MINISTERE DE L'EMPLOI, DE LA FORMATION REPUBLIQUE DU MALI PROFESSIONNELLE, DE LA JEUNESSE ET DE UN...

MINISTERE DE L'EMPLOI, DE LA FORMATION REPUBLIQUE DU MALI

PROFESSIONNELLE, DE LA JEUNESSE ET DE UN PEUPLE – UN

BUT – UNE FOI

LA CONSTRUCTION CITOYENNE

********

OBSERVATOIRE NATIONAL DE L’EMPLOI

ET DE LA FORMATION

Rédigé par :

M. René Comlan TOHOUENOU, Consultant

Mme Aoua Saran DEMBELE, Chercheur

M. N’Faly Siaman, Chargé d’études et de Recherche

BAMAKO, SEPTEMBRE 2015

Observatoire National de l’Emploi et de la Formation (ONEF), Zone ACI 2000 à côté du Pôle Universitaire Amadou

HAMPATE BA, BP. 1923-Bamako-ACI 2000 (Mali) / Tél: (+223) 20 29 09 61

Profil du chômage et du sous-

emploi au Mali

i

Table des matières

Sigles et abréviations ........................................................................................................................................ ii

Résumé ............................................................................................................................................................. iii

Introduction ...................................................................................................................................................... 4

I. Compréhension du phénomène ........................................................................................................... 6

1.1 Marché du travail et promotion de l’emploi. ................................................................................ 6

1.1.1 Définition et concepts du chômage ......................................................................................... 6

1.1.2 Définition et concepts du sous-emploi .................................................................................... 7

1.2 Réglementation du marché du travail ........................................................................................... 8

1.3 Politiques de promotion de l’emploi. ........................................................................................... 10

II. Elaboration du profil du chômage et du sous-emploi ...................................................................... 12

2.1 Sources de données ........................................................................................................................ 12

2.2 Mesure du chômage et du Sous-emploi ....................................................................................... 14

2.3 Indicateurs retenus ........................................................................................................................ 14

III. Statistiques du chômage. .................................................................................................................... 18

3.1 Taux de chômage ........................................................................................................................... 18

3.2 Structure du chômage. .................................................................................................................. 19

3.3 Evolution du taux de chômage. .................................................................................................... 22

3.4 Causes principales de la perte de l’emploi précédent ................................................................. 24

3.5 Attentes des chômeurs auprès de l’ANPE ou BPP/ETT pour sortir du chômage ................... 25

IV. Résultats statistiques du sous-emploi. ............................................................................................... 27

4.1 Taux de sous-emploi selon les caractéristiques sociodémographiques. .................................... 27

4.2 Répartition de la durée du travail ................................................................................................ 29

4.3 Structure du sous-emploi .............................................................................................................. 30

V. Estimation logistique du chômage et du Sous-emploi ..................................................................... 34

5.1 Rappel théorique de la régression logistique.................................................................................... 34

5.2 Estimation logistique du chômage ..................................................................................................... 35

5.3 Estimation logistique du sous-emploi. .............................................................................................. 38

Conclusion ........................................................................................................................................................ 44

ii

Sigles et abréviations

ANPE Agence Nationale Pour l’Emploi

APEJ Agence pour la Promotion de l’Emploi des jeunes

BIT Bureau International du Travail

BPP/ETT Bureau Privé de Placement/ Entreprise à Travail Temporaire

BTS/DEUG Brevet de Technicien Supérieur/ Diplôme d’Etudes Universitaire et de Gestion

CSCRP Cadre Stratégique pour la Croissance et la Réduction de la Pauvreté

DEF Diplôme d’Etudes Fondamentales

DNFP Direction Nationale de la Formation Professionnelle

DOEF Département Observatoire de l’Emploi et de la Formation

EMOP Enquête Modulaire Permanente auprès des ménages

EPAM Enquête Permanente Auprès des Ménages

FAFPA Fonds d’Appui à la Formation Professionnelle et à l’Apprentissage

FCFA Francs de la Communauté Financière Africaine

FIER
Projet de Formation professionnelle, d’Insertion et de l’Entrepreneuriat des jeunes

Ruraux

HIMO Haute Intensité de Main d’œuvre

IER Institut d’Economie Rurale

ITS Impôt sur le Traitement de Salaire

OIT Organisation Internationale du Travail

ONEF Observatoire National de l’Emploi et de la Formation

ONG Organisation Non Gouvernementale

ONMOE Office National de la Main d’Œuvre et de l’Emploi

PAO Plan d’Action Opérationnel

PEJ Programme Emploi-Jeunes

PILE Programme d’Initiatives Locales pour l’Emploi

PNA/ERP Programme National d’Action pour l’Emploi en vue de Réduire la Pauvreté

PNE Politique Nationale de l’Emploi

PROCEJ Projet de Développement des Compétences et Emploi des Jeunes

PRODEFPE Programme Décennal de la Formation Professionnelle pour l’Emploi

PROMIER Programme Multisectoriel d’Investissements à fort coefficient d’emploi en milieu rural

RDP Revue des dépenses publiques

RGPH Recensement Général de la Population et de l’Habitat

SMIG Salaire Minimum Inter Garanti

SPSS Statistical Package for the Social Sciences

VIH/SIDA Virus de l’Immunodéficience Humaine / Syndrome de l’Immunodéficience Acquise

iii

Résumé

Ce rapport d'étude porte sur les données de 2014 de l’Enquête Modulaire et Permanente auprès des

ménages. Pour mener à bien ce travail, nous avons d’abord fait une analyse descriptive portant sur le

chômage et le sous-emploi ensuite utilisé un modèle économétrique pour identifier les causes du

chômage et du sous-emploi lié à la durée du travail. Il évalue l’ampleur de ces deux phénomènes

suivant les différentes caractéristiques des individus tout en présentant leur hétérogénéité et aide à

identifier les déterminants empiriques qui en découlent.

Le chômage et le sous-emploi sont des variantes du marché de travail qui est en pleine effervescence

au Mali. Ce problème affecte particulièrement les femmes, les jeunes et, s’agissant du milieu

institutionnel, le secteur informel qui à lui seul abrite plus de 95% des actifs occupés, n’est pas en

reste. Les institutions internationales comme le Bureau International du Travail (BIT) ou

l’Organisation Internationale du Travail (OIT) ont distingué trois sortes de sous-emploi : le sous-

emploi visible, c’est-à-dire lié au temps de travail; le sous-emploi invisible, lié au revenu; et le sous-

emploi global qui mesure toutes les distorsions du marché de travail dans un système économique

donné et qui englobe les deux premières. Dans ce rapport, nous avons principalement étudié le sous-

emploi visible et le chômage. Le choix porté sur le modèle logistique est dû à sa facilité à pouvoir

régresser une variable dépendante du type dichotomique à partir des variables de types divers; ainsi

permet-il de classer la population active en situation de sous-emploi ou de chômages, afin d’établir

le profil d’un chômeur et d’un sous-employé au Mali. La première analyse économétrique a porté sur

le chômage. A l’aide d’une batterie de tests, nous avons finalement retenu un modèle à neuf variables

dont le pouvoir de discrimination s’estime à près de 94%. Les principaux déterminants qui en

découlent sont : le sexe, la zone de résidence, le niveau d’instruction, l’âge, l’âge au carré, le quintile

des ménages, les migrants de retour, la taille du ménage et l’état matrimonial des individus. Le

deuxième modèle a servi à expliquer le sous-emploi visible. Sa construction s’est avérée un peu

délicate et a retenu treize variables, pour un taux de discernement égal à 89,5%. Ici, les

caractéristiques les plus en vue sont : le sexe, la zone de résidence, le niveau d’instruction, le groupe

d’âge, le revenu de l’activité principale, le secteur institutionnel, la taille de l’entreprise, la religion,

le nombre de jour de travail hebdomadaire, l’ancienneté dans l’emploi actuel, la promotion dans

l’emploi actuel, le secteur d’activité principale et la taille du ménage.

Toutefois, si les interprétations qui dérivent de ces modèles (analyse logistique du chômage et celle

du sous-emploi) sont assez conformes avec celles de l’analyse empirique, c’est certainement parce

qu’il s’agit de phénomènes liés à la conjoncture, et donc facilement observables à partir du rythme de

vie des populations.

4

Introduction

Le chômage et le sous-emploi de façon générale et celui des jeunes qualifiés et des femmes de façon

particulière, constitue de nos jours la menace la plus grave sur le processus de développement des

sociétés et risque, si l'on n'intervient pas à travers des actions vigoureuses et appropriées, de réduire

à néant les nombreux efforts entrepris par le Gouvernement (l’investissement dans l’éducation

nationale dans le cadre de la lutte contre la pauvreté et l'exclusion sociale). C'est pourquoi, l'une des

préoccupations majeures du gouvernement du Mali est de relever le défi de l'emploi.

En 2014, plus de la moitié des personnes au chômage selon la définition au sens élargi au Mali est

formée par les femmes (52,6%). Au Mali, le chômage présente un caractère massif et persistant. Le

taux de chômage au travers duquel on l’appréhende est très souvent élevé. Entre 2010 et 2014, le taux

de chômage, surtout celui des jeunes de moins de 40 ans, évolue en dent de scie. Il est passé de 10%

en 2010 pour arriver à 7,7% en 2013 et atteindre 9,3% en 2014. Du point de vue genre, en 2010 le

taux de chômage des femmes était de 12,9%; en 2013 ce même taux a diminué pour arriver à 9,7%

et ensuite atteindre 10,6% en 2014.

La réduction du chômage devrait être l’un des objets fondamentaux de l'étude des économies des pays

en développement. Le chômage des jeunes et le sous-emploi représentent des préoccupations

croissantes dans le monde entier. Selon les estimations de l’Organisation Internationale du Travail

(OIT) en 2012, 40% des chômeurs dans le monde sont constitués par des jeunes soit 75 millions de

personnes en termes absolus. Le défi de l’emploi des jeunes en Afrique est énorme. En Afrique au

sud du Sahara, les jeunes de 15-24 ans (au sens des Nations Unies) représentaient 20,2% de la

population en âge de travailler avec 11,5% de taux de chômage. L’incapacité de relever ce défi pour

les jeunes entraînerait de lourdes conséquences pour l’économie. Au-delà des coûts économiques, les

taux élevés de chômage et du sous-emploi ont des ramifications sociales : activités criminelles,

conflits armés (E. Zuehlke, 2009). L’absence d’opportunités permettant aux jeunes de subvenir à

leurs besoins fondamentaux conduira à un état de pauvreté de ceux-ci, déjà objet de vulnérabilité liée

au VIH/SIDA, d'insécurité alimentaire et de violence. Le Mali s’inscrit dans cette logique avec une

forte pression démographique, avec un taux d’accroissement de la population de 3,6% (RGPH, 2009).

Le manque d’opportunités d’emploi des jeunes et l’incapacité de la fonction publique à les recruter

massivement constituent un défi de développement majeur auquel le pays fait face, ce qui se révèle

être un obstacle pour l’atteinte des Objectifs du Millénaire pour le Développement. Malgré une

croissance économique moyenne de 4.8% sur la période 2010-2014 et la création des structures

nationales visant à l’insertion professionnelle telles que l’Agence pour la promotion de l’emploi des

jeunes (APEJ), le chômage parmi ceux-ci demeure un sujet de préoccupation. Ainsi, le taux de

chômage des jeunes est passé de 10,1% à 9,3% sur la même période selon les enquêtes permanentes

auprès des ménages (EPAM_2010 / EMOP_2014).

Confronté aux défis cités, les questions essentielles sur lesquelles nous nous focalisons dans cette

étude sont :

 Quelle est l’ampleur du chômage et du sous-emploi de la population active au Mali ?

 Quelles sont les caractéristiques des chômeurs et des sous-employés ?

 Que faut-il faire pour résoudre le problème ?

L’objectif général de ce travail est de dresser une situation claire du chômage et du sous- emploi de

la population active au Mali en 2014 à partir des données de l’Enquête Modulaire et Permanente

auprès des ménages (EMOP). Plus spécifiquement cette étude vise à :

5

a) Analyser le chômage et le sous-emploi des jeunes en identifiant les groupes socio-

économiques qui contribuent le plus à ces phénomènes;

b) Estimer un modèle sur les déterminants du chômage et du sous-emploi des jeunes ;

c) Tirer des leçons, à partir des résultats produits et faire des recommandations qui pourront

contribuer à réduire le chômage et le sous-emploi des jeunes.

Notre travail est divisé en cinq points essentiels. Dans le premier, nous passerons en revue

l’appréhension du phénomène de sous-emploi et du chômage, c’est-à-dire les définitions, les

concepts, l'évolution de la réglementation du marché du travail et les Politiques de promotion de

l’emploi. Dans le point 2, on parle de la méthodologie de l’étude (sources de données, mesures du

chômage et du sous et les indicateurs retenus pour l’étude). Les troisième et quatrième parties traitent

des résultats statistiques du chômage et du sous-emploi lié à la durée du travail. Il s’agit de faire une

analyse descriptive du chômage et du sous emplois selon les caractéristiques sociodémographiques

qui nous conduit à une régression économétrique nous permettant d’identifier les variables qui

expliquent ces deux éléments du marché du travail. Enfin, nous concluons le travail par quelques

suggestions afin de favoriser la réduction de ces deux « fléaux » auxquels la population active fait

face.

