO-YEN : Programme National pour l'Emploi des Jeunes

RDC : République Démocratique du Congo

SPSS : Statistical Package for Sociales Sciences

STEP : Société de Télécommunication et d'Electronique Professionnelle

UNIGOM : Université de Goma

VIII

LISTE DES TABLEAUX ET FIGURES

I. LES FIGURES

· Mesure du chômage résultant des plusieurs flux Fig. 1

· Politique budgétaire et monétaire Fig. 2

· Politique budgétaire dans la lutte contre le chômage Fig. 3

· Politique monétaire dans la lutte contre le chômage Fig. 4

· Pouvoir public qui mène simultanément les deux politiques Fig. 5

· Marché des biens et services Fig. 6

· Marché du travail Fig. 7

· Courbe de LAFFER Fig. 8

· Taux de vacance d'emploi Fig. 9

II. LES TABLEAUX

a. Pour les analyses descriptives uni-variées

· Sexe

· Niveau d'étude

· Statut matrimonial

· Insertion dans le secteur public

· Religion

· Préférence

· Moyen d'insertion

· Connaissance

· Autres occupations

· Grade

· Lancement d'offre

· Effet de l'origine social

· Test

· Temps moyen

b. Pour les autres analyses

· Calcul du temps moyen de la file d'attente

· Insertion des jeunes de la ville de Goma dans le secteur Public et le sexe

· Tests de Khi-deux

ix

? Insertion des jeunes de la ville de Goma dans le secteur Public et effet de

l'origine social

? Codage et classification des variables

? Variables absentes de l'équation

? Récapitulatif des modèles

? Variables de l'équation

X

RESUME

L'importance et la clairvoyance des questions de l'insertion des jeunes dans le secteur Public qui justifient la nécessité d'études statistiques qui pourraient apporter des pistes de solutions pour faciliter l'insertion dans le secteur Public. Cette présente étude s'inscrit dans ce cadre. Elle étudie les déterminants de l'insertion des jeunes dans le secteur Public. Le modèle logistique a été utilisé pour répondre à la problématique. Pour appréhender la moyenne de la file d'attente, nous avons fait le calcul de la moyenne dans le logiciel SPSS 23.0.

Le taux de chômage a été évalué à 13,1% d'après la définition de la Banque Mondiale. Ce taux est plus élevé chez les femmes et en milieu urbain. Les revenus tirés du travail sont stables dans le secteur public mais c'est également dans ce secteur que l'on note moins d'inégalité. La durée moyenne du chômage est estimée à 18 mois et est plus longue en milieu urbain qu'en milieu rural. La majorité des chômeurs utilise la connaissance et l'effet de l'origine comme moyens d'être inséré dans le secteur public.

Les jeunes sont défavorisés lors de leur insertion dans le secteur public. Résider en milieu urbain favorise l'insertion sauf dans le secteur agricole. Un niveau d'instruction élevé et une formation professionnelle n'influence pas fortement les chances d'accéder à un emploi dans le secteur public. Un revenu escompté élevé baisse les chances de trouver un emploi. La connaissance explique davantage l'insertion des jeunes dans le secteur Public. Enfin, les membres d'un ménage ont plus de chances d'exercer dans le secteur d'activité de leur parent.

A la suite de ces résultats, nos recommandations tournent autour des financements pour développer l'entreprenariat des jeunes car l'Etat lui seul n'est pas à mesure de palier à ce choc du chômage des jeunes du fait qu'il ne compte plus réhabiliter les entreprises publiques qui sont tombées en faillite comme (le domaine de KATALE, etc.). Du renforcement du secteur public dans le sens du contrôle car dans ce dernier le contrôle est quasi inexistant, Il faut une création d'un partenariat public-privé pour garantir le recrutement de jeunes chômeurs.

xi

ABSTRACT

The importance and the foresight of the questions of the insertion of the young people in the Public sector which justify the necessity of statistical studies which could bring possible solutions to facilitate the insertion in the Public sector. This study is part of this framework. It studies the determinants of the insertion of young people in the Public sector. The logistic model was used to answer the problem. To get the mean of the queue, we did the averaging in the SPSS 23.0 software.

The unemployment rate was estimated at 13.1% according to the definition of the World Bank. This rate is higher among women and in urban areas. Income from work is stable in the public sector, but it is also in this sector that there is less inequality. The average duration of unemployment is estimated at 18 months and is longer in urban than in rural areas. The majority of the unemployed use knowledge and the effect of origin as means of insertion into the public sector.

Young people are disadvantaged when they enter the labor market. Residing in urban areas favors integration except in the agricultural sector. High education and vocational training do not strongly influence the chances of getting a job in the public sector. A high expected income lowers the chances of finding a job. Knowledge explains more the insertion of young people in the Public sector. Finally, household members are more likely to practice in their parent's line of business.

Following these results, our recommendations revolve around funding to develop youth entrepreneurship because the state alone is not able to overcome this shock of youth unemployment. Furthermore, the authorities no longer intend to rehabilitate public enterprises that have fallen bankrupt as the domain of KATALE, etc.

To solve this problem, the authorities with public sector should partner with private sectors to creation to guarantee the recruitment of unemployed youth.

1

0.INTRODUTION

0.1. ETAT DE LA QUESTION

Le domaine scientifique, plus précisément celui de la recherche reste un domaine ou complémentarité, reformulation et critique est de chercher si notre préoccupation n'aurait pas fait objet d'un autre travail.

Certes que la question de chômage et insertion des jeunes a déjà été au coeur des préoccupations de certains auteurs comme : Joël FUMWAKWAU¹ de l'université de Kinshasa avait montré que les tendances mondiales du chômage des jeunes ne cessent de conserver jalousement une forte hausse. Près de 75 millions des jeunes sont au chômage dans le monde, un record. Plus de 12,6% des jeunes se sont retrouvés sans travail en 2013, une hausse de 3,5 millions entre 2007 et 2013. Le taux mondial du chômage des jeunes, après avoir baissé, a remonté de 12,7% en 2009, 12,3% en 2011, 12,4% en 2012, 12,6% en 2013 et d'après les projections, 12,8% en 2018 (Banque mondiale, 2013). Les récentes estimations montrent que 88 millions des jeunes dans le monde sont actuellement privés d'emploi, soit 47% de la population au chômage dans le monde (Banque mondiale, 2013). En l'absence d'une croissance économique et d'un développement soutenu, cette tendance devrait poursuivre ou même s'aggraver en raison de l'augmentation de la population et de l'entrée de nombreux jeunes sur le marché de travail dans beaucoup de pays en développement et malgré la diminution du nombre des jeunes dans les pays de l'OCDE.

La RDC où la population totale a sextuplé entre 1958 et 2012 n'échappe pas à cette situation. Elle était de 13, 5 millions en 1958 (Vander Linden et al., 1980) cité dans possède des données, le taux de chômage des jeunes est largement supérieur au taux de chômage des vieux. Même si ces jeunes ont suivi de plus longues études que les générations précédentes, les offres d'emplois sont limitées pour eux et leurs chances de mener une vie économiquement indépendante sont minuscules.

L'étude est fondée sur trois hypothèses que la confrontation avec les données statistiques de l'enquête 1-2-3 de 2012 aura à tester et à vérifier.

1. L'intensité du chômage des jeunes diplômés d'universités de 20-24 ans dans la ville de Kinshasa est très forte, elle avoisinerait 85 % ;

¹ Joël FUMWAKWAU, Les déterminants du chômage parmi les jeunes diplômés d'universités de 20-24 ans dans la ville de Kinshasa, 2015

2

2. Le chômage parmi les jeunes diplômés d'universités de 20-24 ans dans la ville de Kinshasa est fonction du type d'entreprises recherchées, de la voie d'obtention d'emploi et du niveau de vie du ménage ; comme résultat la voie d'obtention d'emploi : l'étude vient de montrer que beaucoup des jeunes qui ont un emploi l'ont obtenu à travers des réseaux relationnels. Les chômeurs de l'autre côté pensent aussi que pour obtenir un emploi, il faut toujours être recommandé par quelqu'un ou être le frère d'un chef. A force de penser ainsi, ils ne fournissent plus d'efforts de trouver eux-mêmes l'emploi auprès des entreprises directement et par malheur, ils se retrouvent nombreux au chômage mais aussi Emmanuel SHUKURU² de l'université de Goma (UNIGOM) avait constaté que le chômage de convention devient cruellement un chômage de masse et pour la première fois sans doute dans notre histoire un phénomène permanent. L'existence de ce chômage massif et persistant est créative d'inégalités, d'exclusion et de marginalisation.³

En réalité, les trente glorieuses qui suivent la seconde guerre mondiale ont été marqué par un chômage très faible avoisinant les 2,4% en Europe occidentale, les 4,1% en Amérique du Nord et 1,3% au Japon⁴.

Selon le rapport de l'Organisation internationale du travail (OIT), nommé les tendances mondiales de l'emploi, le nombre de personnes sans emplois est resté à son plus haut niveau historique avec 5,6% en 2017 soit un nombre dépassant 192 Millions de chômeurs à travers le monde.

Ce qui pousse tous les jeunes qui quittent le système éducatif dans le désespoir surtout que la grande partie n'ont pas une connaissance qui pourrait les faciliter d'être inséré dans secteur du travail.

En partant de leurs analyses, ils avaient compris que le problème du chômage des jeunes en Afrique est plus complexe que dans les autres régions du monde. La lente croissance des économies ne permet pas de créer suffisamment d'emplois pour le grand nombre de diplômés qui arrivent chaque année sur le marché. » « Des jeunes hommes et des jeunes femmes traînent dans les rues des grandes villes sans avoir grand- chose à faire, et dans certains cas se livrent à la délinquance. » Actuellement, on peut considérer que ce chômage des jeunes est comme une bombe qui, si on ne la désamorce pas, va exploser.

² Emmanuel SHUKURU, Chômage et insertion des jeunes sur le marché du travail à Goma, UNIGOM, 2008

³ BERNARD CLEMENT et all, Sciences économiques et Sociales, Bordas, Paris, 1999, p. 112

⁴ Https:// fr.m Wikipedia.org, 12h50

3

0.2. PROBLEMATIQUE

Dans plusieurs pays africains et du monde, la pleine participation des jeunes à la vie familiale et aux tâches de développement économique, social et culturel est de plus en plus hypothéquée par le chômage et le sous-emploi dont les effets pervers suscitent des inquiétudes et des bouleversements sociopolitiques.

En effet, les diplômés sans emploi restent pendant une grande période à la charge de leur famille. Le passage de la vie scolaire ou universitaire à la vie active demeure pour la plupart un cauchemar, alors que les trente glorieuses avaient assuré le plein emploi. Dans l'ensemble de pays développés le ralentissement de la croissance à partir de 1975, avait engendré un déséquilibre croissant sur le marché.

Les réflexions sur le chômage ont pendant longtemps animé les écrits et les diverses contributions en vue d'améliorer les conditions de vie des jeunes. L'emploi demeure en réalité l'une des questions les plus irrésistibles de la vie en société et recoupe aussi bien une dimension individuelle que globale. La dimension « Individuelle » s'explique par le fait que tout individu, en un moment ou à un autre de sa vie, aspire à un emploi décent ; celle « globale » se justifie par le fait que les questions de l'emploi et du chômage font partie des priorités majeures pour les gouvernements et représentent surtout un facteur de cohésion sociale.

En science économique, depuis Adam Smith au 18^ème 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'emploi⁵, la problématique de l'emploi a toujours été l'une des principales préoccupations des économistes. Dans le fameux carré magique théorisé par l'économiste britannique Nicholas Kaldor qui définit les quatre grands objectifs de la politique économique, la lutte contre le chômage occupe toute sa place à côté de la croissance, de la maîtrise de l'inflation et de l'équilibre extérieur. Aujourd'hui plus que jamais, le niveau de l'insertion des jeunes d'un pays est sûrement 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

⁵ Banque mondiale, le développement et la nouvelle génération, Nouveaux Horizons, Ed. Saint martin, 2007, p. 120

4

estime de soi, une dignité et une meilleure intégration sociale. Dans son ouvrage « Macroéconomie », G. N. Mankiw souligne : « Le chômage est le phénomène macroéconomique qui affecte le plus directement et le plus gravement les individus.

Pour la plupart des gens, la perte d'un emploi signifie réduction du niveau de vie et détresse psychologique ». En 2017, les jeunes représenteraient plus de 35% de la population au chômage dans le monde. Si le taux mondial du chômage des jeunes s'était stabilisé à 13,0 % en 2016, il devrait légèrement augmenter à 13,1% cette année⁶. S'établissant à 70,9 millions en 2017, le nombre des jeunes chômeurs est en net progrès par rapport au chiffre record de 76,7 millions atteint pendant la crise, en 2009, mais ce nombre devrait augmenter de 200 000 chômeurs supplémentaires en 2018, pour atteindre un total de 71,1 millions. A l'échelle mondiale, la hausse marquée des taux de chômage des jeunes observées entre 2010 et 2016 en Afrique du Nord, dans les Etats arabes, en Amérique latine et dans les Caraïbes a été compensée par les progrès enregistrés pour les jeunes sur les marchés du travail en Europe, en Amérique du Nord et en Afrique subsaharienne. La croissance économique globale reste déconnectée de la croissance de l'emploi et l'instabilité économique menace de compromettre les gains constatés en termes d'insertion des jeunes dans le secteur public. Le ratio entre le chômage des jeunes et celui des adultes a peu évolué au cours des dix dernières années, mesurant combien les jeunes sont profondément et durablement désavantagés dans le secteur public. Le rapport met aussi en évidence la vulnérabilité constante des jeunes femmes dans le secteur public. En 2017, le taux mondial d'activité des jeunes femmes est de 16,6% inférieur à celui des jeunes hommes. Les taux de chômage des jeunes femmes sont aussi nettement plus élevés que ceux des jeunes hommes et les écarts entre les sexes pour les jeunes NEET (qui ne travaillent pas ni ne suivent d'études ou de formation) sont encore plus grands. A l'échelle mondiale, le taux de NEET chez les jeunes femmes est de 34,4 % contre 9,8 % chez les jeunes hommes.

En 2017, 39 % des jeunes travailleurs des pays émergents et en développement 160,8 millions de jeunes vivent dans la pauvreté ou l'extrême pauvreté, c'est-à-dire avec moins de

3,10$ par jour. Plus de deux jeunes actifs sur cinq sont actuellement au chômage ou sont des

travailleurs pauvres, une réalité frappante qui a une incidence sur les sociétés à travers le monde. Pour bon nombre d'entre eux, leur présent et leur avenir se trouvent dans l'économie

informelle. A l'échelle mondiale, trois jeunes hommes et femmes sur quatre sont employés dans le secteur informel, contre trois sur cinq chez les adultes. Dans les pays en développement,

⁶ le rapport de l'OIT sur Les tendances mondiales de l'emploi des jeunes, 2017

5

ce ratio s'élève à 19 sur 20 pour les jeunes, hommes et femmes. Le défi de l'emploi des jeunes ne concerne donc pas seulement la création d'emploi mais aussi et même davantage la qualité du travail et les emplois décents pour les jeunes. «Il est vital de s'attaquer aux défis sociaux et de marché du travail que doivent affronter constamment les jeunes hommes et femmes, non seulement pour parvenir à une croissance durable et partagée mais aussi pour l'avenir du travail et la cohésion sociale»⁷. La Banque africaine de développement (BAD) finance certains de ces programmes qui visent à l'auto-emploi des jeunes et des femmes.

Selon la Banque mondiale, les jeunes représentent 60 % de l'ensemble des chômeurs africains. En Afrique du Nord, le taux de chômage des jeunes est de 25 %, mais ce taux est encore plus élevé au Botswana, en République du Congo, au Sénégal et en Afrique du Sud, entre autres pays. Avec 200 millions d'habitants âgés de 15 à 24 ans, l'Afrique compte le plus de jeunes au monde.⁸

Dans la plupart des pays africains, le chômage des jeunes « est au moins deux fois supérieur à celui des adultes », souligne la BAD.

Les jeunes femmes sont plus durement touchées. La BAD a constaté que dans la plupart des pays d'Afrique subsaharienne et dans tous ceux de l'Afrique du Nord, il est plus facile pour les hommes que pour les femmes d'obtenir un emploi, même si celles-ci possèdent le même niveau d'expérience et de compétences. Les statistiques du chômage en Afrique ne tiennent pas compte des emplois précaires ni du sous-emploi dans le secteur informel. Selon un rapport de la Brookings Institution, un groupe de réflexion basé à Washington, « Les jeunes africains trouvent du travail, mais celui-ci est souvent mal rémunéré et ne leur permet pas de perfectionner leurs compétences ni de jouir d'une certaine sécurité de l'emploi ». La Brookings Institution considère le sous-emploi comme un grave problème, qui masque la réalité dans les pays qui affichent un faible taux de chômage. Plus de 70 % des jeunes de la « République du Congo, de la République démocratique du Congo, de l'Éthiopie, du Ghana, du Malawi, du Mali, du Rwanda, du Sénégal et de l'Ouganda sont à leur compte ou contribuent au travail familial »⁹.

⁷ Deborah Greenfield, Directrice générale adjointe rapport de l'OIT pour les politiques, 2017.

⁸ Rapport de la Banque mondiale 2018

⁹ Rapport de la Brookings Institution

6

En effet, au niveau du pays à cette occasion, le Gouvernement a présenté à l'opinion nationale et internationale, comme ci-après, les statistiques sur l'emploi et le chômage dans notre pays : « Il se crée en RDC depuis 2012, 100.000 emplois en moyenne chaque année et le taux de chômage en 2014 est de 43% tandis qu'en 2000, il a été de 67% ».

Ainsi, soucieux de garantir la cohérence entre les performances macroéconomiques, le niveau de la croissance économique et l'amélioration du vécu quotidien des populations congolaises, le Gouvernement s'est donc félicité de l'évolution du niveau de l'emploi qui s'est traduite par la réduction du taux de chômage et l'inversion de sa courbe.

Tandis que dans la ville de Goma, près de 80 % des Congolais âgés entre 15 et 40 ans sont au chômage, selon les estimations des spécialistes comme AUGUSTIN MATATA MPONYO et cie. Dans cette partie du pays, des milliers de diplômés se retrouvent sans emploi après leurs études. Ils vivent de la débrouille. Conséquence : certains jeunes diplômés rejoignent les mouvements rebelles qui pullulent à l'est du pays.

Une fois passé un long moment dans la file d'attente, ils mettent en place plusieurs stratégies pouvant les faciliter à s'insérer. Ainsi, le canal d'insertion qui s'avère pour eux le plus efficace est celui des relations ou connaissances¹⁰.

Il est par ailleurs normal de supposer que l'emploi des jeunes est plus sensible que celui des autres catégories au rythme des licenciements, l'ancienneté des jeunes étant faible par définition. De même, le ralentissement de la création d'emplois qui va de pair avec celui de la conjoncture les touche de plein marteau ; un premier emploi correspond rarement aux souhaits et au profil de l'individu employé et le chômage frictionnel des jeunes est important.

D'où le chômage des jeunes devient persistant et leur insertion dans le secteur public devient longue, difficile et préoccupante. La République Démocratique du Congo, le Nord Kivu en particulier se trouvent frappé par ce phénomène ; pas de politique de lutte contre le chômage des jeunes, pas d'indemnisation de chômage, Bref pas des solutions à ce phénomène.

Au Nord Kivu, on constate une multiplication des organisations non gouvernementales (ONG) qui, d'une manière ou d'une autre réduise le chômage à court terme mais qui s'accentue encore une fois à long terme : c'est-à-dire qu'à long terme le chômage risquerait de s'aggraver.

¹⁰ Emmanuel SHUKURU, op cit

7

Si ces dernières mettaient fin à leurs projets ; aussi en grande partie ces emplois créés ne profitent pas aux jeunes.

Si les Universités déversent un grand nombre des diplômés et que ceux-ci n'ont aucune assurance de trouver un emploi, il faut dire que les responsabilités sont partagées. Ainsi, dans ce travail nous présentons la situation des jeunes de 15 à 40 ans, gradués et licenciés qui sont insérés dans le secteur public.

Après cela, nous nous sommes posé les questions selon lesquelles :

? Quel temps moyen d'attente qu'un jeune de Goma de niveau supérieur peut passer dans la file d'attente après le système éducatif avant de s'établir dans un emploi public à Goma ?

? Quels sont les facteurs qui déterminent l'insertion des jeunes dans le secteur public à Goma ?

Avec comme hypothèses :

Le temps moyen d'attente qu'un jeune de Goma peut passer dans la file d'attente avant de s'établir dans un emploi serait de 16 mois (1,4 année).

Il existerait une relation significative avec un effet de petite taille entre les relations ou connaissances et l'insertion dans le secteur du travail (secteur public).

0.3. OBJECTIF DU TRAVAIL

0.3.1. Objectif général

? Connaitre ce qui détermine l'insertion des jeunes dans le secteur public à Goma. 0.3.2. Objectifs spécifiques

Nous allons :

- Préciser certains concepts tels que chômage, jeune, chômeur, etc.

- Déterminer la durée moyenne qu'un jeune peut passer dans la file d'attente avant d'être

inséré dans le secteur public ;

- Présenter les déterminants d'insertion des jeunes dans le secteur public ;

- Proposer une série de recommandations d'une part pour le pouvoir public et pour les

jeunes de l'autre part.

8

0.4. DELIMITATION SPATIO-TEMPORELLE DU SUJET

Notre travail scientifique concerne la République Démocratique du Congo, la Province du Nord Kivu plus précisément la ville de Goma.

Cette étude couvre l'horizon 2019 s'agissant des enquêtes.

0.5. CHOIX ET INTERET DU SUJET

Nous sommes bien conscients du fait que nous ne sommes pas le premier à mener une telle étude et nous ne serons pas aussi le dernier à se lancer là-dessus. Sur ce, l'intérêt porté sur ce travail est double : théorique et pratique.

Cependant, le choix de ce sujet est le résultat des phénomènes observés dans la ville de Goma.

