La ségrégation scolaire et spatiale en Communauté française
Une réalité stable ?
p. 157-189
Texte intégral
Introduction
1Ce texte examine au moyen de micro-données les degré et intensité de la différenciation des contextes locaux en Communauté française Wallonie Bruxelles à travers l’analyse des indices synthétiques de polarisation (dissimilarité, isolement, ségrégation...). L’accent est mis sur l’aspect capital humain, à la fois au moment où il se constitue (ségrégation scolaire) et en termes résidentiels (ségrégation spatiale selon le diplôme).
2Les bases de données disponibles en Communauté française de Belgique ne nous autorisent pas à envisager des analyses aussi nombreuses et aussi fines que celles qui nous viennent de l’étranger. Notre objectif est cependant de parvenir à construire un certain nombre d’indices synthétiques susceptibles de nous éclairer à la fois sur le niveau, la dynamique (haussière ?) et la prégnance du phénomène d’appariements sélectifs selon les divers lieux de vie des personnes.
3Notre ambition est de traiter des données relatives à l’école (appariements sélectifs selon les établissements) et aux arrondissements/grandes villes (appariements sélectifs selon les quartiers/communes). Dans le cas des écoles, il s’agit de décrire la tendance à la ségrégation des publics-élèves en fonction de la nationalité ou du niveau socio-économique des parents. Dans le cas des quartiers/communes, il s’agit de décrire le même phénomène auprès de population adulte en fonction de son niveau éducatif (diplôme le plus élevé).
4La suite du texte s’organise comme suit. Nous passons tout d’abord en revue les principales propriétés mathématiques des différents indices permettant de mesurer la ségrégation et la polarisation (section 1). Dans la section suivante (2), nous essayerons de vérifier l’hypothèse d’appariements sélectifs dans les écoles au moyen de certains de ces indices. Ensuite (section 3), nous testons – toujours au moyen de ces indices – l’hypothèse des appariements sélectifs de nature territoriale. La dernière section est réservée aux conclusions de cette partie de l’étude.
1. Définition et propriété des indices de ségrégation et polarisation retenus
5Tant dans le cas des arrondissements que dans celui des écoles, il nous a semblé utile de travailler avec une série d’indices d’inégalité afin d’avoir plusieurs points de vue sur la même réalité. En effet, chaque indice, compte tenu de ses propriétés mathématiques, possède des avantages et des inconvénients par rapport aux autres.
6On distingue a priori deux groupes d’indices. Le premier se compose des « indices statistiques simples »1 :
Moyenne arithmétique par entité (Mj) :
Mj = (Σxij) / n (1)
Où : xij = élève possédant la caractéristique i se trouvant dans l’entité j ;
n = nombre d’élèves de type xij.
7La moyenne est la mesure de tendance centrale de données la plus couramment utilisée, ce qui la rend facile à comprendre par un large public. Cependant, la moyenne ne rend pas compte de la dispersion, il s’agit d’un indicateur très sensible à des valeurs extrêmes et qui ne rend pas compte de la symétrie (ou asymétrie) des distributions.
Écart-type par entité (ETj) :
ETj = Ѵ [(Σxij – Mj)2 / (n–1)] (2)
Où : xij = élève possédant la caractéristique i se trouvant dans l’entité j ;
n = nombre d’élèves de type xij ;
Mj = moyenne arithmétique par entité (cf. formule (1) ci-dessus).
8L’écart-type présente l’avantage d’être exprimé dans la même unité de mesure de xij. L’inconvénient se trouve dans le fait qu’il est sensible aux valeurs attribuées aux variables, notamment les valeurs extrêmes, et leur unité de mesure (choix de l’échelle). En langage plus technique, il ne respecte pas la propriété d’homothéticité.
Coefficient de variance par entité (CVj) :
CVj : (ETj / Mj) x 100 (3)
Où : ETj = écart-type par entité (cf. formule (2) ci-dessus) ;
Mj = moyenne arithmétique par entité (cf. formule (1) ci-dessus).
9Le coefficient de variance présente l’avantage d’être « pondéré » par la moyenne, ce pourquoi cet indicateur rend comparable les dispersions des variables de différente grandeur et nature.
10Le deuxième groupe se compose des indices synthétiques un peu plus élaborés du point de vue de leur formulation mathématique. Il n’est pas pour autant difficile de parvenir à comprendre ce que la plupart d’entre eux expriment. Nous les appellerons dans la suite de ce papier des « indices de polarisation ».
11Parmi ces indices, le plus fréquemment utilisé est l’indice de dissimilarité. Malgré ses limitations et les objections méthodologiques qui y sont adressés, cet indice est celui privilégié dans ce travail.
Indice de dissimilarité (D) :
D = [Σti pi -P] / [2TP(1-P)] (4)
Où :
T = population totale de l’entité de référence (ex : la Belgique)
P = proportion d’individus appartenant à un groupe (ex : Belges) dans une entité de référence
ti = population totale dans l’entité de base i (ex : une province de Belgique)
pi = proportion d’individus appartenant à un groupe dans l’entité de base i (ex : proportion de Belges habitant dans la province de Namur)
12L’indice de dissimilarité (D) compare les distributions de deux groupes – celle d’une entité plus petite (pi) par rapport à un ensemble plus étendu (P) – sur le degré de mixité ou de ségrégation de ces deux groupes. Les entités peuvent être une commune et une région, respectivement, ou bien une commune et un pays, ou encore une entreprise et une commune et ainsi de suite. L’indice D exprime la proportion d’un groupe minoritaire donné qui devrait changer d’entité afin d’atteindre une distribution uniforme de ce groupe au travers les entités2.
13Le dénominateur standardise l’indice, de sorte qu’il varie de 0 à 100 (ou bien de 0 à 1, selon les auteurs)3. L’indice 0 indique une distribution parfaitement uniforme de la population minoritaire au travers toutes les entités, tandis que 100 représente une distribution totalement ségréguée de la population au travers les entités. Au plus proche de 0, le moins il y a de dissimilarité au travers le territoire concerné. Par exemple, une étude a calculé un indice de dissimilarité des pauvres de 49,8 pour la région métropolitaine de Chicago. Cela veut dire que 49,8 % de pauvres devraient changer de quartier afin d’atteindre une distribution uniforme de pauvres au travers tous les quartiers de Chicago4. Selon la même étude, la région métropolitaine de Washington est moins ségrégée en termes de revenu que Chicago, parce que son indice de dissimilarité n’atteint que les 38,1.
14L’usage de D est très courante surtout dans les études américaines qui traitent la ségrégation occupationnelle en termes de genre, la ségrégation territoriale en termes de revenu, de race ou d’autres caractéristiques de la population etc.
15Tel indice présente trois avantages remarquables. Premièrement, il est facilement interprétable et traduisible en langage ordinaire, ce qui n’est pas forcément vrai pour d’autres indices de ségrégation. Deuxièmement, en vertu de certaines de ses propriétés mathématiques, il permet de faire une classification complète de distributions de personnes au travers des groupes (complete rankings of distributions of people across groups).
16Troisièmement, il respecte aussi une propriété mathématique (additive en groupes), qui assure que l’indice peut être décomposé en sous-indices selon certaines catégories (de revenu, de diplôme, …)5.
17Cela étant, comme tout indice, D n’est pas parfait et présente des limitations qui doivent être présentes lorsque l’on les analyse6. D’abord, il faut savoir que le calcul de l’indice suppose la définition d’un paramètre de référence (benchmark). Le choix de ce paramètre, de cette unité d’analyse, est discutable. Par exemple, afin de mesurer le degré de ségrégation raciale d’une ville, faut-il comparer les proportions de blancs et non-blancs à l’intérieur des quartiers avec la distribution de blancs et non-blancs au niveau provincial ? Ou bien au niveau régional ? Ou plutôt au niveau national ? Idéalement, il est souhaitable de calculer et de comparer plusieurs indices de dissimilarité (Vandenberghe, 1996).
18Deuxièmement, cet indice n’est pas invariable ni à la proportion de la population du groupe minoritaire concerné, ni à la population totale de l’entité, comme l’ont montré Cortese et al. (1976). Lorsque l’on augmente la population totale de l’entité, il y a un biais statistique à la baisse dans la valeur espérée de l’indice. Il y a un biais baissier également lorsque l’on augmente la proportion de la population minoritaire dans l’entité. Une comparabilité rigoureuse sera assurée pourvu que les entités géographiques aient la même population totale et la même proportion de population du groupe minoritaire. Par exemple, une comparaison inter-temporelle des indices de dissimilarité, ou bien entre villes, serait possible lorsque ces deux paramètres restent inchangés. Cela dit, la plupart des études ignorent ce genre de précaution et procèdent à des comparaisons sans en prendre compte.
19Troisièmement, une forte critique est adressée à l’indice de dissimilarité par Hutchens (2001). Ce travail présente toute une série de propriétés qu’un « bon » indice de ségrégation devrait posséder. L’auteur montre que D viole la propriété de « mouvement inégalitaire ». Il illustre cette violation par un exercice reproduit dans le tableau suivant :
TABLEAU 1 ILLUSTRATION DE LA VIOLATION DE LA PROPRIETE DE « MOUVEMENT INEGALITAIRE »

