DÉTERMINANTS DE L'ACCÈS À L'EMPLOI AU SÉNÉGAL

D é t e r m i n a n t s d e l ’ a c c è s à l ’ e m p l o i a u S é n é g a l

CAMARA N. F . GUEYE A. S.

i

REPUBLIQUE DU SENEGAL

Un Peuple - Un But - Une foi

Ministère de l’Économie et des Finances

École Nationale de la Statistique et de l’Analyse Économique (ENSAE)

Mémoire de fin de cycle pour l’obtention du diplôme d’Ingénieur des Travaux Statistiques

Thème :

DÉTERMINANTS DE L’ACCÈS À L’EMPLOI AU SÉNÉGAL

Centre d’Etudes de Politiques pour le Développement

Agence Nationale de la Statistique et de la Démographie

JUIN 2013

Rédigé par :

Ndèye Fatou CAMARA & Ababacar Sedikh GUEYE

Maître de Stage : Encadreur Académique :

Aliou FAYE : Mady DANSOKHO :

Ingénieur Statisticien Economiste Coordonnateur des Etudes

Directeur du CEPOD Enseignant à l’ENSAE



ii

L’Ecole Nationale de la Statistique et de l’Analyse Economique (ENSAE) et le Centre

d’Etudes de Politiques pour le Développement (CEPOD) n’entendent donner aucune

approbation ni improbation aux opinions émises dans ce mémoire. Les auteurs assument

l’entière responsabilité des propos et propositions tenus.

Contacts des auteurs :

[email protected] & [email protected]

DECHARGE

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]



iii AVANT PROPOS

AVANT PROPOS

L‘Ecole Nationale de la Statistique et de l‘Analyse Economique (ENSAE) de Dakar est une

école sous régionale membre du réseau des Ecoles de Statistique Africaines (ESA) avec

l‘ENSEA d‘Abidjan et l‘ISSEA de Yaoundé. Elle forme des Techniciens Supérieurs de la

Statistique (TSS), des Ingénieurs des Travaux Statistiques (ITS) et des Ingénieurs Statisticiens

Economistes (ISE).

A leur dernière année de formation, les ITS effectuent un stage de quatre mois afin de mettre

en pratique les outils théoriques acquis durant les quatre années de formation et de rédiger

leur mémoire de fin de cycle. Ceci, conformément à la philosophie de l‘école qui est de

concilier théorie et pratique afin de former des cadres qui ont une bonne maîtrise des outils

théoriques et qui sont opérationnels dès leur sortie.

Ce présent mémoire porte sur les « Déterminants de l‘accès à l‘emploi au Sénégal ». Il a été

rédigé à la suite d‘un stage réalisé entre le 13 février et le 20 juin 2013 au Centre d‘Etudes de

Politiques pour le Développement (CEPOD) qui est un projet du Ministère de l‘Economie et

des Finances.



iv REMERCIEMENTS

REMERCIEMENTS

Au terme de la rédaction de ce mémoire, nous exprimons notre profonde gratitude à

Monsieur Aliou FAYE, Directeur du CEPOD pour nous avoir accueillis dans la structure

qu’il dirige et qui, malgré ses multiples responsabilités, nous a soucieusement encadrés.

Nous adressons nos sincères remerciements à :

Monsieur Bocar TOURE, Directeur de l’ENSAE pour avoir assuré le bon déroulement de

notre formation ;

Monsieur Mady DANSOKHO, Coordonnateur des études et enseignant à l’ENSAE, pour

ses précieux conseils et son encadrement tout au long du stage ;

Monsieur Souleymane DIALLO, chargé de cours à l’ENSAE, Monsieur Babacar NDIR et

Madame Dieynaba SAKHO, experts au CEPOD, pour leurs multiples conseils et

remarques durant la rédaction de ce mémoire;

Monsieur Arona TOURE, statisticien à la Direction de l’Emploi, pour ses différentes

orientations et les documents qu’il a bien voulu mettre à notre disposition ;

Messieurs Souleymane DIAKITE et Mayoro DIOP pour leurs multiples remarques et

suggestions ;

Monsieur Souleymane FOFANA , Responsable de la filière ITS, ainsi que tout le corps

professoral et le personnel administratif de l’ENSAE ;

Nos anciens El Hadji Momath CISSE, Malick DIOP et Jean Rodrigue MALOU, Ingénieurs

Statisticiens Economistes, pour leur appui sans faille, leurs nombreux conseils, et leurs

remarques pertinentes qui nous ont permis d’améliorer nettement la qualité du

document;

Nos camarades à l’ENSAE en particulier Loty DIOP, Teico KADADJI, Benjamin

SEDEGAN et Mariama TOURE, qui ont bien voulu, malgré toute la contrainte et la

pression de la formation, relire et corriger ce document ;

Tous les camarades de la promotion ITS 2009 pour leur franche collaboration durant ces

quatre années de formation ;

Tous les parents et amis qui nous ont apporté leur soutien durant notre formation à

l’ENSAE ;

Et à toutes les personnes, qui ont de près ou de loin, contribué à la rédaction de ce

mémoire.



v SOMMAIRE

SOMMAIRE

DECHARGE ............................................................................................................................................................................ ii

AVANT PROPOS ................................................................................................................................................................ iii

REMERCIEMENTS .............................................................................................................................................................iv

SOMMAIRE ............................................................................................................................................................................ v

Liste des tableaux ..............................................................................................................................................................vi

Liste des graphiques ...................................................................................................................................................... vii

Liste des encadrés ........................................................................................................................................................... vii

Liste des Annexes ............................................................................................................................................................ vii

Liste des sigles et abréviations ................................................................................................................................. viii

RESUME ................................................................................................................................................................................ ix

ABSTRACT ............................................................................................................................................................................. x

INTRODUCTION .................................................................................................................................................................. 1

PREMIERE PARTIE : Etude théorique et méthodologique ............................................................................... 5

CHAPITRE I: Revue des théories et travaux empiriques sur l’emploi .......................................................... 6

CHAPITRE II: Méthodologie adoptée et présentation des données .......................................................... 21

DEUXIEME PARTIE : Etude descriptive des caractéristiques du marché de l’emploi au Sénégal 27

Chapitre I : Contexte économique et social du Sénégal ................................................................................... 28

Chapitre II : Situation du marché du travail au Sénégal ................................................................................. 34

Chapitre III : Analyse comparative des caractéristiques des chômeurs et des actifs occupés........ 46

TROISIEME PARTIE : Analyse économétrique des déterminants de l’accès à l’emploi au Sénégal

................................................................................................................................................................................................ 53

CHAPITRE I : Déterminants de l’accès à l’emploi : approche par un modèle binaire ......................... 54

CHAPITRE II: Déterminants de l’accès à l’emploi : approche par un modèle plurisectoriel ........... 66

Limites, recommandations et conclusion générale .......................................................................................... 75

Bibliographie ......................................................................................................................................................................... I

ANNEXES ............................................................................................................................................................................. VI

Table des matières ........................................................................................................................................................ XIV



vi Liste des tableaux

Liste des tableaux Tableau 1: Taux de chômage (en %) par région en 2011 ............................................................. 37

Tableau 2: Catégorie socioprofessionnelle selon le sexe .............................................................. 39

Tableau 3: Catégorie socioprofessionnelle selon la classe d'âge ............................................... 39

Tableau 4: Description du revenu par sexe, classe d'âge et secteur d'activité ..................... 41

Tableau 5: Durée du chômage en mois ................................................................................................ 42

Tableau 6: Stratégie d'insertion selon le sexe, la classe d’âge et le milieu de résidence .. 43

Tableau 7: Secteur de recherche d'emploi selon le sexe, la classe d’âge et le milieu de

résidence .......................................................................................................................................................... 45

Tableau 8: Répartition des occupés et des chômeurs selon la tranche d’âge et le sexe ... 46

Tableau 9: Répartition des occupés et des chômeurs suivant le sexe et selon la situation

matrimoniale .................................................................................................................................................. 47

Tableau 10: Répartition de la population active de chaque milieu de résidence selon le

statut d’activité .............................................................................................................................................. 48

Tableau 11: Répartition des actifs occupés de chaque milieu de résidence selon le

secteur d’activité ........................................................................................................................................... 49

Tableau 12: Répartition des actifs occupés et des chômeurs selon le diplôme le plus

élevé ................................................................................................................................................................... 49

Tableau 13: Répartition des actifs occupés selon le secteur d’activité et le dernier

diplôme obtenu ............................................................................................................................................. 50

Tableau 14: Répartition des actifs occupés et des chômeurs selon la formation

professionnelle .............................................................................................................................................. 50

Tableau 15: Répartition des actifs occupés selon le secteur d’activité et la formation

professionnelle: ............................................................................................................................................. 50

Tableau 16: taille du ménage selon le statut d'occupation .......................................................... 52

Tableau 17: Test de chow d'homogénéité des coefficients .......................................................... 58

Tableau 18: Equations de revenu des jeunes et des adultes corrigées du biais de

sélection ........................................................................................................................................................... 60

Tableau 19: Modèle logistique de participation au marché du travail chez les jeunes ..... 64

Tableau 20: Modèle logistique de participation au marché du travail chez les adultes ... 65

Tableau 21: Modèle plurisectoriel des déterminants de l’accès à l’emploi ........................... 71

Tableau 22: Modèle plurisectoriel des déterminants de l’accès à l’emploi avec le secteur

du chef de ménage ........................................................................................................................................ 74



vii Liste des graphiques

Liste des graphiques Graphique 1: Croissance en volume du PIB au prix du marché de 1994 à 2011 ................. 31

Graphique 2: Evolution de la structure du PIB entre 1994 et 2011 ......................................... 31

Graphique 3: Evolution de la population active par secteur entre 1994 et 2009

(estimation en équivalent temps plein) ............................................................................................... 32

Graphique 4: Pyramide des ages ............................................................................................................ 35

Graphique 5: Taux d'activité en % (population active/population 15 ans et +) ................. 36

Graphique 6: Répartition de la main d'œuvre par secteur ........................................................... 38

Graphique 7: Répartition de la main d’œuvre par secteur suivant le sexe et l’âge ............. 38

Graphique 8: Catégorie socio professionnelle selon le secteur d'activité .............................. 40

Graphique 9: Répartition des chômeurs suivant le secteur de recherche d’emploi........... 44

Graphique 10: Répartition des occupés de chaque secteur suivant la situation

matrimoniale .................................................................................................................................................. 47

Graphique 11: Répartition des actifs occupés et des chômeurs selon le milieu de

résidence .......................................................................................................................................................... 48

Graphique 12: Répartition du secteur d’activité selon le secteur du chef de ménage....... 51

Liste des encadrés

Encadré 1: Estimation à partir d’un modèle logistique ................................................................. 55

Encadré 2: Estimation par la méthode de Heckman ....................................................................... 56

Encadré 3: Le modèle logit multinomial .............................................................................................. 66

Liste des Annexes

Annexe 1: Description du revenu selon la CSP................................................................................... VI

Annexe 2: Description des variables explicatives utilisées ........................................................... VI

Annexe 3: Test de la qualité de l'ajustement ...................................................................................... VI

Annexe 4: Courbes de ROC des quatre modèles logit .................................................................... VII

Annexe 5: Modèle dichotomique global d'accès à l'emploi ........................................................... IX

Annexe 6: Effets marginaux du modèle dichotomique de participation pour les jeunes .... X

Annexe 7: Effets marginaux du modèle dichotomique de participation chez les adultes . XI

Annexe 8: Effets marginaux du modèle plurisectoriel ................................................................... XII

Annexe 9: Effets marginaux du modèle logit multinomial avec le secteur du chef de

ménage ........................................................................................................................................................... XIII



viii Liste des sigles et abréviations

Liste des sigles et abréviations

ANEJ : Agence Nationale pour l‘Emploi des Jeunes

ANSD: Agence Nationale de la Statistique et de la Démographie

BIT: Bureau International du Travail

CEDEAO : Communauté Economique des Etats de l‘Afrique de l‘Ouest

CIST: Conférence Internationale des Statisticiens du Travail

CM : Chef de Ménage

CSP: Catégorie socio professionnelle

DIAL : Développement Institutions et Mondialisation

DPEE : Direction de la Prévision et des Etudes Economiques

DR: District de Recensement

DSRP: Document de Stratégie pour la croissance et la Réduction de la Pauvreté

EDS-MICS: Enquête Démographique et de Santé à Indicateurs Multiples

ENSIS: Enquête Nationale sur le Secteur Informel au Sénégal

ENTICS: Enquête Nationale des Télécommunications, de l‘Information et de la Communication

ESAM: Enquête Sénégalaise auprès des Ménages

ESPS: Enquête de Suivi de la Pauvreté au Sénégal

IDH : Indice de Développement Humain

IRD: Institut de Recherche pour le Développement

MCO: Moindres Carrés Ordinaires

NINEA: Numéro d‘Identification Nationale des Entreprises et Associations

OIT : Organisation Internationale du Travail

PAS : Programme d‘Ajustement Structurel

PNE: Politique Nationale de l‘Emploi

PPTE : Pays Pauvre Très Endetté

RCNS : Rapport National sur la Compétitivité au Sénégal

RGPH : Recensement Général de la Population et de l‘Habitat

SCA : Stratégie de Croissance Accélérée

SES : Situation Economique et Sociale

SYSCOA : Système Comptable Ouest Africain



ix RESUME

RESUME L‘importance et l‘acuité des questions de l‘emploi justifient la nécessité d‘études statistiques

qui pourraient apporter des pistes de solutions pour faciliter l‘accès au marché du travail.

Cette présente étude s‘inscrit dans ce cadre. Elle étudie les déterminants de l‘accès à l‘emploi

au Sénégal avec les données de l‘Enquête de Suivi de la Pauvreté au Sénégal (ESPS II)

réalisée en 2011. Des modèles logistiques simples et multinomiaux ont été utilisés pour

répondre à la problématique. Des équations de gain corrigées du biais de sélection par la

méthode de Heckman ont permis d‘estimer le revenu escompté qui a été ajouté à la liste des

variables susceptibles d‘expliquer l‘accès à l‘emploi.

Le taux de chômage a été évalué à 10,29% d‘après la définition du BIT. Ce taux est plus élevé

chez les femmes et en milieu urbain. Les revenus tirés du travail sont plus élevés dans le

public et le privé formel mais c‘est également dans ces secteurs que l‘on note moins

d‘inégalités. La durée moyenne du chômage est estimée à 17 mois et est plus longue en milieu

urbain qu‘en milieu rural. La majorité des chômeurs utilise les relations personnelles comme

stratégie de recherche d‘emplois.

Les jeunes et les femmes sont défavorisés lors de leur insertion dans le marché du travail.

Résider en milieu urbain favorise l‘accès à l‘emploi sauf dans le secteur agricole. Un niveau

d‘instruction élevé et une formation professionnelle accroissent fortement les chances

d‘accéder à un emploi dans le public et le privé formel. Un revenu escompté élevé baisse les

chances de trouver un emploi. Les caractéristiques du ménage expliquent davantage l‘accès à

l‘emploi dans le secteur agricole. Enfin, les membres d‘un ménage ont plus de chances

d‘exercer dans le secteur d‘activité de leur chef.

A la suite de ces résultats, nos recommandations tournent autour d‘investissements accrus et

plus ciblés dans la formation professionnelle, de financements pour développer

l‘entreprenariat des jeunes et des femmes, du renforcement du secteur agricole et du

développement d‘un partenariat public-privé pour garantir le recrutement de jeunes chômeurs.



x ABSTRACT

ABSTRACT The extent and the urgency of the employment issues justify the need for statistical studies in

order to facilitate access to the labor market. The present thesis is in this context and analyzes

the determinants of access to employment in Senegal with the Survey Monitoring Poverty‘s

data (ESPS II) executed in 2011. Binary and Multinomial logistic models of participation in

the labor market are performed to answer to our problematic. A linear regression on the

income from labor, corrected of the selection bias by the Heckman‘s method, allow us to

estimate the expected income of each individual which is added in the list of variables liable

to explain access to employment.

The unemployment rate is estimated to 10.29% according to the ILO definition and is higher

among women and in the urban areas. Average labor income is higher in the public and the

private sector; however these sectors present fewer inequalities. The average duration of

unemployment is evaluated at 17 months and is longer in urban compared to rural areas. The

majority of unemployed look for job using personal relationships.

Women and young people are more penalized in their insertion into the labor market.

Likewise, residents of rural areas have more difficulties to get a job except in the agricultural

sector. A high level of education and vocational training increase strongly chances to access

to employment in the public and the formal private sectors. A higher expected income reduces

the probability to access to employment. Household characteristics explain more access to

employment in the agricultural sector compared to the other ones. Finally people in general,

have more chances to practice in their household leader‘s sector.

Following these results, our recommendations focus on strengthening of vocational training,

funding for youth and women to develop their entrepreneurship, the development of the

agricultural sector and the establishment of a public-private partnership to ensure the

recruitment of unemployed youth.



1 INTRODUCTION

INTRODUCTION Les réflexions sur l‘emploi ont pendant longtemps animé les écrits et les diverses

contributions en vue d‘améliorer les conditions de vie des populations. L‘emploi demeure en

réalité l‘une des questions les plus pressantes 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 18ème

siècle avec sa théorie de la main

invisible conduisant au plein-emploi, à John M. Keynes avec son célèbre ouvrage « Théorie

Générale de l‘emploi, de l‘intérêt et de la monnaie » en 1936 jusqu‘aux récents prix Nobel de

2010 récompensés pour leurs travaux sur le marché de l‘emploi, la problématique de l‘emploi

a toujours été l‘une des principales préoccupations des économistes. 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‘emploi d‘un pays est indubitablement l‘une des variables

macroéconomiques les plus suivies, en raison de son impact sur le bien-être de la société.

Au-delà de son aspect purement lié à la politique macroéconomique, un emploi décent permet

à l‘homme de satisfaire ses besoins de base et de lutter contre la pauvreté mais aussi procure

une estime de soi, une dignité et une meilleure intégration sociale. 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 ».

Dans son rapport sur le développement de 20131, la Banque Mondiale a fait le choix d‘étudier

la question de l‘emploi et déclare par ailleurs : « L‘emploi est le moteur du développement et

pas seulement une conséquence de la croissance économique ». Les problèmes de l‘emploi et

du chômage touchent presque tous les pays du monde (pays en développement comme pays

1 Banque Mondiale (2012): Rapport sur le développement dans le monde 2013



2 INTRODUCTION

développés). D‘après la Banque Mondiale, 200 millions de personnes dont une majorité de

jeunes sont au chômage à l‘échelle de la planète et cherchent activement du travail et 600

millions d‘emplois devront être créés en l‘espace de 15 ans rien que pour maintenir le niveau

de l‘emploi constant.

Les pays en développement sont les plus touchés. En Afrique, où la proportion de la

population jeune est encore très élevée, la question de l‘emploi reste plus aigue. En effet, la

moitié des Africains est âgée de moins de 18 ans, alors que cet âge médian au niveau mondial

est estimé à plus de 28 ans et dépasse la barre des 40 ans dans beaucoup de pays riches. Cela

signifie que dans les années à venir la demande d‘emploi sera encore très élevée et les

problèmes liés à l‘emploi seront encore plus préoccupants en Afrique.

Classé dans le lot des Pays Pauvres Très Endettés (PPTE), avec une population constituée à

46,8% de pauvres (ESPS 2010-2011), le Sénégal ne pourra aspirer à l‘émergence ni lutter

contre la pauvreté sans des politiques de l‘emploi idoines et bien ciblées. En effet, d‘après les

projections de l‘ANSD sur la période 2010-2015, la population en âge de travailler croîtrait

chaque année au rythme de 3,2% soit 202 000 demandeurs potentiels d‘emploi en moyenne

chaque année. D‘après la Situation Economique et Sociale (SES 2011) de l‘ANSD, le taux de

chômage au Sénégal est estimé à 10,2% en 2011 alors qu‘il était de 10,0% en 2005. En 2007,

dans son rapport « A la recherche de l‘emploi : chemin vers la prospérité », la Banque

Mondiale affirmait que la moitié de la valeur ajoutée des entreprises sénégalaises était

représentée par la masse salariale et que les revenus du travail représentaient plus des 2/3 des

sources de revenus au Sénégal.

Il est donc clair que pour parler de développement en Afrique, et au Sénégal en particulier, il

est capital de prendre pleinement en compte les questions de l‘emploi, principale source de

revenus. L‘emploi est perçu aujourd‘hui, une fois de plus, comme un véritable moteur du

développement. Face à ces réalités, ce n‘est pas un hasard si l‘emploi occupe une place

centrale dans les stratégies de développement proposées pour les années à venir.

Aussi, dans le but de mieux cerner les réels problèmes du marché du travail au Sénégal en vue

d‘une meilleure mise en œuvre des politiques de l‘emploi, une étude approfondie visant à

déceler les déterminants de l‘accès à l‘emploi sera d‘un apport certain. En réalité, il est

important de connaître les caractéristiques socioéconomiques, démographiques ou autres qui

augmentent les chances de faire partie du cercle privilégié des actifs occupés (personnes ayant

un emploi) au Sénégal.



