Les déterminants du salaire

L’estimation des déterminants des salaires permet de diagnostiquer l’influence des variables successives

« toutes choses égales par ailleurs ». Le secteur d’activité intervient comme une variable de contrôle. Il est encore plus important pour les femmes que pour les hommes⁴.Par rapport au secteur privé tertiaire, le secteur public et l’industrie leur offrent en moyenne des salaires entre 10 et 20 % plus élevés – sauf au Danemark et en Belgique – alors que, pour les hommes, le bonus à travailler hors du tertiaire privé se limite aux pays de l’Europe du sud et à l’Allemagne. Ce bonus, lorsqu’il existe, est plus faible dans l’industrie (entre +3 % et +9 %). Les revenus sont généralement plus faibles dans l’agriculture, surtout au Portugal⁵.

Pour les deux sexes, le niveau d’instruction a une influence générale à peu près constante en Europe. Par rapport au baccalauréat ou équivalent, avoir un niveau d’étude inférieur déprime le salaire des hommes de 15 % environ alors que des études supérieures l’augmentent de 30 %. Dans deux pays, le diplôme joue un rôle beaucoup plus grand. En France des études supérieures « rapportent » près de 60 % et au Portugal les écarts entre plus et moins diplômés sont deux fois plus importants (+60 % pour des études supérieures contre –40 % pour ceux qui n’ont pas le niveau du baccalauréat). Ceci peut être mis en relation avec le faible revenu relatif des agriculteurs et d’autres catégories peu instruites. À l’opposé, le rendement des études supérieures est le plus faible au Royaume-Uni (+20 %). Du côté des moins diplômés, parmi les personnes qui n’ont pas atteint le niveau du bac, les Français et les Britanniques sont les moins pénalisés (-12 %).

Pour les femmes, à l’exception du Royaume-Uni, le bonus associé aux diplômes supérieurs est un peu moins grand (+14 % en moyenne), alors qu’il était proche de 30 % pour les hommes. Le fait de n’avoir pas atteint le niveau du baccalauréat est un peu plus pénalisant pour les femmes que pour les hommes⁶. Cette faiblesse relative des femmes aux deux extrémités de l’échelle des salaires est particulièrement importante en Grèce et au Portugal.

Quant aux autres éléments du salaire, expérience et chômage, ils présentent de fortes variations selon la place des femmes et des hommes sur le marché du travail.

4 Les chômeurs n’ayant jamais travaillé seront considérés comme appartenant au secteur privé par défaut car celui-ci

représente 80 % du salariat et les salariés du secteur public ne sont quasiment pas chômeurs.

5 Dans ce pays ce phénomène, qui concerne une population agricole relativement importante, fait que les revenus sont assez hétérogènes.

