# La formation sur le tas par diffusion du savoir :
estimations sur données marocaines, mauriciennes et
tunisiennes

Christophe Nordman

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Christophe Nordman. La formation sur le tas par diffusion du savoir : estimations sur données marocaines, mauriciennes et tunisiennes. 2000. halshs-03718366

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UNIVERSITÉ PARIS 1
-PANTHÉON - SORBONNE -

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Cahiers
de la
MSE

La formation sur le tas par diffusion du savoir :
estimations sur données marocaines, mauriciennes
et tunisiennes

Christophe NORDMAN

2000.111

CENTRE NATIONAL
DE LA RECHERCHE
SCIENTIFIQUE

Maison des Sciences Économiques, 106-112 boulevard de L'Hôpital, 75647 Paris Cedex 13

ISSN : 1624-0340
La formation sur le tas par diffusion du savoir : estimations sur données marocaines, mauriciennes et tunisiennes

Christophe Nordman*

TEAM, Université de Paris I et CNRS, Maison des Sciences Économiques, 106-112 boulevard de l'Hôpital 75647 Paris cedex 13.

Email : nordmac@univ-paris1.fr

Je remercie Harris Selod d'avoir mis à ma disposition sa base de données sur l'Île Maurice ainsi que Marc Gurguand, Moshe Buchinsky et Mark Pitt pour leurs commentaires sur une première version de cet article.
Résumé

Cette étude teste sur des échantillons d'employés d'entreprises marocaines, mauriciennes et tunisiennes un modèle améliorant sensiblement la compréhension des processus d'apprentissage en entreprise (Lévy-Garboua, 1994). La formation sur le tas fait l'objet d'une analyse grâce à une estimation du « learning by watching », identifié comme l'une des composantes essentielles de l'apprentissage informel. Le modèle de formation sur le tas permet d'estimer les rythmes de diffusion du savoir dans les entreprises ainsi que leur potentiel formateur par rapport au savoir des nouveaux entrants. Les estimations mettent en évidence les effets externes sur les gains du capital humain des travailleurs (variables moyennes de capital humain, écarts d'éducation et d'expérience) et aussi de la formation formelle reçue dans l'entreprise. Les résultats résument assez bien l'idée que l'on peut se faire d'une entreprise cloisonnée où les employés ne peuvent que très peu profiter d'échanges particuliers de savoir-faire : les entreprises marocaines semblent avoir choisi d'employer des jeunes qualifiés au détriment d'une amélioration des conditions de travail stimulatrice de la diffusion du savoir ; au contraire, les entreprises mauriciennes paraissent préférer la voie de la formation sur le tas des employés, celle-ci s'effectuant, semble-t-il, essentiellement par diffusion informelle du savoir entre les travailleurs ; les entreprises tunisiennes témoigneraient de la possibilité de l'existence d'une externalité positive des qualifiés sur les non qualifiés dopant les effets de diffusion du savoir dans l'entreprise.

Abstract

This study tests a model (Lévy-Garboua, 1994) which improves significantly the understanding of learning effects within the firm on three samples of employees issued from Moroccan, Mauritian and Tunisian companies. On-the-job training is explained by a "learning by watching" process, identified as one of the major component of informal apprenticeship. The model of diffusion of knowledge suggests knowledge diffusion rates in the firms and their training potential relative to the knowledge of new entrants. The estimations also highlight external effects of human capital on wages (mean variables of education and on-the-job experience, gaps of education and experience). The results sum up quite well the idea of a compartmentalized firm where employees could poorly benefit from particular exchanges of know-how: Moroccan companies seem to have chosen employment of young skilled workers rather than establishing an organization of the work set-up which could stimulate the diffusion of knowledge. On the contrary, Mauritian firms appear to favor on-the-job training which seems achieved essentially by informal diffusion of knowledge between workers. The Tunisian case is consistent with a positive externality of skilled workers on unskilled workers stimulating diffusion of knowledge effects within the firm.

Mots-clés – CAPITAL HUMAIN, SALAIRES, FONCTIONS DE GAINS, FORMATION SUR LE TAS, DIFFUSION DU SAVOIR, EFFET EXTERNE DE L'ENTREPRISE, ÎLE MAURICE, MAROC, TUNISIE

Key words – HUMAN CAPITAL, WAGES, EARNINGS FUNCTIONS, ON-THE-JOB TRAINING, DIFFUSION OF KNOWLEDGE, EXTERNAL EFFECT OF THE FIRM, MAURITIUS, MOROCCO, TUNISIA

Classification JEL : J24, J31, O12
# 1. Introduction

La théorie du capital humain a trouvé une illustration célèbre dans le modèle de gains de Mincer (1974). Celui-ci n'est pourtant pas lié de façon exclusive à cette théorie et il existe de nombreuses constructions théoriques alternatives plus ou moins compatibles avec les estimations empiriques auxquelles les modèles minceriens conduisent. La littérature empirique a ainsi généralement ajouté au modèle standard – qui explique les différentiels de salaires par l'éducation et l'expérience professionnelle individuelles – un certain nombre de caractéristiques nouvelles (celle de la demande de travail par exemple), dont les avancées théoriques concurrentes du modèle de Mincer pensaient qu'elles devaient aussi avoir un rôle à jouer sur les salaires. Il semble cependant que ces modèles soient implicitement associés à une conception plutôt parcellaire de la dynamique de formation du capital humain¹.

Bien qu'ils expliquent couramment jusqu'à 50% de la variance des salaires (Jarousse et Mingat, 1986 ; Murphy et Welch, 1990 ; Lemieux, 2000), les 50% restants sont généralement attribués à des effets d'entreprise ou de secteur ou à des caractéristiques inobservées des individus (Krueger et Summers, 1988 ; Abowd, Kramarz et Margolis, 1999 ; Goux et Maurin, 1999). Ces effets sur les salaires doivent aussi être expliqués par les investissements en capital humain sur le tas, c'est-à-dire par la formation formelle ou informelle. Il existe cependant une réelle difficulté pour mesurer cette dernière, l'obstacle principal résultant du fait que la formation informelle est généralement indissociable de l'activité productive du salarié (Brown, 1991). Pour l'économètre, il convient dès lors de pouvoir retenir une construction théorique capable de prendre en considération les diverses formes que revêt le processus d'accumulation du capital humain.

Des approches ont déjà été proposées. L'idée que le capital humain puisse constituer une source d'externalité (Romer, 1986 ; Lucas, 1988) conduit d'abord à considérer qu'un travailleur d'une qualification donnée est plus productif et donc mieux rémunéré dans un pays déjà fortement doté en capital humain. Si l'on considère que l'environnement dans lequel évolue un individu influe sur sa capacité productive, l'externalité jouée par le capital humain moyen d'une entreprise mérite alors d'être prise en compte. Le modèle de diffusion du savoir présenté en 1994 par L. Lévy-Garboua offre une alternative au modèle classique mincerien parce qu'il part de l'idée que l'entreprise est un lieu de formation pour l'individu qui s'y trouve, au même titre que le système éducatif et l'éducation parentale constituent des instruments de transmission de la connaissance. On peut comme Becker (1964) considérer le caractère spécifique de ce savoir acquis dans l'entreprise, en soulignant le fait qu'il est propre à l'entreprise qui le diffuse. Le modèle de L. Lévy-Garboua stipule que chaque travailleur est à la fois un émetteur et un bénéficiaire potentiel d'un savoir général. Les moins expérimentés peuvent ainsi apprendre des plus anciens par
imitation. Grâce à cette diffusion progressive du savoir, la formation dans l'entreprise devient alors génératrice d'externalités, les gains individuels pouvant être stimulés par les connaissances de l'équipe de travail dans laquelle l'individu évolue. De ce fait, la formation des employés est imposée par la hiérarchie et ne résulte donc plus d'un choix d'investissement exclusivement individuel comme la théorie traditionnelle du capital humain le suppose. On aboutit alors à une nouvelle spécification de fonction de gains.

Dans cette étude, je propose d'effectuer une estimation du modèle de diffusion du savoir de L. Lévy-Garboua sur des échantillons de salariés issus d'entreprises marocaines, mauriciennes et tunisiennes. Eu égard à la rareté des données nécessaires à ce type d'étude, ce modèle n'a été testé à ce jour que sur données algériennes et canadiennes (Chennouf, Lévy-Garboua et Montmarquette, 1997), sur données françaises (Destré, Lévy-Garboua et Sollogoub, 1999, 2000) et sur données marocaines et mauriciennes (Nordman, 2000)<fnref n="2" />. Les données proviennent de trois enquêtes réalisées sur la base d'un questionnaire similaire à l'Île Maurice (1996), au Maroc (1997, 2000) et en Tunisie (1999)<fnref n="3" />. Ces données ont la particularité rare de combiner les caractéristiques des employeurs aux caractéristiques individuelles et permettent ainsi de fournir des explications des différentiels de salaires à travers l'effet d'entreprise. Elles offrent par ailleurs des informations précises sur l'évolution de chaque individu, non seulement du point de vue de ses investissements éducatifs, mais aussi sur sa carrière professionnelle. Les données mauriciennes sont constituées d'un échantillon de 193 salariés d'entreprises des secteurs de l'horlogerie et de la bijouterie. Les données marocaines et tunisiennes concernent le secteur du textile-habillement et celui des Industries Mécaniques, Métallurgiques, Électriques et Électroniques (IMMEE) et regroupent respectivement 203 et 231 individus.

Il s'agit dans cette étude de donner une idée de la dynamique de formation du capital humain dans ces trois pays, en mettant l'accent notamment sur la composante expérience professionnelle. Je tenterai ainsi de répondre aux questions suivantes :

– d'une part, quel est l'impact du niveau moyen de capital humain (éducation, ancienneté) des entreprises sur la productivité marginale et les salaires de leurs employés ? Quels sont les effets des écarts de capital humain entre individus d'une même entreprise sur leurs différentiels de gains ? En considérant que des interactions entre les personnes peuvent générer un supplément de compétences par le biais de la diffusion du savoir, l'influence du milieu professionnel auquel les individus appartiennent a donc particulièrement retenu l'attention ;

<footnote n="1">¹ Mincer (1974) avait en effet déjà admis que la représentation des investissements postscolaires de son modèle constituait son point faible.</footnote>

<footnote n="2">² Lors d'une première estimation de deux des trois bases de données utilisées dans cette étude.</footnote>

<footnote n="3">³ Ces enquêtes ont été effectuées dans le cadre de recherches sur la formation du capital humain (Université de Paris I). L'enquête à l'Île Maurice a été réalisée par Harris Selod (TEAM et CREST). Les enquêtes marocaine et tunisienne ont été réalisées par l'auteur.</footnote>
– d'autre part, existe-t-il un taux de diffusion du savoir significatif dans ces entreprises conformément au modèle de L. Lévy-Garboua ? Comment expliquer l'évolution des rendements de l'ancienneté par rapport à cette vitesse de diffusion du savoir ? Quels employés bénéficient d'une formation sur le tas par diffusion du savoir plus intense ?

Ces questions ne sont pas sans portées pour le développement de pays qui, chacun à un degré différent<fnref n="4" />,
ne peuvent négliger le rôle du capital humain dans leur stratégie de développement de long terme. L'estimation du
rythme de diffusion du savoir des entreprises des échantillons présente aussi un grand intérêt pour les pays étudiés.
Le Maroc et la Tunisie se trouvent en effet aujourd'hui dans une phase charnière de leur développement,
s'engageant dans une logique de compétitivité avec la formation prochaine d'une zone de libre-échange avec
l'Union européenne. À l'Île Maurice, la perspective d'un démantèlement des accords préférentiels avec les États-
Unis et la Communauté Européenne ainsi que la montée de nouveaux concurrents à bas salaires poussent les
entreprises à se tourner vers des productions à plus forte valeur ajoutée (Rivière, 1999). Dans ces trois pays, une
pénurie de certaines qualifications se fait pourtant sentir<fnref n="5" />. L'amélioration du capital humain – par la formation dans
l'entreprise notamment – constitue désormais un préalable à toute performance en matière de productivité et de
qualité des produits exportés, en particulier dans les industries manufacturières. L'Île Maurice et la Tunisie offrent
cependant des horizons plus contrastés que le Maroc. Maurice tente déjà d'effectuer son entrée dans une seconde
phase de développement en se tournant vers des industries à plus forte valeur ajoutée. La Tunisie a elle déjà su tirer
partie de ses atouts (notamment de son développement social plus profond<fnref n="6" />) pour creuser l'écart et accentuer son
avance par rapport au Maroc. Elle bénéficie pour cela de la confiance des organismes internationaux. Une
comparaison, au niveau microéconomique, de l'intensité de la diffusion du savoir de quelques entreprises de ces
pays présente ainsi un intérêt manifeste dans la mesure où l'Île Maurice est souvent présentée comme une réussite
africaine en matière de politique d'ouverture aux échanges internationaux.

La deuxième section est consacrée à la présentation du modèle théorique de formation sur le tas par
diffusion du savoir. Dans la section 3, j'examine les données individuelles recueillies au cours des enquêtes

<footnote n="4">⁴ Selon le critère composite de l'Indicateur du Développement Humain (IDH) du PNUD, l'Île Maurice se classe, en 1995, à la 61ᵉ position (IDH de 0,833), la Tunisie se trouvant à la 83ᵉ place (0,744). Avec un IDH de 0,557, le Maroc n'est classé qu'à la 125ᵉ position. Rappelons que cet indicateur combine les trois critères du niveau d'éducation, du PIB en termes réels et de l'espérance de vie. Il ne donne donc pas une indication rigoureuse du stock de capital humain, ni évidemment de la façon dont celui-ci est valorisé dans chacun des pays.</footnote>

<footnote n="5">⁵ Au Maroc, la sous-qualification de la main-d'œuvre représente à l'évidence une entrave au développement de certains secteurs de l'économie comme le textile-habillement.</footnote>

<footnote n="6">⁶ Au Maroc, en Tunisie et à l'Île Maurice, les taux d'analphabétisme atteignent, en 1998, respectivement 52,9%, 31,3% et 16,2% de la population globale (World Development Indicators).</footnote>
marocaine, mauricienne et tunisienne. Les méthodes d'estimation économétrique sont exposées en section 4. La section 5 présente et commente les résultats. La conclusion est en section 6.

## 2. Le modèle de formation sur le tas par diffusion du savoir (Lévy-Garboua, 1994)<fnref n="7" />

Ce modèle offre une alternative au modèle classique mincerien parce qu'il en révise deux hypothèses fondamentales. Il suppose ainsi que :

- l'offre de formation sur le tas dépend du potentiel formateur de l'entreprise. La formation dans l'entreprise ne sera effective pour les nouveaux salariés que s'ils ont un savoir inférieur au savoir général accumulé par l'entreprise. Dans le cas contraire, il n'y a pas d'apprentissage sauf éventuellement par le processus de *learning by doing* (Arrow, 1962);

- dans une logique du contrat de travail proposée par Simon (1951), la formation des employés dans l'entreprise n'est pas choisie par eux, mais décidée et imposée par la hiérarchie compte tenu du savoir qu'elle estime leur rester à acquérir. La formation des individus ne résulte donc plus d'un choix d'investissement exclusivement individuel – analogue aux choix éducatifs – comme la théorie traditionnelle du capital humain le suppose.

