estimation du rendement de la maîtrise en économique à l ... · chapitre 1 revuedelittérature...

Estimation du rendement de la maîtrise enéconomique à l’Université Laval

Mémoire

Dandé Bienvenu Tossou

Maîtrise en économiqueMaître ès arts (M.A.)

Québec, Canada

© Dandé Bienvenu Tossou, 2015

Résumé

Le but de ce mémoire est d’établir le profil de rémunération des diplômés de maîtrise enéconomique de l’université Laval et de calculer les rendements associés à l’obtention de cediplôme. La méthodologie utilisée est identique à celle adoptée par Vaillancourt et Ebrahimi(2010) et Stark (2007). Elle combine l’analyse coût-bénéfice de Becker (1960) et l’analyse parl’estimation du modèle économétrique de Mincer (1974). Nous avons ainsi calculé le rende-ment de la maîtrise par rapport au baccalauréat en économique d’abord pour l’individu etensuite pour la société. Le calcul a été fait d’abord de façon générale puis suivant le sexe et lesecteur d’activité des diplômés. La base de données que nous utilisons provient de l’enquêteréalisée en 2014 par le service de placement de l’université Laval(SPLA) en collaboration avecle département d’économique auprès des diplômés. Nos résultats montrent que le principalemployeur des diplômés du département est le secteur public incluant la fonction publique fé-dérale, la fonction publique provinciale, la fonction publique municipale et l’enseignement. Lamajorité des diplômés sont de sexe masculin. Le revenu des hommes reste plus élevé que celuides femmes et le revenu des travailleurs du secteur privé plus élevé que celui des travailleursdu public. Par ailleurs, les résultats suggèrent que l’investissement permettant le passage dubaccalauréat à la maîtrise est rentable à la fois pour l’individu et pour la société. En effet, lerendement privé moyen est de 5.3% et le rendement social moyen est de 3.7%. Le rendementprivé des hommes est de 5.3% et celui des femmes est de 5.4%. Le rendement privé des tra-vailleurs du secteur privé est de 5.3% et celui des travailleurs du secteur public est de 5.4%.Les résultats correspondants, au niveau du rendement social, sont de 3.8%, 3.5%, 3.8% et3.6% respectivement pour les hommes, les femmes, les travailleurs du privé et les travailleursdu public. On remarque ainsi que le rendement social est généralement inférieur au rendementprivé, le rendement privé des femmes supérieur à celui des hommes et le rendement privé dansle secteur public est plus grand qu’au privé. Mais les différences observées à la fois entre lessexes et entre le type d’employeur sont de faible magnitude. Les conclusions qualitatives quenous tirons vont dans le même sens que celles de Vaillancourt et Ebrahimi (2010) et Stark(2007) même si les chiffres sont sensiblement différents.

iii

Abstract

The purpose of this paper is to establish the Laval University Master graduates in economic’searnings profile and calculate the returns associated with this diploma. The methodology usedis identical to that used by Vaillancourt et Ebrahimi (2010) and Stark (2007). It combinesthe cost-benefit analysis of Becker (1960) and analysis by estimating the Mincer (1974) econo-metric model . We have calculated the return of master over the Bachelor in Economic firstlyfor the individual and then for the society. The calculation was first made generally and thenby gender and type of employer of graduates. The database we use comes from the surveyconducted in 2014 among graduates of the Economics Department by the Laval Universityplacement service(SPLA) in collaboration with the department of economics. Our results showthat the major employer of graduates of the department is the public sector including the fed-eral public service, the provincial public service, the municipal public service, teaching. Themajority of the graduates is male. The income of men is still higher than that of women andincome of private sector workers are higher than those in public workers. Furthermore, theresults suggest that the investment for the passage from bachelor to master is profitable bothfor the individual and for society. Indeed, the average private return is 5.3% and the averagesocial return is 3.7%. The private return for males is 5.3% and women is 5.4%. The privatereturn of private sector workers is 5.3% and that of public sector workers is 5.4%. The resultscorresponding to social performance are 3.7%, 3.5%, 3.8% and 3.6%, respectively, for men,women, workers in the private and public workers. We note as well as the social return isusually less than the private return, the private return of women exceeds that of men andthe private performance in the public sector is larger than private. But the differences bothbetween the sexes and the type of employer are of low magnitude. The qualitative conclusionswe draw are going in the same direction as those of Vaillancourt et Ebrahimi (2010) and Stark(2007).

v

Table des matières

Résumé iii

Abstract v

Table des matières vii

Liste des tableaux ix

Liste des figures xi

Remerciements xvii

Introduction 1

1 Revue de littérature 51.1 Le cadre méthodologique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.2 Quelques résultats d’études empiriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2 Données et Modélisation 112.1 Données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112.2 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

3 Résultats et interprétations 253.1 Le modèle de Mincer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253.2 Présentation des profils . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.3 Présentation des rendements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323.4 Étude de la sensibilité des résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343.5 Limites et discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

Conclusion 39

A Paramètres d’impôts utilisés 43

B Simulation de calcul de revenu net 45

Bibliographie 47

vii

Liste des tableaux

1.1 Tableau récapitulatif des quelques résultats empiriques . . . . . . . . . . . . . . 8

2.1 Expérience moyenne des répondants par classe modale . . . . . . . . . . . . . . 132.2 Cout d’opportunité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

3.1 Résultats de l’estimation : MPO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.2 Résultats de l’estimation : RPI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.3 Taux de rendement interne du passage à la maitrise . . . . . . . . . . . . . . . 323.4 Taux de rendement interne avec travail étudiant . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.5 Travaux antérieurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333.6 Taux de rendement interne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353.7 Sensibilité du taux de rendement interne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

A.1 Principales déductions sur le revenu , Québec 2013 . . . . . . . . . . . . . . . . 43A.2 Impôt fédéral Canada, Québec 2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43A.3 Impôt provincial, Québec 2013 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

B.1 Etape 1 : Calcul de l’impôt provincial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45B.2 Etape 2 : Calcul de l’impôt fédéral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45B.3 Etape 2 : Calcul de l’impôt fédéral (suite) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45B.4 Etape 3 : Calcul du revenu net . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

ix

Liste des figures

2.1 Description de l’échantillon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122.2 Distribution du revenu des répondants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.3 Distribution de l’expérience des répondants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.4 Répartition des répondants suivant le sexe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.5 Répartition des répondants suivant le type d’employeur . . . . . . . . . . . . . 16

3.1 Profils de revenu brut obtenus par RPI et MPO . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.2 Évolution du revenu en fonction de l’expérience . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303.3 Profil de revenu de vie active suivant l’âge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

xi

A toi

xiii

The most valuable of all capitalis that invested in human beings

Alfred Marshall, Principle ofeconomics

xv

Remerciements

Sincères remerciements à Bruce Shearer et Philippe Barla, Professeurs au département d’éco-nomique, qui ont dirigé ce mémoire et au professeur Bernard Fortin pour ses commentaires etsuggestions. Ce fut plaisant de travailler ensemble.Nous remercions le département d’économique pour sa contribution au financement de l’étudeet le service de placement de l’Université Laval (SPLA) pour sa collaboration dans la col-lecte des données. Enfin, merci aux amis qui ont bien voulu lire les versions préliminaires dumémoire.

xvii

Introduction

Mesurer le rendement de l’investissement dans l’éducation est un exercice important pourles économistes mais aussi pour la société et ses composantes. Pour les économistes, c’est uninstrument synthétique qui permet de répondre aux questions liées à la rentabilité monétairedu passage d’un niveau d’éducation donné à un niveau supérieur. Autrement dit, l’individuou la société pourra se baser sur le rendement calculé pour savoir si les bénéfices monétairesescomptés de cet investissement pourront au moins couvrir les coûts supportés. Plusieurséconomistes, utilisant différentes approches, se sont intéressés à la question.

Mincer (1958) est l’un des premiers auteurs de la nouvelle théorie du capital humain à avoiridentifié l’investissement dans le capital humain comme étant la principale source d’inégalitédes revenus dans une société. En effet, l’accroissement du capital humain accroit la productivitéet si la rémunération se fait à la productivité marginale, le revenu aussi devrait croître. Lorsqu’ilparle de capital humain, il s’agit à la fois de l’investissement scolaire et de l’investissementpost-scolaire. L’investissement scolaire est mesuré par le nombre d’années passées à l’école.L’investissement post-scolaire quant à lui est mesuré par les années d’apprentissage à la tâche(On-the-job-training) ou plus généralement l’expérience sur le marché du travail. Dans sonmodèle, il interprète donc le rendement de l’éducation comme étant le taux d’accroissement derevenu suite à une année supplémentaire d’étude. Par contre, dans le développement qu’il a faitsur la théorie du capital humain, Becker (1960) utilise l’analyse coût-bénéfice, généralementutilisée pour l’évaluation de la rentabilité de l’investissement dans le capital physique. Saméthode consiste à trouver le taux d’escompte qui égalise la somme actualisée des bénéficesliés au passage d’un niveau de formation A à un niveau de formation B, à la somme actualiséedes coûts liés à ce passage. On obtient ainsi le taux de rendement interne de l’éducation duniveau B par rapport au niveau A.

Dans l’analyse de Mincer (1958) comme dans celle de Becker (1960), l’évaluation des bienfaitsde l’éducation tient uniquement compte de l’aspect revenu, ignorant d’autres bienfaits nonmoins importants 1. Dans ce mémoire, nous considérerons également l’impact sur le revenu 2

1. En effet, selon Stager (1996), les bénéfices de l’éducation sont nombreux et incluent, en plus de l’accrois-sement du revenu, une grande variété d’opportunité d’emploi et plus d’éducation, le statut social et le prestige,la joie d’apprendre et biens d’autres avantages non monétaires

2. Pour une prise en compte des externalités de l’éducation, voir par exemple Lochner et Moretti (2004) ou

1

du cycle de vie 3. Cette approche, bien que réductrice, est utile étant donné que le revenu espéréreste encore l’un des principaux facteurs déterminants le choix d’une discipline de formationou même la poursuite des études jusqu’à un niveau donné. En plus, le revenu de travail restel’un des principaux aspects pris en compte dans la mesure de l’insertion sur le marché del’emploi ou de la réussite professionnelle.

Ce mémoire a pour objectif général de déterminer le rendement de l’investissement lié aupassage du baccalauréat à la maîtrise en économique. De façon spécifique, il s’agira d’abordde calculer l’évolution du revenu à travers la carrière des individus selon leur niveau d’édu-cation. Ensuite, les rendements associés à l’obtention du diplôme de maîtrise par rapport aubaccalauréat en économique seront calculés en utilisant une analyse coût-bénéfice. Dans cetteanalyse, les coûts se composent des coûts directs (frais de scolarité, fournitures scolaires, etautres dépenses diverses) et des coûts indirects. Ces derniers sont essentiellement composés dusalaire auquel l’individu renonce en poursuivant ses études à la maîtrise. Les revenus utiliséssont ceux issus du travail de l’individu.

Même si les études 4 sont quasi unanimes sur l’impact positif qu’a le baccalauréat sur le salairepar rapport à un diplôme du secondaire, les réponses sont partagées quant au rendementde la maîtrise par rapport au baccalauréat et du doctorat par rapport à la maîtrise. Parexemple, dans son étude sur des données Canadiennes, Stark (2007) montre que pour certainesdisciplines de formation, le rendement à la maîtrise ou au doctorat est négatif 5. Pour lesdiplômés du baccalauréat en économique, la question qu’il est légitime à se poser est celle desavoir si le passage à la maîtrise est un investissement rentable.

La contribution de cette étude par rapport aux travaux précédents est donc l’adaptation del’analyse coût-bénéfice à des données propres à l’Université Laval. Ceci pourrait permettre auxétudiants de savoir si le passage du baccalauréat à la maîtrise est un investissement payant.Pour la société qui supporte une part importante des coûts 6 liés au passage du baccalauréatà la maîtrise, la réponse à cette question demeure toute aussi pertinente.

Les résultats de cet exercice suggèrent que l’investissement permettant le passage du bac-calauréat à la maîtrise est rentable à la fois pour l’individu et pour la société. En effet, lerendement privé moyen est de 5.33% et le rendement social moyen est de 3.66%. Une analysespécifique montre que le rendement social est inférieur au rendement privé, le rendement privédes femmes (5.42%) supérieur à celui des hommes (5.29%)et le rendement privé dans le sec-

Lochner (2004)3. Ce choix est fait étant donné les difficultés liées à la mesure des autres formes de bénéfices citées par

Stager (1996) dans cette étude4. Vaillancourt (1995), Vaillancourt et Ebrahimi (2010), Demers (2008), Stark (2007)5. Ceci ne veut pas forcément dire que le diplôme n’a pas d’effet positif sur les salaires. Le rendement négatif

peut traduire le fait que l’accroissement du salaire ne parvient pas à couvrir l’ensemble des coûts supportés6. Pour plus de détails, voir la section 2.2.6

2

teur public (5.36%) est plus grand que celui dans le secteur privé (5.27%). Mais les différencesobservées à la fois entre les sexes et entre les types d’employeur sont de faible magnitude.

