Etude!relative!à!l évaluation!des!dispositifs!de!formation! professionnelle!des!demandeurs!d'emploi!et!des!salariés! Marc!Ferracci 1!

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1 Etuderelativeàl évaluationdesdispositifsdeformation professionnelledesdemandeursd'emploietdessalariés MarcFerracci 1 Versionpréliminaire Les$opinions$exprimées$dans$cette$étude$n'engagent$que$leur(s)$auteur(s)$et$ne$sont$pas$celles$des$ partenaires$de$la$chaire$de$sécurisation$des$parcours$professionnels$ 1 UniversitédeNantes,CRESTetLIEPP. 1

2 Introduction Commentévaluerlesdispositifsdeformationprofessionnelle? Evaluerl effetcausaldelaformation Le%problème%de%l évaluation Le%cadre%général%de%l évaluation Quels%effets%mesurer%pour%évaluer%les%dispositifs%de%formation%? Tenir%compte%des%externalités%de%la%formation Quellesméthodesprivilégier?Entrerigueurstatistiqueetcontraintesdemiseenœuvre Méthode%contrôlant%la%sélection%sur%variable%observables%:%les%estimateurs%par% appariement Les%méthodes%contrôlant%la%sélection%sur%variables%inobservables Conclusion Leseffetshétérogènesdelaformationdeschômeurs L impactdelaformationsurl emploidesbénéficiaires Effets%sur%la%durée%du%chômage Effets%sur%la%durée%de%l emploi%retrouvé Formerplusdechômeurs?Delanécessitédetenircomptedesexternalitésdela formation Effets%d équilibres%des%politiques%actives%d emploi Les%externalités%de%la%formation%des%chômeurs%:%une%évaluation%sur%données% françaises Lesdispositifsdeformationdessalariés Leseffetssurlessalairesetlestransitionsprofessionnelles Les%faibles%rendements%salariaux%de%la%formation Des%formations%qui%tendent%à%accroître%la%stabilité%de%l emploi Leseffetsplusimportantssurlaproductivitédesfirmes Enseignements%des%études%étrangères Les%études%françaises%semblent%confirmer%que%la%formation%profite%plutôt%aux%firmes% qu aux%salariés Externalitésdelaformationdessalariés Commentaccroîtrelaparticipationetréduirelesinégalitésd accèsàlaformation? Les%inégalités%d accès%à%la%formation%:%mise%en%perspective%du%système%français Dispositifs%visant%à%accroître%la%participation Lamiseenœuvred évaluationsnouvellesdanslecadrefrançais

3 4.1. Atoutsetlimitesdessourcesstatistiquesexistantes Les%sources%existantes%contiennentLelle%des%variables%de%résultat%et%de%traitement% pertinentes%? Mesurer$correctement$le$retour$à$l emploi$:$l intérêt$des$données$d enquête Les$données$nécessaires$à$une$analyse$coûtEbénéfice$de$la$formation La$diversité$des$contenus$de$formation$:$richesse$du$Fichier$Historique$de$Pôle$ Emploi,$limites$des$données$d entreprises Les%sources%existantes%permettentLelles%de%contrôler%l endogénéité%des%formations%? Contrôle$de$la$sélection$sur$variables$observables$:$données$pour$l appariement Contrôle$de$la$sélection$sur$variables$inobservables$:$sources$de$variation$exogène$ des$entrées$en$formation Conclusion%:%les%potentialités%des%sources%de%données%existantes Pistesd évaluationsnouvelles Demandeurs%d emploi Evaluation$d effets$hétérogènes$par$appariement Analyse$coûtEbénéfice$au$moyen$de$modèles$de$durée Evaluation$des$externalités$de$la$formation$par$expérimentation$aléatoire Evaluation$d un$dispositif$d incitation$à$la$participation$par$expérimentation$ aléatoire Salariés Evaluation$du$rendement$des$formations$au$moyen$de$modèles$de$sélection Evaluation$d un$dispositif$d incitation$à$la$participation$par$expérimentation$ aléatoire 70 3

4 Introduction Alorsquelaformationdesadultesseprésentecommeunlevieressentieldelasécurisationdes parcoursprofessionnels,ilestsurprenantdeconstaterdansnotrepaysundéficitd évaluationdes dispositifs de formation. Ce déficit est d autant plus manifeste que les dépenses de formation professionnelle ont atteint en 2011 près de 30 milliards d euros, soit 1,5% du PIB. Pourtant, à quelques rares exceptions près, les connaissances relatives à l efficacité des programmes de formationproviennentdetravauxd évaluationétrangers. QuepeutUonattendredelaformationentermesderetouràl emploi,derendementsalarialou degainsdeproductivité?leseffetsdelaformationvarientuilsselonlespublicstouchés,ousuivantle contenuetladuréedesstages?exerceutuelledesexternalitéspositives,commelesuggèrelathéorie économique? Dans quelle mesure estuil pertinent d accroître encore les ressources dédiées à la formationprofessionnelle?enréponseàcesquestions,lalittératureéconomiqueaproduitdansles dernières décennies un nombre considérable de travaux théoriques et d évaluations empiriques. Toutefoisleshypothèsesretenuesdanslesévaluationsconditionnentfortementlesrésultats,etilest nécessaire de ne retenir que les articles proposant des méthodes crédibles pour contrôler le caractèrepotentiellementendogènedelaformation.c estladémarchedelaprésenteétude. Pourautant,mêmelesméthodesquiprésententlesmeilleuresgarantiesenlamatière,tellesque lesexpérimentationscontrôlées,connaissentdeslimites:ladifficultéàgénéraliserlesrésultatsàune populationpluslargequecelledesbénéficiaires,leurcoût,oulesproblèmesdéontologiquesassociés à leur mise en œuvre par exemple. La première partie de cette étude passe ainsi en revue les méthodeslesplususitéespourévaluerlesprogrammesdeformation,etdiscuteleursatoutset inconvénients.ilapparaîtquelechoixdel uneoul autreméthodedépenddefaçoncrucialedela qualitédesdonnéesdisponibles. Ledeuxièmeobjectifdecetteétudeestdesynthétiserlesprincipauxrésultatsdelalittérature, tout en précisant les conditions d efficacité des dispositifs de formation professionnelle. EstUil pertinentdeciblerlesstagessurdespublicsparticuliers?delesproposeràcertainsmomentsprécis, commeledébutdel épisodedechômageoulapériodequisuitl embauche?deprivilégiercertains contenus, ou certains dispositifs de financementde la formation? Les travaux d évaluation enseignent que les effets des stages de formation sont hétérogènes. En tenant compte de cette hétérogénéité il est possible de fournir des indications précieuses aux décideurs publics ou privés chargésd orienteroudemodulerladépensedeformation. Silesévaluationsissuesdecontextesétrangerspermettentdedégagerdesrésultatsutiles,il esttoutefoisdifficiledetransposercesderniersaucadreinstitutionnelfrançaisdelaformation,dont la complexité a été maintes fois soulignée. Des évaluations nouvelles sont nécessaires, et le troisièmeobjectifdecetteétudeestdepréciserlesconditionsdemiseenœuvredecestravauxsur donnéesfrançaises.estuilpossibledemenerdesévaluationssurlabasedesdonnéesadministratives existantes,etavecquellescontraintesméthodologiquessurl'identificationdeseffets?quelserait l'apport d'expérimentations ou d'enquêtes inédites sur le sujet? Quelles données collecter pour éviterdereproduirel'existant,etauprèsdequelsacteursinstitutionnels?quelleméthodeutiliser danslecadred'uneanalysecoûtubénéficedelaformation?delaréponseàcesquestionsdépend 4

