Estimation du taux de chômage naturel régional : le cas des régions administratives du Québec

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dc.contributor.advisorMoran, Kevin-
dc.contributor.authorChrétien, Frédéric-
dc.coverage.spatialQuébec (Province)-
dc.date.accessioned2021-08-02T07:20:31Z-
dc.date.available2021-08-02T07:20:31Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.other37361-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11794/69819-
dc.description.abstractUne forte hétérogénéité caractérise les niveaux et les fluctuations du taux de chômage dans les régions du Québec. Par exemple, entre mars 1997 et décembre 2018, le taux de chômage moyen s’est respectivement établi à 6,3% et à 10,0% dans les régions de la Capitale-Nationale et du Saguenay-Lac-Saint-Jean ; un écart non négligeable de près de quatre points de pourcentage. Dans la mesure où ces inégalités sont inefficaces (Taylor, 1996) et qu’elles exacerbent les écarts de revenus (Macphail, 2000), il est primordial de déterminer les facteurs qui les sous-tendent. En ce sens, des travaux antérieurs ont permis de conclure à l’influence de la fiscalité et des institutions du marché du travail comme facteurs explicatifs des disparités du taux de chômage à travers les États. Ces éléments sont toutefois homogènes sur l’ensemble du territoire de la province du Québec et ne peuvent donc pas expliquer les différences du taux de chômage à travers les régions administratives québécoises. À partir de la définition de Friedman (1968), nous développons un modèle structurel du taux de chômage qui divise ce dernier en une portion structurelle et en une portion cyclique permettant, par le fait même, de mettre à l’épreuve de nouveaux facteurs explicatifs tels que la productivité régionale et la composition industrielle. En nous appuyant sur un panel de données sur les régions administratives du Québec, qui s’étend de mars 1997 à décembre 2018, nous procédons à cette décomposition à l’aide d’une estimation des moindres carrés ordinaire (MCO) à effets fixes robuste à l’autocorrélation et à l’intercorrélation ainsi qu’à une seconde évaluation des moindres carrés généralisés(MCG) à effets fixes qui considère la structure autorégressive du terme d’erreur. Nos résultats démontrent que la productivité et la composition industrielle régionale ont toutes les deux un effet significatif sur le taux de chômage régional. Finalement, nous utilisons les résultats pour mesurer le taux de chômage naturel de chaque région et discutons brièvement de son évaluation.fr
dc.description.abstractRegional unemployment in the province of Quebec is characterized by a significant heterogeneity both in the levels across the regions and how they evolve. Between March 1997 and December 2018, for example, the mean unemployment rate was about 6.3% in Capitale-Nationale and of 10.0% in Saguenay-Lac-Saint-Jean; an important gap of almost four percentage points. Because those disparities are inefficient (Taylor, 1996) and because they exacerbate income inequalities (Macphail, 2000), understanding their determinants is essential. Previous works on the determinants of unemployment point to the influence of fiscal legislation and labourmarket institutions to explain unemployment rates disparities amongst the countries. Therefore, those factors being homogeneous for regions in the same province, they cannot explain this diversity between Quebec’s administrative regions. Based on Friedman’s (1968) definition of structural unemployment, we develop a model that divides the observed regional unemployment rates in a natural (or structural) and a cyclical component which allows for the integration of new determinants like regional productivity and industrial composition. Using panel data on Quebec’s administrative regions from March 1997 to December 2018, we run a fixed effects ordinary least square (OLS) estimation with an SCC error term robust to correlation and cross-correlation plus a fixed effects general least square (GLS) estimation integrating an AR(1) correlated error term. Results show that regions’ productivity and industrial composition both have a significant effect on regional unemployment. Finally, we use our results to calculate the natural unemployment rate and its evolution for each region andbriefly discuss its evaluation.en
dc.format.extent1 ressource en ligne (ix, 71 pages)-
dc.languagefre-
dc.titleEstimation du taux de chômage naturel régional : le cas des régions administratives du Québec-
dc.typeCOAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrisefr
dc.date.updated20210812-
dc.subject.rvmChômage naturel -- Québec (Province) -- Modèles économétriques.fr_CA
dc.subject.rvmChômage -- Québec (Province) -- Statistiques.fr_CA
dc.subject.rvmQuébec (Province) -- Divisions politiques et administratives -- Aspect économique.fr_CA
dcterms.publisher.locationQuébec-
dc.identifier.bacTC-QQLA-37361-
bul.identifier.controlNumber1262539277-
etdms.degree.nameMaître ès arts (M.A.)fr_CA
etdms.degree.grantorUniversité Lavalfr_CA
bul.identifier.uuid66aca7fe-0333-4241-9dd1-45d4a41c6e92-
bul.faculteFaculté des sciences sociales.-
etdms.degree.disciplineMaîtrise en économique-
bul.date.reception2021-07-14-
dc.identifier.nothese37361-
Collection:Thèses et mémoires

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