Pour la suite, la structure du document repose sur trois chapitres. Dans le premier, nousprésenterons une brève revue de la littérature des modèles de calcul des rendements. Dans ledeuxième, nous présenterons les données et le cadre méthodologique retenu dans cette étudepour calculer les revenus et les taux de rendement. Enfin, nous présenterons les résultats etleurs interprétations dans le chapitre 3. Nous terminons par une conclusion assortie de quelquesrecommandations.

3

Chapitre 1

Revue de littérature

La théorie du capital humain concentre l’essentiel des écrits sur l’estimation des rendementsde l’éducation ou l’estimation du revenu en lien avec la scolarisation. Selon cette théorie,l’éducation accroit la productivité, donc le revenu potentiel de l’individu. Une interprétationalternative de la corrélation observée entre l’éducation et les salaires est due à Spence (1974) 1.La suite du chapitre est divisée en deux grandes parties. La première présentera une revuethéorique des écrits fondateurs de la théorie du capital humain tandis que la seconde seraconsacrée à une revue des principaux résultats des études empiriques basées sur l’investisse-ment dans le capital humain au canada de façon générale ou au Québec de façon particulière.

1.1 Le cadre méthodologique

Les articles de Mincer(1957, 1958, 1974), Becker (1960), Schultz (1961) font de ces auteurs lesprécurseurs de la théorie du capital humain à l’échelle microéconomique. En effet, la théoriedu capital humain étudie les conséquences de l’investissement dans les connaissances et lescompétences. Selon cette théorie, l’investissement dans l’éducation d’une personne est similaireà celui que l’on pourrait faire dans le monde des affaires, c’est-à-dire l’investissement dansdes machines, des équipements, etc. Dans les deux cas, on espère un bénéfice futur qui estmesuré à partir du rendement monétaire. Cette vision des dépenses d’éducation a beaucoupété critiquée 2 à cause de la comparaison entre l’homme et les machines, jugée dégradante pourl’homme et moralement inacceptable pour la société 3. En dépit de ces critiques, le conceptde capital humain est tout de même resté dans la littérature grâce aux travaux de Schultz(1959) qui ont donné au concept une dimension globale, à la fois économique et sociologique. Ilexplique que la comparaison entre l’investissement dans le capital humain et l’investissement

1. Le niveau d’éducation ou le diplôme est juste un signal à l’embauche. Il permet de sélectionner lespersonnes capables de fournir plus d’effort au travail suivant leur niveau d’instruction

2. Un argument est que l’éducation d’une personne ne doit pas être perçu comme une option à choisirseulement si la rentabilité est au rendez-vous, c’est un droit universel

3. Pour des exemples de critiques Voir Schaffer (1960), « investment in human capital : comment » AmericanEconomic Review, vol. 51 (Dec, 1961) , PP.1026-1035

5

dans le capital physique se limite simplement dans la formulation des équations aboutissant aucalcul du rendement. L’investissement dans le capital humain ne doit être comparé à l’achatd’un ordinateur ou de tout autre outil de travail. De nos jours, bien que la littérature sur lecapital humain soit abondante, les auteurs s’inspirent généralement du modèle de Becker basésur le calcul coût-bénéfice ou du modèle de Mincer qui est une approche économétrique dontles fondements reposent aussi sur l’analyse coût-bénéfice du modèle d’investissement standard.

1.1.1 Le modèle de Becker

Le modèle de Becker évalue les rendements de l’éducation en utilisant le taux de rendementinterne de l’investissement dans l’éducation. Pour lui, l’investissement dans le capital humainpeut prendre plusieurs formes et chaque forme a des coûts et des bénéfices. Il identifie troisformes d’investissement à savoir : la formation au travail communément appelé « on-the-job-training » qui comprend la formation générale et la formation spécifique, la scolarisation etenfin les autres formes d’accroissement de la productivité telles que l’investissement dans lasanté physique et émotionnelle, une bonne alimentation, la force, la vitalité. Dans chacun destrois cas cités, l’analyse consiste à trouver le taux de rendement interne. C’est le taux d’intérêtqui égalise la somme actualisée des bénéfices et la somme actualisée des coûts :

n−1∑t=0

Bt(1 + r)t

=n−1∑t=0

Ct(1 + r)t

(1.1)

Avec n le nombre d’année du projet, Bt et Ct sont respectivement les bénéfices et les coûtssupportés à chaque période.

L’évaluation des coûts se fait généralement en deux étapes passant respectivement par l’iden-tification des coûts directs et des coûts indirects de l’investissement. Dans le cadre de lascolarisation traité ici, les coûts directs incluent les frais de scolarité, les livres, le transportscolaire, les équipements scolaires, etc... Il s’agit de toutes les dépenses qui n’existent que parle fait que l’individu va à l’école. Les coûts indirects quant à eux représentent le coût d’oppor-tunité d’aller à l’école. C’est la différence entre son revenu potentiel s’il n’allait pas à l’école, etson revenu d’étudiant (pour les travaux à temps partiel ou en fin de semaine) durant la périodede formation. Dans la théorie du capital humain, les bénéfices sont constitués essentiellementdu revenu de travail de l’individu. Puisque l’éducation est supposée accroitre sa productivité,il en va de même pour son salaire. Ainsi, dans la formule, la série de bénéfices sera représentéepar la série de revenu de l’individu durant toute sa vie active. L’une des difficultés du modèlede Becker, c’est que même s’il est relativement facile de connaitre les coûts, car ces dernierssont entrepris en début de période pour la scolarisation, il n’en n’est pas autant pour le revenudu cycle de vie. Cela nécessite de suivre des cohortes d’individus juste après la scolarisationjusqu’à la fin de leur vie active et observer l’évolution de leur revenu annuel pour calculer lerendement de l’éducation d’un niveau i par rapport à un niveau i + x. En l’absence de ce

6

type de panels, Becker procède généralement par des hypothèses sur le taux de croissance desrevenus et des dépenses en fonction de la conjoncture économique. Par exemple, à partir d’unesituation de référence, on détermine le taux de croissance annuel du revenu. En appliquantsuccessivement ces taux, on obtient une série de revenus de l’individu sur la période de savie active qu’on peut utiliser pour la résolution de l’équation. La sensibilité des résultats auxhypothèses émises constitue une limite importante dans l’application de cette méthodologiesur un cycle de vie. On ne peut donc utiliser directement cette méthode avec les donnéesde l’enquête à notre disposition. Cela nous amène à utiliser le modèle économétrique Mincer(1974) pour la projection des salaires ex-ante.

1.1.2 Le modèle de Mincer

Pour résoudre l’équation 1.1, nous estimons la série des salaires en utilisant l’équation deMincer (1974). La formulation de base est donnée par :

lnEt = lnE0 + rs+ β1t− β2t2 + u (1.2)

où t représente le nombre d’années d’expérience et lnEs = lnE0 + rs représente le revenupotentiel de l’individu juste à sa sortie de l’école après s années d’étude. D’après cette équation,une année supplémentaire d’étude est sensée accroître le revenu potentiel de l’individu et celaest matérialisé par la relation linéaire qui relie les deux variables avec un signe positif attendu.D’autre part, une année supplémentaire d’expérience doit accroitre le salaire de l’individumais de façon non linéaire. A partir d’un certain seuil le taux d’accroissement du revenu dûà l’expérience va commencer à décroitre. Cela se matérialise par le signe négatif attendu ducoefficient de t2 dans l’équation.

Une formulation alternative du modèle utilise l’âge au lieu de l’expérience. En effet, lorsquela base de données utilisée ne contient pas la variable "expérience", Mincer (1974) propose del’estimer par la formule t = A−s−b où A est l’âge courant, b l’âge au début de la scolarisation ets le nombre d’années de scolarisation. Cette formule suppose que l’individu entre directementsur le marché du travail à sa sortie de l’école et n’a aucune période d’inactivité 4. On obtientainsi une formulation du modèle en fonction de l’âge 5. et qui nécessite l’ajout d’un termed’interaction Age × scolarisation, (A × s). Cette formulation est utilisée par exemple parVaillancourt et Ebrahimi (2010), Demers (2008) et Stark (2007) qui ont l’âge plutôt quel’expérience dans leurs bases de données. Dans notre cas, l’expérience est directement mesurée,donc la forme 1.2 sera celle que nous utiliserons.

4. L’évaluation peut manquer de précision quand on sait par exemple que les femmes prennent des congésde maternité

5.lnEt = lnE0 + rs+ β1(A− s− b)− β2(A− s− b)2 + u (1.3)

7

1.2 Quelques résultats d’études empiriques

Les études récentes visant à calculer le rendement des études avaient essentiellement pour butde montrer que détenir un diplôme universitaire offrait de meilleures perspectives de revenu quedétenir un diplôme du secondaire. Pour ce faire, la plupart des auteurs recensés (Vaillancourt(1995), Vaillancourt et Ebrahimi (2010), Demers (2008)) se limite au calcul du rendementdu baccalauréat car cela était suffisant pour atteindre leur objectif. Ils sont encore très peunombreux à calculer le rendement par disciplines détaillées. Faute de données suffisantes,certaines disciplines sont mises ensemble à cause de leur présumée ressemblance. Ainsi, lerendement des études en économie se retrouve la plupart du temps dans le rendement desétudes en sciences sociales incluant aussi : la sociologie, la psychologie, les sciences politiques,le travail social et aussi souvent le droit.

Table 1.1: Tableau récapitulatif des quelques résultats empiriques

Auteurs Données DisciplineRendement privé Rendement socialHomme Femme Homme Femme

Vallancourt(1995) Recensement 1986 Canada

Bac, sciences sociales 10.8% 16.3% 8.8% 8.5%Bac 8.3% 18.8% 4.3% 8.4%

Maîtrise 6.5% 0.1% 2.4% -4.9%Doctorat 1.2% 16.3% -2.3% 2.5%Medecine 30.8% 28.8% 9.3% 6.8%

Vallancourt(2010) Recensement 2006 Québec

Bac, sciences sociales 15.2% 10.3% 13.2% 7.5%Bac 15.7% 20.1% 11.8% 12.9%

Maîtrise 5.9% 7.4% 2.4% 2.9%Doctorat 11.1% 20.3% 2.6% 1.2%Medecine 30.2% 31.5% 12.3% 8.9%

Demers(2008) Recensement 2006 Québec Bac 10.2% 12.6% 8.7% 8.4%

Stark(2007) Recensement 95-96 CanadaBac, sciences sociales 10.0% 11.7% . .Maîtise en économique 3.2% 9.1% . .

Le tableau 1.1 donne un bref résumé des résultats pertinents de quelques études récentes surl’estimation du taux de rendement interne au Québec ou au Canada. Ces études ont tous tousen commun l’utilisation de l’analyse coûts-bénéfices 6 dans laquelle le revenu du cycle de vieest généré à partir des coefficients d’une équation de type Mincer. C’est donc une approchemixte combinant des aspects du modèle de Mincer et des aspects du modèle de Becker.L’analyse générale des résultats montre que, pour tous ces auteurs, le rendement social 7 calculéest inférieur au rendement privé calculé et le rendement privé des femmes est supérieur à celuides hommes. De façon spécifique, Vaillancourt (1995) montre qu’au Canada, le baccalauréat estle diplôme universitaire le plus rentable pour toutes les disciplines de formation à l’exceptionde la médecine. Pour ces disciplines, le rendement du baccalauréat est plus grand que ceux dela maîtrise et du doctorat. Ces résultats sont confirmés par Vaillancourt et Ebrahimi (2010)dont les données portent sur le Québec. En plus de montrer que le baccalauréat est le diplômele plus rentable, il montre que les rendements à la maîtrise sont inférieurs à ceux du doctoratet du baccalauréat. Enfin, la médecine est la discipline de formation qui paie le plus.

