\documentclass[11pt,twoside]{article}\makeatletter

\IfFileExists{xcolor.sty}%
  {\RequirePackage{xcolor}}%
  {\RequirePackage{color}}
\usepackage{colortbl}
\usepackage{wrapfig}
\usepackage{ifxetex}
\ifxetex
  \usepackage{fontspec}
  \usepackage{xunicode}
  \catcode`⃥=\active \def⃥{\textbackslash}
  \catcode`❴=\active \def❴{\{}
  \catcode`❵=\active \def❵{\}}
  \def\textJapanese{\fontspec{Noto Sans CJK JP}}
  \def\textChinese{\fontspec{Noto Sans CJK SC}}
  \def\textKorean{\fontspec{Noto Sans CJK KR}}
  \setmonofont{DejaVu Sans Mono}
  
\else
  \IfFileExists{utf8x.def}%
   {\usepackage[utf8x]{inputenc}
      \PrerenderUnicode{–}
    }%
   {\usepackage[utf8]{inputenc}}
  \usepackage[english]{babel}
  \usepackage[T1]{fontenc}
  \usepackage{float}
  \usepackage[]{ucs}
  \uc@dclc{8421}{default}{\textbackslash }
  \uc@dclc{10100}{default}{\{}
  \uc@dclc{10101}{default}{\}}
  \uc@dclc{8491}{default}{\AA{}}
  \uc@dclc{8239}{default}{\,}
  \uc@dclc{20154}{default}{ }
  \uc@dclc{10148}{default}{>}
  \def\textschwa{\rotatebox{-90}{e}}
  \def\textJapanese{}
  \def\textChinese{}
  \IfFileExists{tipa.sty}{\usepackage{tipa}}{}
\fi
\def\exampleFont{\ttfamily\small}
\DeclareTextSymbol{\textpi}{OML}{25}
\usepackage{relsize}
\RequirePackage{array}
\def\@testpach{\@chclass
 \ifnum \@lastchclass=6 \@ne \@chnum \@ne \else
  \ifnum \@lastchclass=7 5 \else
   \ifnum \@lastchclass=8 \tw@ \else
    \ifnum \@lastchclass=9 \thr@@
   \else \z@
   \ifnum \@lastchclass = 10 \else
   \edef\@nextchar{\expandafter\string\@nextchar}%
   \@chnum
   \if \@nextchar c\z@ \else
    \if \@nextchar l\@ne \else
     \if \@nextchar r\tw@ \else
   \z@ \@chclass
   \if\@nextchar |\@ne \else
    \if \@nextchar !6 \else
     \if \@nextchar @7 \else
      \if \@nextchar (8 \else
       \if \@nextchar )9 \else
  10
  \@chnum
  \if \@nextchar m\thr@@\else
   \if \@nextchar p4 \else
    \if \@nextchar b5 \else
   \z@ \@chclass \z@ \@preamerr \z@ \fi \fi \fi \fi
   \fi \fi  \fi  \fi  \fi  \fi  \fi \fi \fi \fi \fi \fi}
\gdef\arraybackslash{\let\\=\@arraycr}
\def\@textsubscript#1{{\m@th\ensuremath{_{\mbox{\fontsize\sf@size\z@#1}}}}}
\def\Panel#1#2#3#4{\multicolumn{#3}{){\columncolor{#2}}#4}{#1}}
\def\abbr{}
\def\corr{}
\def\expan{}
\def\gap{}
\def\orig{}
\def\reg{}
\def\ref{}
\def\sic{}
\def\persName{}\def\name{}
\def\placeName{}
\def\orgName{}
\def\textcal#1{{\fontspec{Lucida Calligraphy}#1}}
\def\textgothic#1{{\fontspec{Lucida Blackletter}#1}}
\def\textlarge#1{{\large #1}}
\def\textoverbar#1{\ensuremath{\overline{#1}}}
\def\textquoted#1{‘#1’}
\def\textsmall#1{{\small #1}}
\def\textsubscript#1{\@textsubscript{\selectfont#1}}
\def\textxi{\ensuremath{\xi}}
\def\titlem{\itshape}
\newenvironment{biblfree}{}{\ifvmode\par\fi }
\newenvironment{bibl}{}{}
\newenvironment{byline}{\vskip6pt\itshape\fontsize{16pt}{18pt}\selectfont}{\par }
\newenvironment{citbibl}{}{\ifvmode\par\fi }
\newenvironment{docAuthor}{\ifvmode\vskip4pt\fontsize{16pt}{18pt}\selectfont\fi\itshape}{\ifvmode\par\fi }
\newenvironment{docDate}{}{\ifvmode\par\fi }
\newenvironment{docImprint}{\vskip 6pt}{\ifvmode\par\fi }
\newenvironment{docTitle}{\vskip6pt\bfseries\fontsize{22pt}{25pt}\selectfont}{\par }
\newenvironment{msHead}{\vskip 6pt}{\par}
\newenvironment{msItem}{\vskip 6pt}{\par}
\newenvironment{rubric}{}{}
\newenvironment{titlePart}{}{\par }

\newcolumntype{L}[1]{){\raggedright\arraybackslash}p{#1}}
\newcolumntype{C}[1]{){\centering\arraybackslash}p{#1}}
\newcolumntype{R}[1]{){\raggedleft\arraybackslash}p{#1}}
\newcolumntype{P}[1]{){\arraybackslash}p{#1}}
\newcolumntype{B}[1]{){\arraybackslash}b{#1}}
\newcolumntype{M}[1]{){\arraybackslash}m{#1}}
\definecolor{label}{gray}{0.75}
\def\unusedattribute#1{\sout{\textcolor{label}{#1}}}
\DeclareRobustCommand*{\xref}{\hyper@normalise\xref@}
\def\xref@#1#2{\hyper@linkurl{#2}{#1}}
\begingroup
\catcode`\_=\active
\gdef_#1{\ensuremath{\sb{\mathrm{#1}}}}
\endgroup
\mathcode`\_=\string"8000
\catcode`\_=12\relax

\usepackage[a4paper,twoside,lmargin=1in,rmargin=1in,tmargin=1in,bmargin=1in,marginparwidth=0.75in]{geometry}
\usepackage{framed}

\definecolor{shadecolor}{gray}{0.95}
\usepackage{longtable}
\usepackage[normalem]{ulem}
\usepackage{fancyvrb}
\usepackage{fancyhdr}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{marginnote}

\renewcommand{\@cite}[1]{#1}


\renewcommand*{\marginfont}{\itshape\footnotesize}

\def\Gin@extensions{.pdf,.png,.jpg,.mps,.tif}

  \pagestyle{fancy}

\usepackage[pdftitle={Analyse Des Determinants De La Decision D'auto-Emploi Au Cameroun},
 pdfauthor={}]{hyperref}
\hyperbaseurl{}

	 \paperwidth210mm
	 \paperheight297mm
              
\def\@pnumwidth{1.55em}
\def\@tocrmarg {2.55em}
\def\@dotsep{4.5}
\setcounter{tocdepth}{3}
\clubpenalty=8000
\emergencystretch 3em
\hbadness=4000
\hyphenpenalty=400
\pretolerance=750
\tolerance=2000
\vbadness=4000
\widowpenalty=10000

\renewcommand\section{\@startsection {section}{1}{\z@}%
     {-1.75ex \@plus -0.5ex \@minus -.2ex}%
     {0.5ex \@plus .2ex}%
     {\reset@font\Large\bfseries}}
\renewcommand\subsection{\@startsection{subsection}{2}{\z@}%
     {-1.75ex\@plus -0.5ex \@minus- .2ex}%
     {0.5ex \@plus .2ex}%
     {\reset@font\Large}}
\renewcommand\subsubsection{\@startsection{subsubsection}{3}{\z@}%
     {-1.5ex\@plus -0.35ex \@minus -.2ex}%
     {0.5ex \@plus .2ex}%
     {\reset@font\large}}
\renewcommand\paragraph{\@startsection{paragraph}{4}{\z@}%
     {-1ex \@plus-0.35ex \@minus -0.2ex}%
     {0.5ex \@plus .2ex}%
     {\reset@font\normalsize}}
\renewcommand\subparagraph{\@startsection{subparagraph}{5}{\parindent}%
     {1.5ex \@plus1ex \@minus .2ex}%
     {-1em}%
     {\reset@font\normalsize\bfseries}}


\def\l@section#1#2{\addpenalty{\@secpenalty} \addvspace{1.0em plus 1pt}
 \@tempdima 1.5em \begingroup
 \parindent \z@ \rightskip \@pnumwidth 
 \parfillskip -\@pnumwidth 
 \bfseries \leavevmode #1\hfil \hbox to\@pnumwidth{\hss #2}\par
 \endgroup}
\def\l@subsection{\@dottedtocline{2}{1.5em}{2.3em}}
\def\l@subsubsection{\@dottedtocline{3}{3.8em}{3.2em}}
\def\l@paragraph{\@dottedtocline{4}{7.0em}{4.1em}}
\def\l@subparagraph{\@dottedtocline{5}{10em}{5em}}
\@ifundefined{c@section}{\newcounter{section}}{}
\@ifundefined{c@chapter}{\newcounter{chapter}}{}
\newif\if@mainmatter 
\@mainmattertrue
\def\chaptername{Chapter}
\def\frontmatter{%
  \pagenumbering{roman}
  \def\thechapter{\@roman\c@chapter}
  \def\theHchapter{\roman{chapter}}
  \def\thesection{\@roman\c@section}
  \def\theHsection{\roman{section}}
  \def\@chapapp{}%
}
\def\mainmatter{%
  \cleardoublepage
  \def\thechapter{\@arabic\c@chapter}
  \setcounter{chapter}{0}
  \setcounter{section}{0}
  \pagenumbering{arabic}
  \setcounter{secnumdepth}{6}
  \def\@chapapp{\chaptername}%
  \def\theHchapter{\arabic{chapter}}
  \def\thesection{\@arabic\c@section}
  \def\theHsection{\arabic{section}}
}
\def\backmatter{%
  \cleardoublepage
  \setcounter{chapter}{0}
  \setcounter{section}{0}
  \setcounter{secnumdepth}{2}
  \def\@chapapp{\appendixname}%
  \def\thechapter{\@Alph\c@chapter}
  \def\theHchapter{\Alph{chapter}}
  \appendix
}
\newenvironment{bibitemlist}[1]{%
   \list{\@biblabel{\@arabic\c@enumiv}}%
       {\settowidth\labelwidth{\@biblabel{#1}}%
        \leftmargin\labelwidth
        \advance\leftmargin\labelsep
        \@openbib@code
        \usecounter{enumiv}%
        \let\p@enumiv\@empty
        \renewcommand\theenumiv{\@arabic\c@enumiv}%
	}%
  \sloppy
  \clubpenalty4000
  \@clubpenalty \clubpenalty
  \widowpenalty4000%
  \sfcode`\.\@m}%
  {\def\@noitemerr
    {\@latex@warning{Empty `bibitemlist' environment}}%
    \endlist}

