# 1. Introduction

En France, l’Insertion par l’activité économique (IAE) est un secteur professionnel à part entière, composé de quatre types de structures inscrites dans le Code du travail, mais aux différences notables quant à leur statut, leurs modes de fonctionnement et de financement : l’Association porteuse d’ateliers et chantiers d’insertion (ACI), l’association intermédiaire, l’entreprise d’insertion et l’entreprise de travail temporaire d’insertion. Par un article de loi de septembre 2018, l’entreprise d’insertion des travailleurs indépendants constitue un cinquième type promouvant le micro-entrepreneuriat. Ces structures partagent une mission commune : remettre en activité des personnes sans emploi, à la fois par la prise en compte de leurs difficultés sociales limitant le retour à une activité de travail et par la transmission de savoirs et connaissances nécessaires à l’occupation de postes de travail. L’IAE est considérée, dans le cadre des politiques publiques de l’emploi, comme un ensemble de dispositifs permettant de contribuer à l’inclusion sociale et professionnelle, chaque structure de l’IAE devant être conventionnée par l’administration publique.

Ces vingt dernières années, les structures de l’IAE ont été amenées à converger vers un fonctionnement en mode entrepreneurial (Gianfaldoni, 2015). Celles à statut associatif peuvent désormais tout autant être identifiées comme des Entreprises sociales d’insertion par le travail (ESIT) que celles à statut de société. L’ensemble des ESIT s’inscrit, au cours des deux dernières décennies, dans des logiques d’employabilité conditionnées par l’action publique. Ainsi, les réglementations publiques sont assorties d’obligations contractuelles pour les ESIT. Elles ouvrent droit à des financements publics de postes des salariés accompagnateurs socioprofessionnels et de salariés en insertion, corrélés à une « performance sociale » se traduisant par des résultats chiffrés en emplois-formations.

Nous proposons d’examiner, dans le cas d’une ESIT française à statut associatif et porteuse de chantiers d’insertion, les effets de l’accompagnement socioprofessionnel en termes de sorties emplois-formations. Quelle portée peut avoir l’accompagnement socioprofessionnel individualisé quant à l’employabilité des salariés en insertion ? La reconnaissance et la prise en charge de leurs problématiques sociales se traduisent-elles par différentes trajectoires post-ESIT ?

Plus précisément, nous cherchons à comprendre comment l’identification, le traitement et la résolution de certaines des problématiques sociales (linguistique, logement, mobilité, vie sociale et familiale) influencent la probabilité de retour en emploi et en formation des individus accompagnés, en distinguant les sorties positives en emplois, l’accès à une formation et les sorties négatives (inactif ou au chômage). Cette classification répond à la logique d’accompagnement spécifique de l’ESIT étudiée, pour qui une « sortie en formation » est considérée comme un statut à part entière, distinct de l’inactivité (inactif ou au chômage). Elle diffère en cela de l’approche du Bureau international du travail pour qui la formation est assimilée à de l’inactivité.

Il convient, dans un premier temps, d’expliciter les logiques françaises de régulation publique dans le secteur de l’insertion par l’activité économique, puis de décrypter la signification spécifique que prend l’employabilité dans les entreprises sociales d’insertion par le travail, avant de fournir les précisions indispensables sur l’organisation de l’accompagnement socioprofessionnel ainsi que sur la qualification des différentes problématiques sociales que les processus d’accompagnement sont censés résorber.
# 2. Les déterminants de l’employabilité et les propriétés de
                    l’accompagnement socioprofessionnel dans l’insertion par l’activité économique
                    française

Les ESIT sont soumises à une régulation publique tutélaire marchande, qui vise en particulier l’employabilité des salariés en insertion. Après avoir catégorisé et questionné l’employabilité au travers de son acception singulière dans l’insertion par l’activité économique, l’analyse se focalise sur la caractérisation des différentes problématiques sociales qui entravent les débouchés en emplois-formations et sur l’accompagnement socioprofessionnel susceptible d’y remédier.

## 2.1 La régulation publique de l’insertion par l’activité
                        économique

Les ESIT ont donné lieu à une série de recherches sectorielles nationales en Amériques du Nord, aux États-Unis (Cooney, 2016) et au Québec (Alberio et Tremblay, 2014), ainsi qu’à des analyses et typologies comparatives Europe – Amérique du Nord (O’Connor et Meinhard, 2014, Lysaght *et al*., 2018) et entre pays européens (Spear et Bidet, 2005 ; Gardin *et* *al*. (dir.), 2012). Les ESIT françaises présentent une grande diversité en fonction de leur modèle économique, leur mode de gouvernance et la taille de l’entreprise (Petrella, Richez-Battesti, 2016). Elles se différencient aussi quant aux salariés à insérer, des plus éloignés du marché du travail primaire dans les chantiers et ateliers d’insertion à ceux rapidement employables dans les entreprises d’insertion (Buccolo *et al.*, 2012). Ayant pour finalité commune de proposer « une expérience professionnelle (emploi « de transition ») ou une formation par le travail » au cours d’une période limitée, leurs modalités dissemblables d’insertion ont été progressivement conditionnées par « l’institutionnalisation de programmes publics de plus en plus étroitement liés aux politiques actives de l’emploi » (Nyssens, 2014, pp. 216 et 220).

### 2.1.1 Une régulation publique tutélaire
                            marchande

Dans un contexte sociopolitique marqué par le double impératif de mobiliser tout dispositif d’insertion en vue d’activer l’emploi permanent et de substituer les subventions publiques par des allocations marchandes, les ESIT françaises dans leur ensemble sont dorénavant dépendantes d’une régulation publique tutélaire marchande, induisant des logiques à la fois concurrentielles, contractuelles, d’ingénierie managériale et de « performance sociale » en matière d’insertion professionnelle (Gianfaldoni, 2018).

La régulation publique tutélaire tend à rattacher les conventionnements et les financements non marchands à la qualité des prestations de service d’inclusion. En d’autres termes, les financements publics sont conditionnés à des résultats tangibles de l’accompagnement socioprofessionnel, mesurés au travers de grilles paramétrées de *scoring* en sorties positives emplois-formations (Gianfaldoni et Rostaing, 2010). En conséquence, la vocation d’intervention sociale originelle des ESIT apparaît désormais assujettie aux objectifs délégués d’intégration professionnelle des bénéficiaires des parcours.

La régulation publique marchande se caractérise par des mécanismes de commande publique et privée de biens et services (appel d’offres avec ou sans clauses sociales, passation de prestation de gré à gré) (Gianfaldoni *et al.*, 2020). Le recours aux marchés (publics et privés) conduit à des partenariats sociaux et productifs entre ESI et entreprises commerciales (Semenowicz, 2017). Ces partenariats, encouragés par les pouvoirs publics, portent sur des achats responsables, des accords de co ou sous-traitance (conditionnés par les marchés clausés), des parcours externes d’insertion, du mécénat de compétences jusqu’à la constitution de joint-ventures sociales (Gianfaldoni *et al.*, 2020).

### 2.1.2 Les évolutions contraintes par la réforme des
                            financements de l’IAE

Historiquement considérée comme activité-support à l’activité d’insertion, la production de biens et services est à présent indispensable pour assurer la pérennisation économique des ESIT. De plus, les financements publics des dispositifs d’insertion des ESIT sont désormais considérés comme des investissements publics dont les bénéfices doivent être mesurables par les externalités bénéficiant aux salariés en insertion en Contrat à durée déterminée d’insertion (CDDI).

Ainsi, la réforme des financements de l’IAE (2014) introduit, entre autres modifications, le principe de modulation des financements publics des contrats à durée déterminée d’insertion (CDDI) et postes d’accompagnement, dans le cadre d’une contractualisation incitative (Gianfaldoni et Morand, 2015). Les financements publics se composent dorénavant d’une rémunération forfaitaire (montant socle annuel) et d’une rémunération variable (montant modulé compris entre 0 et 10 % du montant socle sur la base de données « objectivables »). Le taux d’emploi atteint reflète le niveau d’effort de l’ESIT : une rémunération constante (le transfert forfaitaire) fournit une assurance-stabilité alors que la rémunération variable (prime de risque) incite l’agent (l’ESIT) à l’effort. La recherche d’optimalité contractuelle repose sur un compromis entre assurance (stabilité économique de l’ESIT) et efficience (« performance sociale »). Ce modèle mix optimal suit une double logique (Morand et Gianfaldoni, 2017).

D’une part, la prise en compte des attributs sociaux et professionnels des personnes sélectionnées sur des postes d’insertion (critère 1 : « situation des personnes à l’entrée ») permet de limiter les biais de l’écrémage des actifs difficilement employables et ainsi de fiabiliser à la fois la valeur qualitative de l’accompagnement socioprofessionnel et les taux d’employabilité. L’éviction supposée des personnes les plus précaires et les plus inadaptées au travail à l’entrée des ESIT (Jory, 2017, p. 144-146, Gérome, 2017, p. 130) s’avère encore plus limitée pour les associations porteuses d’ACI, car ces associations incorporent les personnes les plus éloignées du marché de l’emploi, bénéficiaires de minima sociaux et cumulant le plus de problématiques sociales (Rémy, 2017).

