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Détermination de la discrimination salariale : la méthode et ses applications

Yves Flückiger

Département d’économie politiqueUniversité de Genève

Economie du travail, jeudi 1 juin 2006

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En Suisse, la différence des salaires médians entre femmes et hommes s’élevaient, en 2004, à 20%

A Genève, cette différence est nettement plus faible puisqu’elle se montait, en 2004, à 9,3% seulement

Ces disparités peuvent s’expliquer par des facteurs tels que le niveau d’éducation, le nombre d’années d’expérience ou d’ancienneté accumulées par les femmes et les hommes sur le marché du travail ou au sein de leur entreprise

Elles reflètent aussi les positions hiérarchiques et les fonctions occupées ainsi que les domaines dans lequel les personnes sont actives

Ces inégalités salariales là ne sont pas problématiques… elles sont même efficaces sur le plan économique!

Introduction

3

Introduction

4

En revanche, les inégalités dues à des discriminations sont inéquitables et inefficaces… elles doivent être combattues pour ces deux raisons

Il y a discrimination lorsque, pour un profil pourtant identique, une femme gagne systématiquement moins qu’un homme

La distinction entre inégalité et discrimination n’est pas simple à établir

Pour y parvenir, il faut pouvoir comprendre les différences de salaires entre toutes les personnes employées par une entreprise

Si la politique salariale est purement aléatoire, il est impossible de comprendre les inégalités

Dans ce cas, il est impossible de distinguer inégalités et discrimination

Très généralement, ce n’est pas le cas !

Introduction

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Différences de caractéristiques personnelles (capital humain)Différences de caractéristiques personnelles (capital humain)

Ces différences « objectives » traduisent parfois des choix individuels

Elles résultent souvent de discriminations antérieures au marché du travail

Elles sont dues également aux discriminations sur le marché du travail

Ces inégalités ne peuvent pas être combattues directement par la loi… mais, indirectement, en combattant les discriminations salariales, on peut réduire les disparités de capital humain accumulé

Elles doivent être éliminées par d’autres mesures pour permettre notamment aux femmes de rester de manière plus permanente sur le marché du travail

Origine des inégalités

6

Formation: Genève

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

Femmes

Hommes

7

Proportion de personnes n’ayant pas dépassé la scolarité obligatoire selon les classes d’âge et le

sexe, RFP 2000

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

25-29ans

30-34ans

35-39ans

40-44ans

45-49ans

50-54ans

55-59ans

60-64ans

65-69ans

70-74ans

75-79ans

80 anset +

Femmes

Hommes

Ensemble

8

Ségrégation sexuelleSégrégation sexuelle

Elle est liée à la répartition inégale des femmes et des hommes entre les secteurs économiques ou entre les différentes positions hiérarchiques etc..

La loi peut être utilisée pour combattre la discrimination à l’embauche ou à la promotion qui empêche les femmes d’accéder à certains postes ou à certaines positions

Il y a discrimination, lorsque toutes choses égales par ailleurs (caractéristiques personnelles), les femmes sont traitées systématiquement de manière différente

Une discrimination ne peut être établie sur la base d’une comparaison sectorielle

Origine des inégalités

Ségrégation au niveau des positions hiérarchiques

Position hiérarchique Femmes Hommes TOTAL

Sans fonction d'encadrement

73,0% 56,6% 63,8%

Activités de supervision

10,9% 11,5% 11,2%

Cadre inférieur 8,8% 11,1% 10,1%

Cadre moyen 5,1% 11,5% 8,7%

Cadre supérieur 2,2% 9,3% 6,2%

PRIVE

LSE, 2000

Proportion de personnes actives dans les différentes branches, par sexe, RFP 2000

Enseignement

Services personnels

Hôtellerie et restauration

Commerce

Organismes extra-territoriaux

Activites financières

Administration publique

Autres services

Transports et communication

Agriculture et pêche

Electricité, gaz et eau

Construction

0%

5%

10%

15%

20%

25%

0% 5% 10% 15% 20% 25%

Pourcentage d'hommes

Pour

cent

age

de fe

mm

es

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DiscriminationDiscrimination

Il y a discrimination, lorsque toutes choses égales par ailleurs (caractéristiques personnelles), les femmes sont traitées systématiquement de manière différente

Une discrimination ne peut être établie sur la base d’une comparaison sectorielle

Pour démontrer l’existence d’une discrimination, il faut obtenir toutes les données individuelles relatives aux personnes occupées dans l’entreprise incriminée

Il faut en tous les cas obtenir des informations sur les salaires bruts et nets, l’éducation, l’expérience et l’ancienneté … pour le moins

