Université de Montréal
RAPPORT DE RECHERCHE
INÉGALITÉ SALARIALE ACTUELLE ENVERS LES FEMMES EN
FRANCE.
Quelle est la situation de la France au 21ème siècle face à la discrimination salariale envers les femmes et d’où viennent ces inégalités salariales ?
Comment a évolué la position des femmes françaises face à l’emploi et à leur rémunération ? Où se situe la France par rapport aux autres pays européens ?
Rédigé par
Barone Camille
Dirigé par
Andriana Bellou
Département de sciences économiques
Faculté des arts et des sciences.
SOMMAIRE
1) Introduction……….….1-2 2) Revue de la littérature ……….3-5 3) Les Données ……….….……6 4) La méthodologie économétrique 4.1 Les variables ……….7-8 4.2 Le modèle ………...9-10 5) Les résultats ………11-136) La situation de la France au 21ème siècle face à l’écart salarial
6.1 L’Evolution de l’écart salarial entre hommes et femmes et de
l’activité féminine en France ces vingt dernières années ………..…14-15 6.2 Comparaison entre la situation Française et celle des autres pays Européens ………..…16-17
7) Conclusion ………..……18-19
8) Bibliographie ………..…20-21
Annexe A : descriptives statistiques ………...…22 Annexe B : résultats des régressions ……….……23-24 Annexe C : résultats finaux des régressions ...………...25-26 Annexe D : graphiques………..……….27-28
1)
INTRODUCTION
Il y a eu une forte féminisation de la population active pendant la seconde
Guerre Mondiale et après la révolution industrielle, le taux d’emploi des femmes à largement doublé. Cette monté en puissance des femmes au travail est
progressivement devenue une réalité depuis plusieurs décennies, c’est pourquoi de nombreux chercheurs ce sont de plus en plus intéressés à ce sujet et ils ont trouvé que les femmes gagnent un salaire inférieur à celui des hommes.
« A productivité égale, salaire inégal » c’est ainsi que l’on a décidé de définir la discrimination salariale à l’encontre d’un groupe.
Lorsque, à productivité égale, un groupe gagne plus qu’un autre groupe c’est alors de la discrimination, cette dernière peut être raciale ou sexuelle.
Cependant on cherche à déterminer quels sont les facteurs qui peuvent
expliquer cette différence persistante des salaires. Nous allons nous concentrer sur la discrimination salariale envers les femmes en France, car en effet le manque à gagner des femmes par rapport aux hommes a fait l’objet de nombreuses études dans le monde.
Il me parait donc nécessaire de comprendre d'où peut provenir cette
discrimination entre les deux sexes. Pour cela nous allons étudier l’écart salarial actuel entre les hommes et les femmes en France, en le comparant d’une part à son évolution passé et d’autre part aux autres pays européens pour voir la situation actuelle de L’Europe et de la France quant à la question de la discrimination envers les femmes.
La France n’a pas fait l’objet de beaucoup d’études récentes à ce sujet qui pourtant est une triste réalité.
En effet le « pays des droits de l’Hommes et du citoyen » qui prône l’égalité des droits et l’égalité des chances est bel et bien loin de son objectif.
Il est donc intéressant et nécessaire de mettre en évidence cette discrimination et d’essayer de comprendre pourquoi en France c’est plutôt à productivité égale, rémunération inégale.
Dans un premier temps nous allons faire un tour non exhaustif de la littérature à ce sujet, afin de montrer à quel point cette question est importante.
Puis dans un second temps nous allons présenter nos données, nos variables et notre modèle.
Enfin nous allons exposer nos résultats et comparer la situation actuelle de la France par rapport aux autres pays européens et voir son évolution dans le temps face à la différence salariale et à la féminisation de la population active.
Nous allons essayer de répondre à certaines questions pour établir quelle est la situation de la France au 21ème siècle face à la discrimination salariale envers les
femmes et d’où viennent ces inégalités salariales.
Quels sont les facteurs qui influencent positivement ou négativement le salaire ? Comment à évolué la position des femmes françaises face à l’emploi et à leur rémunération ?
Mais aussi quelle est la position de la France par rapport au autre pays européens ?
Pour ce faire nous allons utiliser le modèle dit de référence pour mesurer la part de discrimination envers les femmes, soit la méthode de décomposition
d’Oaxaca Blinder. Nous utiliserons le modèle de base même si il y a eu des évolutions sur ce modèle.
Grace à ce modèle nous allons voir la part dite inexpliquée de la différence salariale, c'est-à-dire celle due à la discrimination.
Nous allons aussi pouvoir dire quelles sont les variables qui influencent le plus la formation des salaires. Et si celles-ci influencent le salaire de la même façon pour les hommes et pour les femmes.
2)
REVUE DE LA LITTERATURE
La discrimination salariale étant devenue légalement répréhensible, 1951 Convention de l'Organisation Internationale du Travail ou ratification par la France en 1983 de la « Convention internationale sur l’élimination des
discriminations à l’égard des femmes » (Convention de New York, 1980) mais est toujours présente partout dans le monde, ce qui semble intéresser autant « l'Institut pour l'Égalité des Femmes et des Hommes » que les politiciens, les chercheurs et autres.
Cependant, même s’ils sont tous arrivés à la même conclusion, les facteurs explicatifs utilisés restent différents d’une étude à une autre (durée ou genre des études, race, statut marital, pays…etc.).
Depuis Becker (1957) avec son livre « The Economics of discrimination » les économistes définissent la discrimination salariale comme la différence de salaire qui ne peut pas être imputée aux caractéristiques individuelles. (Scolarité, expérience...).
L’une des nombreuses études de Francine D. Blau et Lawrence M. Kahn. « The
Gender Earnings Gap: Learning from International Comparisons » (1992), qui
se base sur une comparaison internationale, trouve que l’écart salarial entre hommes et femmes est plus élevé aux États-Unis en par rapport aux autres pays industrialisés.