\def\tableofcontents{\section*{\contentsname}\@starttoc{toc}}
\parskip0pt
\parindent1em
\def\Panel#1#2#3#4{\multicolumn{#3}{){\columncolor{#2}}#4}{#1}}
\newenvironment{reflist}{%
  \begin{raggedright}\begin{list}{}
  {%
   \setlength{\topsep}{0pt}%
   \setlength{\rightmargin}{0.25in}%
   \setlength{\itemsep}{0pt}%
   \setlength{\itemindent}{0pt}%
   \setlength{\parskip}{0pt}%
   \setlength{\parsep}{2pt}%
   \def\makelabel##1{\itshape ##1}}%
  }
  {\end{list}\end{raggedright}}
\newenvironment{sansreflist}{%
  \begin{raggedright}\begin{list}{}
  {%
   \setlength{\topsep}{0pt}%
   \setlength{\rightmargin}{0.25in}%
   \setlength{\itemindent}{0pt}%
   \setlength{\parskip}{0pt}%
   \setlength{\itemsep}{0pt}%
   \setlength{\parsep}{2pt}%
   \def\makelabel##1{\upshape ##1}}%
  }
  {\end{list}\end{raggedright}}
\newenvironment{specHead}[2]%
 {\vspace{20pt}\hrule\vspace{10pt}%
  \phantomsection\label{#1}\markright{#2}%

  \pdfbookmark[2]{#2}{#1}%
  \hspace{-0.75in}{\bfseries\fontsize{16pt}{18pt}\selectfont#2}%
  }{}
      \def\TheFullDate{2019-01-15 (revised: 15 January 2019)}
\def\TheID{\makeatother }
\def\TheDate{2019-01-15}
\title{Analyse Des Determinants De La Decision D'auto-Emploi Au Cameroun}
\author{}\makeatletter 
\makeatletter
\newcommand*{\cleartoleftpage}{%
  \clearpage
    \if@twoside
    \ifodd\c@page
      \hbox{}\newpage
      \if@twocolumn
        \hbox{}\newpage
      \fi
    \fi
  \fi
}
\makeatother
\makeatletter
\thispagestyle{empty}
\markright{\@title}\markboth{\@title}{\@author}
\renewcommand\small{\@setfontsize\small{9pt}{11pt}\abovedisplayskip 8.5\p@ plus3\p@ minus4\p@
\belowdisplayskip \abovedisplayskip
\abovedisplayshortskip \z@ plus2\p@
\belowdisplayshortskip 4\p@ plus2\p@ minus2\p@
\def\@listi{\leftmargin\leftmargini
               \topsep 2\p@ plus1\p@ minus1\p@
               \parsep 2\p@ plus\p@ minus\p@
               \itemsep 1pt}
}
\makeatother
\fvset{frame=single,numberblanklines=false,xleftmargin=5mm,xrightmargin=5mm}
\fancyhf{} 
\setlength{\headheight}{14pt}
\fancyhead[LE]{\bfseries\leftmark} 
\fancyhead[RO]{\bfseries\rightmark} 
\fancyfoot[RO]{}
\fancyfoot[CO]{\thepage}
\fancyfoot[LO]{\TheID}
\fancyfoot[LE]{}
\fancyfoot[CE]{\thepage}
\fancyfoot[RE]{\TheID}
\hypersetup{citebordercolor=0.75 0.75 0.75,linkbordercolor=0.75 0.75 0.75,urlbordercolor=0.75 0.75 0.75,bookmarksnumbered=true}
\fancypagestyle{plain}{\fancyhead{}\renewcommand{\headrulewidth}{0pt}}

\date{}
\usepackage{authblk}

\providecommand{\keywords}[1]
{
\footnotesize
  \textbf{\textit{Index terms---}} #1
}

\usepackage{graphicx,xcolor}
\definecolor{GJBlue}{HTML}{273B81}
\definecolor{GJLightBlue}{HTML}{0A9DD9}
\definecolor{GJMediumGrey}{HTML}{6D6E70}
\definecolor{GJLightGrey}{HTML}{929497} 

\renewenvironment{abstract}{%
   \setlength{\parindent}{0pt}\raggedright
   \textcolor{GJMediumGrey}{\rule{\textwidth}{2pt}}
   \vskip16pt
   \textcolor{GJBlue}{\large\bfseries\abstractname\space}
}{%   
   \vskip8pt
   \textcolor{GJMediumGrey}{\rule{\textwidth}{2pt}}
   \vskip16pt
}

\usepackage[absolute,overlay]{textpos}

\makeatother 
      \usepackage{lineno}
      \linenumbers
      
\begin{document}

             \author[1]{Tekam Oumbe  Honore}

             \author[2]{Ndjanyou  Laurent}

             \author[3]{Mba Fokwa  Arsene}

\renewcommand\Authands{ and }

\date{\small \em Received: 7 December 2018 Accepted: 2 January 2019 Published: 15 January 2019}

\maketitle


\begin{abstract}
        


The objective of this paper is to take out again determinants of the self-employment decision in Cameroon. From a sample of 23629 individuals, a model of qualitative choice was estimated. We notice that variables such as age, sex, school level, marital status influence the decision of self-employment. The lives? place modifies significantly the decision of selfemployment. The really incentive measures, in the dynamic economic zones will allow to increase the employment by the creation and increasing of self-employment

\end{abstract}


\keywords{self-employment decision, economy dynamic.}

\begin{textblock*}{18cm}(1cm,1cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\LARGE Global Journals \LaTeX\ JournalKaleidoscope\texttrademark}
\end{textblock*}

\begin{textblock*}{18cm}(1.4cm,1.5cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\footnotesize \\ Artificial Intelligence formulated this projection for compatibility purposes from the original article published at Global Journals. However, this technology is currently in beta. \emph{Therefore, kindly ignore odd layouts, missed formulae, text, tables, or figures.}}
\end{textblock*}