5 l amélioration des dispositifs de formation existants et partant, l amélioration des perspectives professionnellesdemillionsdetravailleurs. La section 1 de cette étude discute des méthodes d évaluation les plus appropriées pour mener à bien l évaluation des formations. La section 2 résume les enseignements des travaux d évaluationrelatifsàlaformationdesdemandeursd emploi,etlasection3ceuxdesétudesportant surlaformationdessalariés.lasection4tracelesperspectivesd évaluationsnouvellessurdonnées françaises. 5

6 1. Commentévaluerlesdispositifsdeformationprofessionnelle? Cette partie expose les problèmes auxquels est confrontée la démarche d évaluation des politiques de formation 2 (1.1), et décrit les méthodes permettant de résoudre ces problèmes, en détaillant les avantages et inconvénients respectifs de chacune d entre elles (1.2). Elle conclut en soulignantlanécessitéd adapterlesméthodesutiliséesauxdonnéesdisponibles(1.3) Evaluerl effetcausaldelaformation Le%problème%de%l évaluation% Leprincipedel évaluationreposesurlacomparaisond ungrouped individusconcernéspar unemesuredeformationprofessionnelleetungroupen enbénéficiantpas.ladifficultétientàce que la participation à un stage, qu il concerne les demandeurs d emploi ou les salariés, n est pas statistiquementindépendantedelavariablederésultatconsidérée,tellequeletauxdetransition versl emploioulesalaire.aucœurdeladémarched évaluationfigureainsilaquestiondesbiaisde sélectivité.l accèsàlaformationreposesurdesmécanismesquipeuventreleverduchoixindividuel (lesindividuslesplusmotivéssouhaitantparticulièremententrerenformation),maisquiimpliquent aussil interventiond instancestierces,lesquellespeuventêtreamenéesàchoisirdesindividusaux caractéristiques spécifiques. Par exemple, les conseillers du service public de l emploi pourront décider, pour des raisons d équité, de cibler les actions de formation sur les individus les moins employables. 3 De leur côté les employeurs auront tendance à concentrer les ressources qu ils dédient à la formation sur les salariés qualifiés, pour lesquels celleuci présente le plus fort rendement.ainsilesécartsdesalaireoudetauxd emploientrelegroupedesindividusforméset celui des non formés résultentuils pour partie de la formation, mais également des différences de compositionentrelesdeuxgroupes.enconséquenceunecomparaisondirectedesbénéficiaireset desnonbénéficiairesrisquedeproduireuneestimationbiaiséedel effetdelaformation. Pourlimiterlesconséquencesdesbiaisdesélection,lesanalystesconstruisentgénéralement ungroupedecontrôledontlescaractéristiquesobservablesserapprochentlepluspossibledecelles desagentsbénéficiairesdel interventionpublique.cettedémarchen estvalidequedanslecasoùla sélectivitéopèreseulementsurlabasedecaractéristiquesfigurantdanslesdonnées(tellesquel âge despersonnes,oul effectifdesentreprises).elleesttoutefoisjugéerestrictiveparlesstatisticienset économètres, qui lui préfèrent généralement l hypothèse d une sélectivité provenant à la fois des caractéristiques individuelles observables et inobservables. De fait, les inégalités d accès à la formationsontbiendocumentées,etlestravauxdeterrainrévèlentquecesinégalitésrésultent,au moins pour partie, de différences inobservables entre les individus, telles que la motivation. Contrôlerlasélectivitéprovenantdecesfacteursinobservablesapparaîtdoncessentiel Le%cadre%général%de%l évaluation% 2 Cettepartieprésentelecadregénéraletlesméthodesdel évaluationdefaçonrelativementpeutechnique. Elle s appuie, entre autres, sur les articles de Heckman, Lalonde et Smith (1999) et de Brodaty, Crépon et Fougère(2007),quiproposentuntraitementbienplusexhaustifdecesquestions. 3 VoirFleuret(2006). 6

7 Le modèle canonique de l évaluation a été introduit par Rubin (1974). Ce modèle, assez général, est adapté à la situation dans laquelle un traitement peut être administré ou non à un individu.demanièreformelleonsupposeque,pourchacundesindividusd unéchantillondetaillen, onobservel ensemblesuivantdevariablesaléatoires.l accèsauprogramme(i.e.autraitement)est représentéparunevariablealéatoiret,quiprendlavaleur1sil individuaccèdeauprogramme,0 sinon.l efficacitéduprogrammeestmesuréeautraversd unevariablederésultat,notéey.enfait, lemodèlederubinreposesurl existencededeuxvariableslatentesderésultat,notéesy 1 et$y 0,selon que l individu reçoit le traitement (T=1) ou non (T=0). Ces variables correspondent aux résultats$ potentiels du programme. Elles ne sont jamais simultanément observées à la même date pour un mêmeindividu.ainsi,pourunindividutraité,y 1 estobservéetandisquey 0 estinconnue.danscecas, lavariabley 0 correspondaurésultatquiauraitétéréalisésil individun avaitpasététraité.ondit aussiquelavariabley 0 représentelerésultatcontrefactuel.pourunindividunontraité,onobserve aucontrairey 0,tandisqueY 1 estinconnue.lavariablederésultatobservéepeutdoncsedéduiredes variablespotentiellesetdelavariabledetraitementparlarelation: Y$=$T$Y 1 $+$(1ET)Y 0 Seullecouple(Y,T)estobservépourchaqueindividu.L effet$causaldutraitementestdéfini pour chaque individu par l écart Δ = Y 1 $ Y 0 qui représente la différence entre ce que serait la situationdel individus ilétaittraitéetcequ elleseraits ilnel étaitpas.l effetcausalaainsideux caractéristiquesimportantes:ilest$inobservable,d unepart,puisqueseuleunedesdeuxvariables potentiellesestobservéepourchaqueindividu;ilestindividuel,d autrepart,etdecefaitilexiste une distribution de l effet causal dans la population. La distribution de l effet causal n est pas identifiable,toutsimplementparcequeceluiuciestinobservable.néanmoins,grâceàdeshypothèses surlaloijointedutriplet(y 0,Y 1,T),onpeutidentifiercertainsparamètresdeladistributiondel effet causal à partir de la densité des variables observables (Y,$ T). Deux paramètres font généralement l objetd unexamenspécifique.ils agitdel effet$moyen$du$traitement$dans$la$population,$noté$$δ ATE : Δ ATE $=$E(Y 1 $ $Y 0 ) 4 etde$l effet$moyen$du$traitement$dans$la$population$des$individus$traités$δ TT : Δ TT $=$E(Y 1 $ $Y 0 $T=1) Ces deux paramètres ne sont identifiables que sous l hypothèse d une indépendance statistique entre la variable de traitement et les résultats potentiels. D une façon générale, les conditions nécessairesàl identificationdeδ ATE sontplusexigeantesquecellesnécessairesàl identificationde Δ TT.PouridentifiercedernierilsuffiteneffetquelesvariablesaléatoiresY 0 ettsoientindépendantes (soit Y 0 T$ ). En revanche, l identification de Δ ATE réclame que les deux variables de résultat potentielles soient indépendantes de la variable d accès au traitement, (soit (Y 0,$ Y 1 ) T). Si cette condition(suffisante)estsatisfaite,cesdeuxparamètresd intérêtdeviennent: et Δ ATE $=$E(Y 1 )$ $E(Y 0 )$=$E(Y 1 $T=1)$E$E(Y 0 $T=0)$=$E(Y $T=1)$E$E(Y $T=0) 4 E(Y X)désignel espérancedelavariableyconditionnellementauvecteurxdesexplicatives. 7