Adapté de Hutchens (2001 : p.24, tableau 1)
20L’indice de dissimilarité viole ladite propriété parce qu’il n’est pas sensible aux changements opérés dans les lignes A et B. Ces changements auraient rendu les distributions plus « inégalitaires » en termes de rapports de genre, mais cela n’a pas été capté par D. En effet, l’indice calculé pour la distribution 1 est égal à celui de la distribution 2 (12,00).
21Cela dit, l’interprétation de ce changement comme « inégalisateur » est discutable et dépend, d’ailleurs, dans le cas précis de la ségrégation d’occupation, de ce que A et B représentent réellement – notre conclusion sera différente selon que A représente une occupation « noble » ou non. Tout en reconnaissant ses atouts – il ne viole pas les six autres propriétés proposées –, l’auteur de cette critique estime que D n’est pas un bon indice de ségrégation. C’est pourquoi il propose un indicateur alternatif, qui respecte, à son tour, toutes les propriétés, l’indice de la racine carrée (RC).
Indice de la racine carrée (RC) :
SQ = 1 - Σ [√ (x1i /N1) (x2i /N2)] (5)
Où :
x1i = population de type 1 dans l’entité i (ex : les Belges habitant l’arrondissement de Liège)
N1 = population totale de type 1 dans l’ensemble du territoire (ex : les Belges habitant en Belgique)
x2i = population de type 2 dans l’entité i (ex : les non-Belges habitant l’arrondissement de Liège)
N2 = population totale de type 2 dans l’ensemble du territoire (ex : les non-Belges habitant en Belgique)
22À l’image de l’indice de dissimilarité, l’indice RC varie de 0 (pas de ségrégation) à 100 (ou 1, ségrégation complète).
23Toutefois, si, d’une part, le RC respecte toutes les propriétés souhaitables d’un « bon » indice de ségrégation, y compris celle qui a été violée par D, il a l’inconvénient de ne pas être traduisible en langage ordinaire, comme l’était
24D. Autrement dit, il ne constitue qu’une manière d’ordonner les niveaux de ségrégation de la distribution de la population d’un groupe minoritaire à l’intérieur des entités données par rapport à la distribution d’un groupe plus large. En outre, on ne trouve pas d’analyses empiriques ayant utilisé cet indicateur récemment proposé. Tout cela rend la tâche d’interpréter et comprendre les résultats au moyen de comparaisons plus difficile.
Indice d’isolement (I) :
I = (Σti pi2) / TP (6)
Où T, P, ti et pi, sont défini comme dans l’équation (4).
25L’indice d’isolement mesure à quel niveau les membres d’un groupe ne sont exposés qu’à des membres du même groupe et se trouvent donc isolés des membres du groupe complémentaire. Une fois encore, il varie entre 0 (pas d’isolement) et 100 (ou 1, isolement total d’un groupe minoritaire).
26Par exemple, l’indice d’isolement des hispaniques à l’intérieur de la région métropolitaine de Los Angeles en 2000 était de 63,26, ce qui veut dire que la probabilité qu’un hispanique rencontre un autre hispanique est de 63,26 %, un chiffre relativement élevé selon des études américaines7.
27Toutefois, cet indice présente l’inconvénient de varier en fonction de la taille relative du groupe. Cela rend difficile les comparaisons entre groupes à magnitudes très différenciées. Par exemple, un groupe de personnes pourrait être distribué de manière non-uniforme sur l’ensemble d’une territoire, mais, du fait de ne constituer qu’une petite minorité, ne pas être isolé du contact avec les membres du groupe majoritaire. Cette caractéristique de l’indice d’isolement apparaîtra de manière très nette lorsque nous décomposerons la population en fonction de leurs diplômes (section 2.4).
28Afin de corriger cet inconvénient de l’indice d’isolement, nous aurons recours à l’indice de ségrégation, notamment en section 2.4, où il sera question de comparer des groupes forts différents.
Indice de ségrégation (SG)
SG = I / P (7)
Où I est défini comme dans l’équation (6) et P est défini comme dans l’équation (4).
Il s’agit de l’indice d’isolement pondéré par la taille du groupe minoritaire.
2. L’école : appariements sélectifs selon les établissements et/ou les communes d’implantation des établissements
29Pour réaliser l’exercice de mesurer le degré de ségrégation et de polarisation à l’école nous avons calculé une série d’indicateurs fondés sur certains des indices évoqués ci-dessus, dont l’indice de dissimilarité. Les données proviennent du Ministère8 et concernent les années 1988 et 1998. L’entité de base sera tantôt la commune, tantôt les établissements. La catégorie de référence sera la Communauté française de Belgique. Mais nous commençons par exposer les données issues de l’enquête OCDE sur les acquis des élèves (Pisa, 2000).
2.1. La ségrégation selon le niveau d’occupation des parents
30Les données collectées par l’OCDE (Pisa, 2000) comportent un certain nombre d’informations sur le profil socio-économique des élèves, en particulier la profession exercée par leurs parents. L’enquête renseigne également l’établissement d’appartenance de l’élève (matricule anonyme). L’usage joint de ces deux informations permet de produire, pays par pays (communauté par communauté) des indices de ségrégation (appariement sélectif) des élèves. Les deux principales communautés linguistiques belges ayant pris part à cette enquête, il est donc possible d’en extraire une comparaison du niveau de ségrégation scolaire à la fin du vingtième siècle, et ce pour ce qui est des jeunes de 15 ans fréquentant le secondaire.
31En termes techniques, l’indice socio-économique utilisé pour identifier les élèves les plus défavorisés a été construit par les auteurs de l’étude au moyen d’une table de correspondance des professions établie par Ganzeboom (2000). Les chiffres présentés ci-après sont basés sur l’indice de celui des deux parents (père, mère) qui a la profession la plus élevée, prestigieuse.... Nous considérons deux définitions pour un élève défavorisé. Soit il appartient au décile le plus faible de la distribution d’ensemble (10 % d’élèves ayant l’indice socio-économique le plus faible). Soit il appartient au quartile le plus faible (25 % d’élèves ayant l’indice le plus faible).
32Le tableau 2 nous renseigne l’indice de dissimilarité, soit le pourcentage d’élèves à profil socio-économique faible qu’il conviendrait de déplacer pour atteindre la situation de non-ségrégation. Certes, ces chiffres ne nous disent rien quant à l’évolution du phénomène. Mais ils indiquent clairement (et particulièrement pour la Communauté française), que la ségrégation scolaire se situe à un niveau relativement élevé en comparaison internationale.
TABLEAU 2 INDICE DE DISSIMILARITE ENTRE ECOLES SECONDAIRES (ELEVES DE 15 ANS). LE CAS DU PROFIL SOCIO-ECONOMIQUE (PROFESSION DES PARENTS) SOURCE : PISA (2000)