\let\tabcellsep& 	 	 		 
\section[{I. Introduction}]{I. Introduction}\par
ravailler à son propre compte constitue aujourd'hui une réponse non négligeable au chômage. Cependant, cette réponse au chômage ne saurait être efficace si la décision de travailler à son propre compte n'est pas le résultat d'une volonté entrepreneuriale. Les études de Phélinas (2014) et de \hyperref[b38]{Gindling et al. (2014)} montrent que l'auto-emploi 1 diffère selon qu'on l'apprécie en fonction de la qualité de l'emploi ou en fonction du dynamisme 2 de l'économie.\par
L'auto-emploi est un phénomène très répandu dans les pays en développement. Il regroupe les personnes qui travaillent seules ou dans des entreprises familiales en tant que chef d'entreprise. L'importance relative de l'emploi indépendant a souvent été interprétée comme un signe de mauvaise qualité des emplois. Ceci parce que le non-salariat est fréquemment perçu comme un refuge pour les travailleurs qui ne disposent pas des qualifications requises par les segments les plus attrayants du marché du travail, ou pour ceux qui les possèdent mais qui attendent que des emplois salariés se créent ou se libèrent.\par
Dans cette perspective, l'emploi indépendant ne serait pas tant la marque d'une prédisposition à la création d'entreprise que l'expression de l'inaccessibilité des emplois salariés. Or, l'auto-emploi n'est pas toujours le résultat d'une inhabilité à occuper un emploi salarié dans le secteur formel ou encore de barrières à l'accès à ces emplois (Fajnzylber,  {\ref Maloney, Montes Rojas, 2006)}. Développer sa propre affaire peut être le choix de celles et ceux qui préfèrent être leur propre patron, et/ou ont besoin de combiner leurs activités professionnelles avec leurs activités domestiques.Les caractéristiques de l'auto-emploi, sa souplesse horaire notamment, sont recherchées par certains travailleurs.\par
Concernant le dynamisme de l'économie, certaines régions ou villes produisent plus d'autoemplois que d'autres, et avec eux, plus d'emploi et de croissance économique \hyperref[b71]{(Reynolds et al. 1994;} {\ref Fritsch etStorey, 2014)}. Plusieurs études se sont penchées sur l'auto-emploi pour l'apprécier comme une conséquence des dissimilarités des régions en termes de facteurs de production, de facilités de financement, du capital humain et intellectuel.\par
Dans les pays en développement, l'auto-emploi a plus fait l'objet d'une évaluation de la qualité des emplois, il n'a pas été suffisamment exploré comme palliatif au problème de chômage, d'où la non-prise en compte du comportement migrateur des populations au sein des zones rurale ou urbaine d'un pays ou d'une région. Les régions plus développées en startups engendrent des zones économiques qui favorisent l'émergence des futurs auto-emplois \hyperref[b77]{(Sorenson et Audia, 2000)}.\par
Certains auteurs pensent que la propension à s'auto-employer résulte plus des influences culturelles, les croyances et les normes des résidents d'une région (Bathelt et Gluckler,2014; \hyperref[b76]{Spigel, 2017)}. D'autres analyses ayant fait l'objet d'évaluation empirique se sont focalisées sur la capacité des personnes qui s'autoemploient à intégrerles éléments clés du lieu de résidence que sont les signaux d'informations des attitudes et pratiques locales  {\ref (Bosma etSchutjens, 2011)}. En faisant une analyse basée sur la zone économique, \hyperref[b50]{Kibler et al. (2014)} précise que loin de l'idée de l'influence de la culture d'une communauté, l'autoemploi est une émergence endogène de l'organisation démographique d'un milieu donné. Pour lui, les régions riches en infrastructures et en startups produisent plus d'auto-emploi que de grandes entreprises. Ces régions créent un climat des affaires qui légitimise d'un point de vue sociologique l'entrepreneuriat et fournissent les infrastructures qui réduisent les coûts de l'initiative entrepreneuriale. Ainsi, les régions riches en startups engendrent un écosystème qui favorise l'émergence des futurs auto-emplois \hyperref[b77]{(Sorenson et Audia, 2000)}. \hyperref[b76]{Spigel (2017)} ressort les limites des idées ci-dessus en se demandant la provenance des premières startups et le rôle joué par les grandes entreprises existantes sur la création de ces auto-emplois. \hyperref[b82]{Stuart et Sorenson (2003)}, \hyperref[b28]{Feldman et al. (2005)} pensent que cette situation peut être le résultat des circonstances de chômage, de recherche de financement. Dahl etSorenson (2010) pensent que des innovations idéologique et technologique peuvent créer une euphorie autour des nouveaux auto-emplois, lesquels auto-emplois, s'ils sont en nombre important peuvent créer une masse critiquetransformant une zone en zone dynamique (à infrastructures développées).\par
Sorenson (2017) poursuit en disant que ces zones dynamiques deviennent des lieux d'expansion des entreprises et regorgent ainsi de plus en plus de ressources et de talents qui y résident. D'après l'INS 3   Cet article se propose de vérifier les facteurs qui influencent la décision d'auto-emploi.A la suite de la présente introduction, suivront la littérature qui analyse la réflexion menée de front par les précédents travaux sur la relation entre plusieurs facteurs et la création des auto-emplois, la méthodologie nous conduira à mieux ressortir l'influence de ces facteurs sur la décision (2016), 86\% de ceux qui détiennent des unités de production informelles sont auto-employés contre 8,3\% de non salarial, 4,4\% de salarial et 1,3\% de mixte.D'après Phélinas (2014), la part de l'auto-emploi dans l'emploi total diminue avec le PIB par tête dans les pays en développement. Au Cameroun, il ressort de l'Institut National de la Statistique (2016) que 582319 personnes ont un emploi salarié sur une population active de 13 millions mais seulement environ 11\% de personnes souhaitent créer leur propre affaire. Un tel pourcentage impacterait-il significativement sur le chômage? Au regard de cette faible auto-employabilité des camerounais, on se demande si le dynamisme d'une zone économique, de par les incitations qu'elle offrirait, ne boosterait pas l'auto-emploi? Cette faible auto-employabilité est-elle due à une capacité intellectuelle ou financière réduite des camerounais? Ou alors à un manque de dynamisme économique de certains lieux de résidence contrairement à d'autres? Pour Sorenson (2017), le lieu de résidence est un endroit où on vit dans une zone ou ville sur un territoire donné depuis au moins un an, il peut être urbain ou dynamique, comportant des infrastructures développées ou alors rural ou non dynamique si les infrastructures sont moins développées ou inexistantes. d'auto-emploi, les résultats nous permettrons de faire des analyses dans le contexte camerounais puis une conclusion pour déduire les conséquences réelles sur la création des auto-emplois.   {\ref (1975 et 1976)}, que la partie inexpliquée des écarts entre les groupes minoritaires et majoritaires, traditionnellement assimilée à des discriminations, est moins importante dans le public que dans le secteur privé. Cela suggère que les opportunités de carrières salariales sont moins défavorables dans le public que dans le privé pour les personnes potentiellement discriminées qui se retournent vers l'auto-emploi. En outre, les agents du public n'ont pas les mêmes caractéristiques que les salariés du privé et les écarts de salaires sont plus faibles lorsque l'on prend en compte ces différences.\par
S'il est acquis que les emplois dans le secteur informel sont, en moyenne, moins bien payés que dans le secteur formel, on y observe néanmoins une plus grande dispersion des rémunérations imputable au caractère très composite de ce secteur et au large éventail de productivité qui le caractérise \hyperref[b30]{(Fields, 1990;}\hyperref[b67]{Perry et al., 2007;}\hyperref[b58]{Maloney, 2004;} {\ref Falco et al., 2011)}. Comment, dès lors, comparer les travailleurs qui gagnent un salaire minime dans le secteur formel et ceux qui, bien que sans contrat de travail et/ou sans accès à un mécanisme de protection sociale, gagnent des revenus qui, d'une certaine manière, compensent cette absence de formalité ? Pourtant, les études empiriques reliant rémunération et statut de l'emploidans les pays en développement suggèrent clairement que l'auto-emploi est loin d'être une situation de second rang comparée à la plupart des conditions de rémunération des salariés. En réalité, on observe une grande hétérogénéité des rétributions parmi les personnes auto-employées \hyperref[b19]{(Cunningham, Maloney, 2001} Deuxièmement, les analyses plus récentes mettent en exergue le dynamisme ou le caractère urbain d'un lieu de résidence comme facteur déterminant de l'auto-emploi. Ces analyses plus récentes prennent leur fondement dans les travaux  {\ref de Weber, (1928)}; Isard, (1949); Greenhut, (1956) qui se demandent pourquoi les résidents de certaines zones deviennent plus riches que ceux d'autres zones? Les premières recherches sur cette question se sont focalisées sur l'importance de la grande transformation, les coûts de transport et la proximité des ressources naturelles comme réponse potentielle à cette question.Mais comme les technologies de pointe, les informations sur les biens et les services sont devenus plus importantes dans une économie. L'expression de la prospérité économique s'est alors évaluéeen fonction des idées, des information set des avantages que le producteur accroit lorsqu'il y a production \hyperref[b60]{(Marshall, 1922;}\hyperref[b81]{Storper et Walker, 1989;}\hyperref[b70]{Porter, 1990)}.\par
On peut alors résumer les principaux déterminants de l'auto-emploipar les travaux de (Bathelt et Gluckler, 2014; Spigel, 2017) pour qui l'auto-emploi est la résultante des influences culturelles donnant lieu à un certain climat des affaires.  {\ref Bosma}  Au total, la dichotomiequalité de l'emploi/zone économique dynamique apparaîtappropriée pour ressortir les effets du lieu de résidence dans les décisions d'auto-emploi. Les disparités spatiales : les effets induits par le fonctionnement d'entreprises basées non seulement (géographiquement ou administrativement) dans une ZES mais à l'extérieur du territoire de la zone elle-même.Ces effets peuvent être attribués à un certain nombre de processus économiques qui peuvent avoir un effet positif et un effet négatif sur la performance économique globale de la région. D'une part, les effets induits peuvent inclure le regroupement d'entreprises semblables et l'intégration verticale. D'autre part, les entreprises basées dans une ZES peuvent évincer des sociétés existantes ou empêcher la création des auto-emplois.Troisièmement, les effets dans l'espace induits: extérieurs à régions voisines.Ces effets induits pourraient, en principe, prendre les mêmes formes que les effets induits dans la région de désignation de la ZES, mais se réaliser à l'extérieur de cette région. Les exemples incluent des salariés d'embauche de l'extérieur de la région d'accueil. Quatrièmement les inductions inverses: les autoemplois créés dans des régions voisines au ZES peuvent être influencéspar la désignation économique d'une autre zone; ainsi, quelques effets induits (de nouveaux positif et négatif) des régions voisines à la région classée ZES pourraient arriver et favoriser des nouveaux auto-emplois. Analyse Des Determinants De La Decision D'auto-Emploi Au Cameroun 6  