D’autre part, la prise en compte relative du nombre d’heures en accompagnement par salarié en insertion (critère 2 : « effort d’insertion ») et des taux d’employabilité (critère 3 : « résultats d’insertion ») permet de fonder la rémunération incitative sur un mix d’une mesure corrélée à l’effort consenti. L’obligation d’usage par une ESIT de la grille de sorties en emplois-formations doit indiquer rationnellement et synthétiquement les résultats d’insertion, sur un mode déclaratif à moins de 6 mois de la sortie du contrat : emploi durable (CDI et CDD ou Intérim de plus de 6 mois), emplois de transition (CDD ou Intérim de moins de 6 mois), formation qualifiante ou emploi dans une autre ESIT. Les résultats servent de support au « dialogue de gestion » entre une ESIT et un interlocuteur de la Direction régionale de l’économie, de l’emploi, du travail et des solidarités.

Suivant les orientations des politiques publiques de l’emploi, la prescription de la grille de sorties positives en emplois, formations et poursuite de parcours d’insertion, a dès lors pour seule optique de refléter l’employabilité des salariés en fin de contrat d’insertion dans une ESIT.

## 2.2 Les caractères singuliers de l’employabilité dans
                        l’insertion par l’activité économique

Au sens général où l’entend Finot (2000), l’employabilité met en jeu les compétences des salariés et les conditions de gestion des ressources humaines à la fois pour les actifs qui sont en emploi et ceux qui veulent accéder à un emploi. Outin (1990, p. 471) précise que la notion d’employabilité peut être entendue « comme la probabilité d’accéder à un emploi » en lien direct avec « les qualifications individuelles et professionnelles de ceux qui recherchent un emploi », dans un contexte macroéconomique et du marché du travail déterminé au sein duquel les stratégies des entreprises et les politiques de l’État en matière d’emploi et de formation sont centrales.

Un trait significatif de l’employabilité relevé par Glaymann et Moatty (2017) touche plus précisément à la fonction déléguée aux ESIT. L’employabilité répond à une politique d’offre de travail et doit être envisagée comme un ensemble de dispositifs au service de l’activation de l’emploi par les intermédiaires du marché du travail, notamment les agences publiques de l’emploi et les ESIT. Partant des sept acceptions possibles de l’employabilité présentées par Gazier (2017), l’« employabilité de politique de main-d’œuvre » est celle à retenir pour les ESIT. Principalement destinée aux chômeurs en difficulté, elle « entend mesurer la distance entre les caractéristiques d’un individu et les impératifs de la production et de l’acceptabilité sur le marché du travail », « l’état du marché du travail et les éventuels préjugés des employeurs » n’entrant pas en ligne de compte (p. 25).

Par proximité avec l’« employabilité médico-sociale », le degré d’employabilité d’un chômeur (comme personne éloignée du marché du travail) peut ainsi être évalué par un système d’items permettant de cerner au fil de l’eau les améliorations en capacités physiologiques, sociales et professionnelles grâce à des programmes de formation ou de situations d’apprentissage ciblées. L’objectif est clairement de renforcer les connaissances de base, les savoirs d’expérience, les savoirs comportementaux et les savoir évoluer (« possibilités de progresser dans un métier ou d’aller vers d’autres types d’activités », Loufrani-Fedida et Saint-Germes, 2013, p. 28-29).

L’insertion socioprofessionnelle au sein des ESIT se partage ainsi entre employabilité d’initiative, l’individu accompagné étant considéré comme entrepreneur de lui-même, et employabilité interactive à travers l’intervention d’une organisation intermédiaire visant à bonifier l’attractivité de l’individu sur le marché de l’emploi (Bonvin et Farvaque, 2007).

Dans l’optique de (re)constituer des capacités d’action sociale et professionnelle autonome chez les salariés en insertion, les ESIT mettent en œuvre des dispositifs d’insertion donnant lieu à une diversité de modalités d’appréciation des effets produits. Ferguson (2007) s’intéresse ainsi aux modèles d’intervention sociale d’ESIT sur les jeunes sans-abris afin de discuter l’effet tripartite sur leur santé mentale (tutorat clinique), l’accès à des services sociaux et l’acquisition de compétences professionnelles et commerciales (à but d’emploi). Vidal (2005) examine quant à lui les capacités acquises à la suite de parcours d’insertion dans des entreprises sociales d’insertion espagnoles. L’enquête conduite sur les salariés ayant quitté une ESI fait ressortir des améliorations notables en termes de compétences professionnelles, capacités relationnelles, capacités de responsabilisation à réaliser des tâches, capacités d’autonomie au travail, capacités de compréhension des différentes tâches.

Concernant les associations françaises porteuses d’ACI, les procédures d’évaluation se focalisent sur l’employabilité en pointant les carences et déficiences individuelles des salariés en insertion (maîtrise de gestes techniques, compétences comportementales transférables, situation sociale), constituant des barrières au retour à l’emploi (Gérome, 2017, p. 136-137). Aussi, la « capacitation » sociale et professionnelle des salariés en insertion requiert-elle un mode d’organisation spécifique de l’accompagnement socioprofessionnel permettant une individuation des problématiques sociales avant leur traitement.

## 2.3 Considérer l’accompagnement socioprofessionnel et
                        qualifier les problématiques sociales

Au sein des associations françaises porteuses d’ACI, la dualité entre le projet d’insertion professionnelle des salariés en insertion et le programme de production de la structure d’accueil sollicite, dans l’accompagnement socioprofessionnel, un binôme constitué d’un accompagnateur socioprofessionnel et d’un encadrant technique (Gianfaldoni, 2012a).

### 2.3.1 Définir l’accompagnement socioprofessionnel et
                            repérer les problématiques sociales

L’Accompagnateur socioprofessionnel (ASP) a pour fonction d’assurer l’accompagnement individualisé des salariés en insertion, en facilitant leur resocialisation et leur réaffiliation dans des collectifs de travail tout en recherchant des leviers à l’autonomisation de leurs pratiques et à la valorisation de leurs capacités. À cette fin, l’ASP doit non seulement identifier et tenter de lever des « freins sociaux » propres à chaque individualité, mais aussi établir une collaboration étroite avec l’encadrant technique, qui assume une fonction de chef d’équipe(s).

L’encadrant technique définit les modes opératoires, supervise le bon déroulement des tâches et s’assure de la qualité productive. Trois principales tâches d’encadrement lui sont attribuées : i) Gérer l’organisation du travail en faisant respecter les règles de ponctualité et de discipline ii) Transmettre des savoirs d’expérience et des connaissances techniques iii) Communiquer à l’accompagnateur socioprofessionnel les rythmes et les marges de progression des salariés en insertion (Gianfaldoni, 2012b).

La double régulation de la relation d’accompagnement (Cervera et Defalvard, 2009) induit une confrontation entre normes prescrites (réglementation, conventionnement, procédures mises en œuvre, vérification des sorties positives en emplois-formations) et normes d’activité (organisation des équipes, pratiques de travail et expériences vécues).

Les problématiques sociales sont à distinguer de problématiques techniques et professionnelles. Le manque ou l’insuffisance d’aptitudes professionnelles des salariés recrutés en contrat à durée déterminée d’insertion est manifeste (qualifications, compétences, savoir-faire, savoir-être, déficiences en formation générale et technique)<fnref n="1" />, en lien direct avec leur faible niveau éducatif (Carcillo *et al.*, 2017).

Les problématiques sociales relèvent de failles ou fragilités capacitaires dans trois domaines : handicaps, addictions, souffrances psychologiques (sanitaire) ; analphabétisme, illettrisme, linguistique (éducatif) ; isolement social, logement, justice, surendettement, mobilité, situation familiale et administrative, fracture numérique (spécifiquement social). Certaines variables contextuelles sont aussi à prendre en compte, telles que l’âge (Jolivet, 2003 ; Guillemard, 2007) ou le genre (Dubar, 1994), car elles peuvent s’avérer discriminatoires dans le recrutement des salariés en insertion<fnref n="2" />. Nombreux sont les salariés en insertion qui cumulent des inaptitudes professionnelles et plusieurs problématiques sociales corrélées en fonction d’une situation sociale détériorée au cours des années qui ont précédé leur recrutement (Poplimont et Duchène, 2013).

### 2.3.2 L’organisation concrète de l’accompagnement
                            socioprofessionnel au sein de l’association étudiée

Dans le cas de l’association étudiée, le parcours des salariés en insertion peut se décomposer en 12 mois, comprenant une phase d’intégration (0 à 2 mois), une phase de consolidation (de 3 à 6 mois) et une phase active vers l’emploi (de 6 à 12 mois). L’accompagnement socioprofessionnel au sein des chantiers implique des chargés du suivi individualisé des salariés en insertion (profil de poste des ASP) et des encadrants techniques et pédagogiques.

Les encadrants techniques et pédagogiques sont chargés de l’encadrement des équipes de travail œuvrant sur des chantiers de restauration du patrimoine (appropriation de règles et normes précises : ponctualité, assiduité, respect pour autrui et pour le matériel), des apprentissages en situation de travail (transmission des « gestes de métier ») et des cursus de formation qualifiante des salariés en insertion.

Concrètement, la formation dispensée au sein même des chantiers rend effective la possibilité pour chaque salarié en parcours d’insertion de prétendre à un titre professionnel en lien avec l’activité du chantier : par exemple, « maçon du bâti ancien » ou « menuisier » moyennant un examen réalisé par un autre organisme de formation agréé et indépendant. En s’appuyant sur le référentiel national de formation concernant les titres visés, le programme de formation a été déployé en lien avec le planning des travaux spécifiques de chaque chantier d’insertion. Cela permet d’utiliser le chantier comme un support de formation. De plus, des ateliers de formation sont mis en place pour permettre aux salariés-apprenants de réaliser toutes les tâches prévues par le programme de formation, découpé en séquences pédagogiques.