6

I. Compréhension du phénomène

1.1 Marché du travail et promotion de l’emploi.

1.1.1 Définition et concepts du chômage

Les personnes au chômage sont définies comme toutes les personnes en âge de travailler qui n’étaient

pas en emploi, avaient effectué des activités de recherche d’emploi durant une période récente

spécifiée, et étaient disponibles pour l’emploi si la possibilité d’occuper un poste de travail existait,

où:

a) «pas en emploi» est évalué par rapport à la courte période de référence pour la mesure de
l’emploi;

b) la «recherche d’emploi» fait référence à toute démarche effectuée durant une période récente
spécifiée comprenant les quatre semaines précédentes ou le mois précédent, visant à trouver

un poste de travail ou de créer une entreprise ou une exploitation agricole. Cela comprend

également la recherche d’emploi à temps partiel, informel, temporaire, saisonnier ou

occasionnel, sur le territoire national ou à l’étranger. Voici quelques exemples de ces activités:

i) les démarches pour obtenir des ressources financières, des permis et licences; ii) la

recherche de terrains, de locaux, de machines, d’équipements ou d’intrants pour l’agriculture;

iii) les recherches par relations personnelles ou d’autres types d’intermédiaires; iv)

l’inscription à des bureaux de placement publics ou privés ou les contrats avec ces derniers;

v) la candidature directe auprès d’employeurs; les démarches sur les lieux de travail, dans les

fermes ou à la porte des usines, sur les marchés ou dans les autres endroits où sont

traditionnellement recrutés les travailleurs; vi) l’insertion ou la réponse à des annonces dans

les journaux ou en ligne concernant des postes de travail; vii) l’insertion ou l’actualisation de

curriculum vitae sur les sites professionnels ou les réseaux sociaux en ligne;

c) «actuellement disponibles» sert à tester si les personnes sont prêtes à occuper un poste de
travail dans le présent, qui est évalué par rapport à une courte période de référence qui

comprend celle utilisée pour la mesure de l’emploi: i) en fonction du contexte national, la

période de référence peut être étendue pour inclure une période ultérieure courte n’excédant

pas deux semaines au total, afin d’assurer une couverture appropriée des situations de

chômage dans les différents groupes de population.

Sont inclus dans le chômage: a) les futurs travailleurs qui sont définis comme les personnes «pas en

emploi», «actuellement disponibles», sans «recherche d’emploi» ci-dessus selon la 19ème Conférences

Internationale des Statisticiens du Travail parce qu’elles ont déjà pris des dispositions pour occuper

un poste de travail dans une période ultérieure courte, fixée en fonction de la durée générale d’attente

pour commencer un nouveau poste de travail dans le contexte national, mais qui n’excède

généralement pas trois mois; b) les participants aux dispositifs de formation des compétences ou de

reconversion dans le cadre de programmes de promotion d’emploi et qui, de ce fait, n’étaient «pas en

emploi», ni «actuellement disponibles», et sans «recherche d’emploi», parce qu’elles avaient reçu

une offre pour occuper un poste de travail dans une période ultérieure courte, qui n’excède

généralement pas trois mois; c) les personnes «pas en emploi» qui ont effectué des démarches pour

migrer à l’étranger pour travailler en échange d’une rémunération ou d’un profit mais qui sont

toujours en attente de l’opportunité de partir.

Pour faire une analyse structurelle du chômage, il peut être utile de collecter des informations sur la

durée de la recherche de l’emploi, mesurée à partir du moment où les personnes au chômage ont

commencé leurs activités de «recherche d’emploi», ou depuis la fin de leur dernier poste de travail

occupé, en choisissant la période la plus courte.

7

Parmi les personnes au chômage, il peut être utile d’identifier séparément les personnes en chômage

de longue durée qui sont définies comme les personnes ayant une durée de recherche, au sens du

paraGraphique précédent, de douze mois ou plus en incluant la période de référence. Pour suivre les

politiques sociales d’indemnisation, il est possible d’utiliser un seuil de durée plus court (six mois ou

plus).

1.1.2 Définition et concepts du sous-emploi

Les personnes en Sous-emploi lié au temps de travail sont définies comme toutes les personnes en

emploi qui, durant une courte période de référence, souhaitaient travailler davantage d’heures, dont

le temps de travail effectué, tous postes de travail confondus, était inférieur à un seuil d’heures

spécifié et qui étaient disponibles pour faire davantage d’heures si la possibilité existait de travailler

plus, où:

a) le concept de «temps de travail» utilisé est les heures réellement travaillées ou les heures
habituellement travaillées, selon l’objectif de la mesure (les situations à court ou à long terme)

et selon les normes statistiques internationales sur le sujet;

b) «davantage d’heures» désigne des heures additionnelles effectuées dans le même poste de
travail, dans un (des) poste(s) de travail supplémentaire(s) ou dans un (des) poste(s) de

substitution;

c) le «seuil d’heures» se fonde sur la distinction entre emploi à plein temps et emploi à temps
partiel, sur les valeurs médianes ou modales des heures habituellement effectuées de toutes

les personnes en emploi, ou sur les normes relatives au temps de travail précisées dans la

législation pertinente ou dans la pratique nationale et fixées pour des groupes spécifiques de

travailleurs;

d) «disponibles» pour faire davantage d’heures doit être établi par rapport à une courte période
de référence fixée qui, dans le contexte national, reflète la durée habituelle nécessaire pour

quitter un poste de travail afin d’en commencer un autre.

Parmi les personnes dans le Sous-emploi lié au temps de travail (c’est-à-dire qui souhaitaient et étaient

«disponibles» pour travailler «davantage d’heures»), et en fonction du concept du temps de travail

utilisé, il est possible d’identifier les groupes suivants:

a) les personnes dont le nombre d’heures habituellement et réellement effectuées était inférieur
au «seuil d’heures»;

b) les personnes dont le nombre d’heures habituellement effectuées était inférieur au «seuil
d’heures» mais dont le nombre d’heures réellement effectuées était supérieur au seuil;

c) les personnes qui n’étaient «pas au travail» ou dont le nombre d’heures réellement effectuées
était inférieur au «seuil d’heures» pour des raisons économiques (par exemple, une baisse de

l’activité économique, y compris la mise à pied temporaire et la pénurie de travail, ou les

conséquences de la basse saison).

Pour identifier séparément les trois groupes de personnes en Sous-emploi lié au temps de travail, il

est nécessaire de collecter les informations sur les heures habituellement et réellement effectuées. Les

pays qui ne mesurent qu’un seul concept de temps de travail couvriront pour les heures habituellement

effectuées la somme des groupes a) et b; pour les heures réellement effectuées le groupe c), à

condition d’avoir collecté également les motifs de n’être «pas au travail» ou d’avoir travaillé en-

dessous du «seuil d’heures».

Afin de mieux évaluer la pression sur le marché du travail exercée par les personnes en Sous-emploi

lié au temps de travail, il peut être utile d’identifier séparément les personnes qui ont effectué des

activités pour chercher à faire «davantage d’heures» durant une période récente qui peut comprendre

les quatre dernières semaines ou le dernier mois calendaire.

8

1.2 Réglementation du marché du travail

Si le niveau de la réglementation sociale a connu de multiples évolutions, la réglementation du marché

du travail est dominée par la volonté de protéger le salarié, écrit Jean-Michel Lattes. La réduction du

temps de travail, les garanties de rémunération, la libre détermination collective des relations de

travail, l’organisation et le renforcement de la représentation du personnel, la participation des salariés

aux résultats de l’entreprise, l’encadrement du droit du licenciement, l’organisation de la prévention

dans l’entreprise constituent les principaux jalons d’une évolution qui connaît son apogée avec les

lois Auroux.

La réglementation du marché du travail doit, autant que possible, permettre que les jeunes trouvent

un emploi décent, sans pour autant entraver leur mobilité sur le marché du travail ni créer un marché

à deux vitesses, avec d’un côté un segment bien protégé pour les travailleurs en place et de l’autre un

segment moins protégé pour les jeunes, lesquels supporteraient alors la totalité des ajustements.

L’enquête dans les pays africains montre que les dispositions sur les indemnités de départ constituent

la forme de protection de l’emploi qui nuit le plus à l’emploi des jeunes. Dans les pays en

développement, les règles de protection de l’emploi servent souvent de solution de substitution bon

marché à la fourniture d’une assurance sociale aux travailleurs. Le découplage entre la protection

sociale et la situation vis-à-vis de l’emploi pourrait donc se révéler salutaire, car il renforcerait à la

fois la flexibilité sur le marché du travail et la protection des jeunes vulnérables. Les comptes

individuels d’épargne chômage peuvent apporter une contribution utile dans une telle démarche. De

plus, il faut adopter une réglementation du travail plus souple, permettant aux jeunes de faire des

stages ou de signer des contrats de courte durée afin d’acquérir une première expérience

professionnelle et de faire la preuve de leur employabilité.

 Réforme de la législation du travail et amélioration du fonctionnement du marché du travail

Le marché du travail a plusieurs fonctions. La première est de répartir la main d’œuvre de la meilleure

manière qui soit entre les différents secteurs d’activités et les employeurs. Par meilleure manière, il

s’entend celle qui se traduit par la production (PIB) la plus grande possible. La deuxième fonction est

de générer des informations (en termes de rémunérations, risques de chômage, etc.) qui vont permettre

aux individus et aux ménages ainsi qu’aux décideurs publics de prendre des décisions au sujet des

investissements en capital humain (formation, apprentissage, etc.). La troisième fonction est de

permettre aux demandeurs d’emploi – pauvres et moins pauvres, qualifiés et moins qualifiés –

d’obtenir un travail et une rémunération adéquate et stable. Le bon fonctionnement du marché du

travail devient de plus en plus important à mesure que l’économie croît et se diversifie et que la

répartition de la main d’œuvre entre les secteurs et les entreprises est continuellement remise à l’ordre

du jour. Il est aussi crucial pour insérer les nouveaux arrivants sur le marché du travail, jeunes et

moins jeunes, et éviter l’apparition de goulots d’étranglement (de manque de main d’œuvre plus ou

moins qualifiée) dans certains secteurs économiques. Un bon fonctionnement du marché du travail

peut être enfin une source d’avantage comparatif dans les branches d’activités en continuel

renouvellement.

A priori la législation du travail joue un rôle important dans le fonctionnement du marché du travail

en influant sur les coûts d’embauche, de gestion et de licenciement de la main d’œuvre, la

rémunération du travail (par l’intermédiaire du salaire minimum officiel), les formes de travail

(permanent, temporaire, etc.) et plus généralement sur les conditions de travail (durée du travail,

travail de nuit, travail des enfants de moins de 18 ans, etc.). Indirectement, la législation du travail a

une influence sur la taille relative des activités formelles et informelles, la raison d’être de ces

dernières étant souvent de contourner les obligations contenues dans la législation du travail.

9

La législation du travail en vigueur au Mali date de 1992. Un décret datant de 1996 en fixe les

modalités d’application. Ensemble, ces deux textes constituent le cadre réglementaire du

fonctionnement du marché du travail. La réglementation du travail au Mali est proche de celle en

vigueur dans les autres pays de la sous-région. Le recours au contrat à durée déterminée y est même

plus facile et le niveau du salaire minimum officiel du même ordre de grandeur. Un autre aspect

central de la législation du travail à même d’avoir un impact dissuasif sur les décisions d’embauche

concerne les coûts de licenciement et de gestion de la main d’œuvre.

La législation du travail au Mali ne couvre qu’une part infime de la main d’œuvre. L’enquête emploi

pour 2014 indique que seulement 4,2 % des actifs occupés travaillent dans le secteur formel. De

même, environ 3% travaillent dans le secteur public ce qui implique que seulement 1,3% des actifs

travaillant dans le secteur privé sont soumis à la législation du travail. De cela, il faudrait retrancher

les emplois informels dans les entreprises formelles, dont le nombre est inconnu. Une étude couvrant

les pays en développement conclue à un impact positif et significatif mais limité de la rigidité de la

législation du travail sur la taille relative du secteur informel (Djankov et Ramalho (2008)). Une autre

étude (Freeman (2009)) relativise cette conclusion en montrant que le secteur informel croît même

dans les pays à législation du travail très peu contraignante. A l’évidence, plus d’études sont

nécessaires pour appréhender l’impact du cadre réglementaire du marché du travail sur l’emploi,

formel et informel.

Pour ce qui est du Mali, la part congrue du secteur privé formel et l’importance du secteur informel

suggèrent qu’une réforme de la législation du travail, se traduisant par une réduction des coûts

d’embauche et de licenciement, n’aurait qu’un impact limité sur la répartition des actifs entre les deux

secteurs. Une telle réforme peut consister en une suppression de la durée maximale légale des contrats

à durée déterminée (comme cela a été fait au Burkina Faso) ou en une réduction des indemnités et

une simplification des procédures de licenciement pour motif économique. Dans le plus long terme,

cependant, l’impact d’une réforme peut être plus important, ce qui va contribuer à améliorer le

fonctionnement du marché du travail. Cela dit, même une légère augmentation de l’emploi formel

aux dépens de l’emploi informel est appréciable en termes d’amélioration des rémunérations et autres

conditions de travail pour les travailleurs concernés. C’est aussi appréciable en ce que les nouveaux

emplois formels vont contribuer à augmenter les rentrées fiscales. C’est enfin appréciable parce que

cette croissance des emplois formels va se traduire par un « turnover » plus important et une meilleure

information sur le marché du travail régulier, ce qui va réduire les incitations à rester au chômage

dans l’attente d’un travail dans le secteur formel. Les demandeurs d’emploi vont dans une plus grande

mesure rester travailler en milieu rural ou dans le secteur informel en attendant que leur tour dans la

file d’attente arrive. Entre temps, ils vont travailler et augmenter le PIB et diminuer le taux de

chômage urbain.

La réforme de la réglementation peut aussi influer sur la distribution des revenus par le biais de son

incidence sur les prix que les consommateurs paient pour les différents biens et services. La part

importante des services fournis par les équipements collectifs (qui figurent en général parmi les

secteurs les plus réglementés) dans le panier de consommation des bas revenus donne à penser que

ce groupe pourrait bénéficier davantage des réductions de prix induites par la réforme de la

réglementation que les revenus plus élevés.

