La décomposition de l’écart salarial moyen

5L’écart salarial moyen entre les hommes et les femmes résu lte à la fois d’un écart des caractéristiques productives et d’une différence de rémunération de ces caractéristiques. Une première méthode pour mesurer la part respective de ces deux facteurs dans l’écart salarial est la décomposition proposée la même année, mais de manière indépendante, par Blinder (1973) et Oaxaca (1973). Elle consiste à estimer séparément des équations de salaires pour les hommes et pour les femmes, puis à décomposer l’écart des salaires moyens en deux parties, l’une correspondant aux différences des dotations moyennes (écart « expliqué »), l’autre à l’écart des rendements moyens masculins et féminins des caractéristiques retenues (écart « inexpliqué »).

6Dans toute méthode de décomposition de l’écart de salaire moyen se pose le problème du choix de la norme par rapport à laquelle comparer les rendements estimés des caractéristiques individuelles. Suivant une méthode exposée par Oaxaca et Ransom (1994), nous avons ici adopté comme « norme non discriminante » les estimations sur l’ensemble de la population des coefficients des équations. L’écart de salaire moyen comprend alors trois parties : une part justifiée par les différences des caractéristiques individ uelles, une part correspondant à l’avantage masculin (écart de rendement en faveur des salariés hommes par rapport à la norme choisie) et une part correspondant au désavantage féminin (écart de rendement en défaveur des salariées femmes par rapport à la norme).

7Toutefois, ces approches laissent de côté le fait que la discrimination par le marché passe non seulement par des différences de salaires à emploi et compétences identiques mais aussi par une inégalité d’accès aux différents emplois, à compétences égales. Pour tenir compte de cet aspect, nous avons donc suivi l’analyse proposée par Brown, Moon et Zoloth (1980), qui intègre dans la méthodologie précédente l’impact de la ségrégation des emplois par sexe dans la décomposition de l’écart de salaire moyen. L’idée de base est d’utiliser la structure masculine des emplois et les rémunérations associées comme une norme pour prédire la structure hypothétique des emplois féminins et leur niveau moyen de salaires s’il n’y avait pas de discrimination dans l’accès à l’emploi. En d’autres termes, cela revient à prédire les emplois et à estimer les salaires qu’aurait la main-d’œuvre féminine si leurs caractéristiques individuelles déterminaient leurs emplois (et les salaires associés) à l’instar de ce que l’on observe pour les hommes [1].

8Enfin se pose le problème des pondérations à utiliser pour additionner les différentes composantes de l’écart de salaire moyen. En effet, deux méthodes sont possibles : soit pondérer la structure par emplois (différence intercatégorie) par le niveau des salaires masculins et utiliser la structure féminine des emplois pour pondérer les différences de rémunérations des caractéristiques individuelles dans l’écart intra-catégorie, soit pondérer la structure par emplois par le niveau des salaires féminins et dans ce cas utiliser la structure masculine des emplois dans la partie concernant les différences intra-catégories. Comme les deux pondérations sont correctes, nous présenterons les deux résultats.

9En résumé, les décompositions proposées s’écrivent de la manière suivante :

10Le premier terme du second membre des équations (1) ou (2) représente la part de l’écart salarial moyen dû aux différences des caractéristiques individuelles dans les emplois considérés (écart salarial expliqué). Les deux termes suivants correspondent à la différence de rendement des caractéristiques individuelles pour les catégories d’emploi considérées (écart salarial inexpliqué composé d’un avantage masculin et d’un désavantage féminin). Ces trois premiers termes additionnés représentent la part de l’écart salarial moyen né des différences de salaires à l’intérieur des groupes d’emplois (écart intra-catégorie). Les deux termes suivants forment l’écart intercatégorie, composé de la part de l’écart dû à la différence de structure des emplois résultant de différences des caractéristiques individuelles et de la part de l’écart salarial dû au fait que les femmes sont traitées différemment que les hommes dans l’accès aux différentes catégories d’emplois. L’addition du premier et du quatrième terme donne donc la part « expliquée », à savoir celle qui résulte de l’écart des caractéristiques individuelles entre les hommes et les femmes, et l’addition du deuxième, troisième et cinquième terme indique la part « inexpliquée », éventuellement due à des phénomènes discriminatoires tant dans la structure des emplois que dans la rémunération des compétences.