8 Δ TT $=$E(Y 1 $T=1)$E$E(Y 0 $T=1)$=$E(Y 1 $T=1)$E$E(Y 0 $T=0)$=$E(Y $T=1)$E$E(Y $T=0) Dans ce cas, les deux paramètres sont égaux et peuvent être estimés simplement comme la différencedesmoyennesdesvariablesderésultatobservéesdanslegroupedesindividustraitéset danslegroupedesindividusnontraités. Dès lors que la propriété d indépendance précédente n est plus satisfaite, l estimateur naturel formé par la différence des moyennes des variables de résultat est affecté d un biais$ de$ sélection.eneffet, E(Y T=1)$ $E(Y T=0)$=$E(Y 1 T=1)$ $E(Y 0 T=0)$ =E(Y 1 T=1)$ $E(Y 0 T=1)$+$E(Y 0 T=1)$ $E(Y 0 T=0)$ =$Δ TT $+$B TT LebiaisdesélectionestletermeB TT $=$E(Y 0 T=1)$ $E(Y 0 T=0)$dansl expressionprécédente.ce biaistrouvesonoriginedanslefaitquelasituationmoyennedesindividusquiontreçuletraitement n aurait pas été la même en l absence de traitement que celle des individus n ayant pas reçu le traitement. Il en est ainsi parce que ces deux populations ne sont pas identiques. Ces différences peuventrésulterdecaractéristiquesobservablesparl économètre,tellesquel âge,lediplômeoule sexe. On parle alors de biais de sélection sur variables observables. Dans l hypothèse où les différencesentrelesindividustraitésetnontraitésportentsurdescaractéristiquesnonobservables, telles que la motivation, ou les réseaux sociaux, on parlera de biais de sélection sur variables inobservables.danslecadredel évaluationdesformations,ilestfréquentquedescaractéristiques de ce type viennent affecter conjointement la participation au stage et la variable de résultat considérée (le retour à l emploi ou le salaire notamment). La présence d un biais d hétérogénéité inobservable implique le recours à des méthodes d évaluation plus élaborées, qui seront développéesdanslasection(1.2.2) Quels%effets%mesurer%pour%évaluer%les%dispositifs%de%formation%?% LadistinctionentreΔ ATE $et$δ TT revêtuneimportancecrucialedanslecadredel évaluation des politiques de formation. Les travaux d évaluation de politiques publiques font généralement l hypothèsequel impactd unprogrammeestlemêmepourl ensembledelapopulation. Dansce cas, Δ ATE$ et Δ TT$ sont identiques. Cette hypothèse d effet commun à toute la population apparaît commeunebonneapproximationdanscertainscontextes,maispeuts avérerlargementfaussedans lecontextedelaformationprofessionnelle.ilesteneffetprobablequel impactdesdispositifsde formation diffère suivant la capacité d apprentissage des individus. Les apports de la littérature empirique sur les rendements de l éducation montrent ainsi que la capacité à apprendre à l âge adulterésulteengrandepartiedel acquisitiondecompétencescognitivesetnoncognitivesdansles premiers âges de la vie. 5 On s attend donc à ce que le rendement de la formation professionnelle diffèresuivantleniveaudediplômedestravailleursquienbénéficient,etpeutuêtresuivantleurâge. 5 VoirenparticulierHeckman(2000). 8

9 Dans ce contexte, réduire ou augmenter les ressources dédiées à la formation aura pour conséquence de modifier l effet moyen de cette dernière, en modifiant la population des bénéficiaires. Pourillustrerlesconséquencesdecesdifférencesd impactpourl évaluation,considéronsla décision à laquelle font face les institutions chargées d étendre ou de diminuer la proportion d individus formés dans la population, qu il s agisse des employeurs face à leurs salariés, ou du servicepublicdel emploifaceauxchômeurs.danscecadre,lorsquelecoûtdelaformationexcède l effetdecettedernièresurlesindividustraités(mesuréentermesdegainsdeproductivité,oude rendement pour l assurance chômage par exemple), il est légitime d envisager la suppression du dispositif. Néanmoins, en réduisant simplement la proportion des individus formés, le rapport coût/bénéficepeutredevenirpositif.cepeutêtrelecasparexemplesilaformationauneffetplus faiblesurlesindividusquisevoientexclusduprogrammedufaitdelaréductiondesressources. 6 Oril estraisonnabledepenserquedanslecadredeformationsnonobligatoires,lesindividusdécidentde participeràlaformationenfonctiondurendementdecettedernière,oudel informationdontils disposent sur ce rendement. Ainsi, les individus qui ont le plus faible rendement décideront les premiersdeseretirer,contribuantàaccroîtrel effetmoyensurlesindividusrestants. 7 Al inverse, l extension des ressources dédiées à la formation pourrait avoir pour effet de diminuer l effet de cettedernièresurlesbénéficiaires. Enrésumé,l écartpotentielentreδ ATE$ etδ ATT$ impliquedemettreenœuvredesévaluations quitiennentcomptedel hétérogénéitédeseffetsdelaformation.evaluerleseffetshétérogènesde la formation est nécessaire pour mieux cibler cette dernière, et maximiser ses effets à moyens constants. 8 Comme on le verra, ceci a des conséquences sur le choix des méthodes d évaluation employées Tenir%compte%des%externalités%de%la%formation% Uneautredifficultéàlaquelleestconfrontéeladémarched évaluationestdetenircompte des effets indirects que peut entraîner le développement des programmes de formation sur la population des individus non traités. Conjointement à l hypothèse d indépendance conditionnelle, l identificationdel effetdelaformationimpliquequeletraitementd unindividun aitaucuneffet surunautreindividu,traitéounon.cettehypothèseprendlenomdestable$unit$treatment$value$ Assumption (SUTVA) dans la littérature économétrique. Elle signifie que la formation ne doit pas modifier les interactions existantes entre les travailleurs, formés ou non formés. En effet, si les individusnontraitéssontaffectésparletraitement,ilsnereprésententplusuncontrefactuelvalable, même si les effets de la sélection ont été contrôlés. Or, compte tenu de la nature même des programmes de formation, il est possible que la SUTVA ne soit pas toujours valide. Ainsi, la 6 Onpeutainsiimaginerqu uneentreprisedécidederéduirelemontantdesesdépensesdeformation,touten restantauudessusduplancherfixéparl obligationlégaledefinancement(1,6%pourlesentreprisesdemoins de20salariés);ouencorequ unconseilrégional,enraisondecontraintesbudgétaires,réduiselenombrede placesdeformationqu ilfinance. 7 Cephénomèned autousélectionaétémisenévidencedansdesétudesportantaussibiensurlaparticipation desdemandeursd emploiàlaformation(fleuret,2006),quesurcelledessalariés(oosterbeek,1998) 8 La section 2.1 de cette étude présente les résultats d évaluations ayant mis en évidence des effets hétérogènespourlaformationdesdemandeursd emploi. 9

