# Liens entre les motifs de migration et l'origine géographique des migrants et leurs résultats sur les marchés du travail en Europe

Mehtap Akgüç, Cécile Welter-Médée

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## To cite this version:

Mehtap Akgüç, Cécile Welter-Médée. Liens entre les motifs de migration et l'origine géographique des migrants et leurs résultats sur les marchés du travail en Europe. Economie et Statistique / Economics and Statistics, 2021, 524-525, pp.103 - 118. 10.24187/ecostat.2021.524d.2048. hal-05219769

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# Liens entre les motifs de migration et l'origine géographique des migrants et leurs résultats sur les marchés du travail en Europe

## Linking Migration Reasons and Origins to Labour Market Outcomes: Recent Evidence from Europe

Mehtap Akgüç* et Cécile Welter-Médée**

**Résumé** – Cet article analyse comment l’intégration des migrants sur le marché du travail en Europe est influencée, de manière conjointe, par leur motif de migration et leur région d’origine. Avec les données récentes de l’enquête européenne sur les forces de travail, nous distinguons les immigrés en Europe selon quatre motifs de migration : économique, éducatif, familial, ou encore protection internationale. Nous comparons les résultats sur le marché du travail de ces différentes catégories d’immigrés par le biais des salaires, en contrôlant diverses caractéristiques individuelles (telles que les compétences linguistiques et l’âge au moment de la migration), et nous examinons également le rôle de la sélection dans l’emploi. Nos résultats suggèrent que le motif économique conjointement avec le fait d’avoir un emploi à l’arrivée sont associés à des salaires plus élevés, tandis que, toutes choses égales par ailleurs, les réfugiés et les migrants familiaux sont plus susceptibles d’obtenir des salaires relativement faibles. L’estimation de modèles comprenant l’ensemble des interactions montre toutefois que ces résultats dépendent fortement de l’origine géographique des migrants.

***Abstract*** – This paper aims to understand how the labour market integration of migrants in Europe is affected, in an interrelated fashion, by their reason for migration and their region of origin. Using recent data from the European Labour Force Survey, we distinguish immigrants to Europe between four migration motives: economic, education, family reasons, or international protection. We compare labour market outcomes of these categories of immigrants through earnings, controlling for a variety of individual factors (including language skills and age at migration), and we also investigate the role of selection into employment. Our results suggest that an economic reason for migration together with already having a job upon arrival is positively associated with higher earnings, while, other things equal, refugees and family migrants are more likely to end up with lower earnings. However, when estimating full interaction models, we find that these results are highly dependent on where migrants come from.

Codes JEL / JEL Classification : C13, C25, F22, J61

Mots-clés : migration, motifs de migration, origine géographique, intégration sur le marché du travail, écart de revenu, étude internationale, Europe

Keywords: migration, migration motives, region of origin, labour market integration, earnings gap, cross-country study, Europe

* European Trade Union Institute (ETUI) et Institut zur Zukunft der Arbeit (IZA) (MAkguc@etui.org) ; ** Institut national de la statistique et des études éco- nomiques (INSEE) et Centre de recherche en économie et statistique (CREST) (cecile.welter-medee@insee.fr)

Les auteures souhaitent remercier deux rapporteurs anonymes pour leurs remarques sur des versions préliminaires de cet article, qui nous ont permis d'enrichir notre travail.

Reçu en septembre 2018, accepté en octobre 2020. Traduit de la version originale en anglais.

Les jugements et opinions exprimés par les auteurs n'engagent qu'eux-mêmes, et non les institutions auxquelles ils appartiennent, ni a fortiori l'insee.

Citation: Akgüç, M. & Welter-Médée, C. (2021). Linking Migration Reasons and Origins to Labour Market Outcomes: Recent Evidence from Europe. *Economie et Statistique / Economics and Statistics*, 524-525, 103-118. doi: 10.24187/ecostat.2021.524d.2048
L'immigration, comprise comme l'arrivée de personnes d'origine étrangère et leur intégration dans un pays hôte, est depuis longtemps l'objet de débat politique dans de nombreux pays. Une partie du débat porte sur l'intégration économique et sociale des migrants. Toutefois, l'intégration est un processus complexe qui met en jeu à la fois les caractéristiques individuelles des migrants et les politiques des pays d'accueil en matière d'immigration et d'intégration, se reflétant dans la réussite des immigrés sur le marché du travail de leur pays d'accueil. La littérature sur ce sujet a mis en évidence des écarts importants entre la performance des migrants et des natifs sur le marché du travail, et suggère que ces écarts persistent d'une génération d'immigrés à l'autre (voir Algan et al., 2010, entre autres). Les immigrés ne sont toutefois pas une population homogène, en particulier en ce qui concerne la raison de leur migration et leur pays d'origine – les deux pouvant d'ailleurs être liés.

Cet article analyse les résultats des migrants sur les marchés du travail dans l'Union européenne (UE) dans cette perspective, à partir des questions de recherche suivantes : les motifs de migration affectent-ils les résultats sur le marché du travail et, par conséquent, influencent-ils l'intégration économique des migrants en Europe ? Si l'on contrôle les effets d'autres caractéristiques observables et de la région d'origine, comment le motif de migration d'un migrant affecte-t-il ses revenus du travail ? L'impact du motif de migration sur ces revenus dépend-il de l'origine géographique du migrant ? Et enfin, dans quelle mesure la sélection dans l'emploi explique-t-elle le lien entre les salaires et le motif de migration d'un migrant ?

À l'aide des données de l'enquête européenne sur les forces de travail (European Labour Force Survey, ci-après EU-LFS), nous répon-dons à chacune de ces questions de recherche en envisageant une éventuelle hétérogénéité parmi les migrants, au-delà des caractéristiques observables classiques. Nous utilisons égale-ment une information rarement disponible sur la migration : la principale raison ayant poussé une personne à migrer, ou « motif de migration ». Notre population d'intérêt est la population d'origine étrangère (première génération de migrants), répartie selon le motif de migration : raisons économiques (emploi, en distinguant dans ce groupe ceux qui ont déjà un emploi à leur arrivée dans le pays d'accueil et ceux qui n'en ont pas encore), raisons familiales (regrou-pement familial), protection internationale ou

encore éducation. La prise en compte du motif de migration permet de mieux comprendre les situa-tions sur le marché du travail et les aspirations d'intégration des différents groupes de migrants, en évitant d'analyser les migrants comme un ensemble homogène, le motif de migration pouvant de plus être lui-même influencé par le pays d'origine du migrant.

Nos résultats suggèrent que les motifs écono-miques, ainsi que le fait d'avoir un emploi à l'arrivée, sont positivement associés à des salaires plus élevés, une fois les caractéristiques individuelles contrôlées. Toutefois, nos princi-pales conclusions soulignent que le motif de migration ne devrait pas être examiné isolément, car son impact semble fortement dépendre du pays d'origine du migrant. Par exemple, toutes choses égales par ailleurs, les réfugiés et les migrants familiaux risquent plus que les autres catégories de migrants d'avoir des salaires mensuels faibles, mais cela ne s'applique qu'aux personnes venant de certaines régions (pays d'Europe hors UE, Moyen-Orient, Asie). Nous constatons également que les migrations pour raisons économiques ne se traduisent pas directe-ment par de meilleurs salaires. Au contraire, dans certains cas (par exemple pour les personnes venant d'Afrique, du Moyen-Orient ou d'Asie), ces migrants semblent s'intégrer sur le marché du travail de façon semblable aux personnes dont les motifs de migration sont différents, comme les migrants familiaux et les réfugiés. Nous constatons également la proximité entre les revenus des migrants économiques qui ont déjà un emploi à leur arrivée et ceux des migrants pour études.

La contribution de cet article est triple. Premièrement, à l'aide d'un jeu de données internationales récentes tirées de l'EU-LFS, nous comparons les résultats sur le marché du travail de différentes catégories de migrants arrivés dans l'UE. Ceci diffère de la majeure partie de la littérature, qui compare les migrants aux personnes nées dans le(s) pays considéré(s). Deuxièmement, nous incorporons le motif de migration et la région d'origine afin de mieux comprendre les écarts d'inté-gration sur le marché du travail (mesurée par la position dans la distribution des salaires). Troisièmement, notre modèle de salaire applique une technique économétrique qui permet de tenir compte de la sélection dans l'emploi, tout en respectant la nature ordonnée de la variable dépendante. Une telle évaluation du rôle joué par la sélection dans les écarts de résultats observés n'est presque jamais menée dans la littérature.
Cet article est structuré comme suit. La section 1 fournit une vue d'ensemble de la littérature relative à l'intégration des migrants sur le marché du travail. La section 2 décrit les données, présente les principales variables utilisées et quelques statistiques descriptives. La section 3 présente la méthodologie, la section 4 présente les résultats de l'estimation, puis nous concluons.

# 1. Revue de littérature

Bien que la littérature relative à l'intégration des migrants sur le marché du travail soit abondante, les études qui examinent cette question du point de vue du motif de migration sont plutôt rares. Parmi les données existantes dont les échantillons sont suffisamment larges et couvrent toute l'Europe, peu permettent de disposer à la fois d'informations sur les motifs de migration et sur le marché du travail. Certaines enquêtes incluent le motif de migration dans une question séparée, d'autres encore posent la question du type du visa d'entrée ou de la catégorie d'admission. Le type de visa est clairement corrélaté au motif de migration, mais ne coïncide pas nécessairement avec la catégorie d'admission. Par exemple, un migrant ayant des objectifs professionnels peut finalement arriver dans un pays d'accueil pour regroupement familial ou comme demandeur d'asile, ou encore en tant qu'étudiant si ce statut est plus facile à obtenir qu'un visa de regroupement familial.

Parmi les articles qui examinent les motifs de migration, citons celui de Rodrigues-Planas & Vegas (2011). Les auteurs se concentrent sur les migrants familiaux et sur les migrants du travail quittant le Maroc pour aller en Espagne, et détaillent leur analyse par sexe. Selon eux, les migrants familiaux de sexe féminin gagnent moins que les migrants du travail et la sélection dans l'emploi joue un rôle clé dans cet écart. Cet article est l'un des seuls à tenir compte du problème de sélection dans l'équation des revenus dans ce contexte, comme nous le faisons ici. Boeri et al. (2015) distinguent les migrants selon qu'ils sont en situation régulière ou en situation irrégulière, ainsi que selon leur lieu de résidence (en Italie), pour étudier leurs performances sur le marché du travail. Leurs résultats montrent que résider dans un endroit où habitent de nombreux migrants (surtout en situation irrégulière) est associé à des taux d'emploi moins élevés. Campbell (2014) examine les motifs de migration (travail, études, famille et demande d'asile) au Royaume-Uni et constate que les migrants venus pour le travail et les études obtiennent des résultats favorables en termes d'emploi et de salaire, tandis que les migrants

familiaux s'intègrent moins bien, les réfugiés ayant les plus mauvais résultats. Cette dernière conclusion est semblable à la nôtre mais, contrairement à notre approche, ni l'un ni l'autre de ces articles ne considère les effets croisés du motif de migration et de la région d'origine des migrants, négligeant ainsi une partie importante de l'hétérogénéité des facteurs de l'intégration.