Ainsi, le chômage, phénomène ancien et permanent fait aujourd'hui des nombreux débats dans le monde tendant à le réduire. Dans les pays en développement, notamment en République Démocratique du Congo, ce phénomène ne se fait pas beaucoup entendre. Les acteurs politiques et mêmes les victimes s'en soucient moins.

Au fur et à mesure qu'on n'en tienne pas beaucoup des considérations, ce phénomène ne cesse de s'aggraver. Pour le cas d'espèce de la ville de Goma, le chômage frappe les jeunes diplômés parce que aussitôt terminer les études, les jeunes manquent d'emploi malgré leur qualification. Le secteur public à Goma comporte beaucoup d'exigences aux jeunes à la recherche du premier emploi, en leurs disant que c'est le ministre national qui engage. Ce qui les poussent à rester au chômage.

Le chômage de masse des jeunes diplômés à Goma se fait sentir et leur insertion dans le secteur public devient difficile, longue et utopique bien qu'il y a toujours des jeunes qui y travaillent.

Pratiquement, ce travail fournira aux jeunes diplômés des politiques pouvant les aider à éviter le chômage d'un côté et à demeurer au travail si une fois on l'a acquis.

Aux pouvoirs publics, nous donnerons quelques suggestions pour une politique de lutte contre le chômage des jeunes et portant un moyen pour l'insertion.

Alors, sur le plan scientifique ce travail, servira d'une banque des données à d'autres chercheurs qui auront la même vision que nous.

9

0.6. DIVISION DU TRAVAIL

Outre l'introduction et la conclusion, notre travail est exposé selon la démarche suivante : le premier chapitre est consacré à la revue de la littérature ; le second à la méthodologie ; et enfin le dernier à la présentation, analyse des données et l'interprétation des résultats.

CHAPITRE PREMIER : REVUE DE LA LITTÉRATURE THEORIQUE

ET EMPIRIQUE

Dans ce chapitre, il sera question de définir quelques concepts qui cadrent avec notre sujet de recherche scientifique mais aussi nous allons passer en revue les divers travaux ayant été effectués sur ce même thème de recherche scientifique.

Section I. GENERALITE SUR LE SECTEUR PUBLIC

Pour ce qui est de la généralité sur le secteur public, nous allons parler un peu de ce concept puis passer en revue son historique.

I.1. LE SECTEUR PUBLIC

a. Définition : L'expression "secteur public" désigne l'ensemble des activités économiques ou sociales réalisées sous le contrôle total ou partiel de l'État et des collectivités locales.

Le secteur public comprend d'une part les administrations publiques de l'État et des collectivités locales, et d'autre part les entreprises dont au moins 51 % du capital social est détenu par une administration publique ; ainsi que les associations qui en dépendent en grande partie pour leur financement. Le statut des entreprises publiques est variable, certaines relèvent du droit commun et ont généralement le statut de société anonyme, d'autres relèvent du droit public (établissement public)¹¹.

b. historique du secteur public

Parmi tous les schèmes de représentation du monde social en France, la coupure entre les « fonctionnaires qui disposent d'un statut » et les « salariés du privé qui vivent dans le risque » est certainement l'un des plus puissants. Les périodes de changement politique profond se repèrent assez vite en ce qu'elles réactivent cette fracture, même si c'est de manière

¹¹ http://fr.wikipedia.org/wiki/Secteur_public, consulté le 27 Juin 2019, 14h30'.

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incantatoire, dans un sens ou un autre et qu'elles simplifient les enjeux autour d'oppositions partisanes : à gauche, c'est le « public » ; à droite, c'est le « privé ». À la summa divisio politique correspondent des registres de légitimation de l'action publique : maîtrise de l'action publique pour les uns, recherche de la gestion économe pour les autres¹².

Cependant, les statuts généraux successifs de la fonction publique de l'État sont issus de longues périodes de maturation politique où le jeu des acteurs a basculé sans cesse entre l'idée d'appliquer aux fonctionnaires un régime de droit spécifique et l'idée de les assimiler aux salariés du secteur privé, quitte à préserver quelques mesures spécifiques pour les corps participant directement à l'exercice de la puissance publique. Le statut de 1946 révisé à la baisse en 1959 puis élargi en 1983 en direction d'une extension du droit syndical des fonctionnaires est donc le produit d'une institutionnalisation qui a fait pencher la balance du côté du droit public au prix, il est vrai, d'une grande incohérence (que l'on pense au maquis des dispositions applicables aux contractuels) et de diverses formes de privatisation de la périphérie administrative, qu'elle soit indirecte, par la décentralisation, ou bien directe, par le passage progressif de secteurs historiques comme les services postaux au secteur privé. Il demeure qu'il faut s'interroger sur la raison d'être de cette fracture identitaire que constitue le statut, séparant le monde des fonctionnaires (et des « vrais fonctionnaires ») du monde du privé.

L'utilitas communis antique, qui désigne l'intérêt du peuple, la "chose publique" au-delà des intérêts immédiats de l'État, cède la place à partir du Bas Empire à la notion d'utilitas publica, principe général qui justifie l'intervention de la Cité. La France s'éloigne rapidement des conceptions grecques et romaines à partir des mérovingiens mais la notion d'utilitas publica ne disparaît pas et se développe même sous l'influence de Thomas d'Aquin qui se réfère au bien commun à propos de la justice¹³. Ainsi la référence au "bien de la chose publique" au "bien commun" ou "commun profit" est-elle courante dès le XIIIe siècle, découlant directement de l'utilitas publica. Le terme de service existe, en revanche la notion d'intérêt général distinct de l'intérêt privé est encore absente.

Au XVIe siècle, l'absolutisme naissant développe la terminologie des services communs et l'on se réfère de plus en plus explicitement à "l'intérêt public" et au "service public", lequel s'étend avec Colbert aux fonctions régaliennes mais aussi sociales, culturelles

¹² Alex KASONIA KIRARAHUMU, Marché Public, cours inédit UNIGOM, L2, 2018-2019

¹³ Les lois sont justes si elles sont conformes au bien divin et à l'intérêt commun des hommes.

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et économiques. A la veille de la Révolution les services communs dépendent du roi et le "service du public" renvoie d'ailleurs moins à la notion de bien commun qu'au fait que ces services appartiennent, justement, à la couronne.

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I.2. CONCEPTS DE CHOMAGE

I.2.1. Quelques définitions

a. Chômeur : Selon la définition de BIT (Bureau International du travail) dont la dernière modification remonte à la treizième conférence internationale des statistiques du travail en 1982, les chômeurs comprennent toutes les personnes ayant l'âge de travailler qui, durant la période de référence (sept derniers jours précèdent l'enquête) sont :

y' Sans travail c'est à dire dépourvu d'un emploi salarié ou non salarié ;

y' Disponible pour travailler dans un emploi salarié ou non salarié ;

y' A la recherche d'un emploi, c'est-à-dire qu'ils ont pris des dispositions spécifiques

au cours d'une période de référence donnée¹⁴.

b. Population potentiellement active ou en âge de travailler : C'est l'ensemble des personnes âgées de 15 ans et plus.

c. Occupé : c'est toute personne faisant partie de la population potentiellement active ayant travaillé au moins une heure au cours des sept derniers jours précédant l'enquête.

d. Population active : c'est l'ensemble des chômeurs et des occupés.

e. Population inactive : c'est la population potentiellement active ôtée de la population active. Elle est composée des personnes au foyer, élèves et étudiants, handicapés, retraités, rentiers et toutes les personnes se trouvant dans une situation d'inactivité similaire.

f. Jeune : Nous adopterons la définition de la charte africaine de la jeunesse de l'Union Africaine qui considère la population jeune comme l'ensemble des individus âgés de 15 à 40 ans.

g. Adulte : Nous considérons comme adulte toute personne âgée de plus de 40 ans.

I.2.2. Origine du concept

Le chômage, ainsi que le souligne Salais R. (l'invention du chômage, 1982) n'est pas une catégorie immuable, mais un phénomène historique daté, et qui est à la base des représentations au travail et du non travail.

Le chômage ne peut en effet naitre que dans des formes spécifiques d'organisation sociales, caractérisée par la génération des salariats comme forme dominance de mise en oeuvre de travail rémunéré.

¹⁴ LONGATTE Jean V, Economie générale, Paris, 2011, p.245

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Au 19^e Siècle, trois mécanismes spéciaux vont aboutir au déversement sur le marché du travail des catégories nouvelles de demandeurs d'emploi :

> La destruction de forme de production précapitaliste (agriculture familiale, artisanat, petit commerce)

« Libère » une mains d'oeuvre qui ne peut trouver de solutions alternative que dans la recherche d'un travail salarié ;

> Les périodes de réduction du salaire réel rendent le travail du chef de famille insuffisant pour couvrir le besoin d'une famille ouvrière ;

> Le rythme et les modalités d'accumulation du capital peuvent enfin dans certains phases devenirs destructeurs d'emplois¹⁵.

Pour être chômeur selon le système de statistique Eurostat, il faut avoir été sans travail durant la semaine de référence (soit moins d'une heure hebdomadaire d'activité) et avoir fait des démarches spécifiques en vue de retrouver un emploi sans forcément s'être déclaré comme chômeur auprès de l'administration.

chomeur au sens du BIT

Taux de chômeur=

population active

Aux Etats Unis, le bureau of labor statistic compte comme chômeurs, les personnes n'ayant pas d'emploi, en ayant cherché activement durant 4 semaines passées et disponibles pour travailler.

Le chômage est la situation qu'il n'y a pas le plein emploi des personnes aptes à travailler. Au-delà de la caractéristique, vaque de cette définition et des problèmes de mesures de chômage qu'elle pose, la question essentielle à proposer du chômage est de savoir s'il est volontaire, ou involontaires car seul ce dernier, pose vraiment problème, en tant que symptôme de dysfonctionnement du système¹⁶.

I.2.3. Typologies et formes des chômages

a. Chômage volontaire

C'est le chômage de ceux qui ont délibérément choisi d'arrêter de travailler (totalement ou partiellement) soit parce qu'ils trouvent que le salaire qui prévaut dans leur profession est trop faible (ils préfèrent donc consacrer plus le temps au loisir ou à acquérir une formation),

¹⁵ Alain BEITONE, Dictionnaire des Sciences économiques. Dunod. Paris, 2002, p. 120

¹⁶ Bernard GUERRIEN, dictionnaire d'analyse économique, la découverte, Paris, 1996, p.62

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soit parce qu'ils sont à la recherche d'un emploi mieux rémunéré (les coûts qu'entraine la prospection d'une nouvelle place étant plus que compensés par la hausse de gain attendue).

b. Chômage involontaire

Une personne est en chômage involontaire si elle ne trouve pas à s'employer au salaire courant, c'est-à-dire au salaire touché par ceux qui ont un emploi.

Cette définition soulève une première question, qui a trait à la qualification des emplois envisagés. Lorsqu'on parle du chômage involontaire, deux cas peuvent être envisagés :

- Le chômage se présente à la porte des entreprises en proposant de travailler pour un salaire moins élevé que celui qui est payé aux travailleurs en place, le salaire courant va alors être modifié à la baisse ; par conséquent, le chômage involontaire varie au cours du temps. (Il n'y a pas équilibre) et il peut donc être considéré comme passager

- Le chômeur ne cherche pas à travailler pour un salaire plus faible, mais on ne peut alors parler de chômage « involontaire ».

Mais dans le modèle néoclassique d'une économie concurrentielle, le chômage est décrit comme « volontaire » ou frictionnel. On dit qu'il est volontaire lorsqu'un individu refuse un emploi qu'il juge insuffisamment payer alors que le surplus de production qu'il apporte à l'entreprise ne peut permettre de lui accorder une rémunération supérieure. Dans l'optique néoclassique, le chômeur fait alors un arbitrage entre les avantages du travail (salaire et la sociabilité) et les désavantages (le coût de transport, les frais de garde des enfants, le renoncement au loisir, la perte d'éventuels revenus d'inactivité) et décide alors volontairement de rester sans emploi.

Le jeu de la concurrence est censé faire varier les salaires à la hausse ou à la baisse de sorte que tout individu offrant du travail (demandant un emploi) doit finir par trouver une entreprise pour l'embaucher à une juste rémunération, c'est-à-dire selon la richesse qu'il produit. Face à la grande dépression, les néoclassiques ont renforcé leurs positions en posant le chômage de masse constaté comme la preuve de leurs théories. Des économistes comme Arthur Cecil PIGOU ou Jacques Rueff ont tenté de montrer que le chômage découlait essentiellement des entraves à la concurrence imposée par certaines institutions monopoleuses comme les syndicats et parfois l'Etat¹⁷.

¹⁷ Arthur Cecil P, Théorie du chômage, 1931, p.98, opcit

c.

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Chômage frictionnel

Il correspond au temps nécessaire qui sépare la cessation volontaire d'une activité et la reprise d'une autre activité professionnelle.

Le chômage concerne l'hypothèse, aujourd'hui rare selon laquelle un salarié quitte un poste pour un autre qu'il sait prochainement disponible.

d. Chômage saisonnier

Il concerne l'ensemble d'activités qui se déroulent selon un cycle qui n'est pas constant dans le temps. Ce type de chômage concerne par exemple les activités liées au tourisme, ou encore certaines activités agricoles.

e. Chômage conjoncturel

Il est celui qui résulte d'un ralentissement, plus ou moins durable de l'activité économique. Lorsque le cycle économique connait un ralentissement, celui-ci peut être la cause de chômage. C'est le cas par exemple, lorsque le volume de production excède la demande des consommateurs.

f. Chômage structurel

Il provient pour sa part d'un déséquilibre durable du fonctionnement du marché du travail, qui excède les difficultés conjoncturelles par nature temporelle. Ce type de chômage caractérise, la situation d'un grand nombre des pays industrialisés depuis le début des années 1980¹⁸

g. Chômage de première insertion

Il s'agit des personnes qui respectent tous les critères de la définition du chômage et qui n'ont jamais travaillé dans un emploi considéré comme stable d'une durée supérieure à un seuil généralement de 3 mois ou ayant fait l'objet d'un contrat de travail écrit ou oral.

h. Chômage classique

Dans la théorie du déséquilibre développé par E. MALINVAUD, le chômage classique correspond au cas où les ménages sont rationnels sur le marché du travail. Cela étant les prix existant trop bas, les entreprises ne jugent pas rentable de créer des emplois pour satisfaire toute la demande des biens qui leur est adressée.

¹⁸ Encyclopedia, 1993 à 2003 Microsoft corporation

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i. Chômage de longue durée

Il regroupe l'ensemble de personnes au chômage depuis plus d'un an.

j. Chômage déguisé

Il désigne les situations d'emplois dans lesquelles les individus occupent des postes qui ne font pas appel à toutes leurs capacités ou des emplois dans lesquelles leur productivité est faible, voire nulle.

k. Chômage technologique

C'est le type de chômage causé par l'introduction de nouvelles machines ou des nouvelles méthodes de production dans les processus productifs.

l. Chômage répétitif

Il touche des personnes qui ont connu des multiples passages par le marché du travail : les jeunes récemment sortis du système éducatif et femmes qui cherchent après une longue interruption à reprendre une activité professionnelle¹⁹

I.2.4. La mesure du chômage résultante de plusieurs flux

Le chômage à un moment donné apparaît, dans cette démarche, comme le solde des entrées et des sorties du chômage, ainsi que le montre le schéma suivant²⁰ :

Chômeurs

entrées

sorties

Nature des entrées au chômage

Arrivées sur le marché du travail -Arbitrage activité/inactivité

(Par exemple travail-loisirs ou travail-formation)

-Licenciements (fins de contrats de stage, même ...)

-Changements d'emplois.

Nature des sorties au
chômage

-Retraite ou préretraite.

Sorties du marché du travail

-Arbitrage activité-inactivité

-Création d'emplois nouveaux

Embauche -emploi vacant

¹⁹ Alain BEITON, op.cit. p.277

²⁰ M. Bialès, Notions fondamentales d'économie, 3^e Edition, FOUCHER, Paris, 2003, Pg 353

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La mesure du chômage exige ici une parfaite maîtrise de chacune des composantes qui le constituent ; elle permet malgré tout de calculer deux indicateurs clés :

- La durée du chômage : le temps écoulé entre l'entrée et la sortie du chômage pour ceux qui ont retrouvé un emploi.

- L'ancienneté du chômage à un moment donné : le temps écoulé depuis l'entrée au chômage pour ceux qui sont toujours chômeurs

I.2.5. Analyse économique du chômage

L'analyse économique du chômage a beaucoup évolué ; la première explication cohérente est à mettre à l'actif des économistes classiques. Pour eux, le chômage involontaire est impossible car l'économie fonctionne en situation de plein emploi, c'est-à-dire que tout le monde travaille comme tous les facteurs de production sont pleinement utilisés en se référant sur la loi des débouchés de Jean BAPTISTE SAY : « l'offre crée sa propre demande ». Ils considèrent que le prix et le salaire sont flexibles même à court terme (CT) en cas de choc ou crise, les entreprises baissent le prix et le salaire pour l'ajustement²¹.

La deuxième explication concerne les fondements keynésiens, pour eux le chômage est une insuffisance de la demande globale ; car en économie, il y a des gens qui désirent travailler au salaire proposé par les entreprises mais ils ne le peuvent pas parce que la demande et la production sont faible.

D'où la présence du chômage involontaire ; KEYNES, préconise la conduite des politiques économiques comme l'économie seule est incapable de s'autoréguler, elle a besoin de l'intervention d'un autre acteur qui est l'Etat pour réguler l'économie et résorber la crise. L'Etat va mener des politiques économiques²².

I.2.6. La logique keynésienne, la relance économique

Qu'ils mènent une politique de croissance riche en emplois ou de transferts économiques et sociaux, les pouvoirs publics recourent, dans la lutte contre le chômage keynésien à l'utilisation des grands instruments macroéconomiques de réglage de la demande globale :

²¹ NENE MORISHO, Macroéconomie, cours inédit UNIGOM, 2017-2018, p.4

²² NENE MORISHO, Macroéconomie, cours inédit UNIGOM, 2017-2018, p.5, op.cit.

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La politique monétaire

La politique budgétaire et la politique monétaire.

La politique budgétaire

Par une politique de déficit budgétaire et/ou d'investissement public, les pouvoirs publics élèvent le niveau de la demande globale et agissent par là même sur l'emploi (ex : les relances économiques de Jacques Chirac en 1975 et François Mitterand en 1981-1982).

La baisse des taux d'intérêt et/ou l'injection de liquidités dans l'économie peuvent contribuer à inciter les entreprises à investir et à embaucher (la baisse des taux d'intérêt en France à partir de 1989 a ainsi permis de ralentir la progression du chômage).

Plus précisément, la cause essentielle du chômage des jeunes provenant d'une insuffisance de la demande globale, les keynésiens préconisent, pour améliorer la situation de l'emploi, tout un ensemble de mesures destinées à accroitre la demande en biens de consommation et en biens d'équipement.

La relance de la consommation s'effectue par un accroissement du pouvoir d'achat des agents économiques et plus particulièrement de ceux dont la propension à consommer est importante (allocations accordées aux familles, aux catégories sociales défavorisées...) cette relance est également facilitée par la mise en place de conditions de crédit permettant aux particuliers de s'endetter pour l'acquisition de biens.

Le soutien des investissements peut s'effectuer par une politique monétaire, les autorités décidant d'augmenter l'offre de monnaie pour provoquer une baisse du taux de l'intérêt, favorable à la réalisation d'investissements. Cette politique se heurte cependant, à certaines limites (augmentation de l'offre de monnaie éventuellement absorbée par les encaisses de spéculation si l'économie se trouve à un faible niveau d'activité, inélasticité de l'investissement au taux de l'intérêt) et les keynésiens préfèrent l'efficacité de la politique budgétaire. Rompant totalement avec le principe de l'équilibre budgétaire comme signe d'une saine gestion financière, les keynésiens considèrent en effet qu'un déficit du budget peut relancer l'activité économique²³.

²³ M. Bialès, Notions fondamentales d'économie, 3^e Edition, FOUCHER, Paris, 2003, Pg 390

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Fig. 1 : la politique budgétaire Fig. 2 : la politique monétaire dans la lutte

dans la lutte contre le chômage contre le chômage

i1

i0

IS1

IS0

LM i LM0

i1 i0

i

LM1

Yeq Ype Y

Y Y

Yeq Ype Yeq Ype

Dans le premier cas, le caractère expansif de la politique budgétaire (IS0 à IS1) provoque une augmentation du revenu (passage de Yeq à Ype). Mais dans le même temps, l'expansion de l'activité entraîne une augmentation de la demande de monnaie pour motif de transaction, qui induit à son tour une élévation du taux d'intérêt sur le marché de la monnaie (passage de J0 à I1) ; c'est ainsi que l'on trouve l'effet d'éviction des investissements publics.

Dans le second cas, l'emploi d'une politique monétaire souple provoque un déplacement de la courbe LM vers la droite (LM0 à LM1), ce qui diminue le taux d'intérêt (J0 à I1) et augmente le revenu national (passage de Yeq à Ype). Dans les deux cas, la croissance du revenu réduit le sous-emploi. Pour lutter plus efficacement contre le chômage, tout en utilisant moins intensément chacune des deux politiques économiques, les pouvoirs publics peuvent être amenés à employer les deux instruments simultanément.

i LM0

LM1

i

IS1

IS0

Fig. 4. Le pouvoir public qui mène simultanément les deux politiques

20

Commentaire : l'utilisation conjointe d'une politique budgétaire expansive (IS0 à IS1) et d'une politique monétaire souple (LM0 à LM1) permet d'accroître fortement le revenu d'équilibre sans provoquer la moindre variation du taux d'intérêt.

Comment les politiques affectent-elles la production ? elles passent par l'effet multiplicateur k qui permet de mesurer la variation de la production à la suite d'une variation de la demande globale ou de la composante de cette dernière²⁴.

???? K= ??????

> 1

Pour signifier qu'une augmentation de la demande globale, augmente plus proportionnellement que la demande de production.

Au début des années 1960, à la suite des travaux de Phillips, de nombreux économistes et responsables politiques crurent à l'existence d'un arbitrage entre le chômage et l'inflation.

