Rapport technique : Estimation de l’impact différentiel du programme Emplois d’été Canada

Rapport technique rédigé par la Direction de l'évaluation, Direction générale des politiques stratégiques et de service
Par : Jamil Sayeed, Anna Yu, Himavanth Vempati, Erik Sagmoen, Andy Handouyahia et Essolaba Aouli

Table des matières

Liste des tableaux
Liste des figures
Liste d'abréviations
Résumé
1. Introduction
2. Données et méthodologie
3. Résultats
4. Analyse de robustesse
5. Forces et limites
6. Conclusion
Références
Annexe A : Analyse de l'intersectionnalité
Annexe B : Analyse de l'évolution des résultats des participants comparativement aux résultats contrefactuels
Annexe C : Analyse de robustesse
Annexe D : Soutien commun avant et après l'appariement par noyau

Liste des tableaux
Liste des figures
Liste d'abréviations

ARC

Agence du revenu du Canada

SCSC

Système commun pour les subventions et les contributions Emplois d'été Canada

SAE

Services d'aide à l'emploi

PEMS

Prestations d'emploi et mesures de soutien

PDPMT

Plateforme de données du programme du marché du travail

EDSC

Emploi et Développement social Canada

EDMT

Entente sur le développement du marché du travail

SECJ

Stratégie emploi et compétences jeunesse

Formats substituts

Rapport technique : Estimation de l'impact différentiel du programme Emplois d'été Canada - [PDF - 1.07 Mo]

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tratégie emploi et compétences jeunesse

Résumé

Ce rapport technique présente la méthodologie et les principales constatations de l'évaluation de l'impact du volet Emplois d'été Canada (EEC) de la Stratégie emploi et compétences jeunesse (SECJ), publié en 2025 sur Canada.ca. La SECJ est une initiative horizontale dirigée par Emploi et Développement social Canada (EDSC) et mise en œuvre en collaboration avec 11 autres ministères, organismes fédéraux et sociétés d'État. Bien que la SECJ comprenne 2 volets, soit EEC et le programme de la SECJ, le présent rapport porte uniquement sur le volet EEC de la SECJ. EEC est mis en œuvre exclusivement par EDSC.

EEC représente l'un des 2 volets de la stratégie. Il offre des subventions salariales aux employeurs d'organismes à but non lucratif, d'entités du secteur public et d'organisations du secteur privé comptant 50 employés à temps plein ou moins, dans le but de créer des expériences de travail d'été de qualité pour les jeunes âgés de 15 à 30 ans.

Il s'agit de la première fois qu'une analyse de l'impact différentiel d'EEC est réalisée à l'aide de méthodes non expérimentales. Cette étude porte sur des personnes qui ont amorcé leur participation à un programme d'EEC au cours de la période d'avril 2019 à décembre 2020. L'étude répond aux questions suivantes :

dans quelle mesure EEC parvient-il aux jeunes ciblés?
quels sont les impacts à court terme pour les participants à EEC?
dans quelle mesure le soutien et les services offerts dans le cadre de la stratégie ont-ils contribué à l'emploi chez les jeunes?

Méthodologie

L'approche utilisée pour évaluer l'impact d'EEC consistait à examiner les profils des participants (caractéristiques socioéconomiques), à comparer les résultats sur le marché du travail et à estimer les impacts différentiels. L'analyse utilise des données administratives longitudinales complètes tirées de la Plateforme de données du programme du marché du travail (PDPMT) pour les jeunes qui ont participé à EEC pendant la période d'avril 2019 à décembre 2020. La PDPMT est une base de données relationnelle intégrée qui contient des renseignements provenant de multiples sources de données, telles que les programmes du marché du travail, les données de l'assurance-emploi et les données fiscales de l'Agence du revenu du Canada.

Le groupe de comparaison comprend des personnes qui répondent aux mêmes critères d'admissibilité que les participants à EEC et qui présentent des caractéristiques sociodémographiques semblables à celles des participants, mais qui n'ont bénéficié que d'interventions de faible intensité dans le cadre des services d'aide à l'emploi (SAE), conformément aux ententes sur le développement du marché du travail (EDMT).

La principale méthode d'estimation utilisée pour évaluer l'impact différentiel de la participation à EEC est l'appariement par noyau et par score de propension. Aux fins de construire un groupe de comparaison, les participants sont appariés à des non-participants sur la base d'un vaste ensemble de caractéristiques, notamment les facteurs sociodémographiques, la province de résidence, les qualifications antérieures et l'historique sur le marché du travail.

Les impacts différentiels sont évalués pour l'ensemble des participants à EEC, par sous-groupes et par facteurs d'intersectionnalité en fonction du genre. Cette étude mesure les impacts du programme sur 5 indicateurs de résultats sur le marché du travail sur une période de 2 ans après la participation au programme. Les 5 indicateurs sont les revenus d'emploi, l'incidence de l'emploi, les prestations d'assurance-emploi reçues, l'aide sociale reçue et la dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales ^{Note de bas de page 1}.

Principales constatations

En moyenne, les impacts différentiels démontrent qu'à court terme, les liens avec le marché du travail des jeunes participants à EEC sont plus forts que ceux des jeunes non participants semblables, grâce à une augmentation de l'incidence de l'emploi et des revenus d'emploi (deuxième année suivant la participation au programme).

De plus, les participants à EEC réduisent leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales (c.-à-d. la combinaison des prestations d'aide sociale et d'assurance-emploi). Un examen de l'intersectionnalité entre le genre et une autre caractéristique (telle que l'âge ou le handicap) a révélé que, dans la plupart des cas, les participants augmentent leurs revenus et leur incidence d'emploi par rapport au groupe de comparaison, et qu'ils ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales.

Dans l'ensemble, EEC est un bon outil stratégique qui aide les jeunes à intégrer le marché du travail, car le programme contribue dans une certaine mesure à faciliter la transition entre les études et l'emploi.

Ces résultats ont été validés à l'aide d'autres techniques d'appariement, telles que les méthodes de pondération par probabilité inverse et de recherche du plus proche voisin. De plus, l'appariement par noyau et par score de propension combiné à la méthode des doubles différences et à une autre stratégie d'estimation a été utilisé dans le cadre de l'analyse de robustesse. Cet exercice de triangulation méthodologique confirme que les résultats obtenus sont robustes et peu sensibles au choix de la méthode d'estimation.

1. Introduction

Le présent rapport technique expose la méthodologie et les constatations de l'analyse de l'impact différentiel réalisée dans le cadre de l'évaluation horizontale de la Stratégie emploi et compétences jeunesse, conformément à la Loi sur la gestion des finances publiques et à la Politique sur les résultats du Conseil du Trésor. Le présent rapport soutient l'évaluation qui cherche à déterminer si le programme a atteint ses objectifs, et dans quelle mesure. Le rapport examine également plusieurs enjeux méthodologiques, notamment les unités d'analyse retenues, la construction du groupe de comparaison, les méthodes économétriques utilisées ainsi que les principales constatations. L'analyse porte sur les participants à des projets d'EEC financés par EDSC dont l'intervention a commencé au cours de la période d'avril 2019 à décembre 2020 et évalue leurs résultats sur le marché du travail à la suite de leur participation, jusqu'à l'année civile 2022.

Le rapport est structuré de la façon suivante :

Section 1 : Brève présentation et aperçu d'EEC
Section 2 : Description des données et de la méthodologie en détail
Section 3 : Résultats
Section 4 : analyse de robustesse
Section 5 : Quelques points forts et limites de cette étude
Section 6 : Conclusion

Les méthodes et approches utilisées dans cette étude sont décrites en détail afin de permettre la reproduction de l'étude dans de futures analyses.

1.1 Aperçu du programme

Emplois d'été Canada est un volet distinct de la SECJ, qui s'adresse aux jeunes âgés de 15 à 30 ans et qui leur propose des stages d'été assortis de mentorat. EEC compte une intervention qui fournit des subventions salariales aux employeurs pour les petites entreprises, les organismes à but non lucratif et le secteur public. Cette intervention favorise le développement des compétences, répond aux priorités nationales et locales et améliore l'accès au marché du travail pour les jeunes, notamment ceux qui se heurtent à des obstacles particuliers. Il s'agit de près de 45 % du financement total de la SECJ. Les critères et conditions d'admissibilité ^{Note de bas de page 2} fournissent de précieux renseignements sur le processus de sélection des participants au programme.

Principaux critères d'admissibilité :

être âgé de 15 à 30 ans au début de la période d'emploi;
être un citoyen canadien, un résident permanent ou une personne à qui l'asile a été conféré en vertu de la Loi sur l'immigration et la protection des réfugiés;
avoir un numéro d'assurance sociale valide au début de l'emploi et être légalement autorisé à travailler au Canada, conformément aux lois et aux règlements provinciaux ou territoriaux en vigueur.

Autres conditions d'admissibilité :

les jeunes embauchés dans le cadre d'un emploi financé par EEC ne peuvent pas remplacer ou supplanter des employés ou des bénévoles actuels, des employés qui ont été mis à pied et qui attendent d'être rappelés, des employés absents en raison d'un conflit de travail, des employés en vacances ou des employés en congé de maternité ou parental;
l'embauche du participant ne peut être le résultat d'un favoritisme fondé sur son appartenance à la famille immédiate de l'employeur;
le financement d'EEC ne peut être utilisé pour un travail indépendant, et l'employeur doit établir une relation employeur-employé avec le jeune participant;
les jeunes embauchés pour un emploi financé dans le cadre d'EEC ne doivent pas déjà être employés à temps plein par l'organisation, car l'objectif d'EEC est d'aider les jeunes Canadiens à réussir leur transition vers le marché du travail. Chaque jeune participant ne doit occuper qu'un seul emploi financé par EEC par projet.

