THOMAS VIGNEAULT
ANALYSE DE L'EFFICACITE D'ACTION EMPLOI
PAR RÉGRESSION DISCONTINUE
Thèse présentée
à la Faculté des études supérieures et postdoctorales de l'Université Laval dans le cadre du programme de maîtrise en économique
pour l'obtention du grade de maître es arts (MA.)
DÉPARTEMENT D'ECONOMIQUE FACULTÉ DES SCIENCES SOCIALES
UNIVERSITÉ LAVAL QUÉBEC
2013
Résumé
Plusieurs raisons peuvent expliquer les difficultés que rencontrent certains groupes désavantagés à entrer sur le marché du travail : Faible scolarité, intégration sociale chancelante, etc. Récemment, certains gouvernements ont adopté des programmes de subventions directes sur les salaires des individus qui retournent sur le marché du travail. Ceux-ci peuvent inciter au travail et permettre l'acquisition d'habiletés qui augmentent la valeur des travailleurs auprès des employeurs. C'est dans cette optique que le programme Action emploi a été instauré par le gouvernement du Québec. Il consistait en un supplément temporaire au revenu pour les assistés sociaux de longue durée qui parvenaient à trouver un emploi. Le Regression Discontinuity Design, qui réduit le biais de sélection, est utilisé pour en tester l'efficacité. Les résultats confirment l'efficacité du programme, qui augmente significativement le niveau d'emploi de la population visée. Les femmes et les ménages monoparentaux sont ceux qui réagissent le plus au programme.
Avant-Propos
Je tiens à remercier tout spécialement mon directeur de recherche M. Guy Lacroix pour son aide précieuse, sa disponibilité, ses conseils avisés et son écoute. Je remercie mon codirecteur de recherche M. Bernard Fortin pour son aide précieuse.
Merci également à ma famille, plus particulièrement mon père et ma mère qui par leur support affectif, moral, intellectuel et financier ont rendu ce mémoire possible. Merci également à mon grand-père Léo Vigneault qui a toujours eu un intérêt particulier dans mes études.
Je remercie aussi mes amis, au premier titre mes colocataires Julien Gaudreau et Patrice Vachon. Le premier m'a beaucoup encouragé, alors que l'aide du second m'a été utile en plusieurs occasions durant la rédaction de ce mémoire. Merci pareillement à Essolaba Aouli et à David Gendron pour leur aide dans la réalisation de mon projet.
Finalement, je souhaite témoigner de ma reconnaissance au département d'économique de l'université Laval et au Centre de Interuniversitaire sur le Risque, les Politiques Économiques et l'Emploi pour leur généreux financement.
Table des matières
Résumé i Avant-Propos ii Table des matières iii Liste des tableaux iv Liste des figures v
1 : Introduction 1 2 : Mise en contexte 5
2.1 : L'assistance sociale 5 2.2 : Les prédécesseurs d'Action Emploi 6
2.3 : Action Emploi 9 3 : Méthodologie 11
3.1 : Le regression discontinuity design 11 3.2 : Vérification des hypothèses 14 4 : Données et analyse descriptive 16
4.1 : Constations préliminaires 16 4.2 : Vérification des hypothèses 19
5 : Résultats 26 5.1 : Résultats statistiques 26
5.2 : Comparaison des résultats avec ceux obtenus par Essolaba Aouli 33
5.3 : Résultats graphiques 34
Conclusion 37 Bibliographie 38 A : Ligne du temps d'Action Emploi 41
B : Exemples de RD design 42 Bl : Graphique « Sharp Regression discontinuity design » 42
B2 : Graphique de Comparaison entre « sharp » et « fuzzy » RD design 43 C : Graphiques de comparaison entre les participants et les non-participants 44 D : Graphiques de comparaison entre les participants et les non-participants admissibles. .45
Liste des tableaux
4.1 Profil des participants 18 4.2 Caractéristiques des prestataires de l'assistance emploi, selon le statut de participation 19
4.3 Caractéristiques des prestataires de l'assistance emploi, selon le statut d'éligibilité 21 4.4 Nombre de personnes selon le nombre de mois avant le programme sur l'Assistance
sociale 25 5.1 Résultats pour les personnes sans contraintes à l'emploi (sauf mention) avec 2 mois
autour du point de rupture 27 5.2 Résultats pour les personnes sans contraintes à l'emploi (sauf mention) avec 3 mois
autour du point de rupture 28 5.3 Résultats pour les personnes sans contraintes à l'emploi (sauf mention) avec 4 mois
Liste des figures
4.1 Graphique de comparaison entre les participants et les non-participants 23 4.2 Graphique de comparaison entre les participants ayant complété le programme et les
non-participants 23 4.3 Graphique de comparaison entre les participants et les non-participants admissibles....24
5.1 Graphique RD général après un an 35 5.2 Graphique RD général jusqu'en juin 2011 36
A Ligne du temps d'Action Emploi 40 Bl « Sharp regression discontinuity design » 41
B2 Comparaison entre « sharp » et « fuzzy » RD design 42 Cl Graphiques de comparaison entre les participants et les non-participants célibataires...43
C2 Graphiques de comparaison entre les participants et les non-participants monoparentaux 44 C3 Graphiques de comparaison entre les participants et les non-participants montréalais. .45 DI Graphiques de comparaison entre les participants et les non-participants admissibles
célibataires 46 D2 Graphiques de comparaison entre les participants et les non-participants admissibles
monoparentaux
D3 Graphiques de comparaison entre les participants et les non-participants admissibles
montréalais 46 El Graphique RD après un an pour les femmes 47
E2 Graphique RD jusqu'en juin 2011 pour les femmes 48 E3 Graphique RD après un an pour les hommes 49 E4 Graphique RD jusqu'en juin 2011 pour les hommes 50
Introduction
Il peut être très difficile pour certains groupes particulièrement désavantagés d'entrer sur le marché du travail. Traditionnellement, les gouvernements ont financé des programmes de formation aux adultes pour tenter de régler ce problème. On pensait que ces programmes allaient permettre à ces individus de recevoir des offres d'emplois intéressantes et ainsi réduire leur dépendance aux programmes de transfert. Malheureusement, la littérature qui a évalué l'efficacité de ces programmes souligne le peu de succès qu'ont eu ceux-ci. Cet échec relatif s'explique par la manque d'adéquation entre les formations proposées et le marché du travail. Devant ce constat d'échec, les gouvernements se sont tournés vers des mesures rendant le travail plus attrayant économiquement, la méthode privilégiée étant une subvention directe sur les salaires des individus qui retournent sur le marché du travail. Cela a deux avantages : la hausse de salaire motive peut-être davantage les individus à travailler que les anciens programmes de formation en augmentant la différence de revenu entre les travailleurs et les non-travailleurs, et le travail en lui-même permet l'acquisition d'habiletés qui augmentent la valeur des nouveaux travailleurs pour les employeurs.
Ces subventions au travail peuvent être appliquées de différentes façons. Au Royaume-Uni et aux États-Unis, des crédits d'impôt ont été offerts aux travailleurs à bas salaires. Au Canada, un programme semblable, le PFRT (Prestation fiscale pour le revenu de travail), existe depuis 2007. Celui-ci offre des crédits d'impôts aux familles et aux individus à faibles revenus qui ont un emploi, notamment pour inciter ceux qui n'en ont pas à entrer sur le marché du travail. Avant l'implantation du PFRT, un projet pilote a été lancé concernant les familles monoparentales dans deux provinces, le Nouveau-Brunswick et la Colombie-Britannique. Il s'agit du PAS (Projet d'autosuffisance). Celui-ci offrait un généreux supplément au salaire durant une période de trois ans à certaines mères monoparentales. Plusieurs études préliminaires concluaient que le PAS avait eu un impact important et positif sur l'emploi des individus visés (Michalopoulos et al, 2000; Quets et al, 1999) et sur le bien-être de leurs enfants (Morris et al, 2000). Ces résultats ont été déterminants dans la décision du gouvernement du Québec d'implanter une politique semblable mais à une
échelle beaucoup plus grande. Ainsi, en mars 2001, Action Emploi est annoncé dans le budget du gouvernement, le lancement devant avoir lieu pour le mois de décembre.
Action emploi consistait en un supplément temporaire au revenu pour les assistés sociaux et les chômeurs qui parvenaient à trouver un emploi à l'intérieur de douze mois après la mise en œuvre du programme. Les participants recevaient une bonification d'environ 3$ de l'heure la première année, d'environ 2$ de l'heure la deuxième année et d'environ 1$ de l'heure la troisième et dernière année. Pour être admis dans Action Emploi, il fallait avoir cumulé au moins 36 mois à l'assistance sociale au cours des 45 derniers mois. Les principales innovations de ce programme étaient son accès universel, son soutien financier substantiel et son ampleur. Une autre de ses particularités était son caractère temporaire : au bout d'un an le programme était terminé (Ministère de l'Emploi et de la Solidarité sociale, 2006) .