Sous la direction d’une responsable de l’accompagnement socioprofessionnel, les chargés du suivi doivent renforcer les dispositions des salariés en insertion pour retrouver un emploi ou poursuivre leur insertion dans d’autres entreprises d’insertion. Dans ce sens, le recensement d’offres d’emploi adéquates, les liens tissés avec des entreprises hors insertion et les relations de collaboration avec des entreprises d’insertion apparaissent primordiaux. Le recrutement n’exige pas de prérequis de la part des personnes adressées par le prescripteur du parcours (service public de l’emploi). Aussi, la phase d’intégration nécessite-t-elle un entretien approfondi des candidats attribués aléatoirement, permettant de juger de leurs motivations et de commencer à pointer certaines de leurs lacunes et « incapacités ». Au cours de la phase de consolidation, le chargé de suivi aborde avec le salarié en insertion les questions concernant son « projet professionnel », le quotidien du chantier, mais plus encore les différentes problématiques sociales identifiées afin d’envisager des voies de traitement et des actions à conduire.

L’accompagnement socioprofessionnel joue ainsi un rôle crucial dans l’identification, le traitement et la résolution des problématiques sociales. Toutefois, les effets potentiels sur les sorties positives en emplois-formations demandent à être objectivés par des analyses statistiques descriptives et économétriques plus rigoureuses que les grilles de données déclaratives imposées par les prescripteurs-financeurs publics. Dans cette perspective, l’étude conduite à la demande d’une association porteuse de chantiers d’insertion a mobilisé une base de données issue d’un recensement effectué entre 2015 et 2022. Située à Marseille, l’association est intégrée depuis 2015 dans un groupe associatif diversifié de taille nationale et gère différents types de chantiers dans les Bouches-du-Rhône et hors de ce département. Son activité de support consiste à valoriser (restauration) le patrimoine naturel et/ou le bâti. Comme toute ESIT, cette association doit renseigner auprès des financeurs publics les indicateurs attestant du taux de personnes recrutées bénéficiaires de minima sociaux, du taux d’encadrement socioprofessionnel et du niveau de sorties positives.

<footnote n="1">En 2022, 78 % des salariés en insertion dans une association porteuse d’ACI relevaient d’un niveau d’études inférieur au BAC ou équivalent (Chikhi, Dares résultats, 2023).</footnote>

<footnote n="2">En 2022, 58 % des salariés en insertion dans une association porteuse d’ACI avaient de 26 à 49 ans, 21 % moins de 26 ans et 21 % 50 ans et plus, 65 % étaient des hommes (Chikhi, Dares résultats, 2023). Les données recueillies dans l’association étudiée recoupent les statistiques nationales quant aux classes d’âge : 58 % des salariés en insertion se situent entre 27 et 49 ans et 13 % ont plus de 50 ans. Par contre, l’association opérant dans le secteur d’activité du bâtiment, la proportion des hommes en insertion y est surreprésentée.</footnote>
# 3. Données et échantillon

Nos données portent sur la formation et l’insertion professionnelle avec pour objectif de qualifier et accompagner vers l’emploi des personnes en situation de précarité économique et sociale. La base comptabilise 4530 individus et contient à la fois des personnes en cours d’insertion et des personnes ayant déjà terminé leur parcours. Toutefois, dans le cadre de notre questionnement de recherche centré sur l’analyse des trajectoires des bénéficiaires, nous restreignons notre échantillon aux individus pour lesquels le parcours dans l’ESIT est définitivement terminé. Ainsi, nous excluons les individus encore en parcours d’insertion au moment de la collecte de données, et pour qui, l’information centrale de cette recherche n’est donc pas encore disponible. De fait, notre base finale comptabilise 1691 individus, tous disposant d’une information complète sur leur situation post-insertion via l’ESIT : inactif ou au chômage (sortie négative) ; en CDD ou en CDI (contrat), en formation<fnref n="3" />. Les bénéficiaires ayant quitté le dispositif de manière anticipée (abandon, rupture de contrat, etc.) ont été exclus afin de garantir l’exhaustivité des trajectoires d’insertion observées à 6–12 mois. Quelques durées de contrat très courtes subsistent néanmoins comme les contrats d’essai et les transitions administratives, mais ces cas demeurent très marginaux. En outre, cette base contient aussi des informations détaillées sur les caractéristiques générales des individus (âge, chantiers, accompagnement des problématiques, durée du contrat, etc.) permettant d’affiner l’analyse des déterminants de la trajectoire. La partie suivante présente l’échantillon mobilisé dans le cadre de cette recherche. Les annexes 1 et 2 présentent respectivement les variables utilisées dans les modèles économétriques et quelques statistiques descriptives. La partie IV quant à elle présente notre stratégie économétrique.

## 3.1 La situation des bénéficiaires suite à leur passage
                        dans l’ESIT

Le tableau 1 ci-après décrit la répartition des principales variables liées aux trajectoires des bénéficiaires après leur passage dans l’ESIT. Il présente la distribution des issues possibles à la sortie du dispositif en distinguant : les bénéficiaires ayant accédé à l’emploi (CDD et CDI) ; de retour dans une formation ; en situation de chômage ou d’inactivité (Négative). Le statut des bénéficiaires (contrat, formation, ou inactivité/chômage) est observé six mois après leur sortie de l’ESIT, et lorsque cela est possible, un an après. À noter que nous ne disposons pas de l’information concernant l’échéance précise.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure</figcaption></figure>

L’échantillon se compose de 1691 individus parmi lesquels 43,41 % n’ont pas réussi une intégration positive à l’issue de leur formation (chômage ou inactivité). À l’inverse, 43,23 % des bénéficiaires ont accédé à un emploi sous la forme d’un CDD (32,05 %) ou d’un CDI (11,18 %), tandis que 13,36 % ont entamé une nouvelle formation. À noter que nous ne disposons pas d’informations concernant le lieu ou la structure dans laquelle cette nouvelle formation a été amorcée. Ces résultats mettent en avant une certaine équivalence entre la proportion de bénéficiaires en situation d’inactivité et celle de bénéficiaires ayant décroché un contrat sur le marché du travail suite à leur parcours dans l’ESIT. Notons tout de même que la majorité des emplois trouvés sont des contrats à durée déterminée (74,13 % des contrats signés). Cet aspect interroge donc la stabilité de l’insertion professionnelle suite au passage dans l’ESIT.

## 3.2 Durée du contrat d’insertion et trajectoire
                        post-ESIT

Le tableau 2 présente la durée moyenne des contrats dans l’ESIT, la moyenne de jours de contrat dans l’ESIT pendant le confinement 1<fnref n="4" />, mais aussi la part de ces jours en confinement en pourcentage de la durée totale du contrat dans l’ESIT. Ce pourcentage de jours passés en confinement permet ainsi d’évaluer plus finement dans quelle mesure la crise sanitaire a pu affecter différemment les trajectoires post-ESIT. À titre d’exemple, un contrat plus long avec peu de jours passés en confinement sera probablement moins impacté qu’un contrat plus court, mais pour lequel le confinement représente une part plus importante de la durée totale du contrat en ESIT. Ces caractéristiques sont présentées en fonction du type de sortie des bénéficiaires (trajectoire post-ESIT) : sortie négative (inactivité ou chômage), obtention d’un contrat de travail (CDD ou CDI), ou poursuite en formation (variables présentées dans la partie III.1).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure</figcaption></figure>

Les résultats du tableau 2 mettent en évidence une relation entre la durée du contrat d’insertion et la trajectoire post-ESIT. En effet, nous pouvons voir qu’une durée de contrat (ESIT) plus longue semble favoriser une sortie positive. Les personnes inactives ont eu en moyenne 217 jours de contrat, contre 284 jours pour celles obtenant un contrat (288 pour les CDD, 269 pour les CDI) et 312 pour celles de retour en formation. Ces résultats suggèrent que la durée du contrat d’insertion pourrait jouer un rôle essentiel dans la trajectoire post-ESIT. Plus précisément, les individus ayant bénéficié d’un accompagnement plus long semblent plus enclins à s’insérer sur le marché du travail (contrat), ou, dans le cas des contrats (ESIT) encore plus longs, à poursuivre leur formation. Ce dernier point pourrait refléter une stratégie des bénéficiaires faisant le choix en fin de parcours de prolonger leur contrat pour préparer une transition vers une formation qualifiante. Autre possibilité, face aux difficultés du marché de l’emploi, ces individus font le choix de poursuivre vers une autre formation dans l’attente d’une opportunité sur le marché. À l’inverse, une durée plus courte peut refléter une insertion interrompue et/ou un moindre engagement dans le dispositif d’insertion de l’ESIT, conduisant ainsi à une sortie plus précaire.

L’impact du confinement sur les trajectoires post-ESIT ressort également dans ce tableau. Il s’avère qu’en moyenne le nombre de jours passés sous contrat lors du premier confinement est plus élevé chez ceux en sortie négative (inactivité ou chômage) avec 6,14 jours, contre 4,49 pour les CDD, 5,20 pour les CDI et 8,51 pour ceux de retour en formation. Ces chiffres indiquent que les individus de retour en formation ont en moyenne été les plus exposés à cette période de restrictions et de ralentissement du marché du travail (en nombre de jours). Ce résultat vient compléter nos intuitions présentées précédemment. De fait, le confinement pourrait ainsi avoir incité certains bénéficiaires à se réorienter vers une formation plutôt que de chercher un emploi dans un contexte incertain. À noter que dans cette recherche, seul le premier confinement est comptabilisé. En effet, le deuxième confinement, plus souple, a permis à de nombreux secteurs, notamment le bâtiment, de poursuivre leur activité professionnelle.