Dans cette littérature on connaît aussi le terme de « pénalité maternelle » car certains chercheurs tentent d’expliquer cette inégalité salariale par la natalité (Galor et Weil ,1986).
Il existe aussi de nombreuses études se basant sur les caractéristiques scolaires des individus (Paglin et Rufolo (1990), Barry Gerhart (1990), Cohen (1971)). Car en effet, la prise en compte du niveau scolaire mais surtout des études universitaires tendent à réduire l’écart salarial dû à la discrimination envers les
femmes. Avec les études de Becker (1964) et Mincer (1974), l’existence d’un rendement de l’éducation est évident.
Les femmes dans le monde mais surtout dans les pays occidentaux ont connu une forte émancipation au niveau de l’éducation et dans la vie professionnelle. C’est pourquoi avec cette émancipation de la femme couplée à l’effet du rendement de l’éducation, on s’attend à une équivalence des salaires. Mais malgré le niveau d’éducation des femmes qui n’a pas cessé de croitre, les salaires n’ont pas forcement suivit cette augmentation.
Pour comprendre quel paramètres influence le plus les salaires, certains auteurs ont basés leurs études non pas sur le niveau d’éducation des individus, mais sur une formation particulière pour savoir si la discrimination salariale est présente partout.
À l’instar de Weinberger (1999) qui s’est intéressée à la formation en
mathématiques, et qui trouve malgré une formation similaire entre les genres une différence persistante de salaire de 9%.
Certains ont aussi prit en compte le statut marital, comme l’étude menée par Mincer et Polachek (1974) entre hommes et femmes, mariés ou célibataires.
Cela montre que ce dernier a bel et bien un impact sur la discrimination salariale.
En effet ils ont conclu que le salaire des hommes mariés est de 52% supérieur à celui des femmes mariées et de 16% supérieur à celui des femmes célibataires. La part de l'écart total inexpliquée par le modèle et attribuable à la
discrimination est comprise entre 55% coefficient des hommes et 58% coefficient des femmes.
Un autre exemple pertinent pour notre étude est le papier de Livanos et Pouliakas (2009) qui tentent de prouver que le choix de la formation
universitaire contribue à l’écart salarial en prenant la Grèce comme pays de référence, pays qui a toujours connu une ségrégation entre hommes et femmes. Cette étude est importante car d’une part elle se focalise sur un pays Européen comme nous allons le faire et de plus elle utilise comme nous la méthode de décomposition d’Oaxaca-Blinder.
Ils concluent que le choix de formations explique seulement 8% de l’écart salarial entre hommes et femmes, mais aussi que les formations où les femmes sont majoritaires sont celles avec les revenus les plus faibles.
Nous pouvons aussi nommer de nombreuses études similaires en France dans les années 1980 et 1990 qui concluent toutes à une discrimination salariale envers les femmes, mais selon des critères différents.
À l’instar de l’étude de Bernard Thiry en 1985« La discrimination salariale
entre hommes et femmes sur le marché du travail en France » qui ce focalise sur
la classe ouvrière (plutôt mixte) il trouve tout de même un écart total de 30 % qui favorise les hommes.
Mais aussi l’étude de Michel Glaude en1987 « Les salaires dans la fonction
publique » qui se concentre sur les salariés à temps plein. Il prend en compte, en
plus des variables habituelles, non seulement le statut marital mais aussi la nationalité des travailleurs et il conclut à un écart total de 25 % ainsi qu’à un écart inexpliqué de 14.5 % en faveur des hommes c'est-à-dire environ 58 % de l’écart total ce qui est dû à une très grande discrimination salariale.
Nous pouvons aussi nommer d’autres études en France qui utilisent les mêmes critères que nous, soit les catégories socioprofessionnelles, le nombre de femmes dans l’entreprise et autres. Telle que celle de Catherine Sofer « La répartition
des emplois par sexe: capital humain ou discrimination ? » 1990 qui conclut à
un écart total de 18.6 % avec un écart inexpliqué d’environ 50 % de l’écart total. Elle termine aussi en introduisant dans le modèle le taux de féminisation alors, cette écart inexpliqué dut à la discrimination diminue largement.
On peut aussi citer Jean-Louis Lhéritier (1992) « Les déterminants du salaire » qui trouve deux résultats différents, un écart salarial inexpliqué de 12.5 % dans le secteur industriel et 11 % dans le secteur tertiaire, tous deux en faveur des hommes. La discrimination est donc légèrement plus forte dans l’industrie. Ou encore l’étude d’Alain Bayet (1996) qui se concentre sur les employés à temps plein dans le secteur marchand et qui trouve des conclusions comparables. Toutes ces études trouvent des résultats similaires avec une différence de salaire entre hommes et femmes comprise entre 11 % et 30 %.
Nous pouvons aussi mentionner « Une mesure de la discrimination dans l'écart de salaire entre hommes et femmes » l’étude assez récente de Dominique Meurs et Sophie Ponthieux (2000) qui utilisent des variables explicatives similaires aux nôtres, comme les diplômes (incluant les diplômes de cycles supérieurs),
l’expérience, le temps plein ou partiel qui est une variable importante, mais aussi le type de contrat, le statut marital et le fait d’avoir des enfants ou pas, ce qui selon d’autres études est une variable significative pour expliquée la
discrimination salariale envers les femmes.
Ils trouvent un écart total de 27% en faveur des hommes qui tombe à 16% à durée hebdomadaire du travail égale. Avec l’utilisation de l'ensemble des variables du modèle, l'écart inexpliqué est de 5,4% soit 20% de l'écart total.
3)
LES DONNÉES
Pour ce faire, nous allons utiliser comme variables explicatives des variables individuelles (statut marital, enfants), mais aussi des variables caractéristiques de l’emploi (temps plein ou partiel, type de contrats).