En 2020, les restrictions de santé publique et les confinements connexes pendant la pandémie de COVID‑19 ont entraîné des répercussions négatives sur l'emploi chez les jeunes. Compte tenu de cette situation, les mesures d'intervention du gouvernement du Canada prévoyaient des assouplissements temporaires dans le cadre d'EEC et des stages supplémentaires dans les 2 volets de la SECJ pour soutenir l'emploi chez les jeunes. Ces assouplissements temporaires ont été adoptés au cours des exercices 2020 à 2021 et 2021 à 2022 afin de soutenir les employeurs en période de relance économique.

Des assouplissements temporaires ont été accordés aux employeurs afin qu'ils puissent proposer aux participants des emplois à temps partiel (par exemple moins de 30 heures par semaine) pendant l'été. Auparavant, tous les emplois financés par EEC devaient être à temps plein (au moins 30 heures par semaine pendant au moins 6 semaines). De plus, les employeurs pouvaient offrir un emploi à temps partiel aux jeunes qui voulaient travailler tout au long de l'année scolaire.

Après l'exercice 2021 à 2022, les assouplissements temporaires offerts dans le cadre d'EEC ont pris fin en raison du faible recours à ces mesures d'assouplissement.

1.2 Constatations de l'évaluation précédente

L'évaluation de 2020 de la Stratégie emploi jeunesse comprenait le programme Expérience emploi d'été, qui est semblable à EEC dans la version modernisée de la SECJ. Cette évaluation ne comportait pas d'analyse de l'impact différentiel, car elle portait sur des statistiques descriptives et une analyse des résultats (EDSC, 2020).

Parmi les principales constatations, l'évaluation a révélé que les étudiants étaient rémunérés au-dessus du salaire minimum de leur province ou territoire, et que la plupart estimaient que cette rémunération les aidait à assumer le coût de leurs études. L'évaluation a également constaté que la durée des stages avait légèrement diminué en moyenne de 2016 à 2018. Enfin, elle a recommandé que le Ministère explore des façons de mieux tirer parti des données administratives et des données des participants afin d'éclairer l'élaboration des politiques et la conception du programme.

2. Données et méthodologie

2.1 Portée de l'étude d'évaluation

La présente étude vise principalement à mesurer l'impact différentiel découlant de la participation au programme EEC. Pour déterminer l'effet du programme, on analyse ce qui se serait produit si ces jeunes n'avaient bénéficié que d'une intervention de faible intensité, telle que les SAE ^{Note de bas de page 3}. L'étude comprendra également une analyse statistique des profils et des résultats des participants.

La période de référence de cette étude s'étend d'avril 2019 à décembre 2020. Le choix de la période de référence est motivé par le fait que la stratégie modernisée en est encore à ses débuts et par la volonté de mesurer les impacts à court terme des programmes sur une période de 2 à 3 ans après le début de la participation (jusqu'à l'année civile 2022, qui est la dernière année pour laquelle des renseignements sur les revenus d'emploi figurent dans les données disponibles au moment de la réalisation de cette étude).

Cette étude examinera les profils des participants, leurs expériences sur le marché du travail (résultats), ainsi que les impacts différentiels associés à leur participation à EEC, en abordant les questions suivantes :

dans quelle mesure la stratégie parvient-elle aux jeunes ciblés (p. ex. les jeunes qui se heurtent à des obstacles et qui sont éloignés du marché du travail)?
quels sont les premiers résultats et les impacts différentiels (de 6 à 15 mois après la participation) des interventions sur les participants au programme de la SECJ dont la participation a commencé pendant la période d'avril à décembre 2020 dans le cadre de la stratégie modernisée?
quels sont les premiers résultats et les impacts différentiels (de 1 à 2 ans après la participation) pour les participants à EEC dont la participation a commencé pendant la période de juin 2019 à décembre 2020?

2.2 Données et unité d'analyse

L'analyse de l'impact différentiel et l'analyse statistique du profil et des résultats sont effectuées à partir de données administratives. Les bases de données (voir le tableau 1 ci-dessous) utilisées dans le cadre de cette étude sont les suivantes : le Système commun pour les subventions et les contributions (SCSC), les données de l'assurance-emploi (données des parties I et II de l'assurance-emploi) et les données fiscales de l'Agence du revenu du Canada (ARC).

Il convient de noter que la base de données du SCSC ne contient que les participants qui ont pris part à des projets financés par la SECJ d'EDSC. Toutes les bases de données susmentionnées sont liées entre elles au moyen du numéro d'assurance sociale (NAS) masqué des participants, ce qui permet de faire le suivi de la même personne dans le temps et dans différents jeux de données administratives.

**Tableau 1 : Bases de données disponibles pour l'évaluation d'EEC**
Source	Données	Type de renseignements fournis par ces données	Période couverte par l'évaluation
Banque de données de l'assurance-emploi (100% des participants)	Données de la partie I de l'assurance-emploi	Renseignements sur les demandes de prestations d'assurance-emploi	De 1996 à 2022
Banque de données de l'assurance-emploi (100% des participants)	Données de la partie II de l'assurance-emploi (PEMS) - SAE seulement	Interventions des Services d'aide à l'emploi (SAE) et caractéristiques des participants pour les clients non assurés.	De 1996 à 2022
Banque de données de l'assurance-emploi (100% des participants)	Données des relevés d'emploi	Renseignements sur l'emploi de 100 % des participants.	De 1996 à 2022
Système commun pour les subventions et les contributions (SCSC) - 100 % des participants au programme d'EEC	Emplois d'été Canada (EEC)	Ce fichier contient des renseignements sur les expériences de travail offertes par les bénéficiaires de fonds. Il contient un enregistrement pour chaque expérience de travail, selon la date de création. Par conséquent, une même personne peut avoir participé à plus d'une expérience de travail.	De 2018 à 2023
Données de l'ARC	T1	Revenu annuel des contribuables, y compris le montant annuel des prestations d'aide sociale reçues.	De 1990 à 2021
Données de l'ARC	T4	Données annuelles sur les salaires et les traitements des employés déclarés par les employeurs.	De 1999 à 2022

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Les jeunes qui ont participé à un projet d'EEC financé par EDSC pendant la période de référence (d'avril 2019 à décembre 2020) représentent l'unité d'analyse.

2.3 Indicateurs de rendement

L'évolution des résultats et les impacts différentiels ont été mesurés selon les indicateurs du marché du travail relatifs aux personnes suivants :

revenus d'emploi - les revenus annuels totaux provenant d'un emploi rémunéré, tel que déclaré sur les feuillets T4 produits auprès de l'Agence du revenu du Canada.
proportion de personnes occupant un emploi - l'incidence des jeunes participants ayant des revenus annuels non nuls provenant d'un emploi salarié et/ou d'un travail indépendant, selon les renseignements T1 produits auprès de l'Agence du revenu du Canada.
recours aux prestations d'aide sociale - mesure le montant annuel moyen de l'aide sociale reçue, selon les renseignements recueillies T1 produit auprès de l'ARC.
montant des prestations d'assurance-emploi reçues - mesure le montant moyen des prestations d'assurance-emploi reçues selon les données recueillies pour la partie I de l'assurance-emploi.
dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu - mesure la part du revenu d'une personne qui est attribuable aux soutiens du revenu gouvernementaux, définis comme suit :

\frac{Prestations d'assurance-emploi + Prestations d'aide sociale}{Prestations d'assurance-emploi ⁢+ Prestations d'aide sociale + Revenus totaux*}

où les « revenus totaux » incluent les traitements et les salaires ainsi que les revenus d'un travail indépendant.

2.4 Estimation de l'impact différentiel d'EEC

Stratégie d'identification

La méthodologie de ce rapport repose sur le même cadre que l'évaluation des Entente sur le développement du marché du travail (EDMT) ^{Note de bas de page 4}. Cette étude vise principalement à estimer l'impact moyen de la participation à EEC en utilisant une méthode quasi expérimentale. Afin de déterminer l'impact d'EEC, les résultats des personnes qui ont participé (groupe de traitement) à EEC sont comparés à ceux de personnes semblables qui sont admissibles, mais qui n'ont pas participé à EEC (groupe de comparaison). Il est difficile de choisir un groupe de comparaison approprié pour les participants à EEC, en raison des limites imposées par la disponibilité des données qui permettent de repérer les personnes admissibles qui n'ont pas participé à EEC.