Pour compléter ce raisonnement, la figure 1 en Annexe 3 illustre la distribution de la durée des contrats (ESIT) en fonction de leur trajectoire post-ESIT : Négative, Contrat et Formation. Ce graphique dit en « violon » combine un diagramme en boîte et un diagramme de densité de noyau. Il permet de visualiser à la fois la distribution complète des données (à travers l’histogramme de densité) tout en résumant statistiquement celles-ci (à travers le diagramme en boîte). Comme l’illustre cette figure, on constate que 50 % des individus en sortie négative ont eu un contrat inférieur à 182 jours, contre 290 jours pour ceux ayant obtenu un contrat et 364 pour ceux de retour en formation. Par ailleurs, environ 75 % des contrats de moins de 290 jours aboutissent à une sortie négative.

## 3.3 Identification et prise en charge des problématiques
                        sociales : un levier d’insertion ?

Le tableau 3 présente la répartition des bénéficiaires de l’ESIT en fonction de l’identification, du traitement et de la résolution de leurs problématiques sociales. Pour plus de détails quant à l’origine de ces problématiques, cet aspect est complété par la nature des difficultés rencontrées (linguistique, logement, mobilité, vie sociale / familiale). Notre analyse se concentre sur cet ensemble de problématiques en raison de la disponibilité de l’information dans le recensement de l’ESIT étudiée, mais aussi en raison de leur fréquence. Les problématiques sociales uniquement identifiées par les chargés de suivi au sein de l’association étudiée sont regroupées de la manière suivante. Premièrement, les problématiques de langue renvoient aux difficultés liées à l’analphabétisme, à l’illettrisme ou à la maîtrise insuffisante du français. Deuxièmement, la mobilité regroupe l’absence de permis, de véhicule ou de transports adaptés. Troisièmement, le logement renvoie à la précarité résidentielle. Enfin, la vie sociale traduit l’isolement relationnel et institutionnel. Notons que certaines problématiques plus rares et très spécifiques, ne pouvant être regroupées ou mobilisées, seule ne sont pas intégrées dans notre analyse détaillée des types de problématiques, et ce, pour des raisons statistiques.

Ces problématiques sociales sont organisées de façon hiérarchique. Premièrement, problématique identifiée. Si oui, quel type de problématique : linguistique, logement, mobilité, vie sociale / familiale (à noter que ces catégories ne sont pas exclusives). Deuxièmement, ces problématiques ont-elles été traitées ? Enfin, ont-elles été résolues ? Chaque salarié en insertion passe, dès l’entrée dans l’ESIT, un entretien obligatoire avec les encadrants socioprofessionnels selon un protocole standardisé formalisé. Ce processus vise à garantir une identification systématique et homogène des problématiques sociales, tout en limitant la subjectivité de l’évaluation. En ce sens, il réduit le risque de biais d’auto-sélection ou d’arbitraire dans la détection des freins sociaux. Il permet ainsi une meilleure comparabilité des données recueillies. Cette structuration permet de repérer si l’identification, la prise en charge et le type des difficultés influencent la trajectoire post-ESIT des bénéficiaires. La distinction entre « prise en charge » et « résolution » d’une problématique n’est pas toujours objectivable. Par exemple, résoudre un problème linguistique peut nécessiter des apprentissages progressifs, difficilement quantifiables à court terme. Pour cette raison, nous faisons le choix méthodologique de regrouper ces deux étapes sous une variable unique de « traitement résolution » (cf. Partie 5.3) correspondant à l’existence d’une action cohérente mise en œuvre suite à l’identification d’un frein social.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure</figcaption></figure>

Ce tableau met clairement en évidence que la reconnaissance, le traitement et/ou la résolution de problématiques améliorent significativement les perspectives d’emploi des salariés. Par exemple, les chiffres montrent que lorsque les problématiques sont identifiées, 56,84 % des bénéficiaires de l’ESIT obtiennent un contrat sur le marché du travail. Comparativement, 31,10 % d’entre eux se retrouvent au chômage ou inactifs (Négative). En outre, cet effet est encore plus marqué lorsque les problèmes sont pris en charge. En effet, parmi ceux ayant bénéficié d’un accompagnement personnalisé (problématique traitée), 58,33 % ont réussi à trouver un emploi suite à leur passage dans l’ESIT. Ce taux monte à 66,67 % lorsque la problématique a été notifiée comme résolue. À contrario, la part de sorties négatives chute de 31,10 % à 23,81 % lorsque les problèmes sont effectivement surmontés (résolution).

Revenons maintenant sur la nature des problématiques sociales. Il apparaît que l’identification des problématiques liées à la vie sociale et familiale est plus fréquemment associée à une issue positive (66,67 % en contrat). Ce point peut s’expliquer par la plus grande facilité pour identifier ces problématiques et les prendre en charge par les dispositifs d’accompagnement. Nous pouvons faire le même constat concernant le logement (65,73 % en contrat). Notons que Achard (2016) souligne que la précarité en matière de logement et de transport vient amplifier les difficultés d’insertion professionnelle. En revanche, les difficultés liées à la mobilité et à la linguistique semblent être des freins plus persistants à l’emploi (respectivement 32,61% et 29,41 % sorties négatives). Ces chiffres sont en accord avec les travaux de Carcillo *et al.* (2017) soulignant que les obstacles à la mobilité viennent limiter l’insertion professionnelle des populations défavorisées. De même, Poplimont et Duchène (2013) mettent en lumière qu’une maîtrise insuffisante de la langue constitue une barrière importante à l’accès à l’emploi. Toutefois, il est essentiel de noter que l’absence d’une problématique identifiée ne signifie pas nécessairement que le salarié n’en possède pas. Au contraire, il est probable que certaines problématiques n’ont tout simplement pas été détectées. Cette hypothèse est renforcée par le contexte de l’ESIT étudiée où les bénéficiaires sont principalement en situation de vulnérabilité. Il est fortement probable que la majorité des salariés rencontrent diverses problématiques. L’absence de détection de ces problèmes peut ainsi conduire à des stratégies de soutien inadéquates, réduisant ainsi les chances d’une intégration professionnelle réussie. Ces observations confirment l’importance d’une analyse économétrique permettant de valider l’existence d’une relation statistiquement significative entre l’accompagnement des bénéficiaires de l’ESIT et le retour à l’emploi.

<footnote n="3">Cette modalité peut prendre la forme d’un retour en ESIT ou d’une orientation vers un autre type de formation.</footnote>

<footnote n="4">Confinement du mardi 17 mars 2020 au lundi 3 mai 2021.</footnote>
# 4. Méthodologie

## 4.1 Stratégie empirique

Notre démarche repose sur le recensement des trajectoires post-ESIT, effectué 6 à 12 mois après la date de fin de contrat d’insertion. Rappelons toutefois que la totalité de ce recensement n’est pas mobilisée, et ce, en raison de notre questionnement de recherche. Ne sont conservés que les individus pour lesquels la période de formation dans l’ESIT est terminée, afin d’analyser précisément les déterminants de leur trajectoire post-ESIT. Un modèle logit polytomique non ordonné permet d’estimer conjointement les probabilités des différentes trajectoires post-ESIT en fonction de l’accompagnement et des caractéristiques des bénéficiaires (âge, durée du contrat, problématiques identifiées et prises en charge, etc.). Cette spécification empirique vise à mesurer la probabilité de se retrouver en contrat (CDI ou CDD) ou en formation, et ce, conditionnellement à une sortie négative (chômage ou inactivité). Ce type de modèle fait appel aux Conditionnels odds ratio (COR) aussi appelés Ratio de risque relatif (RRR). Prenons un exemple. Supposons que le coefficient de la variable « Problématique identifiée » soit significatif dans notre modèle. Admettons qu’il prenne la valeur de 1,2 dans l’équation qui explique la probabilité d’être en contrat. Dans ce cas, la détection d’un problème augmenterait la probabilité de se retrouver en contrat de 20 %, et ce, comparativement à une sortie négative. À contrario, si le coefficient est de 0,9, la probabilité de se retrouver en contrat diminuerait de 10 % comparativement à une sortie négative. Cette spécification permet ainsi une estimation des sorties suite à l’accompagnement-encadrement des salariés en insertion. Il comprend trois modalités ou catégories m : Sortie négative<fnref n="5" /> Contrat<fnref n="6" /> Formation<fnref n="7" />. Ces trois modalités ne sont pas explicitement ordonnées même si un individu peut difficilement passer de « Négative » à « Contrat » sans connaître une bascule d’une étape à l’autre. Le logit multinomial permet donc d’estimer conjointement la probabilité d’être sur un des deux niveaux ou de sorties (Contrat ou Formation) par rapport à une référence étant la sortie négative. Ces probabilités sont estimées en fonction des caractéristiques des individus, par exemple l’âge ou encore le niveau d’études. Pour une présentation détaillée des fondements méthodologiques de ce type de modèle, se reporter à Wooldridge (2010).