Source : Pisa (2000)
2.2. L’aspect nationalité
33Venons-en maintenant aux données strictement belges, en particulier celles relatives à la Communauté française.
2.1.2 Évolution démographique en termes de nationalités
34Avant d’analyser les indicateurs proprement dits, il convient de rappeler certaines caractéristiques de la composition et l’évolution de la population et du public scolaire en Belgique et en Communauté française Wallonie-Bruxelles en termes de nationalités. Les constats que l’on en dégage et qui nous intéressent ici sont les suivants :
Les effets combinés d’un fort mouvement migratoire vers la Belgique et d’un grand nombre de naturalisations ont eu comme résultat le maintien de la même part d’étrangers dans la population totale en Belgique : 8,75 % en 1988 ; 8,73 % en 1998 ;
La population étrangère ne se distribue pas de manière uniforme sur l’ensemble du territoire belge : elle est beaucoup plus nombreuse en Wallonie qu’en Flandre ; la région de Bruxelles est encore plus « multiculturelle » que les deux autres.
35Cette deuxième caractéristiques démographique se reflète dans le monde scolaire de la Communauté française Wallonie-Bruxelles où l’on peut vérifier une proportion accentuée d’étrangers sur le public scolaire total.
TABLEAU 3 REPARTITION DU PUBLIC SCOLAIRE DE LA COMMUNAUTE FRANÇAISE WALLONIEBRUXELLES, PAR TYPE D’ENSEIGNEMENT ET PAR NATIONALITE

Note1
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
36Toutefois, la tendance au cours de la période 1988-1998 a été d’augmentation de la part d’étudiants belges sur le total (tableau 3), tant dans l’enseignement fondamental que dans l’enseignement secondaire. Évidemment, en contrepartie, la part d’étrangers a baissé, de manière plus intense parmi les ressortissants des pays membres de l’Union Européenne.
2.2.2 Y a-t-il des ségrégations en termes de nationalité des élèves au niveau des communes et des établissements ?
37Première approche : analyse au moyen des indicateurs « simples »
38Les écart-types par commune sont à la baisse pour toutes les catégories, à l’exception des élèves issus de l’Union Européenne dans l’enseignement secondaire. A priori, ces résultats indiqueraient une tendance générale de plus de mixité des publics-élèves, synonyme de moins de polarisation. Ce résultat préliminaire devra être mis à l’épreuve des coefficients de variance (voir plus loin).
TABLEAU 4 ÉCART-TYPES PAR COMMUNE, DES DISTRIBUTIONS D’ELEVES SELON LA NATIONALITE ET LE TYPE D’ENSEIGNEMENT.

Note2
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
39Lorsque l’unité d’analyse est l’établissement au lieu de la commune (tableau 5), on voit se répéter la même tendance d’augmentation de la mixité des élèves belges et non-Union Européenne. On voit que les écart-types se réduisent, de 1988 à 1998, tant dans l’enseignement fondamental que dans le secondaire. On voit aussi se répéter la faible tendance à l’augmentation de la ségrégation des étrangers UE, dans ce cas-ci dans les deux niveaux d’enseignement.
TABLEAU 5 ÉCART-TYPES PAR ETABLISSEMENT, DES DISTRIBUTIONS D’ELEVES SELON LA NATIONALITE ET LE TYPE D’ENSEIGNEMENT

Note3
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
40Pour pouvoir faire des comparaisons entre les catégories (nationalités), il faut calculer les coefficients de variance. Les résultats montrent de fortes dispersions entre les communes par rapport aux nombres d’étrangers qu’elles accueillent (tableau 6).
TABLEAU 6 COEFFICIENTS DE VARIANCE, PAR COMMUNE, DES DISTRIBUTIONS D’ELEVES PAR NATIONALITE ET PAR TYPE D’ENSEIGNEMENT

Note4
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
41Les coefficients de variance ne sont pas très prononcés parmi les étudiants belges, ni dans l’enseignement fondamental, ni dans l’enseignement secondaire. Par contre, on trouve des coefficients extrêmement élevés chez les élèves étrangers, notamment ceux qui sont issus des pays de l’Union Européenne. Cela atteste de l’existence des communes où les élèves étrangers de ce type sont fortement présents tandis que dans d’autres ils ne sont presque pas présents. Prenons deux exemples-types : les communes de Bruxelles et Philippeville : la première accueille un nombre important d’étudiants étrangers ; la seconde n’a qu’un nombre infime d’étudiant étrangers. Par exemple, dans l’enseignement secondaire, en 1998, la part d’élèves étrangers ressortissants de pays hors Union Européenne est plus de 70 fois plus élevée à Bruxelles qu’à Philippeville (respectivement, 19,39 % et 0,27 %).
42En outre, ce tableau de coefficients de variance (tableau 6) par communes diffère de celui des écart-types par communes (tableau 4), notamment en ce qui concerne l’augmentation des dispersions des distributions des élèves belges, ainsi que la réduction des dispersions des distributions des élèves Union Européenne.
TABLEAU 7 COEFFICIENTS DE VARIANCE, PAR ETABLISSEMENT, DES DISTRIBUTIONS D’ELEVES PAR NATIONALITE ET TYPE D’ENSEIGNEMENT COEFFICIENT DE VARIANCE = (ECART-TYPE/MOYENNE)5 100

Coefficient de variance = (écart-type/moyenne) * 100
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
43Lorsque l’unité d’analyse est l’établissement au lieu de la commune, à nouveau, en termes absolus, les coefficients de variance de belges sont les moins élevés, tandis que ceux des élèves UE sont les plus importants (tableau 7). La dynamique est semblable à celle de coefficients de variances inter-communes, à l’exception de la catégorie UE. Si dans le cas de communes, les dispersions de ce type d’élèves augmentaient (CV plus élevé en 1998), dans le cas des établissements, elles se réduisent. Il est remarquable de constater l’augmentation du CV parmi les élèves non-Union Européenne du secondaire (+18,49).
44Que peut-on dire des chiffres présentés jusqu’à présent ? Sont-ils élevés dans l’absolu ? Peut-on parler de ségrégation ou de polarisation ? Si oui, à quel niveau cela se joue-t-il, celui de la commune ou plutôt de l’établissement ?
45À part les interprétations qui ont déjà été esquissées dans les paragraphes précédents, nous ne pouvons pas apporter d’autres réponses à ces questions. Tout d’abord, les tendances révélées par les indices sont parfois contradictoires. Les résultats ne sont pas faciles à interpréter dans l’absolu et nous n’avons pas de point de repère qui nous permette de faire des comparaisons.
46Tout cela montre les limites de cette approche et nous incite à chercher d’autres types d’indicateurs, ce que nous ferons à partir de la section suivante.
Deuxième approche : analyse au moyen des indicateurs « complexes »
47Le premier indice de ségrégation sera l’indice de dissimilarité (D). Nous rappelons qu’il exprime la proportion d’un groupe minoritaire donné qui devrait changer d’entité afin d’atteindre une distribution uniforme de ce groupe au travers les entités. Dans le cas de l’étude du niveau de ségrégation en termes de nationalités à l’intérieur des communes, nous pouvons remplacer dans la formule générale (4) les termes suivants :
D = [Σti pi -P ] / [2TP(1-P)] (4)
T = nombre d’élèves par type d’enseignement
ti = nombre total d’élèves pour le type d’enseignement considéré dans la commune
pi = proportion d’élèves par type d’enseignement, nationalité et commune
P = proportion d’élèves par type d’enseignement et nationalité
48On pourra interpréter les indices calculés comme des proportions d’élèves d’une nationalité donnée qui devraient changer de commune afin que la distribution d’élèves de cette nationalité soit uniforme sur l’ensemble de la Communauté française Wallonie-Bruxelles. Cet indice peut varier entre 0 et 1 pour chaque catégorie (nationalité, année, type d’enseignement) : au plus proche de 0, le moins il y a de dissimilarité au travers le territoire concerné. Nos résultats se trouvent dans le tableau 8.
TABLEAU 8 INDICES DE DISSIMILARITE INTER-COMMUNES MOYENS POUR LA COMMUNAUTE FRANÇAISE WALLONIE-BRUXELLES, SELON LA NATIONALITE DES ELEVES ET LE TYPE D’ENSEIGNEMENT.