Ce programme a déjà été étudié par d'autres étudiants de l'université Laval dont Marie-Claude Ruel, Louis-David Côté, Dany Brouillette et Essolaba Aouli. Ceux-ci l'ont, étudié avec des méthodes économétriques différentes de celle utilisée dans ce mémoire. En effet, Marie-Claude Ruel a utilisé la méthode différence-en-différence (Ruel, 2008). Louis-David Côté a recouru à un estimateur avant-après à partir de deux modèles de hasards semi-paramétrique (Côté, 2006), alors que Dany Brouillette a utilisé un modèle de durée avec états et épisodes multiples (Brouillette, 2008). Finalement, Essolaba Aouli a utilisé la technique du « matching » (Aouli, 2012). De plus, contrairement aux trois premiers, il a eu accès aux données du ministère de l'emploi et de la solidarité sociale jusqu'en 2011 ce qui permet une comparaison des résultats intéressantes. Les résultats obtenus dans ces quatre travaux sont cohérents et indiquent tous que la mesure a eu un impact positif sur l'emploi des participants. De plus, les résultats des trois premières études ont amené le gouvernement du Québec à remettre sur les rails un programme semblable à Action Emploi dans le budget du gouvernement du Québec de 2008.
Dans ce mémoire, je confirme donc la plupart de ces résultats en utilisant une méthode économétrique différente, le « regression discontinuity design ». Cette méthode est encore
peu connue au Québec, mais elle a fait déjà l'objet d'une littérature abondante aux États-Unis et au Canada anglais. Elle a notamment été vulgarisée par Lee et Lemieux (Lee et al, 2010) et par Cameron et Trivedi (Cameron et al, 2005). C'est toutefois à Thistlewaite et Campbell (Campbell, 1960) qu'on en doit la paternité. Même si cette méthode existe depuis plus de cinquante ans, elle n'est utilisée de façon importante en économie que depuis quelques années, notamment suite aux travaux de van der Klaauw (2002). La principale contribution de ce mémoire sera donc d'appliquer le « regression discontinuity design » à un nouveau problème : l'efficacité des suppléments temporaires à l'emploi, plus précisément le programme québécois Action Emploi. De plus, pour des raisons expliquées plus loin, cette technique comporte de nombreux avantages et permet d'obtenir des résultats potentiellement sans biais et de mieux les stratifier par sous-groupes.
Un des principaux avantages de cette technique est le faible nombre d'hypothèses nécessaires et leur validité. De plus, l'intuition derrière le « regression discontinuity design » est assez simple. En effet, par exemple, il est raisonnable de penser que la différence entre deux individus ayant un score quelconque respectivement un peu en-dessous et un peu au-dessus d'une valeur arbitraire est plutôt ténue, voire insignifiante statistiquement. C'est, du moins, le cas lorsque ces personnes n'ont pas un contrôle total sur le fait de se retrouver avec un score plus grand ou petit que cette valeur et plus encore si elles ne savent pas qu'il est dans leur intérêt d'avoir ce contrôle. Il est donc possible de montrer qu'avoir eu un score au-dessus ou en-dessous d'une variable arbitraire relève davantage du hasard que d'une décision consciente. De ce fait, on peut analyser précisément les effets que peuvent créer des politiques en comparant deux groupes tout à fait semblables, l'un ayant été admissible à la politique, l'autre pas (Lee et al, 2010).
Plus précisément, il s'agira de comparer le niveau d'emploi de ceux qui avait la possibilité d'utiliser Action Emploi par rapport à ceux qui n'en avaient pas la possibilité pour vérifier si ceux-ci travaillent maintenant davantage que les autres. Cela permettant d'éviter d'avoir un biais de sélection.
Les résultats démontrent que le programme a été efficace puisqu'il a permis de réduire significativement la présence sur l'assistance sociale. Les personnes monoparentales, les femmes et les personnes vivant hors de Montréal sont celles qui ont réagi le plus au programme. A contrario, les personnes ayant des contraintes sévères ou temporaires à l'emploi, les jeunes et les les travailleurs de plus de 45 ans n'ont que peu ou pas réagi au programme.
2. Mise en contexte
2.1 L'assistance sociale
L'assistance sociale est un terme générique utilisé par le gouvernement du Québec qui désigne ses programmes d'aide de derniers recours. Actuellement, elle se divise en deux programmes distincts : l'aide sociale et la solidarité sociale. Ce dernier s'adresse aux personnes ayant des contraintes sévères à l'emploi alors que le premier est universel pour les personnes entre 18 et 65 ans qui sont sans emploi et qui n'ont pas accès à l'assurance-chômage. Dans le cadre de cette étude, notre base de données contient des informations sur toutes les personnes ayant réclamé de l'assistance sociale. En mars 2012, il y avait 329 573 ménages représentant 469 739 prestataires (Ministère de l'Emploi et de la Solidarité sociale, 2012). Parmi eux, il y avait 362 227 adultes et 107 512 enfants. Cela représente une baisse importante par rapport au début du programme Action Emploi en 2001 et à sa fin en 2005. En 2001, on dénombrait 570 588 prestataires. Ce nombre est passé à 518 188 en 2005. Il y a donc une tendance à la baisse importante. L'aide moyenne accordée aux prestataires est de 726,99$ par mois par rapport à 666,38$ lors de la mise en place du programme. Les programme sont coûteux pour le gouvernement. Pour 2011 seulement, l'aide totale versée a été de 239,6 millions. Finalement, il est intéressant de constater que le groupe cible du PAS, les ménages monoparentaux, représentent 16,5% des ménages prestataires (Ministère de l'Emploi et de la Solidarité sociale, 2001, 2006, 2012).
En plus des coûts financiers importants qu'il commande, le programme d'assistance sociale comporte certains effets indésirables, notamment la trappe à la pauvreté. En effet, l'assistance sociale peut créer une certaine dépendance qui se caractérise formellement par un taux de sortie du programme de plus en plus faible dans le temps (Duclos et al., 1996). Cela s'explique en partie par une détérioration progressive du capital humain se traduisant par des salaires offerts moins élevés sur le marché du travail et par le découragement induit par les échecs répétés. La différence entre les revenus du travail et les revenus tirés de
l'assistance sociale devient alors souvent trop faible pour justifier l'effort supplémentaire de travailler. La trappe de pauvreté comme telle se forme lorsque quelqu'un qui augmente un peu son offre de travail n'obtient que peu ou pas de revenus supplémentaires. Lorsque cette situation survient, la probabilité pour les ménages de recourir au travail au noir, de vivre une situation de monoparentalité ou un divorce s'en trouve accrue (Fortin, 1997). Un enjeu important de l'économie du travail contemporaine est donc de trouver des solutions à cette dépendance et surtout à la pauvreté qu'elle engendre.
2.2 Les prédécesseurs d'Action Emploi
Pour trouver une solution permettant aux ménages de sortir de la trappe de pauvreté, plusieurs avenues ont été suggérées. Tout d'abord certains ont proposé un revenu minimal garanti, qui consiste à fournir un montant minimal par année sans condition de façon universelle. Cette solution peut permettre d'augmenter l'offre de travail des ceux qui ne travaillent pas du tout, mais elle pourrait avoir l'effet inverse quant à certains travailleurs qui pourraient réduire leurs heures de travail pour profiter du programme (voir Clavet, Duclos et Lacroix, 2011). Pendant longtemps, la solution proposée par plusieurs gouvernements a été des programmes de formation pour les chercheurs d'emploi. Leur justification est qu'ils pourraient augmenter le capital humain des chercheurs d'emploi, et ainsi potentiellement leur valoir des salaires plus élevés. Malheureusement, certaines études tendent à démontrer que les résultats obtenus sont peu satisfaisants (Heckman et al. 1999). Cela s'expliquerait par la faible adéquation entre les formations données et le marché du travail. Par contre, pour avoir une grande adéquation entre la formation et le travail, la formation en entreprise pourrait être valable. C'est ainsi qu'est venue l'idée qu'un supplément au revenu pourrait augmenter l'offre de travail des prestataires de programmes d'assistance sociale.
Aux États-Unis et au Royaume-Uni, ces suppléments au revenu ont pris la forme de crédits d'impôt destinés à rendre le travail plus payant pour les travailleurs à faible revenu. Ces programmes sont le Earned Income Tax Credit (EITC) aux États-Unis et le Working Families Tax Credit (WFTC) au Royaume-Uni. Un des objectifs de ces crédits d'impôt sur le revenu est d'encourager les bénéficiaires d'assistance sociale à s'engager dans un emploi
rémunéré grâce à la fourniture d'un supplément de revenu qui compense la perte éventuelle de prestations et l'augmentation des taxes et des autres coûts liés à l'emploi. Au Canada, la Prestation fiscale pour le revenu de travail (PFRT) a été introduite en Mars 2007. La PFRT vise à améliorer les incitations à travailler pour les Canadiens à faible revenu et à lutter contre la trappe de pauvreté de l'assistance sociale dont nous avons discuté plus haut. Le programme consiste en un crédit d'impôt remboursable qui offre un allégement fiscal pour les travailleurs et les familles à faible revenu. Le programme partage de nombreuses similitudes avec ceux en vigueur aux États-Unis et au Royaume-Uni.