L'analyse critique des travaux de Phillips a montré que cet arbitrage était un piège. Au début de la décennie 1970, l'accroissement simultané du chômage et de l'inflation fut considéré comme un phénomène nouveau et surprenant.

L'histoire économique des XIX^e et XX^e Siècles révélait en effet que la crise économique se manifestait par la baisse et non par la hausse du niveau général des prix. En fait, cette coexistence du chômage et de l'inflation n'avait rien de choquant.

Elle s'expliquait par la mise en oeuvre des politiques économiques conjoncturelles inadéquates²⁵.

Pour les keynésiens, le chômage et la conséquence d'un déséquilibre qui affecte le marché des biens, des services et du travail. Plus précisément, le chômage est la résultante d'un excès d'offre sur les deux marchés.

²⁴ M. Bialès, Notions fondamentales d'économie, 3^e Edition, FOUCHER, Paris, 2003, Pg 391, opcit

²⁵ Bernard BERNIER et Cie,initiation à la macroéconomie, 9^e Edition, DUNOD, Paris 2007 , p. 333

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Fig.5 : (A) le Marché des biens et services

P S

PO A B

P E

Insuffisance de la D

0 DO SO Y

Fig. 6 : (B) le Marché du travail W

WO C D

We E

Chômage

0 DLO LE SLO L

La partie (A) du graphique représente le marché des biens et des services Y est le revenu national, P le niveau général de prix, S et D l'offre et la demande globale, Pe le prix d'équilibre.

Po est un prix de déséquilibre, il fait apparaitre un « rationnement » des offreurs, ce prix (Po) est par exemple celui qui fixerait un monopole maximisant son profit.

En effet, à ce prix, les firmes ne pourront pas offrir la production PoB (ou OSo), c'est-à-dire la quantité offerte qui serait induite par le prix Po, puisque la demande n'est que de PoA (ou ODo) ; c'est la quantité ODo qui sera effectivement produite et vendue. Le rationnement des offreurs correspond à l'excès d'offre AB autrement dit à l'insuffisance de la demande (So-Do). Celle-ci peut être expliquée par une « myopie de la firme ».

L'entreprise perçoit bien l'existence d'une demande mais elle n'embauche pas car elle estime qu'une partie des revenus distribués à ce niveau salarié ne sera pas consommée mais

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épargnée, autrement dit, la firme estime que ses ventes ne seront pas satisfaites pour justifier une augmentation de la production et du volume de l'emploi.

Si toutes les firmes ont des anticipations aussi pessimistes, la demande globale demeure

à Do.

La partie (B) du graphique représente le marché du travail DL et SL sont respectivement la demande et l'offre de travail, We est le salaire d'équilibre si le salaire effectif est fixé en Wo, il apparait un rationnement des salaires. A ce prix, en effet, ils ne pourront pas offrir WoC (ou ODL) puisque c'est le volume d'emploi demandée par les firmes. Le segment CD est un excès d'offre de travail. Il correspond à un chômage (SLo-DLo). Celui-ci est expliqué par l'insuffisance de la demande (So-Do) de la partie (A) du graphique.

Cette insuffisance réduit les recettes des entreprises qui ne peuvent de ce fait investir ou embaucher²⁶.

I.2.8. Le chômage et le salaire

Un équilibre keynésien de sous-emploi est donc défini par la coexistence d'un équilibre sur le marché des biens et d'un excès d'offre sur le marché du travail.

L'équilibre sur le marché des biens peut être caractérisé de diverses manières par la confirmation par le marché des anticipations des débouchés des entrepreneurs à l'origine de leurs décisions de production ou par l'égalité entre salaire réel et productivité marginal du travail ou encore par l'égalité entre l'épargne souhaitée par les ménages et l'investissement jugé rentable par les entrepreneurs.

Quant à l'excès d'offre qui existe simultanément sur le marché du travail, il peut provoquer une baisse de salaire monétaire du fait de la concurrence entre les travailleurs pour les emplois en nombre insuffisant et la question qui se pose alors est de savoir si la baisse du salaire monétaire est susceptible d'assurer le rééquilibrage du marché du travail.

Si l'on se situe dans le cadre d'une économie monétaire de production et qu'on adopte la problématique keynésienne appropriée à ce cadre institutionnel, une baisse du salaire monétaire ne peut améliorer l'emploi que de manière indirecte à travers ses effets sur la proposition à épargner de la communauté.

Affirmer qu'une baisse du salaire monétaire ne peut avoir d'effet direct sur l'emploi, ce n'est que réaffirmer d'une autre façon que l'emploi est strictement déterminé par l'investissement et la propension à consommer²⁷

²⁶ M. Bialès, Notions fondamentales d'économie, 3^e Edition, FOUCHER, Paris, 2003, Pg 351, opcit

²⁷ P. VAN DE VELDE, Monnaie, chômage et capitalisme. P.U. Septentrion, Paris.2005 p.137

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I.2.9. Théorie de SAMUELSON et SOLOW sur le chômage

Remplaçant les salaires nominaux par l'inflation, Paul SAMUELSON et Robert SOLOW dessinent une nouvelle courbe, celle communément appelée la courbe de Philippes. Elle met en évidence le fait qu'à partir d'un certain seuil, lorsque le chômage diminue, l'inflation s'accélère et inversement. Ce point critique est baptisé NAIRU (non accelerating inflation rate of unemployment). « La société est mise en demeure de choisir entre un niveau d'emploi raisonnablement élevé, associé à une croissance maximale et à une hausse modérée mais continue d'une part et d'autre part une stabilité raisonnable des prix mais associé à un degré de chômage élevé » dixit Paul Samuelson.

Milton Friedman et les économistes ont cherché à montrer l'existence d'un tel arbitrage à long terme. Pour Friedman, les individus finissent par adapter leurs réactions aux manoeuvres du gouvernement. Si celui-ci décide par exemple de baisser les taux d'intérêt pour relancer l'activité, il provoque des nouvelles embauches à court terme ainsi qu'une accélération de l'inflation. Au début, les travailleurs sont innocents de l'illusion monétaire mais à moyen terme ils constatent que leur pouvoir d'achat a baissé et exigent donc des hausses de salaires, provoquant le retour du chômage à son niveau initial.

Les nouveaux classiques ont prolongé leur analyse en postulant que les agents économiques étaient désormais capables d'anticiper directement l'effet politiques de relances sur l'inflation exigeant alors immédiatement des hausses de salaires et en rendant donc ces politiques inefficaces dès le court terme.

I.2.10. Approche Marxiste sur le chômage

D'après Karl Marx, le chômage est inhérent au fonctionnement instable du système capitaliste, le chômage de masse étant une constante des périodes régulières de crise dû au capitalisme. Le prolétariat est alors divisé entre ceux qui sont en situation de surtravail ou les salariés et de sous travail ou encore les chômeurs. Ces derniers constituent une « armée industriel de réserve » qui permet au capitalistes de faire pression à la baisse sur les salaires.

Au niveau de capitalisme individuel, le chômage est donc favorable en ce qu'il permet d'avoir toujours de la main d'oeuvre à disposition, tout en maintenant les salaires à un niveau faible. Au niveau du capitalisme global, le chômage est à première vue un manque à gagner puisque aucun profit n'est réalisé sur le dos des chômeurs. Le chômage n'est rentable pour le

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capitalisme global que s'il permet de baisser les salaires d'un pourcentage plus important que le taux de chômage.²⁸

Dans le capitalisme, Marx écrit : « l'excès de travail à la fraction de la classe salariée qui se trouve en service actif grossit les rangs de la réserve et en augmentant la pression que la concurrence de la dernière exerce sur la première force celle-ci à subir plus docilement les ordres du capital et plus loin » la condamnation d'une partie de la classe salariée à l'oisiveté forcée non seulement impose à l'autre un excès de travail qui enrichit des capitalistes individuels, mais du même coup et bénéfice de la classe capitaliste elle maintient l'armée industrielle de réserve en équilibre avec le progrès de l'accumulation²⁹

Selon Marx, le seul moyen de supprimer définitivement le chômage serait d'abolir le capitalisme et le système du salariat en passant à une société socialiste ou communiste (les termes étant à l'époque équivalents). Pour les marxistes contemporains, l'existence d'un chômage persistant est la preuve de l'incapacité du capitalisme à assurer le plein emploi

I.2.11. Le processus d'accès à l'emploi

a. Rôle du secteur informel dans la réduction du chômage

L'emploi informel constitue la solution qui s'est spontanément et logiquement mise en place afin de parvenir à un équilibre du marché du travail perturbé par une croissance démographique rapide³⁰ . La place du secteur informel dans l'insertion d'emploi a été étudiée bien avant dans le modèle de Todaro 1969³¹, où l'absorption de la main d'oeuvre est décrite comme un processus en deux temps, dans lequel les migrants sont supposés passer par une étape intermédiaire (le secteur informel) avant leur intégration au marché du travail moderne.

Les données récentes montrent qu'il y a eu une croissance rapide dans l'agriculture à petite échelle et le secteur informel, mais ces activités ne créent pas de possibilités pour les travailleurs qualifiés (Herderschee ; Mukoko et Tshimanga, 2012). Sur 100% des jeunes qui travaillent, 70 à 80% sont employés dans le secteur informel. Souvent ces emplois sont peu rémunérés et peu productifs, seulement 10% des jeunes ont un travail dans le secteur formel (Banque mondiale, 2013). Le petit commerce, les ateliers de couture, de mécanique et de menuiserie, le salon de coiffure, les cabines téléphoniques et l'agriculture familiale sont là les

28 VAN DE VELDE P., Monnaie, chômage et capitalisme, P.U. Septentrion, Paris, 2005

²⁹ Karl Marx, le capital dans l'économie I, la Pléiade, 1972, p.1152-1153

³⁰ Alain DUBRESSON et JEAN : l'Afrique subsaharienne une géographie du changement, 1998 ; pp143

³¹ Article de Flore GUBERT, regards croisés sur l'économie, 2010/2(N°8), p96

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grandes activités lucratives exercées par les jeunes sans emploi ou en quête d'emploi (Koloma, 2014).

En RDC, l'économie informelle est dominante et emploie 88,6% des actifs occupés. L'administration est le second pourvoyeur d'emploi avec seulement 7,4% des actifs occupés, les autres secteurs (les entreprises privées formelles, les entreprises du portefeuille de l'Etat et les établissements publics ainsi que les entreprises associatives) utilisent chacun moins de 4% de la main d'oeuvre³².

Les emplois informels sont occupés par les jeunes et se concentrent beaucoup plus dans la branche agriculture (78% des actifs). Toutefois, en milieu urbain 51% des emplois sont concentrés dans le secteur « commerce ». Les actifs du secteur informel sont moins instruits que ceux des autres secteurs et sont dominés par les femmes pour 54,2% et les migrants pour 71%. Une analyse statistique de la distribution sectorielle des emplois conclut que 72% des emplois sont détenus dans le secteur agricole, minier, secteur à productivité basse et à potentiel encore très importants. Seulement 6% de ces emplois sont recensés à Kinshasa et les 80% dans le Bandundu, l'Equateur, la Province-orientale et le Maniema. Les industries extractives emploient 10% d'ouvriers principalement dans les deux Kasaï et 3% dans le Katanga.

Le monde rural est encore le premier pourvoyeur d'emplois, même si sa part dans l'emploi global a diminué légèrement, en raison de l'exode rural et de la crise financière internationale qui a touché les artisanaux des mines. En effet, entre 2005 et 2012, la population active occupée est passée de 66% à 64,6% (Enquête 1-2-3, INS, RDC, 2012).

En définitive, le secteur formel est loin d'absorber les milliers de nouveaux demandeurs d'emploi qui, chaque année, viennent augmenter le nombre de chômeurs. Le secteur informel se présente, face à cette situation, comme un refuge pour de nombreux demandeurs d'emplois, mais avec des types d'emplois peu décents au regard des conditions de travail et de la protection sociale. Les résultats des travaux sur le secteur informel ont montré que, non seulement celui-ci représente une forte proportion de l'emploi total en milieu urbain, mais qu'en plus il est en constante progression. En résumé, le secteur informel joue un rôle important en milieu urbain.

³² http//www.bcc.cd, consulté le 26 Mai 2019 à 20h08'

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Section II. ENSEIGNEMENT DE LA LITTÉRATURE

II.1. LA NOTION DE PLEIN EMPLOI DANS L'HISTOIRE DE LA PENSEE ECONOMIQUE

Le plein emploi, notion couramment évoquée pour désigner une période, sinon un âge d'or ou le taux de chômage était bien moins élevé qu'il n'est aujourd'hui. Par définition, le plein emploi désigne une situation théorique dans laquelle la totalité de la main d'oeuvre disponible est employée. En situation de plein emploi, le taux de chômage serait nul, tout chômage constituant une anomalie par rapport à un « état de nature » idéal auquel devrait tendre l'économie³³.

Avec la courbe de Beveridge, l'existence d'un chômage frictionnel et structurel se traduit par des « vacances d'emplois » certains postes ne sont pas momentanément pourvus parce que la sélection d'un poste par un travailleur nécessite du temps et parce que l'employeur ne trouve pas immédiatement un travailleur correspondant au profil recherché.

Précisément, la courbe de Beveridge montre qu'il existe une relation inverse entre le nombre de chômeurs et le nombre des vacances de postes : plus le chômage est faible, plus les vacances de poste sont importantes et vice versa. Cette relation inverse s'explique aisément par la courbe suivante :

Fig. 7 : taux de vacances d'emploi

Courbe de Beveridge

45 °

Taux d'emploi vacants ( v )

U0 Taux de chômage (u)

Partons de la relation entre « vacances-chômage » liée à l'activité de l'économie. Supposons que l'activité s'élevé par rapport à ce niveau de référence : le produit agrégé est plus élevé, les entreprises produisent plus parce que la demande agrégée va s'élever et qu'elles veulent être prêtes à cet accroissement.

³³ Encyclopédie. Microsoft.op.Cit

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L'emploi augmente cela signifie que le chômage diminue (admettons que la population active reste constante) : les travailleurs inemployés ont eu des occasions plus nombreuses qu'auparavant de rencontrer des vacances de poste qui leur convenaient. La conjoncture est favorable aux chômeurs.

En revanche, les entreprises ont plus des difficultés à recruter pour la raison inverse, alors qu'elles cherchent à produire plus, le nombre d'individus susceptibles d'être embauché diminue. En conséquence, le nombre de vacances augmente³⁴.

II.1.1. Théories de base du marché du travail

Les premières théories scientifiques et formalisées sur le marché du travail datent du 18ème siècle et sont l`oeuvre des classiques qui ont pour chef de file Adam Smith. Les classiques considèrent le marché du travail comme un marché ordinaire où l'offre est représentée par la population active et la demande par les entreprises qui recrutent des travailleurs. Ces théories sont reprises par A. Pigou (1905) dans « The Theory of Unemployment »<sup>35</sup>. Le niveau de l`offre de travail est déterminé par égalisation du salaire marginal d'une heure supplémentaire de travail et de l`utilité marginale d`une heure de loisir. De l'autre côté, l'entreprise recrute du personnel jusqu'à ce que la productivité marginale d'un travailleur, supposée décroissante, soit égale au salaire marginal. Cette confrontation entre l`offre et la demande de travail détermine le salaire d'équilibre.

Ce qui implique que tous les individus souhaitant travailler au salaire d'équilibre trouvent un emploi ; ceux qui n`en trouvent pas souhaitent travailler à un niveau de salaire supérieur, donc ils ont choisi délibérément de ne pas travailler. D`où les conclusions majeures de Pigou et des classiques : le salaire d'équilibre est déterminé par le marché qui, en l'absence de rigidités dans l`économie, conduit automatiquement à un équilibre de plein-emploi, et donc tout chômage ne peut être que volontaire. Cette théorie classique du marché du travail a fait face à de nombreuses critiques.

D`abord, le fonctionnement du marché n`est jamais parfait, ensuite il n`existe pas un seul salaire réel d'équilibre. Dans son ouvrage « Théorie générale de l'emploi, de l'intérêt et de la monnaie » (1936), Keynes a reconsidéré bon nombre des principes classiques. Selon lui le niveau de l'emploi ne se détermine pas par le salaire d'équilibre après confrontation de l`offre et de la demande, mais plutôt par la conjoncture de l`économie, par la variation de ce qu`il appelle « la demande effective ». Il n'y a aucune raison pour que le nombre d'emplois proposés

³⁴ Emmanuel COMBE, Précis d'économie. PUF, Paris, 1996.p.104

³⁵ Cité par Montoussé (2002)

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suite aux décisions d'investir des entreprises corresponde à la taille de la population active, ce qui provoque du chômage « involontaire ». Un équilibre de sous-emploi est donc possible et est d'ailleurs plus probable. Plusieurs développements théoriques ont été élaborés à la suite de Keynes. L'essentiel soutenait, en accord avec Keynes, qu'un équilibre de sous-emploi est effectivement très probable mais s'accordait, à l'opposé des principes keynésiens, que le niveau de l'emploi se détermine sur le marché du travail.

En effet, la demande effective affecte a priori la demande de travail avec des pressions à la baisse sur le salaire. Mais en cas de rigidité à la baisse du salaire, soit il y a une baisse du salaire réel par l'inflation, soit une baisse du nombre de travailleurs pour la même production avec une pression des employeurs sur les travailleurs pour plus de productivité, ce qui entraine l'apparition du chômage involontaire³⁶.

II.1.2. LE MARCHE DU TRAVAIL A GOMA

Le marché du travail qui évolue dans la concurrence pure et parfaites et celui qui respecte les hypothèses ci-après :

V' L'atomicité : les offreurs et les demandeurs de travail ont une petite taille qu'ils ne peuvent à ceux seuls influer sur le niveau des salaires réel ;

V' La fluidité : les agents économiques peuvent entrer et sortir librement du marché à tout moment sans coût ;

L'homogénéité : tous les salariés présentes les mêmes caractéristiques ;

V' Mobilité : la main d'oeuvre est mobile ;

V' Transparence : les offreurs et les demandeurs de travail ont accès gratuitement à une information parfaite sur les conditions du marché.

C'est ainsi qu'à Goma, le marché du travail semble ne pas être entre en concurrence pure et parfaite.

A ces syndicats s'ajoutent le poids des mutuelles et associations ethnique, un concept important a été en R D Congo et popularisé à Goma dans les décennies « 1990 » et « 2000 »³⁷.

Ainsi, le dictionnaire français définie l'ethnie comme groupement humain, qui possède une structure familiale, économique et sociale homogène et dont l'unité repose sur une communauté de langue, de culture et de conscience de groupe. Et cela a un impact important sur le fonctionnement du marché du travail de Goma.

³⁶ M. Bialès, Notions fondamentales d'économie, 3^e Edition, FOUCHER, Paris, 2003, Pg 356 Opcit

³⁷ Paul SENZIRA NAHAYO, Financement par bas et efficacité économique de l'éducation secondaire à Goma (RD Congo), thèse 3^e cycle, FSEG, UCB, janvier 2017, p130

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Dans les entreprises de Goma tant publique que privées, de même qu'ailleurs en R D Congo, un travailleur qui meurt est remplacé par un membre de sa famille, souvent ces derniers n'ont pas même formation, une pratique qui affaiblit la qualité de travail pendant que des chômeurs biens formés se lamentent.

Ce constant nous révèle que le marché du travail à Goma n'évoluent pas en hypothèse du marché en parfaitement concurrentiel, car selon Paul SENZIRA NAHAYO il observe que le segment du marché du travail se présente comme suit : la fonction publique, le secteur privé moderne, les établissements et sévices publics plus ou moins spécialisés, les entrepreneurs individuel et travailleur indépendant du secteur formel et les activités informelles³⁸.

II.1.3. Prolongements des idées classiques

Certains économistes notamment Milton Friedman et Edmund Phelps ont défendu l'idée du taux de chômage naturel qui est le taux de chômage autour duquel l'économie fluctue dans le long terme. Hall (1978) démontre que le taux de chômage naturel conduit à un optimum social où toute combinaison de salaires, de durée de l'emploi ou de taux d'acquisition d'emploi ne peut diminuer le chômage sans augmenter les coûts de recrutements des employeurs.

M. Call (1970) a, entre autres, élaboré la théorie du job search ou théorie du chômage de prospection qui dit que les personnes recherchent un emploi rémunéré à la hauteur du salaire de réservation qu'elles se sont fixées. Si le salaire proposé est inférieur au salaire de réservation, les individus en quête d`emploi préfèreront rester au chômage.

Donc plus le salaire de réservation est élevé plus la probabilité de ne pas trouver d'emploi s`accroit plus le niveau de chômage est élevé. Le job search a fait l'objet de plusieurs autres développements notamment avec P. Diamond (1982) et Mortensen et Pissarides (1994). Des analyses économétriques corroborent cette théorie.

Dans une étude réalisée au Cameroun pour analyser les caractéristiques et les déterminants de l`emploi des jeunes avec les données de l`ECAM 2001, Njikam et al. (2005) étudient d`abord les déterminants du revenu de la population active camerounaise. Pour cela, un modèle a été estimé avec correction de l'effet de sélection par la méthode de Heckman puisque les chômeurs n'ont pas de revenu tiré du travail. Ce modèle a permis d'estimer le revenu escompté qui sera utilisé comme variable explicative dans le modèle pour étudier les déterminants de l'insertion à l`emploi. Les résultats de l'estimation du modèle probit montrent que le salaire de réserve est négativement corrélé à l'insertion à l`emploi. Plus il est élevé, plus il réduit la probabilité de trouver un emploi. Cette variable n`est cependant pas significative

³⁸ Paul SENZIRA NAHAYO, op cit. p131

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pour les jeunes femmes qui, parce que non expérimentées, non qualifiées et victimes des discriminations de toutes sortes et d`une longue durée de chômage, accordent moins d'importance à la rémunération.

Le job search et le chômage naturel rejoignent en quelque sorte l`idée classique du chômage volontaire car le chômage naturel correspond aux personnes qui ne souhaitent pas travailler car leur salaire de réserve est supérieur au salaire d'équilibre. Les développements qui suivent démontrent que des mécanismes du marché de l`emploi conduisent à un chômage involontaire.

