# Une autre utilisation des aires de l'enquête Emploi : l'étude des écarts d'emploi et de salaire selon l'origine et le quartier de résidence

Roland Rathelot

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Roland Rathelot. Une autre utilisation des aires de l'enquête Emploi : l'étude des écarts d'emploi et de salaire selon l'origine et le quartier de résidence. Courrier des Statistiques, 2010, 129, pp.1-8.
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# Une autre utilisation des aires de l'enquête Emploi : l'étude des écarts d'emploi et de salaire selon l'origine et le quartier de résidence

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Roland Rathelot*

L'enquête Emploi est une enquête aréolaire. Au-delà des avantages en termes de collecte, cette structure d'échantillonnage permet de contrôler finement des effets locaux pouvant jouer sur la situation des individus sur le marché du travail. Cette étude s'intéresse aux écarts de salaire et d'emploi entre Français d'origine immigrée et Français de parents nés français. Ces écarts peuvent résulter de différences de caractéristiques individuelles, de différences de lieu de résidence ou être liés à l'origine des individus. L'estimation de modèles d'emploi et de salaire et la décomposition des écarts montrent que, si la quasi-totalité des écarts de salaires sont imputables à des différences en termes de capital humain, les écarts d'emploi restent aux deux tiers inexplicués. Les différences en termes de lieu de résidence expliquent au maximum un quart des écarts d'emploi et de salaires.

Sur le marché du travail français, de nombreuses études témoignent de l'importance des écarts d'emploi et de salaires selon l'origine nationale des individus et selon leur quartier de résidence. Distinguer les contributions de chacun des deux facteurs est difficile, puisque les descendants d'immigrés' résident plus fréquemment dans des zones difficiles, éloignées des emplois. La présente étude présente une méthode permettant de résoudre ce problème, en utilisant la structure d'échantillonnage de l'enquête Emploi pour définir le quartier de résidence.

## L'échantillonnage aréolaire de l'enquête Emploi

La structure d'échantillonnage de l'enquête Emploi a été pensée pour obtenir une représentativité satisfaisante de l'échantillon tout en maintenant les coûts de collecte sous contrôle. Puisque la première et la sixième et dernière interrogations doivent être faites en face-à-face avec l'individu, adopter un échantillonnage par grappe

permet de diminuer substantiellement le temps passé par l'enquêteur à se déplacer entre le domicile des individus appartenant à l'échantillon.

La structure d'échantillonnage comporte trois niveaux géographiques imbriqués les uns dans les autres. Le niveau le plus large est celui des unités primaires et s'appuie sur des découpages géographiques existants : communes, Iris (îlots regroupés pour des indicateurs statistiques) ou agrégats de ceux-ci. Les unités primaires (zones des enquêteurs) comprenant un nombre de logements supérieurs à 240 ont été redécoupés en secteurs. Chaque secteur comprend entre 120 et 240 logements et est délimité par des éléments physiques repérables par l'enquêteur (rues, cours d'eau...). Au maximum, un secteur est tiré au sort dans chaque unité primaire. Le niveau le plus fin est celui des aires, qui comprennent chacune environ 20 logements. Au sein de chaque secteur, six aires exactement sont tirées au sort pour intégrer l'échantillon. À l'intérieur de l'aire, tous les logements font partie de l'échantillon, même si seuls les logements ordinaires qui sont la résidence

principale du ménage sont interrogés. Tous les ménages résidant dans une aire donnée entrent dans l'échantillon et en sortent au cours du même trimestre. Ils sont interrogés durant six trimestres consécutifs.

Si l'échantillonnage aréolaire a été choisi afin de réaliser les statistiques sur le marché du travail les plus fiables possibles, il peut être intéressant de le détourner à des fins d'études. Eric Maurin, dans son livre Le Ghetto Français, a été le premier à utiliser les aires de l'enquête Emploi pour repérer les individus habitant dans les mêmes quartiers.

## Utiliser les aires pour contrôler des effets locaux

L'utilisation de données aréolaires à fins d'études répond à la concomitance de deux phénomènes. Tout d'abord, un nombre croissant de travaux théoriques et empiriques

<footnote n="1">1. Par commodité, nous utiliserons dans l'article cette expression qui désigne les personnes nées en France ayant un ou deux parents immigrés. Ce sont donc des descendants directs de personnes immigrées en France.</footnote>

<footnote>*Dares, Crest</footnote>
s'accordent pour souligner le fait que le lieu de résidence est un facteur déterminant de réussite professionnelle. Plusieurs canaux relient le lieu de résidence et la situation sur le marché du travail. Premièrement, on peut mettre en avant l'importance des interactions individuelles et sociales (Borjas, 1998). Ainsi, la diversité et la profondeur des réseaux sociaux de chaque individu a une importance considérable sur la qualité de l'emploi qu'il est susceptible d'occuper ou sur la durée qu'il passera au chômage s'il venait à le perdre. Un autre canal important est repris par la théorie du *spatial mismatch* de John Kain : celui-ci postule que la distance géographique aux emplois détermine l'information que chaque individu reçoit sur ces emplois. Un chômeur se trouvant géographiquement plus loin des emplois restera donc chômeur plus longtemps. Enfin, les phénomènes de stigmatisation, ou *redlining*, peuvent amplifier ce phénomène. Une discrimination statistique peut ainsi toucher les habitants d'un quartier et leur rendre plus difficile l'accès aux emplois.