10 formation de certains salariés en entreprise pourra bénéficier indirectement à leurs collègues au traversd échangesinformels.uncertainnombredetravauxrécentsontainsimisenévidencedes externalitéspositivesdelaformation. 9 Analyser les conditions de validité de la SUTVA est essentiel si l on envisage d étendre les ressourcesdédiéesàlaformation.eneffetcecipeutaccroîtrelesinteractionsentreindividusformés etnonformés,parlebiaisd effetsd équilibregénéral.formerplusdesalariéspourraitparexemple avoirunimpactsurlemécanismedeformationdessalaires,etpartant,surlasituationdesindividus qui ne bénéficient pas de la formation. 10 Peu de travaux empiriques ont cherché à contrôler la validité de cette hypothèse, car ceci réclame des données administratives riches, ou la mise en œuvre de protocoles expérimentaux innovants. Les résultats existants montrent toutefois que la validité de la SUTVA dans le cadre de l évaluation des politiques d emploi n est pas forcément acquise Quellesméthodesprivilégier?Entrerigueurstatistiqueetcontraintesdemiseenœuvre% % Danscequisuitsontprésentéeslesméthodeslesplusfréquemmentutiliséesdanslecadre de l évaluation des dispositifs de formation. Le choix d une méthode d évaluation découle d un arbitrage entre le contrôle des biais qu elles permettent et les contraintes de mises en œuvre qu ellesgénèrent.sontainsiprésentéeslesméthodespermettantdecontrôlerlebiaisdesélection provenantdecaractéristiquesobservables(1.2.1)ouinobservables(1.2.2) Méthode% contrôlant% la% sélection% sur% variable% observables%:% les% estimateurs% par% appariement% Principeetapports Ungrandnombredestravauxd évaluationdesdispositifsdeformationprofessionnellefont usage de méthodes reposant sur l hypothèse d une sélectivité provenant de facteurs observables. Des méthodes de régression simple permettent de contrôler ce biais, mais les économètres leur préfèrent généralement les estimateurs par appariement (matching), qui consistent en la comparaisond unindividutraitéavecun«jumeau»,nontraité,dontlescaractéristiquesobservables sont similaires. Pour estimer l effet d une mesure de formation sur les individus traités, l appariement s appuie ainsi sur une hypothèse d indépendance conditionnelle. Cette condition signifiequeconditionnellementauxcaractéristiquesobservables,laparticipationauprogrammeest indépendantedurésultatpotentielenl absencedetraitement. 9 Voirsurcepointlasection Sousl hypothèsequelaformationestefficace,l augmentationdunombredesalariésforméspourraitainsi réduirelesalairerelatifdessalariésqualifiés.ceciestdenatureàréduire,enréaction,l incitationdessalariésà seformer.uneillustrationdecetypedemécanismeestdonnéeparl étudedeheckman,lochnerettaber (1998) portant sur les effets d équilibre des politiques éducatives. Ce travail est présenté de façon plus détailléeàlasection Voir en particulier les travaux de Crépon, Duflo, Gurgand, Rathelot et Zamora (2013) portant sur l accompagnementdesdemandeursd emploi,etdeferracci,jolivetetvandenberg(2011)pourlaformation professionnelle. 10

11 Enthéorie,celasupposequetouteslesvariablesquiaffectentconjointementlaparticipation etlerésultatenl absencedeparticipationsoientinclusesdansl appariement.cederniernécessite doncungrandnombredevariablesexplicativespourproduiredesestimationscrédibles. 12 Cecipeut rendre impossible la constitution de paires entre un traité et un nonutraité disposant des mêmes caractéristiques observables X. Une manière de contourner ce problème consiste à apparier les individus sur leur score de propension P(X), c estuàudire sur leur probabilité de participation au traitementconditionnellementauxcaractéristiquesobservables. 13 Par rapport aux méthodes de régression, les estimateurs par appariement présentent l avantage d être nonuparamétriques, et ainsi de pouvoir estimer des effets de traitement hétérogènesselonlescaractéristiquesobservables. 14 Desurcroît,l appariementpermetdetraiterles problèmesliésàl absencedesupportcommunentreparticipantsetnonuparticipants.eneffetilpeut advenirquelesindividustraitésn aientdanslegroupedesnonutraitésaucunjumeauprésentantdes caractéristiques observables similaires (ou un score proche). Dans ce cas l appariement n est pas possible et l individu traité concerné se trouve exclu de l estimation. Si l effet du traitement varie entre les individus, la conséquence en est que l effet moyen obtenu avec l appariement sera différent de celui estimé par une régression. L appariement permet d identifier ce problème de support commun, et de le traiter en restreignant l estimation aux individus traités ou non traités dontlesscoressontproches. Unautreavantagedesestimateursparappariementestqu ilspermettentd estimerdefaçon trèsflexibleleseffetsdutraitementpourdessousupopulationsdistinctes.cetélémentestessentiel lorsqueledécideurpublicchercheàciblerlapolitiquesurlespublicspourlesquelselleestlaplus efficace.l appariementsurlescoredepropensionpeutuêtreréaliséaumoyendeméthodesdontles avantagesetleslimitessontdésormaisbiendocumentés. 15 Deplus,cesméthodesontdonnélieuau développement de programmes faciles d accès, qui ont largement contribué à populariser l utilisationdel appariement. 16 Limitesetcontraintesdemiseenœuvredansl évaluationdesformations La principale limite des estimateurs par appariement est qu il n est pas possible de savoir aveccertitudesil ensembledesbiaissusceptiblesd affecterl estimationontétécontrôlés.eneffet l hypothèsed indépendanceconditionnellen estpastestableempiriquementetilestpossibleque, 12 Dans la pratique, pour que l hypothèse d indépendance soit crédible il est nécessaire d accéder à des données très riches. S agissant de l évaluation des programmes de formation en France, ces données sont généralementassezaccessibles,commelemontrelasection RosenbaumetRubin(1983)montrentquelorsquequel appariementsurlesxproduituneestimationnon biaisée,c estaussilecasdel appariementsurlescoredepropension. 14 En tant que tel, l appariement évite les restrictions qu impose la régression par les moindres carrés ordinaires.lestravauxdedehejiaetwahba(1998)etdesmithettodd(2000),quicomparentlesrésultats d estimationsparappariementetparrégressionutilisantlesmêmesvariablesdecontrôle,montrentqu éviter cesrestrictionsfonctionnellespermetderéduirelesbiaisdefaçonsignificative. 15 Voirenparticulierl articledecaliendoetkopeinig(2008). 16 Leprogrammepsmatch2,développésousSTATAparEdwinLeuvenetBarbaraSianesienestuneillustration: 11