10

Tableau 1. Quelques évolutions de la réglementation du marché du travail

Rubrique
Anciennes

dispositions

Nouvelles

dispositions
Conséquences

Impôt sur

traitements et

salaires

Tous les salaires bruts

annuels supérieurs ou égaux

à 175 000 étaient soumis à

l’ITS

A compter du 1er janvier

2015 : tous les salaires

mensuels bruts inférieurs

ou égaux 35 000 sont

exonérés d’ITS

A compter du 1er janvier

2015 : tous les salaires

mensuels bruts inférieurs

ou égaux 40 000 sont

exonérés d’ITS

Tous les salaires étaient soumis à y

compris le SMIG mais avec le

nouveau décret N°2015-0363/P-RM

du 19 mai 2015 le SMIG n’est plus

soumis à l’ITS ce qui aura pour

conséquence un accroissement des

salaires nets des travailleurs.

Cette mesure peut être considérée

comme favorisant le recrutement des

travailleurs car elle contribue à réduire

les charges fiscales.

Départ à la retraite L’âge de la retraite est fixé à

cinquante-cinq ans. Les

relations de travail

pourront néanmoins se

poursuivre, d’accord parties,

pendant une période qui ne

pourra

excéder l’âge de soixante

ans du travailleur.

L’âge de départ à la

retraite est au minimum

58 ans et maximum 62

ans.

Il y a un rallongement de 2 à 4 ans

d’activité pour les employés et par

ricochet une disponibilité moins

rapide de leur emploi qui peut être

largement compensé par le transfert

des compétences.

Prise en charge

des personnes

malades

Charge sociales :

Accidents de travail 1- 4%

Prestations familiales 8 %

Retraite 7%

Invalidité-allocations

survivant 2%

Aux anciennes charges

sociales s’ajoute

l’Assurance Maladie

Obligatoire Assurance

Maladie Obligatoire 6,56

%

La liste des bénéficiaires est élargi

aux ascendants ce qui implique un

plus grand appui aux employés et

donne la possibilité aux employeurs

d’adopter une assurance moins

coûteuse que celle des compagnies

privées quand bien même que ces

assurances ne sont de même qualité.

1.3 Politiques de promotion de l’emploi.

Depuis 1998, le Mali met en œuvre, à travers diverses actions, une Politique Nationale de l’emploi

(PNE) adoptée lors d’un Conseil Interministériel. Cette Politique Nationale de l’Emploi vise les

objectifs prioritaires suivants :

 conforter et sécuriser les emplois privés existants et améliorer les performances dans
l’emploi public ;

 réduire le chômage et le Sous-emploi en créant des emplois et en intensifiant les
activités génératrices de revenus ;

 accroître la demande de main-d’œuvre en zone urbaine et en zone rurale grâce au
développement du secteur privé ;

 améliorer l’offre de main-d’œuvre grâce à une meilleure formation et qualification adaptées
aux besoins de l’économie ;

 généraliser la promotion de l’emploi au niveau local en tenant compte des spécificités
régionales et en privilégiant le recours à la haute intensité de main-d’œuvre ;

 favoriser l’amélioration des conditions de travail dans les différents domaines d’emplois :
emploi moderne, emploi informel, emploi rural, emploi temporaire;

 rechercher à terme l’unification du marché du travail.

11

Si en 1996, l’ONMOE était le Service Public d’Emploi chargé de l’exécution de la Politique

Nationale de l’Emploi, aujourd’hui de nombreuses initiatives ont été prises par les pouvoirs publics

pour faire face aux problèmes de l’emploi au cours des deux dernières décennies. Il s’agit entre autres

de :

 la création de la Direction Nationale de l’Emploi (DNE) et la Direction Nationale de la
Formation Professionnelle (DNFP) ;

 la restructuration de l’ONMOE devenu ANPE ;
 la création du Fonds d’Appui à la Formation Professionnelle et à l’Apprentissage (FAFPA)
 la restructuration du Fonds Auto-renouvelable pour l’Emploi (FARE) ;
 l’adoption du Document d’Orientation sur l’Emploi des jeunes ;
 la création de l’APEJ et du FNEJ ; - la création de la Taxe Emploi jeunes ;
 la formulation et la mise en œuvre du PEJ I et II ;
 l’augmentation du taux de la taxe de formation professionnelle ;
 l’adoption du Plan d’Action de l’Union Africaine pour l’emploi ;
 la mise en œuvre du Programme National d’Actions en vue de la Réduction de la Pauvreté

(PNA/ERP) ;

 l’identification et la formulation de nombreux projets et programmes pour la promotion et la
création d’emploi(s) ;

 la création de l’Observatoire National de l’Emploi et de la Formation (ONEF) ;
 la création de l’Institut National de l’Ingénierie de la Formation Professionnelle (INIFORP)

etc.

Egalement, il existe au niveau du Ministère en charge de l’Emploi et de la Formation

Professionnelle un ensemble de politiques et programmes de promotion d’emplois et de la

formation professionnelle :

 Politique Nationale active et globale de l’emploi ;
 Politique Nationale de la Formation Professionnelle ;
 Programme National d’Action pour l’Emploi en vue de Réduire la Pauvreté (PNA/ERP) ;
 Programme Emploi-Jeunes (PEJ) ;
 Programme de création d’une Cellule d’Appui aux Investissements à Haute Intensité de

Main d’œuvre (Cellule HIMO) ;

 Programme Multisectoriel d’Investissements à fort coefficient d’emploi en milieu rural
(PROMIER) ;

 Programme d’Initiatives Locales pour l’Emploi (PILE) ;
 Bourse de l’Emploi et de la Formation Professionnelle ;
 Programme Décennal de la Formation Professionnelle pour l’Emploi (PRODEFPE) ;
 Projet de Développement des Compétences et Emploi des Jeunes (PROCEJ) ;
 FIER.

Le Comité National Intersectoriel de suivi et d’évaluation de la Déclaration du Sommet

Extraordinaire des Chefs d’Etats et de Gouvernement de l’Union Africaine sur l’Emploi et la Lutte

contre la pauvreté de 2004 et son plan d’action, lors de l’atelier des 2 et 3 novembre 2011 à Bamako,

a validé les conclusions et recommandations du rapport d’évaluation de la PNE, qui préconisait, entre

autres, de :

– réaliser un audit organisationnel du Ministère chargé de l’Emploi pour rationaliser les
interventions, réduire les doublons et réaliser des économies de ressources ;

– songer à réaliser une Revue des dépenses publiques (RDP) et d’un Cadre de Dépenses à
Moyen Terme- Budget- Programmes centrés sur l’emploi ;

– formuler une politique nationale de l’emploi.

Il a été recommandé aussi que la mise en œuvre de la PNE soit soutenue par un cadre institutionnel

et opérationnel rénové en vue de l’amélioration de la gouvernance, du renforcement du système

12

national d’information sur le marché du travail grâce à la création d’un Observatoire National de

l’Emploi, ainsi que de la mise en œuvre efficace de la PNE, sous la forme d’un Plan d’Action

Opérationnel (PAO).

Dans le cadre du PAO, il a été suggéré la mise en exergue, entre autres, des liens à établir avec les

réflexions, stratégies et programmes des politiques nationales ayant une influence sur la mise en

œuvre de la PNE ; le processus d’insertion dans les objectifs et actions prioritaires du CSCRP 2012-

2017.

En somme, nous pouvons résumer les actions de politique d’emploi en ces volets :

- Les formations,
- La promotion de l’entrepreneuriat,
- L’appui institutionnel,
- La promotion du volontariat,
- Collecte et diffusion d’informations sur l’emploi.

II. Elaboration du profil du chômage et du sous-emploi

Cette méthodologie porte essentiellement sur la statistique descriptive et l'analyse économétrique du

chômage et du sous-emploi lié à la durée du travail.

2.1 Sources de données

Les statistiques du travail peuvent être élaborées à partir d’une seule ou de plusieurs sources de

données. Les enquêtes auprès des ménages sont généralement les plus appropriées pour collecter les

statistiques du travail et de la main-d’œuvre portant sur la population résidente, leur participation

dans tous les postes de travail et à toutes les formes de travail, en particulier dans l’économie

informelle, et le travail de production pour la consommation personnelle, le travail en formation non

rémunéré et le travail bénévole:

a) Les enquêtes sur la main-d’œuvre sont les principales sources de statistiques pour surveiller
les marchés du travail, la sous-utilisation de la main-d’œuvre, y compris le chômage et la

qualité des postes de travail et des conditions de travail des personnes en emploi et dans le

travail en formation non rémunéré. Elles représentent aussi une source utile lorsque l’objectif

est d’appréhender les structures générales de la participation de la population aux différentes

formes de travail. Pour atteindre ces objectifs, de courts modules complémentaires sur le

travail de production pour la consommation personnelle, le travail en formation non

rémunéré et le travail bénévole peuvent être ajoutés aux enquêtes sur la main-d’œuvre, et les

questions posées à toutes les personnes interrogées ou seulement à un sous-échantillon,

périodiquement ou en continu, selon le cas, en tenant compte de la charge pour les personnes

interrogées et de la qualité globale de l’enquête, y compris les erreurs d’échantillonnage et

les erreurs non liées à l’échantillonnage;

b) Des enquêtes auprès des ménages spécialisées sur des sujets comme l’utilisation du temps,
l’éducation et la formation, le bénévolat, l’agriculture, le travail des enfants et les migrations

de main-d’œuvre pourraient s’avérer plus appropriées pour une mesure globale et une

analyse approfondie de la participation à des formes spécifiques de travail, ou pour se

concentrer sur des sous-groupes spécifiques de la population. Les enquêtes sur l’utilisation

du temps sont notamment une des sources principales de statistiques sur la participation au

travail de production pour la consommation personnelle et au travail bénévole et sur le temps

qui y est consacré, pour des analyses aux niveaux des personnes, des ménages et au niveau

macroéconomique. Leur méthodologie, fondée sur l’utilisation d’agendas détaillés où les

personnes interrogées inscrivent la répartition de leur temps entre les différentes activités

réalisées durant une ou plusieurs journées de 24 heures pour une période de référence

13

donnée, les rend particulièrement bien adaptées pour appréhender les activités de travail et

de non- travail effectuées simultanément ou par intermittence. Ceci en fait une source

potentiellement utile pour élaborer des estimations du temps de travail total qui couvrent

toutes les formes de travail. Il est également possible de les utiliser pour évaluer la qualité

des estimations de l’emploi et du volume de travail dérivés d’autres enquêtes, et pour affiner

les questionnaires d’autres enquêtes auprès des ménages;

c) Les enquêtes générales auprès des ménages couvrant des sujets connexes comme le niveau
de vie, le revenu et les dépenses des ménages et le budget des ménages peuvent être utilisées

pour répondre aux besoins des statistiques du travail et de la main-d’œuvre en y incluant des

modules spécifiques, dans la mesure où l’échantillon permet le calcul d’estimations d’un

niveau de précision approprié. Ce sont des alternatives d’un bon rapport qualité-coût,

lorsqu’il n’est pas possible d’effectuer une enquête sur la main-d’œuvre, et ce sont des

sources importantes permettant l’analyse du lien entre les différentes formes de travail et les

moyens d’existence du ménage, la pauvreté et d’autres résultats socio-économiques.

D’autres enquêtes auprès des ménages qui se concentrent sur un sujet qui ne concerne pas

particulièrement le travail, comme la santé et le logement, peuvent servir à produire, sur une

période de référence courte ou longue, des mesures en particulier de l’emploi, du statut vis-

à-vis de la main-d’œuvre ou de la forme de travail principale en tant que variables

explicatives;

d) Les recensements de population représentent une source principale de statistiques pour
constituer des données de référence, préparer des bases d’échantillons pour les enquêtes

auprès des ménages et pour produire des estimations sur de petites zones géographiques et

de petits groupes. Ceci est particulièrement pertinent pour les non-ressortissants qui vivent

dans le pays, les personnes vivant en collectivités et les personnes sans domicile fixe, ainsi

que pour des groupes détaillés de professions. Cependant, des considérations pratiques et

d’espace dans le questionnaire imposent des limites aux sujets relatifs au travail qui peuvent

être inclus, si bien que la mesure peut se limiter à quelques questions essentielles sur le statut

vis-à-vis de la main-d’œuvre et la forme de travail principale de la population, et pour

appréhender les caractéristiques essentielles des personnes en emploi, dans le travail de

production pour la consommation personnelle, et dans le travail en formation non rémunéré,

conformément aux dernières recommandations internationales relatives à cette source.

e) Les registres administratifs, lorsqu’ils sont élaborés pour être utilisés comme source
statistique, peuvent être utiles pour produire des statistiques fréquentes et détaillées

permettant des analyses des flux. Les registres des services de l’emploi des caisses de

retraite, de la sécurité sociale et de la fiscalité, et des programmes de formation

professionnelle et d’éducation fournissent des statistiques sur les personnes couvertes par le

dispositif ou le registre concerné pour des périodes de référence d’un mois, d’un trimestre

ou d’un an. En fonction du contexte national, ces statistiques peuvent couvrir les personnes

dans des unités formelles du marché et hors du marché, les participants aux programmes de

promotion de l’emploi, aux dispositifs d’apprentissage rémunéré ou non, et de stages

organisés rémunérés ou non, ainsi que les bénéficiaires des allocations de chômage. Les

administrations de l’emploi à l’étranger sont une source de données sur les résidents

habituels qui sont les travailleurs frontaliers, les travailleurs à court terme, ou les travailleurs

migrants qui ont des contrats à l’étranger et les administrations du travail en sont une source

pertinente pour les titulaires de permis de travail.

Ces différentes sources statistiques sont à considérer comme complémentaires, à utiliser en

combinaison pour en dériver des séries de statistiques complètes, lorsque c’est faisable.