Les travaux empiriques sur ces questions soulignent l'importance de travailler à une échelle géographique très fine. Depuis longtemps, les socio-logues et les géographes ont remarqué l'extrême hétérogénéité du tissu urbain, en termes de caractéristiques sociodémographiques de leurs habitants mais également de dynamisme économique, de qualité de l'habitat ou d'offre de services publics (et notamment de transport).

Selon les phénomènes que l'on étudie, la question de la disponibilité des sources peut s'avérer une limite sévère voire indépassable. Étudiant l'impact du lieu de résidence sur la probabilité pour les demandeurs d'emploi d'en retrouver un, Laurent Gobillon, Thierry Magnac et Harris Selod sont ainsi contraints de se limiter à la commune, l'échelle la plus fine disponible dans le fichier historique des demandeurs d'emploi de l'ANPE (désormais Pôle Emploi) (Gobillon, Magnac et Selod, 2007). Si leur diagnostic, inédit, est éclairant sur l'importance de l'hétérogénéité

entre communes sur le retour à l'emploi des demandeurs d'emploi, il est certain qu'une partie substantielle reste invisible : l'hétérogénéité intra-communale.

Dans la plupart des enquêtes menées par l'Insee, dont l'enquête Emploi ou l'enquête Formation et Qualification professionnelle, l'échelle géographique la plus fine disponible dans les fichiers diffusés est le département, pour des raisons de secret statistique. Dans l'échantillon démographique permanent, les déclarations annuelles de données sociales ou le fichier historique de l'ANPE, on peut connaître, au plus fin, la commune de résidence de chaque individu. Dans le recensement de la population de 1999, le niveau de finesse diffusable peut atteindre l'Iris, soit une subdivision de la commune. Dans les recensements précédents, il est difficile de retrouver une information infra-communale de qualité.

Pour les travaux structurels dans lesquels on souhaite pouvoir disposer à la fois de la nationalité des individus, de leur lieu de résidence et de leur situation sur le marché du travail, le recensement de la population de 1999 est une source intéressante. Cependant, on conçoit bien que la validité externe des résultats obtenus à partir de cette source est limitée en raison des onze ans écoulés depuis la collecte.

## Repérer l'origine nationale dans les bases de données statistiques

Les débats contemporains sur l'intégration portent non pas sur la population des immigrés mais sur celle des descendants d'immigrés, Français et pour la plupart nés en France, dont au moins un des parents (sinon les deux) est né avec une nationalité étrangère et a immigré en France. Les données françaises dans lesquelles il est possible de repérer cette population ne sont pas nombreuses et existent depuis relativement peu de temps.

L'enquête pionnière dans ce domaine est l'enquête Génération 92 collectée par le Céreq et disponible en 1996. Cette enquête, qui retrace les premières années de vie active d'un échantillon de jeunes ayant quitté le système éducatif en 1992, comporte des questions sur la nationalité de naissance et le pays de naissance des parents des individus interrogés. Les enquêtes Génération 98, 2001 et 2004 continuent d'inclure ces variables. Silberman et Fournier (1999) est la première étude utilisant cette source.

Dans la statistique publique, l' introduction des variables décrivant l'origine nationale des parents dans des enquêtes non spécifiquement dédiées au sujet de l'intégration est progressive. Ainsi, l'enquête Activité professionnelle associée à l'enquête Structure des salaires, collectée en 2002 par l'Insee et la Dares, comprend une question sur le pays de naissance des parents, mais non sur leur nationalité de naissance. Il est cependant difficile, en utilisant cette source, de distinguer les enfants des rapatriés d'Algérie de ceux des immigrés Algériens, deux populations dont les caractéristiques et la situation sur le marché du travail sont peu comparables. De plus, cette enquête n'est effectuée qu'au près des salariés des entreprises de taille supérieure à 10 salariés, majoritairement du secteur privé, et surreprésente par construction les contrats les plus longs.

Un pas est définitivement franchi en 2003, lorsque l'enquête sur la Formation et la Qualification professionnelle intègre un module complet sur le pays de naissance, la nationalité de naissance et actuelle des individus et de leurs deux parents. Il s'agit alors de la première enquête en population générale permettant à la fois de décrire la situation sur le marché du travail et de repérer les descendants d'immigrés<fnref n="2" />. Les effectifs faibles de cette enquête freinent

<footnote n="2">2. Belzil et Poinas (2008) et Aeberhardt et al. (2010) analysent, en utilisant l'enquête FQP, les écarts d'emploi et de salaires entre descendants d'immigrés et descendants de Français nés français.</footnote>
toutefois les exploitations. Un module très similaire est inclus dans le questionnaire de l'enquête Emploi pour les ménages appartenant aux aires entrant dans l'échantillon au premier trimestre 2005. L'intérêt principal de cet ajout est que les effectifs touchés par l'enquête Emploi croissent de trimestre en trimestre : l'échantillon sur lequel peuvent porter les exploitations est ainsi de plus en plus large.

## Origine et quartier de résidence : l'apport de l'approche par effet fixe

Si l'on peut désormais, dans l'enquête Emploi, repérer la population d'intérêt et disposer d'échantillons dont les effectifs permettent des analyses fines, on ne peut se satisfaire de l'échelle du département pour contrôler des effets géographiques. Deux types de démarches sont envisageables pour tenir compte des effets locaux. Premièrement, on peut enrichir la base de données contextuelles, en demandant l'appariement à une échelle locale de l'enquête avec des variables issues de données administratives (DADS, fichier historique, Sirene, données fiscales) ou d'enquêtes à grande échelle (recensement de la population, base d'équipement). Une démarche alternative, moins coûteuse en termes de moyens statistiques et plus satisfaisante du point de vue économétrique (car permettant de contrôler d'une partie des facteurs inobservables) est d'utiliser l'appartenance à une aire donnée pour contrôler d'effet de grappe.