Le prédécesseur le plus important d'Action Emploi est le Projet d'autosuffisance (PAS) dont s'inspire directement Action Emploi. Afin de bien comprendre le programme, il est nécessaire d'expliquer le contexte dans lequel le PAS a été introduit et les motivations qui ont guidé le choix de ses plus importants paramètres. Le projet d'autosuffisance est un projet de recherche et de démonstration unique en son genre qui visait à déterminer si le fait de rendre le travail plus payant que l'assistance sociale inciterait davantage de chefs de famille monoparentale à choisir le travail rémunéré par rapport à l'assistance sociale.
Le PAS a été en activité entre les mois de novembre 1992 et de décembre 1999 dans les provinces de la Colombie-Britannique et du Nouveau-Brunswick. Le PAS offrait des paiements mensuels en espèces à des chefs de famille monoparentale qui touchaient des prestations d'assistance sociale depuis au moins un an et qui se trouvaient un emploi à temps plein (au moins 30 heures par semaine). Les prestataires recevaient des paiements mensuels supplémentaires aux gains qu'ils obtenaient de leur travail rémunéré. Les bénéficiaires qui y étaient admissibles et le demeuraient pouvaient continuer à toucher ces paiements jusqu'à concurrence de trois ans. Comme condition pour continuer à recevoir ces paiements, il fallait travailler à plein temps et ne pas recevoir de prestations d'assistance sociale. En offrant un complément de revenu, le PAS visait a encourager les personnes qui auraient continué à dépendre de l'assistance sociale à participer au marché du travail et à atteindre un jour l'autosuffisance économique.
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Le nombre de participants retenus pour le projet comprenaient plus de 9 000 chefs de famille monoparentale touchant ou ayant demandé des prestations d'assistance sociale dans les deux provinces. Seul ces derniers avaient accès au programme. Ils ont été désignés au hasard entre novembre 1992 et mars 1995 pour faire partie soit du groupe traité, les bénéficiaires qui avaient la possibilité de participer au programme de supplément de revenu du PAS, soit du groupe témoin, à savoir les bénéficiaires qui n'avaient pas la possibilité de participer au PAS et qui servaient de point de comparaison pour mesurer les effets du PAS sur les membres du premier groupe.
Quand un prestataire de l'assistance sociale était sélectionné et devenait admissible au programme de supplément de revenu du PAS, on l'informait qu'il avait un an à partir de la date à laquelle il y était devenu admissible pour se trouver un emploi et cesser de recevoir des paiements de l'assistance sociale. Celui-ci devait au moins travailler 30 heures par semaine et cesser de dépendre de l'assistance sociale, après quoi il pouvait demander le supplément de revenu mensuel. Le supplément de revenu du PAS correspondait à la moitié de la différence entre le revenu d'emploi brut du participant et le montant maximal établi par le PAS pour chaque province. Le seuil de revenu est donc calculé selon une formule assez généreuse pour que le travail rémunéré soit financièrement plus avantageux que l'assistance sociale pour la plupart des prestataires.
La prestation diminue graduellement au fur et à mesure qu'augmente le revenu d'emploi. La réduction du montant du supplément de revenu est plus graduelle qu'elle ne Test dans le cas des prestations de l'assistance sociale, et ce pour éviter le piège de la trappe de pauvreté et l'incitation qu'il pourrait y avoir à quitter le programme. Ainsije supplément est réduit de 50 cents pour chaque dollar de revenu d'emploi au delà d'un certain seuil. La dépendance à long terme à l'égard du programme est écartée d'emblée vue la réduction graduelle de ses prestations et son caractère temporaire. Le projet d'autosuffisance se fondait sur l'espoir que les prestataires de l'Aide au revenu accroîtraient suffisamment leurs gains pendant ces trois ans pour continuer à travailler par la suite.
Suite à l'implantation du programme, plusieurs études préliminaires ont conclu que le PAS avait eu un impact important et positif sur l'emploi des individus visés (Michalopoulos et al, 2000; Quets et al, 1999) et sur le bien-être de leurs enfants (Morris et al, 2000). Devant ces résultats positifs, le gouvernement du Québec a décidé d'implanter une politique semblable. Le programme était toutefois d'une échelle beaucoup plus grande. C'est ainsi, qu'en avril 2001, Action Emploi a été annoncé dans le budget du gouvernement, le programme devant débuter au début de l'année 2002. Il convient toutefois de souligner qu'à plus long terme les résultats du programme ont été plus mitigés. Ainsi Michalopoulos (2002) et Card et Robins (2005) trouvent que la dépendance à l'assistance sociale du groupe traitement est la même que celui du groupe contrôle une fois les suppléments de revenu terminés.
2.3 Action Emploi
Le programme Action Emploi est un programme de supplément au revenu pour les personnes qui retournent sur le marché du travail. Il a été annoncé en avril 2001 lors du budget du gouvernement du Québec. Les inscriptions ont ensuite débuté le 1er décembre 2001 et se sont poursuivies jusqu'au 30 novembre 2002, soit durant une période d'un an. C'est donc un programme temporaire se voulant une expérience à grande échelle. Le programme comme tel a débuté 1er janvier 2002 avec les premiers versements de prestations aux participants (Ministère de l'Emploi et de la Solidarité sociale, 2006) . Les dernières prestations ont été versées le 30 novembre 2005 (Pour une ligne du temps, voir Annexe A).
Le programme est principalement motivé par le fait qu'il peut être intéressant d'accroître la différence entre le niveau de vie des prestataires d'assistance sociale et des travailleurs à très faible revenu. En raison des impôts sur le revenu et de plusieurs programmes d'aide en nature comme les frais dentaires gratuits, il peut sembler peu rentable pour certains de retourner sur le marché du travail. Cela est particulièrement vrai en ce qui concerne les personnes seules car pour les familles, les avantages liées aux enfants n'ont plus de liens avec l'aide sociale au Québec depuis la politique familiale adoptée en 1997. Cela peut alors avoir l'effet pervers de rendre certaines populations dépendantes des prestations d'assistance sociale et donc de les maintenir dans un cycle de pauvreté. En effet, les personnes visées
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par le programme sont des chômeurs de longue durée ayant souvent un niveau de formation assez faible, ce qui fait que le plupart d'entre elles obtiendront vraisemblablement un travail offrant un faible salaire lors de leur entrée sur le marché du travail (Brouillette, 2008; Duclos et al, 1996).
Pour faire partie du programme, il fallait être un résident du Québec et avoir reçu des prestations d'assurance emploi ou d'assistance sociale durant au moins 36 des 45 mois précédant le début du programme, ou durant la première année suivant son implantation. Il fallait aussi se trouver un emploi et travailler un minimum de 130 heures par mois. Dans le cas des travailleurs agricoles ou des travailleurs autonomes, ceux-ci devaient au moins gagner autant chaque mois qu'un individu ayant travaillé pendant 130 heures au salaire minimum (Ministère de l'Emploi et de la Solidarité sociale, 2006). Il n'y avait pas d'autres contraintes quant au statut des participants, ce qui en faisait un programme très ouvert et très accessible, tout en étant volontaire.
Lorsque les conditions étaient remplies et qu'un participant s'inscrivait et se trouvait un nouvel emploi, il recevait une bonification de salaire de 390 dollars payable tous les mois durant un an, puis de 260 dollars durant l'année suivante et finalement de 130 dollars durant la troisième et dernière année. Ce montant équivalait à un supplément de respectivement 3 dollars/heure, 2 dollars/heure et 1 dollar/heure selon les années dans le cas où un participant travaillerait le nombre d'heures minimum requis. La bonification est la même pour tous, peu importe le niveau de revenu (Ministère de l'Emploi et de la Solidarité sociale, 2006) .
Par ailleurs, un des avantages du programme est de permettre aux participants d'acquérir des compétences à l'intérieur de l'entreprise qui les embauche, ce qui augmente leur valeur aux yeux de l'entreprise et d'employeurs éventuels. Ces compétences devraient donc permettre à certains d'entre eux d'obtenir des augmentations salariales qui viendraient ainsi compenser pour la diminution puis la perte du supplément au revenu et ainsi conserver l'écart entre la rémunération sur le marché du travail et celle sur l'assistance sociale (Côté, 2006).