Les principales sources de données utilisées dans ce rapport sont une analyse documentaire et les

données d’enquête de l’EMOP_2014, 3ème passage qui a pour objectifs essentiels de :

14

- étudier le comportement du marché du travail : les spécificités des actifs par rapport au marché
du travail, des statistiques sur l’activité, l’emploi, le chômage, les revenus d’activité, les

migrations de main d’œuvre ;

- mesurer les indicateurs du travail décent ;
- disposer de base de données et de méthodologies pour la mise en place et le suivi de l’offre de

travail à travers des enquêtes légères et des analyses approfondies.

2.2 Mesure du chômage et du Sous-emploi

La sous-utilisation de la main-d’œuvre fait référence aux inadéquations entre l’offre et la demande

de main-d’œuvre qui se traduisent par un besoin non satisfait d’emploi dans la population. Les

mesures de la sous-utilisation de la main-d’œuvre comprennent, mais ne se limitent pas:

a) au Sous-emploi lié au temps de travail, lorsque le temps de travail des personnes en emploi
est insuffisant par rapport à des situations alternatives d’emploi qu’elles souhaitent occuper

et sont disponibles pour le faire;

b) au chômage, qui reflète la recherche active d’un poste de travail par des personnes qui ne
sont pas en emploi mais qui sont disponibles pour cette forme de travail;

c) à la main-d’œuvre potentielle, qui fait référence aux personnes qui ne sont pas en emploi qui
expriment un intérêt pour cette forme de travail mais dont les conditions actuelles limitent

leur recherche active et/ou leur disponibilité.

Ces mesures représentent la base permettant de produire des indicateurs phares pour le suivi du

marché du travail. Pour un examen plus complet, elles peuvent être utilisées avec d’autres indicateurs

relatifs au marché du travail comme le recommande dans la 19ème Conférences internationale des

Statisticiens du Travail, en particulier avec l’emploi inadéquat lié aux qualifications et l’emploi

inadéquat lié au revenu conformément aux normes statistiques internationales pertinentes.

Parmi les autres dimensions importantes de la sous-utilisation de la main-d’œuvre, tant au niveau des

personnes que de l’ensemble de l’économie, figurent l’inadéquation des compétences et la pénurie de

travail en particulier chez les travailleurs indépendants.

2.3 Indicateurs retenus

Les pays doivent sélectionner un ensemble d’indicateurs répondant aux principaux objectifs des

statistiques afin de les diffuser aux périodicités appropriées, comme le recommande dans la 19ème

Conférence internationale des Statisticiens du Travail. Il faut calculer des indicateurs pour la

population dans son ensemble et les désagréger par sexe, groupes d’âge spécifiés (y compris des

catégories distinctes pour les jeunes), niveau d’éducation atteint, région géographique, zones rurale

et urbaine, et d’autres caractéristiques pertinentes compte tenu de la précision statistique des

estimations.

Pour refléter le contexte national, l’ensemble devrait comprendre un choix d’indicateurs parmi les

trois groupes cités dans la 19ème Conférence internationale des Statisticiens du Travail pour surveiller

les performances du marché du travail, la participation au travail de production pour la consommation

personnelle, au travail en formation non rémunéré et au travail bénévole, et pour évaluer le volume

de travail.

Les trois groupes d’indicateurs destinés à surveiller les performances du marché du travail sont les

suivants:

a) le dénombrement des personnes dans la main-d’œuvre, des personnes hors de la main-
d’œuvre, des personnes en emploi, des personnes en Sous-emploi lié au temps de travail, des

15

personnes au chômage, de la main-d’œuvre potentielle et des producteurs d’aliments de

subsistance;

b) les taux calculés par rapport à la population en âge de travailler (par exemple le ratio emploi-
population, le taux de participation à la main-d’œuvre, le taux des producteurs d’aliments de

subsistance);

c) les mesures de la sous-utilisation de la main-d’œuvre, qui nécessitent plusieurs des indicateurs
phares suivants afin de refléter la nature de la sous-utilisation dans différents contextes et

phases du cycle économique:

Les indicateurs retenus au cours de cette étude sont entre autres :

IMT.1. Population au chômage
Définition Elle comprend toutes les personnes de 15 à 64 ans qui au cours de la période de référence

étaient « sans travail », c’est-à-dire qui n’étaient pourvues ni d’un emploi salarié ni d’un

emploi non salarié, « disponibles pour travailler » dans un emploi salarié ou non salarié durant

la période de référence, « à la recherche d’un travail », c’est-à-dire qui avaient pris des

dispositions spécifiques au cours d’une période récente spécifiée pour chercher un emploi.

Objectif Le taux de chômage permet d’appréhender les défaillances ou les déséquilibres qui

caractérisent le marché du travail. Il mesure la proportion, dans la population active, des

personnes actives qui sont sans travail, disponibles pour travailler dans un emploi et à la

recherche d’un travail.

Méthode de calcul Diviser le nombre de chômeurs par la population active

Données requises Nombre de chômeurs ; population active

Source de données enquêtes Emploi auprès des ménages et autres enquêtes auprès des ménages couvrant

l’emploi.

Type de

désagrégation

Le taux de chômage peut être désagrégé par sexe, âge, diplôme, niveau d’instruction, région,

province, département, milieu (urbain, rural).

Périodicité Annuelle

IMT.2. Taux de chômage élargi

Définition
Le taux de chômage élargi est la proportion en pourcentage de la population active qui est disponible

pour travailler, mais ne dispose pas d’un emploi.

Objectif

Le taux de chômage permet d’appréhender les défaillances ou les déséquilibres qui caractérisent le

marché du travail. Il mesure la proportion, dans la population active, des personnes actives qui sont

sans travail, disponibles pour travailler dans un emploi et à la recherche d’un travail.

Méthode de calcul Diviser le nombre de chômeurs par la population active

Données requises Nombre de chômeurs ; population active

Source de données
Enquêtes Emploi auprès des ménages et autres enquêtes auprès des ménages couvrant

l’emploi (enquêtes sur le secteur informel).
Type de

désagrégation

Le taux de chômage peut être désagrégé par sexe, âge, diplôme, niveau d’instruction, région,

province, département, milieu (urbain, rural).

Périodicité Annuelle

16

IMT.3. Taux de chômage BIT
Définition C’est le pourcentage de la population active qui ne dispose pas d’emploi, qui est en recherche active

durant la période de référence donnée et qui est disponible.

La population au chômage reflète le degré d’incapacité d’une économie de fournir un emploi à sa

main-d’œuvre. Elle comprend toutes les personnes qui, dépourvues d’un emploi, sont néanmoins

disponibles et recherchent du travail. Dans certains cas, on peut inclure dans la population au chômage

les travailleurs qui ne recherchent pas un emploi ; c’est une définition « souple » du chômage.

Objectif Le taux de chômage permet d’appréhender les défaillances ou les déséquilibres qui caractérisent le

marché du travail. Il mesure la proportion, dans la population active, des personnes actives qui sont

sans travail, disponibles pour travailler dans un emploi et à la recherche d’un travail.

Méthode de calcul Diviser le nombre de chômeurs par la population active

Données requises Nombre de chômeurs ; population active

Source de données Recensement général de la population, enquête emploi, enquête niveau de vie des ménages (EPAM)

Type de

désagrégation

Le taux de chômage peut être désagrégé par sexe, âge, diplôme, niveau d’instruction, région,

province, département, milieu (urbain, rural).

Périodicité Annuelle

IMT.4. Taux de chômage des jeunes 15-24 ans
Définition C’est la proportion en pourcentage des chômeurs âgés de 15 à 24 ans révolu par rapport à la

population active de cette tranche d’âge. Cet indicateur désigne les personnes âgées de 15 à 24 ans

qui sont sans emploi, disponibles à travailler et recherché activement un emploi.

Objectif

Cet indicateur permet d’évaluer la situation des jeunes sur le marché du travail. Les informations

fournies par le chômage des jeunes illustrent les différents aspects du manque d'emplois pour les

jeunes sur le marché du travail..

Méthode de calcul Diviser le nombre de jeunes chômeurs par la population active des jeunes.

Cependant, si l’on désire évaluer de façon pertinente la situation des jeunes sur le marché du

travail, il faut étudier les quatre mesures ci-dessous. Ces mesures sont :

a) le taux de chômage des jeunes exprimé en pourcentage de la population active de cette tranche

d’âge, (b) le rapport entre le taux de chômage des jeunes et le taux de chômage des adultes, (c) la

proportion de jeunes chômeurs par rapport au nombre total de chômeurs, et (d) la proportion de

jeunes chômeurs par rapport au nombre total de jeunes.

Données requises Nombre total de jeunes, nombre d’adultes, population active des jeunes, nombre total des chômeurs

jeunes, population active des adultes.

Sources de données Recensement de la population, les statistiques des bureaux de placement, enquêtes Emploi auprès

des ménages et autres enquêtes auprès des ménages couvrant l’emploi (enquêtes sur le secteur

informel).

Type de désagrégation Cet indicateur peut être désagrégé par sexe, région, zone géographique (urbaine ou rurale), niveau

d’instruction, nationalité, département.

Périodicité Annuelle

IMT.5. Taux de chômage des jeunes 15-35 ans
Définition C’est la proportion en pourcentage des chômeurs âgés de 15 à 35 ans révolu par rapport à la population

active de cette tranche d’âge.

Objectif

Cet indicateur permet d’évaluer la situation des jeunes sur le marché du travail. Les informations

fournies par le chômage des jeunes illustrent les différents aspects du manque d'emplois pour les jeunes

sur le marché du travail.

Méthode de calcul Diviser le nombre de jeunes chômeurs par la population active des jeunes.

Cependant, si l’on désire évaluer de façon pertinente la situation des jeunes sur le marché du travail, il

faut étudier les quatre mesures ci-dessous. Ces mesures sont :

a) le taux de chômage des jeunes exprimé en pourcentage de la population active de cette tranche d’âge,

(b) le rapport entre le taux de chômage des jeunes et le taux de chômage des adultes, (c) la proportion

de jeunes chômeurs par rapport au nombre total de chômeurs, et (d) la proportion de jeunes chômeurs

par rapport au nombre total de jeunes.

Données requises Nombre total de jeunes, nombre d’adultes, population active des jeunes, nombre total des chômeurs

jeunes, population active des adultes.

Sources de

données

Recensement de la population, les statistiques des bureaux de placement, enquêtes Emploi auprès des

ménages et autres enquêtes auprès des ménages couvrant l’emploi (enquêtes sur le secteur informel).

Type de

désagrégation

Cet indicateur peut être désagrégé par sexe, région, zone géographique (urbaine ou rurale), niveau

d’instruction, nationalité, département.

Périodicité Annuelle

17

IMT.6. Proportion de chômeurs découragés
Définition Les travailleurs découragés sont des personnes qui désirent travailler mais qui ne sont pas dans la

population active et pensent, pour diverses raisons, qu'il n’y a pas d’emplois disponibles pour elles.

Objectif Il mesure la proportion des chômeurs découragés, dans la population au chômage, des personnes actives

qui sont sans travail, disponibles pour travailler dans un emploi et mais pas à la recherche d’un travail.

Méthode de calcul Diviser le nombre de chômeurs découragé par la population au chômage.

Données requises Nombre de chômeurs découragés ; population au chômage.

Source de données enquêtes Emploi auprès des ménages, autres enquêtes auprès des ménages couvrant l’emploi (enquêtes

sur le secteur informel) et sources administratives.

Type de

désagrégation

La proportion de chômeurs découragés peut être désagrégé par sexe, âge, diplôme, niveau d’instruction,

région, province, département, milieu (urbain, rural).

Périodicité Annuelle

IMT.7. Sous-emploi lié à la durée du travail
Définition Cet indicateur désigne le nombre de personnes pourvues d'un emploi dont les heures de travail

durant la période de référence sont insuffisantes par rapport à une autre situation d'emploi plus

désirable que ces personnes sont disposées à occuper et pour laquelle elles sont disponibles. Les

directives actuelles de l’OIT définissent le Sous-emploi comme une situation d’emploi inadéquat

en ce qui concerne la durée et la productivité du travail.

Objectif Cet indicateur permet d’affiner la description des problèmes liés à l’emploi et de voir dans quelle

mesure les ressources humaines disponibles sont utilisées dans la production de l’économie pour

promouvoir le plein emploi.

Méthode de calcul Diviser le nombre de personnes touchées par le Sous-emploi lié à la durée du travail par la

population active d’une part, par l’emploi total d’autre part.

Données requises Nombre de personnes touchées par le Sous-emploi lié à la durée du travail ; population active ;

effectifs des personnes occupées.

Source de données Enquêtes auprès des ménages ; enquête emploi

Type de désagrégation Cet indicateur peut être ventilé par sexe, âge, région, zone géographique (urbaine, rurale).

18

III. Statistiques du chômage.

3.1 Taux de chômage

Sur le plan national, le taux de chômage a augmenté entre 2013 et 2014. Ainsi, il passe de 7,3% en

2013 à 8,2% en 2014 (dont 9,3% pour les femmes et 7,3% pour les hommes).

Tableau 2. Taux de chômage selon les caractéristiques sociodémographiques

Homme Femme Total

Zone de résidence

Urbain 10,0 14,3 11,9

Bamako 10,5 12,8 11,5

Autre urbain 9,5 15,9 12,2

Rural 6,4 7,8 7,1

Niveau d'éducation

Aucun niveau 6,2 7,6 6,9

Primaire 7,9 12,8 9,7

Secondaire 11,2 28,6 17,1

Supérieur 22,7 36,2 25,5

Diplôme obtenu

N'a pas été à l'école 6,2 7,6 6,9

Aucun diplôme 7,8 12,7 9,6

DEF 9,6 13,4 10,8

CAP 11,1 27,7 17,8

BT 12,1 27,8 17,3

BAC 8,0 37,2 13,1

BTS/DEUG 20,6 37,2 25,2

Master 1 26,5 39,8 28,8

Master 2 7,0 29,5 11,7

Doctorat 6,4 0,0 5,3

Total 7,3 9,3 8,2

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

Quelle que soit la zone de résidence, le taux de chômage des femmes est plus élevé que celui des

hommes. Le taux de chômage des femmes urbaines est nettement plus élevé que celui des femmes de

Bamako. Par contre, pour les hommes le taux de chômage de Bamako est plus élevé de celui d’autre

urbain. Bien vrai que le nombre de chômeurs en milieu rural est plus élevé que celui du milieu urbain

compte tenue de l’immensité de cette zone, on constate que le taux de chômage en milieu rural est

très inférieur par rapport au milieu urbain.