3 INTRODUCTION

La problématique de l‘emploi est avant tout une affaire de jeunes, notamment ceux qui

intègrent le marché du travail pour la première fois. Les jeunes sont les plus grands

demandeurs d‘emploi et sont plus confrontés au problème de l‘accès à l‘emploi. En effet, la

tranche d‘âge 15 – 24 ans représente en 2011 près du quart de la population active au Sénégal,

et de par leur manque d‘expérience, les jeunes ont souvent plus de mal à intégrer le marché

du travail avec un taux de chômage estimé à 12,7% pour une moyenne nationale de 10,2%.

Une telle étude sur le marché de l‘emploi devrait également accorder une attention

particulière aux femmes. Il est connu que les femmes souffrent de discriminations dans

plusieurs des sphères de l‘emploi en particulier au niveau de l‘accès. D‘après l‘ESPS 2011, le

taux de chômage s‘établit à 13,3% chez les femmes alors qu‘il n‘est que de 7,7% au niveau

des hommes. Or dans la population en âge de travailler (population de 15 ans et plus selon la

définition du BIT), les femmes sont plus nombreuses que les hommes avec une proportion qui

est passée de 53,7% en 2006 à 55,0% en 2011. Le rapport sur le développement de la Banque

Mondiale (2013) affirme que: « les emplois détenus par les femmes peuvent modifier la

manière dont les ménages dépensent leur argent et investissent dans l‘éducation et la santé de

leurs enfants ».

La présente étude se donne aussi pour tâche d‘étudier spécifiquement d‘autres sphères

particulières du marché de l‘emploi. L‘accès aux différents secteurs institutionnels (public,

privé formel, informel et agricole) sera ainsi étudié.

L‘objectif principal de la présente étude sera donc d‘identifier les principaux facteurs

socioéconomiques et démographiques qui déterminent l‘accès à l‘emploi au Sénégal à partir

des données de l‘ESPS 2011.

Plus spécifiquement il s‘agira de :

Décrire la situation de l‘emploi au Sénégal : Etudier la durée du chômage, les moyens

de recherche d‘emploi, les caractéristiques des différents types d‘emploi, comparer les

caractéristiques sociodémographiques ainsi que les niveaux d‘instruction/qualification

des chômeurs et des employés etc. ;

Etudier les déterminants de l‘accès à l‘emploi suivant l‘âge et le genre ;

Etudier les déterminants de l‘accès aux secteurs public, privé formel, informel et

agricole.

Pour répondre à la problématique et atteindre les objectifs, le plan suivant sera adopté :



4 INTRODUCTION

Dans un premier temps, il s‘agira de définir les différents concepts qui seront utilisés dans la

suite du document et ensuite d‘effectuer une revue de littérature puis de dresser le champ

méthodologique de l‘étude.

Dans une deuxième partie, une analyse descriptive de la situation de l‘emploi au Sénégal sera

faite. Cette partie donne d‘abord un bref aperçu du contexte socioéconomique du Sénégal,

étudie ensuite les caractéristiques de la population active, des emplois et du chômage et décrit

enfin certaines variables susceptibles d‘expliquer l‘accès à l‘emploi suivant le statut

d‘occupation.

La troisième partie portera sur la modélisation économétrique qui permettra de déceler les

facteurs essentiels qui déterminent l‘accès à l‘emploi au Sénégal.

Enfin la dernière partie traitera des limites, recommandations et perspectives de l‘étude.



5

PREMIERE PARTIE : Etude théorique et

méthodologique

Cette partie traite du cadre théorique du sujet. Après une définition de quelques

concepts sur l‘emploi, nous passerons à la revue de littérature pour terminer avec la

présentation de la méthodologie qui sera adoptée et des données qui vont être

utilisées.



6 CHAPITRE I: Revue des théories et travaux empiriques sur l‘emploi

CHAPITRE I: Revue des théories et travaux empiriques sur l’emploi

Après une définition des concepts de l‘emploi qui seront utilisés tout au long du document,

nous allons passer en revue les divers travaux ayant été effectués sur ce thème.

I- Définition des concepts de base sur l’emploi

Dans cette partie nous définissons les différents concepts sur le marché de l‘emploi qui seront

utilisés dans la suite de notre étude. Les cinq premières définitions ont été établies

conformément à celles retenues par le Bureau International du Travail (BIT). Ce choix permet

de faciliter les éventuelles comparaisons internationales.

Population potentiellement active ou en âge de travailler : C‘est l‘ensemble des personnes

âgées de 15 ans et plus.

Chômeur : personne faisant partie de la population potentiellement active qui remplit les trois

conditions suivantes :

Ne pas avoir travaillé au moins une heure durant les sept derniers jours précédant

l‘enquête ;

Etre activement à la recherche d‘emploi ;

Etre prêt à travailler dans les deux semaines suivant l‘enquête.

Occupé : personne faisant partie de la population potentiellement active ayant travaillé au

moins une heure au cours des sept derniers jours précédant l‘enquête.

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

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.

Secteur informel :

La résolution de 1993 de la 15ème Conférence Internationale des Statisticiens de

Travail (CIST) de l‘Organisation Internationale du Travail (OIT) définit le secteur

informel comme « un ensemble d'unités produisant des biens ou des services en vue

principalement de créer des emplois et des revenus pour les personnes concernées. Ces

unités ayant un faible niveau d'organisation, opèrent à petite échelle et de manière

spécifique, avec peu ou pas de division entre le travail et le capital en tant que facteurs




de production. Les relations d'emploi — lorsqu'elles existent — sont surtout fondées

sur l'emploi occasionnel, les liens de parenté ou les relations personnelles et sociales

plutôt que sur des accords contractuels comportant des garanties en bonne et due

forme ».

Le BIT définit l‘activité informelle comme une activité non agricole caractérisée par

un ou plusieurs critères :

activité non enregistrée à la caisse de sécurité sociale, aux services des impôts

et dans l‘administration générale et des statistiques ;

activité exercée sans registre de commerce ;

activité principale ou secondaire non déclarée ;

activité illégale ;

activité prohibée ;

activité ambulante non autorisée ;

activité de subsistance sans incidence sur l‘assiette fiscale et des cotisations

sociales ;

activité gérée de manière traditionnelle (absence de comptabilité) ;

activité relevant de l‘informel pur.

L‘Enquête Nationale sur le Secteur Informel au Sénégal (ENSIS) réalisée en 2010 par

l‘Agence Nationale de la Statistique et de la Démographie (ANSD) définit le secteur

informel comme suit : « l’ensemble des unités de production non agricoles

dépourvues de NINEA et / ou de comptabilité officielle. L’unité de production est

définie comme une unité élémentaire, mobilisant des facteurs de production (travail,

capital) pour générer une production et une valeur ajoutée au sens de la comptabilité

nationale. L’unité de production se confond avec l’établissement lorsque l’activité

s’exerce dans un lieu physique spécifiquement conçu à cet effet (boutique, atelier,

échoppe). Elle sera assimilée à un « pseudo établissement » lorsqu’il n’existe pas de

lieu (activité à domicile, activité ambulante) ».

Dans le cadre de notre étude, nous allons utiliser la définition du secteur informel

conformément à l‘ENSIS.

Secteur privé formel : nous le définissons comme l‘ensemble des unités de production :

qui possèdent un NINEA et

qui tiennent une comptabilité formelle selon les normes du Système Comptable

Ouest Africain (SYSCOA).




Secteur public : c‘est l‘ensemble des entreprises publiques et des services de l‘administration

publique.

Secteur agricole : il s‘agit de l‘ensemble des activités productives de l‘agriculture, l‘élevage,

la pêche, la sylviculture, la pisciculture et de l‘aquaculture.

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 35

ans.

Adulte: Nous considérons comme adulte toute personne âgée de plus de 35 ans.

II- Enseignements de la littérature

Dans cette partie, nous étudions quelques théories sur le marché du travail ainsi que des

travaux empiriques qui pourront nous permettre de mieux comprendre les déterminants de

l‘accès à l‘emploi. En effet les différentes réflexions sur le fonctionnement du marché du

travail et les causes du chômage peuvent sans doute contribuer à une meilleure

compréhension de l‘accès à l‘emploi au Sénégal. Des études empiriques seront donc passées

en revue pour vérifier ces différentes théories et observer les résultats réels sur l‘accès à

l‘emploi dans différents pays d‘Afrique.

II-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‘œuvre 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 »2. 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

2 Cité par Montoussé (2002)




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 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 involontaire.

II-2- 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.

McCall (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‘accès à l‘emploi. Les résultats de l‘estimation du modèle probit montrent

que le salaire de réserve est négativement corrélé à l‘accès à l‘emploi. Plus il est élevé, plus il

réduit la probabilité de trouver un emploi. Cette variable n‘est cependant pas significative

pour les jeunes femmes qui, parce que non expérimentées, non qualifiées et victimes de

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-3- Rigidités du marché du travail 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

Sénégal, 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%.

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‘emploi.

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‘emploi.

II-4- Théorie 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 3ème

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. 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)3 critique la théorie du capital humain. Selon lui, des employés de même

qualification dans une même entreprise souffrent de discriminations salariales. Spence (1981)4

explique que par manque d‘information sur les compétences du travailleur, les entreprises se

3 Cité par Zerbo (2006)

4 Cité par Zerbo (2006)




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‘accès 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

l‘accès 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 trouver. 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‘accéder 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‘accès à l‘emploi à l‘aide d‘un modèle probit.

Ces résultats révèlent que la probabilité d‘accéder 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‘avoir accès à l‘emploi qu‘un

handicapé sans niveau.

Nordman et Doumer (2012) trouvent des résultats opposés à ceux de Boutin sur le lien entre

niveau d‘éducation et accès 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‘accès à l‘emploi particulièrement à

Niamey et Dakar. Dans cette étude, les auteurs mentionnent les travaux de Kuépié et al.

(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.

II-5- Caractéristiques sociodémographiques et accès à l’emploi

En dehors du capital humain, d‘autres variables liées aux caractéristiques

sociodémographiques des individus peuvent expliquer l‘accès à l‘emploi.

Caractéristiques du Chef de Ménage

Njikam et al. (2005) montrent qu‘au Cameroun, les variables liées aux caractéristiques du

chef de ménage sont les plus significatives chez les jeunes. Un jeune camerounais dont le chef

de ménage travaille a beaucoup plus de chances d‘accéder à un emploi. En effet, si le chef de

ménage travaille dans le public, la probabilité pour le jeune d‘avoir accès à un emploi

s‘accroit de 34%. Cet accroissement est de 29% si le chef de ménage est dans le privé formel

et seulement de 9% s‘il est dans l‘informel. Ils expliquent cela par le fait qu‘un chef de

ménage bien placé sur le marché du travail disposera de contacts relationnels qui lui

permettront d‘insérer facilement son enfant ou son protégé à travers des recommandations. En

effet, Cohen et House (1996), cités par Zerbo (2006) pensent que l‘accès à l‘emploi urbain

dans les pays en développement passe par l‘appartenance des individus à des réseaux qui

facilitent leur insertion professionnelle à travers des recommandations. Les relations de

parenté, d‘amitié, les réseaux ethniques et religieux sont plus importants dans le processus de

recherche d‘emploi. L‘étude de Brilleau (2004) à partir des données de l‘enquête 1-2-3 vient

illustrer cette théorie. Elle montre que dans sept capitales de l‘UEMOA, les réseaux de

solidarité familiale, adoptés par deux tiers des chômeurs, demeurent de loin le principal mode

de recherche d‘emploi.

Doumer (2010) a étudié l‘inégalité des chances sur le marché du travail urbain dans les

capitales de l‘UEMOA avec les données de l‘enquête 1-2-3 (2001-2002). L‘étude a consisté à

étudier l‘effet de l‘origine sociale de l‘individu c'est-à-dire le secteur institutionnel où a

exercé le père (public, privé formel, informel) et la catégorie socioprofessionnelle (CSP) du

père sur le secteur et la CSP où exerce l‘individu. Deux modèles logit ont été estimés - le

niveau d‘éducation n‘apparaissant que dans le deuxième - afin de voir si l‘effet de l‘origine




sociale est direct ou indirect à travers l‘éducation de l‘individu. Les résultats des estimations

montrent qu‘à Dakar :

le rôle du secteur institutionnel du père dans l‘atteinte du secteur public s‘exerce par

un canal indirect à travers le niveau d‘éducation ;

avoir un père qui a travaillé dans le secteur informel augmente la probabilité de

travailler soi même dans le secteur informel ;

un individu dont le père a au moins terminé le collège a environ 7 fois plus de chances

de terminer lui-même le collège qu‘un individu dont le père n‘a pas terminé le

primaire ;

un enfant de cadre a quatre fois plus de chances qu‘un enfant d‘indépendant d‘être lui-

même cadre plutôt qu‘indépendant.

Cette étude montre donc que le niveau d‘instruction, le secteur institutionnel et la catégorie

socioprofessionnelle du père jouent sur la probabilité d‘accéder à un emploi.

Situation matrimoniale

La situation matrimoniale peut également expliquer l‘accès à l‘emploi. Njikam et al. (2005)

montre que le fait d‘être en union au Cameroun a un effet très significatif surtout pour les

hommes. La probabilité pour un jeune homme en union d‘avoir accès à l‘emploi est de 90,5%.

Cette probabilité est évaluée à 83% chez les adultes hommes. Pour les femmes, le fait d‘être

en union a plutôt un effet négatif sur l‘accès à l‘emploi.

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‘accéder à

un emploi particulièrement dans le secteur formel (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.

Milieu de résidence

Boutin (2010) montre que les habitants du milieu rural ont nettement plus de chances

d‘accéder 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 formel.

Age

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.

II-6- Accès à l’emploi et genre

La problématique de la discrimination des femmes sur le marché du travail a aussi été abordée

par plusieurs auteurs.

Gakou et Kuepié (2008) étudient l‘insertion des femmes au Mali avec les données d‘une

enquête réalisée en 2003. Ils retiennent trois principales explications de la différence entre

hommes et femmes sur le marché du travail:

La stratégie de survie : la théorie classique de la famille développée par Becker

soutient que les individus d‘un ménage allouent les tâches entre travail domestique et

travail rémunérateur de manière optimale. Contrairement à cette théorie, la stratégie de

survie postule que, dans le cas surtout des pays en développement où l‘emploi précaire

et le sous-emploi sont des problèmes majeurs, le chef de ménage exerçant l‘activité

rémunératrice ne peut à lui seul satisfaire tous les besoins du ménage ce qui incite ses

épouses à trouver un emploi souvent improductif qu‘elles peuvent allier avec les

travaux domestiques.

Le capital humain : Becker stipule que le capital humain, l‘éducation et l‘expérience

en particulier, déterminent le fait que l‘individu trouve un emploi décent et bien

rémunéré. Or, au Mali la scolarisation des filles, bien qu‘évoluant au fil des années,

reste encore très en marge par rapport à celle des garçons, ce qui explique que les

femmes soient dans les secteurs les plus précaires.

Les thèses féministes : elles soutiennent que les femmes ont été historiquement et

culturellement considérées comme inférieures et devant s‘acquitter des tâches




domestiques. Cela les empêche d‘intégrer normalement et à temps plein le marché du

travail.

L‘analyse des études empiriques semble indiquer que les femmes sont toujours victimes de

discriminations sur le marché du travail. Njikam et al. (2005) trouve que le capital humain

explique plus le revenu des hommes que celui des femmes. Boutin (2010) révèle qu‘à niveau

d‘éducation égal les hommes ont plus de chances d‘accéder à l‘emploi que les femmes.

Gakou et Kuepié (2008) indiquent que l‘éducation des femmes maliennes accroit nettement

leur probabilité d‘intégrer le secteur formel. Pour les individus qui ont atteint le niveau

secondaire, la proportion des femmes dans le formel dépasse celui des hommes. Par contre, le

fait d‘être mère d‘un enfant de moins de 5 ans augmente la probabilité de travailler dans

l‘informel.

Adair et al. (2007) en Algérie et Doumer (2010) en Afrique de l‘ouest s‘accordent sur le fait

que les femmes ont beaucoup plus de chances d‘intégrer le secteur informel que les hommes.

Doumer ajoute que le désavantage des femmes est moins marqué dans l‘accès au secteur

public par rapport au privé formel.

II-7 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 différents :

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 rural. 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 micro-entreprises et d‘indépendants qui produisent des biens et services divers et

dont l‘accès est très facile car nécessitant des capitaux et des qualifications minimaux. Toute

offre de travail est ainsi satisfaite, ce qui conduit à un salaire d‘équilibre très bas. Ce secteur

emploie les migrants venus du monde rural et les salaires demeurent plus élevés que ceux du

secteur agricole rural.

La formalisation de Gillis a été énormément critiquée par la suite. L‘un des principaux

problèmes de son modèle résidait sur le fait que l‘accès au secteur informel n‘était pas aussi

aisé que l‘expliquait sa théorie. Une bonne partie des chômeurs dans les pays en

développement préfèrent s‘insérer dans l‘informel mais n‘y arrivent pas. Il y a tout de même

un capital à investir et une maîtrise requise dans son domaine de compétence. De plus

l‘intégration dans le secteur non structuré va de pair avec l‘intégration dans des réseaux de

connaissances. Pour se faire une place dans l‘informel, il faudrait tisser des relations avec les

fournisseurs, les concurrents, les racketteurs et même la police (Lautier, 1994 cité par Zerbo,

2006).

Ce modèle dualiste formel/informel a été à son tour critiqué par Lachaud pour qui ces secteurs

ne sont pas assez homogènes et que cette segmentation ne permettait pas d‘appréhender la

relation marché du travail et pauvreté. En effet, les bénéfices dans des activités dynamiques

de l‘informel pouvaient égaler ceux du formel : exercer dans le formel ne signifie pas qu‘on

est moins pauvre de même qu‘exercer dans l‘informel n‘est pas synonyme de pauvreté. Pour

remédier à ces limites, Lachaud (1994) propose une segmentation en cinq strates :

i. groupe de travailleurs irréguliers : tous les travailleurs irréguliers ;

ii. groupe de travailleurs protégés : travail salarié régulier, contrat à durée indéterminée,

rémunération au mois, au moins ouvrier qualifié ;

iii. groupe de travailleurs indépendants marginaux : travail indépendant régulier, capital

inférieur à un seuil déterminé (variable selon les pays) ;




iv. groupe de travailleurs indépendants avec capital : travail indépendant régulier, capital

supérieur à un seuil déterminé (variable selon les pays) ;

v. groupe de travailleurs non-protégés : travail salarié régulier ; contrat à durée au plus

déterminée, rémunération au mois ou variable, au plus ouvrier semi-qualifié.

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 primaire.

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 segment sont d‘abord estimés avant de passer à l‘étude des déterminants de l‘accès à

l‘emploi. Ils trouvent ainsi que le capital humain détermine plus le revenu des salariés




protégés qui sont essentiellement dans le formel. 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‘accès 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.



21 CHAPITRE II: Méthodologie adoptée et présentation des données

CHAPITRE II: Méthodologie adoptée et présentation des données Nous allons dans un premier temps présenter la démarche que nous utiliserons pour résoudre

notre problématique. Cette première partie sera suivie d‘une présentation de la base de

données avec laquelle l‘analyse sera faite.

I- Méthodologie retenue

Dans l‘optique de répondre à notre problématique qui est de déterminer les facteurs qui

expliquent l‘accès à l‘emploi, nous allons procéder en deux étapes. Dans la première, il

s‘agira de décrire la situation de l‘emploi et dans la seconde, les déterminants de l‘accès à

l‘emploi seront étudiés à partir de modèles économétriques.

Dans la description de la situation de l‘emploi, nous allons d‘abord parler du contexte socio-

économique du Sénégal en mettant l‘accent sur la situation de l‘emploi, pour ensuite décrire

les différentes composantes du marché du travail et faire enfin une analyse comparative entre

les caractéristiques des occupés et des chômeurs.

Les composantes du marché du travail, comme dans tout autre marché dans le jargon

économique, sont l‘offre et la demande de travail. Le déséquilibre entre ces deux

composantes donne naissance au phénomène de chômage. La population active constitue

l‘offre de travail, la demande de travail émane des entreprises au sens large (Etat, entreprises

privées, entreprises individuelles, indépendants…) et est représentée par l‘ensemble des

personnes employées. Dans un premier temps, il s‘agira d‘étudier les caractéristiques de

chacune de ces composantes. Il est important de noter que dans cette étude, nous étudions les

facteurs individuels qui font qu‘une personne accroit ou diminue ses chances d‘accéder à

l‘emploi, l‘accent est donc mis sur l‘offre de travail. D‘autant plus que nous travaillons avec

les données d‘une enquête-ménage, nous disposons donc des informations individuelles et

non des informations sur les entreprises. Dans la description de l‘offre de travail nous

parlerons de la structure de la population et des caractéristiques de la population active.