D'autres articles examinent les performances des migrants sur le marché du travail de leur pays d'accueil en fonction du type de visa d'entrée. Par exemple, dans une étude longitudinale des immigrants au Canada, Aydemir (2011) distingue différentes catégories de visa (familial, de travailleur qualifié, d'affaires et de réfugié) afin d'analyser les résultats à court terme sur le marché du travail, tels que l'emploi et les salaires. Il constate que les immigrants entrés avec un visa de travailleur qualifié jouissent d'un léger avantage en termes de salaires mais que leur taux d'emploi n'est pas plus élevé à court terme. Akgüç (2014) examine les types de visa des migrants à leur arrivée en France. Elle montre que la composition des catégories de visa varie selon l'origine géographique et le sexe, et constate que les migrants bénéficiant d'un visa de travail ou d'études obtiennent de meilleurs emplois et de meilleurs salaires, tandis que les migrants familiaux et les réfugiés obtiennent des résultats semblables, mais une moindre performance sur le marché du travail. Bevelander & Pendakur (2014), qui comparent les migrants entrés avec un visa familial, de réfugié et de demandeur d'asile au Canada et en Suède, constatent que les trajectoires de revenu et d'emploi de ces migrants non économiques sont similaires dans les deux pays. Cortes (2004), montre qu'aux États-Unis en 1980 et 1990, les réfugiés ont obtenu de meilleurs résultats sur le marché du travail que les migrants économique, au cours du temps. Pour finir, Hunt (2011) constate, aux États-Unis, que les immigrants détenteurs d'un visa d'étudiant bénéficient d'un gros avantage par rapport aux natifs en termes de revenus du travail. Nos résultats ont cohérents avec la plupart de ces conclusions, mais nous comparons plus précisément les résultats des différents groupes de migrants en fonction des motifs de migration et de l'origine géographique.

Par ailleurs, la plupart des études mentionnées ne portent que sur un ou deux pays, ou étudient les migrants uniquement en fonction d'une région d'origine spécifique. L'analyse au niveau international est restreinte faute de données appropriées. À notre connaissance, rares sont les études qui utilisent des données européennes relatives à plusieurs pays (comme nous le faisons
ici) pour examiner l’intégration en lien avec les motifs de migration. Dans ces études, les auteurs utilisent principalement des données plus anciennes, datant de 2008. L’une de ces études, réalisée par Cangiano (2014), montre que le statut d’immigration dont un migrant bénéficie à son arrivée affecte sa participation au marché du travail, sa probabilité d’être au chômage et son accès aux emplois correspondant à ses compétences. Bien que la participation des migrants familiaux et des réfugiés au marché du travail soit positivement associée à la durée de leur séjour, selon cette étude, il semble également que ces personnes connaissent un risque beaucoup plus fort de chômage dans la quasi-totalité des pays d’accueil européens. L’analyse de Cangiano fournit également des informations sur les différentes politiques appliquées par différents pays hôtes, ainsi que sur leur impact sur différentes catégories de migrants. Cet aspect est important car les politiques d’immigration sont susceptibles de façonner non seulement la composition des flux d’immigration mais aussi les performances de différentes catégories de migrants sur le marché du travail. C’est ici que les politiques de migration et d’intégration se croisent.

Dustmann et al. (2017) offrent une analyse détaillée de la migration des réfugiés (y compris des politiques en vigueur et du fonctionnement des systèmes de demande d’asile) en Europe, dans le contexte de la récente crise des réfugiés. Ils examinent également les afflux de réfugiés passés, à l’aide du module ad hoc de l’EU-LFS 2008. Selon eux, il existe de gros écarts entre les taux d’emploi des réfugiés et ceux des autres migrants hors UE15, en contrôlant séparément les effets du nombre d’années écoulées depuis l’arrivée, ceux de la région d’origine ainsi que les effets conjoints de ces deux variables.

Zwysen (2018), dans une autre étude utilisant ce même module ad hoc de l'EU-LFS, analyse les déterminants des différences d'intégration selon divers motifs de migration. Il mobilise le concept de « capital humain du pays d'accueil » (host country human capital), introduit pour la première fois par Duleep & Regets (1999), qu'il mesure à partir de trois indicateurs : la possibilité d'obtenir des qualifications équivalentes dans le pays d'accueil, les compétences linguistiques et une potentielle naturalisation. Il montre notamment que les revenus du travail des migrants non économiques augmentent, en moyenne, plus rapidement.

Fasani et al. (2018) utilisent les deux modules ad hoc de l'EU-LFS (2008 et 2014) pour analyser

l’intégration des réfugiés sur les marchés du travail en Europe. Selon eux, compte tenu de la nature « forcée » de la migration des réfugiés, contrairement à celle des migrants économiques pour lesquels elle est un choix, il n’est pas surprenant d’observer un écart persistant entre les résultats des réfugiés et ceux des autres migrants sur le marché du travail. Considérant tous les autres migrants dans une même catégorie (distinguant uniquement entre les migrants venant de l’UE ou de pays extérieurs à l’UE), les auteurs les comparent aux réfugiés en termes de statut professionnel, de chômage, de participation au marché du travail, de probabilité d’avoir un emploi hautement qualifié et de probabilité de faire partie du décile inférieur de la distribution des revenus. Leurs conclusions confirment les écarts entre les réfugiés et les autres migrants en termes d’intégration sur le marché du travail.

Notre étude va au-delà de ces trois derniers articles, à plusieurs égards. Premièrement, nous considérons les revenus comme une mesure de l’intégration sur le marché du travail. Deuxièmement, nous étudions l’ensemble des motifs de migration et toutes les régions d’origine, sans nous concentrer sur un groupe spécifique. Troisièmement, nous analysons l’interrelation entre les motifs de migration et l’origine géographique afin de mieux en comprendre l’impact sur les résultats des migrants sur le marché du travail. Pour finir, la méthodologie adoptée nous permet d’évaluer l’importance de la sélection dans l’emploi et, à la différence d’autres travaux, nous tenons compte de la nature ordonnée des variables dépendantes et utilisons des techniques d’estimation non linéaire (et non des modèles de probabilité linéaire).

## 2. Données et statistiques descriptives

### 2.1. L'enquête européenne sur les forces de travail et les variables de l'analyse

L'EU-LFS est une enquête par sondage de grande envergure menée auprès des ménages, qui fournit des statistiques trimestrielles et annuelles sur la participation au marché du travail des personnes de 15 à 64 ans vivant dans les ménages ordinaires, ainsi que des personnes inactives. L'EU-LFS est menée par les instituts nationaux de statistique dans l'ensemble de l'Union européenne et les contributions nationales sont centralisées par Eurostat. Le retraitement donne lieu à un jeu de données harmonisé et représentatif au niveau européen. Toutes les analyses empiriques présentées dans cet article sont donc effectuées à l'aide des poids appropriés, fournis dans les données.
Afin de pallier la méconnaissance de l'expérience des différentes catégories de migrants sur les marchés du travail européens, un module ad hoc sur la situation des travailleurs migrants et de leurs descendants directs a été associé à l'EU-LFS une première fois en 2008, puis une seconde en 2014¹,<fnref n="2" />. Ces deux modules n'ont que quelques variables en commun. Dans la mesure où la plupart des articles existants reposent principalement sur le module ad hoc 2008 (par exemple Dustmann et al., 2017 ; Zwysen, 2018), et puisqu'il est impossible de disposer de toutes les variables sur les deux périodes, nous choisissons de nous concentrer sur les données les plus récentes, celles de 2014. Notons toutefois que certains grands pays d'Europe (Allemagne, Danemark, Pays-Bas et Irlande) ne communiquent pas leurs données dans le module ad hoc 2014³. En outre, l'utilisation du module ad hoc 2014 dans notre analyse implique que tous les pays de l'échantillon sont regroupés. Cela donne une estimation moyenne pour l'ensemble des pays couverts par les données et permet de disposer d'un échantillon plus large pour procéder aux estimations. Pour cette raison, certains résultats pourraient être différents de ceux qui seraient obtenus pour un seul pays. Afin de remédier en partie à cette limitation, des effets fixes de pays sont inclus dans toutes les estimations afin de refléter les caractéristiques spécifiques à chaque pays considéré (par exemple, la démographie, la politique d'immigration).

### 2.1.1. Les motifs de migration

Les motifs de migration<fnref n="4" /> sont extrêmement informatifs car ils reflètent généralement les conditions d'arrivée des migrants dans le pays d'accueil. Ces conditions expliquent quant à elles les opportunités auxquelles accèdent les différentes catégories de migrants à leur entrée sur le marché du travail du pays d'accueil. La variable retraçant le motif de migration principal dans l'actuel pays de résidence est collectée au niveau individuel.

Les données permettent en premier lieu de faire la différence entre les migrants économiques et les migrants dont les motifs ne sont pas économiques. De plus, parmi les migrants économiques, ceux qui avaient déjà un emploi dans le pays hôte avant de migrer peuvent être distingués de ceux qui n'ont commencé à chercher un emploi qu'après être arrivés dans le pays d'accueil. Nous faisons l'hypothèse, intuitive, que les migrants économiques ont plus de chances de mieux s'intégrer sur le marché du travail du pays d'accueil, soit parce qu'ils ont déjà un emploi, soit parce que la recherche

d'emploi constitue leur principal motif de migration. S'agissant des migrants économiques qui n'ont pas d'emploi à leur arrivée, nos attentes sont a priori mitigées car les caractéristiques individuelles (observées et non observées), ainsi que les conditions sur le marché du travail du pays d'accueil, jouent également un rôle important dans les schémas d'intégration. S'agissant des migrants non économiques, il est possible de distinguer les migrants familiaux (qui migrent principalement à des fins de regroupement familial), les migrants qui se rendent à l'étranger afin de faire des études et les migrants voulant faire une demande d'asile ou de protection internationale (réfugiés). Par ailleurs, nous estimons que les migrants étudiants sont très différents des migrants des autres catégories, car leur niveau d'éducation est généralement supérieur. Il serait même possible de les considérer comme des migrants économiques, comparables par la suite à des migrants hautement qualifiés. Par conséquent, nous nous attendons à ce que tous les migrants non économiques, à l'exception des migrants étudiants, soient moins susceptibles de s'intégrer sur le marché du travail, car la participation au marché du travail n'est pas leur principal motif de migration.