Note6
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
49Lorsqu’on lit 45,06 dans la première cellule du tableau, on comprend que, pour arriver à avoir une distribution tout à fait uniforme des élèves belges de l’enseignement fondamental en 1988 au travers les communes, il aurait fallu changer de commune 45,06 % de ces élèves.
50Il est difficile d’évaluer l’importance de ces indices en termes absolus. Tout de même, si l’on tient compte de la variabilité possible (maximum de 1), on se rend compte que les indices calculés ne sont pas extrêmement élevés dans l’absolu, que ce soit en 1988 ou en 1998, ni pour les élèves belges, ni pour les élèves issus des pays membres de l’union européenne, quel que soit le niveau d’enseignement. À titre de comparaison, une étude américaine a trouvé le chiffre de 60,6 pour l’indice de dissimilarité moyen de noirs dans les 100 régions métropolitaines les plus grandes des États-Unis en 1990 (Abramson et al., 1995). Dans certaines régions, le chiffre peut dépasser le seuil de 0,80. Nos chiffres sont bien en-dessous.
51Les indices sont un peu plus élevés pour les élèves non-européens. Les chiffres concernant cette catégorie pour l’enseignement fondamental, compris dans la fourchette 0,50-0,55, sont les plus élevés. On pourrait supposer que cette catégorie est relativement plus ségrégée par rapport aux autres.
52Il est plus aisé de faire des comparaisons inter-temporelles, entre les indices 1988 et ceux de 1998, ce qui nous permet de discerner les tendances de la décennie. On constate des augmentations des indices pour les élèves belges et européens dans l’enseignement secondaire ; cela pourrait suggérer une polarisation, bien que légère, des élèves belges/européens par rapport aux élèves non-belges/non-européens. Cependant, paradoxalement, on constate une réduction des indices de dissimilarité chez les élèves issus de pays hors-Union Européenne, ce qui attesterait d’une légère réduction de la ségrégation des élèves de ce type par rapport aux autres.
53Nous pouvons observer dans le tableau précédant une augmentation, plus ou moins forte, du niveau de dissimilarité des publics-élèves lorsque l’on passe de l’enseignement fondamental à l’enseignement secondaire. On pourrait avancer l’hypothèse selon laquelle la ségrégation est plus marquée au primaire, non seulement en raison de la taille plus réduite des écoles primaires, mais aussi parce que le facteur « proximité de l’école à la résidence » pourrait jouer plus fortement au primaire qu’au secondaire. On pourrait imaginer donc que les petites écoles primaire n’accueillant que des élèves du quartier auraient une probabilité plus grande d’avoir un public plus homogène que celui des grandes écoles secondaires accueillant un public provenant d’un territoire plus étendu9.
54De manière générale, nous pouvons affirmer que les variations ont été très faibles pendant la période analysée, en tout cas, quand on prend la Communauté française de Belgique comme paramètre de référence. Par prudence, on n’est pas en condition d’affirmer ni de réfuter l’hypothèse de polarisation.
55Pour affiner notre compréhension sur les phénomènes de ségrégation et de polarisation, on peut porter un autre regard au moyen d’un indice alternatif : l’indice d’isolement (I). On rappellera qu’il mesure à quel niveau les membres d’un groupe ne sont exposés qu’à des membres du même groupe et se trouvent donc isolés des membres du groupe complémentaire. Les résultats que nous avons trouvés sont reproduits dans le tableau 9.
TABLEAU 9 INDICES D’ISOLEMENT INTER-COMMUNES MOYENS EN COMMUNAUTE FRANÇAISE WALLONIE-BRUXELLES, SELON LA NATIONALITE DES ELEVES ET LE TYPE D’ENSEIGNEMENT

Note7
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
TABLEAU 10 INDICES DE SEGREGATION INTER-COMMUNES MOYENS EN COMMUNAUTE FRANÇAISE WALLONIE-BRUXELLES, SELON LA NATIONALITE DES ELEVES ET LE TYPE D’ENSEIGNEMENT

Note8
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
56Nous pouvons calculer aussi des indices de dissimilarité en termes de nationalité à l’intérieur des établissements (et non pas inter-communes), afin de détecter dans quel niveau la ségrégation est plus marquée. Dans ce cas-ci, nous remplacerons dans la formule générale (4) les termes suivants :
D = [Σti pi -P] / [2TP(1-P)] (4)
T = nombre d’élèves (par type d’enseignement)
ti = nombre total d’élèves pour le type d’enseignement considéré dans l’établissement
el = nombre d’élèves (par type d’enseignement/nationalité)
pi = proportion d’élèves (par type d’enseignement/nationalité/établissement)
P = el/T soit la proportion d’élèves (type d’enseignement/nationalité)
57On pourra interpréter les indices calculés comme des proportions d’élèves d’une nationalité donnée qui devraient changer d’établissement pour que la distribution d’élèves de cette nationalité soit uniforme sur l’ensemble de la Communauté française Wallonie-Bruxelles. Cet indice peut varier entre 0 et 1 pour chaque catégorie (nationalité, année, type d’enseignement) : au plus proche de 0, le moins il y a de dissimilarité au travers le territoire concerné. Les résultats se trouvent dans le tableau 11.
TABLEAU 11 INDICES DE DISSIMILARITE INTER-ETABLISSEMENTS, SELON LA NATIONALITE DES ELEVES ET LE TYPE D’ENSEIGNEMENT

Note9
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
58Ce tableau est à comparer notamment au tableau 8. Tous les chiffres sont plus élevés dans ce tableau-ci que dans celui-là. En ce qui concerne les élèves étrangers (UE et non-UE), les différences ne sont pas fort différentes. Néanmoins, le niveau absolu de ségrégation des belges est beaucoup plus élevé quand on prend l’établissement (tableau 10) comme l’unité d’analyse de base que lorsque l’on prend la commune (tableau 8). Si dans le tableau 8 les indices de dissimilarité tournaient aux environs de 0,45 pour l’enseignement fondamental et entre 0,35 et 0,40 pour le secondaire, ici les chiffres atteignent les 0,55 et l’intervalle 0,45-0,48, respectivement.
59On pourrait interpréter ces chiffres d’au moins deux manières différentes. D’un côté, on serait tenté de conclure que la ségrégation se joue surtout au niveau de l’établissement. Les D plus élevés rencontrés au niveau de l’établissement nous mèneraient à affirmer qu’il faudrait changer une quantité plus grande d’élèves belges d’établissement que de communes pour que la distribution de ce type d’élèves soit plus uniforme sur l’ensemble de la Communauté française de Belgique. D’un autre côté, on pourrait dire que l’essentiel de la ségrégation se joue entre les communes et que l’inégale répartition des élèves à l’intérieur des communes entre établissements ne fait qu’accroitre marginalement le problème.
60Une analyse inter-temporelle peut être réalisée afin de vérifier la dynamique de polarisation. On s’aperçoit que les indices de dissimilarité concernant les établissements n’ont pas varié énormément entre 1988 et 1998, et ce pour aucune des catégories retenues dans le tableau 11. Les variations un peu plus fortes sont en rapport avec les élèves issus des pays membres de l’Union Européenne dans l’enseignement secondaire (hausse de l’indice) et les élèves de la catégorie « non-Union Européenne » dans l’enseignement fondamental (baisse de l’indice).
61On voit se répéter ici, ne fût-ce que pour les élèves belges, le constat d’un niveau plus élevé de dissimilarité au secondaire par rapport au niveau du primaire. Toutefois, ce résultat ne vaut pas pour les élèves étrangers. Pour affiner notre compréhension sur les appariements sélectifs, nous avons eu recours aux indices d’isolement (I) et de ségrégation (S). Les résultats figurent dans les tableaux 12 et 13.
TABLEAU 12 INDICES MOYENS D’ISOLEMENT INTER-ETABLISSEMENTS EN COMMUNAUTE FRANÇAISE WALLONIE-BRUXELLES, SELON LA NATIONALITE DES ELEVES ET LE TYPE D’ENSEIGNEMENT

Note10
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
TABLEAU 13 INDICES MOYENS DE SEGREGATION INTER-ETABLISSEMENTS EN COMMUNAUTE FRANÇAISE WALLONIE-BRUXELLES, SELON LA NATIONALITE DES ELEVES ET LE TYPE D’ENSEIGNEMENT

