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La mesure des inégalités salariales entre les sexes est un sujet qui suscite de vives discussions. En 2014, l’ancien conseiller national PLR Ruedi Noser, aujourd’hui député au Conseil des États, avait déposé un postulat concernant l’évaluation des inégalités salariales et l’amélioration des résultats[1]. Il demandait au Conseil fédéral d’examiner l’analyse des discriminations salariales, établie par le Bureau fédéral de l’égalité entre femmes et hommes (BFEG), et d’élaborer un rapport sur la question. Il s’agissait de présenter la méthodologie appliquée jusqu’ici et la manière dont elle pourrait être actualisée en se fondant sur les connaissances scientifiques récentes. Dans ce cadre, le postulat demandait d’étudier s’il était possible de prendre en compte des variables supplémentaires pour expliquer les différences de salaire, comme l’expérience professionnelle, l’expérience en matière de direction, les formations continues suivies, les connaissances linguistiques et le taux d’occupation durant la carrière. Le Conseil fédéral devait aussi vérifier s’il était approprié de recourir à la moyenne comme indicateur des différences de salaire.
Les modèles d’analyse sont-ils encore d’actualité ?
Le BFEG a mandaté une expertise indépendante conjointement au Schweizer Institut für Empirische Wirtschaftsforschung de l’université de Saint-Gall et au bureau Infras. L’étude comportait trois volets :
- le modèle d’analyse de la statistique nationale (Office fédéral de la statistique, OFS), utilisé pour réaliser une évaluation spéciale de l’égalité salariale à partir des données de l’Enquête suisse sur la structure des salaires (ESS) ;
- le modèle d’analyse standard de la Confédération, utilisé par le BFEG pour les contrôles de l’égalité salariale à l’intérieur des entreprises dans le cadre des marchés publics (modèle d’analyse du BFEG)[2] ;
- un sondage représentatif auprès des entreprises au sujet du modèle d’analyse standard du BFEG[3].
L’étude avait pour but de vérifier si ces deux modèles étaient adaptés, du point de vue scientifique et compte tenu du travail administratif qu’ils représentent pour les entreprises et l’administration, pour expliquer les disparités salariales au niveau national et identifier les discriminations dans les entreprises. Pour chaque modèle, l’étude a examiné la méthode statistique employée, les variables choisies pour expliquer ou justifier les différences de salaire liées au sexe et aussi, dans le cas du modèle d’analyse standard de la Confédération, le seuil de tolérance de 5 %[4].
La mesure des inégalités salariales, et par voie de conséquence la détermination de l’ampleur de la discrimination, ont pris une importance nouvelle avec l’ouverture par le Conseil fédéral, le 18 novembre dernier, de la procédure de consultation relative à une modification de la loi fédérale sur l’égalité entre femmes et hommes (loi sur l’égalité, LEg). Ce projet prévoit d’imposer aux entreprises employant au moins cinquante personnes l’obligation d’effectuer une analyse des salaires tous les quatre ans[5].
Deux modèles poursuivant deux objectifs différents
L’étude a porté sur deux modèles d’analyse différents, qui se distinguent clairement par de nombreux aspects (voir tableau), en particulier leurs niveaux d’analyse et leurs objectifs respectifs.
Le modèle d’analyse de la statistique nationale (évaluation spéciale de l’ESS) étudie des données au niveau national et montre dans quelle mesure les différences de salaires peuvent être expliquées par les facteurs pris en compte. Une analyse de décomposition permet de détailler, au moyen de variables contrôlées, la part expliquée et la part non expliquée des écarts salariaux dans les branches et les grandes régions considérées. Cette analyse repose donc sur une approche explicative.
Le modèle d’analyse standard est appliqué à l’intérieur des entreprises dans le cadre du contrôle des marchés publics. Il a pour but de vérifier si l’égalité salariale interne est respectée et donne les moyens de répondre à une présomption valable de discrimination salariale systématique. Cette analyse repose donc sur une approche justificative.