11Une des réserves exprimées sur cette technique tient au fait que sa pertinence est tributaire de la richesse des variables explicatives tant dans l’équation de gains que dans la détermination de l’emploi occupé (cf. Zabalza et Arrufat, 1985; Miller, 1987). Un des grands avantages de la base de données utilisée ici est la richesse de l’information disponible, tant sur les caractéristiques individuelles (dotations en capital humain, situation personnelle) que sur les caractéristiques de l’emploi occupé et de l’établissement employeur. Ainsi, nous sommes à même d’expliquer une part importante des différences de salaires entre les individus et donc de calculer plus pertinemment les effets résiduels.

12L’équation de salaire estimée dans cette étude est de la forme suivante :

13_i Nous avons retenu comme variables indépendantes des variables représentatives du capital humain (éducatio n, expérience, ancienneté dans l’établissement, ancienneté dans l’emploi), des variables décrivant la situation personnelle de l’individu (statut marital, nombre d’enfants, nationalité) et des caractéristiques de l’emploi occupé (taux de temps complet [3], CDI ou non, type d’emploi occupé, travail en horaires réguliers ou non, travail posté ou non, travail de nuit ou non), enfin des variables caractérisant l’établissement employeur (localisation, taille, secteur industriel).

14Cette équation de salaire est estimée séparément pour les hommes et les femmes afin de comparer les déterminants des salaires dans chaque groupe. Pour ensuite décomposer l’écart salarial en prenant en compte la ségrégation des emplois, les mêmes équations de salaire sont ensuite estimées pour chaque groupe d’emplois.

15Enfin, pour pouvoir appliquer la méthode de décomposition exposée ci-dessus, un modèle multinomial logit est spécifié afin de mesurer la probabilité d’occuper un emploi donné selon les caractéristiques individuelles et de marché du travail. Ce modèle est estimé séparément pour les hommes et les femmes. Le résultat pour les hommes est ensuite utilisé comme une norme non discriminatoire pour prédire ce que serait la structure féminine des emplois s’il n’y avait pas de discrimination dans l’affectation entre les différentes catégories d’emploi (ou s’il n’y avait pas de différences entre les hommes et les femmes dans les comportements d’offre et demande de travail pour accéder à un emploi donné). Le modèle est le suivant :

16La variable dépendante est le type d’emploi, réparti en huit catégories. Afin de pouvoir comparer avec des études similaires réalisées dans d’autres pays et de mener ultérieurement une étude comparative avec l’Australie, nous avons choisi la nomenclature des emplois ISCO (Classification Internationale Type des Professions) et non la nomenclature PCS propre à la France [4]. Les variables dépendantes sont les caractéristiques productives individuelles et les situations personnelles (âge, nombre d’années d’études, situation maritale et familiale), ainsi que les caractéristiques des emplois (temps partiel, type d’horaires, travail posté, travail de nuit) qui affectent tant la demande que l’offre pour les différents emplois.

Les données utilisées

17Les données utilisées sont issues de l’enquête Coûts de la Main d’œuvre et Structure des Salaires (CMOSS) 1992 de l’Insee. Les statistiques descriptives des variables utilisées dans l’analyse sont reportées dans l’annexe 1. Une fois exclues les observations manquantes ou aberran tes, l’échantillon total est composé de 137 639 individus, travaillant à temps complet ou temps partiel dans des établissements du secteur privé, soit 82 843 hommes et 54 796 femmes.

18Le salaire horaire moyen des femmes représente 82% du salaire horaire masculin (tableau 1), soit un écart légèrement plus élevé dans cet échantillon que celui calculé à partir des DADS 1992 pour les salariés du secteur privé à temps complet (Bayet, 1995). Dans chaque catégorie d’emploi, les niveaux moyens de salaires sont inférieurs pour les femmes par rapport aux hommes, mais l’écart moyen est le plus important dans les catégories « ouvriers » et « cadres dirigeants » (respectivement 75% et 73%) et le plus resserré pour les employés administratifs (93%).

19Hommes et femmes sont inégalement répartis dans les huit catégories d’emplois. Ainsi, on constate dans les professions de cadres dirigeants et de cadres une plus forte proportion d’hommes que de femmes. Celles-ci apparaissent concentrées dans des catégories d'employés administratifs ou d'employés du commerce, qui sont aussi les moins bien rémunérés en taux horaire, et sous- représentées dans les emplois ouvriers. Dans les emplois non qualifiés (ouvriers ou employés), elles sont à peu près aussi nombreuses que les hommes. Enfin, on remarque que l’écart salarial entre les hommes et les femmes est plus petit dans les emplois à dominante féminine que dans les emplois à dominante masculine.