3. Méthodologie
3.1 Le Regression discontinuity design
Le Regression Discontinuity design a été utilisé pour la première fois par Thistlewaite et Campbell en 1960 alors qu'ils étudiaient l'impact des bourses au mérite sur les performances scolaires futures (Campbell, 1960). Malgré l'intérêt de leur étude, leur technique économétrique n'attira que très peu l'attention dans la littérature économique. Il faudra attendre la fin des années 1990 pour que le Regression Discontinuity Design (RD Design) revienne à Tavant-plan. Le thème de l'éducation est alors, à nouveau, privilégié, notamment par van der Klaauw (2002) et par Angrist et Lavy (1999). À partir de ce moment, le RD design devient très populaire chez les économistes et de nombreuses études sont menées en utilisant cette méthode.
La justification de cette soudaine popularité du RD design a été notamment expliquée par Van der Klaauw. Celui-ci souligne que les hypothèses nécessaires pour utiliser cette technique sont peu nombreuses et facilement vérifiables, surtout si on les compare aux autres méthodes non-expérimentales. En effet, cette méthode peut être comparée à l'analyse de données parfaitement aléatoires. Le principe de base est simple. Il faut une situation dans laquelle il existe une « cassure » ou une « discontinuité », c'est-à-dire un point au-delà duquel les règles changent (van der Klaauw, 2002). Par exemple, dans l'étude de Thistlewaite et Campbell (Thistlewaite et Campbell, 1960), cette discontinuité est la note rmnimale pour obtenir une bourse au mérite. Donc, pour analyser l'effet d'une politique publique, le RD design étudie les données situées immédiatement autour de ce point de rupture. En effet, il est raisonnable de penser que les individus qui ont un score tout juste assez élevé pour bénéficier du traitement (dans notre exemple précédent le traitement est le fait de recevoir une bourse d'excellence) sont forts semblables à ceux qui ont eu un score tout juste moins élevé. Une bonne partie de l'intérêt du RD design réside dans ce fait tout simple, qu'il faudra tout de même tester : les individus de part et d'autre du
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point de rupture doivent être semblables statistiquement (pour une illustration graphique voir Annexe B). Il est possible de le tester pour les variables observables. On peut donc vérifier, par exemple, qu'il y a autant de femmes avant et après le point de rupture. On peut alors conclure que il y a discontinuité au point de rupture, c'est que la politique ou le choc ont eu un effet distinct sur la catégorie de la population qui a reçu le traitement. On peut formaliser cette intuition en faisant une régression dans laquelle on nomme Y, la variable d'intérêt, a, la constante, D, le fait d'avoir ou non reçu le traitement, tel que D=l si on l'a reçu et D=0 sinon, T, l'estimé de l'effet du traitement, X, le score, c'est-à-dire la variable qui nous permet de savoir de quel côté du point de rupture l'individu se trouve, P, le coefficient de cette variable et e, le terme d'erreur :
Y=a + D x + X P + e ^
Cette relation suppose, bien sûr, que la fonction est linéaire (Lee et al, 2010).
Il convient maintenant de traiter des cas pour lesquels le RD Design est approprié. Il faut d'abord qu'il soit plausible que tous les facteurs non-observables autres que le traitement soit reliés à la variable d'intérêt de façon continue. C'est-à-dire qu'il n'y est pas de variation importante des autres variables explicatives selon le score obtenu à la marge du traitement. Cela peut sembler une hypothèse assez lourde, mais ce n'est pas tout à fait exact puisque celle-ci le devient beaucoup moins si les agents n'ont pas un contrôle précis sur la variable d'assignation (le score). En effet, on se retrouve alors en présence d'une erreur stochastique distribuée de façon continue, ce qui signifie qu'autour de notre point de discontinuité la distribution des variables aura d'aussi bonnes propriétés qu'une distribution aléatoire (Lee et al, 2010). Par exemple, on pourrait argumenter que la motivation de ceux qui ont obtenu la bourse est plus grande que celle de ceux qui ne l'ont pas obtenue et que comme il n'est pas possible de tester cela, on a un biais de sélection. Cela se révèle inexact dans le cas du RD design puisque le contrôle sur la note obtenu n'est pas parfait et que l'on ne compare que les gens à la marge, c'est-à-dire juste avant et après le point de rupture.
La question du contrôle qu'ont les agents sur leur variable d'assignation est donc extrêmement importante. Revenons à l'exemple de l'étude de Thistlewaite et Campbell. La
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note reçue lors du test est en partie en leur contrôle (école qu'ils ont fréquentée, nombre d'heures d'étude, etc), mais pas totalement car il est difficile de prévoir le niveau des autres et celui de l'examen, et parce que la différence dans la préparation, l'intelligence ou d'autres facteurs explicatifs entre deux élèves ayant 451 et 450 sur 600 dans un test gouvernemental est au mieux insignifiante. Dans le cas de la présente étude sur Action Emploi, la coupure se fait entre les gens qui ont tout juste la possibilité de participer au programme qui n'ont donc pas travaillé durant 36 des 45 mois précédant la mise en place du programme, et ceux qui n'ont pas cette possibilité. De plus, Action Emploi comporte un avantage puisque le programme n'a été annoncé que quelques mois avant sa mise en place, réduisant ainsi au minimum les incitations à modifier les comportements des bénéficiaires du supplément. En outre, la décision de faire appel à l'assurance sociale et à l'assistance-emploi a des explications multiples et souvent structurelles, le programme ne pouvant qu'avoir un impact marginal à court terme.
Pour poursuivre sur la méthodologie employée, il existe deux types de RD design. Le premier est le « sharp » RD Design qui postule comme montré plus haut qu'il existe une distinction nette entre recevoir le traitement et ne pas le recevoir. Cela signifie qu'un point de rupture réel existe. L'autre type de RD design est le « fuzzy » RD Design. Dans celui-ci, le point de rupture dépend à la fois de variables observables et d'autres inobservables (voir Annexe B). Ainsi, dans le cas « fuzzy » c'est un saut dans la probabilité de moins de 1 qui survient. Cela rend l'analyse plus complexe à la fois économétriquement et en terme d'intuition car la discontinuité est moins visible dans les données, la représentation graphique est moins claire (Cameron et al, 2005). L'étude d'Action Emploi constitue un cas pur de « sharp » RD design car la variable décidant du traitement est observable, le nombre de mois sans emploi, et qu'il y a dans le programme un point de rupture clair (36 mois dans les derniers 45).
Il est aussi intéressant de savoir s'il est possible de généraliser les résultats du RD design. Par généraliser, nous voulons savoir si le RD design nous donne seulement un résultat concernant les individus autour du point de rupture ou encore s'il est possible d'appliquer ces résultats à tous les individus. Cette généralisation est possible car on peut
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interpréter le RD design comme une moyenne pondérée dont les poids sont l'effet individuel du traitement. Les poids sont alors la probabilité relative ex ante que la valeur de la variable de score (le nombre de mois pour Action emploi) soit près du point de rupture. Donc, dans cette moyenne, les observations les plus près du point de rupture ont un poids plus élevé que celle qui sont plus éloignées. Il est donc possible de conclure pour l'ensemble des données (Lee et al, 2010).
4.2 Modèle
Avant de débuter la présentation des résultats, il convient de mieux préciser la méthodologie qui a été utilisée. La variable d'intérêt est le nombre de mois passé à l'assistance sociale durant la période suivant le programme. Comme cette variable est discrète, il a été décidé d'utiliser une régression de type poisson. Comme expliqué plus haut, il a aussi été décidé d'exclure les personnes souffrant de contraintes sévères et temporaires à l'emploi de l'analyse principale. Toutefois, des résultats concernant spécifiquement ces sous-groupes seront aussi présentés.
Notre modèle comporte trois équations puisque c'est la différence entre les deux premières équations qui mesure l'effet de la politique. Voici donc ces trois équations :
(l).E(_y|jv-, w=O)=exp(ao + /?ox)0Ùc-/.<Jc(<c
(2)E(y\x,w=0)=exp(a, + Pix)oùc+h>xl>c
{3)Tc=exp{a, + p,c)-exp{a0 + poc)
où y est le nombre de mois à l'assistance sociale avant le programme x est le nombre de mois après le programme
w est le point de rupture normalisé à zéro a est le coefficient de régression de la constante
P est le coefficient de régression du nombre de mois après le programme c est le point de rupture
h est le « bandwidth », c'est-à-dire le nombre de mois autour du point de rupture que l'on utilise dans l'analyse (dans notre cas, 2, 3 ou 4)
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Il s'agit donc d'évaluer les équations (1) et (2) pour les valeurs de x part et d'autre du point de rupture. On soustrait ensuite l'équation (1) de l'équation (2) pour obtenir l'effet du programme. Rappelons que l'équation de base est évaluée avec l'aide d'une régression de type poisson (Lacroix, 2011).
