Cairn - Frontières d'efficacité et processus d'appariement sur le marché du travail au Maroc

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Economie & prévision
La Doc. française

I.S.B.N.sans
198 pages

p. 33 à 45
doi: en cours

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n^o 150 2001/4-5

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Frontières d’efficacité et processus d’appariement sur le marché du travail au Maroc

Aomar Ibourk [()]* Sergio Perelman *[(**)]*

Résumé de l'article

La capacité d’un marché du travail à générer de nouveaux emplois à partir d’un stock donné de postes vacants et de chômeurs est interprétée comme une forme d’efficacité transactionnelle. Elle peut être mesurée à partir de l’estimation d’une fonction d’appariement qui décrit la situation d’échange entre la demande, exprimée par les firmes, et l’offre, représentée par les travailleurs à la recherche d’un emploi. Dans cet article, nous proposons l’utilisation des techniques des frontières d’efficacité pour ces estimations. Deux méthodes alternatives, paramétrique et non paramétrique, sont appliquées au cas des marchés du travail régionaux au Maroc. Les résultats obtenus permettent une évaluation de l’efficacité des appariements sur chacun des marchés ainsi qu’une évaluation de l’activité des centres d’information et d’orientation pour l’emploi (CIOPE) qui ont été créés au début des années quatre-vingt-dix aux fins de faciliter l’appariement de l’offre et de la demande des diplômés.Mots-clés : emplois vacants, chômage, fonction d’appariement, frontières d’efficacité, régions marocaines. The capacity of a labour market to generate new jobs from a pool of vacant positions and unemployed workers is interpreted as a form of transactional efficiency. It can be measured by estimating a matching function which describes the exchange situation between the demand expressed by businesses and the supply represented by workers looking for a job. In this article, we propose to calculate these estimates using efficiency boundary techniques. Two alternative methods, parametric and non-parametric, are applied to the regional labour markets in Morocco. The results are used to evaluate the matching efficiency on each market and to evaluate the activity of the Employment Information and Orientation Centres (Centres d’Information et d’Orientation pour l’Emploi [CIOPE]) created in the beginning of the nineties to make it easier to match the supply of graduates to demand.Keywords : vacant jobs, unemployment, matching function, efficiency boundaries, Moroccan regions.

Plan de l'article

• La fonction d’appariement

— L’approche des frontières d’efficacité

— Méthode paramétrique stochastique

— Méthode non paramétrique

• L’activité des centres régionaux pour l’emploi au Maroc

— Les demandeurs d’emploi

— Les offres d’emploi enregistrées et satisfaites

— L’activité de prospection

• Estimation des modèles

— Frontières d’appariement

— Facteurs explicatifs des inefficacités d’appariement

• Efficacité transactionnelle des marchés du travail régionaux

• Conclusions

• BIBLIOGRAPHIE

Les auteurs tiennent à remercier Olivier Donni, Henri Sneessens, Jan Van Ours et Étienne Wasmer pour leurs commentaires, ainsi que les rapporteurs anonymes de ce papier, les participants aux 16^èmes Journées de Microéconomie Appliquée (Lyon, 1999), 6^ème European Workshop on Efficiency and Productivity Analysis (Copenhague, 1999), et aux séminaires de l’ECARES (Université Libre de Bruxelles) et du CENTER (Université de Tilburg). Aomar Ibourk remercie le CREPP (Université de Liège) pour son accueil pendant la réalisation de ce travail. Sergio Perelman, souhaite remercier la Communauté Française de Belgique (PAC 98/03-221) pour l’aide financière.

Parmi les raisons avancées pour expliquer la difficulté du marché à absorber l’excès d’offre de travail, l’efficacité du processus d’appariement occupe une place prépondérante, comme en témoigne une abondante littérature [1]. Afin de mesurer l’efficacité des marchés locaux et nationaux, on estime économétriquement une fonction d’appariement (matching function), généralement de forme Cobb-Douglas, à partir des informations disponibles sur le fonctionnement de ces marchés. Au cours des vingt dernières années, une nouvelle branche s’est développée dans le domaine de l’économie de la production, celle des frontières d’efficacité basée sur les notions d’enveloppe de production et de fonctions de distance [2]. L’objet de cette étude est d’établir un lien entre ces deux branches de la recherche en économie en proposant l’application de la méthodologie des frontières d’efficacité au problème d’appariement sur le marché du travail. En effet, la méthodologie des frontières a ouvert u n vaste champ d’investigation pour l’étude de l’efficacité et de la productivité et la plupart des avancées dans ce domaine sont transposables à l’étude de l’efficacité au marché du travail. Cependant, mis à part les articles de Ronald Warren (1991) et de George Sheldon (1999), ce lien est resté inexploré jusqu’à présent.

Nous analyserons le cas du Maroc où depuis quelques années des cen tres rég ionaux d’information et d’orientation pour l’emploi (CIOPE) ont pour mission de coordonner la rencontre entre l’offre et la demande de travailleurs qualifiés. À partir des informations mensuelles disponibles pour les années 1995 à 1997, nous allons estimer des frontières d’appariement en utilisant deux approches, paramétrique et non paramétrique, res pectivement de nature stochastique et déterministe.