Dans ce dernier cas, il n'est pas nécessaire de savoir où se trouve précisément l'aire dans laquelle réside un ménage donné, mais seulement de savoir si deux ménages résident, ou non, dans la même aire. Cette démarche présente le double avantage d'offrir une description très fine de la situation locale et de respecter les principes du secret statistique. En outre, elle est économe pour le service producteur car elle ne suppose aucun travail supplémentaire au-delà de l'anonymisation de l'identifiant de l'aire.

Les techniques utilisées dans le cas des modèles à effets de grappe sont identiques à celles utilisées sur les données de panel. Dans un panel, on observe le même individu à plusieurs dates, ce qui permet de contrôler l'hétérogénéité individuelle. Dans les données de grappes, on considère que l'on observe plusieurs individus par grappe et que l'on peut contrôler l'hétérogénéité entre grappes. De même que pour les données de panel, on se trouve confronté, face à des données par grappe, à choisir entre deux grandes familles de méthodes : les modèles à effets fixes ou les modèles à effets aléatoires.

Les modèles à effets aléatoires consistent à spécifier paramétriquement une structure de corrélation entre l'effet de grappe et les caractéristiques observables individuelles. Par exemple, on dira que l'effet de grappe sera égal à une somme pondérée des caractéristiques observables des individus appartenant à l'aire à laquelle une erreur, dont la loi est spécifiée, est ajoutée. Contrairement aux modèles à effets aléatoires, les modèles à effets fixes ne restreignent pas la structure de corrélation des erreurs en fonction des caractéristiques observables. Dans ce type de modèle, les effets de grappe sont supposés pouvoir être corrélés de manière quelconque à ces dernières, et inclure des variables aléatoires dont les lois n'ont pas à être spécifiés, ce qui offre une robustesse et une flexibilité bien plus importante à la méthode.

Dans cette étude, une approche par effets fixes est privilégiée, en raison de sa flexibilité. Les limites de cette approche se trouvent du côté des méthodes d'estimation, légèrement plus sophistiquées et plus coûteuses en temps de calcul que les méthodes ordinaires.

## Quelles variables utiliser ?

Cette étude s'intéresse à la situation des individus sur le marché du travail français. L'une des principales variables d'intérêt est le statut en emploi ; nous excluons donc de l'échantillon

les étudiants et les retraités. En revanche, les autres inactifs sont conservés, étant donnée la difficulté à séparer parmi ces derniers les individus qui font le choix de ne pas participer au marché du travail de ceux à qui cette situation est imposée.

Un autre choix est d'exclure les travailleurs indépendants. Deux raisons expliquent ce choix a priori contestable. D'abord, le fait d'être employé ou d'être auto-employé répond à des logiques différentes ; il ne semble donc pas légitime d'expliquer ces deux statuts par le même jeu de variables. Tenir compte des travailleurs indépendants exigerait une complexification du modèle, incompatible avec nos objectifs. Ensuite, si le statut de travailleur indépendant est bien renseigné dans l'enquête Emploi, la variable de revenu des indépendants est difficile à comparer aux salaires des salariés.

Finalement, seules les observations pour lesquelles le diplôme et l'âge sont observés sont conservées dans l'échantillon. Ces deux variables sont en effet primordiales pour mesurer le capital humain détenu par chaque individu.

Les deux variables d'intérêt de cette étude sont celles qui décrivent le plus simplement la situation sur le marché du travail : le fait d'être en emploi ou non, et le salaire. La variable de salaire retenue est le salaire mensuel net gagné au cours du mois d'enquête. La variable de salaire reflète, dans le modèle choisi, la qualité de l'emploi et également la catégorie sociale de l'individu. À la différence de certains modèles de salaire, nous choisissons délibérément de ne pas inclure les variables de catégorie sociale parmi les variables explicatives du modèle.

Les variables familiales sont utilisées pour expliquer le fait ou non d'être en emploi. Il est courant de faire l'hypothèse qu'elles jouent sur le comportement d'offre de travail. Le sexe de l'individu, son statut marital, la présence d'enfants dans le ménage, le statut d'emploi et les revenus
éventuels du conjoint sont introduits dans l'équation modélisant l'emploi. Des tests simples montrent que l'on ne saurait valider l'additivité de ces variables. Le fait d'être marié, ou d'avoir des enfants, ne jouera pas de la même manière sur la probabilité d'emploi de l'individu selon que celui-ci est un homme ou une femme. Ces variables sont donc croisées pour créer un bloc de seize variables explicatives.

L'expérience potentielle (l'âge au moment de l'enquête auquel on retranche l'âge de fin d'études) est introduite pour expliquer à la fois l'emploi et le salaire. L'expérience potentielle au carré est introduite afin de tenir compte d'éventuels rendements décroissants. Le niveau d'éducation est également une variable explicative classique de la probabilité d'emploi et du salaire. Ici, treize indicatrices de diplômes sont introduites, pour tenir compte à la fois du niveau et de la spécialité, de « Master et plus » à « Pas de diplôme ».

