{"id":8939,"date":"2017-06-22T17:42:02","date_gmt":"2017-06-22T16:42:02","guid":{"rendered":"http:\/\/www.skolo.org\/?p=8939\/"},"modified":"2020-11-05T07:50:27","modified_gmt":"2020-11-05T06:50:27","slug":"reseaux-inscriptions-filieres-financement-mecanismes-de-linegalite-scolaire","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/2017\/06\/22\/reseaux-inscriptions-filieres-financement-mecanismes-de-linegalite-scolaire\/","title":{"rendered":"R\u00e9seaux, inscriptions, fili\u00e8res, financement : les m\u00e9canismes de l\u2019in\u00e9galit\u00e9 scolaire"},"content":{"rendered":"

Dans certains pays europ\u00e9ens les acquis scolaires \u2014\u00a0mesur\u00e9s par exemple par les tests PISA \u2014 sont tr\u00e8s d\u00e9pendants de l\u2019origine sociale des \u00e9l\u00e8ves. Dans d\u2019autres pays, ce lien peut \u00eatre jusqu\u2019\u00e0 deux fois moins fort. Comment expliquer ces diff\u00e9rences\u00a0? Une analyse statistique r\u00e9alis\u00e9e par le service d\u2019\u00e9tude de l\u2019Aped \u00e0 partir de la base de donn\u00e9es PISA 2015 d\u00e9montre que l\u2019explication majeure r\u00e9side dans des caract\u00e9ristiques structurelles des syst\u00e8mes d\u2019enseignement<\/strong>. L\u2019\u00e9tude pointe en particulier tous les m\u00e9canismes g\u00e9n\u00e9rateurs de s\u00e9gr\u00e9gation : grande libert\u00e9 de choix d\u2019\u00e9cole pour les parents, polarisation en r\u00e9seaux concurrents, libert\u00e9 de recrutement d\u2019\u00e9l\u00e8ves pour les chefs d\u2019\u00e9tablissement, orientation pr\u00e9coce des \u00e9l\u00e8ves vers des fili\u00e8res hi\u00e9rarchis\u00e9es. Le niveau de financement de l\u2019enseignement (primaire) s\u2019av\u00e8re \u00e9galement \u00eatre un facteur important.<\/strong><\/p>\n

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1. Mesure de l\u2019\u00e9quit\u00e9 des syst\u00e8mes \u00e9ducatifs<\/h3>\n

Il existe de nombreuses fa\u00e7ons de mesurer si un syst\u00e8me \u00e9ducatif est plus ou moins \u00ab\u00a0socialement \u00e9quitable\u00a0\u00bb, c\u2019est-\u00e0-dire s\u2019il parvient \u00e0 faire en sorte que les acquis des \u00e9l\u00e8ves soient statistiquement ind\u00e9pendants de leur origine sociale. On peut par exemple mesurer l\u2019\u00e9cart entre les scores des \u00e9l\u00e8ves \u00ab\u00a0riches\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0pauvres\u00a0\u00bb. On peut aussi comparer les scores PISA des \u00e9l\u00e8ves avec leur origine sociale au moyen d\u2019une technique statistique appel\u00e9e \u00ab\u00a0r\u00e9gression lin\u00e9aire\u00a0\u00bb. Celle-ci nous apprend quel est le gain moyen en performances PISA associ\u00e9 \u00e0 une variation donn\u00e9e de l\u2019indice socio-\u00e9conomique. Plus ce coefficient est \u00e9lev\u00e9, plus le syst\u00e8me d\u2019enseignement est in\u00e9gal. La m\u00eame r\u00e9gression lin\u00e9aire nous apprend aussi quel pourcentage des diff\u00e9rences de performance entre \u00e9l\u00e8ves s\u2019explique par leur origine sociale : c\u2019est le coefficient de d\u00e9termination statistique, not\u00e9 R2.<\/p>\n

