I – Introduction

1Nous cherchons à analyser l’impact de la localisation des firmes en zone urbaine ou rurale sur leur gestion des flux de main d’œuvre et à tester les hypothèses faites à ce sujet à partir de données relatives au comportement des employeurs. Les marchés ruraux et urbains du travail diffèrent principalement par leur taille et les externalités que celle-ci génère.

2De très nombreux travaux ont abordé la question de la relation entre la taille des marchés locaux du travail et le niveau des salaires et ont très généralement conclu à un effet positif de la première sur le second. Différents arguments ont été avancés pour expliquer ce phénomène. Pour ABDEL-RHAMAN & FUJITA (1990), les firmes ont des fonctions de production qui présentent des rendements croissants dans le nombre des spécialisations utilisées, ce qui conduit à une productivité du travail d’autant plus forte et donc à des salaires d’autant plus élevés que le marché du travail est vaste, donc plutôt urbain. CICCONE & HALL (1996) ont effectivement mis en évidence, à partir de données américaines, un lien positif entre la densité d’emplois et la productivité du travail. THISSE & ZENOU (1995) ont construit un modèle où les firmes et les salariés sont hétérogènes : les premières différant par les spécialisations qu’elles recherchent et les seconds par celles qu’ils possèdent. Ils démontrent que si ces spécialisations sont réparties uniformément les salaires augmentent quand la densité d’entreprises s’élève car la concurrence qu’elles se livrent pour attirer les travailleurs correspondant à leurs besoins devient plus vive.

3La littérature sur les flux de main d’œuvre et le turnover est également très abondante. En particulier les modèles micro-économiques d’appariement ont connu de très nombreux développements (JOVANOVIC, 1979a, 1979b, 1984 ; MORTENSEN, 1988 ; BALLOT et ZENOU, 1996). Ils reposent sur l’idée que les appariements peuvent être défaits quand de nouvelles informations apparaissent sur la qualité de l’appariement en cours (niveau de productivité du travailleur) ou sur des appariements alternatifs. Mais à notre connaissance, les travaux sur la relation entre la taille des marchés et les flux de main d’œuvre sont peu nombreux et de nature empirique.

4JAYET (1985, 1988) montre qu’on chôme moins souvent mais plus longtemps dans les espaces ruraux que dans les zones urbaines en raison notamment d’une concentration en ville des activités tertiaires à fort turnover, ce qui met l’accent sur la composition sectorielle des activités économiques des zones étudiées [1] [**].

5BLANC et al. (1999) ont montré que la stabilité à moyen terme des emplois n’était pas en moyenne sensiblement plus forte dans l’espace à dominante rurale que dans l’espace à dominante urbaine. Mais cette moyenne résulte d’un impact différent de l’effet taille dans ces deux types d’espace : partout les emplois sont moins stables dans les petites entreprises, lesquelles sont sur-représentées dans les zones rurales. Mais, à taille des firmes comparable, les emplois sont plus stables dans les espaces ruraux et en particulier dans les petites entreprises. Ces résultats étaient interprétés, en s’inspirant des travaux de DOERINGER (1984), comme l’expression de rapports de travail paternalistes dans les petites entreprises rurales : les employeurs se montrant davantage soucieux de préserver l’emploi des salariés qu’ils connaissaient bien quand la conjoncture se dégrade, mais ayant aussi la possibilité d’offrir des rémunérations plus basses en raison de la faible influence des organisations syndicales dans les zones rurales.

6GAIGNÉ (2000) s’inspire du modèle de JOVANOVIC (1984) pour analyser les mêmes données que Blanc et al. Il interprète le plus faible niveau des salaires observé dans les zones rurales comme le révélateur d’appariements de moins bonne qualité, c’est-à-dire se traduisant par une productivité du travail plus basse. Dans ces conditions, on devrait s’attendre à une plus forte fréquence de rupture de ces appariements. Or on observe exactement le contraire. GAIGNÉ explique ce paradoxe par la moindre probabilité qu’ont les travailleurs ruraux de trouver un appariement meilleur que celui du poste actuellement occupé. Il voit trois raisons à cela. D’une part les marchés ruraux sont moins denses et donc la probabilité d’apparition d’une offre d’emploi y est plus basse. En second lieu, comme l’ont montré GOFFETTE-NAGOT et SCHMITT (1999) les emplois sont plus dispersés dans les espaces ruraux que dans les centres urbains, d’où des coûts de recherche d’emploi sur les marchés locaux plus élevés qui réduisent donc la probabilité d’apparition d’une offre d’emploi acceptable par les travailleurs ruraux. Enfin si ces derniers prospectent sur les marchés urbains, ils subissent des coûts de recherche plus élevés que les travailleurs résidant en ville ou à proximité immédiate et ont donc moins de chance que ces derniers d’y recevoir une offre acceptable.