La variable de salaire sur laquelle s'appuie cette étude est le salaire mensuel. Comme on souhaite se concentrer ici sur les différences de taux horaires de salaires entre les groupes, il est nécessaire d'introduire parmi les explicatives des indicatrices précises pour décrire le nombre d'heures travaillées ou la quotité de temps de travail. À noter qu'une autre approche, non retenue ici, pourrait être d'examiner les différences de revenus : il suffit pour cela de retirer ces indicatrices de quotités de temps partiel de l'équation de salaire.

L'ancienneté dans l'entreprise est également un élément important pour expliquer le salaire. Elle est introduite, pour les mêmes raisons que l'expérience potentielle, sous une forme quadratique.

## Quelles populations étudie-t-on ?

Cette étude porte sur les Français d'origine étrangère et non directement

sur les immigrés. Il y a au moins trois raisons évidentes pour lesquelles il est difficile, sinon impossible, de comparer la situation sur le marché du travail français des travailleurs français et immigrés. D'abord, on peut douter du fait que les diplômes et l'expérience acquis à l'étranger par les travailleurs immigrés soient valorisés de la même manière en France et dans leur pays d'origine. Il est donc difficile pour l'analyste de savoir comment contrôler le niveau de capital humain des travailleurs immigrés dans les équations d'emploi et de salaire. Un individu possédant un Bac+4 d'un pays asiatique, africain ou d'Europe de l'Est voit-il son diplôme valorisé ou déprécié pour les employeurs français ? L'analyste doit-il considérer que le fait que son diplôme se traduise par un salaire ou un taux d'emploi plus faibles que les travailleurs nés en France disposant d'un Bac+4 constitue une discrimination ?

La deuxième raison vient du fait que les immigrés ne sont pas représentatifs de la population de leur pays d'origine. Ayant pris la décision de s'expatrier et ayant réussi à venir au bout des éventuels obstacles liés à l'immigration, ces individus sont certainement incomparables à la population des travailleurs nés en France. Plus grave pour l'économètre : la différence de ce point de vue se situe sans conteste du côté des variables inobservables (motivation, capacité à prendre des risques,...).

La troisième raison concerne la capacité à parler français, qui conditionne l'accès à un grand nombre de postes, parmi les mieux rémunérés.

Cette étude est, dans une large mesure, immune aux deux premières critiques puisqu'elle se concentre sur la situation d'individus ayant la nationalité française, nés en France ou arrivés sur le territoire avant l'âge de cinq ans. Au contraire, la critique concernant la langue est, même dans ce cas, toujours pertinente. D'un côté, les enfants d'immigrés ont plus de chances de grandir au sein d'un ménage où le français n'est pas la langue

maternelle. D'un autre côté, les interactions extra-familiales et le fait de fréquenter l'école en France font que leur niveau en français est bien plus comparable à celui des autres Français qu'à celui des immigrés.

Le groupe de référence est celui des Français nés en France, dont les deux parents sont nés français en France. Les groupes d'intérêt sont constitués d'individus Français, nés en France ou arrivés avant cinq ans, dont l'un des deux parents au moins est né à l'étranger avec la nationalité de ce pays étranger. Deux groupes de nationalités sont regroupées, de taille à peu près comparable : Maghreb et Europe du Sud (Espagne, Italie, Portugal).

Le tableau 1 présente des statistiques descriptives pour les populations d'intérêt et la population de référence. Concernant les variables démographiques, les populations de parents français et d'Europe du Sud sont très proches. À l'inverse, les individus de parents maghrébins sont moins souvent en couple, mais plus de la moitié d'entre eux ont des enfants dans le ménage.

Concernant les diplômes également, les descendants d'immigrés d'Europe du Sud sont les plus proches des individus de parents français. Ils ont un peu plus de chances d'être titulaires d'un CAP/BEP que les individus du groupe de référence. Mais ils ont également plus de chances de ne pas détenir de diplôme, ce qui est sans doute imputable en partie à leur âge plus élevé. Les individus de parents maghrébins sont quant à eux nettement plus souvent sans diplôme ; dans leur cas, cette différence ne peut être imputée à un effet de cohorte. Ils sont également moins souvent titulaires d'un CAP/BEP que les autres groupes.

Le lieu de résidence fait apparaître également des différences marquantes entre les groupes. Là encore, une population se détache des autres : les individus de parents maghrébins ont plus de chances de vivre en Île-de-France, d'une part, et en zone urbaine sensible (ZUS), d'autre part.
Les descendants d'immigrés d'Europe du Sud vivent plus fréquemment en Île-de-France mais pas beaucoup plus fréquemment en ZUS que le groupe de référence.

La situation sur le marché du travail est contrastée. D'abord, il est intéressant de remarquer que la proportion d'individus travaillant à temps plein est la même dans les quatre populations : les différences ne sont donc pas à rechercher de ce côté-là. Sur le taux d'emploi, il y a une différence manifeste entre les descendants d'immigrés maghrébins et les autres groupes (57 % pour des descendants d'immigrés maghrébins contre 75 % pour le groupe de référence). Les descendants

d'immigrés d'Europe du Sud sont en moyenne depuis à peu près aussi longtemps sur le marché du travail que les individus du groupe de référence. Les individus de parents maghrébins y ont passé environ sept ans de moins. Ces différences d'expérience potentielle sont un élément d'explication pour les différences de salaires observées : un peu moins élevés pour ceux d'Europe du Sud et beaucoup plus faibles pour ceux du Maghreb. En termes de catégories socioprofessionnelles, on observe un peu moins de cadres et plus d'employés chez les individus de parents d'Europe du Sud. Pour ceux dont les parents sont maghrébins, la proportion de cadres est moitié moins

importante, tant que le nombre d'inactifs n'ayant jamais travaillé est entre deux et trois fois plus élevé que pour le groupe de référence.

