Mobilité Professionnelle

vec employeurs et employés hétérogènes

Horny* Rute Mendes** Gerard J. van den Berg***

1Guillaume

Nous fournissons une étude empirique de la mobilité professionnelle, où employeurs et employés sont hétérogènes. L’inférence est bayésienne. Les résul­ tats indiquent une hétérogénéité non observée présente au niveau des individus, et bien plus importante au niveau des firmes. De plus, l’adéquation entre les inob­ servables de l’employeur et de l’employé joue un rôle non négligeable dans leur appariement.

JoB MoBility witH HeteRoGeNeoUs eMployeRs aNd eMployees

We provide an empirical analysis of job mobility with heterogeneous firms and employees. Inference is Bayesian. The results indicate an unobserved hetero­ geneity at the level of the individuals, and even more influential at the firm level. Furthermore, assortative employers’ and employees’ unobservables have a non­ negligible impact on matching. Classification JEL : C110, C150, C410, J200, J410.

IntroduCtIon

la mobilité professionnelle dépend à la fois de l’employeur et de l’employé et peut être affectée par l’hétérogénéité non observée de chacun. les hétérogénéités captent alors la diversité des modes de promotion, de gestion de la

* Banque de France, recfin-41 1391, 31 rue Croix-des-petits-Champs, 75049 paris Cedex 01 ; France et Université catholique de louvain, Belgique. Courriel : guillaume.horny@banque-france. fr ** tinbergen institute and Free University amsterdam, department of economics, de Boelelaan 1105, 1081 HV amsterdam, the Netherlands. Courriel : mendes@mail.tinbergen.nl *** Free University amsterdam, ifau-Uppsala, cepr, iza, et insee-crest. Nous exprimons notre reconnaissance à François laisney, Jean-pierre Florens, denis Fougère et Bertrand Koebel pour les commentaires détaillés et suggestions pertinentes. Nous remercions également Bart Cockx, Bruno decreuze, Bob Miller, pierre Morin, Miguel portela, Robert sauer, Bruno van der linden ainsi que les participants aux congrès de l’afse, de la sed, à l’esem et au groupe de travail de l’iza Heterogeneity in Micro Econometric Models. Nous remercions la Fondation portugaise des sciences et technologies pour son soutien financier et sommes reconnaissants au ministère portugais de l’emploi pour l’accès aux données. les vues exprimées dans cet article sont celles de l’auteur et n’engagent en aucun cas la Banque de France.

Revue économique – vol. 59, N° 3, mai 2008, p. 631-640

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Revue économique main-d’œuvre, mais aussi de productivité et de préférence pour la mobilité. l’importance des inobservables entre les employés est bien établie à l’heure actuelle (Farber [1999] et del Boca et sauer [2006], parmi d’autres). de même, la présence d’hétérogénéité observée parmi les entreprises est avérée, mais il n’en va pas de même pour sa contrepartie inobservée. l’étude de abowd et al. [2006] est, à notre connaissance, la seule à inclure un premier effet aléatoire au niveau des employeurs et un second au niveau des employés. ils concluent à la présence de politiques de gestion du personnel très différentes au sein des entreprises françaises. Nous décrivons la mobilité professionnelle par un modèle de mélange de hasards proportionnels (modèle mph ; voir van den Berg [2001] pour une revue de littérature). introduits tout d’abord dans la littérature biostatistique (Clayton [1978]), ils supposent une population divisée en sous-populations hétérogènes. les taux de transition diffèrent d’une sous-population à l’autre, et sont proportionnels au sein d’une sous-population. Nous supposons les taux de transitions issus d’un mélange d’entreprises ainsi que d’un mélange d’individus en posant un effet aléatoire à chacun de ces niveaux, ce qui permet d’introduire de l’hétérogénéité non observée à ces deux niveaux. Comme le processus d’appariement entre employeurs et employés peut dépendre de caractéristiques inobservées, nous permettons à l’effet firme d’être corrélé avec l’effet individuel. Notre approche permet une structure d’interdépendance souple car une entreprise est reliée longitudinalement et en coupe transversale à plusieurs travailleurs, tandis qu’un individu est relié longitudinalement à plusieurs firmes. Nous utilisons une approche bayésienne, dans le prolongement de Manda et Meyer [2005], appliquée à des données portugaises. Cet article est organisé en cinq sections. les données sont présentées dans la section 2, et nous discutons le modèle en temps discret à deux effets aléatoires corrélés dans la section 3. le choix des a priori est présenté dans la section 4, et les résultats sont discutés dans la section 5.