Il est non négligeable de mentionner que nous allons aussi prendre en compte le type d’industrie (divisé par l’INSEE en 11 sections), car selon l’opinion
publique Française il reste encore beaucoup de secteurs considérés comme typiquement masculins où la discrimination envers les femmes est donc surement plus élevée. Il est donc primordial de les prendre en compte.
De plus il est important de souligner que nous utilisons des données en coupe transversale, ce qui est intéressant car ce choix nous protège de la dépendance temporelle et des diverses avancées politiques ou événements qui aurait pu transformer dans le temps le marché du travail Français.
Grace à cela nous allons voir en quoi, en France, quand les caractéristiques de l’emploi sont égales, la différence salariale est imputable aux caractéristiques individuelles de la personne. Quand ce sont les caractéristiques personnelles qui influencent le salaire, c’est de la discrimination.
De plus nous allons étudier des données récentes (2011 et 2012) ce qui va nous permettre d’évaluer la situation actuelle de la France et de la comparer pour voir si cette discrimination salariale tend à augmenter ou à diminuer.
Nos données viennent des études sur la population active faites par l’INSEE et l’EUROSTAT en 2011 et 2012.
Nous avons conservé ces données car elles étaient les plus complètes (principalement l’année 2011).
Au départ, nous disposions d’une base de données brute comprenant 11 475 enregistrements. A partir des bases de données d’origine, que nous avons travaillées, nous avons décidé de conserver le maximum de variables
susceptibles d’influencer le salaire et les plus pertinentes pour notre étude afin d’éviter les biais d’omission.
De plus nous n’avons gardé que les travailleurs de plus de 16 ans.
Nous avons donc supprimé des variables afin de ne conserver que la population active qui a au moins atteint la majorité légale pour travailler donc de 16 ans et plus, pour au final arriver à une base de données comprenant maintenant 4 202 Français et Françaises.
4)
LA MÉTHODOLOGIE
ÉCONOMÉTRIQUE
De nombreux économistes se sont lancés dans la recherche de nouveaux outils économétriques permettant de mesurer la proportion expliquée des différences salariales, c’est-à-dire celle qui est attribuable à des dotations différentes de capital humain entre hommes et femmes, et celle qui reste inexpliquée. Cependant, aucune n’égale la méthode de décomposition d’Oaxaca-Blinder (1973) qui reste le modèle de référence quand il s’agit d’estimer les
discriminations qu’elles soient sexuelles ou raciales.
Nous allons donc utiliser ce modèle de référence afin d’estimer la discrimination en décomposant la différence totale de salaire entre hommes et femmes en parts expliquées et celles non expliquées.
4.1 Les variables
Nous avons deux types de variables explicatives : D’une part les caractéristiques intrinsèques des individus comme le sexe (SEX) qui est une variable binaire qui prend la valeur 1 si la personne interrogée est une femme et 0 si c’est un
homme, la variable (AGE) qui est l’âge de l’individu au moment de l’étude (au dessus de 16 ans) , le nombre d’années d’étude après les études primaires
(EDUC).
Ou encore le fait que l’individu ait des enfants à charge (CHLD) qui est aussi une autre variable binaire qui prend la valeur 1 si oui et 0 si non mais aussi la variable qui représente le statut marital (WDING) qui est représenté par une variable binaire égale à 1 si la personne est mariée et 0 si non (si l’individus est célibataire, divorcée ou autre).
D’autre part les caractéristiques de l’emploi, comme le fait que l’individu ait un contrat à durée indéterminée (CONTR) qui est également caractérisé par une variable binaire valant 1 si oui,0 si non (contrat à durée déterminée), de même pour le fait d’être à plein temps ou à temps partiel (TYPEOFWORK).
On utilise aussi la variable binaire (FIRMW), c'est-à-dire le pourcentage de femmes dans l’entreprise divisé en 5 possibilités (moins de 20%, 20-40%, 40-60%, 60-80%, plus de 80%).
Et pour finir la variable correspondant au secteur d’activité étudié
(INDUSTRY) divisé en 11 secteurs distincts relevés dans l’étude de l’INSEE par des variables "dummy" indépendantes.
Il y a donc une distinction indirecte entre le secteur public comme
l’administration publique, les services d’enseignement ou les services publics et le secteur privé comme le commerce, la construction ou autre.
À priori on sait qu’en France la discrimination salariale est plus importante dans le secteur privé qui est majoritairement masculin alors que dans le secteur public la parité est plus ou moins respectée.
Ces 11 secteurs sont respectivement de 1 à 11 : Administrations publiques, commerce, construction, finance assurances immobilier et location, hébergement et services de restauration, secteur de la production de biens1, secteur des
services, services d’enseignement, services publics, services professionnels scientifiques et techniques et pour finir soin de santé et assistance sociale. Nous avons aussi créé une nouvelle variable binaire (YEARS) qui est représentée par 1 si l’année de l’enquête est 2011 et 0 si c’est 2012.
Enfin, Ln(WAGERATES) représente le logarithme népérien du salaire réel horaire brut. Il s’agit d’une variable construite avec stata à partir de la variable (WAGERATES) permettant d’étudier les variations du salaire réel en
pourcentage.
Voir annexe A pour le tableau des descriptives statistiques, les moyennes et écarts types des variables explicatives et de la variable dépendante.
Ce tableau nous montre que l’âge moyen des individus étudiés est d’environ 34 ans ce qui représente un échantillon plutôt jeunes.
De plus le niveau moyen d’éducation de notre échantillon est d’environ 12 ans ce qui constitue une population assez éduquée.
Le logarithme du salaire horaire brut moyen pour les deux sexes est de 2.7292 en passant par son exponentielle on trouve qu’en moyenne, les individus étudiés gagne 15.32 euros brut de l’heure, ce qui est assez élevé.
1 La variable exclut par Stata est la variable INDUSTRY6 (soit le secteur de la production de biens) pour éviter les problèmes
4.2 Le modèle
Comme le mode de formation des salaires est différent entre les hommes et les femmes, il faut estimer les équations de ces deux groupes séparément.