6. Le rendement est déterminé en résolvant :∑n−1

i=0(Ai−Bi)

(1+r)i− C = 0 , Ai est le revenu brut pour le niveau

A, Bi le revenu après la scolarité B et C les coûts directs liés au passage de la scolarité A à B à la date 07. En plus des coûts directs et indirects, le rendement social tient compte des coûts supportés par la société,

donc du "vrai" coût de l’éducation

8

Les résultats de Demers (2008), à l’instar de ceux obtenus par Vaillancourt et Ebrahimi (2010),montrent que le rendement privé des femmes est plus élevé que celui des hommes. Cependant,même si Demers (2008) et Vaillancourt et Ebrahimi (2010) aboutissent qualitativement aumême résultat, il est important de constater que les chiffres de Demers (2008) sont plus faiblesque ceux de Vaillancourt et Ebrahimi (2010) pour des données de la même année. Vaillancourtet Ebrahimi (2010) expliquent la différence observée par la simulation du taux d’impositionqui est plus complexe dans la méthodologie de Demers (2008). En effet, en plus de l’impôt surle revenu, il tient compte des taxes relatives à la sécurité sociale, l’impôt foncier, l’impôt descorporations et les taxes sur les biens et services. Le fait de considérer une imposition plusélevée a donc eu pour conséquence de diminuer les rendements privés calculés.Stark (2007) est pour le moment le seul auteur à avoir fait une étude avec un niveau dedésagrégation assez fin, distinguant les rendements par diplômes, par sexe et par disciplinesde formation incluant l’économique entre autres. Son étude constitue une référence mêmesi les données qu’il utilise datent et concernent le canada entier. Le but de son étude étaitd’identifier les disciplines qui paient ainsi que celles qui ne paient pas. Il utilise les données durecensement canadien de 1996. Les résultats obtenus montrent que le rendement de l’éducationvarie énormément suivant les disciplines universitaires et suivant le diplôme considéré. Parmiles résultats qu’il obtient, on note que la médecine reste encore la discipline la plus rentableet que l’économique fait partie des disciplines dans lesquelles le rendement privé des femmesest supérieur à celui des hommes. Ainsi, le rendement privé de la maîtrise par rapport aubaccalauréat des études en économique est de 9,1% pour les femmes alors que les hommes ontun rendement de 3,2%. Il ne calcul pas de rendement social dans son étude.

9

Chapitre 2

Données et Modélisation

2.1 Données

Les données utilisées dans le cadre de cette étude proviennent de l’enquête intitulée « Sondageauprès des diplômés du département d’économique de l’Université Laval » réalisée par leSPLA 1 en collaboration avec le département d’économique. Les données ont été collectéesen Avril 2014 via formulaire électronique. Une analyse préliminaire de ces données a déjà étéréalisée par Pelletier (2014) dans un rapport d’enquête intitulé « La situation des diplômésdu département d’économique de l’Université Laval ». Elle y présente la méthode de sondageutilisée ainsi que des statistiques descriptives.

Le questionnaire a été envoyé à 958 diplômés dont le service détenait l’adresse courriel, 171

ont renvoyé une réponse. Cependant, seulement 157 ont répondu à toutes les questions, soit untaux de réponse d’environ 16%. Le faible taux de réponse combiné au caractère non probabilistede l’enquête font que les résultats ne peuvent être généralisés à l’ensemble des diplômés dudépartement. Par ailleurs, l’analyse de l’échantillon des répondants montre que 77.19% d’entreeux ont un diplôme de maîtrise à l’Université Laval, 14.04% un baccalauréat et seulement8.77% un doctorat.

Parmi les diplômés du baccalauréat, il y en a 4 qui ont fait une maîtrise en économie dans uneautre université, on les a reclassé parmi les diplômés de maîtrise. D’autres ont fait des étudessupplémentaires dans d’autres disciplines et ont été conservés dans leur groupe de référence,bac s’ils ont atteint ce niveau en économique ou maîtrise s’ils ont la maîtrise en économique.De même, les 12 diplômés de maîtrise qui ont fait leur doctorat ailleurs ont été reclassés dansle groupe des diplômés du doctorat. Finalement, puisque l’étude s’intéresse à une comparaisondu baccalauréat par rapport à la maîtrise tous les diplômés du doctorat ont été écartés del’échantillon. On se retrouve enfin avec 20 diplômés du baccalauréat en économique et 124diplômés de maîtrise en économique comme le décrit si bien le graphique 2.1.

1. Service de Placement de l’Université Laval

11

Figure 2.1: Description de l’échantillon

958 diplômés

Bac en économique: 20

Maîtrise en économique: 124

157 réponses complètes

12 diplômés dans d’autres

disciplines

6 diplômés dans d’autres

disciplines

2.1.1 Quelques statistiques descriptives sur les caractéristiques desrépondants

La variable d’intérêt de notre étude est le revenu annuel de travail des répondants. A cause ducaractère sensible de la question de revenu, il a été demandé aux individus, non pas de donnerleur revenu exact, mais de cocher l’intervalle dans lequel leur revenu se situe. La figure 2.2donne une illustration graphique de la distribution de revenu selon le niveau d’éducation.

L’analyse du graphique de façon globale montre que pour les intervalles représentant de faiblesniveaux de revenus, les diplômés du baccalauréat sont plus nombreux tandis que pour les inter-valles correspondants aux revenus élevés, ce sont les diplômés de maîtrise qui sont majoritaires.De façon spécifique, pour le baccalauréat, la catégorie de revenu la plus fréquente est celle dontle salaire est compris entre 40001$ et 45000$ avec une proportion de 21.05%. Pour la maîtrise,la classe modale est la catégorie de revenus compris entre 100001$ et 150000$. Par ailleurs, enutilisant les centres de classe, on obtient pour le baccalauréat un revenu moyen de 46000,35$

et un revenu moyen de 76069$ pour la maîtrise. Malgré ce résultat, on ne peut affirmer que,plus le diplôme est élevé, plus le revenu est élevé car l’expérience est un facteur tout aussidéterminant que le diplôme dans la formation du capital humain, donc du revenu. Une tellecomparaison aurait donc du sens si l’on était sûr que les individus comparés avaient en moyennele même niveau d’expérience, toute chose étant égale par ailleurs. Le graphique 2.3 permet devérifier le différentiel d’expérience entre les deux types de diplômés interrogés.

12

Figure 2.2: Distribution du revenu des répondants

510

1520

25po

urce

ntag

e

0-35

35-4

0

40-4

5

45-5

0

50-5

5

55-6

0

60-6

5

65-7

0

70-7

5

75-8

0

80-8

5

85-9

0

90-9

5

95-1

00

100-

150

150+

Revenu Brut par intervalle(*1000)

Bac Maitrise

Source: Nos calculs

On remarque que l’expérience moyenne est d’autant plus élevé que le diplôme des répondantsl’est : 6.24 au Baccalauréat et 12.32 à la maîtrise. L’expérience à la maîtrise est pratiquementle double de celle au baccalauréat. Cette situation pourrait traduire une forte représentationdes diplômés expérimentés à la maîtrise dans l’échantillon par rapport à ceux du baccalauréatce qui confirme le constat fait plus haut sur la classe modale de revenu de ces diplômés quiest entre 100001$ et 150000$. On voit donc que le fait que les revenus soient plus élevés à lamaîtrise peut être aussi expliqué par l’expérience des répondants à ce niveau et pas seulementpar la différence de niveau de scolarisation.

Table 2.1: Expérience moyenne des répondants par classe modale

Moyenne Min Max Ecart-type

Baccalauréat (entre 40 001 $ et 45 000) 5.25 1 12 4.99Maîtrise (entre 100 001 $ et 150 000) 15.59 4 30 7.14

Source : Résultats de nos calculs

Il a été montré précédemment que la majorité des diplômés du baccalauréat a un revenu com-pris être 40001$ et 45000$. Ce revenu correspond à celui des répondants avec une expériencemoyenne de 5.25 années avec un écart-type d’environ 5. Ainsi, même si certains répondantsont ce revenu dès leur première année de travail, certains l’ont après avoir passé 12 années surle marché du travail. En ce qui concerne les diplômés de la maîtrise, les répondants de la classe

13

Figure 2.3: Distribution de l’expérience des répondants

4000

060

000

8000

010

0000

1200

00R

even

u br

ut

0 10 20 30 40Nombre d'années d'expérience

Bac Maîtrise

Source: Nos calculs

modale, c’est-à-dire ceux avec un revenu compris entre 100001$ et 150000$ ont une expériencemoyenne de 15.59 années avec un minimum de 4 et un maximum de 30. Ce constat justifie enpartie l’utilisation d’un modèle économétrique pour l’identification de la part de chacun desdéterminants sur l’évolution du revenu.

Outre le diplôme et l’expérience, il apparait important de vérifier si les variables comme lesexe ou le type d’employeur (secteur privé ou secteur public) peuvent être déterminants dansla formation du revenu de travail.

Dans l’ensemble, la majorité des répondants sont de sexe masculin. En effet, 3 répondants sur4 est un homme chez les diplômés à la maîtrise mais un peu moins au baccalauréat.

Le questionnaire a aussi permis d’identifier plusieurs domaines dans lesquels les diplômés enéconomique travaillent. Cependant, pour alléger la présentation, ils sont regroupés en deuxcatégories appelées respectivement secteur public et secteur privé. Ainsi, le secteur public re-groupe la fonction publique fédérale, la fonction publique provinciale, la fonction publiquemunicipale, l’enseignement et les entreprises publiques et parapubliques. Tous les autres do-maines sont regroupés sous l’appellation de secteur privé. Il s’agit de : entreprises privées,banques et assurances, syndicat ou associations, entreprises services et conseils, centre de

14

Figure 2.4: Répartition des répondants suivant le sexe

71.43%

28.57%

Homme Femme

Source: Nos calculs

Bac

75%

25%

Homme Femme

Source: Nos calculs

Maîtrise

recherche, organisations non gouvernementales, organisation sans but lucratif.

La figure 2.5 montre qu’indépendamment du niveau d’étude achevé au département d’éco-nomique, les répondants travaillent majoritairement dans le secteur public avec environ 7

répondants sur 10. La désagrégation de ce chiffre montre que la fonction publique provincialeest le premier employeur des répondants avec 29.09%, suivi de la fonction publique fédéraleavec 15.15% et de l’enseignement qui en compte 12.12%. Moins de 1% d’entre eux travaillentdans la fonction publique municipale. Plusieurs raisons peuvent expliquer le fait que la ma-jorité des diplômés travaillent dans le secteur public. Mais,la plus plausible est la sécurité del’emploi et les revenus espérés qui ne souffrent quasiment d’aucune incertitude. En effet, lamajorité des gens qui travaillent dans la fonction publique connaissent plus ou moins le profilde leur revenu de cycle de vie dès l’entrée en poste et cela est rassurant pour ceux qui font cechoix.

Dans la prochaine section, la méthodologie choisie pour calculer le rendement associé au di-plôme de maîtrise par rapport au baccalauréat en économique est présentée.

15

Figure 2.5: Répartition des répondants suivant le type d’employeur

35.29%

64.71%

Privé public

Source: Nos calculs

Bac

31.4%

68.6%

Privé public

Source: Nos calculs

Maîtrise

2.2 Modélisation

Le but de cette étude est d’établir le profil de rémunération des diplômés du départementd’économique et ensuite de calculer les rendements (rendement privé et rendement social) at-tachés à l’obtention du diplôme de maîtrise en économique à l’Université Laval. En effet, dansle rendement privé on prend en compte le bénéfice personnel basé sur le revenu net d’impôt del’individu et les coûts qu’il supporte de lui-même. Dans le rendement social, le bénéfice mesurérend compte de la contribution de la scolarisation de l’individu à la richesse de la société basésur le revenu avant impôt mais, en plus des coûts supportés personnellement par l’individu, onprend en compte les coûts supportés par la société du fait de sa scolarisation. Dans les deuxcas, ce sont des bénéfices monétaires qui sont mesurés, ignorant des aspects non monétairestels que : l’amélioration de la santé, le développement de l’esprit critique du citoyen, le déve-loppement du civisme, la meilleure formation des électeurs, une meilleure compréhension despolitiques, le prestige, le plaisir d’apprendre, la réduction de la criminalité 2, toutes les autresexternalités liées à l’accroissement du capital humain. Dans la mesure où ces éléments sontimportants, on sous estimera les rendements et le rendement social tout particulièrement.

2. Voir les travaux de Lochner (2004) et Lochner et Moretti (2004)

16

La méthodologie utilisée est basée sur la résolution de l’équation 3

n−1∑i=0

(Mi −Bi)(1 + r)i

− C = 0 (2.1)

Où Mi est le revenu obtenu durant l’année i par un individu avec un diplôme de maîtrise enéconomique. De la même façon, Bi désigne le revenu équivalent pour un diplôme de baccalau-réat. C désigne l’ensemble des dépenses 4 engagées par l’individu en début de période lors deson passage du baccalauréat à la maitrise. (Mi − Bi) est le bénéfice monétaire annuel de lamaîtrise par rapport au baccalauréat.

