Notes

Pour en savoir plus, visiter le site http://www.passeportpourmareussite.ca.

Plus précisément l’Ontario et le Nouveau-Brunswick. Oreopoulos (2006) présente des données probantes sur les effets positifs engendrés par la hausse de l’âge de la scolarité obligatoire.

Dans les faits, beaucoup de détenteurs d’un diplôme d’études secondaires suivent une formation postsecondaire. En ce sens, le fait d’avoir un diplôme d’études secondaires est très utile, car il s’agit d’une étape en vue de faire des études supérieures, dont il a été démontré qu’elles sont corrélées positivement avec les résultats sur le marché du travail. Toutefois, l’estimation des avantages conférés par un niveau de scolarité plus élevé dépasse la portée de la présente étude. Bourdabat et coll. (2010) présentent des données probantes sur les avantages de la formation postsecondaire.

Il convient de préciser que les données sur la santé disponibles dans les fichiers administratifs ne sont pas utilisées dans le cadre de la présente étude.

Il faut toutefois noter que l’échantillon n’est pas produit de façon aléatoire, étant donné la nature probabiliste du couplage entre le fichier du Recensement et le fichier T1. La distribution selon le sexe, l’âge, la province de résidence, le lieu de naissance et le niveau de scolarité le plus élevé est presque identique dans le fichier de données couplées du FDLMO et du Recensement de 1991 et dans le fichier du Recensement de 1991, mais certains groupes sont sous-représentés. Ainsi, Wilkins et coll. (2008) ont observé que les peuples autochtones sont sous-représentés dans le fichier couplé. C’est pourquoi il est plus facile de tirer des conclusions pour l’échantillon couplé sans pondération des données (comme dans la présente étude) que pour la population d’origine du Recensement avec les poids d’échantillonnage. Cela dit, les résultats pondérés et les résultats non pondérés sont similaires sur le plan qualitatif.

Il convient de rappeler que seules les personnes nées dans une province canadienne ont été retenues pour constituer l’échantillon. De ce fait, les personnes qui n’ont mentionné ni le français ni l’anglais à titre de première langue officielle ont été exclues de l’analyse, d’autant plus que ces personnes étaient trop peu nombreuses pour étayer les régressions. Les personnes nées dans les territoires ont elles aussi été exclues, faute de pouvoir constituer un échantillon de taille suffisante.

Toutes ces variables sont déterminées bien avant les études secondaires. De ce fait, elles ne constituent pas des résultats du « processus » étudié (l’obtention d’un diplôme d’études secondaires). Il y a certes d’autres facteurs susceptibles d’influer sur nombre des résultats rattachés au marché du travail, comme l’industrie, la profession et l’expérience de travail, mais ces facteurs sont eux-mêmes des résultats. Les détenteurs d’un diplôme d’études secondaires peuvent travailler dans différentes industries et occuper différentes professions, et leur expérience sur le marché du travail peut être plus grande ou au contraire plus réduite que celle des personnes sans diplôme. C’est pourquoi ces variables ne sont pas incluses dans le modèle.

La condition voulant que les personnes fassent partie du FDLMO lors de la plupart des années étudiées était nécessaire pour éviter les cas où des personnes partent à l’étranger pour y travailler (les résultats sur le marché du travail ne peuvent alors être observés, de sorte qu’un code par défaut correspondant à une valeur de zéro peut alors être attribué par erreur). Ce critère d’échantillonnage a entraîné une réduction de seulement 9,2 % de la taille de l’échantillon, et les résultats obtenus ont été similaires à ceux produits en l’absence d’une telle restriction. Un critère d’échantillonnage moins rigoureux a aussi été utilisé pour produire un ensemble distinct de résultats : selon ce critère, les personnes devaient figurer dans le FDLMO au début (1991) et à la fin (2010) de la période à l’étude. Cette fois, la réduction de l’échantillon en raison de ce critère a été de 7,3 %, et les résultats ont été là encore très similaires à ceux obtenus en l’absence du critère en question.

Il n’a pas été tenu compte des années antérieures, car elles pourraient avoir précédé l’achèvement des études secondaires. Tout ce que l’on sait est qu’un diplôme d’études secondaires avait été obtenu avant la date du Recensement de 1991 (4 juin 1991) et que les personnes ne fréquentaient pas d’établissement d’enseignement au cours des neuf mois précédents. Il se peut que des diplômes additionnels aient été obtenus après le Recensement de 1991, alors que l’âge des personnes était supérieur à 26 ans en moyenne. Malheureusement, les données disponibles ne permettent pas de repérer ces situations.

