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Cet article présente les différentes étapes d’une procédure d’analyse économique que nous proposons d’appliquer pour déterminer s’il existe effectivement une pratique de discrimination salariale et, le cas échéant, d’évaluer le montant qui devrait être attribué aux femmes victimes de ces comportements. Cette procédure implique, dans un premier temps, de comparer la proportion de femmes actives dans l’entreprise incriminée, en distinguant en particulier les différentes positions hiérarchiques, avec celles qui sont employées dans le secteur de référence. La seconde phase consiste à estimer une équation des salaires pour le personnel actif dans l’entreprise en y intégrant toutes les variables déterminantes du niveau des rémunérations et, en particulier, le genre des individus qui, a priori, ne devrait pas influencer le niveau des salaires. Si le coefficient associé à cette dernière variable s’avère significatif et négatif à l’encontre des femmes, cela prouve l’existence d’une discrimination salariale signifiant que toutes choses égales par ailleurs, les femmes obtiennent une rémunération à celle des hommes qui ont pourtant exactement le même profil. La dernière étape consiste finalement à appliquer l’équation estimée à un homme choisi au hasard au sein de l’entreprise pour s’assurer que celle-ci permet effectivement de prévoir le salaire de cette personne. Si tel est bien le cas, on peut alors appliquer la même équation aux caractéristiques de la plaignante ce qui permet ensuite d’évaluer le salaire non-discriminatoire auquel la plaignante pourrait prétendre et déterminer ainsi le montant du dommage subi. Celui-ci est calculé comme la différence entre la rémunération non-discriminatoire et le salaire effectivement reçu.
Les idées développées d'ans ce texte s'inspirent de l'approche des modèles à variables latentes par les moindres carrés partiels (PLS) dite plus simplement " modélisation souple" (soft modeling) proposée par H. Wold (1795, 197, 1979, 1981). Le modèle définit une (ou plusieurs) variable latente pour chacune des marges du tableau de contingence. Les variables observées s'interprètent comme des indicateurs dichotomiques de la variable latente correspondante et chaque variable latente sera d'ailleurs estimée comme un agrégat de ses indicateurs. Le modèle est bâti sur des relations externes qui lient chaque variable latente à ses indicateurs ainsi que sur des relations internes mettant en rapport les variables latentes. Ces relations internes et externes jouent un rôle causal prédictif. La qualité prédictive du modèle peut être testée au moyen d'un test (Stone et Geisser) qui fournit des R2 sans perte de degré de liberté. Plusieurs généralisations se laissent envisager: effets de feed-back, structure hiérarchique des variables latentes ainsi que la multi dimensionnalité de celles-ci.