20Un bref examen des principales variables de l’échantillon permet de faire ressortir les principaux traits suivants :

• des différences concernant les niveaux d’éducation. On retrouve dans notre échantillon un phénomène déjà observé dans d’autres études, à savoir une plus forte proportion d’hommes que de femmes ayant acquis un diplôme technique court, les femmes étant proportionnellement plus nombreuses à avoir au moins le baccalauréat que les hommes (respectivement 53% contre 36%) ;
• des durées d’expérience potentielle et d’ancienneté plus longues pour les hommes que pour les femmes;
• des temps partiels à dominante féminine. En moyenne, les salariés hommes ont un temps de travail atteignant 97% d’un temps complet, alors que pour les femmes cet indicateur est de 88% ;
• en ce qui concerne les établissements employeurs, la main-d’œuvre féminine est beaucoup plus concentrée dans le secteur des services que la main-d’œuvre masculine (respectivement 50% et 25%); les salariés masculins sont plus présents que les femmes dans l’industrie manufacturière, les transports, les télécommunications et l’industrie extractive.

Les rendements des caractéristiques individuelles

21Les équations de salaire spécifiées dans la précédente partie ont été estimées séparément pour les hommes et pour les femmes. Les résultats détaillés figurent dans l’annexe 3. Compte tenu de la taille et de la richesse de la base de données, nous obtenons des coefficients de corrélation ajustés élevés (respectivement 53% et 58% pour les femmes et les hommes). De plus, la plupart des coefficients estimés pour les hommes et pour les femmes sont significativement différents, ce qui suggère que la structure des salaires diffère entre les deux groupes et justifie de procéder ultérieurement à une décomposition fondée sur la différence entre les rendements masculins et féminins.

22En ce qui concerne les variables indicatrices du capital humain, on constate les différences suivantes :

• par rapport aux non diplômés, le rendement des niveaux d'éducation les plus élevés apparaît plus élevé parmi les salariés hommes que parmi les salariées femmes ;
• pour les salariés masculins, la pente du rendement de l’expérience sur le marché du travail apparaît assez forte alors que le profil de gains selon l’ancienneté dans l’établissement est relativement plat. Parmi les femmes, au contraire, la pente du rendement de l’ancienneté est plus prononcée, le rendement de l’expérience plus plat (figure 1). Ces résultats sont similaires à ceux observés par Colin (1999), sur une base de données plus récentes. Cependant, ce résultat doit être pris avec une certaine prudence dans la mesure où nous ne disposons ici que d’une mesure de l’expérience potentielle sur le marché du travail (temps passé entre la sortie du système scolaire et l’entrée dans l’établissement actuellement employeur). Cette mesure peut surestimer le temps effectivement travaillé (et sous-estimerles rendements de l’expérience)carelle ne prend pas en compte les périodes d’interruption de travail qui peuvent être plus longues pour les femmes que pour les hommes pour des motifs familiaux (cf. Bayet, 1996). Par ailleurs, il s’agit ici d’une analyse menée sur des données en coupe qui nous interdisent d’isoler les effets de cohorte (pour cela, il faudrait disposer de données en panel).

Tableau 1

structure des emplois par sexe et salaire moyen correspondant

Tableau 1 : structure des emplois par sexe et salaire moyen correspondant W W f m / % de femmesdans l’emploi Hommes Femmes % % Eff % ln (W) Eff % ln (W) Cadres dirigeants 75 29 4198 5,1 4,95 1677 3,1 4,7 Cadres et prof intellectuelles 78 22 5679 6,8 4,89 1637 3,0 4,67 Professions intermédiaires 90 49 10587 12,7 4,34 10018 18,3 4,24 Employés administratifs 93 72 3340 4,0 4,03 8603 15,7 3,96 Employés du commerce 88 72 3855 4,6 3,93 10152 18,5 3,81 Artisans et ouvriers type artisanal 87 11 24552 29,6 4.01 3009 5.5 3,88 Ouvriers type industriel 73 21 14310 17,2 4,11 3711 6,8 3,83 Emplois non qualifiés 79 49 16554 20,0 4,13 16225 29,6 3.92 Total 82 40 82843 100 4,20 54796 100 4,00 Source : coût de la main d’œuvre et structure des salaires, 1992.