L\u2019indice d\u2019\u00e9quit\u00e9 utilis\u00e9 dans notre \u00e9tude est une combinaison de ces trois grandeurs, bas\u00e9e sur les scores PISA 2015 en math\u00e9matiques, en lecture et en sciences. Ses valeurs sont n\u00e9gatives. Un indice d\u2019\u00e9quit\u00e9 \u00e9gal \u00e0 z\u00e9ro, \u00e9quivaudrait \u00e0 une situation hypoth\u00e9tique o\u00f9 il n\u2019y aurait aucune relation entre l\u2019origine sociale et les scores PISA. Pour les pays europ\u00e9ens, les indices les plus \u00e9lev\u00e9s (donc les plus proches de z\u00e9ro) sont ceux de l\u2019Islande (-0,54) et de la Norv\u00e8ge (-0,68). L\u2019indice d\u2019\u00e9quit\u00e9 le plus faible est celui de la Hongrie (-1,44). La France (-1,38), la F\u00e9d\u00e9ration Wallonie-Bruxelles (-1,33) et la Flandre (-1,19) occupent respectivement les troisi\u00e8me, quatri\u00e8me et septi\u00e8me plus mauvaises places de ce classement.<\/p>\n

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Fig 1. Indice d\u2019\u00e9quit\u00e9 des syst\u00e8mes \u00e9ducatifs europ\u00e9ens<\/span><\/p>\n

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2. L\u2019\u00e9quit\u00e9 ne nuit pas aux performances<\/h3>\n

On suspecte parfois les syst\u00e8mes \u00e9ducatifs les plus \u00e9quitables d\u2019\u00eatre moins performants que les autres. Nous avons v\u00e9rifi\u00e9 cette hypoth\u00e8se en comparant l\u2019indice d\u2019\u00e9quit\u00e9 avec le score PISA moyen de chaque pays (la moyenne des scores en math\u00e9matiques, en lecture et en science). Le r\u00e9sultat est sans appel\u00a0: l\u00e0 o\u00f9 la th\u00e8se du \u00ab\u00a0nivellement par le bas\u00a0\u00bb pr\u00e9voyait une corr\u00e9lation n\u00e9gative entre ces deux variables, on constate au contraire une l\u00e9g\u00e8re mais nette corr\u00e9lation positive, comme le montre la pente ascendante de la droite de r\u00e9gression sur le graphique. En d\u2019autres mots, et sans vouloir pr\u00e9juger de la relation causale sous-jacente, on peut affirmer qu\u2019\u00e9quit\u00e9 et bonnes performances moyennes ne s\u2019excluent pas, mais vont plut\u00f4t de pair.<\/p>\n

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Fig 2. Relation positive entre \u00e9quit\u00e9 et performances<\/span><\/p>\n

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3. Mesure de la s\u00e9gr\u00e9gation sociale<\/h3>\n

Il existe de multiples fa\u00e7ons de mesurer la s\u00e9gr\u00e9gation sociale au sein d\u2019un syst\u00e8me scolaire. Nous vous en proposons deux ici.<\/p>\n

Une premi\u00e8re fa\u00e7on de proc\u00e9der consiste \u00e0 mesurer l\u2019importance num\u00e9rique des \u00e9coles \u00ab\u00a0ghettos\u00a0\u00bb, \u00e0 forte s\u00e9gr\u00e9gation sociale. Pour ce faire, nous identifions les \u00e9tablissements dont l\u2019indice socio-\u00e9conomique s\u2019\u00e9loigne fortement (de plus d\u2019un demi \u00e9cart-type) de l\u2019indice socio-\u00e9conomique moyen du pays. Le pourcentage d\u2019\u00e9l\u00e8ves fr\u00e9quentant de telles \u00ab\u00a0\u00e9coles ghettos\u00a0\u00bb constitue une bonne mesure de la s\u00e9gr\u00e9gation sociale. On notera que les syst\u00e8mes \u00e9ducatifs belges et fran\u00e7ais figurent dans le peloton de t\u00eate des syst\u00e8mes les plus s\u00e9gr\u00e9gu\u00e9s.<\/p>\n

