Pr´ esentation des ´ echantillons retenus et analyses descrip- descrip-tives

Nous utilisons de nouveau des sous-´echantillons des deux bases pr´esent´ees dans le chapitre 2 : nous nous restreignons cette fois-ci `a la population en emploi. Nous consid´erons les

´episodes d’emploi de l’ensemble des individus locataires ou propri´etaires. Pour les donn´ees fran¸caises, nous excluons les locataires du secteur public dont les parcours sur le march´e de l’emploi sont caract´eris´es par une pr´ecarit´e plus marqu´ee comme le chapitre 2 a pu le mettre en ´evidence.

4.1.1 Caract´eristiques des ´episodes d’emploi

Compte-tenu des n´ecessit´es de l’analyse ´econom´etrique, nous ´eliminons de l’´echantillon tous les ´episodes d’emploi dont la date de commencement est ant´erieure au d´ebut de l’enquˆete : ainsi, les questions relatives aux conditions initiales et `a la censure `a gauche des ´episodes d’emploi peuvent ˆetre ignor´ees sans cons´equence sur les r´esultats qui suivront. Il reste alors approximativement 10 800 ´episodes d’emploi pour la France et 7 178 ´episodes pour les Etats-Unis dont les attributs sont pr´esent´es dans le tableau 4.1.

Nous remarquons tout d’abord que les locataires et les propri´etaires se distinguent au travers de leur dur´ee pass´ee dans l’emploi. En France, alors que 41% des locataires du secteur priv´e ont une dur´ee d’emploi inf´erieure `a un an, 36% des propri´etaires occupent leur emploi pendant plus de 5 ans. Aux Etats-Unis, nous retrouvons davantage de locataires dans les emplois de moins de 1 an et plus de propri´etaires dans ceux de plus de cinq ans. N´eanmoins, les ´ecarts entre les deux groupes sont moins marqu´es qu’en France. De ce fait, le nombre d’´episodes censur´es (`a droite) est plus ´elev´e chez les propri´etaires (60% contre 47% pour la France et 76% contre 66% pour les Etats-Unis). Dans les deux pays, les locataires pr´esentent des taux de sortie vers un autre emploi ou vers le chˆomage plus importants que les pro-pri´etaires. Les taux de sortie de l’emploi vers l’inactivit´e sont comparables entre les deux statuts d’occupation.

De nouveau, sur les deux ´echantillons, la plus grande mobilit´e des locataires est apparente si nous nous int´eressons au nombre d’´episodes d’emploi marqu´es par un changement de statut r´esidentiel : presque 13% en France (resp. 16% aux Etats-Unis) des ´episodes d’emploi des lo-cataires sont concern´es contre `a peine 3,5% (resp. 7%) de ceux des propri´etaires. Enfin comme pr´ec´edemment, le nombre moyen d’´episodes d’emploi reste plus ´elev´e pour les locataires.

Ces constatations se traduisent `a travers les fonctions de survie (estimateur de Kaplan-Meier) et de hasard (estimateur de Nelson-Allen) pour les deux types de statut r´esidentiel.

Nous observons sur la figure 4.1 des survies dans l’emploi plus grandes pour les propri´etaires et tr`es semblables entre la France et les Etats-Unis.

Statut r´esidentiel

Locataires Propri´etaires Total Locataires Propri´etaires Total

No. No. No. % % %

PEM

Dur´ee d’emploi

Emploi<1 an 2006 1484 3490 41.28% 24.82% 32.20%

Emploi 1-3 ans 1447 1418 2865 29.78% 23.72% 26.43%

Emploi 3-5ans 580 900 1480 11.94% 15.05% 13.66%

Emploi>5 ans 826 2177 3003 17.00% 36.41% 27.71%

Type de sortie

Censure 2293 3586 5879 47.19% 59.98% 54.24%

Sortie vers un autre emploi 1071 1123 2194 22.04% 18.78% 20.24%

Sortie vers le chˆomage 1286 997 2283 26.47% 16.68% 21.06%

Sortie vers l’inactivit´e 209 273 482 4.30% 4.57% 4.45%

Changement statut r´esidentiel

Non 4246 5771 10017 87.38% 96.52% 92.42%

Oui 613 208 821 12.62% 3.48% 7.58%

Total 4859 5979 10838 100.00% 100.00% 100.00%

Nombre d’´episodes d’emploi Moy. Min. Max. Ec.T.