12 même en incluant un grand nombre de variables explicatives, l existence de facteurs de sélection inobservables vienne biaiser l estimation. De ce point de vue, l appariement ne présente pas un pouvoirdeconvictionaussiélevéquelesméthodestraitantlasélectionsurvariablesinobservables. Sur ce point, une littérature visant à tester l efficacité de l appariement s est développée ces dernières années. Il est intéressant de noter que la plupart de ces travaux visent justement des programmes de formation destinés aux demandeurs d emploi. 17 Ils consistent à comparer les résultats issus de l appariement à ceux obtenus dans un cadre expérimental, afin de savoir si l appariement corrige les biais de sélection aussi efficacement que le ferait une expérimentation aléatoire.lesrésultatsdecestravauxapparaissentdansunecertainemesuredivergents,ets ilsne permettent pas de rejeter par principe la méthode de l appariement, ils invitent à considérer les résultats qu elle produit avec prudence, et à prêter une attention particulière aux conditions de validitédel hypothèsed indépendanceconditionnelle. Une seconde limite réside dans le fait que le choix de la méthode d appariement peut modifiersensiblementlesrésultatsobtenuslorsqueleséchantillonssontdepetitetaille.ilexisteune variétédeméthodesdanslalittérature.lesplusfréquemmentutiliséessontl appariementavecle plus proches voisin en terme de score (nearest$ neighbour$ matching), et l appariement avec une moyenne pondérée des résultats des nonutraités proche de l individu traité (kernel$ matching). En revanche les résultats issus de chacune des méthodes tendent à converger lorsque la taille des échantillonsaugmente. 18 Danslecontextedel évaluationdesdispositifsdeformationenfrance,il apparaîtquedeséchantillonsdetaillesuffisanteexistentpourqueceproblèmepuisseêtresurmonté (voirsurcepointlasection4del étude). Parailleurs,Heckman,IchimuraetTodd(1998)montrentquelesméthodesd appariement sur les niveaux des variables de résultat (plutôt que sur leurs différences premières) sont mal adaptées:il y a persistance d effets individuels inobservés, même lorsque l on introduit un grand nombre de caractéristiques individuelles observables. A l opposé, les méthodes d appariement appliquéesauxvariationsdesvariablesderésultatfonctionnentbien,maisleurperformancedépend néanmoinsdelarichessedesvariablesdeconditionnement.d unpointdevuepratiqueunequestion importante consiste donc à choisir, ou à construire des variables de contrôle permettant une réductiondubiaissuffisantepourrendrecrédiblel estimation.heckmanet.al.(1998)montrentainsi que les résultats obtenus avec l appariement sont sensibles au choix des variables utilisées pour 17 Unpremierensembled articles(heckman,ichimura,smithettodd(1996,1998)etheckman,ichimuraand Todd(1997))utiliselesdonnéesduJob$Training$Partnership$Act(JTPA),unvasteprogrammedeformationdes demandeursd emploislancéauxetatsuunisdanslesannées80,etayantfaitl objetd uneévaluationpartirage aléatoire(voirinfra,section ).cestravauxmontrentquelematchingréduitsubstantiellementlebiais résultant de la comparaison brute des revenus des participants et des nonuparticipants. Cependant un biais significatif subsiste par rapport à l effet du traitement estimé par expérimentation aléatoire. A l opposé, DehejiaetWahba(1998,1999) utilisent les données d un autre programme de formation aux EtatsUUnis,le National$ Supported$ Work$ Demonstration (NSWD) et parviennent à des conclusions plus optimistes. En comparantlesrésultatsissusdel appariementauxrésultatsexpérimentauxobtenusparlalonde(1986)surun sousuéchantillondunswd,ilsmontrentquelematching,danssameilleurespécification,élimineengrande partielebiais.leursconclusionsonttoutefoiséténuancéesparsmithettodd(2000),quimontrentqueles résultatsdedehejiaetwahbasontparticulièrementsensiblesauchoixdusousuéchantillon,etdesvariablesde contrôlepermettantl appariement. 18 VoirHeckman,IchimuraetTodd(1997)pourunediscussionapprofondiesurcesméthodes,etCaliendoet Kopeinig(2008)pouruneapprocheplusopérationnellepermettantd arbitrerentreelles. 12

13 estimer le score P(X). Sur ce point, les travaux existants montrent qu auudelà des variables démographiques classiques, telles que l âge, le sexe ou le diplôme, l introduction de variables décrivant l historique des individus sur le marché du travail est essentielle (Heckman, Ichimura et Todd, 1997). Ainsi, le nombre et la durée des épisodes de chômage pour les chômeurs, ou les caractéristiquesdesemployeursprécédentspourlessalariés,sontgénéralementcorrélésàlafoisà laparticipationàlaformationetàlavariablederésultat. Dans une étude récente, Lechner et Wunsch (2011) exploitent une base de données allemandeextrêmementricheetcherchentàsavoirsil omissiondecertainesvariablesdecontrôle danslecalculduscoredepropensionmèneàdesévaluationsbiaisésdespolitiquesactivesd emploi. Leurs résultats confirment que les données relatives aux trajectoires individuelles sont particulièrementimportantespourcorrigerleseffetsdelasélection.parailleurs,lechneretwunsch montrentquel utilisationd informationsrelativesàlasantédesindividus,ouauxcaractéristiquesdu dernieremployeursontégalementutiles.cecimiliteenfaveurdel exploitationdebasesdedonnées appariéesfirmesutravailleurspourestimerlesmodèlesdesélectionsurobservables.lasection4de cette étude consacrée à l amélioration des bases de données existantes revient sur ce point en détail. Enfin,unelimiteimportantedesestimateursdematchingrésidedansladifficultéàtraiterle caractèredynamiquedesformations.ainsilefaitqu unindividuneparticipepasautraitementàune date donnée ne signifie pas qu il ne sera pas traité plus tard, ce qui est susceptible d affecter sa trajectoire.decepointdevuel incluredanslegroupedecontrôlepeutameneràestimerdeseffets biaisés.lasection1.2.3 revientendétailsurlesméthodespermettantderésoudreles problèmes posésparlecaractèredynamiquedespolitiquesd emploi,etutilisantlecaséchéantdesestimateurs parappariement Les%méthodes%contrôlant%la%sélection%sur%variables%inobservables Expérimentations$aléatoires$ Principeetapports Les expérimentations aléatoires sont depuis longtemps la méthode privilégiée pour l évaluationdespolitiquessocialesenamériquedunord.aquelquesraresexceptionsprès,lespays européensontdanslesdernièresdécenniespréférél utilisationdeméthodesnonuexpérimentales. Cette section résume les avantages et inconvénients des expérimentations pour évaluer des dispositifsdeformation. 19 Leprincipedel expérimentationconsisteàassigner,defaçonaléatoire,les individusd unepopulationcibleàungroupedetraitement,quidoitbénéficierdudispositif,etàun groupe de contrôle, qui n en bénéficie pas. L affectation aléatoire garantit qu au sein des deux groupeslesdistributionsdescaractéristiquesobservablesetinobservablessontsimilaires,desorte quelegroupedecontrôleconstitueuncontrefactuelvalablepourl évaluation.dèslorsunesimple 19 Pourunediscussionapprofondieetplustechniquesurlesméthodesd expérimentationaléatoire,sereporter àheckman,lalondeandsmith(1999). 13