\section[{Volume XIX Issue IV Version I}]{Volume XIX Issue IV Version I} 
\section[{Gobillon et al. (2012) ont appelé ces zones à infrastructures développées et présence des startups}]{Gobillon et al. (2012) ont appelé ces zones à infrastructures développées et présence des startups}\par
Zones Economiques Spéciales (ZES). Pourtant Sorenson (2017) a appelé ces zones économiques à infrastructures développées Zones Economiques Dynamiques. 7 Création d'un pôle emploi. 8 Favoriser l'implantation des entreprises à activités complémentaire et mettre les barrières à l'entrée de nouvelles entreprises similaires. \hyperref[b68]{Phélinas (2014)} réitère que la qualité de l'emploi peut aussi être appréhendé par la décision d'autoemploi, ce qui passe par un examen du statut du travailleur qui l'occupe. desconditions de travail plaident pour un usage mesuré de l'informalité et du statut des travailleurs comme indicateur robuste déterminant la décision d'autoemploi. Plusieurs éléments sont retenus comme pouvant influencer la décision d'auto-emploi, on peut citer ici entre autres pour l'essentiel, le milieu de résidence lui-même transcrivant la culture du milieu, le niveau de développement de la localité concerné, la présence d'autres entreprises et de startups, le capital humain, les caractéristiques démographiques telles que l'âge et le sexe. 
\section[{b) Revue des travaux empiriques}]{b) Revue des travaux empiriques}\par
Dans cette sous-section, nous étudions quelques travaux empiriques qui pourront nous permettre de mieux comprendre les déterminants du choix de l'auto-emploi.\par
Les issues plus récentes sur les sources des avantages régionaux, plus que jamais, ont donné des éclaircissements sur la décision d'auto-emploi \hyperref[b73]{(Saxenian, 1994;}\hyperref[b22]{Delgado et al., 2010;}\hyperref[b75]{Stam, 2015)}. Comme noté plus haut dans la partie théorique, les régions diffèrent significativement par le niveau de leur dynamisme économique \hyperref[b35]{(Fritsch et Storey, 2014)}. \hyperref[b71]{Reynolds et al. (1994)} montrent que dans la zone Euro, les pays qui ont des régions entrepreneuriales plus urbanisées créent trois à quatre fois plus de startups par an que les régions entrepreneuriales moins développées. Ces différences régionales ressortent mieux lorsqu'on compare les taux de création des plus petites unités de production et en se focalisant sur les firmes naissantes des secteurs industriels particuliers. Ainsi, les entreprises qui génèrent souvent plus d'autoemploi sont des secteurs de la fabrication des chaussures  {\ref (Sorenson etAudia, 2000)},  {\ref de}  Dans une étude portant sur l'emploi des jeunes en Afrique Subsaharienne, publiée par la Banque mondiale en collaboration avec l'agence française de développement, réalisé par Deon et al. (2014) ont fait un certain nombre de constats dont les faits à propos de la distribution des emplois sont les suivants: 
\section[{Les trois principaux secteurs d'emploi:}]{Les trois principaux secteurs d'emploi:}\par
L'agriculture est le secteur qui concentre la grande majorité des emplois en Afrique subsaharienne. L'agriculture occupe plus de 70 \% de la population active des pays à faible revenu et plus de 50 \% dans les pays à revenu intermédiaire, tranche inférieure d'Afrique. Les agriculteurs africains sont essentiellement des petits exploitants qui consomment une grande partie de ce qu'ils produisent. Selon des récentes données d'enquêtes de ménages, on estime que la part de l'autoconsommation est de l'ordre de 50 \% (contre 20-30 \% en dehors de l'Afrique subsaharienne).\par
Les entreprises individuelles ne sont pas formellement constituées en société, mais sont des entreprises non agricoles appartenant aux ménages. Elles comprennent des travailleurs autonomes qui gèrent des entreprises qui embauchent parfois des membres de la famille, sans rémunération, mais peuvent également employer de façon permanente jusqu'à cinq employés non membres de la famille.\par
La grande majorité (70 \%) des entreprises non agricoles aujourd'huirelèvent purement de l'auto-emploi (seul le propriétaire travaille dans l'entreprise individuelle) dont 65\% se trouvent en ville ou dans des zones bien aménagées. Près de 20 \% de ces entreprises comprennent un autre membre de la famille, et seuls 10 \% embauchent une personne extérieure à la famille.\par
Au Cameroun et particulièrement pour la principale structure en charge de l'accompagnement dans la recherche des emplois à savoir le Fonds National de l'Emploi (FNE, 2018), 128498 emplois ont été créés depuis sa naissance, parmi lesquels 70500 auto-emplois dont plus de la moitié dans les zones urbaines. 
\section[{III. Methodologie}]{III. Methodologie}\par
Les analyses ont porté essentiellement sur les ménages typés selon certaines de leurs caractéristiques (lieu de résidence 9   Nous appuyant sur les travaux de \hyperref[b76]{Spigel (2017)}  13 a proposé une procédure en deux étapes qui résout ce problème à l'aide de la forme structurelle du modèle Probit 14 . Donc il sera question d'estimer le modèle probit sous forme réduite et le modèle probit sous forme structurelle.\par
L'auto-emploi y i est la décision de travailler à son propre compte \hyperref[b68]{(Phélinas, 2014)}, ilest représentée par une variable binaire prenant la valeur 1 si l'actif est à son propre compte et 0 s'il travaille pour autrui). Nous définissons une variable latente non observée y i ? telle que:y i ? = ? + ?'X i + ?'Z i + ?'W i +?' i\par
Où ?? ?? représente la décision de travailler à son propre compte; ?? ?? ,?? ?? et W i représentent respectivement les caractéristiques démographiques (âge, âge au carré, sexe et lieu de résidence), celles liées au capital humain (différents niveaux scolaires à savoir primaire, secondaire général et technique, supérieur et formation professionnelle) et celles liées au ménage (taille du ménage, statut matrimonial, revenu espéré). Par l'âge, nous voulons savoir si les jeunes sont plus enclin à s'auto-employer que les vieux; l'âge élevé au carré permet de ressortir le cas échéant l'effet inverse à partir d'un certain âge \hyperref[b69]{(Piore et Sabel, 1984;}\hyperref[b6]{Becattini, 1990)} Analyse Des Determinants De La Decision D'auto-Emploi Au Cameroun 11 Il y a une difficulté à imposer efficacement des taxes sur des entreprises du secteur informel car les propriétaires ont la possibilité de retenir beaucoup d'informations sur leur activité, une réelle comptabilité n'étant pas imposée. 12 N'étant pas soumises aux mêmes contraintes que les entreprises formelles, les entreprises du secteur informel font une concurrence déloyale à celles du secteur formel. 13 Bien que ce modèle soit de 1979, il est adapté à ce travail car il permet de corriger le biais de sélection dû à la provenance de plusieurs expressions d'une même variable dans le modèle. Par exemple, plusieurs expressions du capital humain à savoir les niveaux scolaires primaire, secondaire et tertiaire. 14 L'extension vers un modèle à plusieurs variable (régression multiple), qui cadre avec notre recherche est le suivant : exp \{(?? + ?????????)\} P (Y | X 1 X 2 ?X 5 )= --------1+ exp \{(?? + ?????????)\} A chaque variable Xi est associé un coefficient ???? mesurant l'association entre Y et Xi. 
\section[{IV. Presentation Des Resultats}]{IV. Presentation Des Resultats}\par
Cameroun est essentiellement agricole, ce secteur agricole est très peu structuré avec une majorité des unités de production informelles. Le secteur informel étant aussi assez vaste regorge la plupart des autoemplois, une petite partie de ceux-ci étant comprise dans le secteur privé formel. Donc à part le secteur agricole, il y a un fort potentiel des auto-emplois dans le secteur informel qui est grandement représenté dans les villes par des petites unités de production et de transformation.   
\section[{Source: Auteurs à partir des données d'ECAM}]{Source: Auteurs à partir des données d'ECAM} 
\section[{b) Etude qualitative}]{b) Etude qualitative}\par
Après avoir élaboré et administré le guide d'entretien, il sera question d'interpréter les résultats issus de ce guide d'entretien.\par
i. Le guide d'entretien L'objectif de l'étude qualitative est de comprendre les raisons subjectives de l'action, et non de donner une explication de type causale \hyperref[b9]{(Bernoux, 2004)}. Notre approche par entretiens semi-directifs peut nous permettre d'appréhender notre sujet de recherche avec son object if retenu dès le départ.\par
Comme le rappelle Blanchet et Gotman (1992), l'enquête par entretien peut être utilisée à différentes phases du processus de recherche: ? Explorer et préparer une enquête par questionnaire. ? Analyser un problème et constituer la source d'informations principale. ? Compléter une enquête ou replacer dans leur contexte des résultats obtenus préalablement par des questionnaires et/ou des sources complémentaires. Nous situant ici dans la troisième utilisation, l'objectif est l'enrichissement des informations à produire par notre étude quantitative mais aussi de contribuer à l'interprétation des données.\par
Le guide d'entretien structure l'interrogation mais ne dirige pas le discours. La meilleure question n'est pas donnée par la grille : elle est à trouver à partir de ce qui vient d'être dit par l'informateur. Dans ses dernières réponses, il a émis des avis, des analyses, des sentiments qui servent de base à la suite de l'entretien \hyperref[b50]{(Kibler et al., 2014)}.\par
Notre guide d'entretien comporte 14 questions et quatre thèmes principaux. Le premier thème est celui de la situation du chômage en général au Cameroun. Le deuxième thème concerne les palliatifs au chômage, le troisième thème est la place de l'auto-emploi dans la création des emplois au Cameroun et le quatrième thème est l'amélioration de l'auto-emploi au Cameroun.\par
Les entretiens semi directifs se sont déroulés en deux 2 semaines. Au cours de cette période, 05 hauts responsables des structures en charge de la politique d'emploi au Cameroun ont été sujets à nos entretiens. Lesquelles structures sont reparties de la manière suivante: Le fonds National de l'emploi (02 personnes), le Ministère de la Jeunesse (01 personne), le Ministère de l'emploi et de la formation Professionnelle (01 personne), le Ministère de l'Economie, de la Planification et de l'Aménagement du Territoire (01 personne). Ces entretiens ont duré 40 à 60 minutes. 
\section[{ii. Les résultats de la recherche qualitative}]{ii. Les résultats de la recherche qualitative}\par
La recherche qualitative permet au répondant de s'exprimer sur les points évoqués, mais aussi sur les points qui n'ont pas été explicitement été précisés par l'enquêteur. C'est ce que Albright et al. (2013) ont appelé ''tell-me-more''.C'est ainsi que parmi les cinq répondants, la majorité a régulièrement utilisé certaines expressions communes. Les principales catégories émergentes ont été: Faire de la création d'un maximum d'emplois pour les jeunes un objectif stratégique prioritaire de l'action des pouvoirs publics, ce qui implique d'intégrer cet objectif dans la formulation de toutes les politiques publiques notamment par l'intégration de critères de création d'emplois et de stages dans l'évaluation des dossiers de soumission aux marchés publics; des politiques fiscales incitant à la création d'emplois salariés et au recrutement de stagiaires ; par des politiques réalistes de développement industriel ciblé et par le développement de programmes nationaux de stages transparents dans le secteur public et parapublic.\par