6 Ceci s’explique soit parce que le niveau général des diplômes féminins est plus bas, soit qu’effectivement les bas

150 Tableau 2 Déterminants des salaires des hommes – Effet sur son augmentation relative A. Europe du Nord et Continentale B. Pays Méditerranéens et Irlande Variables explicatives Belgique Danemark France Allemagne Royaume-Uni Grèce Irlande Italie Portugal Espagne du logarithme du salaire Constante 10,4802*** 8,9065*** 8,6722*** 7,8956*** 6,3431*** 11,6426*** 6,0913*** 7,0238*** 11,5505*** 11,4070*** Niveau d’études inférieur au Bac -0,2004*** -0,1560*** -0,1241*** -0,2843*** -0,1203*** -0,2507*** -0,1864*** -0,2317*** -0,4198*** -0,1631*** Etudes supérieures 0,3507*** 0,2629*** 0,6017*** 0,4174*** 0,2095*** 0,3154*** 0,3212*** 0,3649*** 0,6330*** 0,3494*** Expérience 0,0313*** 0,0332*** 0,0132*** 0,0807*** 0,0685*** 0,0077*** 0,0388*** 0,0125*** 0,0312*** 0,0046 Expérience au carré -0,0003*** -0,0003*** -0,00007*** -0,0003*** -0,0003*** -0,00007** -0,0002*** -0,00009***0,0002*** -0,00004 Temps partiel -0,1274* -0,2243*** -0,2367*** -0,1495*** -0,2572*** -0,0347 -0,2409*** -0,1924*** -0,1738* -0,1419*** Secteur Public 0,0392* -0,0986*** 0,0294** 0,1046*** -0,0845*** 0,0206 -0,0422** 0,0798*** 0,0764*** 0,0530*** Agriculture -0,5643*** -0,3894*** -0,3233*** -0,3777*** -0,4486*** -0,4450*** -0,4867*** -0,4573*** -1,0140*** -0,3461*** Industrie 0,0109 -0,0410*** 0,0376*** 0,0310*** 0,0360*** 0,0192* 0,0756*** 0,0521*** -0,0325*** 0,0908*** Durée de la dernière période de chômage -0,0213 0,0236 -0,0711*** -0,028 -0,1562*** -0,0424*** -0,0637*** -0,0674*** -0,0842*** 0,0335** Nombre de périodes de chômage -0,0222 -0,0173 0,0497*** 0,0393* 0,0166 0,0002 0,0299 0,05365*** 0,0000003 -0,0032 1995 0,0673 0,1587* 0,03849 -0,1224* -0,0144 0,1343*** 0,1129** 0,1395*** -0,0713 0,0270 1996 0,1465** 0,1671* 0,0348 -0,0476 0,1583*** 0,1775*** 0,1791*** 0,1755*** -0,0685 0,0200 1997 0,1479 0,2644*** 0,0118 -0,1183* 0,0739 0,2818*** 0,2216*** 0,2455*** -0,0852 0,1405*** 1998 0,3428*** 0,1557 0,0214 -0,1990*** -0,0012 0,3464*** 0,2384*** 0,3744*** -0,0644 0,2202*** 