Le capital humain est de plus considéré comme homogène, sans dépréciation, c'est-à-dire qu'il est transférable à toute autre entreprise sans déperdition. Les marchés sont supposés concurrentiels, ce qui permet d'assimiler les gains à la productivité marginale du travailleur à chaque instant. Le modèle est dynamique, les agents étant supposés avoir une durée de vie infinie. L. Lévy-Garboua envisage une structure du savoir pyramidale dans l'entreprise. Le sommet *H* représente le savoir maximal de l'entreprise (représentant le savoir de celui qui en connaît le plus) avec, à la base, le savoir des nouveaux entrants *h*₀ et, à des niveaux intermédiaires, le niveau requis par l'établissement à l'issue de la *ième* période de travail *h*ᵢ (t ≥ 1). Chaque individu de l'entreprise passe du niveau *h*ᵢ₋₁ de connaissance à un niveau *h*ᵢ grâce à un processus de diffusion du savoir qui peut s'écrire de la façon suivante :

$$ (H - h_t) = \frac{1}{1 + n} (H - h_{t-1}). \quad (1) $$

La diffusion du savoir s'effectue ainsi au taux *n* (0 < *n*). Pour *n* petit, on peut écrire :

$$ (H - h_t) \approx (1 - n)(H - h_{t-1}). \quad (2) $$

<footnote n="7">⁷ Cette présentation du modèle n'est pas exhaustive. Elle permet simplement de comprendre de quelle façon on parvient, en partant des hypothèses de base du modèle, à une forme d'équation testable économétriquement.</footnote>
Cette équation fait apparaître de façon explicite une interprétation du taux de diffusion du savoir<fnref n="8" />: il permet de diminuer l'écart de savoir entre deux échelons successifs, relativement à *H*. À chaque période, le savoir de l'entreprise est donc partiellement transmis aux nouveaux entrants tel que :

$$h_t - h_0 = \frac{n_0}{1 + n_0} (H - h_0), \quad (3)$$

$n_0$ est le taux de diffusion du savoir dans l'entreprise dont les nouveaux arrivés bénéficient ($n_0>0$). La diffusion du savoir est présumée s'exercer entre tous les échelons de la pyramide et à toutes les périodes de telle sorte que pour $t \ge 1$ :

$$h_t - h_{t-1} = \frac{n_{t-1}}{1 + n_{t-1}} (H - h_{t-1}), \quad (4)$$

$n_{t-1}$ est donc le taux de diffusion du savoir entre les périodes $t-1$ et $t$, ou encore le taux de rétrécissement entre les deux échelons successifs $h_{t-1}$ et $h_t$ ($n_{t-1}>0$). En supposant que $\forall t \ n_t=n$, on déduit par récurrence de (3) à (4) :

$$h_t - h_{t-1} = \frac{n}{(1+n)^t} (H - h_0). \quad (5)$$

Si l'on suppose que les gains sont proportionnels au capital humain de l'individu, une fonction de gains est finalement déduite si l'on additionne toutes les relations de récurrence (5) entre 1 et $t$ :

$$h_t = H - \frac{H - h_0}{(1 + n)^t}. \quad (6)$$

Cette fonction peut être réécrite sous la forme :

$$h_t = h_0 \left[ 1 + \left( \frac{H}{h_0} - 1 \right) \left( 1 - \frac{1}{(1+n)^t} \right) \right]. \quad (7)$$

En passant en logarithme (7), on obtient la fonction de gains bruts :

$$\mathrm{Log}(h_t) = \mathrm{Log}(h_0) + \mathrm{Log} \left[ 1 + \left( \frac{H}{h_0} - 1 \right) \left( 1 - \frac{1}{(1+n)^t} \right) \right]. \quad (8)$$

<footnote n="8">⁸ Lévy-Garboua donne aussi deux autres interprétations de ce taux : horizontalement, il est le taux de rétrécissement de la pyramide entre deux échelons successifs ; en introduisant explicitement la dimension temporelle, il apparaît de plus comme un taux d'élargissement d'un niveau de qualification entre deux dates successives, grâce au processus de diffusion du savoir qui améliore la qualification de tous les individus d'un même niveau de connaissance. La diffusion du savoir aplatit ainsi peu à peu la pyramide pour un niveau constant de savoir incorporé par l'entreprise.</footnote>
Ce type de spécification explicite la façon dont un individu peut être rendu plus productif au contact de son environnement professionnel : l'investissement en capital humain des uns influe aussi sur les capacités productives des autres – lorsqu'ils se côtoient dans une équipe de travail –, et par-là même, peut avoir une incidence positive sur le salaire de ces derniers.

Le taux de diffusion du savoir dans l'entreprise, estimé par le paramètre *n* de l'équation (8), caractérise ainsi le niveau de cloisonnement de l'organisation de l'entreprise. Un taux élevé devrait représenter des entreprises peu cloisonnées, offrant, par exemple, des passerelles entre les différents segments de la production. Dans cette hypothèse, les contacts entre individus de qualification différente seront rendus plus aisés et la formation sur le tas par diffusion du savoir se trouvera stimulée. On comprend alors pourquoi ce modèle considère que la formation sur le tas est dictée par l'entreprise aux employés. Cette hypothèse sous-tend deux idées essentielles :

- d'une part, elle suppose que la forme organisationnelle du travail peut stimuler – ou non – une formation sur le tas qualifiée d'informelle (désignée aussi *learning by watching* par Destré et alii, 1999) parce qu'elle se manifeste en quelque sorte passivement, par le simple fait que les nouveaux venus dans l'entreprise observent les plus anciens et les imitent. En établissant une distinction entre les différentes formes que peut revêtir l'apprentissage dans l'entreprise, Lévy-Garboua (1994) établit en effet un modèle faisant référence principalement à la formation sur le tas informelle ;

- d'autre part, elle prédit une sélection explicite des salariés, ceux pour lesquels la direction estime rentable de leur fournir une formation supplémentaire. Dans ce dernier cas, la formation sur le tas représente la part "visible" de l'apprentissage en entreprise, celle qui s'effectue dans un cadre formel sous la tutelle d'un formateur<fnref n="9" />.

### 3. Les données issues des enquêtes

L'objectif des enquêtes sur le terrain était de constituer un échantillon de données individuelles de capital humain recueillies grâce à un questionnaire adressé directement aux employés<fnref n="10" />. Les données sont à deux dimensions (employé/employeur) avec un nombre non cylindré d'observations. Elles offrent des informations très précises sur

<footnote n="9">⁹ Mon propos ne sera pas de séparer explicitement ces deux types de formation sur le tas dans les estimations. Tout au plus pourra-t-on tenir compte de la formation formelle que chaque salarié déclare avoir reçue, grâce à une variable la quantifiant individuellement.</footnote>

<footnote n="10">¹⁰ Voir la méthodologie des enquêtes en annexe I. La définition des variables et leurs statistiques descriptives sont reportées en annexe II. Pour une présentation plus détaillée des enquêtes mauricienne et marocaine, on pourra se référer à Selod (1996) et Nordman (1999).</footnote>
la carrière de chaque individu : investissements éducatifs, formation post-scolaire, évolution professionnelle et situation dans l'emploi.

Les enquêtes ont chacune porté sur 8 entreprises<fnref n="11" />. L'échantillon global d'employés marocains retenu est de 203 personnes, dont 50,2% appartiennent au secteur des textiles et 49,8% à celui des IMMEE². L'échantillon mauricien est de 193 personnes, dont 46,6% sont issues du secteur de la bijouterie et 53,4% de l'horlogerie. L'échantillon tunisien est de 231 personnes, dont 54,1% du secteur des textiles et 45,9% de celui des IMMEE. Le tableau 1 présente les principales statistiques descriptives.

<table><caption>Tableau 1. Principales statistiques descriptives</caption><thead><tr><th>Caractéristiques des échantillons</th><th>Employés marocains</th><th>Employés tunisiens</th><th>Employés mauriciens</th></tr></thead><tbody><tr><td>Femmes de l'échantillon (en %)</td><td>46,3</td><td>49,8</td><td>70,5</td></tr><tr><td>Âge moyen</td><td>30 ans (écart-type 8,2) femmes : 27 hommes : 33</td><td>29 ans (écart-type 7,7) femmes : 28 hommes : 31</td><td>26 ans (écart-type 7,9) femmes : 26 hommes : 26</td></tr><tr><td>Salaire mensuel moyen déclaré (en dollars US de 1998)</td><td>279,97 (écart-type 210,21) femmes : 214,90 hommes : 336,09</td><td>276,80 (écart-type 202,98) femmes : 202,98 hommes : 349,73</td><td>128,16 (écart-type 66,97) femmes : 109,03 hommes : 173,80</td></tr><tr><td>Éducation moyenne<fnref n="13" /> (en années d'études primaire, secondaire, supérieure et technique)</td><td>9,7 (écart-type 4,4) femmes : 9,7 hommes : 9,7</td><td>9,6 (écart-type 3,8) femmes : 8,7 hommes : 10,6</td><td>9,2 (écart-type 2,3) femmes : 9,1 hommes : 9,4</td></tr><tr><td>Expérience professionnelle globale moyenne (en années)</td><td>8,7 (écart-type 7,3) femmes : 5,6 hommes : 11,4</td><td>9,1 (écart-type 7,3) femmes : 7,9 hommes : 10,4</td><td>7,2 (écart-type 6,9) femmes : 6,3 hommes : 9,3</td></tr><tr><td>Ancienneté moyenne (en années)</td><td>6,0 (écart-type 5,3) femmes : 4,3 hommes : 7,4</td><td>5,9 (écart-type 5,9) femmes : 5,0 hommes : 6,7</td><td>4,5 (écart-type 4,9) femmes : 4,2 hommes : 5,2</td></tr></tbody></table>

Pour les données marocaines, le salaire mensuel moyen s'élève à 2 689 dirhams<fnref n="14" />. Les femmes ont un salaire moyen de 2 064 dirhams, alors que celui des hommes s'élève à 3 228 dirhams. De fortes présomptions

<footnote n="11">¹¹ Au Maroc et en Tunisie, ont été enquêtées 4 entreprises du secteur du textile-habillement et 4 du secteur des Industries Mécaniques, Métallurgiques, Électriques et Électroniques (IMMEE). L'enquête mauricienne concerne 5 entreprises du secteur de la bijouterie et 3 du secteur de l'horlogerie. La taille moyenne, en termes d'effectifs, des établissements visités est de 120 salariés.</footnote>

<footnote n="12">¹² L'enquête de 1997 a été complétée en janvier 2000 par l'ajout d'un échantillon d'employés d'une huitième entreprise.</footnote>

<footnote n="13">¹³ 9 années d'études correspondent au niveau de 3e en France.</footnote>

<footnote n="14">¹⁴ Soit 1,6 fois le salaire minimum (SMIG). Les salaires mensuels déclarés sont ceux des mois de mai et mars 1997 pour 90% de l'échantillon et du mois de décembre 1999 pour le restant. Le SMIG marocain n'a pas connu de revalorisation depuis 1996 et s'établit à 1</footnote>
pèsent ainsi sur la présence d'une discrimination salariale à l'encontre des femmes. On observe aussi une différence importante entre le salaire moyen du secteur des textiles et celui des IMMEE (respectivement 2 281 dirhams et 3 101 dirhams). Le niveau d'éducation des employés semble d'ailleurs jouer un rôle important pour expliquer cet écart : il est de moins de 8 années pour les textiles (niveau 5e) et de près de 12 années pour les IMMEE (niveau Terminale).

Le salaire mensuel moyen déclaré des employés tunisiens est de 315 dinars. Le salaire horaire moyen, qui tient compte de réajustements suivant le volume horaire mensuel des salariés, est de 1,89 dinars<fnref n="15" />. Des différences très importantes de salaires apparaissent aussi selon le sexe : le salaire mensuel moyen des hommes représente 1,7 fois le salaire féminin. Au côté des différences de dotations individuelles en capital humain selon le sexe, la proportion féminine de l'échantillon employée dans les textiles devrait aussi contribuer à l'explication de cet écart de rémunération, contrairement au cas marocain<fnref n="16" /> : 94% du sous-échantillon de femmes appartiennent à la branche de la confection, alors que les hommes de cette branche ne représente que 14% de l'ensemble des hommes. Le salaire mensuel moyen s'élève en effet à 246 dinars dans les textiles alors qu'il est de 395 dinars pour les individus des IMMEE. Comme pour le Maroc, des différences d'éducation devraient en partie expliquer cet écart sectoriel de salaire moyen : 10,6 années d'éducation moyenne pour les individus des IMMEE contre 8,9 années pour ceux des textiles.

Le salaire moyen des salariés mauriciens est de 3 075 roupies<fnref n="17" />. Celui des hommes est près de 60% plus élevé que celui des femmes. Dans les entreprises de la bijouterie, le salaire moyen est de 3 415 roupies alors qu'il ne s'élève qu'à 2 778 roupies dans les entreprises du secteur de l'horlogerie. On retrouve, en partie, une conséquence du constat précédent puisque la main-d'œuvre est féminine à 77% dans le sous-échantillon de l'horlogerie alors que les femmes ne représentent que 63% du sous-échantillon de la bijouterie. L'écart peut aussi s'expliquer par les écarts de salaires pratiqués entre entreprises de la Zone Franche<fnref n="18" /> – à laquelle appartiennent toutes les entreprises

<footnote n="659">659 dirhams par mois.</footnote>

<footnote n="15">¹⁵ Le salaire mensuel moyen correspond à 1,8 fois le SMIG mensuel de 1997 d'un régime de 48 heures par semaine (170,3 dinars). Par rapport au SMIG horaire d'un régime de 48 heures (0,819 dinars), le salaire horaire moyen est 2,3 fois supérieur à ce salaire minimum. Le salaire horaire calculé revalorise donc la rémunération des individus déjà à haut salaire dans la mesure où ils appartiennent en majorité aux entreprises soumises au régime de 40 heures par semaine (IMMEE). Les salaires mensuels déclarés sont ceux des mois de janvier et février 1999.</footnote>

<footnote n="16">¹⁶ Dans le cas marocain, seules 42% de l'ensemble des femmes sont issues des textiles contre 57% du sous-échantillon des hommes.</footnote>

<footnote n="17">¹⁷ En mars 1995, le salaire mensuel moyen du secteur manufacturier mauricien s'élevait à 4 037 roupies. Les salaires mensuels déclarés sont ceux de mai et juin 1996.</footnote>

<footnote n="18">¹⁸ Créée en 1971 peu après l'indépendance de l'Île Maurice, cette Zone Franche, largement spécialisée dans l'exportation, ne correspond pas à une zone géographique mais à une dissémination des usines et des ateliers dans toute l'île.</footnote>
du secteur de l'horlogerie – et les entreprises du secteur de la bijouterie dont certaines opèrent sur le marché local, en général plus rémunérateur pour la main-d'œuvre<fnref n="19" />.

14%, 12% et 25% des employés marocains, tunisiens et mauriciens respectivement travaillent dans leur entreprise actuelle depuis 3 ans ou moins et n'ont jamais travaillé auparavant. Les taux de l'ancienneté dans l'entreprise sont comparables puisqu'ils atteignent respectivement les 69%, 64% et 63% de l'expérience totale. Ces proportions caractérisent ainsi une quantité importante de main-d'œuvre jeune et sans expérience antérieure.