Nous prenons également en compte l'âge au moment de la migration, car il a été prouvé qu'il joue un rôle important dans l'intégration sociale et économique des migrants (par exemple Aslund et al., 2009). Des études empiriques soutiennent l'hypothèse selon laquelle les migrants qui arrivent plus jeunes dans leur pays d'accueil obtiennent de meilleurs résultats scolaires (Cortes, 2006 ; Gonzalez, 2003). Par exemple, Bleakley & Chin (2008) ont constaté que plus les migrants sont âgés à leur arrivée aux États-Unis, moins ils sont susceptibles de parler correctement l'anglais à l'âge adulte, ce qui peut avoir des conséquences négatives sur la performance scolaire de la deuxième génération. En fait, les migrants arrivés avant l'âge de 15 ans présentent généralement des profils semblables à ceux des migrants de deuxième génération, car ils poursuivent souvent leurs études dans le pays

<footnote n="1">1. Les modules ad hoc de l'EU-LFS n'indiquent pas si les migrants sont en situation régulière ou irrégulière (cette question ne relève pas du champ de l'enquête). Néanmoins, les migrants en situation irrégulière peuvent représenter une partie importante de la population migrante dans certains pays. Par exemple, selon une enquête menée par Boeri et al. (2015), près de 20 % des migrants présents en Italie sont en situation irrégulière.</footnote>

<footnote n="2">2. Eurostat prévoit un troisième module ad hoc consacré aux migrants en 2021.</footnote>

<footnote n="3">3. Par exemple, les données allemandes ne sont pas communiquées aux utilisateurs à des fins de recherche, en raison de la législation nationale sur la confidentialité des données.</footnote>

<footnote n="4">4. À noter que, si les migrants ont migré plusieurs fois, la variable « motif de migration » ne couvre que le principal motif indiqué pour la dernière migration en date.</footnote>
d'accueil et parlent mieux la langue de ce pays que les migrants plus âgés. Dans la mesure où nous nous intéressons aux résultats sur le marché du travail de la première génération de migrants (sans modéliser leurs choix en matière d'éducation), nous ne retenons que les migrants âgés de plus de 15 ans à leur arrivée dans le pays hôte<fnref n="5" />.

### 2.1.2. La région d'origine

Le pays (ou la région d'origine) est habituellement considéré comme un bon indicateur de la culture, et les données semblent indiquer que son rôle est important dans l'intégration sociale et économique (voir, entre autres, Akgüç & Ferreir, 2015 ; Fernandez & Fogli, 2009). Dans cet article, nous regroupons les pays d'origine des migrants en grandes régions telles que définies dans les données. Cela donne neuf groupes : (1) Union européenne à 15 pays (UE15) et Association européenne de libre-échange (AELE)<fnref n="6" /> ; ce groupe constitue notre catégorie de référence ; (2) autres pays de l'UE (c'est-à-dire les pays de l'UE ne faisant pas partie de l'UE15) ; (3) autres pays d'Europe (par exemple pays des Balkans) ; (4) Afrique du Nord ; (5) autres pays d'Afrique ; (6) Moyen-Orient ; (7) Asie ; (8) Amérique du Nord, Australie et Océanie ; (9) Amérique Centrale et du Sud.

### 2.1.3. Les mesures de l'intégration sur le marché du travail

Étudier l'intégration des migrants sur le marché du travail consiste à comparer leurs performances à celles des natifs. Les mesures habituellement utilisées pour cela sont les taux d'emploi et d'activité. Bien que ces indicateurs ne tiennent pas compte des conditions et de la qualité de l'emploi, ils sont néanmoins utiles pour comparer les situations entre différents groupes à la marge extensive. Par exemple, les personnes qui sont dans l'impossibilité de négocier les conditions de leur emploi en raison d'une situation personnelle précaire sont souvent obligées de travailler dans des conditions dégrappelées ou d'accepter un travail à mi-temps, ou bien vont jusqu'à quitter le marché du travail.

Dans cet article, nous mesurons l'intégration sur le marché du travail en termes de salaire, que l'on peut inclure dans la marge intensive. Seuls les salariés sont étudiés, l'EU-LFS ne fournissant pas d'information sur les revenus des travailleurs indépendants. Les salaires des salariés ne sont par ailleurs connus que par déciles. La plupart des études comparent les résultats des migrants à ceux d'un groupe de référence, habituellement les natifs. Ici, nous comparons

différentes catégories de migrants, en retenant comme référence les migrants économiques qui avaient déjà un emploi à leur arrivée. Ce groupe de référence très particulier est susceptible de s'intégrer aussi bien (voire mieux) que les natifs sur le marché du travail (infra). Par conséquent, nos résultats doivent être interprétés relativement à ce groupe. Globalement, nous interprétons un niveau de salaire plus élevé (respectivement moins élevé) d'un groupe de migrants donné (défini en fonction du motif de migration et de l'origine géographique) comme le signe d'une meilleure (respectivement moins bonne) intégration sur le marché du travail, par rapport à ce groupe de référence<fnref n="7" />.

## 2.2. Statistiques descriptives

En 2014, environ 11 % de la population européenne de notre échantillon étaient des personnes d'origine étrangère ayant des motifs de migration différents (figure I). Plus de la moitié (51.9 %) des migrants présents en Europe en 2014 avaient migré pour des familiaux et près d'un tiers (31.7 %) pour des motifs économiques. Parmi les migrants économiques, un tiers avaient déjà un emploi à leur arrivée. La population d'origine étrangère comprenait par ailleurs environ 4.1 % de réfugiés et 7.1 % de migrants étudiants. Les données du module ad hoc 2014 excluant les quatre pays de plus grande destination (ainsi, bien sûr, que le récent afflux de réfugiés observé en Europe depuis 2015), ces proportions correspondent à une borne inférieure des chiffres actuels, surtout concernant les réfugiés.

Le tableau 1 présente les statistiques descriptives des principales variables utilisées dans l'analyse pour l'ensemble des migrants, regroupés en fonction du motif de migration, ainsi que pour les natifs, à titre de référence<fnref n="8" />.

Les migrants familiaux présentent les taux d'emploi les plus faibles parmi tous les groupes de migrants (53 %). Ces migrants viennent principalement de l'UE et ont des compétences linguistiques relativement avancées. Il y a au moins deux raisons à cela : la plupart des pays européens imposent de réussir un test linguistique

<footnote n="5">5. En règle générale, les migrants de moins de 15 ans qui arrivent avec leur(s) parent(s) ne sont pas tenus d'indiquer un motif de migration et sont automatiquement classés dans la catégorie « regroupement familial ».</footnote>

<footnote n="6">6. Les pays de l'AELE sont l'Islande, le Liechtenstein, la Norvège et la Suisse.</footnote>

<footnote n="7">7. Pour approfondir l'analyse de l'intégration sur le marché du travail, il faudrait tenir compte d'indicateurs de la qualité de l'emploi (comme le type de contrat de travail, les heures hebdomadaires, etc.). Cette dimension pourra faire l'objet de nouvelles recherches ultérieurement.</footnote>

<footnote n="8">8. Le module ad hoc 2014 compte une catégorie supplémentaire, « Autre », parmi les motifs de migration. Ce groupe semble assez hétérogène, aussi nous ne commentons pas ses caractéristiques, mais il est conservé dans l'analyse empirique en tant que groupe résiduel.</footnote>
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure I – Motif de migration (%)</figcaption></figure>

Note : l'échantillon n'inclut que les migrants âgés de 15 à 64 ans qui vivent en ménage ordinaire dans un pays de l'UE15 (à l'exception de l'Allemagne, du Danemark, des Pays-Bas et de l'Irlande).

Source : EU-LFS, module ad hoc 2014.