Locataires priv´es 2.92 1.00 15.00 2.29

Propri´etaires 2.62 1.00 18.00 2.52

Total 2.76 1.00 18.00 2.43

PSID

Dur´ee d’emploi

Emploi<1 an 1274 1096 2370 38.09% 28.59% 33.02%

Emploi 1-3 ans 1228 1441 2669 36.71% 37.59% 37.18%

Emploi 3-5ans 454 680 1134 13.57% 17.74% 15.80%

Emploi>5 ans 389 616 1005 11.63% 16.07% 14.00%

Type de sortie

Censure 2209 2811 5020 66.04% 73.34% 69.94%

Sortie vers un autre emploi 535 508 1043 15.99% 13.25% 14.53%

Sortie vers le chˆomage 307 210 517 9.18% 5.48% 7.20%

Sortie vers l’inactivit´e 294 304 598 8.79% 7.93% 8.33%

Changement statut r´esidentiel

Non 2803 3566 6369 83.80% 93.03% 88.73%

Oui 542 267 809 16.20% 6.97% 11.27%

Total 3345 3833 7178 100.00% 100.00% 100.00%

Nombre d’´episodes d’emploi Moy. Min. Max. Ec.T.

Locataires 1.89 1.00 8.00 1.16

Propri´etaires 1.65 1.00 6.00 0.97

Total 1.76 1.00 8.00 1.07

Source :PEM 1994-2001, PSID 1994-2001, calcul des auteurs

Table 4.1 – Caract´eristiques des ´episodes d’emploi

L’´egalit´e des fonctions de survie entre propri´etaires et locataires est test´ee par la m´ethode de Prentice (1978) et Peto & Peto (1972) pour les trois types de transitions possibles : emploi-emploi, emploi-chˆomage et emploi-inactivit´e. Les r´esultats sont report´es dans le tableau 4.2

0.000.250.500.751.00

0 20 40 60 80 100

Durée d’emploi en mois Locataires Propriétaires Source : calculs de l’auteur panel européen des ménages, 1994−2001

0.000.250.500.751.00

0 20 40 60 80 100

Durée d’emploi en mois Locataires Propriétaires Source : calculs de l’auteur Panel Survey of Income Dynamics, 1994−2001

France Etats-Unis

Figure 4.1 – Fonctions de survie dans l’emploi, Locataires vs. Propri´etaires

et confirment le rejet de l’hypoth`ese d’´egalit´e des fonctions de survie entre propri´etaires et locataires pour chaque transition en France comme aux Etats-Unis.

Statut r´esidentiel Toutes sorties Emploi Chˆomage Inactivit´e

Sorties obs. att. obs. att. obs. att. obs. att.

PEM

Propri´etaires 2393 2783,62 1123 1325,71 997 1147,17 273 310.75 Locataires 2566 2175,38 1071 868,29 1286 1135,83 209 171,25

Total 4959 4959 2194 2194 2283 2283 482 482

χ²et Pr> χ² 128,97 0,00 81,48 0,00 17,17 0,00 10,44 0,00 PSID

Propri´etaires 1022 1115,74 508 557,34 210 225,36 304 333,03 Locataires 1136 1042,26 535 485,86 307 291,64 294 264,97

Total 2158 2158 1043 1043 517 517 598 598

χ²et Pr> χ² 20,25 0,00 11,53 0,00 4,48 0,03 7,55 0,01 Table 4.2 – Tests d’´egalit´e des fonctions de survie entre propri´etaires et

locataires (test de Peto-Peto-Prentice)

L’allure des taux de hasard en fonction du statut r´esidentiel (figure 4.2) indique que les propri´etaires manifestent des dur´ees d’emploi globalement plus longues, avec un ´ecart l´eg`erement plus marqu´e aux Etats-Unis. En fait, les taux de sortie des propri´etaires vers un nouvel emploi, vers le chˆomage ou l’inactivit´e sont tous les trois plus ´elev´es que ceux des locataires.

Toutefois, ces r´esultats descriptifs doivent ˆetre confirm´es par une analyse ´econom´etrique qui permet de tenir compte de l’h´et´erog´en´eit´e des caract´eristiques individuelles observ´ees entre les propri´etaires et les locataires, susceptible d’influencer leur comportement vis-`a-vis de la mobilit´e professionnelle.