Enfin, au Maroc, en Tunisie et à l'Île Maurice, respectivement 30%, 18% et 32% des personnes interrogées déclarent avoir suivi une formation au sein de leur entreprise. Remarquons que la distinction entre la formation formelle et la formation réalisée de façon informelle, au jour le jour et au "coup par coup", par une personne qui encadre le salarié, est évidemment difficile à établir<fnref n="20" />. De plus, les formations dispensées sont, semble-t-il, très diverses au Maroc, en Tunisie comme à l'Île Maurice<fnref n="21" />. Il n'a pourtant pas été fait de distinction entre le suivi d'une formation à l'extérieur de l'entreprise (off-the-job training) d'une formation effectivement réalisée en interne (on-the-job training) comme l'a effectué récemment Parent (1999). Ceci peut se justifier par le simple constat que la première est financée le plus souvent par les employeurs, ce qui suggère dès lors que beaucoup de ces programmes font partie intégrante et donc relèvent du poste occupé par l'employé. Comme le souligne d'ailleurs Parent (1999), cela diminue la pertinence théorique d'une telle distinction. Dans tous les cas cependant, la formation sur le tas se fait à l'initiative – ou est conditionnée par l'environnement – de l'entreprise. On constate ainsi que l'une des hypothèses centrales du modèle de diffusion du savoir, selon laquelle la formation des employés est décidée par la hiérarchie, est vérifiée pour les entreprises des échantillons. En cela, les données se prêtent particulièrement bien au test du modèle de L. Lévy-Garboua.

En résumé, si l'on compare les échantillons, on constate qu'ils se ressemblent à première vue sur plusieurs points (tableau 1) : d'abord, s'agissant des deux composantes traditionnellement retenues pour évaluer le stock de capital humain, l'éducation et l'expérience professionnelle, les valeurs sont similaires tant pour les années totales d'éducation que pour l'expérience totale et l'ancienneté dans l'entreprise (dans la mesure où les salariés mauriciens sont un peu moins âgés en moyenne). De plus, les proportions d'individus déclarant avoir suivi une formation

<footnote n="19">¹⁹ Notons en effet que, conformément à un impératif de compétitivité, la Zone Franche affichait, en 1995, les salaires moyens les plus bas par rapport aux autres secteurs de l'île relativement mieux protégés de la pression concurrentielle. D'autres facteurs, tels que les différences de qualifications, les marges des entreprises ou la durée du travail, entrent probablement aussi en jeu pour expliquer cet écart.</footnote>

<footnote n="20">²⁰ Selon la précision des réponses, il a été construit une variable quantifiant en années la formation formelle que les salariés déclarent avoir reçue (FORMA) ou une variable muette indicatrice du suivi de cette formation (FORMAD).</footnote>

<footnote n="21">²¹ Certains ouvriers qualifiés des entreprises sont envoyés, tous frais payés, quinze jours en Europe afin d'y suivre une formation très pointue. D'autres ouvriers sont envoyés dans les écoles de l'organisme chargé de la formation professionnelle et technique, les frais de</footnote>
formelle dans leur entreprise sont les mêmes dans les cas marocain et mauricien (un peu plus faible pour le cas tunisien), même si, on l'a vu, ces proportions doivent être interprétées avec prudence. Enfin, dans les trois cas étudiés, les individus sont relativement jeunes ce qui les rend sans doute potentiellement mieux à même de tirer profit d'un apprentissage sur le tas.

Mais si on observe plus finement l'éducation par cycle éducatif, on constate que 5,4% des employés des entreprises marocaines n'ont aucun niveau scolaire – zéro année de scolarité – contre 0,8% des Tunisiens et 0,5% des Mauriciens ; 22,6% des premiers n'ont jamais été dans le cycle secondaire contre 10,8% des Tunisiens et 21,7% des Mauriciens. En revanche, la proportion d'employés n'ayant jamais suivi un quelconque enseignement technique ou professionnel est plus importante pour l'échantillon mauricien (89,6% contre 57,6% et 58,6% pour le Maroc et la Tunisie)<fnref n="22" />. Notons d'ailleurs qu'aucun Mauricien n'a déclaré avoir suivi des études supérieures, contrairement aux cas marocain et tunisien où ces diplômes sont à des proportions respectivement de 8,8% et 16,4%. Ainsi, si l'enseignement de base apparaît comme le moins élevé chez les Marocains, l'enseignement technique y est au contraire mieux représenté que chez les Mauriciens. D'une façon générale, ce sont les employés tunisiens qui semblent les mieux éduqués<fnref n="23" />.

Aussi, on possède des bases de données qui, tant du point de vue du nombre de leurs observations que de leur origine – données individuelles d'employés d'un même nombre d'entreprises de tailles similaires – et de leurs caractéristiques respectives, offrent une homogénéité satisfaisante pour que l'on effectue des comparaisons sur des estimations économétriques.

## 4. Méthodes économétriques

La fonction de gains bruts de Mincer est utilisée comme déterminant du salaire à l'entrée dans l'entreprise. Elle prend la forme :

$$Ln(h_{0i}) = \gamma_0 + \gamma_1.EDUC_i + \gamma_2.EXPE_i + \gamma_3.EXPE_i^2 + \sum_k \delta_k X_{ki},$$

<footnote>scolarité étant pris en charge par l'entreprise et une partie de la rémunération continuant de leur être versée. À l'inverse, d'autres formations consistent simplement à apprendre en l'espace de quelques heures les principaux gestes nécessaires à la réalisation d'une opération répétitive.</footnote>

<footnote n="22">²² Ce constat est lié sans doute dans une large mesure aux secteurs des enquêtes : l'électronique requiert par exemple des compétences spécifiques fournies la plupart du temps par un enseignement – théorique – technique ou professionnel préalable. L'essentiel des diplômes d'école technique ou professionnelle des échantillons marocain et tunisien appartient d'ailleurs à des individus travaillant dans cette branche. On peut supposer en revanche que les secteurs de l'horlogerie et de la bijouterie nécessiteraient moins ce genre de qualification, la formation sur le tas jouant probablement un rôle plus important.</footnote>

<footnote n="23">²³ Pour une vision plus juste et pour relativiser ces observations, il faut évidemment tenir compte de l'importance de la proportion féminine</footnote>
où EXPE représente les autres expériences professionnelles de l'individu i (c'est-à-dire hors de l'entreprise actuelle). $X_i$ est un vecteur de ses k-m caractéristiques auxquelles on ajoute m variables de contrôle<fnref n="24" />.

La difficulté du test du modèle réside cependant dans l'observation du savoir de l'entreprise, de même que de son savoir relatif $H/h_0$. Les premières estimations du modèle, effectuées par Chennouf et alii. (1997)<fnref n="25" />, représentent $(\frac{H}{h_0} - 1)$ par une expression tenant compte de variables moyennes de capital humain de l'entreprise corrigées d'un paramètre de variation du capital humain des individus :

$$ \left(\frac{H}{h_0} - 1\right) = e^{\beta \bar{X}_x} \sigma_x, \qquad (9) $$

$\bar{X}$ est un vecteur de variables moyennes de capital humain, $\sigma_x$, l'écart-type d'un indice de capital humain de l'entreprise (l'éducation ou l'ancienneté par exemple) et $\beta$ un vecteur de paramètres<fnref n="26" />. En supposant qu'il y a une variabilité dans le capital humain des individus de l'entreprise, on aura $H > h_0$ et $\sigma_x \neq 0$. Inversement, si le savoir de l'entreprise n'est pas différent du savoir de base (celui d'un nouvel entrant) alors $H = h_0$ et $\sigma_x = 0$. L'écart relatif entre le savoir de l'entreprise et le savoir des nouveaux arrivés sera ainsi estimé par l'expression tenant compte de l'éducation et de l'ancienneté moyenne :

$$ \left(\frac{H}{h_0} - 1\right) = e^{(a_0+a_1 \text{EDUCM}+a_2 \text{ANCIEM})} \sigma_x. \qquad (10) $$

Pour le Maroc et la Tunisie, l'écart-type de l'éducation au sein de l'entreprise j a été retenu comme valeur de $\sigma_x$ (noté $\sigma_{ecteducj}$). L'écart-type de l'ancienneté au sein de l'entreprise j ($\sigma_{ectanciej}$) est retenu pour les données mauriciennes<fnref n="27" />. Les variables moyennes d'éducation (EDUCM) et d'ancienneté (ANCIEM) ont toutes été calculées en

dans l'échantillon mauricien par rapport aux deux autres échantillons.

<footnote n="24">²⁴ Au côté de l'indicatrice du sexe (SEXE: 0 pour homme, 1 pour femme) se trouvent : le nombre d'enfants encore à charge (ENFT), une variable indicatrice d'une situation d'encadrement dans l'entreprise (ENCADR), une indicatrice de la provenance géographique (PROVE, seulement pour le Maroc et la Tunisie), l'équivalent en années des périodes d'inactivité (CHOMA, censée capturer un éventuel effet de dépréciation du capital humain), une indicatrice du suivi de l'école coranique (CORAN, seulement pour le Maroc et la Tunisie) et une variable indiquant le nombre d'emplois précédemment occupés (NEMP, seulement pour l'île Maurice). Enfin, les effets fixes d'entreprises sont introduits dans les régressions par des dummies (ENTRJ).</footnote>

<footnote n="25">²⁵ 2 861 observations pour une grande entreprise canadienne et 1 007 salariés d'entreprises de la région d'Alger.</footnote>

<footnote n="26">²⁶ La théorie du capital humain justifie l'emploi de la forme exponentielle (Mincer, 1974).</footnote>

<footnote n="27">²⁷ Chennouf et alii (1997) utilisent l'écart-type de l'ancienneté dans leurs estimations. La simple observation de la nature des encadrants dans les entreprises marocaines et tunisiennes – généralement des individus à haut niveau d'éducation (technique) plutôt que des employés ayant gravi un à un les échelons hiérarchiques par ancienneté – m'a confirmé dans le choix de l'éducation comme valeur d'estimation du paramètre de variation du capital humain. À la vue de la valeur de l'écart-type de l'éducation des entreprises mauriciennes (par rapport à celles des deux autres échantillons), il a semblé en revanche plus pertinent de retenir effectivement l'ancienneté comme indicateur de variabilité du capital humain (voir les valeurs dans le tableau 2 de l'annexe II).</footnote>
excluant la contribution de l'individu, auquel la valeur se réfère, à la moyenne de son entreprise (voir les définitions en annexe II). Cette correction, déjà utilisée par Chennouf et alii (1997), a des effets variables suivant la taille des groupes auxquels elle s'applique. L'idée est néanmoins de ne retenir que l'effet externe d'entreprise.

En remplaçant les dernières expressions dans (8) et en ajoutant un terme aléatoire $v_{ij}$, on aboutit à une fonction de gains non linéaire dans les paramètres de l'individu i dans l'entreprise j :

$$ Ln(h_{ij}) = \gamma_0 + \gamma_1.EDUC_i + \gamma_2.EXPE_i + \dots + \sum_k \delta_k X_{ki} + Log \left[ 1 + \exp \left( a_{0}+a_{1}.EDUC_{j}+a_{2}.ANCIEM_{j} \right) \sigma_{x} \left[ 1 - \frac{1}{(1+n)^t} \right] \right] + v_{ij} $$

où t représente l'ancienneté de l'individu i dans l'entreprise j. \hfill (11)

Une deuxième méthode d'évaluation du savoir relatif des entreprises, proposée par Destré et alii (1999)<fnref n="28" />, consiste à représenter $\left(\frac{H}{h_0} - 1\right)$ par une expression tenant compte des différences de capital humain entre le sommet et la base de la pyramide :

$$ \left( \frac{H}{h_0} - 1 \right) = e^{(b_0(\text{SUPEDUC}_j - \text{EDUC}_i) + b_1(\text{SUPEXPE}_j - \text{EXPE}_i) + b_2\text{SUPANCIE}_j)} - 1 \quad (12) $$

où SUPEDUC, SUPEXPE et SUPANCIE représentent respectivement le "sup" de l'éducation, de l'expérience hors de l'entreprise actuelle et de l'ancienneté au sein de chaque établissement. Pour affiner cette expression, grâce à la précision des données, j'utilise ici le sup d'une variable d'éducation prenant seulement en considération les années d'éducation secondaire, supérieure et technique (SUPETUD)<fnref n="29" />, en faisant l'hypothèse que les écarts d'éducation liés à l'éducation primaire ne représentent qu'une faible externalité et ne font dès lors qu'ajouter à une imprécision supposée de la variable éducative. Dans la même logique de précision, je ne prends en compte que l'expérience ayant juste précédé l'entreprise actuelle de l'employé (SUPEXPEP) pour représenter l'écart d'expérience professionnelle antérieure. L'idée sous-jacente est que seule l'expérience précédant l'emploi peut véritablement contribuer à distinguer les écarts de capital humain individuel liés à l'expérience, ce qui revient à considérer – et à introduire – un

<footnote n="28">²⁸ Leurs données concernent près de 130 000 individus d'un échantillon représentatif des industries françaises.</footnote>

<footnote n="29">²⁹ Ces variables "sup" de l'entreprise (éducation et ancienneté) sont celles de l'échantillon pour les données mauriciennes, les autres ayant pu</footnote>
certain effet de dépréciation du capital humain au cours de la carrière des travailleurs et donc à négliger l'effet sur les écarts des expériences professionnelles les plus anciennes<fnref n="30" />.

Enfin, pour compléter cette expression du savoir relatif, il a semblé important de considérer aussi l'éventuelle formation formelle prodiguée par l'entreprise. On fait ainsi l'hypothèse que la formation formelle fournie aux employés contribue à l'augmentation du savoir maximal incorporé par l'établissement et, de ce fait, doit intervenir également dans l'expression du savoir relatif. Le sup de la formation interne (SUPFORMA) – faisant référence au salarié en ayant le plus reçue – est donc ajouté à l'expression (12) qui devient :

$$ \left( \frac{H}{h_0} - 1 \right) = e^{(b_0 (\text{SUPETUD}_j - \text{ETUD}_i) + b_1 (\text{SUPEXPEP}_j - \text{EXPEP}_i) + b_2 \text{SUPANCIE}_j + b_3 \text{SUPFORMA}_j)} - 1. \quad (13) $$

Le modèle à tester s'écrit alors :

(14)

$$ \begin{aligned} Ln(h_{ij}) = & \gamma_0 + \gamma_1 \text{.EDUC}_i + \gamma_2 \text{.EXPE}_i + \dots + \sum_k \delta_k X_{k_i} \\ & + \text{Log} \left[ 1 + \left( \exp^{(b_0 (\text{SUPETUD}_j - \text{ETUD}_i) + b_1 (\text{SUPEXPEP}_j - \text{EXPEP}_i) + b_2 \text{SUPANCIE}_j + b_3 \text{SUPFORMA}_j)} - 1 \right) \left( 1 - \frac{1}{(1+n)^{\text{ANCIE}_{ij}}} \right) \right] + v_{ij} \end{aligned} $$

Selon Destré et alii (1999), cette méthode d'estimation est plus précise que celle adoptant des variables moyennes corrigées de l'indice de capital humain, dans la mesure où l'écart de savoir relatif entre les "anciens" et les nouveaux entrants n'est plus dilué au sein de ces moyennes. La spécification (14) est plus étendue et détaillée que celle utilisée par Destré et alii (1999), grâce à la richesse des données. Pour autant, la forme (10) conserve l'intérêt de justifier théoriquement l'introduction d'effets externes du capital humain moyen sur les gains. Pour ces raisons, je donne les résultats des estimations obtenues avec les deux types de spécification (11) et (14).

Les variables dépendantes sont les logarithmes (naturels) du salaire mensuel déclaré pour les échantillons marocain et mauricien et le logarithme du salaire horaire pour les données tunisiennes<fnref n="31" />. La technique d'estimation retenue dans cette étude est celle des moindres carrés non linéaires (MCNL) avec correction de l'hétéroscédasticité

<footnote>être obtenues au cours des entretiens avec les employeurs.</footnote>

<footnote n="30">³⁰ Cette hypothèse ne semble pas déraisonnable à la vue des données puisque plus de 70% des employés marocains, tunisiens et mauriciens n'ont aucune ou qu'une seule expérience antérieure à leur emploi actuel (AEXPE=0).</footnote>

<footnote n="31">³¹ Les employés tunisiens n'ayant pas toujours le même régime horaire par semaine (40 ou 48 heures suivant les entreprises), il a semblé préférable de corriger ce biais d'hétérogénéité en utilisant le salaire horaire calculé. On pourra se reporter au tableau 1 en annexe II pour le calcul de cette variable.</footnote>
par l'estimateur de White<fnref n="32" />.