Une autre mesure, appel\u00e9e \u00ab\u00a0indice de s\u00e9gr\u00e9gation de Gorard\u00a0\u00bb (GS), est le pourcentage d\u2019\u00e9l\u00e8ves d\u2019une cat\u00e9gorie particuli\u00e8re (favoris\u00e9e ou d\u00e9favoris\u00e9e) qu\u2019il faudrait changer d\u2019\u00e9tablissement pour obtenir leur r\u00e9partition uniforme dans toutes les \u00e9coles. Nous l\u2019avons calcul\u00e9 pour les \u00e9l\u00e8ves appartenant aux deux quartiles socio-\u00e9conomiques extr\u00eames. Cet indice est un peu moins d\u00e9favorables \u00e0 la Belgique et \u00e0 la France, m\u00eame si l\u2019\u00e9cart avec les pays nordiques reste important.
\nLes deux indices refl\u00e8tent donc \u00e0 la fois la s\u00e9gr\u00e9gation des \u00e9l\u00e8ves les moins favoris\u00e9s dans des \u00ab\u00a0ghettos de pauvres\u00a0\u00bb que la s\u00e9gr\u00e9gation inverse en \u00ab\u00a0ghettos de riches\u00a0\u00bb.<\/p>\n

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Fig 3. Deux mesures de la s\u00e9gr\u00e9gation sociale<\/span><\/p>\n

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4. Mixit\u00e9 sociale et \u00e9quit\u00e9 vont de pair<\/h3>\n

La litt\u00e9rature scientifique regorge d\u2019exemples montrant que les syst\u00e8mes d\u2019enseignement les plus s\u00e9gr\u00e9gu\u00e9s socialement sont aussi les plus in\u00e9quitables. Notre \u00e9tude confirme cela. Quelle que soit la fa\u00e7on de mesurer la s\u00e9gr\u00e9gation sociale entre \u00e9coles, on observe syst\u00e9matiquement une forte corr\u00e9lation n\u00e9gative avec l\u2019indice d\u2019\u00e9quit\u00e9. Par exemple, entre le pourcentage d\u2019\u00e9l\u00e8ves qui fr\u00e9quentent des \u00e9coles \u00ab\u00a0ghettos\u00a0\u00bb et l\u2019indice d\u2019\u00e9quit\u00e9 on observe un coefficient de d\u00e9termination statistique R2\u00a0=\u00a044,9 %.<\/p>\n

On pourrait \u00eatre tent\u00e9 d\u2019en d\u00e9duire que les diff\u00e9rences entre pays europ\u00e9ens en mati\u00e8re d\u2019\u00e9quit\u00e9 \u00ab\u00a0s\u2019expliquent\u00a0\u00bb pour 45% par une s\u00e9gr\u00e9gation sociale plus ou moins grande. Ou, pour le dire autrement, qu\u2019une forte mixit\u00e9 sociale serait g\u00e9n\u00e9ralement garante d\u2019une plus grande \u00e9galit\u00e9 des r\u00e9sultats. Mais ce serait aller un peut vite en besogne. Car on pourrait aussi bien imaginer une causalit\u00e9 inverse. Peut-\u00eatre que dans les syst\u00e8mes \u00e9ducatifs plus \u00e9quitables, o\u00f9 les r\u00e9sultats des \u00e9l\u00e8ves et donc des \u00e9coles, sont moins li\u00e9s \u00e0 l\u2019origine sociale, les parents des classes privil\u00e9gi\u00e9es ont moins tendance \u00e0 rechercher une \u00e9cole de \u00ab\u00a0l\u2019entre-soi\u00a0\u00bb. Et les \u00e9tablissements scolaires \u00ab\u00a0hupp\u00e9s\u00a0\u00bb y seraient peut-\u00eatre moins enclins \u00e0 pratiquer une forme de s\u00e9lection sociale \u00e0 l\u2019entr\u00e9e. On pourrait aussi imaginer que des caract\u00e9ristiques externes, sociales ou culturelles, expliqueraient les deux ph\u00e9nom\u00e8nes : l\u2019iniquit\u00e9 des r\u00e9sultats et la s\u00e9gr\u00e9gation sociale.<\/p>\n

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Fig 4. Relation n\u00e9gative entre s\u00e9gr\u00e9gation et \u00e9quit\u00e9<\/span><\/p>\n

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5. La s\u00e9gr\u00e9gation fait chuter les performances<\/h3>\n