Dans notre stratégie d’estimation, nous mobilisons deux modèles successifs pour tester l’effet des freins sociaux sur les issues d’insertion. Le premier modèle inclut une variable binaire indiquant si une problématique a été identifiée, sans conditionnement à un traitement ou une résolution. Le second modèle affine cette analyse en introduisant une variable qui capte les situations où une problématique a été identifiée et qu’une action concrète a été mise en œuvre (traitement et/ou résolution). Cette approche graduée permet de tester si la simple reconnaissance d’un frein peut avoir un effet positif, indépendamment de la mise en œuvre effective d’un accompagnement structuré. Enfin, un troisième modèle quant à lui vient tester l’influence de l’identification (uniquement) de nos quatre grandes thématiques de problématiques (Linguistique, Logement, Mobilité, Vie sociale / familiale).

## 4.2 Robustesse

**Hypothèse d’Indépendance des alternatives non pertinentes** : Nous cherchons à modéliser trois issues distinctes (Inactif ; Contrat ; Formation). Notre choix s’oriente vers un modèle multinomial. Selon McFadden et al. (1973) et Amemiya (1981) un modèle de type logit multinomial ne fonctionne correctement que si aucune alternative (Inactif ; Contrat ; Formation) n’est affectée par l’ajout ou le retrait d’une autre alternative dans le modèle. À titre d’exemple, si l’on retire l’alternative « Formation » de l’analyse, les résultats de la comparaison entre « Inactif » et « Contrat » devraient rester identiques. Autrement dit, l’ajout ou la suppression d’une alternative de sortie ne doit pas changer les résultats des deux autres dans le modèle. C’est ce que McFadden (1973) appelle l’Indépendance des alternatives non pertinentes (IIA). McFadden insiste sur ce point fondamental, tandis qu’Amemiya (1981) souligne que le logit multinomial est préférable au probit multinomial lorsque les alternatives sont par nature très différentes, comme c’est le cas ici. Pour vérifier cela, nous appliquons le test de Small & Hsiao. Ainsi, nous retirons tour à tour chaque issue en vérifiant si et dans quelle mesure les coefficients restants varient. Après analyse des résultats (cf. Annexe 4) les statistiques de χ² obtenues confirment la robustesse du modèle et justifient le recours au logit multinomial non ordonné.

**Multicolinéarité** : Pour tous les modèles utilisés, nous nous assurons qu’il n’y ait pas de relations trop fortes entre nos variables explicatives au risque de fausser les résultats. Le tableau de corrélation (cf. Annexe 5) ne montre aucune corrélation trop élevée à l’exception de l’accès à une formation complémentaire et certaines variables liées à l’identification, au traitement et/ou à la résolution de problématiques. Ce dernier point peut s’expliquer par le fait que ces formations sont souvent proposées une fois les difficultés repérées.

**Facteur d’inflation de la variance (VIF)** : Dans la continuité du point précédent (Multicolinéarité), nous mobilisons l’indicateur VIF (Variance inflation factor) pour tester la corrélation entre nos variables explicatives. L’annexe 6 présente les résultats de ce calcul pour l’ensemble de nos modèles. L’analyse suggère que nous devons faire preuve de prudence concernant l’interprétation des variables liées à l’âge et au sexe. Toutefois, il convient de noter que les valeurs moyennes du VIF pour chacun de nos modèles restent inférieures à 5 (3,3 pour le modèle 1 et 2, 2,9 pour le modèle 3). Ce résultat suggère que la multicolinéarité n’est pas généralisée dans nos modèles. Pour nous en assurer, nous testons toutefois les mêmes modèles en retirant les variables concernées. Les résultats s’avèrent parfaitement stables (cf. Annexes7 et 7bis) et confirment la robustesse de nos modèles.

**Effet propre de l’accompagnement sur les trajectoires post-ESIT** : Dans cette recherche, nous cherchons à mesurer l’effet propre de l’accompagnement et de l’encadrement sur la probabilité de trajectoire des bénéficiaires post-ESIT. Cet accompagnement est potentiellement plus développé pour les individus cumulant de fortes difficultés (problèmes sociaux, faible niveau de qualification, etc.). Dès lors, l’estimation de cet effet peut être biaisée par un effet de sélection. En effet, ces bénéficiaires peuvent être ceux qui ont le moins de chances d’accéder à l’emploi. Pour prendre en compte cet aspect, nous intégrons dans notre modèle (logit multinomial) des variables détaillant le nombre de problématiques repérées, prises en charge et résolues (cf. Partie 5). Ainsi, nous contrôlons cette situation initiale plus ou moins défavorable des bénéficiaires dans l’optique d’isoler au mieux l’impact du dispositif d’accompagnement.

**Conjoncture économique et crise de la Covid-19** : Pour mesurer l’impact des fluctuations conjoncturelles sur les trajectoires des bénéficiaires post-ESIT, nous privilégions l’introduction d’un indicateur spécifique de crise reflétant l’effet de la Covid-19. Plus précisément, nous mesurons la proportion de la durée du contrat s’étant déroulée en période de crise (marquée par le confinement ou les restrictions sanitaires). La raison à cela est la suivante, cet événement a touché de façon relativement uniforme l’ensemble des bénéficiaires et le marché du travail (notamment dans le secteur du bâtiment). L’objectif sous-jacent de ce choix méthodologique consiste à nouveau à mieux isoler l’influence propre de l’accompagnement sur les trajectoires post-ESIT.

<footnote n="5">Sortie négative : Chômage ou inactif.</footnote>

<footnote n="6">Contrat : CDI ou CDD.</footnote>

<footnote n="7">Formation : Entrée en formation qualifiante ou poursuite de formation qualifiante.</footnote>
# 5. Résultats

Dans un premier temps, dans l’optique de mieux cerner les profils des bénéficiaires en matière de problématiques sociales, trois modèles économétriques distincts sont estimés (annexes 8 et 8bis). Ainsi notre réflexion s’articule en trois étapes : i) Identifier le profil des bénéficiaires ayant au moins une problématique sociale de détectée (cf. Partie 5.1) ii) Identifier le profil des bénéficiaires ayant au moins une problématique sociale identifiée et traitée et/ou résolue (cf. Partie 5.2) ii) Analyser les effets potentiels de cet accompagnement (détection, traitement et/ou résolution) sur l’insertion professionnelle (cf. Partie 5.3.2). Dans cette dernière partie, le premier modèle (probit simple) repose sur une variable binaire indiquant uniquement l’identification d’au moins une problématique sociale (sans traitement ni résolution). Le second modèle (probit simple) isole les cas où une problématique a été identifiée et a fait l’objet d’un traitement et/ou d’une résolution (oui ou non). Le troisième modèle quant à lui mobilise simultanément nos quatre types de problématiques uniquement détectées de la linguistique au logement en passant par celles liées à la mobilité ou à la vie sociale (probit multivarié) tout en considérant leur éventuelle complémentarité.

## 5.1 Profils associés à la détection des problématiques
                        sociales

La détection est plus fréquente chez les bénéficiaires plus jeunes, moins diplômés, sans permis de conduire. Des effets de structure liés aux chantiers apparaissent, tout comme un effet conjoncturel négatif du confinement. Le sexe n’a pas d’influence significative. L’estimation conjointe des quatre types de problématiques fait apparaître des régularités robustes. En effet, l’âge et la scolarité sont négativement associés à l’identification de nos problématiques (à l’exception de la vie sociale pour l’âge), tandis que la formation complémentaire est positivement corrélée à toutes les catégories. La détention d’un permis est globalement négativement associée à l’identification, sauf pour la vie sociale. Les effets de chantier sont différenciés selon les types de problématiques. Une complémentarité est également observée entre problématiques, sauf entre celles liées à la langue et à la vie sociale. On observe également une complémentarité significative entre certaines problématiques, en particulier entre les problèmes linguistiques et de logement, ou entre le logement et la mobilité, suggérant une superposition fréquente des vulnérabilités (cf. Annexes 8 et 8bis pour plus de détails).

## 5.2 Profils associés au traitement et/ou à
                        la résolution des problématiques sociales

La probabilité de traitement ou de résolution d’une problématique est plus élevée pour les bénéficiaires engagés avec des contrats plus longs, ayant suivi une formation complémentaire et travaillant sur des chantiers du marché public. Elle est plus faible chez les bénéficiaires les plus âgés, les plus diplômés et reste plus faible pendant le confinement. La détention du permis de conduire est associée négativement à cette probabilité, probablement en raison d’une moindre contrainte en matière de mobilité par exemple. (cf. Annexes 8 et 8bis pour plus de détails).

## 5.3 Les déterminants de l’insertion professionnelle en
                        sortie d’ESIT

Les tableaux 4, 5 et 6 présentent les résultats de nos estimations. Les coefficients de ces tableaux se présentent sous forme de Ratio de risque relatif (RRR). Notre spécification économétrique considère trois options possibles pour un bénéficiaire 6 à 12 mois après son passage en ESIT : être en sortie négative avoir un contrat (CDD ou CDI) être de retour en formation. Il est essentiel de souligner que l’option « Négative »<fnref n="8" /> est appliquée comme catégorie de référence pour déduire nos RRR. L’interprétation des résultats se fait donc en opposition à cette situation. Le tableau 4 ci-après présente uniquement l’influence de l’identification des problématiques sociales auprès des individus (0 à 2 pour plus d’une problématique).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure</figcaption></figure>

À titre d’exemple, voici comment nous procéderons pour analyser nos régressions. Nos résultats montrent que l’identification d’une problématique sociale accroît significativement les chances d’obtenir un contrat (CDD ou CDI) à l’issue de la période en ESIT. L’effet estimé (RRR = 1,398) correspond à une augmentation de 39,8 % du risque relatif de sortie vers un contrat, comparativement à une sortie négative. Dans notre échantillon, la probabilité moyenne d’obtenir un contrat est d’environ 43 %. Lorsqu’une seule problématique est identifiée, cette probabilité peut atteindre 48,9 % toutes choses égales par ailleurs. Cette estimation repose sur les effets marginaux moyens calculés via notre modèle économétrique (Williams, 2012  ; Norton *et al*., 2018).

