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Analyser les écarts de salaires à l’aide des modèles de régression. Vertus et limites d’une méthode. Le cas des migrants de Tunisie en région parisienne après 1956

Using Regression Models to Analyse Wage Differentials : Virtues and Limitations of a Method. The Case of Tunisian Migrants in the Paris Region After 1956
Anne-Sophie Bruno
p. 121-156

Résumés

Les analyses descriptives menées sur un échantillon de retraités originaires de la Tunisie post-coloniale et ayant travaillé en région parisienne des années 1960 à la fin des années 1980 mettent en lumière d’importantes variations des revenus salariaux selon le genre et la nationalité des individus. Quoique controversées, les méthodes de régression s’avèrent particulièrement utiles pour décomposer les écarts observés au sein de notre échantillon. Dans cette famille de méthode, les régressions multiniveaux conduisent à des résultats quelque peu différents de ceux obtenus à l’aide des modèles classiques : ils montrent notamment que les effets de discrimination pure liés au genre et à la nationalité tendent à disparaître à mesure que l’on contrôle plus finement les effets d’endogénéité et d’hétérogénéité non observée. Quel que soit le modèle choisi, les analyses de régression soulignent en revanche l’influence déterminante de l’espace de travail sur les écarts de salaires – les différences sectorielles jouant en la matière un rôle négligeable au regard de l’effet du segment de marché.

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Texte intégral

  • 1 Le traitement des salaires en sciences humaines et en économie a fait l’objet d’articles de synthès (...)

1Depuis les années 1990, la question des discriminations au travail occupe une place centrale dans le débat public. Les écarts de salaires sont fréquemment invoqués dans ce débat, en ce qu’ils se prêtent plus facilement à la mesure que les autres indicateurs de la hiérarchie des positions professionnelles. Pourtant, cet aspect a été pendant longtemps négligé par les sociologues et les historiens, dont les analyses se sont davantage centrées sur l’étude des qualifications et des positions sociales. En revanche, la question des salaires est abondamment traitée par les économistes1, en raison de sa position centrale dans la théorie économique en tant qu’élément de cristallisation des mécanismes d’ajustement entre l’offre et la demande de travail. Si ces différences de traitement témoignent de la place spécifique occupée par la notion de salaire dans chacune des disciplines, elles sont aussi le signe de divergences de démarche. De fait, l’analyse des salaires nourrit une importante querelle méthodologique, qui porte sur le bien-fondé de l’emploi des méthodes de régression pour analyser les écarts de salaires.

2Les migrants de Tunisie offrent un terrain d’enquête fécond pour étudier cette question des inégalités salariales pendant les Trente Glorieuses et la crise des années 1970 et 1980 : l’hétérogénéité de cette population, composée d’étrangers – Tunisiens ou Italiens – mais aussi de Français, de naissance ou par acquisition, permet en effet d’observer, sur un échantillon relativement restreint et contrôlable, les différences de salaires selon la nationalité et le genre. L’étude des trajectoires professionnelles de ces migrants souligne l’imbrication étroite des enjeux méthodologiques, disciplinaires et théoriques. Après avoir évoqué les différentes méthodes disponibles pour analyser les écarts de salaires observés chez les migrants de Tunisie, nous nous attacherons à dégager les vertus mais également les limites des analyses toutes choses égales par ailleurs appliquées à la question des discriminations salariales.

1. Les inégalités salariales : un objet controversé

3L’analyse de la mobilité professionnelle des travailleurs étrangers nécessite de disposer d’une population de référence constituée de travailleurs nationaux, sorte de contrefactuel auquel comparer les résultats observés pour les travailleurs étrangers. Si une telle entreprise est difficile à mener sur l’ensemble de la population, en raison de la multiplication des points de contrôle nécessaires à sa réalisation, la restriction du point de vue à une sous-population, celle des migrants en provenance de la Tunisie post-coloniale, permet de contourner cette difficulté méthodologique et de disposer d’un échantillon comportant des nationaux et des étrangers qui arrivent en France à des dates relativement concomitantes. Forte de ses composantes françaises, tunisiennes ou encore italiennes, la « mosaïque » tunisienne héritée de la période coloniale constitue un extraordinaire laboratoire pour mener une étude comparée de la mobilité en fonction de la nationalité, à partir d’un échantillon de trajectoires individuelles reconstituées grâce aux dossiers de retraite du régime général des travailleurs salariés.

  • 2 Pour une présentation détaillée de l’échantillon et de la démarche, voir A.-S. Bruno, 2010. Cet ouv (...)

4Source première de cette étude des migrants de Tunisie, les dossiers de retraite de la Caisse nationale d’Assurance Vieillesse (CNAV) renferment des informations très riches pour la reconstitution des trajectoires professionnelles, mais leur consultation s’avère décevante en matière de carrières : la reconstitution des trajectoires professionnelles a donc été opérée en couplant les informations contenues dans les dossiers de retraite à celles délivrées par les Déclarations Annuelles de Données Sociales, c’est-à-dire par les déclarations faites chaque année par les employeurs à l’URSSAF. Cet appariement de données a permis de reconstituer pas à pas les carrières de 193 individus appartenant à 4 cohortes de naissance distinctes2.

Hétérogénéité du marché du travail et inégalités salariales

  • 3 L’analyse des correspondances multiples décrite ici a été menée sur 3 109 épisodes annuels d’emploi (...)

5L’analyse des trajectoires des migrants de Tunisie montre que les étrangers sont nettement surreprésentés dans les emplois et les secteurs offrant les revenus salariaux les plus bas, et sous-représentés dans les emplois et les secteurs à hauts revenus. L’analyse factorielle menée sur l’ensemble des épisodes d’emploi de notre échantillon3 (cf. Figure 1) met en effet en lumière une forte hétérogénéité du marché du travail, fondée sur une combinaison entre type d’entreprise et type de main-d’œuvre. Le principal critère de distinction des épisodes d’emploi repose sur une opposition entre emplois ouvriers et emplois non ouvriers, qui recoupe en grande partie une opposition entre étrangers et nationaux.

  • 4 Au recensement de 1975, les cols blancs représentent un peu plus de 57 % des actifs français hors a (...)
  • 5 Les emplois de cadres occupent plus d’un Français de Tunisie sur trois. Quant aux emplois de cadre (...)