Note11
Source : SIS, Communauté française (1988,1998)
2.3.2 Conclusions : ségrégation et polarisation des publics scolaires selon la nationalité
62On commencera par rappeler que l’analyse des données scolaires en Communauté française n’a porté que sur la dimension nationalité. On sait en outre que les politiques d’accès à la nationalité compliquent considérablement les comparaisons dans le temps.
63Moyennant ces réserves, les tableaux présentés ci-dessus suggèrent deux choses pour l’essentiel. La première est que le degré de ségrégation selon la nationalité se situe à un niveau relativement élevé dans l’enseignement de base francophone. A contrario (et peut-être de manière rassurante), on notera que les indices sont globalement à la baisse durant la décennie 1990.
3. Le lieu de résidence : appariements sélectifs des adultes selon le niveau éducatif
64Notre objectif est ici de traiter des données relatives aux appariements sélectifs géographiques, selon les quartiers/communes. Il s’agira de décrire la tendance de polarisation auprès de la population adulte en fonction de son niveau éducatif (diplôme le plus élevé). Les données utilisées proviennent des recensements de 1961 et 199110. L’entité de base sera tantôt la commune, tantôt les arrondissements. La catégorie de référence sera tantôt l’arrondissement, tantôt la province, ou encore la Belgique.
3.1. Éléments de contexte : description de la population en fonction du diplôme le plus élevé
65Les trente ans qui séparent les recensements de 1961 et de 1991 ont apporté des changements importants au niveau de la scolarité de la population des pays industrialisés. La scolarité moyenne des individus s’est accrue de manière intense, non seulement en fonction de la massification de l’accès à l’enseignement primaire et, dans une moindre mesure, à l’enseignement secondaire, mais aussi en raison de l’augmentation de la part de diplômés de l’enseignement supérieur.
66Le tableau 14 nous renseigne sur le fait qu’en Belgique la catégorie d’éducation la plus répandue en 1961 comprenait les individus ne possédant que le diplôme primaire ou pas de diplôme du tout (68,32 %). La part de porteurs de tous les autres diplômes n’était que d’un tiers de la population totale. On comptait un peu plus de 5 % de diplômés de l’enseignement supérieur (court ou long).
TABLEAU 14 POURCENTAGE DE LA POPULATION ADULTE SELON LE NIVEAU D’ETUDE TERMINAL.BELGIQUE, 1961 ET 1991. SOURCES : RECENSEMENTS DE 1961 ET 1991 (ECHANTILLONS).

Note12
Sources : Recensements de 1961 et 1991 (échantillons).
67Trente ans plus tard, en 1991, ce sont les diplômes du secondaire (inférieur et supérieur) qui sont devenus majoritaires, à 56,72 % du total. Les individus possédant « ou bien le diplôme du primaire ou bien aucun diplôme » sont de moins en moins nombreux : en 1991 ils étaient 20,70 % du total, soit une réduction d’environ 70 % par rapport à 1961. Cela étant, les accroissements les plus remarquables se trouvent parmi les élèves de niveau supérieur. On passe de 2,76 % et 2,51 % à 14,90 % et 7,67 % pour les diplômés de supérieur court et long, respectivement – soit des majorations de 440,53 % et 205,10 %.
3.2. Polarisation inter-arrondissements en Belgique
68Nos premiers indices de polarisation pour la population adulte sont calculés avec comme entité de base les arrondissements. La catégorie de référence en est la Belgique. On rappellera que les sous-groupes de la population adulte qui nous intéressent sont définis en fonction du niveau éducatif (diplôme le plus élevé). Le tableau 15 présente les indices de dissimilarité, d’isolement et de ségrégation que nous avons pu calculer.
TABLEAU 15 INDICES DE DISSIMILARITE, ISOLEMENT ET SEGREGATION INTERARRONDISSEMENTS SELON LE NIVEAU D’ETUDE TERMINAL. BELGIQUE, 1961 ET 1991.

Note13
Sources : Recensements de 1961 et 1991 (échantillons).
69L’ensemble des indices de dissimilarité n’est pas très élevé par rapport à ceux que nous avons trouvés pour les écoles. Les indices les moins importants atteignaient des valeurs proches de 30 pour les écoles, tandis qu’ici même les valeurs les plus élevées ne dépassent pas 26.
70Une autre différence que nous pouvons mettre en évidence par rapport aux indices de dissimilarité scolaires advient du constat que les indices de dissimilarité territoriaux sont à la baisse pour toutes les catégories. Dès lors, on pourrait postuler l’hypothèse de réduction de la polarisation inter-arrondissement en termes de niveau d’éducation, puisque les différents groupes d’individus semblent être plus uniformément distribués en Belgique en 1991 qu’en 1961.
71Cela dit, les oscillations entre 1961 et 1991 sont très différentes d’une catégorie à l’autre. Par exemple, on a constaté une réduction de 51,82 % de l’indice pour la catégorie « secondaire supérieur » et de 2,30 % pour celle comprenant les diplômes de type « supérieur court ».
72Les différences entre groupes de diplômes restent plus fortes pour les catégories extrêmes, avec 9,75 pour le premier niveau et 20,03 pour le dernier. Les détenteurs des diplômes les moins forts et des diplômes les plus forts sont ceux qui se distribuent de manière moins uniforme (plus polarisée) entre les arrondissements. On pourrait penser que les groupes intermédiaires sont moins polarisés, non seulement parce qu’ils sont très nombreux – les trois groupes intermédiaires somment 71,62 % de la population totale en 1991 –, mais aussi parce qu’ils sont constitués d’individus « moyens », plus susceptibles d’être proches des individus tant d’un extrême que de l’autre. Il ne nous semble pas inattendu qu’un individu détenteur d’un diplôme universitaire, probablement touchant un salaire élevé, ait une probabilité plus grande d’habiter loin d’un adulte sans diplômes que d’habiter loin d’un adulte détenteur d’un diplôme, disons, du secondaire supérieur. Reste à savoir si ce résultat était vraiment attendu compte tenu des unités choisies : arrondissement vs. Belgique.
73En général, les indices d’isolement sont faibles, voire très faibles en 1961, à l’exception de celui calculé pour le niveau de diplôme 1 – extrêmement élevé. Pour 1991, les indices ne sont toujours pas très élevés, tant par rapport à la valeur maximale (100), que par rapport à des indices d’isolement scolaire (voir section 2.3) et à des indices d’isolement racial ou de revenu aux États-Unis.
74Cependant, l’analyse de l’indice d’isolement, dans ce cas précis, doit se faire avec beaucoup de prudence. En effet, ce que l’on constate dès la première lecture des indices d’isolement du tableau 15, c’est le contraste entre les fortes, voire très fortes, variations positives pour les quatre derniers niveaux de diplôme et la forte variation négative du premier niveau. Ce résultat se répète pour tous les indices d’isolement calculés, pour n’importe quelle unité de base et catégorie de référence. Quand on prend la peine d’observer ces résultats à la lumière des éléments de contexte présentés dans la section précédente et de ces propriétés mathématiques (indice variable en fonction de la taille relative du groupe), on peut suspecter que ces indices d’isolement soient biaisés. Les variations dans la part de chaque groupe accompagnent de très près les tendances de variation de l’indice d’isolement.
75Afin de surmonter l’inadéquation de l’indice d’isolement aux données présentées ici, nous avons calculé aussi un troisième indicateur de polarisation : l’indice de ségrégation, qui n’est que l’indice d’isolement pondéré par la part du groupe dans la population (dernières colonnes à droite, tableau 15). Ce faisant, on voit les tendances s’inverser : si d’un côté, on avait constaté une forte réduction de l’isolement de diplômés de niveau 1, d’un autre côté, on constate une augmentation de la ségrégation de ce groupe. L’inversement s’opère pour les autres catégories également.
76Les résultats d’ensemble des indices de ségrégation sont similaires à ceux que l’on obtient à partir des indices de dissimilarité. On insiste sur la similitude d’un résultat particulier : la tendance à la concentration des valeurs plus élevées dans les extrêmes (diplômes 1 et 5) par rapport aux valeurs intermédiaires (diplômes 2 à 4).
3.3. Polarisation inter-communes pour la Belgique
77Venons-en maintenant à une analyse plus fine de la polarisation territoriale des adultes. Les entités de base ici ne seront plus les arrondissements, mais les communes. La catégorie de référence est toujours la Belgique. Les sous-groupes de la population adulte sont définis en fonction du niveau éducatif (diplôme le plus élevé). Les tableaux 16 et 17 présentent les indices de dissimilarité, d’isolement et de ségrégation que nous avons calculés tantôt au niveau des communes, tantôt au niveau des arrondissements. Chacun de ces tableaux met en évidence, à travers les indices de dissimilarité et de ségrégation (l’indice d’isolement est à considérer avec réserve étant donné sa forte sensibilité aux changements de proportion de diplômés), une double tendance :
une diminution de la ségrégation des publics diplômés de l’enseignement supérieur ;
mais une augmentation de la ségrégation des adultes faiblement diplômés (moins que le secondaire supérieur), surtout dans le cas des jeunes femmes (20-30 ans).
78Si la tendance globale, tous publics confondus, est bien à la baisse, on soulignera toutefois que certaines sous-catégories connaissent une tendance inverse. Le cas des jeunes femmes peu diplômées est emblématique à cet égard.
TABLEAU 16 INDICES DE DISSIMILARITE, ISOLEMENT ET SEGREGATION INTER-COMMUNES SELON LE NIVEAU D’ETUDE TERMINAL. BELGIQUE, 1961 ET 1991.