L‘étude sur la demande de travail se fera essentiellement en analysant les caractéristiques des

emplois. Il s‘agira d‘étudier la répartition des occupés suivant le secteur d‘activité et la

catégorie socioprofessionnelle et de décrire les revenus tirés du travail suivant le secteur et

suivant certaines caractéristiques démographiques.

La dernière partie de l‘analyse descriptive se charge de comparer les caractéristiques des

occupés et des chômeurs. La revue de littérature a permis de recenser un certain nombre de

variables susceptibles d‘expliquer l‘accès à l‘emploi. Il s‘agira donc, suivant ces variables, de




confronter les caractéristiques des occupés et des chômeurs afin de déceler les premières

impressions sur les facteurs explicatifs de l‘accès à l‘emploi. Cette partie sera approfondie par

l‘analyse économétrique.

Les outils économétriques les plus adaptés dans notre cas pour étudier les déterminants de

l‘accès à l‘emploi sont les modèles où la variable dépendante est qualitative. En effet, la

variable qui capte l‘accès à l‘emploi est dichotomique. Elle prend la valeur 1 pour les occupés

et 0 pour les chômeurs. Les modèles logit et probit sont les plus utilisés dans ce cas. Il est

montré que ces deux modèles diffèrent très peu5. Et vu qu‘«historiquement, les modèles logit

ont été introduits comme des approximations de modèles probit permettant des calculs plus

simples6 », nous allons utiliser dans le cadre de notre étude le modèle logit. Les variables

retenues dans ce modèle pour expliquer l‘accès à l‘emploi sont celles tirées de l‘enseignement

de la littérature. Elles peuvent être regroupées en trois catégories :

les caractéristiques démographiques qui sont l‘âge, le sexe, la situation

matrimoniale, le milieu de résidence et le fait d‘être chef de ménage ;

Le capital humain capté ici par le diplôme le plus élevé, le fait d‘avoir suivi une

formation professionnelle et le fait d‘être alphabétisé en français ;

Les caractéristiques du ménage qui sont la taille du ménage et le pourcentage de

personnes occupées dans le ménage.

En plus de ces variables, le revenu qu‘un individu escompte tirer du travail peut jouer un rôle

important dans l‘explication de l‘accès à l‘emploi. La théorie montre en effet que plus le

revenu escompté est élevé, plus les chances d‘accéder à l‘emploi diminuent.

Le revenu escompté sera estimé par un modèle de régression linéaire appelé équation de gain

où on cherche à expliquer le revenu tiré du travail des actifs occupés. Le revenu prédit à l‘aide

de ce modèle constitue le revenu escompté. Le modèle cherche donc à allouer un revenu

escompté donné à tout individu vérifiant un certain nombre de caractéristiques. Mincer (1974)

retient la scolarité et l‘expérience dans son modèle d‘équation de gain qui explique le

logarithme du revenu. Les variables du capital humain (diplôme le plus élevé, formation

professionnelle et alphabétisation) ont donc été incluses dans notre modèle de revenu. Nous y

avons ajouté l‘âge et l‘âge au carré, le fait d‘être chef de ménage, la situation matrimoniale, le

5 Morimune K. (1979), Davidson et MacKinnon (1984), in Christophe Hurlin (2003)

6 Christophe Hurlin (2003)




milieu de résidence et la taille du ménage. Le modèle permettra également de prédire le

revenu escompté pour les chômeurs.

Mais le fait que le revenu tiré du travail soit observé uniquement chez les occupés peut créer

un biais dans l‘estimation du modèle de revenu. En effet, si le fait d‘être occupé ou chômeur

ne résulte pas d‘un phénomène purement aléatoire, on dit qu‘il y a biais de sélection. Les

coefficients estimés dans l‘équation de gain sont alors biaisés. La méthode de Heckman (voir

encadré 2) sera utilisée pour corriger les éventuels biais de sélection. Le revenu escompté qui

est susceptible d‘expliquer l‘accès à l‘emploi, sera ainsi inclus dans le modèle logit

dichotomique.

Afin de prendre en compte les spécificités du marché du travail selon la classe d‘âge et le

sexe, quatre modèles de participation au marché du travail seront estimés : pour les jeunes

hommes, les jeunes femmes, les hommes adultes et les femmes adultes. Un test

d‘homogénéité des coefficients de Chow nous permettra de voir s‘il a été nécessaire d‘estimer

quatre équations de gain séparées pour les différents sous groupes.

Etudier l‘accès à l‘emploi de façon globale peut sembler très réducteur. En effet les emplois

sont très hétérogènes, les facteurs explicatifs de l‘accès à l‘emploi peuvent varier d‘un type

d‘emploi à un autre. Dans l‘optique de peaufiner l‘analyse, la dernière partie se donne pour

tâche d‘étudier l‘accès à l‘emploi suivant le secteur. Quatre secteurs ont été définis dans le

cadre de cette étude : le public, le privé formel, l‘informel et le secteur agricole. Cette

répartition des emplois est guidée par trois raisons principales :

Les données à notre disposition permettent de réaliser cette segmentation du marché

du travail ;

Cette segmentation est très utilisée. Elle a été rencontrée plusieurs fois dans la

littérature et beaucoup d‘organismes travaillant sur l‘emploi au Sénégal l‘utilisent ;

La structure d‘accueil a demandé en particulier d‘étudier l‘accès à l‘emploi dans le

secteur public.

Pour étudier l‘accès à l‘emploi dans les différents secteurs, un modèle logistique multinomial

va être réalisé avec une variable dépendante Y qui compte cinq modalités : chômeur, public,

privé formel, informel et agricole. Les coefficients de toutes les variables sont estimés pour

chacune des modalités j de Y. Mais pour assurer l‘identifiabilité du modèle, il faut choisir une

modalité de référence où les coefficients seront tous nuls. Dans notre cas, la modalité

« chômeur » sera choisie comme référence.




Un premier modèle multinomial sera estimé de manière globale pour l‘ensemble des

individus. L‘estimation d‘un second modèle nous permettra d‘étudier le lien entre le secteur

du chef de ménage et celui des membres de son ménage. Ce deuxième modèle sera donc

estimé sans les chefs de ménage.

Dans les deux modèles de participation (dichotomique et plurisectoriel), les modalités des

variables qualitatives seront dichotomisées afin de prendre en compte l‘effet de chaque

modalité sur l‘accès à l‘emploi.

Les coefficients de ces deux modèles n‘étant pas directement interprétables, les effets

marginaux notés ‗‘dydx‘‘ seront utilisés comme outil d‘interprétation. Elles mesurent

l‘accroissement en point de pourcentage de la probabilité d‘être occupé pour la variation

d‘une unité de x qui est une variable explicative donnée.

II- Présentation des données

II-1- Contexte et Objectifs de l’ESPS 2011

Depuis juin 2000, le Sénégal s‘est engagé dans le cadre de l‘initiative des Pays Pauvres Très

Endettés (PPTE) à mettre en œuvre des stratégies et actions pour trouver un remède aux

divers maux dont souffre son économie. C‘est ainsi qu‘un premier Document de Stratégie

pour la Réduction de la Pauvreté (DSRP I) a été mis en œuvre pour couvrir la période 2003-

2005. Son principal objectif a été de faciliter l‘appropriation du projet de réduction de

pauvreté par les acteurs opérant dans les divers secteurs de l‘économie. A la suite du DSRP I,

un deuxième DSRP (DSRP II) a été élaboré pour la période 2006-2010. Le DSRP II a insisté

sur la lutte contre la pauvreté et a effectué une avancée majeure en associant la Stratégie de

Croissance Accélérée (SCA). Les diagnostics du DSRP préconisent d‘investir dans les

domaines sociaux notamment l‘éducation, la santé et l‘hydraulique, dans la promotion des

activités génératrices de revenus pour atténuer le problème de la demande d‘emploi des jeunes

et dans la bonne gouvernance.

L‘ESPS II a ainsi été mise en œuvre en 2011 dans le but de fournir les principaux indicateurs

de pauvreté du Sénégal, notamment en ce qui concerne l‘éducation, la santé, l‘emploi, le

patrimoine et la consommation des ménages. Elle renseigne également sur la perception que

les ménages ont de la pauvreté et de la gouvernance ainsi que sur les solutions qu‘ils

préconisent pour éliminer la pauvreté. L‘ESPS II avait pour objectifs :




de renseigner sur les conditions de vie des populations à travers les principaux

indicateurs de niveau de vie relatifs à l‘éducation, à la santé et à l‘emploi d‘une part, et

d‘autre part à l‘habitat, à l‘équipement, au confort et au patrimoine des ménages, à

l‘état nutritionnel des enfants, à l‘accès aux infrastructures de base et à la satisfaction

des populations par rapport à celles-ci;

d‘estimer la consommation des ménages et de déterminer sa structure ;

d‘identifier les ménages pauvres, de déterminer l‘ampleur et l‘évolution de la pauvreté

monétaire et de mesurer les inégalités entre catégories sociales ;

de connaître le point de vue des populations sur leurs propres conditions de vie et sur

les institutions de l‘Etat, sur leurs priorités et leurs attentes ainsi que sur leurs

perceptions de la qualité des services sociaux et la place du tissu social dans

l‘organisation des communautés.

Elle a été élaborée de façon à rendre possible la comparaison avec les résultats de l‘ESPS I en

vue d‘apprécier les changements intervenus entre 2005-2006 (période de mise en œuvre de

l‘ESPS I) et 2011.

II-2- Méthodologie d’échantillonnage

L‘ESPS II porte théoriquement sur un échantillon de 20250 ménages sénégalais. Cet

échantillon a été divisé en deux sous-échantillons:

un sous-échantillon réduit : le questionnaire complet avec tous les modules a été

administré aux ménages de cet échantillon, qui constituent environ le tiers de

l‘échantillon global (6720 ménages). Il est formé de trois strates : Dakar, autres villes

(ces deux strates constituent le milieu urbain) et le milieu rural. Le milieu urbain s‘est

vu affecté 60% des ménages de ce sous-échantillon, soit 4032 ménages. Les 40%

restant sont alloués à la strate du milieu rural (2688 ménages). Vu que la ville de

Dakar présente une plus grande disparité en termes de pauvreté, elle constitue 57% de

l‘échantillon urbain. Cette répartition a été faite conformément à la structure de

l‘échantillon de l‘Enquête Nationale des Télécommunications, de l‘Information et de

la Communication de 2009 (ENTICS_2009).

Les 6720 ménages de cet échantillon proviennent de 373 Districts de Recensement

(DR) : 128 DR dans la strate « Dakar », 96 DR dans les « autres villes » et 149 DR

dans la strate « rural ». Il a été tiré 18 ménages par DR.




Un sous-échantillon élargi : un questionnaire allégé a été adressé aux ménages de cet

échantillon. Il est constitué de 13530 ménages répartis en 752 DR. On tire 300

ménages par département dans chacun des 45 départements du Sénégal : 180 ménages

en milieu urbain et 120 ménages en milieu rural.

La méthode de tirage utilisée est le sondage par grappe à deux degrés. Les DR constituent les

unités primaires tirés au premier degré (1125 DR). Dans chaque département, il a été tiré 15

DR en milieu urbain et 10 DR en milieu rural, sauf dans les départements de Dakar, Pikine,

Guédiawaye et Rufisque qui sont essentiellement urbains. La base qui a été utilisée pour tirer

les DR est celle obtenue grâce au troisième Recensement Général de la Population et de

l‘Habitat du Sénégal de 2002 (RGPH-III, 2002). Au second degré, il a été tiré par sondage

aléatoire simple 18 ménages dans chaque DR après avoir mis à jour les bases ménage des DR

sélectionnés.




DEUXIEME PARTIE : Etude descriptive des

caractéristiques du marché de l’emploi au

Sénégal

Dans cette partie, il s‘agira de faire une description de la situation de l‘emploi au

Sénégal et des variables susceptibles d‘expliquer l‘accès à l‘emploi. Cette analyse

descriptive sera précédée par une présentation du contexte économique et social du

Sénégal en mettant l‘accent sur l‘évolution de la structure du marché du travail.



28 Chapitre I : Contexte économique et social du Sénégal

Chapitre I : Contexte économique et social du Sénégal

Le Sénégal est un pays en développement d‘Afrique subsaharienne classé jusqu‘en 2010

parmi les plus pauvres de la planète. En juillet 2010, il a été promu pays à revenu inférieur

par la Banque Mondiale quittant ainsi le cercle des pays à faible revenu. Cependant, son

revenu par habitant qui est de 1070 dollars US courant est inférieur à la moyenne des pays

d‘Afrique subsaharienne évalué à 1258 dollars US courant en 2011. Les indicateurs sociaux,

souvent qualifiés d‘alarmants, reflètent les faibles performances de l‘environnement

économique. L‘un des défis majeurs pour amorcer la croissance et réduire la pauvreté

demeure la création d‘emplois et l‘amélioration des conditions de travail pour absorber la

population sans cesse croissante de chômeurs et de sous-employés.

I- De l’indépendance aux politiques d’ajustement structurel

A son accession à l‘indépendance en 1960, le Sénégal avait un niveau d‘industrialisation et

une situation économique en moyenne plus satisfaisants que les pays de la sous-région.

L‘administration publique représentait un important pourvoyeur d‘emplois par rapport à la

demande de l‘époque.

Entre 1960 et 1980, l‘économie du pays était toujours très dépendante de l‘agriculture qui

subissait, cependant, d‗importantes fluctuations suite aux aléas climatiques, notamment la

sécheresse des années 70. Le secteur primaire n‘enregistrait ainsi qu‘une croissance annuelle

de 2%. L‘industrie enregistrait une croissance plus soutenue et plus régulière évaluée

annuellement à 4,7% en raison de la politique de substitution aux importations. Cette

dynamique de croissance s‘est cependant estompée vers les années 80 en raison d‘une crise

prolongée de compétitivité. Les performances du secteur tertiaire étaient similaires à celles du

secteur secondaire.

Les performances économiques durant les vingt premières années d‘indépendance n‘étaient

donc pas très satisfaisantes avec une croissance moyenne annuelle de 2,2% de la production

pour une croissance démographique estimée à 2,7% par an, soit une baisse de 0,2% du PIB

par habitant. Le dynamisme de l‘économie s‘est fortement dégradé, l‘Etat a effectué de

lourdes dépenses et s‘est conséquemment endetté. L‘importance du personnel dans le secteur

public a porté la masse salariale à 50% des recettes courantes et le déficit budgétaire a atteint

12% du PIB. Les pays de la zone franc ont perdu de leur compétitivité avec l‘appréciation du

franc CFA qui suit le cours du franc français. Le service de la dette extérieure représentait le

tiers des exportations et le déficit extérieur courant représentait 14,5% du PIB.




II- De l’ajustement structurel global à la dévaluation de 1994

La situation préoccupante a conduit à la mise en œuvre des politiques d‘ajustement structurel

(PAS) avec le soutien des institutions de Bretton Woods. Ces politiques avaient pour objectif

d‘assainir l‘environnement économique en réduisant les dépenses publiques, en restructurant

le système bancaire et les entreprises publiques et en développant l‘initiative privée. La

diminution des agents de l‘administration publique ainsi que les privatisations, accompagnées

d‘un environnement économique défavorable, ont conduit à 20 000 pertes d‘emploi dans les

années 1980 correspondant à 16% des salariés en 1990 (Fall, 1997). La modeste croissance

économique de 2,2% par an, réalisée entre 1980 et 1994, n‘a pas permis une diversification

de l‘économie et n‘a donc été ni créatrice d‘emplois, ni d‘exportations supplémentaires. Les

volumes d‘exportations ont baissé sur les cinq années précédant la dévaluation. Les PAS ont

engendré la baisse des investissements ; les infrastructures en place n‘ont été ni entretenues ni

renouvelées (à l‘exception des infrastructures d‘hydrauliques et celles de télécommunication).

Les dépenses d‘éducation et de santé ont également considérablement diminué. Ces politiques

n‘ont pas permis d‘accumuler un capital physique et humain capable de relancer la croissance

économique à long terme.

III- De la dévaluation au Document de Stratégie de Réduction de la

Pauvreté

Les mesures adoptées avec les PAS n‘ont pas permis d‘améliorer les indicateurs

économiques. Les pays de la zone franc faisaient de plus en plus face à des pertes de

compétitivité. Entre 1989 et 1993, les exportations du Sénégal ont connu des taux de

croissance négatifs. Ces facteurs ont conduit en 1994 à une dévaluation de 50% du franc CFA

en monnaie étrangère. Après la dévaluation, les exportations se sont redressées, la croissance

du PIB a atteint une moyenne annuelle d‘un peu moins de 5% entre 1994 et 2002 et la

croissance du revenu par habitant est devenue positive. Cependant, cette nouvelle relance

économique n‘a pas eu d‘effets immédiats sur l‘emploi. Le nombre d‘agents du secteur public

a stagné autour de 65000 sur une période de 15 ans avant les années 2000 et a légèrement

diminué vers la fin des années 1990 passant de 66310 en 1997 à 65984 en 1998 et 65954 en

1999.

En 1997, une Politique Nationale de l‘Emploi (PNE) a été définie par l‘Etat pour faire face de

manière beaucoup plus active aux problèmes de l‘emploi. Le nouveau gouvernement élu en

2000 a repris puis consolidé cette PNE. Certaines mesures de la PNE ont été pleinement




réalisées, d‘autres partiellement et une bonne partie n‘a pas été réalisée du tout. Ainsi

plusieurs fonds et agences ont été créés et mis en place. A partir de 2000, des recrutements

significatifs ont été effectués dans la fonction publique: 2642 en 2000, 2344 en 2001 et 3699

en 2002. Un recrutement spécial de 15000 agents a été réalisé pour les années 2003, 2004 et

2005, à raison de 5000 agents par an. Le document sur la PNE rédigé en octobre 2010 par le

Ministère de l‘Economie et des Finances, évalue à 183 477 le nombre de travailleurs en

charge de l‘administration publique d‘après les statistiques les plus récentes à cette date7 .

IV- Situation économique et sociale récente

Dans les années 1990, la dégradation des indicateurs économiques et sociaux dans les pays en

développement en particulier, ont conduit les Nations Unies à organiser plusieurs sommets

mondiaux qui ont abouti à l‘adoption des Objectifs du Millénaire pour le Développement

(OMD) signés en septembre 2000 par les représentants de 184 pays. Le premier de ces

objectifs est d‘éliminer l‘extrême pauvreté et la faim, et les deux premières cibles pour

atteindre cet objectif sont la réduction de moitié de la pauvreté entre 1990 et 2015 et

l‘assurance du plein emploi ainsi que d‘un travail décent et productif. Ainsi au Sénégal, le

Document de Stratégie pour la Réduction de la Pauvreté (DSRP) s‘est fixé comme objectif

d‘atteindre un taux de croissance économique entre 7 et 8% par an pour réduire de moitié la

pauvreté d‘ici 2015.

Malheureusement, les performances réelles sont loin de cet objectif. L‘économie sénégalaise a

enregistré une croissance moyenne annuelle de 3,8% entre 1994 et 2011 avec une croissance

plus élevée de 6,7% réalisée en 2003 en rattrapage au net ralentissement observé en 2002. La

croissance a été projetée à 2,6% en 2011 après avoir atteint un niveau de 4,1% en 2010.

D‘après le Rapport National sur la Compétitivité du Sénégal (RNCS), le pays a connu le plus

faible taux de croissance que la moitié des pays à revenu inférieur et la moitié des pays de la

CEDEAO entre 2000 et 2009.

7Unité de Coordination et de Suivi de la Politique économique du Ministère de l‘Economie et des Finances

(UCSPE/MEF).




Graphique 1: Croissance en volume du PIB au prix du marché de 1994 à 2011

Source : DPEE

La croissance est surtout portée par un secteur tertiaire très dynamique et en évolution

constante notamment grâce à un secteur informel dont les activités ne cessent de croître

depuis les années 1970. La part du tertiaire dans le PIB est passée de 60,9% en 1994 à 64,2%

en 2011. Cette part a connu son niveau le plus élevé en 2007 (67,3% du PIB) avant que les

activités du secteur ne se contractent entre 2008 et 2010.

Graphique 2: Evolution de la structure du PIB entre 1994 et 2011

Source : DPEE

Malgré sa prédominance dans l‘économie, le secteur tertiaire n‘emploie que 35% de la main

d‘œuvre en 2009 ce qui témoigne de la grande productivité de ce secteur. Le secteur primaire

qui emploie la moitié de la population active ne représente que 15% de l‘économie en 2009,

soit le secteur le moins dynamique de l‘économie et le moins productif derrière le secondaire

qui représente 20,6% du PIB en 2009 et emploie près de 15% de la population active.