6La distinction entre l’espace « français » du travail non manuel à gauche du graphique (cf. Figure 1), et l’espace « étranger » du travail manuel, situé à droite, met tout d’abord en jeu une segmentation « verticale » des emplois, c’est-à-dire une inégale répartition des différentes catégories de main-d’œuvre dans la hiérarchie des catégories socioprofessionnelles. La majorité des Français de Tunisie occupe ainsi des emplois de cols blancs, plus souvent d’ailleurs que l’ensemble de la population active4. En leur sein, les emplois de cadres (csp 42-44), et de cadres supérieurs en particulier (csp 32-34), sont très nettement surreprésentés5. À l’inverse, les emplois ouvriers, qualifiés (csp 61) ou non (csp63 – correspondant à des emplois d’OS — ou csp68 – pour les manœuvres) concentrent 80 % des épisodes d’emploi réalisés par les Tunisiens et les Italiens de Tunisie.

Figure 1. Analyse factorielle des correspondances multiples des épisodes d’emploi des individus de l’échantillon

Figure 1. Analyse factorielle des correspondances multiples des épisodes d’emploi des individus de l’échantillon
  • 6 11,5 % des épisodes des Français de Tunisie sont effectués dans les services publics ; cette propor (...)
  • 7 Les salaires inférieurs à la moitié du plafond de la Sécurité sociale sont à peine supérieurs au mi (...)

7Cette segmentation « verticale » se conjugue avec une segmentation « horizontale » des emplois, en termes de secteur d’activité. Certains secteurs, comme les banques et assurances ou les services publics6, sont en effet caractérisés par le recours à une main-d’œuvre presque exclusivement nationale et sont de ce fait nettement ancrés dans le pôle « français » de l’espace factoriel. Au sein de ces secteurs d’activité privilégiés des Français, le secteur des banques et assurances ainsi que le textile-cuir-habillement constituent des implantations sectorielles spécifiques des Français de Tunisie. À l’opposé, le bâtiment apparaît sans surprise comme un secteur « étranger », où les épisodes d’emploi sont occupés à près de 70 % par des non-nationaux. Cette double segmentation horizontale et verticale a une conséquence directe sur les niveaux de salaire observés : le niveau de salaire maximum est nettement situé dans l’espace « français », tandis que les emplois de l’espace « étranger » donnent lieu le plus souvent à des revenus salariaux inférieurs à trois quarts du plafond de la Sécurité sociale, voire à la moitié du plafond7.

  • 8 Pour le détail des analyses sectorielles menées sur le bâtiment, la construction mécanique, la conf (...)

8Les mêmes écarts de salaires s’observent si l’on centre le regard sur les espaces sectoriels mis en évidence par l’analyse factorielle8. Deux emplois répondant à la même dénomination, dans le même secteur d’activité, peuvent donner lieu à des revenus salariaux annuels variant dans de fortes proportions. Du type d’espace dans lequel on travaille dépendent en effet la durée de l’emploi qu’on occupe, mais aussi le type d’emploi proposé et les revenus qu’il procure. Dans le bâtiment, les niveaux de salaires les plus bas s’observent dans les grandes entreprises de la construction et des travaux publics, qui recourent à une écrasante majorité de travailleurs étrangers, embauchés sur des contrats dont la durée coïncide avec celle du chantier. Les revenus annuels perçus par les individus qui y travaillent sont souvent inférieurs au salaire minimum légal pour un emploi à temps plein. Ces pratiques de gestion de la main-d’œuvre contrastent avec celles observées dans les petites entreprises du bâtiment : davantage spécialisées dans le second œuvre, ces dernières emploient une main-d’œuvre moins exclusivement étrangère et la stabilité des emplois qu’elles procurent permet à leurs salariés d’atteindre le niveau du salaire ouvrier moyen de l’époque. Quelle que soit l’échelle d’observation adoptée, les écarts de salaires apparaissent par conséquent comme un facteur essentiel de différenciation des espaces de travail et comme une des principales manifestations de la segmentation du marché du travail parisien pendant les Trente Glorieuses.

  • 9 L’étude porte ici sur les écarts moyens.

9La segmentation du marché du travail s’accompagnant d’une segmentation de la main-d’œuvre selon le genre et la nationalité, les salaires annuels médians de notre échantillon présentent d’importantes disparités (cf. Figure 2). En moyenne, entre 1960 et 19909, les hommes de nationalité tunisienne perçoivent des revenus salariaux équivalant à 68 % des salaires touchés par les hommes français de naissance. L’écart observé entre les femmes et les hommes français de naissance est comparable : les salaires médians féminins correspondent à 70 % du montant salarial perçu par les Français de naissance.

10Les analyses descriptives permettent donc de dresser un constat initial, celui d’un fort écart de salaires observé dans notre échantillon entre Français et étrangers, et entre hommes et femmes. Mais elles laissent en suspens la question de l’interprétation de ces inégalités de salaires.

Figure 2. Montant des revenus salariaux annuels médians des individus de l’échantillon selon le genre et la nationalité, entre 1960 et 1990

Figure 2. Montant des revenus salariaux annuels médians des individus de l’échantillon selon le genre et la nationalité, entre 1960 et 1990

Source. Échantillon de dossiers de retraite de la Caisse nationale d’assurance vieillesse (CNAV).

Des interprétations divergentes

  • 10 Le débat a été très bien résumé par C. Baudelot dans « Le sexe est-il un résidu ? », Les Cahiers du (...)
  • 11 C. Baudelot, art. cit. par M. Maruani, 2000.

11L’analyse des salaires a fait l’objet d’une intense controverse méthodologique, née à propos des écarts de salaires observés entre les hommes et les femmes10. Pour étudier les inégalités salariales, les historiens et les sociologues sont généralement partisans des méthodes d’analyse descriptive ; en privilégiant le recours aux tableaux de fréquence et aux analyses factorielles, ils s’opposent à l’usage, fait surtout par les économistes, des analyses toutes choses égales par ailleurs, qui visent à décomposer les écarts de salaire observés pour mesurer des effets « purs ». Si les étrangers – ou les femmes – sont mal payé(e)s, c’est en partie parce qu’ils occupent des emplois peu qualifiés, parfois à temps partiel, dans les secteurs à faible niveau de salaires. Pour les partisans de la méthode toutes choses égales par ailleurs, il y peut donc y avoir « autre chose que du sexe [ou de la nationalité] dans l’écart de salaire observé »11. Une fois pris en compte l’effet du secteur et du poste occupé, le genre – ou la nationalité – a-t-il encore un effet « pur » sur le montant des revenus salariaux et, si oui, dans quel sens ? Ce sont les effets respectifs de chacune de ces variables que les modèles de régression visent à estimer.