Note14
Sources : Recensements de 1961 et 1991 (échantillons).
TABLEAU 17 INDICES DE DISSIMILARITE, ISOLEMENT ET SEGREGATION INTER-COMMUNES SELON LE NIVEAU D’ETUDE TERMINAL. FEMMES DE 20 A 30 ANS. BELGIQUE, 1961 ET 1991.

Note15
Sources : Recensements de 1961 et 1991 (échantillons).
4. Conclusions
79On retiendra de cet ensemble de données les observations suivantes.
Les comparaisons internationales centrées sur la ségrégation scolaire selon le profil socio économique à l’âge de 15 ans ne nous disent rien quant à l’évolution du phénomène. Mais elles indiquent clairement (et particulièrement pour la Communauté française), que la ségrégation scolaire se situe à un niveau relativement élevé comparativement aux systèmes d’enseignement étrangers.
Les données scolaires propres à la Communauté française suggèrent elles aussi que le degré de ségrégation selon la nationalité se situe à un niveau relativement élevé dans l’enseignement de base francophone. A contrario (et peut-être de manière rassurante), on notera que les indices de ségrégation sont globalement à la baisse durant la décennie 1990.
Les données issues des recensements de 1961 et 1991, concernant la ségrégation spatiale (lieu de résidence) des adultes en fonction du diplôme le plus élevé, révèlent quant à elle une double tendance :
une diminution de la ségrégation des publics diplômés de l’enseignement supérieur ;
mais une augmentation de la ségrégation des adultes faiblement diplômés (moins que le secondaire supérieur), surtout dans le cas des jeunes femmes (20-30 ans).
80Si la tendance globale, tous publics confondus est bien à la baisse, on soulignera toutefois que certaines sous-catégories connaissent une tendance inverse. Le cas des jeunes femmes peu diplômées est exemplatif.
Bibliographie
Des DOI sont automatiquement ajoutés aux références bibliographiques par Bilbo, l’outil d’annotation bibliographique d’OpenEdition. Ces références bibliographiques peuvent être téléchargées dans les formats APA, Chicago et MLA.
Format
- APA
- Chicago
- MLA
Bibliographie
10.1080/10511482.1995.9521181 :Abramson, A. J, Tobin, M. & VanderGoot, M.R. (1995). « The changing geography of metropolitan opportunity : the segregation of the poor in US metropolitan areas, 1970 to 1990 ». Housing Policy Debate, 6(1), 45-72.
10.1093/oso/9780199253906.001.0001 :Akerlof, G. A.(1978) « The economics of “tagging” as applied to the optimal income tax, welfare programs, and manpower planning », American Economic Review, 68(1), 8-19.
10.1017/CBO9780511609381.004 :Atkinson, A. B. (1995) « On targeting social security : theory and western experience with family benefits ». In : D. van de Walle, & N. Kimberly (eds) Public spending and the poor (chapter 3). Johns Hopkins University Press / World Bank.
Atkinson, A. B. & Bourguignon, F. (eds.) (2000). Handbook of Income Distribution. Amsterdam : Elsevier.
Barr, N. (1998), The economics of the welfare state, Oxford : Oxford University Press, 3rd edition.
Beine, M. et Docquier, F. (éds) (2000). Croissance économique et convergence économique des régions. Théorie, faits et déterminants. Bruxelles :De Boeck Université.
10.3386/w4798 :Bénabou, R. (1994), « Education, income distribution and growth : the local connection ». Working Paper 4798. National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w4798.
10.2307/2297851 :Bénabou, R. (1996), « Equity and efficiency in human capital investment : the local connection ». Review of Economic Studies, 63, 237-64.
10.2307/2297851 :Berman, E. J. Bound & S. Machin (1997), « Implications of skill-biased technological change : international evidence ». Discussion Paper n°367 du Centre for Economic Performance, London School of Economics.
10.2139/ssrn.89488 :Besley, T. & Kanbur, Ravi (1993), « The principles of targeting », in M. Lipton & J. van der Gaag (eds.), Including the poor , Washington D.C. : World Bank, 67-89.
10.1016/0047-2727(92)90025-B :Besley, T. & Coate, S. (1992). « Understanding welfare stigma : taxpayer resentment and statistical discrimination ». North-Holland : Journal of Public Economics, 48, 165-183.
10.1016/0047-2727(92)90025-B :Binamé, J.P., Conter, B., Lamby, P., Devos, V., Maroy, Ch. & Warnotte, G. (1999), La formation et l’adaptation des travailleurs aux mutations industrielles. L’intervention du Fonds social européen en Belgique francophone. Girsef, Irea, IAG, Évaluation intermédiaire du programme Objectif et de l’Initiative Adapt (1995-1997), Louvain-la-Neuve : UCL.
Boon, F. & Gayda, S. (2000), « Quelques impacts du futur RER sur la Région Bruxelloise et sa périphérie ». In : CIFoP, Les conditions de la croissance régionale : Les forces d’agglomération dans la métropolisation de l’économie. Commission 3, Rapport Préparatoire, pp. 155-172.
Bourdieu, P. & Passeron, J.C. (1970), La reproduction, Éd. de Minuit, Paris.
Brooks-Gunn, J., Duncan, G., Klebanov, P. K. & Sealand, N. (1993), « Do neighborhoods influence child and adolescent development ? » American Journal of Sociology, 99(2 ), 353-95.
10.1086/230268 :Cahuc & Zylberberg. (1996), Économie du Travail, Bruxelles :De Boeck & Larcier, Ch. 9.
Cantillon, B., De Lathouwer, L., Marx, I., Van Dam, R. & Van den Bosch, K. (1999), « Indicateurs sociaux : 1976-1997 ». Revue Belge de Sécurité Sociale, 4, 713-765.
Charlot, S. & Lafoucarde, M. (2000), « Économie géographique et infrastructures de transport ». In : CIFoP, Les conditions de la croissance régionale : Les forces d’agglomération dans la métropolisation de l’économie. Commission 3, Rapport Préparatoire, pp. 137-154.
CIFoP (Centre Interuniversitaire de Formation Permanente ; 2000). Les conditions de la croissance régionale : Les forces d’agglomération dans la métropolisation de l’économie. Commission 3, Rapport Préparatoire. Liège, 14ème Congrès des Économistes Belges de Langue Française, Novembre 2000.
Cockx, B. (1997) « Designing Unemployment Insurance », mimeo, IRES, Louvain-la-Neuve :Université catholique de Louvain.
Cohen, Daniel (1997), Richesse du monde, pauvreté des nations. Paris : Flammarion.
10.1086/228943 :Coleman, J. (1998), « Social capital in the creation of human capital ». American Journal of Sociology, 94, Supplement S95-S120.
Combes P.-P. & Thomas, I. (2000), « Les forces d’agglomération dans la métropolisation de l’économie : regards croisés de l’économie et de la géographie ». In : CIFoP. Op. cit. pp. 7-16.
10.2307/2094840 :Cortese, Charles F. R. Frank Falk& Jack K. Cohen (1976). Further considerations on the methodological analysis of segregation indices. American Sociological Review, 41, 630-7.
10.2307/2094840 :Cortese, C. F. R., Falk, F. & Cohen, J. K. (1976). Reply to Taueber and Taueber. American Sociological Review, 41, 889-93.
Costa, D. L. & Kahn, M.E. (1999), « Power couples : changes in the locational choice of the college educated, 1940-1990 ». Working Paper 7109 du National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w7109.
10.1162/003355300555079 :Croux, C. & Wasmer, E. (2000). « Analyse de données spatiales du marché du travail. Application aux commune wallonnes ». In : CIFoP, Dualisme et institutions du marché du travail. (Les conditions de la croissance régionale, Commission 1, Rapport préparatoire), 14ème Congrès des Économistes Belges de Langue Française, Liège-Saint Tilman, 23 et 24 novembre 2000, pp. 171-189.