Toutefois, la part de la main d‘œuvre employée dans le tertiaire ne cesse de croître. En effet,

0,0%

5,4%

2,0%

3,1%

5,9%6,3%

3,2%

4,6%

0,7%

6,7%5,9%5,6%

2,5%

4,9%

3,7%

2,1%

4,1%

2,6%

-1,0%

0,0%

1,0%

2,0%

3,0%

4,0%

5,0%

6,0%

7,0%

8,0%

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

70,0%

80,0%

19

94

19

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19

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19

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00

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2 0

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05

2 0

06

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07

2 0

08

2 0

09

2 0

10

2 0

11

Primaire

Secondaire

Tertiaire




elle a connu une croissance moyenne annuelle de 5% entre 1994 et 2009. Durant cette même

période, la main d‘œuvre a augmenté en moyenne de 2,6% par an pour le secondaire et

seulement de 1,9% dans le primaire. Ainsi, la part de la main d‘œuvre dans le primaire

connaît une évolution décroissante.

Graphique 3: Evolution de la population active par secteur entre 1994 et 2009 (estimation en équivalent temps plein)

Source : DPEE

La faiblesse de la croissance s‘est sans doute répercutée sur le plan social. La proportion de

sénégalais en dessous du seuil de pauvreté est passée de 67,9% d‘après l‘ESAM I en 1994 à

57,1% d‘après l‘ESAM II réalisée en 2002 mais a baissé de moins de deux points de

pourcentage entre 2006 et 2011 en passant de 48,3% (ESPS I) à 46,6% (ESPS II). Cette

proportion reste donc élevée. Sur le plan sanitaire, la mortalité infantile est estimée à 47 pour

mille d‘après l‘EDS-MICS 2010-2011. Elle demeure encore assez élevée mais a sensiblement

baissé durant ces dernières années (baisse de 22% entre 2005 et 2009). La mortalité

maternelle est estimée à 392 décès pour 100 000 naissances. L‘espérance de vie à la naissance

évaluée à 59 ans en 2011 est supérieure à la moyenne de l‘Afrique subsaharienne (55ans) et

est plus élevée chez les femmes (60ans) que chez les hommes (58 ans). Elle est cependant

inférieure de plus de dix ans à l‘espérance au niveau mondial qui atteint 70 ans en 2011.

Les résultats de l‘EDS-MICS 2010-2011 confirment la stabilité du taux de prévalence du

VIH/SIDA à 0,7% comparé à 4,9% en moyenne pour l‘Afrique subsaharienne.

En ce qui concerne l‘éducation, le taux d‘alphabétisation des personnes âgées de plus de 15

ans est de 50% en 2009 et celui des jeunes (15-24ans) atteint 65%. Ce taux est de 74% pour

les jeunes hommes et 56% pour les jeunes femmes.

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

19

94

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20

01

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05

20

06

20

07

20

08

20

09

Primaire

Secondaire

Tertiaire



33

Ces différents indicateurs aboutissent à un Indice de Développement Humain (IDH) de 0,471

en 2011 contre une moyenne de 0,472 en Afrique subsaharienne et de 0,692 au niveau

mondial et placent le Sénégal à la 155ème

position sur 187 pays en 2011.



34 Chapitre II : Situation du marché du travail au Sénégal

Chapitre II : Situation du marché du travail au Sénégal

Dans ce chapitre, il s‘agira de présenter les différentes composantes du marché du travail que

sont : la structure générale de la population, la population active, les caractéristiques des

emplois (catégorie socioprofessionnelle, le secteur d‘activité, et les revenus du travail).

Cette présentation sera complétée par une description du chômage notamment sa durée et les

caractéristiques de recherche d‘emploi.

I- Offre de travail : démographie et population active

Cette sous-partie décrit l‘offre de travail mesurée par la population active en étudiant en

particulier sa répartition selon le sexe, la classe d‘âge et le milieu de résidence. Cette

description sera précédée par une brève présentation de la structure de la population.

I-1- Structure de la population

Une population à croissance fulgurante …….

Le Sénégal a connu une rapide croissance démographique entre 1970 et 2011. Durant cette

période, sa population a triplé passant de 4 395 000 à 12 855 000 habitants8, d‘après les

statistiques démographiques, avec une croissance annuelle moyenne de 2,65%. Cela

s‘explique par une forte natalité estimée à 38 naissances pour 1000 habitants en 2011 avec un

Indice Synthétique de Fécondité (ISF) de 5 enfants par femme (SES 2011).

Cette croissance démographique rapide alimente la demande d‘emplois et intensifie la

pression sur le marché du travail. La croissance de la population n‘a pas été homogène au

cours du temps. Elle a été de plus en plus rapide entre 1970 et 2000 et a légèrement fléchi au

cours de cette dernière décennie. En effet, la croissance moyenne annuelle de la population est

évaluée à 2,55% entre 1970 et 1980, 2,59% entre 1981 et 1990, 2,76% entre 1991 et 2000 et

2,73% entre 2001 et 2011.

…….. essentiellement rurale

La répartition de la population selon le milieu de résidence montre que le milieu rural abrite

une plus grande partie des sénégalais (56,2%) d‘après l‘ESPS 2011. La prédominance de la

population rurale baisse pourtant d‘année en année à cause de l‘exode rural. La proportion des

habitants du milieu urbain est passée de 40,8% en 2002 (RGPH III) à 41,6% en 2005-2006

8 BADIS édition 2005-2006, SES 2007, 2008, 2009, 2010, 2011




(ESPS I) pour atteindre 43,8% en 2011 dont 54% pour Dakar urbain et 46% pour les autres

villes.

…composée en majorité de jeunes et de femmes

Le Sénégal, comme la plupart des pays en développement, a une population très jeune. En

2011, six sénégalais sur dix sont âgés de moins de 25 ans. La population de moins de 5 ans

représente 15,6% de la population totale, celle âgée entre 5 et 14 ans atteint 27,2%. La

population âgée de 15 à 24 ans, qui représente la population jeune selon la définition du BIT,

constitue 19,6% de la population totale. Cependant au regard de la définition de jeune

(tranche d‘âge 15-35 ans) adoptée par la Charte Africaine de la Jeunesse, les jeunes

représentent 34,9% de la population totale. Les adultes constituent 22,3% de la population.

La répartition de la population par sexe montre que les hommes représentent 47,4% de la

population totale contre 52,6% pour les femmes. A l‘exception de la tranche d‘âge 0-14 ans,

où les hommes représentent 50,7% de la population totale, les femmes sont plus nombreuses

dans toutes les tranches d‘âge. L‘écart de la représentativité par sexe est plus marqué dans la

classe 25-44 ans où les femmes représentent 57,5%.

Graphique 4: Pyramide des ages

Source : ESPS 2011, construction des auteurs

Dans la population potentiellement active ou en âge de travailler (15 ans et plus), les femmes

représentent 55,2% contre 44,8% pour les hommes et les jeunes (15-35 ans) représentent

61,0% contre 39,0% pour les adultes (plus de 35 ans).

1200000 800000 400000 0 400000 800000 1200000

0-4

10-14

20-24

30-34

40-44

50-54

60-64

70-74

80-84

90-94

femmes

hommes




I-2- La population active

La population active, définie comme étant l‘offre de travail ou l‘ensemble des personnes en

activité ou à la recherche d‘un emploi (occupés + chômeurs), est estimée par l‘ESPS II à 31,3

% de la population totale. Elle est majoritairement constituée d‘hommes (55,5%) et de jeunes

(57,1%).

Le taux d‘activité, qui mesure l‘offre de travail, est estimé à 54,4%, c'est-à-dire que sur 100

personnes en âge de travailler, 54 participent au marché du travail. Ce taux est de 67,1% pour

les hommes contre 43,9% pour les femmes et 50,8% pour les jeunes contre 59,9% pour les

adultes. Cela veut dire que comparativement aux femmes, les hommes sont plus présents sur

le marché du travail ; de même que les adultes comparativement aux jeunes.

Selon le milieu de résidence, le taux d‘activité est beaucoup plus élevé dans le milieu rural

(59,2%) qu‘en milieu urbain (49,3%). Les ruraux participent donc beaucoup plus à la force de

travail que les citadins.

Graphique 5: Taux d'activité en % (population active/population 15 ans et +)

Source : ESPS 2011, calcul des auteurs

La population active se décompose en 437 185 chômeurs et 3 809 825 occupés soit un taux de

chômage (au sens des conventions internationales) de 10,29% en 2011. Ce taux dépasse le

taux de chômage mondial et celui de la plupart des régions du monde, comme le montre le

tableau ci-dessous. Le Sénégal fait donc partie des nombreux pays victimes d‘un niveau élevé

de chômage.

010203040506070

67,1

43,950,8

59,9

49,359,2

54,4




Tableau 1: Taux de chômage (en %) par région en 2011

MONDE 5,9

Économies développées et Union européenne 8,4

Europe centrale et du Sud-Est (hors UE) et CEI 8,7

Asie de l’Est 4,3

Asie du Sud-Est et Pacifique 4,4

Asie du Sud 3,8

Amérique latine et Caraïbes 6,5

Moyen-Orient 11,1

Afrique du Nord 10

Afrique subsaharienne 7,6

Sénégal 10,3

Source : BIT, Global Employment Trends 2013

Le taux de chômage est plus élevé chez les femmes (13,36%) que chez les hommes (7,84%)

et plus élevé en milieu urbain (13,75%) qu‘en milieu rural (7,46%).

II- Caractéristiques des emplois

Nous allons nous intéresser dans cette partie aux actifs occupés en étudiant les caractéristiques

de leurs emplois. Nous analysons successivement la répartition des actifs occupés entre les

différents secteurs institutionnels et catégories socioprofessionnelles ainsi que la dispersion

des revenus tirés du travail.

II-1- Secteur des emplois

Pour mieux approfondir l‘étude sur le marché du travail, il est important de prendre en compte

la segmentation au sein de ce marché. Dans la présente étude, nous considérons les quatre

segments qui sont en général les plus utilisés : secteur public, secteur privé formel, secteur

informel et secteur agricole.

Le secteur agricole emploie la plus grande partie de la main d‘œuvre (44,9%), suivi de

l‘informel (42,2%). Les secteurs public et privé formel occupent de faibles proportions

d‘employés estimées respectivement à 4,7% et 8,2%.




Graphique 6: Répartition de la main d'œuvre par secteur


La répartition des hommes et des femmes suivant le secteur d‘activité montre que la part des

hommes ayant un emploi dans le public et le privé formel est supérieure à celle des femmes

dans ces secteurs. En effet 5,7% et 10,4% des hommes travaillent respectivement dans le

public et dans le privé formel contre 3,4% et 5,2% des femmes. En revanche la proportion des

femmes dans les deux autres secteurs dépasse celle des hommes, particulièrement dans le

secteur agricole qui emploie près de la moitié des femmes (48,2%) contre 42,4% des hommes.

L‘analyse suivant l‘âge montre que les proportions des jeunes dans le public et le privé formel

sont plus faibles que celles des adultes. Ces deux proportions sont presque identiques dans le

secteur agricole. La part des jeunes dans l‘informel est supérieure à celle des adultes.

Graphique 7: Répartition de la main d’œuvre par secteur suivant le sexe et l’âge


II-2- Catégorie socioprofessionnelle des actifs occupés

L‘analyse des caractéristiques de la main d‘œuvre sénégalaise selon leur catégorie

socioprofessionnelle (CSP) montre que les indépendants travaillant pour leur compte propre

4,69%8,16%

42,26%

44,89% public

privé formel

informel

agricole

0%

20%

40%

60%

80%

100%

femme homme adulte jeune

agricole

informel

privé formel

public




sont majoritaires avec une proportion de 40% des occupés, suivi des aides familiaux 27%. Les

ouvriers semi-qualifiés et qualifiés sont assez bien représentés avec des proportions

respectives de 10% et 8%. Les CSP les moins représentées sont les employeurs (0,4%) et les

cadres supérieurs et ingénieurs (un peu moins de 1%).

Dans toutes les catégories socioprofessionnelles, le nombre d‘hommes est plus élevé à,

l‘exception des aides familiaux où les femmes représentent près de 56%. Les hommes sont

largement majoritaires particulièrement chez les employeurs (87%), les apprentis (81%), les

manœuvres (80%) et les cadres supérieurs/ingénieurs (78%).

Tableau 2: Catégorie socioprofessionnelle selon le sexe

Masculin Féminin Total

cadre supérieur/ingénieur 78,1 21,9 100

cadre moyen 72,4 27,6 100

ouvrier qualifié 75,3 24,7 100

Ouvrier semi qualifié 69,4 30,7 100

manoeuvre 80,4 19,6 100

employeur 86,7 13,3 100

indépendant 53,6 46,4 100

aide-familial 44,6 55,5 100

apprenti 80,7 19,3 100

Total 57,1 42,9 100


Les jeunes sont particulièrement majoritaires dans la CSP des apprentis et des aides familiaux

par rapport aux adultes avec des proportions respectives de 92% et 77%. Les adultes quant à

eux, sont plus représentés chez les cadres supérieurs/ingénieurs (76%) et chez les cadres

moyens (66%).

Tableau 3: Catégorie socioprofessionnelle selon la classe d'âge

Adulte Jeune Total

cadre supérieur/ingénieur 76,3 23,7 100

cadre moyen 66,3 33,7 100

ouvrier qualifié 50,8 49,2 100

Ouvrier semi qualifié 36,5 63,5 100

manoeuvre 38,4 61,6 100

employeur 61,9 38,1 100

indépendant 61,5 38,5 100

aide-familial 23,3 76,7 100

apprenti 7,9 92,1 100

Total 55,6 44,4 100


L‘analyse de la CSP suivant les différents secteurs montrent que dans le public, la proportion

des cadres moyens est plus élevée (61%) suivie de celle des cadres supérieurs/ingénieurs




(47%). Ces derniers ont la proportion la plus élevée dans le privé formel (40%). Les ouvriers

qualifiés et les cadres sont également très bien représentés dans ce secteur avec des

proportions respectives de 36% et 31%.

Une bonne partie des apprentis (85%) et des employeurs (68%) est occupée dans l‘informel.

Les aides familiaux sont plus présents dans le secteur agricole avec une proportion de 78% de

même que les indépendants dont 54% s‘activent dans ce secteur.

Graphique 8: Catégorie socio professionnelle selon le secteur d'activité


II-3- Revenu des emplois

Selon les estimations de l‘ESPS II, un travailleur gagne en moyenne 87 185 FCFA par mois et

50% des actifs occupés gagnent moins de 25 000 FCFA par mois.

Le tableau ci-dessous montre qu‘en moyenne, les hommes tirent de leurs emplois des revenus

plus élevés que ceux des femmes. Le revenu moyen mensuel est estimé à plus de 111000F

CFA pour les hommes alors qu‘il n‘est que de 55 000 F CFA chez les femmes. Ce revenu

moyen est tiré par des valeurs atypiques qui sont des revenus extrêmement faibles ou

extrêmement élevés. La médiane est peu sensible aux valeurs extrêmes et nous donne une

information supplémentaire. En effet la moitié des hommes gagne moins de 35 000 F CFA

par mois et la moitié des femmes se trouve avec un revenu mensuel de moins de 16 000 F

CFA.

Le revenu médian est aussi plus élevé chez les adultes (35 000 F CFA) que chez les jeunes

(20 000 F CFA).

0%

20%

40%

60%

80%

100%

agricole

informel

privé formel

public




Le revenu médian dans le public, estimé à 150 000 F CFA par mois, est cinq fois plus élevé

que celui du secteur informel. La moitié des actifs occupés dans le privé formel touche moins

de 90 000 F CFA. C‘est dans le secteur agricole que les revenus sont les plus bas avec 50% de

la main d‘œuvre qui gagne moins de 15 000 F CFA.

L‘analyse de la concentration du revenu à partir de l‘indice de Gini montre que les revenus

sont plus concentrés chez les femmes comparativement aux hommes avec une valeur de 0,58

pour l‘indice de Gini chez les femmes et 0,55 chez les hommes. En termes de concentration,

on ne note pas de grandes différences entre le revenu des jeunes et celui des adultes bien que

l‘indice est légèrement plus élevé chez les jeunes. Les écarts de concentration du revenu sont

plus manifestes suivant les secteurs. En général, la concentration est plus faible dans le

secteur formel que dans les autres secteurs. C‘est dans le secteur public où les revenus sont les

moins concentrés avec un indice de Gini de 0,38, suivi du privé formel (0,49). L‘indice est

plus élevé dans les secteurs informel et agricole avec des valeurs respectives de 0,54 et 0,56.

Tableau 4: Description du revenu par sexe, classe d'âge et secteur d'activité

Sexe Classe d’âge Secteur d’activité TOTAL

homme femme jeune adulte public privé informel agricole

moyenne 111366 55048 61776 118986 259277 200157 90163 45859 87185

médiane 35000 16000 20000 35000 150000 90000 30000 15000 25000

écart-type 426173 267968 355606 380048 801119 337224 214509 403906 367763

Coefficient de variat°

3,827 4,868 5,756 3,194 3,09 1,685 2,379 8,808 4,218

1er quintile

12500 7084 9000 12000 75000 45000 15000 5500 10000

2ème quintile

25000 15000 15000 25000 135000 75000 25000 11833 18000

3ème quintile

50000 20000 25000 50000 180000 115000 45000 20000 32000

4ème quintile

100000 45000 50000 101500 250000 200000 78350 36475 75000

Indice de Gini

0,5504 0,5845 0,5740 0,5600 0,3824 0,4937 0,5446 0,5595 0,5772


L‘analyse du revenu suivant la catégorie socioprofessionnelle montre que les cadres

supérieurs/ingénieurs sont de loin les plus nantis financièrement avec un revenu médian de

350 000 FCFA par mois, les cadres moyens suivent avec 200 000 F CFA et les ouvriers

qualifiés ont un revenu médian de 100 000 FCFA. Les aides familiaux et les apprentis se

retrouvent avec les revenus les plus faibles. En effet 50% des apprentis gagnent moins de

20 000 par mois et la moitié des aides familiaux ont un revenu inférieur à 12 500 F CFA (voir

annexe 1).




III. Déséquilibre du marché du travail : le chômage

Cette sous-partie tente de caractériser le chômage à l‘aide de certaines variables comme la

durée du chômage et les stratégies de recherche d‘emploi principalement utilisées par les

chômeurs. Elle sera complétée par une analyse de la répartition des chômeurs suivant le

secteur de recherche d‘emploi.

III-1- Durée du chômage

La durée moyenne du chômage d‘après l‘ESPS 2011 est de 17 mois au Sénégal avec

d‘importantes disparités. Les résultats montrent également que la moitié des chômeurs sont en

chômage depuis au moins dix mois.

En considérant le sexe, on trouve que la durée du chômage est légèrement plus longue chez

les femmes que chez les hommes. En effet, la moitié des femmes chôment depuis au moins 12

mois alors que la médiane est estimée à 10 mois chez les hommes. Cependant, on remarque

qu‘en milieu urbain, plus de 15% des chômeurs sont en chômage depuis quatre ans et plus,

alors que cette proportion est inférieure à 1% dans le milieu rural. La durée moyenne du

chômage est estimée à 9 mois en milieu rural et 18 mois en milieu urbain.

Tableau 5: Durée du chômage en mois

Durée du chômage en mois

Hommes Femmes Rural Urbain Total (en %)

0-3 21,01 22,44 38,09 19,75 21,71

4-6 11,94 13,97 14,52 12,75 12,94

7-9 5,2 5,87 8,36 5,18 5,53

10-12 26,24 27,6 23,46 27,32 26,91

13-18 4,44 3,09 4,21 3,73 3,78

19-24 17,08 9,85 7,92 14,21 13,54

25-30 0,57 1,07 1,18 0,77 0,82

31-36 7,39 5,96 1,4 7,32 6,69

4 ans et plus 6,12 10,15 0,86 8,96 8,09

TOTAL 100 100 100 100 100


III-2- Stratégie d’insertion

Il s‘agira ici de décrire les principaux moyens utilisés par les chômeurs pour rechercher un

emploi. Cette information peut se révéler capitale si l‘on souhaite mener des politiques pour

faciliter l‘insertion des chômeurs.




Les relations personnelles constituent de loin la principale stratégie utilisée par les chômeurs

pour trouver un emploi. En effet, près de 58% des chômeurs font recours à cette stratégie pour

avoir accès à l‘emploi. Les demandes auprès des entreprises sont aussi très pratiquées avec

22% des chômeurs qui utilisent ce moyen, 6% utilisent les annonces dans les média et 5%

recherchent des financements. Les structures étatiques de promotion de l‘emploi sont très peu

utilisées. Seuls 1% des chômeurs font recours à la Direction de l‘Emploi et une proportion

très minime (moins de 0,1%) sollicite l‘ANEJ (Agence Nationale pour l‘Emploi des Jeunes).

Les hommes utilisent beaucoup plus les relations personnelles que les femmes pour s‘insérer

dans le marché du travail (62% des chômeurs hommes contre 53% des femmes) ainsi que les

structures publiques telles que la Direction de l‘Emploi et l‘ANEJ. Les femmes quant à elles,

comparativement aux hommes, utilisent beaucoup plus les annonces des média et de

l‘internet, les agences de placement privées et les recherches de financement.