Les taux de chômage par niveau d’éducation nous révèle que le taux de chômage est proportionnel

au niveau d’éducation, c’est-à-dire plus le niveau augmente, plus le taux de chômage est élevé. En

effet, le taux de chômage pour les individus de niveau supérieur est de 25,5%, suivi du niveau

d’instruction secondaire avec 17,1% et celui du primaire avec 9,7%. Quant au sans niveau

d’éducation, le taux de chômage a été estimé à 6,9% dont 7,6% pour les femmes et 6,2% pour les

hommes.

Selon le diplôme obtenu, les individus ayant le diplôme master 1 sont les plus touchés par le chômage.

En effet, ce taux est de 28,8% dont 39,8% pour les femmes et ensuite viennent les diplômés de

BTS/DEUG avec 25,2% qui frappe également beaucoup plus les femmes avec 37,2%. Les diplômés

de doctorant sont les moins touchés par le chômage avec un taux de 5,3% dû probablement à un

effectif très réduit de ces diplômés.

Toutes catégories confondues, les femmes représentent le plus fort taux de chômage.

19

3.2 Structure du chômage.

La situation de l’activité nous montre que parmi la population en âge de travailler (15 – 64 ans),

492310 individus sont des chômeurs assouplis dont 378 027 chômeurs au sens du BIT (sans emploi,

à la recherche d’un emploi et disponible pour exercer un emploi).

Tableau 3. Répartition des chômeurs selon les caractéristiques sociodémographiques

Chômeur élargi Chômeur BIT Chômeur découragé

Effectif % Effectif % Effectif %

Sexe de l'individu

Homme 233 502 47,4 207868 89,0 25 634 11,0

Femme 258 808 52,6 170159 65,7 88 649 34,3

Zone de résidence

Bamako 84 490 17,2 56505 66,9 27 985 33,1

Autre urbain 82 722 16,8 53644 64,8 29 079 35,2

Rural 325 098 66 267878 82,4 57 219 17,6

REGION

Kayes 60 737 12,3 49178 81,0 11 559 19,0

Koulikoro 83 620 17 53344 63,8 30 276 36,2

Sikasso 142 379 28,9 137938 96,9 4 441 3,1

Ségou 44 272 9 39403 89,0 4 869 11,0

Mopti 34 284 7 33203 96,8 1 081 3,2

Tombouctou 14 946 3 3390 22,7 11 556 77,3

Gao 27 583 5,6 5066 18,4 22 517 81,6

Bamako 84 490 17,2 56505 66,9 27 985 33,1

Classe d'âge de travail

15 - 24 ans 187 460 38,1 132583 70,7 54 877 29,3

25 - 35 ans 161 787 32,9 122969 76,0 38 818 24,0

36 - 40 ans 44 844 9,1 39885 88,9 4 959 11,1

41 - 64 ans 98 219 20 82590 84,1 15 629 15,9

Niveau d'éducation

Aucun niveau 303 223 61,6 245712 81,0 57 511 19,0

Maternelle 397 0,1 397 100,0 0 0,0

Fondamental 1 79 400 16,1 56365 71,0 23 035 29,0

Fondamental 2 46 312 9,4 32083 69,3 14 229 30,7

Secondaire 36 542 7,4 24545 67,2 11 997 32,8

Supérieur 26 436 5,4 18925 71,6 7 511 28,4

Diplôme obtenu

N'a pas été à l'école 302 820 61,5 245712 81,1 57 108 18,9

Aucun diplôme 114 052 23,2 80348 70,4 33 704 29,6

DEF 12 314 2,5 8497 69,0 3 817 31,0

CAP 14 178 2,9 9441 66,6 4 737 33,4

BT 19 379 3,9 12669 65,4 6 710 34,6

BAC 3 130 0,6 2434 77,8 696 22,2

BTS/DEUG 6 638 1,3 5005 75,4 1 633 24,6

Master 1 18 890 3,8 13342 70,6 5 548 29,4

Master 2 578 0,1 578 100,0 0 0,0

Doctorat 330 0,1 0 0,0 330 100,0

Total 492 310 100 378027 76,8 114 283 23,2

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

Pour un effectif total de 492 310 chômeurs, nous avons 114 283 chômeurs découragés, soit 23,2%

de l’ensemble des chômeurs et 76,8% sont des chômeurs au sens strict du BIT. Les femmes

représentent 52,6% de l’ensemble des chômeurs dont 65,7% sont des chômeurs BIT et 34,3% sont

découragés. Quant aux hommes, ils représentent 47,4% des chômeurs dont seulement 11% sont des

chômeurs découragés. Du point de vue géographique, le plus grand nombre de chômeurs a été observé

20

dans la région de Sikasso avec 28,9% (dont 96,9% sont des chômeurs BIT), suivie du district de

Bamako avec 17,2% (dont 33,1% sont des chômeurs découragés) et les régions de Koulikoro avec

17% (36,2% de chômeurs découragés) et de Kayes avec 12,3% (dont 19% découragés) de l’ensemble

des chômeurs. On constate également que le plus grand pourcentage de chômeurs découragés a été

observé dans les régions de Gao et de Tombouctou avec respectivement 81,6% et 77,3%.

A l’exception des sans niveau, on constate que plus le niveau d’éducation augmente, moins le nombre

de chômeurs diminue. On remarque aussi qu’il n’y a pas de chômeur découragé pour les maitrisard,

par contre tous les chômeurs diplômés de doctorat sont des chômeurs découragés, c’est-à-dire les

doctorants sans emploi ne font pas la recherche active d’emploi, mais sont disponible pour faire le

travail.

La répartition des chômeurs élargis selon le sexe nous montre que 52,6% sont des femmes et 47,4%

des hommes. De même, plus de trois quart des chômeurs découragés sont des femmes. Par contre, si

on se réfère à la définition du chômeur au sens strict du BIT, on constate qu’il y a plus de chômeurs

hommes que de femme (55% pour les hommes contre 45% pour les femmes).

Graphique 2 : Structure du chômage selon la zone de résidence.

Chômeur élargi Chômeur BIT Chômeur découragé

47,4
55,0

22,4

52,6
45,0

77,6

Graphique 1: Structure du chômage selon le sexe

Homme Femme

21

La plupart des chômeurs vivent dans le milieu rural avec 66%, suivi de Bamako avec 17,2% et autre

urbain avec 16,8%. Etant donné que la plupart des entreprises et les institutions se trouvent à Bamako

et dans les capitales régionales, nous pouvons affirmer que comparativement au milieu rural, il y a

plus d’opportunité d’emploi (diversifiés) dans le milieu urbain. En plus du manque de diversité, le

manque d’infrastructure (ressources, routes, transports, services de l’emploi) peut favoriser

l’accroissement de la proportion des chômeurs. Par ailleurs la population globale (plus de 75%)

du Mali se trouve en milieu rural.

Le chômeur élargi est composé de chômeur au sens strict du BIT et de chômeur découragé. Ce

graphique nous montre qu’en milieu rural, seulement 17,6% de ses chômeurs sont découragés

contre 35,2% dans autre urbain et 33,1% à Bamako.

Graphique 4 : Structure du chômage selon la région.

Bamako Autre urbain Rural

66,9 64,8
82,4

33,1 35,2
17,6

Graphique 3: Répartition des chômeurs selon le type et la zone
de résidence

Chômeur BIT Chômeur découragé

17,2%
16,8%

66%

Graphique 2: Structure des chômeurs selon la zone de
résidence

Bamako

Autre urbain

Rural

22

Au regard de ce graphique, on constate que la recherche d’emploi est plus accentuée dans les régions

de Sikasso, de Mopti, de Ségou et Kayes avec des parts respectives des chômeurs découragés par

rapport aux chômeurs élargis de 3,1% ; 3,2% ; 11% et 19%. Par contre dans les régions du nord

(Tombouctou et Gao), la plupart des chômeurs sont des chômeurs découragés.

3.3 Evolution du taux de chômage.

Tableau 4. Evolution du taux de chômage par genre et par zone géographique.

2004 2007 2010 2011 2013 2014

Urbain 12,79 20,42 20,39 15,5 8,9 11,9

Rural 6,81 5,92 4,57 9,1 6,8 7,1

Masculin 7,38 8,18 6,18 5,3 5,1 7,3

Féminin 11,08 10,98 11,21 15,9 9,5 9,3

Total 8,98 9,63 8,22 10,5 7,3 8,2

Source EPAM EPAM EPAM EMOP EPAM* EMOP
Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

Graphique 5 : Evolution du taux de chômage par genre et par zone géographique.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

81
63,8

96,9
89

96,8

22,7 18,4

66,9

19
36,2

3,1
11

3,2

77,3 81,6

33,1

Chômeur BIT Chômeur découragé

23

De 2007 à 2013, le taux de chômage a baissé dans l’ensemble, mais de 2013 à 2014 il a commencé

par s’élever pour arriver, globalement, au niveau du taux de 2011. La crise majeur qu’a connue le

Mali pendant cette période est l’un des principaux facteurs ayant entrainé la hausse du taux de

chômage.

0

10

20

30

40

50

60

2004 2007 2010 2011 2013 2014

Total

Féminin

Masculin

Rural

Urbain

24

Tableau 5. Evolution du taux de chômage selon l’âge entre 2010 et 2014.

Age
2010 2013 2014

Masculin Féminin Total Masculin Féminin Total Masculin Féminin Total

15 - 19 ans 5,31 11,23 7,99 6,3 13,5 9,9 10,2 12,7 11,3

20 - 24 ans 11,09 17,42 14,00 5,6 12,1 9 10,4 11,4 10,9

25 - 29 ans 8,61 20,13 14,06 8,1 8,6 8,4 9,0 11,9 10,6

30 - 34 ans 6,74 7,95 7,24 3,7 8,1 6 6,0 9,4 7,6

35 - 39 ans 5,91 7,90 6,68 4,2 6,1 5,1 4,5 7,5 6,0

40 - 44 ans 4,09 6,64 5,00 3,5 5,7 4,5 5,7 6,0 5,8

45 - 49 ans 5,62 5,85 5,71 3,4 7,2 5,1 8,0 5,7 7,0

50 -54 ans 4,37 5,12 4,61 4,6 7,9 6,1 4,2 5,6 4,8

55 - 59 ans 1,46 7,47 3,13 3,3 8 5,2 5,8 5,4 5,6

60 - 64 ans 3,38 0,00 2,29 5,4 16,6 10,2 5,0 6,5 5,5

Ensemble 6,18 11,21 8,22 5,1 9,5 7,3 7,3 9,3 8,2
Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

Graphique 6 : Evolution du taux de chômage entre 2010 et 2014.

De 2010 à 2013, le taux de chômage a baissé à tous les niveaux pour atteindre 7,3% en 2013.

Cependant de 2013 à 2014, globalement, il y a une hausse du taux de chômage. Ainsi le taux de 2014

est presque égal à celui de 2010 soit 8,22%.

3.4 Causes principales de la perte de l’emploi précédent

Sur un effectif total de 492 310 chômeurs, 99 617 ont déjà travaillé et 392 693 sont en quête de leur

premier emploi. Ce tableau nous montre la répartition des chômeurs ayant déjà travaillé selon la

raison principale de la perte de l’emploi antérieur, la zone de résidence et le sexe.

8,22

7,3

8,2

7,2

7,4

7,6

7,8

8

8,2

8,4

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Taux de chômage

Taux de chômage

25

Tableau 6. Répartition des chômeurs ayant déjà travaillé selon les principales raisons de la perte d’emploi

Raison principale

de perte d'emploi

Bamako Autre urbain Rural Total

Homme Femme Total Homme
Femm

e
Total Homme Femme Total Homme Femme Total

Compression du

personnel
0,0 0,0 0,0 8,2 0,0 5,0 0,0 0,0 0,0 1,3 0,0 ,9

Fermeture

d'entreprise
24,5 5,4 13,2 4,2 1,1 2,9 0,0 0,0 0,0 2,6 2,1 2,5

Restructuration 0,0 0,0 0,0 2,9 0,0 1,8 0,0 0,0 0,0 ,4 0,0 ,3

Licenciement 0,0 0,0 0,0 ,8 ,8 ,8 0,0 0,0 0,0 ,1 ,2 ,2

Fin de contrat 31,2 5,5 15,9 15,5 6,9 12,1 1,4 0,0 1,1 5,9 3,8 5,4

Rémunération

insuffisante
6,6 12,9 10,3 0,0 8,3 3,3 0,0 0,0 0,0 ,5 6,6 2,1

Insatisfaction

conditions travail
0,0 2,4 1,4 4,3 4,2 4,2 1,7 0,0 1,4 2,0 2,0 2,0

Travail inintéressant 0,0 38,6 22,9 5,4 6,2 5,7 ,4 0,0 ,3 1,1 14,5 4,6

Autre raison 37,7 35,4 36,3 58,7 72,5 64,1 96,5 100,0 97,1 86,0 70,9 82,1

Total 5 876 8 558 14 434 11 414 7 365 18 779 56 336 10 068 66 404 73 626 25 992 99 617

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

Outre d’ « Autre raison », c’est le travail « Inintéressant » qui constitue la raison principale de perte

d’emploi. Au niveau des hommes, en plus d’ « Autre raison », la « Fin de contrat » est la principale

cause de perte de l’emploi, par contre pour les femmes, c’est le travail inintéressant qui arrive en

deuxième position, suivi de la rémunération insuffisante.