Origine des inégalités

12

La première étape de l’analyse consiste à apporter des éléments susceptibles de rendre vraisemblable l’existence d’une discrimination à l’encontre du personnel féminin

Cette vraisemblance peut être établie en comparant les différences de salaires entre femmes et hommes dans l’entreprise par rapport à celles observées sur le marché de référence

Si une discrimination est rendue vraisemblable, il faut alors, dans une deuxième étape, tenter d’expliquer le niveau des salaires versés par l’entreprise à partir de tous les facteurs susceptibles d’influencer les rémunérations

Pour y parvenir, il faut obtenir toutes les données individuelles relatives au personnel employé ainsi que toutes les variables qui semblent pertinentes pour expliquer les rémunérations

La procédure

13

S’il y a discrimination systématique et significative, la troisième étape consiste à déterminer le salaire auquel la plaignante pourrait prétendre, compte tenu de ses caractéristiques personnelles et du mode de fixation des salaires employé dans l’entreprise, tel qu’il a été estimé par la méthode de régression

Pour ce faire, il faut au préalable déterminer si l’équation estimée permet effectivement de prévoir le salaire du personnel masculin

Si tel est le cas, alors l’équation estimée devrait pouvoir s’appliquer a contrario aux femmes et notamment à la plaignante

La procédure

14

La méthode

La méthode utilisée pour déterminer la discrimination salariale est appelée « équation des salaires »

Elle part de l’idée que l’on peut comprendre les différences de salaires observées à partir d’une série de variables explicatives qui représentent indirectement la productivité du travail pour l’entreprise

Ces variables se rapportent aux caractéristiques propres :

• au salarié• au poste de travail qu’il occupe• aux fonctions qu’il assume au sein de l’entreprise et• à son domaine d’activité

Grâce à cette méthode, il est possible de calculer l’effet de chacune de ces variables sur le niveau des salaires

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Les déterminants des salairesSalaire médian (en milliers de francs) selon le type de formation, Suisse 2002

0

2'000

4'000

6'000

8'000

10'000

12'000

Un

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Hommes

Femmes

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Les déterminants des salairesSalaire médian en fonction des

années d’expérience, Suisse 2002

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

0-1

ans

2-4

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25

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30

-34

ans

35

an

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Homm es

Femm es

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Il faut donc effectuer une analyse multivariée des salaires pour tenter d’expliquer la plus grande partie possible de la variance observée des salaires (R2 )

Pour y parvenir, il faut intégrer dans l’analyse toutes les variables que l’entreprise utilise pour fixer ses rémunérations

Il s’agit ensuite de vérifier si le genre de la personne exerce une influence significative sur les salaires….. cela ne devrait pas être le cas !

Si tel est le cas, cela signifierait que l’entreprise utilise le critère du genre pour fixer ses rémunérations et ceci non pas pour une femme en particulier mais de manière systématique

Ce faisant, elle pratiquerait une discrimination à l’encontre des femmes

La méthode

18

La méthode adoptée étant résolument positive et non normative, il convient d’intégrer dans l’analyse tous les critères que l’entreprise prétend utiliser pour établir sa grille des salaires

… à moins que ces variables ne reflètent une différence inhérente au « sexe » ce qui pourrait traduire une discrimination indirecte à l’encontre des femmes (utilisation de la taille des personnes pour fixer les salaires)

Il faut distinguer ce cas de celui lié à une éventuelle « ségrégation »

Pour effectuer cette analyse, l’entreprise doit fournir des informations « anonymisées » sur tout son personnel…

En indiquant le salaire obtenu ainsi que toutes les caractéristiques individuelles nécessaires à comprendre le niveau des salaires

Cela peut représenter une charge de travail importante si l’entreprise ne possède pas ces informations sur un support informatisé

La méthode

19

Entreprise située dans la région X qui engage une femme au chômage résidant dans la région Y

La « demanderesse » compare son salaire à celui d’un homme occupé dans l’entreprise qui accomplit (selon elle) un travail de « valeur identique »

Les analyses faites par un psychologue du travail concluent à l’absence de discrimination

Expertise économique complémentaire demandée

Marché de référence : région « X+Y » dans le secteur économique de la défenderesse

Première partie : Le pourcentage de femmes occupées auprès de la défenderesse est significativement inférieur à celui du marché

Il s’élève à 44,4% sur le marché de référence et à 18,9% seulement auprès de la « défenderesse »!

Application de la méthode :

Exemple No 1

20

Sur le marché de référence, 47,2% de femmes n’ont aucune responsabilité quelconque. Ce pourcentage passe à 83% auprès de l’entreprise incriminée!