Cette étude n'a pas pour but d'estimer l'impact de la participation à EEC par rapport à la non-participation. À l'instar de l'étude d'Anderson et coll. (2022), elle compare plutôt les résultats estimés de la participation à EEC à ceux de la participation à une intervention de soutien à l'emploi à portée très limitée. Dans le cadre des Ententes sur le développement du marché du travail, EDSC fournit un financement aux provinces et aux territoires pour offrir un large éventail d'interventions, y compris des mesures de soutien à plus faible intensité, notamment des interventions mineures telles que les SAE. D'après les leçons tirées des évaluations de programmes similaires (EDMT, Stratégie emploi jeunesse, Fonds d'intégration pour les personnes handicapées), les participants aux SAE dans le cadre des EDMT constituent un groupe de comparaison approprié pour le programme EEC. L'avantage d'utiliser les participants aux SAE comme groupe de comparaison est que cela permet d'éviter les problèmes d'alignement temporel qui surviennent lorsque l'on compare les résultats des participants au programme à ceux qui n'y ont pas participé, mais issus d'une autre période. De plus, à l'instar des données d'EEC, les données relatives aux interventions des SAE contiennent un ensemble complet de variables sociodémographiques et de variables historiques sur l'insertion sur le marché du travail, ce qui permet le recours à de méthodes quasi expérimentales rigoureuses (par exemple, l'appariement par score de propension).

Cette étude vise à estimer l'impact moyen du programme sur les participants. L'une des méthodes couramment utilisées pour estimer l'impact du programme dans les modèles quasi expérimentaux repose sur l'hypothèse de la sélection des variables observables, également appelée l'hypothèse d'indépendance conditionnelle.

Cette stratégie d'identification suppose que le problème de la sélection non aléatoire dans le programme peut être résolu en conditionnant un ensemble de variables observées (p. ex. des caractéristiques sociodémographiques, telles que l'âge, le genre, le handicap, le niveau de scolarité et les caractéristiques du marché du travail, telles que le groupe professionnel et les codes d'activité économique). Toutefois, certains facteurs non observés, tels que la motivation et les capacités peuvent influencer de manière persistante l'insertion sur le marché du travail, ce qui contribue au problème du biais de sélection. Pour atténuer cet enjeu, le modèle intègre des indicateurs du marché du travail avant la participation au programme (p. ex. l'utilisation antérieure de l'assurance emploi et de l'aide sociale, les gains d'emploi, ainsi que l'occurrence d'emploi au cours des 2 années précédant la participation) afin de contrôler les facteurs non observés corrélés à la participation au programme. En utilisant une approche d'appariement visant à équilibrer les caractéristiques observées et non observées, toute différence de résultats entre les participants d'EEC et le groupe de comparaison peut être attribuée à la participation au programme (EEC), plutôt qu'à des différences préexistantes entre les 2 groupes.

S'il existe de très petites différences dans les résultats avant la participation (tels que le revenu d'emploi) entre le groupe de traitement et le groupe de comparaison après l'appariement, il est possible d'avoir recours à la méthode d'appariement par noyau et par score de propension (qui repose sur l'hypothèse d'indépendance conditionnelle) pour estimer l'impact différentiel. Le résumé du test normalisé (voir tableau 24) révèle que le biais moyen global entre le groupe de participant et le groupe de comparaison après appariement est très faible. Cette situation indique que l'utilisation du résultat avant le traitement dans la procédure d'appariement atténue de manière substantielle l'influence de facteurs non observables potentiellement confondants. Par conséquent, l'hypothèse de tendance commune exerce une influence minimale sur cette analyse.

Dans certains cas, il existe des caractéristiques non observées qui peuvent ne pas être pleinement prises en compte par le conditionnement des résultats du marché du travail avant la participation. Une autre stratégie d'identification, connue sous le nom de méthode des doubles différences, qui repose sur l'hypothèse de stabilité du biais conditionnel, peut résoudre ce problème. Elle part du principe que le conditionnement des variables observées est suffisant pour résoudre le problème de sélection si les facteurs non observés qui ne varient pas dans le temps peuvent être supprimés par un calcul de différences. Cette stratégie d'identification permet de comparer les résultats entre un groupe de traitement (les participants à EEC) et un groupe de comparaison (les jeunes participants qui ont reçu une intervention de SAE dans le cadre des EDMT), avant et après l'intervention. Grâce à l'analyse des différences de résultats au fil du temps entre les 2 groupes, nous pouvons estimer l'impact différentiel d'EEC, en tenant compte des différences préexistantes entre les participants et les non-participants. La présente étude utilise cette méthode d'estimation de l'appariement combinée à la méthode des doubles différences dans le cadre de l'analyse de robustesse.

Les sections suivantes traitent des approches permettant de déterminer le groupe de comparaison contrefactuel et de mettre en œuvre l'appariement par score de propension, combiné à la méthode des doubles différences.

Sélection du groupe de comparaison

Il est difficile de constituer le groupe de comparaison pour les participants à EEC, car les données administratives disponibles ne permettent pas d'identifier les jeunes qui sont admissibles à EEC, mais qui n'ont participé à aucun programme du marché du travail. Les conseils d'experts indépendants issus d'évaluations antérieures de la Stratégie emploi jeunesse et des EMDT ont été suivis, et le groupe de comparaison a été constitué à partir de jeunes qui ont participé à une intervention limitée des SAE pendant les périodes de référence.

Les SAE font partie des mesures de soutien et des prestations d'emploi offertes par les provinces et les territoires dans le cadre des EDMT ^{Note de bas de page 5} qui vise à fournir des services de faible intensité pour aider les personnes à se préparer à intégrer ou à réintégrer le marché du travail. Ces services vont de l'aide à la recherche d'emploi pour les participants prêts à travailler à l'élaboration de plans d'action détaillés de retour au travail pour les clients qui se heurtent à de multiples obstacles à l'emploi.

Le recours exclusif à des participants aux SAE pour constituer le groupe de comparaison présente un avantage, car il résout le problème d'alignement temporel, les participants à EEC et aux SAE commençant leurs interventions à une période de référence semblable. De plus, le nombre élevé de participants aux SAE dans le cadre des EDMT permet d'obtenir des appariements très proches les participants au programme en ce qui a trait aux caractéristiques observables.

Par ailleurs, les interventions des SAE sont de faible intensité et de courte durée, ce qui convient bien dans ce cas précis. Ainsi, le recours aux SAE à des fins de comparaison est une approche intuitive pour réduire les biais potentiels. Cependant, comme les participants aux SAE constituent un groupe de comparaison externe, des différences peuvent subsister entre les participants et le groupe de comparaison après l'appariement, en raison d'une hétérogénéité non observée.

En résumé, le groupe de comparaison d'EEC est composé de jeunes qui répondaient aux mêmes critères d'admissibilité et présentaient les mêmes caractéristiques sociodémographiques que les participants à EEC, mais qui avaient bénéficié des interventions des SAE à faible intensité dans le cadre des EDMT (ils n'avaient jamais participé à d'autres programmes d'aide à l'emploi, tels que des formations professionnelles ou des subventions salariales), et qui étaient âgés de 15 à 30 ans.

2.5 Mise en œuvre de l'estimateur d'appariement et de la méthode des doubles différences

Nous avons utilisé une approche de pondération non expérimentale fondée sur le coefficient de propension pour mesurer les impacts du programme. Cette approche veille à ce que les participants et le groupe de comparaison soient équilibrés en fonction de facteurs de base (c.-à-d. les variables sociodémographiques et historiques du marché du travail) avant d'estimer les impacts du programme. Nous avons appliqué la technique d'appariement de noyau, qui utilise l'ensemble du groupe de comparaison et pondère à nouveau les membres du groupe de comparaison chaque fois qu'ils sont comparés à un nouveau participant, en fonction des différentiels de coefficient de propension. Dans le cadre de l'analyse de robustesse, ces méthodes ont été combinées à la méthode d'estimation des doubles différences. La méthode des doubles différences permet aux participants et aux groupes de comparaisons de différer sur les caractéristiques non observées invariantes dans le temps, en supposant des tendances temporelles communes dans la période précédant et suivant la participation en ce qui concerne ces caractéristiques.

Une brève description du modèle des coefficients de propension et de la méthode des doubles différences est fournie ci-dessous.

Échantillonnage aléatoire

Le nombre total de participants à EEC pour la période de référence de 2019 à 2020 est de 115 798. Le groupe de comparaison utilisé pour l'analyse de l'impact différentiel dans le présent rapport contient 87 567 observations. Un échantillon aléatoire représentant 45 % du nombre total de participants à EEC a été utilisé pour mener l'analyse de l'impact différentiel. Cette approche garantit que, dans le cadre du recours à l'appariement par noyau, l'analyse demeure représentative et efficace, étant donné que l'appariement par noyau est très exigeant en ressources informatiques, en particulier avec un échantillon de grande taille. Cela permet également d'obtenir un groupe de comparaison suffisamment important par rapport au groupe de traitement.

**Tableau 2: Nombre de participants à EEC et au groupe de comparaison, période de référence de 2019 à 2020**
	Nombre de participants	Échantillon aléatoire de participants	Groupe de comparaison
EEC	115 798	52 172	87 567

Source : SCSC

Modèle des scores de propension

Dans le présent rapport, le modèle de régression logistique est utilisé pour estimer les scores de propension, qui sont la probabilité conditionnelle de participation au programme selon les variables d'avant la participation. L'appariement par score de propension utilise la distance entre les scores de propension estimés pour trouver des personnes présentant des similitudes. Les participants sont regroupés selon des cas de référence potentiels, et les modèles logistiques sont estimés pour prédire la probabilité de participation au programme EEC en fonction des caractéristiques de base des membres du groupe de participant et du groupe de comparaison. L'estimation du modèle repose sur un ensemble de données complet qui renseigne les expériences sur le marché du travail et les caractéristiques sociodémographiques des participants et du groupe de comparaison. Ces caractéristiques comprennent l'âge, le genre, le handicap, le niveau de scolarité, ainsi que le code d'activité économique. Les données fournissent également des renseignements sur l'expérience antérieure sur le marché du travail avant la participation au programme (notamment l'utilisation des prestations d'assurance emploi, l'incidence d'emploi et les revenus d'emploi) pour une période de plus de 2 ans. Le choix des variables utilisées pour estimer les scores de propension repose sur des évaluations antérieures (les évaluations précédentes de la Stratégie emploi jeunesse, EDMT) et sur la théorie économique des programmes actifs du marché du travail (p. ex. Heckman, LaLonde et Smith, 1999, Heckman et Smith, 1999, ou Lechner et Wunch, 2013).