1999 0,2836*** 0,3161*** 0,0926* -0,1336 -0,0421 0,3532*** 0,2013*** 0,3188*** 0,0662 0,4236*** 2000 0,2687*** 0,3259*** 0,0940* -0,2875*** -0,0336 0,4177*** 0,2704*** 0,3476*** -0,1111 0,5455*** Ratio de Mills étendu 1994 -0,0404** 0,0278 0,0904*** -0,0457** 0,1081*** 0,1138*** 0,1341*** 0,1209*** 0,0037 0,0938*** Ratio de Mills étendu 1995 -0,0669*** -0,0302 0,0684*** -0,0311 0,0985*** 0,0927*** 0,0840*** 0,0798*** 0,0439 0,1079*** Ratio de Mills étendu 1996 -0,0930*** -0,0184 0,0719*** -0,0941*** 0,0293* 0,1264*** 0,0785*** 0,0628*** 0,0613** 0,1085*** Ratio de Mills étendu 1997 -0,0711*** -0,0449** 0,0879*** -0,0972*** 0,0652*** 0,1176*** 0,0836*** 0,0621*** 0,0755** 0,0950*** Ratio de Mills étendu 1998 -0,1580*** 0,0069 0,0885*** -0,1036*** 0,0510*** 0,1214*** 0,0957*** 0,0255 0,0745** 0,0749*** Ratio de Mills étendu 1999 -0,1059*** -0,0532*** 0,0823*** -0,1549*** 0,06898*** 0,1428*** 0,1340*** 0,0638*** 0,0042 0,0029 Ratio de Mills étendu 2000 -0,0747*** -0,0434** 0,0855*** -0,1088*** 0,0767*** 0,1423*** 0,1400*** 0,0702*** 0,1116** -0,04169 Expérience moyenne dans le panel -0,0077 -0,0145*** -0,0060*** -0,0619*** -0,0466*** 0,0076** -0,0174*** -0,00006 -0,0118** 0,0048 Expérience moyenne au carré 0,0001** 0,0001*** 0,00004** 0,0001*** 0,0001*** -0,00004 0,0001*** -0,000002 0,00003 0,0000007 Temps partiel moyen -0,4985*** -0,5712*** -0,7795*** -0,9124*** -0,6902*** -1,0684*** -0,5136*** -1,2719*** -0,8121*** -0,8844*** Nombre moyen d’enfants 0,0254** 0,0312*** 0,0366*** 0,0777*** 0,0413*** 0,0251*** 0,0669*** 0,0295*** -0,0043 0,0285*** Durée de chômage moyenne -0,0946** -0,0857*** -0,1591*** -0,0945*** -0,0428 -0,0932*** 0,0031 -0,1601*** 0,0392 -0,1458*** Nombre de périodes de chômage moyen 0,0181 0,0086 -0,1163*** -0,1448*** -0,0826*** 0,0246* -0,0568** -0,0163 0,0790** 0,0050 Chômage de longue durée moyen -0,2005*** -0,0702*** -0,0724*** -0,1019*** -0,2409*** -0,1876*** -0,1978*** -0,1230*** -0,0748** -0,1130*** R2 0,26 0,29 0,41 0,39 0,31 0,38 0,44 0,25 0,40 0,35 Nombre d’observations 9246 8678 20250 23494 15270 17495 12047 26419 19255 22074