2.2.1 Rendement Privé

Si l’on considère la théorie de Mincer, on peut définir simplement le rendement privé de lamaîtrise par rapport au baccalauréat comme le pourcentage d’accroissement du revenu netsuite au passage du bac à la maîtrise. Dans l’approche de Becker (1960) que nous utilisons ici,le taux de rendement interne de la maîtrise est plutôt un instrument de décision qui permetà l’individu de savoir s’il doit poursuivre ses études ou aller directement sur le marché dutravail après le bac. Il compare le taux calculé r au taux d’intérêt réel ρ d’un investissementalternatif ou à son propre taux de préférence pour le présent. Si ρ > r, l’individu va directementsur le marché du travail et si ρ < r l’individu, relativement plus patient, poursuit alors sesétudes. Pour calculer le rendement privé, on utilise l’équation 2.1, les revenus utilisés sont netsd’impôts et les coûts utilisés sont les coûts privés.

2.2.2 Rendement social

Le rendement social est aussi un instrument de décision, mais cette fois-ci, pour les décideurspublics. En effet, comme le mentionne Vaillancourt (1995), face aux besoins de plus en plusélevés des secteurs autres que l’éducation et face aux besoins croissants des différentes branchesconcurrentes du secteur éducatif (primaire, secondaire, supérieur), le taux de rendement so-cial peut être utilisé pour orienter l’allocation des ressources rares de l’état. Pour calculer lerendement social, on utilise également l’équation 2.1 mais les revenus utilisés sont des revenusavant impôts et les coûts utilisés sont des coûts sociaux. En effet, outre les coûts privés, lecoût social inclut la contribution monétaire de la société à la formation de l’individu. Dans cecas, le rendement calculé doit être comparé au taux d’actualisation 5 social des investissementspublics.

3. C’est la même équation utilisée par Vaillancourt (1995, 2002, 2010) et Stark (2007)4. C’est la partie des coûts directs supportés par l’individu au cours de l’année de référence (i = 0, pour

l’année 1 de l’investissement)5. D’après Montmarquette et Scott (2007), le taux nominal d’actualisation social du gouvernement du

Québec est de 8% et le taux réel correspondant est d’environ 6%

17

2.2.3 Calcul des bénéfices

L’équation 2.1 montre que l’investissement dans le capital humain est un investissement à vie.En effet, même si les coûts de scolarisation sont connus durant la période de formation, lesbénéfices quant à eux sont obtenus durant toute la période de la vie active. De ce fait, le calculdu rendement nécessite des données sur tout le cycle de vie. Puisque les données utilisées sonten coupe transversale, il faudra alors estimer les profils de revenus Mi et Bi avant de résoudrel’équation.

2.2.4 Calcul des revenus bruts

Il s’agit ici de déterminer les composantesMi et Bi de la formule attachée au rendement social.Le calcul est basé sur une adaptation du modèle de Mincer (1974) au caractère discret de lavariable de revenu.

La formulation proposée relie le logarithme du salaire aux années de scolarisation et à l’expé-rience. Elle prend la forme suivante :

lnYt = lnY0 + r × scolarisation+ β1 × Experience− β2 × Experience2 (2.2)

Dans cette équation, la composante "lnY0", l’ordonnée à l’origine, est le salaire (en log) qu’unindividu peut obtenir en absence de toute forme de scolarité et d’expérience. Elle est supposéecommune à tous, donc pas de différence intrinsèque entre les individus.La composante "lnY0 + r × scolarisation" quant elle représente le salaire de l’individu justeaprès sa sortie de l’école.La présence de la variable « expérience » traduit le fait que l’individu récolte aussi des gains del’investissement qu’il fait dans son capital humain en se perfectionnant à la tâche « on-the-jobtraining » ou encore « investissement post-scolaire ». Ces gains vont croître jusqu’à un certainseuil avant de commencer à décroître en respectant l’hypothèse des rendements marginauxdécroissants, d’où la forme concave.

Dans ce mémoire, les données disponibles ne comportent pas la variable revenu. A la place,les individus déclarent l’intervalle dans lequel leur revenu appartient. On dispose ainsi d’unevariable à modalités discrètes et ordonnées. Cela ne permet pas d’appliquer directement unerégression linéaire ordinaire à l’équation de Mincer 6. Ainsi, partant du fait que deux individusayant déclaré un revenu dans le même intervalle ont des probabilités différentes d’appartenir àcette catégorie suivant leurs caractéristiques, deux approches tenant compte de cette situationseront utilisées. La première approche est basée sur l’estimation du modèle probit ordonné etla deuxième utilise une régression linéaire par intervalle.

6. On peut cependant procéder à une imputation à la manière de Daniel et Drewes (2010). En effet,confronté à la même situation, Ces auteurs imputent à chaque individu la valeur médiane de la catégoriede revenu à laquelle il appartient. Ils obtiennent ainsi une variable continue pour la régression linéaire. Bienque cette façon de faire soit facile d’application, elle sous-estime la variabilité qui pourrait exister entre desindividus de la même catégorie de revenu puisqu’ils auront le même revenu in fine

18

Estimation des revenus par probit ordonné

Le modèle probit ordonné estime la probabilité que le revenu tombe dans un intervalle donné,conditionnellement à des variables explicatives. Il permet le calcul du revenu espéré selon laformule :

P ′(X)× Ce (2.3)

où P (X) est la matrice des probabilités que le revenu appartienne aux intervalles de revenuconditionnellement aux variables explicatives X=(diplôme, expérience, expérience2, sexe, sec-teur d’activité). P ′(X) est la transposée de P ′(X) et Ce le vecteur des valeurs médianes desintervalles.Pour le calcul des probabilités, la variable dépendante est construite à partir d’une variablelatente inobservée. Dans notre cas, la variable inobservée est « le vrai revenu de l’individu »et la variable observée est l’intervalle dans lequel ce revenu appartient.Ainsi, comme le note Green (2005) et Wooldridge (2002), la variable latente inobservée estcontinue et définie par : y∗ = xβ + ε avec ε | x ∼ Normale(0,1).Supposons α1 < α2 < · · · < αJ des paramètres de seuil inconnus. Au lieu d’observer y∗, onobserve plutôt y ≡ {0, 1, 2, · · · , J} tel que :

y = 0 si y∗ ≤ α1 (2.4)

y = 1 siα1 < y∗ ≤ α2

y = 2 siα2 < y∗ ≤ α3

...

y = J si y∗ > αJ

Avec y la catégorie de revenu annuel de l’individu considéré. Les αi sont des paramètres de seuilinconnus à estimer en même temps que β. le vecteur ε représente les perturbations supposéesdistribuées suivant une loi normale centrée et réduite.On obtient alors les probabilités suivantes :

Prob(y = 0 | x) = Prob(y∗ ≤ α1 | x) = Prob(xβ + ε ≤ α1 | x) = Φ(α1 − xβ)

Prob(y = 1 | x) = Prob(α1 < y∗ ≤ α2 | x) = Φ(α2 − xβ)− Φ(α1 − xβ)

...

Prob(y = J − 1 | x) = Prob(αJ−1 < y∗ ≤ αJ | x) = Φ(αJ − xβ)− Φ(αJ−1 − xβ)

Prob(y = J | x) = Prob(y∗ > αJ | x) = 1− Φ(αJ − xβ) (2.5)

19

L’équation servant à estimer le modèle probit prend alors la forme ci-dessous :

Prob(y = j | x) = β0 + β1 ×Maitrise+ β2 × Experience− β3 × Experience2+

β4 × secteurPublic+ β5 ×Homme(2.6)

Pour mesurer le niveau d’éducation, nous utilisons une variable binaire qui indique si l’individuest titulaire du baccalauréat ou de la maîtrise. Nous mesurons l’expérience par les annéespassées sur le marché du travail depuis l’obtention du diplôme observé. Enfin les variables decontrôle sexe et secteur d’activité sont ajoutées au modèle.

Une fois les différentes probabilités calculées, le revenu espéré de l’individu moyen, à chaqueniveau d’expérience i est calculé en utilisant la formule :

Yi = Pi × C =

J∑k=1

Probi(y = k | x)× ck (2.7)

Avec ck le centre de l’intervalle de revenu k et Probi(y = k | x) la probabilité que le revenuinobservé appartienne à l’intervalle k étant donné i années d’expérience sur le marché dutravail. Pour les intervalles extrêmes c’est à dire moins de 35000$ et plus de 150000$, nousavons considéré 35000$ et 150000$ comme valeurs respectives 7 de ck. Les équations ci-dessuspermettront aussi de comparer le rendement des hommes et celui des femmes d’une part ainsique le rendement des individus du secteur privé et ceux du secteur public.

Construction du profil de revenu sur la période de vie active après l’estimationoprobit

Le profil de revenu est l’évolution du revenu de l’individu dans le temps, donc en fonction deson expérience sur le marché du travail pour un niveau de scolarisation donné, toutes chosesétant égales par ailleurs. La procédure mise en œuvre à cet effet est la suivante :

i) A partir de l’équation 2.6, on estime la probabilité que le revenu de l’individu moyenappartienne à chacune des catégories de revenu d’abord pour 0 année d’expérience, touteschoses étant égales par ailleurs pour le diplôme de baccalauréat ;

ii) A partir de l’équation 2.7, on calcule l’espérance de revenu conditionnelle à une expé-rience de zéro en multipliant le revenu médian de chaque catégorie par sa probabilitéespérée ;

7. Notre choix permet permet d’éliminer les valeurs extrêmes. En effet, un revenu de 17500$ aurait été tropfaible pour un titulaire du bac ou de la maîtrise qui travaille à temps plein. De même un revenu de plus de150000$ aurait été trop élevé pour ces niveaux.

20

iii) On répète i) et ii) pour les années d’expérience respectivement égales à 1, 2, 3, · · · , 38

On obtient ainsi le profil de revenu d’un individu type qui termine le baccalauréat à 22

ans et qui travaille durant 38 8 ans ;

iv) On reprend, les étapes i), ii) et iii) cette fois-ci pour le diplôme de maîtrise où l’individufini à 24 ans et travaille 36 ans.

Estimation des revenus utilisant la régression linéaire par intervalle

D’après Wooldridge (2002), le modèle probit peut être modifié de façon à ce qu’il deviennequasi équivalent à une régression linéaire par intervalle. En effet, lorsque la variable latenteinobservée a une signification économique comme c’est le cas en ce qui concerne le vrai revenunon observé, l’estimation de E(y∗ | x) = xβ se fait comme si l’on observait réellement y∗. Dansce cas, les paramètres de seuil inconnus α1 < α2 < · · · < αJ définis dans le modèle probitordonné sont remplacés par a1 < a2 < · · · < aJ qui sont les bornes connus des intervalles derevenus déclarés. On ne les estime donc plus.Finalement, l’estimation du revenu espéré E(y∗ | x) = xβ se fait en remplaçant l’hypothèse denormalité centrée réduite faite dans le modèle probit par l’hypothèse y∗ | x ∼ Normal(xβ,σ2)avec σ2 = V ar(y∗ | x) supposé indépendant des x.

La méthode du maximum de vraisemblance permet ainsi d’estimer (β, σ2) au lieu de (α, β)

donc aj−xβσ2 au lieu de (αj − xβ). En tenant compte du caractère lognormal de la variable

revenu, on préférera log a1 < log a2 < · · · < log aJ pour estimer E(log y∗ | x) = xβ.Cette approche a l’avantage d’épargner du temps lié à l’estimation des paramètres de seuil αjsinon il aurait fallut estimer 15 paramètres de seuil avec le oprobit. Un autre avantage est queles coefficients peuvent être interprétés comme des effets marginaux alors que pour le probitordonné, seul le signe a du sens.

L’application de cette méthode ne serait par exemple pas possible si la variable d’intérêt étaitun indice de satisfaction du genre : très satisfait, satisfait, moyennement satisfait, peu satisfait,insatisfait. Un codage qui associe respectivement 5, 4, 3, 2, 1 à ces modalités n’aurait pas designification concrète à donner aux paramètres de seuil, seul l’ordre importe.

Une procédure itérative identique à celle présentée dans la section précédente permet aussi deconstruire un profil de revenu en fonction des années d’expérience ou des années après le bac,

8. On s’arrête à 38 années d’expérience en basant l’analyse sur un âge moyen de la retraite égal à 60 ans.En effet, un individu-type finit son baccalauréat à l’âge de 22 ans. Sous l’hypothèse qu’il entre directement surle marché du travail à sa sortie de l’école, il lui reste 38 années de travail avant la retraite. Pour une maîtrise,il finit à 24 ans donc il lui reste 36 ans

21

toutes choses étant égales par ailleurs. Les profils suivant les deux approches sont présentésafin de vérifier que le gain de temps ne se fait pas au détriment de la qualité.