II.1.4. Rigidités du marché du travail : secteur public et chômage involontaire

Les nouveaux économistes keynésiens tentent de démontrer l'existence d`un chômage involontaire et d'en expliquer les causes. L'un des principaux arguments avancés par ces économistes est la rigidité des salaires. Certaines personnes pourraient effectivement vouloir travailler à un salaire bas mais que parallèlement les entreprises soient contraintes de ne pouvoir abaisser les salaires. Azariadis (1975) soutient que la rigidité des salaires ne provient ni du salaire de réservation ni des syndicats, mais d`un contrat implicite entre l'employeur et l'employé pour un emploi de longue durée mais à un salaire inférieur à celui d'équilibre. Cela permet aux travailleurs de s'assurer contre les incertitudes du marché de l'emploi et aux entreprises de diminuer leurs coûts.

Dans son ouvrage « Macroéconomie », Mankiw (2010) évoque trois raisons possibles pour lesquelles les salaires sont rigides : la fixation d'un salaire minimum, les revendications syndicales et les salaires d'efficience.

Dans une étude de la Direction de la Prévision et des Etudes Economiques (DPEE) du Nord Kivu, Diop et Sène (2012) expliquent que l`indice de rigidité de l`emploi dans l`économie est évalué à 60 au Sénégal sur une échelle de 100 contre 10 au Malaisie, 33 au Ghana, 45 en Tunisie et 51 au Mali. Le salaire minimum équivaut en moyenne à 0,48 de la valeur ajoutée du travailleur et les négociations syndicales ne facilitent pas non plus l`ajustement des salaires.

Le salaire minimum oblige les entreprises à payer aux travailleurs les moins productifs un salaire supérieur à leur productivité marginale ce qui décourage les employeurs à embaucher et donc accroît le chômage, notamment le chômage des jeunes. Les jeunes sont souvent considérés comme étant les moins qualifiés par leur manque d`expérience. Brown (1988), dans une étude réalisée aux Etats Unis, montre qu`une augmentation de 10% du salaire minimum peut faire baisser le niveau de l`emploi des jeunes de 1 à 3%.

31

Les négociations syndicales haussent les coûts des travailleurs et incitent les entreprises à en recruter moins. Lindbeck et Snower (1988) développent le modèle « insiders/outsiders ». Les insiders qui sont les travailleurs de l`entreprise souhaitent une hausse des salaires. Les outsiders qui sont toutes les personnes souhaitant intégrer l`entreprise ont intérêt à ce que les salaires baissent afin que la demande de travail augmente et qu`ils puissent maximiser leurs chances d'accéder à l`emploi³⁹.

Plusieurs travaux ont été réalisés pour montrer que les employeurs peuvent avoir intérêt à rémunérer leurs travailleurs à un niveau supérieur au salaire d'équilibre : le salaire d'efficience. Dans son article Efficiency wage models of unemployment publié en 1984, Janet Yellen aborde différentes théories qui expliquent le salaire d'efficience : les coûts de licenciements et de recrutements appelés coûts de rotation (Stiglitz, 1974), le phénomène de sélection adverse pour garder les travailleurs les plus qualifiés (Stiglitz (1976), Weiss (1980) et Malcolmson (1981), les conventions entre employeurs et employés (modèle sociologique développé par Solow (1980) puis Akerlof (1982).

Dans son ouvrage Nouvelles Théories économiques, Marc Montoussé (2002) énonce la théorie de Leibeinstein (1957) qui explique que les entreprises, surtout dans les pays en développement, peuvent attribuer des salaires élevés aux employés, salaire de subsistance, pour que ces derniers puissent satisfaire correctement leurs besoins de base, nutritionnels en particulier, pour avoir une santé saine et être plus productifs. Shapiro et Stiglitz (1984) ont développé un modèle du marché du travail en intégrant la motivation des travailleurs. Avec ce modèle, si les entreprises rémunèrent au salaire d'équilibre, on serait en situation de plein-emploi et donc les travailleurs n'auront pas peur d'être licenciés puisqu'ils trouveront automatiquement un nouvel emploi. Rémunérer au-delà du salaire d'équilibre permettra aux entreprises de créer du chômage et de motiver les travailleurs. Ces derniers seront conscients que s'ils « tirent au flanc », ils seront licenciés au profit des chômeurs.

A côté de tous ces facteurs qui peuvent expliquer l'inactivité, volontaire ou non, d`une personne, on trouve un certain nombre de caractéristiques individuelles, telles que le capital humain, qui favorisent l'accès à l'emploi⁴⁰.

39 AFFICHARD J. (1981), « Quels emplois après l'école : la valeur des titres scolaires depuis 1973 », Economie et statistique, n°173, pp. 7-26.

⁴⁰ STEPHANIE T, Sciences économiques et sociales, de Bandoeng 4^e Edition, Paris, Armand Colin, 2016, Pg 334

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II.2. THEORIE DU CAPITAL HUMAIN

Dans un monde où l'innovation et l'apprentissage sont en pleine expansion, comme c`est le cas dans le contexte actuel de mondialisation, la compétition est de plus en plus rude et un certain degré de compétences tend de plus en plus à être exigé chez les travailleurs potentiels pour qu'ils puissent espérer trouver un emploi. Cela reflète la théorie du capital humain dont les prémisses ont été lancées par les économistes Adam Smith (Recherches sur la nature et les causes de la richesse des nations 1776), Irving Fisher, Alfred Marshall, Theodore Schultz. La théorie du capital humain a connu son véritable envol grâce à l`ouvrage « Human Capital, A Theoretical and Empirical Analysis » de l`économiste américain Gary Stanley Becker paru en 1964 (ce qui lui a valu le prix Nobel d`économie en 1992) et approfondi dans la 3^ème édition en 1994. Si Adam Smith (1776) a cherché à démontrer que le degré de compétences des travailleurs favorise la richesse des individus et des nations, Schultz a utilisé la théorie du capital humain pour montrer le lien étroit entre croissance économique et investissement en capital humain, notamment en éducation. Becker, quant à lui, a poursuivi en affirmant que la différence de rémunération entre les salariés est inhérente aux dissimilitudes dans la formation en capital humain qu'il considère comme principal facteur de rémunération.⁴¹

La théorie a ainsi permis d'établir que l'individu a intérêt à investir dans la formation, l'éducation, la santé, etc. pour augmenter sa chance de trouver un emploi, sa productivité et éventuellement sa rémunération. Hall (1966)⁴² critique la théorie du capital humain. Selon lui, des employés de même qualification dans une même entreprise souffrent de discriminations salariales. Spence (1981)⁴³ explique que par manque d'information sur les compétences du travailleur, les entreprises se basent sur la qualification pour appréhender certains indicateurs non mesurables comme la motivation, l`intelligence, le potentiel d`adaptation ou de formation (théorie du signal).

Plusieurs travaux empiriques ont ainsi essayé de mesurer l'influence des variables du capital humain sur l'insertion à l'emploi. Njikam et al. (2005) montrent que les variables liées au capital humain et à l`environnement individuel expliquent faiblement le revenu des camerounais. Cependant, ces variables expliquent plus le revenu des adultes que des jeunes. Cissé (2005), dans une étude réalisée au Sénégal avec les données du Questionnaire Unifié d`Indicateurs du Développement (Quid 2001), trouve un impact positif du capital humain sur

⁴¹ VERNIERES Michel, Economie des tiers monde, Economica, Paris, 1985

⁴² Cité par Zerbo (2006)

⁴³ Cité par Zerbo (2006)

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l'insertion à l`emploi au Sénégal. Sa revue de littérature théorique et empirique a montré qu'au Sénégal, l'éducation permet d'améliorer la croissance économique par le dynamisme du capital humain et qu'au niveau individuel, l'éducation augmente les chances de chercher du travail et d`en être insérer. Avec une estimation économétrique basée sur un modèle logit binaire, l`auteur a trouvé qu`au Sénégal, plus l'individu est instruit, plus il a de chances d'être insérer à l'emploi.

Boutin (2010) effectue une autre étude au Cameroun avec les données de l`ECAM 3 réalisée en 2007 où elle analyse les déterminants de l'insertion à l`emploi à l'aide d'un modèle probit. Ces résultats révèlent que la probabilité d'insertion à l`emploi est plus élevée pour les individus de niveau d'éducation primaire ou secondaire comparée aux individus sans niveau d'instruction ou ceux de niveau supérieur. Boutin a également estimé deux modèles séparés suivant le niveau d'éducation et conclut que l'influence des autres variables est identique que l'individu soit peu éduqué ou très diplômé. Cependant, cette dernière estimation montre qu'un handicapé très diplômé a trois fois moins de chances d'être inséré à l`emploi qu'un handicapé sans niveau d'étude car pour lui, il ne fera pas le choix du boulot.

Nordman et Doumer (2012) trouvent des résultats opposés à ceux de Boutin sur le lien entre niveau d'éducation et insertion à l'emploi. A partir des données de l`enquête 1-2-3 réalisée entre 2001 et 2003 dans sept capitales de la zone UEMOA (toutes les capitales exceptée Bissau), les auteurs trouvent à l'aide d'une modélisation logit qu'à Lomé, Cotonou et Abidjan, on note une corrélation positive entre le chômage et le niveau d'éducation, les chances de chômer augmentent avec le niveau d'éducation. Dans les autres villes par contre, chômage et niveau d'éducation forment une courbe en cloche. Les individus sans niveau d'éducation ont une plus faible probabilité d'être au chômage.

Cette probabilité augmente avec le niveau d'éducation mais diminue à partir du niveau supérieur. En compilant les données globales des sept villes, on trouve que la formation professionnelle favorise l'insertion à l`emploi particulièrement à Niamey et Dakar. Dans cette étude, les auteurs mentionnent les travaux de Kuépié et al<sup>44</sup>. (2009) qui analysent l`effet d`un diplôme plus élevé sur la rémunération. Les résultats montrent un impact positif du diplôme sur la rémunération avec des effets plus marqués pour les diplômes du secondaire et du supérieur.

44 ANKER Richard et HEIN Catherine, 1986. « Pourquoi les employeurs des villes du tiers-monde préfèrent engager les homes». Inégalités entre hommes et femmes sur les marchés urbains de travail dans le tiers-monde. Genève, BIT, pp.61-82.

34

II.3. La théorie de la segmentation

Pour mieux appréhender le fonctionnement du marché du travail, en particulier dans les pays en développement, il s'avère souvent utile de prendre en compte les divergences entre les emplois et de les classifier suivant leurs ressemblances : on parle de segmentation du marché du travail. Un marché du travail est dit segmenté s'il comprend une partie difficile d'accès qui procure des emplois protégés et rationnés, une faible mobilité entre cette partie et le reste du marché et des gains non compensatoires (à capital humain équivalent, les rémunérations diffèrent d'une partie à l'autre) (Aynaoui, 1997).

Dans son article « marché du travail urbain et pauvreté en Afrique : un modèle d'analyse » Zerbo (2006) met en lumière les travaux de Doeringer et Piore (1971) qui considèrent que le marché du travail est divisé en deux segments totalement différents⁴⁵ :

· Un marché primaire normalisé interne à l'entreprise, où les hiérarchies et les rémunérations sont très bien définies suivant le niveau de qualification. L'emploi y est plus sécurisé et mieux rémunéré.

· Un marché secondaire externe, dérèglementé où les salaires sont très bas, l'emploi instable et l'investissement en capital humain n'a pas d'effet sur les revenus tirés du travail. Le passage de ce segment au marché primaire est très difficile.

Doeringer et Piore sont ainsi les précurseurs de la théorie de la segmentation du marché du travail. La segmentation duale de Doeringer et Piore n'est pas adaptée au marché du travail des pays en développement caractérisé par la prépondérance d'un secteur informel qui représente plus de 70% des emplois dans les sept capitales de l'UEMOA couvertes par l'enquête 1-2-3 (Brilleau et al., 2004). Gillis et al. (1998) proposent un modèle à trois segments : un secteur urbain structuré, un secteur urbain non structuré et un secteur agricole rural⁴⁶.

Le segment urbain structuré regroupe les travailleurs les plus qualifiés, de niveau secondaire ou universitaire avec des niveaux de rémunération très élevés. Le segment urbain non structuré est formé de microentreprises et d'indépendants qui produisent des biens et services divers et dont l'insertion est très facile car nécessitant des capitaux et des qualifications minimales. Toute offre de travail est ainsi satisfaite, ce qui conduit à un salaire d'équilibre très

⁴⁵ http://travail-emploi.gouv.fr/IMG/pdf/2012-056.pdf 17h30'

46 ARCHILBAD C., 1971. Planification de l'éducation et chômage des jeunes. Paris :P.U.F

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bas. Ce secteur emploie les migrants venus du monde rural et les salaires demeurent plus élevés que ceux du secteur agricole rural.

Plusieurs études en Afrique adoptent encore la segmentation formel/informel. D'autres distinguent dans le formel le public et le privé.

Adair et al. (2007) ont tenté d'expliquer l'accès aux différents segments du marché du travail définis selon l'approche dualiste (formel/informel) dans la région de Bejaia en Algérie. La variable dépendante comprend 5 modalités : chômeur, salarié dans le secteur formel, salarié dans le secteur informel, indépendant formel et indépendant informel. Les auteurs trouvent que les individus ayant au plus un niveau d'instruction primaire ont respectivement 4,3 et 8,5 fois moins de chances de travailler comme salarié et indépendant dans le secteur formel par rapport aux chômeurs. La formation professionnelle augmente la probabilité d'accéder à une activité indépendante dans le secteur informel, diminue la probabilité d'accéder au secteur formel comme salarié ou comme indépendant relativement aux chômeurs et réduit les chances d'accéder au statut de salarié dans le secteur formel. Les salariés ayant un niveau d'instruction moyen ont 2 fois moins de chances d'être informels comparativement aux salariés sans instruction ou ayant un niveau primaire⁴⁷.

En appliquant la segmentation « public, privé formel, informel », Nordman et Doumer (2012) montrent une nette corrélation entre niveau d'éducation et qualité de l'emploi dans les capitales de l'UEMOA. Dans l'ensemble des sept villes étudiées, 91% des individus n'ayant pas achevé leur cycle primaire travaillent dans l'informel. Cette proportion est de 75% pour ceux qui ont un niveau primaire, 50% pour ceux qui ont complété leur cycle moyen et seulement 19% pour les individus qui ont effectué des études supérieures. A partir d'un modèle logit multinomial, les auteurs montrent qu'une année d'étude supplémentaire augmente plus les chances d'intégrer le public et le privé formel que de travailler dans l'informel.

Njikam et al. (2005) au Cameroun confirment les résultats de Nordman et Doumer sur la corrélation entre niveau d'éducation et qualité de l'emploi. Les auteurs ont cependant adopté une segmentation différente qui est beaucoup plus proche de celle proposée par Lachaud. Un modèle logistique multinomial a été construit avec quatre segments : salarié protégé, salarié non protégé, indépendant, travailleur vulnérable (apprenti et aide familial). Les gains pour chaque

47 BILOLO K., (2014). Théorie et pratique du développement, notes de cours, (non publiées), première licence en démographie, Université de Kinshasa.

36

segment sont d'abord estimés avant de passer à l'étude des déterminants du chômage et l'insertion à l`emploi. Ils trouvent ainsi que le capital humain détermine plus le revenu des salariés protégés qui sont essentiellement dans le formel⁴⁸.

Dans les autres segments, le sexe, la taille du ménage, le milieu de résidence et le niveau de vie expliquent davantage les gains. Le fait d'être une femme réduit les gains dans les segments des salariés non protégés et des indépendants. Les variables du capital humain, du contexte familial et les caractéristiques du chef de ménage déterminent l'accès à l'emploi pour les salariés non protégés et les indépendants, mais sont peu significatives pour les deux autres segments. Les hommes ont plus accès que les femmes dans tous les segments sauf dans celui des salariés protégés.

L'estimation montre également que les jeunes éduqués ont moins tendance à fréquenter les segments des salariés non protégés et des indépendants. Les chances d'être indépendant varient de 55% pour les jeunes sans niveau à 4% pour ceux ayant le niveau supérieur. Ce phénomène s'observe également chez les adultes où le niveau d'éducation est significatif et positif dans le segment des salariés protégés. Le gain estimé dans le segment des salariés protégés est croissant avec l'insertion à l`emploi dans ce secteur. Dans les autres segments, l'effet de substitution prime sur l'effet revenu, le gain n'est pas tellement pris en considération, on cherche juste à travailler à tout prix pour survivre.

Section III : LES DETERMINANTS D'INSERTION DES JEUNES DANS LE SECTEUR PUBLIC

Il existe plusieurs théories qui traitent sur les déterminants d'insertion des jeunes. Parmi celles-ci, nous retenons la théorie de segmentation (Peek et Antolinez, 1977 ; Stabler, 1989 ; Ginding, 1991 ; Tannen, 1991 cités par Kouamé, 1997) comme critères de discrimination sur le marché du travail, par nature subjectifs, tels que le sexe, le statut migratoire, la province d'origine (tribu ou ethnie), la religion, le népotisme, etc.

Nous nous proposons ici de voir comment ces caractéristiques individuelles ont été traitées dans la littérature.

48 KATANKU E E., (2013). J'étudie pour créer mon entreprise et non pour devenir chercheur d'emploi. Lubumbashi : SECRE-RICHES.

37

⁴⁹ https://data.oecd.org/fr/migration/taux-de-chomage-des-autochtones.htm#indicator-chart,18Juin19, 17h40'

III.1. APPROCHE CRITIQUE DES DETERMINANTS

1. Effet des migrations dans l'insertion des jeunes

La porte privilégiée d'entrée à l'emploi des migrants arrivant en ville est le réseau relationnel, omniprésent dans le contexte de la migration africaine (Ouédraogo, 1987). A Kinshasa en 1981, 51% des migrants se déclaraient commerçant et la plupart exerçaient des professions non salariées (Lututala, 1987 cité par Antoine, 1995).

Toutefois, des études ont montré que le statut migratoire n'est pas un facteur discriminant pour l'accès à l'emploi (Revue actualité, 1995). Autrement dit, les chances de trouver un emploi formel des migrants et des non migrants ne seraient pas significativement différentes. Il se pourrait même que les migrants aient un accès plus facile à l'emploi urbain que les non migrants⁴⁹.

2. Effet du genre dans l'insertion des jeunes

Parmi les populations urbaines, les femmes en général seraient les plus défavorisées sur le marché d'emploi. Une explication de cette discrimination contre les femmes est donnée par la théorie du capital humain (Mincer et Polachek, 1974 cités par Anker et Hein, 1986). L'engagement en union des jeunes femmes constitue un frein dans l'accès à l'emploi car poussées par des contraintes familiales dont les nombreuses maternités et autres blocages structurels, elles doivent très souvent arrêter toutes les activités pour se confiner aux tâches ménagères, qui ne sont pas comptabilisées dans le système productif.

Avec le temps, les choses ont évolué et les femmes sont des plus en plus présentes sur le marché de travail avec une augmentation rapide de leur taux d'activité entre 2005 et 2012 (59% en 2005 et 64,11% en 2012). Malgré cette augmentation, l'analyse a révélé que le taux de chômage serait plus sévère chez les jeunes et en particulier les jeunes filles (Rapports finaux des enquêtes 1-2-3 de 2005 et 2012).

Une étude de la Banque mondiale sur « les facteurs démographiques et structurels » a conclu que la croissance de la population active sera inférieure à celle de la population totale. Ce qui indique que la population sera de plus en plus jeune et que si rien n'est fait pour créer des nombreux emplois décents, des situations explosives pourraient en résulter. Une autre révélation de la segmentation de cette population cible, est que les jeunes filles sont les plus exposées au chômage, conséquence de la faible scolarisation et des barrières socioculturelles.

38

3. Effet du niveau d'étude dans l'insertion des jeunes

Déjà en 1971, Callaway a fait savoir que le chômage des jeunes est causé par des sources diverses : déclarations des responsables politiques, offices de placement submergés par les candidatures des jeunes, employeurs exigeant des qualifications plus élevées pour de nombreux postes. Plusieurs autres études (Chardon, 2001 ; Green, Mcltonsh & Vignoles, 1999 ; Forggeot & Gautié 1997 ; Affichard, 1981 & Freeman, 1996) montrent que le diplôme universitaire joue un triple rôle : diminution du risque de chômage, facilité d'accès aux emplois les plus qualifiés et les mieux payés. Chaque année, cependant, la proportion des diplômés au sein des jeunes actifs a eu tendance à s'élever, augmentant la concurrence pour les emplois qualifiés.

Le diplôme universitaire protège moins qu'avant. La majorité de jeunes interrogés par Safavian (1998) depuis quelques années, disent qu'ils n'ont plus confiance en la valeur du diplôme universitaire comme moyen efficace pour trouver du travail. Les jeunes d'aujourd'hui font face à un marché du travail dégradé par rapport à ce qu'ont connu les générations précédentes. Le diplôme a perdu sa valeur au fil du temps. Trois approches sont développées pour comprendre les problèmes liés au chômage des jeunes diplômés : la première est basée sur une norme statistique d'adéquation entre diplôme et catégorie socioprofessionnelle, la deuxième sur le sentiment de la personne interrogée d'être employé ou non, la troisième sur la valorisation relative des personnes, en termes de salaire, par rapport aux personnes moins diplômées (Nauze et Magda, 2002).

Dans la plupart des pays en développement, les jeunes gens instruits représentent au moins 50 à 75% des chômeurs complets. Néanmoins pour le cas de la RDC, les jeunes possédant les diplômes acquis à l'étranger accèdent plus facilement à des postes de responsabilité (emploi qualifié) par rapport à ceux qui possèdent les diplômes nationaux (Katanku, 2013). Le chômage, effet de sur-éducation, se retrouve être lié, dans littérature internationale, au fonctionnement du marché du travail et aux pratiques de gestion des entreprises. Il touche particulièrement les débutants, notamment en période de mauvaise conjoncture, et s'atténue au bout de quelques années avec les premières promotions et mobilités professionnelles, même si certains travaux sur une longue période montrent la montée d'une composante structurelle du phénomène (Biret, 2008). L'inadéquation relève d'une autre logique car elle suppose en général l'existence d'une relation univoque entre les diplômes professionnels et les emplois organisés en métiers. Si l'on admet que les savoirs professionnels sont peu transférables d'une formation à l'autre, ne pas trouver d'emploi adéquat ne peut conduire qu'à s'enfermer dans des emplois non qualifiés, c'est-à-dire des emplois ne nécessitant pas de savoir professionnel précis.