On remarque enfin que les effectifs des Français de parents originaires du Maghreb et d'Europe du Sud sont largement plus réduits que ceux du groupe de référence. Pour cette raison, la méthodologie sur laquelle est basée la décomposition des écarts ne repose que sur l'estimation d'un modèle sur les Français de parents nés français.

Le tableau 2 présente des statistiques pour deux populations, les individus de parents originaires du Maghreb et

<table><caption>**Tableau 1 - Statistiques descriptives des populations d'intérêt**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="3">En % (sauf mention)</th></tr><tr><th>France</th><th>Maghreb</th><th>Europe du Sud</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Sociodémographiques</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Femmes</td><td>54</td><td>56</td><td>54</td></tr><tr><td>Couple</td><td>76</td><td>69</td><td>76</td></tr><tr><td>Enfants</td><td>43</td><td>53</td><td>45</td></tr><tr><td><strong>Diplômes</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Master et plus</td><td>4</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Ecole : Bac+3 et plus</td><td>3</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>Univ. : Bac+4</td><td>4</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Univ. : Bac+3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Univ. : Bac+2</td><td>2</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>Tech. : Bac+2</td><td>9</td><td>8</td><td>8</td></tr><tr><td>Santé : Bac+2</td><td>3</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>Bac : Général</td><td>8</td><td>8</td><td>8</td></tr><tr><td>Bac : Technologique</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td></tr><tr><td>Bac : Professionnel</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td></tr><tr><td>CAP-BEP</td><td>26</td><td>23</td><td>30</td></tr><tr><td>Brevet</td><td>9</td><td>10</td><td>8</td></tr><tr><td>Pas de diplôme</td><td>19</td><td>29</td><td>22</td></tr><tr><td><strong>Lieu de résidence</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hors IdF hors ZUS</td><td>82</td><td>55</td><td>77</td></tr><tr><td>IdF hors ZUS</td><td>13</td><td>21</td><td>16</td></tr><tr><td>ZUS hors IdF</td><td>5</td><td>17</td><td>5</td></tr><tr><td>ZUS en IdF</td><td>1</td><td>6</td><td>1</td></tr><tr><td><strong>Marché du travail</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>En emploi</td><td>75</td><td>57</td><td>75</td></tr><tr><td>Plein temps (si employé)</td><td>83</td><td>83</td><td>83</td></tr><tr><td>Expérience potentielle (années)</td><td>18,92</td><td>12,80</td><td>19,46</td></tr><tr><td>Salaire mensuel (euros)</td><td>1 651,72</td><td>1 417,77</td><td>1 597,35</td></tr><tr><td>Cadre</td><td>14</td><td>7</td><td>11</td></tr><tr><td>Prof. intermédiaires</td><td>22</td><td>16</td><td>21</td></tr><tr><td>Employé</td><td>28</td><td>29</td><td>30</td></tr><tr><td>Ouvrier</td><td>21</td><td>23</td><td>21</td></tr><tr><td>Inactif ayant déjà travaillé</td><td>12</td><td>14</td><td>13</td></tr><tr><td>Autre inactif</td><td>4</td><td>11</td><td>3</td></tr><tr><td><strong>Nombre d'observations</strong></td><td><strong>102 830</strong></td><td><strong>3 748</strong></td><td><strong>5 285</strong></td></tr></tbody></table>

Note de lecture : 54 % des Français dont un des parents au moins est né avec la nationalité d'un pays d'Europe du Sud sont des femmes.

Source : enquêtes Emploi 2005-2008 (Insee)