151 Tableau 3 Déterminants des salaires des femmes – Effet sur son augmentation relative A. Europe du Nord et Continentale B. Pays Méditerranéens et Irlande es explicatives Belgique Danemark France Allemagne Royaume-Uni Grèce Irlande Italie Portugal Espagne ithme du salaire te 10,4362*** 8,6837*** 8,6655*** 7,3989*** 6,5226*** 11,4540*** 6,0549*** 7,0041*** 11,0209*** 11,0875*** études inférieur au Bac -0,0996*** -0,1094*** -0,17529*** -0,1108*** -0,19204*** -0,2847*** -0,2082*** -0,2437*** -0,4940*** -0,2336*** ieures 0,2029*** 0,1131*** 0,3470*** 0,2473*** 0,1378*** 0,1803*** 0,2898*** 0,1252*** 0,4697*** 0,2673*** 0,0097 0,0084 0,0055*** 0,0638*** 0,0676*** 0,0365*** 0,0372*** 0,0176*** 0,0225*** 0,0255*** carré -0,00002 0,0001*** -0,00003 -0,0002*** -0,0002*** -0,0001*** -0,0002*** -0,00007* -0,00004 -0,0001*** -0,1725*** -0,1704*** -0,2215*** -0,2566*** -0,4571*** -0,1176*** -0,3444*** -0,1404*** -0,2413*** -0,1579*** Public 0,1176*** -0,0185 0,2505*** 0,2298*** 0,0962*** 0,0895** 0,1053*** 0,1839*** 0,18698*** 0,1387*** lture -0,5356 0,4972*** -0,3702*** -0,2653*** -0,5438*** -1,1720*** -0,2810*** -1,3764*** -1,1316*** -0,8393*** 0,0437* 0,0388** 0,1904*** 0,2004*** 0,1352*** 0,1246*** 0,17231*** 0,1760*** 0,0933*** 0,1589*** nière période de chômage -0,0756*** 0,0161 -0,0489*** -0,0471** -0,0094 -0,0174 -0,0429** -0,0059 -0,0342 -0,0436*** iodes de chômage -0,0142 -0,0120 0,0337*** 0,1423*** -0,0199 0,0206* 0,0224 0,0487*** 0,0066 0,0115 1995 -0,0044 0,0861 -0,0066 -0,0915 -0,1810*** 0,1088** 0,0493 0,0578 0,0751 0,1117*** 1996 0,0350 0,1420** -0,0075 -0,2025*** -0,2103*** 0,1979*** 0,0196 0,0926** 0,0545 0,1056** 1997 0,0217 0,2295*** 0,0009 -0,2513*** -0,2380*** 0,2916*** 0,0576 0,1751*** 0,1263* 0,1655*** 1998 0,0755 0,2135*** 0,0258 -0,2269*** -0,3239*** 0,3542*** 0,1150** 0,1881*** 0,1632** 0,1975*** 1999 0,0523 0,3069*** 0,0336 -0,3036*** -0,3410*** 0,3308*** 0,2055*** 0,1827*** 0,0693 0,2590*** 2000 0,1671* 0,3590*** 0,0616 -0,5039*** -0,3107*** 0,3570*** 0,3399*** 0,2097*** 0,1361 0,2556*** de Mills étendu 1994 0,0244 0,0717*** 0,0266 0,0508 0,0987*** 0,1932*** 0,1555*** 0,1162*** 0,1666*** 0,1612*** de Mills étendu 1995 0,0329 0,0572** 0,0196 0,0479* 0,1269*** 0,1398*** 0,1094*** 0,0769*** 0,1373*** 0,1061*** de Mills étendu 1996 0,0310 0,0513** 0,0246* 0,0905*** 0,1267*** 0,1308*** 0,1183*** 0,0687*** 0,1622*** 0,1197*** de Mills étendu 1997 0,0407 0,0387 0,0362** 0,0886** 0,1243*** 0,1390*** 0,1281*** 0,0427*** 0,1381*** 0,1260*** de Mills étendu 1998 0,0213 0,0748** 0,0277* 0,0369 0,1099*** 0,1089*** 0,0935*** 0,0465*** 0,1077*** 0,11108*** de Mills étendu 1999 0,0709** 0,0544* 0,0484** 0,0669** 0,1221*** 0,1178*** 0,1054*** 0,0548*** 0,1431*** 0,1406*** de Mills étendu 2000 0,0144 0,0457 0,0427*** 0,1573*** 0,1373*** 0,1095*** 0,0879*** 0,0554*** 0,1420*** 0,1337*** enne dans le panel -0,0010 0,0029 0,0016 -0,0462*** -0,0562*** -0,0160*** -0,0275*** -0,0076* -0,0032 -0,0099* enne au carré -0,00007 0,00004 -0,00005** 0,00002 0,0001*** -0,00005 0,0001*** -0,00002 -0,0001*** 0,00005 moyen -0,3928*** -0,3932*** -0,5719*** -0,6699*** 1,0695*** -0,7894*** -0,3976*** -0,5729*** -0,6462*** -0,6042*** yen d’enfants -0,0110 0,0284*** -0,0337*** -0,0991*** -0,1442*** 0,0260*** -0,0045 0,0237** -0,0530*** 0,0116 e chômage moyenne -0,0684* -0,0467 -0,0947*** -0,0173 -0,0572 -0,0414* 0,0099 -0,1255*** -0,0496 -0,0180 iodes de chômage moyen -0,0221 0,0119 -0,0872*** -0,2124*** -0,0607** 0,0884*** -0,0613*** -0,0153 0,0347 -0,0022 ngue durée moyen -0,1514*** -0,1109*** -0,2119*** 0,0094 -0,2283*** -0,1019*** -0,0722** -0,1500*** -0,0877*** -0,1140*** 0,23 0,26 0,39 0,34 0,39 0,40 0,46 0,26 0,49 0,38 7624 8012 16975 18811 15693 8361 6998 15201 13488 11666