En considérant la classe d‘âge, on note que les adultes utilisent beaucoup plus les relations

personnelles (66% contre 55% des jeunes) ainsi que la recherche de financement (8% contre

3%). Les jeunes, comparativement aux adultes, utilisent plus les annonces des média et de

l‘internet (7% contre 3% des adultes) et les demandes auprès des entreprises (25% contre

14%).

Les chômeurs du milieu rural utilisent plus les relations personnelles et la recherche de

financement pour trouver un emploi comparativement à ceux du milieu urbain. Dans le milieu

urbain, les annonces de l‘internet et des média, ainsi que les demandes auprès des entreprises

sont beaucoup plus utilisées par les chômeurs.

Tableau 6: Stratégie d'insertion selon le sexe, la classe d’âge et le milieu de résidence

Stratégie d'insertion Masculin

(%)

Féminin

(%)

Adulte (%)

Jeune (%)

Rural Urbain Total

(%)

relations personnelles 61,62 53,33 66,04 54,58 64,02 56,8 57,58

annonces/média/internet 4,09 8,19 2,95 7,2 2,43 6,53 6,08

ANEJ 0,18 0 0 0,12 0 0,1 0,09

fonction publique 2,77 3,66 1,7 3,74 1,73 3,39 3,21

direction de l'emploi 2,32 0,59 2,69 1,05 2,27 1,38 1,48

demande auprès des entreprises

21,57 22,62 14,2 24,88 11,24 23,4 22,08

agence de placement privée

0,61 3,64 1,33 2,35 0 2,34 2,08

concours/test 1,35 1,4 1,44 1,35 3,12 1,16 1,38

recherche de partenaires 2,19 0,71 1,37 1,5 6,28 0,88 1,47

recherche de financement 3,3 5,86 8,27 3,22 8,92 4,01 4,55

Total 100 100 100 100 100 100 100





III-3- Secteur principal de recherche d’emploi

Dans leur processus de recherche d‘emploi, un chômeur sur deux ne vise pas un secteur

particulier. Cependant, plus d‘un chômeur sur cinq souhaite travailler dans le secteur public

ou parapublic, 11% souhaitent créer leur propre affaire et 11% recherchent un emploi dans

une grande entreprise privée.

Graphique 9: Répartition des chômeurs suivant le secteur de recherche d’emploi


Les femmes ont plus tendance à vouloir créer leurs propres affaires. En effet, 15% des

femmes chômeurs désirent exercer dans leur propre activité contre seulement 7% chez les

hommes. Cette préférence à vouloir créer sa propre affaire est également notée chez les

adultes comparativement aux jeunes. Mais les jeunes ont plus tendance à rechercher un

emploi dans le public et le parapublic.

Les chômeurs du milieu urbain recherchent davantage un emploi dans le secteur public et

parapublic et dans les grandes sociétés privées comparativement aux chômeurs du milieu

rural. Ces derniers sont en grande majorité indifférents au secteur de recherche d‘emploi

(65%) mais une plus grande proportion d‘entre eux (15%) souhaitent plus créer leur propre

affaire comparativement aux citadins (11%).

22,32%

10,92%

5,11%

11,24%

50,40%

secteur public / parapublic

grande société privée

pme privée

créer sa propre affaire

indifférent



45

Tableau 7: Secteur de recherche d'emploi selon le sexe, la classe d’âge et le milieu de résidence

Masculin

(%)

Féminin

(%)

Adulte

(%)

Jeune

(%)

Rural

(%)

Urbain

(%)

Total (%)

secteur public

/ parapublic

22,79 21,83 18,48 23,68 15,59 23,13 22,32

grande société

privée

10,86 10,98 6,66 12,44 3,37 11,83 10,92

pme privée 4,71 5,53 4,74 5,25 1,99 5,49 5,11

créer sa

propre affaire

7,29 15,35 18,04 8,82 14,54 10,85 11,24

indifférent 54,35 46,3 52,07 49,81 64,52 48,71 50,4

Total 100 100 100 100 100 100 100




46 Chapitre III : Analyse comparative des caractéristiques des chômeurs et des actifs occupés

Chapitre III : Analyse comparative des caractéristiques des chômeurs

et des actifs occupés

Cette partie sera consacrée à l‘étude des caractéristiques démographiques, des caractéristiques

du ménage et des variables liées au capital humain. Il s‘agira de comparer ces caractéristiques

entre les actifs occupés et les chômeurs afin d‘avoir une première vue sur les facteurs qui

favorisent l‘accès à l‘emploi.

I- Caractéristiques démographiques

Il s‘agira dans cette sous-partie, de déceler les liens éventuels entre le statut d‘occupation

(occupé ou chômeur) et certaines caractéristiques démographiques telles que l‘âge, le sexe et

le statut matrimonial.

I-1- Age et Sexe

Le tableau ci-dessous montre que la population au chômage est essentiellement jeune. Il en est

de même pour la population active occupée. En effet, les jeunes représentent respectivement

56% et 70% des occupés et des chômeurs.

Les actifs occupés sont en grande partie des hommes. En effet, 57% d‘entre eux sont de sexe

masculin. Parallèlement, 58% des chômeurs sont des femmes.

Tableau 8: Répartition des occupés et des chômeurs selon la tranche d’âge et le sexe

TRANCHE D’AGE SEXE

Adulte Jeune Masculin Féminin TOTAL

Occupé 44,41% 55,59% 57,06 42,94 100%

Chômeur 29,79% 70,21% 42,41 57,59 100%


I-2- Situation matrimoniale

La répartition des occupés et des chômeurs suivant le sexe et selon la situation matrimoniale

montre que 58% des hommes chômeurs sont célibataires et 59% des hommes occupés sont

mariés. Les mariés sont donc prédominants parmi les hommes occupés tandis que les

célibataires sont majoritaires parmi les hommes chômeurs. Pour les femmes, les mariées sont

majoritaires aussi bien dans le groupe des actives occupées que dans celui des femmes en

situation de chômage, avec, cependant, une proportion de mariées plus élevée chez les

occupées. En effet, la proportion des femmes mariées parmi les actives occupées est de 70%

et cette proportion est de 62% chez celles au chômage.




Tableau 9: Répartition des occupés et des chômeurs suivant le sexe et selon la situation matrimoniale

HOMME FEMME

occupé chômeur occupé chômeur

marié(e) 58,53 39,36 70,04 62,10

célibataire 39,80 58,41 18,04 27,58

Veuf (ve) 0,61 0,24 8,26 3,99

divorcé(e) 0,99 1,98 3,52 6,06

concubinage/union libre 0,07 0,00 0,14 0,27

TOTAL 100% 100% 100% 100%


En considérant la répartition des occupés de chaque secteur suivant la situation matrimoniale,

on note que les mariés sont nettement prédominants dans tous les segments. Leur proportion

est en particulier plus élevée dans le secteur public (75% des actifs occupés du secteur public

sont mariés). La fréquence des célibataires est plus élevée dans le secteur informel (ils y

représentent 36%).

Graphique 10: Répartition des occupés de chaque secteur suivant la situation matrimoniale


II- Caractéristiques socio-économiques

Dans cette sous-partie, la comparaison entre occupés et chômeurs se fera essentiellement par

le milieu de résidence, le diplôme le plus élevé de l‘individu et le fait d‘avoir suivi ou non une

formation professionnelle.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

public privé formel informel agricole

divorcé(e)

veuf(ve)

célibataire

marié(e)




II-1- Milieu de résidence

Il ressort de l‘analyse du graphique ci-après que 58% des actifs occupés proviennent du

milieu rural tandis que 60% des chômeurs résident en milieu urbain. La part des ruraux est

plus élevée chez les occupés que chez les chômeurs.

Graphique 11: Répartition des actifs occupés et des chômeurs selon le milieu de résidence


Le tableau 10 confirme que le chômage est essentiellement un problème urbain. Il montre que

la proportion d‘actifs occupés est plus élevée en milieu rural. En effet, 93% de la population

active rurale ont un emploi tandis que cette proportion est de 86% en milieu urbain.

Tableau 10: Répartition de la population active de chaque milieu de résidence selon le statut d’activité

chômeur occupé Total

Rural 7,46 92,54 100

Urbain 13,75 86,25 100

Total 10,29 89,71 100


La plupart des actifs occupés du milieu urbain exercent dans le secteur informel (63%). En

milieu rural, on observe plutôt une prédominance des activités du secteur agricole (71% des

ruraux occupés travaillent dans ce secteur). Les secteurs formels (public et privé) emploient

une faible partie des actifs occupés. Ce constat est fait dans les deux milieux de résidence.

Néanmoins, les proportions de citadins employées dans ces secteurs sont plus élevée que

celles des ruraux.

42,3859,50

57,6240,50

0%

20%

40%

60%

80%

100%

occupé chômeur

rural

urbain




Tableau 11: Répartition des actifs occupés de chaque milieu de résidence selon le secteur d’activité

SECTEUR

public privé formel informel agricole TOTAL

urbain 9,29 17,26 63,40 10,05 100%

rural 1,31 1,47 26,70 70,53 100%


II-2- Capital humain

L‘analyse du tableau 12 permet de déceler que la grande majorité de la population active ne

possède pas de diplôme. En effet, 78% des occupés et 70% des chômeurs n‘en ont pas.

Cependant, la comparaison de la répartition des actifs occupés et des chômeurs selon le

diplôme le plus élevé révèle que le niveau d‘éducation des chômeurs est plus élevé que celui

des occupés. Pour chaque niveau de diplôme, on remarque que la part des individus ayant

obtenu ce diplôme est plus élevé chez les chômeurs.

Tableau 12: Répartition des actifs occupés et des chômeurs selon le diplôme le plus élevé

occupé chômeur

aucun 78,04 70,17

CFEE 12,02 15,14

BFEM 5,11 7,36

BAC et plus 4,83 7,33

TOTAL 100% 100%


Néanmoins, le niveau d‘éducation semble être important pour accéder au secteur public. En

effet, parmi les actifs occupés dans le secteur public, la proportion de ceux qui ont au moins le

bac est plus élevé (42%). Dans le privé formel, même si ceux qui n‘ont pas de diplôme sont

plus nombreux (37%), la part des actifs ayant obtenu au minimum le diplôme du baccalauréat

n‘est pas négligeable (23%). Par contre, dans les secteurs informel et agricole, on observe que

les non diplômés sont de très loin majoritaires (79% et 91% respectivement). Les actifs

occupés dans le secteur agricole ont le plus faible niveau d‘éducation (pour chaque niveau de

diplôme, la proportion d‘individus ayant obtenu ce diplôme est plus faible chez les actifs de

ce secteur).




Tableau 13: Répartition des actifs occupés selon le secteur d’activité et le dernier diplôme obtenu

public privé formel informel agricole

aucun 19,72 37,18 78,98 90,67

CFEE 14,55 22,96 14,75 7,19

BFEM 23,26 16,72 4,31 1,87

BAC et plus 42,48 23,14 1,96 0,27

TOTAL 100% 100% 100% 100%


La part des individus ayant fait une formation professionnelle est faible aussi bien dans le

groupe des actifs occupés que dans celui des chômeurs. Mais cette proportion est plus élevée

chez les chômeurs.

Tableau 14: Répartition des actifs occupés et des chômeurs selon la formation professionnelle

occupé chômeur

formation professionnelle

oui 21,06 22,89

non 78,94 77,11

TOTAL 100% 100%


Dans les secteurs formels (public et privé) plus de la moitié des occupés ont fait une

formation professionnelle. En effet, cette proportion est de 63% dans le public et de 57% dans

le privé formel. A l‘opposé, 79% des travailleurs du secteur informel et 90% des actifs

agricoles n‘ont pas suivi de formation professionnelle.

Tableau 15: Répartition des actifs occupés selon le secteur d’activité et la formation professionnelle:

public privé

formel

informel agricole

formation professionnelle

oui 62,95 56,94 20,75 10,45

non 37,05 43,06 79,25 89,55

TOTAL 100% 100% 100% 100%


III- Caractéristiques du ménage

Le statut d‘occupation de l‘individu peut-être lié à son environnement familial ou plus

généralement aux caractéristiques de son ménage. Il s‘agira ici de comparer les occupés et les

chômeurs suivant le secteur d‘activité du chef de ménage, la taille du ménage et le

pourcentage de personnes employées dans le ménage.




III-1- Secteur d’activité du chef de ménage

On note une nette corrélation entre le statut d‘occupation du chef de ménage et celui de

l‘individu. En effet, dans la population active, parmi les individus appartenant à des ménages

dont le chef est occupé, près de 91% sont occupés et seuls 9% sont chômeurs, tandis que pour

les ménages dont le chef est chômeur, seuls 61% des membres sont occupés et 39% sont

chômeurs.

Une analyse plus approfondie en prenant en compte le secteur révèle également une certaine

liaison entre le secteur du chef de ménage et celui de l‘individu. Parmi les personnes qui

appartiennent à des ménages dont le chef exerce dans le public, 13% d‘entre eux sont

également employés dans le public contre une proportion globale de 3% d‘occupés dans ce

secteur. Pour le privé formel qui emploie 6% de la main d‘œuvre au total, près d‘un quart des

personnes dont le chef de ménage s‘active dans ce secteur y travaille également.

La liaison semble plus intense dans les secteurs informel et agricole. En effet sur dix

individus appartenant à des ménages dont le chef travaille dans l‘informel, six sont dans

l‘informel et près des trois quarts des personnes dont le CM exerce dans le secteur agricole

exercent également dans ce secteur et moins de 1% d‘entre eux sont employés dans le public.

Graphique 12: Répartition du secteur d’activité selon le secteur du chef de ménage


III-2- Taille du ménage

La taille moyenne des ménages ne diffère pas sensiblement entre les occupés et les chômeurs.

Elle est estimée à 12 personnes pour les premiers et 11 personnes pour les seconds. On note

également que la moitié des chômeurs vit dans des ménages de moins de 11 membres et la

moitié des occupés appartient à des ménages de moins de 10 membres. L‘analyse de la

0%

20%

40%

60%

80%

100%

agricole

informel

privé formel

public

chômeur




répartition de la taille du ménage suivant la classe ne révèle pas de différences significatives

entre les occupés et les chômeurs. C‘est seulement dans les ménages de plus de 18 personnes

que l‘on note 19% des occupés alors que cette proportion est de 16% pour les chômeurs.

Tableau 16: taille du ménage selon le statut d'occupation

chômeur occupé Total

inférieur à 7 20,04 20,52 20,47

7 - 9 22,5 21,02 21,18

10 - 12 19,69 18,74 18,84

13 - 17 21,54 20,63 20,72

18 et plus 16,23 19,08 18,79

Total 100 100 100


III-3-Pourcentage d’occupés dans le ménage

L‘analyse du pourcentage d‘occupés dans le ménage selon le statut d‘occupation montre que

les occupés vivent en général dans des ménages où la proportion de personnes occupées est

plus élevée. Le pourcentage moyen de personnes occupées dans les ménages est estimé à

37,15%. Cette moyenne est de 39,23% chez les occupés et 19,05% au niveau des chômeurs.

Le calcul de la médiane indique que la moitié des chômeurs appartient à des ménages où la

proportion d‘occupés est inférieure à 16, 67% alors que pour les occupés, 50% d‘entre eux

vivent dans des ménages de moins de 35,71%.




TROISIEME PARTIE : Analyse économétrique

des déterminants de l’accès à l’emploi au

Sénégal

Cette dernière partie analyse les déterminants de l‘accès à l‘emploi à partir d‘une

modélisation économétrique. Le premier chapitre étudie les facteurs qui favorisent

l‘accès à l‘emploi de façon générale. Dans le deuxième chapitre, l‘accès à l‘emploi sera

étudié suivant les différents secteurs d‘activité.



54 CHAPITRE I : Déterminants de l‘accès à l‘emploi : approche par un modèle binaire

CHAPITRE I : Déterminants de l’accès à l’emploi : approche par un

modèle binaire L‘objectif de ce chapitre est d‘analyser les facteurs qui favorisent l‘accès à l‘emploi. Après

une présentation des variables qui entreront dans le modèle et des signes attendus, nous

passerons à l‘estimation du revenu escompté qui fait partie des variables explicatives retenues.

Nous terminerons par l‘estimation d‘un modèle dichotomique d‘accès à l‘emploi.

I. Variables du modèle et signes attendus : Compte tenu des enseignements de la littérature et des résultats de l‘analyse descriptive, les

variables retenues pour expliquer l‘accès à l‘emploi peuvent être regroupées en trois

catégories : les caractéristiques démographiques liées à l‘individu, les variables du capital

humain et les caractéristiques du ménage. Afin de prendre en compte la spécificité du marché

du travail selon l‘âge et le sexe, le modèle sera estimé pour les jeunes et les adultes et pour

chacune de ces classes, une estimation sera faite pour les hommes et les femmes.

Caractéristiques démographiques de l’individu:

Age (+) : les jeunes ont en général plus de difficultés pour accéder à l‘emploi à cause de leur

manque d‘expérience. Aussi, plus on prend de l‘âge, plus on acquiert de la maturité et plus la

pression sociale rend impératif le besoin de trouver un emploi.

Age au carré (-) : on s‘attend à ce que les chances d‘obtenir un emploi diminuent au-delà d‘un

certain seuil à partir duquel la productivité de l‘individu commence à décroitre. L‘introduction

de l‘âge au carré permet de déterminer ce seuil.

Etre en union (+) : plusieurs études montrent que les mariés, avec leurs charges familiales,

déploient davantage d‘efforts pour trouver un emploi.

Etre chef de ménage (+) : de même que pour les mariés, les chefs de ménage effectuent une

recherche d‘emploi plus dynamique à cause de leurs charges. Le statut de chef de ménage

devrait donc expliquer positivement l‘accès à l‘emploi.

Résidence en milieu urbain (+): l‘accès à l‘emploi peut être lié au milieu de résidence. Les

urbains ont en général plus de chances de travailler que les ruraux (notamment dans les

secteurs non agricoles) en raison de leur proximité avec les entreprises, les services publics et

de la prépondérance du secteur informel.




Capital humain (+) :

L‘accumulation du capital humain, évalué ici essentiellement par le niveau d‘éducation,

devrait accroître la probabilité d‘accéder à l‘emploi. On s‘attend donc à des signes positifs

pour le fait d‘être alphabétisé en français et d‘avoir suivi une formation professionnelle. La

probabilité d‘accéder à l‘emploi devrait également augmenter avec le diplôme obtenu.

Revenu escompté (-) : Tout individu, suivant ses caractéristiques, espère obtenir un certain

niveau de revenu tiré du travail. Plus l‘individu escompte un revenu élevé, plus l‘éventail de

choix d‘emploi se rétrécit, ce qui diminue les chances d‘accès à un emploi.

Caractéristiques du ménage :

Taille du ménage (+) : un nombre élevé de personnes vivant dans le ménage devrait inciter les

individus en âge de travailler à s‘activer sur le marché de l‘emploi pour subvenir aux besoins

de la famille. Les ménages de taille élevée nécessitent plus de revenus pour la subsistance.

Dans la mesure où le revenu du chef de ménage peut s‘avérer insuffisant, la nécessité pour les

autres membres actifs du ménage de se prendre en charge ou de contribuer au revenu du

ménage pourrait être un facteur incitatif à une recherche active d‘un emploi. Nous admettrons

donc a priori que la taille du ménage devrait être positivement corrélée à la probabilité

d‘accéder à l‘emploi.

Pourcentage de personnes occupées dans le ménage (+) : un nombre important de personnes

occupées dans le ménage pourrait faciliter l‘insertion des autres membres du ménage à travers

les relations, notamment. Cela devrait donc accroître les chances d‘accéder à l‘emploi.

Les deux dernières variables ont été dichotomisées en utilisant leur valeur médiane dans la

population. La variable « taille du ménage » prend la valeur 0 si la taille est inférieure ou

égale à 11 (qui est la médiane) et 1 sinon. De même, le pourcentage de personnes occupées

dans le ménage est égal à 0 si le pourcentage est inférieur ou égal à 26,32% et 1 sinon.

Encadré 1: Estimation à partir d’un modèle logistique

Le modèle logistique simple est utilisé lorsque la variable Y à modéliser est dichotomique,

comportant la modalité 1 si le phénomène à étudier est observé et 0 sinon. Dans ce cas, une

estimation de type linéaire se révèle inadaptée.

Dans cette situation, au lieu de modéliser directement la probabilité 𝑃(𝑌 = 1), on utilise une

fonction de lien g à valeurs dans R. La modélisation devient alors :




g (𝑃(𝑌 = 1/ 𝑋 = 𝑥)) = 𝑋𝛽

Les modèles les plus utilisés sont les modèles probit où les erreurs suivent une loi normale et

les modèles logit où elles suivent une loi logistique.