**Tableau 3 : Exemple de variables utilisées dans le modèle**
Variables	Source	Description
Âge	Données du programme	Âge au début du programme (3 groupes d'âge : de 15 à 19 ans, de 20 à 24 ans et de 25 à 30 ans)
Genre	Données du programme	Variable binaire pour le sexe biologique (masculin et féminin) au début du programme
Statut d'Autochtone	Données du programme	Variable binaire pour le statut d'Autochtone au début du programme
Handicap	Données du programme	Variable binaire pour l'état de personne handicapée au début du programme
Immigrant	T1	Variable binaire pour le statut d'immigrant au début du programme
Minorité visible	Données du programme	Variable binaire pour les membres de minorités visibles au début du programme
Éducation	Données du programme	Niveau de scolarité au début du programme (classé dans les 2 groupes principaux suivants : secondaire, postsecondaire)
Province de résidence	Données du programme et T1	Province de résidence au début du programme
Codes d'activité économique	T4	Variables binaires fondées sur le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord
Revenus antérieurs, jusqu'à 2 ans	T1 ou T4	Revenu total avant le début du programme (variable nominale)
Prestations d'assurance-emploi, jusqu'à 2 ans auparavant	Partie I sur l'assurance-emploi	Total des prestations d'assurance-emploi reçues avant le début du programme (variable nominale)
Prestations d'aide sociale, jusqu'à 2 ans auparavant	T1	Total des prestations d'aide sociale reçues avant le début du programme (variable nominale)

Remarque : La désagrégation des principales variables peut donner jusqu'à 40 variables binaires pouvant être utilisées dans le modèle.

Méthode des doubles différences

La méthode des doubles différences est l'une des méthodes les plus couramment utilisées pour évaluer l'effet de causalité sur les principaux indicateurs de résultats de la participation à une intervention ou un programme. Elle est utilisée lorsque les variables dépendantes pour les participants et le groupe de comparaison sont observées sur 2 périodes ou plus (avant et après une intervention). La méthode des doubles différences exige que, en l'absence de l'intervention, la différence attendue des indicateurs de résultats entre les participants et le groupe de comparaison soit constante. Cela suppose une hypothèse de tendance commune ou une hypothèse de biais constant (Lechner, 2010). Cette différence attendue est mesurée de manière conventionnelle en comparant l'évolution observable au cours de la période antérieure à l'intervention. Dans cette analyse, nous avons limité la période de référence utilisée pour la méthode des doubles différences à 2 ans auparavant. Cet ajustement permet de recueillir des renseignements pertinents sur les jeunes qui, en raison de leur jeune âge, n'ont peut-être pas encore intégré le marché du travail.

Le présent rapport applique les 3 hypothèses suivantes dans sa stratégie d'estimation. L'hypothèse d'indépendance conditionnelle sous-tend que les variables communes qui ont une incidence sur l'affectation à la participation et les résultats propres à l'intervention sont observables. Un avantage de cette analyse est que les données administratives accessibles contiennent des renseignements précieux sur les caractéristiques sociodémographiques et les caractéristiques du marché du travail des participants et des membres du groupe de comparaison. Ainsi, ces renseignements permettent d'inclure dans le modèle de score de propension les variables les plus pertinentes influençant la décision de participer aux interventions et l'insertion sur le marché du travail.

Hypothèse de support commun

Conformément à cette hypothèse, les personnes qui présentent les mêmes valeurs de covariables ont une probabilité positive d'être tant participantes que non participantes (Heckman, LaLonde et Smith, 1999). En d'autres termes, chaque participant a un ou plusieurs « homologues » dans le groupe de comparaison avec le même profil de covariables, de sorte que des résultats contrefactuels appropriés peuvent être obtenus. L'hypothèse de support commun peut être vérifiée empiriquement. La façon la plus directe de le faire est par l'inspection visuelle de la densité de la répartition des scores de propension dans les 2 groupes.

Hypothèse de stabilité du biais conditionnel

L'hypothèse de stabilité du biais conditionnel a été utilisée par crainte que certaines caractéristiques non observées et relativement stables (p. ex. capacité, motivation ou attrait) ne soient pas entièrement prises en compte, en raison des données antérieures au programme accessibles, alors qu'elles peuvent avoir une incidence constante sur l'insertion sur le marché du travail. Cette hypothèse est nécessaire pour appliquer la méthode des doubles différences.

2.6 Choix de l'algorithme d'appariement

Dans le présent rapport, l'algorithme de la technique d'appariement par noyau a été utilisé pour apparier les participants et les membres du groupe de comparaison selon leurs scores de propension. La technique d'appariement par noyau consiste en une technique non paramétrique qui utilise les moyennes pondérées des résultats de l'ensemble des membres du groupe de comparaison pour calculer les résultats contrefactuels. L'un des avantages de cette approche est qu'elle réduit la variance des effets estimés.

Nous avons également utilisé l'appariement par la méthode du plus proche voisin et la pondération par probabilité inverse comme méthodes alternatives pour valider les résultats. Dans l'appariement par la méthode du plus proche voisin, la personne du groupe de comparaison est choisie comme partenaire d'appariement pour une personne du groupe de traitement qui a le score de propension le plus proche. La méthode du plus proche voisin attribue une pondération de 1 au non-participant le plus proche et de 0 aux autres. Plusieurs variantes de l'appariement par la méthode du plus proche voisin sont proposées, notamment « avec remplacement » ou « sans remplacement ». Dans le premier cas, une personne qui n'est pas du groupe de traitement peut être utilisée plus d'une fois comme appariement, alors qu'elle n'est prise en compte qu'une fois dans le second cas.

2.7 Analyse des facteurs des sous-groupes et de l'intersectionnalité

Nous avons analysé l'impact global, mais aussi les différents sous-groupes et les facteurs d'intersectionnalité. Cependant, en raison de la taille de l'échantillon des participants et du groupe de comparaison, ce ne sont pas tous les sous-groupes et facteurs qui ont été analysés.

Nous avons pu analyser les sous-groupes pour les catégories suivantes : hommes, femmes, personnes âgées de 20 à 24 ans, personnes âgées de 25 à 30 ans, personnes en situation de handicap, personnes n'ayant pas terminé leurs études secondaires, personnes vivant en milieu rural, personnes vivant en milieu urbain et participants ayant l'intention de ne pas retourner aux études. En ce qui concerne les facteurs d'intersectionnalité, nous avons pu analyser les femmes âgées de 25 à 30 ans, les hommes en situation de handicap, les femmes en situation de handicap, les hommes âgés de 20 à 24 ans et les hommes âgés de 25 à 30 ans.

3. Résultats

3.1 Profil des participants à EEC

Dans cette section, nous examinons plusieurs caractéristiques sociodémographiques clés des participants à EEC.Pour obtenir plus de détails sur le profil des participants, voir le tableau 4.

En ce qui concerne le profil général des participants à EEC, le rapport met l'accent sur le genre, l'âge et le niveau de scolarité. Près des 2 tiers (62,1 %) des participants à EEC étaient des femmes. Environ 87 % des participants étaient âgés de 24 ans ou moins (les participants du groupe des 15 à 19 ans représentant 43,7 % de la population, ceux du groupe des 20 à 24 ans représentant 43,1 %) 2 tiers des participants (66,4 %) ont déclaré avoir fait des études postsecondaires, 6,5 % ayant obtenu un diplôme d'études collégiales et 18 % un grade universitaire.

Les participants ont déclaré être membres des groupes suivants :

20 % provenaient de collectivités rurales ou éloignées;
20 % étaient des jeunes racisés;
7 % étaient des Autochtones;
3 % étaient des jeunes en situation de handicap;
2 % étaient de nouveaux immigrants.

Près des 2 tiers (64 %) des participants ont indiqué qu'ils avaient l'intention de retourner aux études à temps plein après leur participation à EEC.

Environ 12 % des participants ont déclaré que leur première expérience professionnelle était dans le cadre d'EEC. Un an avant la participation à EEC, 19 % des participants gagnaient 0 dollar, 44 % des participants gagnaient entre 1 et 9 999 dollars, et environ un quart (24 %) des participants gagnaient entre 10 000 et 19 999 dollars.