Une fois de plus, il est l\u00e9gitime de se demander si une plus grande mixit\u00e9 ne s\u2019accompagnerait pas d\u2019une baisse des performances. Non seulement il n\u2019en est rien, mais on observe exactement le contraire. Quelle que soit la mesure retenue pour la s\u00e9gr\u00e9gation sociale, elle est syst\u00e9matiquement corr\u00e9l\u00e9e n\u00e9gativement avec les performances PISA. Si l\u2019on compare par exemple l\u2019indice de s\u00e9gr\u00e9gation de Gorard avec la moyenne des trois scores PISA (math\u00e9matiques, sciences, lecture), on observe une tr\u00e8s nette corr\u00e9lation lin\u00e9aire n\u00e9gative (R2\u00a0=\u00a020,9%) signifiant que plus de s\u00e9gr\u00e9gation s\u2019accompagne g\u00e9n\u00e9ralement de performances moyennes plus faibles.<\/p>\n

Peut-on au moins supposer qu\u2019une plus grande s\u00e9gr\u00e9gation sociale serait profitable aux \u00e9l\u00e8ves des familles les plus favoris\u00e9es ? Eh bien cela ne semble pas \u00eatre le cas. M\u00eame si l\u2019on consid\u00e8re le score PISA moyen des seuls \u00e9l\u00e8ves appartenant au quartile socio-\u00e9conomique sup\u00e9rieur (les 25% les plus riches), on observe syst\u00e9matiquement une corr\u00e9lation n\u00e9gative ou quasiment nulle. En d\u2019autres mots, si la pratique de la s\u00e9gr\u00e9gation sociale semble bien donner aux enfants des classes sup\u00e9rieures un avantage relatif par rapport aux enfants des classes populaires, elle ne leur procure en revanche aucun avantage absolu et m\u00eame plut\u00f4t un l\u00e9ger d\u00e9savantage en termes de niveaux d\u2019apprentissage.<\/p>\n

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Fig 5. Relation n\u00e9gative entre s\u00e9gr\u00e9gation sociale et performances moyennes<\/span><\/p>\n

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6. Quelques facteurs de s\u00e9gr\u00e9gation<\/h3>\n

Nous avons soulign\u00e9 plus haut la difficult\u00e9 de d\u00e9terminer les relations causales sous-jacentes \u00e0 la corr\u00e9lation entre s\u00e9gr\u00e9gation et iniquit\u00e9. La s\u00e9gr\u00e9gation sociale des \u00e9l\u00e8ves produit-elle de l\u2019in\u00e9galit\u00e9 de r\u00e9sultats ? Ou est-ce le contraire ? Ou les deux\u00a0? Pour sortir de ce dilemme, nous adoptons une d\u00e9marche plus pragmatique. Elle consiste \u00e0 identifier un certain nombre de caract\u00e9ristiques structurelles des syst\u00e8mes \u00e9ducatifs, des caract\u00e9ristiques qui r\u00e9sultent directement de choix politiques et qui sont potentiellement g\u00e9n\u00e9ratrices de s\u00e9gr\u00e9gation. Nous examinons ensuite si ces caract\u00e9ristiques sont ou non corr\u00e9l\u00e9es avec le degr\u00e9 d\u2019\u00e9quit\u00e9. Dans l\u2019affirmative, nous n\u2019aurons certes toujours pas de certitude sur la fait que la mixit\u00e9 sociale produit de l\u2019\u00e9quit\u00e9, mais nous aurons au moins d\u00e9montr\u00e9 que les politiques qui favorisent cette mixit\u00e9 favorisent \u00e9galement l\u2019\u00e9quit\u00e9. Nous souhaitons en particulier examiner l\u2019effet de deux grandes cat\u00e9gories de caract\u00e9ristiques\u00a0: celles li\u00e9es \u00e0 l\u2019existence d\u2019un libre march\u00e9 scolaire et celles qui g\u00e9n\u00e8rent une orientation hi\u00e9rarchisante.<\/p>\n