On peut donc écrire les deux régressions comme suit :
- Pour les hommes : Ln(WiH) = aH + bH XH + єiH (1)
- Pour les femmes : Ln(WiF) = aF + bF XF + єiF (2)
Avec « a » la constante et « b » le vecteur des coefficients associés aux paramètres, les deux régressions estimées séparément par MCO avec stata.
De plus étant donné que la droite de régression des MCO passe par le point moyen on peut écrire :
Ln(WH) = ^a
H + ^b H XH (1)
Ln(WF) = ^a
F + ^b F XF (2)
Grace à ces équations on peut écrire :
Ln(WH) - Ln(WF) = ^a
H - ^a F + ^b HXH - ^b FXF (1) –(2)
Pour trouver l’équation qui estime la différence entre le salaire moyen des hommes et des femmes.
° De plus on ajoute ^b F XH et on soustrait ^b F XH pour trouver l’équation qui
mesure la discrimination des hommes :
Ln(WH) - Ln(WF) = a^
H - a^ F + ( ^b H - ^b F) XH + ^b F (XH - XF)
° De même on ajoute et on soustrait à l’équation d’origine ^b H XF pour trouver
l’équation qui mesure la discrimination des femmes :
Ln(WH) - Ln(WF) = ^a
H - ^a F + ( ^b H - ^b F) XF + ^b H (XH - XF)
Avec D = a^ H - a^ F + ( ^b H - ^b F) XF la partie non expliquée et donc due à la
discrimination et E = ^b H (XH - XF) la partie expliquée par les paramètres.
Il est important de comprendre que dans ce modèle on suppose implicitement que « l’équation salariale des hommes constitue la valorisation normale que tout le marché du travail devrait accorder à toutes personnes possédant ces qualités.»
5)
LES RÉSULTATS
En faisant les régressions séparées pour les hommes et les femmes on trouve des résultats concluant. Voir le tableau dans les annexes B et C.
Tout d’abord nous voyons que notre modèle permet d’expliquer 65.2 % des variations du logarithme du salaire horaire avec un R2 ajusté de 0.652 ce qui
n’est pas très élevé, mais suffisant pour justifier l’intérêt de notre modèle et le choix de nos variables, qui semblent significatives pour la grande majorité. Dans les tableaux de l’annexe B on voit distinctement la significativité des paramètres grâce aux statistiques de Student plus celles-ci sont élevée (de façon absolue) plus notre p-value sera petite et donc la variable sera significativement différente de zéro, ce qui est le cas de la majorité de nos paramètres.
Mais l’influence de ces paramètres sur le salaire varie entre les deux sexes. Par exemple on voit que la variable qui influence le plus le salaire dans les deux régressions est le niveau d’éducation. Un an d’éducation de plus augmente le salaire horaire de 60 % pour les femmes et de 59 % pour les hommes.
L’âge influence aussi positivement le salaire un an de plus augmente le salaire de 25 % pour les hommes et de 22 % pour les femmes.
Cela n’est pas une surprise car ces deux variables ont un effet positif évident sur le salaire et cela peut importe le sexe.
De plus le statut marital, et le fait d’avoir des enfants ont aussi un impact positif significatif sur le salaire. En effet on voit que la variable WDING1 influence plus le salaire des hommes, ici on rejoint l’étude citée plus haut de Mincer et Polachek (1974) qui nous montre que le fait d’être marié augmente surtout le salaire des hommes.
On voit également que dans la régression chez les hommes les variables
INDUSTRY2 (0.181) et INDUSTRY3 (0.549) sont assez significatives et on un
effet positif sur le salaire des hommes, en effet, ces deux industries sont respectivement le commerce et la construction qui sont à priori, deux secteurs privés et particulièrement masculins, cela n’est donc pas surprenant.
Le fait d’être dans le commerce et dans la construction baisse le salaire des femmes de 12.1 % et de 57.7 % toutes choses égales par ailleurs. La variable
INDUSTRY3 (soit la construction) est la deuxième variable qui influence le
plus le salaire dans les deux cas.
La variable INDUSTRY8 (qui représente le secteur de l’enseignement) a aussi une grande influence sur le salaire. L’effet positif est quasiment le même dans les deux régressions, 35.2 % chez les hommes et 38.4 % chez les femmes. Le fait de travailler dans le secteur de l’enseignement qui est le secteur public où la parité hommes femmes est le plus respectée c’est surement pour cela que l’effet positif et quasiment égal sur le salaire.
Il y a aussi les variables INDUSTRY1 et INDUSTRY11 qui ont toutes deux une influence importante sur les salaires, cet effet est positif pour les femmes mais négatif chez les hommes. En effet ce sont tous deux des secteurs où le taux de féminisation est très important : l’Administration publique et le secteur des soins de santé et assistance sociale.
Travailler dans ces deux domaines baisse le salaire des hommes, ceteris paribus, de respectivement 21.8 % et 11.2 % et augmente celui des femmes toutes choses égales par ailleurs de 36.3 % et 45.2 %.
Ces résultats corroborent le point de vue que nous avons déjà évoqué, établissant que la discrimination salariale est moins forte dans le secteur public que dans le privé. Car le secteur public c’est beaucoup féminisé (l’enseignement ou
l’administration) et le secteur privé, lui, reste majoritairement masculin.
Par exemple certains domaines comme le commerce et la construction sont dits masculins et nous pouvons donc penser que la discrimination envers les femmes y est plus forte et inversement dans les domaines en majorité féminins.
Ce qui nous montre aussi que le taux de féminisation dans l’entreprise est important. Il faut donc voir les coefficients des variables FIRMW qui ont une influence positive peut importe le sexe.
On peut alors observer que les effets sont plus ou moins importants mais ces variables ont surtout une influence sur le salaire des femmes.
De plus il est très important de mentionner que les variables TYPEOFWORK et CONTR sont assez significatives et ont aussi un effet positif beaucoup plus important sur le salaire des femmes que sur celui des hommes.