Tableau 4 : Caractéristiques sociodémographiques et relatives au marché du travail des participants à EEC selon le nombre, du 1^er avril 2019 au 31 décembre 2020 (n=115 798)*
Catégories	Pourcentage
Homme	36 %
Femme	62 %
Autre	1 %
De 15 à 19 ans	44 %
De 20 à 24 ans	43 %
De 25 à 30 ans	13 %
Études primaires	<1 %
Études secondaires incomplètes	12 %
Diplôme d'études secondaires obtenu	21 %
Études postsecondaires incomplètes	12 %
Diplôme d'études postsecondairesVobtenu	7 %
Études universitaires incomplètes	30 %
Diplôme d'études universitaires obtenu	18 %
Personnes en situation de handicap	3 %
Jeunes racisés	20 %
Immigrants récents	2 %
Jeunes vivant dans des régions rurales ou éloignées	20 %
Inuits	<1 %
Métis	1 %
Indiens non inscrits	3 %
Indiens inscrits hors réserve	1 %
Indiens inscrits sur les réserves	1 %

Source : SCSC. Remarque : * 100 % des participants.

3.2 Résultats de l'impact différentiel global d'EEC

Dans l'ensemble, les participants ont renforcé leurs liens avec le marché du travail après avoir occupé un emploi dans le cadre d'EEC, grâce à des gains différentiels en ce qui concerne leurs revenus d'emploi et leur incidence d'emploi par rapport à des non-participants semblables. Les participants ont également réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales, car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale.

EEC offre des subventions salariales aux employeurs pour les aider à fournir des emplois d'été pour les jeunes âgés de 15 à 30 ans. Par conséquent, ce programme de subvention salariale diffère des autres programmes de formation où les revenus diminuent généralement au cours de la période de participation, puisque les participants consacrent la majeure partie de leur temps à la formation plutôt qu'au travail. Comme le montre le tableau 5 ci-dessous, les participants à EEC connaissent une diminution de 91 dollars en moyenne de leur revenu d'emploi pendant l'année où ils participent au programme, comparativement à des non-participants semblables. Toutefois, cette diminution n'est pas statistiquement significative. Les participants à EEC ont vu leur revenu d'emploi diminuer (de 536 dollars) au cours de la première année suivant leur participation au programme. Une explication plausible de ce niveau faible de revenu est que de nombreux participants (environ 66 %) sont retournés aux études après leur placement EEC. Cependant, les revenus d'emploi ont augmenté au cours de la deuxième année suivant la fin de la participation au programme (2 321 dollars). C'est une indication que de nombreux participants ont peut-être terminé leurs études et intégré le marché du travail.

À l'instar des constatations relatives aux revenus d'emploi, l'incidence d'emploi des participants à EEC a augmenté (de 9,3 points de pourcentage) pendant la période de participation au programme. Au cours de chacune des 2 années suivant la participation au programme, l'incidence d'emploi des participants a augmenté par rapport à celui du groupe de comparaison (3,75 et 10,87 points de pourcentage respectivement).

Par rapport au groupe de comparaison, les participants à EEC ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu au cours des 2 années suivant leur participation au programme. Cette diminution s'explique par une moindre utilisation des prestations d'assurance emploi et d'aide sociale par rapport au groupe de comparaison.

**Tableau 5 : Impacts différentiels globaux à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les participants à EEC dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=52 172)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	-91	-536***	2321***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	9,3***	3,75***	10,87***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	96***	-831***	-1239***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-319***	-283***	-266***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-3,27***	-6,98***	-7,93***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %

3.3 Analyse des sous-groupes

Le présent rapport effectue une analyse de l'impact différentiel pour les sous-groupes pour lesquels des groupes de comparaison suffisamment importants sont disponibles. Les sous-groupes comprennent les femmes, les hommes, les personnes âgées de 19 à 24 ans, les personnes âgées de 25 à 30 ans, les personnes en situation de handicap, les personnes qui n'ont pas terminé leurs études secondaires, les personnes vivant en milieu rural ou urbain, les participants qui avaient l'intention de ne pas retourner aux études et ceux qui avaient l'intention de retourner aux études.

Femmes ayant participé au programme

Les femmes ont renforcé leurs liens avec le marché du travail après avoir participé à EEC, grâce à des gains différentiels en ce qui concerne leurs revenus d'emploi et leur incidence d'emploi par rapport à des non-participantes semblables. Elles ont également réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu, car elles ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale.

Comme le montre le tableau 6 ci-dessous, la diminution des revenus d'emploi des femmes au cours de la première année suivant leur participation au programme n'est pas statistiquement significative. Toutefois, on observe une augmentation statistiquement significative des revenus d'emploi au cours de la deuxième année suivant la participation au programme (3 168 dollars).

À l'instar des constatations relatives aux revenus d'emploi, l'incidence d'emploi des femmes ayant participé au programme a augmenté au cours de chacune des années suivant leur participation au programme (3,83 et 10,34 points de pourcentage respectivement).

Les participantes à EEC ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales pendant les périodes qui ont suivi leur participation au programme (8 et 9,38 points de pourcentage respectivement). Cette diminution observée est attribuable à la baisse du recours aux prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale.

**Tableau 6 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les femmes ayant participé à EEC dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=32 281)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	142	-91	3168***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	8,58***	3,83***	10,34***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	22	-1015***	-1446***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-332***	-290***	-289***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-3,77***	-8***	-9,38***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Hommes ayant participé au programme

Les hommes ont obtenu des résultats mitigés à court terme pendant l'année où ils ont participé à EEC et l'année qui a suivi. Cependant, ils ont renforcé leurs liens avec le marché du travail par rapport au groupe de comparaison au cours de la deuxième année suivant leur participation à EEC.

Comme le montre le tableau 7 ci-dessous, les revenus d'emploi des hommes ont diminué de 371 dollars en moyenne pendant l'année où ils ont participé au programme, comparativement à des non-participants semblables. Cette baisse des revenus d'emploi se poursuit au cours de la première année suivant la participation au programme (diminution de 1 840 dollars). Cependant, les revenus d'emploi ont augmenté au cours de la deuxième année suivant la participation au programme (761 dollars).

Contrairement aux impacts différentiels sur les revenus d'emploi, l'incidence d'emploi des hommes a augmenté pendant l'année du programme (10,72 points de pourcentage) et chacune des 2 années suivant la participation au programme (3,95 et 11,25 points de pourcentage respectivement).

Les participants à EEC ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales, tant pendant l'année du programme (diminution de 2,64 points de pourcentage) qu'au cours des 2 premières années suivant la participation au programme (diminutions de 5,12 et de 5,36 points de pourcentage respectivement). La diminution observée s'explique par une baisse de l'utilisation des prestations d'assurance emploi et d'aide sociale au cours des années suivant le programme, comparativement au groupe de comparaison.

**Tableau 7 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les hommes ayant participé à EEC dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=18 712)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	-371**	-1840***	761*
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	10,72***	3,95***	11,25***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	161***	-498***	-794***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-273***	-274***	-242***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-2,64***	-5,12***	-5,36***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Participants âgés de 20 à 24 ans

Les participants à EEC âgés de 20 à 24 ans ont enregistré des gains différentiels en ce qui concerne leurs revenus d'emploi et leur incidence d'emploi au cours de la deuxième année suivant leur participation au programme par rapport à des non-participants semblables. Ils ont également réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu, car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale.

Comme le montre le tableau 8 ci-dessous, les participants à EEC âgés de 20 à 24 ans ont connu une augmentation de leurs revenus d'emplois pendant qu'ils participaient au programme, suivie d'une diminution de leurs revenus d'emploi pendant la première année suivant leur participation au programme, comparativement aux non-participants semblables. Cependant, ces changements ne sont pas statistiquement significatifs. Leurs revenus d'emploi ont augmenté au cours de la deuxième année suivant la participation au programme (3 752 dollars).

L'incidence d'emploi des participants a augmenté (6,13 points de pourcentage) pendant le programme, puis a augmenté légèrement (1,46 point de pourcentage) au cours de la première année suivant la participation au programme. L'incidence d'emploi a continué d'augmenter au cours de la deuxième année suivant la participation au programme (8,63 points de pourcentage).

Les participants ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu par rapport au groupe de comparaison tout au long de la période qui a suivi leur participation au programme. Cette diminution observée peut être attribuée au fait que les participants ont eu moins recours aux prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale que le groupe de comparaison.

**Tableau 8 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les participants au programme EEC âgés de 20 à 24 ans dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=22 643)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	40	-456	3752***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	6,13***	1,46**	8,63***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	172***	-1006***	-1345***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-303***	-244***	-222***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-2,56***	-7,16***	-7,85***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Participants âgés de 25 à 30 ans

Les participants à EEC ont renforcé leurs liens avec le marché du travail en augmentant leurs revenus d'emploi et leur taux d'emploi, ainsi qu'en réduisant leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales, comme les prestations d'assurance emploi et d'aide sociale, par rapport au groupe de comparaison.

Comme le montre le tableau 9 ci-dessous, les participants à EEC âgés de 20 à 24 ans ont vu leurs revenus d'emploi augmenter de 1 387 dollars pendant l'année de participation au programme, comparativement à des non-participants semblables. Cette augmentation des revenus d'emploi (de 1 337 dollars et de 5 397 dollars) se poursuit tout au long de la période suivant la participation au programme.

L'incidence d'emploi des participants âgés de 25 à 30 ans a augmenté pendant l'année du programme (7,46 points de pourcentage) et au cours de chacune des 2 années suivant la participation au programme (4,25 et 11,05 points de pourcentage respectivement).

En outre, les participants ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu pendant et après leur participation au programme (diminutions de 5,44 dollars, 4,78 dollars et 5,59 dollars, respectivement). Cette diminution observée peut être attribuée à la baisse de l'utilisation des prestations d'assurance emploi et d'aide sociale par rapport au groupe de comparaison.

