Suite à la QCA dichotomique, nous avons émis l’hypothèse selon laquelle l’effet de chacun des taux serait indépendant. Cette idée d’effet indépendant contrastant clairement avec les modélisations par la QCA doit être testée par un modèle additif plus classique tel que les corrélations et les régressions linéaires. C’est ce que nous allons faire pour clôturer ce chapitre.
Dans un premier temps, il est intéressant d’explorer, à l’aide de graphiques et de coefficients de Pearson, les corrélations bivariées entre coefficients de Gini et taux de syndicalisation et de couverture par des conventions collectives.
Le graphique XII.3 situe les pays164 en fonction de leur coefficient de Gini et leur taux de syndicalisation. Pour plus de lisibilité, la droite de régression linéaire (non pondérée) a été tracée. Bien que certains pays, comme la France, le Portugal ou le Royaume-Uni, s’écartent de cette droite, on observe une relation certaine entre le taux de syndicalisation et le coefficient de Gini : plus le premier est élevé, plus le second est faible. Par contre, si la relation semble être linéaire (même si, compte tenu du nombre d’observations, il est difficile d’en déterminer sa forme précise), on constate une certaine hétéroscédasticité puisque les écarts à la droite de régression sont plus importants quand le taux de syndicalisation est faible – ce qui indique que les situations sont plus
164 Dans ces analyses, nous avons réintégré les Pays-Bas et l’Espagne. En effet, leur présence améliore la généralité des résultats et les raisons qui avaient conduit à leur exclusion dans les QCA ne s’appliquent pas ici puisque nous ne nous basons plus sur une analyse en termes binaires. De toute façon, leur présence ne change pas fondamentalement les résultats.
diverses quand le taux de syndicalisation est faible que quand le taux de syndicalisation est élevé (faible inégalité).
On peut également quantifier cette relation par le coefficient de corrélation de Pearson. Quand on ne pondère pas les pays, il vaut -0,682. Ce qui est plutôt important. Par contre, quand on les pondère, il se réduit à -0,352. Ce qui est moins, mais toujours non négligeable. Cette diminution s’explique par le fait que les grands pays, comme la France ou le Royaume-Uni, sont plus éloignés de la droite de régression que les petits pays. L’explication de l’ampleur des inégalités salariales par les variations du taux de syndicalisation est donc plus pertinente pour les petits pays que pour les grands.
Avec le graphique XII.4, un exercice similaire a été réalisé pour le taux de couverture des conventions collectives. Même si certains pays (Malte, le Portugal et dans une moindre mesure Chypre, le Danemark, la Norvège ou les Pays-Bas) s’en éloignent, on observe également une relation claire entre taux de couverture par conventions collectives et coefficient de Gini : quand le premier augmente, le second diminue. Quant à la nature de cette relation, même si le nombre limité de pays ne peut que nous appeler à la prudence, il semble qu’on observe moins clairement une relation hétéroscédastique que dans le graphique XII.3.
Graphique XII.3: Corrélation entre le taux de syndicalisation et l'inégalité salariale en Europe occidentale 10 20 30 40 50 60 70 0. 32 0. 34 0. 36 0. 38 0. 40 0. 42 0. 44 0. 46
Taux de syndicalisation (en %)
In ég al ité s al ar ia le ( co ef fic ie nt d e G in i) Autriche Belgique Chypre Allemagne Danemark Finlande France Grèce Irlande Italie Luxembourg Malte Pays-Bas Norvège Portugal Suède Royaume-Uni Espagne
La quantification de cette relation par le coefficient de corrélation de Pearson témoigne d’une certaine robustesse. En effet, ce coefficient calculé sur base des données non pondérées vaut -0,595, ce qui est relativement prononcé. Si l'on pondère les pays, ce chiffre monte à -0,836, ce qui est vraiment important. On constate donc que contrairement à l’explication par le taux de syndicalisation, l’explication de l’ampleur des inégalités salariales par les variations du taux de couverture par les conventions collectives fonctionne mieux pour les grands pays que pour les petits. D’ailleurs, ils se situent tous près de la droite de régression.