Cuñat, A. & Peri, G. (2000), « Job creation in Italy : geography, technology and infrastructures ». Discussion Paper, IGIER, CEPR, Università Bocconi, EUI, September.
Decrop, J., Dejardin, M. & Meunier, O. (2000), « Bruxelles, source d’emplois pour son environnement ? Une approche spatio-temporelle ». In : CIFoP, Les forces d’agglomération dans la métropolisation de l’économie. (Les conditions de la croissance régionale, Commission 3, Rapport préparatoire), 14ème Congrès des Économistes Belges de Langue Française, Liège-Saint Tilman, 23 et 24 novembre 2000, pp. 115-134.
10.3406/rbph.2010.7797 :Delcourt, J. & De Woot, Ph. (2000), « Introduction. Les dimensions et défis de la mondialisation », pp. 11-14. In : J. Delcourt & Ph. De Woot (dir.). Les défis de la globalisation. Babel ou Pentecôte ? Louvain-la-Neuve : Presses universitaires de Louvain.
Desurmont, A. et Docquier, F. (2000). Capital physique, capital humain et mobilité inter-régionale. Implications en termes de convergence. In : M. Beine et F. Docquier (éds) (2000). Croissance économique et convergence économique des régions. Théorie, faits et déterminants (pp.133-49). Bruxelles :De Boeck Université.
10.1162/003465302317411479 :Dumais, G., Ellison, G. & Glaeser, E.L. (1997), « Geographic concentration as a dynamic process ». Working Paper 6270 du National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w6270.
10.1162/003465302317411479 :Duncan, O. D. & Duncan, B. (1955). A methodological analysis of segregation indexes. American Sociological Review, 20, 210-217.
10.2307/2088328 :Dupas, G. (1999), Economia global e exclusão social : pobreza, emprego, estado e o futuro do capitalismo. Paz e Terra, São Paulo, Brésil.
10.4337/9781781950746 :Duranton, G. & Puga, D. (2000), « Diversity and specialization in cities : why, where and when does it matter ? ». In : CIFoP, op. cit., pp. 19-47.
10.1162/003355301753265589 :Fernández, R. & Rogerson, R. (2000), « Sorting and long run inequality ». Working Paper 7508. National Bureau of Economic Research. http ://www.nber.org/papers/w7508.
10.1162/003355301753265589 :Fernández, R. (2001), « Sorting, education and inequality ». Working Paper 8101. National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w8101.
Gaigne, C., Goffette-Nagot, F. & Schmidt, B. (2000), « Localisation des activités en zone rurale : le rôle du marché foncier et du marché du travail ». In : CIFoP, op. cit., pp. 49-70.
Ganzeboom, H. (2000) http://www.fss.uu.nl/soc/hg/pisa/index.htm
10.1596/prwp :Gelbach, J. B. & Pritchett, L. H. (1995) « Does more for the poor means less for the poor ? The politics of tagging » World Bank Working Papers #1523, Oct 1995.
10.2307/2297862 :Gibbons, R. & Katz, L. (1992), « Does unmeasured ability explain inter-industry wage differentials ? ». Review of Economic Studies, N° 59, pp. 515-535.
10.1006/juec.1998.2121 :Glaeser, E. L. (1997), « Learning in cities ». Working Paper 6271. National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w6270.
10.1006/juec.1998.2121 :Glaeser, E. L., Scheinkman, J.A. & Shleifer, A. (1995), « Economic growth in a cross-section of cities ». Working Paper 5016. National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w5013.
10.1016/0304-3932(95)01206-2 :Glennerster, H., Lupton, R., Noden, P. & Power, A. (1999). « Poverty, social exclusion and neighbourhood : studying the area bases of social exclusion ». CASEpaper/22. Centre for Analysis of Social Exclusion, London School of Economics.
10.1257/00028280260344722 :Gradstein, M. & Justman, M. (2001), « Education, social cohesion and economic growth ». Discussion Paper n° 2773, Centre for Economic Policy Research, April 2001, www.cepr.org/pubs/DP2773.asp.
10.1257/00028280260344722 :Gregg, P. & Wadsworth, J. (2000), « Two sides to every story. Measuring worklessness and polarisation at the household level ». Centre for Economic Performance Working Paper n°1099, London School of Economics.
Griffiths, W. E., Hill, R. Carter & Judge, G.G. (1993). Learning and practicing econometrics. New York : John Wiley & Sons.
Hutchens, R. (2001). Numerical measures of segregation : desirable properties and their implications. Mathematical Social Sciences, 42, 13-29.
10.1016/S0165-4896(00)00070-6 :INS, Institut National de Statistiques (2000a). Chiffres-clés 2000. Aperçu statistique de la Belgique. Ministère des Affaires Économiques. (Édition en ligne : www.statbel.fgov.be)
INS, Institut National de Statistiques (2000b). « Population et ménages par secteur statistique au 1er janvier 1998. B. Région de Bruxelles-Capitale et Région Wallonne ». Statistiques démographiques. Hors série.
INS, Bulletin des Statistiques, février 2001.
INS, Statistiques Démographiques. Mouvements de la Population, plusieurs éditions.
10.3386/w5718 :Kremer, M. & Maskin, E. (1996), « Wage inequality and segregation by skill ». Working Paper 5718. National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w5718.
10.2307/2118400 :Kremer, M. (1993), « The O-Ring Theory of Economic Development ». Quaterly Journal of Economics, 108(3), pp. 551-575.
10.2307/2118400 :Kremer, M. (1996), « How much does sorting increase inequality ? » Working Paper 5566. National Bureau of Economic Research. http://www.nber.org/papers/w5566.
10.1162/003355397555145 :Mare, R. (1991), « Five decades of educational assortative mating ». American Sociological Review, 56, 15-32.
10.2307/2095670 :Mignolet, M., Mulquin, M.-E. et Vieslet, L. (2000). Croissance et revenus régionaux en Belgique. Quels indicateurs retenir ?. In : M. Beine et F. Docquier (éds) (2000). Croissance économique et convergence économique des régions. Théorie, faits et déterminants (pp.56-81). Bruxelles :De Boeck Université.
Monfort, Ph., Thomas, I. & Wunsch, P. (2000), « Disparités régionales et particularismes nationaux. La Belgique dans l’Europe ». In : M. Beine et
F. Docquier (éds) (2000). Croissance économique et convergence économique des régions. Théorie, faits et déterminants (chap.9). Bruxelles :De Boeck Université.
Montgomery, J. (1991), « Social networks and labor-market outcomes : toward an economic analysis ». American Economic Review, 81, 1408-1418.
Nichols, A.L. & Zeckhauser, R. J. (1982) « Targeting tranfers through restrictions on recipients », American Economic Review, Papers and Proceedings, 72 (2), pp. 372-77.
ONEM, Office Nationale de l’Emploi (plusieurs mois/années). Bulletin Mensuel.
Overman, H. G. & Puga, D. (2000), « Unemployment clusters across European regions and countries ». Discussion Paper n° 434. Centre for Economic Performance. Jul/1999 ; Revised :March.
10.3917/sr.005.0129 :Paugam, S. (Dir.) (1996a), L’exclusion : l’état des savoirs. Paris : Éditions la Découverte.
Paugam, S. (1996b), « Introduction : la constitution d’un paradigme ». In : S. Paugam (1996), L’exclusion : l’état des savoirs (pp.7-19). Paris : Éditions la Découverte.
Pencavel, J. (1998), « Assortative mating by schooling and the work behavior of wives and husbands ». American Economic Review. 88 (2), 326-29.
Piketty, T. (1994), « Inégalités et redistribution. Développements théoriques récents ». Revue d’économie politique, 104 (6), 769-800.
Pisa (2000), The OECD PROGRAMME FOR INTERNATIONAL STUDENT ASSESSMENT, http://www1.oecd.org/els/PISA/Read/OTHERL.HTM