39

Toutefois, on remarque que le chômage à Kinshasa serait plus élevé chez les diplômés d'universités, qu'ils soient migrants ou non (Herderschee ; Mukoko et Tshimanga, 2012). D'ailleurs, le taux de chômage serait même croissant en fonction du niveau des études⁵⁰.

4. Effet des réseaux relationnels dans l'insertion des jeunes

De nombreuses études ont montré l'importance des différents réseaux relationnels dans la réduction du chômage. Selon celles-ci, les opportunités d'emploi, et donc l'appartenance sectorielle des travailleurs dépendraient des réseaux sociaux auxquels ils appartiennent. Et l'appartenance à des réseaux sociaux serait elle-même déterminée par l'origine familiale des individus.

C'est cette dernière, combinée aux réseaux sociaux qui déterminerait les opportunités d'emploi dont disposeraient les individus, et donc leur place dans le marché du travail.

Dans le cas précis, nous nous attendons à ce que les réseaux relationnels (familiaux ou sociaux) et surtout l'origine familiale joue un rôle positif en faveur des jeunes diplômés issus des familles aisées. Ces derniers bénéficiant d'un plus grand accès à emploi.

5. Effet de l'ethnie ou la tribu dans l'insertion des jeunes

Très peu d'études font cas de l'effet de l'ethnie ou de la tribu dans l'accès à l'emploi. Dans la littérature, certains auteurs pensent que dans certaines capitales africaines, par exemple, il y aurait une sorte de spécialisation par région (province pour le cas de la RDC) d'origine, par ethnie ou par tribu (Lootvoet, 1988). Si cette spécialisation par ethnie existe en effet, cela veut dire que l'insertion des individus sur le marché de travail sera d'autant plus facilitée, mieux assurée et mieux garantie. A l'opposé, si elle n'existe pas, cela signifie que les individus auront davantage la possibilité d'être employés partout où ils veulent. Plusieurs études ayant tenté de faire la part des choses entre ces deux hypothèses ont montré que l'on peut trouver des ressortissants d'une même province, tribu ou ethnie, d'un même groupe culturel à l'intérieur d'une même entreprise.

Dans le cas spécifique de la RDC, comptant plus de 40 ethnies et quelques 400 tribus, nous pensons que l'appartenance ethnique joue un grand rôle dans l'employabilité des jeunes diplômés. Toutefois, nous nous garderons de fixer à priori le sens de la relation entre l'ethnie et l'accès à l'emploi⁵¹.

⁵⁰ Cité par par Joël Fumwakwau opcit

⁵¹ http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0094119013000533, 18h30', 28 Juin 2019

6.

40

Situation matrimoniale dans l'insertion des jeunes

Adair et al. (2007) confirment ces résultats en Algérie. Les auteurs trouvent que toutes choses égales par ailleurs, le fait d'être marié augmente considérablement la probabilité d'être inséré à un emploi particulièrement dans le secteur public (salarié ou entrepreneur) relativement aux chômeurs. Les célibataires ont plus de chances de rester chômeurs ou de travailler dans le secteur informel que d'être dans le secteur formel. Ils expliquent ce résultat par le fait que les mariés, faisant face à une pression familiale plus intense, ont une recherche d'emploi plus active que les célibataires.

7. Milieu de résidence dans l'insertion des jeunes

Boutin (2010) montre que les habitants du milieu rural ont nettement plus de chances d'être inséré à l`emploi que ceux du milieu urbain. Ce qui vient confirmer l'étude de Cissé (2005) au Sénégal qui soutient que les individus qui habitent dans les zones urbaines courent plus de risques de chômage que ceux des zones rurales. Adair et al. (2007) montre par contre qu`à Bejaia (Algérie) le fait de vivre en milieu urbain accroit la probabilité de trouver un emploi salarié dans le secteur formel⁵².

8. Age dans l'insertion des jeunes

Cissé (2005) trouve qu'au Sénégal, plus l'individu est âgé moins il court de risques d'être au chômage. L'étude d`Adair et al. (2007) confirme ce résultat à Bejaia en montrant que l'âge augmente la probabilité de s'insérer sur le marché du travail (formel et informel) plutôt que d`être chômeur. Les individus âgés ont plus de chances d'exercer comme indépendants que comme salariés dans le secteur informel. Njikam et al. (2005) utilisent les variables âge et âge au carré pour approximer l'expérience. Pour les adultes, l'âge augmente la probabilité d'accéder à l'emploi jusqu'à un certain seuil estimé vers la quarantaine où la probabilité commence à décroître.

52 DUBRESSON Alain, 1996. 'Crises et peuplement des villes en Afrique au sud du Sahara". In COUSSY Jean et VALLIN Jacques, 1996. Crises économiques, politiques d'ajustement et dynamiques démographiques. Paris, CEPED, pp. 375-405 (Les études du CEPED n°13).

41

III.2. APPROCHE CRITIQUE DE TRAVAUX ANTERIEURS

Il a été pour nous un devoir scientifique de rattacher notre recherche à celles qui existent et voir ce que les autres ont dit sur la question, comment ont-ils procédé, etc. Chômage que ce soit en Europe, en Amérique, en Asie ou en Afrique. Nous estimons que le chômage tel que défini par le BIT ne s'accommode pas avec la situation de la RDC pour plusieurs raisons notamment :

o Les données statistiques dans les pays du Sud sont peu sûres. En effet, certains organismes chargés de produire ces statistiques ne le font pas correctement par manque d'une part de moyens nécessaires (financiers ou matériels) et par manque du personnel qualifié d'autre part ;

o Dans les pays développés, les chômeurs se font enregistrer volontairement du fait des avantages sociaux qui leur sont accordés par leurs gouvernements. Ce qui n'est pas souvent le cas pour les pays du sud (aucun avantage social pour le cas de la RDC) ;

o Dans les pays du nord, on note la présence active des organismes qui encadrent les jeunes et les chômeurs et les conduisent à l'obtention d'un emploi qualifié ;

o La définition copiée-collée du chômage selon le BIT sous-estime le phénomène sous étude dans le contexte de la RDC ;

o L'université ne considère pas non plus que l'insertion fasse partie de son rôle. Elle devrait constituer un pont pour traverser le monde académique vers le monde professionnel en constituant un pôle positif de marchés d'emploi où les jeunes diplômés devraient faire face.

A l'exception du rapport final de l'enquête 1-2-3 réalisée en RDC en 2012, qui après avoir exploité les autres définitions, a essayé de se démarquer de ces définitions, en proposant celle-ci : « le chômage est une situation qui traduit l'absence d'emploi pour des personnes en âge de travailler, pour lequel elles ont été préparées et disposant des aptitudes pour travailler et disponible pour le faire » , vu la situation socioéconomique de la RDC et la fiabilité de données exactes sur la recherche et demande d'emploi, perte et inscription aux registres de demandeurs d'emploi.

Grosso modo, ces différentes études se sont pour la plupart attachées à rendre compte du niveau de chômage des jeunes congolais en général sur des périodes plus ou moins longues et ceci en utilisant des données transversales et ce, au sens strict, c'est à dire au sens du BIT. Cette approche suppose implicitement que tout jeune, ayant un diplôme universitaire ou non, connait le même itinéraire pour accéder à l'emploi. Au sens du BIT, le chômage implique trois

42

chose : ne pas travailler pendant la semaine de référence (et ne pas avoir d'emploi auquel retourner) ; être disponible pour travailler dans les 15 jours et être à la recherche active d'emploi.

Toutes ces conditions sont difficiles à réunir dans la mesure où les statistiques ne sont pas correctement tenues en RDC. Par contre au sens large, il s'agira d'ôter de la précédente définition le critère de recherche du fait que ce critère n'a pas fortement de sens dans la mesure où on ne peut véritablement pas parler du marché du travail (Enquête 1-2-3, INS, RDC, 2012). Faute des moyens conséquents et de temps nécessaire pour mener une enquête quant à ce, nous abordons le sujet dans le même sens que le BIT, puis que les données utilisées proviennent de l'enquête 1-2-3 de 2012 qui elle aussi, a abordé le phénomène dans le même sens.

Dans le cas présent, nous ne prendrons pas en compte certains critères tels que : la recherche active d'emploi. Il est tout à fait normal que notre point de vue par rapport à la question soit remis en doute, c'est scientifiquement acceptable. Mais hélas ! Le débat qui en découlerait, contribuera à l'avancement de la science et dans cette perspective, nous dirons avec certitude que nous avons atteint notre objectif avec visée et optimisme.

De même que le chômage, le concept « jeune ou jeunesse » revêt plusieurs sens. Certains auteurs optent pour la période allant de 15 à 49 ans, d'autre voient une période de 15 à 40 ans⁵³

⁵³ Joël FUMWAKWAU, Les déterminants du chômage parmi les jeunes diplômés d'universités de 20-24 ans dans la ville de Kinshasa, 2015

43

CHAPITRE DEUXIEME : APPROCHE METHODOLOGIQUE

Section I : POSITIONNEMENT DE NOS ETUDES PAR RAPPORT AUX THEORIES EMPIRIQUES

Après avoir consulté les autres chercheurs qui avaient eu à traiter le même sujet que nous ; nous constatons qu'ils ont compris qu'après avoir quitté le système éducatif, une jeune passe en moyenne 1,4 année soit 16 mois dans des périodes de travail temporaire ou intermittents et des courtes périodes de chômage avant de s'établir en permanence dans un emploi stable. La variable à expliquer dans ce travail de recherche scientifique est un événement dichotomique : sont inséré dans l'entreprise publique ou sont inséré dans la régie financière. En d'autres termes, il s'agit d'un modèle de choix binaires où il faut calculer la probabilité d'être ou de n'est pas être dans l'une des organisations étant donné l'existence des variables explicatives retenues.

Dans cette étude, la variable dépendante voir même réponse est l'insertion des jeunes dans le secteur public en province du Nord-Kivu en général et dans la ville de Goma en particulier. Nous avons retenu comme variables indépendantes ou explicatives à savoir : le sexe, le statut matrimonial, âge, carte de demandeur, effet de l'origine social, Religion, Niveau d'étude, la connaissance et la tribu.

Section 2 : METHODOLOGIE

1° Echantillonnage

Après une descente sur terrain au niveau de l'organisation nationale de l'emploi (ONEM) au niveau de la ville de Goma, nous avons constaté que la base des données qui renferme toutes les personnes plus précisément les jeunes qui sont au chômage (qui cherchent d'être inséré) contient des données manquantes, cela pour dire qu'il y a un bon nombre des jeunes qui ne sont pas enregistré dans leur base.

Alors comme dans ce cas le nombre de la population (N) n'est pas bien connu ; nous avons passé par l'estimation d'une manière aléatoire de la taille de l'échantillon (n) en passant par la formule probabiliste tirée dans le livre de la statistique appliquée en économie⁵⁴. Qui sera de :

⁵⁴ Déo BUGANDWA, sondage, cours inédit, UNIGOM, 2017-2018, Pg.25

n = ??á2×??×??

e2

(1,96)2×0,5×0,5

n=

(0,08)2

44

3,8416×0,25

n=

0,0064

n = 150

2° source des données

L'objectif de cette étude est de saisir les facteurs déterminants l'insertion des jeunes dans le secteur public ; parmi les jeunes de la ville de Goma de 15-40 ans. Cette préoccupation va nous conduire à la création d'une base de données de l'enquête pour notre étude grâce au logiciel Excel.

3° collecte des données

La collecte de nos données s'est faite d'une manière aléatoire au sein des entreprises publiques et de Régie financière se trouvant dans la ville de Goma.

4° Présentation des variables

Dans cette étude, la variable dépendante voir même réponse est l'insertion des jeunes dans le secteur public en province du Nord-Kivu en général et dans la ville de Goma en particulier. Nous avons retenu comme variables indépendantes ou explicatives à savoir : le sexe, le statut matrimonial, âge, carte de demandeur, effet de l'origine social, Religion, Niveau d'étude, la connaissance, Grade, Test, préférence et la tribu. Pour appréhender ces variables ; nous avons fait recours aux travaux antérieurs car bien même il y en a d'autres qui peuvent expliquer bien la variable réponse mais qui seront placées dans le terme d'erreur

Tableau 1 : Opérationnalisation des variables d'études

Variables

Modalités

Indicateurs

Variable dépendante

Insertion des jeunes

0= sont insérés dans l'E^se Pub. 1= Sont insérés dans la régie Fin

Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans

45

Variables indépendantes

Sexe	0= Masculin 1=Féminin		Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans	Statut matrimonial
0= Célibataire 1= Marié(e) 2=Veuf	Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans		Carte de demandeur
0= OUI 1= NON	Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans		Effet de l'origine social
0= OUI 1= NON	Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans		Religion
0= Catholique 1= Musulman 2=Protesta 3=Autres	Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans		Niveau d'étude
0= Licencié 1= Gradué	Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans		Connaissance
0=OUI 1=NON	Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans		Grade
0=Attaché au Bureau 1=Agent de Bureau 2=Chef de Bureau 3=Autres	Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans		Test
0=OUI 1=NON	Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans		Préférence
0=OUI 1=non	Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans		Tribu
0=OUI 1=NON	Insertion des jeunes dans le secteur public à Goma qui ont l'âge compris entre 15 à 40 ans

Source : notre base des données

Tableau 2 : les signes attendus des variables

Variables		Signes attendus	Sexe
(-)		Statut matrimonial
(+)		Carte de demandeur
(+)		Effet de l'origine social
(+)		Religion
(-)		Niveau d'étude
(-)		Connaissance
(+)		Grade
(-)

46

Test		(-)	Préférence
(-)		Tribu
(-)

Source : travaux antérieurs

Le signe (+) pour le statut matrimonial, la connaissance et l'effet de l'origine social veut dire que la relation entre ces dernières et l'insertion des jeunes dans le secteur public est positif, c'est-à-dire qu'à chaque fois que le nombre de jeunes augmente dans ce secteur, ces dernières augmentent aussi selon nos données. C'est pourquoi pour le modèle estimé, nous allons retenir que ces variables qui ont un signe positif tandis que les autres seront utilisées dans la statistique descriptive pour les effectifs.

5° Technique de collecte des données

Pour recueillir les données, les techniques et méthodes suivantes ont été utilisées :

La technique documentaire : Selon GRAWITZ, M.⁵⁵, cette dernière consiste en une fouille systématique de tout ce qui est écrit ayant une liaison avec le domaine de recherche. Il s'agit les ouvrages, les mémoires, les rapports, et les notes de cours ainsi que les sites web, etc.

La technique d'interview : consiste à faire des entretiens au cours desquelles le chercheur interroge des personnes qui lui fournissent des informations relatives à son sujet de recherche. La technique de questionnaire : est une série de questions méthodiquement posées afin de définir un cas, une situation, une demande parmi un grand nombre de possibilités.

Les logiciels SPSS 23.0 ; STATA 10 et Excel vont nous permettre de faire les analyses et les traitements de nos données.

La méthode statistique : est l'étude d'un phénomène par la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre les données compréhensibles par tous.

La méthode inductive : est une méthode scientifique qui tire des conclusions générales à partir de prémisses particulières. C'est la méthode scientifique la plus courante, dans laquelle on peut distinguer quatre étapes essentielles : l'observation des faits à consigner ; la classification et l'étude de ces faits ; la dérivation inductive, qui part des faits et permet une généralisation ; et le contraste⁵⁶.

Une double approche est adoptée dans ce travail en fonction des objectifs assignés :

⁵⁵ GRAWITZ, Z. : Méthodes des sciences sociales, 4^ème éd. Dalloz, Paris, 1979, p.571

⁵⁶ Abbé LETAKAMBA, Initiation à la recherche scientifique, cours inédit, UNIGOM, 2014-2015, Pg 25

47

? L'approche statistique : elle rendra compte des combinaisons des différents éléments de l'insertion des jeunes. De cette approche sera décelé du point suivant : les déterminants liés à l'insertion des jeunes de la ville de Goma.

? L'approche analytique permettra d'interpréter les données relatives aux

Caractéristiques de l'insertion des jeunes et ses déterminants.

6° Méthodes d'analyse

Le choix des méthodes d'analyse a été guidé par les objectifs du travail, la nature des hypothèses (descriptive ou explicative), la taille de l'échantillon et la nature des variables (qualitatives ou quantitatives). Trois méthodes d'analyse statistique complémentaires seront utilisées dans le cadre de notre travail. Il s'agit de l'analyse descriptive (analyses univariées), du test du Chi-carré (analyses bivariées) et la régression logistique binaire (analyses multivariées).

Le logiciel Excel sera utilisé pour les dépouillements tandis que le logiciel SPSS (Statistical Package for Social Sciences) version 23.0 sera aussi utilisé pour les analyses des données. Et enfin une discussion à la lumière de la littérature existante de ces analyses statistiques.

7° Population d'étude

Notre population d'étude est composée des individus répondant aux caractéristiques suivantes :

- Tranche d'âge : 15 à 40 ans ;

- Niveau d'étude : supérieur (universitaire) ;

- Milieu de résidence : la ville de Goma (secteur public).

Ainsi, notre base des données sera constituée de 150 enquêtés.

8° Les techniques d'analyse

Pour traiter la masse et la complexité des informations recueillies dans l'enquête sur le terrain, des méthodes descriptives et explicatives devront être mises en oeuvre. Les méthodes descriptives seront utilisées comme un préalable aux méthodes explicatives.

Les analyses descriptives

a) Les analyses descriptives univariées

L'objectif de ces analyses est de décrire individuellement chaque variable dans la base de données. Ces analyses permettront de voir le comportement des variables choisies pour notre étude en termes de distribution des fréquences.

48

b) Les analyses descriptives bivariées

Celles-ci, en utilisant le test de chi-deux, permettent d'appréhender les significations statistiques des relations qui existent entre l'insertion des jeunes et les autres variables de l'étude. Au seuil de signification inférieur à 0,05 donné par le logiciel SPSS 23, on dira qu'il y a lien significatif entre les variables. Au cas contraire, on niera tout lien significatif en acceptant simplement l'hypothèse nulle de la relation significative entre les variables. Et pour les variables où les relations donneront une signification statistique, nous ferons recours au test de khi pour mesurer la force du lien.

Modélisation statistique : la méthode explicative

Elle nous permettra d'évaluer la propension des individus à risque de connaître le phénomène étudié et de prendre en compte un certain nombre de variables indépendantes pouvant influencer cette transition et les chances qu'ont les jeunes diplômés de vivre cet événement.

Techniquement, la variable à expliquer de notre modèle de régression est le risque instantané d'être inséré après ses études universitaires. Ce risque évolue au cours du temps de manière autonome mais la forme de cette évolution n'est pas précisée.

9° Présentation du modèle

La variable à expliquer dans ce travail de recherche est un événement dichotomique : sont insérés dans une entreprise publique ou sont insérés dans une régie financière. En d'autres termes, il s'agit d'un modèle de choix binaires où il faut calculer la probabilité d'être ou de n'est pas être inséré étant donné l'existence des variables explicatives retenues.

Dans cette étude, la variable dépendante est insertion chez les jeunes intellectuels en province du Nord-Kivu. Nous avons retenu comme variables indépendantes ou explicatives à savoir : le sexe, le statut matrimonial, âge, carte de demandeur, effet de l'origine social, Religion, Niveau d'étude, la connaissance et la tribu.

De ce qui précède, la forme linéaire du modèle est :

Y=Xf3+...+å

Où Y est la variable à expliquer (insertion des jeunes) ; f3 est le vecteur des coefficients à estimer. Puisque Y est une variable binaire (Y=0 sont insérés dans l'entreprise publique et Y=1 sont insérés dans la régie financière), nous estimons commode de travailler avec un modèle à variables limitées : le modèle Logistique.

a) Présentation théorique du modèle général

Le modèle Logistique est l'un des modèles à variables limitées c'est-à-dire des variables qui ne peuvent prendre que certaines valeurs. A côté du modèle Logit il y a aussi le modèle

49

Probit. Ces deux modèles sont une modélisation non linéaire des modèles à variables limitées. La spécification linéaire n'est pas appropriée pour ces types de modèles pour entre autres trois raisons⁵⁷ :

1. Lorsqu'on a un modèle linéaire simple à une variable dichotomique, puisque la variable à expliquer ne peut prendre que deux valeurs (0 et 1, ou autre codage), les coefficients 13 associés aux variables explicatives ne sont pas directement interprétables.

2. Il est impossible d'ajuster de façon satisfaisante, par une seule droite, le nuage de points associé à une variable dichotomique qui, par nature, est réparti sur deux droites parallèles.

3. a) sachant que la variable endogène dichotomique ne peut prendre que deux valeurs 0 ou 1, la perturbation åi admet nécessairement une loi discrète, ce qui exclut en particulier l'hypothèse de normalité des résidus.

b) lorsque l'on suppose que les résidus åi sont de moyenne nulle, la probabilité pi associée à l'événement yi=1 est alors déterminée de façon unique. En effet, lorsqu'on écrit l'espérance des résidus:

E(ei) = pi(1 - xii3) - (1 - pi)xii3 = pi - xii3 = 0

On en déduit que

p_i= xi_i3 = Prob(y₁ = 1)

Ainsi la quantité xi 13 correspond à une probabilité et doit par conséquent satisfaire un certain nombre de propriétés et en particulier appartenir à l'intervalle fermé [0,1]. 0 < xi13 < 1 pour tout i=1, ..., N. Or rien ne rassure que de telles conditions soient satisfaites par l'estimateur des moindres carrés utilisé dans le modèle linéaire.

c) ces modèles sont des modèles qui sont par nature hétéroscédastiques et ce problème d'hétéroscédasticité ne peut être résolu par une méthode d'estimation des Moindres Carrés Généralisés tenant compte de la contrainte d'inégalité 0 < xi13 < 1.