# 5. Résultats et commentaires

De façon à pouvoir effectuer des comparaisons entre les estimations obtenues avec le modèle de diffusion du savoir et celles d'un modèle mincerien, je présente également les résultats d'estimation d'une fonction de gains quadratique. Les principaux résultats sont exposés dans les tableaux 1 et 2 de l'annexe III.

## 5.1 Validité des modèles

Le tableau 1 indique que les variables du modèle (11) de diffusion du savoir sont toutes statistiquement significatives au moins au seuil de 5% pour les données marocaines et tunisiennes. L'échantillon mauricien présente une non significativité de la variable d'éducation moyenne. Le savoir relatif des entreprises – le savoir total *H* rapporté au savoir des nouveaux entrants $h_0$ – est très lié à l'éducation moyenne sur le tas des salariés dans les cas marocain et tunisien : son effet positif sur les salaires est deux fois plus élevé que celui de l'ancienneté moyenne (27,7% contre 14,3% et 16,9% contre 7,6% pour les employés marocains et tunisiens respectivement)<fnref n="33" />. En ce qui concerne l'ancienneté moyenne des employés mauriciens, les résultats offrent une particularité qui sera discutée plus loin (signe négatif de ANCIEM).

S'agissant du modèle (14) (tableau 2, annexe III) – expression du savoir relatif prenant en compte les écarts de capital humain entre le sommet de la pyramide et le savoir des individus à leur entrée dans l'entreprise (éducation, expérience antérieure) –, les résultats d'estimation témoignent également de pouvoirs explicatifs élevés dans les trois cas étudiés (plus de 70% des différentiels de salaires sont expliqués dans les cas marocain et mauricien et plus de 80% dans le cas tunisien). Les résultats sont cependant moins aisés à interpréter que ceux du modèle (11). En effet, les variables évaluant le savoir relatif ne sont pas toutes significatives aux seuils habituels : seul le taux de diffusion

<footnote n="32">³² Une première version de cette étude (Nordman, 2000) utilisait la méthode des moments généralisés (MMG) comme l'avait retenue Chennouf et alii (1997). Cette technique, assez lourde d'application, suppose le choix d'un nombre suffisant d'instruments vérifiant une propriété d'orthogonalité avec les résidus estimés du modèle et étant corrélatifs avec les variables explicatives. Cela limite dès lors les possibilités d'introduction directe dans le modèle d'un certain nombre de variables de contrôle supposées importantes, dans la mesure où le nombre d'instruments doit être supérieur ou égal au nombre de paramètres à estimer. Les résultats d'estimation avec cette méthode se sont de plus avérés très sensibles au choix de ces instruments. Pour ces raisons, il a semblé préférable d'utiliser les MCNL (utilisés aussi par Destré et alii, 1999), d'autant que les estimations ne présentent pas de problèmes de convergence et que l'éducation n'est pas apparue comme nécessitant une instrumentation (rejet par le test d'Hausman de l'hypothèse d'endogénéité de l'éducation). Notons du reste que les résultats essentiels ne sont pas sensiblement modifiés en utilisant la MMG. De plus, les méthodes de moindres carrés sont robustes et donc légitimes sur petits échantillons par rapport aux méthodes asymptotiques comme le maximum de vraisemblance.</footnote>

<footnote n="33">³³ Notons que ces proportions restent inchangées lorsqu'on utilise l'écart-type de l'ancienneté comme valeur du paramètre de variation du capital humain des entreprises marocaines et tunisiennes ($\sigma_j$).</footnote>
du savoir est significatif dans les trois cas ; il l'est à 1% dans les cas tunisien et mauricien et à 10% dans le cas marocain. Le coefficient affecté au "sup" de la formation formelle est significativement différent de zéro dans les cas marocain (à 10%) et tunisien (à 5%) et agit positivement sur le savoir relatif de ces entreprises<fnref n="34" />. Les écarts de capital humain liés aux différences d'éducation et d'expérience antérieure des employés jouent positivement sur le savoir relatif des entreprises tunisiennes et mauriciennes (les écarts d'éducation sont significatifs à 10% et ceux liés à l'expérience antérieure à 5%), mais n'ont pas d'effets significatifs sur celui des entreprises marocaines. Enfin, il semble que le sup de l'ancienneté dans l'entreprise ne soit en mesure d'exercer un impact positif sur le savoir relatif des entreprises que dans les cas marocain et mauricien (significatifs à 5%). Globalement, le modèle (11) apparaît comme un "meilleur modèle" de diffusion du savoir que (14) pour les employés marocains et mauriciens (R² plus élevés). Toutefois, le J-test de Davidson-McKinnon, adapté pour sélectionner des modèles non emboîtés, ne permet pas de conclure au rejet d'un modèle contre l'autre dans les cas marocain et tunisien. Il permet en revanche de trancher en faveur du modèle en variables moyennes (11) dans le cas mauricien<fnref n="35" />.

Si l'on compare les coefficients des variables estimant le salaire à l'entrée – le savoir de base $h_0$ – du modèle de diffusion du savoir (11) avec les coefficients des variables retenues dans le modèle de Mincer (tableau 1, annexe III), on constate qu'ils sont très voisins (PRIM, SECON, SUP, TECH, les années d'éducation ; ETUTPA, indiquant l'obtention d'un diplôme technique ou professionnel appliqué à l'emploi occupé ; AEXPE et EXPEP, l'ensemble des expériences professionnelles), à une ou deux exceptions près<fnref n="36" />. Le modèle de gains de Mincer augmenté apparaît ainsi comme une bonne approximation des effets du savoir de base sur les différentiels de salaires. Ce résultat avait aussi été constaté par Chennouf et alii (1997) et Destré et alii (1999).

Le tableau 2 suivant rassemble les résultats du test de Davidson-McKinnon jugeant quelle spécification explique le mieux les différentiels de salaires entre le modèle de Mincer augmenté et les modèles de diffusion du savoir (11) et (14).

<footnote n="34">³⁴ Remarquons que la variabilité interindividuelle dans la formation formelle reçue par les salariés est capturée dans le modèle (14) par la *dummy* FORMAD. Celle-ci n'apparaît d'ailleurs significative que dans le cas tunisien (à 1%).</footnote>

<footnote n="35">³⁵ Le J-test consiste à tester la significativité, dans une fonction de gains, du salaire estimé par son modèle alternatif : pour les estimations mauriciennes, on a introduit le salaire estimé par (11) dans le modèle (14) (très significatif) puis testé l'ajout du salaire prédit par (14) dans (11) (non significatif). Dans les cas marocain et tunisien, ces deux étapes ont abouti à une significativité des salaires estimés par chacun des modèles, ce qui conduit à l'acceptation des modèles alternatifs.</footnote>

<footnote n="36">³⁶ C'est le cas de ETUTP, indiquant l'obtention d'un diplôme technique ou professionnel non appliqué à l'emploi occupé et aussi de la variable indicatrice du sexe de l'échantillon tunisien. Cette dernière joue en effet négativement à hauteur de 16% dans le modèle de Mincer et passe à 11,5% dans le modèle de diffusion (11). Signalons que l'hypothèse d'une discrimination salariale à l'encontre des femmes a déjà fait l'objet d'estimations sur l'échantillon marocain (Nordman, 1999). Une prise en compte de la nature du poste occupé révèle que cette discrimination s'opère essentiellement à travers les rendements éducatifs des hommes et des femmes.</footnote>
<table><caption>Tableau 2. J-test de Davidson-McKinnon testant les modèles de diffusion contre le modèle de Mincer augmenté</caption><thead><tr><th></th><th colspan="2">Maroc</th><th colspan="2">Tunisie</th><th colspan="2">Maurice</th></tr></thead><tbody><tr><th>J-test</th><td>Diffusion (11) contre Mincer augmenté</td><td>Diffusion (14) contre Mincer augmenté</td><td>Diffusion (11) contre Mincer augmenté</td><td>Diffusion (14) contre Mincer augmenté</td><td>Diffusion (11) contre Mincer augmenté</td><td>Diffusion (14) contre Mincer augmenté</td></tr><tr><th>Conclusion</th><td>Rejet de Mincer pour diffusion</td><td>Rejet de Mincer pour diffusion</td><td>Acceptation de Mincer et diffusion</td><td>Acceptation de Mincer et diffusion</td><td>Rejet de diffusion pour Mincer</td><td>Rejet de diffusion pour Mincer</td></tr></tbody></table>

Les résultats du test indiquent que, seul dans le cas mauricien, un modèle mincerien augmenté peut être préféré au modèle de diffusion du savoir. En revanche, les différentiels de salaires entre employés marocains sont mieux expliqués par les modèles de diffusion, alors que le test sur données tunisiennes ne permet pas de trancher en faveur de l'un ou l'autre des modèles. Dans ce dernier cas, on conclura à une acceptation des deux formes de spécification.

La spécification (11) du modèle de L. Lévy-Garboua estime les taux *n* de diffusion du savoir à 10,1% (significatif à 5%), 32,7% (significatif à 1%) et 21,9% (significatif à 5%) pour les entreprises marocaines, tunisiennes et mauriciennes respectivement (tableau 3, annexe III). Avec la spécification (14), les taux marocain et tunisien diminuent légèrement à 9,1% (significatif à 10%), 31,2% (significatif à 1%) et le taux mauricien augmente à 23,2% (significatif à 1%). Ils sont donc comparables aux taux obtenus par les études antérieures (ceux-ci oscillant entre les 7% d'un large échantillon d'entreprises françaises et les 27% d'une grande entreprise canadienne ; tableau 3) et apparaissent sans doute conformes à l'intuition. La diffusion du savoir des entreprises tunisiennes est donc la plus importante et représente trois fois le rythme de diffusion des connaissances des entreprises marocaines. Grâce à l'équation (6) du modèle, moyennant quelques transformations, on peut donner une idée de l'effet de la vitesse de diffusion du savoir en calculant l'ancienneté nécessaire à un individu pour acquérir par exemple 50% ($t_{50}$), puis 95% ($t_{95}$), du savoir de son entreprise. Avec la spécification en "sup" du savoir relatif :

$$t_{0,50} = \frac{\log 2}{\log(1+n)} = 7,91 \text{ années et } t_{0,95} = \frac{\log 20}{\log(1+n)} = 34,22 \text{ années pour un Marocain.}$$

Il faudra ainsi près de 8 années d'ancienneté à un travailleur moyen marocain de notre échantillon pour assimiler la moitié du savoir de son entreprise, et plus de 34 ans pour en assimiler pratiquement la totalité (de la même façon pour un Tunisien : 2,55 années et 11,03 années ; pour un Mauricien : 3,31 années et 14,33 années ; voit tableau 3 de l'annexe III).
En utilisant les équations (10) et (13), il est possible d'estimer les savoirs relatifs moyens des entreprises $H/h_0$ (tableau 4, annexe III) : respectivement, pour les entreprises marocaines, tunisiennes et mauriciennes, ils s'élèvent à 1,86, 1,74 et 1,31 (1,66 pour ces dernières avec la spécification en "sup" (13)). Mis à part le cas particulier mauricien – où l'effet négatif de la variable d'ancienneté moyenne et la non-significativité de l'éducation moyenne affectent l'ampleur du savoir relatif (10) –, les valeurs des savoirs relatifs des entreprises varient peu selon la technique d'estimation utilisée et sont à des hauteurs très comparables entre les trois cas étudiés. Ce résultat valide d'une certaine façon les deux techniques d'estimation choisies. Les savoirs relatifs moyens estimés grâce à l'équation (13) sont plus grands que celui obtenu par Destré et alii (1999) (estimé à 1,37 ; ils utilisent la méthode d'estimation (13) mais sans tenir compte de la formation formelle dans l'expression du savoir relatif). Les savoirs relatifs des entreprises marocaines et tunisiennes, estimés par l'équation (10), sont également plus importants que ceux obtenus par Chennouf et alii (1997) sur données algériennes (1,51) et sur les données d'une grande entreprise canadienne (1,54). Une première raison est susceptible d'expliquer ces écarts : elle fait référence à la nature très différente des données utilisées lors de ces études. En effet, bien que moins homogènes, les échantillons algérien et français sont nettement plus représentatifs que ceux utilisés ici, dans la mesure où ils sont de plus grandes tailles et concernent plusieurs secteurs (des industries de la région d'Alger et des entreprises représentatives de l'ensemble de l'industrie française). Toutefois, le fait que les données canadiennes ne concernent qu'une seule grande entreprise réduit la portée de ce type d'explication pour interpréter la différence entre les savoirs relatifs estimés ici et ceux des études antérieures. Une seconde explication renvoie alors à la possible existence de spécificités dans le potentiel formateur des entreprises de chacun des pays<fnref n="37" />. Notons aussi que des tests d'égalité à 1 des savoirs relatifs moyens n'indiquent pas de différence de significativité suivant les modèles (11) ou (14) : les savoirs relatifs sont toujours significativement différents de 1 au seuil de 1% dans les trois cas.

Le modèle permet également de calculer les rendements de l'ancienneté et de la formation sur le tas des
travailleurs au moyen des équations (5) et (6)<fnref n="38" /> (tableau 5, annexe III). Le rendement moyen de l'ancienneté des
trois échantillons est positif (significatif à 1%) et, si l'on adopte le modèle (14), s'avère être le plus élevé à l'île
Maurice (4,3%). Les rendements de l'ancienneté sont supposés rendre compte de l'effet sur les gains de
l'apprentissage par voie informelle (*learning by watching*). Les rendements des premières années d'ancienneté sont
beaucoup plus élevés pour les employés tunisiens (atteignant 18% la première année), ces rendements décroissant
aussi plus rapidement que dans les deux autres cas (voir graphiques 1, 2 et 3, annexe III). Cette décroissance rapide

<footnote n="37">³⁷ Le rapport *H/h*₀ peut en effet s'interpréter comme le potentiel formateur moyen des entreprises des échantillons par rapport au savoir des nouveaux entrants.</footnote>

<footnote n="38">³⁸ Le calcul du rendement de l'ancienneté dans l'entreprise et ses interprétations sont présentés en annexe IV.</footnote>
rend compte du rythme de diffusion du savoir extrêmement soutenu des Tunisiens (le tableau 3 de l'annexe III indique en effet que ces derniers peuvent s'accaparer la moitié du savoir de leur entreprise en seulement deux années et demie), l'apprentissage par learning by watching s'effectuant alors dans ce cas principalement au cours des premières années. Si l'on observe les rendements moyens de l'ancienneté obtenus avec le modèle de Mincer, on constate qu'ils sont plus élevés que ceux du modèle de diffusion. En revanche, ce dernier réajuste à la hausse les rendements de l'ancienneté, pour des valeurs faibles de celle-ci, par rapport aux estimations d'un modèle quadratique mincerien (graphiques 1, 2 et 3). Cela vérifie empiriquement la suggestion théorique de Lévy-Garboua (1994), selon laquelle les modèles quadratiques de gains sous-estiment les rendements de l'expérience pour les valeurs extrêmes (voir l'annexe IV pour des précisions théoriques). De plus, les rendements du modèle non-linéaire diminuent aussi beaucoup plus vite – et de moins en moins – que ne le supposent les fonctions de gains quadratiques<fnref n="39" />.