Du point de vue géographique, la compression du personnel n’a pas été notifiée comme raison

principale de la perte d’emploi, dans le district de Bamako et en milieu rural tandis que dans Autre

urbain seul les hommes ont signalé la compression du personnel comme raison de perte d’emploi. De

même pour la restructuration et le licenciement, à Bamako et en zone rurale, la totalité des chômeurs

qui ont perdu leur emploi pour "Insatisfaction condition travail" et travail inintéressant sont des

femmes. De même, en milieu rurale, toutes les femmes ont perdu leur emploi antérieur à cause d’autre

raison qu’on ignore.

Il est à noter que la modalité « Autre raison » ne permet pas d’approfondir les raisons liées à la perte

d’emploi.

3.5 Attentes des chômeurs auprès de l’ANPE ou BPP/ETT pour sortir du chômage

Parmi les 492310 chômeurs, seulement 15 475 se sont prononcé par rapport à la question

"Qu’attendez-vous de l’ANPE et des BPP/ETT ?". La plupart des individus ne connaissent pas les

structures d’intermédiation. Cependant, il faut signaler le manque de bureau de placement (public et

privé) au niveau des campagnes (milieu rural).

26

Tableau 7. Attentes des chômeurs auprès de l’ANPE selon les caractéristiques sociodémographique

Attentes du chômeur de l'ANPE ou BPP/ETT

Propositions

d'embauche
Formation Stage Autres Total

Sexe de l'individu

Homme 8 470 411 301 124 9 305

Femme 5 145 284 741 0 6 170

Zone de résidence

Bamako 4 642 0 670 0 5 311

Autre urbain 4 123 467 372 124 5 086

Rural 4 850 227 0 0 5 078

REGION

Kayes 481 0 0 0 481

Koulikoro 7 084 95 220 0 7 399

Sikasso 111 369 0 0 479

Ségou 850 0 0 0 850

Mopti 0 0 86 0 86

Tombouctou 132 231 65 0 428

Gao 317 0 0 124 441

Bamako 4 642 0 670 0 5 311

Classe d'âge de travail

15 - 24 ans 3 065 183 67 0 3 315

25 - 35 ans 9 476 511 974 124 11 085

36 - 40 ans 825 0 0 0 825

41 - 64 ans 250 0 0 0 250

Niveau d'éducation

Aucun niveau 223 95 0 0 318

Maternelle 0 0 0 0 0

Fondamental 1 0 0 0 0 0

Fondamental 2 158 231 0 0 389

Secondaire 4 789 369 587 124 5 869

Supérieur 8 445 0 454 0 8 899

Total 13 615 695 1 041 124 15 475

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

Tableau 8. Attentes des chômeurs auprès de l’ANPE selon les caractéristiques sociodémographique

Attentes du

chômeur de

l'ANPE ou

BPP/ETT

Bamako Autre urbain Rural Total

Homme Femme Total Homme Femme Total Homme Femme Total Homme Femme Total

Propositions

d'embauche
85,2 88,3 87,4 85,9 75,9 81,1 95,5 0,0 95,5 91,0 83,4 88,0

Formation 0,0 0,0 0,0 7,0 11,6 9,2 4,5 0,0 4,5 4,4 4,6 4,5

Stage 14,8 11,7 12,6 2,5 12,5 7,3 0,0 0,0 0,0 3,2 12,0 6,7

Autres 0,0 0,0 0,0 4,7 0,0 2,4 0,0 0,0 0,0 1,3 0,0 0,8

Total 1 590 3 721 5 311 2 637 2 449 5 086 5 078 0 5 078 9 305 6 170 15 475

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

27

Graphique 7: Attentes du chômeur de l'ANPE ou BPP/ETT

L’écrasante majorité des chômeurs soit 88% attendent des propositions d’embauche. Il

n’y a qu’une faible proportion qui souhaitent avoir des formations (4,5%) et des stages

(6,7%). Les individus de Bamako attendent de l’ANPE ou BPP/ETT des propositions

d’embauche et des stages avec respectivement 87,4% et 12,6% tandis que le milieu rural

attend des propositions d’embauche (95,5%) et des formations (4,5%) qui sont tous des

hommes.

IV. Résultats statistiques du sous-emploi.

4.1 Taux de sous-emploi selon les caractéristiques sociodémographiques.

Tableau 9. Répartition du taux de sous-emploi selon les caractéristiques socio-démographiques

Taux de Sous-emploi

Homme Femme Total

Zone de résidence

Bamako 4,8 30,9 16,2

Autre urbain 5,6 22,3 12,5

Rural 2,8 15,9 9,0

Région

Kayes 4,4 14,2 9,6

Koulikoro 5,3 23,1 13,1

Sikasso 2,3 20,0 11,4

Ségou 1,2 9,4 4,7

Mopti 1,1 13,2 6,6

Tombouctou 4,5 24,9 12,6

Gao 13,3 29,4 17,0

Bamako 4,8 30,9 16,2

Classe d'âge de travail

15 - 24 ans 3,9 16,7 9,9

25 - 35 ans 3,6 19,4 11,6

36 - 40 ans 3,0 17,0 9,5

41 - 64 ans 2,9 18,7 9,3

Niveau d'éducation

Aucun niveau 3,0 17,6 10,4

Maternelle 0,0 60,0 22,0

Fondamental 1 3,0 21,9 10,1

0

20

40

60

80

100

120

Propositions
d'embauche

Formation Stage Autres

Bamako

Autre urbain

Rural

28

Fondamental 2 6,9 24,8 12,3

Secondaire 2,8 7,5 4,2

Supérieur 3,9 5,1 4,2

Total 3,4 18,2 10,2

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

Graphique 8: Taux de Sous-emploi selon la zone de résidence

Graphique 9: Taux de Sous-emploi selon la région

Graphique 10: Taux de Sous-emploi selon la Classe d'âge de travail

16,2

12,5

9

Bamako

Autre urbain

Rural

Kayes;
9,6

Koulikoro; 13,1

Sikasso;
11,4

Ségou; 4,7

Mopti; 6,6
Tombouctou;

12,6

Gao; 17

Bamako;
16,2

15 - 24 ans; 9,9

25 - 35 ans;
11,6

36 - 40 ans; 9,5

41 - 64 ans; 9,3

29

4.2 Répartition de la durée du travail

Tableau 10. Répartition des heures travaillées selon le milieu de résidence et le secteur institutionnel

Secteur institutionnel Milieu

Moins de 35

heures
35 - 48 heures Plus de 48 heures Total

Effectif % Effectif % Effectif % Effectif %

Secteur public

Urbain 21 317 20,6 71 473 69,1 10 573 10,2 103 363 100

Rural 22 156 45,7 25 451 52,5 830 1,7 48 438 100

Total 43 474 28,6 96 924 63,8 11 402 7,5 151 800 100

Entreprise privée formelle

Urbain 6 549 11,5 38 802 67,9 11 819 20,7 57 170 100

Rural 451 2,9 6 595 43,1 8 270 54,0 15 316 100

Total 7 000 9,7 45 397 62,6 20 090 27,7 72 486 100

Entreprise privée

informelle

Urbain 211 141 22,0 417 002 43,5 329 642 34,4 957 785 100

Rural 501 544 17,1 1 668 527 57,0 758 181 25,9 2 928 252 100

Total 712 685 18,3 2 085 529 53,7 1 087 823 28,0 3 886 037 100

ONG, Organisations

internationales, association

Urbain 1 096 9,1 7 017 58,5 3 885 32,4 11 999 100

Rural 7 883 13,5 28 752 49,1 21 948 37,5 58 583 100

Total 8 980 12,7 35 770 50,7 25 833 36,6 70 582 100

Employés de maison

Urbain 13 983 12,5 49 511 44,2 48 479 43,3 111 972 100

Rural 168 519 14,0 720 604 60,0 312 273 26,0 1 201 396 100

Total 182 501 13,9 770 115 58,6 360 752 27,5 1 313 369 100

Total

Urbain 254 086 20,5 583 805 47,0 404 398 32,6 1 242 289 100

Rural 700 554 16,5 2 449 929 57,6 1 101 502 25,9 4 251 985 100

Total 954 640 17,4 3 033 734 55,2 1 505 900 27,4 5 494 274 100

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

Graphique 11: Répartition des heures travaillées selon le secteur institutionnel

0
10
20
30
40
50
60
70
80
90

100

Plus de 48 heures

35 - 48 heures

Moins de 35 heures

30

Tableau 11. Répartition des heures travaillées selon le sexe

Heure de travail en

classe

Homme Femme Total

Effectif % Effectif % Effectif %

Moins de 35 heures 203340 21,30 751300 78,70 954640 17,40

35 - 48 heures 1478226 48,73 1555509 51,27 3033734 55,20

Plus de 48 heures 1275929 84,73 229971 15,27 1505900 27,40

Total 2957495 53,83 2536780 46,17 5494274 100

Les hommes travaillent beaucoup plus 48 heures (84,73%) que les femmes (15,27%) tandis que dans

la tranche de 35 à 48 heures, la tendance se renverse, mais l’écart n’est pas aussi énorme avec 48,7%

pour les hommes et 51,27% pour les femmes. Par contre, lorsqu’il s’agit de moins de 35 heures

travaillées, la proportion de femme est beaucoup plus importante soit 78,7% contre 21,3% pour les

hommes.

4.3 Structure du sous-emploi

Tableau 12. Répartition de la population sous-employée selon les caractéristiques sociodémographique

Homme Femme Total

Effectif % Effectif % Effectif %

Zone de résidence

Bamako 17440 17,6 87401 18,9 104841 18,7

Autre urbain 19629 19,8 54530 11,8 74159 13,2

Rural 62234 62,7 319381 69,2 381616 68,1

REGION

Kayes 16568 16,7 60587 13,1 77155 13,8

Koulikoro 23504 23,7 79875 17,3 103379 18,4

Sikasso 12104 12,2 111641 24,2 123746 22,1

Ségou 6421 6,5 39075 8,5 45496 8,1

Mopti 4843 4,9 50297 10,9 55140 9,8

Tombouctou 6771 6,8 24528 5,3 31299 5,6

Gao 11652 11,7 7908 1,7 19560 3,5

Bamako 17440 17,6 87401 18,9 104841 18,7

Classe d'âge de travail

15 - 24 ans 30995 31,2 116758 25,3 147753 26,4

25 - 35 ans 29886 30,1 166849 36,2 196736 35,1

36 - 40 ans 10609 10,7 51449 11,2 62058 11,1

41 - 64 ans 27813 28,0 126256 27,4 154068 27,5

Niveau d'éducation

Aucun niveau 60015 60,4 363308 78,8 423323 75,5

Primaire 33217 33,4 93431 20,3 126648 22,6

Secondaire 3547 3,6 3885 ,8 7432 1,3

Supérieur 2525 2,5 688 0,1 3213 0,6

Total 99303 100,0 461312 100,0 560615 100,0

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

31

Graphique 12: Structure du Sous-emploi selon la zone de résidence.

Graphique 13: Structure du Sous-emploi selon les régions

Les régions de Koulikoro, Sikasso et Bamako représente les plus grandes proportions de personnes sous

employées avec respectivement 18,4%, 22,1% et 18,7%.

18,7

13,2

68,1

Bamako

Autre urbain

Rural

13,8

18,4

22,18,1

9,8

5,6

3,5

18,7 Kayes

Koulikoro

Sikasso

Ségou

Mopti

Tombouctou

Gao

Bamako

32

Graphique 14: Structure du Sous-emploi selon la classe d'âge de travail

Graphique 15: Structure du Sous-emploi selon le niveau d'éducation.

Les personnes ayant « Aucun niveau » représentent la grande proportion des Sous-employés soit 75,5% suivi

de ceux ayant le niveau « Primaire » 22,6%.

26,4

35,1

11,1

27,5

15 - 24 ans

25 - 35 ans

36 - 40 ans

41 - 64 ans

75,5

22,6

1,3 0,6

Aucun niveau

Primaire

Secondaire

Supérieur

33

Tableau 13. Répartition de la population sous-employée par sexe et par secteur d’activité économique

Secteur d'activité économique
Homme Femme Total

Effectif % Effectif % Effectif %

Agriculture, élevage, forêt, pêche 43 381 43,7 235 018 50,9 278 399 49,7

Industrie 16 547 16,7 53 001 11,5 69 548 12,4

Commerce 16 315 16,4 139 443 30,2 155 758 27,8

Services 23 060 23,2 33 850 7,3 56 910 10,2

Total 99 303 100,0 461 312 100,0 560 615 100,0

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

Graphique 16: Sous-emploi lié à la durée du travail par sexe et activité économique

Les majeures parties des personnes sous-employées sont dans la catégorie « Agriculture,

élevage, forêt et pêche ». Sur 99 303 hommes impliqués dans l’étude, 43,7% sont sous-

employées dans cette catégorie contre 50,9% des 461 000 femmes.

0

20

40

60

80

100

120

Homme Femme Total

43,7
50,9 49,7

16,7
11,5 12,4

16,4

30,2 27,8

23,2
7,3 10,2

Agriculture, élevage, forêt, pêche Industrie Commerce Services

34

V. Estimation logistique du chômage et du Sous-emploi

Les analyses que nous venons de réaliser nous renseignent sur l'état du chômage et du Sous-emploi

des jeunes. Elles ne permettent pas d'établir les vraies causes du chômage et du sous-emploi et ne

font que traiter les variables de façon successive. L'identification des déterminants de ces

phénomènes permet d'appréhender leurs relations avec les variables sociodémographiques et

procéder ainsi à un meilleur ciblage des jeunes qui sont en situation de chômage et du Sous-emploi.