<table><caption>**Tableau 2 - Statistiques descriptives de deux populations d'intérêt, selon qu'ils résident au sein d'un aire mixte ou non**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="4">En % (sauf mention)</th></tr><tr><th>France<br>toutes aires</th><th>France<br>aires mixtes</th><th>Maghreb<br>aires mixtes</th><th>Maghreb<br>toutes aires</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Sociodémographiques</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Femmes</td><td>54</td><td>54</td><td>56</td><td>56</td></tr><tr><td>Couple</td><td>76</td><td>71</td><td>69</td><td>69</td></tr><tr><td>Enfants</td><td>43</td><td>42</td><td>53</td><td>53</td></tr><tr><td><strong>Diplômes</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Master et plus</td><td>4</td><td>4</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Ecole : Bac+3 et plus</td><td>3</td><td>3</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Univ. : Bac+4</td><td>4</td><td>4</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Univ. : Bac+3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Univ. : Bac+2</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Tech. : Bac+2</td><td>9</td><td>9</td><td>8</td><td>8</td></tr><tr><td>Santé : Bac+2</td><td>3</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>Bac : Général</td><td>8</td><td>8</td><td>8</td><td>8</td></tr><tr><td>Bac : Technologique</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td></tr><tr><td>Bac : Professionnel</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td><td>5</td></tr><tr><td>CAP-BEP</td><td>26</td><td>26</td><td>23</td><td>23</td></tr><tr><td>Brevet</td><td>9</td><td>9</td><td>10</td><td>10</td></tr><tr><td>Pas de diplôme</td><td>19</td><td>21</td><td>29</td><td>29</td></tr><tr><td><strong>Lieu de résidence</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hors IdF hors ZUS</td><td>82</td><td>70</td><td>55</td><td>55</td></tr><tr><td>IdF hors ZUS</td><td>13</td><td>18</td><td>21</td><td>21</td></tr><tr><td>ZUS hors IdF</td><td>5</td><td>10</td><td>18</td><td>17</td></tr><tr><td>ZUS en IdF</td><td>1</td><td>3</td><td>6</td><td>6</td></tr><tr><td><strong>Marché du travail</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>En emploi</td><td>75</td><td>74</td><td>58</td><td>57</td></tr><tr><td>Plein temps (si employé)</td><td>83</td><td>84</td><td>83</td><td>83</td></tr><tr><td>Expérience potentielle (années)</td><td>18,92</td><td>17,87</td><td>12,82</td><td>12,80</td></tr><tr><td>Salaire mensuel (euros)</td><td>1 651,72</td><td>1 605,79</td><td>1 418,29</td><td>1 417,77</td></tr><tr><td>Cadre</td><td>14</td><td>13</td><td>7</td><td>7</td></tr><tr><td>Prof. intermédiaires</td><td>22</td><td>21</td><td>16</td><td>16</td></tr><tr><td>Employé</td><td>28</td><td>29</td><td>29</td><td>29</td></tr><tr><td>Ouvrier</td><td>21</td><td>21</td><td>23</td><td>23</td></tr><tr><td>Inactif ayant déjà travaillé</td><td>12</td><td>12</td><td>14</td><td>14</td></tr><tr><td>Autre inactif</td><td>4</td><td>5</td><td>11</td><td>11</td></tr><tr><td><strong>Nombre d'observations</strong></td><td><strong>102 830</strong></td><td><strong>28 409</strong></td><td><strong>3 748</strong></td><td><strong>3 788</strong></td></tr></tbody></table>

Note de lecture : 42 % des Français dont les deux parents sont nés français et habitant dans une aire mixte ont des enfants.

Source : enquêtes Emploi 2005-2008 (Insee)
la population de référence selon le type d'aire où ils résident. Parmi les aires où ces individus résident, on définit un sous-ensemble, celles des aires où cohabitent des individus des deux groupes, que l'on nomme aires mixtes. Dans les colonnes 2 et 3 du tableau 2, on présente les statistiques descriptives des populations restreintes aux individus résidant dans les aires mixtes. Dans les colonnes 1 et 4, on reporte les mêmes chiffres que ceux figurant dans le tableau 1.

Immédiatement, on remarque une asymétrie entre les deux groupes. La population d'origine maghrébine n'est guère affectée par la restriction. Ceci s'explique par la relative rareté de ce groupe dans l'échantillon : il n'existe que peu d'aires dans lesquelles ne résident que des individus de parents maghrébins. Les colonnes 3 et 4 (aires mixtes et toutes aires pour le groupe « Maghreb ») sont quasiment similaires. Pour la même raison, la restriction de la population de référence aux aires mixtes ampute cette population aux trois quarts. Les différences entre colonnes 1 et 2 (toutes aires et aires mixtes pour le groupe « France ») sont plus sensibles. Les individus de parents nés français vivant dans les aires mixtes sont plus jeunes, plus souvent sans diplôme, moins souvent cadres ; ils résident plus fréquemment en Île-de-France et en zones urbaines sensibles ; ils ont un taux d'emploi plus faible d'un point et sont légèrement moins payés en moyenne. Au total, cependant, les différences demeurent plus importantes entre les colonnes 2 et 3 qu'entre les colonnes 1 et 2.

## Comment décomposer les écarts d'emploi et de salaire ?

Jusqu'ici, nous avons pu constater que les descendants d'immigrés, et en particulier les Français descendants d'immigrés maghrébins, semblaient souffrir de situations sur le marché du travail plus défavorables que celles des Français de parents français.

Cette situation semble en partie explicable par des écarts en termes d'expérience potentielle et de diplômes. En outre, les descendants d'immigrés sont plus concentrés géographiquement que la population de référence. L'analyse des lieux de concentration montre qu'il s'agit davantage de zones en difficulté, et notamment de zones urbaines sensibles. Ceci constitue potentiellement une deuxième explication pour les taux d'emploi et les salaires plus faibles des descendants d'immigrés. Dans cette section, nous proposons de décomposer les écarts de moyennes entre les taux d'emploi et le salaire des populations d'intérêt et ceux de la population de référence. L'objectif

est d'identifier, dans cet écart, la part due aux différences de caractéristiques individuelles, celle due aux différences de quartiers de résidence et celle restant, le cas échéant, inexplicuée.

