Estimations locales du nombre de descendants d’immigrés

Présentation au sujet: "Estimations locales du nombre de descendants d’immigrés"— Transcription de la présentation:

1 Estimations locales du nombre de descendants d’immigrés
DSED Yves BREEM, Yannick CROGUENNEC Département des statistiques, des études et de la documentation Secrétariat général à l'immigration et à l'intégration Présentation des auteurs Projet en cours de réflexion

2 I. Définitions II. Ecarts observés entre RP et EEC III. Modélisation au niveau région IV. Application des modèles

3 Définitions Immigré : personne née étrangère à l’étranger
Descendant d’immigré : personne née en France d’au moins un parent immigré Immigré : définition du HCI Descendant d’immigré : définition officieuse, la situation des enfants d’immigré demandé par les pouvoirs publics

4 Précédentes estimations
Nom Auteur Date Age Esti- mation Particularité EHF: Histoire de Famille Borrel Simon 1999 Tous 4.5 M Estimation ancienne FQP: Formation et Qualification Professionnelle 2003 17 – 65 2.6 M Ancien et petit échantillon TeO: Trajectoires et origines Beau- chemin Hamel et al. 2008 18 – 50 3.1 M Enquête spécifique sur les immigrés et les descendants EEC: Enquête Emploi en Continu Breem 2010 6.4 M Estimations récentes EEC < TeO

5 Pas d’estimation locale…
Depuis 2005, pays de naissance et nationalité à la naissance des parents demandés dans toutes les enquêtes ménages Pas dans le recensement Problème: le RP est la seule source fiable pour les estimations locales

6 …Sauf une Fiche 4.5 de l’INSEE Références Immigrés… Estimation des descendants par zone d’emploi à partir de l’empilement des EEC 2006 – 2010. Effectifs non significatifs d’un points de vue annuel Le lieu de résidence n’est pas intégré dans la pondération de l’EEC. Hors grand intérêt des estimations annuelles

7 Comparaison des 2 sources
Création d’un champ comparable : ans, période hors DOM-COM et communautés Variables dans les 2 sources : sexe, âge, type de ménage, diplômes, CSP, statut d’occupation Pas de concepts différents (chômage et inactivité, ZUS) Nous avons donc décidé de modéliser le nombre de descendants via le RP à partir des données existantes dans l’EEC. Mais pour ce faire, il faut observer la cohérence des variables (définir quelques modalités des variables). Mais pas pour le chômage (Recherche et disponibilité dans la semaine VS déclaratif maintenant).

8 Ecarts observés entre le RP et l’EEC : type de ménages et statut d’occupation
Comparaisons entre effectifs du RP et de l’EEC : exemples au niveau national Surestimation des couples avec enfant VS autres tymen Sous-estimation des niveaux supérieurs au Bac (spécifiquement Bac + 2) VS autres (spécifiquement les sans diplôme)

9 Population immigrée immigrés dans le RP > immigrés dans l’EEC
Exemple par ZEAT : à part en Méditerranée, sous estimation atteignant jusqu’à 15% dans le Nord et dans l’Ouest immigrés dans le RP > immigrés dans l’EEC

10 Population locataire Exemple par région : au niveau national, sous-estimation des locataires HLM et privé VS propriétaires. Mais par région, grandes différences de situations : Picardie, Corse : surestimation des HLM compensé par les locataires privés. Alsace, Aquitaine : sous-estimation HLM > privés. Centre : sous-estimation forte pour les 2 secteurs. Conclusion : pas de tendance régionale.

11 Modélisation Modélisation du nombre de descendants d’immigrés:
Estimation des coefficients A à partir de l’EEC: Estimation du nombre de descendants en utilisant le meilleur modèle sur les données du RP

12 Modélisations sur chaque régresseur d’intérêt
Très bons R² de manière générale : les meilleures pour les monop, locataires et pas tant que ça pour les immigrés. Les descendants d’immigrés ne sont pas les enfants de tous les immigrés, mais seulement d’une partie d’un certain âge et encore vivante. Considérant l’hypothèse (gratuite car pas de données) que les immigrés ont leur enfant à 25 ans, les descendants d’immigrés de ans sont les enfants des immigrés de ans.

13 Immigrés âgés de 43 à 89 ans Exemple de régression linéaire : Ecarts sur les régions peuplés (RA, NPDC, IDF), écart relatif fort en Corse, dans l’ouest.

14 Personnes vivant en familles monoparentales
Exemple sur les personnes vivant en famille monoparentale : écarts les plus forts sur les régions où la présence immigrée est faible (ouest : PDL, Bretagne).

15 Meilleur modèle Nombre de descendants d’immigrés =
(0,964’immigrés 43-89ans’+0,243’locataires’ -0,452’diplômés licence ou plus’) – 11044 R² = 0,989 Après 134 modèles Fonction croissante et décroissante

16 Plusieurs modèles selon la région ?
Les écarts régionaux interrogent, même sur le meilleur modèle : immi et licence et + opérant pour les ¾ mais avec des variables différentes. Certaines régions sans intégrer les immi ? Mais au niveau national : meilleur modèle

17 Application des modèles au RP
Modèle: Nombre de descendants d’immigrés = 0,964’immigrés 43-89ans’+0,243’locataires’-0,452’diplômés licence ou plus’ – 11044 Ecarts entre l’estimation et les chiffres de l’EEC Application du modèle au RP : 3,7 M de descendants (plus proche de TeO), certaines grandes différences (surtout dans l’ouest)

18 Application des modèles au RP
Modèle: Nombre de descendants d’immigrés = 0,964’immigrés 43-89ans’+0,243’locataires’-0,452’diplômés licence ou plus’ – 11044 Ecarts entre l’estimation et les chiffres de l’EEC Problèmes des régions de l’ouest surtout, peu de problème dans l’est

19 Application des modèles au RP
Modèle: Nombre de descendants d’immigrés = 0,990’immigrés 43-89ans Ecarts entre l’estimation et les chiffres de l’EEC Pour comparer avec le modèle plus simple seulement en fonction du nombre d’immigrés de ans, les écarts sont toujours présents mais dans des régions plus diverses et disparaissent dans le sud-ouest et en IDF.

20 Construction et application d’un modèle sur un périmètre de 4 régions
4 régions : Basse-Normandie, Pays de Loire, Bretagne, Poitou-Charentes Nombre de descendants d’immigrés = 0,452’nombre de personnes en famille monoparentale’ – 9478 Sur les régions les plus touchés par les écarts, on peut appliquer un modèle particulier qui peut donner de meilleurs résultats.

21 Quelle suite ? Relier les modèles régionaux à une ambition d'estimation au niveau du département ou décomposée par origine Pondérations spécifiques de l’EEC Au vu des résultats, la pondération spécifique est peut-être la chose la plus prioritaire.

22 Merci pour votre attention