Rapports économiques et sociaux
Résultats économiques des réfugiés pris en charge par le gouvernement à des destinations désignées : effet de la taille de la ville

Résumé

La présente étude vise à déterminer s’il y avait des écarts considérables entre les résultats économiques des réfugiés pris en charge par le gouvernement (RPG) selon la taille de la ville qui leur a été désignée. Une analyse a été effectuée sur les réfugiés qui n’ont pas quitté leur ville désignée (les non-migrants) et les réfugiés qui se sont réinstallés ailleurs (les migrants). Étayée par la littérature antérieure, l’étude a montré que la probabilité qu’une personne déménage est beaucoup plus élevée chez les RPG à qui on a désigné des collectivités plus petites, comparativement à ceux à qui on a désigné des grandes villes. Néanmoins, parmi les RPG non migrants, ceux à qui Toronto a été désigné avaient l’incidence d’emploi le plus faible et les gains annuels les moins élevés, tandis que les non-migrants installés dans des villes de taille moyenne et petite avaient de meilleurs résultats économiques. Des tendances semblables ont été observées chez les RPG migrants : ceux ayant choisi de se réinstaller dans une ville servant de porte d’entrée (Montréal, Toronto et Vancouver) enregistraient l’incidence de l’emploi le plus faible et touchaient les gains annuels les plus bas, alors que ceux ayant choisi de se réinstaller dans une ville plus petite avaient tendance à enregistrer de meilleurs résultats sur le marché du travail. L’analyse de régression a indiqué que la majorité (89 %) de ces écarts entre les tailles des villes pourraient être expliqués par les taux d’emploi de la ville, ainsi que la région d’origine des RPG. Ces variables explicatives tenaient aussi compte d’environ la moitié des variations des gains annuels selon la taille de la ville.

Mots clés : réfugiés, migration secondaire, taux de rétention régional, gains

Auteurs

Yasmin Gure et Garnett Picot travaillent à la Direction générale de la recherche et de l’évaluation d’Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada. Feng Hou travaille à la Division de l’analyse sociale et de la modélisation de la Direction des études analytiques et de la modélisation de Statistique Canada.

Remerciements

La présente étude a été menée par Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada et Statistique Canada. Les auteurs tiennent à remercier Stéphane Arabackyj, Chris Hamilton et Humaira Somra pour les conseils et les commentaires qu’ils ont transmis à l’égard d’une version antérieure du présent article.

Introduction

Un élément essentiel du programme d’immigration du Canada est de favoriser une répartition géographique équilibrée des immigrants et des réfugiés d’un bout à l’autre du Canada (IRCC, 2020). Grâce à divers outils stratégiques, Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada (IRCC) a déployé des efforts pour encourager l’établissement des nouveaux arrivants dans les régions métropolitaines moyennes et petites au lieu des plus grandes villes du pays. Grâce à ces initiatives, on estime que des avantages découlant de l’immigration, y compris la croissance économique et la diversité ethnoculturelle, peuvent être ressentis partout au pays. Contrairement aux autres catégories d’admission des immigrants ou des réfugiés, l’IRCC joue un rôle direct dans la détermination de la destination initiale d’établissement des réfugiés pris en charge par le gouvernement (RPG) avant leur arrivée. Pour cet afflux de réfugiés, le ministère assure l’équilibre entre les besoins précis d’établissement des RPG et les engagements de l’IRCC envers l’établissement de réfugiés dans l’ensemble des villes du Canada.

Les recherches dominantes sur la rétention régionale des nouveaux arrivants au Canada ont tendance à mettre l’accent sur les immigrants en général et se limitent souvent aux données recueillies à l’échelle provinciale. Bien que ces recherches puissent aider à mettre en contexte les tendances de migration secondaire, elles peuvent aussi restreindre la compréhension des tendances de migration des réfugiés qui se manifestent à un niveau géographique inférieur. Plus récemment, des études ont commencé à analyser les tendances de rétention et de migration secondaire des réfugiés à l’échelle des villes (Gure et Hou, 2022; Kaida et coll., 2020). Cependant, il y a un manque considérable d’information dans la littérature en ce qui a trait aux répercussions qu’ont la rétention et les décisions de migration secondaire des réfugiés sur les résultats économiques des réfugiés. Ceci est surtout pertinent d’un point de vue stratégique, car les politiques de dispersion ne peuvent pas être efficaces sans une intégration économique réussie.

La présente étude cherche à comprendre la façon dont les résultats économiques des RPG varient selon la taille de la ville de réinstallation. De plus, l’étude compare les résultats économiques des RPG qui choisissent de demeurer à leur destination initiale et ceux qui décident de se réinstaller ailleurs. L’étude vise aussi à comprendre dans quelle mesure ces résultats économiques sont influencés par les différences dans les caractéristiques sociodémographiques des RPG, ainsi que par les conditions de la ville de réinstallation. Les réponses à ces questions peuvent fournir de précieux renseignements sur la rétention et les décisions de migration secondaire des réfugiés au Canada. Elles peuvent aussi fournir d’autres éléments de preuve pour déterminer comment les destinations de réinstallations sont sélectionnées pour les RPG.

Contexte

Réinstallation des réfugiés au Canada et destination-jumelage

Les réfugiés qui sont sélectionnés à l’étranger en vue d’une réinstallation au Canada sont admis par l’un des trois volets de réinstallation : le programme des réfugiés pris en charge par le gouvernement (RPG), le programme des réfugiés parrainés par le secteur privé (RPSP) et le programme des réfugiés désignés par un bureau des visas (RDBV-M). Les destinations de réinstallation des RPSP et des RDBV-M sont déterminées, en partie, par leurs parrains au Canada, tandis que les RPG sont « jumelés » ou attribués à des collectivités précises au Canada avant leur arrivée. La décision quant à l’endroit où un RPG peut être réinstallé dépend souvent de divers facteurs, comme la présence de membres de la famille ou d’amis dans la région, la présence de communautés culturelles et religieuses et la disponibilité de services d’installation. De plus, IRCC détermine où réinstaller un RPG à la suite de discussions avec les provinces, qui l’aident à préétablir des plans et des quotas annuels pour réinstaller les réfugiés partout au Canada (IRCC, 2016).