Outre le fait de pouvoir comparer entre elles les performances d’appariement sur chacun des marchés régionaux, nous nous intéresserons également à l’impact sur l’efficacité du marché résultant des activités de prospection. Nous appliquerons d’une part l’approche paramétrique stochastique proposée par Battese et Coelli (1995), lequel modélise en un temps l’estimation du taux d’efficacité et l’effet éventuel de variables environnementales et, d’autre part, pour ce qui relève de l’approche non paramétrique, nous procéderons à un test économétrique de l’effet des variables explicatives sur les scores d’efficacité obtenus dans une première étape.

Cet article sera organisé de la manière suivante. Dans une première partie nous présenterons un bref survol de la littérature sur l’estimation de la fonction d’appariement, suivi d’une discussion des principaux concepts et méthodes d’estimation de frontières d’efficacité dont nous ferons usage par la suite. Dans la deuxième partie nous analyserons l’activité des centres régionaux (CIOPE) ; ce sera aussi l’occasion d’aborder le problème du marché du travail qualifié au Maroc et de présenter la base de données utilisée. La troisième partie est consacrée à la présentation des résultats des estimations économétriques. Les résultats obtenus en termes d’efficacité transactionnelle du marché du travail marocain font l’objet de la quatrième partie. La dernière partie met l’accent, à titre de conclusion, sur l’apport potentiel des méthodes de frontières à ce domaine de recherche.

La fonction d’appariement

Le processus d’appariement entre les postes vacants et les individus à la recherche d’un emploi est modélisé au travers de la fonction d’appariement, dont la structure est empruntée à la théorie de la production [3]. En effet, le flux d’appariement ( )y_rt est décrit comme le résultat d’une activité de production dont les facteurs sont les stocks, au début de la période, d’emplois vacants ( )v et de ,_r _t-1 travailleurs à la recherche d’un emploi ( ), u_r _t-1

où r et t indiquent le marché (la région ou le pays, le plus souvent) et la période, respectivement, et e e r r, [ ]>0, est u n paramètre représentant l’efficacité transactionnelle du marché du travail r [4].

Gorter et Van Ours (1994) ont pu montrer que ce paramètre est égal au rapport entre la probabilité et le délai moyen entre deux contrats [5]. La fonction d’appariement tient ainsi compte du rythme avec lequel le marché du travail assure l’allocation de la main-d’œuvre disponible aux emplois vacants.

Ainsi, l’amélioration de l’efficacité peut résulter d’une moindre sélectivité à l’embauche de la part des employeurs, mais également d’une meilleure disposition du chômeur à accepter l’offre, sachant que son choix repose sur un arbitrage inter-temporel. Pour chaque proposition reçue, il compare l’espérance des revenus que lui apporte cet emploi avec celle qu’il associe au fait d’attendre une offre plus favorable. Un tel comportement fait apparaître un salaire de réserve au-delà duquel les offres d’emploi seront acceptées (Bougroum et Ibourk, 1998).

La fonction d’appariement (1) est censée être homogène et vérifier les hypothèses suivantes :

La forme fonctionnelle choisie par la plupart des auteurs est celle représentée par une fonction Cobb-Douglas [6] :

où les paramètres β et β mesurent l’élasticité des ₁₂ appariements (l’appariement) par rapport au stock des emplois vacants et des demandeurs d’emploi.

La fonction (3) est estimée généralement par la méthode des effets fixes, ou par d’autres méthodes propres aux données en panel, après avoir procédé à une transformation logarithmique :

où ε_rt est un terme d’erreur ayant les propriétés habituelles ( ) [ ] N 02,σ_ε.

À partir des paramètres estimés, on s’intéresse en particulier au degré d’homogénéité de la fonction d’appariement ( )β β+, lequel a des implications 1 2 microécono miques et macroéco nomiques importantes. Ainsi, par exemple, en cas de rendements non-constants( )β β 1+ ≠, on saura que 1 2 la taille du marché du travail engendre une externalité (positive ou négative) sur le flux d’appariements.

Les résultats en termes d’homogénéité dépendront de la spécification de la variable dépendante. En effet, les estimations économétriques de la fonction d’appariement font appel à trois définitions différentes de la variable y : i) le flux d’embauches, c’est-à-dire l’ensemble de nouveaux emplois créés, indépendamment du statut (employé, chômeur ou inactif) occupé précédemment par le travailleur (Blanchard et Diamond, 1989 ; Belderbos et Teulings, 1989) ; ii) le taux de sortie du chômage représenté par les offres d’emploi satisfaites (Pissarides, 1986 ; Layard et alii, 1991 ; Burda,1993) ; iii) le flux de sortie des postes vacants (Van Ours, 1991 ; Edin et Holmlund, 1991).

Mais, comme indiqué auparavant, le paramètre d’intérêt est e_r reflétant l’efficacité du marché du travail, lequel sera d’autant plus efficace que e_r est élevé [7]. Dans cette étude nous voudrions proposer à la place de cette méthodologie, une autre basée sur l’approche des frontières d’efficacité. Afin de pouvoir comparer les résultats obtenus à partir de la méthode des effets fixes avec ceux obtenus par les méthodes des frontières, nous procéderons à une normalisation des effets e_r.