0.005.01.015.02

0 20 40 60 80 100

Durée d’emploi en mois Locataires Propriétaires Source : calculs de l’auteur panel européen des ménages, 1994−2001

.004.006.008.01.012.014

0 20 40 60 80 100

Durée d’emploi en mois Locataires Propriétaires Source : calculs de l’auteur Panel Survey of Income Dynamics, 1994−2001

France Etats-Unis

Figure4.2 – Fonctions de hasard, Locataires vs. Propri´etaires 4.1.2 Caract´eristiques des individus en emploi

Les caract´eristiques individuelles correspondant aux ´episodes d’emploi sont d´ecrites dans le tableau 4.3 pour la France et le tableau 4.4 pour les Etats-Unis.

Dans les deux ´echantillons des ´episodes d’emploi, la proportion d’occupants propri´etaires s’´el`eve `a environ 55%, tandis que les locataires repr´esentent 45%. Nous ne notons pas de particularit´es significatives dans l’´echantillon des individus en emploi en termes de structure familiale ou d’occupation du conjoint par rapport `a notre pr´esentation dans le chapitre 3 de la population au chˆomage. De mˆeme, la structure par ˆage demeure tr`es diff´erenci´ee en fonc-tion du statut r´esidentiel puisque 85% des individus propri´etaires ont plus de 30 ans, tandis que nous observons l’inverse pour 70% des locataires. Cet aspect n’est pas sans influence sur les diff´erences de niveau de diplˆome entre locataires et propri´etaires : ces derniers ont plus tendance `a ˆetre peu ou pas diplˆom´es. N´eanmoins, nous ne constatons pas de clivage tr`es marqu´e en termes du type d’emploi occup´e en France contrairement aux Etats-Unis. Quelques distinctions pour le secteur d’activit´e existent entre modes d’occupation du logement : l’ap-partenance au secteur public s’av`ere sup´erieure pour les propri´etaires, tandis que les locataires sont l´eg`erement plus repr´esent´es dans le commerce et les services aux entreprises.

Ces diff´erences de caract´eristiques entre les deux groupes vont ˆetre contrˆol´ees `a l’aide de mod´elisations ´econom´etriques permettant de raisonner toutes choses ´etant ´egales par ailleurs afin de mesurer l’impact propre du statut r´esidentiel sur les dur´ees d’emploi.

Variables binaires Locataires Propri´etaires Total

Statut r´esidentiel 0.45 0.55

-Femme 0.52 0.58 0.55

Nationalit´e ´etrang`ere 0.04 0.03 0.04

H´eritage ou donation 0.03 0.07 0.05

NA ou non renseign´e 0.25 0.09 0.16

Ageˆ

Aucun diplˆome ou brevet 0.21 0.30 0.26

Ens. Technique court 0.26 0.32 0.29

Ens. Tech. long, Bac.g´en. 0.22 0.18 0.20

Ens. Sup. court 0.18 0.12 0.15

IAA et biens de conso. 0.07 0.07 0.07

Ind. auto., biens d’´equip. 0.05 0.06 0.05

Ind. biens interm. 0.07 0.07 0.07

Table 4.3 – Caract´eristiques moyennes des individus en emploi (donn´ees fran¸caises)

4.2 Mod´ elisations ´ econom´ etriques

4.2.1 Transitions vers l’emploi, le chˆomage et l’inactivit´e

Pour ´evaluer l’effet du statut r´esidentiel sur la dur´ee d’emploi, l’id´ee initiale ´etait de reprendre la mod´elisation ´econom´etrique propos´ee par van Leuvensteijn & Koning (2004)

Variables binaires Locataires Propri´etaires Total

Diplˆomes de fin d’´etudes secondaires 0.64 0.59 0.61 Diplˆome d’enseignement sup´erieur - 1er cycle 0.17 0.22 0.20 Diplˆome d’enseignement sup´erieur - 2`eme cycle 0.05 0.09 0.07 Profession

Table 4.4 – Caract´eristiques moyennes des individus en emploi (donn´ees am´ericaines)

et appliqu´ee ensuite par de Graaff & van Leuvensteijn (2007) et de Graaff et al. (2009).