7Ces travaux empiriques reposent sur des données relatives aux salariés et à leurs trajectoires professionnelles. En conséquence quand le comportement des employeurs est une des raisons invoquées pour expliquer le phénomène étudié, il n’est pas directement observé mais seulement inféré à partir de ses effets supposés sur les parcours professionnels des individus.

II – Nos hypothèses

8À la différence de la plupart des modèles micro-économiques d’appariement, nous considérons que le recrutement a un coût pour l’entreprise qui est fonction de la durée de prospection et du temps d’adaptation des recrues à leur poste de travail. La densité des travailleurs étant plus faible dans les zones rurales que dans les agglomérations urbaines, les firmes rurales devraient avoir plus de difficultés que leurs homologues urbaines à trouver sur le marché local une personne ayant exactement le type de compétences qu’elles recherchent. Autrement dit, les coûts de recrutement devraient être plus élevés sur les marchés du travail ruraux que sur les marchés du travail urbains. Les employeurs ruraux devraient donc vouloir amortir ces coûts sur des périodes plus longues et être plus réticents que leurs homologues urbains à embaucher pour de courtes périodes. Plus généralement, ils devraient moins utiliser le volume de leur main d’œuvre comme variable d’ajustement aux aléas de la conjoncture. Il faudrait donc une hausse de la demande adressée aux firmes plus forte et plus durable pour déclencher la création d’un nouvel emploi dans les espaces ruraux que dans les centres urbains. De ce fait les recrutements devraient être plus souvent destinés à remplacer des salariés ayant quitté pour une raison ou une autre l’entreprise et au total moins nombreux dans le premier cas que dans le second. Par ailleurs, les offres d’emplois étant, « toutes choses égales par ailleurs », moins nombreuses dans les zones rurales, les salariés insatisfaits par leur emploi actuel pourraient moins aisément le quitter.

9Pour tester ce corps d’hypothèses, il convient de contrôler les effets de la taille et du secteur sur le comportement des entreprises puisque la revue de la littérature nous a montré que ces variables affectaient aussi la stabilité des emplois.

10On s’attend donc à observer qu’à taille et secteur identiques, les entreprises rurales se distinguent des firmes urbaines par :

• des difficultés plus fortes de recrutement liées à des problèmes d’appariement (H1),
• des flux d’embauche moins importants (H2),
• des embauches résultant plus souvent du besoin de pourvoir des emplois devenus vacants que de la création de nouveaux emplois (H3),
• une moindre tendance à embaucher pour de courtes périodes (H4),
• une moindre tendance des salariés en place à démissionner de leur emploi (H5),
• des flux de départs moins importants (H6) résultant de l’effet combiné de H4 et H5.

III – Les données utilisées

11Nous exploitons ici des données collectées par la Chambre Régionale de Commerce et d’Industrie de Midi-Pyrénées au printemps 1999 [2] auprès d’un échantillon de 1500 d’établissements (soit 1,7 % des établissements de la région qui occupent environ 5 % de l’emploi salarié régional) pondéré de manière à avoir autant d’établissements de moins de 10 salariés que d’établissements dépassant ce seuil. Sur les 1500 établissements enquêtés, 940 étaient localisés dans des pôles urbains, 351 dans l’espace à dominante rurale et 209 dans les couronnes périurbaines des pôles urbains. De façon à avoir le maximum de contraste en termes de taille du marché du travail, nous n’avons pas pris en compte les firmes périurbaines. La base de données que nous avons utilisée comprend donc 1291 établissements employant au total 32078 salariés (25012 dans les pôles urbains, 7066 dans l’espace à dominante rurale).

12Pour chaque établissement nous connaissons :

• le nombre de salariés en 1998 répartis en 4 catégories socio-professionnelles : cadres, techniciens et contremaîtres, employés, ouvriers ;
• le nombre d’embauches effectuées en 1998 réparties en 4 catégories professionnelles ;
• le nombre de départs enregistrés en 1998 répartis en 4 causes de départ (licenciement, fin de Contrat à Durée Déterminée (CDD), démission, départ en retraite), mais pas en catégories socio-professionnelles ;
• le nombre de « profils » de recrutement ouverts en 1999 (se répartissant de manière à peu prés égale entre des embauches déjà réalisées au moment de l’enquête, prévues pour la fin 1999 et prévues pour 2000).