Pour ces différentes raisons, la spécification linéaire des variables endogènes qualitatives, et plus spécialement dichotomiques, n'est pas utilisée, c'est pourquoi on recourt notamment à des modèles Logit ou Probit pour représenter ces variables.

⁵⁷ Hurlin, C., Econométrie des variables qualitatives, Modèles dichotomiques univariés, polycopié de cours, Université d'Orléans.

50

CHAPITRE TROISIEME : PRESENTATIONS, ANALYSES ET
INTERPRETATIONS DES RESULTATS

Ce chapitre comprend trois sections. La première section traite sur des analyses descriptives univariées. La seconde porte sur les analyses bivariées. La troisième présente les analyses des déterminants de l'insertion des jeunes dans le secteur Public.

SECTION I : PRESENTATION DES RESULTATS DES ANALYSES DESCRIPTIVES UNIVARIEES

Les analyses descriptives univariées à mettre en oeuvre dépendent, d'une part, de l'objectif recherché, d'autre part de la nature des variables. Ces analyses servent à décrire une à une les données de l'enquête. Elles servent également à obtenir la qualité des données en fonction des fréquences attendues.

I.1. Répartition de l'échantillon selon le sexe des jeunes inséré dans le secteur public à

Goma

La question qui a permis de saisir le sexe est libellée comme suit dans la base de données : Quel est votre sexe ?

Tableau n°1 : Sexe

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid Féminin Masculin Total	49 101 150	32,7 67,3 100,0	32,7 67,3 100,0	32,7 100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

Ce tableau montre la situation selon laquelle, la taille de l'échantillon est composée de 49 femmes soit 32,7% et 101 garçons soit 67,3% ; ce qui justifie la discrimination des femmes dans ce secteur.

51

I.2. Répartition de l'échantillon selon le niveau d'étude des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir le niveau d'étude est libellée comme suit dans la base de données .
· Quel est votre niveau d'étude ?

Tableau n°2:Niveau d'etude

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid F	1	,7	,7	,7
Gradué	38	25,3	25,3	26,0
Licencié	111	74,0	74,0	100,0
Total	150	100,0	100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

Ce tableau, nous montre la situation selon laquelle parmi les personnes interrogées ; 38 personnes soit 25,3% ont le diplôme de grade et 111 personnes soit 74% ont un diplôme de licence.

I.3. Répartition de l'échantillon selon le statut matrimonial des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir le statut matrimonial est libellée comme suit dans la base de données .
· Quel est votre statut matrimonial ?

Tableau n°3 : Statut matrimonial

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid Célibata	70	46,7	46,7	46,7
Marié	65	43,3	43,3	90,0
Veuf	15	10,0	10,0	100,0
Total	150	100,0	100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

Ce tableau, dégage les résultats selon lesquels ; 70 personnes interrogées soit 46,7% sont de célibataire, 65 personnes interrogées soit 43,3% sont de Marié et 15 personnes interrogées sont des veuf(ve).

I.4. Répartition de l'échantillon selon l'insertion dans le secteur public des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir l'insertion dans le secteur public est libellée comme suit dans la base de données .
· l'organisation dans laquelle vous êtes insérée, est-elle de quelle catégorie ?

52

Tableau n°4:Insertion dans le secteur public

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid Entrepri Régie Fi Total	75 75 150	50,0 50,0 100,0	50,0 50,0 100,0	50,0 100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

Ce tableau, nous montre la situation selon laquelle 75 personnes interrogées sont insérées dans les entreprises publiques et 75 autres sont insérées aussi dans la régie financière du fait que la taille de la population d'étude (N) n'était pas connue

I.5. Répartition de l'échantillon selon la religion des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir la religion est libellée comme suit dans la base de données: quel est votre religion ?

Tableau n°5 : Religion

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid Autres	25	16,7	16,7	16,7
Catholiq	70	46,7	46,7	63,3
Musulman	25	16,7	16,7	80,0
Protesta	30	20,0	20,0	100,0
Total	150	100,0	100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

De ce tableau, les résultats selon lesquels 70 personnes interrogées soit 46,7% sont de Catholique, 30 soit 20% sont de protestant, 25 soit 16,7% sont de Musulman et 25 soit 16,7% sont dans d'autres religions.

I.6. Répartition de l'échantillon selon les préférences des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir les préférences est libellée comme suit dans la base de données : Préférez-vous travailler dans cette organisation ?

Tableau n°6 : Préférence

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid NON	30	20,0	20,0	20,0
OUI	120	80,0	80,0	100,0
Total	150	100,0	100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

53

Ce tableau montre la situation selon laquelle, 120 personnes interrogées soit 80% préfère travailler dans le secteur public et 30 soit 20% ne préfère pas y travailler.

I.7. Répartition de l'échantillon selon les moyens d'insertion des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir les moyens d'insertion est libellée comme suit dans la base de données : par quel moyen êtes-vous inséré dans cette organisation ?

Tableau n°7:Moyen insertion

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid Carte de	9	6,0	6,0	6,0
Effet de	48	32,0	32,0	38,0
Népotism	15	10,0	10,0	48,0
Niveau d	13	8,7	8,7	56,7
Relation	37	24,7	24,7	81,3
Réseaux	22	14,7	14,7	96,0
Tribu	6	4,0	4,0	100,0
Total	150	100,0	100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

Ce tableau montre que 48 personnes interrogées soit 32% sont insérées par l'effet de l'origine social, 37 soit 24,7% sont insérées par la relation de parenté ; 22 soit 14,7% sont insérées par le népotisme ; 15 soit 10% sont insérées par les réseaux religieux ; 13 soit 8,7% sont insérées par leur niveau d'étude ; 9 soit 6% sont insérées grâce à leur carte de demandeur d'emploi et 6 soit 4% sont insérées grâce à leur tribu.

I.8. Répartition de l'échantillon selon la connaissance des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir la connaissance est libellée comme suit dans la base de données : aviez-vous une connaissance dans cette organisation avant d'être inséré ?

Tableau n°8:Connaissance

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid NON OUI Total	47 103 150	31,3 68,7 100,0	31,3 68,7 100,0	31,3 100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

De ce tableau, nous constatons que 103 personnes interrogées avaient une connaissance avant d'être engagé et 47 soit 31,3% n'avaient pas de la connaissance.

54

I.9. Répartition de l'échantillon selon l'occupation des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir l'occupation est libellée comme suit dans la base de données : avez-vous une autre occupation dans le secteur public avant d'être engagé ? Tableau n°9:Autre occupation

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid NON	43	28,7	28,7	28,7
OUI	107	71,3	71,3	100,0
Total	150	100,0	100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

Dans le tableau ci-haut, 107 personnes interrogées soit 71,3 ont une autre occupation tandis que 43 soit 28,7% n'ont pas

I.10. Répartition de l'échantillon selon le grade des jeunes inséré dans le secteur public à

Goma

La question qui a permis de saisir le grade est libellée comme suit dans la base de données : Quel est votre grade dans ce service ?

Tableau n°10:Grade

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid Agent de	43	28,7	28,7	28,7
Attaché	60	40,0	40,0	68,7
Autres	19	12,7	12,7	81,3
Chef de	28	18,7	18,7	100,0
Total	150	100,0	100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

Ce tableau montre la situation selon laquelle 60 personnes interrogées sont attachées de Bureau ; 43 sont des Agents de Bureau ; 28 sont de chef de Bureau et 19 sont dans autres.

I.11. Répartition de l'échantillon selon le lancement d'offre des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir le lancement d'offre est libellée comme suit dans la base de données : pour accéder à ce poste que vous occupez, l'entreprise avait-elle lancée une offre ?

Tableau n°11 : Lancement d'offre

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid NON OUI Total	112 38 150	74,7 25,3 100,0	74,7 25,3 100,0	74,7 100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS

Ce tableau montre la situation selon laquelle 112 personnes interrogées confirment qu'il n'y a pas d'offre dans le secteur public par contre 38 ont dit le contraire.

55

I.12. Répartition de l'échantillon selon le test des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir le test d'offre est libellée comme suit dans la base de données : aviez-vous passé le test d'embauche pour cette offre ?

Tableau n°12:Test

	Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid NON OUI Total	124 26 150	82,7 17,3 100,0	82,7 17,3 100,0	82,7 100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS 23.0

Ce tableau montre que la situation selon laquelle 124 personnes interrogées disent qu'elles n'avaient pas passées le test d'embauche tandis que 26 confirment qu'elles avaient passées.

I.13. Répartition de l'échantillon selon l'effet d'origine social des jeunes inséré dans le secteur public à Goma

La question qui a permis de saisir l'effet de l'origine social est libellée comme suit dans la base de données : aviez-vous un membre de votre famille dans cette organisation ?

Tableau n°13 : Effet d'origine social

	Fréquence	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide OUI NON Total	81 69 150	54,0 46,0 100,0	54,0 46,0 100,0	54,0 100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS 23.0

De ce tableau, 81 personnes interrogées soit 54,0% ont confirmées que l'origine social influence l'insertion dans le secteur public mais 69 soit 46,0% ne le confirment pas.

I.14. Calcul du temps moyen de la file d'attente

Tableau n°14 : Temps Moyen

	Fréquence	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide 0	1	,7	,7	,7
1	128	85,3	85,3	86,0
2	2	1,3	1,3	87,3
3	2	1,3	1,3	88,7
4	8	5,3	5,3	94,0
5	4	2,7	2,7	96,7
6	1	,7	,7	97,3
7	3	2,0	2,0	99,3
9	1	,7	,7	100,0
Total	150	100,0	100,0

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS 23.0

56

Ce tableau montre le temps que les jeunes qui sont insérés dans le secteur public passaient en moyenne 1 an dans la file d'attente avant d'être inséré cela est issu de la fréquence la plus élevée qui est de 128 jeunes.

Tableau n°15 Temps Moyen

N Valide

150

Somme

Moyenne

Médiane

Manquant

0 1,51 1,00 226

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS 23.0

De ce tableau, ressort le calcul du temps moyen de la file d'attente qu'un jeune de la ville de Goma devrait passer dans la file d'attente avant d'être inséré dans le secteur public, qui est de 1,5 an soit 18 mois.

SECTION II. PRESENTATION DES RESULTATS DES ANALYSES DESCRIPTIVES BIVARIEES

L'objectif des analyses bivariées est de décrire les liens entre les variables. Décrire la relation entre des variables consiste à vérifier si ces variables sont liées et à mesurer la force du lien. Ces dernières décrivent simplement les relations sans les expliquer. S'il existe une relation entre deux variables, nous allons mesurer la force du lien en faisant le test de Khi-deux.

II.1. : L'insertion des jeunes de la ville de Goma dans le secteur Public et le sexe

Tableau n°16 croisé Insertion * Sexe
			Sexe		Total
			M	F
Insertion	Entre Pub	Effectif	52	23	75
		% dans Insertion	69,3%	30,7%	100,0%
	Régie Fi	Effectif	49	26	75
		% dans Insertion	65,3%	34,7%	100,0%
Total		Effectif	101	49	150
		% dans Insertion	67,3%	32,7%	100,0%

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS 23.0

Ce tableau montre la situation selon laquelle 52 personnes interrogées soit 69,3% ont un sexe masculin au niveau des entreprises publiques tandis que 23 personnes interrogées soit 30,7% ont un sexe féminin dans des entreprises publiques mais 49 personnes interrogées soit 65,3% ont un sexe masculin dans les régies financières et 26 soit 34,7% ont un sexe féminin.

57

Tableau n°17 : Tests du khi-deux

	Valeur	Ddl	Signification asymptotique (bilatérale)	Sig. exacte (bilatérale)	Sig. exacte (unilatérale)
khi-deux de Pearson Correction pour continuité^b Rapport de vraisemblance Test exact de Fisher N d'observations valides	,273^a ,121 ,273 150	1 1 1	,060 ,065 ,464	,004	,050

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS 23.0

De ce ressort le résultat selon lequel le test de Khi-deux de pearson soit la significativité individuelle est supérieur au seuil de 0,05 c'est-à-dire il n'existe pas un lien direct entre le sexe et l'insertion des jeunes dans le secteur public.

II.1. : L'insertion des jeunes de la ville de Goma dans le secteur Public et Effet de l'origine social

Tableau n°18 : croisé Insertion * Effet d'origine social

			Effet d'origine social		Total
			OUI	NON
Insertion	Entrepri	Effectif	38	37	75
		% dans Insertion	50,7%	49,3%	100,0%
	Régie fi	Effectif	43	32	75
		% dans Insertion	57,3%	42,7%	100,0%
Total		Effectif	81	69	150
		% dans Insertion	54,0%	46,0%	100,0%

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS 23.0

De ce tableau ressort la situation selon laquelle dans le secteur public, l'effet de l'origine social influence positivement car plus de 50% de nos personnes interrogées ont dit oui.

Tableau n°19 : Tests du khi-deux

	Valeur	Ddl	Signification asymptotique (bilatérale)	Sig. exacte (bilatérale)	Sig. exacte (unilatérale)
khi-deux de Pearson	,671^a	1	,007
Correction pour continuité^b	,429	1	,003
Rapport de vraisemblance	,671	1	,004
Test exact de Fisher				,003	,004
N d'observations valides	150

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS 23.0

De ce tableau ressort le résultat selon lequel, le test de Khi-deux de pearson soit la significativité individuelle est inférieur au seuil de 0,05, c'est-à-dire que la relation entre l'effet de l'origine social est positive donc l'effet de l'origine social influence l'insertion des jeunes dans le secteur.

58

SECTION III. ANALYSE DES DETERMINANTS DE L'INSERTION DES JEUNES DANS LE SECTEUR PUBLIC

La régression logistique consiste à comparer les proportions en utilisant les logarithmes du rapport des risques (log-odds). Le modèle estime pour chaque groupe donné, le paramètre â (le rapport entre le logit d'un groupe donné et celui du groupe de référence) et calcule les rapports des chances tout en précisant leur seuil de signification.

Ainsi, lorsque l'exp(â) d'une catégorie (modalité) est significativement supérieure à 1, l'on dira que les individus appartenant à cette catégorie ont plus de chance d'avoir la caractéristique étudiée que les individus de la catégorie de référence. Par contre, si l'exp (â) est significativement inférieur à 1, les individus appartenant à cette catégorie ont moins de chance d'avoir la caractéristique étudiée que les individus de la modalité de référence. Dans le cas où l'exp (â) serait significativement égal à 1, l'on se prononcera sur l'absence de l'effet de la catégorie considérée sur la variable expliquée. Cette interprétation est valable lorsque la variable indépendante est qualitative.

Dans le cas où la variable indépendante est quantitative continue, le chercheur n'a pas besoin de la modalité de référence pour l'interprétation de résultat. Dans ce cas l'interprétation change.

Alors, quand l'exp(â) d'une catégorie est significativement supérieure à 1, l'on dira que l'augmentation d'une unité de l'écart-type de la variable indépendante améliore la probabilité de la variable dépendante de la partie décimale de l'exp(â) d'autant de pourcentage. Par contre, si l'exp(â) est significativement inférieur à 1, l'on dira que la diminution d'une unité de l'écart-type de la variable indépendante réduit la probabilité de la variable dépendante de la partie décimale de l'exp(â) d'autant de pourcentage. Et si l'exp(â) est égal à 1, il n'y a pas de changement.

Enfin, sur l'intervalle de confiance, le seuil de signification couramment accepté est de 0,05, soit 5%. Par conséquent, n'est retenu pour figurer dans l'équation du modèle de régression logistique, tout coefficient(â) dont le seuil de signification est inférieur ou égal à (S) 0,05. Il en est de même pour la valeur de la constante. La constante dont le seuil de signification est supérieur (>) à 0,05 ne figurera pas dans l'équation du modèle de régression logistique.⁵⁸

58 Pr. Dr. Beaujolais BOFOYA KOMBA, Statistique pour économiste, 2^ème Edition, 2009,Pg.150

59

III.1. Le modèle de régression logistique binaire a. ESTIMATION DU MODELE LOGISTIQUE Dans cette section, il est question d'estimer un modèle mettant en relation l'insertion des jeunes dans le secteur public à Goma et la connaissance, l'effet d'origine social ainsi que le statut matrimonial.

Etant donné que la variable dépendante, ici l'insertion, est une variable qualitative dichotomique (c'est-à-dire ayant deux modalités), nous estimons un modèle Logistique spécifié comme suit :

Ln ( Pt)

= al) + a₁Connaissancel + a₂Eff etdorii + a₃Statmatrii + et

1-Pi

(1-PL) = la probabilité d^'être engagé dans le secteur public à Goma

- Connaissances = la connaissance de l^'individu i

- Effetdoril = l^'effet d^'originede l^'individu i

- Statmatris = le statut matrimonial de l^'individu i

- es = residu d^'estimation relatif à l^'individu i

b. ESTIMATION DU MODELE LOGISTIC Tableau n°20

. ^{logit insertion connaissance sexe niveaudetude religion test statmatri}

> ^effetdori

^{Iteration 0: log likelihood} = ^-103.97208

^{Iteration 1: log likelihood} = ^-94.589332

^{Iteration 2: log likelihood} = ^-94.581414

^{Iteration 3: log likelihood} = ^-94.581414

^{Logistic regression Number of obs} = ¹⁵⁰

^{LR chi2(7)} = ^18.78

^Prob > ^chi2 = ^0.0089

^{Log likelihood} = ^{-94.581414 Pseudo R2} = ^0.0903

^insertion	^Coef.	^Std. Err.	^z	^P>|z|	^[95% Conf.	^Interval]
^connaissance	^.9174976	^.3937481	^2.33	^0.020	^.1457655	^1.68923
^sexe	^.193623	^.3789437	^0.51	^0.609	^-.549093	^.936339
^niveaudetude	^.3261914	^.4034702	^0.81	^0.419	^-.4645958	^1.116979
^religion	^.0733435	^.157299	^0.47	^0.641	^-.2349569	^.381644
^test	^-1.267196	^.5142346	^-2.46	^0.014	^-2.275078	^-.2593151
^statmatri	^.3288892	^.2718971	^1.21	^0.226	^-.2040193	^.8617978
^effetdori	^-.5252171	^.3639438	^-1.44	^0.149	^-1.238534	^.1880997
^_cons	^.5775557	^.5805915	^0.99	^0.320	^-.5603827	^1.715494

Source : nos estimations à l'aide du logiciel STATA

60

1° TEST DE SIGNIFICATIVITE INDIVIDUELLE DES VARIABLES INDEPENDANTES

Les hypothèses de ce test sont les suivantes :

H0 : la variable indépendante n'explique pas significativement la variable dépendante

H1 : la variable indépendante explique significativement la variable dépendante

Au seuil de 5%, on rejette l'hypothèse nulle tout simplement si la valeur de la probabilité P associé à la statistique Z de la variable explicative est inférieure à 0.05.

Au regard de ce qui précède, nous constatons que :

- La connaissance de l'individu explique significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public, car la valeur P associé à la statistique Z de connaissance égale à 0.020, qui est inférieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable connaissance a le signe positif, ce qui veut dire que la connaissance de l'individu explique positivement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma. En d'autres termes, plus l'individu est connu, plus il a la chance de s'insérer dans la fonction publique à Goma.

- Le sexe d'un individu n'explique pas significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z de sexe égale à 0.609, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable statut sexe a le signe positif, ce qui veut dire que le sexe d'un individu, bien que non significatif influence positivement sur la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

- Le niveau d'étude d'un individu n'explique pas significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z de niveau d'étude égale à 0.419, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable niveau d'étude a le signe positif, ce qui veut dire que le niveau d'étude d'un individu, bien que non significatif influence positivement sur la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

- La religion d'un individu n'explique pas significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z de religion égale à 0.641, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable religion a le signe positif, ce qui veut dire que la religion d'un individu, bien que non significatif influence positivement sur la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

- Le résultat du test d'un individu explique significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public, car la valeur P associé à la statistique Z de connaissance

61

égale à 0.014, qui est inférieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable test a le signe négatif, ce qui veut dire que le résultat du test de l'individu explique négativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

- Le statut matrimonial d'un individu n'explique pas significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z de statut matrimonial égale à 0.226, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable statut matrimonial a le signe positif, ce qui veut dire que le statut matrimonial d'un individu, bien que non significatif influence positivement sur la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

- L'effet d'origine d'un individu n'explique pas significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z d'effet d'origine égale à 0.149, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable effet d'origine a le signe négatif, ce qui veut dire que l'effet d'origine d'un individu, bien que non significatif influence négativement sur la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

2° TEST DE SIGNIFICATIVITE GLOBALE DU MODELE

Dans le modèle de régression linéaire avec variable dépendante continue, il est usuel de tester l'hypothèse que les variables explicatives sont globalement significatives ; ce qui revient à utiliser le test de Fisher.

Dans le cas des modèles estimés par maximum de vraisemblance, comme le modèle logistique, un test analogue est employé, fondé sur le rapport des vraisemblances.

Pour juger de la qualité du modèle on se sert du rapport du maximum de vraisemblance (LR statistique). Pour notre cas il est égal à 18.78 et il est significatif car la probabilité qui lui est associée est de 0.0089, inférieure à 0.05. Nous pouvons donc conclure que les variables Connaissance, sexe, Niveau d'étude, Religion, Test, statut matrimonial et Effet d'origine expliquent globalement et d'une manière significative la probabilité d'un individu d'être inséré dans le secteur public à Goma.

3° TEST D'AJUSTEMENT DU MODELE : TEST DE HOSMER-LEMESHOW

Les hypothèses de ce test sont les suivantes :

HO : le modèle est bien ajusté

H1 : le modèle est mal ajusté

On rejette l'hypothèse nulle si la valeur de P associée à la statistique H-L, est inférieure à 0.05.