Pour pousser légèrement plus loin cette analyse, on peut voir quels sont les résultats de l’addition de ces deux relations. Autrement dit, ces deux effets sont-ils complémentaires ou redondants ? Pour ce faire, deux modèles de régression linéaire comprenant les deux taux comme variables explicatives, successivement sans et avec pondération, seront présentés.
Le modèle de régression linéaire (non pondérée) détaillé dans le tableau XII.8, bien que parcimonieux, me semble très bon pour rendre compte des différences d’inégalités salariales entre les pays d’Europe occidentale. En effet, 71,6 % de la variation (variance) de l’ampleur de l’inégalité salariale entre pays d’Europe occidentale s’explique par des différences de taux de syndicalisation et taux de couverture par des conventions collectives entre pays. Ainsi, seulement un peu plus du quart (28,4 %) de la variation des inégalités entre pays s’explique autrement, c’est-à-dire par
Graphique XII.4: Corrélation entre le taux de couverture par conventions collectives et l'inégalité salariale en Europe occidentale
30 40 50 60 70 80 90 100 0. 32 0. 34 0. 36 0. 38 0. 40 0. 42 0. 44 0. 46
Taux de couverture des conventions collectives (en %)
In ég al ité s al ar ia le ( co ef fic ie nt d e G in i) Autriche Belgique Chypre Allemagne Danemark Finlande France Grèce Irlande Italie Luxembourg Malte Pays-Bas Norvège Portugal Suède Royaume-Uni Espagne
d’autres facteurs structurels, par des variations conjoncturelles (qui n’auraient pas été neutralisées en par le lissage des indicateurs) ou par des erreurs de mesures (ce qui comprend les inévitables erreurs d’échantillonnage liées à la taille limitée des enquêtes, mais aussi les erreurs plus humaines commises par les répondants, lors de l’encodage ou encore dans l’estimation des taux de syndicalisation et de couverture). De plus, chacun des taux a un effet significatif sur l’inégalité salariale : l’effet du taux de syndicalisation est significatif à 99,95 % et l’effet du taux de couverture est significatif à 99,76 %. Même si, comme nous l’avons vu, on peut émettre des réserves sur l’utilisation des tests statistiques dans ce type de comparaison internationale, on ne peut donc pas avoir de doute sur l’effet de chacune de ces variables sur l’inégalité salariale.
Tableau XII.8: Régression linéaire non pondérée sur l'inégalité salariale par les taux de syndicalisation et de couverture Paramêtres généraux R R2 R2 ajusté Signification (test de Fisher) 0.846 0.716 0.678 0.000 Coefficients Variable Coefficients non standardisés Coefficients standardisés Signification Intervalle de confiance (95 %) Borne inf. Borne sup.
(Constante) 0.51348 0.0000 0.46010 0.56686
Taux de syndicalisation -0.00131 -0.608 0.0005 -0.00195 0
Taux de couverture -0.00117 -0.507 0.0024 -0.00185 -0.00048
On peut également constater que l’effet des deux variables est quantitativement similaire. En effet, quand le taux de syndicalisation augmente de 10 points de pourcentage le coefficient de Gini diminue de 0,0131 et quand le taux de couverture des conventions collectives augmente de 10 points de pourcentage, le coefficient de Gini diminue de 0,0117. Ces valeurs proches, conjuguées au fait que les taux présentent le même ordre de grandeur, rendent les coefficients standardisés (qui quantifient l’effet d’une variable indépendamment de son unité de mesure) similaires. Par ailleurs – même, si comme nous l’avons vu au chapitre VIII, l’application de l’inférence statistique à ce cas fait débat –, on ne peut que constater que les intervalles de confiance des deux paramètres se recouvrent très largement. Ce qui veut dire que la taille de l'effet de ces deux variables est similaire. Il n'y en a pas une qui est plus importante que l'autre.