Le tableau 5 présente l’influence du traitement et/ou la résolution<fnref n="9" /> des problématiques. Cette variable recense les individus pour lesquels au moins une problématique a été identifiée et traitée et/ou résolue. Cet aspect justifie la délimitation en deux de nos modèles pour éviter toute multicolinéarité. Nos variables vont de 0 (aucune problématique) à 2 (plus d’une problématique) en passant par 1 (une problématique). Il est toutefois important de rappeler que la majorité des salariés rencontrent diverses problématiques sociales. Il est probable que certaines problématiques n’ont tout simplement pas été détectées, conduisant de fait à des stratégies de soutien inadéquates.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure</figcaption></figure>

Le tableau 6 ci-après met en avant le type de problématique ayant été uniquement détectée. Ces dernières vont des difficultés en linguistique ou de logement en passant par celles liées à la mobilité ou à la vie sociale. Notons tout de même que le croisement des variables liées au traitement et/ou à la résolution par type de problématique s’avèrent impossible en raison de la faiblesse statistique des données disponibles. De fait nous centrons notre analyse sur la détection du type de problématique.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure</figcaption></figure>

### 5.3.1 Facteurs individuels, structurels et
                            contextuels de l’insertion

Premièrement, l’âge réduit la chance de décrocher un contrat ou de commencer une nouvelle formation (Jolivet, 2003 ; Guillemard, 2007). Pour chaque année supplémentaire, les chances diminuent de 1,3 % (RRR = 0,987) pour les contrats et de 2,9 % (RRR = 0,971) pour les formations. Cela signifie que, toutes choses égales par ailleurs, l’avancée en âge est associée à une baisse progressive de l’employabilité (âge moyen de l’échantillon = 38,25 ans). Ainsi, entre 30 et 50 ans, la probabilité moyenne de décrocher un contrat chute de 44,2 % à 41,6 %, tandis que celle d’accéder à une formation passe de 15,4 % à 10,8 %. Cette dynamique illustre le rôle central de l’employabilité décrite par Gazier (2017) reposant sur une mesure des écarts entre les caractéristiques individuelles et les attentes du marché du travail. Plus précisément, les travailleurs plus âgés peuvent être perçus comme moins adaptés aux exigences du marché, résultat conduisant à une forme d’inemployabilité institutionnelle qui, selon Jory (2017), tend à normaliser l’exclusion progressive des profils considérés comme « distants de l’emploi ».

La durée du contrat en jours impacte quant à elle significativement les chances d’obtenir un contrat ou de redémarrer une formation. Dit autrement, l’expérience acquise pendant le contrat améliore l’employabilité. Chaque jour supplémentaire de contrat dans la structure d’accueil augmente en effet la probabilité d’une sortie positive d’environ 0,4 % (RRR = 1,004) pour les contrats, soit un passage d’une probabilité moyenne de 44,15 % à 46,05 % après 30 jours supplémentaires autour de la moyenne de l’échantillon (environ en moyenne 259 jours de contrat) et de 0,5 % (RRR = 1,005) pour les formations, soit une hausse de 12,86 % à près de 14,15 % comparativement à une sortie négative. Ce résultat résonne avec les travaux de Bonvin et Farvaque (2007) sur l’employabilité interactive et l’importance du rôle des organisations intermédiaires comme les ESIT dans l’amélioration de l’attractivité des bénéficiaires sur le marché du travail. Il confirme également l’analyse de Loufrani-Fedida et Saint-Germes (2013) soulignant que l’accumulation progressive d’aptitudes professionnelles et comportementales via des expériences de travail favorise la transition vers un emploi durable.

Le pourcentage du contrat dans la structure s’étant déroulé pendant le premier confinement lié à la Covid-19 a quant à lui eu un impact négatif et significatif sur la probabilité d’obtenir un contrat. Concrètement, la probabilité moyenne d’accéder à un contrat chute de 44,4 % à seulement 3,7 % lorsque l’ensemble du contrat s’est déroulé durant cette période (toutes choses égales par ailleurs). La raison à cela réside principalement dans la suspension de nombreuses activités économiques durant cette période, empêchant ainsi le bon déroulement de la formation et rendant donc les employeurs plus prudents face à ces bénéficiaires.

Enfin, posséder un permis de conduire n’influence pas significativement la probabilité d’obtenir un contrat. Notons cependant que l’influence de cette variable est possiblement partiellement absorbée par d’autres variables liées à l’identification ou au règlement des problèmes de mobilité. Toutefois, les tests de multicolinéarité et de robustesse n’indiquent pas de problème particulier avec cette variable.

### 5.3.2 Identification, accompagnement social et
                            insertion professionnelle

Nos résultats indiquent que dès la simple détection de la première problématique sociale (tableau 4), la probabilité de voir l’individu concerné accéder à un contrat (CDD ou CDI) à l’issue de la période qu’il vient de passer dans l’ESIT augmente de 39,8 % (RRR = 1,398). Notre échantillon compte en moyenne 43,23 % de bénéficiaires sous contrat post-ESIT. Toutes choses égales par ailleurs, cette probabilité passe d’environ 42 % lorsqu’aucune problématique n’est identifiée à 44,91 % lorsqu’une problématique est détectée, puis elle atteint 57,44 % dès lors que plus d’une problématique est identifiée. Ce premier effet positif peut être mis en relation avec les profils décrits dans la section V.1. Ainsi, l’identification des problématiques est plus fréquente chez des bénéficiaires jeunes, peu diplômés, sans permis et affectés par le contexte du confinement. En croisant ces résultats, nous pouvons en déduire que l’effet bénéfique de l’identification sur l’accès à l’emploi concerne majoritairement ces profils, c’est-à-dire les publics les plus exposés aux vulnérabilités sociales détectables.

L’identification d’une problématique de logement (en moyenne 6 % de l’échantillon) chez un individu augmente de 65,40 % (RRR = 1,654) la probabilité d’obtention d’un contrat. La probabilité moyenne de sortie vers un contrat passe ainsi de 42,25 % à 55,80 % lorsque cette problématique est identifiée. Ce résultat peut s’expliquer par le fait qu’une telle problématique peut provoquer des dégradations majeures de l’existence, une perte de repères spatio-temporels et une insécurité relationnelle (Achard, 2016). Dans la majorité des cas, cette problématique donne lieu à une orientation vers des assistantes sociales ou vers les services du logement social. De la même manière, identifier une problématique de vie sociale / familiale (en moyenne 2,83 % de l’échantillon) chez un bénéficiaire vient accroître fortement sa probabilité d’obtenir un contrat, comparativement à une situation d’inactivité avec un RRR égal à 2,15. Ainsi, au niveau marginal et toutes choses égales par ailleurs, la probabilité de sortie vers un contrat passe de 42,77 % à 60,84 %. Dans ces cas, l’intervention peut prendre la forme d’écoute, de soutien à la parentalité, de médiation familiale ou de remobilisation par des projets collectifs. Enfin, les problématiques dont l’identification a les effets les plus marqués sur la sortie positive comme le logement ou la vie sociale sont également celles qui, selon nos résultats (cf. partie 5.1) concernent majoritairement des individus cumulant plusieurs vulnérabilités (problèmes linguistiques, absence de permis, faible scolarité, etc.). Cela renforce l’hypothèse d’un effet différencié de l’accompagnement selon les types de publics et soulignant ainsi l’importance d’une détection fine et ciblée. Ces résultats s’alignent avec les analyses de Gianfaldoni (2012b) et Cervera et Defalvard (2009) qui insistent sur l’importance de la qualité de l’accompagnement social dans les parcours d’insertion et son rôle dans la réduction des freins périphériques à l’emploi. Cela suggère que pour un salarié en insertion, ne pas identifier ce type de problématique constitue un frein significatif à l’emploi.

En revanche, l’identification de problématiques linguistiques ou de mobilité n’a pas d’influence significative sur la sortie positive (Contrat et Formation). En effet, simplement identifier ces problématiques ne suffit pas à augmenter de manière significative la probabilité d’accéder à l’emploi. Concernant les problématiques linguistiques, les actions déclenchées prennent généralement la forme d’un repérage via un entretien et sont suivies d’une orientation vers des ateliers de français ou des cours de français langue étrangère (FLE). Ces résultats conduisent ainsi à s’interroger sur le traitement ou la résolution de ces problématiques de linguistique ou de mobilité. Cependant, notre base ne dispose pas d’assez d’individus ayant eu ces problématiques (linguistiques et mobilité) traitées (travaillées) et/ou résolues pour que l’utilisation de cette variable soit statistiquement valide. Ceci peut s’expliquer par le fait que l’apprentissage du français nécessite entre 24 et 30 semaines, rendant complexe la résolution rapide de ce problème. Ce facteur rejoint l’enjeu soulevé par Glaymann et Moatty (2017) sur l’injonction à l’employabilité, où les individus doivent s’adapter rapidement aux exigences du marché sans que les entreprises elles-mêmes ne prennent en charge la formation linguistique. Pour la mobilité, il est crucial de noter que les interventions nécessaires à l’amélioration de cette situation demandent souvent des changements majeurs, tels que des ajustements infrastructurels ou la mise en œuvre de politiques de transport à long terme. Dans le cadre de l’accompagnement social, des solutions plus directes sont néanmoins parfois mises en œuvre. À titre d’exemple, la délivrance de chèques carburant, de titres de transport, ou un accompagnement visant à faciliter le passage du permis via des auto-écoles sociales. Ces solutions sont plus complexes et prennent plus de temps que des aides directes comme le soutien au logement ou les mesures d’accompagnement social. En effet, les acteurs sociaux peuvent se trouver limités dans leur capacité à résoudre ces problématiques infrastructurelles. De plus, les mesures de mobilité se basent souvent sur des perceptions subjectives plutôt que sur des données objectives. La perception de la mobilité comme problématique peut varier grandement selon le contexte géographique et peut être moins prononcée dans les zones urbaines denses où les transports publics sont plus accessibles.