  • 12 Passeron, J.-C., 2006, p. 222.
  • 13 Passeron, J.-C., 2006, p. 225.

12Pour les partisans de l’analyse descriptive, peu importe de savoir si l’écart salarial persiste après avoir contrôlé l’effet du poste et du secteur ; leur instrument de mesure, brut, reflète parfaitement la réalité des inégalités et leur caractère cumulatif. L’analyse des inégalités salariales n’est ainsi qu’un indice parmi d’autres des inégalités sociales conçues de façon plus globale et constitutives d’un toutes choses inégales par ailleurs. Pour les interpréter, la méthode toutes choses égales par ailleurs ne serait d’aucun secours : en raisonnant toutes choses égales par ailleurs, le chercheur tendrait en effet à oublier que, dans les « configurations historiques singulières »12, certaines situations ne se rencontrent jamais. La possibilité d’appliquer le raisonnement expérimental à la réalité historique soulève ici la question du rapport que ce raisonnement entretient avec les situations d’« improbabilité sociale »13.

  • 14 F. Simiand, cité par J.-C. Passeron, 2006, ibid.

13À quoi bon chercher à mesurer un effet « pur » de la nationalité puisque, les analyses descriptives le montrent, les plus hauts revenus salariaux caractérisent essentiellement les postes de cadres et les salariés de certains secteurs, comme les banques et assurances et que, précisément, les individus qui occupent ce genre de poste ne sont jamais des Tunisiens ? Menée à son terme, la logique de décomposition des effets purs conduirait ainsi à une forme de raisonnement par l’absurde, formulé dans le célèbre paradoxe de Simiand : l’application stricte des exigences expérimentales revient en effet « à se demander comment vivrait un chameau, si, restant chameau, il était transporté dans les régions polaires, et comment vivrait un renne, si, restant renne, il était transporté dans le Sahara »14.

  • 15 La construction d’un modèle économétrique oblige ainsi à vérifier pas à pas ces risques de colinéar (...)

14Cette critique formulée à l’encontre du raisonnement toutes choses égales par ailleurs repose toutefois sur une profonde incompréhension. Le toutes choses égales ne vise pas à s’abstraire de la réalité, pour observer le comportement des chameaux au pôle Nord. On serait ainsi bien en peine de mettre en œuvre un modèle économétrique capable de mesurer l’effet des fortes chaleurs sur les chameaux du Sahara et les rennes du pôle Nord : la stricte équivalence – on parle alors de colinéarité – entre le grand froid et la présence de rennes empêcherait le modèle de fonctionner – en d’autres termes de converger – ou aboutirait à des résultats qui alerteraient immédiatement le chercheur15. Le raisonnement toutes choses égales par ailleurs vise simplement à mettre en œuvre une méthode de décomposition des facteurs qui permet d’analyser la nature des corrélations.

  • 16 C. Baudelot note ainsi que ce débat révèle des logiques d’affrontement disciplinaire, entre économi (...)

15Si le refus de recourir aux méthodes de régression traduit la défense d’une conception institutionnaliste du marché du travail, il est aussi le reflet d’une inégale maîtrise des méthodes quantitatives. De ce point de vue, le choix des méthodes étant un puissant instrument de hiérarchisation des disciplines, la polémique tourne souvent à l’avantage des économistes16. Historiens et sociologues laissent ainsi le champ libre aux économistes et à certaines de leurs questions qui ne manquent pas d’étonner nos disciplines par leur caractère politiquement incorrect.

  • 17 Pour une discussion de la théorie du capital humain, voir T. Piketty, 2001, chap. 3 et P. Cahuc & A (...)
  • 18 Piketty, T., 2001, p. 64.
  • 19 Arrow, K., 1998.

16Tel est en particulier le cas des hypothèses formulées par la théorie du capital humain : selon cette théorie, initiée par G. Becker, les inégalités de salaires refléteraient des différences d’aptitude individuelle17. La notion de capital humain repose sur une définition « très générale, puisqu’elle inclut les qualifications proprement dites (diplômes, …), l’expérience et, plus généralement, toutes les caractéristiques individuelles qui ont un impact sur la capacité à s’intégrer au processus de production »18. Dans notre échantillon, la surreprésentation des hommes français parmi les cadres et dans le secteur des banques et assurances pourrait ainsi résulter de leur meilleur niveau de formation. De la même façon, la concentration des individus de nationalité tunisienne dans les espaces de travail donnant lieu aux plus forts turn-over et aux revenus les plus bas pourrait être le reflet d’un plus faible niveau de capital humain chez les étrangers. L’hétérogénéité des espaces de travail ne serait dès lors qu’une conséquence de la segmentation des qualifications, les plus aptes étant surreprésentés dans les postes les plus qualifiés et dans les secteurs qui exigent un niveau d’études et de compétences supérieur à la moyenne. En mettant l’accent sur les compétences individuelles, les analyses de Gary Becker ont suscité une forte hostilité des sociologues et historiens, soucieux de rappeler le rôle des facteurs institutionnels dans la construction du marché du travail et de la qualification. Chez les économistes, l’analyse du lien observé entre hétérogénéité de la main-d’œuvre et hétérogénéité du marché du travail a débouché sur la conception d’autres modèles d’interprétation, en particulier sur la théorie de la discrimination19.

  • 20 Selon l’expression de Carl Becker (Prost, A., 1996, p. 304-306).
  • 21 C’est justement le recours à la méthode critique qui fait la différence entre l’historien et M. Tou (...)

17Si les analyses en termes de capital humain peuvent déconcerter par le schéma d’analyse qu’elles proposent, elles n’en constituent pas moins un défi pour les chercheurs en sciences sociales, qui appellent autre chose qu’une réponse de principe. Le parti-pris adopté ici est celui de jouer le jeu de la méthode toutes choses égales par ailleurs, conçue comme une aide à l’interprétation et à la compréhension des phénomènes observés. En effet, la complexité des configurations historiques singulières rend impossible une interprétation immédiate de la réalité. Face aux résultats de l’analyse descriptive ou au récit des événements singuliers, le chercheur se trouve dans la situation de M. Tout-le-Monde20 : il observe que des choses ont l’air, fréquemment, d’aller ensemble ; à partir de ces observations, il établit des recoupements et propose spontanément une interprétation historique et sociologique. De la corrélation, réelle ou supposée, à la causalité, il n’y a alors souvent qu’un pas. La constitution de l’histoire en discipline se fonde justement sur la mise en œuvre d’une méthode critique, qui vise à expliciter et à contrôler ce schéma d’interprétation21.