Un important pilier de la réussite de la procédure de destination-jumelage des RPG est la rétention. En d’autres mots, la meilleure façon d’évaluer l’efficacité du processus de sélection de la destination peut être en déterminant la proportion des RPG qui décident de demeurer à leur destination initiale après leur arrivée au Canada. Outre la prise en considération de divers facteurs pour déterminer l’emplacement de réinstallation idéal pour les RPG, un processus de réinstallation efficace tient aussi en compte les préférences articulées par les RPG avant leur arrivée. Par exemple, Simich et coll. (2002) ont découvert que plus de 90 % des RPG qui ont changé leur destination à l’arrivée à l’aéroport estimaient qu’ils n’avaient pas été établis en fonction des préférences qu’ils avaient exprimées. Plus récemment, les éléments de preuve suggèrent une amélioration du processus destination-jumelage. Une récente étude menée par Gure et Hou (2022) a déterminé que, depuis le début des années 2000, les taux de rétention globaux ont augmenté au sein des cohortes successives de RPG admis. Une meilleure prise en considération des préférences des RPG pourrait être l’un des facteurs ayant contribué à cette hausse.

Rétention et migration secondaire des réfugiés

À leur arrivée au Canada, les membres d’un sous-groupe de RPG pourraient décider en fin de compte qu’ils ne veulent plus habiter dans leur destination désignée. Bien que les RPG puissent être réinstallés à des villes de différentes tailles partout au Canada, la documentation existante appuie la notion que les réfugiés ont tendance à préférer habiter dans des villes plus grandes au lieu de plus petites collectivités ou de régions rurales (IRCC, 2011; Derwing et Krahn, 2008; Hyndman et coll., 2006; Sherrell et coll., 2005). Pour les RPG qui se sont réinstallés à l’une de ces régions plus petites, le taux d’émigration interne au cours des années suivant l’établissement est élevé. Kaida et coll. (2020) ont déterminé que la proportion des RPG ayant décidé de quitter leur destination initiale a augmenté lorsque la taille de la ville de destination initiale était plus petite. Cette constatation a été appuyée dans une étude menée par Gure et Hou en 2022, où il a été observé que les RPG réinstallés dans des collectivités plus petites étaient beaucoup plus susceptibles de quitter leur destination initiale. De plus, l’étude a permis de déterminer que, même si la majorité de la migration secondaire a lieu au cours de la première année suivant l’arrivée, la part des RPG qui se sont réinstallés à ces collectivités plus petites continue de diminuer sur la période de 10 ans à l’étude.

Des recherches antérieures ont exploré à fond les facteurs pouvant motiver les nouveaux arrivants à s’installer dans les grandes villes. Une des raisons les plus fréquemment citées pour la migration secondaire des immigrants est la recherche de débouchés économiques (Derwing et Krahn, 2008; Hou, 2007; Hyndman et coll., 2006). Comparativement aux villes plus grandes, les collectivités plus petites et rurales pourraient avoir plus de difficulté à retenir des immigrants en raison de leurs perspectives professionnelles limitées (Sherrell et coll., 2005; Abu-Laban et coll., 1999). Cela peut être particulièrement important pour les RPG, qui pourraient posséder des niveaux de capital humain inférieurs à ceux des autres groupes d’immigrants, ce qui pourrait empirer la situation sur le marché du travail. Ces RPG pourraient être motivés à se réinstaller dans de plus grandes villes où ils pourraient s’attendre à avoir plus de perspectives d’emploi favorables.

Les possibilités d’une meilleure situation sur le marché du travail en fonction de la taille de la ville peuvent aussi reposer sur la présence de collectivités de la même ethnie, qui ont tendance à être mieux établies dans les plus grandes villes du Canada (Hiebert, 2015; Hyndman et coll., 2006; Qadeer et Kumar, 2006). Les ouvrages ont étudié le rôle que jouent les grandes communautés ethniques dans l’établissement des réfugiés en tenant compte de l’hypothèse des affinités de groupe, selon laquelle les nouveaux immigrants préfèrent déménager et rester à des endroits où sont concentrées les mêmes communautés ethniques que la leur (Derwing et Krahn, 2008; Hou, 2007; Nogle, 1994). Pour les RPG, le désir de se réinstaller dans une grande ville où il y a des communautés de la même ethnie que la leur peut être un facteur d’incitation important pour la migration secondaire. Des expériences de réinstallation difficiles et traumatiques peuvent aussi souligner la nécessité d’avoir un soutien social et affectif familier. De plus, ces communautés établies peuvent servir de réseaux sociaux pour les RPG en leur donnant accès à de précieuses ressources de réinstallation, y compris l’accès à des possibilités d’emploi, au logement et à d’autres perspectives économiques.

Bien qu’il soit évident que les réfugiés pourraient préférer de se réinstaller dans de grandes villes en raison de leurs meilleurs résultats perçus sur le plan économique, il y a peu de recherches pour déterminer si ces aspirations se concrétisent à long terme, surtout comparativement aux réfugiés qui habitent dans des collectivités plus petites. En ce qui a trait aux RPG, pour lesquels la destination de réinstallation est sélectionnée avant leur arrivée, ce manque d’information entraîne une lacune importante en matière de renseignements. La présente étude cherche à comprendre la façon dont les résultats économiques des RPG varient selon la taille de la ville de réinstallation.

Elle contribue ainsi, de différentes façons, à la littérature existante.

Premièrement, la présente étude est parmi les premières à analyser les résultats économiques des RPG en utilisant les régions métropolitaines de recensement (RMR) et les agglomérations de recensement (AR) comme unités d’analyse géographiques. Puisque les indications empiriques existantes à l’égard des résultats économiques des réfugiés sont restreintes au cadre national, cela pourrait masquer les variations considérables qui existent entre les villes au Canada.

Deuxièmement, cette étude utilise la Base de données longitudinales sur l’immigration (BDIM) pour repérer les réfugiés au niveau de la catégorie d’admission. L’analyse peut ainsi suivre les résultats sur le marché du travail des sous-catégories de réfugiés au fil du temps et, par conséquent, fournir des explications plus exhaustives et systématiques. Grâce à ces recherches, on est en mesure de combler les lacunes existantes en matière de renseignements dans les cas où les analyses antérieures pourraient avoir regroupé les réfugiés ou les immigrants dans la même catégorie.