structure des emplois par sexe et salaire moyen correspondant

Figure 1

comparaison des profils moyens de carrière masculins et féminins

Figure 1 : comparaison des profils moyens de carrière masculins et féminins Gains 0,6 Homme Anc Femme Anc Homme exp Femme exp 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 Années d'expérience/d'ancienneté

comparaison des profils moyens de carrière masculins et féminins

23Pour le groupe de variables relatives aux situations familiales, la principale différence entre les équations de salaires masculines et féminines est la prime associée au statut marital, positive pour les hommes, négative (mais non significative) pour les femmes, suggérant que les hommes mariés sont avantagés en terme salarial par rapport à leurs homologues célibataires, ce qui n’est pas le cas pour les femmes. Ce résultat est cohérent avec ceux trouvés pour la plupart des pays industrialisés (cf. Blau et Kahn, 1992).

24Les caractéristiques des postes occupés ont des impacts différents sur les rémunérations masculines et féminines. Ainsi, le taux de temps plein joue positivement sur les salaires horaires féminins, négativement sur les salaires horaires masculins. On remarque également que des conditions de travail plus difficiles comme le travail posté ou de nuit sont relativement mieux compensées par un surcroît salarial parmi les femmes que parmi les hommes.

25Enfin, en ce qui concerne les rendements attachés aux postes occupés, la différence la plus évidente est que la position d’employés est mieux rémunérée par rapport aux emplois non qualifiés pour les femmes que pour les hommes [5].

26Ces différences des coefficients des équations de salaires masculines et féminines indiquent ainsi que le marché évalue différemment les caractéristiques productives selon le sexe, renforçant l’hypothèse de l’existence d’une discrimination salariale.

Les déterminants d’accès aux différentes catégories d’emplois

27Nous avons vu qu’une autre explication possible des différences de salaires entre les hommes et les femmes est l’existence d’une ségrégation professionnelle qui aboutisse à de fortes différences dans la structure des emplois masculins et féminins. Dans cette section, le modèle d’accès à une catégorie d’emploi donné présenté dans la partie méthodologique est estimé séparément pour les hommes et pour les femmes afin de détecter les différences dans les modes d’affectation dans les emplois entre les deux groupes. Les coefficients estimés pour le modèle masculin sont ensuite utilisés comme une norme non discriminante pour prédire une répartition hypothétique de la main-d’œuvre féminine entre les catégories d’emploi. Les résultats du multinomial logit estimé pour ce modèle sont présentés dans l’annexe 4 [6]. Là encore, les différences des coefficients féminins et masculins sont pour une grande majorité significatives, ce qui indique des mécanismes sensiblement différents d’affection dans les emplois entre les hommes et les femmes.

28Les coefficients du modèle multinomial logit sont difficiles à interpréter. Pour le faire, nous suivrons Greene (1990) en utilisant la relation suivante entre les probabilités relatives et les coefficients :
Comme

29Les classements présentés dans le tableau 2 indiquent que certains déterminants de répartition entre les emplois sont pratiquement les mêmes pour les hommes et les femmes. Ainsi, l’âge et le niveau d’études élèvent tant pour les hommes que pour les femmes la probabilité d’être cadres dirigeants ou cadres. En revanche, l’impact du mariage et des enfants jouent un rôle considérablement différent dans la structure des emplois. Etre marié ou avoir des enfants sont des obstacles majeurs pour les femmes pour occuper des postes de dirigeants ou de cadres (être marié et avoir des enfants ont respectivement le rang 7 et 8 dans le tableau 2 pour les femmes), alors que les variables décrivant le statut marital et familial n’ont pas du tout cet effet pour les hommes pour occuper un emploi de dirigeants et de cadres.

30Les coefficients extraits du modèle pour les hommes sont ensuite utilisés pour prédire une répartition hypothétique des emplois des femmes si elles faisaient face aux mêmes déterminants que leurs homologues masculins. Pour tester la robustesse de la prédiction, nous avons aussi estimé un modèle de répartition des emplois pour l’ensemble de l’échantillon et utilisé les coefficients obtenus comme norme non-discriminatoire pour prédire la répartition hypothétique féminine. Les répartitions observées des emplois et, pour les femmes, les deux répartitions hypothétiques sont reportées dans le tableau 3.

