L’étude des déterminants et des effets de la formation au sein des entreprises canadiennes : au-delà de la productivité

Les milieux de travail canadiens présentent des visages diversifiés et en pleine mutation. En raison de facteurs tels que les nouvelles technologies, la mondialisation, l’économie du savoir ou encore l’évolution démographique, la transformation des entreprises canadiennes passe par une main-d’œuvre qualifiée, adaptable et de qualité. Notre recherche s’inscrit dans le cadre des études s’intéressant aux comportements des entreprises en matière d’investissement en capital humain au Canada. Nous avons retenu un cadre théorique qui est constitué principalement de la théorie du capital humain, de celle des ressources internes et de l’approche des coûts et des bénéfices. Pour les fins de notre recherche, nous retenons une approche quantitative longitudinale, en utilisant des données secondaires issues du questionnaire des employeurs de l’Enquête sur le milieu de travail et les employés pour les années 1999 à 2005 inclusivement. La nature longitudinale de l’EMTE permet de corriger pour les biais liés à l’hétérogénéité non observée des firmes et à l’endogénéité possible de la variable de formation. Notre étude se divise globalement en trois articles. Dans les deux premiers cas, les dépenses en formation sont considérées comme une variable explicative de la productivité et du taux de roulement des employés. Dans le troisième cas, les dépenses de formation constituent la variable dépendante à l’étude. Le premier article examine l’effet des investissements en formation sur la productivité des entreprises canadiennes. La littérature scientifique traitant de l’impact de la formation sur la performance des entreprises continue de s’accroître dû aux nouvelles techniques d’estimations, à la disponibilité des données, et à l’intérêt grandissant pour le capital humain. Les résultats partiels des études antérieures montrent la possibilité que les retours des investissements réalisés en formation puissent avoir des effets au-delà de l’année courante. Sur le plan théorique, cette hypothèse a du sens, mais au niveau empirique il semble que les liens formels entre la formation et la productivité des entreprises ne sont pas clairement identifiés. Nos résultats montrent que les investissements en formation réalisés avec trois années de retard engendrent des effets positifs et significatifs sur la productivité à court et à moyen termes. L’interaction entre les différents types d’investissements permet de vérifier l’hypothèse à l’effet que les investissements en capital physique et en capital humain soient complémentaires et se supportent mutuellement. Après avoir procédé à l’estimation de l’effet des dépenses en formation structurée sur la productivité des entreprises, nous nous demandons pour quelles raisons les employeurs demeurent réticents quant aux retours des investissements en formation ? Dans le cadre de cette seconde réflexion, nous nous intéressons à deux dimensions de l’estimation du roulement, à savoir le roulement de nature volontaire et une mesure de l’optimum. Les résultats obtenus quant à l’effet des dépenses en formation structurée par employé sur les taux de roulement volontaire et optimal montrent que la relation est positive dans les deux cas. Cet article vise également à vérifier si différents outils organisationnels associés aux relations industrielles peuvent avoir un effet sur la réduction du taux de roulement volontaire des employés. Nos résultats montrent aussi que la présence syndicale et la perception d’un bon climat de travail traduisent dans un sens, un environnement dans lequel l’employeur et les employés ont des intérêts communs pour la poursuite de mêmes objectifs. Dans le cadre du troisième article, nous examinons certains déterminants des investissements en formation structurée au sein des milieux de travail. Nos résultats montrent qu’une entreprise de grande taille, qui investit davantage en capital physique par employé par rapport à la moyenne, au sein de laquelle un grand pourcentage de travailleurs utilisent un ordinateur, où il y a une proportion élevée de nouvelles embauches et pour laquelle l’employeur introduit un système cohérent de pratiques dépense davantage en formation structurée qu’une entreprise qui ne possède pas ces caractéristiques, toutes choses égales par ailleurs. Ces résultats permettent de discuter également de la complémentarité des facteurs faisant partie d’un cercle vertueux de croissance des entreprises pouvant déterminer les investissements en formation.

Contributions of local, lateral and contextual habitat variables to explaining variation in fisheries productivity metrics in the littoral zone of a reservoir

Puisque l’altération des habitats d’eau douce augmente, il devient critique d’identifier les composantes de l’habitat qui influencent les métriques de la productivité des pêcheries. Nous avons comparé la contribution relative de trois types de variables d’habitat à l’explication de la variance de métriques d’abondance, de biomasse et de richesse à l’aide de modèles d’habitat de poissons, et avons identifié les variables d’habitat les plus efficaces à expliquer ces variations. Au cours des étés 2012 et 2013, les communautés de poissons de 43 sites littoraux ont été échantillonnées dans le Lac du Bonnet, un réservoir dans le Sud-est du Manitoba (Canada). Sept scénarios d’échantillonnage, différant par l’engin de pêche, l’année et le moment de la journée, ont été utilisés pour estimer l’abondance, la biomasse et la richesse à chaque site, toutes espèces confondues. Trois types de variables d’habitat ont été évalués: des variables locales (à l’intérieur du site), des variables latérales (caractérisation de la berge) et des variables contextuelles (position relative à des attributs du paysage). Les variables d’habitat locales et contextuelles expliquaient en moyenne un total de 44 % (R2 ajusté) de la variation des métriques de la productivité des pêcheries, alors que les variables d’habitat latérales expliquaient seulement 2 % de la variation. Les variables les plus souvent significatives sont la couverture de macrophytes, la distance aux tributaires d’une largeur ≥ 50 m et la distance aux marais d’une superficie ≥ 100 000 m2, ce qui suggère que ces variables sont les plus efficaces à expliquer la variation des métriques de la productivité des pêcheries dans la zone littorale des réservoirs.