Dans le modèle logit, la fonction de lien g est donnée par 𝑔 𝑥 = ln𝑥

1−𝑥

Le modèle devient donc : ln𝑝(𝑥)

1−𝑝(𝑥) = 𝑥𝛽 d‘où 𝑝 𝑥 =

𝑒𝑥𝛽

1+𝑒𝑥𝛽 avec p(x) = P(Y=1 /X=x).

L‘estimation des paramètres se fait par la méthode du maximum de vraisemblance.

Les effets marginaux notés dydx qui mesurent la variation de la probabilité que Y soit 1 pour

une variation dx d‘un régresseur x donné seront utilisés pour l‘interprétation. La formule de

l‘effet marginal d‘une variable 𝑥𝑗 est donnée par :

𝑑𝑦𝑖

𝑑𝑥𝑖𝑗

=𝑒𝑥𝑖𝛽

1 + 𝑒𝑥𝑖𝛽 2 𝛽𝑗

II. Estimation du revenu escompté : Le revenu escompté peut s‘avérer déterminant dans l‘étude de l‘accès à l‘emploi. Mais cette

variable ne peut être obtenue directement à partir de la base de données dans la mesure où

c‘est le revenu auquel s‘attend un individu en fonction de son profil. Elle sera donc estimée à

l‘aide d‘un modèle économétrique appelé équation de gain.

Encadré 2: Estimation par la méthode de Heckman

Lorsque dans un modèle économétrique, la variable à expliquer n‘est observée que sur une

sous-population de l‘échantillon, celui-ci est dit tronqué et on parle de modèle de sélection.

Dans ce cas, les estimateurs MCO classiques peuvent comporter un biais si l‘échantillon de

sélection n‘est pas aléatoire, c'est-à-dire que des caractéristiques particulières font que la

variable dépendante est observée uniquement pour certaines observations. Ce biais est appelé

biais de sélection.

James Heckman (1976 et 1979) a développé une méthode d‘estimation pour corriger le biais

de sélection.

Mathématiquement, soit Y le revenu et Y* une variable latente supérieure à 0 si Y est observé

et égale à zéro sinon. On a :




𝑌 = 𝑋𝛽 + ℇ1 (1)

𝑌 ∗ = 𝑍𝛾 + ℇ2

Y est observée si Y*>0

L‘équation de sélection est donc 𝑍𝛾 + ℇ2 > 0

Avec ℇ1 → 𝒩 0, 𝜎 et ℇ2 → 𝒩 0, 1 .

Notons 𝜌 le coefficient de corrélation entre ℇ1 et ℇ2. Si 𝜌=0 les 2 échantillons sont

indépendants et il n‘y a pas de biais de sélection. Sinon, on définit l‘aléa de sélection λ qui

doit être inclus dans le modèle (1) pour corriger le biais.

Pr (Y observé|𝑍) = Pr (𝑍𝛾 + ℇ2 > 0) = Pr (ℇ2 > −𝑍𝛾) et comme la loi normale est

symétrique

Pr (Y observé|𝑍) = F (𝑍𝛾) où F est la fonction de répartition de la loi normale centrée

réduite.

A partir de l‘estimation probit de l‘équation de sélection on calcule λ =f (𝑍𝛾 )

F (𝑍𝛾 ) qui

correspond à l‘inverse du ratio de Mills avec f la fonction de densité de la loi normale centrée

réduite. On corrige ensuite le modèle de revenu en y incluant l‘aléa de sélection:

𝑌 = 𝑋𝛽 + 𝛼λ + ℇ3 on démontre également que : 𝛼 = 𝜌𝜎.

Si 𝜌 est significativement différent de zéro, on maintient λ dans le modèle pour corriger le

biais de sélection. Sinon, on garde le modèle (1).

1. Présentation du modèle

Pour capter le revenu escompté, un modèle de revenu sera estimé pour les occupés avec des

variables liées aux caractéristiques démographiques de l‘individu (âge, situation

matrimoniale, milieu de résidence), au capital humain (diplôme le plus élevé, alphabétisation,

formation professionnelle) et à la taille du ménage. Les revenus prédits à partir de ce modèle

représentent le revenu moyen auquel les individus disposant d‘un profil donné s‘attendent à

percevoir. La prédiction permettra donc d‘approximer le revenu escompté, aussi bien des

occupés que celui des chômeurs.




Un test d‘homogénéité de Chow est mis en œuvre pour voir si les coefficients des équations

de gain sont significativement différents entre les jeunes et les adultes et entre les hommes et

les femmes. Cela permettra d‘évaluer la pertinence d‘estimer des équations de gain selon le

sexe et la classe d‘âge.

Dans les trois cas - homogénéité des coefficients entre les hommes et les femmes et

homogénéité entre les jeunes et les adultes pour chaque sexe – le test de Chow conduit à des

probabilités critiques proches de zéro, ce qui nous amène à rejeter l‘hypothèse nulle d‘égalité

des coefficients.

Tableau 17: Test de chow d'homogénéité des coefficients

Statistique P-value

Homogénéité entre

homme et femme

F (11, 43831) 0,0000


jeune et adulte parmi

les hommes

F (11, 25318) 0,0000


jeune et adulte parmi

les femmes

F (11, 18491) 0,0000


Quatre équations de gain seront donc estimées pour chacun des sous groupes suivants : jeune

homme, jeune femme, homme adulte et femme adulte.

Le fait que le revenu soit observé uniquement chez les occupés peut créer un biais dans

l‘estimation du revenu appelé biais de sélection. La méthode de Heckman sera utilisée pour

corriger les éventuels biais de sélection dans les différentes équations de gain (voir encadré 2).

2. Interprétation des équations de gain

Le tableau 18 présente les résultats des estimations du modèle de revenu pour les jeunes et les

adultes. L‘inverse du ratio de Mills est significatif dans toutes les équations, ce qui veut dire

qu‘il y a biais de sélection dans tous les sous-groupes. Globalement, on remarque que le

pouvoir explicatif des différents modèles est relativement faible, ce qui corrobore les résultats

des études empiriques menées dans ce sens en Afrique subsaharienne. En effet, Lachaud

(1994) trouve que les modèles de revenu et de participation au marché du travail présentent

des pouvoirs explicatifs très faibles en Afrique Subsaharienne comparativement aux pays

développés. Cela s‘explique par la particularité du marché du travail en Afrique où le revenu

tiré du travail s‘explique, en plus des variables retenues dans le modèle, par d‘autres facteurs.




On observe, cependant, que le pouvoir explicatif des modèles est plus élevé chez les jeunes

comparativement aux adultes. En effet, 43% de la variation du revenu des jeunes hommes est

expliquée par le modèle alors que ce pourcentage est de 32% pour les hommes adultes. Chez

les femmes, la différence jeune-adulte est moins élevée : le modèle explique respectivement

38% et 36% de la variation du revenu chez les jeunes femmes et chez les femmes adultes.

Aussi, pendant que pour les jeunes, les variables retenues expliquent plus le revenu chez les

hommes que chez les femmes, l‘effet inverse est observé chez les adultes.

Dans tous les sous groupes, on note que plus l‘âge de l‘individu - considéré ici comme un

proxy de l‘expérience - est élevé, plus le revenu est susceptible d‘augmenter. Le signe négatif

de la variable âge au carré montre que la relation positive entre le revenu et l‘expérience n‘est

valable qu‘en deçà d‘un âge donné considéré comme seuil. C'est-à-dire qu‘avec l‘expérience,

le revenu augmente mais à des taux décroissants.

Le fait d‘être chef de ménage accroit le revenu dans tous les sous-groupes et le fait d‘être

marié augmente de 36% le revenu des hommes adultes et de 24% celui des jeunes hommes.

Chez les femmes, l‘effet de la situation matrimoniale est moins marqué, le fait d‘être marié

accroit de 7% le revenu des femmes adultes alors qu‘il baisse de 4% celui des jeunes femmes.

Cette baisse chez les jeunes femmes pourrait s‘expliquer par le fait qu‘elles accordent moins

de temps au travail une fois mariées. Le milieu de résidence est également très corrélé au

revenu. Résider en milieu urbain accroit considérablement le revenu tiré du travail dans tous

les sous-groupes.

Les variables liées à l‘éducation, l‘alphabétisation, le diplôme (CFEE, BFEM ou BAC) et la

formation professionnelle augmentent le revenu dans tous les sous-groupes. L‘effet d‘obtenir

le BAC sur le revenu est encore plus élevé et particulièrement chez les femmes. Une jeune

femme qui a le bac augmente son revenu de 125% par rapport à une jeune femme n‘ayant

aucun diplôme, toutes choses égales par ailleurs. Cette augmentation est plus élevée chez les

femmes adultes (152%). Pour les hommes, elle est de 90% chez les jeunes et 95% chez les

adultes.

La taille du ménage diminue légèrement le revenu tiré du travail dans tous les sous-groupes

sauf celui des hommes adultes.




Tableau 18: Equations de revenu des jeunes et des adultes corrigées du biais de sélection

Variable dépendante

LOGREVENU

Jeune Adulte

Hommes Femmes Hommes Femmes

Coefficients (p-value en-dessous)

Caractéristiques démographiques

âge 0,147 0,072 0,024 0,030

0,000 0,000 0,001 0,001

âge carré -0,002 -0,001 0,000 0,000

0,000 0,000 0,000 0,001

est CM (ref=non) 0,250 0,286 0,217 0,366

0,000 0,026 0,000 0,000

En union (ref=non) 0,243 -0,043 0,364 0,070

0,000 0,000 0,000 0,003

milieu (ref= rural) 0,611 0,663 0,686 0,736

0,000 0,000 0,000 0,000

Capital humain

diplôme le plus élevé (ref= aucun)

CFEE 0,041 0,106 0,050 0,124

0,075 0,001 0,164 0,018

BFEM 0,293 0,642 0,320 0,744

0,000 0,000 0,000 0,000

BAC et plus 0,898 1,258 0,946 1,515

0,000 0,000 0,000 0,000

formation professionnelle (ref=non)

0,210 0,271 0,276 0,232

0,000 0,000 0,000 0,000

alphabétisé en français (ref=non)

0,083 0,111 0,258 0,242

0,000 0,000 0,000 0,000

Caractéristiques du ménage

Taille du ménage -0,008 -0,004 0,009 -0,002

0,000 0,000 0,000 0,271

Inverse ratio de mills 0,112 0,200 0,468 0,388

0,013 0,000 0,000 0,000

constante 7,340 8,176 9,086 8,611

0,000 0,000 0,000 0,000

Fisher 831,57 472,32 520,08 421,99

0,000 0,000 0,000 0,000

R2 42,52% 38,13% 32,41% 36,05%

R2 ajusté 42,46% 38,05% 32,33% 35,96%

N 14417 9827 10923 8686





III. Estimation du modèle dichotomique de participation : Il s‘agit de modéliser la probabilité pour un individu de la population active d‘avoir un

emploi. Un modèle logit binaire (voir encadré 1) est estimé pour étudier l‘accès à l‘emploi

dans chacun des quatre sous-groupes définis précédemment.

Tous les modèles sont globalement significatifs (tableaux 19 et 20). Le test du rapport de

vraisemblance nous amène à rejeter l‘hypothèse de nullité conjointe des coefficients, ce qui

veut dire que les modèles sont globalement significatifs.

Les modèles montrent de bonnes capacités prédictives, le taux de bonnes prédictions le plus

faible, observé chez les jeunes femmes, est évalué à 93%. La courbe de ROC permet

également de mesurer le pouvoir prédictif des modèles (annexe 4). Plus l‘aire en-dessous de la

courbe est proche de 1, plus la capacité de prédiction du modèle est bonne. Un modèle sans

pouvoir prédictif a une aire de 0,5. Les courbes de ROC présentées dans l‘annexe 4 ont toutes

des aires proches de 1. Elle est égale à 97,62% pour les jeunes hommes, 96,67% pour les

jeunes femmes, 96,73% pour les femmes adultes et 98,57% pour les hommes adultes.

Le test sur la qualité de l‘ajustement conduit à accepter l‘hypothèse nulle de bonne

adéquation pour tous les modèles (annexe 3).

L‘âge d‘un individu explique dans une grande mesure la probabilité d‘accéder à un emploi,

particulièrement chez les jeunes. Une année d‘expérience supplémentaire augmente la

probabilité d‘accéder à l‘emploi de 13 points de pourcentage pour un jeune homme et de 9

points de pourcentage pour une jeune femme. Cette augmentation est beaucoup plus faible

chez les adultes ce qui vient confirmer le signe négatif de la variable "âge au carré". En effet

les chances de trouver un emploi augmentent avec l‘âge mais décroissent à partir d‘un certain

âge estimé à 48 ans à partir du modèle global présenté dans l‘annexe 5. Le fait d‘être chef de

ménage accroît les chances d‘accéder à l‘emploi surtout chez les jeunes et chez les femmes.

Une jeune femme chef de ménage voit augmenter de 38% sa probabilité d‘accéder à l‘emploi

par rapport à une jeune femme qui n‘est pas chef de ménage. Cela peut s‘expliquer par le fait

qu‘un chef de ménage se donne l‘obligation d‘exercer une activité pour subvenir aux besoins

des membres de son ménage, ce qui l‘inciterait à travailler à tout prix.

Le fait d‘être marié accroît aussi fortement la probabilité d‘être employé chez les

hommes (une augmentation de 23% pour les jeunes et de 11% pour les adultes). Chez les

jeunes femmes, le fait d‘avoir un mari diminue de 7% les chances de s‘insérer dans le marché




du travail. Cela pourrait s‘expliquer par le fait que dans nos sociétés les jeunes mariées ont

tendance à accorder plus de temps à leur foyer au détriment de leur emploi. L‘effet de la

situation matrimoniale est moins marqué chez les femmes adultes qui voient augmenter de 1%

leur probabilité d‘accéder à un emploi lorsqu‘elles sont mariées. Cela pourrait s‘expliquer par

le fait, qu‘avec l‘âge, les femmes mariées font face à plus de charges familiales, ce qui les

amène à vouloir travailler.

Les individus qui résident en milieu urbain accroissent fortement leur probabilité d‘accéder à

un emploi par rapport à ceux du milieu rural. Cette augmentation est encore beaucoup plus

marquée chez les jeunes que chez les adultes. Ce résultat peut sembler quelque peu étonnant

puisque le taux de chômage est plus élevé en milieu urbain (13,8% contre 7,5% en milieu

rural). Cependant, on pourrait concevoir que le milieu urbain offre beaucoup plus

d‘opportunités d‘emploi qui facilitent l‘accès à l‘emploi aux citadins, notamment avec une

prépondérance d‘un secteur informel en constante évolution, ce qui explique d‘ailleurs le

phénomène d‘exode rural. L‘analyse de la participation au marché du travail selon le secteur

(chapitre 2) pourra sans doute nous éclairer davantage en ce qui concerne l‘effet du milieu de

résidence sur l‘accès à l‘emploi.

Toutes les variables du capital humain (diplôme le plus élevé, formation professionnelle, et

alphabétisation) ont un impact positif et très significatif sur l‘accès à l‘emploi avec un impact

beaucoup plus important chez les jeunes femmes. Chez les jeunes hommes, la probabilité

d‘accéder à l‘emploi pour ceux qui ont le bac augmente de 81% comparativement à leurs

homologues sans diplôme. L‘effet est un peu moins marqué chez les adultes pour lesquels la

chance de travailler augmente de 29% chez les hommes et de 35% chez les femmes qui ont le

bac par rapport à ceux ou celles qui n‘ont aucun diplôme. La formation professionnelle joue

également un rôle important dans l‘accès à l‘emploi. Une jeune femme qui a suivi une

formation professionnelle augmente de 36% ses chances de travailler comparativement à une

jeune femme qui n‘en a suivi aucune. Les jeunes hommes augmentent leur probabilité

d‘accéder à l‘emploi de 20% lorsqu‘ils suivent une formation professionnelle.

En ce qui concerne les caractéristiques du ménage, un nombre élevé de membres d‘un même

ménage tend à accroître les chances des adultes d‘accéder à l‘emploi. Appartenir à un ménage

de grande taille tend à diminuer légèrement la probabilité de travailler chez les jeunes. Les

adultes, qui doivent subvenir aux besoins d‘une famille nombreuse, se donnent sans doute

plus de pression pour trouver un emploi. L‘effet négatif chez les jeunes peut être lié au fait




que nos sociétés ne tendent pas à responsabiliser très tôt les jeunes, ce qui leur permet de

vivre dans le ménage sous la charge des adultes, sans une recherche active d‘emploi.

Un pourcentage élevé de personnes employées dans le ménage accroit la probabilité d‘accéder

à l‘emploi dans tous les sous-groupes.

Un revenu escompté élevé réduit la probabilité de trouver un emploi. Ceci pourrait se

comprendre aisément puisque plus on augmente ses prétentions salariales plus on renonce à

certains types d‘emploi. L‘effet négatif du revenu escompté est plus marqué chez les jeunes.

Un accroissement de 1% du revenu escompté diminue de 90% la probabilité d‘accéder à un

emploi chez les jeunes hommes, la baisse est encore plus élevée chez les jeunes femmes.




Tableau 19: Modèle logistique de participation au marché du travail chez les jeunes


Pr (Y=occupé)

Hommes Femmes

Coefficients P-value Coefficients P-value


âge 5,5080 0,000 2,1745 0,000

âge carré -0,0709 0,000 -0,0294 0,000

Est CM (ref=non)

oui 10,8929 0,000 9,3267 0,000

En union (ref=non)

oui 9,6088 0,000 -1,6387 0,000

milieu (ref= rural)

urbain 21,8674 0,000 21,1789 0,000

Capital humain


CFEE 1,3562 0,000 3,2233 0,000

BFEM 10,6006 0,000 19,8383 0,000

BAC et plus 33,7791 0,000 39,7428 0,000


oui 8,2524 0,000 8,7212 0,000


oui 3,4473 0,000 3,8096 0,000


Taille du ménage9 (ref = taille_men ≤11)

Taille du ménage>11 -1,9165 0,000 -0,9490 0,000

Pourcentage d’employés (ref=% employés≤0,2632)

Pourcentage d’employés>0,2632

5,4493 0,9839 0,000

Revenu escompté -37,7313 0,000 -31,3577 0,000

Constante 278,9656 0,000 261,1676 0,000

LR Chi2 (13) 3511,42 0,000 4893,36 0,000

R2 ajusté 59,40% 60,27%

Taux de bonne prédiction 96,49% 93,46%

N 15325 11412


9 Les variables taille du ménage et pourcentage d’employés ont été dichotomisées. Les valeurs médianes ont

été utilisées.



65

Tableau 20: Modèle logistique de participation au marché du travail chez les adultes


Pr (Y=occupé)

Hommes Femmes

Coefficients P-value Coefficients P-value


âge 0,5657 0,000 0,2245 0,006

âge carré -0,0055 0,000 -0,0020 0,014

Est CM (ref=non)

oui 4,1132 0,000 3,2677 0,000

En union (ref=non)

oui 10,0550 0,000 0,3850 0,012

milieu (ref= rural)

urbain 18,4992 0,000 5,5232 0,000

Capital humain


CFEE 1,8307 0,000 0,5607 0,022

BFEM 9,8694 0,000 6,6156 0,000

BAC et plus 26,6918 0,000 12,8319 0,000


oui 7,6743 0,000 2,4884 0,000


oui 7,4083 0,000 1,7919 0,000


Taille du ménage (ref = taille_men ≤11)

Taille du ménage 2,5078 0,000 0,3889 0,004


Pourcentage d’employés 4,3065 5,9809 0,000

Revenu escompté -27,7367 0,000 -7,7595 0,000

Constante 264,3877 0,000 69,9937

LR Chi2 (13) 1652,41 0,000 1798,41 0,000

R2 ajusté 64,81% 51,08%

Taux de bonne prédiction 98,57% 95,77%

N 11294 9309




66 CHAPITRE II: Déterminants de l‘accès à l‘emploi : approche par un modèle plurisectoriel

CHAPITRE II: Déterminants de l’accès à l’emploi : approche par un

modèle plurisectoriel

Le chapitre précédent a permis d‘étudier les déterminants de l‘accès à l‘emploi en général. Or,

une littérature abondante montre qu‘en Afrique, le marché du travail est segmenté, les emplois

sont très hétérogènes. Ce chapitre va donc plus loin en étudiant l‘accès à l‘emploi dans quatre

secteurs différents que sont : le public, le privé formel, l‘informel et le secteur agricole. La

prise en compte du secteur peut permettre en quelque sorte de capter le caractère hétérogène

des emplois. En effet, le public et le privé formel sont connus pour être des secteurs

privilégiés où les employés sont souvent des salariés protégés avec des rémunérations assez

intéressantes. La précarité de l‘emploi est beaucoup plus marquée dans les secteurs informel

et agricole.