Les différences de salaires sont plus élevées dans l’entreprise que sur le marché de référence

Ce sont des premiers indices d’un traitement inégal des femmes et des hommes au sein de l’entreprise

Cela ne constitue pas une preuve d’un comportement discriminatoire de l’entreprise

Ils peuvent tout au plus servir d’indices susceptibles de fonder la présomption

Application de la méthode :

Exemple No 1

21

Deuxième partie : Toutes choses égales par ailleurs, les femmes occupées auprès de la défenderesse subissent une pénalité salariale de 21,3%

Elle est plus élevée que la pénalité observée sur le marché de référence (13%). Circonstances aggravantes

Troisième partie : En utilisant l’équation de salaire estimée, on obtient un salaire pour l’homme auquel la défenderesse se compare de 194'531 francs

Ce résultat correspond à peu de choses près au salaire obtenu par cette personne auprès de l’entreprise incriminée (196'264 francs)

La marge d’erreur est infime (moins de 1%). Cela démontre que l’équation permet de prévoir le salaire des hommes

Elle devrait être aussi appliquée, de manière non discriminatoire, aux femmes

Application de la méthode :

Exemple No 1

22

Selon cette norme, la plaignante aurait dû recevoir 180’756 francs à l’embauche

Elle n’a obtenu que 120’000 francs la première année

La deuxième année le salaire de la plaignante a été réajusté à 140’000 francs. Elle aurait dû recevoir un salaire non discriminatoire de 183’648 francs

Application de la méthode :

Exemple No 1

23

Application de la méthode :

Exemple entreprise No 2

Variables

Valeurs moyennes

Hommes Femmes (N=109) (N=206)

Différence en % par rapport à la moyenne

des hommes

Age (en années) 41.3 39.1 -5.3%

Age avant entrée en fonction (en années) 32.3 33.9 +5.0%

Ancienneté (en années) 9.0 5.2 -42.2%

Taux d’occupation (en %) 95.8 83.4 -12.9%

Salaire mensuel brut en francs 4'470 2’921 -34.6%

Salaire mensuel brut (standardisé sur le plein-temps) en francs

4'629 3’867 -16.5%

24

Application de la méthode :

Exemple entreprise No 2

Variable Modèle 1 Modèle 2 Modèle 3

Sexe (femme) -0.0511*** -0.0511***

Age avant entrée en fonction 0.0015*** 0.0015***

Ancienneté 0.0060*** 0.0060***

(Ancienneté)2 (*100) -0.0101* -0.0101*

Taux d’activité 3.6732*** 3.5400*** 3.5400***

(Taux d’activité)2 -1.4890*** -1.3908*** -1.3908***

Part (en %) des femmes dans chaque fonction

-0.5154***

Fonctions (n = 46) Oui Oui Oui

R2 ajusté 0.9677 0.9719 0.9719

Variable

Femmes et hommes

(1)

Femmes

(2)

Hommes

(3)

Différence F-H

(2) - (3)

Sexe (femme) -0.0511***

Age avant entrée en fonction 0.0015*** 0.0006 0.0027** 0.0021***

Ancienneté 0.0060*** 0.0106*** 0.0069** 0.0037

(Ancienneté)2 (*100) -0.0101* -0.0404*** -0.0120 0.0284**

Taux d’activité 3.5400*** 3.5169*** 7.5490*** -4.0321***

(Taux d’activité)2 -1.3908*** -1.3807*** -4.0097** 2.6290***

Part (en %) des femmes dans chaque fonction -0.5154*** -0.3459*** -0.3783** 0.0324

Fonction 1 0.0780 0.0367 0.0338 0.0029

Fonction 2 -0.1141 . -0.0749 .

Fonction 3 0.0496 -0.0447 . .

Fonction 4 0.0260 . 0.0881 .

Fonction 5 0.0489 -0.0437 0.0000 -0.0437

Fonction 6 0.0768 -0.0256 . .

Fonction 7 0.0458 -0.0481 . .

Fonction 8 0.0413 -0.0684 . .

Fonction 9 0.0417 -0.0555 . .

Fonction 10 0.3646*** . 0.4023*** .

Fonction 11 -0.4663*** . -0.4356*** .

Fonction 12 -0.3076*** . -0.2660*** .

Fonction 13 -0.3745*** . -0.3330*** .

Fonction 14 -0.2592*** . -0.2136** .

Fonction 15 -0.3361*** . -0.3056*** .

Fonction 16 0.7330*** 0.7304*** 0.7354*** -0.0050

Fonction 17 0.4084*** . 0.4374*** .