• la catégorie socio-professionnelle ;
• le nombre d’embauches réalisées ou prévues ;
• le niveau de diplôme requis ;
• l’expérience demandée (pas d’expérience, 1 ou 2 ans, 3 à 6 ans, plus de 6 ans) ;
• la répartition des embauches selon qu’elles correspondent à un emploi nouveau ou à un remplacement ;
• la répartition des embauches selon le type de Contrat à Durée Déterminée ou Indéterminée (CCD ou CDI).

13Enfin nous avons créé 2 variables binaires :

• exigence de diplôme (=1 si le niveau de diplôme requis était supérieur à la médiane pour la catégorie socio-professionnelle considérée, =0 autrement),
• exigence d’expérience (=1 si une expérience professionnelle était requise quelle que soit sa durée, =0 si aucune expérience n’était requise).

Tableau 1

Mouvements de main-d’œuvre

Pôles urbains Espace à dominante rurale taux de départ annuels en 1998 7,9% 6,5% dont fins de contrat 3,5% 1,8% net des fins de contrat 4,4% 4,7% taux d’embauche annuels 12,4% 9,8% dont cadres 1,1% 0,3% dont TAM(Technicien Agent de Maîtrise) 1,7% 0,5% dont employés 6,1 % 4,2% dont ouvriers 3,6% 4,8%

Mouvements de main-d’œuvre

Tableau 2

Modalités d’embauche et de départ [3]

Pôles urbains Espace à dominante rurale Nombre d’embauches/établissement 3,4 2,0 Nombre de départs/établissement 2,1 1,3 Difficultés de recrutements 322 profils /757 (3) 90 profils /210 soit 42.5% soit 42.8%

Modalités d’embauche et de départ [3]

14Globalement, les nombres d’embauches et de départs sont moins élevés dans l’espace à dominante rurale que dans les pôles urbains. Il en est de même des taux d’embauche et des taux de départ. Les départs pour fin de contrat sont proportionnellement nettement plus fréquents dans les agglomérations urbaines que dans les zones rurales. Cela va dans le sens de nos hypothèses H2, H4 et H6. En revanche l’hypothèse H1 semble mise à mal puisque la fréquence des difficultés de recrutement apparaît indépendante de la localisation.

15Bien évidemment ces premiers constats ne permettent pas d’apprécier l’effet de la dimension des marchés du travail sur la gestion des flux de main d’œuvre par les firmes. Il convient d’abord d’isoler les effets imputables à la taille des établissements et à leur secteur d’activité. Les secteurs tertiaires qui enregistrent un turnover plus important sont en effet sous-représentés dans les espaces ruraux de Midi-Pyrénées. De même, le poids des établissements de petite taille (moins de 10 salariés) est plus important à la campagne qu’à la ville : 55,8 % contre 50,1 %. Ils occupent une plus large fraction de la main d’œuvre : 11,8 % contre 7,0 %.

IV – Difficultés de recrutement et appariements salariés/emplois

16À l’aide d’un modèle logit nous avons estimé la probabilité d’éprouver des difficultés de recrutement (tableau 4 en annexe). Quand on contrôle la taille, le secteur, la catégorie socio-professionnelle et les exigences de diplôme et d’expérience, on n’observe pas de différence significative entre établissements ruraux et établissements urbains. On note même que les firmes de grande taille rencontrent moins souvent des difficultés de recrutement dans les espaces ruraux que dans les pôles urbains. On peut penser qu’en général les grands établissements offrent des emplois de « meilleure qualité » en termes de rémunération et surtout de perspectives de déroulement de carrière. Ils ont donc un avantage concurrentiel fort par rapport aux petites entreprises dont ils attirent les salariés ce qui contribue à réduire leurs difficultés de recrutement. Cependant dans les zones urbaines, cet avantage est contrebalancé par le fait qu’ils sont relativement nombreux et se concurrencent entre eux, ce qui n’est pas le cas sur les marchés du travail ruraux. On voit donc apparaître ici un effet de la taille du marché du travail que nous n’avions pas envisagé dans nos hypothèses : si l’agglomération accroît la diversité des qualifications offertes sur le marché du travail, elle intensifie aussi la concurrence entre firmes sur ce marché. Alors que dans le modèle de THISSE et ZÉNOU la concurrence se traduisait seulement par des salaires d’équilibre plus élevés, ici elle engendre des difficultés de recrutement. À ce stade de nos investigations nous serions donc conduits à rejeter l’hypothèse Hl. Toutefois, une analyse plus approfondie conduit à un jugement plus nuancé.