Stimuler la création massive d'auto-emplois pour les jeunes dans l'agriculture, l'élevage, les industries et les services connexes par une politique volontariste combinant la création de marchés de location de terres ; la création de services publics de vulgarisation agricole ; la création de guichets dédiés à l'emploi en milieu rural au sein des institutions en charge de la promotion de l'emploi; l'intégration dans les programmes scolaires d'activités de sensibilisation à l'agriculture et à l'élevage; le soutien aux projets innovants d'entrepreneuriat en milieux urbain et rural, y compris dans les activités de loisirs essentielles pour les jeunes.\par
Remédier au problème de la faible employabilité des jeunes, diplômés ou non de l'enseignement secondaire ou supérieur en intégrant de manière urgente et cohérente dans les programmes scolaires, du pré-primaire au supérieur, des ateliers de développement de compétences fondamentales pour le travail et la vie en société en mettant en place dans les universités publiques, en partenariat avec le secteur privé, des centres de services aux étudiants offrant des formations aux techniques de recherche d'emploi et l'accès aux informations sur le marché du travail et les institutions de soutien à l'entrepreneuriat.\par
Réexaminer et respecter les codes de travail et l'ensemble de la législation du travail, en vue d'entreprendre des réformes qui donneraient autant d'importance à l'objectif de facilitation de la création d'emploi autonome par la simplification des procédures auprès des administrations chargées de veiller au respect de la législation du travail.\par
Avec le soutien des organisations régionales d'intégration économique, utiliser les ressources publiques au niveau national et régional, dans l'amélioration des conditions de vie et la mise en place des infrastructures de toutes sortes (publique, économique financière et même de loisir) attirantes des populations et encourageant les initiatives autonomes des emplois.\par
L'étude qualitative est combinée à une étude quantitative afin de vérifier si parmi les facteurs susceptibles de modifier la décision d'auto-emploi, le lieu de résidence est un facteur non négligeable. 
\section[{c) Résultats des estimations économétriques}]{c) Résultats des estimations économétriques}\par
Dans cette section, nous présentons d'une part, les résultats des formes réduiteset structurelle duProbit permettant d'estimer le modèle d'auto-emploi; d'autre part, celle de l'efficacité de la prédiction de la forme structurelle de ce modèle. ? Les déterminants de la décision de s'auto-employer Pour un actif donné, le fait de résider dans une zone urbaine ou à infrastructures développées est-il un critère de choix dans sa décision d'auto-emploi ?\par
L'analyse descriptive ci-dessus a déjà mis en exergue un certain nombre de facteurs parmi lesquels l'âge et le niveau d'instruction des individus.\par
Le tableau ci-après, qui présente les résultats de l'estimation de l'équation d'auto-emploi des travailleurs ruraux et urbains, à partir du modèle probit, permet de faire un certain nombre decommentaires. La relation négative entre l'âge et la probabilité d'auto-emploi est confirmée. En effet, le fait pour le chef de ménage d'avoir un an de plusdiminue la probabilité d'auto-emploi de 0,92\% toutes choses égales parailleurs. Les jeunes ont ainsi une propension beaucoupplus élevée que leurs aînés à s'autoemployer. Ils espèrent ainsi gagner de l'auto-emploi pendant un horizon de temps plus grand. Cet effet négatif del'âge va en s'inversant dans le temps si on s'en tient au signe positif de la variable âge exprimée sous la forme quadratique. Ce qui matérialise qu'à partir d'un certain âge, généralement l'âge de la retraite, certaines personnes entreprennent non seulement parce qu'elles ont plus de temps mais aussi parce qu'elles veulent réaliser les idées qu'elles ont eu tout au long de leur carrière.Ce résultat rejoint celui de \hyperref[b69]{(Piore et Sabel, 1984;}\hyperref[b6]{Becattini, 1990)}  La formation professionnelle joue également un rôle important dans la décision d'auto-emploi. Un individu qui a suivi une formation professionnelle augmente de 38\% ses chances d'être en même de s'auto-employer comparativement à celui qui n'en a suivi aucune. Ce qui peut se comprendre dans la mesure où les personnes qui ont une formation développent plus facilement des idées d'affaire précises, comprennent plus facilement les procédures administratives. Ces résultats se rapprochent de ceux  {\ref de Havranek et al., (2011)}.\par
La taille du ménage n'a pas d'impact sur la probabilité d'auto-emploi. Si l'on prend en compte le modèle structurel qu'intègre le revenu espéré, le fait d'être marié ne modifie pas la probabilité de travailler en son propre compte. Ceci se comprend très bien dans la mesure où ce qui compte pour un ménage c'est d'avoir un revenu stable qui lui permet d'assurer ses charges et de se projeter dans l'avenir.\par
Dans le but de construire le modèle de prédiction, il est d'un intérêt certainde faire un examen de son pouvoir discriminant. Cet examen se fait par calcul de l'aire au-dessousde la courbe ROC (ReceiverOperating Characteristic) ou courbe de caractéristiquesd'efficacité ci-dessous. A partir des Volume XIX Issue IV Version I 46 ( E ) travaux de \hyperref[b47]{Heckman (1979)}, la grille de lecture est comme suit: La surface sous cette courbe nous permet d'évaluer la précision du modèle pour discriminer les personnes qui prennent la décision d'auto-emploi des personnes qui n'en prennent pas. On retiendra comme règle du pouce: ? Si aire ROC = 0.5 il n'y a pas de discrimination ; ? Si 0.5 ? aire ROC < 0.7 la discrimination est insuffisante; ? Si 0.7 ? aire ROC <0.8 la discrimination est acceptable; ? Si 0.8 ? aire ROC < 0.9 la discrimination est excellente;\par
? Si aire ROC ? 0.9 la discrimination est exceptionnelle. Plus l'aire en-dessous de la courbe est proche de 1 plus la capacité de prédiction du modèle est bonne. Un modèle sans pouvoir prédictif a une aire de 0,5. En abscisse de cette courbe, nous avons le degré de spécificité des déterminants retenus dans l'analyse alors qu'en ordonnée nous avons le degré de sensibilité ou le pouvoir prédictif du modèle. La courbe de ROC présentée ci-dessous a une aire proche de 1. Elle est égale à 81,82\%. Donc le modèle est efficace pour les prédictions. En somme, il est ressorti de notre étude qu'au Cameroun, les chances de s'auto-employer diminuent avec l'âge mais change de sens pour les personnes plus âgées. Le sexe affecte la probabilité d'auto-emploi. Ce résultat est normal, dans la mesure où le rôle économique de l'homme demeure déterminant dans les choix impliquant le bien-être de tout le ménage. \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{1}\includegraphics[]{image-2.png}
\caption{\label{fig_1}Figure 1 :}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{23}\includegraphics[]{image-3.png}
\caption{\label{fig_2}Figure 2 :Figure 3 :}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{4}\includegraphics[]{image-4.png}
\caption{\label{fig_4}Figure 4 :}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.8024253731343284\textwidth}P{0.014272388059701492\textwidth}P{0.01744402985074627\textwidth}P{0.015858208955223878\textwidth}}
\multicolumn{3}{l}{a) Revue de la littérature théorique}\tabcellsep \\
Deux\tabcellsep approches\tabcellsep principales\tabcellsep permettent\\
\multicolumn{4}{l}{d'évaluer la décision d'auto-emploi 4 à savoir l'auto-}\\
\multicolumn{4}{l}{emploi comme aspect de la qualité de l'emploi et l'auto-}\\
\multicolumn{4}{l}{emploi comme résultat du dynamisme 5 d'une zone}\\
\multicolumn{3}{l}{économique qui attire des résidents.}\tabcellsep \\
\multicolumn{4}{l}{Dans un premier temps, à côté du clivage}\\
\multicolumn{4}{l}{formel/informel, le clivage salariat/auto-emploi permet}\\
\multicolumn{4}{l}{d'apprécier la qualité de l'emploi(Marcouiller, Ruiz de}\\
\multicolumn{4}{l}{Casilla, Woodruff, 1997, Henley, Arabsheibani, Carneiro,}\\
2009).\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{4}{l}{En outre, les discriminations à l'accès aux}\\
\multicolumn{2}{l}{emplois publics ou}\tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_0}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.8327118644067796\textwidth}P{0.004033898305084746\textwidth}P{0.005762711864406779\textwidth}P{0.0046101694915254236\textwidth}P{0.0028813559322033895\textwidth}}
\multicolumn{5}{l}{entreprend et dépend de son capital humain, de son}\\
\multicolumn{5}{l}{lieu de résidence et de ses caractéristiques dans le}\\
ménage.\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{5}{l}{Gobillon et al (2012) ontquestionné le travail}\\
\multicolumn{5}{l}{des personnes non employées en se demandant si elles}\\
\multicolumn{5}{l}{bénéficiaientd'une résidence dans une zone urbaine ou}\\
\multicolumn{5}{l}{dotée d'infrastructures développées 6 pour la création de}\\
\multicolumn{5}{l}{leurs emplois. Plus tardCizkowickz et al (2016),}\\
\multicolumn{5}{l}{Sorenson (2017) ont ressorti les mécanismes par}\\
\multicolumn{5}{l}{lesquelsla résidence dans uneZone Economique}\\
\multicolumn{5}{l}{dynamique ou Spéciale peut influencer la création des}\\
\multicolumn{5}{l}{auto-emplois.Les mécanismes par lesquelsla résidence}\\
dans\tabcellsep uneZone\tabcellsep Economique\tabcellsep Spéciale\tabcellsep (ZES)\\
\multicolumn{3}{l}{régionaleinfluence la décision d}\tabcellsep \tabcellsep \\
et Schutjens\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
(2011); Kibler et al. (2014) pensent que l'auto-emploi\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
découle d'une bonne gestion des informations du milieu\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
dans lequel on se trouve. Meurs et al. (2015) précise\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
que loin de l'idée de l'influence de la culture d'une\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
communauté, l'auto-emploi est une émergence\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
endogène de l'organisation démographique (âge, sexe,\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
le lieu de résidence, la taille de la population) d'un milieu\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
donné. Sorenson etAudia (2000) ont pour point de vue\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
que la présence d'autres startups et des infrastructures\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
développées propulsent les auto-emplois. Stuart et\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
Sorenson (2003) disent que l'auto-emploi est le résultat\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
des circonstances de chômageet de recherche de\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
financement. (Dahl etSorenson, 2010) pensent que des\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