Le tableau XII.9 présente, quant à lui, les résultats de la régression linaire pondérée. Bien que le modèle ne diffère pas fondamentalement du modèle précédent – il me semble aussi très bon et les deux variables ont indubitablement un effet sur les inégalités salariales –, deux différences méritent d’être remarquées.
D’abord, ce modèle explique une plus grande proportion de la variation des inégalités salariales. En effet, en Europe occidentale, 82,1 % de la variation (variance) des inégalités salariales intra-nationales entre les pays s’explique par des différences de taux de syndicalisation et de taux de couverture des conventions collectives. On peut même considérer qu’en Europe occidentale, l’ampleur des inégalités salariales s’explique presque entièrement par des différences de syndicalisation et de couverture par des conventions collectives, puisque seulement 17,9 % de la variation des inégalités salariales intra-nationales entre pays ne s’explique pas de cette manière.
Tableau XII.9: Régression linéaire pondérée sur l'inégalité salariale par les taux de syndicalisation et de couverture Paramêtres généraux R R2 R2 ajusté Signification (test de Fisher) 0.906 0.821 0.798 0.000 Coefficients Variable Coefficients non standardisés Coefficients standardisés Signification Intervalle de confiance (95 %) Borne inf. Borne sup.
(Constante) 0.52867 0.0000 0.4928 0.5645
Taux de syndicalisation -0.00088 -0.351 0.0058 -0.0015 -0.0003
Taux de couverture -0.00160 -0.835 0.0000 -0.0018 -0.0012
Ensuite, on peut observer un changement de l’ampleur de l’effet des variables. Alors que, dans la régression non pondérée, les effets de chacune des variables étaient quantitativement similaires ; dans ce cas-ci, l’effet du taux de couverture semble supérieur à celui du taux de syndicalisation (même si les intervalles de confiance se chevauchent partiellement). On estime que quand le taux de couverture des conventions collectives augmente de 10 points de pourcentage, le coefficient de Gini se réduit de 0,0160, alors que quand le taux de syndicalisation augmente de 10 points de pourcentage, le coefficient de Gini se réduit seulement de 0,0088. Au regard des coefficients standardisés, l’effet du taux de couverture par conventions collectives est deux fois plus important (quantitativement) que l’effet du taux de syndicalisation.
Cette différence d’ampleur de l’effet des variables selon la pondération des pays rejoint notre interprétation des corrélations bivariées. Dans les grands pays, c’est essentiellement le taux de couverture et non le taux de syndicalisation qui limite les inégalités salariales. Au contraire, dans certains petits pays, c’est le taux de syndicalisation élevé, et non le taux de couverture, qui limite les inégalités salariales. On peut donc suggérer une hypothèse selon laquelle la taille du marché du travail pourrait influencer le mode de régulation de celui-ci. Dans les petits pays, les syndicats numériquement importants pourraient, sans toujours passer par des conventions collectives, influencer le fonctionnement du marché du travail (ce qui limite les inégalités salariales). Au contraire, dans les grands pays, le marché du travail serait trop vaste pour être influencé directement par les syndicats. L’utilisation massive des conventions collectives (qu’elles proviennent ou non de syndicats numériquement importants) serait nécessaire pour « réguler » le marché du travail.
Au-delà du choix de ces deux variables, suite aux conclusions de l’analyse exploratoire QCA, on peut quand même se demander si les variables écartées – la centralisation des négociations collectives et le salaire minimum – n’ont pas été écartées un peu trop tôt. Pour cela, on peut les inclure dans divers modèles de régression linéaires.
