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    Plan détaillé Texte intégral ATTITUDES ET CONDITIONS DE VIE ÉTUDIANTES : AUTONOMIE ET INTÉGRATION UNIVERSITAIRES À LA RECHERCHE DE FACTEURS EXPLICATIFS L’EFFET DES CONDITIONS DE VIE ET DES CONDITIONS D’ÉTUDE SUR LA RÉUSSITE Notes de bas de page Auteur

    Les étudiants en France

    Ce livre est recensé par

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    Table des matières

    Chapitre 12. Autonomie, intégration et réussite universitaire

    Olivier Galland

    p. 349-380

    Entrées d’index

    Index géographique : France

    Texte intégral ATTITUDES ET CONDITIONS DE VIE ÉTUDIANTES : AUTONOMIE ET INTÉGRATION UNIVERSITAIRES À LA RECHERCHE DE FACTEURS EXPLICATIFS Le degré d’autonomie des étudiants Le niveau de satisfaction et d’intégration L’EFFET DES CONDITIONS DE VIE ET DES CONDITIONS D’ÉTUDE SUR LA RÉUSSITE Notes de bas de page Auteur

    Texte intégral

    1Ce chapitre vise à tenter une synthèse des informations rassemblées par les enquêtes OVE sur les conditions de vie et les comportements des étudiants. L’idée de base est d’essayer de trouver, de manière inductive, les principes qui organisent ces attitudes en dégageant les principales oppositions entre elles. Ce travail s’est effectué en deux temps. Il fallait d’abord, à partir de l’ensemble des questions posées, créer un ensemble de variables synthétiques qui rendent compte des différents aspects des conditions de vie et des attitudes des étudiants explorées dans l’enquête, avant de pouvoir examiner, à l’aide de techniques statistiques appropriées (analyses factorielles, puis régressions), comment se combinaient ces différents indicateurs et quelles étaient les caractéristiques des étudiants ou du contexte de leurs études qui pouvaient les influencer1. Dans un premier temps, une série de « scores » ou « d’échelles » ont donc été construits à partir des réponses à un jeu de questions semblables après avoir vérifié que ces questions étaient suffisamment corrélées entre elles pour constituer des échelles ayant une consistance suffisante. Parmi ces scores, certains portent non pas sur les opinions des étudiants, mais sur leurs comportements effectifs. Par exemple, un score a été créé pour rendre compte du degré d’autonomie résidentielle des étudiants2.

    2Les scores construits sont évidemment dépendants des thèmes abordés dans le questionnaire. Les enquêtes de l’Observatoire de la vie étudiante sont assez fortement centrées sur les questions de conditions de vie des étudiants (logement, travail, revenus), mais elles abordent aussi des questions relatives aux études – du point de vue des pratiques (assiduité, fréquentation de la bibliothèque..) ou des attitudes à l’égard des études (niveau visé, motivation, insatisfactions). Ces enquêtes permettent également d’avoir une mesure de la réussite universitaire (l’année précédant l’enquête). C’est donc finalement un registre assez large de pratiques et d’opinions sur les études et les conditions de vie étudiante que permet d’appréhender l’enquête de l’OVE.

    Un exemple de création de score : l’échelle d’insatisfaction universitaire
    Pour créer ce score, on a tout d’abord réalisé une analyse factorielle sur un ensemble de variables portant sur le degré de satisfaction à l’égard de différents aspects de l’établissement d’études. Les résultats montrent en premier lieu un facteur taille, expliquant 22 % de la variance. Toutes les variables sont corrélées entre elles. Les facteurs suivants (11 et 6 % de la variance) opposent certains aspects entre eux : le second facteur oppose les aspects liés à la sécurité et à la propreté des lieux aux appréciations portées sur les équipements (culturels, sportifs, de santé etc.); le troisième facteur oppose à nouveau les appréciations relatives à la sécurité et à la propreté, cette fois aux aspects pédagogiques; le quatrième facteur enfin met surtout en exergue la question de l’implantation géographique. Il semblait donc possible de construire, à côté d’un indicateur global de satisfaction, quatre autres indicateurs par domaines : sécurité et propreté, équipements, pédagogie, implantation. L’analyse de fiabilité sur les échelles d’insatisfaction envisagées donne les résultats qui montrent des niveaux très satisfaisants allant de 0,60 à 0,80.
    Des procédures du même type, dont la documentation est trop volumineuse pour être présentée ici, ont été utilisées pour créer l’ensemble des scores. Au total, 49 scores ont été créés.

    ATTITUDES ET CONDITIONS DE VIE ÉTUDIANTES : AUTONOMIE ET INTÉGRATION UNIVERSITAIRES

    3Une fois ce travail préalable réalisé, une première analyse en composantes principales (voir encadré sur les méthodes d’analyse factorielle) a été effectuée sur la plupart des échelles construites3 pour l’ensemble de la population étudiante sur la période 1997-20064. Le graphique 1 présente le résultat pour les deux premiers facteurs expliquant respectivement 10 et 7 % de la variance.

    Graphique 1 : échelles de comportements étudiants (Analyse en composantes principales)

    Image

    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.
    Champ : tous établissements confondus.

    Les méthodes d’analyse factorielle
    Lorsqu’on doit analyser un ensemble de variables dont on ignore a priori si elles sont corrélées entre elles, on ne peut se contenter de croisements deux à deux entre chacune des variables. Cela ne dirait rien des corrélations multiples. Les méthodes d’analyse factorielle proposent une réponse à cette question de la détection des orientations sous-jacentes à un ensemble de réponses. Elles permettent de réduire la multitude initiale en un nombre restreint de dimensions qui définissent un espace où sont projetées les variables (on représente le plus souvent ces relations sur un plan que l’on peut facilement visualiser). Ces plans factoriels sont structurés par des facteurs ou axes qui synthétisent l’opposition entre des modèles de comportements ou d’opinions. Dans le cas de l’analyse en composantes principales utilisée ici, qui porte sur des variables continues ou des échelles ordinales, les coordonnées factorielles qui déterminent la position de chaque variable sur le plan, expriment la corrélation entre chacune de ces variables et les axes en question. L’interprétation de chaque axe repose donc sur l’analyse des principales variables qui lui sont associées, pour essayer de dégager la logique d’ensemble qui en ressort. Dans la figure 1 par exemple, des variables d’indépendance fiscale, d’autonomie résidentielle et de fréquentation des parents sont fortement corrélées avec le premier axe ce qui suggère de l’interpréter comme un axe d’autonomie vs dépendance familiale.
    Par ailleurs, on peut calculer pour chaque individu un score factoriel (rendant compte de la position de l’individu sur le plan factoriel). On peut aussi calculer la moyenne de ces scores individuels pour des groupes données d’individus ce qui donne une indication leur proximité ou leur éloignement avec des tendances de comportements synthétisées par les axes factoriels : c’est ce que proposent les figures 2 et suivantes.

    4L’interprétation des deux premiers facteurs de la figure 1 semble relativement claire. Le premier facteur (l’axe horizontal) oppose les étudiants selon leur degré d’autonomie à l’égard de leur famille. À gauche se situent les étudiants les plus autonomes, que ce soit sur le plan résidentiel (variable score d’autonomie) ou sur le plan économique (indépendance fiscale, intensité du travail rémunéré). On remarque également que certaines variables culturelles sont liées à ce facteur – le score de lecture généraliste et de lecture en sciences humaines, et le score de sorties culturelles – sans qu’il soit possible à ce stade de dire si cette corrélation révèle un comportement spécifique des « littéraires » qui seraient autonomes avant l’heure, ou tient plutôt aux conditions de vie matérielle particulière de certaines catégories d’étudiants. On note également que l’insatisfaction à l’égard des conditions de vie est liée au degré général d’autonomie exprimé par ce facteur (et est corrélée spécifiquement au score d’autonomie résidentielle). Ce résultat est intéressant : il montre que l’autonomie étudiante est une source de tensions. Elle est probablement désirée, mais peut susciter des désagréments liés à une certaine précarité ou un certain inconfort des conditions de vie.

    5Du côté droit du premier facteur, on trouve les étudiants restés les plus dépendants de leurs parents. On voit aussi que le taux d’assiduité des cours se situe de ce côté-ci de l’axe. Autrement dit, il semble que le degré d’autonomie soit corrélé négativement au fait de suivre assidûment les enseignements : lorsqu’on examine les corrélations bivariées, on constate bien une corrélation négative entre le score d’autonomie résidentielle et l’assiduité au cours. Cela se comprend assez bien : l’autonomie a comme contrepartie évidente une part moyenne de temps plus importante consacrée au travail. Dans l’arbitrage temps d’étude-temps de travail, le modèle de l’étudiant autonome, par rapport au modèle de l’étudiant dépendant, suppose qu’une certaine préférence soit donnée au temps de travail (sauf pour les étudiants dont l’autonomie serait entièrement financée par les parents, mais s’agit-il encore d’autonomie dans ce cas ?).