Le fait d’être à temps plein plutôt qu’à temps partiel influence positivement le salaire des femmes de 16.2 % et celui des hommes de 6.3 %. De même pour la variable CONTR dont le coefficient est quasiment dix fois plus élevé chez les femmes que chez les hommes.
Dans l’annexe C, on voit que certaines variables semblent indiquer une discrimination ponctuelle envers les hommes du fait d’une différence des coefficients négatifs.
Néanmoins, c'est la différence totale qui permet de conclure à une discrimination envers les femmes.
Les résultats du dernier tableau nous montrentles logarithmes moyens des salaires pour les régressions séparées entre hommes et femmes. En passant par l’exponentielle on trouve un salaire horaire moyen pour les hommes de 17.55 Euros et pour les femmes 14.21 Euros.
On voit que le salaire moyen pour les hommes est plus élevé que celui trouvé dans le tableau de descriptives statistiques de l’annexe A pour les deux sexes soit de 15.32 Euros en moyenne et que celui des femmes est plus faible que ce dernier.
On trouve une différence totale de 21 % entre le salaire horaire moyen des hommes et celui des femmes.
En contrôlant avec toutes les variables ont trouve un écart inexpliqué de 14 %. Soit environ 66 % de l’écart total.
Cette part qui reste inexpliqué est donc due à la discrimination salariale envers les femmes. (Voir annexe C)
Les résultats de notre étude des données et de nos régressions nous montrent que nous avons à faire à un échantillon jeune et éduqué en moyenne et cependant la différence salariale persiste et celle-ci privilégie les hommes.
6)
LA SITUATION DE LA FRANCE AU
21
SIECLE FACE A L’ÉCART
èmeSALARIAL
6.1 L’Évolution de l’écart salarial entre hommes et femmes et de
l’activité féminine en France ces vingt dernières années.
Pour voir l’évolution de l’écart salarial en France nous allons nous baser sur une étude récente de l’INSEE (Valérie Albouy, Zohor Djider et Alice Mainguené faite en 2012) qui a montrée que le taux d’activité et d’emploi des femmes en France a beaucoup augmenté ces vingt dernières années, alors que celui des hommes est quasiment resté constant.
L’écart de taux d’activité entre hommes et femmes c’est en effet réduit. En 1990, celui-ci était de 76 % pour les hommes et de 59 % pour les femmes, en 2010, le taux d’activité des femmes étant de 66 % et celui des hommes de 75 %. La réduction de l’écart du taux d’activité entre hommes et femmes ce situe dans le prolongement des tendances que l’on observe depuis le début des années 1960.
Cette montée en puissance des femmes actives Françaises a été plus importante en haut mais surtout en bas de l’échelle des postes. Les femmes, de plus en plus qualifiées, représentent aujourd’hui 39 % des cadres contre 30% il y a vingt ans. Les femmes sont toujours beaucoup plus exposées au chômage, au sous emploi et au temps partiel que leurs confrères masculins, même si selon cette étude l’écart tant à ce réduire.
L’étude conclut aussi que l’écart salarial s’est quelque peu réduit, en passant de 29% en 1991 à 25% en 2009.
L’écart salarial entre hommes et femmes n’a donc que peu diminué au cours des vingt dernières années.
Nous avons étudié le 1er graphique de l’annexe D, on a pu observer l’évolution
de l’écart salarial celui-ci s’est légèrement réduit au tout début des années 1990, dans le prolongement de la tendance commençant dans les années 1950.
Cette évolution a diminué en 2009 avec la crise, car la baisse des rémunérations a touché davantage les hommes.
On conclut aussi que le clivage entre activité féminine et masculine existe toujours et reste une évidence, il c’est même renforcé. Par exemple le tertiaire est devenu de plus en plus féminin, alors que le secteur industriel de plus en plus masculin.
Dans le tertiaire en 2010, les femmes représentaient 55 % des travailleurs, contre 51 % il y a vingt ans. C’est un secteur large qui recouvre à la fois les services aux entreprises, aux particuliers et l’hôtellerie-restauration, mais aussi, dans le secteur non marchand, la santé et l’action sociale non marchande et les activités administratives.
À l’inverse le secteur industriel, lui, est devenu de plus en plus masculin. La part des femmes a reculé ces vingt dernières années et celle des hommes a augmenté en 2010, 19 % des hommes et 8 % des femmes en emploi travaillent dans ce secteur, contre respectivement 26 % et 16 % en 1990.
Cela nous démontre que la France se situe bien dans une tendance de long terme qui à débuté avec la féminisation de la population active. Cette dernière tend à améliorer considérablement la situation féminine face à l’emploi et aussi à la rémunération.
Depuis ces vingt dernières années on voit bien que les femmes ont de plus en plus accès à tous les emplois, surtout aux emplois qualifiés et donc aux
rémunérations plus élevées. Même si ces dernières ne sont pas à la hauteur de celles des hommes l’écart tend à ce réduire.
Nous pouvons espérer que cette tendance va continuer et que nous atteindrons à long terme, la parité salariale et la disparition de toute discrimination quelle soit sexuelle ou raciale.
6.2 La comparaison entre la situation Française et celle des autres
pays Européens.
Pour effectuer cette comparaison entre la France et les autres pays européens nous avons utilisé les résultats d’une enquête de l’Eurostat sur « la force du travail en France » en 2009. Voir annexe D.
Dans cet ensemble de pays on voit nettement un clivage entre le sud et le nord de l’Europe. En général les pays du sud sont encore touchés par les traditions passées, et l’égalité entre hommes et femmes face à l’emploi et à la
rémunération reste loin d’être acquise.
Alors que les pays du nord, la majorité d’entre eux, ont évolués face à ce sujet et la parité y est plus ou moins fréquente, sans atteindre la perfection.
Dans un premier temps nous allons effectuer une comparaison de la proportion des femmes en temps partiel en France par rapport à cette même proportion dans les autres pays (graphique 2).