Fonction 18 -0.0586 -0.0959** -0.1060* 0.0101

Fonction 19 0.0769 -0.0310 . .

Fonction 20 0.1319* 0.0651 -0.0010 0.0661

Fonction 21 -0.3901*** . -0.2603** .

Fonction 22 -0.4364*** . -0.4007*** .

Fonction 23 -0.3818*** . -0.3406*** .

Fonction 24 -0.1410 . 0.5560 .

Fonction 25 -0.0028 . -0.0994 .

Fonction 26 -0.2629*** . -0.2219** .

Fonction 27 -0.0403 0.0139 -0.1361 0.1500

(Suite et fin)

Variable

Femmes et hommes

(1)

Femmes

(2)

Hommes

(3)

Différence F-H

(2) - (3)

Fonction 28 (gérant) 0.1805*** 0.0613 0.2611*** -0.1998***

Fonction 29 -0.3728*** -0.3111*** -0.3477*** 0.0366

Fonction 30 -0.1467* . -0.1049 .

Fonction 31 0.2582*** 0.3104*** 0.2817*** 0.0287

Fonction 32 . -0.1121 . .

Fonction 33 -0.1510 . -0.1037 .

Fonction 34 0.0579 -0.0519 . .

Fonction 35 0.2127** . 0.2648** .

Fonction 36 0.0153 . 0.0555 .

Fonction 37 0.3701*** . 0.3881*** .

Fonction 38 -0.2054** . -0.1584 .

Fonction 39 (responsable) 0.1248* 0.0065 0.2265** -0.2200***

Fonction 40 0.0603 -0.0457 . .

Fonction 41 0.0258 -0.0549 -0.1109 0.0560

Fonction 42 -0.5319*** . -0.4934*** .

Fonction 43 0.0766 -0.0279 . .

Fonction 44 0.1186 0.0000 . .

Fonction 45 0.9420*** . 0.9765*** .

Constante 6.3570 6.2734 4.8852

R2ajusté 0.9719 0.9749 0.9573

Nombre d’observations N = 315 N = 206 N = 109

Remarques :

1. Fonction de référence : adjoint(e) au manager

2. Significativité statistique : *** : significatif à 99% ; ** : significatif à 95% ; * : significatif à 90%

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Application de la méthode :

Exemple entreprise No 3

Variables

Valeurs moyennes

Hommes Femmes

Différence en % par rapport à la moyenne

des hommes

Age (en années) 41.1 39.1 -2.4%

Ancienneté (en années) 13.7 11.8 -13.9%

Taux d’occupation (en %) 98.8 86.6 -12.3%

Salaire annuel brut (standardisé sur le plein-temps) en CHF 2004

107'445 79'835 -25.7%

Variable Modèle 1 Modèle 2 Modèle 3 Modèle 4 Modèle 5

Sexe (femme) -0.1949 -0.0310 -0.0273 -0.0316 -0.0277

Age 0.0942 0.0178 0.0175 0.0178 0.0173

(Age)2 (*100) -0.1019 -0.0129 -0.0128 -0.0129 -0.0127

Ancienneté -0.0131 -0.0069 -0.0071 -0.0067 -0.0069

(Ancienneté)2 (*100) 0.0422 0.0209 0.0205 0.0208 0.0203

Taux d’activité (en%) 0.3483 0.0179 0.0015 0.0013 0.0098*

Rang 1 . . 0.0484 . 0.0502

Rang 2 . . 0.1148 . 0.1194

Rang 3 . . 0.2084 . 0.2129

Rang 4 . . 0.3281 . 0.3325

Rang 5 . . 0.4767 . 0.4781

Rang 6 . . référence . référence

Region 1 . . . -0.0636 -0.0659

Region 1 . . . -0.0545 -0.0565

Region 3 . . . -0.0588 -0.0638

Region 4 . . . -0.0311 -0.0289

Region 5 . . . -0.0707 -0.0708

Region 6 . . . -0.0299 -0.0330

Region 7 . . . -0.0413 -0.0439

Region 8 . . . référence référence

Rdmscope (587 classes) Non Oui Oui Oui Oui

Constante 9.2035 10.9665 10.8965 11.0078 10.9411

R2 ajusté 0.4676 0.9326 0.9396 0.9356 0.9427

Salaire moyen et proportion de

femmes par position hiérarchique

SFr. 50'000

SFr. 75'000

SFr. 100'000

SFr. 125'000

SFr. 150'000

SFr. 175'000

SFr. 200'000

SFr. 225'000

SFr. 250'000

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

DI

SD

VD

PPIV

NO

courbe de tendance

Application de la méthode :

Exemple entreprise No 4Explication du différentiel moyen de salaire entre les hommes et les femmes par le genre, les caractéristiqus individuelles des employés et la non-diversité sexuelle au

niveau d'Assignment Grade et du site

SFr. 0

SFr. 20'000

SFr. 40'000

SFr. 60'000

SFr. 80'000

SFr. 100'000

SFr. 120'000

SFr. 140'000

SFr. 160'000

Différence due au genre: 3'401 Fr.