2.2.5 Calcul du profil de revenus nets

Pour obtenir le revenu net, on soustrait du revenu brut 9 l’impôt net fédéral, l’impôt netprovincial 10 et l’ensemble des cotisations (contribution à l’assurance emploi, contribution aurégime des rentes du Québec, contribution au régime Québécois d’assurance parentale) géné-ralement prélevés sur le revenu brut de l’individu. Dans notre situation, partant du revenubrut de l’individu, son revenu imposable est calculé en supposant qu’il contribue à un régimeenregistré d’épargne retraite (REER) au taux maximal de 18%. Cette hypothèse, ainsi qued’autres hypothèses faites dans ce mémoire sont utilisées dans Vaillancourt et Ebrahimi (2010).Cela permettra éventuellement de faire la comparaison de nos résultats. Les taux utilisés pourles calculs sont basés sur les informations disponibles dans les tables d’impôts de l’année 2013pour le provincial et le fédéral. Les paramètres sont fournis en annexe A.

Le calcul des crédits d’impôt est basé uniquement sur le montant personnel de base qui est de11195$ au provincial. Pour le fédéral, il est calculé sur le montant personnel de base qui estde 11038$ mais en tenant aussi compte des crédits sur l’assurance emploi, la contribution aurégime de rente du Québec et de la contribution au régime québécois d’assurance parentale.Un exemple type de calcul d’impôt selon les hypothèses retenues ici et dans Vaillancourt etEbrahimi (2010) est fourni en annexe B.

2.2.6 Calcul des coûts liés au changement de niveau de scolarisation

Les montants investis en éducation sont classiquement regroupées en deux catégories de coûts :les coûts directs constitués des droits de scolarité et des autres frais à la charge de l’individuou de la société et les coûts indirects constitués essentiellement de coûts d’opportunité.

Évaluation des coûts directs liés à la maîtrise à l’Université Laval

En se référant aux données publiées sur le site de l’Université Laval 11, on peut voir les fraisannuels de scolarités ainsi que d’autres frais dont les étudiants doivent s’acquitter au cours del’année. Ainsi, pour une année universitaire (30 crédits), le montant payé est de 2874.96$. A lamaîtrise, on a besoin de 45 crédits ce qui revient à 2874.96 + 2874.96/2 = 4312.44. L’étudiantdoit aussi prévoir environ 3500$ pour les autres dépenses telles que : les livres, le transportet le matériel informatique et autres équipements divers. A tout cela, il faut ajouter des frais

9. Ce revenu est obtenu par la prédiction faite à partir de la régression oprobit ou de la régression linéairepar intervalle10. Voir annexe A pour les chiffres11. http://www2.ulaval.ca/futurs-etudiants/couts-et-financement-des-etudes/

cout-des-etudes-et-budget.html ; consulté le 15 octobre 2014

22

http://www2.ulaval.ca/futurs-etudiants/couts-et-financement-des-etudes/cout-des-etudes-et-budget.html

http://www2.ulaval.ca/futurs-etudiants/couts-et-financement-des-etudes/cout-des-etudes-et-budget.html

de 78.5$ pour la demande d’admission. Le budget prévoit aussi des frais de logement et derepas d’environ 9200$. Cette dépense n’est pas prise en compte dans le calcul car, on supposeque, même si l’individu ne fréquente pas l’université, il va manger et se loger. Finalement, onestime les coûts directs liés au passage à la maîtrise à 7812.44$, soit 2874.96+2874.96/2+3500.Si l’on reparti uniformément cette somme sur les deux années, on obtient 3906.22$. Ce coûtapparait relativement faible car à cause des subventions gouvernementales. La part importantedes couts privés supportés par l’individu devrait être observée dans les coûts indirects.

Évaluation des coûts indirects liés à la maitrise à l’Université Laval

Les coûts indirects sont des coûts d’opportunité qui correspondent aux revenus auxquels l’in-dividu renonce en décidant de passer à un niveau de scolarité supérieure. Dans notre cas, lorsdu calcul du rendement de la maîtrise par rapport au baccalauréat, ce coût sera égal auxdeux années de salaire d’un emploi rémunéré au niveau baccalauréat auxquelles il renonce.Cependant l’individu peut ne pas perdre tout cet argent, il peut récupérer une partie à tra-vers ses travaux à temps partiel comme assistant de recherche, assistant d’enseignement oumême à travers son travail de fin de semaine, d’été, etc. Parmi les nombreuses hypothèses pro-bables, on considérera deux situations dans ce mémoire. La première est lorsque ses revenusde travail partiel représentent le tiers 12 de ce qu’il aurait s’il était sur le marché du travail. Ladeuxième est qu’il renonce effectivement à la totalité et se consacre exclusivement à ses études.

Pour le calcul du rendement privé, le cout d’opportunité est exprimé en termes de revenusnets alors que pour le rendement social, on utilise le revenu brut. Cela correspondra à l’esti-mation des revenus obtenus durant les deux premières années d’expérience d’un diplômé dubaccalauréat, pondéré par 2

3 selon le cas.

Table 2.2: Cout d’opportunité

Brut si travaille Net si travaille Brut si travaille pas Net si travaille pas

54382.73 38354.97 81574.1 65321.86Source : Résultats de nos calculs

Les coûts sociaux

Les coûts sociaux comprennent l’ensemble des moyens humains et matériels que l’universitémet à la disposition de l’étudiant pour lui permettre de passer par exemple du baccalauréatà la maîtrise. Il s’agit des dépenses de fonctionnement, des dépenses d’immobilisation desétablissements et des dépenses liés à la recherche financée par les contribuables. Le coût socialcomporte aussi les pertes de revenus fiscaux des gouvernements du fait des exonérations fiscalesaccordées aux étudiants. En effet, un titulaire du baccalauréat qui poursuit ses études à la

12. Cette hypothèse est aussi faite dans Vaillancourt et Ebrahimi (2010)

23

maîtrise paie relativement moins d’impôt que son homologue qui travaille avec un bac. Ladifférence entre les deux montants d’impôts payés représente un manque à gagner supportépar le gouvernement. Une partie du coût social supportée par l’individu en tant que membrede la société est prise en compte dans ses coûts privés. Cette donnée n’est pas disponible pource qui est du cas spécifique des diplômés de maîtrise en économique de l’Université Laval,cependant Vaillancourt et Ebrahimi (2010) estime les coûts sociaux pour une maîtrise auQuébec à 62333$ pour l’année 2006. La méthode utilisée est décrite dans l’annexe C de sonarticle. Elle consiste à diviser le montant global des dépenses effectuées par les universités 13

au niveau de la maîtrise 14 par l’effectif d’étudiant-temps-plein (EETP) 15 à la maîtrise. Parailleurs, sur la période 1997 à 2007 les dépenses en éducation au Québec et au Canada ontconnu une croissance 16 annuelle globale de plus au moins 1%. En actualisant à partir de cetaux on obtient pour l’année 2013 un coût de 66829.41$.

13. Ces dépenses incluent les composantes suivantes : dépenses de fonctionnement, recherche subventionnée,les immobilisations, aides aux étudiants, les transferts inter-provinciaux et les dépenses administratives14. Étant donné que les données sont agrégées, le montant d’un niveau d’étude est obtenu en appliquant une

pondération traduisant la part des dépenses effectuées à ce niveau par rapport à l’ensemble des dépenses15. L’indicateur effectif d’étudiant-temps-plein consiste à compter le nombre d’étudiants en prenant en

compte le fait que certains étudiants soient inscrits à temps partiel. On attribue un poids tel que 1 étudiant àtemps plein égal à 3.5 étudiants à temps partiel16. Tableau 1.14 : indicateurs de l’éducation-Édition 2008

24

Chapitre 3

Résultats et interprétations

Les résultats de l’étude seront présentés dans ce chapitre. Il s’agit dans un premier temps del’estimation du modèle décrit par l’équation 2.6 d’abord par le modèle probit ordonné puispar la régression linéaire par intervalle. A partir de ces estimations, le profil de revenu suivantl’expérience et les rendements associés au diplôme de maîtrise en économique sont calculés.Ensuite, on présente une étude de la sensibilité des résultats au regard de plusieurs hypothèseset finalement, dans la dernière partie, on présente les limites de l’étude.

3.1 Le modèle de Mincer

3.1.1 Estimation par un modèle probit ordonné (MPO)

Dans cette partie, les résultats de l’estimation du modèle de Mincer par MPO utilisant laméthode du maximum de vraisemblance sont présentés. Le tableau 3.1 résume l’estimation dumodèle. On calcule la probabilité que le revenu de travail de l’individu appartienne à chacunedes catégories de revenu identifiées dans le chapitre précédent. Outre le diplôme, l’expérienceet son carré, le modèle comporte la variable sexe et la variable secteur d’activité. Le diplômede baccalauréat est mis en référence, la femme et le secteur privé sont les références respectivesdes variables sexe et secteur d’activité.Le modèle est globalement significatif avec une statistique de χ2

(5) égale à 86.72, largementsupérieures au seuil de 11.07. De façon spécifique, les coefficients des variables sont statistique-ment significatifs 1 à l’exception notable de la variable secteur d’activité et des deux premiersparamètres de seuils αj .Ainsi, conformément aux prédictions de la littérature, le diplôme a un effet positif sur le revenude l’individu. Avec un diplôme de maîtrise un individu a, en moyenne, plus de chance d’avoirun revenu supérieur à celui d’un individu comparable qui a le baccalauréat comme diplôme.Les résultats confirment également l’impact positif de l’expérience sur les salaires avec un effet

1. Avec des seuils variant entre 1% et 10%

25

de seuil se matérialisant par le signe négatif du carré de cette variable. En effet, au fur et àmesure que l’individu acquière de l’expérience, il devient d’autant plus productif. Et puisquel’individu est rémunéré à sa productivité marginale, il s’en suit une augmentation de son sa-laire. Cependant, sa productivité ne va pas croitre indéfiniment, il atteindra un maximum puisentamera sa décroissance. La phase de décroissance correspond à un moment où les connais-sances ou les techniques acquises durant la formation et la carrière atteindront la fin de leurcycle de vie du fait de l’évolution technologique.En moyenne, les résultats montrent également que les femmes gagnent moins que les hommeset les travailleurs du secteur public ne gagnent pas plus que leurs homologues du secteur privé.D’après plusieurs études 2, une part de la différence de revenu entre les hommes et les femmesest imputable à leur différence de productivité et l’autre part non expliquée est due à la dis-crimination suivant le sexe. Cela veut dire qu’il existe bien des situations dans lesquelles, àproductivité égale, les femmes gagnent moins que les hommes.Bien que la différence ne soit pas significative, les revenus élevés dans le secteur privé relati-vement à ceux du public peuvent s’expliquer par la prime de risque. En effet, l’individu a lechoix entre un revenu relativement bas mais quasi certain au public , et un revenu relativementélevé dans le privé avec les risques de perte d’emploi en période de difficulté de l’entreprise.La différence de salaire serait alors la contrepartie du risque encouru.

2. Voir Blinder (1973), M.Corcoran (1979) cité dans Derek Bosworth (1996)

26

Table 3.1: Résultats de l’estimation : MPO

Variable Coefficient (Std. Err.)Equation 1 : orevenu

Maîtrise 0.594† (0.307)Experience 0.277∗∗ (0.046)Experience2 -0.006∗∗ (0.001)Homme 0.404† (0.215)Secteur Public -0.341 (0.221)

Equation 2 : cut1Intercept 0.057 (0.438)

Equation 3 : cut2Intercept 0.566 (0.421)

Equation 4 : cut3Intercept 0.895∗ (0.428)

Equation 5 : cut4Intercept 1.291∗∗ (0.442)











N 116Log-likelihood -250.545χ2(5) 86.722

Significance levels : † : 10% ∗ : 5% ∗∗ : 1%Source : Résultats de nos calculs

27

3.1.2 Estimation utilisant la régression par intervalle (RPI)

Le tableau 3.3 présente les résultats de l’estimation. A la différence du MPO, les coefficientsde cette régression 3 peuvent être interprétés comme si le revenu était réellement observé. Etpuisque, c’est le logarithme des bornes qui est utilisé, cela est équivalent à une situation danslaquelle la variable modélisée est le logarithme du revenu. Les résultats concernant la signifi-cativité globale du modèle et des variables sont identiques à ce qu’on a observé dans le MPO.Les signes des coefficients sont constants dans les deux modèles et les explications qualitativesdonnées plus haut demeurent valables et l’attention sera plutôt focalisée sur la quantificationdes effets.

