Les profils des élèves migrants

scientifiques parmi leurs sortants que parmi leurs élèves stables. En CPGE littéraires les élèves sont plus souvent sortants que stables sauf à Bordeaux, Poitiers et Versailles. En CPGE économie le constat national de même proportion d’élèves parmi les migrants et les non migrants cache en fait deux groupes opposés d’académies : celles, comme Paris, où les CPGE économie sont plus représentées parmi les sortants, et celles, comme Poitiers, où ils le sont moins souvent. On a donc des comportements de migration selon la filière de CPGE différents par académie, à la fois d’arrivée et de départ. Ainsi à Toulouse 6 entrants sur 10 viennent de CPGE scientifiques alors que les CPGE scientifiques ne représentent que 55% des sortants. Par contre à Strasbourg un entrant sur 2 est un CPGE scientifique mais 7 sortants sur 10 sont des CPGE scientifiques. A Nice, sur 100 bacheliers de l’académie qui migrent à leur entrée en CPGE 57 entrent en CPGE scientifiques, 23 en CPGE littéraires et 19 en CPGE économie mais sur 100 bacheliers qui arrivent à Nice pour faire leur CPGE 77 ont migré pour effectuer une CPGE scientifiques, 10 une CPGE littéraires et 13 une CPGE économie.

Tableau 7 : la répartition des élèves en migrants et stables selon différents critères

Critère stable migrant Total

Age

En avance 71 29 100

A l’heure 76 24 100

En retard 74 26 100

Sexe

Filles 73 27 100

Garçons 77 23 100

PCS

Agriculteurs 70 30 100

Artisans, commerçants, chefs d’entreprise 76 24 100 Professions libérales, cadres sup 74 26 100

Enseignants 77 23 100

Professions intermédiaires 79 21 100

Employés 79 21 100

Ouvriers 83 17 100

Retraités-Inactifs 63 37 100

Type de bac

S 75 25 100

L 72 28 100

ES 76 24 100

STI et STT 82 18 100

Filière de CPGE

Scientifique 76 24 100

Dont MPSI 76 24 100

Dont PTSI 83 17 100

Dont TSI 82 19 100

Dont BCPST 69 31 100

Littéraire 71 29 100

Dont littéraires et sciences sociales 65 35 100

Dont littéraires 73 27 100

Commercial 76 24 100

Dont option scientifique 73 27 100

Total 75 25 100

Lecture : 24 % des élèves entrant en MPSI migrent contre seulement 31% de ceux entrant en BCPST.

Ainsi un examen des taux de migration par sexe, filière et type de baccalauréat met en évidence une mobilité équivalente des filles et des garçons lorsqu’ils sont titulaires d’un baccalauréat L, ES ou technologique mais également lorsqu’ils sont en CPGE littéraires ou économie. Par contre les filles bachelières S, et les filles en CPGE scientifique sont beaucoup plus mobiles que les garçons dans le même cas (cf. le tableau 8). On peut examiner si c’est un effet type de baccalauréat ou type de CPGE. Pour cela le dernier tableau (cf. le tableau 9) apporte un éclairage : si les filles bachelières S sont plus mobiles que les garçons c’est uniquement lorsqu’elles entrent en CPGE scientifique, et un examen plus fin montre que cet effet de plus grande mobilité des filles se retrouve dans toutes les filières scientifiques, dans une moindre mesure en MPSI et PCSI mais plus fortement en BCPST et PTSI. Ce tableau apport également une autre information : si les bacheliers scientifiques apparaissent en moyenne moins mobiles que les bacheliers littéraires c’est seulement parce qu’ils sont moins mobiles lorsqu’ils vont en CPGE scientifique et que cette filière représente la majorité des effectifs de CPGE. Par contre, lorsque les bacheliers scientifiques intègrent une CPGE littéraire, ils sont plus mobiles (un tiers d’entre eux bouge) que les bacheliers littéraires et même que les bacheliers économiques. Ils sont également plus mobiles lorsqu’ils entrent dans une CPGE économique que les bacheliers économiques.

Tableau 8 : Les migrants par sexe, selon le type de baccalauréat et selon la filière de CPGE

Garçons filles total Par baccalauréat

baccalauréat S 23% 27% 25%

baccalauréat L 28% 28% 28%

baccalauréat ES 24% 24% 24%

baccalauréat technologique 18% 18% 18%

Par CPGE

Cpge scientifiques 22% 27% 24%

Cpge littéraires 29% 29% 29%

Cpge économie 24% 24% 24%

Lecture : 27% des filles titulaires d’un baccalauréat S changent d’académie à l’entrée en CPGE contre 23% des garçons dans le même cas.