Les données

les données sont extraites des Quadros de Pessoal (littéralement Tableaux du personnel), une base de données constituée par le ministère portugais du travail et de la solidarité, et présentée plus en détails dans Horny et al. [2006]. l’enquête est annuelle et obligatoire pour les entreprises ayant des salariés. les données comprennent près de 77 000 entreprises et 750 000 employés. Nous n’avons conservé que les épisodes aux commencements observés (lancaster [1990], p. 91), du fait du problème des conditions initiales. de plus, comme nous nous intéressons à une main-d’œuvre stable qui ne comprend ni les travailleurs intérimaires ni l’emploi saisonnier, nous nous restreignons aux individus employés au moins un an par la même entreprise. puis, nous extrayons un échantillon représentatif de 7 307 employeurs et 10 139 employés afin de réduire les temps de calculs. les durées sont brèves : 93 % des séparations ont lieu avant quatre ans, dont 84 % entre la première et la deuxième année. les transitions sont concentrées 632

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Guillaume Horny, Rute Mendes, Gerard J. van den Berg

sur une petite partie de la population : seuls 15 % des employés ont connu deux employeurs ou plus sur la période étudiée. les individus sont regroupés en classes d’âge (16-25, 26-35 et 36-55 ans). Nous prenons en compte le niveau d’étude en distinguant études primaires, secondaires et post-baccalauréat. Une indicatrice de travail à temps partiel est définie. Nous tenons également compte du différentiel de salaire entre deux emplois pour expliquer le changement d’activité. À l’inverse du niveau de salaire qui serait endogène, la différence entre la rémunération à la fin de l’emploi précédent et celle au début de l’emploi courant est exogène, car elle ne dépend que de l’aléa dans le processus d’appariement. Cette variable n’est disponible que pour les individus ayant deux employeurs ou plus. les caractéristiques observées d’une entreprise comprennent le secteur d’activité, la localisation et une indicatrice d’implantation sur plusieurs sites. Nous cherchons également à capter les spécificités des secteurs et des régions.

ModèLes

Nous présentons un modèle appartenant à la famille des modèles mph en temps discret comprenant deux effets aléatoires1. Chaque effet capte les relations de dépendances entre les durées d’une même unité statistique. les entreprises sont indicées par i ^i = 1, f, Ih et les individus par j _ j = 1, f, J i . supposons que l’axe du temps soit divisé en intervalles 7 ak - 1 , ak 7 où 0 = a0 < a1 < f < aK < 3. les durées en temps discret tijk sont

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dans "1, f, K , et indiquent une transition dans l’intervalle de temps 7 ak - 1 , ak 7 . la fonction de hasard est une probabilité conditionnelle qui peut s’écrire :

m 8tijk xij ^tij ^k - 1hh , vi , w j B

où xijk `tij ^k - 1hj représente les variables explicatives observées au niveau des individus et des entreprises, vi un effet aléatoire au niveau des entreprises et wj un effet aléatoire au niveau des individus. le hasard d’un modèle mph à deux effets aléatoires a pour expression : m :tijk xij `tij ^k - 1hj , b0 , b1 , vi , w j D

= p 8 ak - 1 < T < ak T H ak - 1 , xij ^tij ^k - 1hh , vi , w j B,

(1)

= 1 - exp a- exp 7b0 ^k - 1hA + xij `tij ^k - 1hj' b1 + vi + w j k .

(2)