14 comparaisonentrelesrésultatsmoyensdugroupedetraitementetdugroupedecontrôlepermet d obteniruneffetduprogrammesurlesparticipantsnonbiaiséparlasélection. 20 Leprincipalavantagedel expérimentationaléatoirerésidedanssonpouvoirdeconviction. Outrequ ellepermetdecontrôlerlasélectivitéprovenantdefacteursobservablesetinobservables, cetteméthodeestintuitiveetaiséeàcomprendreparlesdécideurspolitiquesetlescitoyens.par rapportauxméthodesnonuexpérimentales,larandomisationprésenteaussil intérêtdeproduireune estimationdel effetdutraitementquinesoitpassensibleàlaspécificationdumodèleouauchoix del estimateur,commeparexemplelechoixdesvariablesdeconditionnementpourl appariement. Parailleurs,lesexpérimentationspermettentd obtenirdesrésultatsutilespourtesterlapertinence desméthodesnonuexpérimentales,commel amontréladiscussiondelasectionprécédenteautour de l efficacité des estimateurs de matching. Enfin, il est assez aisé d évaluer au moyen d une expérimentation les effets de la formation sur des sousupopulations différentes, et d obtenir des résultatspermettantunmeilleurciblagedesdispositifs. Limitesetcontraintesdemiseenœuvredansl évaluationdesformations Endépitdeleurpouvoird identification,lesméthodesexpérimentalesnesontpaslasolution àl ensembledesproblèmesqueposel évaluation.toutd abord,ellesposentdesquestionsd ordre éthique, puisque le principe même de l expérimentation consiste à introduire une discrimination entredeuxgroupesd individusenprincipevolontairespourseprêteràl expérience.s agissantdela formationprofessionnelledeschômeurs,lesmembresdugroupedecontrôlepourraientainsi,àbon droit, se sentir floués de ne pas bénéficier d un accès au stage améliorant leurs perspectives d insertion professionnelle. Ces questions éthiques sont cruciales, car de leur traitement dépend l acceptabilitédel évaluationparlescitoyensetsacapacitéàalimenterledébatpublic.uneautre limiterésidedanslefaitquelesexpérimentationsprennentdutemps.danslecasdelaformation professionnellecettecontrainteestamplifiéeparlefaitquelesvariablesderésultatpertinentesne sontpasseulementleniveaudel emploioudusalairepeuaprèslaformation,maisaussilacapacité decettedernièreàmodifierdefaçondurablelestrajectoiresprofessionnelles.lesexpérimentations sontégalementpluscoûteusesenrèglegénéralequel évaluationnonuexpérimentale,lorsquecelleuci exploitedesdonnéesexistantes.ilestainsiparfoisnécessairedelimiter,pourdesraisonsdecoût,la tailledel échantillonexpérimental,cequipeutnuireàlaprécisiondel estimation. Parailleurs,l affectationaléatoirepeutameneràchangerlecontenuduprogrammeévalué, cequeleséconomètresnommentle«biaisderandomisation».parexemple,l expérimentationpeut affecterlestauxderéponsedanslesgroupesdetraitementetdecontrôleparrapportàuncadre nonuexpérimental.ainsilesindividusdugroupedecontrôle,ayantétéexclusdutraitement,peuvent décider de ne pas répondre, engendrant un biais préjudiciable à l estimation. A l inverse, des individustirésausortpourparticiperàlaformationsansl avoirsouhaitépeuventdéciderderefuser 20 Pour reprendre les notations de la section 1.1, l expérimentation aléatoire traditionnelle permet une estimation non biaisée de Δ TT. Dans le cadre de protocoles expérimentaux plus élaborés, il est toutefois possibled identifierl effetdutraitementsurlapopulationdesnontraités,etainsid estimerl effetmoyendans lapopulation(δ ATE ).LeprogrammeexpérimentalRestartauRoyaume Unienestuneillustration,quiconsistait àchoisirdefaçonaléatoirelesindividusnebénéficiantpasd untraitementparailleursrenduobligatoirepour l ensembledelapopulationcible(doltoneto Neill,1996). 14

15 le programme, ou de le quitter avant son terme. Ceci peut amener à modifier la composition du groupe de traitement dans sa dimension inobservable, et à biaiser les résultats. Ce phénomène d évitement est d autant plus probable dans le cadre d un traitement comme la formation professionnelle qui réclame aux stagiaires un investissement personnel et une motivation importants. Une solution réside dans le fait d évaluer non le fait de former effectivement les individus,maisceluideleurproposersimplementunstagedeformation. Enfin les méthodes d expérimentation aléatoire ne permettent pas d estimer tous les paramètresd intérêt.enparticulier,ellessontpeuadaptéespourmesurerleseffetsd équilibred un dispositif de formation. Or les développements récents de la littérature empirique indiquent qu accroître le nombre d individus en formation génère des externalités sur la population des individus non formés, au travers d effets d éviction, ou d une modification de la demande de travail. 21 Il est ainsi difficile de s appuyer sur les résultats issus d expérimentations aléatoires pour préconiserl extensionàuneplusgrandeéchelledesdispositifsdeformationexistants Expériences$naturelles$et$méthodes$de$doubles$différences$ Principeetapports Commentévaluerundispositifencontrôlantlasélectionsurcaractéristiquesinobservables lorsque les données expérimentales ne sont pas disponibles? En dépit de leur développement rapide, les expérimentations contrôlées restent l exception plutôt que la règle en matière d évaluation des politiques publiques. Pour des raisons pratiques etde coût, les économistes leur préfèrent souvent la méthode dite des «expériences naturelles». Le principe du contrefactuel (trouverungroupedecontrôlecomparable,maisnonsoumisàlapolitiquepublique)resteidentique. Enrevanche,lecontrefactuelnerésultepasicid uneaffectationaléatoireréaliséeparl évaluateur, mais de l observation d une mesure de politique publique réelle, qui aboutit à modifier l environnementdecertainsagents,alorsqued autresnesontpasaffectés.cetypedemodifications permet d établir une relation de causalité entre la politique en question et certaines variables d intérêt. Leprincipedel évaluationesticirelativementsimple.l introductiond unemesurenouvelle permet d observer la variable d intérêt pour quatre sousupopulations distinctes. Les individus concernés par la mesure (ou traités) sont observés avant et après l introduction de celleuci. De la mêmemanière,lesindividusnontraitéssontégalementobservésavantetaprèsl introductiondela mesure.comparerlasituationdestraitésetdes«nontraités«aprèsl introductiondelamesurene permettraitpasd identifierl effetcausaldecettedernière,carcesdeuxpopulationsn ontpasété choisiesdefaçonaléatoire,maissurlabasedecritèresadministratifsoupolitiques.l écartentreces deuxgroupespeutdoncprovenirdedifférencesdecaractéristiquesindividuelles,etpasseulement de l effet du traitement. De la même manière, la comparaison de la situation des seuls individus «traités» avant et après l introduction de la mesure est trompeuse, car elle peut résulter de modificationsdel environnementéconomiquesanslienaveclamesure.l évaluateursouhaitedonc contrôlercesdeuxfacteursdebiais:lesdifférencesdecaractéristiquesindividuellesd unepart,les 21 Lasection2.3revientendétailsurceseffetsindirectsdesprogrammesdeformationdestinésauxchômeurs. 15

16 modifications de l environnement d autre part. La solution consiste à définir l effet causal du traitementcommeune«différencededifférences»(did). Dans cette approche, une première différence est faite entre la variable de résultat Y observée avant et après le traitement dans le groupe des individus traités et dans celui des non traités. Cette différence permet de supprimer l effet des caractéristiques observables et inobservables spécifiques aux individus de chacun des deux groupes. Une seconde différence est faite entre les deux premières, qui a pour effet de supprimer l effet des modifications de l environnementéconomique,supposéescommunesauxdeuxgroupes. 22 Les expériences naturelles sont une méthode d autant plus intéressante qu elles ne requièrentleplussouventquel accèsàdesdonnéesadministratives,etunecertaineingéniositéde lapartdel évaluateur,quidoitpercevoirdanslamodificationd unepolitiquelaconstitutiond un groupedecontrôlepotentiel.ellespermettentenoutrederépondreàdesquestionsd autantplus nombreusesqueleschangementslégislatifsmenantàmodifierlepérimètredespolitiquespubliques sontfréquents. Limitesetcontraintesdemiseenœuvredansl évaluationdesformations L estimateurdidreposedefaçoncrucialesurl hypothèsequ existeuneffetfixeindividuel constantdansletemps.orbeaucoupd évaluationsdepolitiquesd emploimettentenévidenceun phénomèned anticipationdelapartdesindividustraités,autraversduquelleniveaudelavariable de résultat varie avant la participation au traitement. Ce phénomène, connu sous le nom de «Ashenfelter s$dip»(ashenfelter,1978),peuts expliquerparuncomportementd attentedelapart des participants, qui réduisent leur activité à proximité de l entrée en traitement. Dans ce cas l estimateur des DiD se trouve biaisé, car la participation au traitement agit sur la composante transitoiredel hétérogénéitéinobservable,etnonseulementsurl effetfixeindividuel.heckmanet Smith(1999)trouventainsisurlesdonnéesduJTPA,déjàcité,quel estimateurdesdidproduitdes estimations qui diffèrent fortement des résultats expérimentaux. Ils montrent également que les estimations en différences de différences sont sensibles au choix delafenêtretemporelleutilisée pourconstruireladifférencepremière.plusprécisément,lesestimationsendiddifférentd autant plusdesrésultatsexpérimentauxquelafenêtres élargit.cecinemilitepasenfaveurdel utilisation detelsestimateursdansl évaluationdeprogrammesactifstelsquelaformation,quiréclamentde suivrelesindividussurunepériodesuffisammentlongue. 22 Formellement,laméthodedesDiDsupposequelavariablederésultatY it répondaumodèlesuivant: Y it = α + β X it + Δ i D i + µ i + ε it, dans lequel X it représente un vecteur de caractéristiques observables, D i est une variable indicatrice de participation au traitement et Δ i représente l impact du traitement. µ i représente la composante de l hétérogénéitéinobservableconstantedansletempsetε it lacomposantevariabledecettehétérogénéité.la méthodedidsupposequelaparticipationdépenddel effetfixeµ i maispasdelacomposantetransitoireε it. Danscecadreilestpossibled estimerlemodèlesuivant: Y it - Y is = α + β (X it -X is )+ Δ i D i + (ε it - ε is ), dans lequel s représente une date antérieure au traitement. Dans ce modèle la composante fixe de l hétérogénéité inobservable a été supprimée par différence. Il faut en revanche noter que l hypothèse de linéarité de la variable dépendante restreint la possibilité d effets hétérogènes selon les caractéristiques observables.c estunelimiteimportantedesméthodesdedidparrapportàcelledel appariement. 16