Contrairement à ce qu’on trouve dans la littérature (Rusinek 2009; Rueda et Pontusson 2000; Dittrich 2010), il semblerait que la centralisation des négociations collectives n’ait pas d’effet direct sur l’inégalité salariale. Il est vrai que l'on observe une corrélation pondérée de -0,448 entre la mesure de la centralisation et le coefficient de Gini. Toutefois, si l'on ne pondère pas, cette corrélation se réduit radicalement à -0.061 – parce que ce lien fort provient principalement du Royaume-Uni, un grand pays inégalitaire où la négociation collective est très décentralisée. Comme on peut le voir dans les tableaux ci-dessous, ce lien – tant sa signification statistique que son
ampleur – disparaît quand on prend en compte, à l’aide d’une régression multiple, la couverture par les conventions collectives et le taux de syndicalisation) que l’on pondère ou non la régression. Cela est dû à l’importante corrélation (au sein des pays occidentaux : 0,646 pondérée, et 0,451 non pondérée) entre ces deux variables explicatives, comme nous l’avons vu au chapitre XI. Notons que même en intégrant le degré de centralisation, les deux autres variables restent statistiquement significatives.
Quant au lien entre l’inégalité salariale et le salaire minimum, même si un test de Student ne permet pas de conclure à une différence significative, on constate que les pays avec un salaire minimum sont légèrement plus inégalitaires que ceux qui n’en ont pas : le coefficient de Gini des premiers vaut en moyenne 0,396 (sans pondération) ou 0, 401 (avec pondération), alors que celui des seconds vaut en moyenne 0,355 (sans pondération) ou 0,384 (avec pondération). Mais de toute façon, ce lien (déjà statistiquement non significatif) s’amenuise encore plus quand on prend en compte la syndicalisation et les couvertures par conventions collectives. En effet, comme indiqué dans les deux tableaux suivants, en contrôlant le taux de syndicalisation et le taux de couverture par convention collective, l’existence du salaire minimum ne diminue pas les inégalités salariales.
Tableau XII.10: Régression non pondérée sur l'inégalité salariale avec le taux de syndicalisation, le taux de couverture et le degré de centralisation de la négociation collective
Paramètres généraux
R R2
0,8723531395 0,761 0,0000
Coefficients
Variable Coefficients Erreur standard Signification Borne inf. Borne sup.
Constante 0,4958 0,0262 0,0000 0,4445 0,5471 Taux de syndicalisation -0,0013 0,0003 0,0005 -0,0019 -0,0007 Taux de couverture -0,0014 0,0003 0,0010 -0,0021 -0,0007 Degré de centralisation 0,0136 0,0084 0,1271 -0,0028 0,0301 Signification (test de Fisher) Intervalle de confiance (95 %)
Tableau XII.11: Régression pondérée sur l'inégalité salariale avec le taux de syndicalisation, le taux de couverture et le degré de centralisation de la négociation collective
Paramètres généraux
R R2
0,9262828942 0,858 0,0000
Coefficients
Variable Coefficients Erreur standard Signification Borne inf. Borne sup.
Constante 0,5213 0,0160 0,0000 0,4899 0,5526 Taux de syndicalisation -0,0010 0,0003 0,0020 -0,0015 -0,0005 Taux de couverture -0,0019 0,0003 0,0000 -0,0024 -0,0014 Degré de centralisation 0,0134 0,0071 0,0784 -0,0004 0,0272 Signification (test de Fisher) Intervalle de confiance (95 %)
Cependant, on peut quand même se demander si, parmi les pays où il existe un salaire minimum, le niveau du salaire minimum n’influencerait pas le niveau des inégalités salariales : un salaire minimum élevé permettrait de réduire les inégalités en relevant les bas salaires. Pour tester cette hypothèse, j’ai exclu les pays ne présentant pas de salaire minimum de l’analyse. Ensuite, j’ai calculé le rapport entre le niveau du salaire minimum mensuel brut en euros et niveau du PIB par habitant du pays165. Enfin, sur cet indicateur du salaire minimum ajusté au niveau de développement économique du pays, j’ai calculé des régressions linéaires (pondérées et non pondérées) en intégrant et en n’intégrant pas le taux de syndicalisation et le taux de couverture. Les résultats observés dans les tableaux XII.14, XII.15, XII.16 et XII.17 montrent que, bien que corrélé négativement avec l’inégalité salariale, l’effet du niveau du salaire minimum n’est jamais statistiquement significatif et quantitativement extrêmement faible comme l’indiquent les R² et les coefficients, au point où on peut se demander s’il a un effet.
