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Les inégalités salariales entre les femmes et les hommes sont examinées tous les deux ans en Suisse sur la base de l’enquête sur la structure des salaires (ESS). L’ESS livre des données concernant près d’un tiers des employés de Suisse. Elle comprend des informations standardisées sur les salaires et divers paramètres liés aux personnes, aux activités et aux entreprises jugés pertinents pour le niveau de rémunération (formation, profession, branche).
Les analyses statistiques disponibles utilisent ces déterminants salariaux de différentes manières. Mais comment ces disparités affectent-elles les résultats ? Une étude récente de l’Université de Bâle et de l’Institut polytechnique de Paris basée sur l’ESS de 2016 a examiné cette question[1].
Une discrimination difficile à établir
Pour ce qui est du choix de la méthode, il s’agit d’abord de savoir si l’on veut mettre en évidence une discrimination de genre ou décrire les écarts salariaux existants. Détecter une discrimination de genre se révèle difficile, car cela soulève plusieurs problèmes méthodologiques. Par exemple, seuls les salaires des femmes et des hommes occupés peuvent être étudiés. Or, la décision de participer au marché du travail peut être influencée par une discrimination perçue, réelle ou anticipée.
Il en va de même des choix de formation et de profession. La discrimination ressentie, effective ou anticipée pourrait influencer ces choix dès le plus jeune âge, rendant beaucoup plus difficile par la suite la détection d’une discrimination de genre. Il est souvent impossible de savoir si les décisions touchant l’activité professionnelle sont autodéterminées ou influencées par une discrimination. Ainsi, la plupart des études sous-estiment ce type de discrimination.
Une autre approche consiste à décrire les écarts de salaires existants. Elle se concentre sur « l’état réel », l’objectif étant de déterminer si les femmes et les hommes ayant des qualifications identiques sont payés de la même manière pour un travail de valeur égale. Dans ce cas, une fois que les décisions concernant le marché du travail ont été prises, elles sont tenues pour acquises. Les statistiques de l’Office fédéral de la statistique et les études régulièrement commandées pour la Suisse se concentrent généralement sur les écarts existants plutôt que sur la discrimination entre les genres[2]. De même, la révision de la loi sur l’égalité entrée en vigueur en juillet 2020 impose aux employeurs d’analyser les écarts de rémunération existants plutôt que la discrimination de genre (voir encadré).
Comment mesurer les différences salariales ?
La méthode la plus fréquemment utilisée pour saisir les différences de salaires est la décomposition de Blinder-Oaxaca[3]. Elle analyse les écarts salariaux non explicables comme étant la différence entre les salaires effectifs des femmes et ceux que les femmes recevraient si leurs déterminants salariaux observés avaient la même influence sur les salaires que ceux des hommes.
Dans ce cadre, l’influence des déterminants sur les salaires est estimée au moyen d’une procédure statistique sur la base des données, en supposant une certaine relation mathématique. Il est par exemple généralement admis que les primes salariales pour des diplômes supérieurs ne diffèrent pas d’une profession à l’autre. Concrètement, on suppose souvent que les primes pour le diplôme universitaire d’un informaticien et d’un spécialiste en sciences sociales sont identiques. Or, dans notre exemple, cela se traduit par une surestimation des différences salariales lorsque cette hypothèse ne correspond pas à la réalité.
De telles surévaluations sont d’autant plus probables lorsque les femmes et les hommes sont moins comparables. Pour déterminer le salaire de comparaison, il doit idéalement y avoir au moins un homme présentant des paramètres identiques en matière de salaire pour chaque femme. Si ce n’est pas le cas, la procédure calcule alors le salaire de comparaison à partir des corrélations mathématiques admises. Mais si celles-ci ne sont pas correctes, l’étude montre que le salaire de comparaison tend à être trop élevé.