<table><caption>Tableau 1 – Caractéristiques individuelles des natifs et des immigrés par motif de migration</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th rowspan="3">Natifs</th><th colspan="6">Immigrés par motif de migration</th></tr><tr><th colspan="2">Économiques</th><th rowspan="2">Familiaux</th><th rowspan="2">Pour études</th><th rowspan="2">Réfugiés</th><th rowspan="2">Autres</th></tr><tr><th>avec emploi à l'arrivée</th><th>sans emploi à l'arrivée</th></tr></thead><tbody><tr><td>Proportion (%) de migrants par motif</td><td>-</td><td>9.8</td><td>21.9</td><td>51.9</td><td>7.1</td><td>4.1</td><td>5.3</td></tr><tr><td>Âge</td><td>40</td><td>42</td><td>41</td><td>39</td><td>36</td><td>44</td><td>44</td></tr><tr><td>Femmes (%)</td><td>50</td><td>38</td><td>41</td><td>61</td><td>47</td><td>44</td><td>50</td></tr><tr><td>Ménages avec enfant de moins de 15 ans (%)</td><td>32</td><td>37</td><td>44</td><td>42</td><td>36</td><td>39</td><td>34</td></tr><tr><td>Nombre de personnes du ménage</td><td>3.2</td><td>3.0</td><td>3.1</td><td>3.5</td><td>2.8</td><td>3.5</td><td>2.9</td></tr><tr><td>Situation maritale (%)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Marié-e</td><td>48.9</td><td>60.7</td><td>61.1</td><td>56.6</td><td>48.2</td><td>62.2</td><td>58.7</td></tr><tr><td>Célibataire</td><td>41.5</td><td>29.5</td><td>27.9</td><td>33.3</td><td>44</td><td>24</td><td>26.5</td></tr><tr><td>Veuf-veuve, divorcé-e ou séparé-e</td><td>10</td><td>9.9</td><td>11</td><td>10</td><td>7.8</td><td>13.8</td><td>14.8</td></tr><tr><td>Lieu de résidence : degré d'urbanisation (%)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Grandes villes (forte densité de population)</td><td>39</td><td>54</td><td>55</td><td>52</td><td>76</td><td>60</td><td>55</td></tr><tr><td>Petites et moyennes villes (densité moyenne)</td><td>30</td><td>28</td><td>30</td><td>29</td><td>16</td><td>24</td><td>26</td></tr><tr><td>Zones rurales (faible densité)</td><td>30</td><td>17</td><td>15</td><td>18</td><td>7</td><td>17</td><td>19</td></tr><tr><td>Taux d'activité (%)</td><td>71</td><td>91</td><td>88</td><td>64</td><td>74</td><td>70</td><td>78</td></tr><tr><td>Taux d'emploi (%)</td><td>63</td><td>82</td><td>73</td><td>53</td><td>66</td><td>57</td><td>67</td></tr><tr><td>Niveau de compétences (%)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Personne peu qualifiée</td><td>28</td><td>24</td><td>41</td><td>35</td><td>6</td><td>35</td><td>25</td></tr><tr><td>Personne moyennement qualifiée</td><td>45</td><td>32</td><td>40</td><td>37</td><td>21</td><td>37</td><td>39</td></tr><tr><td>Personne hautement qualifiée</td><td>26</td><td>43</td><td>19</td><td>26</td><td>73</td><td>27</td><td>36</td></tr><tr><td colspan="8">Caractéristiques spécifiques aux migrants</td></tr><tr><td>Nombre d'années écoulées depuis la migration</td><td>-</td><td>12.1</td><td>13.2</td><td>21.8</td><td>13.5</td><td>16</td><td>15.6</td></tr><tr><td>Âge au moment de la migration</td><td>-</td><td>29.5</td><td>28</td><td>19.7</td><td>23</td><td>27.8</td><td>29</td></tr><tr><td>Compétences linguistiques dans le pays d'accueil (%)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Débutant ou niveau inférieur</td><td>-</td><td>11.5</td><td>12.6</td><td>10.1</td><td>4.3</td><td>17.7</td><td>10.3</td></tr><tr><td>Niveau intermédiaire</td><td>-</td><td>24</td><td>31.8</td><td>16.4</td><td>15.9</td><td>33.7</td><td>20.2</td></tr><tr><td>Niveau avancé</td><td>-</td><td>35</td><td>34.6</td><td>29.4</td><td>50.1</td><td>32.2</td><td>33.7</td></tr><tr><td>Langue maternelle</td><td>-</td><td>29.6</td><td>21.1</td><td>44</td><td>29.7</td><td>16.4</td><td>35.9</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_4.png" /></figure>
<table><caption>Tableau 1 – (suite)</caption><thead><tr><th rowspan="3">Région d'origine</th><th rowspan="3">Natifs</th><th colspan="5">Immigrés par motif de migration</th></tr><tr><th colspan="2">Économiques</th><th rowspan="2">Familiaux</th><th rowspan="2">Pour études</th><th rowspan="2">Réfugiés</th><th rowspan="2">Autres</th></tr><tr><th>avec emploi à l'arrivée</th><th>sans emploi à l'arrivée</th></tr></thead><tbody><tr><td>UE15 + AELE</td><td>-</td><td>28.2</td><td>9.1</td><td>21</td><td>16</td><td>3.7</td><td>27.6</td></tr><tr><td>Autres pays de l'UE</td><td>-</td><td>24</td><td>29</td><td>10.3</td><td>8</td><td>4.7</td><td>13.3</td></tr><tr><td>Autres pays d'Europe</td><td>-</td><td>10</td><td>16.3</td><td>14.6</td><td>7.6</td><td>22.7</td><td>9.8</td></tr><tr><td>Afrique du Nord</td><td>-</td><td>6.1</td><td>11.3</td><td>14.7</td><td>12.4</td><td>13.3</td><td>7.9</td></tr><tr><td>Autres pays d'Afrique</td><td>-</td><td>4</td><td>7.1</td><td>10</td><td>18</td><td>23.6</td><td>11.8</td></tr><tr><td>Moyen-Orient</td><td>-</td><td>1.1</td><td>1.3</td><td>2</td><td>4.5</td><td>10</td><td>2.9</td></tr><tr><td>Asie</td><td>-</td><td>12.1</td><td>11</td><td>13.4</td><td>22.4</td><td>16.7</td><td>7.2</td></tr><tr><td>Amérique du Nord, Australie et Océanie</td><td>-</td><td>4</td><td>1.1</td><td>2.6</td><td>2.7</td><td>0.2</td><td>3.6</td></tr><tr><td>Amérique centrale et du Sud</td><td>-</td><td>11.2</td><td>14</td><td>10.6</td><td>7.2</td><td>4.4</td><td>14.7</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Nombre d'observations</td><td>512 736</td><td>6 961</td><td>15 595</td><td>33 970</td><td>4 920</td><td>2 913</td><td>3 731</td></tr></tfoot></table>

Notes : l'échantillon inclut toutes les personnes (natives et immigrées) âgées de 15 à 64 ans qui vivent en ménage ordinaire dans un pays de l'UE15 (à l'exception de l'Allemagne, du Danemark, des Pays-Bas et de l'Irlande).

Source : EU-LFS, module ad hoc 2014.

pour être accepté à des fins de regroupement familial<fnref n="9" /> et/ou les migrants familiaux arrivent souvent à un plus jeune âge et ont donc plus d'opportunités pour apprendre la langue du pays d'accueil. Le deuxième groupe le plus important est celui des migrants économiques (avec ou sans emploi à leur arrivée). Leur taux d'emploi est évidemment très élevé (82 %) et leurs compétences linguistiques sont relativement bonnes. Les migrants arrivés pour suivre des études sont beaucoup plus jeunes que ceux des autres groupes et leurs taux d'emploi sont inférieurs à ceux des migrants économiques, mais supérieurs à ceux des migrants familiaux et des réfugiés. Ce sous-groupe présente la plus grande part de personnes hautement qualifiées. En moyenne, leur ancienneté de séjour est généralement aussi ou légèrement plus longue que celle des migrants économiques, ce qui laisse à penser que certains d'entre eux restent dans le pays hôte après leurs études.

En moyenne, le taux d'emploi des réfugiés est moins élevé (57 %) et peut se comparer à celui des migrants familiaux. Près d'un tiers d'entre eux sont hautement qualifiés (dans une proportion semblable à celle des natifs). Ils viennent principalement d'Afrique, des autres pays d'Europe, d'Asie et du Moyen-Orient. Les migrants tendent à vivre dans les centre villes des zones urbaines plutôt que dans les zones rurales (voir Akgüç & Ferrer, 2015, entre autres), pour des raisons variées telles que la présence de réseaux de migrants, les opportunités professionnelles et d'autres aménagements urbains (écoles, hôpitaux, etc.). Cela s'observe également dans notre échantillon : plus de 80 % de tous les groupes de migrants vivent soit dans des

villes à forte densité de population soit dans des banlieues (contre 69 % pour les natifs). Pour cette raison, nous contrôlons du lieu de résidence dans notre analyse.

Nous comparons ensuite la distribution des salaires par catégorie de migrants à celle des natifs (figure II). Par rapport à ces derniers, tous les migrants sont surreprésentés dans les déciles inférieurs. Les migrants économiques ayant déjà un emploi à leur arrivée ont une distribution de salaire assez proche de celle des natifs, avec un léger écart dans le dernier décile. La tendance des revenus des migrants pour études est semblable à celle des migrants économiques ayant un emploi. Les migrants familiaux et les réfugiés et, plus encore, les migrants pour motif économique sans emploi à l'arrivée, sont davantage représentés dans les déciles inférieurs de la distribution des salaires que les autres groupes de migrants. Cela peut s'expliquer par le fait qu'ils sont plus susceptibles que les migrants familiaux d'accepter des emplois mal rémunérés et de mauvaises conditions de travail, parce que la recherche d'emploi est leur principal motif, tandis que les migrants familiaux ne subissent pas les mêmes contraintes et peuvent prendre plus de temps pour rechercher un emploi de meilleure qualité.

<footnote n="9">⁹ Comme analysé dans un rapport récemment publié par la Commission européenne (2019) sur l'application de la directive 2003/86/CE relative au droit au regroupement familial, les États membres requièrent habituellement des membres de la famille qu'ils prouvent et/ou acquièrent des compétences linguistiques avant et/ou après leur admission (souvent dans le cadre de leurs programmes d'intégration). Pour des informations plus détaillées, voir https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/PDF/?uri=CLEX:32003L0086&qid=1618132545731&from=EN</footnote>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure II – Part des migrants dans la distribution des revenus, par motif de migration (groupe de référence : natifs)</figcaption></figure>

Note : l'échantillon inclut toutes les personnes (natives et immigrées) âgées de 15 à 64 ans qui vivent en ménage ordinaire dans un pays de l'UE15 (à l'exception de l'Allemagne, du Danemark, des Pays-Bas et de l'Irlande).

Source : EU-LFS, module ad hoc 2014.

Pour finir, nous examinons la variable qui retrace la perception qu'ont les personnes interrogées de leur éventuelle surqualification dans le cadre de leur emploi actuel<fnref n="10" />. Au moins un tiers des migrants sont susceptibles de s'estimer trop qualifiés pour leur emploi (figure III), une proportion beaucoup plus élevée que parmi les natifs

(moins de 20 %). Les deux principaux groupes s'estimant surqualifiés sont les migrants qui sont arrivés pour faire leurs études et les réfugiés.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure III – Part d'individus (%) se déclarant trop qualifiés pour leur emploi, par motif de migration</figcaption></figure>

Note : l'échantillon inclut toutes les personnes (natives et immigrées) âgées de 15 à 64 ans qui vivent en ménage ordinaire dans un pays de l'UE15 (à l'exception de l'Allemagne, du Danemark, des Pays-Bas et de l'Irlande).

Source : EU-LFS, module ad hoc 2014.

### 3. Méthodologie

Notre objectif est de comparer l'intégration des immigrés sur le marché du travail en fonction de leur motif de migration et de leur

région d'origine. Nous utiliserons les salaires mensuels comme une mesure de l'intégration économique. Nous devons toutefois adapter notre approche aux données. Tout d'abord, l'EU-LFS ne fournit que le décile des salaires, et

<footnote n="10">10. L'enquête posait notamment la question suivante : « Pensez-vous que vos qualifications et compétences vous permettraient d'accomplir un travail plus complexe que celui que vous faites actuellement ? ».</footnote>
plus précisément le décile du salaire mensuel<fnref n="11" />. Cela a deux implications d'ordre différent. La première est qu'avec les déciles de salaire (c'est-à-dire une variable discrète), nous ne pouvons pas appliquer la régression linéaire habituelle ; nous estimerons donc l'équation de salaire par probit ordonné. L'autre est que les gains des travailleurs indépendants n'étant pas observés (puisque leurs gains ne sont pas des salaires), nous ne pouvons pas les prendre en compte. En outre, nous nous concentrerons sur les salariés à temps plein<fnref n="12" /> car la mesure des gains dans les emplois à temps partiel n'est pas précise<fnref n="13" />.