    6Le second facteur (vertical sur le plan) peut s’interpréter comme un facteur de satisfaction et d’investissement universitaires. En bas, on trouve des étudiants satisfaits de leurs conditions d’étude, ambitieux et plutôt motivés, très studieux et travailleurs, confiants dans la valeur de leur diplôme; ce sont aussi des étudiants qui semblent bien intégrés dans les institutions universitaires ou scolaires – ils fréquentent le restaurant universitaire ou la cantine et en sont satisfaits, ils ont recours à la bibliothèque. Les étudiants en haut de cet axe ont les caractéristiques inverses mais ils se distinguent également par un score élevé de difficultés financières ressenties et par un recours plus fréquent à un effort financier personnel (plutôt qu’à des aides extérieures) pour résoudre ces difficultés. Il semble qu’on ait donc là le pôle des étudiants en difficulté personnelle, aux prises avec des difficultés économiques (réelles ou ressenties, ce sera à vérifier) interagissant avec le désinvestissement scolaire, et l’éloignement des structures universitaires, comme si ces préoccupations économiques prenaient le pas sur les études.

    7Les variables illustratives5 apportent des éléments supplémentaires d’interprétation. Tout d’abord, certaines variables d’origine (le sexe, la catégorie sociale et le niveau d’études du père par exemple) semblent peu discriminantes : lorsqu’on projette ces variables sur le plan, les modalités se regroupent à proximité de l’origine. Il ne semble donc pas, sous réserve de plus amples investigations, que les attitudes étudiantes captées par ces deux premiers facteurs se distinguent fortement en fonction de ces variables d’origine.

    8Deux variables de statut exercent une influence sur le degré d’autonomie (premier axe identifié) : l’âge de l’étudiant et ses revenus. L’autonomie progresse bien sûr avec l’âge, alors que l’intégration et la satisfaction universitaires, plutôt bonnes au début des études supérieures, se dégradent assez rapidement, jusqu’à atteindre leur point le plus bas entre 20 et 22 ans, pour ensuite s’améliorer à nouveau. Cela suggère à nouveau l’idée que l’accès progressif à l’autonomie suscite des tensions qui peuvent rejaillir sur le sentiment d’intégration des étudiants. Cependant, il est frappant de voir que la variable de revenu direct des étudiants, c’est-à-dire les revenus monétaires qu’ils perçoivent6 à l’exclusion des frais qui sont payés pour eux par des tiers, semble peu liée à l’axe intégration/satisfaction universitaires. On verra que ce sont des variables liées au contexte des études qui exercent l’influence principale sur le degré d’intégration et de satisfaction universitaire. Par ailleurs, la variable de revenu direct des étudiants ne rend pas compte de leur situation matérielle effective, puisque de nombreux frais sont payés par les parents. Si, on prend en compte l’ensemble de ces ressources, directes et indirectes, l’effet sur l’intégration universitaire est plus net : on constate alors que, toutes ressources confondues, les étudiants aux plus bas niveaux de revenus sont alors à la fois plus autonomes et plus satisfaits et intégrés. Mais cet effet « revenu » est en réalité très probablement la conséquence d’un effet « logement » : les étudiants les mieux intégrés sur le plan universitaire sont les résidents en cité universitaire (voir infra) et ce sont aussi ceux qui disposent des ressources les plus faibles lorsqu’on prend en compte l’ensemble des ressources directes et indirectes (les étudiants résidant chez leurs parents aux ressources directes beaucoup plus faibles, les dépassent si on prend en compte dans leurs revenus un loyer fictif que leurs parents paient pour eux en les hébergeant).

    9De l’examen de la position des étudiants sur le plan factoriel en fonction des revenus des parents et du montant des aides familiales, il ressort un résultat intéressant concernant les étudiants des familles aux ressources moyennes. Ces derniers sont les moins autonomes (et les moins bien intégrés). Les étudiants des familles les plus modestes et les plus riches sont ceux qui sont situés le plus à gauche sur le premier axe, donc ceux qui sont les plus proches du pôle de l’autonomie (avec son cortège d’insatisfactions matérielles éventuelles, ne l’oublions pas) mais également mieux intégrés sur le plan universitaire. L’effet est encore plus marqué lorsqu’on prend en compte le niveau des aides familiales : les étudiants ne touchant aucune aide de leurs familles sont les plus autonomes, suivis de ceux qui touchent les montants les plus élevés. Cela suggère qu’il y a deux formes très différentes d’autonomie : l’autonomie avec indépendance (économique) et l’autonomie sans indépendance (ou avec une indépendance beaucoup plus faible). La première est rendue possible par les revenus du travail ou ceux des aides sociales : les étudiants touchant les revenus les plus élevés de ces deux sources sont les plus autonomes. La seconde (l’autonomie sans indépendance) est probablement le résultat d’une aide importante des parents. Les étudiants des familles moyennes semblent disposer de moins d’atouts pour accéder à l’autonomie, du fait de leur moindre éligibilité aux aides sociales et des ressources relativement limitées de leurs parents.

    10La position des étudiants sur le plan des deux facteurs en fonction de leur type de logement montre d’abord logiquement un positionnement très différent des étudiants vivant chez leurs parents, en cité universitaire ou dans un logement individuel. Les étudiants en résidence collective sont en position intermédiaire sur le premier axe, mais se distinguent des deux autres sur le second par une forte intégration universitaire : celle-ci est-elle liée à leur situation résidentielle ou à d’autres caractéristiques qui lui sont liées ? La question devra être approfondie. Les étudiants vivant chez leurs parents sont évidemment les moins autonomes, mais il est plus surprenant de constater que ce sont aussi les moins intégrés et les moins satisfaits sur le plan universitaire : là encore la question devra être creusée. S’agit-il d’un effet de cycle de vie, s’agit-il d’un effet indirect de nature psychologique lié au fait que les étudiants les moins autonomes le seraient à la fois sur le plan résidentiel, familial et universitaire… ?

    11Un résultat très intéressant de ce graphique 2 concerne la satisfaction à l’égard du logement : celle-ci décroît à mesure que croît l’autonomie, bien que la taille et l’équipement des logements occupés par les étudiants s’accroissent à mesure que progresse leur score d’autonomie. Cela illustre à nouveau la tension pouvant exister entre l’autonomie et l’agrément des conditions de vie. Acquérir son autonomie est satisfaisant sur le plan psychologique, mais les exigences augmentent sans doute également et peuvent conduire à accroître le sentiment d’insatisfaction. Un étudiant très autonome est déjà âgé et supporte peut-être moins bien les restrictions à l’amélioration des conditions de vie dues au statut étudiant.

    Graphique 2 : L’effet du type de logement et des attitudes à l’égard du logement

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    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.

    12Du point de vue des performances scolaires et des disciplines, il n’est pas très surprenant de constater que les étudiants les plus brillants sont également les mieux intégrés et les plus investis (graphique 3). Il est moins attendu de voir que ce sont aussi les plus autonomes. Nous reviendrons sur l’interprétation possible de cette liaison dans la seconde section.

    Graphique 3 : L’effet des performances scolaires

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    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.

    13Les disciplines sont relativement différenciées sur le plan et forment un triangle (graphique 4) dont les trois sommets sont formés par les littéraires et les étudiants de Sciences sociales (les plus autonomes), ensuite par les STS AES et STAPS à la fois les plus dépendants et les moins intégrés, et enfin par les CPGE les mieux intégrés mais qui restent fortement dépendants.

    Graphique 4 : Les pôles disciplinaires

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    14Au total, cette première exploration donne le sentiment que les modes de vie étudiants sont le résultat d’une tension entre trois pôles : le degré d’autonomie, l’investissement scolaire et l’agrément des conditions de vie. Des tensions se manifestent en effet entre chacun de ces éléments pris deux à deux : l’autonomie est liée à l’intensité du travail rémunéré et, de ce fait, peut constituer un frein à l’investissement scolaire. Mais la relation est complexe, car l’autonomie est liée également à l’ouverture sur le monde (les étudiants les plus autonomes sont des lecteurs et des adeptes des sorties culturelles, tandis que les étudiants les plus dépendants de leur famille restent par bien des aspects des adolescents, adeptes de sorties jeunes et de presse sportive) et par là, elle peut être liée à l’intérêt pour les études et à la réussite : on a vu que les étudiants les plus brillants étaient aussi les plus autonomes. L’autonomie peut aussi entrer en tension avec l’agrément des conditions de vie, notamment à cause de la croissance d’un sentiment d’insatisfaction, notamment à l’égard du logement, à mesure que croît le degré d’autonomie.