Tableau 9 : Le pourcentage de migrants par sexe croisé avec le baccalauréat et selon la cpge

Garçons bac S

Filles bac

S Total bac S

Garçons bac ES

Filles bac

ES Total bac ES Cpge scientifiques 22% 27% 24% ns ns Ns Cpge littéraires 35% 34% 34% 23% 25% 24%

Cpge économie 25% 26% 26% 24% 23% 24%

total 23% 27% 25% 24% 24% 24%

Lecture : 34% des filles titulaires d’un baccalauréat S qui entrent en CPGE littéraires changent d’académie.

Afin d’apprécier l’intensité entre académies des liens entre la migration à l’entrée du supérieur et les caractéristiques des bacheliers on peut calculer des statistiques V de Cramer sur différents tableaux de contingence croisant le fait d’être ou non migrant et certaines caractéristiques des bacheliers. Le V de cramer permet de comparer l’intensité de la liaison de deux variables qualitatives dans des tableaux de contingence d’effectifs différents (cf. l’annexe méthodologique). L’examen du tableau 10 met ainsi en évidence le lien très fort du comportement de migrant avec la zone géographique de départ et d’arrivée mais également avec la filière de CPGE choisie. C’est donc une logique d’offre qui semble s’appliquer, et à un niveau fin puisque le fait de prendre en compte des filières fines de CPGE améliore la statistique du V de cramer. L’origine scolaire et l’origine socio-économique apparaissent également comme fortement liées au comportement de migration. Viennent ensuite l’âge et le sexe.

Tableau 10 : lien entre la décision de migrer et différents critères

Critère V de Cramer Académie de départ 0,31 Académie d’arrivée 0,40

Sexe 0.04 Age 0.04 PCS 0,10 Type de bac 0,04

Filière de CPGE 0,05 Filière fine de CPGE 0,16

Nous avons vu que les entrées et sorties différaient selon les filières et selon les académies mais également selon les caractéristiques socio-économiques des migrants. Cependant ces facteurs ne sont pas totalement indépendants entre eux. Ainsi, les orientations en CPGE ne sont pas les mêmes selon le sexe de l’élève, selon le baccalauréat de l’élève et selon la filière de CPGE choisie. De fait, lorsqu’on a repéré via nos analyses descriptives précédentes des liens entre le sexe et la migration et entre la filière et entre la filière de CPGE et la migration il se peut très bien que ce soit la même réalité que l’on observe puisque les filles sont plus représentées en filières littéraires. On peut donc s’interroger sur un effet sexe ou filière. De même les élèves ne se retrouvent pas dans les mêmes filières de CPGE selon leur baccalauréat. De plus, comme nous l’avons vu précédemment, les académies ne perdent pas les mêmes élèves et n’attirent pas non plus les mêmes. Il y a donc des effets structures dont une simple analyse descriptive ne peut rendre compte. Une modélisation « toute choses égales par ailleurs » permet de répondre à ces questions. Cette analyse permet de mesurer

approche macroéconomique ou agrégée qui s’appuie sur des flux agrégés entre deux académies et utilise donc des modèles d’analyse de la variance et une approche microéconomique ou individuelle qui s’appuie sur des probabilités de migrer pour un étudiant et utilise donc des modélisations logistiques.

Ces deux méthodes, l’analyse de la variance et la régression logistique, cherchent à expliquer un comportement par un ensemble de facteurs en essayant de repérer l’effet propre de chacune des variables introduites en contrôlant les effets de structure. Nous allons successivement les utiliser pour expliquer les migrations en se plaçant à de deux niveaux. Tout d’abord une approche qui s’appuie sur des flux agrégés, puis une approche qui examine la décision individuelle de migrer. En effet l’étude des migrations d’étudiants à l’entrée en CPGE peut se placer à différents niveaux d’agrégation. Dans cette étude nous aborderons d’abord une approche au niveau agrégé pour chercher à définir les caractéristiques globales des migrations. Il s’agit de mettre en évidence les relations qui existent entre les migrations et certaines caractéristiques des zones concernées et nous utiliserons des modèles de régressions multiples. Cependant il faut se garder d’en conclure de quelconques liens entre les probabilités individuelles de migrer et ces caractéristiques. La deuxième approche des migrations se situe au niveau individuel et examine les caractéristiques de chaque migrant pour expliquer son comportement. On n’explique plus des flux de migrants mais des comportements de migration. On explique donc la probabilité qu’un élève change d’académie à son entrée en CPGE à l’aide de différentes informations dont on dispose sur lui grâce à des modèles logistiques. Il peut être intéressant de faire intervenir simultanément les caractéristiques des élèves et des académies de leur baccalauréat dans un même modèle.

L’intégration des deux approches est difficile du fait que la première prédit un comportement collectif à l’aide de caractéristiques du groupe alors que la deuxième prédit un comportement individuel à l’aide de caractéristiques individuelles.