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Tableau n° 21: Test de HOSMER-LEMESHOW

Goodness-of-Fit Evaluation for Binary Specification
Andrews and Hosmer-Lemeshow Tests
Equation: UNTITLED
Date: 07/17/19 Time: 16:26
Grouping based upon predicted risk (randomize ties)
	Quantile of Risk			Dep=0		Dep=1	Total	H-L
	Low	High	Actual	Expect	Actual	Expect	Obs	Value
1	0.2288	0.2919	12	11.2743	3	3.72572	15	0.18808
2	0.2919	0.3506	7	10.0691	8	4.93087	15	2.84582
3	0.3506	0.3807	11	9.47945	4	5.52055	15	0.66271
4	0.3834	0.4135	8	8.97072	7	6.02928	15	0.26133
5	0.4135	0.4583	11	8.45966	4	6.54034	15	1.74954
6	0.4583	0.5131	7	7.69826	8	7.30174	15	0.13011
7	0.5131	0.5926	7	6.70547	8	8.29453	15	0.02340
8	0.6038	0.6850	5	5.29094	10	9.70906	15	0.02472
9	0.6850	0.7638	3	4.27154	12	10.7285	15	0.52921
10	0.7731	0.8957	4	2.78055	11	12.2194	15	0.65650
		Total	75	75.0000	75	75.0000	150	7.07141
H-L Statistic			7.0714		Prob. Chi-Sq(8)		0.5289
Andrews Statistic			9.5142		Prob. Chi-Sq(10)		0.4841

Source : nos estimations à l'aide du logiciel EVIEWS10

Nous constatons que la probabilité associée à la statistique H-L égale à 0.5289, supérieure à 0.05 ; ce qui nous amène à ne pas rejeter l'hypothèse nulle et à conclure que notre modèle spécifié sous forme logistique est bien ajusté.

III.2. QUALITE DE PREDICTION DU MODELE

Après avoir estimé un modèle binaire, il est très important de déterminer le pourcentage de prédiction de ce modèle. Dans le cas qui nous concerne, ce pourcentage nous permet de savoir la précision à terme de pourcentage d'estimer la chance qu'a un individu de s'insérer dans le secteur public dans la ville de Goma.

63

Tableau n°22 : résultats de la qualité de prédiction de notre modèle

Expectation-Prediction Evaluation for Binary Specification
Equation: UNTITLED
Date: 07/17/19 Time: 16:33
Success cutoff: C = 0.5
	Estimated Equation			Constant Probability
	Dep=0	Dep=1	Total	Dep=0	Dep=1	Total
P(Dep=1)<= C	55	32	87	75	75	150
P(Dep=1)>C	20	43	63	0	0	0
Total	75	75	150	75	75	150
Correct	55	43	98	75	0	75
% Correct	73.33	57.33	65.33	100.00	0.00	50.00
% Incorrect	26.67	42.67	34.67	0.00	100.00	50.00
Total Gain*	-26.67	57.33	15.33
Percent Gain**	NA	57.33	30.67

Source : nos estimations à partir du logiciel EVIEWS.

Au vu des résultats du tableau ci-dessus, nous constatons que : toute prévision de la probabilité qu'un individu s'insère dans le secteur public dans la ville de Goma, compte tenu de ses caractéristiques à rapport avec la connaissance, le sexe, le niveau d'étude, la religion, le test, le statut matrimonial et l'origine, est correcte à 50% et incorrecte à 50%. C'est qui veut dire que notre modèle est à peu près bon pour effectuer les prévisions.

Le choix de la méthode de régression logistique binaire se justifie par :

? Les objectifs, entre autres, connaitre ce qui détermine l'insertion des jeunes dans le secteur public à Goma. ;

? La nature de la variable dépendante (dichotomique binaire). Dichotomique c'est-à-dire 0 et 1. La modalité 0 signifie que le jeune est inséré dans l'entreprise Publique et la modalité 1 les jeunes est inséré dans le Régie Financière ;

? La nature nominale des variables explicatives. C'est-à-dire que les variables explicatives ne sont pas classées ou reprises suivant l'ordre d'importance, aucune variable n'es plus importante que l'autre ;

64

? Ce modèle présente l'avantage de ne pas exiger de contrainte quant à la normalité des distributions de variables. En effet, la régression logistique binaire donne toujours des probabilités situées entre 0 et 1 et elle ne fait pas une restriction des variables indépendantes sur la base de l'hypothèse de la normalité (peu réaliste), (Metela Shumb Cyprien, 2013 ; Ghewy P., 2010 ; Stafford et Bodson, 2006).

L'analyse de la régression logistique binaire nous a permis d'identifier les facteurs qui déterminent l'insertion des jeunes dans le secteur Public à Goma. Toutes fois, l'on notera que l'interprétation des résultats de la régression logistique binaire n'est pas aisée.

III.3. L'estimation retenue du modèle

Tableau n°23 : Variables absentes de l'équation

	Score	ddl	Sig.
Pas 0 Variables connaissance(1)	8,955	1	,003
Effetdori(1)	,671	1	,004
Statmatri	2,478	2	,
Statmatri(1)	1,330	1	,007
Statmatri(2)	,107	1	,054
Statistiques générales	11,260	4	,024

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS 23.0

Ce tableau ressort le résultat selon lequel après la première estimation, nous restons avec 3

variables qui expliquent très significativement l'insertion des jeunes dans le secteur public car elles ont un seuil de significativité inférieur à 0,05%

Tableau n°24 : Récapitulatif des modèles

Pas	Log de vraisemblance -2	R-deux de Cox et Snell	R-deux de Nagelkerke
1	196,312^a	,565	,675

Source : nos analyses à partir de la base des données de SPSS 23.0

De ce tableau ressort le résultat selon lequel le R-deux de cox et Snell est de 56,5% ce qui explique que les variables indépendantes expliquent significativement la variable réponse (dépendante) c'est-à-dire que la prédiction que les personnes interrogées avaient fait sur ces variables était correcte.

65

a. Interprétation statistique des résultats sur l'insertion des jeunes dans le secteur Public à Goma

Au regard du test de significativité globale il ressort que Dans le modèle de régression linéaire avec variable dépendante continue, il est usuel de tester l'hypothèse que les variables explicatives sont globalement significatives ; ce qui revient à utiliser le test de Fisher.

Dans le cas des modèles estimés par maximum de vraisemblance, comme le modèle logistique, un test analogue est employé, fondé sur le rapport des vraisemblances.

Pour juger de la qualité du modèle on se sert du rapport du maximum de vraisemblance (LR statistique). Pour notre cas il est égal à 18.78 et il est significatif car la probabilité qui lui est associée est de 0.0089, inférieure à 0.05. Nous pouvons donc conclure que les variables Connaissance, sexe, Niveau d'étude, Religion, Test, statut matrimonial et Effet d'origine expliquent globalement et d'une manière significative la probabilité d'un individu d'être inséré dans le secteur public à Goma.

a. Interprétation sociologique des résultats sur l'insertion des jeunes dans le secteur Public à Goma et présentation d'une brève discussion

La connaissance de l'individu explique significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public, car la valeur P associé à la statistique Z de connaissance égale à 0.020, qui est inférieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable connaissance a le signe positif, ce qui veut dire que la connaissance de l'individu explique positivement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma. En d'autres termes, plus l'individu est connu, plus il a la chance de s'insérer dans la fonction publique à Goma.

Le sexe d'un individu n'explique pas significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z de sexe égale à 0.609, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable statut sexe a le signe positif, ce qui veut dire que le sexe d'un individu, bien que non significatif influence positivement sur la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

Le niveau d'étude d'un individu n'explique pas significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z de niveau d'étude égale à 0.419, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable niveau d'étude a le signe positif, ce qui veut dire que le niveau d'étude d'un individu, bien que non significatif influence positivement sur la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

La religion d'un individu n'explique pas significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z de religion

66

égale à 0.641, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable religion a le signe positif, ce qui veut dire que la religion d'un individu, bien que non significatif influence positivement sur la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

Le résultat du test d'un individu explique significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public, car la valeur P associé à la statistique Z de connaissance égale à 0.014, qui est inférieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable test a le signe négatif, ce qui veut dire que le résultat du test de l'individu explique négativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

Le statut matrimonial d'un individu n'explique pas significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z de statut matrimonial égale à 0.226, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable statut matrimonial a le signe positif, ce qui veut dire que le statut matrimonial d'un individu, bien que non significatif influence positivement sur la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

L'effet d'origine d'un individu n'explique pas significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z d'effet d'origine égale à 0.149, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable effet d'origine a le signe négatif, ce qui veut dire que l'effet d'origine d'un individu, bien que non significatif influence négativement sur la probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.

67

DISCUSSION

La littérature a donné plusieurs déterminants de l'insertion des jeunes dans le secteur Public bien que tous n'étaient pas analysés dans ce travail. Parmi ceux qui ont été analysés, il y a lieu de noter certaines convergences et divergences entre la littérature et nos analyses.

Dans la littérature, certains auteurs ont montré que les femmes étaient plus nombreuses au sein du secteur Public que les hommes et d'autres ont soutenu que les choses ont changé dans le temps ; nos analyses ont montré que les hommes sont relativement plus nombreux au sein de ce secteur que les femmes (tableau n°1). Nous nous retrouvons dans cette situation parce que simplement tout le monde n'utilise pas les mêmes données et encore moins, les mêmes méthodes et/ou techniques, les mêmes approches etc. Qu'à cela ne tienne, on peut noter que dans le cas particulier de la ville de Goma, les jeunes femmes sont relativement nombreuses au sein des organisations non gouvernementales (ONG) car dans ces dernières leur candidature est encouragé. Ces résultats peuvent certaines lacunes, cela peut être dû à l'erreur d'échantillonnage. Quant au niveau d'étude, nous notons que celui-ci ne contribue pas positivement à l'insertion des jeunes dans le secteur Public du fait que ça n'explique pas significativement l'insertion dans le secteur public (tableau n°21). Les résultats de nos analyses montrent la situation selon laquelle parmi les personnes interrogées ; 38 personnes soit 25,3% ont le diplôme de grade et 111 personnes soit 74% ont un diplôme de licence.

C'est cela même la contrainte de l'insertion. Sur ce point, nos analysent convergent avec la littérature. Plus les jeunes ont un niveau d'étude élevé, cela n'explique vraiment pas leur insertion dans le secteur Public. La conséquence est que les uns seront poussés à être moins productif au sein de ce secteur car ils peuvent se trouver dans un même service avec les personnes qui ont un niveau bas d'étude.

Pour la connaissance, c'est le réseau relationnel qui l'emporte. Nous ne sommes pas sur ce point en conflit avec la littérature parce que plusieurs auteurs ont démontré. De même, l'effet de l'origine social accuse un lien statistiquement significatif avec l'insertion des jeunes dans le secteur Public. La préférence en matière d'insertion s'est montrée plus déterminante car, les jeunes de la ville de Goma sont plus exigeants en matière d'insertion. Ils préfèrent travailler presque tous dans des entreprises publiques où l'argent circule facilement alors qu'être inséré dans ce secteur n'est pas chose facile. Dans ces conditions, cette variable ne peut être remise en doute.

Nous pouvons donc conclure qu'il existe une relation positive entre les variables Connaissance, sexe, Niveau d'étude, Religion, Test, statut matrimonial et Effet d'origine car

68

elles expliquent globalement et d'une manière significative la probabilité d'un individu d'être inséré dans le secteur public à Goma.

L'on constate très souvent que les jeunes dont les parents ont un rang social élevé sont insérés facilement par rapport à ceux dont les parents ont un rang social bas. Au fait, les parents mieux positionnés dans la société formulent des recommandations ci et là auprès de leurs amis ou frères en faveur de leurs enfants ; comme qui direz, le fils du Roi est Roi.

Et la plupart des parents ayant un rang social élevé sont soit des cadres dans des entreprises publiques ou soit entretiennent des relations directes avec les cadre des entreprises publiques. C'est cela le sens de la connaissance. Il en est de même pour les personnes ressortissant d'une même province, clan ou tribu.... On a même tendance à dire qu'il existe à ce jour des entreprises où vous trouverez un grand nombre des gens appartenant à une même province que le Directeur Général ou une autre autorité, cela vient prouver nos analyses sur l'effet de l'origine social.

69

CONCLUSION

La RDC fait face à une forte croissance démographique depuis l'indépendance. Sa population est essentiellement jeune. Près de la moitié de la population congolaise est âgée de moins de 16 ans. Si les caractéristiques démographiques semblent être similaires dans tous les milieux urbains, la ville de Goma se distingue par une population relativement plus âgée de 15 à 40 ans et la population d'âge économique actif (15-40 ans) représente 58,2% (INS, rapport final 1-2-3, 2012).

L'analyse des déterminants l'insertion des jeunes dans le secteur Public à Goma révèle des situations préoccupantes. L'environnement économique congolais qui est redevenu favorable (en termes de croissance macroéconomique) ne produit pas encore les effets attendus sur le marché du travail, surtout dans le secteur Public.

Les résultats des analyses statistiques de nos données nous ont fait savoir que la connaissance préparerait plus les jeunes de la ville de Goma à l'insertion dans le secteur public. Cela fait sans aucun doute appel à ce que nous appelons l'effet d'origine social dominé par la connaissance. La préférence en matière d'emploi s'est révélé aussi une variable déterminante dans ce sens que, les jeunes, au sortir de l'université, visent principalement le secteur public afin d'avoir un statut protégé de l'emploi (c'est-à-dire obtenir un numéro matricule de la fonction publique) qui leur garantiront en retour des salaires protégés.

L'insertion des jeunes dans le secteur public à Goma est donc fortement influencée par la connaissance, le statut matrimonial, l'effet d'origine social, niveau d'étude, Test et la religion pratiquée qui expliquent globalement le modèle. Pour un jeune diplômé d'université, la connaissance réduit la possibilité de vivre le chômage. A l'inverse, pour un jeune diplômé d'université, le manque de connaissance augmente deux fois plus le risque de connaître le chômage. De même pour l'effet d'origine social.

Pour un jeune diplômé d'université qui préfère obtenir un emploi dans les organismes du système des Nations Unies, le risque de connaître le chômage augmente plus. Cette situation semble être vraie car ces organismes exigent des beaucoup d'expériences professionnelles, la maitrise de plusieurs langues étrangères, la connaissance avérée de l'outil informatique et autres. Ces conditions sont souvent difficiles à réunir par un jeune qui vient à peine de quitter le système éducatif. Egalement pour un jeune diplômé qui préfère le secteur privé, le risque de connaître le chômage augmente plus de deux fois. Ceci traduit presque la situation évoquée pour les cas des organismes du système des nations unies.

70

L'analyse de toutes ces passerelles ou approches intégrées sur le chômage tend à montrer qu'au sortir de l'université, les jeunes sont relativement seuls face à la recherche d'un emploi.

En RDC c'est l'ONEM qui est chargé de l'encadrement des jeunes dans leur recherche d'emploi. Les jeunes après avoir terminé le cycle universitaire, devraient tourner d'abord leur regard vers cet organisme de placement pour avoir la chance d'être inséré dans le secteur, mais les mesures de placement telles que le plan d'accompagnement des chômeurs ne semblent pas être très utiles pour intégrer les jeunes rapidement dans le secteur public, car les entreprises ne déposent presque plus les offres d'emplois. Et si les offres sont disponibles, c'est la connaissance qui l'emporte.

Eu égard à ce qui précède, nous pensons avoir atteint les objectifs spécifiques fixés à savoir : identifier les déterminants de l'insertion des jeunes dans le secteur public à Goma (connaissance, statut matrimonial, l'effet d'origine social, test, religion et niveau d'étude).

Quant aux hypothèses, il y a lieu de retenir que :

o Le temps moyen d'attente qu'un jeune de Goma de niveau supérieur pourra passer dans la file d'attente serait de 18 mois soit 1an et 6mois.

o Les déterminants d'insertion des jeunes dans le secteur public à Goma seraient la

connaissance, statut matrimonial, l'effet d'origine social, test, religion et niveau d'étude

Enfin, les lecteurs trouveront ici quelques erreurs et/ou omissions de fond ou de forme, du reste involontaire pour lesquelles nous sollicitons leur indulgence. Nous demeurons cependant ouverts à toutes leurs remarques et critiques constructives pour l'amélioration de cette étude.

71

RECOMMANDATIONS

Les recommandations formulées à la fin de cette étude s'adressent au gouvernement de la RDC et aux jeunes diplômés.

a. Au gouvernement de la RDC :

- Le gouvernement de la RDC a intérêt à prendre en charge l'avenir de son élite qu'elle forme au prix de beaucoup de sacrifice. Le voeu de la population est de voir le gouvernement de la République s'engager à organiser le marché d'emploi, question de sécuriser les jeunes diplômés. Ils seront de ce fait obligés de donner le meilleur d'eux-mêmes pour l'avancement et/ou le développement de leur pays et il n y'aura plus de fuite des cerveaux.

- Le gouvernement de la RDC est tenu d'analyser les urgences pour les jeunes et restructurer l'enseignement (pour qu'il y ait plus de compétitivité sur le marché) ;

- Le gouvernement de la RDC doit garantir les mêmes chances à tous dans l'insertion au sein du secteur Public. C'est-à-dire, le recrutement ou l'engagement doit se faire sur base de concours (Test). Là, les compétences vont primer sur le favoritisme ;

- Le gouvernement de la RDC doit envoyer à la retraite les personnes qui ont atteint la limite d'âge pour laisser les espaces aux jeunes.

b. Aux jeunes :

Que personne ne vous trompe, la jeunesse n'est pas l'avenir de demain mais d'aujourd'hui. Vous vous souviendrez que demain n'arrive jamais. Nous vous exhortons à rechercher activement l'emploi et être plus compétitif lors de concours de recrutement. Ne pensez pas non plus que pour être inséré dans un emploi il faut et il suffit d'avoir une connaissance, quand bien même les statistiques les prouvent maintenant, n'oubliez aussi pas que les exceptions ne manquent jamais. Ayez confiance en vous-mêmes, mettez plus de sérieux dans vos démarches, soyez compétents et vendez une bonne image de vous-même (SPENCE) la théorie du signale, tout ira de bon côté pour vous.

72

BIBLIOGRAPHIE

I. DICTIONNAIRES

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II. OUVRAGES

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ANKER Richard et HEIN Catherine, 1986. « Pourquoi les employeurs des villes du tiers-monde préfèrent engager les homes ». Inégalités entre hommes et femmes sur les marchés urbains de travail dans le tiers-monde. Genève, BIT,

ARCHILBAD C., 1971. Planification de l'éducation et chômage des jeunes. Paris :

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GRAWITZ, Z. : Méthodes des sciences sociales, 4^ème éd. Dalloz, Paris, 1979,

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VAN DE VELDE P., Monnaie, chômage et capitalisme. P.U. Septentrion, Paris.2005

VERNIERES Michel, Economie des tiers monde, Economica, Paris, 1985

III. ARTICLES

Les lois sont justes si elles sont conformes au bien divin et à l'intérêt commun des hommes RAKOTOMALALA R., Étude des dépendances - Variables qualitatives, Tableau de contingence et mesures d'association, Université Lumière Lyon 2, Lyon, 2011.

LIZE et PROKOVAS N., Le déclassement à la sortie du chômage, CNRS, Paris, 2007. TROTTIER C. et alii, « Les représentations de l'insertion professionnelle chez les diplômés de l'université »in Revue Formation-Emploi, n°58, avril-juin 1997.

Article de Flore GUBERT, regards croisés sur l'économie, 2010/2(N°8),

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COULON A. et FLÜCKIGER Y., « Analyse économique de l'intégration de la population étrangère sur le marché suisse du travail », in Les défis migratoires, Coll. Cohésion sociale et pluralisme culturel, Zurich, 2000.

IV.

74

TFC, MEMOIRES ET THESE

Joël FUMWAKWAU, Les déterminants du chômage parmi les jeunes diplômés d'universités de 20-24 ans dans la ville de Kinshasa, 2015

Emmanuel SHUKURU, Chômage et insertion des jeunes sur le marché du travail à Goma, UNIGOM, 2008

Paul SENZIRA NAHAYO, Financement par bas et efficacité économique de l'éducation secondaire à Goma (RD Congo), thèse 3^e cycle, FSEG, UCB, janvier 2017,

V. COURS, RAPPORTS ET AUTRES

? Rapports

Banque mondiale, le développement et la nouvelle génération, Nouveaux Horizons, Ed. Saint

martin, 2007, p. 120

le rapport de l'OIT sur Les tendances mondiales de l'emploi des jeunes, 2017

Deborah Greenfield, Directrice générale adjointe rapport de l'OIT pour les politiques, 2017.

Rapport de la Banque mondiale 2018

Rapport de la Brookings Institution

? Cours

Abbé LETAKAMBA, Initiation à la recherche scientifique, cours inédit, UNIGOM, G1, 2014-

2015, Pg 25

Alex KASONIA KIRARAHUMU, Marché Public, cours inédit UNIGOM, L2, 2018-2019

CT Paul FUETA, cours de statistique inferentielle, inédit, UNIGOM, G2, 2015-2016

Phr NENE MORISHO, cours de la macroéconomie, inédit UNIGOM, 2017-2018, Pg.30

Phr Paul SENZIRA, économie du travail, cours inédit, UNIGOM, L2, 2018-2019

VI. SITES WEB

Https:// fr.m Wikipedia.org, 12h50

https://fr.wikipedia.org/wiki/Secteur_public, 11h40'

WWW.google.fr, insertion professionnelle des jeunes dans le monde du travail, tiré/date http//www.bcc.cd, consulté le 26 Mai 2019 à 20h08' https://data.oecd.org/fr/migration/taux-de-chomage-des-autochtones.htm#indicator-chart,18Juin19, 17h40'

WWW.univ-orleans.fr/deg/masters/ESA/ 10 Juillet 2019, 17h45'

75

ANNEXES

76

FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION

(FSEG)

QUESTIONNAIRE D'ENQUETE POUR LES JEUNES ENGAGES DANS LE SECTEUR PUBLIC

9. Aviez-vous quelqu'un de votre tribu dans cette organisation avant d'être engagé ?

Nous menons une étude portant sur : « chômage et insertion des jeunes dans le secteur public à Goma ». Pour ce faire, nous vous prions de bien vouloir répondre aux questions suivantes selon votre compréhension et surtout que nous vous garantissons l'anonymat.