Enfin, la présente étude examine comment les résultats économiques des RPG pourraient différer entre les RPG n’ayant pas quitté leur destination désignée et ceux s’étant réinstallés ailleurs. Ces renseignements permettent ainsi de déterminer si ces écarts varient selon la taille de la destination désignée. À la connaissance des auteurs, il s’agit de la première étude au Canada qui examine le lien entre la migration secondaire et les résultats sur le marché du travail des réfugiés.

Données, mesures et méthodes

Données

La présente étude est fondée sur la BDIM, qui combine les fiches relatives au droit d’établissement et les dossiers fiscaux annuels des immigrants (Statistique Canada, 2020). Les données des immigrants qui ont produit au moins une déclaration de revenus depuis 1982 figurent dans la base de données. Les fiches relatives au droit d’établissement contiennent les caractéristiques des immigrants au moment de l’établissement, comme la destination prévue^Note , la catégorie d’admission (p. ex. la catégorie de l’immigration économique, la catégorie du regroupement familial et les réfugiés), l’âge, le niveau de scolarité, l’état matrimonial, le pays d’origine et les capacités en matière de langues officielles. Les dossiers fiscaux fournissent des renseignements sur le revenu annuel, l’état matrimonial actuel et le lieu de résidence. Les données de la BDIM utilisées dans cette étude portent sur les renseignements d’établissement jusqu’à 2021 et les renseignements fiscaux jusqu’à 2020.

L’analyse est axée sur 77 340 RPG qui étaient âgés de 20 à 54 ans au moment de leur immigration et qui sont arrivés au Canada entre 2000 et 2019. Le groupe d’âge de 20 à 54 ans a été sélectionné, car il représente les travailleurs d’âge intermédiaire à leur arrivée, et après 10 ans au Canada (soit la période de suivi utilisée dans le cadre de l’étude), ces travailleurs seraient âgés de 30 à 64 ans, dont la majorité serait encore en âge actif.

Mesures

Les RMR et les AR sont les principales unités géographiques pour les destinations prévues, et ces données permettent de mesurer la mobilité subséquente. Les limites de certaines RMR et AR changent d’un recensement à l’autre, ce qui complique l’utilisation des RMR et des AR pour étudier les résultats économiques des migrants et des non-migrants. Afin de surmonter ce problème, dans la présente étude, des limites de RMR et d’AR uniformes ont été créées dans le fichier de données fiscales à l’aide des limites du Recensement de 2016 comme référence^Note .

Les principales variables des résultats examinés dans la présente étude sont les gains annuels découlant d’un emploi rémunéré et l’incidence de l’emploi. Les gains d’emploi annuels sont tirés des fichiers de données fiscales. L’incidence de l’emploi pour toute année est le nombre de personnes qui gagnent plus de 500 $ au cours de l’année en question, divisé par le nombre de personnes ayant produit une déclaration de revenus pour cette même année. Au cours de la période de l’étude, environ 97 % des RPG et 96 % des RPSP avaient produit une déclaration de revenus au cours de la première année complète au Canada. Les taux de production de déclaration de revenus étaient légèrement inférieurs chez les immigrants de la catégorie du regroupement familial (environ 93 %) et les immigrants de la catégorie économique (environ 87 %).

Dans l’analyse multivariée qui permet de prédire les gains annuels et l’incidence de l’emploi des RPG, trois ensembles de variables explicatives sont utilisés.

Le premier ensemble de variables inclut les mesures géographiques. Pour examiner les RPG qui n’ont pas quitté leur ville désignée, 6 types de ville ont été utilisés, y compris les 3 villes servant de porte d’entrée (Toronto, Montréal et Vancouver), les RMR de taille moyenne (Ottawa, Calgary, Edmonton, Hamilton, Winnipeg et Québec), les petites RMR (p. ex. Victoria, Saskatoon et Halifax), et les petites régions urbaines (AR). On a aussi utilisé 11 variables qui saisissent les déplacements des RPG entre les types de ville. Ces 17 variables, qui visent les « non-migrants » et les « migrants », sont les principales variables d’intérêt indépendantes de la présente étude. Les réfugiés qui devaient s’établir dans des régions rurales ont été exclus parce qu’il est difficile de créer des limites uniformes pour les régions rurales dispersées. De plus, moins de 1 % des réfugiés devaient s’établir dans des régions rurales.

Le deuxième groupe de variables explicatives porte sur des caractéristiques socioéconomiques individuelles des RPG, y compris l’âge au moment de l’établissement, le sexe, l’état matrimonial, le nombre d’enfants, la région d’origine, la langue au moment de l’établissement, le niveau de scolarité au moment de l’établissement, le statut d’emploi après l’établissement et la fréquentation scolaire après l’établissement. La région d’origine est codée en neuf catégories : Amérique du Sud, Europe du Sud, Europe de l’Est, Afrique, Asie du Sud, Asie du Sud-Est, Asie orientale, Asie occidentale et autres pays. Les capacités langagières sont basées sur la combinaison de la langue maternelle et de la connaissance des langues officielles autodéclarées au moment de l’établissement : langue maternelle française, langue maternelle anglaise, autre langue maternelle et français parlé, autre langue maternelle et anglais parlé, autre langue maternelle et français et anglais parlés, ou ni français ni anglais parlé. La variable de la scolarité est codée en quatre catégories : non déclaré, diplôme d’études secondaires ou niveau de scolarité moins élevé, études postsecondaires partielles, et baccalauréat ou diplôme de niveau supérieur. La variable de la fréquentation scolaire a été codée 1 si l’immigrant avait fait des études postsecondaires à temps plein au cours de la dernière année d’imposition ou 0 dans les autres cas^Note .

Le troisième ensemble de variables explicatives permet de définir les caractéristiques au niveau de la ville pour les destinations désignées (dans le cas des non-migrants) et les villes de résidence actuelles (dans le cas des migrants), y compris la présence d’un fournisseur de services du Programme d’aide à la réinstallation (FS du PAR)^Note , les conditions économiques mesurées par l’incidence de l’emploi locale et les gains annuels médians de la population adulte (de 18 à 64 ans) née au Canada et des immigrants de longue date (ceux étant arrivés au Canada il y a plus de 20 ans), la présence d’enclaves ethniques et la réinstallation en groupe. La variable des fournisseurs de services du PAR a été codée en quatre catégories : aucun, de 1 à 5 années d’activités, de 6 à 10 années d’activités, plus de 10 années d’activités. Cette variable a été utilisée pour saisir les effets non seulement de l’existence des FS du PAR, mais aussi de leur expérience cumulée. La variable de l’enclave ethnique a été mesurée par le pourcentage des immigrants de la même région source dans les RMR ou les AR où un réfugié devait s’établir ou réside actuellement. La variable de réinstallation en groupe a été mesurée d’après le nombre de RPG qui sont arrivés à la même destination prévue la même année. Dans l’analyse multivariée, on a utilisé la transformation logarithmique de cette variable.