Nous pouvons faire le même constat en ce qui concerne le traitement et/ou la résolution des problématiques sociales (tableau 5). Dans ce cadre, l’augmentation est d’environ 36,9 % (RRR = 1,369). Pour rappel, notre échantillon recense en moyenne 43,23 % de bénéficiaires sous contrat post-ESIT. Toutes choses égales par ailleurs, lorsque ces problématiques ne sont pas prises en charge du tout, la probabilité d’obtenir un contrat est de 42,7 %. L’identification et le traitement et/ou la résolution d’une seule problématique font monter cette probabilité à 44,7 % puis à 57,6 % au-delà d’une problématique. Rappelons que les bénéficiaires les plus jeunes, les moins diplômés, sans permis, sous contrats longs, ayant suivi une formation complémentaire et insérés dans certains chantiers du marché public sont ceux qui ont le plus de chances de bénéficier de cet accompagnement approfondi. Ces résultats suggèrent que les effets bénéfiques observés sur l’insertion professionnelle proviennent principalement de ces profils. Il est important de noter que ces résultats sont cumulatifs, c’est-à-dire qu’ils incluent l’identification, le traitement et/ou la résolution des problématiques. En effet, l’identification est une étape préalable nécessaire avant de pouvoir traiter ou résoudre une problématique. Enfin, ces aspects n’ont aucune influence sur le retour en formation par rapport à une situation d’inactivité. Ce dernier point illustre les limites de la vision institutionnelle de l’employabilité qui tend à cloisonner les trajectoires d’insertion et à privilégier un accès direct à l’emploi, plutôt que des transitions plus progressives via la formation (Loufrani-Fedida et Saint-Germes, 2013).

Ainsi, nos résultats montrent que l’identification est une étape primordiale pour augmenter l’employabilité. Cela suggère que la simple détection des problématiques peut contribuer à mieux aborder la situation. En effet, le traitement et la résolution des problématiques sont des processus longs, nécessitant le déploiement de nombreuses démarches, parfois difficiles à mettre en œuvre dans le cadre temporel restreint de la durée du contrat. À cette exigence vient s’ajouter la tension entre mission sociale et impératif économique mise en évidence par Gianfaldoni (2018). En effet, les exigences de production des ESIT entravent parfois la mise en place d’un accompagnement satisfaisant. Ces résultats mettent en lumière les spécificités du traitement / résolution des problématiques et ouvrent ainsi la voie à de futures recherches sur le sujet.

<footnote n="8">Sortie négative : Chômage ou inactif.</footnote>

<footnote n="9">La frontière entre travailler et résoudre une problématique étant très fine, nous optons pour une association des deux aspects.</footnote>
# 6. Discussion

Au croisement d’analyses sociologiques et économiques, l’impact social par l’employabilité est le plus souvent abordé au travers de la mise en tension de la mission sociale par l’impératif de viabilité économique des ESIT. Le modèle économétrique construit par Battilana et al. (2015) sur un large échantillon d’ESIT françaises met ainsi en exergue la relation paradoxale entre empreinte sociale (organisation et processus orienté vers l’accomplissement de la mission sociale), performance sociale (efficacité dans l’amélioration de perspectives d’emploi des bénéficiaires) et productivité du travail (efficience opérationnelle productive et commerciale). Si leurs résultats confirment que l’empreinte sociale accroît la performance sociale par l’amélioration de l’employabilité des bénéficiaires, les auteurs font aussi ressortir que l’empreinte sociale tend à affaiblir indirectement la performance sociale par la priorisation des activités d’accompagnement social au détriment de ressources humaines affectées à l’organisation productive (compétences professionnelles et managériales, capacités d’innovation) en vue d’une performance économique (fonction compétitive et accroissement des revenus marchands).

Dans une autre perspective, une étude statistique (Dares analyses, n° 005, janvier 2019) vient confirmer que les ESIT françaises, tout particulièrement les associations porteuses d’ACI, affichent une productivité apparente du travail nettement plus faible que les sociétés commerciales purement marchandes du même secteur d’activité. Leur probabilité de présenter des indicateurs de performance économique négatifs (taux de marge ou rentabilité économique) s’avère significativement plus élevée. Néanmoins, aucun modèle économique proposé jusque-là ne caractérise précisément les problématiques sociales dans l’objectif de mesurer ou estimer, en s’appuyant sur une base de données, les effets des modes d’accompagnement-encadrement sur l’employabilité (formation-emploi).

La spécification économétrique mobilisée dans cette recherche via le logit polytomique non ordonné, nous permet de cerner l’impact statistique des différentes variables d’accompagnement sur les issues d’insertion professionnelle. Nos modèles démontrent que l’identification et le traitement des problématiques sociales augmentent significativement les chances de sortie positive (contrat) des salariés en insertion en insistant sur le rôle crucial de l’identification de ces problématiques, et ce, tout particulièrement pour l’identification des problématiques liées à la vie sociale et au logement. Il est toutefois important de reconnaître certaines limites inhérentes à notre approche monographique. Tout d’abord, les données utilisées sont spécifiques à un contexte géographique particulier, pouvant limiter la généralisation des résultats. De plus, les variables qualitatives, bien que pertinentes, peuvent être sujettes à des interprétations subjectives lors de leur collecte et traitement. À noter aussi que nos résultats ne permettent pas de neutraliser complètement les biais de sélection et d’endogénéité. Les individus ne participent pas au programme de façon aléatoire, peuvent l’interrompre à tout moment (exclus de notre base pour réduire ce biais), et l’identification des problématiques par les accompagnateurs repose sur une appréciation en partie subjective. Ces éléments peuvent donc introduire un risque de biais, certains facteurs non observés (motivation, santé, capital social, etc.) pouvant simultanément influencer la probabilité d’accompagnement et celle d’une insertion réussie. Ces résultats doivent être lus avec prudence comme des associations statistiques robustes et non comme une identification causale stricte. De futures recherches pourraient ainsi approfondir cet aspect en recourant à un protocole quasi expérimental ou à des modèles d’identification causale pour mieux cerner l’effet propre de l’accompagnement. L’aspect conjoncturel lié à la date de recensement des bénéficiaires post-ESIT peut aussi s’avérer être une limite inhérente à notre base de données. En effet, étant dans l’incapacité de mesurer finement ces aspects, nous privilégions l’intégration d’un indicateur temporel de la crise de la Covid-19 (cf. Partie 4.2). L’ensemble de ces limites constitue ainsi des pistes de recherches futures permettant de compléter nos résultats qu’il est donc important d’interpréter prudemment. En effet, ces résultats reposent sur l’analyse d’une seule ESIT, aspect pouvant limiter leur validité externe. Ils doivent donc être considérés comme des enseignements contextualisés ouvrant la voie à de futures comparaisons interstructures. Enfin, il convient de rester attentif à d’éventuels effets d’éviction indirects sur le marché du travail dit « régulier ». Bien que non mesurable dans notre cadre, l’extension massive de dispositifs d’insertion pourrait, à terme, interagir avec les dynamiques d’offre et de demande d’emploi. Une analyse en équilibre général ou en macroéconomie du travail permettrait de mieux cerner cet enjeu.

Malgré ces limitations, les résultats obtenus sont prometteurs et suggèrent la possibilité de redéployer à plus grande échelle ces méthodologies dans d’autres ESIT en considérant les spécificités contextuelles de chaque structure. L’attribution d’un temps d’accompagnement plus conséquent à l’identification des problématiques sociales, leur traitement et résolution, permettrait d’améliorer significativement l’employabilité des personnes en insertion. Un tel objectif est cependant conditionné à des choix de politique publique qui devraient prioriser un soutien financier accru à l’accompagnement socioprofessionnel au sein des ESIT.

## Références

Achard C. (2016), « Sans-abrisme et errance : Entre causes et
                        conséquences », *Le sociographe*, n° 1,
                        p. 85-96.

Alberio M., Tremblay D.G. (2014), « De la vision à l’action : La
                        performance dans les entreprises d’insertion du Québec », *Revue Canadienne de Recherche Sur Les OSBL et L’économie
                        Sociale*,Vol.1, n° 5, p. 21–40.

Amemiya T. (1981), « Qualitative response models: A
                            survey », 
                        *Journal of Economic Literature*
                        , vol. 19, n° 4, p. 1483-1536.

Battilana J., Sengul M., Paché A.-C., Model J. (2015),
                            « Harnessing productive tensions in hybrid organizations: the case of
                            work integration social enterprises », 
                        *Academy of Management Journal*
                        , vol. 58, n° 6, p. 1658-1685.