    15Un des points aveugles de l’analyse à ce stade est l’interprétation du pôle de désinvestissement universitaire. Les variables de statut examinées jusqu’à présent se projettent plus sur le premier axe (autonomie-dépendance) que sur le second (intégration-désinvestissement). Un des points qui ressort cependant est le facteur disciplinaire (STS, STAPS, AES) et de modes de vie (vie chez les parents), des étudiants frustrés à la fois par la qualité de leur vie personnelle (du fait de la dépendance familiale) et par la qualité de leurs études.

    À LA RECHERCHE DE FACTEURS EXPLICATIFS

    16Le premier axe de l’analyse factorielle réalisée sur l’ensemble des scores de l’enquête OVE peut donc être interprété comme un axe d’autonomie ou d’éloignement à l’égard de la famille, le second comme un axe d’intégration et d’investissement universitaires. Mais quelles sont les caractéristiques des étudiants qui font varier leurs positions sur l’axe d’autonomie comme sur l’axe d’intégration ? Le premier survol descriptif de la section précédente montre l’effet de certaines variables, l’âge évidemment, mais aussi la réussite scolaire ou la filière d’études. Il faut entreprendre cependant une investigation plus poussée pour vérifier à quel point ces différentes variables possiblement explicatives agissent indépendamment les unes des autres. Il faudra évidemment aussi, au-delà de l’éventuel constat statistique, tenter de proposer une interprétation sociologique de ces relations.

    Le degré d’autonomie des étudiants

    17Quelle variable retenir pour mesurer « l’autonomie » ? Faut-il retenir le score factoriel du premier axe ? Cette solution ne s’avère pas satisfaisante car le premier axe est corrélé à d’autres variables (culturelles, d’intensité du travail, d’assiduité scolaire…) qui font qu’il n’est pas un axe « pur » d’autonomie à l’égard des parents. Le score qui en résulterait rendrait compte de l’ensemble de ces dimensions et les liaisons qu’il entretiendrait avec des variables explicatives seraient sans doute difficiles à interpréter. Il semble donc préférable de construire un indicateur ad hoc. Cet indicateur est construit à partir de cinq variables très corrélées entre elles : les visites aux parents, le nombre de repas du midi et du soir pris chez eux, l’aide au loyer de la part des parents (les cohabitants sont codés « aidés en totalité »), le fait de laver son linge chez les parents (les cohabitants à qui la question n’était pas posée, sont considérés comme lavant leur linge chez les parents), l’indépendance fiscale7. Ce score est évidemment très corrélé à l’âge. On remarque également qu’il croît assez fortement de 1997 à 2006 : les étudiants ont donc au fil des années gagné en indépendance contrairement à l’idée reçue qu’ils repousseraient de plus en plus tardivement le moment de prendre de la distance à l’égard de leurs parents.

    18Pour avoir une vue plus complète des différents effets pouvant influencer le degré d’autonomie des étudiants, on peut avoir recours à des statistiques prédictives prenant en compte simultanément plusieurs variables décrivant la situation personnelle et familiale des étudiants. On peut retenir plusieurs types de variables explicatives dont certaines sont liées à la situation générale des jeunes (l’âge, le contexte familial par exemple) et d’autres sont associées au contexte d’étude particulier des étudiants.

    19Les variables « sociobiologiques » comme l’âge et le sexe ont un effet relativement évident pour l’âge et supposé bien connu pour le sexe (les filles étant autonomes plus tôt que les garçons).

    20Les variables d’origine familiale (activité professionnelle des parents, profession exercée, niveau d’étude, revenu, situation familiale des parents, taille de la fratrie) ont des effets complexes qui peuvent être contradictoires. On connaît tout d’abord les travaux de sociologues de la famille8 qui ont montré l’existence de différents « styles éducatifs familiaux » dont il est probable qu’ils exercent une influence sur le degré d’autonomie auquel accèdent les jeunes à un âge donné. Le « style autoritaire » qui met l’accent sur l’obéissance et la discipline, plus présent au bas de l’échelle sociale, est a priori moins propice à l’acquisition de l’autonomie que le « style négociateur » présent chez les cadres qui vise précisément à produire des enfants autonomes et responsables. Mais d’un autre côté, on peut supposer que des normes d’âge différentes prévalent dans les milieux sociaux au sujet du moment idéal pour quitter le domicile familial et que ces normes sont plus précoces dans les milieux populaires. Par ailleurs, à ces influences possibles liées au contexte éducatif, se mêle l’effet du niveau de revenu des parents dont l’impact peut être à double sens. Un niveau de revenu élevé peut favoriser l’autonomie résidentielle si les parents sont « altruistes » et aident leurs enfants à accéder à un logement personnel; il peut aussi constituer un frein à cette prise d’indépendance dans la mesure où des revenus élevés des parents sont généralement associés à un bon niveau de confort du logement familial qui peut inciter les étudiants à y demeurer (si les parents sont libéraux et leur laissent une liberté suffisante dans leur vie personnelle). Anne Laferrère (2005) a mis en évidence l’importance de la qualité du logement : ses résultats montrent que disposer de moins d’espace pousse à partir9. Mais des revenus familiaux bas peuvent aussi constituer un frein à l’indépendance par manque de ressources, sauf si une bourse vient compenser ce déficit. On peut penser aussi que des étudiants de familles modestes peuvent être incités par leurs parents à acquérir plus rapidement leur indépendance (en travaillant tout en continuant leurs études par exemple) pour ne plus être à la charge de la famille.

    21Les variables spatio-temporelles comme la date d’enquête, et la distance entre le domicile des parents et l’établissement d’enseignement ont un effet évident sur la prise d’autonomie, mais la question se pose de savoir si la distance entre le domicile des parents et l’établissement d’enseignement est une cause ou une conséquence de l’autonomie. En effet, si des étudiants décident d’aller suivre des études loin de chez leurs parents, on peut supposer que cela révèle un profil psychologique « autonome ». Dans cette hypothèse, ce ne serait pas le fait de suivre des études loin du domicile familial qui favoriserait l’autonomie, la relation serait inverse.

    22Les variables scolaires comme la réussite scolaire dans le secondaire, la filière d’études supérieures, l’intensité du travail universitaire ont des liens avec le degré d’autonomie. Les liens entre la réussite scolaire et l’autonomie peuvent être à double sens; d’un côté on peut supposer qu’une « culture de l’autonomie » favorise la réussite (savoir prendre en charge soi-même son travail) et qu’elle a également des effets positifs sur la prise de distance à l’égard des parents; d’un autre côté, on pourrait également avancer que la réussite est d’autant meilleure que les étudiants sont déchargés de tout souci et contraintes matérielles et qu’ils sont pris en charge sur ce plan par leurs parents. Dans ce cas, ce serait donc au contraire l’absence d’autonomie qui pourrait constituer un facteur favorable à la réussite. En fait, il y a en filigrane derrière deux modèles de réussite : la réussite méritocratique individuelle conçue comme une entreprise personnelle supposant la prise de distance à l’égard de la famille et la réussite par engagement et soutien familial. En ce qui concerne les filières d’étude, les données descriptives semblent montrer que les étudiants en Sciences humaines et sociales et les étudiants en Santé sont plus autonomes que les scientifiques, et encore plus que les élèves de classes préparatoires, les élèves de STS et d’IUT. Plusieurs raisons peuvent expliquer ces résultats : les études en Sciences sociales développent peut-être ou sont associées à un esprit critique qui conduit à désirer plus vite une forme d’autonomie; les étudiants des filières sélectives ont des emplois du temps qui leur interdisent de travailler et les empêchent donc d’avoir les ressources nécessaires à une forme d’autonomie résidentielle. Nous verrons si ces résultats sont confirmés par les analyses « toutes choses égales par ailleurs ». On prendra notamment en compte le temps passé aux études qui, on le sait bien, varie très fortement selon les filières et peut expliquer en partie ces résultats.