Tableau 2

importance relative des variables sur la probabilité d’occuper un emploi donné

Tableau 2 : importance relative des variables sur la probabilité d’occuper un emploi donné on Hommes Cadresdirigeants Cadres Prof. interm. Employésadm. Employés ducommerce Artisans etouvriers Ouvriers typeind. Emplois nqualifiés Nbre d’années d’études 2 1 3 6 4 7 8 5 Ag 1 2 3 6 8 5 4 7 Mari 2 4 5 6 8 3 1 7 Nombre d’enfants 2 3 7 6 8 4 5 1 Pari 1 2 6 3 4 7 8 5 Taux de temps plein 3 7 4 5 6 2 1 8 Horaires “normaux” 4 2 3 1 8 5 7 6 Travail posté 8 7 4 2 6 5 1 3 Travail de nuit 8 4 2 5 7 6 3 1 on Femmes Cadresdirigeants Cadres Prof. interm. Employésadm. Employés ducommerce Artisans etouvriers Ouvriers typeind. Emplois nqualifiés Nbre d’années d’études 2 1 3 4 5 7 8 6 Ag 1 2 3 6 7 5 4 8 Mari 7 8 6 2 5 3 1 4 Nombre d’enfants 8 7 1 2 4 5 6 3 Pari 1 2 4 3 6 8 7 5 Taux de temps plein 2 7 5 4 6 3 1 8 Horaires “normaux” 1 5 7 4 8 3 2 6 Travail posté 8 7 4 6 2 3 1 5 Travail de nuit 4 8 2 6 1 5 3 7

importance relative des variables sur la probabilité d’occuper un emploi donné

Tableau 3

structures observées et prédites des emplois

Tableau 3 : structures observées et prédites des emplois Hommes Femmes Femmes Femmes Structure observée Structure observée Struct. prédite à partir des Struct. prédite à partir des coeff. masculins coeff. de l'ensemble Effectifs % Effectifs % Effectifs % Effectifs % Cadres dirigeants 4197 5,1 1674 3,1 2471 4,5 2112 3,9 Cadres et prof. intellectuelles 5674 6,9 1627 2,9 3515 6,4 2677 4,9 Professions intermédiaires 10552 12,7 9966 18,3 7760 14,2 8746 15,9 Employés administratifs 3338 4,0 8588 15,7 2317 4,2 5094 9,3 Employés du commerce 3839 4,6 10086 18,4 3085 5,6 6141 11,2 Artisans et ouvriers type artisanal 24491 29,6 3000 5,4 14867 27,1 9682 17,7 Ouvriers type industriel 14256 17,2 3702 6,7 7756 14,2 5968 10,9 Emplois non qualifiés 16496 19,9 16153 29,5 13027 23,8 14376 26,2 Note : les structures observées sont très légèrement différentes de celle reportées dans le tableau 1 car l’échantillon sur lequel est estimé le modèle m-logit est un peu réduit du fait de variables manquantes.

structures observées et prédites des emplois

31On constate que les deux répartitions hypothétiques féminines sont assez similaires, les variations par rapport aux valeurs observées étant atténuées lorsqu’on raisonne à partir de l’ensemble de l’échantillon et non à partir des seuls coefficients masculins.

32Dans les deux cas, le changement entre la répartition féminine observée et prédite est important. La structure hypothétique des emplois montre que si les femmes faisaient face aux mêmes déterminants que les hommes, il y aurait significativement plus de femmes dans les catégories cadres et dans les emplois d’ouvriers. Dans le même temps, une proportion réduite de femmes serait employées administratives ou employées du commerce.

33Étant donné les niveaux de salaires des différents emplois, le changement dans la structure hypothétique des emplois féminins par rapport à la répartition observée pourrait avoir un effet important sur l’explication des différences de salaires entre hommes et femmes. Notons que les changements entre la structure observée et la structure prédite ne mènent pas nécessairement les salariés femmes vers des emplois mieux payés. Même si la part de femmes dans la catégorie « cadres et professions intellectuelles » a augmenté, le changement le plus important est la réduction des catégories d'employés, de vendeurs et le gonflement des catégories ouvrières qui ont à peu près les mêmes niveaux de salaires que les deux précédentes catégories. L’effet total sur l’écart de salaire entre les hommes et les femmes n’est donc pas évident à cette étape.