Comparaison entre les modèles d’analyse du BEFG et de l’OFS
|Autorité compétente||Bureau fédéral de l’égalité entre femmes et hommes (BFEG)||Office fédéral de la statistique (OFS)|
|Analyse||Entreprises||Niveau national|
|Objectifs||Contrôle des salaires dans les entreprises qui postulent pour les marchés publics||Évaluation spéciale de l’égalité salariale, à partir de l’enquête sur la structure des salaires|
|Bases légales||Loi fédérale sur les marchés publics (LMP)||Ordonnance concernant l’exécution des relevés statistiques fédéraux|
|Groupe de référence||Totalité du personnel de l’entreprise||1,7 million de travailleurs dans env. 35 000 entreprises (tous secteurs d’activité confondus)|
|Méthode(s) utilisée(s)||Analyse de régression||Analyse de régression|
|Variables considérées||Nombre limité de variables standardisées, objectives et non discriminatoires se rapportant à l’ensemble de l’entreprise||Nombre étendu de variables objectives se rapportant à l’ensemble de l’économie suisse|
|Seuil de tolérance||Écart > 5 % statistiquement significatif||Néant|
|Conséquences juridiques pour l’entreprise||Plusieurs sanctions possibles : peine conventionnelle ; exclusion de la procédure des marchés publics ; révocation de l’adjudication ; résiliation du contrat||Néant|
Envisager l’utilisation d’autres méthodes statistiques
La méthode statistique utilisée jusqu’ici[6] est reconnue scientifiquement. Elle reflète bien la part de l’écart salarial imputable à chacune des variables explicatives. Toutefois, comme cette méthode repose sur la moyenne, ses résultats peuvent être influencés par des valeurs extrêmes. Il faut donc envisager l’utilisation d’autres méthodes statistiques basées entre autres sur la médiane[7].
Les variables actuellement prises en compte pour expliquer les disparités salariales entre femmes et hommes[8] sont bien adaptées au but visé. Elles sont reconnues scientifiquement et doivent être conservées. Il n’y a pas lieu d’ajouter dans le modèle d’analyse de l’OFS trois des facteurs cités dans le postulat : les formations continues suivies, les connaissances linguistiques et l’expérience en matière de direction. En effet, leur teneur explicative supplémentaire est faible (la variable position professionnelle reflète déjà l’expérience en matière de direction et les connaissances linguistiques ne sont pas pertinentes pour la fixation des salaires dans toutes les branches, par exemple). D’autre part, il est impossible de garantir un relevé fiable des données nécessaires[9].
En ce qui concerne le taux d’occupation durant la carrière (expérience professionnelle effective), les modèles de temps de travail ainsi que la pénibilité physique et psychique, il faut vérifier si les informations fiables requises peuvent être collectées dans des registres administratifs existants ou sur la base d’une évaluation des professions objective et neutre du point de vue du genre.
Le travail serait disproportionné pour les entreprises
La méthode statistique employée est reconnue scientifiquement et juridiquement. Elle doit donc être conservée, de même que le seuil de tolérance de 5 %, qui a prouvé son efficacité dans la pratique. Dans le modèle standard d’analyse de la Confédération, le BFEG emploie une méthode statistique analogue à celle que l’OFS applique dans la statistique nationale. Les autres modèles envisagés présentent l’inconvénient d’imposer aux entreprises un lourd travail technique de mise en œuvre[10].
Les variables utilisées jusqu’ici pour justifier les différences de salaires (formation, ancienneté, expérience professionnelle potentielle, niveau des qualifications requises et position professionnelle) sont appropriées pour expliquer les écarts salariaux. Elles ne comportent pas de potentiel discriminatoire. A contrario, les variables proposées dans le postulat, telles que les formations continues suivies, les connaissances linguistiques et l’expérience en matière de direction, ne conviennent pas pour le modèle d’analyse standard. Ainsi, le dernier facteur cité présente un potentiel discriminatoire, car les employeurs peuvent le comprendre différemment dans le cas des femmes et des hommes. Le taux d’occupation durant la carrière professionnelle peut non seulement être discriminatoire, mais aussi exiger des informations dont la fourniture demanderait un travail disproportionné aux entreprises par rapport à leur potentiel explicatif supplémentaire[11]. Les employeurs devraient renseigner sur le taux d’occupation durant la carrière et les éventuelles interruptions de l’activité professionnelle, sans qu’il soit possible d’assurer la qualité des données.
De plus, les courbes d’apprentissage et l’accumulation de capital humain, qui accroissent la productivité, évoluent différemment selon les métiers et les phases de la vie professionnelle. Les aspects qualitatifs se rapportent davantage au contenu du travail effectué qu’au taux d’occupation évoqué dans le postulat. Les employeurs devraient donc apprécier subjectivement dans quelle mesure les formations continues ou les expériences influent sur la performance, et donc sur le salaire, ainsi que ce qui constitue une interruption de carrière. Il serait donc impossible de garantir une opérationnalisation objective des données. Ces problèmes plaident contre l’intégration des variables en question dans un modèle d’analyse qui doit rester simple[12].