17D’une part, si les difficultés de recrutement ne sont pas plus fréquentes dans le rural que dans l’urbain, elles semblent être, quand elles existent, plus lourdes. Ainsi la probabilité qu’un employeur cite un maximum de raisons à ces difficultés (c’est-à-dire 3) conditionnellement au fait qu’il en éprouve est très significativement plus forte dans les espaces à dominante rurale que dans les centres urbains (tableau 4 en annexe).

18D’autre part, lorsqu’on décompose l’effet de la localisation par catégorie socio-professionnelle (tableau 4 en annexe), on observe des difficultés plus fréquentes dans le rural que dans l’urbain lorsqu’il s’agit de recruter des cadres. Or c’est précisément le niveau de qualification le plus faiblement représenté dans les espaces ruraux, c’est-à-dire celui pour lequel l’étroitesse des marchés du travail ruraux est la plus marquée.

19Les effets de la taille des marchés du travail sur les difficultés de recrutement apparaissent plus complexes et moins univoques que nous l’avions initialement supposé. La petite taille des marchés du travail ruraux semble moins accroître la fréquence des difficultés de recrutement que leur gravité quand elles apparaissent. Ce n’est que lorsque l’étroitesse de ces marchés ruraux devient particulièrement marquée, comme dans le cas des cadres, qu’elle engendre une augmentation significative de la fréquence des difficultés de recrutement. Enfin la grande taille des marchés du travail urbains facilite sans doute les appariements entre demandeurs et offreurs d’emploi parce qu’elle élargit l’éventail des compétences recherchées par les entreprises et de celles détenues par les travailleurs, mais à ce premier effet s’en ajoute un second qui joue en sens contraire : la grande taille avive la concurrence entre firmes, ce qui est alors de nature à augmenter leurs difficultés de recrutement.

20Nous ne pouvons donc pas rejeter l’hypothèse que la localisation a un effet sur les difficultés de recrutement, même si on doit en nuancer la formulation. Reste maintenant à voir si ces différences entre urbain et rural quant aux difficultés de recrutement renvoient bien à une distance en moyenne plus élevée entre les caractéristiques de l’offre et de la demande de travail. L’analyse des raisons invoquées pour expliquer ces difficultés devrait permettre d’éclairer ce point. Nous avons donc estimé pour chacune des 5 raisons possibles la probabilité qu’elle soit citée par les employeurs éprouvant des difficultés de recrutement. Comme ils avaient la possibilité de citer plusieurs raisons, leurs réponses devaient être analysées à l’aide d’un système d’équations simultanées adapté aux variables qualitatives. C’est pourquoi, nous avons modélisé la probabilité de ces raisons à l’aide d’un probit multivarié (tableau 5 en annexe).

21La raison « manque de qualifications adaptées sur le marché du travail » semble bien correspondre à ce dont nous cherchons à apprécier l’effet, c’est-à-dire l’inadéquation entre les qualifications recherchées et celles présentes sur le marché local du travail. Notre hypothèse était que cette inadéquation serait plus marquée dans les espaces ruraux que dans les zones urbaines. Or on observe apparemment exactement le contraire : la localisation rurale diminue la probabilité que cette raison soit invoquée ! Toutefois, un regard plus attentif sur les résultats révèle que lorsque les entreprises rurales ont des exigences en termes de diplômes et d’expérience, la conclusion s’inverse. Par ailleurs la raison « manque d’attractivité de la zone » se prête à une interprétation assez proche de la raison précédente. Dire que la zone n’est pas attractive, n’est-ce pas dire qu’on a du mal à y faire venir les salariés dont on a besoin quand on prospecte en dehors du marché local ? Et pourquoi prospecter à l’extérieur si l’on trouvait sur place les qualifications recherchées ? Le fait que la localisation dans le rural renforce la fréquence de cette raison irait donc dans le sens de notre hypothèse. On serait même tenté d’aller plus loin dans l’interprétation de ces résultats. Les marchés ruraux étant plus étroits que les marchés urbains ils sont plus rapidement explorés et quand on a du mal à y trouver ce que l’on cherche on décide plus rapidement d’aller prospecter ailleurs. Autrement dit, ces deux raisons auraient à peu près la même signification, mais les employeurs ruraux auraient plutôt tendance à invoquer l’une et les employeurs urbains l’autre.

