3 Méthodologie
3.1 Importance des emplois secondaires
Cet aspect sera abordésuivant une analyse descriptive
du phénomène des emplois secondaires. Dans un premier temps, on
essayera de ressortir les caractéristiques globales concernant les
emplois secondaires et les pluriactifs. Dans un second temps, nous
approfondirons l'analyse sur la base des tableaux issus des croisements entre
les variables socio-démographiques (sexe, tranches d'age, CSP, niveau
d'instruction, ...) et les variables d'intérêt (revenu,
durée hebdomadaire de travail,...) sur le groupe des pluriactifs afin
d'appréhender les spécificités des emplois secondaires
dans les différents sous-groupes. Les tests sur les proportions
couplées à l'analyse de la variance permettront de confirmer ou
d'infirmer les constats révélés par l'analyse
descriptive.
3.2 Profil des pluriactifs au Cameroun
L'une des insuffisances de l'analyse descriptive est qu'elle
ne permet pas de catégoriser les individus étudiés. Les
caractéristiques des ces derniers seront déterminées
grâce à une classification ascendante hiérarchique. Elle
procède par des regroupements d'individus ayant un comportement
homogène du point de vue des variables d'analyse, aspect non
négligeable dans ce travail. Cette classification automatique des
individus passera, tout d'abord, par une Analyse des Correspondances Multiples
(ACM) et ensuite nous procéderons à la classification ascendante
hiérarchique.
En effet, les deux techniques sont souvent associées en
raison de leur complémentarité: après une ACM, une fois
les axes interprétés, on dispose de plans de projection sur
lesquels on sait que deux points proches se ressemblent du point de vue des
facteurs de ce plan mais on ne voit
Déterminants de la pluriactivitéau
Cameroun 12
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travail
pas sur ces graphiques qui ressemble à qui globalement.
On procède ainsi à une classification qui permet de partitionner
l'ensemble des individus en groupes de ressemblance qui repose sur la
minimisation de la perte d'inertie interclasse suite à un regroupement
des classes (critère de wald).
3.3 Modèle de participation aux emplois
secondaires
Les études économétriques sur la
recherche des déterminants de la pluriactivitéfont ressortir
trois types de variables susceptibles d'expliquer cette dernière. Le
premier groupe porte sur les caractéristiques démographiques des
individus. On peut citer :
- Le sexe, décrit par une variable dichotomique qui
prend la valeur 1 lorsque l'individu est de sexe féminin et 0 dans le
cas contraire;
- L'âge en année révolue;
- La situation matrimoniale, qui est une variable ayant six
modalités. Elle prend la valeur 0 pour les célibataires, 1 pour
les mariés monogames, 2 pour les mariés polygames, 3 pour les
veufs, 4 pour les divorcés/séparés et enfin 5 pour les
personnes vivant en union libre.
- Le lien de parentéavec le chef de ménage. Ce
facteur possède sept modalités codifiées comme suit : 0
pour le chef de ménage, 1 pour le conjoint du chef de ménage
(CM), 2 pour les enfants du chef ou du conjoint, 3 pour le père ou la
mère du chef ou du conjoint, 4 pour les autres personnes
apparentées au chef du ménage, 5 pour les autres personnes non
apparentées au chef de ménage et enfin, 6 pour les
domestiques;
- Le secteur institutionnel dans l'emploi principal; il
présente cinq modalités que sont public, privéformel,
informel non agricole, informel agricole et inactif ayant respectivement des
codes compris entre 0 et 4.
Le deuxième ensemble a trait aux ressources
matérielles et immatérielles qui sont prises en compte par les
variables qui suivent:
- Le type d'habitat dont les modalités sont : maison
isolée, maison à plusieurs logements, villa moderne, immeuble
à appartements, concession/saréet autres. Elles sont
codifiées de 0 à 5;
- Le niveau d'instruction; il prend la valeur 0 pour les non
scolarisés, 1 pour le primaire, 2 pour le secondaire
1er cycle, 3 pour le secondaire
2ème cycle, 4 pour le supérieur;
- Le temps consacréà l'emploi principal.
Déterminants de la pluriactivitéau
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travail
Le troisième groupe appréhende les
opportunités socio-économiques des individus qui sont
mesurées par les variables que voici :
- Le revenu issu de l'emploi principal;
- Le milieu de résidence qui prend la valeur 0 si
l'individu réside en milieu urbain, 1 s'il est en milieu semi-urbain et
2 s'il habite en zone rurale.
En effet, on ne saurait dissocier le phénomène
de participation aux emplois secondaires et les gains d'un pluriactif. S'il est
vrai que la participation à un emploi donnédépend du
niveau du revenu, il n'en demeure pas moins que, sur le marchédu
travail, les décisions de choisir ce revenu et d'exercer cet emploi se
prennent concomitamment. Il existe donc une interaction entre la
pluriactivitéet le revenu. En outre, l'estimation en une seule
équation poserait le problème
d'endogénéitédu revenu. Pour cela, il faudrait estimer le
système d'équations simultanées suivant :
?
?
