Les effets de la reconfiguration des politiques publiques de l’emploi des travailleurs âgés du Québec et du Canada : une évaluation de la stratégie québécoise et canadienne d’incitation financière au travail
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte de vieillissement démographique où l’on peut, entre autres, craindre une montée des pénuries de main-d’œuvre, des interventions gouvernementales ont été envisagées afin de s’en prémunir. Parmi les solutions envisageables, celle d’inciter les personnes âgées à demeurer plus longtemps ou à revenir sur le marché du travail a été empruntée par les gouvernements du Canada et, à plus forte raison, du Québec qui est la seule province à s’être doté d’une politique basée sur le concept de vieillissement actif encadrant ces réformes. Notre travail a permis de recenser la mise en place d’incitatifs financiers dont l’objectif était l’incitation à l’emploi des personnes âgées, ce qui nous mène à faire le constat d’une reconfiguration de la logique institutionnelle des politiques publiques destinées aux personnes âgées. Bien que ces mesures aient été adoptées depuis plusieurs années, nous ignorions l’efficacité de celles-ci et remarquons que peu d’évaluations avaient été entreprises sur les mesures d’incitation financière destinées aux personnes âgées au Canada. Nous notons que les changements entrepris étaient diversifiés dans leur nature, ce qui représente une opportunité particulièrement féconde en matière de recherche en politiques publiques de comparer ces instruments au sein d’une même population sur une courte période de temps. Notre travail de recherche a ainsi pour principale question d’évaluer les effets de ces incitatifs financiers sur la participation des personnes âgées au marché du travail, sur le type d’emploi occupé et sur l’intensité de celui-ci. Notre cadre théorique combinant des théories issues des sciences économiques classiques et des courants institutionnalistes nous permet de générer différentes hypothèses sur les marges extensives et intensives de travail, sur le type d’emploi occupé ainsi que sur les effets hétérogènes selon le profil sociodémographique. À partir des microdonnées de l’Enquête sur la population active et d’un modèle économétrique basé sur la méthode des différences dans les différences, nous avons évalué au sein d’un même modèle l’efficacité de quatre types de mesures différentes : la possibilité de cumuler des revenus d’emploi et des rentes de retraite, un crédit d’impôt sur l’offre de travail, un crédit d’impôt sur la demande de travail et un mécanisme de bonus-malus sur les rentes de retraite. Trois types de régressions ont été entreprises : premièrement, une régression binomiale sur le fait de participer au marché du travail; deuxièmement, une régression linéaire sur le nombre d’heures travaillées; et, troisièmement, une régression multinomiale sur le type d’emploi. Nos résultats sur les marges extensives de travail montrent que toutes les variables incitatives ont exercé une influence à la hausse sur l’activité des personnes âgées. Bien que des effets hétérogènes soient observés selon la mesure, l’incitatif le plus efficace apparaît être la possibilité de cumuler des revenus d’emploi et des rentes de retraite alors que le crédit sur l’offre de travail et le mécanisme de bonus-malus n’exercent une influence importante que sur des sous-groupes précis de la population, généralement aisés. Ce sont les personnes moyennement scolarisées, les hommes et les personnes âgées de 60 à 64 ans qui ont vu une plus forte hausse de leur activité en réaction aux incitatifs. Au contraire, les personnes les moins scolarisées présentent la plus faible réaction, bien qu’ils soient expressément ciblés par plusieurs mesures. Il nous semble par conséquent que des obstacles institutionnels peuvent interagir avec les incitatifs financiers et limiter leur efficacité. Au niveau des marges intensives et du type d’emploi, les mesures incitatives ont, de manière agrégée, peu influencé l’intensité du travail, ce qui s’explique par des effets opposés selon les mesures mises en place. Alors que certaines mesures encouragent théoriquement à travailler plus intensément, d’autres mènent plutôt les personnes à réduire l’intensité de leur travail ou à travailler à temps partiel. En règle générale, ce sont les personnes les plus scolarisées et les hommes qui semblent avoir davantage la marge de manœuvre pour ajuster l’intensité de leur travail ou de choisir un emploi à temps partiel afin d’optimiser leurs préférences.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".