Pour éviter cet écueil, les méthodes plus modernes retiennent des hypothèses moins restrictives quant aux rapports mathématiques entre les déterminants du salaire et le salaire, voire se passent complètement de ces hypothèses. Par ailleurs, elles vérifient directement s’il existe des femmes et des hommes comparables du point de vue des déterminants salariaux. Lorsque ce n’est pas le cas, elles tranchent au détriment de la représentativité en excluant les données non comparables des femmes.
Des méthodes standard peu concluantes
En 2016, le salaire mensuel moyen des femmes dans le secteur privé atteignait 6266 francs, contre 7793 francs pour les hommes – ce qui correspond à une différence de 18,6 %. La différence était légèrement inférieure dans le secteur public (13,9 %) : le salaire mensuel moyen des femmes s’affichait à 7731 francs, celui des hommes à 8985 francs.
Toutefois, ces disparités globales ne sont pas très significatives, car les femmes et les hommes ont souvent des professions différentes et des paramètres salariaux différents. En utilisant la décomposition de Blinder-Oaxaca pour éliminer les différences dans les déterminants du salaire, l’écart entre les femmes et les hommes se réduit à 7,7 % dans le secteur privé. Autrement dit, la différence salariale globale peut s’expliquer à 59 % par des déterminants salariaux, la part inexpliquée restant de quelque 40 %[4]. Dans le secteur public, une différence salariale inexpliquée de 6,4 % subsiste, 54 % de la différence globale pouvant être clarifiés.
Les méthodes standard surestiment les différences
Dès que l’on recourt à des hypothèses moins restrictives pour les relations mathématiques entre déterminants de salaires et salaires dans le cadre de la décomposition de Blinder-Oaxaca, la différence salariale inexpliquée s’abaisse de 20 %, du moins dans le secteur public. Dans le secteur privé, ce procédé ne produit qu’une faible différence (voir tableau). Des approches alternatives renonçant aux hypothèses sur la relation entre les déterminants salariaux et les salaires permettent toutefois de réduire l’écart de rémunération inexpliqué de 10 % ; elles ne diminuent en revanche pas davantage cet écart dans le secteur public.
Globalement, des hypothèses moins restrictives concernant les corrélations mathématiques aboutissent à une réduction de 10 % du différentiel dans le secteur privé et de 20 % dans le secteur public. Le fait d’éliminer les personnes qui ne peuvent être comparées au sexe opposé permet également de réduire considérablement l’écart salarial, dans une proportion allant jusqu’à 19 % dans le secteur privé et même 30 % dans le secteur public.
Inégalités salariales entre hommes et femmes dans les secteurs privé et public, selon des méthodes statistiques différentes (2016)
|Secteur privé||Secteur public|
|Différence de salaire globale||18,6 %||13,9 %|
|Différence de salaire inexpliquée||Partie expliquée de la différence globale||Différence relative par rapport aux méthodes standard||Différence de salaire inexpliquée||Partie expliquée de la différence globale||Différence relative par rapport aux méthodes standard|
|Méthodes standard (Blinder-Oaxaca)||7,7 %||59 %||6,4 %||54 %|
|Hypothèses concernant les relations mathématiques|
|moins restrictives||7,9 %||59 %||-1 %||5,1 %||63 %||-20 %|
|aucune||6,9 %||63 %||-10 %||5,2 %||63 %||-19 %|
|Comparabilité entre femmes et hommes|
|Comparabilité maximale||6,2 %||67 %||-19 %||4,5 %||68 %||-30 %|
|Comparabilité rudimentaire||7,3 %||61 %||-5 %||6,4 %||54 %||0 %|
|Compromis raisonnable||7,3 %||61 %||-5 %||6,1 %||56 %||-5 %|
|Résultat global de méthodes plus modernes (avec utilisation du compromis en matière de comparabilité)||6 %||68 %||-22 %||3,2 %||77 %||-50 %|
Source : Strittmatter et Wunsch (2021)
Hommes et femmes pas toujours comparables
L’ampleur du manque de comparabilité entre les femmes et les hommes est considérable. Dans le secteur privé, 89 % des femmes ne peuvent pas être reliées à un homme comparable pour au moins un des déterminants caractéristiques du salaire habituellement utilisés dans les analyses en Suisse. Dans le secteur public, ce chiffre est de 70 % – et cela malgré la grande abondance des chiffres d’observation de l’ESS, qui embrasse plus d’un million de salariés du secteur privé et plus de 400 000 salariés du domaine public.