Différence due auxcaractéristiques individuelles:2'852 Fr.

Différence due à la non-diversitésexuelle au niveau d'AssignmentGrade et du site: 31'213 Fr.

Salaire moyen des femmes:111'614 Fr.

Salaire moyen des hommes: 149'080 Fr.

Application de la méthode :

Exemple entreprise No 4

Décomposition du différentiel de salaire entre femmes et hommes (en % du salaire des hommes), par site

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

Site

Différentiel attribuable à laségrégation (ou non-diversité) sexuelle auniveau d'Assigment Grade

Différentiel attribuable auxdifférences descaractéristiques autresque le genre

Différentiel attribuable augenre

Différentiel total

32

1) La méthode ne s’applique-t-elle qu’aux entreprises ayant 50 employés … et quelques femmes au moins ?

Réponse : Non. Elle peut être appliquée à des entreprises de plus petite

taille mais alors il faut utiliser les informations relatives au marché dans lequel elles se trouvent ou à l’ensemble de l’économie de la région dont laquelle elles recrutent leurs employés

Dans ce cas, il faut avoir recours aux données de l’enquête suisse sur la structure des salaires et estimer une équation des salaires propres à la région ou au secteur d’activité

On calcule ensuite le salaire auquel chaque employé pourrait prétendre, sur le marché, compte tenu de l’équation des salaires pour le secteur ou l’économie

… et on observe combien il obtient dans l’entreprise; l’écart (positif ou négatif, en %) devrait être statistiquement identique pour les hommes et les femmes

Les questions ouvertes et fréquemment posées (FAQ)

33

FAQ :

La LSE

Enquête sur le niveau et la structure des salaires (LSE) :

• effectuée tous les 2 ans depuis 1994 ;

• réalisée par l’OFS ;

• au moyen d’un questionnaire écrit ;

• contenant 25 rubriques ;

• en 2004 : 42 500 entreprises interrogées en Suisse dont 3’048 pour le seul canton de Genève ;

• Couvrant plus de 1,16 million de personnes salariées dans le secteur privé et public (administrations fédérales et cantonales) dont 76’800 pour le seul canton de Genève.

34

FAQ : Equation des salaires pour l’économie genevoise - 2004

Impact des variables retenues

Impact sur les salaires en %*

FormationUniversité 21,4HES 16,4Maîtrise/Ecole professionnelle 11,9Brevet d'enseignement 9,6Maturité 6,8Apprentissage 7,1Formation en entreprise 4,4Autres formations 7,0

Age (+ 1 an) maxi 1,7

Ancienneté (+ 1 an) maxi 0,7

* Impact : toutes choses égales par ailleurs / ceteris paribus

35

FAQ : Equation des salaires pour l’économie genevoise - 2004

Impact des variables retenues

Impact sur les salaires en %

Qualifications requises pour le posteNiveau des qualifications requises élevé 35,8Niveau des qualifications requises moyen 18,8Niveau des qualifications requises bas 11,1

Position professionnelleCadre supérieur 45,9Cadre moyen 29,6Cadre inférieur 17,4Activités de supervision 8,4

A ces variables s’ajoutent (en ou ), les impacts liés aux :

• domaines d’activité• effets d’entreprise

36

2) Les entreprises ne risquent-elles pas d’instaurer une ségrégation totale entre les fonctions et les domaines d’activité de manière à éviter tout risque de discrimination salariale

Réponse : Oui. Il s’agit dès lors de sensibiliser les entreprises à cette

problématique et à la valorisation des différentes fonctions, positions hiérarchiques et des divers domaines d’activité. Les différences de primes accordées à ces fonctions/domaines sont-elles réellement le reflet des différences de productivité ? Les femmes ont-t-elle accès de manière non discriminatoire à toutes les fonctions/positions hiérarchiques et à tous les domaines d’activité ?

Analyse prospective visant à redéfinir la politique salariale (méthode ABAKABA)

Analyse de la discrimination à l’embauche ou à la promotion

Les questions ouvertes et fréquemment posées