En indiquant par e_rm la valeur maximale observée pour ce paramètre, on obtient une mesure d’efficacité normalisée 0 1< ≤e_r, avec e e e r r rm = -exp( ), et par définition e_m =1. Cette façon de procéder donne au modèle à effets fixes une interprétation en termes de frontière d’efficacité, comme l’ont montré Schmidt et Sickles (1984).

L’approche des frontières d’efficacité

On trouve la notion d’efficacité technique dans des travaux théoriques fondamentaux au sujet du comportement des firmes. Debreu (1951) et Farrell (1957) définissent la mesure d’efficacité technique comme étant «égale à 1 moins la réduction maximale equiproportionnelle dans l’utilisation des inputs qui permet de continuer à produire le même niveau d’output ». La frontière de production est décrite comme une enveloppe correspondant au lieu des optima et la mesure d’efficacité comme la fonction de distance qui sépare la firme observée vis-à-vis de l’enveloppe de production (Shephard,1953).

Formellement, on définit la fonction de distance, orientée en input, de la manière suivante :

où L y( ) définit l’ensemble de vecteurs d’inputs [ ]x R^K ∈₊ qui permettent de réaliser l’output y y R^M [ ]∈₊. La fonction de distance indique dans quelle mesure ( )ρ les facteurs x peuvent être réduits de manière proportionnelle. Dès lors, D x y( , ) est I homogène de degré 1 et concave en x. Aussi D x y( , ) ≥1, mais pour des raisons de présentation I nous préférons utiliser son inverse 0 1 1< ≤/ ( , )D x y I pour parler d’efficacité.

La figure 1 illustre ces concepts dans l’espace des inputs [ , ]x u v=. L’ensemble L y( ) est défini par la région au NE de l’isoquante qui représente la frontière (enveloppe) de production correspondant à un niveau de production y. Elle a une forme concave et indique, pour chaque combinaison d’inputs, l’optimum à atteindre. La fonction de distance correspondant à l’unité A, D x y OA OBIA ( , ) /=, indique la réduction équiproportionnelle (radiale) des deux facteurs de production qui devrait normalement lui permettre de réaliser le même niveau de production qu’en A. La firme C est sur la frontière de production : D x y IC ( , ) =1.

Figure 1

frontière d’efficacité et fonction de distance

Nous avons dessiné la figure 1 en supposant que les variables u, v et y correspondent au problème d’appariement sur le marché du travail, et non pas à des vecteurs d’inputs et d’outputs de production traditionnels. Également, les vecteurs A et C représentent des régions ou des pays et non pas des firmes. Ce sera à p artir d’un en semble d’observations disponibles, correspondant à des marchés d’emploi différents (observés sur une ou plusieurs périodes), qu’il sera donc possible d’estimer l’enveloppe, ce qui pourrait être interprété comme étant la frontière d’appariement.

Étant donné que l’output sera représenté par une seule variable, le nombre d’appariements, l’imposition de l’homogénéité de degré 1 en inputs implique des rendements d’échelle constants. Dans ce cas, la mesure de distance orientée en input est identique à la mesure de distance orientée en output. Dans la section suivante, nous estimerons aussi une fonction de distance en output, avec rendements à l’échelle variables, sans imposer l’homogénéité linéaire sur les inputs [8].

Farrel (1957) a proposé une approche pour l’estimation de frontières d’efficacité et de fonctions de distance partant de l’idée que des informations disponibles sur une activité donnée devraient permettre l’estimation du «best practice envelope » pour cette activité. Ainsi est née la méthode des frontières d’efficacité, qui n’allait cependant trouver son essor que vingt années plus tard avec les travaux publiés presque simultanément par Aigner et alii (1977), Meeusen et van den Broeck (1977), et par Charnes et alii (1978). Dans les deux premiers articles, les auteurs proposaient l’utilisation de méthodes économétriques pour l’estimation de frontière paramétriques stochastiques. Dans le troisième, les auteurs introduisent des méthodes de programmation linéaire pour l’estimation de frontières non paramétriques déterministes, en l’occurrence la méthode DEA (pour Data Envelopment Analysis). Dans cette étude nous avons choisi de nous servir de ces deux méthodes d’estimation afin de comparer les résultats obtenus.

Méthode paramétrique stochastique

Par rapport à la fonction d’appariement (4), la frontière d’efficacité stochastique sera estimée en supprimant les paramètres d’efficacité (inefficacité) spécifiques e_r mais en supposant que le terme d’erreur ε_rt a une stru cture compo sée : υ μ rt rt rt = -, où υ_rt est un terme aléatoire ayant lespropriétés habituelles ( ) [ , ]N 02 σ_υ, et μ_rt un deuxième terme aléatoire représentant le degré d’inefficacité ayant une loi de distribution normale ( ) [ , ]N m_rt σ2, tronquée en m_rt [9]. Comme on peut le remarquer, un avantage majeur de cette méthode par rapport à celle des effets fixes est le fait d’autoriser l’estimation d’un terme d’inefficacité variable en r et t.

On réécrit la fonction à estimer :

avec ε υ μ rt rt rt = -.

Pour l’estimation avec rendements constants d’échelle, on postulera β β 2 1 1= -.

Un avantage de ce modèle, proposé par Battese et Coelli (1995), est de permettre de tester l’influence de facteurs explicatifs potentiels su r les inefficacités. Dans le cas qui nous occupe, nous envisageons d’analyser l’impact d’une série de variables sur les inefficacités d’appariement, parmi elles l’activité de prospection menée par les centres régionaux (CIOPE).