### 3.1. L'équation de salaire

Pour l'estimation des équations de salaire, nous devons aussi considérer qu'il peut exister de l'auto-sélection de la part de certains participants, soit un mécanisme de sélection binaire, mais il y a également des migrants qui font partie de la population active sans pour autant accéder à l'emploi. Dans la mesure où nous nous intéressons particulièrement à l'effet des motifs de migration et à leur interaction avec la région d'origine, le phénomène de sélection peut être d'autant plus important que tous les migrants n'ont pas une motivation économique les poussant à rechercher un emploi dans le pays d'accueil et, parmi ceux qui ayant migré pour raisons économiques, certains n'ont qu'un accès limité au marché du travail. Le mécanisme sous-jacent peut être modélisé à l'aide d'un probit binaire (Gronau, 1974).

Nous devons donc combiner l'estimation habituelle de l'étape de sélection (de type Heckman) à une estimation de la variable d'intérêt qui est une variable discrète au moyen d'un probit ordonné. Il s'agit de remplacer la deuxième étape habituellement linéaire de la procédure de Heckman par une équation non linéaire. Dans ce cas, le modèle du probit ordonné avec équation de sélection peut être écrit comme suit<fnref n="14" /> :

Équation de sélection :

$$E^* = \beta^T X_1 + \mu \quad (1)$$

$$E = I(E^* \ge 0) \quad (2)$$

où $E^*$ est la variable continue latente du processus de sélection dans l'emploi à temps complet<fnref n="15" />, $X_1$ est un vecteur des variables exogènes et $\mu$ est un terme d'erreur.

Équation de salaire :

$$Y^* = \gamma^T X_2 + \epsilon \quad (3)$$

$$Y = \sum_{h=0}^{H} h1(\alpha_h < Y^* \le \alpha_{h+1}) \quad \text{si } E=1 \quad (4)$$

où $Y^*$ est la variable continue latente de salaire (dans la mesure où nous n'observons que des catégories discrètes de salaire), $X_2$ est un vecteur des variables exogènes et $\epsilon$ est un terme d'erreur. $Y^*$ est lié à la variable Y au moyen de la règle d'observation (4), où $\alpha = (\alpha_1, ..., \alpha_H)$ est un vecteur de H seuils de revenus strictement croissants qui partitionnent $Y^*$ en $H+1$ intervalles.

L'identification des paramètres du modèle requiert trois restrictions :

- La première restriction découle du fait que le coefficient $\gamma$ n'est pas identifié séparément du coefficient $\alpha$ car les seuils sont inconnus (un problème d'identification classique dans les modèles de probit ordonné et les modèles logistiques). Pour identifier ces coefficients, nous normalisons $\gamma$ à 0 et nous supposons que l'écart-type du terme d'erreur est de 1.

- La deuxième restriction est la condition d'exclusion : nous supposons que $X_1$ contient au moins une variable non incluse dans $X_2$. Dans notre cas, les indicatrices de présence d'au moins un enfant de moins de 15 ans dans le ménage, de situation maritale et de présence d'un autre adulte en activité dans le ménage sont considérées comme affectant l'équation de sélection mais n'affectant pas directement l'équation de salaire. Par conséquent, ces variables d'exclusion sont incluses dans l'équation de l'accès au marché du travail mais pas dans l'équation de salaire.

- La troisième restriction concerne le support des vecteurs des variables exogènes. Notamment, l'identification d'une spécification semi-paramétrique nécessite que $X_1$ et $X_2$ contiennent chacun au moins une variable continue, afin de garantir que les deux vecteurs de variables explicatives aient un support suffisamment riche. À ces fins, l'âge et l'âge au carré (deux variables continues) sont inclus dans les deux vecteurs de variables explicatives.

<footnote n="11">11. Comme indiqué dans le manuel d'utilisation des données de l'EU-LFS, les déciles sont calculés au niveau de chaque pays, et non à partir de la distribution des salaires dans l'ensemble des pays. Nous intégrons donc des effets fixes pays pour tenir compte de l'hétérogénéité des pays.</footnote>

<footnote n="12">12. 76% des personnes incluses dans l'échantillon ont un emploi à temps plein.</footnote>

<footnote n="13">13. Nous avons également estimé des modèles contenant une indicatrice d'emploi à mi-temps. Les résultats (non reportés ici mais disponibles sur demande) indiquent logiquement que le travail à mi-temps réduit fortement les chances d'atteindre les déciles de salaire supérieurs.</footnote>

<footnote n="14">14. Nous utilisons notamment le package Stata heckoprobit, qui estime les modèles de probit ordonné avec équation de sélection. Il s'agit essentiellement d'associer une équation de sélection à l'estimation par maximum de vraissemblance d'un probit ordonné, et ce package calcule automatiquement l'inverse du ratio de Mills.</footnote>

<footnote n="15">15. Nous estimons la sélection des personnes ayant un emploi à temps plein et percevant un salaire. En d'autres termes, nous estimons la sélection des personnes qui travaillent à temps plein et pour lesquelles un décile de salaire mensuel est calculé.</footnote>
## 3.2. Choix des variables

Les principales variables explicatives d'intérêt sont le motif de migration et la région d'origine, ainsi que leur interaction. Dans un modèle à variables catégorielles, il est d'usage de retenir la catégorie la plus fréquente comme catégorie de référence, mais nous retenons plutôt ici les catégories pour lesquelles les perspectives d'intégration sont, *a priori*, les meilleures. S'agissant du motif de migration, il s'agit des migrants pour raisons économiques ayant un emploi, qui sont particulièrement bien intégrés sur le marché du travail (en termes de taux d'emploi et de qualité de l'emploi en général, comme le montrent les statistiques descriptives). S'agissant de la région d'origine, nous choisissons les migrants originaires de l'UE15 ou de l'AELE pour leur similarité avec les natifs en ce qui concerne la plupart de leurs caractéristiques observables.

Ces variables permettent par ailleurs de tenir compte de certaines caractéristiques non observées. Par exemple, la région d'origine est un bon indicateur de la culture, or il a été montré que la culture des individus influence la participation au marché du travail ainsi que les décisions relatives à la fécondité (Fernandez & Fogli, 2009). Le motif de migration peut quant à lui capturer certaines aspirations individuelles, les investissements en capital humain ou social ou encore l'écart perçu entre le pays d'origine et le pays d'accueil en matière de bien-être, de situation financière ou d'opportunités scolaires.

Nous retenons comme variables de contrôle des caractéristiques individuelles telles que l'âge (et son carré), le sexe, le niveau d'éducation, la capacité à parler la langue du pays d'accueil (évaluée subjectivement par la personne interrogée) et le degré d'urbanisation du lieu de résidence. Nous avons testé l'ajout d'autres variables et d'autres spécifications mais ces modélisations alternatives n'ont pas été retenues<fnref n="16" />. De plus, nous incluons des effets fixes relatifs au pays d'accueil afin de tenir compte des spécificités nationales de l'accès au marché du travail (autorisant ainsi des distributions de revenus différentes).

Les équations de salaire sont estimées à la fois sans équation de sélection (modèle de référence) et avec équation de sélection. Cela nous permet de tester le rôle de la sélection dans l'emploi pour expliquer les éventuels écarts de résultats observés sur le marché du travail entre les migrants ayant différents motifs de migration, et venant de régions et de cultures différentes. Tous les modèles incluent des contrôles individuels,

des effets fixes pays et des écarts-type robustes, et sont estimés à l'aide des poids d'extrapolation fournis dans les données.

# 4. Résultats

## 4.1. Estimation de référence de l'équation de salaire

Les résultats de l'estimation de référence de l'équation de salaire, réalisée à l'aide d'un probit ordonné, sont indiqués dans le tableau 2 (les résultats détaillés sont présentés dans l'Annexe en ligne – voir le lien à la fin de cet article).

Dans la colonne 1, seul le motif de migration est introduit, afin de comparer chaque catégorie de migrants aux migrants économiques ayant un emploi. Toutes les autres catégories (à l'exception des migrants pour études) affichent des coefficients significatifs et négatifs, ce qui suggère que tous les autres motifs de migration sont associés à une plus forte probabilité de percevoir des salaires moins élevés, le coefficient négatif le plus fort en valeur absolue étant obtenu pour les réfugiés. Dans la colonne 2, nous ajoutons des indicatrices relatives à la région d'origine afin de vérifier son impact sur les salaires par rapport aux individus venant de l'UE15 ou de l'AELE. Toutes les régions d'origine, à l'exception de l'Amérique du Nord, de l'Australie et de l'Océanie, sont associées à des coefficients significatifs et négatifs, c'est-à-dire à une probabilité nettement plus faible pour les migrants de ces régions d'atteindre les déciles de salaire supérieurs. La colonne 3 introduit à la fois le motif de migration et le pays d'origine dans le