Méthodes

Les modèles de probabilité linéaire sont utilisés pour estimer les effets des variables explicatives sur l’incidence de l’emploi. Les modèles de régression ont été exécutés séparément pour la première année, la cinquième année et la dixième année après l’établissement. L’échantillon comprend des RPG âgés de 20 à 54 ans à l’établissement qui sont arrivés entre 2000 et 2019. Pour chaque période d’observation, deux modèles sont exécutés. L’incidence de l’emploi était la variable dépendante dans les deux modèles. Les variables indépendantes du modèle 1 comprennent seulement le premier ensemble de variables indépendantes décrit ci-dessus, lequel correspond aux 6 types de villes (pour les non-migrants) et aux 11 catégories de « réinstallation » (pour les migrants). La catégorie des non-migrants à Toronto est utilisée à titre de groupe de référence. Cela signifie que les coefficients des variables liés aux migrants et aux non-migrants indiquent l’écart de l’incidence de l’emploi (en points de pourcentage) entre chaque catégorie de non-migrants et de migrants à Toronto. Le modèle 2 comprend les variables indépendantes du modèle 1, mais comprend aussi un deuxième et un troisième ensemble de variables explicatives décrit ci-dessus. La différence dans les coefficients entre le modèle 1 et le modèle 2 au chapitre des variables indépendantes liées aux migrants ou aux non-migrants indique l’ampleur selon laquelle les variables de contrôle ont pris en considération l’écart de l’incidence de l’emploi entre les réfugiés n’ayant pas quitté Toronto et tout autre type de migrant ou de non-migrant. Un exemple est donné plus bas^Note .

Un ensemble de modèles de régression des moindres carrés ordinaires est utilisé pour estimer l’effet des variables explicatives sur les gains annuels des RPG. La variable dépendante est le niveau des gains annuels des RPG. Les autres détails liés à la modélisation sont identiques à ceux décrits pour les estimations de l’incidence de l’emploi, sauf que le niveau des gains annuels médians a été ajouté pour chaque ville à titre de variable explicative additionnelle. Pour la présente analyse, les non-migrants à Toronto ont été utilisés une fois de plus comme groupe de référence.

Résultats

Destinations désignées pour les réfugiés pris en charge par le gouvernement et les autres immigrants

Avant leur arrivée au Canada, les RPG sont jumelés à une destination « désignée », aussi appelée « destination prévue » dans la BDIM. Comparativement aux immigrants de la catégorie du regroupement familial et ceux de la catégorie économique, les RPG sont moins susceptibles d’avoir l’intention de se réinstaller à Montréal, à Toronto et à Vancouver, et plus susceptibles d’avoir l’intention de se réinstaller dans des centres métropolitains moyens et petits (tableau 1). Les RPG étaient aussi quelque peu moins susceptibles que les RPSP d’avoir l’intention de se réinstaller dans l’une des trois plus grandes villes, et plus susceptibles d’être associés à une petite région métropolitaine ou à une petite région urbaine pour leur destination prévue.



Non-migrants et migrants

Il est possible que des immigrants ne résident pas à leur destination prévue (désignée) d’ici la fin de leur première année au Canada^Note , ou au cours des années subséquentes, soit parce qu’ils n’ont jamais résidé à leur destination prévue, soit parce qu’ils se sont établis à cette destination, mais l’aient quitté peu de temps après. Ces personnes ont été appelées des migrants. Les raisons qui pourraient expliquer une telle réinstallation ont discuté par Gure et Hou (2022). Les non-migrants correspondent aux immigrants qui n’ont pas quitté leur destination prévue pour se réinstaller ailleurs depuis leur arrivée^Note . Les résultats économiques des migrants et des non migrants qui habitent dans des villes de différentes tailles ont été évalués à différents intervalles (première année, cinquième année et dixième année) après leur établissement.

La tendance des immigrants à se réinstaller ailleurs varie considérablement selon la catégorie d’immigrants. D’ici la 5e et surtout la 10e année suivant l’établissement, on signale un pourcentage beaucoup plus élevé de réfugiés ayant quitté leur destination prévue, comparativement aux immigrants de la catégorie de regroupement familiale et à ceux de la catégorie économique (graphique 1). D’ici la 10e année, 42 % des RPG et 38 % des RPSP avaient quitté leur destination prévue, comparativement à 19 % et à 27 % des immigrants de la catégorie du regroupement familial et de la catégorie économique, respectivement.

Tableau de données du graphique 1



Tableau de données du graphique 1
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 1 Réfugiés pris en charge par le gouvernement, Réfugiés parrainés par le secteur privé, Catégorie du regroupement familial et Catégorie économique, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).

	Réfugiés pris en charge par le gouvernement	Réfugiés parrainés par le secteur privé	Catégorie du regroupement familial	Catégorie économique
	pourcentage
Année 1	24,1	27,0	10,9	20,8
Année 5	34,9	34,2	16,1	25,9
Année 10	42,2	38,0	19,2	27,7
Source : Statistique Canada, Base de données longitudinales sur l'immigration, 2020.

La probabilité de réinstallation des RPG était plus élevée chez les RPG établis dans une petite région métropolitaine ou une petite collectivité urbaine, comparativement aux RPG établis dans de plus grandes villes servant de porte d’entrée ou dans des RMR de taille moyenne. Par exemple, d’ici la cinquième année suivant l’établissement, environ la moitié (51 %) des RPG établis dans une petite collectivité urbaine s’étaient réinstallés ailleurs, comparativement à 29 % des RPG ayant été établis dans une RMR de taille moyenne.

Résultats économiques dans les villes de tailles différentes

Incidence de l’emploi

L’incidence de l’emploi correspond au nombre de personnes touchant des gains de plus de 500 $ pendant l’année en question, divisé par le nombre de personnes ayant produit une déclaration de revenus dans la ville pour cette même année. L’incidence de l’emploi a été estimée pour les non-migrants de six villes de taille différente, et pour les migrants de différents types de destination prévue et de ville actuelle.