La question de savoir combien de femmes et d’hommes doivent être exclus de l’analyse par manque de comparabilité revient à trouver un équilibre entre comparabilité et représentativité. Car exclure des personnes réduit d’une part la taille de l’échantillon et modifie d’autre part sa composition.
Un compromis, qui garantit que les déterminants salariaux particulièrement importants (mais pas tous) restent comparables, est donc recommandé. L’âge, la formation, le statut professionnel, la branche d’activité, le métier, la taille de l’entreprise, le type d’emploi et le canton de domicile font notamment partie de ces déterminants. Si l’on ne tient compte que des paramètres les plus essentiels pour les salaires, 39 % des femmes dans le secteur privé et 20 % dans le secteur public n’ont toujours pas d’homologue masculin comparable. L’écart salarial résiduel estimé entre les hommes et les femmes s’en trouve réduit d’environ 5 % dans les secteurs privé et public, même avec la méthode standard.
En réduisant encore le nombre de variables clés et en assurant la comparabilité uniquement pour l’âge, la formation, le statut professionnel, la branche d’activité, la profession et la taille de l’établissement, on trouve encore au moins 15 % de femmes sans personne de comparaison dans le secteur privé et 10 % dans le secteur public. Par rapport à la méthode standard, l’écart salarial résiduel estimé dans le secteur privé se réduit encore de 5 %, tandis que le recours à cette comparabilité rudimentaire n’a guère d’effet sur l’écart salarial inexpliqué dans le secteur public.
Les approches modernes davantage explicatives
En combinant les avantages de ces méthodes plus modernes et les exigences modérées en matière de comparabilité hommes-femmes, on obtient un écart salarial inexpliqué de 6 % pour le domaine privé. C’est plus de 20 % de moins qu’avec la méthode standard. Près de 70 % de l’écart salarial total entre femmes et hommes peut donc s’expliquer par une prise en compte adéquate des différences dans les paramètres déterminants du salaire. Dans le secteur public, la différence salariale inexpliquée se réduit de moitié à seulement 3,2 %, de sorte qu’il est même possible d’expliquer près de 80 % de la différence salariale générale. Cela signifie que l’écart salarial dans le secteur privé est à peine supérieur aux 5 % considérés comme critiques dans les analyses salariales obligatoires, et qu’il est même nettement inférieur dans le secteur public.
On voit ainsi de manière frappante à quel point le choix de la méthode est crucial, même lorsqu’on tire exactement les mêmes informations de l’ESS. Les études futures devraient mieux en tenir compte, puisqu’elles sont une base importante de décisions politiques. Ainsi, l’outil « Logib Module 1 » fourni par la Confédération pour les analyses obligatoires de salaires dans les entreprises utilise des méthodes encore plus restrictives que la décomposition de Blinder-Oaxaca (voir encadré). L’analyse des auteurs du présent article montre que ces méthodes aboutissent à une surestimation encore plus prononcée des écarts salariaux inexpliqués que l’approche standard de Blinder-Oaxaca. En outre, l’application de ces méthodes au sein d’une entreprise accentue considérablement le problème du manque de comparabilité entre les femmes et les hommes – surtout quand l’entreprise est de taille modeste[5].
- Voir Strittmatter et Wunsch (2021). L’étude a été soutenue par le Fonds national suisse de la recherche scientifique (projet FNS-Spark 190422) et par l’Agence française de la recherche (LabEx Ecodec/ANR-11-LABX-0047).
- Voir OFS (2021), ainsi que Kaiser et Möhr (2021).
- Blinder (1973), Oaxaca (1973).
- Voir Blinder (1973) et Oaxaca (1973) pour une description de cette méthode standard.
- Voir Felder et Wunsch (2021).