Les principaux résultats de ces décompositions sont les suivants

35Plus de la moitié de l’écart salarial moyen correspond à une partie « injustifiée », celle-ci provenant essentiellement de la composante intra-catégorie.

36En effet, la composante intercatégorie de l’écart de salaire moyen apparaît faible au regard de la part intra-catégorie (10% ou 22% du total selon la pondération adoptée). De plus, cette part est expliquée en sa quasi-totalité par les différences des caractéristiques individuelles. Cela indiquerait que si les femmes sont davantage dans des catégories d’emplois moins rétribués que les hommes, cela tient à leurs caractéristiques individuelles comme un niveau d’éducation moindre, moins d’expérience ou des situations familiales différentes. Ainsi, bien que la structure hypothétique des emplois qui serait en vigueur s’il n’y avait pas de barrière à l’entrée soit très différente de celle réellement observée, la répartition réelle n’apporte pas aux femmes salariées des rémunérations très inférieures à celles qu’elles auraient obtenu si elles avaient rencontré les mêmes mécanismes d’affectation dans les emplois que les hommes (ceci est indiqué par le fait qu’environ 1% de la différence salariale interemplois correspond à une part « injustifiée »).

Tableau 4

décomposition de l’écart salarial moyen

Tableau 4 : décomposition de l’écart salarial moyen Méthode A Méthode B Valeur % Valeur % Ecart estimé des log des salaires horaires 0,196 100 0,196 100 Ecart inter-catégorie 0,044 22,4 0,020 10,2 Justifié 0,041 20,9 0,019 9,7 Injustifié 0,003 1,5 0,001 0,5 Ecart intra-catégorie 0,152 77,6 0,176 89,8 Justifié 0,050 25,5 0,057 29,1 Avantage masculin 0,049 25,0 0,035 17,9 Désavantage féminin 0,053 27,0 0,084 42,9 Total justifié 0,091 46,4 0,076 38,8 Total injustifié 0,105 53,6 0,120 61,2 Méthode A : pondération par les salaires moyens masculins dans la partie intercatégorie, pondération par la structure féminine des emplois dans la partie intra-catégorie. Méthode B: pondération par les salaires moyens féminins dans la partie intercatégorie, pondération par la structure masculine des emplois dans la partie intra-catégorie.

décomposition de l’écart salarial moyen

37L’essentiel de l’écart salarial provient donc de l’écart des salaires moyens à l’intérieur des catégories d’emploi (78% ou 90% selon la pondération adoptée). Dans cet écart intracatégorie, la part justifiée par les différences de caractéristiques individuelles en constitue environ 25%, le restant étant formé de la combinaison d’un avantage masculin et d’un désavantage féminin.

38Par quels mécanismes peuvent se créer les différences de rémunération des caractéristiques individuelles entre les hommes et les femmes à l’intérieur de groupe d’emplois ? Plusieurs hypothèses peuvent être avancées. En premier lieu, bien que le système des grilles de classification et des minima de branche associés aux coefficients hiérarchiques restreignent les différences de salaires à poste donné entre les entreprises, les critères pour attribuer les coefficients de la grille de classification sont suffisamment souples pour que les entreprises disposent d’un certain degré de liberté dans l’attribution de ces coefficients et donc du salaire de base associé (cf. Meurs, Skalli, 1997). Une étude limitée à quelques branches professionnelles montrait ainsi des écarts non expliqués entre les hommes et les femmes dès le salaire de base (Fakhfakh et alii, 2000).

39En second lieu, la rémunération totale comprend deux éléments, le salaire de base et les diverses primes et heures supplémentaires. Il est également possible que les compléments de rémunération puissent contribuer à créer ces différences salariales, ne serait-ce que parce que les salariés masculins sont plus sujets aux heures supplémentaires que leurs homologues féminines. Comme le montre une précédente étude de Chauvin et alii, (1984), l’écart salarial entre les hommes et les femmes aux États-Unis est ainsi largement dû aux différences d’obtention des compléments de rémunération.