    Tableau 1 : Probabilité d’appartenir au groupe des 20 % d’étudiants les plus autonomes

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    (1) Par défaut, le revenu mensuel du père, et celui de la mère lorsque celui du père est sans objet ou non renseigné.
    *** : significatif au seuil de 1 %
    ** : significatif au seuil de 5 %
    * : significatif au seuil de 10 %
    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.
    Note de lecture : régression logistique sur le fait d’appartenir au groupe des 20 % d’étudiants les plus autonomes. Les probabilités sont calculées par rapport à la moyenne de la population (sauf pour l’année d’enquête où elles sont calculées par rapport à 1997). Par exemple la probabilité d’un étudiant moyen d’appartenir à ce groupe des étudiants les plus autonomes est de 35 %, celle d’un étudiant de 19 ans n’est que de 15 % (35-20). Certaines variables non significatives, introduites dans la régression, n’ont pas été reproduites dans le tableau (activité du père, niveau d’études des parents, profession des parents, taille de l’agglomération de résidence).

    23Au total, les variables les plus fortement explicatives du score d’autonomie (tableau 1) sont d’ordre démographique, familial (l’âge, le sexe, la situation familiale des parents) ou spatio-temporelles (la distance avec le lieu d’étude, l’année d’enquête). Elles renvoient à des déterminations communes à l’ensemble des jeunes : l’autonomie s’accroît au cours du cycle de vie de la jeunesse, les femmes y accèdent plus rapidement que les hommes, les séparations familiales sont propices à un départ rapide des enfants.

    24Les variables liées au contexte d’étude n’interviennent qu’en second rang : celle qui exerce l’effet le plus fort est liée à la réussite scolaire dans le secondaire (mesurée ici par la mention obtenue au baccalauréat); la probabilité d’être autonome par rapport à ses parents croît régulièrement avec la mention au baccalauréat, résultat qui avait été déjà signalé dans les travaux précédents de l’Observatoire de la vie étudiante (Grignon, 2000). Significativement inférieure à la moyenne pour ceux qui n’ont pas de mention, ou la simple mention assez bien, proche de la moyenne pour les mentions bien et nettement plus élevées que la moyenne pour les mentions très bien. La probabilité moyenne d’appartenir au groupe des étudiants les plus autonomes est diminuée de 6 points pour les étudiants sans mention (29 %) et augmentée de 10 points pour les étudiants avec mention très bien (45 %). On pourrait penser pourtant que les étudiants les plus brillants se dirigent préférentiellement vers les filières sélectives dans lesquelles le travail scolaire est intense et laisse peu de temps et de moyens pour vivre de manière autonome. On a évidemment en tête les élèves des classes préparatoires aux Grandes écoles. Mais cette idée n’est pas vérifiée comme le confirme le simple tri croisé entre la mention obtenue et le type de logement occupé (tableau 2).

    Tableau 2 : Type de logement selon la mention au baccalauréat (en %)

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    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.

    25Les étudiants ayant obtenu la mention très bien sont ceux qui, de loin, vivent le moins souvent chez leurs parents. Ils ont probablement cette possibilité parce qu’ils peuvent vivre beaucoup plus souvent que les autres étudiants dans des résidences collectives (internats associés à des classes préparatoires par exemple). Il faut donc garder à l’esprit que la liaison entre la réussite et l’autonomie peut être à double sens. La réussite peut être un facteur accélérant l’autonomie : on sait que les étudiants ayant obtenu un BTS, un DUT ou une licence dans une petite ville proche du domicile parental ne peuvent pour la plupart espérer poursuivre à un niveau supérieur qu’en acceptant d’aller étudier à une distance peu compatible avec le maintien de l’hébergement dans le logement familial; et on sait aussi que les étudiants les plus brillants tendent à avoir des stratégies scolaires ambitieuses les conduisant à privilégier les études par rapport au choix des conditions de vie, ce qui peut les amener à s’éloigner de leurs parents si c’est la condition pour accéder à un cursus d’excellence ou à une spécialité rare. Dans ce cas de figure, l’autonomie serait plutôt le résultat de la réussite scolaire.

    26Une autre hypothèse serait de nature plutôt psycho-sociale en considérant que ce que nous appelons ici l’autonomie est associé à des dispositions psychologiques qui favorisent à la fois la prise de distance avec les parents et la réussite scolaire. Des qualités de « maturité » permettraient à la fois de mieux maîtriser le travail scolaire et d’accéder plus rapidement à l’indépendance à l’égard des parents. Les données ne permettent pas de valider l’une ou l’autre de ces hypothèses (elles ne sont d’ailleurs pas exclusives). La question reste donc ouverte.

    27Les données montrent par contre que le lien entre la réussite et l’autonomie n’est pas lié à des filières d’études particulières : lorsqu’on introduit des interactions entre la filière d’études et la mention au bac dans la régression, l’effet propre de la mention reste significatif et continue d’aller dans le même sens (autonomie plus forte des élèves les plus brillants). A priori, cette autonomie plus forte des étudiants les plus brillants ne s’explique pas non plus par le fait qu’ils poursuivent des études plus longues, puisque l’âge est pris en compte dans le modèle. D’ailleurs lorsqu’on prend en compte les interactions entre le cycle d’études et la mention, l’effet de cette dernière variable reste fort (et continue d’agir dans le même sens : autonomie plus forte des élèves les plus brillants). Les interactions ne sont pas significatives à l’exclusion de l’interaction entre le niveau 3e cycle et l’absence de mention au bac : ces étudiants ont une probabilité plus faible d’être autonome. Cela semble bien confirmer le lien entre la réussite scolaire et l’autonomie10 à l’égard des parents.

    28Une fois contrôlées les autres variables (démographiques, familiales et scolaires, voir note de lecture du tableau 1), la filière d’étude continue d’exercer un effet significatif sur l’autonomie, mais qui reste modéré et qui va dans le même sens que ce qui avait été constaté dans les données descriptives : autonomie plus forte des étudiants en Santé et des étudiants en Lettres et Sciences humaines, plus faible des étudiants en Sciences. Les filières sélectives ne se distinguent pas de la moyenne de l’échantillon.

    29Les caractéristiques socioprofessionnelles de la famille exercent un effet remarquablement faible : le type d’activité du père, le niveau d’études et la profession exercée par les parents, n’ont pas d’effet significatif sur la probabilité que les étudiants appartiennent à la part d’entre eux la plus autonome. L’effet « culturel » des « styles éducatifs » semble donc faible, voire inexistant, peut-être précisément parce qu’il s’agit d’étudiants, ce qui sélectionnent déjà des familles à peu près également acquises à l’idée que leurs enfants doivent être autonomes pour réussir. On note seulement que les étudiants dont la mère est retraitée ou malade ont plus de chances d’être autonomes. Mais cette liaison cache peut-être un effet d’âge des parents et de distance entre les générations. Le revenu des parents exerce quant à lui un effet significatif (et différent de ce que montraient les données descriptives), dans le sens où les étudiants des familles aux revenus élevés ou moyens-supérieurs ont une probabilité plus faible d’être autonomes. Quant aux étudiants de la première tranche de revenu familial, ils connaissent au contraire une probabilité beaucoup plus élevée que la moyenne d’être autonomes (de 19 points plus élevée que la moyenne). L’explication la plus probable tient à des effets indirects du revenu familial sur la taille et le confort du logement11. Les étudiants des familles les plus aisées vivent dans des logements plus spacieux qui permettent de concilier une forme d’autonomie (un espace personnel) avec des avantages en termes de qualité de vie (liés à l’équipement du logement). À l’inverse, les familles les plus pauvres vivent dans des logements exigus qui poussent ou même contraignent les étudiants qui en sont originaires à déménager plus rapidement. Mais nous n’avons pas de données sur la qualité du logement familial qui nous permette de tester ces hypothèses. La taille de la fratrie (la probabilité de l’autonomie croît régulièrement avec le nombre de frères et sœurs), relève probablement d’un effet assez proche lié à l’espace disponible par individu dans le logement.

    30Les étudiants des familles les moins riches sont aussi beaucoup plus souvent boursiers, et accèdent plus facilement à un logement en cité-universitaire (tableau 3) et l’on pourrait s’attendre à ce que ces deux caractéristiques soient des éléments décisifs qui favorisent leur autonomie plus précoce. Il n’en est rien en ce qui concerne le bénéfice d’une bourse. Il apparaît en effet, contrairement à ce qui aurait pu être attendu, que les étudiants boursiers de familles aux revenus modestes ont une probabilité plus faible d’être autonomes, alors que l’effet de la bourse est inverse pour les étudiants de familles aisées (elle favorise alors l’autonomie). Peut-être ces étudiants boursiers de familles modestes, profitent-ils du surplus de revenu occasionné par la bourse pour consacrer tout leur temps au travail universitaire en renonçant à acquérir une indépendance couteuse en temps et en argent.

    Tableau 3 : Perception d’une bourse sur critères sociaux et logement en résidence collective selon le revenu mensuel du parent de référence (en %)

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    * Par défaut, le revenu mensuel du père, et celui de la mère lorsque celui du père est sans objet ou non renseigné.
    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.