## 5.2 Comparaison : effets d'externalité du capital humain et formation sur le tas

La comparaison des rendements des déterminants salariaux du modèle de diffusion du savoir entre les échantillons n'est pas chose aisée. D'abord, parce que les échantillons étudiés sont chacun segmentés en deux secteurs distincts : si le textile-habillement est un secteur déjà ancien, faiblement capitalistique, intensif en main-d'œuvre non qualifiée, sur lequel repose l'avenir de plus d'un tiers de la main-d'œuvre des industries de transformation marocaines et la moitié des emplois de l'industrie manufacturière tunisienne, les IMMEE relèvent d'un secteur plus récent, relativement intensif en capital humain (notamment la branche de l'électronique regroupant aussi les entreprises d'informatique), et rassemblant, en 1997, 12% de l'emploi industriel au Maroc et moins de 4% de l'emploi du secteur productif (hors agriculture) tunisien ; s'agissant de l'échantillon mauricien, même s'il est plus homogène – au regard de la proportion qu'occupent ses secteurs dans l'emploi total mauricien<fnref n="40" /> et parce qu'il est segmenté en deux secteurs dans lesquels les métiers pratiqués sont proches –, il ne regroupe pas non plus des individus dont les tâches et les compétences sont rigoureusement identiques. Ces disparités au sein de chaque échantillon rendent délicate toute approche globale des résultats. De plus, les secteurs étudiés ne sont semblables que pour le Maroc et la Tunisie. Les comparaisons entre ces trois pays doivent alors être effectuées avec prudence. Du point de vue des caractéristiques individuelles et du capital humain néanmoins, les données sont d'une

<footnote n="39">³⁹ Dans le cas tunisien par exemple – où la diffusion du savoir est très rapide – cette diminution est de plus de 30% chaque année pour les premières années d'ancienneté. Avec le modèle quadratique, cette diminution est seulement de l'ordre de 4%.</footnote>

<footnote n="40">⁴⁰ La bijouterie et l'horlogerie sont des secteurs relativement intensifs en main-d'œuvre. Ils possèdent un potentiel d'expansion important, même s'ils représentaient moins de 1% de l'emploi total à l'Île Maurice en 1995.</footnote>
homogénéité satisfaisante. Aussi, certains points saillants de divergence et de similitude des résultats suivant les données peuvent-ils être soulignés.

Si l'on compare les déterminants du salaire à l'entrée dans l'entreprise, on remarque que les rendements éducatifs sont toujours plus significatifs et plus importants pour les employés des entreprises tunisiennes (PRIM, SECON, SUP, tableaux 2 et 3). Les expériences professionnelles hors entreprise actuelle semblent également plus rentables pour ces derniers (AEXPE, EXPEP)<fnref n="41" />.

Les coefficients des variables moyennes évaluant le savoir relatif des entreprises sont également intéressants (modèle (11), tableau 1 de l'annexe III). Si celui-ci semble très lié à l'éducation moyenne des employés, pour les entreprises marocaines et les entreprises tunisiennes, cette relation est non significative pour les Mauriciens. De plus, la liaison entre savoir relatif et expérience moyenne sur le tas est décroissante : le savoir relatif moyen des entreprises mauriciennes diminuerait à mesure que l'ancienneté moyenne de leurs salariés augmente. Autrement dit, si l'on suppose le savoir $h_0$ des nouveaux entrants identique entre les entreprises, une forte proportion de salariés "anciens" dans une entreprise ne serait pas, en moyenne, un gage de connaissances supplémentaires pour celle-ci, au contraire<fnref n="42" />. S'agissant du lien négatif entre les gains et l'ancienneté moyenne des entreprises mauriciennes, une explication pourrait être que les entreprises dans lesquelles il y a beaucoup d'anciens sont généralement des entreprises peu performantes où, à niveau de capital humain égal, les employés sont moins bien rémunérés que dans les entreprises où les jeunes sont davantage présents<fnref n="43" />.

<footnote n="41">⁴¹ Notons également les effets des variables de contrôle apparaissant comme les plus significatives : SEXE sort négativement et rend compte d'une discrimination salariale à l'égard des femmes, ENCADR (significatif à 1%) procure un supplément de salaire de l'ordre de 24% dans les cas marocain et tunisien et de 45% pour les Mauriciens ; CORAN, traduisant généralement un faible niveau d'éducation, joue négativement sur les différentiels de salaires ; ENFT sort très significativement et positivement dans le cas marocain. Enfin, observons que les effets fixes d'entreprises ne sont pas tous significatifs au seuil de 10%, le cas mauricien témoignant de spécificités salariales interentreprises plus saillantes que les deux autres échantillons.</footnote>

<footnote n="42">⁴² La nature des secteurs mauriciens explique sans doute en partie ce résultat : la bijouterie comme l'horlogerie sont des activités pour lesquelles le travail de nouveaux matériaux et la recherche de l'effet de mode ont un rôle important pour maintenir le "stock" de connaissances de l'entreprise. Les "anciens" sont sans doute moins aptes que les jeunes recrues à procurer ou à stimuler ce type d'innovation. La nécessité d'adaptabilité face à la nouveauté d'un produit devrait être beaucoup moins importante dans un secteur comme les textiles. Dans le cas d'un travail sur une machine à coudre, par exemple, une longue expérience sur le tas doit être de toute façon un atout pour le maintien du savoir moyen.</footnote>

<footnote n="43">⁴³ Cette explication reste néanmoins incompatible avec l'hypothèse de marchés concurrentiels posée par Lévy-Garboua (1994). Cette hypothèse permet en effet de supposer l'existence d'un taux de diffusion du savoir unique pour l'ensemble des entreprises concurrentes, dans la mesure où il y a un équilibre de la structure des taux de salaire bruts entre les niveaux de formation sur le marché. Si tel n'était pas le cas, il existerait des incitations à la mobilité entre entreprises du fait des différences de rémunérations pour une même qualification. Une façon de contourner cette difficulté dans le cas mauricien serait de dire qu'il existe bien des marchés concurrentiels, mais segmentés sectoriellement. Cela expliquerait alors pourquoi dans l'échantillon sur deux secteurs, à capital humain identique, les rémunérations pourraient différer. Mais cela diminue aussi la portée explicative de l'estimation d'un seul taux de diffusion... Prenons donc cette hypothèse avec prudence.</footnote>
On remarque aussi que les variables moyennes des données marocaines ont un effet plus important sur les gains que celles des données tunisiennes (27,7 contre 16,9% pour EDUCM et 14,3 contre 7,6% pour ANCIEM). L'éducation de base, on l'a vu, est plus présente dans les entreprises tunisiennes que dans les entreprises marocaines. Il semble alors logique que le niveau ambiant de capital humain puisse représenter une externalité d'autant plus importante lorsque le capital humain se fait rare. Les effets externes de l'éducation et de l'ancienneté s'en ressentiraient ainsi irémédiablement. Gardons cependant à l'esprit qu'il existe certaines limites à la portée explicative de l'effet des variables moyennes de capital humain sur les gains. Elles proviennent du fait qu'il subsiste probablement des biais liés à l'existence d'une endogénéité des variables moyennes de capital humain des entreprises (éducation et ancienneté moyennes) par rapport aux compétences que chaque travailleur possède ou suppose posséder<fnref n="44" />.

Par ailleurs, on peut supposer que pour maintenir un savoir relatif constant dans l'entreprise ($H_0$ diminuant avec l'ancienneté moyenne pour l'Île Maurice), les employeurs mauriciens auraient moins fréquemment recours aux jeunes diplômés que les employeurs marocains ou tunisiens. Ils maintiendraient ainsi $h_0$ à un niveau bas de la pyramide des connaissances<fnref n="45" />. La pratique alternative, pour les employeurs mauriciens, reviendrait à intensifier la formation par voie informelle des employés (le taux de diffusion du savoir mauricien est en effet plus important que celui du Maroc).

Les entreprises tunisiennes jouissent aussi d'un effet de diffusion intense sans doute stimulé par la présence notable de travailleurs qualifiés. Ces derniers semblent en effet être en mesure d'exercer une externalité positive sur leur entourage, contrairement au cas marocain : les résultats du modèle (14) (tableau 2 annexe III) témoignent non seulement d'un impact significatif et positif des écarts de capital humain entre le sommet de la pyramide des connaissances et le savoir des nouveaux arrivés mais aussi du "sup" de la formation formelle des établissements tunisiens. Les employés marocains ne bénéficient que de l'externalité que procure l'ancienneté maximale et

<footnote n="44">⁴⁴ L'endogénéité peut venir du fait que les travailleurs les plus qualifiés ont intérêt à travailler dans les entreprises où leurs compétences acquises sont le plus utilisées et ainsi le mieux valorisées. Ils ont donc tendance à rechercher les entreprises les plus performantes, celles qui payent le mieux, et à y rester (d'où une ancienneté moyenne plus longue). Dans la même logique, des différences inobservées dans les qualités intrinsèques des travailleurs peuvent entraîner une surestimation de l'effet des variables moyennes de capital humain sur les gains : les travailleurs à fort potentiel seront aussi ceux qui vont choisir les entreprises pouvant leur offrir le plus de formation, soit par voie formelle, soit par voie informelle. Ils devraient ainsi, toute choses égales par ailleurs, être mieux payés parce que plus productifs. L'impact sur les salaires du capital humain moyen ne mesurerait dès lors que l'effet individuel d'une habileté, d'une persévérance ou encore d'une motivation de ces travailleurs les plus productifs, et non plus seulement une externalité positive de leur environnement professionnel. Néanmoins, l'introduction d'effets fixes d'entreprises, de variables contrôlant individuellement pour la formation formelle reçue dans l'établissement (FORMA ou FORMAD), ainsi que d'une variable jouant comme une *proxy* de la qualité de la main-d'œuvre (CHOMA) devraient permettre de réduire en partie ces biais d'endogénéité.</footnote>

<footnote n="45">⁴⁵ Ce que l'on peut vérifier en observant les proportions d'individus possédant un niveau d'enseignement technique – et supérieur – dans les trois échantillons (section 3).</footnote>
l'éventuelle formation formelle pratiquée par leur entreprise. À la vue de la significativité des résultats mauriciens s'agissant de l'effet des écarts de capital humain, il y a fort à parier que les entreprises mauriciennes pourraient aussi intensifier leur diffusion du savoir si la présence de travailleurs qualifiés dans leur établissement était plus importante.

Ces résultats peuvent être illustrés en observant le sens de variation des rendements de l'ancienneté au cours du temps lorsque le taux de diffusion du savoir augmente : selon le modèle de Lévy-Garboua (1994), une intensification de la formation sur le tas informelle devrait accroître le rendement de l'ancienneté des employés en début de carrière, mais diminuer celui des employés en milieu ou en fin de carrière. En dérivant l'expression du rendement de l'ancienneté (présentée en annexe IV) par rapport au rythme de diffusion du savoir *n*, et grâce aux estimations (14), on peut tracer les courbes des rendements marginaux de l'ancienneté par rapport à *n* au cours du temps (graphique 4, annexe III)<fnref n="46" />.

On constate que, dans le cas tunisien (*n* le plus grand), le rendement de l'ancienneté diminue à partir de la quatrième année dans l'entreprise (le rendement marginal par rapport à *n* devient négatif), alors qu'il reste croissant plus longtemps pour l'Île Maurice et le Maroc puisque, pour ce dernier, il n'entame sa décroissance qu'au terme de la neuvième année. Ainsi, si les jeunes des entreprises tunisiennes bénéficient plus du processus de diffusion du savoir que les jeunes des entreprises mauriciennes et marocaines, leurs rendements de l'ancienneté s'élèvent aussi en début de carrière mais atteignent un point d'inflexion plus tôt<fnref n="47" />. On vérifie bien par conséquent que, à mesure que le rythme de diffusion du savoir s'accroît et si *H* > *h*₀, le rendement de l'ancienneté croît d'abord en fonction du taux de diffusion du savoir pour des durées faibles de l'ancienneté (*t* petit), puis décroît quand la durée de l'ancienneté s'allonge. Une intensification de la formation sur le tas accroît donc le rendement de l'ancienneté des personnes en début de carrière, mais fait baisser celui des personnes en milieu ou en fin de carrière. Il n'est cependant pas possible de vérifier l'hypothèse selon laquelle le phénomène inverse se produirait dans le cas d'entreprises misant avant tout sur l'embauche de jeunes diplômés pour acquérir de nouveaux savoirs (Lévy-Garboua, 1994)<fnref n="48" />.

Notons aussi que le fait de prendre en compte les variables FORMA ou FORMAD n'est pas sans conséquences sur les résultats obtenus des régressions marocaines et tunisiennes. L'emploi de cette variable trouve de plus sa justification théorique si l'on considère que la formation sur le tas peut se subdiviser en deux éléments : la formation interne ou la part visible de l'apprentissage en entreprise, qui s'effectue dans un cadre formel sous la

<footnote n="46">⁴⁶ On obtient une relation entre le rendement marginal de l'ancienneté par rapport à *n*, le savoir relatif des entreprises, le rythme de diffusion du savoir et l'ancienneté dans l'entreprise *t* (Lévy-Garboua, 1994).</footnote>

<footnote n="47">⁴⁷ Notons du reste que le rendement de l'ancienneté se stabilise aussi plus tôt dans le cas tunisien (autour de la 20ᵉ année).</footnote>

<footnote n="48">⁴⁸ L'embauche de diplômés des entreprises reste sans doute insuffisante pour qu'elle permette d'observer les phénomènes décrits par Jarousse et Mingat (1986). Ces auteurs remarquent en effet que les rendements des dix premières années d'ancienneté dans les entreprises françaises</footnote>
tutelle d'un formateur ; la formation par diffusion du savoir ou la part "invisible" de l'apprentissage (learning by watching). C'est de celle-ci qu'il s'agit dans le modèle de L. Lévy-Garboua<fnref n="49" />.

La variation de la valeur du paramètre *n* de diffusion du savoir après contrôle pour la formation formelle laisse à penser que, sans cette prise en compte, *n* était sous-estimé dans le cas marocain (passant dans le modèle (11) de 8,8 à 10,1% avec FORMA significatif à 5%) et sur-estimé dans le cas tunisien (passant de 37,3 à 32,6%, avec FORMAD significatif à 1%). Ces résultats sont en accord avec la théorie du capital humain selon laquelle la croissance des salaires avec l'ancienneté s'explique par les investissements en formation sur le tas. Ils confirment aussi un certain nombre d'études empiriques rendant compte d'un lien étroit entre formation dans l'entreprise et salaires (Brown, 1989 ; Altonji et Spletzer, 1991 ; Barron, Black et Loewenstein, 1989, 1993 ; Barron, Berger et Black, 1999 ; Docquier, Laurent et Perelman, 1999 ; Parent, 1999).

En calculant les corrélations partielles entre la variable FORMAD et la variable EDUCM, on constate que si le fait de bénéficier d'une formation formelle dans le cadre de son entreprise est lié à son éducation moyenne à hauteur de 70% dans les entreprises marocaines, ce degré de liaison est très inférieur dans les entreprises tunisiennes, 40%, et beaucoup plus faible dans les entreprises mauriciennes puisqu'il s'élève seulement à 21%. Ce résultat révèle que la formation formelle dans les entreprises marocaines – et à un moindre degré pour les tunisiennes – est très liée au niveau d'éducation moyen des individus qui les composent<fnref n="50" />. Pour ces entreprises, on vérifie dès lors un fait déjà observé dans la littérature : il existe bien une corrélation positive entre le niveau d'éducation moyen des entreprises et les heures de formation qu'elles fournissent. En revanche, il semble que le lien entre niveau d'éducation moyen et formation sur le tas se manifesterait essentiellement par le biais de la formation par diffusion informelle du savoir dans le cas mauricien, sans que nous puissions malheureusement le vérifier.