Les périodes qui font l'objet d'une analyse sont celles concernant un horizon de 1 an, de 3 ans, de 5 ans et jusqu'à juin 2011 (soit 117 mois au maximum). Nous avons utiliser trois « bandwidths » différents, soit deux mois, trois mois et quatre mois. C'est-à-dire que, par exemple, nous avons comparé les personnes ayant été 34 et 35 mois sur l'assistance sociale aux personnes ayant été 36 et 37 mois sur l'assistance sociale. Il convient ici de rappeler un principe de statistique non-paramétrique selon lequel en prenant un « bandwitdh » plus large, on obtient des résultats plus précis mais sujets à un biais plus important. En effet, on utilise davantage de données mais que pour ce faire, on s'éloigne du point de rupture. Si, au contraire, on se rapproche davantage du point de rupture, notre biais sera moins grand grâce à des données en moyenne plus près du changement mais moins nombreuses ce qui handicapera notre précision. Pour obtenir la variable explicative, qui, on le rappelle, est le nombre de mois sur l'assistance sociale avant le programme, nous avons déterminé le moment où le nombre de mois passés sans emploi est le plus grand durant les 12 mois d'admissibilité au programme pour chacune des personnes dans l'échantillon. Nous avons alors choisi ce mois comme coupure entre le pré programme et le post-programme. Comme il y avait 12 mois d'admissibilité, il y a donc douze mois possibles, chaque individu ayant une coupure qui lui est propre à l'une des périodes de ces 12 mois. Les mois suivants ce mois constituent notre variable expliquée, alors que les mois précédents ce point de rupture constituent notre variable explicative principale avec la discontinuité.
4. Données et analyse descriptive
4.1 Constatations préliminaires
Les données qui sont utilisées dans le cadre de ce travail sont des données administratives du gouvernement du Québec. Les fichiers répertorient tous les résidents du Québec ayant à un moment ou à un autre reçu des prestations d'assistance sociale entre 1997 et 2005. Une première base de données fournit donc de l'information sur le statut des prestations à chaque individu pour chaque mois. De plus, une autre base de données est utilisée, celle-ci pouvant être couplée à la première, et fournissant des informations sur plusieurs variables démographiques. Ces variables sont la date de naissance, le nombre d'enfants à charge, la région de résidence, les contraintes à l'emploi, l'âge, le sexe, le fait d'être né ou non au Canada et le statut matrimonial. Finalement, une dernière base de données, aussi reliée aux deux autres, traite du niveau d'éducation des individus en indiquant le niveau atteint et le nombre d'année d'étude complétées dans ce niveau.
Comme il s'agissait de données administratives en panel, il a été nécessaire de traiter les variables pour arriver avec une seule valeur par personne. Pour des raisons évidentes, les variables concernant le sexe, la date de naissance et le fait d'être né ou non au Canada n'ont pas posé de problème particulier. En ce qui concerne le nombre d'enfants à charge, il a été décidé de seulement l'utiliser pour distinguer les célibataires et les couples sans enfants des chefs de famille monoparentale et des couples avec enfants. La région de résidence a été agrégée en une seule variable comparant les gens vivant sur l'île de Montréal à ceux qui vivent ailleurs au Québec. Cette distinction provient des présomptions à l'effet que les montréalais pourraient avoir des caractéristiques différentes de celles habitants des autres régions. Pour ce qui est des contraintes à l'emploi, on a aussi choisi le niveau de contrainte que vivait la personne au moment du début du programme. Finalement, le statut matrimonial a causé davantage de problèmes puisqu'il est susceptible de changer
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fréquemment, nous avons donc choisi le statut le plus fréquent durant les trois années qu'a duré Action Emploi.
En examinant sommairement les données, il est possible d'observer certaine régularités empiriques (voir tableau 4.1). D'abord, 13309 personnes ont participé au programme. Celles-ci étaient en majorité des femmes (54%) et étaient âgées principalement entre 30 et 45 ans (53%). Cela peut sembler surprenant puisque le fait d'avoir perçu des allocations sociales durant au moins 36 des 45 derniers mois pourrait faire croire qu'une majorité de participants seraient plus âgés. On peut expliquer cette apparente contradiction en rappelant qu'il est plus difficile pour un individu plus âgé de retourner sur le marché du travail après une longue absence. Par ailleurs, la composition des ménages peut aussi avoir une influence sur la décision de participer au programme. En regardant les données, on remarque que 45% des participants vivent seuls, que 31% font partie d'une famille monoparentale et qu'environ 50% des participants ont des enfants. Il peut aussi être intéressant d'observer l'impact des contraintes à l'emploi. Étonnamment, seulement la moitié des participants sont jugés n'avoir pas de contraintes à l'emploi1. Par ailleurs, une grande majorité des
participants (78%) n'avaient qu'une scolarité de niveau primaire ou secondaire puisque c'est là un facteur contribuant grandement à ce qu'une personne se retrouve sur l'assistance sociale. Finalement, on remarque que le nombre de participants était réparti en nombre similaire selon les groupes de temps passé sur l'assistance sociale. Cela peut être considéré comme surprenant puisque les coûts de revenir sur le marché du travail devraient croître avec le temps passé sur l'assistance-emploi, ce qui ne semble pas être le cas au delà d'une certaine période de temps (Direction générale adjointe de la recherche, de l'évaluation et de la statistique (MESSF), 2006).
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Tableau 4.1 : Profil des participants
Caractéristiques Nombre d'individus Proportions (en %) Sexe Féminin 6976 54,30% Masculin 5872 45,70% Âge Moins de 30 ans 2814 21,90% 30 à 44 ans 6822 53,10% 45 ans et plus 3212 25,00% Types de ménages Personne seule 5769 44,90% Monoparentale 3696 28,77%
Couple sans enfants 694 5,40%
Couple avec enfant(s) 2389 18.59%
Contraintes à l'emploi
Sans contraintes 6347 49,40%
Avec contraintes temporaires 3675 28,60%
Avec contraintes sévères 2826 21,00%
Niveau de scolarité atteint
Primaire 642 5,00%
Secondaire 9443 73,50%
Collégiale 1259 9,80%
Universitaire 771 6,00%
Inconnu 733 5,70%
Présence cumulative à l'assurance-emploi
Moins de 72 mois 3096 24,00%
Entre 72 et 119 mois 3687 28.70%
Entre 119 mois et 155 mois 2325 18,00%
Plus de 155 mois 3739 29,30%
Participants 12848 100,00%
Source : Direction générale adjointe de la recherche, de l'évaluation et de la statistique (MESSF), 2006.
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4.2 Vérification des hypothèses
Pour commencer, les participants à Action Emploi et les non-participants ont été comparés (voir le tableau 4.2). Cela nous permet de montrer le biais de sélection que nous souhaitons éviter. En effet, si les deux groupes présentent des différences importantes quant à leurs variables de contrôle, cela voudrait dire que l'on compare des groupes non-comparables. Le tableau 4.2 montre la proportion de personnes qui ont plusieurs caractéristiques selon qu'ils participent ou non au programme et le score z qui a été utilisé pour comparer les proportions. Si le la valeur Z est trop élevé cela signifie que les proportions sont statistiquement différentes. Lorsque c'est la cas, un astérisque a été ajouté. On voit très bien les différences importantes entre les deux groupes. Par exemple, il y a une proportion beaucoup plus élevée de ménages monoparentaux parmi les participants que parmi les non-participants. Les participants sont aussi plus scolarisés en moyenne, ce qui corrobore l'idée selon laquelle ils sont plus « employables ». Il y a également davantage d'hommes parmi les participants. Les participants ont aussi accumulé plus de mois sur l'assistance sociale. Cela est attendu car pour se qualifier, ils devaient avoir cumulé beaucoup de mois. Finalement, les participants sont plus nombreux dans les catégories d'âge moyen que dans les autres catégories. Ces observations démontrent que les participants et les non-participants ont des caractéristiques différentes. Lorsque les moyennes sont statistiquement différentes, une étoile est ajoutée.