22Le manque d’attractivité du secteur est une raison des difficultés de recrutement qui semble renvoyer à la concurrence intersectorielle sur le marché du travail. Les secteurs où les conditions de travail sont réputées difficiles (BTP du fait de l’exposition aux intempéries et Restauration Hôtellerie du fait des horaires) sont précisément ceux qui invoquent le plus souvent cette raison. De même les ouvriers qui sont le plus fortement exposés à des conditions de travail difficiles sont la catégorie socio-professionnelle pour laquelle cette raison est la plus fréquente. Comme la concurrence entre firmes sur le marché du travail est moins forte dans les zones rurales il n’est pas surprenant que cette raison de difficulté y soit moins souvent invoquée.

23Parmi les employeurs qui n’ont pas d’exigences fortes en termes de diplômes détenus par les candidats à l’embauche, ce sont les ruraux qui évoquent le plus souvent le manque de motivation comme raison de leurs difficultés de recrutement. Ce résultat peut être interprété de deux manières différentes : les candidats sont en moyenne moins motivés dans les espaces ruraux ou bien les employeurs ruraux ont de plus fortes exigences quant à la motivation des candidats. La première interprétation semble devoir être écartée. Divers travaux empiriques (GANNE, BERTRAND, 1996 ; ALLAIRE, BELLAY, 1996) ont en effet montré qu’un des avantages que les entrepreneurs récemment installés dans des zones rurales trouvaient à leur nouvelle localisation était précisément que la main d’œuvre y était plus motivée qu’en ville. Si on considère maintenant les recrutements pour lesquels les employeurs ont des exigences fortes de diplôme le constat s’inverse : les employeurs ruraux sont ceux qui évoquent le moins souvent cette raison de difficulté. Autrement dit, pour les entreprises rurales, la motivation serait un substitut à la faiblesse des diplômes possédés. De manière plus générale, la motivation semble une qualité recherchée plus particulièrement dans le secteur de la restauration et de l’hôtellerie, où les conditions de travail sont difficiles, et surtout pour les ouvriers, catégorie socio-professionnelle la moins qualifiée.

24Le niveau de rémunération proposée est très rarement invoqué par les employeurs tant ruraux qu’urbains comme une cause de leurs difficultés de recrutement.

25Au total nous ne pouvons pas rejeter l’hypothèse selon laquelle les difficultés de recrutement sont plus souvent imputables à des problèmes d’appariement entre l’offre et la demande de travail dans les espaces ruraux que dans les zones urbaines. Certains résultats tendent même à la valider. Si l’on n’est pas parvenu à dégager des conclusions plus définitives, c’est en partie parce que les réponses aux questions posées (éprouvez-vous des difficultés et si oui quelles en sont les raisons ?) traduisent un jugement porté par les employeurs interviewés sur leur situation et non pas une mesure objective des difficultés rencontrées et de leurs causes. D’où la nécessité dans laquelle nous nous sommes trouvés de chercher à interpréter le sens à donner aux réponses recueillies.

V – L’effet de la localisation sur les embauches

26On a vu que globalement les taux d’embauche étaient plus faibles dans les espaces ruraux que dans les zones urbaines. Pour apprécier ce qui dans ce phénomène tient à la taille du marché du travail, il nous fallait isoler l’effet des autres variables pouvant l’affecter parmi lesquelles on a identifié la taille et le secteur. Mais au niveau d’une entreprise individuelle le taux d’embauche n’a pas grande signification. On ne peut pas considérer que l’embauche d’un employé pour une entreprise de 5 salariés est un événement identique à l’embauche de 20 dans une entreprise de 100, même si dans les deux cas le taux d’embauche est de 20 %. Nous avons donc décidé de modéliser non pas des taux, mais des nombres d’embauches et de départs. Evidemment dans ce cas, l’effectif de l’entreprise est une variable exogène décisive.