Pour réaliser ce travail, nous avons eu recours à un modèle binary logistique avec pour variables

expliquées les variables dichotomiques Chomeur_elargi et APsousemplo prenant les modalités Oui

et Non et un ensemble de caractéristiques des individus comme variables explicatives.

5.1 Rappel théorique de la régression logistique

La régression logistique propose de tester un modèle de régression dont la variable dépendante est

dichotomique (codée 0-1) et dont les variables indépendantes peuvent être continues ou catégorielles.

La régression logistique binomiale s’apparente beaucoup à la régression linéaire. Le poids de chaque

variable indépendante est représenté par un coefficient de régression et il est possible de calculer la

taille d’effet du modèle avec un indice semblable au coefficient de détermination (pseudo R2).

Toutefois, elle ne nécessite pas la présence d’une relation linéaire entre les variables puisque la

variable dépendante est dichotomique.

Un modèle de régression logistique permet aussi de prédire la probabilité qu’un événement arrive

(valeur de 1) ou non (valeur de 0) à partir de l’optimisation des coefficients de régression. Ce résultat

varie toujours entre 0 et 1. Lorsque la valeur prédite est supérieure à 0,5, l’événement est susceptible

de se produire, alors que lorsque cette valeur est inférieure à 0,5, il ne l’est pas.

Généralement, les modèles de régression logistique comprennent plus d’une variable indépendante.

Il s’agit donc d’une technique d’analyse multi-variée.

Hypothèse nulle

L’hypothèse nulle générale est que la combinaison des variables indépendantes (le modèle) ne

parvient pas à mieux expliquer la présence/absence de la variable dépendante qu’un modèle sans

prédicteur. Comme c’était le cas pour la régression multiple, la confirmation de cette hypothèse nulle

marque la fin de l’interprétation du modèle.

Lorsque cette hypothèse nulle est rejetée, ceci signifie qu’il y a au moins un prédicteur du modèle qui

est associé significativement à la variable dépendante. Il faut alors interpréter les valeurs des

coefficients du modèle (b1, b2, b3… bn) et déterminer lequel ou lesquels sont significatifs.

Les méthodes de régression disponibles sont les mêmes que pour la régression linéaire. Toutefois, le

critère de sélection pour les méthodes progressives est différent.

35

5.2 Estimation logistique du chômage

5.2.1. Le choix des variables

5.2.1.1. La variable expliquée :

La variable retenue dans l’étude est le chômage au sens élargie qui est désignée par Chomeur_elargi,

variable dichotomique égale à 1 si l’individu est chômeur au sens élargie, 0 sinon

5.2.1.2. Les variables explicatives :

Dans cet exemple, nous chercherons à identifier les variables qui permettent de prédire le plus

efficacement la probabilité d’être un chômeur au sens élargi du terme dans la population active au

Mali. Nous vérifierons donc l’effet de la population active généré par le sexe (sexe), par les quintiles

de dépenses (quintile2), par le niveau d’éducation (Education2), la zone de résidence (Strate), l’état

matrimonial de l’individu (Matrimonial2), l’âge (Age), l’âge au carré (expérience), la migration

(MRMigrant) et la taille du ménage (TailleP3) sur la présence ou non d’un chômeur au sens élargi.

Toutes les variables prédicatrices évaluées sont catégorielles, mise à part les variables taillesP3, Age

et expérience qui sont des variables continues.

5.2.2. Estimation et interprétation des résultats du modèle

5.2.2.1. Estimation

Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square df Sig.

1 ,000 3 1,000

2 40001,658 8 ,000

3 34226,795 8 ,000

4 51021,072 8 ,000

5 45643,472 8 ,000

6 55849,007 8 ,000

7 51052,916 8 ,000

8 45489,659 8 ,000

9 47308,219 8 ,000

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B)

Lower Upper

Step 9i

Femme ,442 ,003 16795,986 1 ,000 1,556 1,545 1,566

Rural 3881,507 2 ,000

Bamako -,088 ,005 333,304 1 ,000 ,916 ,907 ,925

Autre urbain ,229 ,005 2550,972 1 ,000 1,258 1,246 1,269

Aucun niveau 31079,791 3 ,000

Fondamental ,101 ,004 714,343 1 ,000 1,107 1,099 1,115

Secondaire ,676 ,007 10374,260 1 ,000 1,965 1,940 1,991

Supérieur 1,306 ,008 25620,354 1 ,000 3,692 3,634 3,752

Age -,047 ,001 3569,270 1 ,000 ,954 ,952 ,955

Age au carré ,000 ,000 1292,480 1 ,000 1,000 1,000 1,000

Quintile 5 63204,170 4 ,000

Quintile 1 -1,371 ,007 40655,326 1 ,000 ,254 ,251 ,257

Quintile 2 -,956 ,006 28423,232 1 ,000 ,385 ,380 ,389

Quintile 3 -,300 ,005 4188,732 1 ,000 ,741 ,734 ,747

Quintile 4 -,092 ,004 488,336 1 ,000 ,912 ,904 ,919

Non migrant -,515 ,006 7854,150 1 ,000 ,597 ,590 ,604

Taille du ménage ,004 ,000 403,573 1 ,000 1,004 1,003 1,004

Marié 5264,882 2 ,000

Célibataire ,333 ,005 5179,809 1 ,000 1,396 1,383 1,408

Séparé/divorcé/veuf ,079 ,009 73,859 1 ,000 1,082 1,063 1,101

Constant -,951 ,016 3517,826 1 ,000 ,386

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

36

Model if Term Removed

Variable
Model Log

Likelihood

Change in -2 Log

Likelihood
df

Sig. of the

Change

Step 9

sexe1 -1603862,404 16873,631 1 ,000

Strate -1597313,575 3775,973 2 ,000

Education2 -1609419,786 27988,397 3 ,000

Age -1597186,444 3521,712 1 ,000

experience -1596063,141 1275,106 1 ,000

Quintile2 -1632318,325 73785,474 4 ,000

MRmigrant -1598999,504 7147,832 1 ,000

TailleP3 -1595623,957 396,737 1 ,000

Matrimonial2 -1598050,185 5249,194 2 ,000

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1

Step 108957,895 4 ,000

Block 108957,895 4 ,000

Model 108957,895 4 ,000

Step 2

Step 45095,492 1 ,000

Block 154053,387 5 ,000

Model 154053,387 5 ,000

Step 3

Step 27084,782 3 ,000

Block 181138,169 8 ,000

Model 181138,169 8 ,000

Step 4

Step 10417,407 1 ,000

Block 191555,576 9 ,000

Model 191555,576 9 ,000

Step 5

Step 6614,178 1 ,000

Block 198169,754 10 ,000

Model 198169,754 10 ,000

Step 6

Step 8264,243 2 ,000

Block 206433,997 12 ,000

Model 206433,997 12 ,000

Step 7

Step 3752,795 2 ,000

Block 210186,792 14 ,000

Model 210186,792 14 ,000

Step 8

Step 1286,695 1 ,000

Block 211473,486 15 ,000

Model 211473,486 15 ,000

Step 9

Step 396,737 1 ,000

Block 211870,223 16 ,000

Model 211870,223 16 ,000

Classification Tablea

Observed Predicted

Chomeur_elargi Percentage

Correct Non Oui

Step 1
Chomeur_elargi

Non 5494274 0 100,0

Oui 492310 0 ,0

Overall Percentage 91,8

Step 2
Chomeur_elargi

Non 5494274 0 100,0

Oui 492310 0 ,0

Overall Percentage 91,8

Step 3
Chomeur_elargi

Non 5494274 0 100,0

Oui 492310 0 ,0

Overall Percentage 91,8

Step 4
Chomeur_elargi

Non 5494274 0 100,0

Oui 492310 0 ,0

Overall Percentage 91,8

Step 5
Chomeur_elargi

Non 5493797 477 100,0

Oui 492310 0 ,0

Overall Percentage 91,8

Step 6 Chomeur_elargi Non 5493797 477 100,0

37

Oui 492310 0 ,0

Overall Percentage 91,8

Step 7
Chomeur_elargi

Non 5493797 477 100,0

Oui 492310 0 ,0

Overall Percentage 91,8

Step 8
Chomeur_elargi

Non 5493797 477 100,0

Oui 492310 0 ,0

Overall Percentage 91,8

Step 9
Chomeur_elargi

Non 5493797 477 100,0

Oui 492310 0 ,0

Overall Percentage 91,8

a. The cut value is ,500

5.2.2.2. Interprétation des résultats

Les résultats obtenus à partir de l’estimation du modèle confirment que l’importance relative du

chômage élargie varie avec les différentes caractéristiques de la population active.

L’estimation met en évidence l’importance du genre dans la population active. Ainsi, on notera par

exemple que le fait d’être une femme augmente la probabilité d’être au chômage de 56% (1,556-1)

comparativement au fait d’être homme. Les quintiles de dépenses et la migration agissent tous

négativement aussi avec des coefficients significativement nuls avec une diminution des probabilités

respectivement de 75% pour le quintile 2, 62% pour le quintile 3, 26% pour le quintile 4, 40% pour

les non-migrants. D’où les individus issus des ménages se trouvant dans des quintiles inférieurs ont

une probabilité plus élevée d’être chômeur comparativement à ceux se situant dans le dernier quintile.

Ce résultat pourrait s’expliquer par le fait que les individus aisés (des quintiles supérieurs) ont des

réseaux sociaux, ce qui leur permet d’être plus compétitifs sur le marché du travail par rapport à ceux

du premier quintile. De même, l’âge agit négativement avec un coefficient significatif nul avec une

probabilité de 5%. La variable zone de résidence est aussi un facteur dominant dans l’explication du

chômage des individus. En effet, la population urbaine a 26% plus de risque d’être au chômage et

celle de Bamako à un risque de 9% comparativement à celle du milieu rural. Cela pourrait s’expliquer

par une forte participation de la population occupée dans la branche agricole en milieu rural. Un autre

résultat intéressant est l’influence de l’éducation sur le chômage. Une augmentation du niveau

d’éducation accroît la probabilité de la population active d’être dans une position de chômage. Le

niveau d’éducation participent de la même hausse, mais à des seuils différents. Les individus du

niveau supérieur ont plus 3 fois plus de risque d’être tombé du chômage, 2 fois plus risque chez les

niveaux secondaires et les individus de niveau fondamental ont 10% de risque d’être chômeur

comparativement aux individus qui n’ont aucun niveau d’éducation. De même, l’état matrimonial est

également un facteur déterminant pour le chômage. En référence aux mariés, les célibataires ont 40%

de risque d’être chômeur et les Séparé/divorcé/veuf ont 8% de risque.

Dans l'ensemble, le modèle prédit correctement plus de neuf dixième (92%) de la classification

observée des individus. Autrement dit, les individus pour lesquels la prédiction de chômage élargi

est identique à l'observation constituent 92% de l'ensemble.

38

5.3 Estimation logistique du sous-emploi.

5.3.1. Le choix des variables

5.3.1.1. La variable expliquée :

La variable retenue ici pour l’analyse logistique du Sous-emploi lié à la durée du travail, c’est-à-dire

travailler moins de 35 heures de façon involontaire est désignée par APsousemploi. Tout comme le

chômage aux sens élargi, la variable APsousemploi conserve les mêmes valeurs que celles utilisées

pour coder la variable Chomeur_elargi, soit 0 pour les individus qui ne sont pas Sous-emploiyés et 1

pour ceux qui le sont.

5.3.1.2. Les variables explicatives :

La littérature économique et les travaux empiriques concernant le sous-emploi et ses déterminants

conduisent à une relative facilitée dans la sélection des variables susceptibles d’expliquer ces

phénomènes. Expressément, nous avons travaillé avec les principales variables susceptibles

d’expliquer le sous-emploi lié à la durée du travail. Ce sont les variables relatives aux caractéristiques

des membres du ménage et les variables décrivant la structure des emplois. Ainsi :

Ainsi, parmi les caractéristiques des membres du ménage on retient le sexe, le groupe d'âge, la zone

de résidence, le statut matrimonial, l'éducation, la religion et la taille du ménage.

 Le sexe a pour modalité 1 pour le masculin et 2 pour le féminin ;
 APtaille représente la taille du ménage, c’est-à-dire le nombre de personnes vivant dans un

ménage. C’est une variable continu qui varie entre 1 et 74.

 L'éducation est prise en compte à travers la variable Education2 avec les modalités aucun
niveau, fondamental, secondaire et supérieur, obtenu par l’individu dans le ménage.

 Strate représente la zone de résidence de l’individu avec des catégories telles que Bamako,
autre urbain et rural;

 clage2 désigne l’âge de l’individu au moment de l’enquêté codé en classes : [Moins de 25 ans[
, [25 , 35[, [36 , 40[ et plus de 45 ans. Les moins de 15 ans et les 65 ans et plus sont exclus de

cette analyse ;

 religion renseigne sur les convictions religieuses du travailleur et possède quatre modalités :
musulman, catholique, protestant, et autres/sans religion. Cette variable a été créées à partir

de la variable M08 et que ces codifications prennent en compte les significations des codes et

veillent à ce que les modalités des nouvelles variables aient la même importance.

Les variables explicatives dérivant de la structure des emplois sont :

 la variable APTravailhebdo_heures, le nombre de jours de travail dans la semaine recodé en
Jtravail_semaine dont les niveaux sont : les jours ouvrables (au plus 3 jours et 4 – 6 jours), et

jusqu’au week-end (6 – 7 jours);

 APAnciennete_emploi, l’ancienneté dans l’emploi en termes d’années, est codée
Anciennete_emploi et définie à quatre niveaux : au plus 5 ans, de 6 à 10 ans, de 11 à 20 ans,

et plus de 20 ans;

 le secteur institutionnel nommé secteurinstitut comporte comme modalités secteur public,
entreprise privée formelle, entreprise privée informelle, ONG/organisation

internationale/association et l’employé de maison;

 le revenu mensuel d’activité principale APRemuneration_mensuelle est transformée en
Revenu_activité ayant deux modalités : moins de 29 000 FCFA (SMIG arrondi) et

29 000 FCFA et plus ;

 APTaille mesure la Taille de l'entreprise de l'activité principale, avec les modalités : une
personne (auto-emploi), 3 à 5 personnes, 6 à 10 personnes, 11 à 50 personnes et plus de 50

personnes;

39

 APSecteur permet de savoir si un employé travaille dans une entreprise du secteur formel ou
informel

 AP8a3a renseigne sur l’obtention d’une promotion au sein de l’entreprise et se code
APPromotion; elle est de type dichotomique.