À la vue des résultats d'estimation, on peut enfin penser que la part de la formation informelle est largement plus importante dans les entreprises tunisiennes et mauriciennes que dans les entreprises marocaines, puisque la diffusion du savoir est plus intense dans les deux premiers cas. Comment peut-on alors l'expliquer ?

<footnote>en 1962 sont inférieurs à ceux qui ont été obtenus au cours des années 1970. Une explication est que ce constat fait suite aux embauches plus importantes de jeunes diplômés qui ont eu lieu durant la première période (Lévy-Garboua, 1994).</footnote>

<footnote n="49">⁴⁹ Lévy-Garboua (1994) précise en effet que la formation sur le tas par diffusion du savoir est une « méthode qui ne gaspille pas le temps des anciens, mais seulement celui des apprentis ».</footnote>

<footnote n="50">⁵⁰ Rappelons que les proportions d'individus déclarant avoir reçu ce type de formation sont identiques entre les échantillons marocain et mauricien (un tiers). Pour le Maroc et la Tunisie, la corrélation entre FORMAD et EDUCM s'explique sans doute par le fait que les entreprises des textiles ne pratiquent que très peu la formation de leurs employés, mais qu'elles sont aussi les entreprises où le niveau moyen d'éducation est le plus bas en comparaison avec les entreprises des IMMEE.</footnote>
On peut invoquer, d'abord, l'influence qu'a nécessairement le niveau d'instruction de base de la main-d'œuvre sur l'intensité du processus de diffusion du savoir: un individu instruit sera plus à même qu'un individu sans niveau d'études fondamentales de saisir, d'assimiler et de formaliser les gestes nécessaires à la production. Le niveau d'instruction par cycle éducatif de l'échantillon tunisien est en effet plus élevé que celui des échantillons marocain et mauricien. Néanmoins, l'écart d'instruction entre les employés marocains et mauriciens ne suffit sans doute pas à expliquer la différence constatée entre leur rythme respectif de diffusion du savoir.

On peut supposer ainsi que les entreprises tunisiennes et mauriciennes sont moins cloisonnées que celles du Maroc. La forme organisationnelle du travail, même si celle-ci n'a pas pu être prise en compte dans les estimations, devrait être alors plus favorable à la diffusion du savoir dans les premières. En effet, le choix des employeurs marocains de l'échantillon semble être davantage celui de l'embauche de diplômés que les employeurs mauriciens, au détriment sans doute d'une disposition plus judicieuse des ateliers de travail qui permettrait aux connaissances déjà présentes dans l'entreprise (celles des anciens) de se diffuser parmi les apprentis ou les moins instruits. Les entreprises tunisiennes semblent en revanche profiter de cette externalité positive des diplômés grâce à un encadrement et à un décloisonnement des segments de la production probablement beaucoup plus importants qu'au Maroc. La présence de diplômés dans les cas marocain et tunisien doit être aussi attribuée aux secteurs étudiés : si l'activité des textiles ne doit pas réclamer plus de technicité – nécessitant dès lors des qualifications particulières, éventuellement théoriques – que les secteurs de l'horlogerie et de la bijouterie, les IMMEE en revanche ne peuvent se passer de techniciens possédant une formation théorique que seules les écoles de formation sont en mesure de fournir<sup>51</sup>. Les activités des secteurs mauriciens auraient vraisemblablement moins besoin de ce type de compétences, l'apprentissage sur le tas jouant le rôle le plus important.

De cette observation découle l'hypothèse que l'on peut formuler sur le cloisonnement des entreprises des échantillons : si la présence de diplômés dans les entreprises marocaines, au lieu d'influer très fortement sur la productivité des travailleurs, entretient une structure de production déjà très compartimentée entre les activités des employés de différentes qualifications et du même coup ne leur permet de profiter qu'imparfaitement d'une externalité positive des qualifiés, l'homogénéité des qualifications des employés mauriciens stimulerait au contraire des échanges particuliers de savoir-faire entre eux, grâce à une mobilité probablement plus forte des salariés dans leur entreprise. Les résultats tunisiens révèleraient l'existence d'un cas polaire d'entreprises où la conjonction d'une présence de qualifiés et d'une externalité positive du capital humain stimulant la diffusion du savoir peut être atteinte

<footnote n="51">51 Vraie pour le Maroc et la Tunisie, cette hypothèse n'est pourtant pas généralisable à tous les pays. L'idée qui s'y oppose est que, dans les pays industrialisés, les connaissances technologiques de pointes sont dans un premier temps fournies par les entreprises les possèdant, et, avant que les différents systèmes de formation ne puissent les diffuser.</footnote>
au prix d'un réel décloisonnement des entreprises (grâce auquel qualifiés et non qualifiés peuvent se côtoyer au sein d'une même équipe de travail par exemple).

## 6. Conclusion

Cette étude a testé sur des échantillons d'employés d'entreprises marocaines, tunisiennes et mauriciennes un modèle améliorant sensiblement la compréhension des processus d'apprentissage en entreprise. La formation sur le tas fait l'objet d'une analyse grâce à une décomposition de la composante d'expérience professionnelle du capital humain. De nombreuses études avaient en effet déjà déploré son caractère fortement absorbant dans l'estimation des fonctions de gains standards, celui-ci interdisant toute manifestation explicite de l'influence qu'a nécessairement l'environnement professionnel sur l'intensité des processus d'apprentissage. Le modèle permet d'estimer les rythmes de diffusion du savoir des entreprises ainsi que leur potentiel formateur par rapport au savoir des nouveaux entrants. Les estimations dégagent aussi les impacts sur les gains des écarts de capital humain entre employés (variables moyennes de capital humain, écarts d'éducation et d'expérience) et de la formation formelle reçue dans l'entreprise.

Les résultats résument dès lors assez bien l'idée que l'on peut se faire d'une entreprise cloisonnée où les employés ne peuvent que très peu profiter d'échanges particuliers de savoir-faire : si les entreprises marocaines semblent avoir choisi d'abord d'employer des jeunes qualifiés au détriment sans doute d'une amélioration des conditions de travail stimulatrice de la diffusion du savoir dans les ateliers, les entreprises mauriciennes paraissent préférer la voie de la formation sur le tas des employés, celle-ci s'effectuant, semble-t-il, essentiellement par diffusion informelle du savoir entre les travailleurs. Les entreprises tunisiennes témoigneraient de la possibilité de l'existence d'une externalité positive des qualifiés sur les non qualifiés dopant les effets de diffusion du savoir dans l'entreprise.

Ces constats tiennent aussi en grande partie aux spécificités sectorielles des échantillons, notamment à des besoins différents en qualifications. Pour autant, il semble que la formation sur le tas dans le cas marocain ne soit effective que dans un cadre formel, là où les travailleurs sont dans une position de "recevoir du savoir" et non plus seulement de saisir un savoir-faire furtivement – par l'observation et l'imitation – qui, finalement, ne serait que partiellement assimilé. Les cas mauricien et tunisien attestent au contraire une formation sur le tas informelle plus
intense et donc probablement plus efficace, dans la mesure où l'organisation, l'encadrement et la polyvalence des
tâches de ces entreprises autoriseraient mieux cette forme d'apprentissage.

Il conviendrait cependant de confirmer ou d'infirmer ces hypothèses grâce à une prise en compte plus
systématique des caractéristiques des entreprises. Signalons aussi la particularité des échantillons utilisés dans cette
'étude par rapport à ceux qu'ont exploités Chennouf et alii (1997) et Destré et alii (1999, 2000). Si les premiers
obtiennent des résultats comparables aux miens avec des échantillons également assez homogènes mais plus larges,
les seconds utilisent en revanche un échantillon nettement plus représentatif, puisqu'il est de très grande taille et
couvre une dizaine de secteurs. D'une façon générale, il semble qu'une plus grande hétérogénéité des données
devrait modifier sensiblement les résultats d'estimation du modèle.
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# ANNEXE I

## Déroulement des enquêtes et constitution des échantillons d'employés

Les trois enquêtes ont été réalisées dans l'objectif de constituer un échantillon global d'employés afin de pratiquer des tests économétriques en coupe instantanée. L'essentiel était de retracer de façon précise la carrière de chaque salarié en tenant compte de ses années d'éducation et de formation, de l'ensemble de ses expériences professionnelles ainsi que d'un certain nombre de caractéristiques individuelles (état civil, rémunérations, situation dans l'emploi, etc.). Au Maroc, à l'Île Maurice comme en Tunisie, les enquêteurs ont pu visiter des entreprises dont la diversité, tant du point de vue des effectifs, de la politique de gestion et d'encadrement que de la localisation, a semblé relativement satisfaisante. La constitution des échantillons d'entreprises n'a pourtant pas été chose facile. Les enquêteurs se sont en effet heurtés à des réticences de la part des chefs d'entreprise, qu'il a fallu petit à petit dissiper. Le premier contact avec l'entreprise s'est effectué généralement avec le chef d'entreprise ou le directeur d'une des usines, lorsque l'entreprise était importante. Le plus souvent, il a été possible d'obtenir un entretien avec le haut responsable et, à chaque fois que l'entreprise en possédait, une entrevue avec le chef du personnel. Au Maroc et en Tunisie, des renseignements spécifiques ont été obtenus concernant les caractéristiques des entreprises (structure des effectifs, organisation du travail, politique de communication, innovations) et leur politique de formation (organigramme par employé lorsqu'il y en avait un). Une visite des unités, des laboratoires ou des usines, a aussi régulièrement été effectuée.
Les enquêteurs ont pu ainsi constituer un échantillon en tirant de façon aléatoire les personnes à interroger au sein de chaque catégorie d'employés, en tenant compte de la proportion féminine des entreprises. Dans certains cas, les personnes interviewées ont été désignées par les responsables selon des critères de représentativité définis avec ces derniers. Dans toutes les entreprises marocaines et tunisiennes, ont été interrogés au moins 15 personnes et pas moins de 10% de l'effectif total. À l'Île Maurice, un minimum de 30% des effectifs des entreprises a été retenu. Une attention particulière a également été portée sur le statut de la main-d'oeuvre dans les enquêtes : autant que possible, ont été choisis des individus ayant un minimum de trois mois d'ancienneté dans l'entreprise. Les stagiaires ont donc été écartés de l'échantillon, ainsi que les saisonniers.
ANNEXE II. Tableau 1. Définition des variables utilisées dans les régressions