La décomposition utilisée est détaillée dans Rathelot (2009). L'idée est de partir de la décomposition de Blinder (1973) et Oaxaca (1973) dont le but de répondre à une question simple : quel serait le salaire d'un individu moyen du groupe d'intérêt, si le rendement de son capital humain était le même que celui du groupe de référence ? Ce salaire contrefactuel est obtenu en appliquant le rendement des caractéristiques estimé sur la

<table><caption>Tableau 3 - Décompositions des écarts de probabilité d'emploi</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Avec effets fixes</th><th>Sans effets fixes</th></tr><tr><th>Logit conditionnel</th><th>MCO Panel</th><th>Logit</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="4"><strong>Maghreb</strong></td></tr><tr><td>Écart total</td><td>0,177<br>[0.173;0.182]</td><td>0,179<br>[0.167;0.194]</td><td>0,179<br>[0.167;0.194]</td></tr><tr><td>Composante due aux aires</td><td>0,060<br>[0.051;0.066]</td><td>0,036<br>[0.026;0.048]</td><td></td></tr><tr><td>Composante due aux caractéristiques</td><td>0,004<br>[-0.000;0.011]</td><td>0,008<br>[0.002;0.015]</td><td>0,030<br>[0.024;0.038]</td></tr><tr><td>Composante inexpliquée</td><td>0,100<br>[0.087;0.114]</td><td>0,113<br>[0.092;0.132]</td><td>0,126<br>[0.111;0.138]</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Europe du Sud</strong></td></tr><tr><td>Écart total</td><td>0,006<br>[0.002;0.010]</td><td>0,005<br>[-0.004;0.014]</td><td>0,005<br>[-0.004;0.014]</td></tr><tr><td>Composante due aux aires</td><td>0,007<br>[0.002;0.011]</td><td>0,010<br>[0.004;0.015]</td><td></td></tr><tr><td>Composante due aux caractéristiques</td><td>0,008<br>[0.004;0.010]</td><td>0,007<br>[0.003;0.010]</td><td>0,010<br>[0.006;0.014]</td></tr><tr><td>Composante inexpliquée</td><td>-0.001<br>[-0.010;0.009]</td><td>-0.001<br>[-0.012;0.011]</td><td>0,004<br>[-0.010;0.014]</td></tr></tbody></table>

Note : entre crochets, on reporte les intervalles de confiance à 95 % calculés par bootstrap sur les observations. Les écarts s'expriment en points de pourcentage.

Source : enquêtes Emploi 2005-2008 (Insee)

<table><caption>Tableau 4 - Décompositions des écarts de salaires (en logarithme)</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Maghreb</th><th colspan="2">Europe du Sud</th></tr><tr><th>Avec effets fixes</th><th>Sans effets fixes</th><th>Avec effets fixes</th><th>Sans effets fixes</th></tr></thead><tbody><tr><td>Écart total</td><td>0,128<br>[0.107;0.141]</td><td>0,128<br>[0.107;0.141]</td><td>0,020<br>[0.004;0.038]</td><td>0,020<br>[0.004;0.038]</td></tr><tr><td>Composante due aux aires</td><td>0,036<br>[0.022;0.052]</td><td></td><td>0,012<br>[0.004;0.021]</td><td></td></tr><tr><td>Composante due aux caractéristiques</td><td>0,081<br>[0.064;0.098]</td><td>0,106<br>[0.090;0.122]</td><td>0,031<br>[0.018;0.039]</td><td>0,044<br>[0.035;0.056]</td></tr><tr><td>Composante inexpliquée</td><td>-0.011<br>[-0.025;0.007]</td><td>0,001<br>[-0.013;0.018]</td><td>0,001<br>[-0.011;0.014]</td><td>-0.001<br>[-0.011;0.009]</td></tr></tbody></table>

Note : entre crochets, on reporte les intervalles de confiance à 95 % calculés par bootstrap sur les observations. Les différences de logarithmes de salaires s'interprètent, lorsqu'elles sont proches de zéro, comme des différences en pourcentages de salaires.

Source : enquêtes Emploi 2005-2008 (Insee)
population de référence aux caractéristiques moyennes dans le groupe d'intérêt. La différence entre ce salaire contrefactuel et le salaire moyen dans la population de référence est dite « expliquée », puisqu'elle ne fait intervenir que la différence des caractéristiques observables. Le résidu est la part inexpliquée. La méthode proposée dans Rathelot (2009) fait apparaître un troisième terme : la composante due à l'écart dû aux différences de quartiers de résidence.

Pour un individu appartenant au groupe de référence ou au groupe d'intérêt, habitant une certaine aire et ayant certaines caractéristiques individuelles, on postule un modèle pour la variable d'intérêt, qui peut être l'emploi ou le salaire. Le modèle sur le logarithme du salaire est linéaire et estimé par une régression de type moindres carrés ordinaires (MCO) en panel. L'emploi étant une variable binaire, l'équation d'emploi est estimée soit par logit conditionnel, soit par MCO en panel en faisant l'hypothèse d'un modèle linéaire de probabilité. Afin d'obtenir des résultats plus précis, les modèles ne sont estimés que sur la population de référence. On obtient ainsi des valeurs estimées pour les coefficients sur les caractéristiques et les effets fixes d'aires. Implicitement, le modèle repose sur la séparabilité entre effet fixe et influence des caractéristiques observables. Par ailleurs, on postule que l'effet fixe ne dépend pas du groupe auquel l'individu appartient.

## Résultats des décompositions et interprétation

Nous détaillons maintenant les résultats des décompositions basées sur les estimations des équations d'emploi et de salaire, selon que l'on inclut ou non des effets fixes. Les résultats sont présentés dans les tableaux 3 et 4³.

Concernant l'emploi, les descendants d'immigrés maghrébins sont le groupe connaissant les écarts bruts les plus élevés par rapport au groupe

de référence avec 18 points (entre 17,7 et 17,9 points selon l'échantillon utilisé). Les deux premières colonnes du tableau 3 montre qu'environ un quart de l'écart d'emploi entre descendants d'immigrés d'origine maghrébine et population de référence, entre 4 et 6 points (sur 18), est explicable par les différences de lieu de résidence ; 5 % (entre 0,4 et 0,8 points sur 18) peuvent être expliqués par les écarts de caractéristiques observables et plus de la majorité de l'écart (10 ou 11,3 sur 18), n'est pas expliquée. Les enfants d'immigrés d'Europe de Sud travaillent, eux, à peu près aussi souvent que la population de référence. L'écart d'un point est totalement expliqué par des différences de caractéristiques individuelles et de lieu de résidence.