152 2.2.2. L’impact du chômage sur le salaire des hommes

Le modèle distingue trois effets possibles du chômage sur les salaires potentiels des personnes sans emploi : la non-expérience, la durée du chômage et le chômage récurrent. La durée du chômage concerne le chômage court – de moins d’un an – dont l’influence se fait sentir jusqu’à un an après la reprise d’emploi.

Le chômage de longue durée est appréhendé sous forme de la variable indicatrice « avoir connu le chômage long » dont le souvenir se fait sentir plus longtemps. Cette variable sera intégrée sous forme de moyenne au cours du panel⁷. À ces effets, s’ajoute la part d’hétérogénéité non observée – moyenne de ces variables durant tout le panel – pour former l’effet apparent du chômage. Le graphique ci-dessous se propose de faire la synthèse de certains de ces éléments en simulant l’impact d’une période unique de six mois de chômage sur le salaire espéré. L’effet pur d’un semestre au chômage reprend l’impact du chômage court sur la durée et l’expérience perdue tandis que l’effet apparent intègre également l’impact de l’hétérogénéité non observée.

Graphique 1

Effet d’un semestre de chômage sur les salaires des hommes

Dans tous les pays considérés, le chômage des hommes agit négativement sur le salaire espéré. Le Royaume-Uni se distingue nettement des autres pays. La simulation d’un semestre de chômage déprime le salaire de 20 %, alors que cet effet n’est que d’environ 4-5 % en Belgique, en Espagne et en Grèce, et proche de 10 % dans les autres pays européens. Ces résultats semblent ainsi en accord avec la littérature anglo-saxonne qui soulignait des effets relativement importants du chômage dans les économies les plus flexibles. À l’autre extrême, c’est au Danemark que cet effet est le plus faible, de l’ordre de 1 %.

Les chômeurs britanniques cumuleraient toutes les formes de handicap : le chômage joue d’abord par sa durée, le handicap étant d’autant plus fort qu’il s’agit de chômage récurrent. À cela s’ajoute une influence importante de la perte d’expérience (-7 %). Au Portugal et en Irlande, un semestre de chômage coûte 11 % du salaire espéré, ce qui s’explique essentiellement par l’effet de durée. En Allemagne, cette même perte de 11 % s’explique par la perte d’expérience, dans ce pays qui valorise tout particulièrement l’expérience professionnelle. À l’autre extrême, l’effet du chômage au Danemark est faible.

Avoir connu un chômage de plus d’un an au cours des années précédentes ne joue dans aucun des dix pays. Les chômeurs de longue durée n’expérimentent pas une réduction supplémentaire de leur salaire à leur reprise du travail après leur période de chômage long, en sus de l’impact du chômage « court » limité à un an. Par contre ces personnes avaient déjà un salaire déprimé, dès leur entrée dans le panel, à des degrés divers selon les pays⁸.

7 Ce choix résulte d’estimations multiples : il s’est avéré par exemple que la durée du chômage long ne joue pas. Par

ailleurs le salaire n’est pas plus élevé avant et après une période de chômage long. Dès leur début d’activité, les chômeurs qui ont un chômage de plus d’un an ont un salaire plus faible que la moyenne.

8 Cet effet est appréhendé pas la variable moyenne de « avoir connu le chômage long » dans tout le panel.

Les personnes qui en moyenne ont connu ou bien vont connaître le chômage long ont un salaire déjà inférieur de 20 % en Belgique, en Irlande, en Grèce et au Royaume-Uni. La réduction tourne autour de 10 % ailleurs. Elle est de 7 % au Danemark, en France et au Portugal. Par ailleurs, ces personnes en chômage long ont été inclues, pendant leur période de chômage, parmi les personnes sélectionnées dont on ne connaît pas le salaire, qu’elles soient en attrition, non actives ou chômeuses de longue durée. À ce titre, les coefficients du ratio de Mills, qui expriment la sélection, restent inférieurs en magnitude à cet effet négatif considérable.

En règle générale, le chômage per se pendant les années d’observation du panel a un effet modeste sur les salaires dans les pays de l’Europe du Sud et au Danemark. Dans les autres pays, et plus particulièrement en Grande-Bretagne, l’effet est plus marqué. Le Portugal, par son taux d’emploi important et par le signal négatif lié à la durée du chômage, constitue une exception et se rapproche de ces pays.

En outre, il existe bien un stigma important lié au chômage, qui est dû aux caractéristiques personnelles des chômeurs. Cet effet est surtout apparent dans les pays de l’Europe du Sud et particulièrement en France. Cette hétérogénéité est donc présente dans ces pays et, dans une moindre mesure, au Royaume-Uni.