  • 22 Prost, A., 1996, p. 206.

18Dans cette entreprise de comparaison et d’interprétation du réel, la démarche statistique est une méthode parmi d’autres, qui présente l’avantage d’inciter le chercheur à expliciter les hypothèses qui sous-tendent son modèle interprétatif et à justifier son entreprise de catégorisation. La corrélation n’étant pas la causalité, l’interprétation des résultats ne dispense pas le chercheur de construire et d’expliciter le schéma causal qui peut rendre compte des corrélations observées. Le recours au raisonnement statistique présente ainsi l’avantage d’éviter l’écueil de l’interprétation incontrôlée. Il permet également d’échapper au relativisme absolu et à un enfermement dans une simple description des configurations singulières. Certes, les relations observées à partir de configurations historiques singulières n’ont pas « de valeur universelle ; leur portée se borne aux types considérés »22. Les vérités établies par l’analyse statistique ne sont que des vérités partielles, qui valent seulement dans le cadre de l’échantillon et de la configuration historique analysée. Mais toute connaissance de la réalité reposant sur une représentation et sur une interprétation de la « réalité », cette exigence de contextualisation et de comparaison n’est pas propre au raisonnement statistique.

  • 23 Nous reprenons ici le point de vue développé par F. de Nétumières, 1997. Elle montre en particulier (...)

19La méthode toutes choses égales par ailleurs répond ainsi dans notre travail à un usage principal : si les effets mesurés ne peuvent accéder au statut de lois générales et intemporelles, le recours aux outils statistiques permet de formaliser les intuitions formulées et de tester certaines hypothèses. En cela, l’analyse toutes choses égales par ailleurs ne constitue pas une méthode concurrente des analyses descriptives, mais plutôt une méthode complémentaire23.

2. Des modèles de régression multivariée
aux modèles multi-niveaux

  • 24 L’analyse porte sur les revenus salariaux annuels perçus par les individus de l’échantillon par coh (...)
  • 25 Les variables de contrôle, qui ne sont pas toutes présentées dans ce tableau, sont, pour l’individu (...)
  • 26 Goux, D. & Maurin, É., 1999.

20Pour étudier les écarts de salaires des migrants de Tunisie, plusieurs modèles de régression sont mis en œuvre : ils visent à analyser la façon dont les salaires24 varient en fonction de diverses caractéristiques, celles de l’individu, celles du poste qu’il occupe, celles de l’entreprise qui l’emploie et enfin celles de la conjoncture macro-économique globale25. L’étude menée ici s’inspire de la méthode d’analyse des salaires élaborée par D. Goux et É. Maurin26 pour surmonter certaines des difficultés suscitées par la mesure des écarts de salaires, l’originalité de leur démarche reposant moins sur la méthode d’analyse que sur la comparaison de plusieurs modèles successifs.

Les modèles de régression multivariée

21Le premier modèle est un modèle simple de régression multivariée, le plus fréquemment mis en œuvre dans l’analyse des écarts de salaires.

  • 27 Pour les hommes, la régression estime le coefficient du genre à 0,2479, et fixe de façon convention (...)

22Si l’on se fonde sur les résultats de ce modèle (présentés dans les trois premières colonnes du tableau – cf. Tableau 1), on note d’importants écarts de salaires selon les secteurs mais aussi selon le genre et la nationalité du salarié. Toutes choses égales par ailleurs, les femmes apparaissent ainsi comme moins payées que les hommes, de même que les Tunisiens sont moins payés que les Français de Tunisie. Ainsi, à emploi égal, les femmes perçoivent un revenu salarial annuel équivalant à un peu plus de 75 % du revenu masculin27. Dans la « réalité », c’est-à-dire sans décomposer les effets respectifs de chaque variable, le salaire médian des femmes est équivalent, on l’a vu, à 70 % de celui perçu par les hommes de nationalité française. On peut donc en déduire que plus de 80 % de l’écart de salaire réellement observé seraient dus à un effet de discrimination « pure ».

  • 28 L’effet de la variable « être de nationalité tunisienne » est en effet estimé à -0,15. Ce coefficie (...)

23Les résultats du premier modèle mettent également en lumière un phénomène de discrimination salariale lié à la nationalité, qui persiste après avoir contrôlé l’effet des autres variables incluses dans le modèle. Toutes choses égales par ailleurs, les revenus annuels perçus par les Tunisiens atteignent 85 % de ceux des migrants de Tunisie ayant la nationalité française28. L’écart de salaires réellement observé entre les hommes français de naissance et les Tunisiens de 1960 à 1990 (cf. Figure 1) est beaucoup plus fort puisque les Tunisiens perçoivent en moyenne un salaire annuel équivalent à 68 % de celui des Français de naissance. La discrimination salariale n’expliquerait donc qu’un peu moins de la moitié de l’écart de salaire réellement observé. Contrairement aux écarts de salaires hommes-femmes, les différences de salaires en fonction de la nationalité semblent donc être moins un effet de discrimination qu’un effet de la position spécifique des étrangers sur le marché du travail, en termes de secteur d’activité et de poste de travail.

Tableau 1. Modèles de régression appliqués à l’analyse des écarts de salaires observés chez les individus de l’échantillon de migrants de Tunisie

Tableau 1. Modèles de régression appliqués à l’analyse des écarts de salaires observés chez les individus de l’échantillon de migrants de Tunisie

Source. Dossiers CNAV.

24À cet effet de nationalité et de genre viennent en effet s’ajouter des écarts de revenus liés au secteur d’activité, qui ont eux aussi un effet significatif sur le montant du revenu salarial perçu. Ainsi le fait de travailler dans le secteur de l’hygiène-santé-ménage conduit toutes choses égales par ailleurs à percevoir des revenus inférieurs à ceux perçus dans le secteur « autre ». Or, la main-d’œuvre de ce secteur est essentiellement composée de femmes et de Tunisiens. Les écarts de salaire, réellement observés, entre hommes et femmes et entre Tunisiens et Français résultent donc d’une combinaison de ces effets de genre, de nationalité et de secteur.