<table><tr><td>AEXPE</td><td>équivalent en années des autres expériences professionnelles (n'intégrant pas la dernière expérience): EXPET-ANCIE-EXPEP</td></tr><tr><td>AGE</td><td>âge de l'individu</td></tr><tr><td>ANCIE</td><td>équivalent en années de l'ancienneté dans l'entreprise actuelle</td></tr><tr><td>ANCIEM</td><td>ancienneté moyenne de chaque entreprise, en années, calculée pour chaque individu en excluant sa contribution</td></tr><tr><td>CHOMA</td><td>période totale d'inactivité en années</td></tr><tr><td>CORAN</td><td>variable dummy indiquant le suivi de l'école coranique</td></tr><tr><td>DISUP</td><td>variable dummy indiquant la possession d'un diplôme d'études supérieures (Université ou École)</td></tr><tr><td>ECTANCIE</td><td>écart-type de l'ancienneté au sein de chaque entreprise</td></tr><tr><td>ECTEDUC</td><td>écart-type de l'éducation (EDUC) au sein de chaque entreprise</td></tr><tr><td>EDUC</td><td>nombre total d'années d'éducation: PRIM+SECON+SUP+TECH, les années de redoublement n'ayant pas été intégrées. Partant du principe qu'une année non réussie mais non redoublée se prête quand même à une acquisition de connaissances, le critère retenu est le niveau atteint, non le niveau obtenu.</td></tr><tr><td>ETUD</td><td>nombre total d'années d'éducation, les années d'école primaire étant exclues (EDUC-PRIM)</td></tr><tr><td>EDUCM</td><td>éducation moyenne de chaque entreprise, en années, calculée pour chaque individu en excluant sa contribution</td></tr><tr><td>ENCADR</td><td>variable dummy indiquant l'occupation d'un poste d'encadrement ou de direction dans l'entreprise actuelle</td></tr><tr><td>ENFT</td><td>nombre d'enfants âgés de moins de 21 ans considérés comme enfants à charge</td></tr><tr><td>ENTR</td><td>variable dummy indiquant l'appartenance à l'entreprise j (j: 1,....,8)</td></tr><tr><td>ETUTP</td><td>variable dummy indiquant un diplôme d'études techniques ou professionnelles sans rapport avec l'emploi occupé</td></tr><tr><td>ETUTPA</td><td>variable dummy indiquant un diplôme d'études techniques ou professionnelles appliqué à l'emploi occupé</td></tr><tr><td>EXPE</td><td>équivalent en années de l'expérience professionnelle hors ancienneté: AEXPE+EXPEP</td></tr><tr><td>EXPEP</td><td>équivalent en années de l'expérience professionnelle précédant l'emploi occupé</td></tr><tr><td>EXPET</td><td>équivalent en années de l'expérience professionnelle totale: AEXPE+EXPEP+ANCIE</td></tr><tr><td>FORMA</td><td>équivalent en années de l'éventuelle formation formelle (interne ou exteme) suivie par l'individu dans le cadre de l'entreprise actuelle (égale à 0 pour les employés qui n'en ont pas eu et pour ceux qui appartiennent à une entreprise n'offrant pas de formation formelle à ses employés)</td></tr><tr><td>FORMAD</td><td>variable dummy indiquant le suivi d'une formation formelle par l'individu dans son entreprise actuelle (égal à 1 si FORMA>0)</td></tr><tr><td>LSAL</td><td>logarithme naturel du salaire mensuel déclaré</td></tr><tr><td>LSALH</td><td>Ln (SALH<sub>i</sub>) = { Ln (SAL / n<sub>i</sub>) pour tout i des entreprises tunisiennes 3,4,5,6,8<br>Ln (SAL / n<sub>i</sub>) pour tout i des entreprises tunisiennes 1,2,7<br>où n<sub>i</sub> et n<sub>i</sub> sont les nombres d'heures travaillées par mois par les employés correspondants</td></tr><tr><td>MARI</td><td>variable dummy indiquant la situation matrimoniale: 1 si marié(e), 0 si divorcé(e), veuf(ve) ou célébataire</td></tr><tr><td>NEMP</td><td>nombre d'emplois exercés durant la vie professionnelle par l'employé (seulement pour l'île Maurice)</td></tr><tr><td>PRIM</td><td>nombre d'années d'études primaires: cette variable prend pour valeur maximale 5 années au Maroc et en Tunisie et 6 années à l'île Maurice</td></tr><tr><td>PROVE</td><td>variable dummy indiquant l'origine géographique des employés: milieu urbain=0, milieu rural=1 (Maroc et Tunisie)</td></tr><tr><td>SAL</td><td>salaire mensuel déclaré</td></tr><tr><td>SALH</td><td>salaire horaire calculé (seulement pour la Tunisie)</td></tr><tr><td>SECON</td><td>nombre d'années d'études secondaires: cette variable prend pour valeur maximale 7 années</td></tr><tr><td>SECT</td><td>variable dummy indiquant le secteur de l'individu: 0=IMME, 1= textiles (Maroc, Tunisie);<br>0 = bijouterie, 1 = horlogerie (Île Maurice)</td></tr><tr><td>SEXE</td><td>variable dummy indiquant le sexe: 0 = homme, 1 = femme</td></tr><tr><td>STAGA</td><td>équivalent en années de l'ensemble des stages professionnels effectués précédemment et en rapport avec l'emploi occupé, c'est-à-dire dans le même secteur ou bien dans un emploi similaire à l'emploi actuel (Maroc et Tunisie uniquement)</td></tr><tr><td>SUP</td><td>nombre d'années d'études supérieures</td></tr><tr><td>SUPANCIE</td><td>sup (max) de l'ancienneté au sein de chaque entreprise</td></tr><tr><td>SUPETUD</td><td>sup (max) de la variable ETUD de chaque entreprise</td></tr><tr><td>SUPEXPEP</td><td>sup (max) de la variable EXPEP de chaque entreprise, l'expérience individuelle précédant l'emploi occupé</td></tr><tr><td>SUPFORMA</td><td>sup (max) de la variable FORMA de chaque entreprise</td></tr><tr><td>TECH</td><td>nombre d'années d'études techniques ou professionnelles</td></tr></table>
<table><caption>Tableau 2. Statistiques descriptives</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="4">Maroc</th><th colspan="4">Tunisie</th><th colspan="4">Maurice</th></tr><tr><th>Moyenne</th><th>Ecart-type</th><th>min</th><th>max</th><th>Moyenne</th><th>Ecart-type</th><th>min</th><th>max</th><th>Moyenne</th><th>Ecart-type</th><th>min</th><th>max</th></tr></thead><tbody><tr><td>AEXPE</td><td>1,178</td><td>2,949</td><td>0,00</td><td>16,00</td><td>1,161</td><td>2,606</td><td>0,00</td><td>15,00</td><td>1,017</td><td>2,827</td><td>0,00</td><td>20,00</td></tr><tr><td>AGE</td><td>30,414</td><td>8,231</td><td>16</td><td>59</td><td>29,532</td><td>7,774</td><td>15</td><td>52</td><td>26,321</td><td>7,979</td><td>16</td><td>56</td></tr><tr><td>ANCIE</td><td>6,005</td><td>5,305</td><td>0,00</td><td>21,25</td><td>5,898</td><td>5,902</td><td>0,17</td><td>30,08</td><td>4,518</td><td>4,877</td><td>0,08</td><td>26,00</td></tr><tr><td>ANCIEM</td><td>6,005</td><td>3,131</td><td>1,42</td><td>13,03</td><td>5,898</td><td>3,399</td><td>1,38</td><td>14,05</td><td>4,538</td><td>1,699</td><td>1,66</td><td>7,76</td></tr><tr><td>CHOMA</td><td>1,535</td><td>2,282</td><td>0,00</td><td>10,00</td><td>1,385</td><td>2,825</td><td>0,00</td><td>18,00</td><td>3,249</td><td>5,098</td><td>0,00</td><td>30,00</td></tr><tr><td>CORAN</td><td>0,103</td><td>0,305</td><td>0</td><td>1</td><td>0,177</td><td>0,383</td><td>0</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>DISUP</td><td>0,089</td><td>0,285</td><td>0</td><td>1</td><td>0,165</td><td>0,372</td><td>0</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>ECTANCIE</td><td>4,069</td><td>1,603</td><td>1,93</td><td>6,12</td><td>4,312</td><td>2,333</td><td>0,74</td><td>8,12</td><td>4,382</td><td>1,666</td><td>1,92</td><td>7,29</td></tr><tr><td>ECTEDUC</td><td>3,535</td><td>1,054</td><td>1,93</td><td>5,31</td><td>3,249</td><td>0,600</td><td>2,06</td><td>3,97</td><td>2,175</td><td>0,326</td><td>1,78</td><td>3,14</td></tr><tr><td>EDUC</td><td>9,787</td><td>4,426</td><td>0</td><td>18</td><td>9,676</td><td>3,880</td><td>0</td><td>18</td><td>9,181</td><td>2,283</td><td>0</td><td>15</td></tr><tr><td>EDUCM</td><td>9,787</td><td>2,551</td><td>6,26</td><td>13,87</td><td>9,676</td><td>2,113</td><td>7,59</td><td>15,79</td><td>9,181</td><td>0,781</td><td>7,59</td><td>11,00</td></tr><tr><td>ENCADR</td><td>0,241</td><td>0,429</td><td>0</td><td>1</td><td>0,190</td><td>0,394</td><td>0</td><td>1</td><td>0,098</td><td>0,299</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>ENFT</td><td>0,793</td><td>1,363</td><td>0</td><td>7</td><td>0,580</td><td>1,060</td><td>0</td><td>5</td><td>0,596</td><td>0,980</td><td>0</td><td>4</td></tr><tr><td>ENTR1</td><td>0,079</td><td>0,270</td><td>0</td><td>1</td><td>0,134</td><td>0,342</td><td>0</td><td>1</td><td>0,145</td><td>0,353</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>ENTR2</td><td>0,197</td><td>0,399</td><td>0</td><td>1</td><td>0,160</td><td>0,368</td><td>0</td><td>1</td><td>0,073</td><td>0,260</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>ENTR3</td><td>0,143</td><td>0,351</td><td>0</td><td>1</td><td>0,143</td><td>0,351</td><td>0</td><td>1</td><td>0,264</td><td>0,442</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>ENTR4</td><td>0,133</td><td>0,340</td><td>0</td><td>1</td><td>0,130</td><td>0,337</td><td>0</td><td>1</td><td>0,047</td><td>0,211</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>ENTR5</td><td>0,167</td><td>0,374</td><td>0</td><td>1</td><td>0,130</td><td>0,337</td><td>0</td><td>1</td><td>0,031</td><td>0,174</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>ENTR6</td><td>0,099</td><td>0,299</td><td>0</td><td>1</td><td>0,087</td><td>0,282</td><td>0</td><td>1</td><td>0,155</td><td>0,363</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>ENTR7</td><td>0,103</td><td>0,305</td><td>0</td><td>1</td><td>0,078</td><td>0,269</td><td>0</td><td>1</td><td>0,171</td><td>0,377</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>ENTR8</td><td>0,079</td><td>0,270</td><td>0</td><td>1</td><td>0,139</td><td>0,346</td><td>0</td><td>1</td><td>0,114</td><td>0,319</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>ETUTIP</td><td>0,133</td><td>0,340</td><td>0</td><td>1</td><td>0,052</td><td>0,222</td><td>0</td><td>1</td><td>0,145</td><td>0,353</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>ETUTPA</td><td>0,330</td><td>0,471</td><td>0</td><td>1</td><td>0,316</td><td>0,466</td><td>0</td><td>1</td><td>0,104</td><td>0,306</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>EXPE</td><td>2,704</td><td>4,492</td><td>0,00</td><td>25,58</td><td>3,261</td><td>4,689</td><td>0,00</td><td>22,00</td><td>2,700</td><td>4,698</td><td>0,00</td><td>31,00</td></tr><tr><td>EXPEP</td><td>1,526</td><td>2,829</td><td>0,00</td><td>15,00</td><td>2,100</td><td>3,369</td><td>0,00</td><td>20,00</td><td>1,683</td><td>3,367</td><td>0,00</td><td>31,00</td></tr><tr><td>EXPET</td><td>8,704</td><td>7,375</td><td>0,00</td><td>37,50</td><td>9,159</td><td>7,386</td><td>0,25</td><td>31,42</td><td>7,196</td><td>6,893</td><td>0,08</td><td>38,00</td></tr><tr><td>FORMA</td><td>0,126</td><td>0,249</td><td>0,00</td><td>2,00</td><td>0,091</td><td>0,324</td><td>0,00</td><td>3,00</td><td>0,066</td><td>0,206</td><td>0,00</td><td>2,00</td></tr><tr><td>FORMAD</td><td>0,300</td><td>0,460</td><td>0</td><td>1</td><td>0,182</td><td>0,387</td><td>0</td><td>1</td><td>0,326</td><td>0,470</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>LNSAL</td><td>7,759</td><td>0,468</td><td>6,62</td><td>9,90</td><td>5,570</td><td>0,567</td><td>3,95</td><td>7,21</td><td>7,929</td><td>0,434</td><td>7,07</td><td>9,39</td></tr><tr><td>LNSALH</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,197</td><td>0,251</td><td>-0,54</td><td>0,88</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>MARI</td><td>0,424</td><td>0,495</td><td>0</td><td>1</td><td>0,368</td><td>0,483</td><td>0</td><td>1</td><td>0,420</td><td>0,495</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>NEMP</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>2,098</td><td>1,734</td><td>1</td><td>18</td></tr><tr><td>PRIM</td><td>4,576</td><td>1,293</td><td>0</td><td>5</td><td>4,900</td><td>0,547</td><td>0</td><td>5</td><td>5,948</td><td>0,487</td><td>0</td><td>6</td></tr><tr><td>PROVE</td><td>0,828</td><td>0,379</td><td>0</td><td>1</td><td>0,147</td><td>0,355</td><td>0</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SALH</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1,893</td><td>1,347</td><td>0,29</td><td>7,57</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SAL</td><td>2689,248</td><td>2019,079</td><td>750</td><td>20000</td><td>315,131</td><td>231,382</td><td>52</td><td>1350</td><td>3075,492</td><td>1607,504</td><td>1172</td><td>12000</td></tr><tr><td>SECON</td><td>4,094</td><td>2,814</td><td>0</td><td>7</td><td>3,104</td><td>2,637</td><td>0</td><td>7</td><td>3,088</td><td>2,012</td><td>0</td><td>7</td></tr><tr><td>SECT</td><td>0,502</td><td>0,501</td><td>0</td><td>1</td><td>0,541</td><td>0,499</td><td>0</td><td>1</td><td>0,466</td><td>0,500</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>SEXE</td><td>0,463</td><td>0,500</td><td>0</td><td>1</td><td>0,498</td><td>0,501</td><td>0</td><td>1</td><td>0,705</td><td>0,457</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>STAGA</td><td>1,685</td><td>4,038</td><td>0,00</td><td>24,00</td><td>1,468</td><td>3,617</td><td>0,000</td><td>24,00</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SUP</td><td>0,251</td><td>0,784</td><td>0</td><td>5</td><td>0,634</td><td>1,466</td><td>0</td><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SUPANCIE</td><td>14,326</td><td>5,869</td><td>6,42</td><td>21,25</td><td>16,512</td><td>9,295</td><td>5,00</td><td>30,08</td><td>15,389</td><td>6,039</td><td>6,25</td><td>26,00</td></tr><tr><td>SUPETUD-ETUD</td><td>5,282</td><td>3,216</td><td>0</td><td>13</td><td>7,415</td><td>3,835</td><td>0</td><td>15</td><td>2,907</td><td>2,246</td><td>0</td><td>9</td></tr><tr><td>SUPEXPEP-EXPEP</td><td>6,523</td><td>4,501</td><td>0,00</td><td>15,00</td><td>12,433</td><td>5,341</td><td>0,00</td><td>20,00</td><td>9,582</td><td>7,308</td><td>0</td><td>31</td></tr><tr><td>SUPFORMA</td><td>0,448</td><td>0,557</td><td>0</td><td>2</td><td>0,512</td><td>0,989</td><td>0</td><td>3</td><td>0,537</td><td>0,405</td><td>0,25</td><td>2</td></tr><tr><td>TECH</td><td>0,866</td><td>1,153</td><td>0</td><td>6</td><td>1,038</td><td>1,558</td><td>0</td><td>6</td><td>0,150</td><td>0,482</td><td>0</td><td>3</td></tr></tbody></table>
ANNEXE III.

Tableau 1. Estimations du modèle de diffusion du savoir (11)

(H/h₀ en moyennes corrigées) et du modèle de Mincer augmenté

Variables dépendantes : Log du salaire mensuel déclaré (Maroc et Île Maurice) et Log du salaire horaire (Tunisie)

<table><thead><tr><th rowspan="2">Variables explicatives</th><th colspan="3">Diffusion-modèle (11)</th><th colspan="3">Mincer augmenté</th></tr><tr><th>Maroc</th><th>Tunisie</th><th>Maurice</th><th>Maroc</th><th>Tunisie</th><th>Maurice</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>7,3709***<br>0,0976</td><td>-0,7072***<br>0,1486</td><td>7,0531***<br>0,1760</td><td>7,3858*<br>0,1100</td><td>-0,5480***<br>0,1738</td><td>7,1016***<br>0,2367</td></tr><tr><td>PRIM</td><td>-0,0116<br>0,0141</td><td>0,0608***<br>0,0173</td><td>0,0344<br>0,0223</td><td>-0,0072<br>0,0163</td><td>0,0599*<br>0,0345</td><td>0,0358<br>0,0360</td></tr><tr><td>SECON</td><td>0,0309***<br>0,0085</td><td>0,0402***<br>0,0090</td><td>0,0172*<br>0,0094</td><td>0,0263***<br>0,0098</td><td>0,0395***<br>0,0094</td><td>0,0105<br>0,0102</td></tr><tr><td>SUP</td><td>0,1214***<br>0,0258</td><td>0,1809***<br>0,0194</td><td>—</td><td>0,1284***<br>0,0248</td><td>0,1744***<br>0,0195</td><td>—</td></tr><tr><td>TECH</td><td>—</td><td>0,0636***<br>0,0130</td><td>—</td><td>—</td><td>0,0627***<br>0,0130</td><td>—</td></tr><tr><td>ETUTPA</td><td>0,1727***<br>0,0362</td><td>—</td><td>0,4596***<br>0,0640</td><td>0,1700***<br>0,0474</td><td>—</td><td>0,4493***<br>0,0604</td></tr><tr><td>STAGA</td><td>0,0912<br>0,0883</td><td>0,1142**<br>0,0569</td><td>—</td><td>0,1055*<br>0,0602</td><td>0,1199*<br>0,0671</td><td>—</td></tr><tr><td>FORMA</td><td>0,2285**<br>0,0968</td><td>—</td><td>0,1156*<br>0,0708</td><td>0,2704***<br>0,0976</td><td>—</td><td>0,0960<br>0,0873</td></tr><tr><td>FORMAD</td><td>—</td><td>0,1479***<br>0,0559</td><td>—</td><td>—</td><td>0,1864***<br>0,0600</td><td>—</td></tr><tr><td>AEXPE</td><td>0,0281***<br>0,0088</td><td>0,0447***<br>0,0179</td><td>-0,0173<br>0,0197</td><td>0,0318***<br>0,0065</td><td>0,0411**<br>0,0179</td><td>-0,0161<br>0,0188</td></tr><tr><td>(AEXPE)<sup>2</sup></td><td>—</td><td>0,0003<br>0,0014</td><td>0,0025**<br>0,0011</td><td>—</td><td>0,0005<br>0,0016</td><td>0,0024**<br>0,0012</td></tr><tr><td>EXPEP</td><td>0,0126*<br>0,0033</td><td>0,0600***<br>0,0140</td><td>0,0318**<br>0,0130</td><td>0,0146**<br>0,0072</td><td>0,0570***<br>0,0135</td><td>0,0334***<br>0,0111</td></tr><tr><td>(EXPEP)<sup>2</sup></td><td>—</td><td>-0,0029***<br>0,0009</td><td>-0,0008*<br>0,0004</td><td>—</td><td>-0,0025***<br>0,0009</td><td>-0,0008*<br>0,0005</td></tr><tr><td>ANCIE</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>0,0583***<br>0,0111</td><td>0,0542***<br>0,0085</td><td>0,0762***<br>0,0096</td></tr><tr><td>(ANCIE)<sup>2</sup></td><td>—</td><td>—</td><td>—</td><td>-0,0013**<br>0,0006</td><td>-0,0010***<br>0,0004</td><td>-0,0023***<br>0,0005</td></tr><tr><td>SEXE</td><td>-0,1150***<br>0,0402</td><td>-0,1149*<br>0,0736</td><td>-0,1555***<br>0,0565</td><td>-0,1170**<br>0,0474</td><td>-0,1610***<br>0,0539</td><td>-0,1445***<br>0,0461</td></tr><tr><td>ENCADR</td><td>0,2333***<br>0,0516</td><td>0,2393***<br>0,0467</td><td>0,4539***<br>0,0609</td><td>0,2138***<br>0,0505</td><td>0,1858***<br>0,0542</td><td>0,4507***<br>0,0607</td></tr><tr><td>b₀ (cste)</td><td>-5,2113***<br>1,4626</td><td>-3,6041***<br>0,9241</td><td>-1,4048*<br>1,1797</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>EDUCM</td><td>0,2772**<br>0,1224</td><td>0,1692**<br>0,0834</td><td>0,0937<br>0,1463</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>ANCIEM</td><td>0,1434***<br>0,0574</td><td>0,0759***<br>0,0201</td><td>-0,2671***<br>0,0857</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>n</td><td>0,1010**<br>0,0516</td><td>0,3267***<br>0,1262</td><td>0,2192**<br>0,1012</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>R² ajusté</td><td>0,740</td><td>0,819</td><td>0,733</td><td>0,726</td><td>0,815</td><td>0,743</td></tr><tr><td>Observations</td><td>203</td><td>231</td><td>193</td><td>203</td><td>231</td><td>193</td></tr></tbody></table>