165 Il s’agit des moyennes pour les années 2003 à 2009, calculées sur base des chiffres d’Eurostat (http://ec.europa.eu/eurostat/data/database). Comme dans le chapitre XI, il ne s’agit pas du PIB par habitant, mais d’un index situant le pays par rapport à la moyenne de l’Union Européenne (base 100).
Tableau XII.13: Régression pondérée sur l'inégalité salariale avec le taux de syndicalisation, le taux de couverture et l'existence d'un salaire minimum
Paramètres généraux
R R2
0,907 0,822 0,0000
Coefficients
Variable Coefficients Erreur standard Signification Borne inf. Borne sup.
Constante 0,5309 0,0204 0,0000 0,4908 0,5709
Taux de syndicalisation -0,0009 0,0003 0,0109 -0,0015 -0,0003
Taux de couverture -0,0016 0,0002 0,0000 -0,0020 -0,0012
Salaire minimum (existence) -0,0020 0,0095 0,8401 -0,0206 0,0167 Signification
(test de Fisher)
Intervalle de confiance (95 %) Tableau XII.12: Régression non pondérée sur l'inégalité salariale avec le taux de syndicalisation,
le taux de couverture et l'existence d'un salaire minimum Paramètres généraux
R R2
0,846 0,716 0,0004
Coefficients
Variable Coefficients Erreur standard Signification Borne inf. Borne sup. Constante 0,5166 0,0349 0,0000 0,4482 0,5850 Taux de syndicalisation -0,0013 0,0004 0,0025 -0,0021 -0,0006 Taux de couverture -0,0012 0,0003 0,0043 -0,0019 -0,0005 Salaire minimum (existence) -0,0020 0,0153 0,8963 -0,0320 0,0280
Signification (test de Fisher)
Tableau XII.14: Régression non pondérée sur l'inégalité salariale avec le taux de syndicalisation, le taux de couverture et le niveau du salaire minimum
Paramètres généraux
R R2
0,841 0,707 0,0488
Coefficients
Variable Coefficients Erreur standard Signification Borne inf. Borne sup.
Constante 0,5674 0,0544 0,0000 0,4609 0,6740
Taux de syndicalisation -0,0018 0,0007 0,0347 -0,0031 -0,0005
Taux de couverture -0,0015 0,0005 0,0312 -0,0025 -0,0004
Salaire minimum (niveau relatif) -0,0023 0,0053 0,6798 -0,0127 0,0081 Signification
(test de Fisher)
Intervalle de confiance (95 %)
Tableau XII.15: Régression pondérée sur l'inégalité salariale avec le taux de syndicalisation, le taux de couverture et le niveau du salaire minimum
Paramètres généraux
R R2
0,942 0,888 0,0030
Coefficients
Variable Coefficients Erreur standard Signification Borne inf. Borne sup.
Constante 0,5515 0,0336 0,0000 0,4856 0,6173
Taux de syndicalisation -0,0006 0,0005 0,3400 -0,0016 0,0005 Taux de couverture -0,0015 0,0002 0,0009 -0,0019 -0,0010 Salaire minimum (niveau relatif) -0,0042 0,0025 0,1466 -0,0092 0,0007
Signification (test de Fisher)
Intervalle de confiance (95 %)
Tableau XII.16: Régression non pondérée sur l'inégalité salariale avec le niveau relatif du salaire minimum
Paramètres généraux
R R2
0,285 0,081 0,4244
Coefficients
Variable Coefficients Erreur standard Signification Borne inf. Borne sup.