En indiquant l’ensemble de ces facteurs explicatifs par un vecteur z j M( ,..., )=1, et en suivant la j procédure proposée par Battese et Coelli (1995), on supposera que les inefficacités ( )μ_rt sont distribuées de manière indépendante, mais pas identiquement, avec des variables tronquées( )m_rt qui dépendent des facteurs explicatifs z_j _rt,. On a ainsi :

où δ et δ sont les paramètres à estimer qui _0j donneront la réponse à la question posée quant à l’effet des variables exogènes sur l’inefficacité d’appariement.

Le modèle complet, équations (6) et (7), est estimé par des techniques d’optimisation axées sur la maximisation du logarithme de la fonction de vraisemblance [10]. Deux autres paramètres sont estimés par ce modèle :σ υ μ et γ σ σ μ =2 2 /, σ σ 22 2 = + ce dernier indiquant la part de la variance de l’erreur attrib uée p ar le modèle à la composante « inefficacité ».

Sur base de ces paramètres on estime le degré d’efficacité correspondant à chaque observation dans l’éch antillo n comme u ne esp éran ce conditionnelle : EF E rt rt rt = -[exp( ) / ]μ ε

Méthode non paramétrique

La caractéristique marquante de cette méthode, outre sa nature déterministe, c’est le fait de ne pas imposer une forme fonctionnelle à la frontière de production. Par rapport à la frontière paramétrique, illustrée sur la figure 1, la frontière non paramétrique présentée sur la figure 2 a été construite à l’aide de la méthode DEA sur la base des mêmes informations. Elle nous montre une enveloppe composée par des facettes entrecoupées qui respectent, par construction, l’hypothèse de concavité. Dans le cas de l’observation A, le segment de frontière par rapport auquel cette unité sera comparée est construit à partir des observations efficaces C et D.

En vue de l’estimation par la méthode DEA de cette frontière et de la mesure de distance correspondante, un algorithme de programmation linéaire devra être résolu pour chaque observation i de l’échantillon, ce qui se fera en la comparant à l’ensemble des informations disponibles ( ,..., ,..., )r R t T= =1 1 :

où ρ ≥1 et 1/ ρ ind iquent la réduction _ii equiproportionnelle des inputs réalisable tout en maintenant le niveau des outputs constant, c’est-à-dire l’équivalent de la fonction de distance (5) ; et λ_rt des variables correspondant aux poids associés à chacune des observations dans la construction de l’enveloppe. Ce problème correspond au cas de rendements constants; pour le cas de rendements à l’échelle variables, le modèle (8) doit respecter une contrainte supplémentaire :

Nous voudrions ici, comme cela a été le cas avec la frontière paramétrique, tester l’influence d’un certain nombre de variables explicatives sur les scores d’efficacité estimés par la méthode DEA. Nous suivrons la pratique courante qui consiste à estimer un modèle du type Tobit, modèle qui tient compte de la nature tronquée de la variable dépendante.

Figure 2

frontière d’efficacité non paramétrique (DEA)

L’activité des centres régionaux pour l’emploi au Maroc

Au Maroc, à l’instar de la plupart des pays en voie de développement, l’évolution du chômage urbain a été accompagnée ces deux dernières décennies par l’apparition et l’aggravation du chômage des jeunes diplômés. Un diplômé sur quatre est aujourd’hui au chômage, contre seulement un sur dix chez les non-diplômés (Direction de la Statistique, 1996).

La fonction d’intermédiation des Centres d’information et d’orientation pour l’emploi (CIOPE), créés au début des années quatre-vingt-dix au niveau régional, joue un rôle fondamental parmi les mesures prises en vu d’endiguer le chômage des jeunes diplômés. La mission des CIOPE consiste à une série d’activités essentielles : i) l’inscription des demandeurs d’emploi et des postes vacants dans des répertoires signalétiques, ii) la prospection systématique du marché pour identifier les postes vacants, iii) l’apprentissage des techniques d’entretien et iv) la signature d’accords avec des entreprises en vue de leur fournir l’appui nécessaire en matière de recrutement.

Nous disposons d’informations mensuelles très complètes et détaillées sur l’activité de 9 de ces centres régionaux au cours de la période qui s’étale entre janvier 1995 et décembre 1997 [12]^. Le tableau 1 donne un aperçu de ces données au travers des variables représentatives.

Les demandeurs d’emploi

Les personnes à la recherche d’un emploi auxquelles s’adressent les CIOPE doivent être titulaires, au minimum, d’un diplôme de baccalauréat ou d’un diplôme de l’enseignement professionnel de niveau qualification ou spécialisation. Le sort des non-diplômés demandeurs d’emploi reste de la compétence des bureaux de placement.

Les chiffres présentés au tableau 1 font état d’une évolution rapide du nombre de demandeurs d’emploi dans l’ensemble des régions. Il est à noter cependant qu’il s’agit du nombre d’inscrits dans les fichiers des CIOPE et non pas de l’évolution du chômage au sein de cette catégorie de la population. Une des activités premières de ces centres a été d’inciter le plus grand nombre de diplômés au chômage à s’inscrire dans leurs registres, ce qui explique cette évolution.