Les écart-types à la moyenne sont en italique. ***, ** et * signifient respectivement significatif aux seuils de 1%, 5% et 10%.
Tableau 2. Estimations du modèle de diffusion du savoir (14) ($H/h_0$ en sup)

Variables dépendantes : Log du salaire mensuel déclaré pour le Maroc et l'île Maurice,
Log du salaire horaire pour la Tunisie

<table><thead><tr><th rowspan="2">Variables explicatives</th><th colspan="3">Diffusion-modèle (14)</th></tr><tr><th>Maroc</th><th>Tunisie</th><th>Maurice</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>7,4873***<br>0,1083</td><td>-0,8761***<br>0,1976</td><td>7,0007***<br>0,1860</td></tr><tr><td>PRIM</td><td>-0,0126<br>0,0136</td><td>0,0625***<br>0,0181</td><td>0,0329<br>0,0232</td></tr><tr><td>SECON</td><td>0,0193*<br>0,0120</td><td>0,0554***<br>0,0160</td><td>0,0374**<br>0,0181</td></tr><tr><td>SUP</td><td>0,1076***<br>0,0270</td><td>0,1913***<br>0,0224</td><td>—</td></tr><tr><td>TECH</td><td>—</td><td>0,0795***<br>0,0199</td><td>—</td></tr><tr><td>ETUTPA</td><td>0,1509***<br>0,0376</td><td>—</td><td>0,4902***<br>0,0697</td></tr><tr><td>STAGA</td><td>0,0872<br>0,0796</td><td>0,1016*<br>0,0571</td><td>—</td></tr><tr><td>FORMA</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>FORMAD</td><td>0,0313<br>0,0543</td><td>0,1467***<br>0,0558</td><td>0,0094<br>0,0383</td></tr><tr><td>AEXPE</td><td>0,0404***<br>0,0160</td><td>0,0421***<br>0,0173</td><td>-0,0029<br>0,0209</td></tr><tr><td>(AEXPE)<sup>2</sup></td><td>-0,0013<br>0,0013</td><td>0,0007<br>0,0014</td><td>0,0013<br>0,0012</td></tr><tr><td>EXPEP</td><td>0,0243**<br>0,0113</td><td>0,0721***<br>0,0166</td><td>0,0410***<br>0,0136</td></tr><tr><td>(EXPEP)<sup>2</sup></td><td>—</td><td>-0,0029***<br>0,0010</td><td>-0,0008*<br>0,0005</td></tr><tr><td>SEXE</td><td>-0,1156***<br>0,0405</td><td>-0,1043*<br>0,0650</td><td>-0,1404***<br>0,0569</td></tr><tr><td>ENCADR</td><td>0,2432***<br>0,0484</td><td>0,2523***<br>0,0487</td><td>0,5018***<br>0,0703</td></tr><tr><td>SUPETUD-ETUD</td><td>-0,0164<br>0,0169</td><td>0,0280*<br>0,0156</td><td>0,0445*<br>0,0244</td></tr><tr><td>SUPEXPEP-EXPEP</td><td>0,0201<br>0,0166</td><td>0,0197**<br>0,0104</td><td>0,0180**<br>0,0087</td></tr><tr><td>SUPANCIE</td><td>0,0262**<br>0,0139</td><td>-0,0001<br>0,0069</td><td>0,0126**<br>0,0064</td></tr><tr><td>SUPFORMA</td><td>0,3820*<br>0,2346</td><td>0,1661**<br>0,0817</td><td>0,0707<br>0,1223</td></tr><tr><td>n</td><td>0,0914*<br>0,0538</td><td>0,3121***<br>0,1201</td><td>0,2324***<br>0,0769</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup><sub>ajusté</sub></td><td>0,735</td><td>0,820</td><td>0,713</td></tr><tr><td>Observations</td><td>203</td><td>231</td><td>193</td></tr></tbody></table>

Les écart-types à la moyenne sont en italique. ***, ** et * signifient respectivement significatif aux seuils de 1%, 5% et 10%.
<table><caption>Tableau 3. Diffusion du savoir des entreprises</caption><thead><tr><th rowspan="3">Taux et vitesses de diffusion du savoir</th><th colspan="3">Spécification en variables moyennes<br/>pour (<sup>H</sup>/<sub>h<sub>0</sub></sub> - 1)</th><th colspan="3">Spécification en "sup"<br/>pour (<sup>H</sup>/<sub>h<sub>0</sub></sub> - 1)</th></tr><tr><th>n (en%)</th><th>t<sub>q50</sub><br/>(en années)</th><th>t<sub>q95</sub><br/>(en années)</th><th>n (en%)</th><th>t<sub>q50</sub><br/>(en années)</th><th>t<sub>q95</sub><br/>(en années)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Entreprises marocaines</td><td>10,10<sup>b</sup></td><td>7,20</td><td>31,12</td><td>9,14<sup>c</sup></td><td>7,91</td><td>34,22</td></tr><tr><td>Entreprises tunisiennes</td><td>32,67<sup>a</sup></td><td>2,45</td><td>10,59</td><td>31,21<sup>a</sup></td><td>2,55</td><td>11,03</td></tr><tr><td>Entreprises mauriciennes</td><td>21,92<sup>b</sup></td><td>3,49</td><td>15,11</td><td>23,24<sup>a</sup></td><td>3,31</td><td>14,33</td></tr><tr><td>Grande entreprise canadienne<sup>1</sup></td><td>26,94</td><td>2,90</td><td>12,50</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Entreprises algériennes<sup>1</sup></td><td>13,0</td><td>5,67</td><td>24,51</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Entreprises françaises<sup>2</sup></td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>6,84</td><td>10,46</td><td>45,22</td></tr></tbody></table>

a, b et c signifient respectivement significatif aux seuils de 1%, 5% et 10%.

1: Estimations obtenues par Chennouf et alii (1997)

2: Estimations obtenues par Destré et alii (1999)

<table><caption>Tableau 4. Savoirs relatifs moyens des entreprises</caption><thead><tr><th rowspan="3">Savoirs relatifs (H/h<sub>0</sub>)</th><th colspan="2">Spécification en variables moyennes<br/>pour (<sup>H</sup>/<sub>h<sub>0</sub></sub> - 1) (10)</th><th colspan="2">Spécification en sup<br/>pour (<sup>H</sup>/<sub>h<sub>0</sub></sub> - 1) (13)</th></tr><tr><th colspan="2">Valeurs de H/h<sub>0</sub></th><th colspan="2">Valeurs de H/h<sub>0</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>Entreprises marocaines</td><td>1,86<sup>a</sup> (0,027)</td><td></td><td>1,85<sup>a</sup> (0,030)</td><td></td></tr><tr><td>Entreprises tunisiennes</td><td>1,74<sup>a</sup> (0,013)</td><td></td><td>1,74<sup>a</sup> (0,017)</td><td></td></tr><tr><td>Entreprises mauriciennes</td><td>1,31<sup>a</sup> (0,005)</td><td></td><td>1,66<sup>a</sup> (0,013)</td><td></td></tr><tr><td>Grande entreprise canadienne<sup>1</sup></td><td>1,54</td><td></td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>Entreprises algériennes<sup>1</sup></td><td>1,51</td><td></td><td>-</td><td></td></tr><tr><td>Entreprises françaises<sup>2</sup></td><td>-</td><td></td><td>1,37 (0,19)</td><td></td></tr></tbody></table>

Les écart-types à la moyenne, corrigés par la méthode du DELTA<fnref n="52" />, sont entre parenthèses, a signifie significatif au seuil de 1%.

<footnote n="52">⁵² La méthode du delta consiste à rechercher var[c(θ̂) - q] lorsque l'on ne connaît que var[θ̂]. Elle dit que : var[c(θ̂) - q] = C'var[θ̂]C, où</footnote>
<table><caption>Tableau 5. Rendements moyens de l'ancienneté</caption><thead><tr><th rowspan="2">Modèles</th><th colspan="3">Mincer augmenté</th><th colspan="3">Diffusion modèle (11)</th><th colspan="3">Diffusion modèle (14)</th></tr><tr><th>Maroc</th><th>Tunisie</th><th>Maurice</th><th>Maroc</th><th>Tunisie</th><th>Maurice</th><th>Maroc</th><th>Tunisie</th><th>Maurice</th></tr></thead><tbody><tr><td>1<sup>ère</sup> année d'ancienneté</td><td>5,87%</td><td>5,47%</td><td>7,67%</td><td>7,89%<br>(0,45)</td><td>18,25%<br>(0,94)</td><td>5,70%<br>(0,20)</td><td>7,14%<br>(0,48)</td><td>17,70%<br>(1,24)</td><td>12,61%<br>(0,62)</td></tr><tr><td>2<sup>ème</sup> année d'ancienneté</td><td>5,60%</td><td>5,25%</td><td>7,16%</td><td>6,45%<br>(0,29)</td><td>11,46%<br>(0,45)</td><td>4,40%<br>(0,15)</td><td>5,90%<br>(0,29)</td><td>11,16%<br>(0,59)</td><td>8,90%<br>(0,38)</td></tr><tr><td>3<sup>ème</sup> année d'ancienneté</td><td>5,32%</td><td>5,04%</td><td>6,65%</td><td>5,38%<br>(0,20)</td><td>7,69%<br>(0,26)</td><td>3,44%<br>(0,12)</td><td>4,98%<br>(0,21)</td><td>7,55%<br>(0,34)</td><td>6,56%<br>(0,26)</td></tr><tr><td>4<sup>ème</sup> année d'ancienneté</td><td>5,05%</td><td>4,82%</td><td>6,14%</td><td>4,56%<br>(0,16)</td><td>5,36%<br>(0,16)</td><td>2,72%<br>(0,08)</td><td>4,27%<br>(0,16)</td><td>5,31%<br>(0,21)</td><td>4,96%<br>(0,15)</td></tr><tr><td>5<sup>ème</sup> année d'ancienneté</td><td>4,77%</td><td>4,61%</td><td>5,64%</td><td>3,91%<br>(0,14)</td><td>3,82%<br>(0,11)</td><td>2,17%<br>(0,08)</td><td>3,70%<br>(0,14)</td><td>3,82%<br>(0,14)</td><td>3,81%<br>(0,15)</td></tr><tr><td>Rendement moyen</td><td>4,50%</td><td>4,42%</td><td>5,87%</td><td>3,38%<sup>a</sup><br>(0,12)</td><td>2,86%<sup>a</sup><br>(0,07)</td><td>2,40%<sup>a</sup><br>(0,09)</td><td>3,23%<sup>a</sup><br>(0,12)</td><td>2,89%<sup>a</sup><br>(0,10)</td><td>4,30%<sup>a</sup><br>(0,17)</td></tr></tbody></table>

Les écart-types à la moyenne, corrigés par la méthode du DELTA, sont entre parenthèses, a signifie significatif au seuil de 1%.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Graphique 4. Rendements marginaux de l'ancienneté par rapport à n au cours du temps (dR/dn)</figcaption></figure>

$$C = \frac{\partial c(\hat{\theta})}{\partial \hat{\theta}}.$$
Rendements
marginaux

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Graphique 1. Rendements marginaux de l'ancienneté
Maroc</figcaption></figure>

Rendements
marginaux

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Graphique 2. Rendements marginaux de l'ancienneté
Tunisie</figcaption></figure>

Rendements
marginaux

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Graphique 3. Rendements marginaux de l'ancienneté
Maurice</figcaption></figure>
# Annexe IV. Calcul des rendements de l'ancienneté

Des équations (5) et (6) du modèle de diffusion du savoir, on peut calculer le taux de rendement marginal brut de la tième période d'ancienneté dans l'entreprise :

$$R_t = \frac{h_t - h_{t-1}}{h_{t-1}} = \frac{n}{1+n} \left( \frac{H}{h_{t-1}} - 1 \right). \qquad (15)$$

$R_t$, le taux de rendement de l'ancienneté et de la formation sur le tas, est toujours positif ou nul dans la mesure où le savoir d'un nouvel entrant dans l'entreprise ne peut être supérieur au savoir total $H$ (c'est-à-dire $H > h_{t-1}$). En remplaçant (6) dans (15), on obtient une relation de récurrence entre les rendements bruts successifs de l'ancienneté :

$$R_t = \frac{1}{1+n} \frac{R_{t-1}}{1+R_{t-1}}. \qquad (16)$$

De cette relation, on peut extraire finalement l'expression du rendement de l'ancienneté dans l'entreprise:

$$R_t = \frac{\frac{n}{(1+n)^t} \left( \frac{H}{h_0} - 1 \right)}{\frac{H}{h_0} - \frac{1}{(1+n)^{t-1}} \left( \frac{H}{h_0} - 1 \right)}. \qquad (17)$$

Si l'on contrôle les effets de la formation formelle sur les gains, cette expression peut être interprétée comme représentant le rendement marginal brut de la formation informelle (learning by watching).

L. Lévy-Garboua (1994) tire aussi trois enseignements de cette expression :

1. En maintenant le taux de diffusion du savoir constant, le rendement marginal de l'ancienneté est une fonction concave du savoir relatif de l'entreprise par rapport au travailleur au début de sa formation sur le tas. Ce résultat est donc compatible avec l'hypothèse de Lucas (1988) sur les effets d'externalité du capital humain moyen, dans la mesure où les rendements de l'ancienneté dépendent ici d'effets externes (d'entreprises ou de secteurs) et non plus seulement d'effets individuels.

2. Les rendements marginaux de l'ancienneté diminuent mais de moins en moins vite ($\frac{\partial R_t}{\partial t} < 0$ et $\frac{\partial^2 R_t}{\partial t^2} > 0$). L'usage d'une fonction de gains quadratique (Mincer, 1974) suppose au contraire des rendements décroissant linéairement. Cette dernière conduirait ainsi à sous-estimer les rendements de l'ancienneté pour des valeurs extrêmes de celle-ci (Lévy-Garboua, 1994, graphique 3).

3. Les rendements de l'ancienneté dépendent du rythme de diffusion du savoir : on peut montrer, en dérivant $R_t$ par rapport à $n$, que si $H > h_0$ le rendement marginal de l'ancienneté croît d'abord en fonction du taux de diffusion du savoir pour des durées faibles de l'ancienneté ($t$ petit), puis décroît quand la durée de l'ancienneté s'allonge. Ainsi, une intensification de la formation informelle - l'augmentation de $n$ - accroît le rendement marginal de l'ancienneté des personnes en début de carrière, mais fait baisser celui des personnes en milieu ou en fin de carrière.