**Tableau 9 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les participants au programme EEC âgés de 25 à 30 ans dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=6 756)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	1387***	1337***	5397***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	7,46***	4,25***	11,05***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	-122	-351***	-817***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-440***	-334***	-236***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-5,44***	-4,78***	-5,59***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Participantes en situation de handicap

Les femmes en situation de handicap ont renforcé leurs liens avec le marché du travail après avoir participé au programme EEC. Les femmes ayant participé à EEC ont eu plus de revenus d'emploi au cours de la période suivant le programme que les non-participantes, et leur incidence d'emploi était plus élevé (seulement pendant la deuxième année suivant la participation au programme). Les participantes ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales après leur participation au programme, car elles ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale.

**Tableau 10 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les femmes en situation de handicap ayant participé à EEC dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=925)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	1911***	2245***	3382***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	9,47***	-2,61	11,34***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	137	-1545***	-1663***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-785***	-740***	-590***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-8,57***	-13,75***	-11,07***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Par rapport au groupe de comparaison, les hommes en situation de handicap qui ont participé au programme ont connu des augmentations statistiquement significatives de leur incidence d'emploi au cours de la deuxième année suivant leur participation au programme. Les hommes qui ont participé au programme ont également réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales, car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi.

**Tableau 11 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les hommes en situation de handicap ayant participé à EEC dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=544)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	680	-900	582
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	15,85***	1,37	9,5***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	385**	-235	-1799***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-412	-60	-519
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-4,24*	-4,26	-9,97**

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Participants dont les études secondaires sont incomplètes

Après des résultats mitigés à court terme au cours de la première année suivant la participation à EEC, les participants ont renforcé leurs liens avec le marché du travail en augmentant leurs revenus d'emploi et leur incidence d'emploi et en réduisant leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales par rapport au groupe de comparaison.

Comme le montre le tableau 12 ci-dessous, malgré une baisse initiale des revenus d'emploi au cours de la première année suivant la participation au programme (diminution de 591 dollars), les revenus d'emploi des participants n'ayant pas terminé leurs études secondaires ont augmenté au cours de la deuxième année suivant la participation au programme (1 126 dollars).

L'incidence d'emploi des participants a augmenté pendant l'année du programme (18,09 points de pourcentage) et au cours de chacune des 2 années suivant la participation au programme (7,05 et 17,63 points de pourcentage respectivement).

En outre, les participants ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu pendant et après leur participation au programme (diminutions de 5,98, 11,91 et 10,5 dollars respectivement), car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale.

Tableau 12 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les participants à EEC qui n'ont pas terminé leurs études secondaires dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=6 097)
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	692***	-591**	1126***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	18,09***	7,05***	17,63***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	-9	-1242***	-1193***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-504***	-441***	-419***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-5,98***	-11,91***	-10,5***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Participants des régions rurales

Les participants ont subi des répercussions négatives sur leur revenu d'emploi pendant la participation au programme et la première année suivant la participation au programme. Toutefois, les revenus d'emploi ont augmenté au cours de la deuxième année suivant la participation au programme. Pendant l'année du programme et les années qui ont suivi la participation au programme, l'incidence d'emploi a augmenté et leur dépendance à l'égard des mesures de soutien au revenu gouvernementales a diminué, car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale.

Comme le montre le tableau 13 ci-dessous, malgré une baisse initiale des revenus d'emploi au cours de la première année suivant la participation au programme (diminution de 2 832 dollars), les revenus d'emploi des participants qui vivaient en milieu rural ont augmenté au cours de la deuxième année suivant la participation au programme (692 dollars).

L'incidence d'emploi des participants a augmenté pendant l'année de participation (5,88 points de pourcentage) et au cours de chacune des 2 années suivant la participation au programme (4,8 et 9,18 points de pourcentage respectivement).

En outre, les participants ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu pendant et après le programme (diminutions de 5,74 dollars, de 6,4 dollars et de 5,79 dollars respectivement), car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale par rapport au groupe de comparaison.

**Tableau 13 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les participants à EEC qui vivaient en milieu rural dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=9 107)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	-1157***	-2832***	692
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	6,96***	4,8***	9,18***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	49	-518***	-621***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-489***	-374***	-354***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-5,74***	-6,4***	-5,79***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Participants des régions urbaines

Comme le montre le tableau 14 ci-dessous, malgré une baisse initiale des revenus d'emploi au cours de la première année suivant le programme (diminution de 388 dollars), les participants vivant en milieu urbain ont connu une augmentation au cours de la deuxième année suivant le programme (2 743 dollars).

L'incidence d'emploi des participants a augmenté pendant l'année de participation au programme (9,63 points de pourcentage) et au cours de chacune des 2 années suivant la participation au programme (3,86 et 10,91 points de pourcentage respectivement).

En outre, les participants ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales pendant et après leur participation au programme (diminutions de 2,86 dollars, de 7,23 dollars et de 8,28 dollars respectivement), car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et de prestations d'aide sociale par rapport au groupe de comparaison.

**Tableau 14 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les participants à EEC qui vivaient en milieu urbain dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=43 065)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	41	-388*	2743***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	9,63***	3,86***	10,91***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	96***	-888***	-1313***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-290***	-277***	-252***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-2,86***	-7,23***	-8,28***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Participants qui ne sont pas retournés aux études

La présente section porte sur les jeunes participants à EEC qui ne sont pas retournés aux études à temps plein après leur participation à EEC, ce qui représente environ 28 % des participants au cours des années de référence 2019 et 2020.

Dans l'ensemble, ces participants sont plus susceptibles d'être des femmes (61 %), d'être âgés de 20 à 24 ans (44 %) et d'avoir au moins fait des études postsecondaires (68,2 %), 21 % ayant terminé leurs études collégiales et 26 % ayant obtenu un grade universitaire. Comparativement au profil global des participants à EEC, les jeunes qui n'avaient pas l'intention de retourner aux études étaient légèrement plus susceptibles d'avoir fait des études postsecondaires (1,8 point de pourcentage) et plus susceptibles d'avoir obtenu un diplôme collégial (1,8 point de pourcentage) et un grade universitaire (8 points de pourcentage).

Dans l'ensemble, les impacts différentiels montrent que les participants qui n'avaient pas l'intention de retourner aux études ont renforcé leurs liens avec le marché du travail après leur participation à EEC, avec des augmentations des revenus d'emploi et de l'incidence d'emploi et des diminutions de la dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu, car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale.

Comme le montre le tableau 15 (ci-dessous), les participants à EEC qui n'avaient pas l'intention de retourner aux études ont vu leurs revenus d'emploi augmenter de 1 529 dollars pendant l'année de participation au programme, comparativement à des non-participants semblables. Cette augmentation (de 2 634 et de 4 594 dollars respectivement) des revenus d'emploi se poursuit tout au long des périodes suivant la participation au programme.

L'incidence d'emploi des participants a augmenté pendant l'année du programme (11,27 points de pourcentage) et au cours de chacune des 2 années suivant la participation au programme (9,35 et 15,97 points de pourcentage respectivement).

En outre, les participants ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu pendant et après leur participation au programme (diminutions de 3,21 dollars, de 7,04 dollars et de 4,37 dollars respectivement), car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale par rapport au groupe de comparaison.

**Tableau 15 : Impact différentiel pour les participants à EEC qui ne sont pas retournés aux études (n=14 467)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	1529***	2634***	4594***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	11,27***	9,35***	15,97***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	136***	-544***	-1321***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-371***	-328***	-267***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-3,21***	-7,04***	-4,37***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Participants qui avaient l'intention de retourner aux études

Dans l'ensemble, les constatations relatives à l'impact différentiel montrent que les participants qui n'avaient pas l'intention de retourner aux études ont renforcé leurs liens avec le marché du travail après leur participation à EEC, avec une augmentation des revenus d'emploi et de l'incidence d'emploi et une diminution de la dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu, car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale.

Comme le montre le tableau 16 (ci-dessous), les participants à EEC qui avaient l'intention de retourner aux études ont vu leurs revenus d'emploi diminuer pendant la période de participation au programme et la première année suivant la participation au programme, comparativement à des non-participants semblables. Toutefois, les revenus d'emploi ont augmenté au cours de la deuxième année suivant la participation au programme (1 592 dollars).

L'incidence d'emploi des participants a également augmenté pendant l'année du programme (9,77 points de pourcentage) et au cours de chacune des 2 années suivant la participation au programme (3,14 et 9,69 points de pourcentage respectivement).

En outre, les participants ont réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu pendant et après leur participation au programme (diminutions de 3,44 dollars, de 7,1 dollars et de 8,27 dollars respectivement), car ils ont reçu moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale par rapport au groupe de comparaison.