    31Dans les familles modestes en effet, la bourse a un effet très fort sur les comportements en matière de travail rémunéré : les étudiants boursiers des familles les plus modestes sont quatre fois moins nombreux à travailler au moins à mi-temps que les étudiants de même origine non-boursiers. Dans les familles plus aisées, ce rapport n’est que de 1,5 ou 2 (tableau 4). Le tableau 4 montre que les bourses égalisent les conditions des étudiants à l’égard du travail en diminuant de façon drastique la proportion d’étudiants de familles modestes engagés dans une activité de travail régulière, il est vrai peu compatible avec l’obtention d’une bourse.

    Tableau 4 : Part d’étudiants boursiers et non boursiers engagés dans une activité rémunérée régulière selon le revenu mensuel du parent de référence (en %)

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    * Par défaut, le revenu mensuel du père, et celui de la mère lorsque celui du père est sans objet ou non renseigné.
    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.
    Note de lecture : 7,7 % des étudiants boursiers dont le parent de référence gagne moins de 1 000 euros travaillent au moins à mi-temps. 33,5 % des étudiants non boursiers dont le parent de référence gagne moins de 1 000 euros travaillent au moins à mi-temps. Le rapport entre le deuxième % et le premier est de 4,4.

    Le niveau de satisfaction et d’intégration

    32Le deuxième axe de l’analyse factorielle d’ensemble (figure 1) semble pouvoir s’interpréter comme un axe de satisfaction et d’intégration étudiantes. Il mêle en effet des variables relatives au degré de satisfaction à l’égard des études et des établissements, au degré de motivation et d’engagement dans les études, au taux d’utilisation de certains services connexes (bibliothèque, restaurants universitaires), au rendement professionnel perçu des études suivies. L’ensemble de ces variables semblent donc opposer des étudiants selon le degré auquel ils sont impliqués et confiants dans leurs études et leur établissement d’enseignement. Une méthode semblable à celle utilisée pour construire un score d’autonomie est utilisée pour construire un score de satisfaction-intégration universitaire à partir de ces variables12.

    Tableau 5 : Probabilité d’appartenir au groupe des 20 % d’étudiants les plus intégrés-satisfaits

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    *** : significatif au seuil de 1 %
    ** : significatif au seuil de 5 %
    * : significatif au seuil de 10 %
    Année univ. = année universitaire hors vacances d’été.
    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.
    Note de lecture : régression logistique sur le fait d’appartenir au groupe des 20 % d’étudiants les plus intégrés. Les probabilités sont calculées par rapport à la moyenne de la population (sauf pour l’année d’enquête où elles sont calculées par rapport à 1997). Par exemple la probabilité d’un étudiant moyen d’appartenir à ce groupe des étudiants les plus intégrés est de 24 %, celle d’un étudiant d’une classe préparatoire aux grandes écoles est de 63 % (24 + 39). Certaines variables non significatives, introduites dans la régression, n’ont pas été reproduites dans le tableau (activité et profession des parents).

    33Le tableau 5 montre les résultats d’une régression logistique sur le dernier quintile du score de satisfaction-intégration13. Il en ressort un résultat important et très net : le degré d’intégration des étudiants est très faiblement lié aux caractéristiques sociales de leur famille d’origine (notamment la profession et le niveau de revenu des parents), par contre il est étroitement associé au type d’études qu’ils mènent et à leur passé scolaire. Le résultat, qui contrôle les autres caractéristiques des étudiants, révèle un « effet filière » particulièrement impressionnant14 et permet de dégager trois catégories d’étudiants : les étudiants des classes préparatoires aux Grandes écoles et ceux qui suivent des études de Santé ont une probabilité deux à trois fois plus élevée que la moyenne d’appartenir au groupe des étudiants les mieux intégrés; les étudiants des IUT, les élèves des sections de techniciens supérieurs et les scientifiques ont une probabilité plus faible que la moyenne d’appartenir à ce groupe, mais l’écart reste modéré; enfin, deux catégories d’étudiants ont des chances très faibles d’être les mieux intégrés : les juristes et les économistes et surtout les étudiants de Lettres et de Sciences humaines qui sont très nettement à la queue du classement.

    34Bien sûr, les filières d’études suivies sont liées aux caractéristiques sociales des étudiants, mais cet « effet filière » mis en lumière par la régression s’entend à autres caractéristiques sociales données (profession, niveau d’étude et de revenu des parents notamment). Ce faible effet des origines familiales des étudiants peut-il s’expliquer par des interactions entre cette origine et la filière d’étude suivie, qui, jouant en sens contraire selon la filière affaiblirait l’effet spécifique de l’origine ? La vérification de cette hypothèse montre que ce n’est pas le cas : par exemple, la prise en compte des interactions entre la profession du père et la filière d’étude ne change pratiquement rien au résultat; la filière joue un rôle incomparablement plus important dans l’intégration universitaire que l’origine sociale dont les effets ne sont pas significatifs et les écarts de probabilité entre filières restent constants. Autrement dit, les facteurs internes aux établissements ou aux filières d’études sont primordiaux pour expliquer le degré auquel les étudiants se sentent concernés et motivés par leurs études.

    35Tout en exerçant un effet beaucoup moins important que la filière d’étude, d’autres variables sont associées au degré d’intégration des étudiants. Il n’est pas étonnant d’y trouver en bonne place la mention obtenue au baccalauréat. Logiquement une bonne réussite dans les études secondaires ouvre d’une part une plus large palette de choix de poursuite d’études dans le supérieur, et place d’autre part l’étudiant dans de meilleures conditions pour réussir.

    36Le mode de résidence est la quatrième variable associée de façon significative à l’intégration et la satisfaction universitaires : ce sont les étudiants logeant en résidence collective qui sont les mieux placés (+7 points de pourcentage par rapport à la moyenne de la population) alors que ceux qui vivent chez leurs parents comme ceux qui vivent dans un logement indépendant ont une probabilité équivalente et inférieure de 2 à 3 points de pourcentage à la probabilité de référence. Ce résultat confirme les données descriptives présentées dans la première partie et semble montrer que le type de logement, ou ce qu’il recouvre (l’attitude à l’égard des conditions de vie et des études), est bien associé à l’intégration universitaire. Lorsqu’on ajoute aux variables explicatives de la régression, une variable discrète rendant compte du score d’autonomie à l’égard des parents que nous avons examiné dans la section précédente, le logement reste fortement significatif et son effet demeure largement supérieur à l’effet « autonomie15 ». Autrement dit, il y a une composante spécifique du mode de résidence qui n’est pas capturée par le plus ou moins grand éloignement à l’égard des parents. Cet effet semble assez spécifique aux étudiants logeant en résidence collective, mieux intégrés que tous les autres étudiants. Cet effet peut peut-être s’expliquer par les dispositions qui sont à l’origine du choix de vivre en résidence collective : il pourrait s’agir d’étudiants qui subordonnent leurs conditions de vie à leurs études et non l’inverse, comme le font peut-être plus volontiers à la fois les étudiants qui continuent de vivre chez leurs parents et ceux qui décident d’occuper un logement indépendant. Par exemple le score de « démotivation universitaire16 » est significativement moins élevé parmi les étudiants logeant en résidence collective.

    37Si l’indépendance résidentielle est un facteur plutôt défavorable à l’intégration étudiante, l’indépendance économique obtenue par un travail régulier l’est également. La liaison entre l’intensité du travail rémunéré et l’intégration universitaire est négative et très régulière comme le montre le tableau 5 : à autres caractéristiques contrôlées, la probabilité d’appartenir au groupe des étudiants les mieux intégrés est supérieure de 10 points de pourcentage chez les étudiants qui ne travaillent pas du tout par rapport à ceux qui exercent une activité à plein temps.

    L’EFFET DES CONDITIONS DE VIE ET DES CONDITIONS D’ÉTUDE SUR LA RÉUSSITE

    38L’enquête de l’OVE fournit des informations sur la réussite qu’ont connue les étudiants durant l’année universitaire précédant l’année de l’enquête : les étudiants interrogés devaient indiquer s’ils avaient complètement réussi, s’ils n’avaient connu qu’une réussite partielle ou s’ils avaient échoué ou abandonné. Cette indication ne donne évidemment qu’une vision partielle de l’échec universitaire puisque, par construction de l’échantillon, les étudiants qui ont abandonné leurs études, par exemple ceux qui ont échoué et quitté l’Université l’année précédant l’enquête, ne sont pas interrogés. Malgré tout, ce « taux de réussite » fournit un indicateur intéressant de performance des étudiants poursuivant leurs études qu’on peut comparer d’une année sur l’autre.