Il s’agissait d’un syst`eme `a ´equations simultan´ees, mod´elisant conjointement la probabilit´e de quitter son emploi actuel et la probabilit´e d’ˆetre propri´etaire. L’´equation des transitions professionnelles pour la population en emploi sont alors repr´esent´ees par unmod`ele `a hasards proportionnels m´elang´es `a risques concurrents avec trois sorties de l’emploi possibles : un nouvel emploi, le chˆomage et l’inactivit´e. Toutefois, l’estimation de ce mod`ele complet `a risques concurrents s’´etant av´er´ee d´elicate, nous avons dˆu nous r´esoudre `a mener des estimations

distinctes pour les diff´erents risques¹. Ainsi, nous avons men´e successivement des estimations s´epar´ees pour les probabilit´es de transition vers un nouvel emploi, le chˆomage et l’inactivit´e, conjointement au choix de statut r´esidentiel et ce pour la France et les Etats-Unis.

Plus pr´ecis´ement, le cadre formel retenu est exactement similaire `a celui pr´esent´e pour les dur´ees de chˆomage (´equations (3.2) et (3.3)). Nous laissons donc les lecteurs se reporter `a la section 3.2.1 du chapitre 3. La seule diff´erence est que la variable `a expliquer de l’´equation (3.2) est d´esormais le taux de sortie de l’emploi actuel et non le taux de sortie du chˆomage.

Lorsque nous nous int´eressons par exemple `a la probabilit´e de transition vers un nouvel emploi, les ´episodes d’emploi se terminant par un ´episode de chˆomage ou d’inactivit´e sont consid´er´es comme censur´es.

4.2.2 Changements d’emploi avec ou sans mobilit´e r´esidentielle

Pour analyser plus finement les transitions d’emploi `a emploi sur les diff´erents march´es du travail (local et non local), nous avons adopt´e la mˆeme m´ethodologie que Munch et al. (2008) et Battu et al. (2008), c’est-`a-dire un mod`ele `a hasards proportionnels `a risques concurrents avec deux sorties possibles : un nouvel emploi sans mobilit´e r´esidentielle (el) et un nouvel em-ploi avec mobilit´e r´esidentielle (enl). Cette fois-ci l’estimation de ce mod`ele `a risques concur-rents a pu ˆetre men´ee `a bien et donc nous n’avons pas eu besoin d’effectuer de r´egressions s´epar´ees pour chacune des sorties envisag´ees.

Le cadre formel du mod`ele `a risques concurrents est caract´eris´e par les probabilit´es de quitter son emploi actuel :

θ_b(t|X_t, z_t, v_b) =λ_b(t) exp(X_tβ_b+γ_bz_t+v_b), b=el, enl. (4.1) avecθ_b le taux de hasard sp´ecifique `a chaque destinationb,

et l’´equation de statut r´esidentiel :

P(z_t= 1|Y_t, v_h) = exp(Y_tδ_h+v_h)

1 + exp(Ytδh+vh). (4.2) .

La principale diff´erence par rapport au mod`ele de la section 3.2.1 est que la log-vraisemblance associ´ee au mod`ele de dur´ee d’emploi doit tenir compte simultan´ement des deux types de sor-ties possibles vers l’emploi ; elle s’´ecrit maintenant :

ll_T(β_b, λ_b(t), γ_b|T, b, X_t, z_t, v_b) =X

b

d_blnθ_b(T)− Z T

0

θ_b(T)dt

(4.3) avecd_b ´egal `a 1 si l’individu quitte son emploi vers l’´etatb et 0 sinon.

1. Le mˆeme type de probl`eme est mentionn´e par exemple par Battu et al. (2008) en raison de la trop grande corr´elation entre les diff´erentes issues possibles aux ´episodes d’emploi.

En cons´equence, la log-vraisemblance jointe pour un individu ia d´esormais pour

o`u j repr´esente l’´episode j et N_j le nombre total d’´episodes d’emploi pour l’individu i et F(.) est la fonction de r´epartition jointe des termes d’h´et´erog´en´eit´e inobserv´ee. Au final, nous maximisons la somme des log-vraisemblances individuelles, soitlnL=P

ill_T,h,i. 4.2.3 Choix des variables explicatives et conditions d’exclusion

Dans les deux sp´ecifications retenues, la question de l’identification de l’influence du sta-tut r´esidentiel sur la dur´ee de l’emploi a de nouveau ´et´e trait´ee `a la fois par l’utilisation de l’approche par ´episodes multiples et par des conditions d’exclusion identifiantes. En effet, les variables explicatives retenues dans les ´equations du mode d’occupation de logement sont en tout point identiques `a celles utilis´ees dans le chapitre 3. Sur l’´echantillon du PEM, les variables d’h´eritage et de montant moyen de taxes locales servent de variables instrumen-tales, c’est-`a-dire qu’elles sont suppos´ees ˆetre sans effets sur la dur´ee pass´ee en emploi. De par la construction de l’´echantillon et le caract`ere annuel de collecte des informations indivi-duelles, la variable d’h´eritage correspond `a un ´ev´enement survenu l’ann´ee pr´ec´edant la vague de l’enquˆete tandis que les ´episodes d’emplois consid´er´es ne sont que des ´episodes r´ecents.