Constante 0,4506 0,0664 0,0001 0,3204 0,5808
Salaire minimum (niveau relatif) -0,0065 0,0077 0,4244 -0,0215 0,0086 Signification
(test de Fisher)
Pour terminer ce chapitre, on peut affirmer que, d’un point de vue théorique, les différences de syndicalisation et de couverture de conventions collectives suffisent à expliquer la quasi-totalité les variations structurelles de l’ampleur des inégalités de condition salariale entre pays d’Europe occidentale. D’une part, les R² sont très élevés – tellement élevés qu’on peut dire qu’ils sont proches de leur maximum atteignable en pratique. D’autre part, les principaux autres facteurs potentiels n’ont pas d’effet direct décelable : le salaire minimum (tant son existence que son niveau) ne semble pas avoir d’effet et le degré de centralisation des négociations collective n’a qu’un effet indirect – en augmentant le taux de couverture des conventions collectives.
Tableau XII.17: Régression pondérée sur l'inégalité salariale avec le niveau relatif du salaire minimum
Paramètres généraux
R R2
0,312 0,097 0,3800
Coefficients
Variable Coefficients Erreur standard Signification Borne inf. Borne sup.
Constante 0,4546 0,0587 0,0001 0,3395 0,5697
Salaire minimum (niveau relatif) -0,0058 0,0062 0,3800 -0,0179 0,0064 Signification
(test de Fisher)
C
HAPITREXIII : R
OBUSTESSE ET VARIATION DES RÉSULTATSComme nous venons de le voir, l’explication des variations de l’inégalité salariale au sein des pays d’Europe occidentale par le taux de couverture des conventions collectives et le taux de syndicalisation est assez impressionnante. Ces deux variables semblent expliquer la quasi-totalité des variations de l'ampleur de l'inégalité salariale entre pays d'Europe occidentale. Toutefois, on peut se demander si ce résultat n'est pas qu'une simple conséquence du choix de l'indicateur pour mesurer l'inégalité salariale. En effet, nous avons vu au chapitre VII, cet indicateur n'est pas exempt de défauts.
L'objectif de ce chapitre est donc d'évaluer à quel point le modèle explicatif des inégalités salariales identifié au chapitre XII est robuste en recourant à d'autres mesures des inégalités salariales. Pour ce faire, je vais procéder en quatre étapes. Dans un premier temps, je vais revenir sur les données SILC – étape nécessaire à la construction d'autres indicateurs. Dans un deuxième temps, je proposerai une mesure mensualisée du salaire, nous verrons si cet indicateur complémentaire permet de confirmer les conclusions du chapitre XII. Notons que seule cette analyse relève à proprement parler d'un test de robustesse des résultats. Dans un troisième temps, je déclinerai la mesure de l'inégalité en plusieurs indicateurs permettant chacun d’explorer une facette de la distribution inégale. Ainsi, l’utilisation des divers rapports interquantiles permet de voir si les taux de couverture et de syndicalisation influencent plutôt l’inégalité entre très bas et très haut salaires ou plutôt l’inégalité entre moyen-bas et moyen-haut salaires. Dans un quatrième temps, je reviendrai sur la discussion opposant le salaire-condition au salaire-revenu abordée dans le chapitre V. Comme nous l'avons vu, le salaire-condition est un indicateur de la position des travailleurs sur le marché du travail, et il se mesure à partir du coût du travail. C'est cette approche que j'ai utilisée dans les chapitres VII et XII. Au contraire, le salaire revenu est un indicateur des ressources du travailleur, et il se mesure à partir du salaire net direct et indirect. Dans cette dernière section, nous verrons à quel point les conclusions tirées sur le salaire-condition au chapitre XII peuvent se généraliser au salaire-revenu du travailleur, et ainsi influencer les inégalités de conditions de vie entre ménages.