Pour les non-migrants, l’incidence de l’emploi était plus faible chez les RPG que chez les RPSP. Les écarts en matière de taux d’emploi s’atténuent à mesure que les réfugiés passent plus de temps au Canada, mais ils ne sont toutefois pas éradiqués. Cette tendance a été observée dans toutes les tailles de ville (graphique 2). Il a aussi été constaté que les migrants ont un taux d’emploi légèrement supérieur à celui des non-migrants. Par exemple, cinq ans après leur établissement, les RPG qui ont quitté leur ville désignée ont enregistré une incidence de l’emploi de 63 %, comparativement à 59 % des RPG qui sont demeurés dans leur ville désignée. Bien que l’écart soit relativement faible, cela pourrait suggérer que les migrants, qui sont souvent motivés par des perspectives économiques, obtiennent de meilleurs résultats que s’ils étaient demeurés dans leur ville désignée. Toutefois, on a constaté des écarts beaucoup plus importants dans l’incidence de l’emploi entre les types de ville, comparativement aux écarts constatés entre les migrants et les non-migrants. Par exemple, cinq ans après l’établissement, ce qui pourrait être une période de temps suffisante pour signaler une certaine intégration économique, l’incidence de l’emploi des RPG non migrants était la plus faible chez les non-migrants de Toronto, et dans une moindre mesure, chez les non-migrants de Montréal (49 % et 56 %, respectivement). Les non‑migrants dans les petites collectivités urbaines, les RMR et Vancouver ont affiché les taux d’incidence de l’emploi les plus élevés, soit 72 %, 63 % et 65 %, respectivement (graphique 2). Ces tendances semblent tenir bon après la première année d’établissement ainsi qu’après la dixième année d’établissement (tableau 2).

Tableau de données du graphique 2



Tableau de données du graphique 2
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 2 Réfugiés pris en charge par le gouvernement, Réfugiés parrainés par le secteur privé, Catégorie du regroupement familial et Catégorie économique, calculées selon pourcentage unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).

	Réfugiés pris en charge par le gouvernement	Réfugiés parrainés par le secteur privé	Catégorie du regroupement familial	Catégorie économique
	pourcentage
Montréal	55,6	72,9	70,3	82,1
Toronto	48,8	65,5	75,0	81,1
Vancouver	65,1	69,5	79,6	76,0
Régions métropolitaines de taille moyenne	63,4	81,2	79,0	89,2
Petites régions métropolitaines	56,2	70,4	78,3	84,5
Petites régions urbaines	71,8	86,5	80,0	91,1
Source : Statistique Canada, Base de données longitudinales sur l'immigration, 2020.

Pour les RPG migrants, cinq ans après leur établissement, on a signalé que ceux s’étant réinstallés dans une ville servant de porte d’entrée (en provenance d’une autre ville servant de porte d’entrée ou d’une région métropolitaine de taille moyenne) avaient tendance à enregistrer le plus faible taux d’incidence de l’emploi, soit environ 50 % (tableau 2). Le taux d’incidence de l’emploi était le plus élevé chez les RPG qui quittent une plus grande ville pour se réinstaller dans une plus petite collectivité. Par exemple, les personnes qui ont quitté une ville servant de porte d’entrée pour se réinstaller dans une RMR de taille moyenne ou une plus petite collectivité affichaient un taux d’incidence de l’emploi de 65 %. Le taux d’incidence de l’emploi était encore plus élevé pour les RPG qui ont quitté une RMR de taille moyenne pour se réinstaller dans une plus petite collectivité, ou qui ont quitté une petite RMR pour se réinstaller dans une petite collectivité urbaine (68 % et 79 %, respectivement). Les RPG attribués à Toronto et à Montréal, ainsi que ceux ayant quitté une plus petite collectivité pour se réinstaller dans une ville servant de porte d’entrée, avaient tendance à enregistrer des taux d’emploi plus faibles. Toutefois, il est important de noter que ce ne sont pas toutes les personnes attribuées à une petite collectivité urbaine qui ont enregistré de bons résultats. D’ici la cinquième année suivant l’établissement, la moitié des RPG attribués à une petite collectivité urbaine avaient déménagé, dont la vaste majorité (88 %) avait choisi de se réinstaller dans une plus grande collectivité. Le taux moyen d’incidence de l’emploi pour ces migrants se chiffrait à 61 %^Note .

Diverses raisons peuvent expliquer les tendances observées ci-dessus, y compris les différences dans les caractéristiques des RPG qui sont attribués à une collectivité ou qui se sont réinstallés dans cette collectivité, ainsi que les différences dans les caractéristiques des villes comme telles. Une analyse multivariée a été menée pour évaluer l’importance de ces facteurs.



L’analyse multivariée tient compte des variations des taux d’incidence de l’emploi selon les types de ville

La discussion dans cette section porte sur les résultats enregistrés cinq ans après l’établissement, car cela pourrait fournir suffisamment de temps aux RPG pour s’intégrer quelque peu dans l’économie locale. Les résultats du modèle 1 sont identiques à ceux mentionnés ci-dessus au tableau 2, car ils découlent des données réelles, mais ils sont présentés d’une différente façon^Note .

Les résultats du modèle 2 présentent l’incidence de l’emploi (par rapport aux non-migrants à Toronto) après avoir pris en considération les effets des variables de contrôle. Les variables de contrôle prenaient en compte, ou « expliquaient », la plupart des variations de l’incidence de l’emploi entre les non-migrants de Toronto et les autres catégories. Les variations entre les non-migrants de Toronto et les non-migrants d’autres endroits étaient considérablement réduites et devenaient souvent statistiquement non significatives^Note dans le modèle 2 (tableau 3). En moyenne^Note , pour toutes les cinq catégories de non‑migrants, les variables de contrôle représentaient 75 % des variations de l’incidence de l’emploi avec les non-migrants de Toronto. Pour les migrants, cinq ans suivant leur établissement, 10 des 11 catégories ont enregistré un taux d’incidence de l’emploi significativement plus élevé sur le plan statistique que celui des non-migrants à Toronto dans le modèle 1. Toutefois, dans le modèle 2, ce nombre de catégories a été réduit, passant à 5 des 11 catégories (tableau 3). En moyenne, les variables de contrôle tiennent compte de 89 %^Note des variations de l’incidence de l’emploi entre les non-migrants à Toronto et les 16 catégories de non-migrants ou de migrants après cinq ans suivant leur établissement.