**Tableau 16 : Impact différentiel pour les participants à EEC qui sont retournés aux études (n=33 360)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	-640***	-1722***	1592***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	9,77***	3,14***	9,69***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	34	-962***	-1259***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-305***	-279***	-258***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-3,44***	-7,1***	-8,27***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Impact différentiel en raison du retour aux études

Environ 28 % des participants à EEC ne sont pas retournés aux études à temps plein après leur participation à EEC. L'impact différentiel d'EEC peut systématiquement varier pour ces participants par rapport à ceux qui sont retournés aux études. Pour examiner plus en profondeur cette question, nous avons comparé l'évolution des impacts différentiels sur les revenus de ces 2 groupes pendant et après la participation au programme. La figure 1 montre que, comparativement au scénario global, les personnes qui ne sont pas retournées aux études ont un impact différentiel plus élevé sur les revenus, tandis que celles qui sont retournées aux études ont un impact plus faible. Ce résultat est intuitif, car ceux qui sont retournés aux études ont retardé leur intégration au marché du travail, ce qui a eu un impact sur leurs revenus à court terme après la participation. Par conséquent, pour ces jeunes, l'impact du programme EEC sur les revenus des deuxième et troisièmes années est plus pertinent que celui sur les revenus de la première année.

**Figure 1 : Impact différentiel sur les revenus d'emploi des participants à EEC qui sont retournés aux études comparativement à ceux qui ne sont pas retournés aux études**

4. Analyse de robustesse

4.1 Autres méthodes d'appariement

Dans le modèle de référence, l'appariement par noyau combiné à la méthode des doubles différences est utilisé pour estimer l'impact différentiel du programme EEC. Cette approche est appliquée dans l'ensemble du rapport. Pour évaluer la sensibilité des estimations au choix de la méthode d'appariement, on utilise d'autres méthodes d'appariement, comme celles de la méthode du plus proche voisin et de la pondération par probabilité inverse. Les estimations selon les 3 méthodes sont très semblables, ce qui démontre la robustesse des constatations de référence pour les différentes méthodes d'appariement. Pour plus de détails, veuillez consulter le tableau de l'annexe C.

4.2 Autre stratégie d'identification

L'analyse de l'impact différentiel de cette étude repose sur l'hypothèse de l'indépendance conditionnelle, qui est suffisante pour mettre en œuvre la méthode d'appariement. Lorsque seule la méthode d'appariement est utilisée, on suppose que l'inclusion des variables relatives à la participation au marché du travail avant le programme (p. ex. les revenus d'emploi, et le taux d'emploi) peut contrôler les facteurs non observés, comme la capacité et la motivation, dans l'analyse de l'impact. Toutefois, si cette hypothèse n'est pas respectée et que certaines caractéristiques non observées continuent d'influencer les résultats sur le marché du travail après la participation, même après avoir pris en compte les données accessibles sur la période antérieure à la participation au programme, alors il faut utiliser une autre stratégie d'identification. Pour résoudre ce problème, cette étude utilise l'appariement avec la méthode des doubles différences pour estimer l'impact différentiel. Cette autre stratégie d'identification nécessite une hypothèse supplémentaire, connue sous le nom d'hypothèse de stabilité du biais conditionnel. Le tableau 17 ci-dessous présente les résultats des impacts différentiels globaux à l'aide de l'estimateur d'appariement avec la méthode des doubles différences. Les constatations découlant de cette autre méthode suggèrent que les estimations (en particulier pour les deuxième et troisième années suivant la participation) sont beaucoup plus élevées que celles de l'estimation de référence. Cela signifie que les constatations de l'estimation de référence fournissent une estimation prudente de l'impact différentiel du programme EEC.

Tableau 17 : Impacts différentiels globaux à l'aide de l'estimateur d'appariement avec la méthode des doubles différences pour les participants à EEC dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=52 172)
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	51	-497***	3498***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	9,47***	3,92***	11,23***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	84***	-883***	-1190***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-293***	-260***	-216***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-3,2***	-6,95***	-7,81***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

5. Forces et limites

La principale force de cette étude réside dans l'utilisation d'un ensemble riche et relationnel de données administratives, qui contiennent des informations sur un vaste ensemble de caractéristiques socio-économiques et professionnelles prises en compte dans cette analyse. De plus, cette étude représente la première tentative évaluation d'impact du volet EEC de la SECJ, en comparant les résultats sur le marché du travail des participants à ceux de non-participants comparables. Des techniques économétriques rigoureuses ont été utilisées pour constituer un groupe de comparaison approprié, étroitement apparié aux participants. En outre, des tests statistiques robustes et 2 méthodes d'estimation par appariement ont été utilisés pour valider la fiabilité des résultats.

Il convient de noter que l'estimation des impacts différentiels d'EEC devrait se limiter aux 2 années suivant la fin du programme, vu la courte durée de l'intervention (11 semaines en moyenne) et les changements que vivent les jeunes à ce stade de la vie (par exemple retour à l'école, obtention d'une attestation d'études, inscription à un autre programme de formation). Par conséquent, le bilan des participants et des non-participants peut en venir à bifurquer au-delà de la période de 2 ans suivant la fin du programme pour des raisons autres que la participation à EEC.

La présente étude comporte certaines limites. Premièrement, il peut y avoir des différences préexistantes, mais non observées, entre les participants et le groupe de comparaison, qui n'ont pas été mesurées lors du processus d'appariement, des différences qui auraient pu influer sur les résultats. Par exemple, des facteurs comme la capacité, le manque de confiance en soi, la santé et la motivation, entre autres, n'ont pas été mesurés directement, sauf lorsqu'ils ont été pris en compte dans les tendances antérieures du revenu et les liens avec le marché du travail. Par ailleurs, le groupe de comparaison n'était pas suffisamment grande pour permettre une analyse efficace de l'impact différentiel de certains sous-groupes et de l'intersectionnalité.

La période de référence de cette étude s'étend d'avril 2019 à décembre 2020, couvrant ainsi 2 années d'imposition (2019 et 2020). Pour l'année 2022, seules les données du T4 sont disponibles (pas de renseignements fiscaux provenant des déclarations de revenus). Les données disponibles ont mené aux 2 limites suivantes :

Les jeunes qui ont participé au programme en 2019 et en 2020 ne disposent pas des mêmes renseignements sur la période qui suit le programme. Par exemple, ceux qui ont participé au programme en 2019 disposent de renseignements sur les 3 années suivant le programme, tandis que ceux qui y ont participé en 2020 ne disposent que de renseignements sur les 2 années suivant le programme. Par conséquent, les impacts différentiels de certains résultats 3 ans après la participation (revenus d'emploi, incidence d'emploi et prestations d'assurance-emploi) sont estimés en fonction des seuls renseignements relatifs aux jeunes qui ont participé au programme en 2019.
En raison de l'indisponibilité des données fiscales T1 de 2022, il n'a pas été possible d'estimer l'impact différentiel de la réception de prestations d'aide sociale ni la dépendance aux soutiens du revenu pour la deuxième année suivant la participation des jeunes ayant pris part à EEC en 2020, ni pour la troisième année suivant la participation des jeunes ayant participé en 2019.

6. Conclusion

Ce rapport présente la méthodologie et les principales constatations de l'évaluation d'impact du volet Emplois d'été Canada de la Stratégie emploi et compétences jeunesse. C'est la première fois qu'une analyse de l'impact différentiel d'EEC est réalisée. Les principales constatations des impacts différentiels suggèrent que la participation à EEC renforce les liens avec le marché du travail chez les jeunes par rapport à des non-participants semblables, en raison de l'augmentation des taux et des revenus d'emploi (à la deuxième année suivant la fin du programme).

De plus, les participants à EEC réduisent leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales (c.-à-d. la combinaison des prestations d'aide sociale et d'assurance-emploi). Un examen de l'intersectionnalité entre le genre et une caractéristique supplémentaire (p. ex. l'âge ou le handicap) a révélé que, dans la plupart des cas, l'incidence d'emploi et les revenus d'emploi des participants avaient plus augmenté que ceux du groupe de comparaison, et les participants avaient diminué leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales.

Références

Andersson, F., Holzer, H. J., Lane, J. I., Rosenblum, D. et Smith, J. (2022). Does federally-funded job training work? Nonexperimental estimates of WIA training impacts using longitudinal data on workers and firms. Journal of Human Resources.

EDSC (2020), Évaluation horizontale de la Stratégie emploi jeunesse - Volet Expérience emploi été. /content/canadasite/fr/emploi-developpement-social/ministere/rapports/evaluations/horizontale-experience-emploi-ete.html.

EDSC (2022), Évaluation horizontale des Ententes sur le développement du marché du travail. /content/canadasite/fr/emploi-developpement-social/ministere/rapports/evaluations/horizontale-ententes-developpement-marche-travail.html.

Heckman, J. J. et Smith, J.A. (1999). The Pre-Programme Earnings Dip and the Determinants of Participation in a Social Program. Implications for Simple Programme Evaluation Strategies. The Economic Journal, 109(457), 313-348.

Heckman, J. J., Ichimura, H., Smith, J.A. et Todd, P. (1998). Characterizing Selection Bias Using Experimental Data. Econometrica, 66, 1017-1098.

Heckman, J. J., LaLonde, R.J., et Smith, J.A. (1999). "The Economics and Econometrics of Active Labour Market Programs", Handbook of Labour Economics, ed. by O. Ashenfelter, and D. Card, vol. 3A, chap. 31, pp. 1865-2097.

Huber, M., Lechner, M., et Wunsch, C. (2013). The performance of estimators based on the propensity score. Journal of Econometrics, 175, 1-21.

Lechner, M. (2010). The Estimation of Causal Effects by Difference-in-Difference Methods, série de documents de travail 2010 2010-28 du département d'économie de l'Université de Saint-Gall, département d'économie, Université de Saint-Gall, révisé en 2011.

Rosenbaum, P. R. et Rubin, D.B. (1983). The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects. Biometrika, 70(1), 41-50.