Variables caract\u00e9ristiques d\u2019une organisation en \u00ab quasi-march\u00e9 \u00bb scolaire<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n
Libert\u00e9 de choix des parents<\/td>\nCet indice a \u00e9t\u00e9 construit sur base des informations fournies par le service Eurydice \u00e0 propos de l\u2019organisation des inscriptions dans l\u2019enseignement primaire public. Dans l\u2019enseignement priv\u00e9 l\u2019indice est suppos\u00e9 \u00e9gal \u00e0 1 (totale libert\u00e9). L\u2019indice retenu est est une moyenne de ces deux valeurs, pond\u00e9r\u00e9es par la part relative d\u2019enseignement public et d\u2019enseignement priv\u00e9 dans le pays.<\/td>\n<\/tr>\n
Polarisation en r\u00e9seaux priv\u00e9 et public<\/td>\nCet indice \u00e9value dans quelle mesure les syst\u00e8mes \u00e9ducatifs sont divis\u00e9s en deux r\u00e9seaux, priv\u00e9 et public, concurrents. La formule de calcul associe un indice \u00e9lev\u00e9 aux pays o\u00f9 le pourcentage d\u2019\u00e9l\u00e8ves de chaque r\u00e9seau est proche de 50%. Au contraire un pays o\u00f9 presque tous les \u00e9l\u00e8ves fr\u00e9quentent le m\u00eame r\u00e9seau (qu\u2019il soit libre ou priv\u00e9) aura un indice de polarisation proche de z\u00e9ro.<\/td>\n<\/tr>\n
Libert\u00e9 de recrutement des \u00e9l\u00e8ves par les \u00e9coles<\/td>\nCet indice mesure si les \u00e9coles sont libres de s\u00e9lectionner les \u00e9l\u00e8ves sur base de leurs r\u00e9sultats ant\u00e9rieurs (indice plus \u00e9lev\u00e9) ou au contraire si elles doivent donner la priorit\u00e9 aux \u00e9l\u00e8ves d\u2019une zone de recrutement (indice plus faible). Il a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9 sur base des r\u00e9ponses des chefs d\u2019\u00e9tablissement dans le volet \u00ab \u00e9coles \u00bb de l\u2019enqu\u00eate PISA.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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Variables caract\u00e9ristiques de la filiarisation<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n
Taux de filiarisation<\/td>\nIl s\u2019agit du pourcentage d\u2019\u00e9l\u00e8ves qui, \u00e0 15 ans, ne fr\u00e9quentent plus la fili\u00e8re \u00ab\u00a0principale\u00a0\u00bb (g\u00e9n\u00e9ralement, celle de l\u2019enseignement g\u00e9n\u00e9ral). Par exemple, en Flandre, 45% des \u00e9l\u00e8ves fr\u00e9quentent l\u2019enseignement secondaire g\u00e9n\u00e9ral. Le taux de filiarisation est donc de 55.<\/td>\n<\/tr>\n
Nombre d\u2019ann\u00e9es de filiarisation<\/td>\nCet indice est \u00e9gal au nombre d\u2019ann\u00e9es durant lesquelles les \u00e9l\u00e8ves ont \u00e9t\u00e9 s\u00e9par\u00e9s en fili\u00e8res, avant l\u2019\u00e2ge de 15 ans quand ont lieu les enqu\u00eates PISA.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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7. Le march\u00e9 scolaire nuit gravement \u00e0 l\u2019\u00e9quit\u00e9<\/h3>\n

Nous disposons maintenant des outils qui vont permettre d\u2019\u00e9tudier l\u2019impact des facteurs de s\u00e9gr\u00e9gation \u2014\u00a0quasi-march\u00e9 d\u2019une part, filiarisation d\u2019autre part \u2014 sur l\u2019\u00e9quit\u00e9 des syst\u00e8mes \u00e9ducatifs. Nous commen\u00e7ons par les trois variables caract\u00e9ristiques de l\u2019organisation en quasi-march\u00e9.<\/p>\n

Un calcul de r\u00e9gression lin\u00e9aire montre que ces trois variables \u2014\u00a0libert\u00e9 de choix des parents, polarisation en r\u00e9seaux, libert\u00e9 de recrutement des \u00e9coles \u2014 expliquent au moins 34% des diff\u00e9rences d\u2019\u00e9quit\u00e9 scolaire entre pays europ\u00e9ens. Si l\u2019on exclut les Pays Bas, dont l\u2019\u00e9chantillon PISA n\u2019offre pas r\u00e9ellement une garantie suffisante de repr\u00e9sentativit\u00e9 (Voir “L’imbroglio hollandais” au bas de cet article<\/a>), on monte \u00e0 45,1\u00a0% de la variance de l\u2019\u00e9quit\u00e9 expliqu\u00e9e par le quasi-march\u00e9 scolaire.<\/p>\n