    39Son examen sur l’ensemble de la période couverte par les enquêtes OVE conduit d’ailleurs à relativiser le pessimisme généralement affiché en matière de réussite des étudiants (tableau 6) : le taux d’échec complet une année donnée17 des étudiants présents deux années de suite à l’Université semble avoir été divisé par deux du milieu des années 1990 au milieu des années 2000 et le pourcentage d’étudiants connaissant une réussite complète s’est accru de façon notable et concerne maintenant une très nette majorité d’étudiants.

    Tableau 6 : Réussite universitaire des étudiants de niveau inférieur au master (bac+3 au plus) l’année précédant l’enquête selon l’année d’enquête (en %)

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    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.

    40Les résultats sont évidemment contrastés selon les filières d’étude. Les études de Santé, particulièrement sélectives, connaissent sans surprise un taux d’échec élevé tandis que les élèves de BTS sont particulièrement peu nombreux à connaître une réussite complète une année donnée. Contrairement peut-être à une idée reçue, les étudiants de Lettres et de SHS ne connaissent pas plus que la moyenne des étudiants un échec complet. D’ailleurs, en dehors des étudiants de Santé (connaissant des taux d’échec élevés) et ceux des classes préparatoires aux Grandes écoles (connaissant des taux d’échec définitif deux fois moins élevé que la moyenne), les taux d’échec complets une année donnée sont assez proches d’une filière à l’autre.

    Tableau 7 : Réussite universitaire des étudiants de niveau inférieur au master (bac + 3 au plus) l’année précédant l’enquête selon la filière d’étude (en %)

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    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.

    41Mais l’objet de cette section est surtout d’examiner quels peuvent être les effets, positifs ou négatifs, des différents aspects des conditions de vie et des conditions d’étude examinés dans les sections précédentes, sur la réussite universitaire. Les éléments passés en revue jusqu’à présent peuvent suggérer plusieurs types d’effets ou des effets contradictoires entre lesquels il est difficile de faire le partage. La question se pose notamment à propos du degré d’autonomie des étudiants. Les résultats précédents ont mis par exemple en exergue une relation positive entre le degré d’autonomie des étudiants et l’excellence scolaire. Mais nous avions souligné l’ambigüité de la liaison : cela peut être aussi bien l’autonomie qui exerce un effet positif sur les résultats que l’inverse; dans le premier cas, parce que l’autonomie révèlerait des dispositions de nature psychologique favorables aussi bien à la réussite académique qu’à la volonté de marquer une distance à l’égard des parents; dans le second cas, parce que la réussite académique ferait passer au premier plan les études et pourrait conduire à un éloignement contraint à l’égard de la famille justifié par la recherche de l’excellence. Par ailleurs, les conditions auxquelles s’acquiert l’autonomie peuvent être très différentes et exercer des effets contrastés sur la réussite : on conçoit assez facilement qu’une autonomie acquise par un travail rémunéré régulier et une autonomie acquise grâce à l’aide financière des parents ou grâce à une bourse d’études n’auront pas le même effet sur la réussite académique.

    Tableau 8 : Probabilité d’appartenir au groupe d’étudiants ayant totalement réussi l’année précédente

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    (1) Par défaut, le revenu mensuel du père, et celui de la mère lorsque celui du père est sans objet ou non renseigné.
    *** : significatif au seuil de 1 %
    ** : significatif au seuil de 5 %
    * : significatif au seuil de 10 %
    année univ. = année universitaire hors vacances d’été.
    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.
    Note de lecture : régression logistique sur le fait d’appartenir au groupe ayant connu une réussite complète l’année précédant l’enquête. Certaines variables non significatives, introduites dans la régression, n’ont pas été reproduites dans le tableau (activité et profession des parents). Par exemple la probabilité d’un étudiant moyen d’appartenir à ce groupe des étudiants ayant réussi est de 51 %, celle d’un étudiant boursier est de 56 % (51 + 5). Les probabilités sont calculées par rapport à la moyenne de la population (sauf pour l’année d’enquête où elles sont calculées par rapport à 1997).

    42Le tableau 8 présente les résultats de l’analyse statistique visant à tester l’effet possible de ces différentes variables sur la réussite. Le premier enseignement très net qui en ressort est que les variables liées aux conditions d’étude exercent un effet incomparablement plus marqué sur la réussite que les variables relatives à l’origine et aux conditions de vie des étudiants. C’est d’abord parce qu’ils sont dans un contexte d’études favorables que les étudiants voient leurs chances de réussir augmenter et cet effet de « l’offre » ou des conditions dans lesquelles elle s’exerce est beaucoup plus marqué que l’effet des atouts sociaux ou familiaux dont disposent par ailleurs les étudiants. Cet effet massif de l’offre est évidemment en grande partie construit par les dispositifs institutionnels qui régissent les différentes filières : c’est ainsi que peut se comprendre en partie l’effet très fort de la filière d’étude. C’est certainement le cas, par exemple, pour les étudiants des filières de Santé qui sont particulièrement sélectives et dont les étudiants connaissent donc des taux d’échec élevés du seul fait de leur inscription dans ces filières. Cette explication institutionnelle pourrait sembler moins pertinente pour les STS qui ont des taux d’échec encore plus élevés : ce seraient peut-être alors plus les difficultés scolaires des étudiants qui expliqueraient leur moindre réussite. Néanmoins, l’effet filière ne se résume pas au niveau différentiel des élèves qui se présentent à l’entrée de l’enseignement supérieur comme le vérifient les résultats présentés au tableau 9 : lorsqu’on prend en compte le niveau des élèves (par une variable sur la réussite au bac), cette variable exerce évidemment un effet puissant sur la réussite universitaire, mais elle n’affaiblit pas, au contraire, l’effet de la filière d’études.

    Tableau 9 : Classement par ordre décroissant des variables explicatives de deux analyses de variance sur la réussite universitaire (avec prise en compte ou non de la réussite au bac 1)

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    1. Les valeurs sont la variance moyenne par degrés de liberté. Dans la colonne A l’analyse comprend la variable « réussite au bac » qui est exclue dans l’analyse reportée dans la colonne B.
    2. Cette variable a les modalités suivantes : mention TB ou B en avance, mention TB ou B à l’heure ou en retard, mention AB, Passable à l’heure ou en avance, Passable en retard. Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.

    43Deux autres variables liées au contexte des études contribuent à expliquer la variation des taux de réussite des étudiants : le fait de bénéficier d’une bourse et le fait de fréquenter le restaurant universitaire (tableau 9). L’effet de la bourse sur la réussite est surprenant par son importance relative : c’est de très loin la variable qui contribue le plus à la variance totale du modèle18. Cet effet se maintient presque inchangé lorsqu’on introduit dans le modèle la réussite au baccalauréat. Ce n’est donc pas le parcours scolaire antérieur qui explique la réussite universitaire des boursiers. Plusieurs interprétations de ce résultat sont envisageables. Tout d’abord, il est possible que, sans être des étudiants particulièrement brillants, les boursiers soient néanmoins des étudiants très motivés par la réussite de leurs études : les bourses sont principalement attribuées sur critères sociaux, mais le fait d’en bénéficier est la marque d’une volonté de promotion par les études chez des étudiants d’origine modeste qui rejaillit peut-être sur leurs dispositions à étudier et leur volonté de réussir. Serait capté là en quelque sorte un « effet psychologique » de l’attribution d’une bourse. Cette hypothèse ne semble pourtant pas vérifiée : les étudiants boursiers ont un score moyen de « démotivation universitaire » un peu plus élevé que les étudiants non boursiers.

    44Une autre explication repose, non pas sur des dispositions psychologiques, mais sur la transformation et l’amélioration des conditions d’étude permise par le bénéfice d’une bourse. On a vu en effet, dans les sections précédentes, que les étudiants boursiers, notamment ceux d’origine modeste, s’engageaient beaucoup moins souvent dans une activité de travail régulière et pouvaient se consacrer ainsi plus entièrement à leurs études. Le travail régulier, lorsqu’il atteint ou dépasse le mi-temps, devient un handicap lourd pour la réussite des études. En y échappant, les étudiants boursiers augmentent ainsi leurs chances de réussite.

    45La fréquentation du restaurant universitaire a été introduite comme une variable instrumentale de l’intégration universitaire. Il ne semblait pas opportun d’introduire directement comme variable explicative de la réussite universitaire, une variable synthétique d’intégration-satisfaction à cause de risques d’endogénéité19. Les résultats montrent une relation positive assez forte qui suggère que les étudiants qui participent les plus activement aux structures universitaires voient leurs chances de réussite améliorée.

