La théorie économique prévoit que la production des travailleurs augmentera suite à une hausse du taux de salaire à la pièce et que la production changera de façon non négative suite à une hausse de la bienfaisance de son employeur. Pourtant, ces hypothèses n’ont pas été suffisamment évaluées. Cette section détaille les résultats statistiques des analyses du modèle présenté à la section précédente. La cible des analyses de ce mémoire demeure dans le deuxième terme de l’équation (IV.11).
La base de données employée à l’étude de cette question contient un total de 36 employés observés au cours d’une période de 14 jours, ce qui fournit un échantillon de 430 observations. La majorité des observations de l’échantillon travaillent une journée définie « normale ». Cependant, 33 observations ne conviennent pas à cette définition, soit un nombre suffisant à cause des incohérences sérieuses dans les résultats. Les analyses de cette enquête sont alors contraintes aux observations qui consistent en une journée d’au moins 10 heures, ce qui inclut 19 observations constituées d'une journée de travail de onze heures et une de douze heures. Ce choix est motivé par le fait qu'une onzième heure de travail est souvent passée hors chantier sur des tâches administratives, comme le triage des différentes espèces d’arbres, ou la paperasse. Finalement, les analyses de ce document se restreignent aux travailleurs qui ont gagné un revenu positif et excluent donc toute journée de travail durant laquelle un travailleur n’a planté aucun arbre. Une fois que ces corrections sont prises en compte, la base de données compte 293 observations.
Le comportement des travailleurs est distinct durant chacune de ces trois périodes. La moyenne d’arbres plantés varie, mais demeure aisément à l’intérieur d’un écart type. Les conditions climatiques sont également diverses, étant plus sèches et beaucoup plus chaudes durant les traitements expérimentaux que durant la période de contrôle.
Sans traitement expérimental, un travailleur plante en moyenne 1335,63 arbres par journée de dix heures, ce qui implique un salaire brut moyen de 267,13 $ par jour. La période de contrôle compte huit jours de travail qui ont connu 3,65 mm de pluie et une température de 14,87 ˚C en moyenne. Ces données peuvent être trompeuses en raison de deux jours aberrants qui ont connu plus que 15 mm de pluie. Par contre, une claire division existe entre la première semaine et la deuxième, qui a été beaucoup plus froide et n’a connu aucune activité expérimentale. Ces données sont présentées au Tableau V.1 :
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Tableau V.1 : Statistiques de la période de contrôle
Variables
Nombre
d’observations
Moyenne Écart-type
Minimum Maximum
Arbres plantés 166 1335,63 391,43 587,00 2331,00
Pluie (mm) 8 5.60 6.83 0.00 16.60
Température moyenne (oC) 8 14.15 2.82 9.40 18.20
Température maximale (oC) 8 17.96 3.15 14.10 23.80
Température minimale (oC) 8 10.30 2.95 4.70 13.20
Le premier traitement expérimental, soit l’application d’une prime salariale, s’est déroulé le 1 et le 2 juin et une moyenne de 1288,56 (257,71 $) arbres plantés est observée durant ce temps. Les deux jours durant lesquels cette hausse salariale était en vigueur furent les plus chauds de la période d’observation, ayant la deuxième et troisième plus forte température maximale et les plus fortes températures moyennes. Une hausse du nombre d’arbres plantés est anticipée en présence de ce traitement, mais une baisse légère est constatée. Quant à ce résultat, une explication économique ne peut être considérée qu’avant la variation de la température ne soit prise en compte. Ces données sont présentées au Tableau V.2 :
Tableau V.2 : Statistiques de la période durant laquelle la prime salariale est en vigueur
Variables
Nombre
d’observations
Moyenne Écart-type
Minimum Maximum
Arbres plantés 65 1288,56 389,65 540,00 2340,00
Pluie (mm) 2 0.30 0.42 0.00 0.60
Température moyenne (oC) 2 20.25 0.49 19.90 20.60
Température maximale (oC) 2 25.90 0.99 25.20 26.60
Température minimale (oC) 2 14.55 1.91 13.20 15.90
Le deuxième traitement a été appliqué durant le 27 et le 29 mai pour certains travailleurs et le 30 et 31 mai pour d’autres et est accompagné d’une hausse d’arbres plantés de 51,70 par rapport aux conditions de contrôle. La moyenne de 1384,32 arbres plantés implique qu’un don moyen de 41,52 $ a été fait par travailleur. Les quatre jours de traitement ont été plus chauds que la période de contrôle, mais moins chauds que les conditions observées durant la prime salariale. Ces données sont présentées au Tableau V.3 :
Tableau V.3 : Statistiques de la période durant laquelle l’employeur fait des dons de
bienfaisance
Variables
Nombre
d’observations
Moyenne Écart-type
Minimum
Maximum
Arbres plantés 62 1384,32 415,48 747,00 2651,00
Pluie (mm) 4 0.15 0.30 0.00 0.60
Température moyenne (oC) 4 18.05 1.01 17.10 19.20
Température maximale (oC) 4 24.15 2.97 21.10 28.20
Température minimale (oC) 4 11.65 3.97 5.90 15.00
À partir des résultats présentés, une baisse de la productivité du travail est observée lorsque le salaire augmente. En présence d’un salaire plus élevé de 0,03 $, les travailleurs plantent en moyenne 47 arbres de moins par jour. Autrement dit, une hausse salariale de 15 % est accompagnée d’une baisse de productivité de 3,52 %. En moyenne, les travailleurs plantent 49 arbres de plus quand leur employeur promet de faire un don de bienfaisance que sous le régime normal; soit une hausse de productivité de 3,64 %. Il existe toutefois plusieurs facteurs confondants pouvant affecter cette valeur. Premièrement, toute variable qui n’influence que ces deux jours apparaîtra dans l’effet du coefficient expérimental puisque la prime salariale a été appliquée le 1 et le 2 juin pour chaque travailleur. Deuxièmement, la moyenne d’arbres plantés durant chaque différent traitement est accompagnée d’un écart-type de près de 400, ce qui est considérablement plus élevé que les variations entre les périodes de traitement. Finalement, la comparaison des trois tables de données est compliquée par la variation des conditions climatiques. Un modèle économétrique est nécessaire afin de prendre en compte ces irrégularités. À cette fin, un modèle à effets fixes est développé à la prochaine section.