Concernant les salaires (première colonne du tableau 4), la population la plus éloignée du groupe de référence est, comme pour l'emploi, les Français de parents maghrébins : la différence en moyenne est d'environ 13 %. La décomposition aboutit à dégager une contribution du lieu de résidence de l'ordre d'un quart de l'écart total (3,6 sur 13 %). La contribution des caractéristiques observables couvre le reste, laissant la part inexpliquée nulle.

La dernière colonne des tableaux 3 et 4 rapporte les résultats de décompositions basées sur des estimations dans lesquelles les effets fixes relatifs aux aires n'ont pas été inclus dans le modèle, c'est-à-dire lorsque l'emploi et le salaire sont prédits uniquement à partir des caractéristiques observables. La répartition entre parties expliquée et inexpliquée ne varie pas drastiquement par rapport aux estimations avec les effets fixes. Cependant, la non prise en compte des effets fixes augmente la part inexpliquée pour l'emploi des Français de parents maghrébins (13 points contre seulement 10 points lorsque des effets fixes sont introduits). Sur les salaires, c'est essentiellement la part expliquée par les caractéristiques observables qui augmente sans l'introduction des effets fixes.

Les décompositions de ce type ne permettent pas de fournir formellement un diagnostic concernant la présence de discrimination à l'embauche selon l'origine. Cependant, la taille des parts inexpliquées peut permettre de fournir des présommctions quant à la présence et l'ampleur du phénomène. Concernant les salaires, toutes les décompositions, sur chacune des populations, avec ou sans effets fixes relatifs aux aires, indiquent que la quasi-totalité des moyennes de salaires observés sont explicables soit par des différences de caractéristiques individuelles entre les groupes, c'est-à-dire par des effets de composition, soit par des différences de lieux de résidence.

Concernant l'emploi, l'ajout d'effets fixes fait baisser la taille de la composante inexpliquée mais celle-ci reste importante, notamment pour les Français dont les parents sont des immigrés originaires du Maghreb. Ceci laisse préjuger d'une part qu'une discrimination serait à rechercher davantage du côté de l'accès à l'emploi que de celui des salaires. D'autre part, cela veut dire que le lieu de résidence ne contribue que pour un quart de l'écart de taux d'emploi avec le groupe de référence, ce qui n'est cependant pas négligeable.

La discrimination, dont l'existence a été démontrée par des études par audits<fnref n="4" /> est une hypothèse sérieuse pour expliquer les écarts de taux d'emploi dus à l'origine. Bien entendu, d'autres explications sont susceptibles d'être avancées. La maîtrise de la langue est l'une d'entre elles ; la qualité des réseaux sociaux en est une autre. Les présentes données ne permettent cependant pas de creuser ces hypothèses. ■

<footnote n="3">3. Les résultats détaillés des estimations sont disponibles dans Rathelot (2009).</footnote>

<footnote n="4">4. De nombreux travaux, utilisant des techniques d'audit, ont montré l'existence d'une discrimination à l'encontre d'individus ayant un nom étranger sur le marché du travail français. Cf. par exemple Cédiey, Foroni et Garner (2008).</footnote>
Bibliographie

✓ **R. Aebernhardt, D. Fougère, J. Pouget, et R. Rathelot**, 2010, "Wages and Employment of French Workers with African Origin," forthcoming in the *Journal of Population Economics*.

✓ **C. Belzil et F. Poinas**, 2008, "Education and Early Career Market Outcomes of Second-Generation Immigrants in France," *IZA Discussion Paper*, 3877.

✓ **A. Blinder**, 1973, "Wage Discrimination: Reduced Form and Structural Estimates, "*Journal of Human Resources*" 8, 436–455.

✓ **G. J. Borjas**, 1998, "To Ghetto or Not to Ghetto: Ethnicity and Residential Segregation," *Journal of Urban Economics*, 44(2), 228–253.

✓ **E. Cediey, F. Foroni et H. Garner**, 2008, "Discrimination à l'embauche fondées sur l'origine à l'encontre de jeunes français(es) peu qualifié(e)s," *Premières Informations Premières Synthèses* 06.3, Dares.

✓ **M. Domingues dos Santos, M. et F.C. Wolff**, "Human Capital Background and the Educational Attainment of the Second-Generation immigrants in France," mimeo.

✓ **L. Gobillon, T. Magnac et H. Selod**, 2007, "The Effect of Location on Finding a Job in the Paris Region," CEPR Working Paper, 6199.

✓ **R. Oaxaca**, 1973, "Male-Female Wage Differentials in Urban Labor Markets," *International Economic Review*, 14, 693–709.

✓ **R. Rathelot**, 2009, "Wrong Origin or Wrong Neighborhood: Explaining Lower Labor Market Performance of French Individuals of African Origin," document de travail CREST No 2009/4.

✓ **R. Silberman, et I. Fournier**, 1999, "Les enfants d'immigrés sur le marché du travail, Les mécanismes d'une discrimination sélective," *Formation Emploi*, 65, 31–55.