Des coefficients fournis par la r\u00e9gression lin\u00e9aire permettent de combiner les trois indices de quasi-march\u00e9. Sans surprise, la Flandre (VLG) et la F\u00e9d\u00e9ration Wallonie-Bruxelles(FWB) figurent (en bas \u00e0 droite sur le graphique) parmi les pays dont l\u2019indice de quasi-march\u00e9 est le plus \u00e9lev\u00e9. La position de la France (tout en bas) peut sembler \u00e9tonnante si l\u2019on ne garde en t\u00eate que l\u2019existence d\u2019une carte scolaire relativement contraignante dans ce pays est contrebalanc\u00e9e par une forte polarisation en r\u00e9seaux et, semble-t-il, la libert\u00e9 des chefs d\u2019\u00e9tablissements priv\u00e9s de s\u00e9lectionner les \u00e9l\u00e8ves \u00e0 l\u2019entr\u00e9e.<\/p>\n

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Fig 6. Relation n\u00e9gative entre quasi-march\u00e9 et \u00e9quit\u00e9<\/span><\/p>\n

8. Un \u00ab\u00a0tronc commun\u00a0\u00bb de longue dur\u00e9e favorise l\u2019\u00e9quit\u00e9<\/h3>\n

Nous recommen\u00e7ons le m\u00eame exercice que ci-dessus, cette fois avec les variables caract\u00e9ristiques de la division plus ou moins pr\u00e9coce et plus ou moins forte des \u00e9l\u00e8ves en fili\u00e8res hi\u00e9rarchis\u00e9es. On constate la combinaison de ces deux variables permet d\u2019expliquer au moins 41\u00a0% de la variance de l\u2019\u00e9quit\u00e9 au sein des syst\u00e8mes \u00e9ducatifs europ\u00e9ens. En excluant les Pays-Bas, on grimpe \u00e0 46\u00a0%<\/p>\n

Un tronc commun de longue dur\u00e9e est donc bien, statistiquement, associ\u00e9 \u00e0 une plus grande \u00e9galit\u00e9 des performances par origine sociale.<\/p>\n

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Fig 7. Relation n\u00e9gative entre filiarisation et \u00e9quit\u00e9<\/span><\/p>\n

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9. Effet combin\u00e9 des structures s\u00e9gr\u00e9gatives<\/h3>\n

34% \u00e0 45% pour le quasi-march\u00e9, 41% \u00e0 46% pour la filiarisation\u2026 On pourrait se dire, na\u00efvement, qu\u2019en combinant toutes les variables, donc toutes les caract\u00e9ristiques g\u00e9n\u00e9ratrices de s\u00e9gr\u00e9gation, on arriverait \u00e0 plus de 80% d\u2019explication de l\u2019\u00e9quit\u00e9. Il n\u2018en est rien. On ne peut pas simplement additionner les R2 car les variables de quasi-march\u00e9 et de filiarisation sont aussi corr\u00e9l\u00e9es entre elles : les pays qui s\u00e9parent les \u00e9l\u00e8ves plus tard sont souvent aussi ceux qui laissent moins de libert\u00e9 au march\u00e9 scolaire.<\/p>\n

En r\u00e9alit\u00e9, la combinaison des cinq variables caract\u00e9ristiques de structures s\u00e9gr\u00e9gatives permet d\u2019expliquer 44% \u00e0 55% (avec ou sans les Pays-Bas) de la variance de l\u2019\u00e9quit\u00e9. C\u2019est \u00e9norme : cela signifie qu\u2019il est totalement vain de pr\u00e9tendre s\u2019attaquer aux in\u00e9galit\u00e9s scolaires sans s\u2019attaquer simultan\u00e9ment aux deux grands m\u00e9canismes responsables : les march\u00e9s scolaires et la s\u00e9lection\/orientation pr\u00e9coce.<\/p>\n

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Fig 8. Relation n\u00e9gative entre les facteurs de s\u00e9gr\u00e9gation et l\u2019\u00e9quit\u00e9<\/span><\/p>\n

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10. Moins d\u2019in\u00e9galit\u00e9s si l\u2019\u00e9cole primaire est mieux financ\u00e9e<\/h3>\n