Bonvin J.-M., Farvaque N. (2007), L’accès à l’emploi au prisme des
                        capabilités, enjeux théoriques et méthodologiques, *Formation Emploi*, n° 98, p. 9-23.

Buccolo E., Eme B. Gardin L. (2012), « Les entreprises sociales et
                        l’insertion par l’activité économique en France », *in* Gardin L., Laville J-L., Nyssens M. (dir.), *Entreprise sociale et insertion. Une perspective* 
               *internationale*, Paris, Desclée de Brouwer, p. 185-216.

Carcillo S., Huillery E., L’Horty Y. (2017*),*
                        « Prévenir la pauvreté par l’emploi, l’éducation et la mobilité », *Les notes du conseil d’analyse économique*, n° 40,
                        avril, p. 1-12.

Cervera M., Defalvard H. (2009), « Accompagnement dans et vers l’emploi :
                        Profits et pertes dans les Structures d’Insertion par l’Activité
                        Économique », *Travail et Emploi*, n° 119,
                        p. 51-62.

Chikhi S. (2023), « L’insertion par l’activité économique en 2022 »,
                        Direction de l’animation de la recherche, des études et des statistiques,
                        *Dares résultats*, décembre 2023, n° 73.

Cooney K. (2016), « Work Integration Social Enterprises in
                            the United States: Operating at the Nexus of Public Policy, Markets, and
                            Community », 
                        *Nonprofit Policy Forum*
                        , vol. 7, n° 4, p. 435–460.

Dubar C. (1994), « L’insertion comme articulation temporelle du
                        biographique et du structurel », *Revue française de
                        sociologie*, vol. 35, n° 2, p. 283-291.

Ferguson K. M. (2007), « Implementing a Social Enterprise
                            Intervention with Homeless, Street-Living Youths in Los Angeles », 
                        *Social Work*
                        , vol. 52, n° 2, p. 103–112.

Finot A. (2000), *Développer l’employabilité*,
                        Paris, Insep Consulting Editions.

L., Laville J-L., Nyssens M. (dir.) (2012), *Entreprise sociale et insertion. Une perspective internationale,*
                        Paris, Desclée de Brouwer.

Gazier B. (2017), « Les dynamiques des versions opérationnelles de
                        l’employabilité, entre individuel et collectif », Tiffon G., Moatty F.,
                        Glaymann D., Durand, J. (dir.), *Le piège de
                        l’employabilité. Critique d’une notion au regard de ses usages sociaux*,
                        Rennes, Presses universitaires de Rennes, p. 19-38.

Gianfaldoni P. (2012 a), « Une approche socioéconomique de
                        l’accompagnement dans l’insertion par l’activité économique », *Revue de droit sanitaire et social*, n° 6,
                        novembre-décembre, p. 1001-1009.

P. (2012 b), « Les attributs de l’innovation
                        sociale dans l’insertion par l’activité économique », *Innovations – Journal of innovation economics*, n° 38, vol. 2,
                        p. 129-150.

Gianfaldoni P. (2015), « Les enjeux identitaires des entreprises sociales
                        françaises », *Entreprendre & Innover*, n° 27,
                        p. 51-59.

Gianfaldoni P. (2018), « Les évolutions contraintes des entreprises
                        sociales d’insertion par le travail », *Marché &
                        Organisations*, n° 31, p. 81-101.

Gianfaldoni P., Rostaing F. (2010), « L’insertion par l’activité
                        économique comme espace d’action publique : entre politique publique et
                        gouvernance », *Politiques et Management Public,
                        vol.*27, n° 1, p. 143-165.

Gianfaldoni P., Lerouvillois P., Dupuis O. (2020), « Les impulsions
                        concurrentielles dans l’insertion par l’activité économique ». *Vie sociale*, n° 31-32,
                        p. 241-257.

Gianfaldoni P., Morand P.-H. (2015), « Incentives,
                            Procurement and Regulation of Work Integration Social Enterprises in
                            France: Old Ideas for New Firms? » , 
                        *Annals of Public and Cooperative
                            Economics*
                        , vol. 86, n° 2, p. 199-219.

Gérome C. (2017), « Questionner la (re)mise au travail des « éloignés de
                        l’emploi ». La sélection et l’évaluation des chômeurs dans les structures
                        d’insertion par l’activité économique », Tiffon G., Moatty F., Glaymann D.,
                        Durand, J. (dir.), *Le piège de l’employabilité. Critique
                        d’une notion au regard de ses usages sociaux*, Rennes, Presses
                        universitaires de Rennes, p. 127-138.

Glaymann D., Moatty F. (2017), « Introduction générale. L’employabilité,
                        une notion à questionner, des usages à déconstruire », Tiffon G., Moatty F.,
                        Glaymann D., Durand, J. (dir.), *Le piège de
                        l’employabilité. Critique d’une notion au regard de ses usages sociaux*,
                        Rennes, Presses universitaires de Rennes, p. 7-18.

Guillemard A. (2007), « Pourquoi l’âge est-il en France le premier facteur
                        de discrimination dans l’emploi ? » *Retraite et
                        Société*, vol. 2, n° 51, p. 11-25.

Jolivet A. (2003), « Age et relation d’emploi : les mécanismes d’une
                        sélection défavorable aux travailleurs plus âgés », *Revue d’économie politique*, vol. 113, n° 1, p. 15-35.

Jory H. (2017), « L’insertion dans l’emploi *versus* formalisation de l’emploi. L’insertion, une catégorie en voie
                        d’épuisement ? », Balzani B., Capdevielle Ph (dir.), *Etudes sur l’insertion. Notions et dispositifs*, Nancy, Editions
                        universitaires de Lorraine, p. 133-156.

S., Saint-Germes E. (2013), « Compétences individuelles et
                        employabilité : essai de clarification de leur articulation », *@GRH*, vol. 2, n° 7, p. 13-40.

Lysaght R., Roy MJ., Rendall JS., Krupa T., Ball L., Davis
                            J. (2018), « Unpacking the foundational dimensions of work integration
                            social enterprise: the development of an assessment tool », 
                        *Social Enterprise Journal*
                        , vol. 14, n° 1, p. 60-70.

Morand P.H., Gianfaldoni P. (2017), « Insertion et employabilité : les
                        paradoxes de la contractualisation incitative », Tiffon G., Moatty F.,
                        Glaymann D., Durand, J. (dir.), *Le piège de
                        l’employabilité. Critique d’une notion au regard de ses usages sociaux*,
                        Rennes, Presses universitaires de Rennes, p. 139-152.

Norton, E. C., Dowd, B. E., & Maciejewski, M. L.
                            (2018). Odds ratios—current best practice and use. 
                        *Jama*
                        , 
                        *320*
                        (1), 84-85.

Nyssens M. (2014), « European Work Integration Social
                            Enterprises: Between Social Innovation and Isomorphism », Defourny J.,
                            Hulgård L., Pestoff V. (dir.), 
                        *Social Enterprise and the Third Sector:
                            Changing European Landscapes in a Comparative Perspective*
                        , London, Routledge, p. 211-229.

O’Connor P., Meinhard A. (2014), « Work Integration Social
                            Enterprises (WISEs): Their Potential Contribution to Labour Market
                            (Re-)Integration of At Risk Populations », Working Paper Series (2),
                            Centre for Voluntary Sector Studies, Ryerson University, Toronto,
                            Ontario.

Outin J-L. (1990), Trajectoires professionnelles et mobilité de la
                        main-d’œuvre : la construction sociale de l’employabilité, *Sociologie du travail*, n° 4, Octobre-décembre,
                        p. 469-489.

Petrella F., Richez-Battesti N. (2016), « Patterns of
                            evolutions of social enterprises in France: a focus on work integration
                            social enterprises », 
                        *International Review of Sociology*
                        , vol. 26, n° 2, p. 234-246.

Poplimont Ch., Duchène M. (2013), « Insertion professionnelle,
                        socialisation des jeunes français « sans qualification » et formation par
                        alternance : Les dispositifs d’« insertion par l’activité économique » en
                        question », *Education et socialisation - Les cahiers du
                        CERFEE*, n° 34, p. 197-209.

Rémy V. (2017), « Comment les structures de l’insertion par l’activité
                        économique concilient-elles leur mission d’accompagnement et leur
                        activité ? », *Document d’études, DARES*,
                        n° 205.

P. (2017), *Collaborer pour
                        insérer ? Les partenariats sociaux dans l’insertion par l’activité
                        économique*, Rennes, Presses universitaires de Rennes.

Spear R., Bidet E. (2005), « Social enterprise for work
                            integration in 12 european countries: a descriptive analysis », 
                        *Annals of Public and Cooperative
                            Economics*
                        , vol. 76, n° 2, p. 195–231.

Trasciani G., Petrella F., Richez-Battesti N. (2024),
                            « Navigating Cross-Sector Partnerships: Innovative Strategies and
                            Challenges for Work Integration Social Enterprises in France », 
                        *Journal of Social Entrepreneurship*
                        , vol. 15, April, p. 1–22.

Vidal I. (2005), « Social Enterprise and Social Inclusion:
                            Social Enterprises in the Sphere of Work Integration », 
                        *International Journal of Public
                            Administration*
                        , vol. 28, n° 9-10, p. 807-825.

Williams, R. (2012). Using the margins command to estimate
                            and interpret adjusted predictions and marginal effects. 
                        *The Stata Journal*
                        , 
                        *12*
                        (2), 308-331.

Wooldridge, J. M. (2010). *Econometric analysis of cross section and panel data*. MIT press.