27La nature discrète de la variable à expliquer nous a conduit à rejeter les modèles classiques de régression, inappropriés pour ce genre d’événement [4]. Les modèles de comptage tels que les régressions de Poisson sont souvent utilisés pour expliquer le nombre d’occurrences d’un événement et donc prendre en compte la nature particulière de la distribution des événements observés. Cependant, une des limites des modèles de Poisson est de supposer que les premiers moments de la distribution des événements observés sont égaux (i.e moyenne = variance). Dans notre cas, nos variables d’intérêt présentent une dispersion importante (Cf. tableau 3) qui nous écarte de cette hypothèse [5]. Nous avons donc adopté une extension du modèle de POISSON : la régression négative binomiale qui permet de tenir compte de la sur-dispersion de nos observations.

Encadré méthodologique

Une distribution négative binomiale est une mixture de loi Gamma et de loi de Poisson. Ainsi, la réalisation d’un événement k_i (nombre d’embauches ou de départs, k_i = 0, 1, 2, …, n) dans un intervalle de temps donné (pour l’établissement i), est supposé suivre une loi de POISSON de paramètre ?_i = ?_i?_i, où ?_i = exp(?_i?), ?_i sont les variables entrant dans l’explication de l’événement considéré et ?_i (= exp(u_i)) suit une loi Gamma (1/?, 1/?) de moyenne 1 et de variance ?, avec ? paramètre de sur dispersion. Aussi, conditionnellement à ?_i, la distribution des événements observés s’écrit :

avec ? fonction telle que pour tout entier p ?(p)= (p-1)!
La régression négative binomiale se ramène donc à une régression de Poisson avec comme paramètre : . Aussi ces deux lois sont de moyenne identique ?_i=e^Xi? mais la loi négative binomiale prend en compte la forte dispersion de la distribution observée puisque sa variance est égale à ?_i?.
Les coefficients estimés dans la régression mesurent l’impact de la variable correspondante sur le logarithme de l’espérance d’embauche (ou de départ). Plus précisément ces coefficients mesurent la variation relative de l’espérance du nombre d’embauches (ou de départs) qui résulte d’une variation d’une unité de l’explicative (ou du passage de 0 à 1 pour une explicative dichotomique).

Tableau 3

Distribution des nombres d’embauches et de départs

Moyenne Variance Nombre total d’embauches en 1998 2.98 139.8 Nombre total de départs en 1998 1.91 48.8 Embauches dans l’urbain 3.35 142.0 Départs dans l’urbain 2.14 60.1 Embauches dans le rural 1.98 132.9 Départs dans le rural 1.31 18.3

Distribution des nombres d’embauches et de départs

28Les variables exogènes retenues sont donc la localisation, le secteur, le nombre de départs et bien sûr la taille qui a été introduite de façon non linéaire pour tenir compte de la concavité de l’effet. Cette dernière variable a été croisée avec la localisation pour tester si son effet dépendait de la localisation.

29On observe un effet significatif et fortement dépressif de la localisation dans le rural sur le nombre d’embauches (tableau 6 en annexe), ce qui tend à confirmer notre hypothèse H2.

30Comme on pouvait s’y attendre le nombre de départs a un effet positif sur le nombre d’embauches. De façon un peu surprenante, la plupart des effets sectoriels ne sont pas significatifs. On anticipait notamment un impact positif de l’hôtellerie et la restauration, secteur où le turnover est généralement important. Il est possible qu’une partie de cet effet sectoriel ait été captée par les variables taille (c’est un secteur essentiellement constitué de très petites entreprises) et nombre de départs (qui reflète aussi le turnover).

31Notons enfin que le coefficient ? est très significativement différent de zéro. Cela confirme qu’une modélisation selon une simple loi de POISSON aurait été inappropriée.

32À taille et secteur comparables, les entreprises rurales embauchent donc moins que leurs homologues urbaines. De plus leurs recrutements sont davantage destinés à pallier un départ qu’à pourvoir un emploi nouvellement créé (tableau 7 en annexe), ce qui tend à confirmer l’hypothèse H3. Cependant la médiocre qualité de l’ajustement statistique (pseudo-R² d’environ 0,1, ce qui signifie que par rapport à un modèle non contraint, le nôtre n’améliore la log-vraisemblance que d’à peu près 10 %) incite à la prudence dans les conclusions.