Power, A. & Wilson, W.J. (2000), « Social exclusion and the future of cities ». CASEpaper/35. Centre for Analysis of Social Exclusion. London School of Economics.
Power, A. (2000), « Poor areas and social exclusion ». In : A. Power & W.J. Wilson, « Social exclusion and the future of cities ». CASEpaper/35, LSE, pp. 1-20.
Pugh, M. (1998), « Barriers to work : the spatial divide between jobs and welfare recipients in metropolitan areas ». Discussion Paper. The Brookings Institutions Center on Urban and Metropolitan Policy, September.
Sen, A. (1985), Commodities and capabilities. Elsevier : Amsterdam.
Sen, A. (1995) « The political economy of targeting ». In : D. van de Walle, &
N. Kimberly (eds) Public spending and the poor (chap.1). Johns Hopkins University Press / World Bank.
Sen, A. (2000), « Social justice and the distribution of income ». In : A.B. Atkinson et F. Bourguignon (eds). Handbook of Income Distribution. Amsterdam : Elsevier.
10.1016/S1574-0056(00)80004-4 :Smith, Gillian R. (1999) « Area-based initiatives : the rationale and options for area targeting » LSE : Case Paper/25.
Taueber, K. E. & Taueber, A.F. (1976). A practitioner’s perspective on the index of dissimilarity. American Sociological Review, 41, 884-9.
10.2307/2094734 :Thomas, I. & Zenou, Y. (1999). « Ségrégation urbaine et discrimination sur le marché du travail : le cas de Bruxelles ». Chap.5, In : M. Catin, J.-Y. Lesueur & Y. Zenou (éds) (1999). Emploi, concurrence et concentration spatiale (pp. 105-127). Paris : Economica.
van de Walle, D. (1995) « Incidence and targeting : an overview of implications for research and policy ». In : van de Walle, Dominique & Kimberly, N. (eds) Public spending and the poor (chap.20) Johns Hopkins University Press / World Bank.
van Zantem, A. (1996), « Fabrication et Effets de la Ségrégation Scolaire ». In : Paugam (1996a), L’exclusion : l’état des savoirs (pp.281-291). Paris : Éditions la Découverte.
Vandenberghe, V. (2001) « Béni soit St. Polycarpe ? » mimeo, GIRSEF-UCL.
Vandenberghe, V. & Waltenberg, F. (2001) « Polarisation et appariements sélectifs. Essai d’évaluation empirique en Belgique ».
Vandenberghe, V. (1996) Functioning and regulation of educational quasi-markets. PhD Thsesis, Louvain-la-Neuve : Ciaco.
Vandenberghe, V. (1996), « Belgian cream-skimming. More choice of school has led to problems ». New Economy, 3(4), 230-235.
10.1111/j.1468-0041.1996.tb00150.x :Vandenberghe, V. (2000a), « Enseignement et iniquité : singularités de la Question en Communauté Wallonie-Bruxelles ». Les Cahiers de Recherche du GIRSEF, n° 8, UCL, Louvain-la-Neuve.
Vandenberghe, V. (2000b) « Evaluating the magnitude and the political stakes of peer effects using science and math achievement across OECD ». mimeo, Girsef-UCL, Louvain-la-Neuve.
Vandenberghe, V. (2000c) « Enseignement et iniquité : singularité de la question en Communauté Wallonie-Bruxelles ». Les cahiers de Recherche du GIRSEF, n° 2, UCL, Louvain-la-Neuve.
Waltenberg, F. D. (2002). « Polarisation et appariements sélectifs des individus. État de la question ». Cahier du GIRSEF, n° 13. Université Catholique de Louvain.
Willaert, D. (2000), « Migrations in Brussels Capital Region and its hinterland ». In : CIFoP, Les forces d’agglomération dans la métropolisation de l’économie. (Les conditions de la croissance régionale, Commission 3, Rapport préparatoire), 14ème Congrès des Économistes Belges de Langue Française, Liège-Sart Tilman, 23 et 24 novembre 2000, pp. 91-114.
10.1016/0272-7757(92)90041-Z :Willms D.J. & Echols F. (1992), « Alert and inert clients : the scottish experience of parental choice of schools », Economics of Education Review, 11(4), 339-350.
10.1016/0272-7757(92)90041-Z :Willms, J. D. & Paterson, L. (1995). A multilevel model for community segregation. Journal of Mathematical Sociology.
10.1080/0022250X.1995.9990150 :Wilson, W. J. (2000), « The state of american cities ». In : A. Power & W.J. Wilson, « Social exclusion and the future of cities ». CAS Epaper/35, LSE, pp. 21-31.
Notes de bas de page
1 Les propriétés de ces indices peuvent être trouvées dans n’importe quel livre de statistique ou d’économétrie. Nous avons utilisé ici Griffiths, Carter Hill & Judge (1993).
2 Le lecteur intéressé trouvera une démonstration en annexe.
3 Nous utiliserons l’échelle allant de 0 à 100 dans ce travail.
4 Abramson, Tobin & VanderGoot (1995)
5 Consulter Hutchens (2001) pour une présentation formalisée ainsi que pour une discussion de ces propriétés.
6 Pour des critiques à l’indice de dissimilarité, voir Cortese, Falk et Cohen (1976). Pour une critique plus récente et fondée sur les propriétés mathématiques de cet indice, voir Hutchens (2001).
7 Source : Université de Notre-Dame. Site web : http://www.nd.edu/~iuplr/cic/indices.html
8 Plus précisément : SIS, Communauté française (1988, 1998).
9 Dans la section suivante, nous verrons que ce résultat se répète pour les élèves belges lorsque l’on prend en compte les indices de dissimilarité inter-établissements.
10 Nous avons procédé à un échantillonnage des données issues du Recensement de 1991 afin de les rendre comparable à ceux de 1961.
Notes de fin
1 À l’exception du réseau « Communauté française ».
2 À l’exception du réseau « Communauté française ».
3 À l’exception du réseau « Communauté française ».
4 À l’exception du réseau « Communauté française ».
5 À l’exception du réseau « Communauté française ».
6 À l’exception du réseau « Communauté française ».
7 À l’exception du réseau « Communauté française ».
8 À l’exception du réseau « Communauté française ».
9 À l’exception du réseau « Communauté française ».
10 À l’exception du réseau « Communauté française ».
11 À l’exception du réseau « Communauté française ».
12 y inclus l’universitaire
13 y inclus l’universitaire
14 y inclus l’universitaire
15 y inclus l’universitaire
Auteurs
Vincent Vandenberghe est docteur en Sciences Economiques et professeur au département d’economie de l’Université catholique de Louvain. Il est actuellement administrateur au sein de la Direction de l’Emploi et des Affaires Sociales de l’OCDE. Il a écrit de nombreux articles dans des revues scientifiques ainsi que plusieurs rapports à l’adresse des responsables politiques de l’enseignement et de l’emploi.
GIRSEF – IRES, Université catholique de Louvain
Fábio D. Waltenberg est maître en sciences économiques de l’Universidade de São Paulo, Brésil et docteur en sciences économiques de l’UCL. Son domaine de recherche est l’économie de l’éducation.
GIRSEF – IRES, Université catholique de Louvain
Le texte seul est utilisable sous licence Licence OpenEdition Books. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.
L’entreprise et l’articulation travail/famille
Transformations sociétales, supports institutionels et médation organisationnelle
Bernard Fusulier, Silvia Giraldo et David Laloy
2008
Contredire l’entreprise
Actes du colloque de Louvain-la-Neuve, 23 octobre 2009
Andrea Catellani, Thierry Libaert et Jean-Marie Pierlot (dir.)
2010
La Chine et les grandes puissances en Afrique
Une approche géostratégique et géoéconomique
Tanguy Struye de Swielande
2011
Un enseignement démocratique de masse
Une réalité qui reste à inventer
Marianne Frenay et Xavier Dumay (dir.)
2007
Arguing about justice
Essays for Philippe Van Parijs
Axel Gosseries et Philippe Vanderborght (dir.)
2011