Ainsi, les résultats montrent qu’en moyenne un individu de la maîtrise a un revenu supérieurd’environ 14% que celui d’un individu du baccalauréat. On remarque aussi qu’en moyenneune année supplémentaire d’expérience augmente le revenu de travail d’un taux inférieur ouégal à 7% pour toutes les années situées avant le maximum. Le salaire des hommes dépasseen moyenne de 11% celui des femmes et le privé paie en moyenne 7% plus que le public.

Table 3.2: Résultats de l’estimation : RPI

Variable Coefficient (Std. Err.)

Equation 1 : model β̂Maîtrise 0.145† (0.084)Experience 0.079∗∗ (0.011)Experience2 -0.002∗∗ (0.000)Homme 0.109† (0.058)Secteur Public -0.076 (0.059)Intercept 10.551∗∗ (0.114)

Equation 2 : lnsigma σ̂Intercept -1.282∗∗ (0.069)

N 116Log-likelihood -239.682χ2(5) 86.189

Significance levels : † : 10% ∗ : 5% ∗∗ : 1%Source : Résultats de nos calculs

Puisque les deux estimations semblent donner des résultats qualitatifs similaires, les profilsde revenus seront présentés pour vérifier la concordance des prédictions faites avec chacuned’elles avant d’en choisir une pour la suite.

3. L’estimation est faite en utilisant la procédure intreg de ™STATA

28

3.1.3 Comparaison des profils générés suivant les deux estimations

Les profils de revenu constituent le résultat de l’estimation d’équations du type 2.7 générantles séries de revenu d’un individu représentatif pour chaque niveau d’étude par la procédureitérative décrite dans le chapitre précédent.

Figure 3.1: Profils de revenu brut obtenus par RPI et MPO40

000

6000

080

000

1000

0012

0000

Rev

enu

brut


Maîtrise_RPI Maîtrise_MPOBac_RPI Bac_MPO

Source: Nos calculs

Profils comparés : MPO vs RPI

On remarque à travers le graphique que dans les deux estimations, la courbe utilisant le modèleprobit ordonné (MPO) est au dessus de celle utilisant la régression linéaire par intervalle (RPI)mais l’allure demeure le même et, les écarts entre les courbes de même niveau sont similaires.Cependant, la régression par intervalle utilise plus d’informations sur le revenu des répondantset offre plus d’éléments d’interprétation des résultats, cette méthode sera alors privilégiée parla suite.

3.2 Présentation des profils

Le profil de rémunération représente l’évolution du salaire de l’individu en fonction du temps.Il sera présenté successivement le profil suivant les années d’expérience puis suivant l’âge àpartir de l’année du baccalauréat. Les coefficients utilisés pour la prédiction sont basés surl’estimation du modèle utilisant la régression linéaire par intervalle.

L’analyse du graphique 3.2 montre qu’en moyenne, pour une expérience donnée un diplômé

29

Figure 3.2: Évolution du revenu en fonction de l’expérience

4000

060

000

8000

010

0000

1200

00R

even

u br

ut


Bac Maîtrise

Source: Nos calculs

de maîtrise aura un revenu plus élevé que celui d’un diplômé du baccalauréat durant toutesa période vie active. Pour les deux diplômes, l’allure des courbes demeure le même 4 : unecroissance du revenu suivant l’expérience jusqu’au seuil maximum se situant autour de 25

années d’expérience. Après cette date, on assiste à la baisse progressive du revenu.

Le graphique 3.3 montre bien la trajectoire de revenu de deux individus après l’obtentiondu baccalauréat, l’un allant directement sur le marché du travail et l’autre poursuivant lesétudes à la maîtrise. Le diplômé du baccalauréat aura très tôt de l’argent si bien qu’en débutde carrière, son revenu sera supérieur à celui de son homologue qui continue ses études à lamaîtrise. Cette situation sera de courte durée car quelques années après sa formation, le di-plômé à la maîtrise aura un revenu qui dépassera progressivement celui de son homologue dubaccalauréat. Cependant, la question qu’il est légitime de se poser est de savoir si le surplusrelatif de salaire suffira à combler les coûts supportés durant les deux années de scolarisationsupplémentaire. La réponse à cette question sera donnée dans la section consacrée au calculdu rendement de cet investissement.

De l’analyse des résultats de façon spécifique, en différenciant suivant le sexe, pour un niveau

4. Étant donnée que l’individu représentatif est construit à partir d’individus de plusieurs génération, l’alluredu profil de revenu calculé peut être le fait d’effet de cohortes (divers changements d’une génération à l’autre)et non l’effet de l’évolution du capital humain

30

Figure 3.3: Profil de revenu de vie active suivant l’âge

Coût d'opportunité du passage du baccalauréat à la maîtrise

Bénéfices

Revenu du Bac

Revenu de maîtrise

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60Âge

Source: Nos calculs

Bénéfice maximal : 19276,95

Rev

enu

bru

t

d’étude donné, il ressort que, le profil de revenu des hommes est supérieur à celui des femmes,toutes choses étant égales par ailleurs 5. Le graphique montre aussi que la différence est plusgrande au baccalauréat qu’à la maîtrise. Cette situation traduirait le fait qu’à mesure que lediplôme augmente la discrimination basée sur le genre aurait tendance à baisser.

Une analyse similaire montre que le revenu des diplômés qui travaillent dans le secteur privéavec un diplôme de maîtrise ou un baccalauréat est en moyenne supérieur à celui de leurshomologues du secteur public 6. Cela peut apparaitre paradoxale quand on sait que la majoritéde nos diplômés est employée dans le secteur public. Une explication possible est que le secteurprivé paie en moyenne plus que le secteur public, même s’il emploie moins d’effectif que lesecteur public. Les diplômés vont donc faire un arbitrage entre les deux secteurs. Un diplôméaccepte de travailler dans le secteur privé si la numération est plus élevée que celle du secteurpublic. Le supplément peut être vue comme une prime de risque étant donné que le risque de

5. L’absence de termes d’interaction entre le diplôme et le sexe rend trivial la constance de ce résultat aubaccalauréat et à la maîtrise

6. L’effet n’est pas significatif, l’explication est donnée juste à titre indicatif pour expliquer la tendanceobservée

31

perte d’emploi est plus élevé dans le privé que dans le public. Ainsi, un individu fortementaverse au risque peut choisir le revenu presque certain du public bien qu’il soit inférieur à celuiespéré dans le secteur privé. Cette aversion pour le risque peut alors expliquer le gros effectifdans la fonction publique.

3.3 Présentation des rendements

Dans cette section, les rendements du diplôme de maîtrise par rapport au diplôme de bac-calauréat en économique sont présentés. Tous les répondants considérés pour les estimationsont obtenu leur diplôme à l’Université Laval à l’exception de 4 qui ont le baccalauréat à Lavalmais qui ont fait une maîtrise en économique ailleurs. Ils ont été classés dans le groupe demaîtrise. Par ailleurs, les résultats du tableau 3.3 sont basés sur des revenus estimés à partirde la régression linéaire par intervalle.

Table 3.3: Taux de rendement interne du passage à la maitrise

Rendement privé Rendement public

Homme 5.29% 3.72%Femme 5.42% 3.49%Privé 5.27% 3.77%Public 5.36% 3.61%

Ensemble 5.33% 3.66%Source : Résultats de nos calculs

L’analyse des résultats montre que le rendement social est plus faible que le rendement privé.Cette situation peut être expliquée par le coût social payé par la société qui atténue la contri-bution personnelle de l’individu à sa formation. On remarque aussi que le rendement privé estlégèrement au dessus de 5% alors que le rendement social tourne autour de 3%. Ces résultatsont des implications sur le processus de décision de l’individu et des décideurs publics. Untitulaire du baccalauréat par exemple, ne poursuivra pas en maîtrise s’il est capable d’inves-tir le coût de la maîtrise dans un actif non risqué 7 qui lui rapporte au moins 5.33% commerendement moyen 8. Or, quand on regarde l’historique des taux d’intérêt moyen à long termed’obligation type du gouvernement canadien, on se rend compte que la dernière fois qu’ils ontfranchi la barre des 5% c’était en 2004. Au regard de ce constat, on peut dire que 5% en 2013est un taux relativement élevé qui serait supérieur au taux de préférence pour le présent de lamoyenne des individus mais aussi à la majorité des taux d’intérêt du marché pour des actifsnon risqués. Un raisonnement analogue peut être fait par le décideur public dans l’allocationdes ressources entre le secteur de l’éducation et les autres secteurs de l’économie ou entre les

7. Car dans les hypothèses de calcul du rendement, nous n’avons pas tenu compte du risque chômage8. Une interprétation alternative basée sur le modèle classique d’investissement est que, la décision d’investir

ou pas dans un actif ayant un taux de rendement interne donné se fait en comparant le taux calculé et le tauxde préférence du présent de l’individu. Ainsi, un individu patient aura un taux de préférence pour le présentrelativement faible, généralement plus faible que le taux d’intérêt moyen du marché

32

disciplines de formation. Un rendement social élevé dans la formation en économie peut inciterles décideurs à augmenter les subventions dans la recherche en économie parce que l’impactdes diplômés est plus élevé sur la société. Le passage du baccalauréat à la maîtrise serait doncrentable 9. Afin de pouvoir comparer ces résultats à d’autres études réalisées au Québec ouau Canada, on fait l’hypothèse que durant ses études l’individu effectue des travaux à tempspartiel qui lui permettent d’avoir un revenu égal au tiers 10 de ce qu’il aurait s’il était sur lemarché du travail avec son bac. Dans ces conditions, le coût d’opportunité de faire la maîtrisese trouve réduit et cela devrait affecter positivement le rendement. Le tableau 3.4 donne lesnouvelles estimations.

Table 3.4: Taux de rendement interne avec travail étudiant




L’analyse des résultats montre une hausse moyenne du rendement d’environ un point et demide pourcentage par rapport au scénario où l’individu ne travaille pas. En distinguant suivantle sexe, on se rend compte, à l’instar de Vaillancourt et Ebrahimi (2010) et Stark (2007) quele rendement privé des femmes à la maîtrise est plus élevé que celui des hommes. En effet,alors que les diplômés hommes de la maîtrise affichent un rendement privé de 6.87% , il estde 7.07% chez les diplômés femmes.

Table 3.5: Travaux antérieurs

privé Social

Auteurs Données Homme Femme Homme FemmeVaillancourt(2010) 2006 Maîtrise (toutes) 5 .9 % 7.40% 2.40% 2.90%

Stark(2007) 1995 Maîtrise (économique) 3.20% 9.10% PC 11 PC

Dans le tableau 3.5, on mentionne les résultats obtenus par deux auteurs dont les travauxsont d’une façon ou d’une autre comparables aux nôtres. Le travail de Stark (2007) portesur des données Canadiennes de 1995. Concernant les diplômés Canadiens à la maîtrise enéconomique, il trouve 3.2% comme rendement privé des hommes alors que le résultat trouvé

9. D’après Montmarquette et Scott (2007), le taux nominal d’actualisation social du gouvernement duQuébec est de 8% et le taux réel correspondant est d’environ 6%. En comparant ce taux au rendement socialobtenu ici, on serait tenté de dire que le passage du baccalauréat à la maîtrise n’est pas rentable. Une telleconclusion serait erronée puisque le rendement social calculé ne tient compte que des bénéfices monétaires etignore les externalités positives liées à l’obtention de la maîtrise.10. Hypothèse faite par Vaillancourt et Ebrahimi (2010)

33

ici 6.97%. Pour les femmes, il trouve 9.1% contre 7.07% ici.

En général, nos résultats sont différents des siens et cela n’est pas surprenant car, bien que laméthodologie soit identique, les résultats de Stark (2007) portent sur des données de 1995 etportent sur toute la population canadienne.

Concernant les résultats de Vaillancourt et Ebrahimi (2010), les rendements de la maîtrisesont calculés pour toutes les disciplines. Il trouve 5.9% et 7.4% comme rendements privésrespectifs des hommes et des femmes alors que pour les hommes et les femmes nos résultatssont respectivement 6.97% et 7.07%. Les chiffes de ce mémoire sur le rendement privé sontplus proches de ceux de Vaillancourt et Ebrahimi (2010) qui utilise des données plus récentessur le Québec sans distinction de discipline de la maîtrise. Dans les deux cas, il est tout demême difficile de faire des comparaisons sans aucune ambiguïté.