innovations idéologique et technologique sont à la\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
source des auto-emplois. Spigel (2017) poursuit en\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
disant que l'auto-emploi est plus lié à l'individu qui\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_2}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.04160268714011516\textwidth}P{0.0016314779270633396\textwidth}P{0.7651631477927063\textwidth}P{0.0016314779270633396\textwidth}P{0.009788867562380038\textwidth}P{0.018761996161228405\textwidth}P{0.004078694817658349\textwidth}P{0.0073416506717850286\textwidth}}
\multicolumn{3}{l}{précédé l'enquête, et qui est actif occupé au}\tabcellsep \tabcellsep \\
moment\tabcellsep de\tabcellsep l'enquête.\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 10\tabcellsep . Ces derniers ont pour\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{objectif de calculer le niveau de chance accordé à la}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{réalisation d'un évènement.Pour capter l'auto-emploi, un}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{modèle d'auto-emploi sera estimé pour les occupés}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{avec des variables liées aux caractéristiques}\\
\tabcellsep \tabcellsep démographiques\tabcellsep de\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{l'individu}\tabcellsep (âge,\tabcellsep situation\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{matrimoniale, milieu de résidence), au capital humain}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{(diplôme le plus élevé, alphabétisation, formation}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{professionnelle) et à la taille du ménage.}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{Les données sur les individus actifs d'ECAM}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{(Enquête Camerounaise sur les Ménage) qui respectent}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{les caractéristiques sus mentionnées (lieu de résidence,}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{situation d'activité du chef du ménage, présence d'au}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{moins un enfant dans le ménage) permettent de}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{calculer laprobabilité pour un individu de choisir une}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{option particulière parmi un ensemble de possibilités qui}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{lui sont offertes (s'auto-employer ou pas). Dans notre}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{étude, l'échantillon considéré est constitué de ménages}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{dont le chef, âgé de 15 à 64 ans a déclaré avoir}\\
\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{travaillé pendant au moins les douze mois qui ont}\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_4}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.0700693374422188\textwidth}P{0.7275423728813559\textwidth}P{0.03339753466872111\textwidth}P{0.007203389830508475\textwidth}P{0.0065485362095531584\textwidth}P{0.005238828967642527\textwidth}}
Year 2019\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
42\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
Volume XIX Issue IV Version I\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
( E )\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{Après une caractérisation des emplois et une}\\
Global Journal of Human Social Science -\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{mise en exergue de la proportion de ceux qui essayent de travailler à leur propre compte (auto-emploi), il sera question d'estimer les différentes variables qui influencent la décision d'auto-emploi. a) Caractéristiques des emplois Nous allons nous intéresser dans cette partie aux actifs occupés en étudiant les caractéristiques de leurs emplois. Nous analysons successivement la répartition des actifs occupés entre les différents secteurs institutionnels et catégories socio professionnelles ainsi que la dispersion des revenus tirés du travail. ? Secteurs des emplois Pour mieux approfondir l'étude sur le marché du travail, il est important de prendre en compte la}\\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{segmentation au sein de ce marché. Dans la présente}\\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{étude (figure 1 ci-dessous), nous considérons les quatre}\\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{segments qui sont en général les plus utilisés: secteur}\\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{public, secteur privé formel, secteur informel et secteur}\\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{agricole. Le secteur agricole emploie la plus grande}\\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{partie de la main d'oeuvre (44, 9\%), suivi de l'informel}\\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{(42, 2\%). Les secteurs public et privé formel occupent}\\
\tabcellsep de\tabcellsep faibles\tabcellsep proportions\tabcellsep d'employés\tabcellsep estimées\\
\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{respectivement à 4, 3\% et 8, 2\%.La population active au}\\
© 2019 Global Journals\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_5}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.558547838756678\textwidth}P{0.002889752306945119\textwidth}P{0.0016512870325400678\textwidth}P{0.0008256435162700339\textwidth}P{0.28608547838756676\textwidth}}
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep des niveaux d'éducation élevés. Ainsi, le fait pour un\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep individu du ménage d'avoir atteint le niveau primaire\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep diminue la probabilité d'auto-emploi de 6,9\%, alors que\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep cette probabilité diminue significativement de 18,6\%\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep pour les individus qui ont traversé le premier cycle du\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep secondaire, de 37,5\% pour les individus ayant traversé\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep le second cycle du secondaire, de 14,45\% pour ceux\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep des individus ayant traversé le premier cycle de\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep l'enseignement technique secondaire, de 34,7\% pour\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep les individus ayant traversé le second cycle de\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep l'enseignement technique du secondaire et enfin de\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 65,68\% pour les individus ayant franchi l'enseignement\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep supérieur. Ces résultats sont opposés à ceux de Quid\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep (2001),\\
\multicolumn{5}{l}{Nous avons introduitune variable indicatrice du}\\
\multicolumn{5}{l}{sexe du potentiel auto-employé, en considérant}\\
\multicolumn{5}{l}{l'homme comme le groupe de référence. Le coefficient}\\
\multicolumn{5}{l}{estimé est positif et significatif. Il semble donc que le}\\
\multicolumn{5}{l}{sexe affecte la probabilité d'auto-emploi. Ce résultat est}\\
\multicolumn{5}{l}{normal, dans la mesure où le rôle économique de}\\
\multicolumn{5}{l}{l'homme demeure déterminant dans les choix}\\
\multicolumn{5}{l}{impliquant le bien-être de tout le ménage (Cizkowicz et}\\
al., 2016).\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{5}{l}{La probabilité de s'auto-employer augmente}\\
\multicolumn{5}{l}{avec le lieu de résidence. On pourrait concevoir que le}\\
\multicolumn{5}{l}{milieu urbain offre beaucoup plus d'opportunités d'auto-}\\
\multicolumn{5}{l}{emploi, notamment avec une prépondérance d'un}\\
\multicolumn{5}{l}{secteur informel en constante évolution autour des}\\
\multicolumn{5}{l}{infrastructures mis en place, ce qui explique d'ailleurs le}\\
\multicolumn{5}{l}{phénomène d'exode rural. Ces résultats sont opposés à}\\
\multicolumn{5}{l}{ceux de Boutin (2010) qui a plutôt recherché l'effet du}\\
\multicolumn{5}{l}{lieu de résidence sur l'emploi.Ces résultats sont}\\
\multicolumn{5}{l}{conformes à ceux de Fritsch et Storey (2014) et Lawless}\\
\multicolumn{5}{l}{(2014). Cependant, (Figueiredo et al., 2002; Michelacci}\\
\multicolumn{5}{l}{et Silva, 2007; Dahl etSorenson, 2009) pensent les}\\
\multicolumn{5}{l}{environnements bien que urbains peuvent être différents}\\
\multicolumn{5}{l}{d'un endroit à un autre car les individus spécifiques}\\
\multicolumn{5}{l}{recherchent généralement l'endroit où les affaires leur}\\
\multicolumn{5}{l}{seront favorables le plus proche, et conservent ainsi leur}\\
précédent patrimoine.\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
L'auto-emploi\tabcellsep décroît\tabcellsep avec\tabcellsep le\tabcellsep niveau\\
\multicolumn{5}{l}{d'instruction, surtout lorsque les travailleurs ont atteint}\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_7}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.050423728813559325\textwidth}P{0.01440677966101695\textwidth}P{0.12245762711864407\textwidth}P{0.47542372881355927\textwidth}P{0.0576271186440678\textwidth}P{0.01440677966101695\textwidth}P{0.08644067796610169\textwidth}P{0.0288135593220339\textwidth}}
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 1.00\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 0.75\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \tabcellsep Sensitivity\tabcellsep 0.50\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep 0.25\tabcellsep \tabcellsep \\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{significativement avec le 0.00 0.00 0.25 0.50 0.75}\tabcellsep 1.00\\
\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep Les\\
chances\tabcellsep de\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{s'auto}\tabcellsep employer\tabcellsep se\tabcellsep modifient\end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_8}}\end{figure}
