Chapitre 6 : Typologie des actifs informels et déterminants de l’informalité
2. Les déterminants de l’informalité par le modèle de régression logistique
2.2. Les déterminants de l’informalité des salariés
Nous avons également utilisé la même méthode de régression logistique binaire pour déterminer les variables explicatives de l’informalité des salariés du secteur privé non agricole (98 sur 236) et calculer les probabilités pour qu’un salarié appartienne au groupe des informels. Les deux modalités de la variable dépendante (à expliquer) sont : 0 (formel) et 1 (informel). Le salarié formel correspond ici au salarié assuré et le salarié informel est défini comme un salarié non assuré, c’est-à-dire non déclaré à la caisse nationale de l’assurance sociale (CNAS).
Les variables explicatives (9) sont : le sexe, l’âge, le statut matrimonial, le niveau
d’instruction, le statut dans l’emploi antérieur, l’ancienneté dans le travail, le secteur d’activité, le revenu mensuel de l’activité principale et le volume de travail hebdomadaire
Nous avons procédé selon deux méthodes, la méthode ascendante pas à pas et la méthode
descendante pas à pas, et abouti à des résultats légèrement différents.
2.2.1. Les déterminants de l’informalité des salariés selon la méthode ascendante pas à pas En utilisant la méthode ascendante pas à pas (4 itérations) sur la base de rapport de maximum de vraisemblance qui a permis d’obtenir une bonne capacité prédictive, il classifie correctement 77,1% de l’échantillon (tableau 87), le modèle permet de dégager 4 déterminants de l’informalité des salariés dont les coefficients de régression ainsi que le test de Wald et les rapports de cote sont donnés par le tableau 99.
Tableau 87 : tableau de classification (a) pour les salariés (méthode ascendante pas à pas)
Observé
Prévu
Informalité (assurance) Pourcentage correct assuré
(formel)
non assuré (informel))
Etape 4 informalité assuré (formel) 109 29 79.0
non assuré (informel) 25 73 74.5
Pourcentage global 77.1
(a) La valeur de césure est 0,500 Source : résultat obtenu à l’aide du logiciel SPSS version 13.0 Les variables explicatives retenues par le modèle (4) sont la situation matrimoniale, le niveau
d’instruction, le secteur d’activité et le salaire.
La situation matrimoniale : les salariés célibataires (et veufs ou divorcés) ont une probabilité
plus élevée d’être informels (non assurés). Ils ont 6 fois plus de chance par rapport aux salariés mariés d’appartenir au groupe des informels.
Le niveau d’instruction : plus le niveau d’instruction du salarié est élevé plus la probabilité
pour qu’il soit informel diminue. 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. Ceux ayant un niveau secondaire ou supérieur ont respectivement 5 et 13 fois moins de chance d’être informels.
Le secteur d’activité : les salariés exerçant dans les secteurs du BTP et des services ont plus
de chance d’être informels par rapport à ceux activant dans le secteur de l’industrie. En revanche, ceux exerçant dans la fonction publique (administration, éducation et santé) ont moins de chances d’être informels. Les salariés du secteur public sont en effet tous déclarés à la CNAS (formels).
Le salaire : la probabilité d’être informel pour un salarié diminue avec l’augmentation du
salaire. Les salariés percevant un revenu mensuel variant entre 12000 et 25000 DA (1 à 2 SNMG) ont 4 fois moins de chance d’être informels par rapport à ceux ayant un salaire inférieur au SNMG (12 000 DA). La probabilité d’être informels pour les salariés ayant un salaire supérieur ou égal à 50 000 DA (cadres et cadres supérieurs) est quasiment nulle. En effet, les salariés rémunérés en déca du SNMG sont ceux qui ne sont pas déclarés à la sécurité sociale par leurs employeurs alors que ceux qui perçoivent un salaire relativement élevé sont systématiquement assurés.
La constante du modèle est significative (0,005) et prend une valeur négative (-1,645). Ceci pourrait s’interpréter comme l’effet négatif de la réglementation sociale (obligeant les employeurs aussi bien publics que privés à déclarer leurs salariés à la caisse de l’assurance sociale) sur la probabilité d’être informels pour les salariés.