<footnote n="16">16. Premièrement, nous avons inclus la « méthode de recherche d'emploi » dans l'équation de salaire, mais les résultats sont restés inchangés pour les autres variables et le coefficient associé à cette variable n'était pas statistiquement significatif, c'est pourquoi nous ne les présentons pas dans cet article. Deuxièmement, nous avons également estimé des modèles incluant la « durée du séjour » ou le « nombre d'années écoulées depuis la migration », variable présentée dans les statistiques descriptives (dont la médiane est de 12.5 ans). La durée du séjour dans le pays d'accueil est une variable intéressante pour l'analyse de l'intégration des migrants. Plus le séjour dans le pays d'accueil est long et plus l'intégration sur le marché du travail est probable. Moins de 1 % des migrants inclus dans l'échantillon sont restés dans leur pays d'accueil moins d'un an. Ces personnes n'ont peut-être pas eu assez de temps pour entrer sur le marché du travail, mais, compte tenu de leur faible proportion, nous supposons que l'impact sur nos estimations est très limité. L'ajout de cette variable a conduit à peu près aux mêmes coefficients estimés et à des résultats semblables en termes de significativité statistique dans l'ensemble des modèles (avec ou sans correction de la sélection), ce qui suggère que son exclusion n'engendre pas de biais de variable omise. Cela a toutefois engendré un problème de convergence dans le modèle comprenant l'ensemble des interactions et la correction de la sélection, en raison de la colinéarité entre l'âge et la durée de séjour. Pour ces raisons, nous n'avons pas inclus le nombre d'années écoulées depuis la migration dans les modèles. Pour finir, nous avons également estimé les modèles séparément pour les femmes et pour les hommes. Les résultats du modèle de référence sont restés les mêmes, mais le nombre d'observations par motif de migration et région d'origine a fortement diminué, créant des problèmes de convergence pour les estimations avec correction de la sélection. Pour ces raisons, nous avons décidé de travailler avec l'ensemble de l'échantillon en incluant une variable indicatrice du sexe.</footnote>
<table><caption>Tableau 2 – Estimations de référence des salaires
(variable dépendante : décile de salaire, estimations par probit ordonné)</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Motif de migration (réf. Migrant économique ayant un emploi)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Migrant économique sans emploi</td><td>-0.327***<br>(0.034)</td><td>-0.297***<br>(0.034)</td><td>-0.479***<br>(0.077)</td><td></td></tr><tr><td>Migrant familial</td><td>-0.348***<br>(0.037)</td><td>-0.322***<br>(0.037)</td><td>-0.269***<br>(0.074)</td><td></td></tr><tr><td>Migrant étudiant</td><td>-0.085<br>(0.054)</td><td>-0.016<br>(0.055)</td><td>-0.213**<br>(0.108)</td><td></td></tr><tr><td>Réfugié</td><td>-0.594***<br>(0.070)</td><td>-0.522***<br>(0.075)</td><td>-0.812***<br>(0.237)</td><td></td></tr><tr><td>Autre</td><td>-0.269***<br>(0.053)</td><td>-0.287***<br>(0.054)</td><td>-0.563***<br>(0.102)</td><td></td></tr><tr><td>Région d'origine (réf. Pays de l'UE15 et de l'AELE)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Autres pays de l'UE</td><td></td><td>-0.424***<br>(0.044)</td><td>-0.401***<br>(0.044)</td><td>-0.502***<br>(0.077)</td></tr><tr><td>Autres pays d'Europe</td><td></td><td>-0.445***<br>(0.044)</td><td>-0.400***<br>(0.044)</td><td>-0.580***<br>(0.093)</td></tr><tr><td>Afrique du Nord</td><td></td><td>-0.521***<br>(0.063)</td><td>-0.499***<br>(0.063)</td><td>-0.722***<br>(0.154)</td></tr><tr><td>Autres pays d'Afrique</td><td></td><td>-0.406***<br>(0.053)</td><td>-0.362***<br>(0.054)</td><td>-0.399***<br>(0.142)</td></tr><tr><td>Moyen-Orient</td><td></td><td>-0.317***<br>(0.085)</td><td>-0.245***<br>(0.085)</td><td>-0.013<br>(0.316)</td></tr><tr><td>Asie</td><td></td><td>-0.517***<br>(0.052)</td><td>-0.500***<br>(0.052)</td><td>-0.463***<br>(0.094)</td></tr><tr><td>Amérique du Nord, Australie et Océanie</td><td></td><td>0.245**<br>(0.100)</td><td>0.272***<br>(0.100)</td><td>0.332*<br>(0.189)</td></tr><tr><td>Amérique centrale et du Sud</td><td></td><td>-0.524***<br>(0.056)</td><td>-0.505***<br>(0.056)</td><td>-0.763***<br>(0.112)</td></tr><tr><td>Contrôles individuels</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Effet fixe pays d'accueil</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Interactions (motif de migration x région d'origine)</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Pseudo R-carré</td><td>0.1002</td><td>0.1023</td><td>0.1062</td><td>0.1091</td></tr><tr><td>Prob > Chi-carré</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td><td>0.000</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>14 637</td><td>14 637</td><td>14 637</td><td>14 637</td></tr></tbody></table>

Notes : tous les modèles sont estimés selon la méthode du probit ordonné, en pondérant. Les natifs des pays d'accueil sont exclus. Seuls les migrants âgés de 15 à 64 ans qui vivent en ménage ordinaire dans un pays de l'UE15 (à l'exception de l'Allemagne, du Danemark, des Pays-Bas et de l'Irlande), qui avaient au moins 15 ans à leur arrivée dans le pays d'accueil et (parmi ceux employés) qui ont un emploi à plein temps (à l'exception des travailleurs indépendants) sont inclus. Les écarts-type robustes sont indiqués entre parenthèses. * p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01. Source : EU-LFS, module ad hoc 2014.

modèle de référence. Nous constatons, en règle générale, que les coefficients estimés pour les motifs de migration et le pays d'origine restent plutôt stables (et les niveaux de significativité ne changent pas non plus). Toutes choses égales par ailleurs, et si l'on contrôle conjointement l'origine géographique et les motifs de migration, on constate que la migration à des fins d'éducation n'est toujours pas statistiquement différente de la migration économique (migrants ayant un emploi à leur arrivée). La dernière colonne introduit l'interaction entre le motif de migration et l'origine géographique, afin de déterminer si l'impact du motif de migration sur les revenus dépend de l'origine, ce qui fait partie des principales hypothèses du présent article<fnref n="17" />.

Toutefois, cela n'est pas si direct à partir des modèles d'interaction bruts de la colonne 4.

À des fins de clarification, le tableau suivant (tableau 3) présente les estimations des effets totaux (avec leur significativité statistique et leurs écarts-type) issus du modèle avec interactions (tableau 2, colonne 4). Cette estimation peut être interprétée comme étant l'effet total d'un motif de migration donné (par exemple la protection internationale) et d'une région d'origine donnée

<footnote n="17">17. Nous avons vérifié le nombre d'observations de chaque cellule dans le cadre de l'interaction entre les motifs de migration et la région d'origine, afin de nous assurer que cela justifiait les modèles avec interactions. La précision des estimations est également renforcée car notre échantillon regroupe plusieurs pays d'accueil en Europe. Seuls certains cas ont présenté un petit nombre d'observations, ce qui a donné lieu à des estimations non pertinentes.</footnote>
(par exemple le Moyen-Orient)<fnref n="18" />. Les résultats confirment notre hypothèse et suggèrent que l'impact du motif de migration sur le niveau de salaire dépend fortement de la région d'origine, une conclusion que seul le modèle avec interactions nous permet d'obtenir. Par exemple, tout autre modèle suggérerait que le statut de réfugié a un impact négatif sur les revenus quelle que soit l'origine géographique. Les résultats du tableau 3 suggèrent que ce n'est pas le cas : l'effet du statut de réfugié venant du Moyen-Orient, des autres pays d'Afrique, de l'Asie et des autres pays d'Europe sur la probabilité de percevoir des

salaires supérieurs à ceux des autres migrants de ces régions est négatif et significatif, ce qui veut dire que seules les personnes ayant migré à des fins de protection internationale et venant de certaines régions (autres pays d'Europe,

<table><caption>Tableau 3 – Estimation des effets totaux des interactions de l'équation de salaire</caption><thead><tr><th>Interaction : motif de migration x région d'origine</th><th>Estimation de l'effet total</th><th>Écart-type</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Migrants économiques sans emploi</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>× Autres pays de l'UE</td><td>-0.279***</td><td>(0.060)</td></tr><tr><td>× Autres pays d'Europe hors UE</td><td>-0.197**</td><td>(0.080)</td></tr><tr><td>× Afrique du Nord</td><td>-0.122</td><td>(0.152)</td></tr><tr><td>× Autres pays d'Afrique</td><td>-0.146</td><td>(0.152)</td></tr><tr><td>× Moyen-Orient</td><td>-0.510</td><td>(0.352)</td></tr><tr><td>× Asie</td><td>-0.424</td><td>(0.098)</td></tr><tr><td>× Amérique du Nord, Australie et Océanie</td><td>-0.353</td><td>(0.282)</td></tr><tr><td>× Amérique centrale et du Sud</td><td>-0.136</td><td>(0.103)</td></tr><tr><td><strong>Migrants familiaux</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>× Autres pays de l'UE</td><td>-0.291***</td><td>(0.076)</td></tr><tr><td>× Autres pays d'Europe hors UE</td><td>-0.220***</td><td>(0.081)</td></tr><tr><td>× Afrique du Nord</td><td>-0.160</td><td>(0.163)</td></tr><tr><td>× Autres pays d'Afrique</td><td>-0.406***</td><td>(0.151)</td></tr><tr><td>× Moyen-Orient</td><td>-0.825**</td><td>(0.330)</td></tr><tr><td>× Asie</td><td>-0.588***</td><td>(0.106)</td></tr><tr><td>× Amérique du Nord, Australie et Océanie</td><td>-0.504**</td><td>(0.240)</td></tr><tr><td>× Amérique centrale et du Sud</td><td>-0.110</td><td>(0.115)</td></tr><tr><td><strong>Migrants pour études</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>× Autres pays de l'UE</td><td>0.048</td><td>(0.124)</td></tr><tr><td>× Autres pays d'Europe hors UE</td><td>0.364**</td><td>(0.164)</td></tr><tr><td>× Afrique du Nord</td><td>0.031</td><td>(0.401)</td></tr><tr><td>× Autres pays d'Afrique</td><td>-0.380**</td><td>(0.166)</td></tr><tr><td>× Moyen-Orient</td><td>-0.016</td><td>(0.390)</td></tr><tr><td>× Asie</td><td>-0.019</td><td>(0.124)</td></tr><tr><td>× Amérique du Nord, Australie et Océanie</td><td>-0.568*</td><td>(0.320)</td></tr><tr><td>× Amérique centrale et du Sud</td><td>0.476***</td><td>(0.171)</td></tr><tr><td><strong>Réfugiés</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>× Autres pays de l'UE</td><td>-0.260</td><td>(0.195)</td></tr><tr><td>× Autres pays d'Europe hors UE</td><td>-0.326***</td><td>(0.125)</td></tr><tr><td>× Afrique du Nord</td><td>-0.645*</td><td>(0.368)</td></tr><tr><td>× Autres pays d'Afrique</td><td>-0.738***</td><td>(0.167)</td></tr><tr><td>× Moyen-Orient</td><td>-1.078***</td><td>(0.351)</td></tr><tr><td>× Asie</td><td>-0.623***</td><td>(0.152)</td></tr><tr><td>× Amérique du Nord, Australie et Océanie</td><td>4.327***</td><td>(0.295)</td></tr><tr><td>× Amérique centrale et du Sud</td><td>0.728</td><td>(0.643)</td></tr></tbody></table>

Notes : les coefficients de l'ensemble des interactions sont calculés à l'aide des estimations des modèles avec interactions indiquées à la colonne 4 du tableau 2 ci-dessus. Les natifs des pays d'accueil sont exclus. Seuls les migrants âgés de 15 à 64 ans qui vivent en ménage ordinaire dans un pays de l'UE (à l'exception de l'Allemagne, du Danemark, des Pays-Bas et de l'Irlande), qui avaient au moins 15 ans à leur arrivée dans le pays d'accueil et (parmi ceux employés) qui ont un emploi à plein temps (à l'exception des travailleurs indépendants) sont inclus. Les écarts-type robustes sont indiqués entre parenthèses. * p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01.