 			\footnote{L'Institut National de la Statistique le définit comme un emploi où seul le promoteur travaille.\hyperref[b1]{2} Ce dynamisme est reconnu par les la présence d'infrastructures développés et l'augmentation des startups\hyperref[b78]{(Sorenson, 2017)}.} 			\footnote{\hyperref[b14]{Boutin (2010)} montre que les habitants du milieu rural ont nettement plus de chances d'accéder à un emploi que ceux du milieu urbain. Ce qui vient confirmer l'étude de\hyperref[b15]{Cissé (2005)} au Sénégal qui soutient que les individus qui habitent dans les zones urbaines courent plus de risques de chômage que ceux des zones rurales.Adair et al. (2007)  montre par contre qu'à Bejaia (Algérie) le fait de vivre en milieu urbain accroit la probabilité de trouver un emploi salarié dans le secteur formel ou de s'auto-employer.En appliquant la segmentation « public, privé formel, informel »,Nordman et  Doumer (2012) montrent une nette corrélation entre le niveau d'éducation et l'auto-emploi dans les capitales de l'UEMOA : dans l'ensemble des sept villes étudiées, 91\% des individus n'ayant pas achevé leur cycle primaire travaillent dans l'informel; cette proportion est de 75\% pour ceux qui ont un niveau primaire, 50\% pour ceux qui ont complété leur cycle moyen et seulement 19\% pour les individus qui ont effectué des études supérieures. A partir d'un modèle logit multinomial, les auteurs montrent qu'une année d'étude supplémentaire augmente plus les chances d'intégrer le public et le privé formel que de travailler à son propre compte. En dépit de la contribution des auto-emplois à la croissance, les recherches sur les raisons pour lesquelles certaines zones produisent plus d'autoemploi que d'autres ont été faites avec des limites. Beaucoup de ces failles proviennent de la non-prise en compte du capital humain, du capital financier, de l'accès aux infrastructures adéquates, tous nécessaires à la création d'un environnement favorable à l'autoemploi. Dans la recherche sur des potentiels effets externes de la résidence dans des Zones Economiques Spéciales, quelques études empiriques indiquent des effets externes positifs tels que la création des autoemplois (par exempleGorg et Strobl, 2001; Haskel et al., 2002), tandis que d'autres auteurs ont identifié des effets externes négatifs (par exempleAitken et Harrison, 1999; Djankov et Hoekman, 2000) et tout de même d'autres ne trouvent aucun du tout (par exemple, Kokko et al., 1996). Gorg etStrobl (2001) suggèrent que les différences des résultats obtenus puissent être en partie dues au cadre théorique d'analyse. D'autres auteurs indiquent que l'ampleur des effets externes positifs peut dépendre de beaucoup de variables, comme le niveau de capital humain dans la région (Borensztein et al., 1998), l'écart technologique entre les entreprises domestiques et étrangères (Havranek et Irsova, 2011) ou la compétitivité de marché local\hyperref[b12]{(Blomstrom et al., 2000)}.On comprend alors que le lieu de résidence réagit sur la décision d'auto-emploi comme le produit de sa dimension naturelle parce qu'il regorge de certaines ressources et sa dimension culturelle parce} 			\footnote{© 2019 Global JournalsAnalyse Des Determinants De La Decision D'auto-Emploi Au Cameroun} 			\footnote{Year 2019 © 2019 Global Journals Analyse Des Determinants De La Decision D'auto-Emploi Au Cameroun} 		 		\backmatter  			 			 			  				\begin{bibitemlist}{1}
\bibitem[Revued]{b62}\label{b62} 	 		\textit{},  		 			' Revued 		.  		19 p. .  	 
\bibitem[Cambridge and Ma]{b74}\label{b74} 	 		\textit{},  		 			( Cambridge 		,  		 			Ma 		.  		Harvard University Press.  	 
\bibitem[Maloney ()]{b58}\label{b58} 	 		\textit{},  		 			W Maloney 		.  	 	 		\textit{Informality Revisited, World Development}  		2004. 32  (7)  p. .  	 
\bibitem[Isard ()]{b49}\label{b49} 	 		‘A general theory of the location and space-economy’.  		 			W Isard 		.  	 	 		\textit{Quarterly Journal of Economics}  		1949. 63 p. .  	 
\bibitem[Axelsson and Westerlund ()]{b4}\label{b4} 	 		‘A panel study of migration, self-selection and household real income’.  		 			R Axelsson 		,  		 			O Westerlund 		.  	 	 		\textit{Journal of Population Economics}  		1998. 11 p. .  	 
\bibitem[Lawless ()]{b54}\label{b54} 	 		‘Age or size? Contributions to job creation’.  		 			M Lawless 		.  	 	 		\textit{Small Business Economics}  		2014. 42 p. .  	 
\bibitem[Boutin ()]{b14}\label{b14} 	 		 			D Boutin 		.  		\textit{La transition des jeunes camerounais vers le marché du travail},  				2010. p. 29.  		 			Université Montesquieu Bordeaux IV 		 	 	 (Document de travail, DT 152/2010, Groupe d'Economie du Développement Lare-Efi) 
\bibitem[Cissé ()]{b15}\label{b15} 	 		 			M Cissé 		.  		\textit{Les Déterminants du chômage au Sénégal : le rôle de l'éducation},  				2005.  	 	 (Thèse de DEA, IDEP) 
\bibitem[De Vaan et al. ()]{b24}\label{b24} 	 		‘Clustering and firm performance in projectbased industries’.  		 			M De Vaan 		,  		 			R A Boschma 		,  		 			K Frenken 		.  	 	 		\textit{Journal of Economic Geography}  		2013. 13 p. .  	 
\bibitem[Delgado et al. ()]{b22}\label{b22} 	 		‘Clusters and entrepreneurship’.  		 			M Delgado 		,  		 			M E Porter 		,  		 			S Stern 		.  	 	 		\textit{Journal of Economic Geography}  		2010. 10 p. .  	 
\bibitem[Phélinas ()]{b68}\label{b68} 	 		‘Comment mesurer l'emploi dans les pays endéveloppement?’.  		 			P Phélinas 		.  	 	 		\textit{Revue Tiers Monde}  		2014. 218 p. .  	 
\bibitem[Sorensen and Sorenson ()]{b80}\label{b80} 	 		‘Corporate demography and income inequality’.  		 			J B Sorensen 		,  		 			O Sorenson 		.  	 	 		\textit{American Sociological Review}  		2007. 72 p. .  	 
\bibitem[Feldman et al. ()]{b28}\label{b28} 	 		‘Creating a cluster while building a firm: and the formation of industrial clusters’.  		 			M P Feldman 		,  		 			J Francis 		,  		 			J Bercovitz 		.  	 	 		\textit{Regional Studies}  		2005. 39 p. .  	 
\bibitem[Reynolds et al. ()]{b71}\label{b71} 	 		‘Cross-national comparisons of the variation in new firm formation rates’.  		 			P Reynolds 		,  		 			D J Storey 		,  		 			P Westhead 		.  	 	 		\textit{Regional Studies}  		1994. 28 p. .  	 
\bibitem[Spigel ()]{b76}\label{b76} 	 		‘Culture, and the economic geography of practice: entrepreneurial mentorship in Ottawa and Waterloo’.  		 			B Spigel 		.  	 	 		\textit{Canada. Journal of Economic Geography}  		2017. 17 p. .  	 
\bibitem[Havranek and Irsova ()]{b44}\label{b44} 	 		‘Determinants of horizontal spillovers from FDI: evidence from a large meta-analysis’.  		 			T Havranek 		,  		 			Z Irsova 		.  	 	 		\textit{CNB Working Paper Series}  		2011. 2011.  (7) .  		 			Czech National Bank 		 	 
\bibitem[Aitken and Harrison ()]{b1}\label{b1} 	 		‘Do domestic firms benefit from direct foreign investment? Evidence from Venezuela’.  		 			B Aitken 		,  		 			A Harrison 		.  	 	 		\textit{American Economic Review}  		1999. 89 p. .  	 
\bibitem[De Wit and De Kok ()]{b25}\label{b25} 	 		‘Do small businesses create more jobs? New evidence for Europe’.  		 			G De Wit 		,  		 			J De Kok 		.  	 	 		\textit{Small Business Economics}  		2014. 42 p. .  	 
\bibitem[Gobillon et al. ()]{b36}\label{b36} 	 		‘Do unemployed workers benefit from enterprise zones? The French experience’.  		 			L Gobillon 		,  		 			T Magnac 		,  		 			H Laurent 		.  	 	 		\textit{Journal of Public Economics}  		2012. 96 p. .  	 
\bibitem[Haskel et al. ()]{b45}\label{b45} 	 		\textit{Does inward foreign direct investment boost the productivity of domestic firms? Working Paper No},  		 			J E Haskel 		,  		 			S Pereira 		,  		 			M Slaughter 		.  		2002. 8724.  		 			National Bureau of Economic Research 		 	 
\bibitem[Audretsch and Lehmann ()]{b3}\label{b3} 	 		‘Does the knowledge spillover theory of entrepreneurship hold for regions?’.  		 			D B Audretsch 		,  		 			E E Lehmann 		.  	 	 		\textit{Research Policy}  		2005. 34 p. .  	 
\bibitem[James ()]{b56}\label{b56} 	 		‘Employment Discrimination in the Federal Sector’.  		 			Long James 		,  		 			E 		.  	 	 		\textit{The Journal of Human Resources}  		1976. 11  (1)  p. .  	 
\bibitem[Stam ()]{b75}\label{b75} 	 		‘Entrepreneurial ecosystems and regional policy: a sympathetic critique’.  		 			E Stam 		.  	 	 		\textit{European Planning Studies}  		2015. 23 p. .  	 
\bibitem[Sorensen and Sharkey ()]{b79}\label{b79} 	 		‘Entrepreneurship as a mobility process’.  		 			J B Sorensen 		,  		 			A J Sharkey 		.  	 	 		\textit{American Sociological Review}  		2014. 79 p. .  	 
\bibitem[Fritsch and Storey ()]{b35}\label{b35} 	 		‘Entrepreneurship in a regional context: historical roots, recent developments and future challenges’.  		 			M Fritsch 		,  		 			D J Storey 		.  	 	 		\textit{Regional Studies}  		2014. 48 p. .  	 
\bibitem[Wong et al. ()]{b85}\label{b85} 	 		‘Entrepreneurship, innovation and economic growth: evidence from GEM data’.  		 			P K Wong 		,  		 			Y P Ho 		,  		 			E Autio 		.  	 	 		\textit{Small Business Economics}  		2005. 24 p. .  	 
\bibitem[Djankov and Hoekman ()]{b26}\label{b26} 	 		‘Foreign investment and productivity growth in Czech enterprises’.  		 			S Djankov 		,  		 			B Hoekman 		.  	 	 		\textit{World Bank Economic Review}  		2000. 14 p. .  	 
\bibitem[Marcouiller et al. ()]{b59}\label{b59} 	 		‘Formal Measures of the Informal Sector Wage Gap in Mexico’.  		 			D Marcouiller 		,  		 			V Ruiz De Casilla 		,  		 			C Woodruff 		.  	 	 		\textit{El Salvador, and Peru, Economic Development and Cultural Change}  		1997. 45  (2)  p. .  	 
\bibitem[Fotopoulos and Storey ()]{b32}\label{b32} 	 		 			G Fotopoulos 		,  		 			D J Storey 		.  	 	 		\textit{Persistence and change in interregional differences in entrepreneurship: England and Wales},  				2017. 1921-2011. 49 p. .  	 
\bibitem[Cunningham and Maloney ()]{b19}\label{b19} 	 		\textit{Heterogeneity in the Mexican Micro-Enterprise Sector: An Application of Factor and Cluster Analysis, Economic Development and Cultural Change},  		 			W Cunningham 		,  		 			W F Maloney 		.  		2001. 50 p. .  	 
\bibitem[Figueiredo et al. ()]{b29}\label{b29} 	 		‘Home-field advantage: location decisions of Portuguese entrepreneurs’.  		 			O Figueiredo 		,  		 			P Guimaraes 		,  		 			D Woodward 		.  	 	 		\textit{Journal of Urban Economics}  		2002. 52 p. .  	 
\bibitem[Borensztein et al. ()]{b16}\label{b16} 	 		‘How does foreign direct investment affect economic growth’.  		 			E Borensztein 		,  		 			J De Gregorio 		,  		 			J Lee 		.  	 	 		\textit{Journal of International Economics}  		1998. 45 p. .  	 
\bibitem[Albright et al. ()]{b2}\label{b2} 	 		‘Importance of Mixed Methods in pragmatic Trials and Dissemination and implementation Research’.  		 			K Albright 		,  		 			K Gechter 		,  		 			A Kempe 		.  	 	 		\textit{Academic Pediatrics}  		2013. 13  (5)  p. .  	 
\bibitem[Stuetzer et al. ()]{b83}\label{b83} 	 		‘Industry structure, entrepreneurship, and culture: an empirical analysis using historical coalfields’.  		 			M Stuetzer 		,  		 			M Obshonka 		,  		 			D B Audretsch 		,  		 			M Wyrwich 		,  		 			P J Rentfrow 		,  		 			M Coombes 		,  		 			L Shaw-Taylor 		,  		 			M Satchell 		.  	 	 		\textit{European Economic Review}  		2016. 86 p. .  	 
\bibitem[Günther and Launov ()]{b40}\label{b40} 	 		‘Informal Employment in Developing Countries: Opportunity or Last Resort?’.  		 			I Günther 		,  		 			A Launov 		.  	 	 		\textit{Journal of Development Economics}  		2012. 97  (1)  p. .  	 
\bibitem[Perry et al. ()]{b67}\label{b67} 	 		\textit{Informality: Exit and Exclusion},  		 			G E Perry 		,  		 			W F Maloney 		,  		 			O S Arias 		,  		 			P Fajnzylber 		,  		 			A D Mason 		,  		 			J Saavedra-Chanduvi 		.  		2007. Washington D. C., World Bank.  	 
\bibitem[Adair et al. ()]{b0}\label{b0} 	 		‘L'accès à l'emploi informel en Algérie : Déterminants et fonctions de gains’.  		 			P Adair 		,  		 			Y Bellache 		,  		 			H Gherbi 		.  	 	 		\textit{Inequalities and Development : new challenges, new measurements ? Submission to the 4th Economic Development International Conference},  				2012. 22.  		 			Université de Bordeaux 		 	 
\bibitem[Et Louise ()]{b23}\label{b23} 	 		‘L'emploi des jeunes en Afrique subsaharienne. Série Forum pour le Développement de l'Afrique’.  		 			Deon F Et Louise 		,  		 			F 		.  	 	 		\textit{Banque mondiale. Licence: CreativeCommons Attribution CC BY 3.0},  				 (Washington, DC)  		2014.  	 