    Graphique 5 : Probabilités de réussir selon l’intensité du travail rémunéré (en %)

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    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.

    Graphique 6 : Probabilités de réussir selon le degré d’autonomie (en %)

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    Source : OVE, enquêtes Conditions de vie.

    46Les variables décrivant la situation personnelle ou familiale des étudiants et rendant compte de leurs conditions de vie, ne viennent qu’en second rang. Elles exercent néanmoins un effet non négligeable. Les effets du sexe (la meilleure réussite des filles) et de la situation familiale des parents (l’effet négatif sur la réussite de l’appartenance à une famille désunie) sont bien connus et confirmés ici. D’autres variables familiales ont une influence mais ce sont plus des variables liées au revenu de parents ou à leur situation d’emploi (le fait que l’un des parents ait connu une période chômage de plus d’un an dans les cinq dernières années) que des variables rendant compte de leur niveau professionnel ou de leur niveau d’études (sauf pour la mère en ce qui concerne le niveau d’études). Cela semble suggérer que, pour les étudiants, les effets liés à la famille d’origine sur la réussite tiendraient plus au contexte économique qu’au contexte culturel. Les étudiants auraient déjà franchi une « barrière » culturelle en accédant aux études supérieures, mais les conditions d’étude liées au niveau des revenus familiaux (le confort et l’espace du logement par exemple) continueraient de jouer un rôle discriminant sur la réussite universitaire. Néanmoins l’équation de la réussite universitaire en fonction des conditions de vie est relativement complexe, puisque ce n’est manifestement pas seulement la « protection » familiale qui l’assure : le graphique 5 montre bien en effet que le degré de réussite s’accroît proportionnellement à l’autonomie prise à l’égard des parents. À autres caractéristiques contrôlées, ce sont bien les étudiants les plus autonomes qui réussissent le mieux. Mais, comme le montre également le graphique, cette autonomie, si elle veut constituer un facteur de réussite, ne doit pas s’acquérir à l’aide d’un travail rémunéré trop intense. Dans ce cas, elle devient contreproductive. La mode de vie étudiant qui assure la réussite est donc celui qui parvient à trouver le bon équilibre entre l’autonomie personnelle et le type d’engagement permettant de dégager les ressources nécessaires à cette autonomie. Les bourses constituent manifestement un moyen efficace d’y parvenir; les ressources des parents y contribuent certainement aussi. Les étudiants les moins favorisés sont donc peut-être ceux qui ne bénéficient ni de l’aide publique, ni de ressources familiales suffisantes pour leur assurer un niveau confortable d’autonomie personnelle.

    47L’autonomie étudiante et la façon dont les politiques publiques peuvent la développer et la conforter est aujourd’hui en débat. La commission mise en place par Martin Hirsch dont la mission porte plus largement sur l’autonomie des jeunes aura certainement à se saisir de cette question. L’autonomie est assurément une aspiration des jeunes : à partir d’un certain âge tout jeune pense à se dégager de la tutelle familiale. Mais cette prise de distance doit s’effectuer dans de bonnes conditions sans quoi elle peut avoir des effets négatifs, par exemple si elle s’accompagne d’une dégradation sensible des conditions de vie ou si elle conduit à un isolement social qui, lorsqu’il est associé à la précarité économique, peut avoir des conséquences catastrophiques. En ce qui concerne les étudiants la question se complique encore du fait de l’impact des conditions de vie sur la réussite des études qui constitue évidemment un des objectifs primordiaux des étudiants. On l’a vu dans cette étude, globalement l’autonomie est associée positivement à la réussite universitaire. Mais toutes les formes d’autonomie ne le sont certainement pas au même point : notamment ceux des étudiants qui doivent exercer une activité salariée au moins à mi-temps voient leurs chances de réussite se dégrader sensiblement. A contrario, à autres caractéristiques contrôlées, les boursiers ont une probabilité de réussite nettement plus élevée que les autres étudiants. C’est probablement parce qu’ils peuvent bénéficier d’une autonomie sans en supporter le coût en matière de travail : on l’a vu, les étudiants boursiers des familles les plus modestes sont quatre fois moins nombreux à travailler au moins à mi-temps que les étudiants de même origine non-boursiers. C’est certainement un élément décisif d’une meilleure réussite.

    Notes de bas de page

    1 Les procédures mises en œuvre sont détaillées sur le site de l’OVE.

    2 On a retenu le score factoriel du premier facteur d’une analyse en composantes principales réalisée sur le champ des étudiants décohabitants et portant sur la fréquence des visites aux parents pour dormir, le fait de laver son linge en famille et le fait d’avoir son loyer payé ou non par les parents. Le premier facteur explique 64 % de la variance et le score factoriel exprime le degré d’autonomie qui résulte de la combinaison de ces trois variables. Par convention on a affecté la valeur négative maximum de ce score aux étudiants vivant chez leurs parents (exprimant ainsi le fait que leur autonomie résidentielle est nulle).

    3 Dans les cas où une échelle globale peut être décomposée en sous-échelle (c’est le cas notamment pour les échelles d’insatisfaction), nous n’avons retenu dans l’analyse que les échelles globales (sauf pour les sorties qui représentent une composante importante et diversifiée de la vie étudiante) pour éviter de générer des corrélations artificielles (ces sous-échelles sont généralement très corrélées entre elles).

    4 Nous n’avons pas retenu l’année 1994 car certaines échelles importantes (le score d’insatisfaction à l’égard des conditions de vie notamment) ne peuvent pas être calculées en 1994. Une analyse préalable sur l’ensemble des échelles communes aux cinq années montre de toute façon très peu de variations de la structure d’une année à l’autre.

    5 Ces variables ne font pas partie des « variables actives » ayant participé à l’analyse. Elles sont projetées sur le plan des facteurs (voir encadré).

    6 Somme des revenus monétaires provenant des bourses et autres allocations d’étude, de l’allocation logement, des allocations chômage, des allocations familiales, des autres aides sociales régulières, des versements des parents et du travail.

    7 L’alpha de Cronbach pour ces cinq variables est de 0,58. Le coefficient de corrélation entre ce score et le score factoriel du premier facteur de l’analyse en composantes principales d’ensemble de la figure 1 est de 0,71.

    8 Kellerhals J. et Montandon C., Les stratégies éducatives des familles, Neuchâtel, Delachaux et Niestlé, 1991.

    9 Laferrere A. « Quitter le nid : entre forces centripètes et centrifuges », Économie et statistique, n° 381-382, 2005, p. 147-175.

    10 Cette autonomie, rappelons-le est mesurée par la combinaison de cinq variables très corrélées entre elles et rendant compte de l’intensité des relations avec les parents et de l’indépendance économique à leur égard.

    11 Laferrere A., op. cit.

    12 Concrètement il s’agit des scores d’efficacité perçue du diplôme, de volume de travail personnel, de satisfaction à l’égard de l’établissement, de motivation universitaire, de fréquentation du restaurant universitaire. Une ACP réalisée sur ces scores dégage un premier axe expliquant 30 % de la variance, axe avec lequel tous les scores sont corrélés. Nous n’avons pas retenu le score de « niveau d’études visé », car il est trop mécaniquement associé à la filière d’études qui constitue, une des principales variables explicatives. Ces différents indices forment une échelle de bonne qualité, avec un alpha de Cronbach de 0,43, très bien corrélée avec le deuxième facteur de l’analyse factorielle d’ensemble (coefficient de corrélation de 0,69).

    13 Avec des variables explicatives légèrement différentes de celles utilisées dans la régression sur le score d’autonomie. Ainsi, l’intensité du travail universitaire est exclue puisque c’est un élément compris dans la variable à expliquer. Par contre on a rajouté le mode de résidence des étudiants et l’intensité du travail rémunéré.

    14 Cet effet est à peu près constant quelle que soit l’année d’enquête.

    15 Le degré d’autonomie ne fait qu’apporter des nuances à l’effet plus important du mode de résidence : à type de résidence donné, les étudiants dépendants sont moins intégrés que les étudiants autonomes. Cette relation ne se vérifie cependant pas chez les étudiants en résidence collective qui sont toujours beaucoup mieux intégrés quel que soit leur degré d’autonomie à l’égard des parents.

    16 Rappelons que ce score rend compte de la propension à ne pas assister à des enseignements pour des raisons qui relèvent du manque de motivation ou de la déception par rapport au contenu des cours ou aux enseignants.

    17 Pour neutraliser les effets liés au cycle d’étude nous nous sommes limités aux étudiants inscrits à un niveau inférieur au master. Cette limitation se justifie aussi par le fait que les échecs sont surtout nombreux en premier cycle.