Tableau 4.2 : Caractéristiques des prestataires de l'assistance emploi, selon le statut de participation
Participants à Action emploi Non participants Statistique Z Proportion (%) Proportion (%)
Type de ménage
Personnes seules 44,67 63,05 -17,43* Familles monoparentales 29,82 13,88 12,86* Couples sans enfants 5,61 10,44 -12,28* Couples avec enfants 19,71 12,45 7,71*
Scolarité
20
Secondaire non complété 51,4 50,2 0,97 Secondaire complété 26,63 21,21 9.76*
Post-secondaire 10.05 7,04 3,46*
Université 6,21 6,03 0,45
Mois cumulatifs à CAS
36 à 47 5,28 1,76 5,45* 48 à 119 31,71 9,96 28,76* 120 et plus 59,41 80,99 -15,79* Sexe Féminin 44,97 49,04 -6,75* Masculin 55,03 50,96 6,64* Âge Moins de 25 ans 12,88 12,49 0,45 25-29 ans 10,98 7,13 3,31* 30 à 34 ans 16,16 9,93 8,87* 35 à 39 ans 18,49 12,34 3,45* 40 à 44 ans 18,36 12,92 4,98* 45 à 49 ans 13,04 12,3 1,56 50 à 54 ans 6,82 11,74 -5,89* 55 ans et plus 3,27 21,15 -18,65* # Obervations 13309 404218
Comparons maintenant les personnes qui ont cumulé entre 33 et 35 mois sur l'assistance sociale avant le début du programme, et qui ratent donc tout juste leur admissibilité, aux personnes qui ont cumulé entre 36 et 38 mois sur l'assistance sociale avant le début du programme, qui se qualifient ainsi de justesse au programme. Le tableau 4.3 montre la proportion de personnes admissibles et non-admissibles selon plusieurs variables contrôle. On voit immédiatement que les similitudes sont grandes. En ce qui concerne les types de ménages, le niveau de scolarité atteint, le sexe et les groupes d'âge, les proportions sont toutes très semblables. En ce qui a trait au nombre de mois cumulatifs, les personnes admissibles en ont un peu plus en moyenne. Cela n'est guère surprenant puisqu'il faut avoir accumulé davantage de mois pour être admissible. Lorsque les moyennes sont statistiquement différentes, une étoile est ajoutée.
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Tableau 4.3 : Caractéristiques des prestataires de l'assistance emploi, selon le statut d'éligibilité
Cumul de 33 à 35 mois Cumul de 36 à
38 mois Statistique Z
Proportion (%) Proportion (%)
Type de ménage
Personnes seules 59,43 58,01 0,54 Familles monoparentales 17,86 18,1 0,76 Couples sans enfants 7,86 8,81 1,23 Couples avec enfants 14,64 14,37 0,43
Scolarité
Primaire 8,94 10,74 1,11
Secondaire non complété 50,74 50,02 0,23 Secondaire complété 23,51 23,06 0,45
Post-secondaire 9,69 8,97 1,31
Université 7,12 6,68 1,21
Mois cumulatifs à l'AS
36 à 47 12,28 15,05 1,34 48 à 119 18,78 21,55 1,01 120 et plus 14,76 18,81 2,34* Sexe Féminin 50,71 50,78 0,11 Masculin 49,29 49,22 0,1 Âge Moins de 25 ans 18,38 16,86 1,2 25-29 ans 9,52 9,08 1,03 30 à 34 ans 12,32 11,48 1,23 35 à 39 ans 13,5 14,12 0,86 40 à 44 ans 13,69 13,43 0,12 45 à 49 ans 10,91 10,84 0,24 50 à 54 ans 8,98 9,44 1,01 55 ans et plus 12,69 14,75 1,2 # Obervations 22782 23744
Il est aussi possible de comparer graphiquement les participants à différents types de non-participants. Premièrement, il convient de montrer les différences entre tous les participants
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et tous les non-participants (voir graphique 4.1). Au départ, la proportion de participants présents à l'assistance sociale est plus élevée que celle des non-participants. Cela s'explique par le fait que pour se qualifier il fallait qu'ils soient des chômeurs de très longue durée. Lorsque le programme commence2, le temps passé sur l'assistance sociale des participants
diminue grandement pour ensuite remonter. Par ailleurs, il convient de remarquer que le temps passé par les non-participants sur l'assistance sociale diminue à mesure que les années passent. Cela ne surprend guère puisque nos données suivent une cohorte de prestataires, ce qui signifie que certains d'entre eux peuvent quitter l'assistance sociale en atteignant 65 ans, en quittant le Québec ou en trouvant un emploi. Il faut aussi remarquer que même si les participants rattrapent et même dépassent le niveau de sans emploi des non-participants cela ne signifie pas qu'il n'y pas eu d'effet au programme, car les participants avaient au départ un niveau d'emploi beaucoup plus faible que les autres. Il est aussi intéressant de regarder ce que l'on obtient en restreignant notre analyse à certains sous-groupes. Dans cette partie du travail, les personnes seules, les personnes monoparentales et les montréalais font l'objet d'une analyse séparée. Comme on peut le voir sur les graphiques (voir Annexe C), les personnes monoparentales réagissent davantage que les autres, alors que c'est le contraire pour les deux autres sous-groupes pour des raisons qui seront expliquées dans l'interprétation des résultats. Par ailleurs, on peut comparer les non-participants aux non-participants ayant complété le programme, c'est-à-dire ayant reçu des prestations durant les trois années que durait le programme. Cela révèle clairement que ceux qui ont terminé le programme ont encore plus réagi à celui-ci, ce qui était attendu (voir Graphique 4.2).
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Graphique 4.1 : Comparaison entre les participants et les non-participants
Taux de présence à l'aide sociale des participants et des non-participants
Graphique 4.2 : Comparaison entre les participants ayant complété le programme et les non-participants
Taux de présence à l'aide sociale des participants et des non-participants
1995 2000 2005 2010 2015
Pour éviter de comparer des personnes ayant, au départ, un haut taux de présence sur l'assistance sociale (les participants) à d'autres qui ont un plus faible taux (les
non-24
participants), on peut comparer les participants aux non-participants qui étaient admissibles à Action Emploi (voir le graphique 4.3). Le graphique nous montre que les effets du programme ont été importants puisque les participants et les non-participants étaient essentiellement semblables avant le programme, mais que celui-ci a occasionné une importante baisse de la présence à l'assistance sociale. Comme dans les graphiques précédents, on remarque que les individus provenant de familles monoparentales réagissent davantage au programme alors que c'est le contraire pour les autres sous-groupes (pour les graphiques des sous-groupes voir Annexe D). Cette méthode comporte toutefois un biais de sélection, puisque ceux qui ont décidé de participé ont des caractéristiques différentes de ceux qui ne l'ont pas fait, dont certaines sont inobservables comme le niveau de motivation à trouver un emploi. C'est pour cette raison l'emploi du RD design est tout désigné puisqu'il élimine la possibilité d'un tel biais.
Graphique 4.3 : Comparaison entre les participants et les non-participants admissibles
Taux de présence à l'aide sociale des participants et des non-participants
1995 2000 2005 2010 2015
Par ailleurs, nous avons observé si le nombre de participants variait beaucoup selon le nombre de mois de qualification. Si cela avait été le cas, ça aurait pu vouloir dire qu'un
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nombre important de participants ont changé leur comportement pour pouvoir participé au programme. Comme le tableau 4.2 le montre, ce n'est pas le cas.
Tableau 4.4 : Nombre de personnes selon le nombre de mois avant le programme sur l'Assistance sociale
Durée Fréquence Pourcentage Cumulatif
32 8,159 13.05 13.05 33 7,744 12.38 25.43 34 7,298 11.67 37.10 35 7,239 11.58 48.68 36 7,653 12.24 60.92 37 8,199 13.11 74.03 38 7,892 12.62 86.65 39 8,347 13.35 100.00 Total 62,531 100.00
5. Résultats
5.1 Résultats statistiques
Les résultats sont présentés dans les tableaux 5.1, 5.2 et 5.3 selon l'intervalle utilisé. Ils peuvent être interprétés comme la différence dans la participation à l'assistance sociale entre les personnes éligibles et celles qui ne le sont pas. Les chiffres entre parenthèses dans les tableaux de résultats sont ceux de la statistique t de student. Il y a une étoile lorsque les résultats sont significatifs. Les chiffres entre crochets montrent l'effet en proportion de la quantité de temps écoulé. Ainsi, sur une période d'un an, si le programme a causé une baisse de 1,2 mois cela constitue une baisse de 10%. La première chose qu'on peut remarquer est que de façon générale, l'effet est plus fort durant la première année. Il décroit ensuite, dans la plupart des cas, durant les années suivantes. C'était attendu car comme le programme est temporaire, il était évident que son effet pouvait diminuer dans le temps. C'est ce qui se produit dans la plupart des sous-groupes. Par contre, il convient de souligner que de percevoir encore des effets du programme plus de 5 ans après sa fin est assez exceptionnel. C'est ce qu'on peut observer dans la colonne du tableau « jusqu'en juin 2011 » puisque le programme s'est terminé en novembre 2005 et que les résultats montrent une baisse significative du temps passé sur l'assistance sociale. C'est le cas dans plusieurs sous-groupes et dans la population en général pour deux des trois intervalles choisis. En ce qui concerne les différents intervalles, l'intervalle le plus rapproché (deux mois) donne les résultats les plus faibles et ceux-ci sont généralement moins significatifs statistiquement. Les résultats de l'intervalle le plus large (4 mois) sont les plus forts et les plus significatifs, les résultats de l'intervalle médian est entre les deux mais se rapproche davantage de ceux de l'intervalle de 4 mois.