  • 29 Le coefficient du secteur de l’hygiène est estimé à -0,3114, celui de l’imprimerie, classé dans « a (...)
  • 30 Le coefficient estimé pour un individu de nationalité tunisienne est de -0,1584, celui de l’hygiène (...)
  • 31 La probabilité pour un ouvrier français de l’imprimerie est estimée à e0,2479. Celle d’un ouvrier t (...)

25Selon les estimations du premier modèle de régression, si l’on additionne l’effet de discrimination pure et l’effet sectoriel, les femmes qui travaillent dans l’hygiène percevraient des revenus salariaux équivalents à 57 % de ceux perçus par un homme travaillant dans l’imprimerie29. Un ouvrier tunisien de l’hygiène touche 62 % du revenu salarial d’un ouvrier français de l’imprimerie30 ; de même, un ouvrier tunisien de la construction mécanique touche, à poste égal, 30 % de moins qu’un ouvrier français de l’imprimerie31. On voit ainsi comment discrimination « pure » et effet de secteur se conjuguent pour aboutir à de forts écarts de revenus salariaux.

  • 32 Les 2 707 revenus salariaux annuels qui composent le fichier de salaires sont perçus par 175 indivi (...)

26L’utilisation d’un modèle économétrique nécessite cependant de bien comprendre les hypothèses qui le sous-tendent. Ce modèle couramment utilisé est-il le plus approprié pour analyser nos données ? Dans le cas de nos données sur les revenus salariaux, l’utilisation d’une régression multivariée risque de conduire à des erreurs d’analyse. Les modèles économétriques classiques reposent en effet sur une hypothèse d’indépendance des événements observés : par conséquent, dans notre premier modèle, chaque revenu annuel est traité comme un événement indépendant des autres revenus salariaux. Or, cette hypothèse d’indépendance des événements est violée par la structure de nos données. Un même individu perçoit en effet plusieurs revenus annuels : en moyenne, dans notre échantillon, on observe un peu plus d’une quinzaine de revenus annuels par individu32.

  • 33 Peu importe ici que cette surreprésentation des individus ayant des problèmes de santé soit un effe (...)

27Supposons, par exemple, que certains individus aient eu une scolarité moins longue que les autres ou encore que certains aient connu, dans leur enfance, des carences alimentaires qui ont rendu leur santé fragile. Ces caractéristiques, ou toute autre raison qu’on voudra invoquer, peuvent avoir des effets sur leur productivité et, partant, sur leurs revenus salariaux. Or, la durée de scolarité et l’état de santé sont des variables inobservées, parce que non mentionnées par nos sources. Si ces caractéristiques non observées ne sont pas réparties également dans toutes les catégories introduites dans le modèle, les effets estimés risquent d’être mal interprétés. À supposer que, pour diverses raisons, les individus qui travaillent dans l’hygiène aient davantage de problèmes de santé que les autres33 et que, de ce fait, leurs revenus soient diminués par leur faible productivité, ce qu’on perçoit comme un effet du secteur risque de n’être en fait que le résultat de ces caractéristiques individuelles non observées. De même, le fait que les salaires soient plus élevés dans la banque que dans la construction mécanique peut très bien résulter de différences non observées de compétences entre les salariés qui composent ces secteurs. En raison de l’absence de contrôle sur les individus, l’estimation des écarts de salaires risque ainsi d’être biaisée. Le premier modèle mis en œuvre trouve ici ses limites. Les modèles de régression multi-niveaux permettent toutefois d’échapper à cet écueil, dans la mesure où ils prennent davantage en considération l’hétérogénéité non observée liée à l’individu.

Les modèles multi-niveaux

  • 34 Pour une présentation de la méthode multi-niveaux, on se reportera aux travaux de D. Courgeau, en p (...)

28Chaque individu effectue au cours de sa carrière plusieurs épisodes d’emploi. Les différents épisodes d’emploi sont donc dépendants d’un niveau d’observation plus large, celui de l’individu. L’intérêt des modèles multi-niveaux34 est qu’ils permettent de tenir compte de l’emboîtement de ces différentes échelles d’observation. En contrôlant davantage la variabilité individuelle, les modèles multi-niveaux conduisent à des conclusions quelque peu différentes de celles tirées du premier modèle.

  • 35 La régression sur les salaires a été effectuée avec la fonction lme du logiciel de statistique R, e (...)
  • 36 Les autres secteurs ont perdu leur astérisque ; leurs effets estimés ne sont donc pas significatifs
  • 37 Les résultats des tests deux à deux effectués sur l’ensemble des secteurs font ainsi apparaître une (...)

29La mise en œuvre d’un modèle multi-niveaux (cf. Tableau 1)35 aboutit en effet à une quasi-disparition des écarts liés au secteur d’activité. Par rapport au secteur « autre », seuls deux secteurs, l’hygiène et l’intérim, continuent à avoir un effet statistiquement observable sur les revenus salariaux perçus par les individus de notre échantillon. Le maintien d’écarts salariaux dans ces deux secteurs tient sans doute à leurs particularités, notamment à la fréquence du recours au temps partiel et à la nature intermittente du travail intérimaire. En dehors de ces deux cas particuliers, le fait d’appartenir à tel ou tel secteur ne fait pas baisser significativement les revenus36. Par conséquent, ce qui apparaissait, dans le modèle 1, comme des différences intersectorielles37 de salaires n’était en réalité que l’effet d’une hétérogénéité non observée des individus.

  • 38 Voir, par exemple, A. Bayet & D. Demailly, 1996a et 1996b ; l’enquête rétrospective montre que la h (...)
  • 39 « The size and persistence of interindustry differentials measured on cross-sectional data are chie (...)

30Ces résultats rejoignent les conclusions établies par D. Goux et É. Maurin pour l’ensemble du marché du travail français dans les années 1990 : les écarts intersectoriels de salaires, souvent présentés comme une constante des marchés du travail38, sont largement surestimés. Ils résultent en quelque sorte d’une illusion d’optique, liée à la méthode de mesure : « l’importance et la persistance des écarts intersectoriels de salaires, mesurés à partir de données transversales, sont en fait en grande partie dues à des différences non mesurées de qualité de la main-d’œuvre »39. L’intérêt d’une analyse des salaires à partir de données nominatives est manifeste : en permettant de mieux prendre en compte les caractéristiques liées à l’individu, elle conduit à voir sous un jour nouveau les facteurs qui interviennent dans l’apparition des écarts de salaires.