D’autre part, ces chiffres peuvent être surestimés, car rien n’empêche une personne employée de s’inscrire aussi comme demandeur d’emploi, ou sous-estimées, dans la mesure où il est difficile d’évaluer l’intensité avec laquelle chaque individu mène sa recherche d’emploi. D’autant plus dans le cas du Maroc, où l’absence d’allocations de chômage, le rôle de la famille et l’importance des voies informelles de recherche d’emploi expliquent largement cette situation.

La famille joue dans la plupart des cas le rôle d’un système de prévoyance. Ainsi des transferts intra-familiaux s’établissent en faveur des personnes sans emploi, lesquelles peuvent être moins enclines à rechercher un emploi de manière intensive, surtout s’ils sont jeunes. La famille jouerait d’ailleurs plusieurs autres rôles : « agence pour l’emploi » pour les uns, institution de conseil pour d’autres, soutien moral et psychologique pour la plupart [13].

L’importance du secteur informel de l’économie affecte aussi les stratégies individuelles de recherche d’emploi dans le secteur formel. Une grande précarité caractérise cependant l’emploi dans l’économie informelle, ce qui fait penser que les individus rechercheront d’abord un travail dans l’économie formelle (Salop, 1979). Dans la mesure où ils sont pris en charge par la famille, ils préféreront rester au chômageplutôt que de travailler pour une faible rémunération dans le secteur non-protégé. On retrouve ici à l’œuvre le mécanisme menant à la segmentation du marché du travail entre insiders et outsiders si souvent décrite comme une des sources premières du chômage dans les pays industrialisés [14].

Au tableau 1 nous avons calculé l’importance du flux du chômage en établissant le rapport entre le nombre total des nouveaux demandeurs d’emplois inscrits aux CIOPE pendant le mois écoulé et le stock d’inscrits à la fin du mois précédent. En effet, il nous semblait important de souligner cet aspect de l’activité de ces centres, de création récente et n’ayant pas encore atteint l’ensemble de leurs marchés. Les taux de croissance mensuels sont en moyenne proches de 5% sur toute la période et donnent une indication de la progression rapide suivie par cette variable.

Tableau 1:
situation sur le marché des diplômés au Maroc-variables descriptives(a)

IMGIMGTableau 1: situation sur le marché d...IMGIMF

Les offres d’emploi enregistrées et satisfaites

Comme il a été indiqué auparavant, les centres régionaux tiennent à jour un tableau de bord où ils enregistrent le nombre d’offres (postes vacants) ainsi que le nombre d’offres satisfaites (contrats de travail signés). Au tableau 1 nous avons repris l’ensemble des informations correspondant aux années observées.

On note la disproportion entre le stock de chômeurs et celui de postes vacants. Pour avoir une idée plus précise de ce rapport nous avons calculé un indice de tension du marché (postes vacants / nombre de demandeurs), qui apparaît à la dernière colonne de ce tableau. Cet indice varie fortement au cours du temps pour se situer en fin de période aux alentours de 10 % dans la plupart des régions, ce qui témoigne d’un degré de tension croissant [15].

Pour ce qui est du nombre d’appariements, il s’agit du total des offres pourvues au cours de la période et transitant par les CIOPE. Comme on peut le constater au tableau 1, le nombre d’appariement suit d’assez près l’évolution du nombre d’offres. En nous avançant sur l’étude de la fonction d’appariement, qui fera l’objet de la partie suivante, nous remarquons déjà que la difficulté majeure sur ce marché vient d’une insuffisance du nombre d’offres disponibles.

L’activité de prospection

L’activité d’intermédiation des CIOPE est également susceptible de jouer sur l’efficience du marché, dans la mesure où l’activité traditionnelle de « placement » est remplacée par la « prospection ». Cette activité consiste essentiellement à essayer d’identifier par la voie de contacts directs avec des entreprises des offres potentielles d’emploi qui pourraient convenir aux diplômés inscrits auprès des centres.

Au tableau 1 nous avons indiqué le nombre total de prospections réalisées au cours de l’année par chacun des centres. Comparé au nombre de postes vacants, la variabilité est grande. Elle témoigne du fait que cette activité de prospection peut s’avérer soit adéquate, soit insuffisante ou infructueuse. Pour en savoir plus sur la pertinence de ces activités, nous allons tester dans la partie suivante leur effet sur l’efficacité des appariements.

Estimation des modèles

Nos estimations ont été réalisées à partir de données de panel présentées en deuxième partie. Hormis le cas de la région de Kenitra pour laquelle les informations correspondant à l’année 1995 n’étaient pas disponibles, et certaines autres informations manquantes pour le dernier trimestre de 1997, nous disposons des données mensuelles allant de janvier 1995 à décembre 1997.

Les résultats des estimations économétriques sont présentées au tableau 2. Dans la partie supérieure de ce tableau on découvre les paramètres de la fonction d’appariement estimée par la méthode des effets fixes et ceux de la frontière d’appariement stochastique. L’effet des variables explicatives de l’inefficacité d’appariement apparaît dans la deuxième partie du même tableau. Le détail des résultats en termes d’efficacité, approches paramétrique et non-paramétrique, sera présenté dans la section 5.