VI – Effet de la localisation sur les départs

33À taille et secteur identiques, les entreprises rurales enregistrent moins de départs, et en particulier moins de départs résultant de fins de CDD et de démissions (tableau 6 en annexe). Ces résultats tendent à confirmer respectivement les hypothèses H6, H4 et H5, avec toujours la même réserve relative à la médiocrité de l’ajustement. Il convient de souligner que dans toutes ces estimations, l’effet de la taille sur les départs est beaucoup plus marqué dans le rural que dans l’urbain : le coefficient de la variable « taille x rural » est toujours nettement supérieur à celui de la variable « taille x urbain », la différence étant clairement significative puisque les intervalles de confiance à 95 % de ces deux coefficients sont dans tous les cas totalement disjoints. Plus la taille s’élève, plus la différence entre rural et urbain quant au nombre de départs s’estompe. L’emploi est plus stable dans les petites entreprises rurales que dans leurs homologues urbaines. Dans les grandes entreprises la localisation n’affecte pas la stabilité des emplois. Les résultats obtenus par BLANC et al. (1999) demeurent donc valides même quand on contrôle les structures sectorielles locales. La moindre stabilité des emplois dans les petites entreprises urbaines résulte à la fois d’une tendance plus marquée à recruter des salariés pour de courtes durées et d’une tendance plus affirmée de leurs salariés à démissionner pour occuper un emploi ailleurs. Cela suggère que l’emploi dans une petite entreprise serait dans l’urbain plus souvent que dans le rural un emploi d’insertion ou de transition pris en attendant de trouver mieux (moindre pénibilité, meilleures perspectives de carrière, rémunération plus élevée, etc.). On retrouve ici l’argumentation développée par JAYET (1988) ainsi que par ALLAIRE & TAHAR (1996) et DETANG-DESSENDRE & PERRIER-CORNET (1996). Ce comportement des travailleurs urbains serait d’ailleurs facilité par le fait que le taux moyen d’embauche (nombre d’embauches rapporté à la population employée) est plus fort en ville qu’à la campagne.

VII – Conclusion

34Nos hypothèses H2 à H6 semblent validées. Même quand on prend en compte les différences de structure sectorielle entre les zones rurales et les espaces urbains, les flux d’embauches et de départs sont moins importants dans les firmes rurales que dans leurs homologues urbaines (H2 et H6). Le turnover plus faible dans les entreprises rurales n’est pas seulement dû à l’effet de composition sectorielle mis en évidence par JAYET. Les embauches sont davantage destinées à remplacer des départs (H3) et moins souvent réalisées pour de courtes périodes (H4) à la campagne qu’en ville. Enfin les firmes rurales enregistrent moins de démissions de salariés (H5). La qualité souvent assez médiocre des ajustements statistiques doit cependant inciter à la prudence dans les conclusions. Ces cinq prédictions étaient déduites de l’hypothèse H1 qui est donc l’hypothèse cruciale de notre argumentation. Elle repose sur l’enchaînement logique suivant : plus la taille du marché du travail est réduite, plus les employeurs ont du mal à y trouver des salariés ayant les qualifications correspondant exactement aux exigences des postes à pourvoir, et donc plus ils ont de difficultés de recrutement. Ce schéma explicatif, à la différence de celui proposé par GAIGNÉ, met en jeu le comportement des entreprises et non pas celui des travailleurs. Nous avons bien établi une relation entre taille du marché du travail et difficultés de recrutement, quoique plus nuancée que nous le supposions initialement. D’abord, sur un marché de faible taille la concurrence entre employeurs est moins vive. Malgré cela, les difficultés de recrutement sont plus fréquentes sur les marchés du travail ruraux pour la catégorie socio-professionnelle qui y est la plus sous-représentée, c’est-à-dire les cadres. Enfin, quand des difficultés de recrutement sont signalées par les employeurs elles sont souvent plus importantes dans les marchés ruraux que dans les marchés urbains. Cette relation entre taille du marché du travail et difficultés de recrutement résulte-t-elle bien d’un problème d’adéquation entre les qualifications recherchées et celles des salariés postulant aux postes à pourvoir ? Sur ce dernier point notre réponse a été plus mitigée. Si certains éléments militent en faveur de cette hypothèse, d’autres empêchent de la valider de manière indiscutable. Notre incapacité à dégager des conclusions plus définitives tient peut-être à la nature des informations rassemblées dans notre base de données. En particulier, les réponses à la question « éprouvez-vous des difficultés de recrutement, et si oui quelles en sont les raisons ? » traduisent un jugement porté par les employeurs sur leur situation et non pas une mesure objective des difficultés rencontrées et de leurs causes.