Nous allons donc à présent mettre en œuvre le modèle plurisectoriel de participation au

marché du travail. Il s‘agira, notamment, d‘étudier les facteurs ayant un impact sur l‘accès aux

différents secteurs institutionnels du Sénégal (public, privé formel, informel et agricole). Ce

chapitre sera subdivisé en deux parties. Il s‘agira d‘abord, à partir d‘un modèle logit

multinomial, d‘étudier les déterminants de l‘accès à l‘emploi selon le secteur, puis d‘élaborer

un deuxième modèle pour analyser l‘effet du secteur du chef de ménage sur les chances des

autres membres du ménage de travailler dans un secteur donné.

I- Modèle plurisectoriel des déterminants de l’accès à l’emploi

L‘étude des déterminants de l‘accès à l‘emploi dans les différents secteurs va se faire par

l‘utilisation d‘un modèle logit multinomial.

Encadré 3: Le modèle logit multinomial

Le modèle logit utilisé dans le chapitre précédent a permis la modélisation d‘une variable

ayant deux sorties : Y = 1 ou Y = 0. Dans le cas où Y possède plus de deux modalités, le

modèle logit multinomial peut être utilisé pour estimer P(Y=j/X).

Soit un échantillon de taille n et Y prenant les modalités 0, . . . ., k. On suppose dans le

modèle que l‘individu a le choix entre les différentes modalités de Y et qu‘il choisit la

modalité j de Y si l‘utilité qu‘il retire de ce choix est supérieure à chacune des autres utilités

liées au choix des autres modalités. On pose :



67 Modèle plurisectoriel des déterminants de l‘accès à l‘emploi

Uij = γ‘ij*X + εij

Où Uij est l‘utilité que l‘individu i tire du choix de j. Yi = j si et seulement si Uij > Uim , quel

que soit m≠j, m = 0, . . . ,k. On a alors :

P(Yi = j ) = P(Uij > Uim ) = P(γ‘ij*X - γ‘im*X > εim - εij ). En supposant que les erreurs

sont distribuées de façon indépendante et identique suivant une loi de Weibull, leur

différence suit une loi logistique (McFadden 1973). Le modèle logit multinomial calcule P(Yi

= m / Xi) par la formule :

P(Yi=m / Xi) = exp (tXi β

(m ))

exp (tXi β(j))𝑘

𝑗=0

Cette formule pose, cependant, un problème car le vecteur β(m) n‘est pas unique, un autre

vecteur β(m)+c donne le même résultat. C‘est la raison pour laquelle on pose β(0)=0 et la

formule devient :

P(Yi=0 / Xi) = 1

1+ exp (tXi β(j))𝑘

𝑗=1

et

P(Yi=m / Xi) = exp (tXi β

(m ))

1+ exp (tXi β(j))𝑘

𝑗=1

, m = 1, . . . ., k

L‘estimation des paramètres se fait par la méthode du maximum de vraisemblance.

Les coefficients des paramètres ne sont pas directement interprétables. Nous utiliserons les

effets marginaux pour les besoins de l‘interprétation. L‘effet d‘une variation de la variable Xq

sur la probabilité d‘accéder au choix m s‘obtient par la formule :

𝑑P(Yi =m / Xi )

𝑑𝑋𝑖𝑞 = P(Yi=m / Xi) [ βmq – P(Yi = l / Xi)𝑘

𝑙=0 βlq ]

Nous cherchons à expliquer la variable segment désignant le secteur institutionnel dans lequel

se trouve l‘individu (0 = chômeur, 1 = secteur public, 2 = privé formel, 3 = informel, 4 =

agricole) par les mêmes variables que celles du modèle dichotomique.

Le test du rapport de vraisemblance montre que le modèle est globalement significatif. Le

taux de bonne prédiction peut permettre d‘évaluer la qualité du modèle. Chaque individu est




classé dans l‘un des cinq segments où sa probabilité prédite est plus élevée. Le taux de bonne

prédiction est la proportion d‘individus bien classés sur le nombre d‘observations utilisé pour

l‘estimation. Ce taux est de 67,15% ce qui montre que la qualité du modèle est satisfaisante.

Le modèle logit multinomial pose également l‘hypothèse de l‘indépendance des alternatives

non pertinentes (Independance of Irrelevant Alternative en anglais) qui suppose que la

probabilité que l‘alternative i soit choisie plutôt que j est indépendante des caractéristiques des

autres alternatives. Autrement dit, le modèle satisfait la propriété IIA si les variables

explicatives du choix i (de l‘emploi dans un secteur donné) dépendent uniquement des

caractéristiques de cette alternative. Le test IIA de Hausman et McFadden appliqué à notre

modèle, conduit à rejeter l‘hypothèse nulle d‘indépendance des alternatives non pertinentes.

McFadden (1984) a, cependant, démontré que le modèle logit multinomial reste robuste

même si la propriété IIA n‘est pas vérifiée.

Les résultats de l‘estimation sont reportés dans le tableau 21. Les effets marginaux, qui seront

utilisés pour l‘interprétation, sont présentés en annexe.

Dans tous les segments, à l‘exception du secteur agricole, les variables âge et âge au carré

sont tous significatifs avec des signes respectivement positifs et négatifs. Cela montre que les

chances d‘intégrer les secteurs public, privé formel et informel augmentent avec l‘âge jusqu‘à

un certain seuil à partir duquel elles commencent à décroître. Cet âge limite est estimé à 51

ans dans les secteurs public et privé formel et 68 ans dans l‘informel. Le fait que l‘âge limite

soit plus faible dans les secteurs formels peut s‘expliquer par le fait qu‘il existe plus de

barrières à l‘entrée dans ces secteurs comparés au secteur informel. Donc, la baisse de la

productivité associée à un âge avancé représente plus un facteur de blocage dans le formel que

dans l‘informel, y compris l‘institution d‘un âge donnant droit à une pension de retraite. La

non significativité de l‘âge dans le secteur agricole traduit sans doute le fait que les chances

d‘exercer dans ce secteur ne dépendent pas du fait que l‘on soit jeune ou adulte.

Le sexe joue un rôle important dans la participation au marché du travail. On note que dans

tous les secteurs, les hommes ont plus de chances de trouver un emploi que les femmes. La

discrimination semble plus marquée dans les secteurs privé formel et informel où la

probabilité pour un homme d‘intégrer ces secteurs augmente respectivement de 2,5 et de 1,6

points de pourcentage par rapport à une femme. Dans les secteurs public et agricole, cette

augmentation est inférieure à 1%. Ce faible avantage dont bénéficient les hommes quand il

s‘agit du secteur public peut s‘expliquer par le fait que le recrutement dans le public est




beaucoup plus réglementé et qu‘il existe donc moins de discriminations de genre dans ce

secteur. Dans le secteur agricole, représenté par l‘agriculture au sens large (agriculture,

élevage, pêche et sylviculture), les hommes sont naturellement plus présents que les femmes.

La faible discrimination dans ce secteur est probablement liée au fait que la main d‘œuvre

féminine peut être particulièrement utile, surtout dans les champs.

Le fait d‘être chef de ménage accroît la probabilité d‘intégrer tous les secteurs. Cet

accroissement est beaucoup plus élevé dans l‘informel. En effet, la probabilité d‘intégrer

l‘informel augmente de 11,8 points de pourcentage si on est chef de ménage. Cela traduit sans

doute le fait que le chef de ménage doit exercer à tout prix un travail pour subvenir aux

besoins de son ménage et n‘hésite donc pas à se lancer dans une activité informelle.

Le fait d‘être marié, par contre, augmente les chances d‘intégrer tous les secteurs sauf le

secteur informel. Comme quoi, les mariés ont tendance à plus chercher du travail et à exercer

dans le formel et dans l‘agriculture.

Le milieu de résidence exerce également un rôle important dans le choix du secteur.

Naturellement, résider en milieu rural accroit les chances d‘exercer dans l‗agriculture et

résider en milieu urbain conduit davantage à intégrer le public, le privé formel et l‘informel.

Les variables du capital humain expliquent aussi grandement l‘orientation dans les différents

secteurs. Le fait d‘avoir un diplôme (CFEE, BFEM ou BAC et plus) accroit fortement les

chances d‘intégrer le public et le privé formel, alors que l‘obtention de ces diplômes baisse les

chances d‘intégrer les secteurs informel et agricole. L‘effet du diplôme est plus élevé sur la

probabilité d‘exercer dans le secteur public, particulièrement le fait d‘avoir le BAC ou un

diplôme supérieur. En effet, un individu qui dispose du BAC accroit de 24% sa probabilité

d‘exercer dans le public et de 7% celle d‘être employé dans le privé formel par rapport à un

individu n‘ayant aucun diplôme. Cet individu voit baisser respectivement de 21% et de 17%

ses chances d‘être dans l‘informel ou dans l‘agriculture par rapport à un individu sans

diplôme.

Le fait d‘avoir suivi une formation professionnelle, par contre, accroit les chances d‘intégrer

aussi bien le formel que l‘informel avec un accroissement plus élevé, d‘ailleurs, dans

l‘informel (7% contre 3% dans le public et 2% dans le privé formel), alors qu‘il baisse de

12% les chances d‘accéder à un emploi agricole. Cela traduit le fait que les emplois informels

requièrent plus une qualification professionnelle que des diplômes d‘enseignement général.




De même, le fait d‘être alphabétisé en français accroit la probabilité d‘intégrer tous les

secteurs sauf le secteur agricole.

En ce qui concerne les caractéristiques du ménage, un nombre élevé de personnes membres

d‘un ménage a un impact plus significatif sur les chances d‘occuper un emploi dans le secteur

agricole. Être membre d‘un ménage de plus de onze personnes augmente de 5% la probabilité

d‘exercer dans l‘agriculture. Un pourcentage élevé de personnes occupées dans le ménage

accroit la probabilité d‘intégrer tous les secteurs avec un accroissement plus important dans le

secteur agricole. Un pourcentage de personnes occupées dans le ménage supérieur à 26%

augmente de 13% la probabilité d‘exercer dans l‘agriculture et de 5% celle d‘exercer dans

l‘informel. Cette augmentation est inférieure à 1% dans le privé formel et est minime dans le

public. L‘influence du nombre de personnes occupées dans le ménage sur l‘accès à l‘emploi

passe sans doute par les relations personnelles. Cela voudrait dire donc que l‘impact des

relations personnelles sur l‘accès à l‘emploi est plus marqué dans les secteurs informel et

agricole que dans le formel. Globalement les variables liées aux caractéristiques du ménage

ont une influence plus nette dans l‘accès au secteur agricole.




Tableau 21: Modèle plurisectoriel des déterminants de l’accès à l’emploi

Base= Chômeur

Segment

Public Privé formel Informel Agricole

Coefficients (P-value en dessous)


age 0,2076 0,1599 0,0442 0,0087

0,000 0,000 0,000 0,275

age carré -0,0020 -0,0016 -0,0003 0,0002

0,000 0,000 0,001 0,060

Sexe (ref=femme) 0,8581 1,3783 0,7140 0,7072

0,000 0,000 0,000 0,000

est CM (ref=non) 0,8913 0,7987 0,6663 0,7379

0,000 0,000 0,000 0,000

En union (ref=non) 0,6339 0,2835 0,0922 0,3238

0,000 0,000 0,032 0,000

milieu (ref= rural) 0,3127 0,0744 0,3102 -2,2023

0,000 0,000 0,000 0,000

Capital humain


CFEE 0,5348 0,3698 -0,1577 0,0011

0,000 0,000 0,009 0,987

BFEM 1,7985 0,5165 -0,7946 -0,4820

0,000 0,000 0,000 0,000

BAC et plus 2,3477 0,7553 -1,5119 -1,6675

0,000 0,000 0,000 0,000

formation professionnelle (ref=non) 0,9387 0,6624 0,1402 -0,6263

0,000 0,000 0,003 0,000

alphabétisé en français (ref=non) 0,9664 0,5547 -0,1318 -0,6132

0,000 0,000 0,007 0,000


Taille du ménage (ref=taille_men≤11)

Taille du ménage>11 0,2912 0,2963 0,4075 0,6487

0,000 0,000 0,000 0,000

Pourcentage d’employés (ref % employés≤0,2632)

Pourcentage d’employés>0,2632 1,8341 2,1519 2,1412 2,5756

0,000 0,000 0,000 0,000

constante -9,2877 -7,5786 -1,4258 -0,0464

0,000 0,000 0,000 0,742

LR Chi2 (52) 35132,65

Prob>Chi2 0,0000

Pseudo R2 28,78%

Taux de bonne prédiction 67,15%

Test IIA 557.94

Prob>Chi2 0,0000

N 49 490




72 L‘impact du secteur institutionnel du chef de ménage

II- L’impact du secteur institutionnel du chef de ménage

Nous allons à présent nous intéresser à l‘effet du secteur institutionnel dans lequel se trouve le

chef de ménage sur les chances des autres membres du ménage d‘accéder aux différents

secteurs. Pour ce faire, nous avons enlevé de l‘échantillon précédent tous les chefs de ménage

pour ensuite ajouter à la liste des variables explicatives étudiées dans la partie précédente la

variable relative au segment du chef de ménage. Ce dernier peut être inactif, chômeur, ou

travailleur dans le public, le privé formel, l‘informel ou l‘agricole. La variable « chef de

ménage » a ainsi été enlevée des variables explicatives puisqu‘il n‘y a plus de chef de ménage

dans l‘échantillon d‘étude.

Le tableau ci-après donne les résultats de l‘estimation. Le test du rapport de vraisemblance

conclut à la significativité globale de tous les coefficients (la p-value du chi2 est inférieure à

0,05).

L‘analyse des résultats montre un effet marqué du secteur du chef de ménage sur celui des

membres de son ménage. Les chances de travailler dans le secteur public augmentent de 3,6%

lorsqu‘on a un chef de ménage exerçant dans le public comparativement à un individu dont le

chef de ménage est chômeur. La hausse de cette probabilité est moins élevée si le chef de

ménage est dans un autre secteur. Elle est de 0,3% si le chef de ménage travaille dans le

secteur informel ou agricole et de 0,6% quand le chef de ménage est inactif. La même

remarque est effectuée pour les autres secteurs.

La probabilité de travailler dans le privé formel augmente de 6 points de pourcentage si le

chef de ménage est occupé dans le privé formel alors que l‘effet n‘est pas significatif lorsqu‘il

est dans un secteur autre que le privé formel. De même, les chances d‘exercer dans le secteur

informel augmentent de 8% pour une personne vivant dans un ménage dirigé par un chef

travaillant dans l‘informel tandis que l‘effet est plus faible lorsque le chef de ménage ne

travaille pas dans l‘informel.

Enfin, la probabilité de travailler dans le secteur agricole augmente de 6,6%, 7,3%, 1,7%

lorsque le chef de ménage travaille respectivement dans le public, le privé formel et l‘informel

pendant qu‘elle augmente de 37,1% lorsque l‘individu a un chef de ménage qui travaille dans

un secteur agricole.

En somme, on observe que les chances de travailler dans un secteur augmentent de manière

plus élevée lorsque le chef de ménage est occupé dans ce secteur que lorsqu‘il se trouve dans




un autre segment. Ce constat peut être dû au fait que les individus privilégient les relations

personnelles pour trouver un emploi (comme nous l‘avions trouvé dans l‘analyse descriptive

où 58% des chômeurs utilisent les relations personnelles pour trouver un travail).

Ce lien étroit entre le secteur du chef de ménage et celui des membres de son ménage vient

confirmer la théorie des réseaux qui postule que dans les pays en développement l‘accès à

l‘emploi passe surtout par l‘accès à l‘information et à la recommandation qui dépendent eux-

mêmes de l‘origine familiale (Zerbo, 2006).




Tableau 22: Modèle plurisectoriel des déterminants de l’accès à l’emploi avec le secteur du chef de ménage

Base = Chômeur

SEGMENT


Coefficients (p-value en dessous)

CARACTERISTIQUES DEMOGRAPHIQUES

âge 0,2261 0,1763 0,0116 -0,1194

0,000 0,000 0,257 0,000

âge carré -0,0023 -0,0018 0,0002 0,0020

0,000 0,000 0,188 0,000

sexe (ref = femme) 0,8788 1,3678 0,7472 0,9772

0,000 0,000 0,000 0,000

En union (ref=non) 0,6544 0,2159 0,1007 0,7925

0,000 0,010 0,042 0,000

residence (ref= rural) 0,2583 0,6917 0,3160 -3,1685

0,021 0,000 0,000 0,000

CAPITAL HUMAIN

Diplôme le plus élevé (ref= aucun)

CFEE 0,6522 0,4510 -0,0899 0,2998

0,000 0,000 0,175 0,002

BFEM 1,8852 0,4543 -0,8300 -0,2634

0,000 0,000 0,000 0,065

BAC et plus 2,2240 0,5856 -1,7170 -2,8819

0,000 0,000 0,000 0,000


0,000 0,000 0,000 0,000

alphabétisé en français (ref=non) 0,8765 0,5926 -0,0861 -1,1016

0,000 0,000 0,108 0,000

CARACTERISTIQUES DU MENAGE

Taille du ménage (ref = taille_men ≤11) 0,3244 0,2699 0,3442 0,7717

0,000 0,000 0,000 0,000

Pourcentage d’employés (ref = % employés≤0,2632) 1,7680 2,1220 2,0962 3,2273

0,000 0,000 0,000 0,000

Segment du CM (ref = chômeur)

Public 1,4072 0,2049 0,4216 0,9338

0,000 0,332 0,000 0,000

Privé formel 0,5242 1,4645 0,3911 1,0097

0,041 0,000 0,001 0,000

Informel 0,5930 0,1142 0,7860 0,7736

0,007 0,530 0,000 0,000

Agricole 0,7559 0,2168 0,4697 3,8082

0,002 0,289 0,000 0,000

Inactif 0,9496 0,7105 0,8374 2,2663

0,000 0,000 0,000 0,000

constante -10,4039 -8,5363 -1,6617 -1,0256

0,000 0,000 0,000 0,000

LR chi2(68) 38003,31

Prob > chi2 0,000

Pseudo R2 0,4536

Test IIA 2457,14

Prob > chi2 0,0000

Taux de bonne prédiction 68,46%

N 34443




75 Limites, recommandations et conclusion générale

Limites, recommandations et conclusion générale

Cette dernière partie aborde les limites de l‘étude puis formule quelques recommandations.

Elle sera complétée par une synthèse des résultats et un énoncé des perspectives.

I- Limites de l’étude Il aurait été intéressant d‘inclure dans les équations de gain des variables liées à certaines

caractéristiques des entreprises pour voir leur effet sur le revenu. Nous n‘avons pas pu le faire

à cause de l‘indisponibilité de ces informations dans notre base de données.

Pour prendre en compte certains aspects du fonctionnement du marché du travail, des auteurs

comme Lachaud (1994) ont proposé une segmentation en prenant en compte l‘aspect protégé

et régulier des emplois. Des données plus détaillées sur les caractéristiques des emplois

auraient pu nous permettre d‘estimer un autre modèle plurisectoriel en utilisant cette

segmentation.

II- Recommandations

L‘étude nous a permis d‘analyser aussi bien les facteurs qui favorisent l‘accès à l‘emploi que

ceux qui en constituent un frein. Ainsi, en vue de contribuer à la recherche de solutions au

chômage, nous recommandons les réformes suivantes:

- Une politique de formation professionnelle et technique adaptée aux besoins du

privé formel: les résultats ont montré que le fait d‘avoir effectué une formation

professionnelle augmente les chances de travailler dans le public, le privé formel et

l‘informel de respectivement 3%, 2% et 7%. Cela montre qu‘effectuer une formation

professionnelle donne plus de chances d‘exercer dans l‘informel que dans une

structure formelle. Par ailleurs, dans le secteur public c‘est le niveau du diplôme le

plus élevé qui compte le plus, la différence entre un individu ayant fait une formation

professionnelle et un autre disposant d‘un diplôme (CFEE, BFEM ou BAC et plus) en

termes de chances d‘intégrer le privé formel n‘est pas grande. Aussi, le secteur public

n‘a pas une grande capacité d‘embauche. Il serait donc opportun d‘orienter la

formation professionnelle et technique vers les besoins du privé formel, et même de

l‘informel.

- La mise en place d’un système « première embauche » dans le secteur public : le

secteur public et parapublic est celui le plus visé par les chômeurs. Ce résultat a été

remarqué chez les hommes, les femmes, les jeunes, les adultes et dans tous les milieux

de résidence. La durée moyenne du chômage étant élevée et vu que les chances de




travailler commencent à décroître à partir d‘un certain seuil, il serait intéressant de

mettre en place un système « première embauche » dans lequel on octroie des contrats

à durée déterminée pendant une certaine période de la vie active. Ce partenariat est

gagnant-gagnant car, d‘un côté, ces jeunes diplômés stressés par le problème du

chômage ont ainsi besoin de développer leur employabilité en acquérant un certain

niveau d‘expérience qui leur facilitera l‘obtention d‘un autre emploi, et de l‘autre

côté, ils pourront apporter leur contribution dans l‘exécution des tâches du secteur

public.