Comme par ailleurs, une bonne partie des ´episodes d’emploi dont nous observons la date de commencement ne s’ach`event pas avant la fin de l’enquˆete (le tableau 4.1 indique que 54% des

´episodes d’emploi sont censur´es), nous pouvons penser que la variable d’h´eritage n’est pas li´ee

`

a l’´episode d’emploi courant. Les variables de fiscalit´e locale, d´efinies `a partir du calcul par taille d’unit´e urbaine et d´epartement des quantiles de montant moyen de taxe fonci`ere et taxe d’habitation, devraient capter les am´enit´es li´ees au lieu de r´esidence. Ces variables sont poten-tiellement soumises aux biais d’effets corr´el´es, endog`enes ou contextuels soulev´es par Manski (1993). Cependant, il est peu probable que les niveaux d’agr´egation retenus (d´epartement et taille d’unit´e urbaine) correspondent `a un tri s´electif des individus susceptible de capter des effets de voisinage significatifs. Pour les mˆemes raisons, nous avons retenu comme instru-ments pour l’´echantillon du PSID, les quantiles de montant moyen de taxes locales d´efinis au niveau de chaque ´etat. Par ailleurs, comme dans le chapitre 3, nous avons ajout´e une variable de croyance religieuse mais qui ne se r´ev`ele pas ˆetre un bon instrument dans toutes les sp´ecifications consid´er´ees.

Pour les d´eterminants des dur´ees d’emploi, nous retenons l`a-encore des variables expli-catives similaires `a notre ´etude des dur´ees de chˆomage mais en en rajoutant quelques-unes ayant trait `a l’activit´e professionnelle des individus (cat´egorie professionnelle, secteur d’ac-tivit´e). Par exemple, nous prenons en compte le secteur d’origine des individus (public ou priv´e) qui est susceptible de modifier les anticipations individuelles en termes d’emploi.

4.3 R´ esultats

L’Annexe C pr´esente les r´esultats complets pour la France et les Etats-Unis des estima-tions des probabilit´es de transition vers un nouvel emploi (tableaux C.1 et C.2), le chˆomage (tableaux C.3 et C.4) et l’inactivit´e (tableaux C.5 et C.6). Elle reporte aussi dans le ta-bleau C.7 les r´esultats du mod`ele de changement d’emploi `a risques concurrents avec ou sans mobilit´e r´esidentielle, estim´e sur donn´ees fran¸caises. La premi`ere colonne de chaque tableau propose une estimation du mod`ele de dur´ee d’emploi sans traitement de l’endog´en´eit´e du mode d’occupation du logement. Les deuxi`eme et troisi`eme colonnes de chaque tableau cor-respondent respectivement `a l’estimation conjointe de l’´equation de dur´ee en emploi et de statut r´esidentiel.

Comme dans le chapitre pr´ec´edent, nous commencerons par regarder bri`evement les d´ eter-minants du statut r´esidentiel et des dur´ees de l’emploi afin de s’assurer de la coh´erence de nos r´esultats par rapport `a la litt´erature empirique existante. Puis, nous analyserons pr´ecis´ement l’impact du statut r´esidentiel sur les diff´erentes transitions professionnelles de la population en emploi.

4.3.1 Les d´eterminants du statut r´esidentiel

L’impact des diff´erentes variables explicatives sur le choix de la propri´et´e immobili`ere comme statut d’occupation est sensiblement le mˆeme dans l’ensemble des s´eries d’estimations et semblable en g´en´eral pour la France et les Etats-Unis. Par ailleurs, nous retrouvons la plupart des effets attendus des variables explicatives et d´ej`a mis en ´evidence dans le chapitre 3 (plus forte probabilit´e d’accession `a la propri´et´e des femmes, des couples avec enfants, des couples compos´es de deux actifs et des individus plus ˆag´es). N´eanmoins, par rapport `a notre

´etude sur la population au chˆomage, nous avons pu introduire des variables suppl´ementaires, relatives aux caract´eristiques de l’emploi occup´e.

