Billet intéressant de Baptiste Coulmont sur l’évaporation académique. Petite explication : pour décrocher un poste à l’Université, il faut, avant de postuler, passer par une phase de qualification en déposant un dossier auprès du CNU. Si on est qualifié, on peut candidater là où des postes sont ouverts.
Baptiste Coulmont a collecté des statistiques sur le site du Ministère sur le nombre de candidats à la qualification, le nombre de personnes qualifiées, le nombre de personnes qui candidatent une fois qualifiées et le nombre de poste, le tout par section disciplinaire. A partir de ces chiffres, il est possible de calculer différents ratio :
- le taux de qualification, rapport entre le nombre de personnes qualifiées et le nombre de candidats à la qualification,
- le taux d’évaporation, rapport entre le nombre de candidats qualifiés qui ne postulent pas ensuite et le nombre total de candidats qualifiés,
- le taux de pression, rapport entre le nombre de candidats qualifiés postulant et le nombre de postes ouverts.
En quelques graphiques, Baptiste Coulmont montre que le taux d’évaporation est corrélé postivement au taux de qualification : les sections les plus “laxistes” sont celles pour lesquelles l’évaporation est la plus forte. Il est également corrélé positivement au taux de pression : plus le ratio candidats/postes est fort, plus l’évaporation est forte, des personnes qualifiées ne prennent sans doute pas la peine de postuler lorsqu’ils savent que les chances de décrocher un poste sont particulièrement faibles. Il semble cependant que le lien soit plus fort entre taux d’évaporation et taux de qualification qu’entre taux d’évaporation et taux de pression, ce que je me suis empressé de vérifier en construisant une petite matrice des corrélations :
tx_evap | tx_qua~f | tx_pre~n | |
tx_evap | 1.0000 | ||
tx_qualif | 0.7156 | 1.0000 | |
tx_pression | 0.4604 | 0.4759 | 1.0000 |
Intuition vérifié, le coefficient est sensiblement plus fort. Cependant, à bien y regarder, il y a une section atypique dans l’ensemble des sections disciplinaires : la section 72 (Epistémologie, histoire des sciences et des techniques). Elle prend des valeurs “aberrantes”, aussi vaut-il mieux l’exclure des calculs (Baptiste Coulmont l’a d’ailleurs enlevée pour construire ses graphiques). On obtient cette nouvelle matrice :
tx_evap | tx_qua~f | tx_pre~n | |
tx_evap | 1.0000 | ||
tx_qualif | 0.7357 | 1.0000 | |
tx_pression | 0.6439 | 0.4850 | 1.0000 |
L’écart se réduit sensiblement. On note également que la corrélation entre taux de qualification et taux de pression reste assez faible.
Dans son graphique le plus abouti, Baptiste Coulmont représente les trois indicateurs :
En abscisse ce que j’appelle le taux de pression, en ordonnée le taux d’évaporation, les codes couleurs permettent de différencier les taux de qualification.
Pour aller un cran plus loin, j’ai testé une petite régression avec comme variable expliquée le taux d’évaporation et en variables explicatives le taux de qualification et le taux de pression. J’ai également introduit une variable par grande discipline (Droit, Lettres, Sciences, Pharmacie), pour savoir s’il existait, au-delà de ces taux, des spécificités disciplinaires. La section 72 est toujours exclue des calculs. On obtient ceci :
Coefficient | Ecart-type | ||
tx_qualif | 0,383 | 0,123 | *** |
tx_pression | 0,012 | 0,003 | *** |
Lettres | référence | ||
Droit | -0,063 | 0,055 | |
Pharmacie | 0,121 | 0,067 | * |
Sciences | 0,084 | 0,039 | ** |
Constante | 0,011 | 0,076 |
Le modèle est plutôt bon, il explique près de 70% de la variance des taux d’évaporation. Les deux taux (taux de qualification et taux de pression) influent positivement sur le taux d’évaporation. On remarque également que par rapport aux sections “Droit”, les sections “Sciences” et “Pharmacie” influent positivement sur le taux d’évaporation. Pas de différence entre Droit et Lettres, en revanche.
J’ai testé le même modèle en introduisant une nouvelle variable pour intégrer la taille des sections. J’ai simplement ajouté le nombre de personnes qualifiées pour intégrer cet élément. Les résultats sur les autres variables sont peu modifiés, la variable introduite est elle-même significative et joue négativement : plus une section est grande, moins le taux d’évaporation est élevé.
Coefficient | Ecart-type | ||
tx_qualif | 0,381 | 0,119 | *** |
tx_pression | 0,011 | 0,003 | *** |
qualif | -0,0003 | 0,000 | ** |
Lettres | référence | ||
Droit | -0,068 | 0,053 | |
Pharmacie | 0,122 | 0,065 | * |
Sciences | 0,133 | 0,045 | *** |
Constante | 0,056 | 0,077 |
Je ne pense pas qu’on puisse aller plus loin dans l’analyse avec les statistiques disponibles, mais comme suggéré dans le document du Ministère, une analyse plus poussée de ce phénomène d’évaporation ne serait pas inintéressant, une enquête auprès d’une cohorte de personnes concernées serait sans doute la meilleure stratégie dans ce sens.
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Mon expérience passée au CNU m’incline à penser que certains candidats (notamment les candidats étrangers qui n’aspirent pas à une carrière en France ; je pense plus spécifiquement aux candidat/es des pays en développement ou émergents) viennent chercher un “label” ou un “signal” qui leur sera utile dans leur pays d’origine s’ils souhaitent y faire carrière. Du coup, la nationalité du candidat serait une variable pertinente, mais probablement non disponible (sauf à avoir accès aux fichiers de candidats, via par exemple un membre du CNU).
Je pense qu’un autre indice s’est glissé dans l’étude de la DGRH-A : le nombre de personnes qualifiées dans une section et aussi qualifiées par une autre section. Il est probable que les sections “poreuses” (dans lesquelles de nombreuses personnes sont multiqualifiées) aient un taux d’évaporation plus faible [car les multiqualifiés sont probablement des personnes qui souhaitent un poste universitaire]. À tester…
J’ai vérifié… et mon hypothèse (du moins à ce niveau) n’est pas vérifiée
http://coulmont.com/blog/2013/03/01/evaporation/
(j’ai ajouté cette variable au fichier .csv, si tu veux continuer les régressions)
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