Il est important de comprendre quelles variables tiennent compte de la majorité de cet effet. Si les caractéristiques des immigrants constituent le facteur le plus important pour expliquer les résultats au chapitre de l’emploi, alors le fait de choisir d’installer les réfugiés dans des collectivités plus petites par opposition à des collectivités plus grandes ne permettra pas nécessairement, en soi, de mener à de meilleurs résultats économiques, car ce sont les caractéristiques des réfugiés qui sont les plus importants. À l’inverse, si les caractéristiques de la ville constituent le facteur le plus important, alors l’attribution de RPG à un type de ville plutôt qu’à un autre aura des répercussions considérables sur les résultats.

Une analyse de décomposition additionnelle a déterminé que la proportion la plus importante de la composante « expliquée » (environ trois quarts de l’écart entre les non-migrants de Toronto et les autres types de ville) était attribuable à la région source du réfugié. Une part importante était aussi attribuable au taux d’emploi dans cette ville. Dans certains cas, le nombre de réfugiés attribués à une collectivité dans une année donnée a aussi contribué à expliquer les écarts dans l’incidence de l’emploi : plus nombreux sont les réfugiés, moins haut sera leur taux de succès lié à l’emploi.

Deux exemples de décomposition sont illustrés ici.

Dans le premier exemple, l’écart de l’incidence de l’emploi entre les non-migrants à Toronto et les non‑migrants dans des RMR de taille moyenne figurait parmi les écarts les plus marqués, se situant à 14,6 points de pourcentage. Les variables de contrôle ont expliqué la majorité de cet écart (13,2 points de pourcentage). Les variations dans les régions sources entre les non-migrants à Toronto et les non‑migrants dans les RMR de taille moyenne représentaient 7,4 points de pourcentage de l’écart. Les variations dans les taux d’emploi de la ville ont aussi contribué à 7,0 points de pourcentage de l’écart lié à l’incidence de l’emploi. Les variations dans certaines des autres variables avaient tendance à augmenter, et non réduire, l’écart de l’incidence de l’emploi, mais ces effets étaient faibles. Dans la composante expliquée, la région source et le taux d’emploi de la ville étaient de loin les explications les plus importantes. Les résultats pour Vancouver étaient semblables^Note .

Le deuxième exemple concerne l’écart de 23,0 points de pourcentage lié à l’incidence de l’emploi entre les non-migrants à Toronto et les non-migrants dans de petites collectivités urbaines. Les différences liées à la région source représentaient 10,6 points de pourcentage de cet écart, et les différences liées au nombre de RPG qui arrivent dans la ville au cours d’une année précise représentaient 7,3 autres points de pourcentage. La région source était la variable explicative la plus importante. Ceci soulève inévitablement la question de savoir pourquoi la région source était importante. Les résultats de la régression, après correction en fonction des autres caractéristiques des immigrants et des villes, indiquent que les RPG venant de l’Asie occidentale avaient la plus faible incidence de l’emploi, et ceux venant de l’Amérique du Sud avaient la plus forte incidence de l’emploi (supérieure de 23,7 points de pourcentage comparativement à celle des RPG de l’Asie occidentale). Près des trois quarts des non‑migrants à Toronto venaient de l’Asie occidentale, comparativement à 12 % des non-migrants dans les petites collectivités urbaines. À l’inverse, un tiers des non-migrants dans de petites collectivités urbaines venaient de l’Amérique du Sud, comparativement à 3 % des non-migrants à Toronto. De telles différences expliquaient la majorité de l’écart dans l’incidence de l’emploi selon le type de ville.



Gains annuels

En moyenne, les RPG occupant un emploi touchaient des gains annuels inférieurs (en dollars constants de 2020) comparativement aux RPG et aux immigrants de la catégorie économique et de la catégorie du regroupement familial. Ceci était particulièrement vrai au cours de la première année suivant l’établissement, mais cette tendance s’est maintenue pour toutes les années examinées. Elle a aussi été observée dans tous les types de ville, tel qu’il est démontré pour la cinquième année suivant l’établissement (graphique 3).

Tableau de données du graphique 3



Tableau de données du graphique 3
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 3 Réfugiés pris en charge par le gouvernement, Réfugiés parrainés par le secteur privé, Catégorie du regroupement familial et Catégorie économique, calculées selon en dollars de 2020 unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).

	Réfugiés pris en charge par le gouvernement	Réfugiés parrainés par le secteur privé	Catégorie du regroupement familial	Catégorie économique
	en dollars de 2020
Montréal	19 500	23 900	27 700	40 300
Toronto	22 500	26 600	32 200	46 100
Vancouver	25 200	27 200	34 300	44 900
Régions métropolitaines de taille moyenne	26 000	30 600	38 400	52 100
Petites régions métropolitaines	24 500	28 500	36 400	49 900
Petites régions urbaines	25 700	33 900	39 500	55 100
Source : Statistique Canada, Base de données longitudinales sur l'immigration, 2020.

En ce qui a trait aux RPG non migrants occupant un emploi, d’ici la cinquième année suivant l’établissement, les gains annuels des non-migrants dans des collectivités de taille moyenne ou petite ont dépassé les gains annuels des non-migrants aux trois villes servant de porte d’entrée, surtout Toronto et Montréal. Ceci est semblable à la tendance observée pour l’incidence de l’emploi. En moyenne, les RPG migrants occupant un emploi ont tendance à avoir des gains légèrement plus élevés cinq ans après leur établissement comparativement aux non-migrants, lesquels se situent à 26,200 $ et à 24 500 $, respectivement. Cependant, la variation en fonction des différents types de ville était plus marquée entre les migrants et les non-migrants. Par exemple, cinq ans après l’établissement, les gains moyens des RPG non migrants variaient entre 19 500 $ (Montréal) et 26 000 $ (RMR de taille moyenne) (graphique 4).