Comparaison avec d’autres pays de l’OCDE

40Nous avons repris les résultats d’études utilisant cette méthode de décomposition pour quatre pays de l’OCDE : la Grande-Bretagne, les États-Unis, le Canada et l’Australie (Miller, 1987 ; Kidd et Shannon, 1994 ; Hawke, 1991) [7]. Les résultats sont reportés dans le tableau 5.

41Bien que l’écart salarial moyen entre les hommes et les femmes soit relativement limité en France, la proportion de la part non justifiée de cet écart est assezélevée parrapport aux quatre pays retenus ici.

42Par ailleurs, comme dans le cas de la France, le différentiel intra-catégories constitue l’essentiel du différentiel total dans ces 4 pays de l’OCDE (il est même supérieur au différentiel total) et, à l’exception du Canada, la part non justifiée de l’écart représente la majorité de cet écart intra-catégorie. Le différentiel intercatégorie représente par conséquent une part relativement petite de l’écart total dans tous les cas. De plus, la part non justifiée de cet écart intercatégorie a une valeur négative ou très faiblement positive dans les pays étudiés, ce qui signifierait que dans tous ces pays l’affectation dans les emplois n’entraînerait pas un désavantage salarial supplémentaire pour les femmes.

43Enfin, si l’on classait les pays selon la proportion de part non justifiée des salaires, les États-Unis auraient la part non justifiée la plus élevée, l’Australie et la France auraient des niveaux proches, le Canada et la Grande-Bretagne seraient les deux pays où la part injustifiée serait la plus réduite [8]. Tout en gardant à l’esprit les limites [9] de la comparaison internationale présentée ici, ce classement suscite un certain nombre de réflexions et des pistes de recherche.

44Selon la théorie néo-classique, la discrimination salariale ne peut subsister que dans des situations de concurrence imparfaite (Arrow, 1973 ; Krueger, 1963 ; Madden, 1975). Le classement présenté ci-dessus jette un doute sur la pertinence de cette explication dans la mesure où les États-Unis sont considérés généralement comme l’une des économies les plus flexibles dans le monde tant du point de vue du marché du travail que de celui du marché des biens.

Tableau 5

résumé des décompositions des écarts de rémunération entre les hommes et les femmes pour la Grande-Bretagne, les États-Unis, le Canada et l’Australie

Tableau 5 : résumé des décompositions des écarts de rémunération entre les hommes et les femmes pour la Grande-Bretagne, les États-Unis, le Canada et l’Australie UK (Miller) US (Hawke) Canada (Kidd andShannon) Australia (Hawke) Valeur % Valeur % Valeur % Valeur % Ecart des log des salaires horaires 0,495 100 157,05 100 0,2945 100 109,27 100 Ecart intra-catégorie 0,433 87,34 185,95 118,4 0,2993 101,6 109,60 100,3 Justifié 0,191 38,6 22,30 14,2 0,1603 54,5 35,29 32,3 Injustifié 0,242 48,9 163,65 104,2 0,1390 47,2 74,30 68,0 Ecart inter-catégorie 0,062 12,6-28,93-18,4-0,0048-1,6-0,33-0,3 Justifié 0,134 27,1 0,13 0,1 0,0087 3,0 8,09 7,4 Injustifié -0,072-14,5-29,05-18,5-0,0135-4,6-8,41-7,7 Total justifié 0,325 65,6 22,43 14,3 0,1690 57,4 43,38 39,7 Total injustifié 0,170 34,4 134,60 85,7 0,1255 42,6 65,89 60,3

résumé des décompositions des écarts de rémunération entre les hommes et les femmes pour la Grande-Bretagne, les États-Unis, le Canada et l’Australie

45Une étude de Blau et Kahn (1992) indique que les institutions du marché du travail qui affectent les inégalités salariales peuvent avoir un effet très important sur les différences de salaires entre les hommes et les femmes. Cela peut expliquer le fait que parmi tous les pays de l' OCDE, les États-Unis, qui ont le moins de rigidités institutionnelles, ont aussi le plus large écart salarial entre les hommes et les femmes. Cependant l’Australie, la France et le Canada ont des systèmes de négociation collective relativement proches et la part injustifiée de l’écart salarial diffère pourtant notablement entre eux. D’autres variables pourraient affecter le degré de discrimination à l’encontre des femmes entre les pays et devraient être prises en compte dans des travaux comparatifs ultérieurs, la principale piste étant le degré de participation des femmes au marché du travail.