Car comme nous avons dit précédemment et confirmé par les résultats de notre étude la majorité de la population active féminine est à temps partiel ou en contrat à durée indéterminée. Cela touche beaucoup plus les femmes que les hommes dans la plupart des pays du monde.
Cependant dans certains pays comme la Grèce et le Portugal par exemple, mais aussi en Finlande, le temps partiel reste relativement rare.
La France est proche de la moyenne européenne (à 15) comme la Suède et l’Irlande soit environ 30 % donc elle se situe en position intermédiaire entre les deux groupes. Les Pays-Bas sont la grande exception de l’Europe avec un taux de temps partiel de plus de 75 % chez les femmes.
Le temps partiel peut se distinguer comme étant subi ou choisi par l’individu, selon une étude de l’INSEE datant de 2006 en France, une femme sur trois se déclare involontairement en temps partiel contre une sur six dans toute l’Union Européenne.
Puis dans un second temps nous comparons le taux d’activité2 et le taux
d’emploi3 des femmes dans les différents pays européens pour voir où se situe la
France par rapport au autre pays, graphique 3.
On voit dans le troisième graphique que le taux d’activité des femmes en France est d’environ 75 % elle se situe donc entre, les pays du sud de l’Europe comme l’Espagne, l’Italie ou la Grèce où moins de 65 % des femmes sont actives, et de l’autre côté, les pays nordiques (Danemark, Suède, Finlande) où le taux
d’activité féminine dépasse les 80 %.
De plus, la France n’est pas très éloignée de la moyenne européenne, qui est d’environ 71 %.
L’opposition entre le nord et le sud de l’Europe est encore plus nette avec le taux d’emploi. Car les pays du sud comme l’Espagne, l’Italie ou la Grèce sont aussi les plus touchés par le chômage en général, mais surtout celui des femmes car à peine 55 % des femmes ont un emploi.
À l’inverse les pays du nord sont moins touchés par le chômage, où les taux d’emploi féminin dépassent les 75 %.
La France quant à elle à un taux d’emploi féminin d’environ 69 %.
Dans le 4ème graphique on peut voir que d’après l’étude de l’INSEE en 2008 sur
la différence de salaire entre hommes et femmes, la France à encore une position intermédiaire en Europe. Elle se situe encore une fois près de la moyenne
Européenne.
Les femmes Françaises gagnent environ 19 % moins que les hommes alors que la moyenne Européenne (à 27) est d’environ 17 %. Pour résumer la situation de la France par rapport aux autre pays européens, on peut dire que celle-ci se situe toujours près de la moyenne européenne.
On voit que la France est bien placée par rapport à certains pays où l’écart
salarial est exceptionnel comme en Estonie où les femmes gagnent environ 30 % moins que les hommes. Mais on voit aussi qu’elle a du travail à accomplir pour atteindre la parité ou la quasi parité comme pour Malte avec un écart de 2 % seulement.
2 Le taux d'activité des femmes est le rapport de la proportion de femme active (avec un travail ou au chômage) sur la
population total de femmes.
7)
CONCLUSION
Nous avons vu l’écart salarial total entre hommes et femmes en France on a cherché à mesurer la part du différentiel de salaires attribuable à la
discrimination. Nous avons conclu que cette dernière est d’environ 14 %.
En plus des variables dont nous étions sûrs quelles influenceraient positivement les salaires comme l’âge ou le niveau d’éducation,nousavons constaté que les industries du secteur privé (comme la construction ou le commerce) jouent un rôle positif important sur le salaire des hommes, d’autre, du secteur public, sont plus favorable aux femmes.
Nous avons également observé que le statut marital et le fait d’avoir des enfants à charge influencent aussi les salaires et plus chez les femmes que chez les hommes.
De plus nousavons vu que depuis les années 1990 l’écart salarial c’est quelque peut réduit et le taux d’activité féminine n’a fait qu’augmenter. La France, comme de nombreux pays dans le monde, se situe donc dans une tendance d’amélioration des conditions de travail et de rémunération des femmes.
Nous avons vue aussi que la France n’est pas une exception en Europe, elle se situe même dans la moyenne européenne.
Elle ne fait pas partie des pays qui sont toujours très touchés par les traditions de ségrégation envers les femmes comme la Grèce ou encore l’Italie, mais elle ne fait pas non plus partie de ces pays qui ont atteint un niveau remarquable de parité entre les hommes et les femmes comme certains pays scandinaves. La discrimination à l’encontre des femmes n’est donc pas exceptionnelle en France, mais elle reste bien présente.
Cependant une part plus importante encore pourrait être attribuée à la
discrimination si l’on pouvait réellement prendre la mesure des effets sur les salaires des multiples autres dimensions de la discrimination.
Car en effet notre modèle, comme beaucoup d’autres, prend en compte
uniquement la discrimination salariale, même si en France et dans le monde, la discrimination envers les femmes ne passe pas qu’à travers la rémunération. D’autres types de discrimination existent comme la discrimination à l’école, à l’embauche ou encore la discrimination au sein même de l’entreprise qui peut affecter la structure des emplois occupés et donc les salaires.
Cependant même si cela est difficile à quantifier, la discrimination à l’embauche ou à la promotion est un problème important principalement pour les femmes. Un autre problème présent est le temps partiel subit, celui-ci aussi est difficile à quantifier mais il touche principalement les femmes et cela influence
négativement leur salaire.
Il faudrait travailler sur un nouveau modèle qui pourrait prendre en compte tous ces critères, mais cela n’est pas si facile.
De plus il peut y avoir des problèmes potentiels sur la récolte des données car la question du salaire est un sujet sensible et peut amener les personnes à sous-estimer ou sursous-estimer leur salaire ce qui pourrait fausser l’estimation des paramètres et leur significativité.
De même on a vu que nous avons un échantillon de personnes en moyenne jeunes et éduquées ce qui peut ne pas représenter parfaitement toute la population active et la discrimination peut être plus ou moins forte dans la population active non qualifiée ou plus âgée.