Source : EU-LFS, module ad hoc 2014.

<footnote n="18">18. Cela se fait au moyen d'une commande post-estimation (lincom) effectuée après les estimations du probit ordonné, afin de calculer la combinaison linéaire de deux variables catégorielles (dans notre cas le motif de migration et la région d'origine) pour des valeurs données. En d'autres termes, nous calculons la somme du coefficient devant la variable relative au motif de migration (lorsqu'une modalité lui est affectée, par exemple 5 s'il s'agit de la protection internationale) et du coefficient devant l'interaction entre le motif de migration pour une catégorie donnée (par exemple 5 s'il s'agit de la protection internationale) et une région d'origine donnée (par exemple 6 s'il s'agit du Moyen-Orient).</footnote>
autres pays d'Afrique, Moyen-Orient et Asie) obtiennent de moins bons résultats en termes de salaire (pour un seuil de confiance de 1 %).

Nous observons également que, dans le modèle avec interactions, le coefficient associé à la région d'origine Moyen-Orient n'est plus significatif, ce qui semble découler de l'hétérogénéité sous-jacente des différents motifs de migration. Par exemple, les statuts de réfugié ou de migrant familial venant du Moyen-Orient

concentrent un effet négatif sur la probabilité de percevoir un salaire plus élevé, tandis que les migrants étudiants et économiques (sans emploi) venant du Moyen-Orient ne sont pas pénalisés, c'est-à-dire qu'ils semblent mieux intégrés sur le marché du travail de leur pays d'accueil. De plus, les migrants pour études, en règle générale, ne sont pas statistiquement différents des migrants économiques ayant un emploi à leur arrivée. Toutefois, cela semble fortement dépendre de l'origine géographique dans les modèles avec

<table><caption>Tableau 4 – Estimations des salaires (décile) avec prise en compte de la sélection (variable dépendante : décile de salaire, probit ordonné avec équation de sélection)</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="5">Motif de migration (réf. Migrant économique ayant un emploi à l'arrivée)</td></tr><tr><td>Migrants économiques sans emploi</td><td>-0.326***<br>(0.032)</td><td>-0.301***<br>(0.031)</td><td>-0.393***<br>(0.069)</td><td></td></tr><tr><td>Migrants familiaux</td><td>-0.422***<br>(0.069)</td><td>-0.415***<br>(0.057)</td><td>-0.391***<br>(0.084)</td><td></td></tr><tr><td>Migrants pour études</td><td>-0.240***<br>(0.071)</td><td>-0.203***<br>(0.063)</td><td>-0.449***<br>(0.123)</td><td></td></tr><tr><td>Réfugiés</td><td>-0.661***<br>(0.090)</td><td>-0.624***<br>(0.080)</td><td>-0.641***<br>(0.176)</td><td></td></tr><tr><td>Autres</td><td>-0.304***<br>(0.063)</td><td>-0.339***<br>(0.058)</td><td>-0.581***<br>(0.099)</td><td></td></tr><tr><td colspan="5">Région d'origine (réf. Pays de l'UE15 et de l'AELE)</td></tr><tr><td>Autres pays de l'UE</td><td></td><td>-0.330***<br>(0.044)</td><td>-0.333***<br>(0.043)</td><td>-0.461***<br>(0.071)</td></tr><tr><td>Autres pays d'Europe hors UE</td><td></td><td>-0.361***<br>(0.040)</td><td>-0.298***<br>(0.040)</td><td>-0.475***<br>(0.084)</td></tr><tr><td>Afrique du Nord</td><td></td><td>-0.485***<br>(0.062)</td><td>-0.405***<br>(0.070)</td><td>-0.551***<br>(0.129)</td></tr><tr><td>Autres pays d'Afrique</td><td></td><td>-0.356***<br>(0.047)</td><td>-0.277***<br>(0.048)</td><td>-0.248*<br>(0.133)</td></tr><tr><td>Moyen-Orient</td><td></td><td>-0.474***<br>(0.087)</td><td>-0.335***<br>(0.087)</td><td>-0.218<br>(0.272)</td></tr><tr><td>Asie</td><td></td><td>-0.483***<br>(0.046)</td><td>-0.444***<br>(0.047)</td><td>-0.346***<br>(0.103)</td></tr><tr><td>Amérique du Nord, Australie et Océanie</td><td></td><td>0.335***<br>(0.091)</td><td>0.352***<br>(0.091)</td><td>0.365*<br>(0.191)</td></tr><tr><td>Amérique centrale et du Sud</td><td></td><td>-0.453***<br>(0.049)</td><td>-0.425***<br>(0.049)</td><td>-0.632***<br>(0.099)</td></tr><tr><td>Contrôles individuels</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Effet fixe pays d'accueil</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Interaction (migration × région)</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Oui</td></tr><tr><td colspan="5">Équation de sélection</td></tr><tr><td colspan="5">Motif de migration (réf. Migrant économique ayant un emploi)</td></tr><tr><td>Migrants économiques sans emploi</td><td>-0.116***<br>(0.033)</td><td>-0.105***<br>(0.033)</td><td>-0.197**<br>(0.078)</td><td></td></tr><tr><td>Migrants familiaux</td><td>-0.701***<br>(0.032)</td><td>-0.657***<br>(0.032)</td><td>-0.689***<br>(0.060)</td><td></td></tr><tr><td>Migrants pour études</td><td>-0.597***<br>(0.046)</td><td>-0.543***<br>(0.046)</td><td>-0.608***<br>(0.093)</td><td></td></tr><tr><td>Réfugiés</td><td>-0.746***<br>(0.048)</td><td>-0.678***<br>(0.05)</td><td>-0.261<br>(0.195)</td><td></td></tr><tr><td>Autres</td><td>-0.498***<br>(0.045)</td><td>-0.474***<br>(0.045)</td><td>-0.530***<br>(0.082)</td><td></td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_7.png" /></figure>
<table><caption>Tableau 4 – (suite)</caption><thead><tr><th></th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Région d'origine (réf. Pays de l'UE15 et de l'AELE)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Autres pays de l'UE</td><td></td><td>0.285***<br>(0.035)</td><td>0.190***<br>(0.036)</td><td>0.040<br>(0.075)</td></tr><tr><td>Autres pays d'Europe hors UE</td><td></td><td>-0.0613*<br>(0.036)</td><td>-0.0494<br>(0.036)</td><td>-0.308***<br>(0.086)</td></tr><tr><td>Afrique du Nord</td><td></td><td>-0.568***<br>(0.044)</td><td>-0.528***<br>(0.044)</td><td>-0.385***<br>(0.120)</td></tr><tr><td>Autres pays d'Afrique</td><td></td><td>-0.012<br>(0.042)</td><td>0.065<br>(0.043)</td><td>0.162<br>(0.177)</td></tr><tr><td>Moyen-Orient</td><td></td><td>-0.311***<br>(0.062)</td><td>-0.184***<br>(0.064)</td><td>-0.266<br>(0.214)</td></tr><tr><td>Asie</td><td></td><td>0.116***<br>(0.039)</td><td>0.166***<br>(0.039)</td><td>0.567***<br>(0.102)</td></tr><tr><td>Amérique du Nord, Australie et Océanie</td><td></td><td>0.120<br>(0.074)</td><td>0.129*<br>(0.072)</td><td>0.486***<br>(0.176)</td></tr><tr><td>Amérique centrale et du Sud</td><td></td><td>0.065<br>(0.042)</td><td>0.077*<br>(0.042)</td><td>-0.159<br>(0.1)</td></tr><tr><td>Variables d'exclusion</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Présence d'un enfant dans le ménage</td><td>-0.140***<br>(0.024)</td><td>-0.132***<br>(0.023)</td><td>-0.121***<br>(0.023)</td><td>-0.130***<br>(0.024)</td></tr><tr><td>Présence d'un autre adulte actif dans le ménage</td><td>0.041<br>(0.031)</td><td>-0.009<br>(0.031)</td><td>0.018<br>(0.031)</td><td>0.017<br>(0.031)</td></tr><tr><td>Situation maritale (réf. Célibataire)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Marié-e</td><td>0.105***<br>(0.037)</td><td>0.072***<br>(0.037)</td><td>0.111***<br>(0.038)</td><td>0.123***<br>(0.039)</td></tr><tr><td>Veuf-veuve, divorcé-e ou séparé-e</td><td>-0.04<br>(0.032)</td><td>-0.089***<br>(0.029)</td><td>-0.027<br>(0.034)</td><td>-0.02<br>(0.036)</td></tr><tr><td>Contrôles individuels</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Effet fixe pays d'accueil</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Interaction (migration x région)</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Test de Wald sur les équations indépendantes<br>(rho =), Prob > Chi2</td><td>0.8545</td><td>0.1026</td><td>0.7701</td><td>0.8295</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>37 777</td><td>37 777</td><td>37 777</td><td>37 777</td></tr></tbody></table>

Notes : tous les modèles sont estimés selon la méthode du probit ordonné, à l'aide de poids de probabilité, complétée par un modèle de sélection (heckoprobit). Les natifs des pays d'accueil sont exclus. Seuls les migrants âgés de 15 à 64 ans qui vivent en ménage ordinaire dans un pays de l'UE15 (à l'exception de l'Allemagne, du Danemark, des Pays-Bas et de l'Irlande), qui avaient au moins 15 ans à leur arrivée dans le pays d'accueil et (parmi ceux employés) qui ont un emploi à plein temps (à l'exception des travailleurs indépendants) sont inclus. Les écarts-type robustes sont indiqués entre parenthèses. * p<0.1 ; ** p<0.05 ; *** p<0.01.