Frontières d’appariement

Tant sous l’hypothèse de rendements constants d’échelle (RCE) que sous celle de rendements variables d’échelle (RVE) et indépendamment de la méthode u tilisée, l’élasticité d u no mb re d’appariements (contrats d’embauche) par rapport au nombre de postes vacants ( )β est supérieure à ₁ 0,80 et celle par rapport au nombre de demandeurs d’emploi ( )β inférieure à 0,32. Ce résultat ₂ impliquerait que, contrairement à la plupart des estimations qui sont faites pour les marchés des pays industrialisés, le nombre de postes vacants aurait une impo rtance décisive dan s le process us d’appariement au Maroc.

Néanmoins ce résultat doit être nuancé. D’une part, comme il a été signalé dans la partie précédente, des différences importantes de mesure subsistent entre cette étude et celles réalisées à partir de données de pays industrialisés du fait de l’existence d’un marché informel, omniprésent au Maroc. D’autre part, comme l’ont montré Broersma et Van Ours (1999) dans un survol récent de la littérature, un biais de sous-estimation du paramètreβ résulte du fait que la ₂ variable “demandeurs d’emploi” néglige la présence de demandeurs d’emploi employés ou des chômeurs non-inscrits. Enfin, dans notre étude la variable d’appariement est représentée par le nombre d’offres pourvues au cours de la période et ayant transité par les CIOPE. On pourrait reprocher à une telle spécification d’être limitée à un segment du marché. Néanmoins, notre démarche se justifie parce qu’elle privilégie la cohérence avec les informations contenues dans les variables explicatives du modèle (Petrongolo et Wasmer, 1999).

On remarque aussi que, sous l’hypothèse de rendements d’échelle variables, la somme des élasticités ( )β β+ est égale à 1,11 pour la fonction 1 2 à effets fixes et à 1,084 pour la frontière stochastique.

Dès lors nous avons testé l’hypothèse nulle de rendements d’échelle constants sur la base d’un test du logarithme du maximum de vraisemblance; elle a été rejetée dans les deux cas. Ceci implique que le marché du travail des diplômés est caractérisé par la présence de rendements croissants, ce qui représente un avantage non négligeable pour les régions ayant les marchés les plus vastes, en particulier Casablanca. D’autre part, ce résultat ne fait que confirmer une prédiction de Blanchard et Diamond (1989) selon laquelle on devrait s’attendre à des rendements croissants dans les marchés du travail urbains, de nature plus dense et plus fluide. Pour expliquer ce résultat il faut aussi noter que sur ces marchés des effets de débordement (spillovers) sont probablement à l’œuvre (Petrongolo et Wasmer, 1999).

Facteurs explicatifs des inefficacités d’appariement

Comme il a été avancé dans la première partie, un des objectifs de notre étude est d’identifier les facteurs explicatifs des inefficacités d’appariement. Dans le cas du modèle paramétrique, ceci est possible en introduisant un vecteur z de variables explicatives _j lors de l’estimation de la frontière d’appariement.

Ceci constitue d’ailleurs l’apport fondamental de la méthode préconisée. Elle permet de différencier parmi les facteurs structurels (le nombre de postes vacants et le nombre de demandeurs d’emploi) et d’autres facteurs qui jouent un rôle plus indirect sur ce processus.

Une autre option utilisée couramment dans la littérature consiste à considérer les facteurs z en _j tant que variables à part entière dans la fonction d’appariement. Par contre, l’approche que nous avons adoptée considère que les variables z n’agissent pas sur la forme ou la position de la fonction mais sur l’efficacité du processus d’appariement. C’est la distance qui sépare chaque observation (région) de la frontière qui dépend des facteurs z et non la frontière elle-même.

Tableau 2
frontières d’appariement et facteurs explicatifs des inefficacitésa

IMGIMGTableau 2 : frontières d’appariement...IMGIMF

Pour le modèle non paramétrique nous avons procédé en deux étapes. Les résultats présentés proviennent de l’estimation d’un modèle Tobit ayant comme variable dépendante les taux d’inefficacité régionaux estimés préalablement par la méthode DEA.

Les variables explicatives que nous avons introduites en tant que facteurs explicatifs des inefficacités sont les suivantes :

Le taux de prospection. Comme il a été indiqué dans la deuxième partie, l’activité de prospection des CIOPE varie sensiblement d’une région à l’autre et d’une période à l’autre. En représentant cette variable par des variables muettes catégorielles correspondant aux quartiles observés, nous avons donner une flexibilité importante aux résultats obtenus. En effet, c’est une manière d’évaluer indirectement les résultats de cette activité dans laquelle ces centres régionaux investissent une part importante de leurs ressources. Soulignons que les seuils utilisés pour construire les quartiles se situent approximativement à 50 %, 100 % et 150 % du taux de prospection (nombre de prospections / stock de postes vacants).
Variable saisonnière. Au Maroc, tant les entreprises que le marché du travail ralentissent leurs activités pendant les mois d’été. Pour prendre en compte ce phénomène, nous avons inclus comme explicative une variable binaire pour les mois de juin, juillet et août.
Flux de demandeurs d’emploi. Les tableaux de bord des CIOPE font état d’une évolution très rapide du nombre de demandeurs d’emploi inscrits. Il est fort à craindre que les opportunités d’appariement pour les nouveaux inscrits soient faibles, en particulier s’ils sont très nombreux. Aussi on peut qu’un important flux d’information à gérer en un temps relativement court peut nuire aux performances d’appariements sur le marché. Une représentative de ce flux a été construite en calculant le ratio entre les nouveaux demandeurs d’emploi et le total d’inscrits au début du mois (voir tableau 1). Cette variable sera exprimée sous forme logarithmique.
La tendance. Nous avons aussi pensé qu’il y avait lieu d’introduire une variable de tendance. En effet, bien que la période analysée soit relativement courte (36 mois), il était opportun de tester l’évolution temporelle (positive ou négative) du processus d’appariement.