Il y a, en effet, une nette amélioration de la situation des femmes actives cependant la différence salariale persiste.
Nous pouvons malgré tout espérer avec beaucoup d’optimisme que cette
amélioration des qualités de travail et de rémunérations des femmes va continuer jusqu’à ce que celles-ci soient équivalentes à celles des hommes.
En attendant que ce phénomène ce produise, ce sujet ne va pas cesser
d’intéresser de très nombreux chercheurs et spécialistes, et peut être, que de nouveaux modèles verrons le jour permettant de mieux évaluer l’ampleur de cette discrimination.
BIBLIOGRAPHIE
De Curraize Y. et Hugouneng R, « Inégalités de salaires entre femmes et
hommes et discrimination » Revue de l'OFCE (Observatoire Français des
Conjonctures Economiques), pp. 193-224, 2004.
Afsa C et Buffeteau S, « L’activité féminine en France : quelles évolutions
récentes, quelles tendances pour l’avenir » Économie et statistique n° 398-399,
Insee, 2006.
Amar M, Baudrey A. et Prost C., « Les évolutions de l’emploi et des salaires
depuis 1990 ». Insee Références Emploi et salaires, édition 2011.
Francine D. Blau et Lawrence M. Kahn. « The Gender Earnings Gap: Learning
from International Comparisons » American Economic Review, 1992.
Francine D. Blau et Lawrence M. Kahn, « Gender Differences in Pay. » The Journal of Economic Perspectives 14 (4): 75-99, 2000.
Goldin, Claudia, Lawrence F. Katz et Ilyana Kuziemko. « The Homecoming of
American College Women: The Reversal of the College Gender Gap »
Journal of Economic Perspectives, 2006.
Featherman, David L. et Robert M. Hauser « Sexual inequalities and
socioeconomic achievement in the U.S., 1962-1973 ».
American Sociological Review 41:462-83,1976.
Coen Pirani, Daniele, Alexis Leon et Steven Lugauer. « The Effect of Household
Appliances on Female Labor Force Participation: Evidence from Microdata »
Labour Economics, 2010.
Cédric Afsa Essafi et Sophie Buffeteau. « L’activité féminine en France :
quelles évolutions récentes, quelles tendances pour l’avenir ? »
Economie et statistiques, 2006.
Blau, Francine D. and Lawrence M. Kahn. « Understanding International
Differences in the Gender Pay Gap » Working Paper, Cornell University, 1999.
Becker, Gary. « The Economics of Discrimination » Chicago: University of Chicago Press, 1957.
Michel Amar, Adeline Baudrey, Corinne Prost. « Les évolutions de l’emploi et
des salaires depuis 1990 » INSEE, Emploi et salaires, édition 2011.
Valérie Albouy, Zohor Djider, Alice Mainguené. « Activité, emploi, salaires et
retraites : la convergence des situations entre hommes et femmes s’opère, mais parfois bien lentement » INSEE, Regards sur la parité, édition 2012.
Sofer C. « La répartition des emplois par sexe: capital humain ou
discrimination ? » Economie et prévision, n° 92-93,1990.
Thiry B. « La discrimination salariale entre hommes et femmes sur le marché
du travail en France » Annales de l'INSEE, n° 58, 1985.
S. Casali et V. Alvarez Gonzalez. « Population and social conditions » EUROSTAT Statistics in focus 2010.
Livanos, Ilias et Pouliakas, Kostas, « The gender Wage Gap as a Function of
Educational Degree Choices in an Occupationally Segregated EU Country » IZA Discussion Paper 4636, 2009.
Glaude M. « Les salaires dans la fonction publique » Données sociales, 1987. L'heritier J.-L « Les déterminants du salaire » Economie et Statistique, n° 257, 1992.
Meurs D. et Ponthieux S. « Une mesure de la discrimination dans l'écart de
salaire entre hommes et femmes » Economie et Statistique, n° 337-338, 2000.
Mincer J. et Polachek S. « Family Investment in Human Capital: Earnings of
Women » Journal of Political Economy, vol. 82, 1974.
Oaxaca R. L. « Male-Female Wage Differentials in Urban Labour Markets » International Economic Review, 1973.
Blinder. « Wage Discrimination : Reduced Form and Structural Variables. » Journal of Human Resources, 436-455,1973.
Beblo, D. Beninger, A. Heinze, et F. Laisney. « Methodological Issues Related
to the Analysis of Gender Gaps in Employment, Earnings and Career
Progression » European Commission Employment and Social Affairs Project,
ANNEXE A
Nom variable Moyenne de l’échantillo n Écart type de l’échantillo n MAXIMU M MINIMU M AGE 33.9350 9.0950 65 16 SEX 0.6682 0.4709 1 0 EDUC 11.8260 2.1480 16 4 CHLD 0.6304 0.4828 1 0 WDING 0.205 0.2095 1 0 CONTR 0.5773 0.4940 1 0 TYPEOFWORK 0.5185 0.4997 1 0 FIRMW20% 0.0254 1.2049 1 0 FIRM20-40% 0.055 0.110 1 0 FIRM40-60% 0.0471 0.325 1 0 FIRM60-80% 0.020 0.154 1 0 FIRM80% 0.012 0.178 1 0 INDUSTRY1 0.022 0.254 1 0 INDUSTRY2 0.0845 0.145 1 0 INDUSTRY3 0.0254 0.231 1 0 INDUSTRY4 0.0750 0.214 1 0 INDUSTRY5 0.147 0.235 1 0 INDUSTRY6 0.0235 0.336 1 0 INDUSTRY7 0.0214 0.144 1 0 INDUSTRY8 0.0489 0.05 1 0 INDUSTRY9 0.089 0.235 1 0 INDUSTRY10 0.141 0.402 1 0 INDUSTRY11 0.254 0.335 1 0 YEARS 0.82 0.001 1 0 LN(WAGERATE S) 2.7292 0.4854 5.1237 0.9512
Tableau des descriptives statistiques des variables explicatives en ne conservant que 4 décimales. On voit que l’âge moyen des individus étudiés est d’environ 34 ans ce qui représente un échantillon plutôt jeunes. De plus le niveau moyen
d’éducation de notre échantillon est d’environ 12 ans ce qui constitue une population assez éduquée. Le salaire horaire brut moyen pour les deux sexes est de 15.32 euros, ce qui est assez élevé.