Tableau 88 : résultats des estimations (régression logistique binaire) pour les salariés (méthode ascendante pas à pas)
variables B E.S. Wald ddl Signif. Exp(B) IC pour Exp(B) 95,0%
Inférieur Supérieur Statut matrimonial
marié(ref)
Célib-div-veuf 1,818 0,418 18,915 1 0,000 6,158 2,714 13,970
Instruction 13,156 4 0,011
Sans inst-prim (ref)
moyen -0,648 0,492 1,733 1 0,188 0,523 0,199 1,373 secondaire -1,497 0,585 6,540 1 0,011 0,224 0,071 0,705 FP -0,885 0,514 2,961 1 0,085 0,413 0,151 1,131 supérieur -2,573 0,784 10,785 1 0,001 0,076 0,016 0,354 Secteur d’activité 33,448 3 0,000 industrie (ref) BTP 2,084 0,513 16,481 1 0,000 8,034 2,938 21,971 adm-édu-santé -0,629 1,180 0,284 1 0,594 0,533 0,053 5,386 services 2,423 0,454 28,518 1 0,000 11,278 4,635 27,444 Revenu mensuel 13,422 3 0,004 Moins 12 000 DA (ref) 12000-25000 DA -1,362 0,379 12,944 1 0,000 0,256 0,122 0,538 25000-50000 DA -0,370 0,580 0,407 1 0,524 0,691 0,222 2,154 50000 DA et plus -20,936 16812,21 7 0,000 1 0,999 0,000 0,000 . Constante -1,645 0,582 7,975 1 0,005 0,193
Source : résultats obtenus à l’aide du logiciel SPSS version 13.0 Les variables non retenues sont : le sexe, l’âge, le statut dans l’emploi antérieur, l’ancienneté et le volume de travail hebdomadaire.
Tableau 89 : variables non retenues dans le modèle (salariés, méthode ascendante pas à pas)
Variables hors de l’équation Score ddl Signif
sexe (1) 2,868 1 0,090
âge 6,509 4 0,164
ancienneté 0,653 2 0,721
VHH 3,622 2 0,164
statut dans l’emploi antérieur 2,379 4 0,666 Statistiques globales 14,179 13 0,361
Source : obtenu à l’aide du logiciel SPSS version 13.0
2.2.2. Les déterminants de l’informalité des salariés selon la méthode descendante pas à pas L’utilisation de la méthode descendante pas à pas (4 itérations), en retenant le critère du rapport de maximum de vraisemblance qui donne également une bonne capacité prédictive (76,7% de l’échantillon sont correctement classifiés) a permis de dégager, outre le niveau d’instruction, le secteur d’activité et le salaire (identifiés par la méthode précédente), deux autres variables déterminantes de l’informalité (le sexe et l’âge).
Tableau 90 : tableau de classification (a) pour les salariés (méthode descendante pas à pas)
Observé
Prévu
Informalité (assurance) Pourcentage correct assuré
(formel)
non assuré (informel))
Etape 4 informalité assuré (formel) 110 28 79.7
non assuré (informel) 27 71 72.4
Pourcentage global 76.7
(a) La valeur de césure est 0,500 Source : résultat obtenu à l’aide du logiciel SPSS version 13.0
Ainsi, les variables explicatives retenues par le modèle (5) sont le sexe, l’âge, le niveau
d’instruction, le secteur d’activité et le revenu mensuel de l’activité principale (tableau 91). Le sexe : la probabilité d’être salarié informel est plus élevée chez les femmes. Ces dernières
ont 3 fois plus de chance d’être informelles par rapport aux hommes.
Le niveau d’instruction : la probabilité d’être informel pour un salarié diminue avec
l’élévation du niveau d’instruction. Les salariés ayant un niveau d’instruction moyen ont 2,4 fois moins de chance d’être informels comparativement aux salariés sans instruction ou ayant un niveau primaire. Ceux ayant un niveau secondaire ou supérieur ont respectivement 5 et 18 fois moins de chance d’être informels.