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Tableau 5.1 : Tableau des résultats pour les personnes sans contraintes à l'emploi (sauf mention) avec 2 mois autour du point de rupture
Sous-groupes/durée Après 1 an (sur 12 mois) Après 3 ans (sur 36 mois) Après 5 ans (sur 60 mois) En juin 2011 (sur 117 mois) %de partici pants Population totale 0,01 (0,22) [0,08%] -0,25 (-2,73)* [-0,69%] -0,42 (-3,64)* [-0,70%] -0,51 (-3,36)* [-0,44%] 5,16% Sans contraintes -0,25 (-3,38)* [-2,08%] -0,56 (-4,61)* [-1,56%] -0,71 (-4,64)* [-1,18%] -1,14 (-5,49)* [-0,97%] 6,94% Habitants de Montréal -0,02 (-0,20) [-0,17%] -0,42 (2,24)* [-1,17%] 1,02(4,36)* [1,70%] 0,24 (0,74) [0,21%] 4,04% Habitants hors Montréal -0,44 (-4,59)* [-3,67%] -1,37 (-8,59) [-3,81%] -2,13 (-10,65)* [-3,55%] -2,29 (-8,50)* [-1,96%] 4,91% Célibataires sans enfants -0,34 (-4,48)* [-2,83%] -0,62 (-4,84)* [-1,72%] -0,58 (-3,59)* [-0,97%] -1,03 (-4,63)* [-0,88%] 6,18% Personnes Monoparentales -0,51 (-1,37) [-4,25%] -3,53 (-6,09)* [-9,81%] -7,61 (-10,65)* [-12,68%] -14,82 (-15,72)* [-12,67%] 12,95 % Personnes en couples -0,11 (-1,62) [-0,92%] -0,07 (-0,60) [-0,19%] 0,06 (0,41) [0,10%] 0,47 (2,60)* [0,40%] 5,27% Femmes -0,40 (-3,55)* [-0,33%] -1,69 (-8,97)* [-4,69%] -3.22 (-13,48)* [-5,37%] -5,38 (-16,82)* [-4,60%] 8,11% Hommes -0,14 (-1,45) [-1,17%] 0,17(1,11) [0,47%] 0,89 (4,47)* [1,48%] 1,61 (5,92)* [1,38%] 5,41% Personnes né hors du Canada -0,23 (-1,39) [-1,92%] 0,20 (0,78) [0,56%] 0,10(0,31) [0,17%] 0,25 (0,57) [0,21%] 4,80% Personnes de moins de 30 ans 0,03 (0,12) [0,25%] 0,20 (0,56) [0,56%] 1,66 (3,85)* [2,77%] 4,08(7,15)* [3,49%] 6,46% Personnes de 30 à 44 ans -0,24 (-3,16)* [-2,00%] -0,52 (-4,01)* [-1,44%] -0,78 (-4,79)* [-1,30%] -1,43 (-6,32)* [-1,22%] 6,41% Personnes de 45 ans et plus 0,13 (1,92) [1,08%] 0,13(1,16) [0,36%] 0,69(5.11)* [1,15%] 3,74 (22.29)* [3,20%] 4,26% Contraintes temporaires 0,20 (2,06)* [1,67%] -0,40 (-2,36)* [-1,11%] -0,93 (-4,43)* [-1,55%] -1,14 (-4,24)* [-0,97%] 3,95% Contraintes sévères 0,57(4,11)* [4,75%] 1,26(5,23)* [3,50%] 1,73 (5,64)* [2,88%] 2,57 (6,23)* [2,20%] 1,18%
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Tableau 5.2 : Tableau des résultats pour les personnes sans contraintes à l'emploi (sauf mention) avec 3 mois autour du point de rupture
Sous-groupes/durée
Après 1 an (sur 12 mois)
Après 3 ans Après 5 ans (sur 36 mois) (sur 60 mois)
En juin 2011 %de (sur 117 mois) partici
pants Population totale -0,29 (-10,48)* [-2,42%] -0,76 (-16,69)* -1,31 (-22,82)* [-2,11%] [-2,18%] -2,10 (-27,33)* [-1,79%] 5.80% Sans contraintes -0,52 (-13,92)* [-4,33%] -1,25 (-20,53)* -2,05 (-26,69)* [-3,47%] [-3,42%] -3,48 (-32,99)* [-2,97%] 7,72% Habitants de Montréal -0,39 (-6,61)* [-3,25%] -0,60 (-6,30)* [-1,67%] -1,03 (-8,52)* [-1,72%] -2.73 (-16,44)* [-2,33%] 5,56% Habitants hors Montréal -0,62 (-13,05)* [-5,17%] -1,77 (-22,49) [-4,92%] -2,88 (-28,84)* [-4,80%] -4,09 (-300,00)* [-3,50%] 5,80% Célibataires sans enfants -0,54 (-14,11)* [-4,50%] -1,20 (-18,54)* [-3,33%] -1,96 (-23,68)* [-3,27%] -3,60 (-31,34)* [-3,08%] 7,59% Personnes Monoparentales -0,88 (-4,82)* [-7,33%] -3,61 (-12,66)* [-10,03%] -6,53 (-18,71)* [-10,88%] -10,34 (-22,76)* [-8,84%] 11,83 % Personnes en couples -0,03 (-0,70) [-0,25%] -0,08 (-1,37) [-0,22%] -0,15 (-2,01)* [-0,25%] -0,24 (-2,47)* [-0,21%] 6,00% Femmes -0,67 (-11,67)* [-5,58%] -1,89 (-20,20)* -3.43 (-28,72)* [-5,25%] [-5,72%] -6,05 (-37,31)* [-5,17%] 9,65% Hommes -0,40 (-8,26)* [-3,33%] -0,79 (-9,88)* [-2,19%] -1,11 (-11,00)* [-1,85%] -1,68 (-12,14)* [-1,44%] 6,66% Personnes né hors du Canada -0,31 (-3,76)* [-2,58%] 0,10(0,74) [0,28%] -0,55 (-0,34) [-0,92%] 0,16(0,74) [0,14%] 6,10% Personnes de moins de 30 ans 0,09 (0,84) [0,75% ] 0,83 (4,79)* [2,31%] 1,52(7,17)* [2,53%] 3,66 (12,95)* [3,13%] 10,24 % Personnes de 30 à 44 ans -0,54 (-13,72)* [-4,50%] -1,39 (-20,92)* | -2,37 (-27,89)* [-3,86%] [-3,95%] -4,15 (-35,18)* [-3,55%] 8,08% Personnes de 45 ans et plus 0,06 (1,63) [0,5%] 0,12(1,91) [0,33%] 0,56 (7.42)* [0,93%] 2,93(31.21)* [2,50%] 4,20% Personnes avec -0,12 (-2,33)* contraintes [-1,00%] temporaires -0,51 (-6,16)* [-1,42%] -1,02 (-9,97)* [-1,70%] -1,84 (-13,84)* [-1,57%] 4,57% Personnes avec 0,21(3,00)* 0,57(4,62)* contraintes [1,75%] [1,58%] sévères 0,89 (5,62)* [1,48%] 2,32(11,02)* [1,98%] 1,43%
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Tableau 5.3 : Tableau des résultats pour les personnes sans contraintes à l'emploi (sauf mention) avec 4 mois autour du point de rupture
Sous-groupes/durée Après 1 an (sur 12 mois) Après 3 ans (sur 36 mois) Après 5 ans (sur 60 mois) En juin 2011 (sur 117 mois) %de partici pants Population totale -0,47 (-27,01)* [-3,92%] -1,20 (-41,43)* [-3,33%] -1,87 (-51,37)* [-3,12%] -2,79 (-57,39)* [-2,38%] 6,41% Sans contraintes -0,60 (-25,33)* [-5,00%] -1,58 (-40,66)* [-4,39%] -2,54 (-51,64)* [-4,23%] -4,24 (-63,03)* [-3,62%] 8,76% Habitants de Montréal -0,59 (-15,69)* [-4,91%] -1,24 (-20,37)* [-3,44%] -2,21 (-28,63)* [-3,68%] .4,72 (-44,50)* [-4,03%] 5,84% Habitants hors Montréal -0,61 (-19,97)* [-5,08%] -1,85 (-36,64) [-5,14%] -2,80 (-43,97)* [-4,76%] -3,86 (-44,65)* [-3,30%] 6,41% Célibataires sans enfants -0,64 (-25,99)* [-5,33%] -1,58 (-38,17)* [-4,39%] -2,56 (-48,44)* [-4,27%] -4,60 (-62,91)* [-3,93%] 8,76% Personnes Monoparentales -0,80 (-7,14)* [-6,67%] -3,42 (-19,46)* [-9,50%] -6,19 (-28,67)* [-10,32%] -9,45 (-33,46)* [-8,08%] 11,08 % Personnes en couples 0,04(1,35) [0,33%] -0,12 (-2,47)* [-0,33%] -0,28 (-4,67)* [-0,47%] -0,07 (-0,92) [-0,06%] 6,42% Femmes -0,69 (-19,32)* [-5,75%] -2,19 (-36,82)* [-6,08%] -3.73 (-49,24)* [-6,22%] -6,57 (-63,64)* [-5,62%] 9,90% Hommes -0,51 (-16,22)* [-4,25%] -1,10 (-21,54)* [-3,06%] -1,64 (-25,38)* [-2,73%] -2,45 (-27,80)* [-2,09%] 8,01% Personnes né hors du Canada -0,40 (-7,48)* [-0,33%] -0,34 (-4,17)* [-0,94%] -0,64 (-6,27)* [-1,07%] -0,65 (4,80)* [-0,56%] 6,77% Personnes de moins de 30 ans -0,31 (-4.23)* [-2.58%] -0,33 (-2,95)* [-0,92%] -0,30 (-2,15)* [-0,50%] -0,02 (-0,12) [-0,02%] 7,64% Personnes de 30 à 44 ans -0,57 (-22,88)* [-4,75%] -1,59 (-38,07)* [-4,42%] -2,65 (-49,35)* [-4,42%] -4,53 (-61,02)* [-3,87%] 9,39% Personnes de 45 ans et plus -0,01 (-0,45) [-0,08%] -0,03 (-0,64) [-0,08%] 0,33 (6.69)* [0,55%] 2,26 (37.03)* [1,93%] 4,20% Personnes avec contraintes temporaires -0,39 (-12,24)* [-3,25%] -1,02 (-19,61)* [-2,83%] -1,61 (-24,85)* [-2,68%] -2,07 (-24,94)* [-1,77%] 4,66% Personnes avec contraintes sévères -0,15 (-3,30)* [-1,25%] -0,10 (-1,23) [-0,28%] 0,15(1,54) [0,25%] 1,26(9,69)* [1,08%] 1,59%
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Prenons maintenant les résultats un sous-groupe à la fois. Concernant la population en général, le programme a réduit significativement le temps passé sans emploi dans tous les cas sauf durant la première année dans le cas de l'intervalle de deux mois. Les résultats indiquent une baisse entre 0,25 et 2,79 mois selon les spécifications. Si l'on exclut maintenant les personnes ayant des contraintes sévères ou temporaires à l'emploi, on obtient sans surprise des résultats plus forts. Cela s'explique par le fait qu'il y a plus de participants n'ayant pas de contraintes que de participants n'en ayant pas, mais aussi parce que les individus aux prises avec des contraintes à l'emploi ont parfois plus de difficulté à se trouver un emploi adapté à leur condition et à le conserver.