17 Modèles$de$sélection$endogène$$ Principeetapports Une solution alternative pour résoudre le problème de sélectivité est de recourir à une modélisation jointe des résultats potentiels Y 1 et$ Y 0 et de l affectation au traitement T, en faisant l hypothèse que ces trois variables dépendent de termes d erreur inobservables, potentiellement corrélés entre eux. Ce modèle repose sur un formalisme simple. La variable d affectation au traitementestsupposéeêtredéterminéeparunindicelatentt*,appelélapropensionàêtretraitée, cetindiceétantluiumêmelinéairementdépendantd unvecteurdevariablesexplicativeszetd un résiduv,desortequel onpeutécrire: T$=1(T*$>$0)$=$1(γZ$+V$>$0)$ Danslemêmetemps,lesvariablesderésultatlatentessontsupposéesêtrechacuneengendréepar unmodèlederégressionlinéairedelaforme Y j $=$α j $+$β j X$+$U j,$j$=0,1 oùx$estunvecteurdevariablesexplicativesa$priori$différentdez,β j$ estunvecteurdeparamètres associé à X, et U j$ est un résidu centré. Dans cette écriture, on fait l hypothèse que les éléments inobservéssontindépendantsdesvariablesexplicativesx$etz.leprincipedecettemodélisationest qu ilexisteenrevancheunedépendanceentrelesélémentsinobservésaffectantletraitementetles résultats potentiels. C est la raison pour laquelle ce modèle est appelé modèle de sélection sur inobservables.dèslorsquel onspécifielaloijointedesélémentsinobservés,ilestpossibled estimer un tel modèle par la méthode du maximum de vraisemblance. En pratique on fait très souvent l hypothèse que les résidus V, U 0 et U 1 suivent une loi normale de moyenne 0 et de matrice de variancesetcovariancesσ.cemodèledesélectionendogèneportelenomdetobit. Limitesetcontraintesdemiseenœuvredansl évaluationdesformations L identificationdel effetcausalàl aided unmodèledesélectionreposesurl existenced un vecteurdevariablesinstrumentaleszexpliquantlaparticipationautraitement,maisnoncorréléàla variablederésultatpotentielle.enpratiquecetyped instrumentestdifficileàtrouver,etimpose fréquemmentderecouriràdesdonnéesoriginales.uneapplicationdecemodèleàl évaluationde programmesdeformationaétéréaliséesurdonnéesfrançaisesparfougère,gouxetmaurin(2001). Ces derniers évaluent l impact des formations financées par les employeurs sur la mobilité et les rémunérations des salariés. Ils utilisent pour cela l enquête Formation et Qualification Professionnelle(FQP)réaliséeen1993parl Insee.Cetteenquêtepermetd identifierlesemployeurs avantetaprèslesactionsdeformationcontinueréaliséesentre1988et1993.ellepermetégalement d apparierlefichierdesdonnéesindividuellesauxfichiersdedonnéesdisponiblessurlesentreprises. 17

18 Ceci a permis aux auteurs de disposer d instruments originaux pour l identification des effets structurelsd unsystèmed équationssimultanéesreliantformationcontinue,mobilitéetsalaires. 23 L autre limite relative à l utilisation du modèle de sélection endogène réside dans la sensibilité des résultats à la spécification des facteurs d hétérogénéité inobservable. C est le fait d imposer des formes fonctionnelles aux lois des termes inobservables qui rend possible l identificationdumodèle.onpeutainsiproposertouteunegammed estimateursparamétriquesou semiuparamétriques 24 dumodèledesélectionsurinobservables.àpartird expériencedesimulation etdemiseenœuvredansuncasconcret,heckman,tobiasetvytlacil(2000)montrenttoutefoisque les biais en cas de mauvaise spécification peuvent être importants et que les résultats sont assez sensiblesauxhypothèsessurlaloidesrésidus Modèles$de$durée$:$la$méthode$du$«timingEofEevents$»$ Principeetapports L intérêtpourl impactquepeuventavoirlesprogrammesactifsd emploisurdesvariables telles que le taux de sortie du chômage ou la stabilité de l emploi a naturellement favorisé l utilisationdemodèlesdedurée.outrelefaitqu ilspermettentdetraiterlesproblèmesdecensure, cetypedemodèlepermet,souscertaineshypothèses,d identifierl effetcausaldutraitementsans faireappelàunesourcedevariationexogènedecedernier.abbringetvandenberg(2003)ontainsi montré qu une identification semiuparamétrique de l effet causal du traitement en présence de facteurs inobservables de sélectivité est possible, en exploitant la séquence des transitions individuelles entre chômage, formation et emploi. Plusieurs articles récents ont employé cette stratégie d identification. 25 L identification de l effet des formations à l aide de la séquence des évènements (la méthode est pour cette raison appelée «timingeofeevents») repose sur deux hypothèsesessentielles.lapremièreportesurlaspécificationdestauxdetransitionconditionnels entrelesdifférentsétats,outauxdehasard:ceuxucidoiventêtredetypeproportionnel.laseconde hypothèseestl absenced anticipationdutraitementdelapartdesindividustraités.cettehypothèse signifie que l individu est susceptible de connaître la distribution des dates d entrée en formation possibles,maispasladateexacteàlaquelleildébuteraluiumêmeleprogramme Pour tenir compte de la possibilité de mobilité professionnelle consécutivement à la formation, Fougère, GouxetMaurin(2001)développentunmodèleàdoublesélection.L accèsàlaformationcontinuecorrespond àunepremièreéquationdesélection.àl issuedelaformation,certainssalariéspeuventquitterleuremploiou êtrelicenciés.leséventuelschangementsd entrepriseobservésaucoursdelapériodecorrespondentàune seconde équation de sélection. La spécification de cette seconde équation permet de tester si le passage préalableparuneformationcontinueauneffetdirectsurlesdécisionsdeséparation.lesrésidusdecesdeux équationsetceluidel équationdesalairesontsupposéspouvoirêtrecorrélés.silesvaleursestiméesdeces corrélationssontsignificativementdifférentesdezéro,alorslesmécanismesdesélectionsontdéterminéspar desvariablesinobservables. 24 VoirenparticulierDas,NeweyetVella(2003)pourl estimationsemiuparamétriquedesmodèlesdesélection. 25 Abbring et.$ al.$ (2000); Lalive et.$ al.$ (2000) ; voir aussi Bonnal et.$ al.$ (1997), pour un modèle de cette inspiration. 26 Dans l hypothèse où l individu anticiperait cette dernière, il serait en théorie possible d imposer une restrictiond exclusionpouridentifierl effetcausaldutraitement.maisenpratique,desvariablesd exclusion validessontdifficileàtrouver. 18