5.3.2. Estimation et interprétation des résultats du modèle

5.3.2.1. Estimation

Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square df Sig.

1 ,000 0 .

2 997,601 4 ,000

3 13460,723 7 ,000

4 14923,885 7 ,000

5 13814,929 8 ,000

6 13149,415 8 ,000

7 11685,857 8 ,000

8 16947,129 8 ,000

9 15214,068 8 ,000

10 7600,940 8 ,000

11 10970,492 8 ,000

12 9170,387 8 ,000

13 10354,869 8 ,000

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1

Step 368352,661 2 ,000

Block 368352,661 2 ,000

Model 368352,661 2 ,000

Step 2

Step 255159,524 4 ,000

Block 623512,184 6 ,000

Model 623512,184 6 ,000

Step 3

Step 166571,018 1 ,000

Block 790083,202 7 ,000

Model 790083,202 7 ,000

Step 4

Step 18479,265 2 ,000

Block 808562,467 9 ,000

Model 808562,467 9 ,000

Step 5

Step 20740,487 2 ,000

Block 829302,954 11 ,000

Model 829302,954 11 ,000

Step 6

Step 10981,581 1 ,000

Block 840284,534 12 ,000

Model 840284,534 12 ,000

Step 7

Step 10045,060 3 ,000

Block 850329,594 15 ,000

Model 850329,594 15 ,000

Step 8

Step 4983,310 3 ,000

Block 855312,904 18 ,000

Model 855312,904 18 ,000

Step 9

Step 5300,289 3 ,000

Block 860613,193 21 ,000

Model 860613,193 21 ,000

Step 10

Step 10200,976 3 ,000

Block 870814,169 24 ,000

Model 870814,169 24 ,000

Step 11

Step 3054,614 1 ,000

Block 873868,783 25 ,000

Model 873868,783 25 ,000

Step 12

Step 3179,186 3 ,000

Block 877047,969 28 ,000

Model 877047,969 28 ,000

Step 13

Step 40,783 1 ,000

Block 877088,752 29 ,000

Model 877088,752 29 ,000

40

Classification Tablea

Observed Predicted

Sous-emploi lié à la durée du

travail

Percentage

Correct

Non Oui

Step 1
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4715236 67775 98,6

Oui 459069 99419 17,8

Overall Percentage 90,1

Step 2
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4763691 19319 99,6

Oui 507630 50859 9,1

Overall Percentage 90,1

Step 3
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4744056 38954 99,2

Oui 482322 76166 13,6

Overall Percentage 90,2

Step 4
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4727918 55092 98,8

Oui 466860 91629 16,4

Overall Percentage 90,2

Step 5
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4733549 49461 99,0

Oui 462206 96282 17,2

Overall Percentage 90,4

Step 6
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4734256 48754 99,0

Oui 463992 94496 16,9

Overall Percentage 90,4

Step 7
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4737561 45449 99,0

Oui 462944 95545 17,1

Overall Percentage 90,5

Step 8
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4737965 45045 99,1

Oui 462471 96017 17,2

Overall Percentage 90,5

Step 9
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4736246 46764 99,0

Oui 462390 96098 17,2

Overall Percentage 90,5

Step 10
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4730211 52799 98,9

Oui 453531 104958 18,8

Overall Percentage 90,5

Step 11
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4728347 54663 98,9

Oui 452939 105550 18,9

Overall Percentage 90,5

Step 12
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4729242 53768 98,9

Oui 453279 105210 18,8

Overall Percentage 90,5

Step 13
Sous-emploi lié à la durée du travail

Non 4729242 53768 98,9

Oui 453235 105254 18,8

Overall Percentage 90,5

a. The cut value is ,500

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B)
Lower Upper

Step

13m

Plus de 20 ans 14029,948 3 ,000
Au plus 5 ans ,667 ,006 11811,984 1 ,000 1,948 1,925 1,971

6 - 10 ans ,375 ,006 4191,596 1 ,000 1,454 1,438 1,471

11 - 20 ans ,164 ,005 995,938 1 ,000 1,179 1,167 1,191

29000 FCFA et plus 16194,640 2 ,000
Rien du tout ,728 ,007 11294,634 1 ,000 2,071 2,043 2,099

Moins de 29000 FCFA ,614 ,005 14482,424 1 ,000 1,848 1,830 1,867

Musulman 6286,670 3 ,000
Catholique ,424 ,011 1608,383 1 ,000 1,528 1,496 1,560

Protestante ,382 ,016 589,672 1 ,000 1,465 1,420 1,510

41

Autre/sans réligion ,610 ,009 4447,694 1 ,000 1,840 1,808 1,874

Employés de maison 3905,822 3 ,000
Secteur public -2,306 ,100 534,125 1 ,000 ,100 ,082 ,121

Entreprise privée formelle -,091 ,005 398,530 1 ,000 ,913 ,905 ,921

Entreprise privée informelle -1,989 ,033 3655,885 1 ,000 ,137 ,128 ,146

Plus de 5 jours 294648,915 2 ,000
Au plus 3 jours 3,107 ,006 236113,677 1 ,000 22,357 22,078 22,639

4 - 5 jours 1,233 ,004 100308,824 1 ,000 3,431 3,405 3,457

Plus de 50 personnes 62782,392 4 ,000
1 personne (auto-emploi) 2,487 ,077 1049,857 1 ,000 12,023 10,344 13,974

2-5 personnes 1,495 ,077 379,625 1 ,000 4,459 3,837 5,183

6-10 personnes 1,195 ,077 241,927 1 ,000 3,304 2,842 3,840

11-50 personnes 1,165 ,077 229,104 1 ,000 3,207 2,758 3,729

Plus de 40 ans 10168,735 3 ,000
Moins de 25 ans -,491 ,006 7242,168 1 ,000 ,612 ,605 ,619

25- 35 ans -,066 ,005 189,965 1 ,000 ,936 ,928 ,945

36 - 40 ans -,057 ,006 97,163 1 ,000 ,945 ,934 ,956

Pas de promotion ,584 ,007 6715,332 1 ,000 1,792 1,768 1,818

Rural 18864,485 2 ,000
Autre urbain ,683 ,005 16985,043 1 ,000 1,980 1,960 2,000

Bamako ,418 ,005 6515,772 1 ,000 1,519 1,503 1,534

Secteur formel -,634 ,093 46,501 1 ,000 ,531 ,442 ,637

Taille du ménage ,011 ,000 3099,085 1 ,000 1,011 1,010 1,011

Féminin 1,279 ,004 85541,265 1 ,000 3,592 3,561 3,623

Aucun niveau 2902,077 3 ,000
Primaire -,108 ,004 641,842 1 ,000 ,897 ,890 ,905

Secondaire -,737 ,015 2362,317 1 ,000 ,479 ,465 ,493

Supérieur ,143 ,021 46,634 1 ,000 1,154 1,108 1,202

Constant -7,297 ,119 3734,853 1 ,000 ,001
a. Variable(s) entered on step 1: Jtravail_semaine.

b. Variable(s) entered on step 2: APTaille.

c. Variable(s) entered on step 3: Sexe.

d. Variable(s) entered on step 4: Strate.

e. Variable(s) entered on step 5: Revenu_activité.

f. Variable(s) entered on step 6: APPromotion.

g. Variable(s) entered on step 7: secteurinstitut.

h. Variable(s) entered on step 8: Religion.

i. Variable(s) entered on step 9: Anciennete_emploi.

j. Variable(s) entered on step 10: clage2.

k. Variable(s) entered on step 11: TailleP3.

l. Variable(s) entered on step 12: Education2.

m. Variable(s) entered on step 13: APSecteur.

Source : Calculs de l’ONEF à partir des données de l’EMOP (2014)

Model if Term Removeda

Variable
Model Log

Likelihood

Change in -2

Log Likelihood
df

Sig. of the

Change

Step 13

Anciennete_emploi -1357688,509 13865,803 3 ,000

Revenu_activité -1359342,342 17173,470 2 ,000

Religion -1353668,339 5825,463 3 ,000

secteurinstitut -1353798,342 6085,470 3 ,000

Jtravail_semaine -1512324,203 323137,191 2 ,000

APTaille -1385079,951 68648,687 4 ,000

clage2 -1355947,567 10383,919 3 ,000

APPromotion -1354455,947 7400,679 1 ,000

Strate -1360141,805 18772,394 2 ,000

APSecteur -1350776,142 41,069 1 ,000

TailleP3 -1352275,487 3039,759 1 ,000

sexe1 -1401526,990 101542,765 1 ,000

Education2 -1352360,054 3208,893 3 ,000

a. Based on conditional parameter estimates

42

5.3.2.2. Interprétation des résultats

Le modèle a permis avec un pouvoir discriminant de 91.8%, d’énumérer quelques points saillants du

phénomène :

Tout comme par le passé, le sexe féminin agit positivement sur le sous-emploi avec un coefficient

significativement nul. En effet, les femmes ont plus de 3 fois de risque d’être sous-emplyé

comparativement aux hommes. De même, la taille du ménage et la promotion dans l’entreprise

agissent de façon positive dans le sous-emploi avec des probabilités respectives de seulement 1%

(1,011 – 1) et de 79% (1,792 – 1). La proportion d'un actif occupé du secteur formel fait diminuer la

probabilité d'être employé de 47% (=.531-1=47%) si la proportion diminue de 1%. La résidence à

Bamako ou dans autre milieu urbain, comparativement à la résidence en milieu rural, augmente la

probabilité d'être sous employé. Cette augmentation est de 98% (1.980-1) pour Bamako et de 52%

(1.519-1) pour autre urbain.

En se référant aux individus qui ont une expérience de plus de 20 ans, les autres expérimentés ou non

(au plus 5 ans, 6 – 10 ans et 11 – 20 ans) ont tendance à augmenter significativement la probabilité

d'être sous-employé avec des coefficients significativement nuls et des probabilités respectivement

de 95%, 45% et 18%.

Un autre aspect de ce phénomène se vérifie au niveau du revenu de l’activité principal du travailleur.

En effet, comparativement aux actifs occupés ayant un revenu supérieur au SMIG, ceux qui ne

gagnent rien du tout ont plus de 2 fois de risque d’être sous-employé et ceux qui mensuellement

gagnent moins que le salaire minimum (29 000FCFA) en ont une probabilité de 85% de faire

involontairement moins de 35 heures par semaine dans leur emploi principal. Ceci peut traduire

l’abandon volontaire de l’emploi principal par les travailleurs pour s’acquitter des tâches secondaires

afin de pouvoir arrondir les fins des mois.

La taille de l’entreprise, aussi bien que le nombre de jours de travail par semaine augmentent

significativement la probabilité de sous-emploi d’un actif occupé, comparaison faite respectivement

aux entreprises dont l’effectif dépasse 50 personnes et aux qui travaillent même le week-end. Pour la

taille de l’entreprise, l'effet d'augmentation de risque de sous-emploi est particulièrement important

pour les auto-emplois et les entreprises dont la taille est comprise entre 2 à 5 personnes. Autrement-

dit, plus la taille de l’entreprise augmente, plus les travailleurs courent un risque d’être sous-employé.

En ce qui concerne le nombre de jour de travail par semaine, on constate qu’un employé qui travaille

au plus 3 jours dans la semaine et dans l’intervalle 4 à 5 jours ont respectivement 22 fois et 4 fois de

risque d’être sous-employé par référence à l’employé qui travaille même pendant le week-end. Les

convictions religieuses ont aussi tendance à augmenter la probabilité pour un employé de tomber dans

le sous-emploi. Comparativement à la religion musulmane, la probabilité pour un catholique d’être

sous-employé est de 53% et celle d’un protestant est de 53%. La probabilité pour les actifs occupés

qui pratiquent autre religion en dehors des religions musulmane et chrétienne ou qui ne pratique

aucune religion d’être tombé dans le sous-emploi est de 84% (1.840 – 1).

Le facteur âge agit négativement sur le sous-emploi avec des coefficients significativement nuls. La

probabilité pour les jeunes occupés de 15 – 25 ans diminue de 39% et celle des autres classes d’âge

également diminue de 6% chacun en se référant aux employés âgés de 40 à 64 ans. De même, le

secteur institutionnel participe de la même négativité avec des probabilités différentes, 90% (.100 –

1) pour le secteur public, 86% (.128 – 1) pour le secteur privé informel et seulement 10% (.913 – 1)

pour le secteur formel comparativement aux employés de maison. Le facteur formel du secteur

43

d’activité de l’emploi dans le privé joue favorablement un rôle prédominant dans le suremploi d’un

employé.

Le niveau d’éducation a aussi tendance à agir significativement et négativement sur le sous-emploi

lié à la durée du travail à l’exception du niveau d’éducation supérieur qui agit positivement avec une

probabilité de 15% (1.154 – 1). Par référence au sans niveau d’instruction, les actifs occupés de niveau

fondamental diminue la probabilité de 10% d’être sous-employé tandis que ceux du niveau secondaire

la diminue de 52%.

Dans l'ensemble, le modèle prédit correctement plus du neuf dixième (92%%) de la classification

observée de la population occupée de 15 à 64 ans. Autrement dit, les ménages pour lesquels la

prédiction de classe est identique à l'observation de classe constituent 92% de la population active

occupée.