  • 40 L’introduction de la variable du segment de marché n’induit pas de risque de colinéarité avec les a (...)
  • 41 Les coefficients estimés pour les segments secondaire et intermédiaire varient respectivement, selo (...)

31En revanche, les écarts liés au segment du marché du travail restent significatifs40. Notre définition des segments s’inspire des théories du dualisme du marché du travail, développées par Piore et Doeringer. Elle reprend la distinction traditionnelle entre un segment primaire, constitué d’emplois relativement stables et bien rémunérés, et un segment secondaire, composé d’emplois instables et mal rémunérés, en leur adjoignant un troisième segment, celui des petites entreprises, qualifiées de segment intermédiaire et dont les emplois relativement stables donnent lieu à de fortes variations salariales. Cette distinction apparaît centrale dans la formation des inégalités salariales : dans le premier modèle, comme dans le deuxième, le fait d’être employé par une entreprise du segment secondaire ou du segment intermédiaire donne lieu à des revenus inférieurs d’environ 20 % aux salaires offerts par les entreprises du primaire41.

  • 42 e0/e0,3221.
  • 43 e−0,2542/e0.
  • 44 Sur les difficultés d’interprétation de l’hétérogénéité des salaires et sur la question de la discr (...)

32De la même façon, le modèle 2 ne fait pas disparaître les différences de salaires liées à l’état civil. Toutes choses égales par ailleurs, les femmes et les Tunisiens apparaissent toujours comme moins bien payés que les hommes de nationalité française. Selon les résultats du second modèle, les femmes perçoivent, toutes choses égales par ailleurs, un salaire équivalant à 72 % du salaire masculin42, ce qui est assez proche des estimations du premier modèle. Pour les effets liés à la nationalité, les écarts dus à une discrimination pure tendent même à se renforcer : les Tunisiens toucheraient à poste égal 77 % du salaire d’un Français de naissance43. La persistance de cet effet lié à l’état civil suffit-elle à prouver l’existence de véritables mécanismes de discrimination ? Il semble plutôt que la prudence s’impose dans l’interprétation de ces effets « purs »44.

Les limites de l’approche toutes choses égales par ailleurs pour l’analyse de la discrimination salariale

33À partir des données dont nous disposons, il est difficile de rejeter catégoriquement l’hypothèse selon laquelle les écarts de salaires persistants seraient l’effet de différences de « capital humain ». En effet, pour réfuter les approches en termes de capital humain, il faudrait être en mesure de disposer de variables décrivant ces différences et montrer qu’elles n’ont pas d’effet statistique. Or, les variables recueillies ont essentiellement trait à l’expérience professionnelle acquise dans l’entreprise et sur le marché du travail français. Ces deux variables ont bien un effet sur le montant des revenus salariaux, ceux-ci augmentant avec l’ancienneté dans l’entreprise et sur le marché du travail (cf. Tableau 3). Mais rien ne dit qu’elles capturent toutes les différences de « capital humain ». En particulier, les données recueillies ne comportent aucune information sur le niveau d’études, sur la maîtrise de la langue française pour les Tunisiens, ni même sur l’éventuelle « motivation » au travail de l’individu.

34Dans ces conditions, on peut toujours opposer à l’interprétation en termes de discrimination ou en termes de construction du marché du travail une interprétation en termes de capital humain : si les femmes et les Tunisiens perçoivent des revenus salariaux inférieurs à ceux des nationaux de sexe masculin, ce pourrait être parce qu’ils présentent des caractéristiques individuelles qui les rendraient moins productifs que les hommes de nationalité française, expliquant ainsi leur concentration dans les secteurs et les segments les moins bien rémunérés. En l’état de nos données, il est nécessaire d’inventer des dispositifs d’enquête capables de montrer que l’hétérogénéité du marché du travail n’est pas liée à des différences de compétences individuelles.

3. Contrôler les effets d’endogénéité

35La méthode employée par D. Goux et É. Maurin offre une fois encore une piste pour explorer ces questions. L’idée sur laquelle ils se fondent est la suivante : en mettant en œuvre une régression multi-niveaux qui porte uniquement sur les individus qui changent de secteur d’activité, il est possible de neutraliser les effets d’endogénéité entre type de main-d’œuvre et type d’activité économique. Même si les caractéristiques non observées des individus ne sont pas également réparties dans l’ensemble des secteurs, par exemple si les individus à la santé la plus fragile ou à la scolarité la moins longue sont surreprésentés dans l’hygiène, l’observation des seuls individus mobiles permet de ne pas attribuer les caractéristiques des individus à leur secteur d’activité, puisque, justement, ils en ont changé.

  • 45 La démarche suivie s’inspire de l’idée centrale présentée par D. Goux & É. Maurin, sans mettre exac (...)
  • 46 Le modèle 3 est un modèle de régression multi-niveaux conduit sur 1 137 revenus salariaux annuels p (...)
  • 47 Le modèle 4 est une régression multi-niveaux menée sur 476 revenus salariaux annuels perçus par les (...)

36En s’inspirant de leur démarche45, deux nouveaux modèles successifs ont ainsi été appliqués à nos données. Le modèle 3 porte sur les revenus perçus par les 69 individus qui ont changé, au cours de leur vie active, de secteur d’activité46 ; le modèle 4 développe la même analyse pour les 31 individus qui ont changé de segment47. Les phénomènes de mobilité intersectorielle concernent donc 40 % des individus de l’échantillon générationnel, les changements de segment un peu plus de 17 % d’entre eux. En raison du faible nombre d’individus concernés, le modèle 4, le plus fragile, n’est présenté ici qu’à titre exploratoire.

37Si les résultats montrent une persistance de l’effet de la nationalité et du genre, on pourra conclure à une forte présomption de discrimination salariale « pure ». De la même façon, si les écarts entre segments tendent à disparaître, c’est que ceux observés entre les différents segments dans le modèle 2 (cf. Tableau 1) étaient principalement dus à des différences de capital humain entre les hommes de nationalité française d’une part et les femmes et les Tunisiens d’autre part ou en d’autres mots, à une hétérogénéité non observée de la main-d’œuvre.

Les écarts de salaires : un effet des espaces de travail

Tableau 2. Modèles de régression appliqués à l’analyse des écarts de salaires observés au sein de l’échantillon de migrants de Tunisie

Tableau 2. Modèles de régression appliqués à l’analyse des écarts de salaires observés au sein de l’échantillon de migrants de Tunisie

Source. Dossiers CNAV.