19 SousceshypothèsesAbbringetVandenBerg(2003)montrentqueladuréeécouléejusqu à l entrée enformation contientunensembled informationsutilepourdissocierl effetcausaldela formationdeceluiinduitparlasélectionsurvariablesinobservables.unmodèlededuréeàrisques concurrentsreprésentantlestransitionsentrelechômageetletraitementetentrelechômageet l emploiuseloncellequiadvientenpremierupermetd identifierladistributionjointedesvariables inobservables. La durée de chômage restante permet d identifier l effet causal du traitement. La séquenceprécisedestransitionsentrelesdifférentsétatsestprimordialepourl identification,car l effetcausalestrévéléparlechangementdansletauxdetransitionentrelechômageetl emploiqui intervientlorsqueletraitementestreçu(sicedernierestefficace).cechangementpeutêtredissocié del hétérogénéitéinobservabledanslamesureoùcelleuciestsupposéeconstantetoutaulongde l épisode.uneconditionimportantedel identificationestqueladuréeavantl entréeenformation varie suffisamment entre les individus traités. Il est par conséquent nécessaire d observer de nombreusesdatesd entréeenformationdifférentes. Cetteméthodeprésentedeuxavantagesessentiels.Toutd abord,commeonl adit,ellene réclamepasdesourcedevariationexogènedutraitementpouridentifierl effetcausal.enoutre,elle permet d estimer de façon très flexible l impact de la formation sur les taux de transition, et en particulier demesurer cet impact à différents moments de l épisode de chômage. Les évaluations utilisant le «timingeofeevents» présentées dans la section 2 de cette étude fournissent ainsi des informations utiles sur l hétérogénéité des effets de la formation dans le temps. A l aide des paramètresestimésparcetypedemodèleilestenoutrepossibledesimulerlesduréesdechômages contrefactuelles,etdemesurerenjoursl impactnetdelaformationsurlesduréesdechômage. 27 Limitesetcontraintesdemiseenœuvredansl évaluationdesformations Les hypothèses d identification associées à la méthode du «timingeofeevents»sont relativementrestrictives.s iln existepasàcejourdetravauxremettantformellementenquestion l hypothèse de hasard proportionnel, l absence d anticipation, elle, n est pas forcément acquise. Danslecadreduprocessusdeparticipationàlaformationilesteneffetpossible,voireprobable,que les demandeurs d emploi reçoivent des informations quant à leur date d entrée future dans le programme.ainsi,siundemandeurd emploisouhaitantallerenformationreçoitladatedudébut desonstage,ilserapeutuêtreenclinàralentir,voireàstoppersarecherched emploiavantquece derniernedébute.sic estlecaslamodificationdesontauxdetransitionaumomentdelaformation donnerauneestimationbiaiséedel effetcausaldutraitement.laquestionestdoncd unepartde savoirsicescomportementsd anticipationexistent,etsileureffetsurlestauxdetransitionsesttel qu ilsoitsusceptibledebiaiserleseffetsdeestimésàl aidedu«timingeofeevents»,d autrepart.sur lepremierpoint,uneétuderécentedecrépon,ferracci,jolivetetvandenberg(2011)apportedes éléments tendant à accréditer l hypothèse d anticipation. 28 Mais la comparaison entre un modèle intégrantexplicitementl anticipationetunmodèlede«timingeofeevents»classiquemontrentaussi que l anticipation n est pas suffisante pour biaiser significativement les effets estimés de la formation. 27 Voirplusbas,section ,l évaluationdecrépon,ferraccietfougère(2012)surlesdonnéesdel Unedic 28 Lasection revientendétailsurlaméthodeetlesrésultatsdecetteétude. 19

20 Une dernière contrainte réside dans la sensibilité des résultats à la spécification de l hétérogénéité inobservée, mais sur ce point la littérature semble parvenue à une forme de consensus,pourprivilégierunespécificationbinomiale La$prise$en$compte$du$caractère$dynamique$des$formations$ Hormis la méthode dite du «timingeofeevents», la plupart des méthodes décrites précédemmentreposentsuruncadrestatique,danslequelladateàlaquelleledispositifestproposé n a pas d influence sur la construction du contrefactuel. AuUdelà des problèmes de sélection il convientpourtantdetenircompteducaractèredynamiquedespolitiquesd emploi.danslaplupart desprogrammesactifs,eneffet,laparticipationn intervientpasimmédiatementlorsdel inscription au chômage. Le processus de participation permet au contraire d observer des dates d entrée en traitementtoutaulongdel épisode.lesconseillersduservicepublicdel emploipeuventainsiêtre réticentsàorienterdestravailleurstroptôtdansl épisodedechômage,danslamesureoùbeaucoup d entre eux retrouveront un emploi par euxumêmes dans un laps de temps relativement court. S agissant de la formation, le début d un stage peut aussi dépendre de contraintes matérielles, commelefaitd atteindrequ unnombred individussuffisants inscrivent. Cettevariationdanslesdatesd entréeenformationsignifiequelesindividusquinesontpas traitésàunedatet s$ peuventl êtreultérieurement.d unpointdevueméthodologique,ceciimplique queladifférenceentreladuréerésiduelledechômagedesindividustraitésent s$ etcelledesindividus quinelesontpasreflètepourpartiel effetd uneparticipationultérieurepourceuxquin ontpas encore reçu le traitement. Pour cette raison l application de méthodes standard telles que l appariementdansuncadrestatiquepeutmeneràdesrésultatsbiaisés.ceciestdommageabledans lamesureoùl appariementconstitueuneméthodelargementutilisée,etpermetd estimerdefaçon flexibledeseffetsdetraitementhétérogènes. Iln estpaspossible,pourremédieràceproblème,d excluredel estimationlesindividusnon traitésent s$ maisquileseraientplustard,carcecimèneraitàmodifierdefaçonsélectivel échantillon desnonutraités.destravauxrécentsontnéanmoinsprislamesuredeceproblème.fredrikssonet Johansson(2008)développentainsiunestimateurparappariementpermettantd estimerl effetd un traitementàladatet s$ surladuréedechômagerésiduelle.pourunedatet s$ donnée,cetestimateur comparelesduréesrésiduellesdesindividustraitésetdesindividusnonutraitésent s,enneprenant encomptequelesnonutraitésquinesontpastraitésultérieurement.crépon,ferracci,jolivetetvan denberg(2009)prolongentl analysedefredrikssonetjohansson(2008)endéveloppantuncadre d analyseassociantl appariementàlaméthodedu«timingeofeevents».ilsappliquentleurméthodeà l évaluation des programmesdeformationsdesdemandeursd emploienfrance,etquantifientle 29 Lestestsdevraisemblancemontrentgénéralementquelesfacteursinobservéspeuventfairel objetd une approximationàl aided unedistributiondiscrèteavecunnombrefinidepointsdemasse(heckmanetsinger, 1984).Cettespécificationestlapluscourammentutiliséedanslalittératureutilisantle«timingEofEevents»du faitdesaflexibilité(voirenparticulierlaliveet.al.,2000;hujeret.al.,2006;bolviget.al.,2003).ellepeutêtre vuecommeunmoyendelaisserladistributionnonspécifiée,etproduitencesensuneestimationdetype semiuparamétrique. 20

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