?
y2i = X2iâ2 + u2i
y* 1i = X1iâ1 +
ãy2i + u1i (2)
Dans ce système :
- y1 est une variable dichotomique exprimant la
participation aux emplois secondaires. Cette variable prend la valeur 1 lorsque
l'individu exerce un emploi secondaire et 0 dans le cas contraire;
- y2 désigne le gain ou salaire mensuel moyen
que l'individu obtient dans l'exercice de son emploi principal;
- X1 est le vecteur des caractéristiques
socio-économiques, démographiques et des ressources
matérielles et immatérielles;
- X2 est le vecteur des variables explicatives de la
fonction de gain (constituépar exemple du nombre d'année
d'études et du nombre d'années d'expérience
professionnelle).
La première relation du système fait intervenir
la variable latente inobservable y* 1 que l'on peut interpréter
comme la disposition d'un actif à exercer en plus de son
activitéprincipale,
au moins une autre activité. La seconde relation permet
d'expliquer le revenu issu de l'activitéprincipale d'un pluriactif.
Le calcul des estimateurs du maximum de vraisemblance, suppose
qu'on émette des hypothèses sur la loi des erreurs u1 et
u2. Dans notre cas on retient l'hypothèse de
binormalitételle que :
Déterminants de la pluriactivitéau
Cameroun 14
|
?
?
|
?u1iN 0 ó21
ñó1ó2 )1
[( ) N ,
u2i 0 ñó1ó2
ó22
|
(3)
|
L'hypothèse de binormalitépermet d'écrire u1
sous la forme :
|
u1i = ñ
|
ó1
ó2
|
u2i + í1i
|
(4)
|
avec E(í1i/X1i, X2i, y2i) = 0 et var(í1i/X1i,
X2i, y2i) = ó2 1(1 ? ñ2),
í1i étant une variable aléatoire normale
indépendante de u2i. Le modèle latent peut alors
s'écrire :
|
* ó1
y1i = X1iâ1 + ãy2i +
ñó2
|
(y2i - X2iâ2) + í1i (5)
|
La fonction de vraisemblance associée à ce
modèle est formulée comme suit :
" ~ ~# ~
1 1 ~(y2i - X2iâ2)
L = Z1i p X1iâ1 + ãy2i
+ ñó1 (y2i - X2iâ2) ? (6)
ó1 1 - ñ2 ó2 ó2
ó2
où:
|
Z1i(x) =
|
?
?
?
|
(x) si y1i = 1 (7)
1 - (x) si y1i = 0
|
Les logiciels ne permettent pas, en général, de
déterminer le type d'estimateurs du maximum de vraisemblance
spécifiéen (6). Il est cependant possible, au prix d'une moindre
efficacitéde ces estimateurs, de mettre en oeuvre une procédure
en deux étapes, qui utilise les fonctionnalités standard des
logiciels.
On a vu que sous l'hypothèse de binormalitéde la
perturbation, l'équation (5) pouvait se réécrire sous la
forme :
|
ó1
y* 1i = X1iâ1 + ãy2i +
ñó2
|
u2i + í1i
|
(8)
|
(c) Norbert ASSOGBA & Edouard KALAWA Groupe de
travail
dans cette relation í1i est une perturbation
homoscédastique, indépendante et identiquement distribuée
selon une loi normale. Si u2i était observé, le
modèle pourrait s'estimer par la méthode du maximum de
vraisemblance comme un modèle probit simple. Ici, on ne dispose pas de
la valeur de u2i, mais l'estimation de la seconde équation
par les moindres carrés ordinaires en fournit un estimateur sans biais,
que l'on peut substituer à la valeur inconnue. On sait par ailleurs que
cette substitution permet d'obtenir pour N infini des estimateurs convergents
et asymptotiquement normaux des paramètres présents dans
l'équation.
Déterminants de la pluriactivitéau
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travail
L'estimation de la seconde équation pose un
problème étant donnéque la variable dépendante (le
revenu principal) est censuréà gauche: on n'observe que le revenu
dans un certain intervalle. Si on estime cette équation par MCO sur le
seul échantillon des individus pour lesquels
Y2 > 0, on obtient des
estimateurs biaisés7. Pour ce faire, on utilise
l'estimation en deux étapes de Heckman. En une première
étape, on estime par un probit simple sur l'ensemble des individus; on
récupère le ratio inverse de Mills. En une deuxième
étape, on estime par MCO le même modèle en incorporant
parmi les variables explicatives le ratio inverse de Mills initialement obtenu.
Cette procédure permet de corriger, lorsqu'il existe les biais de
sélection et de choisir entre un modèle Tobit et une regression
MCO.
L'estimation de l'équation qui précède
dans laquelle les résidus
U2i sont remplacés par
àU2i, au moyen d'un modèle
probit simple fournit des estimateurs sans biais et asymptotiquement normaux
des paramètres. Leur matrice de variance-covariance asymptotique
diffère, cependant, de ce que fournissent les logiciels standards, en
raison du remplacement de la variable inconnue par l'imputation. Un moyen
commode pour déterminer un estimateur des écart-types des
paramètres est d'utiliser une technique de Bootstrap.
L'efficacitédes estimateurs en deux étapes sera cependant moindre
que celle obtenue par la méthode du maximum de vraisemblance.
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