Sur donn´ees fran¸caises, nous observons peu d’effets significatifs des variables d’´education ou de cat´egorie professionnelle : seuls les individus titulaires d’un diplˆome de l’enseignement technique court se distinguent de ceux qui n’ont aucun diplˆome par une probabilit´e plus grande d’ˆetre propri´etaire de leur logement. De plus, il n’existe pas de diff´erence significative entre les employ´es, les ouvriers et les professions intellectuelles quant `a leur propension `a la propri´et´e : celle-ci s’av`ere plus ´elev´ee uniquement pour les professions intellectuelles. En revanche, sur donn´ees am´ericaines, nous constatons que plus les individus en emploi sont diplˆom´es, plus ils ont de chances d’acc´eder `a la propri´et´e immobili`ere. De mˆeme, les salari´es occupant les emplois les plus qualifi´es ont une probabilit´e plus ´elev´ee d’ˆetre propri´etaire que locataire.

En France, l’appartenance au secteur public contribuerait positivement `a la probabilit´e d’ˆetre propri´etaire, mais nous observons des effets contrast´es au niveau des secteurs d’activit´e : les individus exer¸cant dans les secteurs du commerce, des industries lourdes ou des biens interm´ediaires, de l’´energie et de la construction, et des services aux entreprises ne sont pas significativement diff´erents quant `a leur choix de statut r´esidentiel ; cependant l’exercice

professionnel dans les secteurs de l’industrie agro-alimentaire, du transport, de la finance et de l’immobilier, des services aux particuliers et des services publics, ainsi que l’administration, diminue significativement la probabilit´e d’ˆetre propri´etaire.

Enfin, les instruments retenus dans les ´equations de statut r´esidentiel sont significatifs sur donn´ees fran¸caises : le fait d’avoir re¸cu un h´eritage est associ´e `a une plus grande proba-bilit´e d’ˆetre propri´etaire. Il en est de mˆeme pour le montant des taxes locales. Sur donn´ees am´ericaines, le montant des taxes locales, retenu aussi comme instrument, joue significative-ment sur l’accession `a la propri´et´e mais de fa¸con n´egative contrairement au cas fran¸cais. Plus un salari´e aux Etats-Unis habite un ´etat avec de fortes taxes locales, moins il a de chances de devenir propri´etaire. Le montant de ces taxes locales ne mesurerait sans doute pas les am´enit´es li´ees au lieu de r´esidence car il a ´et´e calcul´e `a un niveau g´eographique trop agr´eg´e.

Il repr´esenterait plus une d´epense suppl´ementaire `a acquitter lors de l’achat d’un logement.

De nouveau, nos r´esultats ne sont pas contradictoires avec ceux de la litt´erature empirique sur le sujet.

4.3.2 Les d´eterminants de la dur´ee en emploi

Selon les travaux empiriques concernant les transitions sur le march´e du travail en France et aux Etats-Unis, nous nous attendions `a ce que les femmes et les Noirs aient des trajec-toires professionnelles marqu´ees par une plus forte instabilit´e et des sorties de l’emploi plus fr´equentes quelle que soit la destination [Bl¨oss, Frickey & Novi (1994), Havet (2002), Havet (2006)]. Nous nous attendions aussi globalement `a un effet n´egatif de l’ˆage sur le taux de sortie de l’emploi, hormis pour les transitions vers l’inactivit´e. Nos estimations des probabilit´es de fin des ´episodes d’emploi indiquent des impacts diff´erenci´es de la plupart des variables expli-catives selon le type de transition consid´er´e (nouvel emploi, chˆomage, inactivit´e) et quelques

Selon les travaux empiriques concernant les transitions sur le march´e du travail en France et aux Etats-Unis, nous nous attendions `a ce que les femmes et les Noirs aient des trajec-toires professionnelles marqu´ees par une plus forte instabilit´e et des sorties de l’emploi plus fr´equentes quelle que soit la destination [Bl¨oss, Frickey & Novi (1994), Havet (2002), Havet (2006)]. Nous nous attendions aussi globalement `a un effet n´egatif de l’ˆage sur le taux de sortie de l’emploi, hormis pour les transitions vers l’inactivit´e. Nos estimations des probabilit´es de fin des ´episodes d’emploi indiquent des impacts diff´erenci´es de la plupart des variables expli-catives selon le type de transition consid´er´e (nouvel emploi, chˆomage, inactivit´e) et quelques

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