On affirme souvent que le niveau de financement de l\u2019enseignement ne serait pas un facteur tr\u00e8s important. Afin de v\u00e9rifier cette assertion, nous avons construit un indice de financement bas\u00e9 sur le rapport entre les d\u00e9penses par \u00e9l\u00e8ve dans l\u2019enseignement de base (primaire et d\u00e9but secondaire) et le PIB par habitant du pays concern\u00e9. Il s\u2019agit donc d\u2019un indice de financement relatif \u00e0 la richesse du pays.<\/p>\n

Comme le montre le graphique, les syst\u00e8mes \u00e9ducatifs fran\u00e7ais et belge francophone se situent \u00e0 peu pr\u00e8s au niveau m\u00e9dian europ\u00e9en. La Flandre est un peu mieux dot\u00e9e. La Suisse, l\u2019Irlande et les pays nordiques figurent parmi les plus g\u00e9n\u00e9reux.<\/p>\n

Cet indice de financement explique, \u00e0 lui seul, pr\u00e8s de 7% de la variance de l\u2019\u00e9quit\u00e9 (R2 = 6,77\u00a0%). Il s\u2019agit, bien d\u2019une corr\u00e9lation positive : plus de financement produit plus d\u2019\u00e9quit\u00e9. Lorsqu\u2019on ajoute cette variable au mod\u00e8le pr\u00e9c\u00e9dent, son pouvoir explicatif des diff\u00e9rences d\u2019\u00e9quit\u00e9 passe \u00e0 49,5% (+5,8 points) et m\u00eame \u00e0 65,1\u00a0% si l\u2019on exclut les Pays-Bas (+10 points). Sur le graphique, les pays qui sont \u00e0 droite sont ceux qui ont les structures s\u00e9gr\u00e9gatives les plus pouss\u00e9es et qui ont le financement le plus maigre.<\/p>\n

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Fig 9. S\u00e9gr\u00e9gation + sous-financement = in\u00e9galit\u00e9<\/span><\/p>\n

11. Efficacit\u00e9 prouv\u00e9e du programme de l\u2019Aped<\/h3>\n

En ajoutant les taux de redoublement \u00e0 notre mod\u00e8le statistique, on arrive \u00e0 une part de variance d\u2019\u00e9quit\u00e9 expliqu\u00e9e comprise entre 52,8% (avec les Pays-Bas) et 66,7% (avec les Pays-Bas).<\/p>\n

La combinaison des facteurs de s\u00e9gr\u00e9gation et des variables \u00ab\u00a0financement\u00a0\u00bb et \u00ab redoublement\u00a0\u00bb permet de construire un indice \u00ab\u00a0syst\u00e8me \u00e9ducatif\u00a0\u00bb qui figure en abscisse de ce graphique. Les pays ou syst\u00e8mes \u00e9ducatifs qui figurent \u00e0 droite du graphique associent les caract\u00e9ristiques d\u2019un march\u00e9 scolaire tr\u00e8s lib\u00e9ral avec un faible financement et un recours r\u00e9gulier au redoublement des \u00e9l\u00e8ves. Les pays situ\u00e9s en haut \u00e0 gauche du graphique ont peu de march\u00e9 scolaire, pratiquent peu le redoublement et consacrent davantage de moyens financiers \u00e0 l\u2019enseignement : en clair leurs structures correspondent davantage \u00e0 ce que pr\u00e9conise notre association l\u2019Appel pour une \u00e9cole d\u00e9mocratique. Seuls les Pays-Bas semblent \u00e9chapper \u00e0 la r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale mais, comme nous le savons, les donn\u00e9es pour ce pays-l\u00e0 sont hautement sujettes \u00e0 caution.<\/p>\n

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Fig 10. Relation entre l\u2019\u00e9quit\u00e9 et la combinaison des caract\u00e9ristiques identifi\u00e9es.<\/span><\/p>\n

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12. In\u00e9galit\u00e9s sociales et immigration ne sont pas des excuses<\/h3>\n

Il se pourrait \u00e9videmment que des facteurs externes influencent \u00e9galement le degr\u00e9 d\u2019\u00e9quit\u00e9 de l\u2019enseignement. Il semble par exemple l\u00e9gitime de supposer que les pays qui connaissent de plus grandes in\u00e9galit\u00e9s de revenus ou de fortune pr\u00e9sentent \u00e9galement de plus grandes disparit\u00e9s sociales dans les r\u00e9sultats scolaires. De m\u00eame pourrait-on \u00e9mettre l\u2019hypoth\u00e8se qu\u2019une pr\u00e9sence plus ou moins importante d\u2019\u00e9l\u00e8ves issus de l\u2019immigration influencerait l\u2019\u00e9quit\u00e9 en raison, par exemple, du \u00ab\u00a0handicap\u00a0\u00bb scolaire li\u00e9 \u00e0 la langue maternelle.<\/p>\n