L'aspect régional peut aussi jouer. Dans le cadre de cette étude, nous nous sommes concentrés sur la différence entre la région de Montréal (l'île et non pas la région élargie) et le reste du Québec. Les personnes habitant ailleurs qu'à Montréal connaissent une baisse significative de leur temps sans emploi pour toutes les périodes de temps et pour tous les intervalles. Cela peut s'expliquer par la dynamique particulière sur l'île de Montréal Les résultats sont plus faibles à Montréal, quoiqu'on constate quand même une baisse significative du temps passé sans emploi dans toutes les spécifications sauf deux. Si l'on compare directement les gens de Montréal aux autres, on se rend compte que dans toutes les spécifications sauf une, les montréalais réagissent moins au programme.. En effet, celle-ci est prise avec des populations beaucoup plus sujettes à l'itinérance et à d'autres graves problèmes sociaux. Les ressources d'aide pour ces populations sont aussi plus présentes. Ainsi, la présence de nombreux services pour les familles pauvres peut inciter les familles en difficulté d'autres régions à venir vivre à Montréal.
Le lieu de naissance peut aussi avoir une influence sur la réaction au programme. La variable qui a été utilisée est la naissance ou non au Canada. Ainsi, les gens qui sont nés à l'extérieur du Canada sont moins influencés par le programme que les autres. Dans environ la moitié des spécifications, leur réaction au programme n'est pas différente de zéro. Elle induit un effet négatif dans les autres cas. Cela peut s'expliquer par la faible participation de ces populations au programme. Il est connu qu'elles sont moins faciles à rejoindre pour diverses raisons linguistiques ou culturelles ou parce qu'elles ont une connaissance moindre
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des institutions publiques. De plus, ces populations nées hors du Canada ont historiquement davantage de difficultés à s'intégrer au marché de l'emploi et sont potentiellement victimes de discrimination dans le cadre de leur recherche d'emploi.
On peut ensuite observer ces résultats selon le statut matrimonial des personnes et la présence d'enfants dans le ménage. Débutons avec les personnes seules sans enfants. Celles-ci réagissent systématiquement moins que les autres. Ces résultats étaient attendus puisque, bien que les personnes seules ont tendance à rester moins longtemps sur l'assistance sociale, celles qui sont des chômeurs de longue durée sont plus isolées et souffrent davantage des différents problèmes qui caractérisent les individus plus pauvres. C'est, bien sûr, les chômeurs de longue durée qui sont visés par le programme. Ils appartiennent donc à la seconde catégorie. Eu égard aux personnes monoparentales, on peut voir que l'effet est très important et qu'il se maintient bien davantage que pour les autres sous-groupes. Les résultats sont les plus forts de tous les sous-groupes. C'était également attendu, et cela confirme les résultats observés dans le PAS qui avait ciblé cette clientèle. Les parents de familles monoparentales hésitent souvent à quitter l'assistance sociale car il est plus difficile de conjuguer la vie professionnelle et la vie familiale lorsqu'il y a un seul parent dans la famille. Il faut donc que l'incitation financière soit importante. C'est ce que leur offre Action Emploi, et cela explique donc leur forte réaction au programme. La baisse dans le nombre de mois sans emploi se rapproche dans plusieurs cas du pourcentage de participants ce qui signifie que nonobstant les erreurs statistiques, pratiquement tous les participants issues de familles monoparentales ont réagi à 100%. C'est un résultat extrêmement fort qui démontre l'efficacité de la mesure sur cette population. Finalement, les personnes vivant en couple n'ont pas de réaction statistiquement significative dans la majorité des spécifications. Cela peut expliquer par le fait que le conjoint d'une personne en couple peut gagner un salaire ou se trouver un emploi durant la période visée. De plus cette sécurité peut inciter à ne pas participer au programme ou encore à ne pas le compléter. C'est d'ailleurs ce qui est arrivé puisque les personnes en couple sont celles pour qui la proportion de participants est la plus faible.
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Il peut ensuite être intéressant de comparer la réaction des genres par rapport au programme. Systématiquement, les femmes réagissent davantage que les hommes. Les effets d'Action Emploi sont toujours significatifs pour les femmes et sont parmi les plus importants. Les hommes réagissent beaucoup moins. Il y a même deux cas (après un an et trois ans avec un intervalle de 2 ans) pour lesquels la mesure n'a pas d'effet. La différence entre les deux genres s'expliquent peut-être par le plus grand nombre de femmes qui sont monoparentales, par la présence moindre des femmes sur le marché du travail ou encore par le pourcentage plus élevé de femmes participant au programme dans l'échantillon.
L'âge peut aussi être un facteur important quant à la participation et aux effets d'un programme. Dans le cadre de cette étude, nous avons divisé notre population en trois groupes, correspondant grosso modo aux jeunes travailleurs, aux travailleurs d'âge moyen et aux travailleurs âgés qui ont des dynamiques différentes sur le marché du travail. Plus précisément, la première catégorie est formée des personnes ayant moins de 30 ans, la seconde des personnes entre 30 et 44 ans et la dernière des personnes ayant plus de 45 ans. La réaction des jeunes au programme a été très faible. Elle est parfois négative, parfois positive, ou bien sans effet. Pourtant, le nombre de participants au programme est assez élevé. Cela peut s'expliquer par les caractéristiques des jeunes travailleurs. Ceux-ci travaillent généralement davantage que leurs aînés, et ont une plus grande aisance à changer de branche en cas de perte d'emploi. Cela fait que ceux qui sont des chômeurs de longue durée sont souvent une population ayant plus de problèmes d'adéquation avec le marché du travail que les autres chômeurs de longues durée. Les gens d'âge moyen sont ceux qui réagissent le plus au programme, c'est d'ailleurs eux qui y participent le plus. Ils ont l'avantage d'avoir la capacité d'adaptation de la jeunesse et un niveau d'emploi inférieur, ce qui laisse de la place à l'amélioration. C'est aussi dans cette catégorie que se concentrent beaucoup de personnes monoparentales. La baisse dans la présence à l'assistance sociale y est statistiquement significative dans toutes les spécifications. Finalement, les personnes ayant 45 ans et plus ne réagissent pas du tout au programme. On observe même dans certains cas une hausse significative du temps passé sans emploi. La faible présence de participants au programme dans l'échantillon peut l'expliquer en partie. De plus, il est souvent plus difficile pour les populations plus âgées de se trouver un emploi en raison de