Les entreprises apprécient la simplicité du modèle d’analyse
En ce qui concerne le modèle d’analyse de la statistique nationale, le Conseil fédéral suivra les recommandations exposées plus haut. Par rapport au modèle d’analyse du BFEG, le Conseil fédéral estime qu’il faut trouver un juste milieu entre trois aspects : le caractère scientifique et la valeur informative du modèle, la conformité de la méthode et des variables avec le droit ainsi que la proportionnalité du travail demandé aux entreprises. C’est pourquoi il faut utiliser des méthodes standard qui bénéficient d’une large acceptation aux niveaux national et international et qui occasionnent le moins de travail possible aux entreprises et à l’administration. L’analyse de régression selon la méthode MCO est admise par le Tribunal fédéral[13]. Les analyses de l’égalité salariale pratiquées dans d’autres pays européens[14] reposent sur ce type de modèle d’analyse standard[15].
Des entreprises ont été interrogées sur le modèle d’analyse standard de la Confédération à l’occasion d’un large sondage représentatif[16]. Sur les 2712 firmes contactées, 1305 ont répondu au questionnaire. Elles considèrent majoritairement que le modèle d’analyse standard de la Confédération est approprié et elles en apprécient particulièrement la simplicité. Un sondage commandé par le Centre patronal aboutit aux mêmes résultats[17]. Compte tenu de ces observations, le Conseil fédéral arrive à la conclusion que le modèle d’analyse standard de la Confédération pour les marchés publics est adéquat dans sa forme actuelle et qu’il convient de le conserver[18].
- Postulat 14.3388 : « Égalité salariale. Améliorer la pertinence des statistiques » de juin 2014.
- Le modèle d’analyse standard de la Confédération est détaillé dans Schröter O. et Marti Whitebread C., « Lohngleichheitskontrollen im Beschaffungswesen des Bundes », dans Dunand J.-P. et Mahon P. (éd.), Die Gleichstellung von Frau und Mann in der Arbeitswelt. 1996-2016 : 20 Jahre Gleichstellungsgesetz, Centre d’étude des relations de travail (CERT), à paraître en février 2016.
- Stern S., Trageser J., Shultheiss A., Ruegge B. et Iten R., Regulierungsfolgenabschätzung zu den geplanten Massnahmen zur Durchsetzung der Lohngleichheit, Infras, 2015.
- Ce seuil permet de tenir compte des facteurs autres que discriminatoires que l’analyse standardisée n’est pas à même d’identifier et qui pèsent sur les salaires versés par l’entreprise. On supposera une discrimination à partir du moment où les différences salariales seront significativement supérieures à 5 %.
- Des informations complémentaires se trouvent sur le site de l’OFJ : www.ofj.admin.ch.
- Analyse de régression selon la méthode des moindres carrés ordinaires (méthode MCO) basée sur la moyenne.
- La médiane permet de couper une série de données en deux parties égales. Le salaire médian sépare la population de la même manière : la moitié des salariés gagnent moins et l’autre moitié plus. Il se différencie du salaire moyen qui est la moyenne arithmétique des salaires de toute la population considérée. Pour les détails sur les différentes méthodes, voir Felfe C., Tragesser J. et Iten R., Étude des analyses appliquées par la Confédération pour évaluer l’égalité des salaires entre femmes et hommes, p. 116-117, téléchargeable sur www.bfeg.admin.ch.
- Ce sont l’âge, l’état civil, le titre de séjour, la région, la formation, l’expérience professionnelle potentielle, l’ancienneté, le taux d’occupation, la branche, la position professionnelle, le niveau de compétences, le domaine d’activité, la taille de l’entreprise, le type de salaire, l’accord salarial et la forme de salaire.
- Felfe et al., pp. 118-120.
- Felfe et al., pp. 121-122.
- Felfe et al., p. 122-124.
- Felfe et al., p. 86.
- ATF 130 III 145.
- Par exemple l’Allemagne, la Belgique, la Finlande, la France, la Grande-Bretagne, le Luxembourg, les Pays-Bas, la Pologne et le Portugal.
- Voir le projet « equal pacE » sur http://www.equal-pace.eu/.
- Voir l’article de Stern et Trageser dans ce numéro.
- Paschoud S., Égalité salariale : la manipulation d’un juste principe, Études & Enquêtes n° 44, 2015, Centre Patronal.
- Examen critique des méthodes statistiques de la Confédération appliquées à l’égalité salariale entre femmes et hommes, rapport du Conseil fédéral, p. 19.