I. IDENTIFICATION DE L'ENQUETE

1. Quel est votre Age ?

2. Quel est votre Sexe ? M F

3. Quel est votre niveau d'étude : Gradué licencié

4. Quel est votre statut matrimonial ? Marié Veuf(ve) Célibataire

II. QUESTIONS PROPREMENT DITES

1. Depuis quelle année avez-vous fini avec les études universitaires ?

2. L'Organisation dans laquelle vous êtes inséré, est-il de quelle catégorie ?

a. Régie financière b. Entreprise publique

3. Depuis quelle année êtes-vous engagé dans cette organisation ?

4. Quel est votre religion ?

a. Catholique b. Protestant(e) c. Musulman(e) d. Autres

5. Préférez-vous travailler dans cette organisation ?

Oui Non

Si oui, par quel moyen êtes-vous inséré dans cette organisation ?

a. Relation de parenté b. carte de demandeur c. effet de l'origine social

d. niveau d'étude e. tribu f. népotisme g. réseaux religieux

6. Aviez-vous une carte de demandeur d'emploi avant d'être engagé ? Oui Non

7. Aviez-vous une connaissance dans le service avant d'être engagé ? Oui Non

8. Aviez-vous un membre de votre famille dans le service avant d'être engagé ? Oui Non

77

Oui Non

10. Avez-vous une autre occupation dans le secteur public avant d'être engagé ?

Oui Non

11. Le responsable vous avait-il exigé de l'argent avant de vous embaucher ?

Oui Non

12. Quel est votre grade dans ce service ?

a. Agent de Bureau

b. Attaché de Bureau

c. Chef de Bureau

d. Chef de Division

e. Directeur

13. Pour accéder à ce poste que vous occupez, l'entreprise avait-elle lancée une offre d'emploi ?

Oui Non

14. Aviez-vous passé le test d'embauche pour cette offre ?

Oui Non

BASE DES DONNEES

78

OBS

Niv

Stat matr

An fin

Insertion

Année déb

Religion

Préf

Moyen d'ins

Cart

Con

Effet d'ori

Tribu

Oc

Contr

grade

offre

test

TM

Age

Sexe

1

Gradué

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

OUI

NON

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

22

M

2

Licencié

Marié

2016

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

26

M

3

Licencié

Marié

2017

Régie Financière

2018

Musulman

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

29

M

4

Licencié

Célibataire

2016

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

28

F

5

Licencié

Marié

2016

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

29

M

6

Licencié

Célibataire

2017

Entreprise Publique

2018

Musulman

NON

Réseaux religieux

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

27

F

7

Licencié

Célibataire

2017

Entreprise Publique

2018

Catholique

OUI

Relation de parenté

OUI

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

24

M

8

Gradué

Célibataire

2016

Entreprise Publique

2017

Musulman

OUI

Carte de demandeur

OUI

NON

NON

NON

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

22

F

9

Licencié

Célibataire

2015

Entreprise Publique

2016

Autres

NON

Réseaux religieux

OUI

NON

OUI

OUI

NON

NON

Autres

NON

NON

1

30

M

10

Gradué

Célibataire

2014

Entreprise Publique

2015

Catholique

OUI

Tribu

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

25

M

11

Licencié

Marié

2013

Entreprise Publique

2014

Protestant

NON

Effet de l'orig soc

OUI

NON

OUI

NON

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

28

F

12

Licencié

Veuf

2017

Entreprise Publique

2018

Autres

OUI

Niveau d'étude

OUI

NON

OUI

NON

OUI

NON

Autres

NON

NON

1

40

F

13

Licencié

Marié

2011

Entreprise Publique

2012

Protestant

NON

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

38

M

14

Licencié

Marié

2010

Entreprise Publique

2011

Catholique

OUI

Tribu

OUI

OUI

NON

OUI

NON

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

35

M

15

Licencié

Célibataire

2009

Entreprise Publique

2010

Autres

NON

Tribu

OUI

OUI

NON

NON

OUI

NON

Autres

NON

NON

1

36

F

16

Licencié

Veuf

2008

Entreprise Publique

2009

Catholique

NON

Réseaux religieux

OUI

NON

OUI

NON

NON

NON

Autres

NON

NON

1

36

M

17

Gradué

Célibataire

2017

Entreprise Publique

2018

Protestant

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

23

F

18

Licencié

Célibataire

2018

Entreprise Publique

2019

Autres

NON

Niveau d'étude

OUI

NON

OUI

OUI

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

25

F

19

Licencié

Célibataire

2007

Entreprise Publique

2008

Autres

NON

Carte de demandeur

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

27

M

20

Gradué

Marié

2012

Entreprise Publique

2013

Autres

NON

Carte de demandeur

OUI

NON

OUI

NON

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

22

F

79

21

Gradué

Célibataire

2016

Entreprise Publique

2017

Protestant

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

NON

OUI

NON

NON

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

23

M

22

Licencié

Marié

2013

Entreprise Publique

2014

Autres

NON

Réseaux religieux

OUI

NON

OUI

NON

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

29

F

23

Licencié

Marié

2014

Entreprise Publique

2015

Musulman

OUI

Népotisme

OUI

NON

OUI

NON

OUI

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

28

M

24

Licencié

Marié

2017

Entreprise Publique

2018

Catholique

OUI

Népotisme

OUI

NON

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

38

F

25

Licencié

Veuf

2007

Entreprise Publique

2008

Musulman

NON

Réseaux religieux

NON

OUI

NON

OUI

NON

NON

Autres

NON

NON

1

39

M

26

Licencié

Célibataire

2006

Entreprise Publique

2007

Catholique

OUI

Réseaux religieux

OUI

NON

NON

OUI

NON

NON

Autres

NON

NON

1

27

M

27

Licencié

Veuf

2010

Entreprise Publique

2011

Musulman

NON

Népotisme

OUI

NON

OUI

NON

OUI

NON

Autres

NON

NON

1

32

F

28

Gradué

Célibataire

2011

Entreprise Publique

2012

Autres

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

NON

OUI

NON

NON

Autres

NON

NON

1

25

F

29

Gradué

Marié

2017

Entreprise Publique

2018

Protestant

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

NON

OUI

NON

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

23

F

30

Licencié

Célibataire

2018

Entreprise Publique

2019

Autres

NON

Népotisme

OUI

NON

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

29

M

31

Licencié

Marié

2012

Entreprise Publique

2013

Catholique

OUI

Carte de demandeur

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

OUI

Attaché de Bureau

OUI

OUI

1

38

M

32

Licencié

Marié

2015

Entreprise Publique

2016

Musulman

OUI

Réseaux religieux

OUI

NON

OUI

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

OUI

OUI

1

32

M

33

Licencié

Marié

2012

Entreprise Publique

2013

Autres

OUI

Népotisme

NON

OUI

NON

NON

NON

OUI

Chef de Bureau

OUI

OUI

1

36

M

34

Gradué

Célibataire

2016

Entreprise Publique

2017

Catholique

NON

Tribu

NON

NON

OUI

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

OUI

OUI

1

25

M

35

Licencié

Marié

2016

Entreprise Publique

2017

Catholique

NON

Niveau d'étude

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Autres

OUI

OUI

1

27

M

36

Licencié

Célibataire

2010

Régie Financière

2011

Catholique

OUI

Relation de parenté

OUI

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

OUI

OUI

1

29

M

37

Licencié

Marié

2012

Régie Financière

2013

Catholique

NON

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

OUI

OUI

1

30

F

38

Gradué

Marié

2017

Régie Financière

2018

Autres

OUI

Niveau d'étude

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Agent de Bureau

OUI

NON

1

26

F

39

Gradué

Marié

2012

Régie Financière

2013

Autres

OUI

Niveau d'étude

OUI

NON

NON

OUI

OUI

OUI

Agent de Bureau

OUI

OUI

1

28

F

40

Licencié

Célibataire

2014

Entreprise Publique

2015

Musulman

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

NON

OUI

OUI

OUI

Agent de Bureau

OUI

OUI

1

27

M

41

Licencié

Célibataire

2016

Entreprise Publique

2017

Catholique

OUI

Réseaux religieux

OUI

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

OUI

OUI

1

29

M

42

Licencié

Marié

2017

Entreprise Publique

2018

Autres

OUI

Relation de parenté

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Agent de Bureau

OUI

OUI

1

32

M

80

43

Licencié

Veuf

2016

Entreprise Publique

2017

Protestant

NON

Niveau d'étude

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Autres

OUI

OUI

1

27

M

44

Licencié

Marié

2014

Entreprise Publique

2015

Catholique

NON

Effet de l'orig soc

NON

NON

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

OUI

NON

1

28

M

45

Licencié

Célibataire

2009

Entreprise Publique

2010

Autres

OUI

Carte de demandeur

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Chef de Bureau

OUI

OUI

1

31

M

46

Gradué

Marié

2016

Entreprise Publique

2017

Musulman

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

OUI

NON

1

26

M

47

Licencié

Célibataire

2013

Entreprise Publique

2014

Protestant

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

NON

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

OUI

NON

1

37

F

48

Gradué

Marié

2015

Entreprise Publique

2016

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

NON

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

OUI

NON

1

29

F

49

Licencié

Célibataire

2017

Entreprise Publique

2018

Protestant

OUI

Relation de parenté

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

28

M

50

Licencié

Veuf

2014

Entreprise Publique

2015

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

NON

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

OUI

NON

1

39

M

51

Gradué

Marié

2009

Entreprise Publique

2018

Catholique

NON

Relation de parenté

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

9

35

M

52

Licencié

Marié

2012

Entreprise Publique

2013

Musulman

OUI

Relation de parenté

NON

NON

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

33

F

53

Licencié

Célibataire

2014

Entreprise Publique

2015

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

NON

OUI

OUI

OUI

Attaché de Bureau

NON

NON

1

34

M

54

Licencié

Marié

2015

Entreprise Publique

2016

Catholique

OUI

Népotisme

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

35

M

55

Licencié

Célibataire

2016

Entreprise Publique

2017

Autres

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Chef de Bureau

OUI

OUI

1

33

M

56

Licencié

Célibataire

2012

Entreprise Publique

2013

Autres

OUI

Relation de parenté

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Chef de Division

OUI

OUI

1

26

F

57

Licencié

Marié

2017

Entreprise Publique

2018

Musulman

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

OUI

NON

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

29

F

58

Licencié

Célibataire

2015

Entreprise Publique

2016

Catholique

OUI

Réseaux religieux

NON

NON

OUI

NON

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

25

M

59

Licencié

Veuf

2012

Entreprise Publique

2013

Catholique

OUI

Népotisme

NON

OUI

NON

NON

OUI

NON

Autres

NON

NON

1

31

F

60

Licencié

Veuf

2013

Entreprise Publique

2014

Autres

OUI

Carte de demandeur

OUI

NON

OUI

NON

OUI

NON

Autres

NON

NON

1

34

F

61

Licencié

Célibataire

2018

Entreprise Publique

2019

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

NON

NON

OUI

NON

NON

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

33

M

62

Gradué

Marié

2016

Entreprise Publique

2017

Musulman

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

Attaché de Bureau

NON

NON

1

23

M

63

Gradué

Célibataire

2017

Entreprise Publique

2018

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

NON

OUI

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

22

M

64

Gradué

Célibataire

2018

Entreprise Publique

2019

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

21

M

81

65

Gradué

Célibataire

2017

Entreprise Publique

2018

Catholique

OUI

Népotisme

NON

NON

OUI

OUI

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

22

M

66

Gradué

Célibataire

2017

Entreprise Publique

2018

Catholique

OUI

Réseaux religieux

NON

OUI

OUI

OUI

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

24

M

67

Gradué

Célibataire

2015

Entreprise Publique

2016

Catholique

NON

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

NON

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

25

M

68

Licencié

Marié

2013

Entreprise Publique

2014

Protestant

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

OUI

OUI

1

27

F

69

Licencié

Célibataire

2014

Entreprise Publique

2015

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

28

F

70

Licencié

Marié

2016

Entreprise Publique

2017

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Agent de Bureau

NON

NON

1

28

F

71

Gradué

Marié

2017

Régie Financière

2018

Musulman

OUI

Népotisme

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

26

F

72

Licencié

Veuf

2016

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

28

F

73

Licencié

Marié

2018

Régie Financière

2019

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

26

F

74

Licencié

Célibataire

2016

Régie Financière

2017

Musulman

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

OUI

NON

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

26

M

75

Licencié

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

27

F

76

Licencié

Marié

2012

Régie Financière

2013

Protestant

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

28

M

77

Gradué

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Musulman

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

23

M

78

Gradué

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Protestant

NON

Réseaux religieux

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

22

F

79

Licencié

Célibataire

2015

Régie Financière

2016

Catholique

OUI

Réseaux religieux

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

28

M

80

Licencié

Célibataire

2016

Régie Financière

2017

Protestant

OUI

Réseaux religieux

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

26

M

81

Licencié

Célibataire

2015

Régie Financière

2016

Autres

OUI

Réseaux religieux

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

28

F

82

Licencié

Veuf

2013

Régie Financière

2014

Autres

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

27

M

83

Licencié

Marié

2016

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

27

F

84

Licencié

Marié

2011

Régie Financière

2012

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

OUI

NON

NON

Chef de Bureau

OUI

NON

1

30

M

85

Licencié

Marié

2009

Entreprise Publique

2010

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Autres

OUI

OUI

1

40

M

86

Licencié

Célibataire

2017

Entreprise Publique

2018

Catholique

OUI

Niveau d'étude

OUI

OUI

OUI

OUI

NON

OUI

Autres

NON

NON

1

26

M

82

87

Licencié

Veuf

2014

Entreprise Publique

2015

Musulman

OUI

Tribu

OUI

OUI

NON

NON

OUI

OUI

Autres

OUI

OUI

1

36

M

88

Licencié

Marié

2013

Régie Financière

2014

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Attaché de Bureau

OUI

NON

1

34

M

89

Licencié

Marié

2007

Entreprise Publique

2008

Catholique

OUI

Niveau d'étude

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Autres

OUI

OUI

1

40

M

90

Licencié

Marié

2013

Entreprise Publique

2014

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Agent de Bureau

OUI

NON

1

30

M

91

Licencié

Célibataire

2016

Entreprise Publique

2018

Catholique

OUI

Réseaux religieux

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Attaché de Bureau

NON

NON

2

29

M

92

Gradué

Célibataire

2016

Entreprise Publique

2017

Catholique

NON

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Chef de Bureau

NON

NON

1

26

M

93

Licencié

Veuf

2006

Entreprise Publique

2007

Catholique

OUI

Népotisme

NON

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Autres

NON

NON

1

41

M

94

Licencié

Marié

2010

Entreprise Publique

2011

Protestant

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Attaché de Bureau

OUI

NON

1

34

M

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Gradué

Célibataire

2017

Entreprise Publique

2018

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Attaché de Bureau

OUI

OUI

1

23

M

96

Gradué

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

NON

OUI

NON

NON

Agent de Bureau

OUI

OUI

1

22

M

97

Licencié

Marié

2014

Entreprise Publique

2015

Catholique

OUI

Relation de parenté

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

OUI

Attaché de Bureau

NON

OUI

1

33

M

98

Licencié

Célibataire

2012

Entreprise Publique

2013

Protestant

OUI

Niveau d'étude

NON

OUI

OUI

OUI

NON

NON

Autres

OUI

OUI

1

29

F

99

Licencié

Marié

2010

Régie Financière

2011

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Attaché de Bureau

NON

NON

1

39

F

100

Gradué

Marié

2009

Régie Financière

2010

Catholique

OUI

Carte de demandeur

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Chef de Bureau

NON

NON

1

33

F

101

Gradué

Célibataire

2018

Entreprise Publique

2018

Musulman

OUI

Népotisme

NON

OUI

OUI

OUI

NON

NON

Attaché de Bureau

OUI

NON

0

22

F

102

Licencié

Marié

2014

Régie Financière

2015

Musulman

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

OUI

OUI

NON

OUI

Attaché de Bureau

OUI

NON

1

36

F

103

Licencié

Marié

2013

Entreprise Publique

2014

Autres

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Attaché de Bureau

OUI

NON

1

39

F

104

Gradué

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Protestant

OUI

Réseaux religieux

NON

NON

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

25

M

105

Licencié

Célibataire

2015

Régie Financière

2016

Catholique

OUI

Niveau d'étude

OUI

NON

NON

OUI

NON

NON

Chef de Bureau

OUI

OUI

1

29

F

106

Gradué

Célibataire

2011

Régie Financière

2018

Musulman

OUI

Népotisme

NON

NON

NON

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

7

22

M

107

Licencié

Célibataire

2012

Régie Financière

2016

Protestant

OUI

Carte de demandeur

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

OUI

OUI

4

26

M

108

Gradué

Célibataire

2013

Régie Financière

2018

Protestant

OUI

Niveau d'étude

OUI

OUI

NON

NON

OUI

NON

Chef de Bureau

NON

NON

5

25

M

83

109

Licencié

Marié

2011

Régie Financière

2012

Catholique

NON

Relation de parenté

NON

OUI

NON

OUI

OUI

OUI

Chef de Bureau

NON

NON

1

30

M

110

Gradué

Célibataire

2018

Régie Financière

2019

Musulman

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

24

M

111

Gradué

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Catholique

NON

Réseaux religieux

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

23

F

112

Licencié

Célibataire

2013

Régie Financière

2014

Musulman

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

28

M

113

Licencié

Marié

2011

Régie Financière

2018

Protestant

OUI

Réseaux religieux

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

7

27

F

114

Licencié

Marié

2008

Régie Financière

2011

Autres

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

3

37

M

115

Licencié

Marié

2012

Régie Financière

2013

Musulman

NON

Relation de parenté

OUI

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

31

M

116

Licencié

Marié

2015

Régie Financière

2016

Protestant

OUI

Relation de parenté

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

27

F

117

F

Marié

2013

Régie Financière

2017

Catholique

NON

Effet de l'orig soc

NON

OUI

NON

OUI

NON

NON

Chef de Division

NON

NON

4

28

M

118

Licencié

Marié

2016

Régie Financière

2017

Musulman

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

NON

OUI

NON

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

29

M

119

Licencié

Célibataire

2016

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Niveau d'étude

OUI

NON

NON

NON

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

28

M

120

Licencié

Marié

2014

Régie Financière

2018

Protestant

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

4

30

M

121

Licencié

Célibataire

2013

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Népotisme

NON

NON

OUI

NON

NON

NON

Chef de Bureau

NON

NON

4

27

F

122

Licencié

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

NON

NON

NON

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

26

M

123

Licencié

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Protestant

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

NON

OUI

NON

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

24

M

124

Licencié

Marié

2013

Régie Financière

2017

Catholique

NON

Niveau d'étude

OUI

NON

NON

OUI

NON

OUI

Agent de Bureau

NON

NON

4

28

M

125

Gradué

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Protestant

OUI

Relation de parenté

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

22

M

126

Licencié

Marié

2016

Régie Financière

2017

Catholique

NON

Effet de l'orig soc

OUI

NON

NON

NON

NON

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

28

M

127

Licencié

Marié

2017

Régie Financière

2018

Protestant

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

34

M

128

Licencié

Marié

2009

Régie Financière

2010

Protestant

NON

Effet de l'orig soc

OUI

NON

NON

NON

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

40

M

129

Licencié

Veuf

2009

Régie Financière

2011

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

2

35

F

130

Licencié

Marié

2013

Régie Financière

2014

Protestant

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

NON

OUI

NON

OUI

Attaché de Bureau

NON

NON

1

33

M

84

131

Licencié

Marié

2010

Régie Financière

2011

Musulman

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

NON

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

36

M

132

Licencié

Veuf

2010

Régie Financière

2014

Catholique

OUI

Réseaux religieux

NON

NON

NON

OUI

NON

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

4

32

M

133

Gradué

Célibataire

2017

Régie Financière

2018

Autres

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

NON

NON

OUI

NON

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

26

M

134

Licencié

Marié

2016

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

31

M

135

Licencié

Célibataire

2011

Régie Financière

2016

Catholique

NON

Relation de parenté

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

5

27

M

136

Licencié

Célibataire

2014

Régie Financière

2015

Catholique

OUI

Réseaux religieux

NON

OUI

OUI

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

30

M

137

Licencié

Célibataire

2016

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Népotisme

NON

OUI

OUI

NON

NON

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

28

F

138

Licencié

Célibataire

2013

Régie Financière

2014

Autres

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

36

M

139

Licencié

Célibataire

2014

Régie Financière

2017

Autres

OUI

Relation de parenté

OUI

NON

OUI

NON

OUI

NON

Chef de Bureau

NON

NON

3

29

M

140

Gradué

Célibataire

2016

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

OUI

OUI

NON

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

25

M

141

Licencié

Marié

2013

Régie Financière

2014

Catholique

OUI

Réseaux religieux

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Chef de Bureau

NON

NON

1

37

M

142

Licencié

Marié

2010

Régie Financière

2011

Protestant

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

39

M

143

Licencié

Marié

2008

Régie Financière

2013

Protestant

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

OUI

OUI

OUI

OUI

Autres

NON

NON

5

34

F

144

Gradué

Célibataire

2016

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Relation de parenté

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

1

24

M

145

Gradué

Célibataire

2014

Régie Financière

2018

Autres

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

NON

OUI

OUI

NON

Chef de Bureau

NON

NON

4

23

M

146

Licencié

Marié

2014

Régie Financière

2015

Protestant

OUI

Tribu

NON

NON

NON

OUI

OUI

NON

Agent de Bureau

NON

NON

1

27

M

147

Licencié

Marié

2007

Régie Financière

2014

Protestant

OUI

Népotisme

NON

OUI

OUI

NON

OUI

NON

Attaché de Bureau

NON

NON

7

37

F

148

Licencié

Veuf

2012

Régie Financière

2017

Musulman

OUI

Réseaux religieux

NON

OUI

NON

NON

OUI

NON

Chef de Bureau

NON

NON

5

33

M

149

Licencié

Célibataire

2010

Régie Financière

2016

Protestant

OUI

Carte de demandeur

OUI

NON

NON

NON

OUI

OUI

Chef de Bureau

OUI

OUI

6

28

M

150

Licencié

Marié

2013

Régie Financière

2017

Catholique

OUI

Effet de l'orig soc

NON

OUI

NON

NON

OUI

OUI

Agent de Bureau

NON

NON

4

28

M