Les RPG migrants qui se réinstallent dans les villes servant de porte d’entrée, y compris ceux provenant de régions métropolitaines de taille moyenne et d’autres villes servant de porte d’entrée, avaient des gains inférieurs à ceux des autres migrants, qui se chiffraient à environ 21 000 $ cinq ans après l’établissement (tableau 4). Les migrants qui ont obtenu de bons résultats d’ici la cinquième année avaient tendance à être ceux qui se sont réinstallés dans une ville de taille inférieure à leur destination initiale, peut-être parce qu’ils se sont réinstallés en raison d’un emploi mieux rémunéré. Cela comprend les migrants qui passent d’une collectivité servant de porte d’entrée à une RMR de taille moyenne, d’une RMR de taille moyenne à une collectivité plus petite, ou d’une petite RMR à une petite collectivité urbaine (tableau 4). Les migrants qui se sont réinstallés ailleurs, mais qui ont tout de même choisi une RMR de taille moyenne ou un petit centre urbain touchaient aussi des gains relativement élevés. Ces résultats ressemblent aux tendances observées chez les RPG au chapitre de l’incidence de l’emploi : ceux qui habitent dans de plus petites collectivités ont tendance à toucher de meilleurs gains comparativement à ceux qui vivent dans de grandes collectivités servant de porte d’entrée; en moyenne, les migrants avaient tendance à toucher des gains légèrement supérieurs à ceux des non-migrants; et ceux qui ont choisi de migrer vers une plus petite collectivité avaient tendance à recevoir des gains supérieurs à ceux qui se réinstallent dans des villes servant de porte d’entrée.

Tableau de données du graphique 4



Tableau de données du graphique 4
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 4 Année 1, Année 5 et Année 10, calculées selon en dollars de 2020 unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).

	Année 1	Année 5	Année 10
	en dollars de 2020
Montréal	10 400	19 500	25 600
Toronto	12 700	22 500	27 500
Vancouver	13 900	25 200	30 600
Régions métropolitaines de taille moyenne	12 800	26 000	33 600
Petites régions métropolitaines	12 900	24 500	31 100
Petites régions urbaines	12 700	25 700	32 800
Source : Statistique Canada, Base de données longitudinales sur l'immigration, 2020.



L’analyse multivariée tient compte des variations des gains selon les types de ville

Les détails de l’approche de régression multivariée sont décrits dans la section Méthodes. Dans l’analyse qui suit, deux modèles ont été exécutés. Les résultats du modèle 1 représentent ceux observés dans les données réelles. En ce qui a trait aux non-migrants, les comparaisons des résultats entre le modèle 1 et le modèle 2 suggèrent que, dans la plupart des cas, l’ajout de variables de contrôle (modèle 2) représentait très peu de l’écart réel lié aux gains entre les non-migrants à Toronto (groupe de référence) et ceux des autres types de villes^Note . En moyenne^Note , dans l’ensemble des cinq catégories de non-migrants, cinq ans après l’établissement, les variables de contrôle représentaient 37 % de l’écart des gains annuels entre les différents types de villes et Toronto. Quant aux migrants cinq ans après leur établissement, le fait de tenir compte des effets des variables de contrôle, dans la plupart des cas, a réduit considérablement, voire éliminé dans certains cas, l’écart des gains comparativement à ceux touchés à Toronto. Si on utilise les non-migrants à Toronto comme groupe de référence, les variables de contrôle étaient plus importantes pour expliquer les écarts de gains entre ce groupe et les non-migrants, comparativement aux écarts entre ce groupe et les non-migrants. En moyenne, dans l’ensemble de toutes les 16 catégories pour les migrants et les non-migrants, le fait de tenir compte des variables de contrôle représente 47 %^Note de l’écart non corrigé des gains comparativement au groupe de référence des non-migrants à Toronto.

D’après les résultats de décomposition, lorsque les variables de contrôle expliquaient une proportion importante des écarts en matière de gains avec les non-migrants de Toronto, la région source et le taux d’emploi de la ville ont joué un rôle important. Ce résultat était semblable à celui observé pour l’incidence de l’emploi. Par exemple, les écarts dans les régions sources entre les non-migrants des régions métropolitaines de taille moyenne et Toronto représenteraient 2 700 $ de l’écart en matière de gains entre ces types de villes, et les variations dans les taux d’emploi régionaux seraient attribuables à 1 800 $ de l’écart. Diverses autres variables avaient tendance à accroître l’écart entre les non-migrants à Toronto et ceux des RMR de taille moyenne, ce qui, par conséquent, compense certains des effets découlant de la région source et des taux d’emploi régionaux. Dans l’ensemble, les variables de contrôle, surtout la région source et le taux d’emploi régional, étaient attribuables à 1 900 $ (ou 54 %) de l’écart de 3 500 $.

Des méthodes de décomposition ont aussi été menées pour certaines catégories de migrants, et les résultats obtenus étaient semblables. Par exemple, les migrants qui passent d’une ville servant de porte d’entrée à une RMR de taille moyenne gagnaient 5 500 $ de plus que les RPG qui n’ont pas quitté Toronto, dont 3 400 $ (ou 62 %) découlent de la correction en fonction des variations liées aux variables de contrôle (c.-à-d. le modèle 2). Les variations dans la région source de ces migrants, comparativement aux RPG qui n’ont pas quitté Toronto, représentaient 2 700 $ de l’écart. Environ 67 % des non-migrants à Toronto étaient originaires de l’Asie occidentale, comparativement à 19 % des RPG ayant quitté une ville servant de porte d’entrée pour se réinstaller dans une RMR de taille moyenne. Les RPG originaires de l’Asie occidentale avaient les gains annuels les plus faibles, inférieurs de 2 200 $ à 7 200 $ de ceux enregistrés par les autres régions, même après correction en fonction des variations liées aux caractéristiques des immigrants (p. ex. niveau de scolarité et âge) et aux caractéristiques au niveau de la ville (p. ex. conditions économiques et présence d’enclaves ethniques). Les gains annuels des RPG originaires de l’Afrique comptaient parmi les plus élevés, supérieurs de 5 300 $ à ceux des RPG originaires de l’Asie occidentale. Environ 51 % des non-migrants dans cet exemple étaient originaires de l’Afrique, comparativement à 11 % des non-migrants de Toronto. Ces variations ont contribué considérablement à l’écart en matière de gains. De plus, les variations des taux d’emploi entre la région de Toronto et les RMR où se sont réinstallés les migrants ont aussi représenté 2 200 $ de cet écart de gains. Encore une fois, ces effets étaient contrebalancés par les effets de certaines autres variables de contrôle, quoique ces effets n’étaient pas considérables. La décomposition des gains des migrants passant d’une RMR de taille moyenne à une autre RMR de taille moyenne, comparativement aux RPG qui n’ayant pas quitté Toronto, a produit des résultats semblables. Les variations liées à la région source et aux taux d’emploi de la ville étaient attribuables à la majorité de l’écart observé en matière de gains.