ANNEXE B
Régression sur les hommes
:
VARIABLE COEFFICIENTS HOMMES
ECART TYPE T-STUDENT
CONSTANTE 1.675 0.291 5.764 AGE 0.220 0.005 6.544 EDUC 0.60 0.007 8.958 CHLD 0.052 0.037 1.381 WDING1 0.083 0.036 2.278 CONTR 0.006 0.057 0.107 TYPEOFWORK 0.063 0.091 0.687 FIRMW20% 0.025 0.091 0.277 FIRMW20-40% 0.017 0.092 1.051 FIRMW40-60% 0.005 0.092 0.918 FIRMW60-80% 0.008 0.101 0.275 FIRMW80% 0.022 0.044 1.986 INDUSTRY1 -0.218 0.063 -3.466 INDUSTRY2 0.181 0.085 4.952 INDUSTRY3 0.549 0.312 4.757 INDUSTRY4 -0.115 0.034 -2.549 INDUSTRY5 -0.294 0.046 -2.354 INDUSTRY7 0.008 0.003 1.435 INDUSTRY8 -0.352 0.287 -2.321 INDUSTRY9 -0.081 0.042 -1.34 INDUSTRY10 -0.112 0.063 -2.986 INDUSTRY11 -0.383 0.040 -3.875 YEARS 0.010 0.003 0.008
Régression sur les femmes
:
VARIABLE COEFFICIENTS FEMMES
ECART TYPE T-STUDENT
CONSTANTE 1.741 0.184 9.462 AGE 0.250 0.004 6.784 EDUC 0.59 0.006 9.318 CHLD 0.061 0.032 1.342 WDING1 0.058 0.03 1.977 CONTR 0.064 0.042 2.995 TYPEOFWORK 0.162 0.087 6.007 FIRMW20% 0.046 0.044 1.035 FIRMW20-40% 0.081 0.042 1.915 FIRMW40-60% 0.113 0.038 2.968 FIRMW60-80% 0.063 0.045 1.506 FIRMW80% 0.015 0.06 1.876 INDUSTRY1 0.363 0.124 2.987 INDUSTRY2 -0.121 0.047 -2.452 INDUSTRY3 -0.577 0.207 -3.096 INDUSTRY4 -0.255 0.765 -0.876 INDUSTRY5 -0.275 1.087 -1.09 INDUSTRY7 0.033 1.080 0.112 INDUSTRY8 0.384 1.098 5.008 INDUSTRY9 0.021 0.987 2.994 INDUSTRY10 -0.134 0.045 -1.098 INDUSTRY11 0.452 0.765 2.989 YEARS 0.009 0.08 0.12
ANNEXE C
Tableau 1
VARIABLE COEFFICIENTS HOMMES COEFFICIENTS FEMMES DIFFERENCE COEFFICIENTS CONSTANTE 1.675 1.741 -0.066 AGE 0.22 0.25 -0.03 EDUC 0.60 0.59 0.01 CHLD 0.052 0.061 0.009 WDING1 0.083 0.058 0.025 CONTR 0.006 0.064 -0.058 TYPEOFWORK 0.063 0.162 -0.099 FIRMW20% 0.025 0.046 -0.021 FIRMW20-40% 0.017 0.081 0.016 FIRMW40-60% 0.005 0.113 -0.108 FIRMW60-80% 0.008 0.063 -0.055 FIRMW80% 0.022 0.015 0.007 INDUSTRY1 -0.218 0.363 -0.581 INDUSTRY2 0.181 -0.121 0.302 INDUSTRY3 0.549 -0.577 1.126 INDUSTRY4 -0.115 -0.255 0.14 INDUSTRY5 -0.294 -0.275 -0.019 INDUSTRY7 0.008 0.033 -0.025 INDUSTRY8 -0.352 0.384 -0.736 INDUSTRY9 -0.081 0.021 -0.102 INDUSTRY10 -0.112 -0.134 0.022 INDUSTRY11 -0.383 0.452 -0.835 YEARS 0.009 0.010 -0.001Tableau 2
Écart moyen du salaire horaire: Hommes Femmes Ln(WAGERATES) moyen 2.865241584 2.654518565 WAGERATES moyen 17.55329329 14.2181393 Différence LnWH – lnWF = 0.210723019 Part inexpliquée 0.14520866 Ln(WH) - Ln(WF) = a^ H - a^ F + ( ^b H - ^b F) XF + ^b H (XH - XF)
Avec D = a^ H - a^ F + ( ^b H - ^b F) XF (la partieinexpliquée due à la
discrimination)
On trouve une différence totale de 21 % entre le salaire horaire moyen des hommes et celui des femmes.
En contrôlant avec toutes les variables ont trouve un écart inexpliqué de 14 % soit d’environ 66 % de l’écart total.
ANNEXE D
Graphique 1
Source : INSEE, DADS et fichiers de paie des agents de l’Etat Champs : France métropolitaine, ensemble des salariés
Graphique 2
Source : enquêtes Force de travail 2009, Eurostat.
Graphique 3
Source : enquêtes Force de travail 2009, Eurostat. Lecture : dans l’Union européenne à 15, le taux d’activité et le taux d’emploi des femmes s’élèvent respectivement à 72 % et 65 %.
Graphique 4
Différence salariale entre les hommes et les femmes en Europe
Source : enquête sur la population active 2008, INSEE Lecture : dans l’Europe à 27 les femmes gagnent environ 17 % moins que les hommes.