Le secteur d’activité : les salariés dans les secteurs du BTP et des services ont plus de chance
d’être informels par rapport à ceux du secteur de l’industrie. En revanche, les fonctionnaires ont moins de chance d’être informels.
Le salaire : la probabilité d’être informel pour un salarié diminue avec l’augmentation du
salaire. Les salariés percevant un revenu mensuel variant entre 12000 et 25000 DA (1 à 2 SNMG) ont 3 fois moins de chance d’être informels par rapport à ceux ayant un salaire inférieur au SNMG (12 000 DA). Comme dans le premier résultat, la probabilité d’être informels pour les salariés ayant un salaire supérieur ou égal à 50 000 DA (cadres et cadres supérieurs) est quasiment nulle.
Enfin, le modèle a retenu l’âge comme déterminant de l’informalité (la probabilité d’être informel diminue avec l’age du salarié) mais il s’agit d’une variable non significative (0,99).
Tableau 91: résultats des estimations (régression logistique binaire) pour les salariés (méthode descendante pas à pas)
variables B E.S. Wald ddl Signif. Exp(B) IC pour Exp(B) 95,0% Inférieur Supérieur Sexe homme (ref) sexe (1) femme 1,092 0,642 2,894 1 0,089 2,981 0,847 10,492 Age 2,376 4 0,667 15-20 ans (ref) 20-29 ans -20,913 13910,333 0,000 1 0,999 0,000 0,000 . 30-39 ans -20,528 13910,333 0,000 1 0,999 0,000 0,000 . 40-49 ans -20,934 13910,333 0,000 1 0,999 0,000 0,000 . 50 ans et plus -21,884 13910,333 0,000 1 0,999 0,000 0,000 . Instruction 12,846 4 0,012 Sans inst-prim (ref) moyen -0,878 0,570 2,372 1 0,124 0,416 0,136 1,270 secondaire -1,656 0,661 6,268 1 0,012 0,191 0,052 0,698 FP -0,919 0,587 2,446 1 0,118 0,399 0,126 1,262 supérieur -2,887 0,870 11,007 1 0,001 0,056 0,010 0,307 Secteur d’activité 33,448 3 0,000 industrie (ref) BTP 2,418 0,561 18,581 1 0,000 11,218 3,737 33,676 adm-édu-santé -1,026 1,249 0,675 1 0,411 0,358 0,031 4,141 services 2,815 0,521 29,161 1 0,000 16,693 6,009 46,372 Revenu mensuel 7,469 3 0,058 Moins 12 000 DA (ref) 12000-25000 DA -1,019 0,404 6,365 1 0,012 0,361 0,164 0,797 25000-50000 DA -0,051 0,641 0,006 1 0,936 0,950 0,270 3,338 50000 DA et plus -19,932 16746,482 0,000 1 0,999 0,000 0,000 . Constante 18,827 13910,333 0,000 1 0,999 150099602,442
Source : résultats obtenus à l’aide du logiciel SPSS version 13.0 Les variables non retenues dans le modèle sont : le situation matrimoniale, le statut dans
l’emploi antérieur, l’ancienneté et le volume de travail hebdomadaire. Tableau 92 : variables non retenues dans le modèle (salariés, méthode descendante pas à pas)
Variables hors de l’équation Score ddl Signif
ancienneté (tps) 0,412 2 0,814
VHH 3,076 2 0,215
statut dans l’emploi antérieur ( stea) 2,460 4 0,652
Statistiques globales 5,252 8 0,730
Source : obtenu à l’aide du logiciel SPSS version 13.0
On retient que les deux méthodes aboutissent à des déterminants communs de l’informalité des salariés ; il s’agit du niveau d’instruction, du secteur d’activité et du revenu mensuel des salariés. La première méthode (ascendante pas à pas) dégage un autre déterminant qui est la situation matrimoniale des salariés et la seconde (descendante pas à pas) permet d’identifier deux autres déterminants (le sexe et l’âge des salariés).