Comme variable d\u2019in\u00e9galit\u00e9 de revenus, nous utilisons le \u00ab\u00a0rapport interquintile\u00a0\u00bb : rapport entre le revenu minimum des 20% les plus riches et le revenu maximum des 20% les plus pauvres. Pour l\u2019immigration, nous avons retenu le pourcentage total d\u2019\u00e9l\u00e8ves issus de l\u2019immigration \u00e0 15 ans.<\/p>\n

Contre toute attente, l\u2019adjonction de ces deux variables n\u2019augmente pas du tout (ensemble des pays) ou quasiment pas (sans les Pays-Bas) le pouvoir explicatif (R2 ajust\u00e9) de notre mod\u00e8le. En d\u2019autres mots, les pays les plus in\u00e9quitables en mati\u00e8re d\u2019enseignement \u2014\u00a0France et Belgique notamment \u2014\u00a0ne peuvent pas invoquer une plus grande in\u00e9galit\u00e9 de revenus ou davantage d\u2019immigration que les pays nordiques pour justifier leur triste record d\u2019iniquit\u00e9\u2026<\/p>\n

Conclusions<\/h3>\n

Nous avons pu montrer que les diff\u00e9rences entre pays europ\u00e9ens, en mati\u00e8re d\u2019\u00e9quit\u00e9 de l\u2019enseignement, s\u2019expliquent pour 53\u00a0% \u00e0 67\u00a0% (selon que l\u2019on int\u00e8gre ou non les r\u00e9sultats discutables des Pays-Bas) par des caract\u00e9ristiques internes, structurelles, des syst\u00e8mes \u00e9ducatifs\u00a0: le degr\u00e9 de libert\u00e9 de choix des parents, l\u2019existence de r\u00e9seaux concurrents, la possibilit\u00e9 pour les \u00e9coles de s\u00e9lectionner leurs \u00e9l\u00e8ves, la filiarisation plus ou moins pr\u00e9coce et plus ou moins importante, le niveau de financement et la pratique du redoublement. Parmi ces facteurs, les structures g\u00e9n\u00e9ratrices de s\u00e9gr\u00e9gation (quasi-march\u00e9 et filiarisation) ont un impact pr\u00e9pond\u00e9rant (49% \u00e0 65%).<\/p>\n

Ces r\u00e9sultats confirment l\u2019une des th\u00e8ses centrales de l\u2019Appel pour une \u00e9cole d\u00e9mocratique : il est vain de vouloir am\u00e9liorer sensiblement l\u2019\u00e9quit\u00e9 des syst\u00e8mes \u00e9ducatifs belges ou fran\u00e7ais, sans s\u2019attaquer simultan\u00e9ment aux deux grands m\u00e9canismes structurels qui produisent la s\u00e9gr\u00e9gation et l\u2019iniquit\u00e9 : les quasi-march\u00e9 scolaires (libre choix, r\u00e9seaux, etc.) et la s\u00e9lection hi\u00e9rarchisante.<\/p>\n

Or, le Pacte d\u2019excellence, dans sa version actuelle, ne touche ni aux r\u00e9seaux, ni aux m\u00e9canismes d\u2019inscription dans les \u00e9coles. Il pr\u00e9voit certes un tronc commun jusque 15 ans, mais sur le papier seulement puisqu\u2019\u00e0 12 ans les \u00e9l\u00e8ves (ou leurs parents) devront tout de m\u00eame s\u2019inscrire dans un \u00e9tablissement qui pr\u00e9pare soit \u00e0 l\u2019enseignement g\u00e9n\u00e9ral soit aux fili\u00e8res qualifiantes. On maintiendra donc, dans les faits, une s\u00e9lection pr\u00e9coce.<\/p>\n

Au vu des r\u00e9sultats de notre \u00e9tude, nous appelons tous les acteurs du Pacte \u00e0 revoir leur copie en y int\u00e9grant :<\/p>\n