  • 48 Ces deux modèles intègrent les mêmes variables de contrôle que celles qui ont été prises en compte (...)
  • 49 Le test indique que l’on pourrait dire que la nationalité et le genre ont un effet significatif ave (...)
  • 50 Étant donné le faible nombre d’individus observés dans le dernier modèle (31 individus), les résult (...)
  • 51 e−0,391/e0.
  • 52 L’étude de D. Goux et É. Maurin repose ainsi sur l’analyse de données appariées employeurs-employés (...)
  • 53 Cahuc, P. & Zylberberg, A., 2004, p. 286-288. De la même façon, les critiques formulées par M. Smit (...)

38Le Tableau 2 présente les résultats de cette comparaison48. Il montre que les écarts de revenus salariaux liés au genre et à la nationalité ne sont plus significatifs. Toutes choses égales par ailleurs, parmi les individus mobiles, les femmes et les Tunisiens ne sont pas moins bien payés que les Français. Les écarts observés entre hommes et femmes et entre Tunisiens et Français dans les configurations réelles ne sont donc pas nécessairement l’effet d’une discrimination salariale « pure » ; ils s’expliquent plutôt par les caractéristiques spécifiques – observées ou non – que présentent les individus et les entreprises qui recourent à une main-d’œuvre féminine et étrangère.Cette conclusion reste cependant fragile : dans le modèle mené sur les individus qui changent de segment (modèle 4), la nationalité et le genre sont presque significatifs49, avec des effets proches de ceux observés dans les premiers modèles : si l’on considère les coefficients du genre et de la nationalité comme significatifs, le salaire des femmes et des Tunisiens atteindrait 68 % du salaire des hommes de nationalité française. Effet de discrimination pure, effet du modèle50 ? Les conclusions relatives à un éventuel effet « pur » de l’état civil varient selon le modèle mis en œuvre : leur fragilité montre les difficultés pour mettre en évidence empiriquement les phénomènes de discrimination salariale.En revanche, les écarts de revenus salariaux liés au segment restent significatifs. Les variations de salaires dues au segment apparaissent même renforcées. À poste égal, les salaires du segment secondaire atteignent seulement 67 %51 des salaires du primaire. De même, les salaires de l’intermédiaire sont inférieurs de 30 % aux salaires du primaire. L’effet de l’espace de travail sur le niveau de salaires s’en trouve confirmé et il s’agit bien ici d’un effet « pur » : une fois contrôlé l’effet des autres variables, le segment intermédiaire et le segment secondaire apparaissent, dans tous les modèles testés, comme moins rémunérateurs que le segment primaire. L’analyse étant menée sur les individus qui ont changé de secteur et de segment au cours de leur vie active, on peut écarter l’hypothèse selon laquelle le niveau relativement élevé des salaires dans le segment primaire serait lié aux caractéristiques propres des individus qui le composent. Si les écarts intersectoriels de salaires sont liés à une illusion d’optique, l’effet du segment persiste, quel que soit le modèle envisagé ; il souligne le rôle central joué par la segmentation du marché du travail dans la construction des inégalités salariales, confortant ainsi les approches institutionnalistes du marché du travail.*Les méthodes d’analyse multi-niveaux constituent ainsi un instrument utile pour affiner notre réflexion sur les inégalités salariales. Elles soulignent l’intérêt du recours à des données quantitatives qui tiennent compte des différentes échelles d’analyse en reliant les données sur les épisodes d’emploi avec les informations sur les trajectoires professionnelles et familiales des salariés et avec les principales caractéristiques des entreprises qui les emploient, en particulier le segment de marché. L’analyse des écarts de salaires chez les migrants de Tunisie tend en effet à confirmer l’influence des espaces de travail sur les inégalités salariales. Elle montre également que cette influence s’exerce au niveau des segments de marché plus qu’au niveau du secteur d’activité. Dans cette perspective, la constitution de vastes bases de données appariées employeurs-employés constitue une piste prometteuse pour mettre au jour, à une plus large échelle, les effets des espaces de travail sur les différences de salaires. Telle est en particulier la voie ouverte par les travaux de D. Goux et d’É. Maurin et par ceux de F. Kramarz52.En dépit des avancées permises par les modèles multi-niveaux, il n’est pas sûr qu’ils permettent de résoudre totalement les problèmes d’hétérogénéité non observée et d’endogénéité. Comme le soulignent P. Cahuc et A. Zylberberg53, le raisonnement toutes choses égales par ailleurs appliqué à la mesure des discriminations salariales se heurte à des problèmes d’interprétation difficilement surmontables, qui nécessitent de concevoir de nouveaux outils d’analyse. À cet égard, la méthode des variables instrumentales rencontre chez les économistes un succès croissant qui va de pair avec une critique radicale des modèles de régression. Pour les historiens et les sociologues, qui commencent à se familiariser avec ces méthodes, ces critiques interviennent au plus mauvais moment et l’on peut craindre qu’à la faveur du renouvellement des méthodes, les économistes ne prennent une nouvelle longueur d’avance sur les autres sciences sociales, confortant ainsi leur suprématie disciplinaire. On le voit, les débats disciplinaires et scientifiques sur le choix des méthodes sont loin d’être clos.

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Bibliographie

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Annexe

Tableau 3. Résultats complets de la régression multivariée et de la régression multi-niveaux menées sur l’ensemble des salaires annuels perçus par les individus de l’échantillon CNAV.

Tableau 3. Résultats complets de la régression multivariée et de la régression multi-niveaux menées sur l’ensemble des salaires annuels perçus par les individus de l’échantillon CNAV.