Même dans des conditions d’inflation nulle, le dollar gagné à un moment quelconque vaut en général davantage que celui gagné à une date ultérieure. Cela tient à au moins deux facteurs. D’abord, le travailleur peut investir le dollar gagné au moment présent et faire fructifier ce capital. Le travailleur peut aussi préférer dépenser le dollar. Dans un cas comme dans l’autre, le travailleur peut d’une certaine manière « actualiser » le dollar qui sera gagné ultérieurement, ce dollar ne pouvant être investi ou dépensé tant qu’il n’est pas gagné. À partir de données discrètes sur des périodes déterminées, on établira la valeur actualisée d’un dollar futur en divisant la valeur future par 1 plus le facteur d’actualisation (r), le tout à la puissance n (soit le nombre de périodes d’actualisation écoulées depuis le début de la période), ou 1 $/(1+r)ⁿ. En l’absence d’information sur la préférence temporelle, on supposera généralement qu’il y a « indifférence temporelle », et les taux d’actualisation privés seront habituellement fondés sur les taux d’intérêt réels. De même, la valeur future de l’argent gagné à l’heure actuelle peut être estimée en appliquant le taux supposé, c’est-à-dire en multipliant la valeur pertinente par (1+r)ⁿ. Une façon intuitive de concevoir la valeur actualisée consiste à se la représenter comme étant la valeur forfaitaire d’une décision d’investissement si cette valeur était réalisée immédiatement plutôt sur toute la durée d’une vie. Aux fins de la présente étude, si la valeur actualisée d’un diplôme d’études secondaires se chiffre à x $, le fait d’obtenir ce diplôme engendre un avantage à long terme qui est équivalent à celui associé à la réception de x $ au début de la période, soit, dans le cas présent, lorsque l’âge des personnes se situe dans la mi-vingtaine.

Entre janvier 1991 et décembre 2010, le cours de clôture rajusté de l’indice composé S&P/TSX (qui rend compte des dividendes et des fractionnements d’actions) est passé de 4 690 $ à 13 443 $ (http://ca.finance.yahoo.com/). En dollars de décembre 2010 (Indice des prix à la consommation d’ensemble pour le Canada, données provenant du tableau 326-0020 de CANSIM), cela représente une hausse annuelle réelle de 5,4 %. Il faut noter que l’indice composé S&P/TSX couvre environ 95 % du marché boursier canadien et constitue depuis 1977 le principal indicateur du marché en ce qui touche les sociétés établies au Canada et inscrites à la cote de la Bourse de Toronto (http://www.tmxmoney.com). Les résultats obtenus sont qualitativement similaires lorsque l’on utilise d’autres facteurs d’actualisation, plus précisément 3 % et 7 %.

On pourrait soutenir que les traitements et salaires et le revenu net d’un travail autonome ne sont pas équivalents. De façon plus précise, les travailleurs autonomes peuvent déduire certaines dépenses qui auraient parfois été engagées de toute manière (par exemple à l’égard d’une pièce de la résidence qui sert de bureau durant les heures de bureau mais où les membres de la famille vont naviguer sur l’Internet à d’autres moments). Selon Schuetze (2002), les travailleurs autonomes sont en mesure de dissimuler des revenus, étant donné que les revenus ne sont pas déclarés par une tierce partie. Se fondant sur des données relatives aux dépenses, cet auteur a démontré que la consommation d’aliments par les travailleurs autonomes était plus élevée que dans le cas des travailleurs rémunérés pour un niveau donné de revenu déclaré. Il interprète ces résultats comme étant une forme d’inobservation fiscale chez les travailleurs autonomes. Il faut cependant préciser que les résultats présentés ici ressemblent de très près aux profils reliés aux traitements et salaires.

Il se peut que les cotisations de l’employeur à un régime de retraite soient investies dans un fonds particulier au nom des employés ou encore que ceux-ci aient une certaine latitude afin de choisir le fonds dans lequel les cotisations seront investies. Parfois, les employés pourront avoir droit au paiement d’un montant forfaitaire anticipé, qu’ils pourront investir ou dépenser à leur guise.

Le montant total des cotisations dans le FDLMO et les tendances connexes correspondent étroitement à ceux associés aux cotisations syndicales réelles selon les données de l’Enquête sur la population active (EPA). Ces résultats peuvent être obtenus sur demande.

Pour de plus amples renseignements à ce sujet, consultez le site Web suivant : http://www.servicecanada.gc.ca/fra/ae/legislation/loi_ae_page_entree.shtml.

Les chiffres sur les mises à pied permanentes et temporaires ainsi que les tendances liées à celles-ci dans le FDLMO correspondent étroitement aux données de l’Enquête sur la population active (EPA). Morissette et coll. (2013) fournissent de plus amples renseignements à ce sujet.

Pour les résultats mesurés en dollars, des régressions par les moindres carrés ordinaires sont estimées. Tous les autres résultats sont mesurés en chiffres. Pour cette raison, des modèles de régression binomiale négative sont estimés dans ces cas-là.