- Développer un partenariat avec le privé formel pour faciliter l’embauche des

chômeurs diplômés : ce partenariat pourrait passer par une aide financière ou un

allègement des impôts en contrepartie d‘une embauche d‘un jeune diplômé sans

licenciement d‘un employé de l‘entreprise. Mais la pérennité d‘un tel partenariat ne

pourra être garantie que si les activités des entreprises du privé formel évoluent sans

un repli majeur. Il est donc important d‘associer à une telle mesure un ensemble

d‘actions visant à créer un climat des affaires favorable au développement de la

compétitivité des entreprises (facilitation de l‘obtention de crédit pour

l‘investissement, amélioration du pouvoir d‘achat des sénégalais, etc.)

- Redynamiser les activités du secteur agricole : les résultats ont montré que les

chances de travailler dans un secteur public, privé formel ou informel sont plus

élevées pour les urbains que les ruraux. Les ruraux n‘ont un avantage que dans l‘accès

au secteur agricole. Nous avons également trouvé que l‘accès au secteur agricole ne

requiert pas un certain niveau d‘instruction. Ainsi, pour trouver une solution au

chômage des non diplômés et des ruraux, l‘Etat devrait se consacrer à la

redynamisation des activités du secteur agricole en invitant les experts de ce domaine

à réfléchir au moyen de produire sur notre territoire national les principaux produits

agricoles que nous importons, et utiliser les jeunes chômeurs non diplômés et les

chômeurs ruraux comme main d‘œuvre. Une telle mesure permettrait par ailleurs de

diminuer le volume des importations.

- Développer un partenariat avec les banques pour faciliter l’octroi de crédits aux

femmes et aux jeunes : il est ressorti de l‘analyse des résultats que les chances de

trouver un emploi dans le public, le privé formel, l‘informel ou l‘agricole sont plus

élevées chez les hommes que chez les femmes. Etant donné que l‘analyse descriptive

avait montré que les femmes ont plus tendance à vouloir créer leurs propres affaires

que les hommes, l‘Etat devrait développer un partenariat avec les banques pour faire




des réductions de taux d‘intérêt aux femmes désirant initier leur propre affaire. D‘un

autre côté, les jeunes dont beaucoup d‘entre eux ont un niveau d‘éducation assez

élevé, sont moins enclins à vouloir créer leurs propres affaires. Développer

l‘entreprenariat des jeunes en leur facilitant l‘accès au financement permettra de

réduire considérablement le chômage des jeunes. La garantie du crédit et

l‘accompagnement des jeunes dans leur projet par les organismes étatiques

compétents, permettraient de relever la confiance des banques qui seront plus incitées

à octroyer du crédit.

- Mettre en place un système d’information sur le marché du travail : qui se

chargera de la constitution d‘un répertoire de données sur le marché du travail en vue

de faciliter le suivi évaluation des politiques de l‘emploi. En effet, une information

complète et fiable sur les tendances et le dynamisme du marché de l‘emploi sénégalais

fait actuellement défaut. Bien qu‘il y ait des tentatives pour faciliter l‘accès aux

informations relatives à l‘emploi, il faudrait une refonte du schéma actuel afin de

mettre en place un système national cohérent et efficace. Des structures comme la

Direction de l‘Emploi pourraient se charger de la coordination d‘un tel système.




III- CONCLUSION GENERALE L‘objectif de notre étude était de mettre en exergue les facteurs qui favorisent l‘accès à

l‘emploi ainsi que ceux qui constituent une entrave à l‘obtention d‘un travail. La prise en

compte de la tranche d‘âge, du sexe et du secteur institutionnel a permis d‘affiner et d‘enrichir

l‘analyse. L‘utilisation de modèles logistiques (binaires et multinomiaux) a rendu possible

l‘atteinte des objectifs.

En somme, il est ressorti de notre étude qu‘au Sénégal, les chances de trouver un emploi

augmentent avec l‘âge mais à taux décroissants. C‘est seulement dans le secteur agricole que

l‘âge n‘a pas d‘impact sur les chances de travailler. Le fait d‘être chef de ménage augmente la

probabilité d‘obtenir un emploi dans tous les sous groupes (jeunes, adultes, hommes, femmes)

et dans tous les secteurs (public, privé formel, informel et agricole). Cet accroissement est

plus important chez les jeunes, les femmes et dans le secteur informel. Les personnes mariées

augmentent leurs chances d‘accéder à tous les secteurs à l‘exception de l‘informel. Chez les

hommes, le fait d‘être marié constitue un facteur qui augmente les chances de travailler, ce

qui n‘est pas le cas pour les jeunes femmes chez qui les mariées voient leurs chances de

devenir actives occupées diminuer de 7%. Les femmes adultes mariées augmentent leurs

chances de travailler de 1% par rapport aux femmes adultes qui ne sont pas en union. Les

urbains ont plus de chances de trouver un travail que les ruraux. C‘est seulement dans l‘accès

au secteur agricole que les ruraux ont un avantage. Les variables du capital humain (diplôme

le plus élevé, formation professionnelle, et alphabétisation) font partie des facteurs qui

favorisent l‘accès à l‘emploi dans tous les sous groupes et dans les secteurs public et privé

formel. Elles constituent tout de même un facteur bloquant dans l‘accès au secteur agricole.

La formation professionnelle et l‘alphabétisation en français augmentent les chances

d‘intégrer l‘informel, contrairement à l‘obtention du CFEE, du BFEM ou du BAC. Vivre dans

un ménage de grande taille (supérieure à 11) diminue les chances des jeunes d‘accéder à

l‘emploi contrairement aux adultes pour qui ce facteur augmente la probabilité de trouver un

emploi. Être membre d‘un ménage dont le pourcentage de personnes employées est élevé

(supérieur à 26%) accroit les chances de trouver un emploi. Cette remarque a été faite dans

tous les sous-groupes et tous les secteurs étudiés. Avoir un revenu escompté élevé peut

provoquer une réduction de la probabilité de travailler. En ce qui concerne le sexe, on note

dans tous les secteurs que les femmes sont désavantagées par rapport aux hommes, avec une

discrimination plus élevée dans le privé formel.



79

Au-delà de la question du chômage, le fonctionnement du marché du travail fait face à

d‘autres problèmes qui méritent une attention particulière. Le rapport sur le développement de

2013 de la Banque Mondiale souligne que « les problèmes de l‘emploi sont considérables et

le chômage déclaré n‘est que l‘un d‘entre eux ».

Le rapport du BIT intitulé « Les indicateurs du travail décent en Afrique » paru en 2012

révèle qu‘au Sénégal le taux de travailleurs pauvres (rapport entre le nombre de travailleurs

habitant dans un ménage vivant en dessous du seuil de pauvreté et le nombre total de

travailleurs) était de 53,1% vers les années 2000 et de 50,9% en 2006. En définissant comme

durée de travail excessive le fait de travailler plus de 48h par semaine, ce rapport révèle que

vers 2005, le taux de personnes travaillant excessivement au Sénégal est de 33,2%. L‘ANSD

estime en 2011 que près d‘un travailleur sur trois est sous-employé.

Le chômage ne doit donc pas être traité indépendamment des questions relatives au travail

décent et au sous-emploi qui demeurent parmi les problèmes les plus manifestes du marché du

travail dans les pays en développement.



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VI ANNEXES

ANNEXES Annexe 1: Description du revenu selon la CSP

moyenne médiane Écart-type

Coefficient de

variation 1er

quintile 2ème

quintile 3ème

quintile 4ème

quintile

Cadre supérieur 651457 350000 876886 1,346 175000 300000 400000 600000

cadre moyen 306502 200000 436951 1,426 135000 177000 219000 277000

ouvrier qualifié 177633 100000 243436 1,370 50000 75000 120000 200000 ouvrier semi qualifié 90732 50000 508808 5,608 25000 45000 65000 100000

manoeuvre 90078 50000 203629 2,261 25000 40000 60000 100000

employeur 186289 75000 400204 2,148 30000 55000 100000 200000

indépendant 99987 30000 493818 4,939 10000 20000 40000 75000

aide-familial 22276 12500 78007 3,502 6000 10000 15000 20000

apprenti 36448 20000 86251 2,366 10000 15000 24000 35000


Annexe 2: Description des variables explicatives utilisées

Variables Effectif Mean Ecart type Min Max

âge 49491 35,50 14,37 15 99

âge au carré 49491 1467,00 1183,90 225 9801

CM 49491 0,25 0,43 0 1

union 49491 0,64 0,48 0 1

résidence 49491 0,49 0,50 0 1

CFEE 49491 0,12 0,32 0 1

BFEM 49491 0,05 0,22 0 1

BAC et plus 49491 0,04 0,19 0 1

formation professionnelle 49491 0,18 0,38 0 1

taille du ménage 49491 0,46 0,50 0 1

alphabétisation 49491 0,33 0,47 0 1

sexe 49491 0,56 0,50 0 1

pourcentage personnes employées 49491 0,68 0,47 0 1

secteur chef de ménage 49491 3,60 1,22 0 5


Annexe 3: Test de la qualité de l'ajustement

Jeune homme Jeune femme Adulte homme Adulte femme

Chi2 2983,77 3581,16 4567,92 1809,13

Degré de liberté 13270 9288 9635 7545

P-value 1,000 1,000 1,000 1,000

Nombre d’observations

15325 11412 11294 9309




VII ANNEXES

Dans les quatre modèles, le test de Hosmer Lemeshow conduit à accepter l‘hypothèse nulle

d‘une bonne qualité de l‘ajustement.

Annexe 4: Courbes de ROC des quatre modèles logit

- Jeunes Hommes


- Jeunes Femmes




VIII ANNEXES

- Hommes Adultes


- Femmes Adultes




IX ANNEXES

Annexe 5: Modèle dichotomique global d'accès à l'emploi

Coeffcients P>z

âge 1,627 0,000

âge au carré -0,017 0,000

taille 0,486 0,000

Pourcentage occupés 3,506 0,000

CM 15,740 0,000

formation prof. 9,098 0,000

union 2,877 0,000

CFEE 1,506 0,000

BFEM 11,910 0,000

BAC et plus 30,802 0,000

résidence 19,658 0,000

alphabétisation 6,900 0,000

sexe 0,798 0,000

Revenu escompté -29,015 0,000

constante 245,482 0,000

N 47204

LR chi2(14) 14251,88

Prob > chi2 0,000

Pseudo R2 0,6618

Pearson chi2(40598) 31164,64

Prob > chi2 1,000

Taux de bonnes prédictions 96,97%




X ANNEXES

Annexe 6: Effets marginaux du modèle dichotomique de participation pour les jeunes


Pr (Y=occupé)

Hommes Femmes

dydx P-value dydx P-value


age 0,1315 0,000 0,0885 0,000

Est CM (ref=non)

oui 0,2601 0,000 0,3798 0,000

En union (ref=non)

oui 0,2295 0,000 -0,0667 0,000

milieu (ref= rural)

urbain 0,5222 0,000 0,8624 0,000

Capital humain


CFEE 0,0324 0,000 0,1312 0,000

BFEM 0,2532 0,000 0,8078 0,000

BAC et plus 0,8067 0,000 1,6183 0,000


oui 0,1971 0,000 0,3551 0,000


oui 0,0823 0,000 0,1551 0,000



Taille du ménage>11 -0,0458 0,000 -0,0386 0,000


Pourcentage d’employés>0,2632

0,1301 0,0401 0,000

Revenu escompté -0,9011 0,000 -1,2769 0,000




XI ANNEXES

Annexe 7: Effets marginaux du modèle dichotomique de participation chez les adultes


Pr (Y=occupé)

Hommes Femmes

dydx P-value dydx P-value


age 0,0061 0,000 0,0062 0,006

Est CM (ref=non)

oui 0,0442 0,000 0,0895 0,000

En union (ref=non)

oui 0,1081 0,000 0,0105 0,012

milieu (ref= rural)

urbain 0,1989 0,000 0,1513 0,000

Capital humain


CFEE 0,0197 0,000 0,0154 0,022

BFEM 0,1061 0,000 0,1813 0,000

BAC et plus 0,2869 0,000 0,3516 0,000


oui 0,0825 0,000 0,0682 0,000


oui 0,0796 0,000 0,0491 0,000



Taille du ménage 0,0270 0,000 0,0107 0,004


Pourcentage d’employés 0,0463 0,1639 0,000

Revenu escompté -0,2982 0,000 -0,2126 0,000




XII ANNEXES

Annexe 8: Effets marginaux du modèle plurisectoriel

Base= Chômeur

Segment


dydx (p-value en dessous)


age 0,0046 0,0036 0,0013 -0,0060

0,000 0,000 0,087 0,000

Sexe (ref=femme) 0,0037 0,0251 0,0162 0,0095

0,036 0,000 0,000 0,013

est CM (ref=non) 0,0089 0,0054 0,118 0,0211

0,000 0,028 0,000 0,000

En union (ref=non) 0,0144 0,0019 -0,0339 0,0327

0,000 0,411 0,000 0,000

milieu (ref= rural) 0,0189 0,0364 0,3855 -0,4875

0,000 0,000 0,000 0,000

Capital humain


CFEE 0,0169 0,0138 -0,0436 0,0112

0,000 0,000 0,000 0,107

BFEM 0,1082 0,0284 -0,1429 -0,0194

0,000 0,000 0,000 0,067

BAC et plus 0,2389 0,0685 -0,2100 -0,1651

0,000 0,000 0,000 0,000


0,000 0,000 0,000 0,000

alphabétisé en français (ref=non) 0,0315 0,0239 0,0215 -0,0898

0,000 0,000 0,000 0,000


Taille du ménage (ref=taille_men≤11)

Taille du ménage>11 -0,0021 -0,0035 -0,0081 0,0464

0,235 0,064 0,046 0,000

Pourcentage d’employés (ref % employés≤0,2632)

Pourcentage d’employés>0,2632 -0,0018 0,0087 0,0495 0,1333

0,269 0,000 0,000 0,000




XIII ANNEXES

Annexe 9: Effets marginaux du modèle logit multinomial avec le secteur du chef de ménage

Base = Chômeur

SEGMENT


dydx (p-value en dessous)

CARACTERISTIQUES DEMOGRAPHIQUES

âge 0,0048 0,0044 0,0027 -0,0109

0,000 0,000 0,006 0,000

sexe (ref = femme) 0,0039 0,0208 0,0140 0,0267

0,028 0,000 0,001 0,000

En union (ref=non) 0,0124 -0,0007 -0,0452 0,0550

0,000 0,756 0,000 0,000

residence (ref= rural) 0,0099 0,0287 0,3485 -0,4292

0,000 0,000 0,000 0,000

CAPITAL HUMAIN

Diplôme le plus élevé (ref= aucun)

CFEE 0,0104 0,0138 -0,0470 0,0260

0,000 0,000 0,000 0,000

BFEM 0,0843 0,0263 -0,1552 0,0119

0,000 0,000 0,000 0,216

BAC et plus 0,1916 0,0642 -0,2076 -0,1732

0,000 0,000 0,000 0,000


0,000 0,000 0,000 0,000

alphabétisé en français (ref=non) 0,0219 0,0198 0,0334 -0,0893

0,000 0,000 0,000 0,000

CARACTERISTIQUES DU MENAGE

Taille du ménage (ref = taille_men ≤11) 0,0009 -0,0017 -0,0056 0,0390

0,608 0,390 0,179 0,000

Pourcentage d’employés (ref = % employés≤0,2632) 0,0011 0,0107 0,0627 0,1410

0,565 0,000 0,000 0,000

Segment du CM

Public 0,0360 -0,0120 -0,0210 0,0663

0,000 0,090 0,374 0,007

Privé formel -0,0032 0,0635 -0,0593 0,0729

0,577 0,000 0,011 0,002

Informel 0,0032 -0,0163 0,0822 0,0166

0,528 0,011 0,000 0,413

Agricole 0,0031 -0,0189 -0,2267 0,3713

0,573 0,005 0,000 0,000

Inactif 0,0058 -0,0050 -0,0626 0,1808

0,234 0,427 0,001 0,000




XIV Table des matières

Table des matières

DECHARGE .............................................................................................................................. ii

AVANT PROPOS ..................................................................................................................... iii

REMERCIEMENTS ................................................................................................................. iv

SOMMAIRE .............................................................................................................................. v

Liste des tableaux ...................................................................................................................... vi

Liste des graphiques ................................................................................................................. vii

Liste des encadrés ..................................................................................................................... vii

Liste des Annexes ..................................................................................................................... vii

Liste des sigles et abréviations ................................................................................................ viii

RESUME ................................................................................................................................... ix

ABSTRACT ............................................................................................................................... x

INTRODUCTION ...................................................................................................................... 1

PREMIERE PARTIE : Etude théorique et méthodologique ...................................................... 5

CHAPITRE I: Revue des théories et travaux empiriques sur l‘emploi ...................................... 6

I- Définition des concepts de base sur l‘emploi .................................................................. 6

II- Enseignements de la littérature .................................................................................... 8

II-1- Théories de base du marché du travail ....................................................................... 8

II-2- Prolongements des idées classiques ........................................................................... 9

II-3- Rigidités du marché du travail et chômage involontaire.......................................... 10

II-4- Théorie du capital humain ....................................................................................... 12

II-5- Caractéristiques sociodémographiques et accès à l‘emploi ..................................... 14

II-6- Accès à l‘emploi et genre ......................................................................................... 16

II-7 La théorie de la segmentation .................................................................................... 17

CHAPITRE II: Méthodologie adoptée et présentation des données ....................................... 21

I- Méthodologie retenue .................................................................................................... 21

II- Présentation des données ........................................................................................... 24

II-1- Contexte et Objectifs de l‘ESPS 2011 ..................................................................... 24

II-2- Méthodologie d‘échantillonnage.............................................................................. 25

DEUXIEME PARTIE : Etude descriptive des caractéristiques du marché de l‘emploi au

Sénégal ..................................................................................................................................... 27

Chapitre I : Contexte économique et social du Sénégal ........................................................... 28



XV Table des matières

I- De l‘indépendance aux politiques d‘ajustement structurel ........................................... 28

II- De l‘ajustement structurel global à la dévaluation de 1994 ....................................... 29

III- De la dévaluation au Document de Stratégie de Réduction de la Pauvreté ............... 29

IV- Situation économique et sociale récente .................................................................... 30

Chapitre II : Situation du marché du travail au Sénégal ......................................................... 34

I- Offre de travail : démographie et population active ...................................................... 34

I-1- Structure de la population ......................................................................................... 34

I-2- La population active .................................................................................................. 36

II- Caractéristiques des emplois ..................................................................................... 37

II-1- Secteur des emplois .................................................................................................. 37

II-2- Catégorie socioprofessionnelle des actifs occupés .................................................. 38

II-3- Revenu des emplois ................................................................................................. 40

III. Déséquilibre du marché du travail : le chômage ....................................................... 42

III-1- Durée du chômage .................................................................................................. 42

III-2- Stratégie d‘insertion ................................................................................................ 42

III-3- Secteur principal de recherche d‘emploi ................................................................ 44

Chapitre III : Analyse comparative des caractéristiques des chômeurs et des actifs occupés . 46

I- Caractéristiques démographiques .................................................................................. 46

I-1- Age et Sexe ................................................................................................................ 46

I-2- Situation matrimoniale .............................................................................................. 46

II- Caractéristiques socio-économiques .......................................................................... 47

II-1- Milieu de résidence .................................................................................................. 48

II-2- Capital humain ......................................................................................................... 49

III- Caractéristiques du ménage ....................................................................................... 50

III-1- Secteur d‘activité du chef de ménage ..................................................................... 51

III-2- Taille du ménage .................................................................................................... 51

III-3-Pourcentage d‘occupés dans le ménage ................................................................... 52

TROISIEME PARTIE : Analyse économétrique des déterminants de l‘accès à l‘emploi au

Sénégal ..................................................................................................................................... 53

CHAPITRE I : Déterminants de l‘accès à l‘emploi : approche par un modèle binaire ........... 54

I. Variables du modèle et signes attendus :....................................................................... 54

II. Estimation du revenu escompté : ............................................................................... 56

1. Présentation du modèle .......................................................................................... 57

2. Interprétation des équations de gain ...................................................................... 58



XVI Table des matières

III. Estimation du modèle dichotomique de participation : ............................................. 61

CHAPITRE II: Déterminants de l‘accès à l‘emploi : approche par un modèle plurisectoriel . 66

I- Modèle plurisectoriel des déterminants de l‘accès à l‘emploi ......................................... 66

II- L‘impact du secteur institutionnel du chef de ménage ..................................................... 72

Limites, recommandations et conclusion générale .................................................................. 75

I- Limites de l‘étude .......................................................................................................... 75

II- Recommandations ..................................................................................................... 75

III- CONCLUSION GENERALE ................................................................................... 78

Bibliographie ............................................................................................................................... I

ANNEXES ............................................................................................................................... VI

Table des matières ................................................................................................................. XIV

Documents

DÉTERMINANTS DE L'ACCÈS À L'EMPLOI AU SÉNÉGAL