Concernant le rendement social on remarque une stabilité relative des chiffres qui tournentglobalement autour de 4%. Ce taux est relativement faible et peut prêter à confusion quandau bénéfice réellement tiré par la société suite à la formation d’un individu au niveau maîtrise.En effet, même s’il prend en compte le coût réel de l’éducation, il n’intègre pas l’ensemble desbénéfices non monétaires comme la formation des citoyens à l’économie, la participation à lavie politique de la nation, l’amélioration de la santé et la réduction de la criminalité. En effet,si l’on parvenait à inclure l’ensemble des bénéfices générés entre autres par les externalitéspositives de l’éducation le rendement se verrait plus grand. Les 4% peuvent donc être vucomme la borne inférieur du rendement social.

3.4 Étude de la sensibilité des résultats

Le but de cette section est de tester la robustesse des résultats obtenus par rapport à deshypothèses alternatives. Il s’agira de mesurer d’abord l’impact du choix méthodologique surles rendements calculés, puis l’impact de la modification de l’échantillon selon que l’individua reçu ou pas une formation supplémentaire après la formation reçu à l’Université Laval.

3.4.1 Rendements utilisant l’estimation du modèle oprobit

Lors du calcul des rendements de la section 3.3, les revenus utilisés sont estimés par la régressionlinéaire par intervalle à cause de la facilité qu’elle offre sur le plan numérique. Dans cette partie,il sera présenté le résultat qui prévaudrait si la méthode d’estimation choisie était celle utilisantle modèle probit ordonné.

34

Table 3.6: Taux de rendement interne




De l’analyse des résultats, on remarque qu’il n’y a pas de différence marquantes entre les deuxrésultats.

3.4.2 Contrôle de la sélection des individu inclus dans la calcul

Dans les sections précédentes, les résultats sont obtenus en focalisant notre attention sur leplus haut diplôme obtenu en économique à l’Université Laval. Or, après leur parcours audépartement d’économique, certains ont poursuivi des études dans d’autres disciplines ou enéconomique en tant qu’étudiant ou en parallèle avec leur travail. Bien que cela ne concernepas beaucoup de personnes, la taille de notre échantillon fait qu’on doit tester l’impact del’exclusion de ces derniers sur les résultats présentés plus haut. De l’analyse des résultats du

Table 3.7: Sensibilité du taux de rendement interne

Exclusion des répondants avec un diplôme supplémentaire dans une autre discipline

Rendement privé Rendement publicHomme 10.27% 7.43%Femme 10.33% 6.95%Privé 10.27% 7.42%Public 10.32% 7.23%

Ensemble 10.30% 7.29%Exclusion des répondants avec un diplôme supplémentaire en économie mais ailleursRendement privé Rendement public


Ensemble 6.62% 4.65%Exclusion des répondants avec un diplôme supplémentaire en économie ailleurs, ou dans une autre discipline

Rendement privé Rendement publicHomme 11.48% 8.32%Femme 11.53% 7.75%Privé 11.46% 8.37%Public 11.53% 8.05%


tableau, on peut noter une grande variabilité dans les rendements calculés selon que certainespersonnes sont présentes ou pas dans l’échantillon. En effet, si le taux de réponse était assezélevé et que la représentativité de l’échantillon ne souffrait d’aucun doute raisonnable, le rende-ment qui traduirait le mieux le bénéfice de faire la maîtrise par rapport au baccalauréat seraitcelui obtenu en excluant tous les individus qui ont fait d’autres études après leur parcoursau département. On aurait dans ce cas un rendement égal à 11.53% et 8.15% respectivement

35

pour le rendement privé et le rendement social. Dans ce cas, la différence maximale de salaireannuel est de 28706.79$ aux alentours de 32 ans d’expérience.Le tableau montre aussi qu’après l’exclusion des 4 répondants ayant fait leur maîtrise d’éco-nomie ailleurs, le rendement connait une hausse légère.

3.5 Limites et discussions

Dans le modèle de base de Mincer (1974), les variables « scolarisation » et « expérience »expliquent environ 30% de la variabilité observée dans les revenus. Cela signifie que plusieursvariables expliquant le revenu ne sont pas prises en compte dans l’estimation. La variable laplus citée dans la littérature 12 est "l’habileté 13", c’est-à-dire, les capacités intrinsèques del’individu ; c’est ce qui marque sa différence par rapport aux autres. Ces capacités sont déter-minées à la fois par des facteurs génétiques et par l’environnement familial 14. L’argument estque les personnes les plus éduquées sont aussi les personnes les plus « capables ou habiles »,elles gagneraient plus que le revenu moyen pour un niveau d’éducation donné. Une part impor-tante des différences observées dans les revenus des individus pour un niveau de scolarisationdonné est alors attribuable à leur différence d’habileté. Le caractère exogène de la variablescolarisation dans le modèle de Mincer (1974) n’est donc pas un acquis puisque l’habiletéomise est corrélée au niveau de scolarisation et au revenu de travail. En effet, on peut gagnersa vie en utilisant une variété de compétences comme : la mémoire, le raisonnement logique, lafluence verbale qui sont des formes d’habileté. En outre, certains métiers, comme le souligneTaubman (1978), utilisent des compétences non cognitives telles que la force, le leadership, ladextérité et la coordination. La prise en compte de ces éléments pourrait améliorer le pouvoirexplicatif des modèles utilisés pour l’estimation du revenu du cycle de vie. Malheureusement,ces variables ne sont pas parfaitement mesurables ou la mesure serait couteuse, par consé-quent, elles ne sont pas prises en compte. Les modèles utilisés les ignorent la plupart du tempsfaute de données. Finalement, si l’habileté est une variable inobservable qui est corrélée avecle niveau de scolarisation et les salaires, l’estimation des salaires par MCO est potentiellementbiaisée 15.

Trois techniques sont généralement utilisées dans la littérature pour tenir compte de l’impactde l’habileté. La première consiste à utiliser un proxy pour mesurer l’habileté. En l’occur-rence, le quotient intellectuel (QI) est la variable la plus utilisée. La deuxième option consisteà contrôler toutes les variables environnementales et génétiques en faisant l’étude sur des ju-

12. Voir Taubman (1978) , Becker (1973)13. l’habileté, non observée, génère ainsi de l’hétérogénéité inobservée discutée dans James J. Heckman (2006)

et éventuellement un biais de sélection14. L’éducation des parents, la religion, la taille de la famille, le milieu de résidence15. C’est le biais de sélection : l’individu qui fait la maîtrise a peut-être des habiletés non disponibles chez

son homologue qui a juste le bac et cela justifierait d’une part son choix de continuer à la maîtrise versus selimiter au bac et d’autre part son salaire élevé qui aurait pu être élevé même en absence du diplôme de maîtrisedu fait de ses capacités innées (son habileté)

36

meaux identiques. Enfin, la troisième consiste à utiliser des variables instrumentales. Le QIn’est pas disponible dans notre base de données mais on dispose de la note moyenne de l’indi-vidu pour son plus haut diplôme. L’introduction de cette variable n’a pas été concluante fautede variabilité dans les notes déclarées. En effet, la quasi totalité des répondants avait A ouB comme note et l’impact sur le revenu n’était pas significatif. Ainsi, même si la note peutoffrir davantage d’opportunités d’emploi quand elle est élevée, elle ne détermine pas le salairede l’individu pour un diplôme donné. Cette variable n’a finalement pas été introduite dans lemodèle pour refléter "l’habileté" de l’individu.La deuxième technique utilisant des jumeaux est rarement utilisée.Enfin, pour ce qui concerne les variables instrumentales, en supposant que le terme d’erreuru dans l’équation 1.2 contient la variable omise qu’est l’habileté, un instrument z serait unevariable qui satisfait deux conditions. La première est :

Cov(z,u) = 0 (3.1)

En d’autres mots, les variables z, experience et experience2 doivent être exogènes si on lesutilise dans l’équation 1.2, z remplaçant s. La deuxième condition implique que z est partiel-lement corrélée avec s lorsqu’on ne tient pas compte des autres variables, soit :

θ3 6= 0 (3.2)

dans l’équations = θ0 + θ1t− θ2t2 + θ3z + ε (3.3)

L’étude de Card (1995) illustre bien l’importance des variables instrumentales et la différencequi peut exister entre les résultats qu’ils donnent et ceux obtenus par MCO. En effet, utilisantles données de 1976, il considère une variable indicatrice de la proximité géographique d’uncollège dans l’endroit où l’individu a grandi comme instrument pour la variable scolarisationdans son équation de revenu. Il obtient alors que l’impact de la scolarisation sur le salaire estle double de ce qu’il obtient en utilisant les MCO 16.

Dans ce mémoire, faute d’instruments plausibles, l’estimation du revenu est faite par MCOavec des variables de contrôle comme le sexe et le secteur d’activité. Faute variabilité dansla mesure des variables "note" et "heures travaillées", ces variables n’ont finalement pas étéretenues dans le modèle de projection. En omettant ainsi les variables inobservées ou inob-servables, on suppose entre autres que, le passage à la maîtrise est à la portée de tous lesdiplômés du baccalauréat. Dès lors, ce qui différencie ceux qui font la maîtrise de ceux quine le font pas, c’est le taux de préférence pour le présent et non l’habileté. Cette hypothèse,bien que discutable, permet de faire face aux contraintes citées plus haut. Intuitivement, onpeut penser que l’omission de l’habileté dans le modèle aura pour conséquence de surestimer

16. Voir Wooldridge (2002) P.89 pour une discussion des interprétations possibles de la différence observée

37

l’impact du diplôme sur le salaire, donc le rendement aussi. Cependant, l’endogénéité de lavariable scolarisation peut être due à plusieurs causes. En regardant par exemple les résultatsde Card (1995), on remarque que la prise en compte de l’endogénéité de la variable scolari-sation conduit plutôt à une hausse du coefficient de cette variable. Finalement, on peut doncdire que la conséquence dépend du nombre de variables pertinentes omises et de la corrélationqui existe entre ces dernières et la variable revenu.

Finalement, le lecteur doit garder en esprit que les limites imposées par la base de donnéesutilisées (très petite population et absence de certaines variables) ne nous permettent pas deréaliser les tests de robustesse du modèle de Mincer proposés d’une part par Lemieux (2006) 17

et d’autre part par James J. Heckman (2003) pour qui, le modèle de base de Mincer échoue auxtests de spécification 18 et n’est pas adapté à un environnement dynamique avec incertitude.

17. Ce sont essentiellement des tests sur la spécification du modèle de base de Mincer à savoir : la pertinencede l’utilisation du logarithme du revenu, le caractère linéaire de la variable éducation, la forme quadratique del’expérience, la séparabilité entre la scolarisation et l’expérience et enfin le test de l’effet cohorte. Cependant,dans notre modèle, la scolarisation n’est pas mesurée par une variable continue comptant le nombre d’annéesde scolarisation comme dans le modèle originel de Mincer. On utilise plutôt une variable binaire prenant lavaleur 1 pour une maîtrise et 0 pour un bac, ce qui rend moins pertinent le test de linéarité sur cette variableindicatrice. Il en est de même pour la variable revenu qui, elle non plus n’est pas continue, on a plutôt desintervalles codés dont les valeurs en niveau ou en logarithme n’ont pas de signification économique et doncle test de spécification y afférent n’est plus pertinent. Ainsi, seuls les tests liés à la forme quadratique, laséparabilité et l’effet cohorte auraient été intéressants si la taille de l’échantillon le permettait.18. Principalement pour les données d’après 1980

38

Conclusion

Ce mémoire avait pour but d’étudier le profil de rémunération des diplômés de maîtrise dudépartement d’économique et de calculer le rendement de la maîtrise à partir des données del’enquête réalisée en 2014 avec la collaboration du SPLA.

La méthodologie utilisée pour le calcul des rendements est identique à celle utilisée par Vaillan-court et Ebrahimi (2010) et Stark (2007), c’est une analyse coût-bénéfice. A partir de l’estima-tion du modèle de Mincer (1974), on parvient à construire ex-ante, le profil de rémunérationd’un individu représentatif tout au long de sa vie active. Après avoir dressé le profil de revenubrut de l’individu type du baccalauréat et de la maîtrise, une simulation de taxe 19 est faitepour en déduire le profil de revenu net en utilisant les paramètres fiscaux de l’année 2013. Lecalcul du rendement privé et du rendement social de la maîtrise par rapport au baccalauréaten économique a été fait. Le calcul a été effectué de façon générale puis suivant le sexe etle secteur d’activité des diplômés. Nous avons considéré un scénario dans lequel l’étudianttravaille durant ses études de maîtrise et un autre dans lequel il ne travaille pas.