Les résultats obtenus figurent dans la deuxième partie du tableau 2. De façon générale, les effets des variables explicatives sont plus significatifs statistiquement dans le cas du modèle paramétrique.

On constate ainsi que le taux de prospection a un effet favorable sur l’efficacité d’appariement, plus important pour les taux de prospection moyens (deuxième quartile) que pour des niveaux faibles ou très élevés (c’est-à-dire plus de prospections que de postes vacants). L’effet saisonnier (les mois d’été) joue dans le modèle paramétrique en défaveur de l’efficacité, comme d’ailleurs le flux de demandeurs d’emploi. Enfin, l’effet de la variable de tendance est contradictoire : non significatif pour le modèle à rendements constants mais positif et significatifpour le modèle à rendements variables. Ce dernier résultat s’explique par l’effet conjugué des rendements d’échelle croissants (l’élasticité d’échelle est estimée à 1,084 dans ce cas) et de la montée en puissance des centres régionaux. Il confirme par ailleurs la détérioration du processus d’appariement observée au cours de la période dans plusieurs régions.

Pour ce qui est des estimations non paramétriques, comme nous l’indiquions auparavant, les résultats sont moins significatifs, à l’exception de la variable de tendance, qui présenterait ici aussi un effet défavorable sur l’efficacité d’appariement et, dans une moindre mesure, du taux de prospection qui indique un effet positif sur l’efficacité dans le cas où elle se situerait au niveau du deuxième quartile.

Efficacité transactionnelle des marchés du travail régionaux

Le tableau 3 présente, en moyenne sur l’ensemble de la période, les résultats des estimations obtenus par trois méthodes alternatives : la méthode des effets fixes et les deux méthodes de frontières, paramétrique et non paramétrique. Elles ont été appliquées à deux modèles différents sous les hypothèses de rendements constants (RCE) et de ren dements d’échelle variables (RVE ), respectivement.

On constate une certaine concordance entre les résultats obtenus par application des deux approches de type paramétrique. L’efficacité d’appariement moyenne est plus élevée par la méthode à effets fixes mais cela tient à la normalisation que nous avons réalisée. Pratiquement, il y a peu de différences dans le classement des régions : Fez, Agadir et Tanger se partagent les premières places et Rabat et Marakech les dernières. La région de Casablanca constitue cependant une exception : elle est classée parmi les plus efficaces par la méthode des frontières et comme très inefficace par la méthode des effets fixes [16].

Tableau 3
efficacité moyenne d’appariement - Trois méthodes alternatives

IMGIMGTableau 3 : efficacité moyenne d’app...IMGIMF

Tableau 4
table de corrélation entre mesures alternatives de l’efficacitéa

IMGIMGTableau 4 : table de corrélation ent...IMGIMF

Les résultats obtenus par la méthode non paramétrique (DEA) sont systématiquement plus faibles que ceux obtenus avec les méthodes paramétriques mais ceci s’explique par le caractère déterministe de la méthode. Quant au classement des régions, il diffère en partie de celui obtenu par les autres méthodes. C’est la région de Tanger qui apparaît comme le marché le plus efficace, suivi de Casablanca. Autre résultat attendu sont les niveaux plus faibles d’efficacité obtenus sous l’hypothèse de rendements constants, cela indépendamment de la méthode utilisée.

À ce stade, il est peut-être opportun de souligner que les résultats obtenus sont relatifs à l’ensemble de l’échantillon disponible (9 régions marocaines observées sur la période 1995 à 1997). Les méthodes de frontières, comme d’autres techniques quantitatives et économétriques, donnent toujours comme résultat des scores en relation à l’échantillon au sein duquel la frontière(best practice) est définie.

Malgré les différences entre les approches, la corrélation entre les scores obtenus par les méthodes de frontières d’efficacité est assez élevée (tableau 4), ce qui nous autorise à tirer une première conclusion sur la robustesse des résultats obtenus par ces méthodes.

Tableau 5
efficacité d’appariement des marchés d’emploi régionauxa

IMGIMGTableau 5 : efficacité d’appariement...IMGIMF

Au tableau 5 on présente à nouveau les résultats obtenus par chaque région, mais cette fois-ci pour les trois années observées et uniquement pour les méthodes des frontières d’efficacité. Il apparaît que deux régions, Casabalanca et Kenitra, obtiennent une amélioration substantielle de leurs efficacités d’appariement au cours de la période. Pour Mekenes et Rabat les résultats obtenus sont quelque peu contradictoires, mais laissent penser à une certaine stabilité de leur situation. Ce n’est pas le cas des cinq régions restantes, Agadir, Fès, Marrakech, Oujeda et Tanger, qui connaîtraient des pertes d’efficacité de leurs marchés du travail, indépendamment de la méthode et du modèle envisagé. Toutefois, seules les régions de Marrakech et de Oujeda subiraient des pertes substantielles d’efficacité, surtout pendant l’année 1997. On remarquera d’ailleurs que les difficultés croissantes d’appariement dans ces deux régions étaient déjà présentes à la lecture du tableau 1, où l’on peut observer que, contrairement aux autres régions, Marrakech et Oujeda enregistraient en 1997 une chute importante du nombre absolu de postes créés.