\bibitem[Blanchet and Gotman ()]{b11}\label{b11} 	 		\textit{L'enquête et ses méthodes},  		 			A Blanchet 		,  		 			A Gotman 		.  		1992. Nathan, Paris. 128.  	 
\bibitem[Fields ()]{b31}\label{b31} 	 		‘Labor Market Analysis for Developing Countries’.  		 			G S Fields 		.  	 	 		\textit{Labour Economics}  		2011. 18  (6)  p. .  	 
\bibitem[Fields ()]{b30}\label{b30} 	 		‘Labour Market Modelling and the Urban Informal Sector: Theory and Evidence in’.  		 			G S Fields 		.  	 	 		\textit{The Informal Sector Revisited},  				 			D Turnham,  			B Salomé,  			A Schwarz,  			Dir 		 (ed.)  		 (Paris, OCDE)  		1990. p. .  	 
\bibitem[Meka ()]{b61}\label{b61} 	 		\textit{Le Différentiel De Revenus Joue-t-il un Rôle Déterminant dans la Migration Rurale Urbaine?},  		 			; C B Meka 		.  		2011.  	 	 (Application Au Cas Du Cameroun) 
\bibitem[Dominique and Puhani ()]{b63}\label{b63} 	 		\textit{Les concours publics: une méthode équitable et efficace de recrutement ? L'exemple du concours des IRA},  		 			Meurs Dominique 		,  		 			Patrick Puhani 		.  		2015. 2007-2012.  	 	 (INED) 
\bibitem[Denis and Julien ()]{b34}\label{b34} 	 		‘Les déterminants économiques de l'entrée dans la fonction publique’.  		 			Fougère Denis 		,  		 			Pouget Julien 		.  	 	 		\textit{Économie et statistiques}  		2003. 1 p. .  	 
\bibitem[Joseph et al. ()]{b53}\label{b53} 	 		\textit{Les femmes ont-elles de bonnes raisons d'aller dans le public et l'associatif? in Entre famille et travail: des arrangements de couple aux pratiques des employeurs, sous la direction de Ariane Pailhe et Anne Solaz},  		 			Lanfranchi Joseph 		,  		 			Dominique Meurs 		,  		 			Mathieu Narcy 		.  		2009. La Découverte. p. 382.  	 
\bibitem[Gorg and Strobl ()]{b37}\label{b37} 	 		‘Multinational companies and productivity spillovers: a meta-analysis’.  		 			H Gorg 		,  		 			E Strobl 		.  	 	 		\textit{The Economic Journal}  		2001. 111 p. .  	 
\bibitem[Henley et al. ()]{b48}\label{b48} 	 		‘On Defining and Measuring the Informal Sector’.  		 			A Henley 		,  		 			R G Arabsheibani 		,  		 			F G Carneiro 		.  	 	 		\textit{World Development}  		2009. 37  (5)  p. .  	 
\bibitem[Maloney (ed.) ()]{b57}\label{b57} 	 		\textit{Pathways Out of Poverty: Private Firms and Economic Mobility in Developing Countries},  		 			W Maloney 		.  		Fields G., Pfeferman G. (ed.)  		2003. Boston, Kluwer. p. 82.  	 	 (Informal Self-Employment, Poverty Trap or Decent Alternative) 
\bibitem[Lachaud ()]{b52}\label{b52} 	 		\textit{Pauvreté et marché du travail urbain en Afrique subsaharienne : analyse comparative, Institut International des Etudes sur le Travail},  		 			J P Lachaud 		.  		1994. Geneva. 270.  	 
\bibitem[Greenhut ()]{b39}\label{b39} 	 		‘Plant Location in Theory and in Practice: The Economics of Space’.  		 			M L Greenhut 		.  	 	 		\textit{Chapel Hill}  		1956. University of North Carolina Press.  	 
\bibitem[Marshall ()]{b60}\label{b60} 	 		\textit{Principles of Economics},  		 			A Marshall 		.  		1922. London: MacMillan.  	 	 (8th edition) 
\bibitem[Berson ()]{b10}\label{b10} 	 		‘Public Sector: Discrimination against Second-Generation Immigrants in France’.  		 			Clémence Berson 		.  	 	 		\textit{CES WorkingPaper}  		2009. p. .  	 	 (Private vs) 
\bibitem[James ()]{b55}\label{b55} 	 		‘Public-Private Sectoral Differences in Employment’.  		 			Long James 		,  		 			E 		.  	 	 		\textit{Discrimination Southern Economic Journal}  		1975. 42  (1)  p. .  	 
\bibitem[Public-private wage gaps: is civil-servant human capital sector-specific? Working Papers of the DESE]{b7}\label{b7} 	 		‘Public-private wage gaps: is civil-servant human capital sector-specific?’.  	 	 		\textit{Working Papers of the DESE},  				p. .  	 
\bibitem[Rapport d'activité du Fond National de l'Emploi FNE ()]{b33}\label{b33} 	 		‘Rapport d'activité du Fond National de l'Emploi’.  	 	 		\textit{FNE}  		2018.  (56) .  	 
\bibitem[Drucker ()]{b27}\label{b27} 	 		‘Reconsidering the regional economic development impacts of higher education institutions in the United States’.  		 			J Drucker 		.  	 	 		\textit{Regional Studies}  		2016. 50 p. .  	 
\bibitem[Bereni Laure et al. ()]{b8}\label{b8} 	 		\textit{Regards croisés de la sociologie et de la science politique. Politiques et management public},  		 			Marry Bereni Laure 		,  		 			Pochic Catherine 		,  		 			Revillard Sophie 		,  		 			Anne 		.  		2011. p. .  	 	 (Le plafond de verre dans les ministères) 
\bibitem[Saxenian ()]{b73}\label{b73} 	 		\textit{Regional Advantage},  		 			A Saxenian 		.  		1994.  	 
\bibitem[Sorenson ()]{b78}\label{b78} 	 		‘Regional ecologies of entrepreneurship’.  		 			O Sorenson 		.  	 	 		\textit{Journal of Economic Geography}  		2017. 17 p. .  	 
\bibitem[Kibler et al. ()]{b50}\label{b50} 	 		‘Regional social legitimacy of entrepreneurship: implications for entrepreneurial intention and startup behaviour’.  		 			E Kibler 		,  		 			T Kautonen 		,  		 			M Fink 		.  	 	 		\textit{Regional Studies}  		2014. 48 p. .  	 
\bibitem[Heckman ()]{b47}\label{b47} 	 		‘Sample Selection Bias as a Specification Error’.  		 			J J Heckman 		.  	 	 		\textit{Econometrica}  		1979. 47 p. .  	 
\bibitem[Gindling and Newhouse ()]{b38}\label{b38} 	 		‘Selfemployment in the Developing World’.  		 			T H Gindling 		,  		 			D Newhouse 		.  	 	 		\textit{World Development}  		2014. 56 p. .  	 
\bibitem[Bernoux ()]{b9}\label{b9} 	 		‘Sociologie du changement dans les entreprises et les organisations’.  		 			P Bernoux 		.  	 	 		\textit{Editions du Seuil}  		2004. 312.  	 
\bibitem[Storper and Walker ()]{b81}\label{b81} 	 		\textit{The Capitalist Imperative: Territory, Technology, and Industrial Growth},  		 			M Storper 		,  		 			R Walker 		.  		1989. New York (NY; Basil Blackwell.  	 
\bibitem[Heckman ()]{b46}\label{b46} 	 		‘The Common Structure of Statistical Models of Truncation, Sample Selection and Limited Dependent Variables and a Simple Estimator for Such Models’.  		 			J J Heckman 		.  	 	 		\textit{Econometrica}  		1976. 4 p. .  	 
\bibitem[Porter ()]{b70}\label{b70} 	 		\textit{The Competitive Advantage of Nations},  		 			M E Porter 		.  		1990. London: MacMillan.  	 
\bibitem[Blomstrom et al. ()]{b12}\label{b12} 	 		\textit{The determinants of host country spillovers from foreign direct investment, CEPR Discussion Papers No. 2350},  		 			M Blomstrom 		,  		 			S Globerman 		,  		 			A Kokko 		.  		2000. London.  		 			Centre for Economic Policy Research 		 	 
\bibitem[Haveman and Cohen ()]{b43}\label{b43} 	 		‘The ecological dynamics of careers: the impact of organizational founding, dissolution, and merger on job mobility’.  		 			H A Haveman 		,  		 			L E Cohen 		.  	 	 		\textit{American Journal of Sociology}  		1994. 100 p. .  	 
\bibitem[Cizkowicz et al. ()]{b18}\label{b18} 	 		‘The effects of special economic zones on employment and investment: a spatial panel modeling perspective’.  		 			P Cizkowicz 		,  		 			Magda Cizkowicz-Pekala 		,  		 			M Pekala 		,  		 			P Rzonca 		,  		 			A 		.  	 	 		\textit{Journal of Economic Geography}  		2016. 162 p. .  	 
\bibitem[Dahl and Sorenson ()]{b20}\label{b20} 	 		‘The embedded entrepreneur’.  		 			M S Dahl 		,  		 			O Sorenson 		.  	 	 		\textit{European Management Review}  		2009. 6 p. .  	 
\bibitem[Stuart and Sorenson ()]{b82}\label{b82} 	 		‘The geography of opportunity: spatial heterogeneity in founding rates and the performance of biotechnology firms’.  		 			T E Stuart 		,  		 			O Sorenson 		.  	 	 		\textit{Research Policy}  		2003. 32 p. .  	 
\bibitem[Morelix et al. ()]{b65}\label{b65} 	 		\textit{The Kauffman Index Growth Entrepreneurship Metropolitan Area and City Trends},  		 			A Morelix 		,  		 			E Reedy 		,  		 			J Russell 		.  		2016. Kansas City (MO: Ewing Marion Kauffman Foundation.  	 	 (Technical report) 
\bibitem[Becattini ()]{b6}\label{b6} 	 		‘The Marshallian industrial district as a socio-economic notion’.  		 			G Becattini 		.  	 	 		\textit{International Institute for Labour Studies. 8. BeffyMagali et Thierry Kamionka},  				 			F Pyke,  			G Becattini,  			W Sengenberger 		 (ed.)  		 (Geneva)  		1990. 2010. p. .  	 	 (Industrial Districts and Inter-firm Co-operation in Italy) 
\bibitem[Klepper ()]{b51}\label{b51} 	 		‘The origin and growth of industry clusters: the making of Silicon Valley and Detroit’.  		 			S Klepper 		.  	 	 		\textit{Journal of Urban Economics}  		2010. 67 p. .  	 
\bibitem[Hannan and Freeman ()]{b42}\label{b42} 	 		‘The population ecology of organizations’.  		 			M T Hannan 		,  		 			J Freeman 		.  	 	 		\textit{American Journal of Sociology}  		1977. 82 p. .  	 
\bibitem[Piore and Sabel ()]{b69}\label{b69} 	 		\textit{The Second Industrial Divide: Possibilities for Prosperity},  		 			M J Piore 		,  		 			C F Sabel 		.  		1984. New York (NY: Basic Books.  	 
\bibitem[Dahl and Sorenson ()]{b21}\label{b21} 	 		‘The social attachment to place’.  		 			M S Dahl 		,  		 			O Sorenson 		.  	 	 		\textit{Social Forces}  		2010. 89 p. .  	 
\bibitem[Sorenson and Audia ()]{b77}\label{b77} 	 		‘The social structure of entrepreneurial activity: geographic concentration of footwear production in the United States, 1940-1989’.  		 			O Sorenson 		,  		 			P G Audia 		.  	 	 		\textit{American Journal of Sociology}  		2000. 106 p. .  	 
\bibitem[Boschma and Wenting ()]{b17}\label{b17} 	 		\textit{The spatial evolution of the British automobile industry: does location matter? Industrial and Corporate Change},  		 			R A Boschma 		,  		 			R Wenting 		.  		2007. 16 p. .  	 
\bibitem[Weber ()]{b84}\label{b84} 	 		\textit{Theory of the Location of Industries},  		 			A Weber 		.  		1928. Chicago (IL: University of Chicago Press.  	 
\bibitem[Bosma and Schutjens ()]{b13}\label{b13} 	 		‘Understanding regional variation in entrepreneurial activity and entrepreneurial attitude in Europe’.  		 			N Bosma 		,  		 			V Schutjens 		.  	 	 		\textit{Annals of Regional Science}  		2011. 47 p. .  	 
\bibitem[Samila and Sorenson ()]{b72}\label{b72} 	 		‘Venture capital, entrepreneurship, and economic growth’.  		 			S Samila 		,  		 			O Sorenson 		.  	 	 		\textit{Review of Economics and Statistics}  		2011. 93 p. .  	 
\bibitem[Nordman and Pasquier-Doumer ()]{b66}\label{b66} 	 		\textit{Vocational Education, On-the-Job Training and Labour Market Integration of Young Workers in Urban West Africa},  		 			C Nordman 		,  		 			L Pasquier-Doumer 		.  		2012.  	 	 (Document de travail UMR DIAL. 42 p) 
\bibitem[Ayyagari et al. ()]{b5}\label{b5} 	 		‘Who creates jobs in developing countries?’.  		 			M Ayyagari 		,  		 			A Demirguc-Kunt 		,  		 			V Maksimovic 		.  	 	 		\textit{Small Business Economics}  		2014. 43 p. .  	 
\bibitem[Haltiwanger et al. ()]{b41}\label{b41} 	 		‘Who creates jobs? Small versus large versus young’.  		 			J Haltiwanger 		,  		 			R S Jarmin 		,  		 			J Miranda 		.  	 	 		\textit{Review of Economics and Statistics}  		2013. 95 p. .  	 
\bibitem[Michelacci and Silva ()]{b64}\label{b64} 	 		‘Whysomany local entrepreneurs?’.  		 			C Michelacci 		,  		 			O Silva 		.  	 	 		\textit{Review of Economics and Statistics}  		2007. 89 p. .  	 
\end{bibitemlist}
 			 		 	 
\end{document}