La valeur totale découlant de l’obtention d’un diplôme d’études secondaires dans le cas d’un homme ordinaire qui interrompt ses études alors qu’il lui reste 1,849 année d’études à faire se chiffre à 49 888 $ multipliés par 1,849 (ce qui rend compte de la valeur associée à l’effet lié au capital humain), plus 83 234 $ (soit la valeur de l’effet de signal), ce qui donne 175 451 $. Dans le cas d’une femme ordinaire qui interrompt ses études alors qu’il lui reste 1,819 année à faire, la valeur est de 33 682 $ multipliés par 1,819, plus 69 587 $, soit 130 866 $.

Il peut tout à fait y avoir des erreurs de mesure en ce qui a trait à la déclaration des années de scolarité, ce qui est susceptible de produire un biais vers le bas à l’égard de l’effet lié au capital humain. Il faut cependant ajouter que le coût de renonciation (soit les revenus auxquels on a renoncé) n’est pas pris en compte dans le calcul, ce qui entraîne un biais vers le haut en ce qui touche les estimations. Il n’est pas possible de savoir lequel de ces biais est le plus prononcé, de sorte que l’estimation de l’effet lié au capital humain est, dans le meilleur des cas, approximative.

Les modèles de régression estiment simplement la corrélation (partielle) entre caractéristiques et résultats, et ils ajustent de façon mécanique les écarts entre les résultats des diplômés et ceux des non-diplômés, en supposant que les deux groupes présentent les mêmes caractéristiques. Dans les faits, il n’est pas nécessaire que les deux groupes aient des caractéristiques similaires, et les résultats peuvent être estimés même s’il n’y a pas de « soutien commun » (c’est-à-dire de similitude des caractéristiques). Les estimateurs d’appariement constituent tout bonnement un outil efficace pour s’assurer qu’il existe un soutien commun. Un autre avantage des estimateurs d’appariement tient au fait que ceux-ci ne reposent pas sur des hypothèses relatives à la forme fonctionnelle comme c’est le cas des régressions. Les estimateurs d’appariement par score de propension constituent également un type d’estimateurs populaire où le soutien commun prend la forme de scores de propension plutôt que de covariables particulières. Il faut souligner que les estimateurs d’appariement, à l’instar des régressions, rendent compte de la sélection en fonction des facteurs observables. Or, dans les deux cas, il peut également y avoir sélection en fonction de facteurs non observables. Autrement dit, s’il y a des facteurs non observables qui déterminent la sélection au regard du processus étudié (obtention d’un diplôme terminal d’études secondaires) et qui sont corrélés avec le résultat, les deux approches peuvent produire des estimations biaisées.

Un modèle des moindres carrés ordinaires est utilisé pour estimer la moyenne de la variable dépendante, conditionnellement à différentes variables explicatives. Une régression quantile est similaire, si ce n’est que des quantiles conditionnels précis sont estimés. Les régressions quantiles sont utiles dans le présent contexte parce qu’un diplôme d’études secondaires ne sera pas forcément associé aux mêmes avantages pour toutes les personnes. Par exemple, une personne ayant des compétences plus restreintes ne sera peut-être pas en mesure de tirer parti de son diplôme d’études secondaires autant qu’une autre personne qui possède de plus grandes compétences.

Il convient de remarquer que l’approche fondée sur les régressions quantiles produit des estimations en fonction de différents niveaux de compétence à l’intérieur de groupes donnés établis selon la scolarité (par exemple les détenteurs d’un diplôme d’études secondaires); par contre, cette approche ne rend pas compte des différences relatives aux compétences de ces divers groupes.

À titre d’exemple, des parents plus instruits peuvent contribuer à de meilleures perspectives d’emploi en mettant à profit leurs contacts professionnels et leurs réseaux de connaissances. Corak et Piraino (2011) ont constaté qu’il existe un lien positif entre la transmission intergénérationelle des employeurs et le revenu du père.

Parmi les quatre mesures des compétences cognitives, la numératie est la seule où l’on observe un lien statistiquement significatif avec le revenu.

Les résultats s’appliquent là encore aux étudiants qui sont tout près d’obtenir un diplôme d’études secondaires (mais qui n’ont pas fait d’études postsecondaires), étant donné que les effets de signal sont estimés à l’égard d’un échantillon n’ayant pas fait d’études postsecondaires. Par contre, à l’intérieur de ce groupe, les résultats rendent compte des avantages moyens associés au diplôme d’études secondaires pour les étudiants dont les compétences se situent à tous les niveaux.

Leurs résultats rendent compte eux aussi de l’effet de traitement local moyen, mais en ce sens qu’ils s’appliquent aux personnes qui ont modifié leur décision de terminer ou non leurs études secondaires en raison des conditions du marché du travail local.