Conclusions

Nous avons proposé dans cet article l’utilisation des méthodes de frontières d’efficacité pour l’évaluation des processus d’appariement sur le marché du travail des diplômés au Maroc.

Les résultats obtenus montrent une concordance entre les différentes méthodes d’estimation utilisées, y compris celle des effets fixes généralement utilisée dans la littérature. Ils nous ont permis d’identifier le cas de différentes régions ayant des scores d’efficacité faibles ou ayant subi des pertes importantes d’efficacité au cours de la période analysée.

On a aussi constaté que l’hypothèse de rendements croissants doit être retenue, ce qui confirme le fait que c’est dans les grands marchés que les appariements entre l’offre et la demande ont le plus de chances de réussir, mais surtout que c’est par rapport aux nouveaux postes vacants que l’appariement réagira.

On a également testé l’effet de certaines variables explicatives surl’efficacité d’appariement. Si l’on se réfère aux résultats obtenus des estimations avec frontières paramétriques et rendements d’échelle variables (ceux qui méritent notre préférence), ils confirment le rôle positif des activités de prospection menées par les centres régionaux d’information (CIOPE), mais montrent aussi les limites de cette activité face à l’arrivée massive de nouveaux demandeurs d’emploi diplômés et à une offre très insuffisante de postes adaptés à leur formation.

Toutefois il ne s’agit que d’une première tentative d’application des méthodes de frontières dans ce d omaine et les résu ltats nous semblent encourageants. Nous sommes persuadés que des perspectives intéressantes s’ouvrent pour l’étude des processus d’appariement en faisant appel à ces techniques et outils de recherche.

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NOTES

[(*)]

CREQ-Université de Marrakech Faculté de Droit. E-mail : iibourk@ univ-aix. fr

[(**)]

CREPP-Université de Liège. E-mail : ssergio. perelman@ ulg. ac. b

[(1)]

Voir Pissarides (1986,1990), Blanchard et Diamond (1989) et Layard et alii (1991), parmi d’autres.

[(2)]

Pour un survol de la littérature sur les frontières d’efficacité, voir Fried et alii (1993).

[(3)]

Une autre approche, des indicateurs de mismatch, met l’accent sur la mesure du chômage d’inadéquation, attribuable à des problèmes structurels ou frictionnels plus qu’à une demande insuffisante (Abraham, 1983).

[(4)]

D’un point de vue strictement méthodologique, la ressemblance entre le processus de production et le processus d’appariement est frappant, ceci explique pourquoi ce dernier est modélisé généralement à l’aide d’une fonction de production.

[(5)]

La probabilité d’appariement est définie par ces auteurs comme le produit de deux probabilités, celle de proposition d’un emploi par l’employeur et celle d’acceptation de l’offre par le travailleur (Gorter et Van Ours (1994).

[(6)]

Parmi d’autres, on citera les travaux de Blanchard et Diamond (1989), Layard et alii (1991), Belderbos et Teulings (1989), Van Ours (1991), Edin et Holmlund (1991) et Maillard (1997).

[(7)]

Pour une meilleure interprétation de ce paramètre, certains auteurs prennent une décomposition orthogonale avec une composante régionale et une composante temporelle (Maillard, 1997).

[(8)]

Pour une présentation détaillée sur ce point, voir Coelli et Perelman (1999).

[(9)]

Nous adoptons ici la formulation du modèle stochastique proposée par Battese et Coelli (1988), au lieu de supposer une distribution semi-normale du terme d’inefficacité comme dans Aigner et alii (1977).

[(10)]

Pour une discussion approfondie des propriétés de ces estimateurs, voir Schmidt et Sickles (1984). Le programme FRONTIER, développé par Tim Coelli (1992), est utilisé pour ces estimations.

[(11)]

Le terme « diplômé » est utilisé ici pour toute personne ayant un diplôme de baccalauréat ou plus ou d’un diplôme de l’enseignement professionnel.

[(12)]

Dans une première étape les CIOPE se sont implantés dans des villes à forte demande d’emploi (El Caïd, 1992).

[(13)]

Les résultats d’une enquête nationale réalisée en 1993 ont permis de mettre en évidence le caractère multidimensionnel du rôle joué par la famille (CNJA, 1995).

[(14)]

Voir à ce sujet Lindbeck et Snower (1989).

[(15)]

L’évolution de ce ratio peut en partie être attribuable à la montée en puissance des centres régionaux. Crées au début des années quatre-vingt-dix, ils arrivent seulement à atteindre la dimension réelle des régions vers la fin de la période observée.

[(16)]

Une des différences entre la méthode des effets fixes et les méthodes de frontières est justement la manière dont les mesures d’efficacité sont identifiées. Nous avons privilégié dans cette étude les résultats obtenus par l’approche des frontières.

no 150 2001/4-5