Source : EU-LFS, module ad hoc 2014.

interactions, ce qui pourrait refléter l'hétérogénéité des migrants étudiants. Par exemple, les migrants étudiants qui viennent d'Amérique centrale et du Sud ou des autres pays d'Europe sont plus susceptibles que les autres migrants de percevoir un salaire plus élevé, tandis que les migrants étudiants venant des autres pays d'Afrique, d'Amérique du Nord, d'Australie ou d'Océanie sont plus susceptibles de percevoir un salaire moins élevé. Ainsi, les modèles comprenant l'ensemble des interactions permettent de mettre en lumière les effets cumulés de l'origine géographique et du motif de migration sur les salaires.

## 4.2. Estimations avec équation de sélection

Les résultats de l'estimation du salaire mensuel avec sélection dans l'emploi sont présentés dans

le tableau 4. De même que pour les résultats du modèle de référence, toutes les catégories de migrants (y compris migrants étudiants cette fois-ci) sont significativement et négativement associées à un salaire mensuel plus élevé que les migrants économiques (ayant un emploi à leur arrivée). Si l'on tient compte de la sélection dans l'emploi, les coefficients estimés des motifs de migration sont généralement plus élevés (en valeur absolue) que ceux estimés dans le modèle de base. Cela suggère que la sélection pourrait jouer un rôle important pour expliquer la probabilité d'atteindre différents niveaux de salaire.

En examinant l'équation de sélection (dans l'emploi salarié à temps complet), nous observons que le motif de migration affecte le processus de sélection. Bien que tous les motifs semblent avoir
un impact négatif sur la probabilité de trouver un emploi à temps plein, les migrants familiaux sont les moins susceptibles d'y parvenir, tandis que les migrants économiques sans emploi à leur arrivée sont les plus avantagés (après ceux qui ont déjà un emploi à leur arrivée). Les réfugiés sont également moins susceptibles d'avoir un emploi à temps complet que les migrants économiques, mais cette différence disparaît une fois que les effets de la région d'origine sont contrôlés.

Ces modèles de sélection présentent néan-
moins une limite importante. Pour chaque
probit ordonné, un test de Wald est réalisé
pour vérifier si la prise en compte du phéno-
mène d'auto-sélection est justifiée : il l'est si
les résidus des deux équations présentent une
corrélation significative. Ici, la sélection est
rejetée pour tous les modèles, comme indiqué
au tableau 4¹⁹. Plusieurs raisons peuvent expli-
quer le rejet des modèles de sélection dans ce
contexte. Premièrement, la validité des variables
d'exclusion pourrait être problématique : elles
pourraient ne pas suffire à isoler le mécanisme
de sélection. Par exemple, l'indicatrice de la
présence d'enfants de moins de 15 ans pourrait
être une variable d'exclusion valide pour les
femmes, mais peut-être pas pour les hommes.
De même, l'indicatrice de la présence d'un
autre adulte en activité dans le ménage, ou la
situation maritale, pourraient avoir un impact sur
la marge intensive de l'emploi (par exemple le
nombre d'heures travaillées) mais ne pas suffire
à identifier la sélection en vue d'expliquer la
marge extensive (par exemple l'accès au marché
du travail).

En outre, les résultats globaux sont plus ou moins semblables dans le tableau 2 et le tableau 4, ce qui implique que, pour la plupart de ces catégories de migrants, la sélection (dans un emploi à temps plein) est exogène relativement à la détermination du décile de salaire<fnref n="20" />.

4.3. Estimations alternatives sur les
niveaux de qualification des emplois

Afin de tester la validité de nos résultats sur un échantillon plus large, nous avons estimé un modèle semblable sur un échantillon incluant les migrants qui occupent un emploi non salarié. Dans ce cas, on ne dispose par définition pas de leur salaire, et nous avons donc utilisé un autre indicateur d’intégration sur le marché du travail : la qualification professionnelle de l’emploi, que nous définissons en fonction des catégories de la Classification internationale type des professions (CITP)<fnref n="21" />. Nous estimons le même modèle

que précédemment, avec les mêmes variables
explicatives, mais nous modifions la variable
expliquée : les déciles de salaire sont remplacés
par les qualifications professionnelles ordonnées
(professions peu qualifiées, moyennement quali-
fiées et hautement qualifiées). Dans l’ensemble,
les estimations relatives aux salaires et aux quali-
fications professionnelles sont cohérentes (les
résultats sont fournis dans l’Annexe en ligne).

***

*

Ces dernières années, l’intégration des migrants sur le marché du travail a pris une place de plus en plus importante dans les débats politiques du monde entier. Après un récent et fort afflux de réfugiés, les pays européens doivent maintenant mettre leurs politiques de migration et d’intégration en œuvre dans un contexte d’hétérogénéité politique, face à une opinion publique discordante. S’agissant de l’intégration économique, toutefois, on oublie souvent les différences qui existent entre les migrants, ne serait-ce qu’en termes de caractéristiques et d’aspirations personnelles. Dans le présent article, nous nous concentrons sur les motifs de migration et sur la région d’origine afin de mieux comprendre les écarts de performance des migrants sur le marché du travail en Europe. Compte tenu des données disponibles, nous ne considérons que les résultats sur le marché du travail et non pas l’intégration sociale au sens large, mais il a été montré empiriquement que les deux sont étroitement liés et que l’intégration sur le marché du travail joue un rôle clé dans l’intégration sociale (Hansen, 2012). À l’aide du module ad hoc 2014 de l’enquête européenne sur les forces de travail,

<footnote n="19">19. Toutefois, notons que l'on peut valablement interpréter les coefficients des deux équations de revenus même si le modèle de sélection est rejeté. Ce qu'il faut garder à l'esprit, c'est que la sélection endogène est rejetée mais qu'il existe évidemment une sélection exogène, ce qui donne des estimations similaires dans les deux spécifications.</footnote>

<footnote n="20">20. Comme c'est le cas dans le modèle de référence, nous appliquons des commandes post-estimation (lincom) après les estimations du probit ordonné, avec la sélection. Bien que la spécification « sélection » soit rejetée, les signes et la significativité statistique des coefficients estimés sont plus ou moins les mêmes qu'avant (tableau 3). Les résultats sont fournis dans l'Annexe en ligne.</footnote>

<footnote n="21">21. L'EU-LFS fournit des catégories professionnelles à un chiffre (neuf au total, CITP-08). En fonction des compétences exigées dans ces catégories, nous établissons trois groupes professionnels plus larges, définis comme étant peu qualifiés (groupes 8 et 9), moyennement qualifiés (groupes 3, 4, 5, 6 et 7) et hautement qualifiés (groupes 1 et 2). Les groupes de la CITP-08 sont les suivants : (1) Directeurs, cadres de direction et gérants, (2) Professions intellectuelles et scientifiques, (3) Professions intermédiaires, (4) Employés de type administratif, (5) Personnel des services directs aux particuliers, commerçants et vendeurs, (6) Agriculteurs et ouvriers qualifiés de l'agriculture, de la sylviculture et de la pêche, (7) Métiers qualifiés de l'industrie et de l'artisanat, (8) Conducteurs d'installations et de machines, et ouvriers de l'assemblage, (9) Professions élémentaires. Il existe également une catégorie « (0) Professions militaires » (exclue des estimations).</footnote>
récemment devenu disponible, nous analysons
l'intégration économique de différents groupes
de migrants, selon leur motif de migration et leur
région d'origine.

Notre analyse se concentrant sur les salaires (marge intensive), nous ne nous contentons pas d'observer les taux d'activité ou d'emploi (marge extensive). Dans l'équation de salaire, nous examinons également le biais qui pourrait découler de la non prise en compte de la sélection dans l'emploi, dans la mesure où certaines personnes peuvent ne pas avoir d'emploi, ce qui peut être corrélaté à leur motif de migration ou à leur région d'origine, entre autres. Cependant, nous constatons que le modèle de sélection est statistiquement rejeté, et nous choisissons d'estimer des modèles ordonnés de salaire, en tenant compte d'un nombre important de caractéristiques individuelles ainsi que des effets fixes du pays d'accueil.

Nos résultats suggèrent que les motifs économiques, ainsi que le fait d'avoir un emploi à son arrivée, sont positivement associés à des salaires plus élevés dans le pays d'accueil. Toutefois, nos principales conclusions soulignent que l'impact du motif de migration ne devrait pas être examiné seul, car il semble fortement lié à la région d'origine du migrant. Par exemple, toutes choses égales par ailleurs, les réfugiés et les migrants familiaux sont plus susceptibles que les autres types de migrants de percevoir des salaires mensuels moins élevés, mais cela ne s'applique qu'aux migrants venant de certaines régions (comme les autres pays d'Europe, le Moyen-Orient ou l'Asie). Bien que ces conclusions soient semblables à celles de la littérature existante (Cortes, 2004 ; Campbell, 2014 ; Akgüç, 2014), notre article va plus loin en analysant des aspects spécifiques à l'origine géographique,

grâce à l'estimation des modèles avec interactions. Nous constatons également qu'un motif de migration économique ne se traduit pas nécessairement par de meilleurs salaires. Au contraire, pour certaines régions d'origine (par exemple l'Afrique, le Moyen-Orient et l'Asie), ces migrants semblent obtenir des résultats sur le marché du travail semblables à ceux des migrants non économiques, comme les migrants familiaux et les réfugiés. Nos résultats prouvent également, dans une certaine mesure, que les salaires des migrants étudiants sont semblables à ceux des migrants économiques ayant un emploi à leur arrivée.

Globalement, nos résultats fournissent des éléments supplémentaires quant à l'intégration des migrants sur le marché du travail, en s'appuyant sur des données particulièrement récentes (à ce jour) en Europe. Notre article souligne que le motif de migration et la région d'origine jouent un rôle important pour expliquer la position des migrants dans la distribution des salaires. Il souligne également l'interdépendance entre motif de migration et région d'origine, qui explique les écarts constatés entre des populations d'origine étrangère hétérogènes en matière d'intégration sur le marché du travail. Les résultats montrent clairement que les migrants ne sont pas un groupe homogène et que les différences qui existent entre eux justifient des politiques variées en vue d'améliorer leur intégration. Toutefois, certains des principaux pays d'accueil des migrants (comme l'Allemagne et les Pays-Bas) sont exclus de l'échantillon, ce qui limite la portée de notre article. Il est donc nécessaire de mener des recherches complémentaires pour analyser de manière plus approfondie les mécanismes qui sous-tendent le succès de la migration. ☐

Lien vers l'Annexe en ligne : https://www.insee.fr/fr/statistiques/5396124/ES-524-525_Akguc-Welter_Annexe_en_ligne.pdf

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