L’analyse descriptive des données a montré que le principal employeur des diplômés du dépar-tement d’économique est le secteur public incluant, la fonction publique fédérale, la fonctionpublique provinciale, la fonction publique municipale et l’enseignement. La majorité des di-plômés est de sexe masculin. Le revenu des hommes reste plus élevé que celui des femmes etle revenu des travailleurs du secteur privé plus élevé que celui des travailleurs du public enmoyenne. Par ailleurs, les résultats suggèrent que l’investissement permettant le passage dubaccalauréat à la maîtrise est rentable à la fois pour l’individu et pour la société. En effet, lerendement privé moyen est de 5.33% et le rendement social moyen est de 3.66%. Le rendementprivé des hommes est de 5.29% et celui des femmes est de 5.42%. Le rendement privé des tra-vailleurs du secteur privé est de 5.27% et celui des travailleurs du secteur public est de 5.36%,l’effet de cette variable étant non statistiquement significatif. Les résultats correspondant auniveau du rendement social, sont de 3.72%, 3.49%, 3.77% et 3.61% respectivement pour leshommes, les femmes, les travailleurs du privé et les travailleurs du public.

19. Voir annexe B

39

On remarque ainsi que le rendement social est généralement inférieur au rendement privé,le rendement privé des femmes supérieur à celui des hommes et le rendement privé dans lesecteur public est plus grand qu’au privé. Mais, les différences observées, à la fois entre lessexes et entre le type d’employeur, sont de faibles magnitudes.

Le fait que le rendement public est plus faible que le rendement privé peut être expliqué parle fait que le coût social payé par la société est relativement plus élevé que le coût supportépersonnellement par l’individu. Le taux élevé du rendement chez les femmes par rapport auxhommes peut être expliqué par le fait que la contribution de la scolarisation à la formation durevenu est plus élevée chez les femmes que chez les hommes. Par conséquent, pour les femmes,faire la maîtrise après le baccalauréat, peut être aussi considéré comme un moyen de réduireles inégalités salariales entre hommes et femmes.

Ces résultats ont des implications à la fois pour les individus et pour le gouvernement. D’abord,puisqu’il est difficile de trouver un actif non risqué qui génère annuellement un rendementmoyen de long terme, stable supérieur à 5%, investir dans la maîtrise en économique apparaitalors comme un choix judicieux pour l’individu. Quand bien même un tel actif serait dispo-nible sur le marché, l’individu devrait y investir le coût de la maîtrise, y compris le salaire desdeux premières années du baccalauréat, ce qui n’est pas évident. Cela ne veut pas dire que lesindividus qui ne font pas la maîtrise sont perdants d’avance. En effet, le fait de continuer oupas tient aussi compte du taux de préférence pour le présent. Ainsi, pour un individu relati-vement impatient, avec un taux de préférence pour le présent très élevé, faire la maîtrise pourun rendement à peine supérieur à 5% ne serait peut-être pas envisageable.

Pour le gouvernement, investir dans la formation des économistes au niveau de la maîtriseest une bonne affaire. En effet, en plus de l’avantage monétaire qui dépasse légèrement 3%

annuellement, on a de nombreuses externalités (l’amélioration de la santé, le développement del’esprit critique du citoyen, le développement du civisme, la meilleure formation des électeurs,une meilleure compréhension des politiques, le prestige, le plaisir d’apprendre, la réductionde la criminalité et l’augmentation de la productivité totale de l’économie 20) dont la valeurmonétaire demeure inestimable et qui ne sont pas prises en compte dans le calcul. Le tauxcalculé doit être vu comme une borne inférieure du rendement social, on ne peut donc pas lecomparer au taux d’actualisation social de Montmarquette et Scott (2007) 21 utilisable pourévaluer la rentabilité sociale des investissements publics au Québec. L’investissement dans

20. En effet, selon Lucas (1988), l’interaction entre les personnes les plus habiles et celles les moins habilesaugmente la productivité de ces derniers. Le capital ainsi accumulé devrait augmenter la productivité totaledes facteurs de production dans l’économie et l’évaluation judicieuse de cette dernière devrait augmenter lerendement social calculé21. Le taux nominal d’actualisation social est de 8% et le taux réel de 6%

40

l’éducation ne peut être mis en compétition avec l’investissement sur une autoroute ou un pontpar exemple. Finalement, puisque les données ne concernent que les diplômés du départementd’économique, on ne peut comparer les rendements obtenus à la maîtrise en économique à cequ’on pourrait obtenir en considérant la maîtrise dans une autre discipline.

Ainsi, ce mémoire constituera certainement un point de départ pour d’autres études du genrequi seront effectuées sur les diplômés de l’Université avec des données plus exhaustives ou plusreprésentatives.

Afin de permettre des études qui puissent représenter la situation réelle des diplômés de l’Uni-versité Laval sur le marché du travail, le service de placement, en collaboration avec les dé-partements et facultés, pourrait construire une base de sondage actualisée de ces derniers. Apartir d’une telle base, des individus représentatifs pourront être tirés suivant des méthodesprobabilistes avec des mesures incitatifs supplémentaires en vue d’accroitre le taux de réponse.En effet, pour cette étude, l’incitatif selon lequel pour chaque questionnaire rempli, le départe-ment d’économique versera 2$ au Fonds de soutien à l’emploi s’est avéré peu efficace au regarddu faible taux de réponse observé. Cette approche pouvait fonctionner si on était certain quele taux de préférence pour les œuvres sociales est assez élevé chez les diplômés au point decompenser le coût d’opportunité du temps qu’ils consacrent à remplir le questionnaire. Payerdirectement une contrepartie financière aux répondants, organiser une loterie de participation,remettre des gadgets à l’effigie de l’Université sont des alternatives qui méritent aussi d’êtretestées pour amener le plus de personnes possibles à répondre au questionnaire.

41

Annexe A

Paramètres d’impôts utilisés

Table A.1: Principales déductions sur le revenu , Québec 2013

Contribution à l’assurance emploi (AE) 1,52%

Contribution au régime des rentes du Québec (RRQ) 5,10%Contribution au régime des pensions du canada (RPC) 4,95%Contribution au régime Québécois d’assurance parentale (RQAP) 0,56%Contribution au régime-enregistré d’épargne retraite (REER) 18%

Table A.2: Impôt fédéral Canada, Québec 2013

Paliers d’imposition Taux marginaux abattement de 16,5 % = (TX*(100-16,5) %)

43561 ou moins 15% 12,53%43561-87123 22% 18,37%87123-135054 26% 21,71%135054 et plus 29% 24,22%Montant personnel de base 11038

Table A.3: Impôt provincial, Québec 2013

Paliers d’imposition Taux marginaux d’imposition

41095 ou moins 16%41095-82190 20%82190-100000 24%100000 et plus 25,75%Montant personnel de base 11195

43

Annexe B

Simulation de calcul de revenu net

Le calcul est basé sur un modèle simplifié de la fiscalité applicable au Québec et au Canada.Nous avons les mêmes hypothèses que Vaillancourt(2010) mais utilisons les paramètres fiscauxde l’année 2013. En effet, même si l’enquête est réalisée en 2014, les informations collectéesse réfèrent à l’année fiscale 2013. Nous considérons un individu qui a commencé à travailleraprès l’obtention de son diplôme de maîtrise à l’âge de 24 ans ou après l’obtention de son bacà l’âge de 22 ans. Il est célibataire sans enfants et ne perçoit que les crédits d’impôt liés aumontant personnel de base au provincial. Au fédéral, en plus du montant personnel de base,on tient compte des crédits liés aux cotisations. Il s’agit de l’assurance emploi (AE), le régimedes rentes du Québec (RRQ) et le régime québécois d’assurance parental (RQAP).

Table B.1: Etape 1 : Calcul de l’impôt provincial

Revenu Brut Déduction REER Revenu imposable Impôt provincial Crédit d’impôts provinciaux Impôt provincial net

(1) 18 % * (1) = (2) (1)-(2) = (3) X *(2) = (4) 20% * 11195 = (5) (4)- (5)= (6)

Note : X représente le taux applicable selon le palier de revenu conformément aux tableauxde l’annexe 1

Table B.2: Etape 2 : Calcul de l’impôt fédéral

Impot fédéral AE RRQ RQAP Total

Y * (2) = (7) 1,52 % * (1) = (8) 5, 10 % * (1) = (9) 0,559 % * (1) = (10) (8) + (9) + (10) = (11)

Table B.3: Etape 2 : Calcul de l’impôt fédéral (suite)

Crédits d’impots fédéraux Impot fédéral net

15 % * (11038 + (11)) = (12) (7)-(12)=(13)

45

Table B.4: Etape 3 : Calcul du revenu net

Revenu Brut Impôt provincial net Impôt fédéral net Total des cotisations Revenu net

(1) (6) (13) (11) (1) - (6) - (13) - (11) = (14)

46

Bibliographie

Becker, G. (1960). Underinvestment in college education ? American Economic Review,50(2):346–354.

Becker, G. (1973). A theorie of marriage. The Journal of Political Economy, 81(4):813–846.

Blinder, A. (1973). Wage discrimination :reduced form and structural estimates. Journal ofHuman Ressources, 18(4):436–455.

Card, D. (1995). Aspects of labour Market Behaviour : Essays in Honour of John Vaderkamp,chapitre "Using Geographique Variation in College Proximity to estimate the Return toSchooling", pages 201–222. University of Toronto Press.

Daniel, B. et Drewes, T. (2010). Returns tu apprenticeship. Working paper 70, canadianLabour Market and skills researcher network.

Demers, M. (2008). Taux de rendement du accalauréat :pour les diplômés et pour l’état.Rapport technique, Bulletin statistique de l’éducation.

Derek Bosworth, Peter Dawkins, T. S. (1996). The economics of the labour market. Long-man.

Green, W. (2005). Econométrie. Pearson education.

James J. Heckman, Sergio Urzua, E. V. (2006). Understanding instrumental variables inmodels with essential heterogeneity. The Review of Economics and Statistics, 3(88):389–432.

James J. Heckman, Lance J. Lochner, P. E. T. (2003). Fifty years of mincer earningsregressions. Rapport technique 9732, National Bureau of Economic Research.

Lemieux, T. (2006). Jacob Mincer A Pioneer of Modern Labar Economics, chapitre The"Mincer equation" thirty years after schooling, experience and earnings, pages 127–145.Springer US.

Lochner, L. (2004). Education, work and crime. International Economic Review, (45):811–843.

47

Lochner, L. et Moretti, E. (2004). The effect of education on crime : Evidence from prisoninmates, arrests, and self-reports. American Economic Review, (94):155–189.

Lucas, R. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Econo-mics, (22):3–42.

M.Corcoran, G. D. (1979). Work history, labour force attachment, and earnings differencesbetween races and sexes. Journal of Human Ressources, 14(1):3–20.

Mincer, J. (1958). Investments in human capital and personnal income distribution. Journalof political economy, 66(4):281–302.

Mincer, J. (1974). Schooling, experience, and earnings. Columbia University Press.

Montmarquette, C. et Scott, I. (2007). Taux d’actualisation pour l’évaluation des inves-tissements publics au québec. Rapport technique, CIRANO.

Pelletier, L. (2014). La situation des diplomés du département d’économique de l’universitélaval. Rapport technique, Service de Placement (SPLA).

Schaffer, H. (1960). Investment in human capital :comment. American Economic Review,33:109–117.

Schultz, T. (1959). Investment in man, an economist’s view. Social service review, 33:109–117.

Schultz, T. (1961). Investment in human capital. American Economic Review, 51:1–17.

Spence, M. (1974). Market signaling : Informational transferts in hiring and related screeningprocesses. Havard University Press.

Stager, D. (1996). Returns to investment in ontario university education, 1960-1990, andimplication for tuition free policy. The canadian journal of higher education, XXVI(2):1–22.

Stark, A. (2007). Which fields pay, which fields don’t ? an examination of the returns touniversity education in canada by details field of study. Rapport technique, Department offinance.

Taubman, P. (1978). Income distribution and redistribution. Addison-wesley Publishingcompany.

Vaillancourt, F. (1995). The private and total returns to education in canada. The Cana-dian Journal of Economics, 28(3):532–554.

Vaillancourt, F. et Ebrahimi, P. (2010). Le rendement privé et social de l’éducationuniversitaire au québec :estimation reposant sur le recensement de 2006. Rapport technique,Centre interuniversitaire de recherche en analyse des organisations(CIRANO), Montréal.

48

Wooldridge, J. (2002). Econometric analysis of cross section and panel data. MIT.

49

estimation du rendement de la maîtrise en économique à l ... · chapitre 1 revuedelittérature...

Documents