Récapitulation et conclusion

La présente étude visait à déterminer s’il y avait des variations considérables dans les résultats économiques des RPG attribués à des villes de différentes tailles. Ces résultats ont aussi été comparés entre les RPG qui n’ont pas quitté leur ville désignée et ceux qui ont procédé à une migration secondaire et se sont réinstallés ailleurs^Note . De plus, l’étude vise à déterminer dans quelle mesure ces variations dans les résultats économiques seraient attribuables aux caractéristiques sociodémographiques des RPG, ainsi que par les conditions de la ville désignée ou choisie. L’analyse se concentrait sur les RPG âgés de 20 à 54 ans à leur établissement qui sont arrivés au Canada entre 2000 et 2019.

L’étude a établi que, comparativement aux RPSP et aux immigrants de la catégorie économique et de la catégorie du regroupement familial, les RPG étaient moins susceptibles d’avoir l’une des trois villes servant de porte d’entrée à titre de destination initiale, et qu’ils étaient plus susceptibles de se réinstaller dans des collectivités plus petites. Au cours de la période de l’étude, les RPG enregistraient des taux inférieurs d’incidence de l’emploi et moins de gains annuels, comparativement aux RPSP ou aux immigrants de la catégorie du regroupement familial et de la catégorie économique. Bien que ces écarts se rétrécissent au cours des années après l’établissement, ils sont tout de même encore présents au moins 10 ans après l’établissement.

Parmi les RPG non migrants (ceux qui n’ont pas quitté leur ville désignée), les RPG qui ont été attribués à une petite collectivité urbaine avaient les plus hauts taux d’incidence de l’emploi et des gains annuels supérieurs, alors que les RPG attribués à Toronto affichaient les résultats économiques les plus faibles. De plus, les RPG non migrants installés à une collectivité de taille moyenne ou petite enregistraient de plus solides résultats sur le marché du travail comparativement aux RPG non migrants installés à Toronto. Parmi les RPG migrants (ceux qui ont quitté leur destination prévue), les RPG qui se sont réinstallés dans une ville servant de porte d’entrée avaient les taux les plus faibles en matière d’incidence de l’emploi et de gains annuels. Notamment, les RPG qui se sont réinstallés dans une ville de taille inférieure à leur destination initiale avaient tendance à avoir de meilleurs résultats économiques que les autres migrants. Néanmoins, la taille de la ville avait tout de même une corrélation négative avec l’émigration interne, et la probabilité de réinstallation augmentait à mesure que la taille de la ville baissait.

L’analyse de régression indique que, cinq ans après l’établissement, les variations liées aux caractéristiques sociodémographiques individuelles et aux caractéristiques de la ville sont attribuables à la majorité (89 %) des variations observées au chapitre de l’incidence de l’emploi entre les RPG non migrants de Toronto et les autres RPG. Parmi les diverses variations explicatives relatives à la régression, la région source des RPG et le taux d’emploi dans la ville étaient de loin les éléments les plus importants pour expliquer les écarts avec les RPG non migrants de Toronto au chapitre de l’incidence de l’emploi. Plus particulièrement, comparativement aux autres non migrants et aux migrants, un très haut pourcentage de RPG attribués à Toronto et ayant choisi de continuer à résider dans cette ville étaient originaires de l’Asie occidentale. Ce groupe était aussi celui avec le taux d’incidence de l’emploi le plus faible, même après correction en fonction des variations liées à l’âge, au niveau de scolarité, aux conditions économiques de la ville et à d’autres variables explicatives. Les résultats de régression pour les gains annuels démontrent que les variations dans les caractéristiques sociodémographiques et celles de la ville expliquent moins (47 % en moyenne) de l’écart au chapitre des gains entre les non-migrants de Toronto et les migrants dans d’autres villes. Il y a donc d’autres facteurs non observés qui pourraient expliquer ces variations, mais qui n’ont pas été saisis dans cette analyse.

Puisque les variations dans les gains pour toutes les tailles de ville ne pouvaient pas être expliquées pleinement dans la présente étude, il pourrait y avoir des explications partielles concernant la raison pour laquelle il y a de telles variations. Plus particulièrement, le succès apparent de villes plus petites comparativement à Toronto et à Montréal pourrait s’expliquer par le phénomène selon lequel les personnes ne pouvant pas se trouver un emploi bien rémunéré dans de petites collectivités auraient tendance à se réinstaller dans de plus grands centres, ce qui entraîne un taux d’emploi plus élevé et de meilleurs gains pour les non-migrants des plus petites collectivités. Tel qu’il a été étayé dans la présente étude, et dans la documentation existante, la préférence observée que les réfugiés ont pour de plus grandes villes pourrait signifier que même les personnes qui éprouvent des difficultés économiques préféreront tout de même habiter dans une grande ville, comme Toronto, et que les réfugiés qui éprouvent des difficultés dans des plus petites collectivités préféreraient aussi se réinstaller dans une plus grande ville. Par conséquent, cela implique que les RPG qui habitent dans de petites collectivités sont ceux qui peuvent s’intégrer sur le plan économique.

Les constatations de cette étude peuvent éclairer de plusieurs façons les discussions stratégiques. En ce qui a trait aux perspectives d’emploi, les constatations de l’étude suggèrent qu’il s’agit moins d’une question de taille de la ville à laquelle les réfugiés sont attribués, et plutôt d’une question de robustesse du marché du travail, tel qu’il a été indiqué par le taux d’emploi régional. Par conséquent, la prise en considération des conditions économiques régionales devrait être une partie intégrale des décisions de réinstallation des RPG. De plus, les considérations dans la présente étude indiquent que, malgré les préférences générales des RPG à se réinstaller dans de grandes villes, des résultats économiques relativement solides peuvent être atteints dans de plus petites collectivités, ce qui peut accroître les taux de rétention.

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