    18 Les premières éditions de l’enquête OVE ne posant pas de question sur le bénéfice éventuel d’une bourse l’année précédant l’enquête, on s’est référé ici au statut de boursier l’année de l’enquête elle-même (étant entendu que la très grande majorité des boursiers de l’année n étaient déjà boursiers, s’ils étaient inscrits dans le supérieur, l’année n-1). Cela a vraisemblablement conduit à ce que le degré de corrélation apparent entre bourse et réussite soit un peu exagéré puisque certaines conditions de redoublement entraînent la suppression des droits. Mais ce biais ne change rien à l’essentiel de l’observation. Les analyses des dernières éditions de l’enquête OVE confirment d’ailleurs clairement l’effet positif des bourses sur les performances, en particulier parce que les étudiants dont la bourse a été refusée ou supprimée sont fortement sur-représentés parmi ceux qui exercent au moins à mi-temps un travail concurrent des études, avec une majoration d’environ 40 % des risques d’échec.

    19 D’une part, l’intégration comme la réussite peuvent être causées par des caractéristiques individuelles inobservées (l’intelligence, la persévérance, l’ambition…) dont la non prise en compte biaiserait les estimations. D’autre part, rien ne permet de dire que le niveau d’intégration-satisfaction est fixé antérieurement à la réussite universitaire que l’on mesure. Pour contourner ces difficultés on retient une variable instrumentale (ici la fréquentation du restaurant universitaire) dont on peut supposer qu’elle n’est pas corrélée avec les caractéristiques inobservées dont on suppose l’influence.

    Auteur

    • Olivier Galland
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    1 Les procédures mises en œuvre sont détaillées sur le site de l’OVE.

    2 On a retenu le score factoriel du premier facteur d’une analyse en composantes principales réalisée sur le champ des étudiants décohabitants et portant sur la fréquence des visites aux parents pour dormir, le fait de laver son linge en famille et le fait d’avoir son loyer payé ou non par les parents. Le premier facteur explique 64 % de la variance et le score factoriel exprime le degré d’autonomie qui résulte de la combinaison de ces trois variables. Par convention on a affecté la valeur négative maximum de ce score aux étudiants vivant chez leurs parents (exprimant ainsi le fait que leur autonomie résidentielle est nulle).

    3 Dans les cas où une échelle globale peut être décomposée en sous-échelle (c’est le cas notamment pour les échelles d’insatisfaction), nous n’avons retenu dans l’analyse que les échelles globales (sauf pour les sorties qui représentent une composante importante et diversifiée de la vie étudiante) pour éviter de générer des corrélations artificielles (ces sous-échelles sont généralement très corrélées entre elles).

    4 Nous n’avons pas retenu l’année 1994 car certaines échelles importantes (le score d’insatisfaction à l’égard des conditions de vie notamment) ne peuvent pas être calculées en 1994. Une analyse préalable sur l’ensemble des échelles communes aux cinq années montre de toute façon très peu de variations de la structure d’une année à l’autre.

    5 Ces variables ne font pas partie des « variables actives » ayant participé à l’analyse. Elles sont projetées sur le plan des facteurs (voir encadré).

    6 Somme des revenus monétaires provenant des bourses et autres allocations d’étude, de l’allocation logement, des allocations chômage, des allocations familiales, des autres aides sociales régulières, des versements des parents et du travail.

    7 L’alpha de Cronbach pour ces cinq variables est de 0,58. Le coefficient de corrélation entre ce score et le score factoriel du premier facteur de l’analyse en composantes principales d’ensemble de la figure 1 est de 0,71.

    8 Kellerhals J. et Montandon C., Les stratégies éducatives des familles, Neuchâtel, Delachaux et Niestlé, 1991.

    9 Laferrere A. « Quitter le nid : entre forces centripètes et centrifuges », Économie et statistique, n° 381-382, 2005, p. 147-175.

    10 Cette autonomie, rappelons-le est mesurée par la combinaison de cinq variables très corrélées entre elles et rendant compte de l’intensité des relations avec les parents et de l’indépendance économique à leur égard.

    11 Laferrere A., op. cit.

    12 Concrètement il s’agit des scores d’efficacité perçue du diplôme, de volume de travail personnel, de satisfaction à l’égard de l’établissement, de motivation universitaire, de fréquentation du restaurant universitaire. Une ACP réalisée sur ces scores dégage un premier axe expliquant 30 % de la variance, axe avec lequel tous les scores sont corrélés. Nous n’avons pas retenu le score de « niveau d’études visé », car il est trop mécaniquement associé à la filière d’études qui constitue, une des principales variables explicatives. Ces différents indices forment une échelle de bonne qualité, avec un alpha de Cronbach de 0,43, très bien corrélée avec le deuxième facteur de l’analyse factorielle d’ensemble (coefficient de corrélation de 0,69).

    13 Avec des variables explicatives légèrement différentes de celles utilisées dans la régression sur le score d’autonomie. Ainsi, l’intensité du travail universitaire est exclue puisque c’est un élément compris dans la variable à expliquer. Par contre on a rajouté le mode de résidence des étudiants et l’intensité du travail rémunéré.

    14 Cet effet est à peu près constant quelle que soit l’année d’enquête.

    15 Le degré d’autonomie ne fait qu’apporter des nuances à l’effet plus important du mode de résidence : à type de résidence donné, les étudiants dépendants sont moins intégrés que les étudiants autonomes. Cette relation ne se vérifie cependant pas chez les étudiants en résidence collective qui sont toujours beaucoup mieux intégrés quel que soit leur degré d’autonomie à l’égard des parents.

    16 Rappelons que ce score rend compte de la propension à ne pas assister à des enseignements pour des raisons qui relèvent du manque de motivation ou de la déception par rapport au contenu des cours ou aux enseignants.

    17 Pour neutraliser les effets liés au cycle d’étude nous nous sommes limités aux étudiants inscrits à un niveau inférieur au master. Cette limitation se justifie aussi par le fait que les échecs sont surtout nombreux en premier cycle.

    18 Les premières éditions de l’enquête OVE ne posant pas de question sur le bénéfice éventuel d’une bourse l’année précédant l’enquête, on s’est référé ici au statut de boursier l’année de l’enquête elle-même (étant entendu que la très grande majorité des boursiers de l’année n étaient déjà boursiers, s’ils étaient inscrits dans le supérieur, l’année n-1). Cela a vraisemblablement conduit à ce que le degré de corrélation apparent entre bourse et réussite soit un peu exagéré puisque certaines conditions de redoublement entraînent la suppression des droits. Mais ce biais ne change rien à l’essentiel de l’observation. Les analyses des dernières éditions de l’enquête OVE confirment d’ailleurs clairement l’effet positif des bourses sur les performances, en particulier parce que les étudiants dont la bourse a été refusée ou supprimée sont fortement sur-représentés parmi ceux qui exercent au moins à mi-temps un travail concurrent des études, avec une majoration d’environ 40 % des risques d’échec.

    19 D’une part, l’intégration comme la réussite peuvent être causées par des caractéristiques individuelles inobservées (l’intelligence, la persévérance, l’ambition…) dont la non prise en compte biaiserait les estimations. D’autre part, rien ne permet de dire que le niveau d’intégration-satisfaction est fixé antérieurement à la réussite universitaire que l’on mesure. Pour contourner ces difficultés on retient une variable instrumentale (ici la fréquentation du restaurant universitaire) dont on peut supposer qu’elle n’est pas corrélée avec les caractéristiques inobservées dont on suppose l’influence.

    Les étudiants en France

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    Ce livre est cité par

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    • Morlaix, Sophie. Perret, Cathy. (2013) L'évaluation du Plan Réussite en Licence : quelles actions pour quels effets ? Analyse sur les résultats des étudiants en première année universitaire. Recherches en éducation, 15. DOI: 10.4000/ree.7390
    • Galland, Olivier. (2022) Sociologie de la jeunesse. DOI: 10.3917/arco.galla.2022.01.0085
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    • Perret, Cathy. (2013) Pratiques de recherche documentaire et réussite universitaire des étudiants de première année. Carrefours de l'éducation, n° 35. DOI: 10.3917/cdle.035.0197

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    Galland, Olivier. « Chapitre 12. Autonomie, intégration et réussite universitaire ». In Les étudiants en France, édité par Louis Gruel, Olivier Galland, et Guillaume Houzel. Rennes: Presses universitaires de Rennes, 2009. doi:10.4000/books.pur.10311.
    Galland, Olivier. « Chapitre 12. Autonomie, intégration et réussite universitaire ». Les étudiants en France, édité par Louis Gruel et al., Presses universitaires de Rennes, 2009, https://doi.org/10.4000/books.pur.10311.

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