Roy, A. D. (1951). Some Thoughts on the Distribution of Earnings. Oxford Economic Papers, 3, 135-145.

Rubin, D. B. (1974). Estimating Causal Effects to Treatments in Randomised and Nonrandomised Studies. Journal of Educational Psychology, 66, 688-701.

Annexe A : Analyse de l'intersectionnalité

Nous effectuons l'analyse de l'impact différentiel des participants au programme EEC selon l'approche ACS Plus. L'objectif principal de l'analyse est d'évaluer comment l'impact du programme varie en fonction de différents facteurs d'intersectionnalité basés sur le genre et d'autres caractéristiques de sous-groupes (p. ex. le genre et l'âge). Le présent rapport effectue une analyse de l'impact différentiel pour les facteurs d'intersectionnalité pour lesquels des groupes de comparaison suffisamment importants sont disponibles, notamment :

hommes âgés de 20 à 24 ans;
hommes âgés de 25 à 30 ans;
femmes âgées de 25 à 30 ans;
hommes en situation de handicap;
femmes en situation de handicap.

Hommes âgés de 20 à 24 ans

Comme le montre le tableau 18, les jeunes hommes âgés de 20 à 24 ans obtiennent des résultats mitigés sur le marché du travail pendant l'année de leur participation à EEC et la première année suivant leur participation. Toutefois, ils renforcent leur intégration au marché du travail, par rapport au groupe de comparaison, au cours de la deuxième année suivant leur participation à EEC. En outre, ces participants réduisent leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu après leur participation au programme, car ils reçoivent moins de prestations d'assurance-emploi et d'aide sociale.

**Tableau 18 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les hommes âgés de 20 à 24 ans ayant participé à EEC dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=7 125)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	-894***	-2395***	462
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	7,31***	-0,51	7,36***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	226**	-721***	-1015***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-301***	-252***	-240***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-2,09***	-5,44***	-5,73***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Hommes âgés de 25 à 30 ans

Par rapport au groupe de comparaison, les jeunes hommes de 25 à 30 ans ont connu une augmentation de leurs revenus et de leur incidence d'emploi après avoir participé au programme. Ils ont également réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales, car ils ont reçu moins de prestations d'aide sociale et d'assurance-emploi.

**Tableau 19 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les hommes âgés de 25 à 30 ans ayant participé à EEC dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=2 375)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	1030**	903	5228***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	7,68***	5,48***	12,32***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	8	-324**	-675***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-454***	-309***	-170**
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-4,6***	-4,09***	-4,86***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Femmes âgées de 25 à 30 ans

Les participantes âgées de 25 à 30 ans ont enregistré des gains différentiels en ce qui concerne leurs revenus d'emploi et leur incidence d'emploi pendant et après leur participation au programme. Elles ont également réduit leur dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales, car elles ont reçu moins de prestations d'aide sociale et d'assurance-emploi.

**Tableau 20 : Impact différentiel à l'aide de l'estimateur d'appariement pour les femmes âgées de 25 à 30 ans ayant participé à EEC dans l'ensemble du Canada, pour 2019 et 2020 (n=4 381)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	1422***	1484***	5490***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	6,7***	4,01***	10,29***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	-147	-387**	-909***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	-431***	-387***	-239***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	-5,58***	-6,17***	-6,18***

Seuil de signification *** 1 % ** 5 % * 10 %
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Annexe B : Analyse de l'évolution des résultats des participants comparativement aux résultats contrefactuels

**Tableau 21 : Exemple de calcul de l'impact différentiel selon l'évolution des résultats – EEC (n=52 172)**
Indicateurs	Pendant la participation au programme	1^reannée après le programme	2^eannée après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	13 960,94 $	14 496,73 $	-536 $
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	83,18 %	79,43 %	3,75
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	1 843,67 $	2 674,18 $	-831 $
Prestations d'aide sociale (en dollars)	96,07 $	378,93 $	-283 $
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	10,32 %	17,30 %	-6,98

Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

**Figure 2 : Évolution des revenus d'emploi chez les participants comparativement aux résultats contrefactuels – EEC**

**Figure 3 : Évolution de l'incidence d'emploi chez les participants comparativement aux résultats contrefactuels – EEC**

**Figure 4 : Évolution du recours aux prestations d'assurance-emploi chez les participants comparativement aux résultats contrefactuels – EEC**

**Figure 5 : Évolution du recours à l'aide sociale chez les participants comparativement aux résultats contrefactuels – EEC**

**Figure 6 : Évolution de la dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu chez les participants comparativement aux résultats contrefactuels – EEC**

Annexe C : Analyse de robustesse

**Tableau 22 : Résultats de l'impact différentiel selon différentes méthodes d'appariement**
Indicateurs	Méthodes	Pendant la participation au programme	1^re année après le programme	2^e année après le programme
Revenus d'emploi (en dollars)	Appariement par noyau	-91	-536***	2321***
Revenus d'emploi (en dollars)	Appariement par la méthode du plus proche voisin	183	-89	2989***
Revenus d'emploi (en dollars)	Pondération de probabilité inverse	263	49	2791***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	Appariement par noyau	9,3***	3,75***	10,87***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	Appariement par la méthode du plus proche voisin	9,5***	4,99***	12,24***
Incidence d'emploi (points de pourcentage)	Pondération de probabilité inverse	8,44***	5,82***	12,52***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	Appariement par noyau	96***	-831***	-1239***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	Appariement par la méthode du plus proche voisin	-36	-740***	-1159***
Prestations d'assurance-emploi (en dollars)	Pondération de probabilité inverse	26	-710***	-1095***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	Appariement par noyau	-319***	-283***	-266***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	Appariement par la méthode du plus proche voisin	-380***	-326***	-320***
Prestations d'aide sociale (en dollars)	Pondération de probabilité inverse	-359***	-301***	-259***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	Appariement par noyau	-3,27***	-6,98***	-7,93***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	Appariement par la méthode du plus proche voisin	-4,34***	-7,27***	-7,87***
Dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu (points de pourcentage)	Pondération de probabilité inverse	-4,84***	-6,96***	-7,67***

Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

Annexe D : Soutien commun avant et après l'appariement par noyau

Dans le but de nous assurer que les estimations des impacts sont fiables, nous avons effectué des vérifications de la propriété d'équilibrage de chaque covariable utilisée dans les modèles des scores de propension avant et après l'appariement. Des tests sur l'égalité des moyennes (test t) et sur les différences normalisées (Rosenbaum et Rubin, 1985) ont été utilisés. Avant l'appariement, il y avait des différences notables entre les participants et les cas de comparaison pour la plupart des covariables. Toutefois, après l'appariement, toutes les différences significatives avaient disparu. Selon le test sur les différences normalisées, il n'y a pas de différences importantes dans les covariables entre les participants et les cas de comparaison après l'appariement. Après l'appariement, les résultats indiquent une réduction considérable des valeurs de différence normalisée pour de nombreuses covariables. Le tableau 23 présente un résumé des résultats. Des détails supplémentaires peuvent être fournis sur demande.

**Tableau 23 : Biais moyen normalisé et pseudo R² (appariement par noyau)**
Programme	Nombre de participants (avant l'appariement par noyau)	Nombre de participants (après l'appariement par noyau)	Pseudo R² (avant l'appariement)	Pseudo R²(après l'appariement)	Biais moyen (avant l'appariement)	Biais moyen (après l'appariement)	Participants hors de la région de soutien commun
EEC	52 172	50 907	0,404	0,014	18,8	2,2	1 265*

* Les participants ne bénéficiant pas du soutien commun ne représentent que 2,4 % de la taille de l'échantillon.
Sources : SCSC, banque de données de l'assurance-emploi (données de la partie I et de la partie II de l'assurance-emploi) et données fiscales de l'ARC.

**Figure 7 : Distribution du score de propension avant et après l'appariement par noyau pour l'ensemble des participants à EEC**

Notes de bas de pages

Note de bas de page 1

La dépendance à l'égard des mesures de soutien du revenu gouvernementales est définie comme la combinaison de prestations d'aide sociale et d'assurance-emploi.

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Note de bas de page 2

Pour obtenir plus de détails, veuillez consulter le Guide du demandeur d'Emplois d'été Canada 2024 en format PDF disponible à l'adresse suivante : SG2-10-2024-fra.pdf

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Note de bas de page 3

Par exemple, dans le cadre des EDMT, les mesures de soutien des SAE comprennent des services d'aide à la recherche d'emploi, des services d'avancement professionnel et de conseil, ainsi qu'une aide à la rédaction de CV. Ces services constituent des interventions mineures, en raison de leur durée très courte (souvent moins d'une journée) et peuvent être fournis individuellement ou en groupe.

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Note de bas de page 4

Les évaluations des EDMT reposent sur le cadre normalisé des résultats potentiels présenté dans la littérature (Roy, 1951; Rubin, 1974; Rosenbaum et Rubin, 1983; Heckman et coll., 1998; Heckman et coll., 1999).

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Note de bas de page 5

Les EDMT sont des ententes bilatérales conclues entre le Canada et chaque province et territoire en vue de la conception et de l'offre de PEMS. Les PEMS servent à aider les personnes à trouver ou à conserver un emploi grâce à divers programmes d'emploi actifs, notamment des services de formation ou d'aide à l'emploi (EDSC, 2022).

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2026-05-19