Source : échantillon CNAV
modèle 1 Residuals : Min 1Q Median 3Q Max -5.5255 -0.1357 0.1220 0.3444 1.4574
Residual standard error : 0.6524 on 2637 degrees of freedom
Multiple R-Squared : 0.339, Adjusted R-squared : 0.3217
F-statistic : 19.6 on 69 and 2637 DF, p-value : < 2.2e-16
modèle 2 Linear mixed-effects model fit by REML
Data : salaires2
AIC BIC logLik
5343.945 5767.117 -2599.972
Random effects :
Formula : 1 | numerosecu
(Intercept) Residual
StdDev : 0.4967375 0.5676912
Standardized Within-Group Residuals :
Min Q1 Med Q3 Max
-8.5202977 -0.1657647 0.1576023 0.4724591 3.2692911
Number of Observations : 2707Number of Groups : 175

Tableau 4. Résultats complets des régressions multi-niveaux menées sur les salaires annuels perçus par les individus de l’échantillon ayant changé de secteur d’activité ou de segment

Tableau 4. Résultats complets des régressions multi-niveaux menées sur les salaires annuels perçus par les individus de l’échantillon ayant changé de secteur d’activité ou de segment

Source : échantillon CNAV.
modèle 3 Linear mixed-effects model fit by REML
Data : salairesmobiles
AIC BIC logLik
2322.602 2670.816 -1091.301
Random effects :Formula : 1 | numerosecu
(Intercept) Residual
StdDev : 0.1770397 0.5789944
Standardized Within-Group Residuals :
Min Q1 Med Q3 Max-7.2075559 -0.1698048 0.1739184 0.5018098 2.9433077
Number of Observations : 1137
Number of Groups : 69
modèle 4 Linear mixed-effects model fit by REML
Data : mobilessegment
AIC BIC logLik
975.4004 1248.499 -419.7002
Random effects :
Formula : 1 | numerosecu
(Intercept) Residual
StdDev : 0.2025606 0.5216493
Standardized Within-Group Residuals :
Min Q1 Med Q3 Max
-4.6008559 -0.2016141 0.1327245 0.4844509 3.2926882
Number of Observations : 476
Number of Groups : 31

.

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Notes

1 Le traitement des salaires en sciences humaines et en économie a fait l’objet d’articles de synthèse présentés lors des journées du GDR « Économie et Sociologie », « Les approches du marché du travail » organisées par le LEST en septembre 2005. Les développements présentés dans ce paragraphe empruntent largement aux analyses proposées dans le cadre de ces journées, en particulier par C. Marry et R. Silvera, « Genre et salaire : histoire de la question en sociologie et en économie », (http://www.univ-aix.fr/lest/insertionlest/gdreconomie/a3/marrysilver.pdf) et par P. François, « L’analyse sociologique des rémunérations du travail » (http://www.univ-aix.fr/lest/insertionlest/gdreconomie/a3/fcso.pdf). Pour un exemple d’analyse empirique des salaires, l’étude de référence reste celle réalisée par C. Baudelot (Baudelot, C., 1983).

2 Pour une présentation détaillée de l’échantillon et de la démarche, voir A.-S. Bruno, 2010. Cet ouvrage est la version remaniée d’une thèse de doctorat soutenue en décembre 2006 ; c’est dans ce cadre qu’ont été menées les analyses de régression exposées ici, dont les résultats n’ont pas été présentés dans la version publiée.

3 L’analyse des correspondances multiples décrite ici a été menée sur 3 109 épisodes annuels d’emploi effectués entre 1971 et 1997.

4 Au recensement de 1975, les cols blancs représentent un peu plus de 57 % des actifs français hors agriculture, alors que ce pourcentage s’élève à 66 % des Français de notre échantillon.

5 Les emplois de cadres occupent plus d’un Français de Tunisie sur trois. Quant aux emplois de cadre supérieur, ils représentent 14 % des épisodes d’emploi occupés par les Français de notre échantillon, contre 7 % dans l’ensemble de la population active française au recensement de 1975.

6 11,5 % des épisodes des Français de Tunisie sont effectués dans les services publics ; cette proportion est proche de la part représentée par les services de l’État et des collectivités territoriales, qui occupent 13,5 % de la population active française en 1975.

7 Les salaires inférieurs à la moitié du plafond de la Sécurité sociale sont à peine supérieurs au minimum légal, qui est bien en deçà des salaires ouvriers moyens pratiqués jusqu’aux années 1970.

8 Pour le détail des analyses sectorielles menées sur le bâtiment, la construction mécanique, la confection et l’hygiène, on se reportera à A.-S. Bruno, 2010.

9 L’étude porte ici sur les écarts moyens.

10 Le débat a été très bien résumé par C. Baudelot dans « Le sexe est-il un résidu ? », Les Cahiers du MAGE, n° spécial « Différences de sexe sur le marché du travail. Temps partiels, salaires inégaux », n° 2, 1995, cité par M. Maruani, 2000, p. 53. Le paragraphe qui suit reprend les principaux arguments du débat qui sont exposés par C. Baudelot.

11 C. Baudelot, art. cit. par M. Maruani, 2000.

12 Passeron, J.-C., 2006, p. 222.

13 Passeron, J.-C., 2006, p. 225.

14 F. Simiand, cité par J.-C. Passeron, 2006, ibid.

15 La construction d’un modèle économétrique oblige ainsi à vérifier pas à pas ces risques de colinéarité et à construire des catégories pertinentes, quitte à perdre de l’information – les critiques adressées aux regroupements et aux classifications opérés pour les besoins du traitement statistique en sont la preuve.

16 C. Baudelot note ainsi que ce débat révèle des logiques d’affrontement disciplinaire, entre économistes et sociologues, mais aussi des rapports sociaux de sexe, les partisans de la méthode toutes choses égales par ailleurs étant plus souvent des hommes.

17 Pour une discussion de la théorie du capital humain, voir T. Piketty, 2001, chap. 3 et P. Cahuc & A. Zylberberg, 2004, chap. 5.

18 Piketty, T., 2001, p. 64.

19 Arrow, K., 1998.

20 Selon l’expression de Carl Becker (Prost, A., 1996, p. 304-306).

21 C’est justement le recours à la méthode critique qui fait la différence entre l’historien et M. Tout le Monde (Prost, A., 1996, ibid.).

22 Prost, A., 1996, p. 206.

23 Nous reprenons ici le point de vue développé par F. de Nétumières, 1997. Elle montre en particulier que l’analyse factorielle et la méthode de régression ne sont pas des méthodes opposées, mais qu’elles ne posent simplement pas la même question, l’analyse factorielle s’intéressant au « comment » et la régression au « pourquoi ». Voir aussi A. Desrosières, 2001. Ce mouvement d’aller-retour entre recherches d’effets « purs » et approches plus socio-économiques et institutionnalistes guide l’analyse très féconde des écarts de salaires liés au genre mise en œuvre par Rachel Silvera (Silvera, R., 1996).

24 L’analyse porte sur les revenus salariaux annuels perçus par les individus de l’échantillon par cohortes de naissance. Par un effet de construction lié à la source utilisée, les revenus analysés sont uniquement des revenus salariaux, les seuls à être mentionnés dans les dossiers de retraite du régime salarié. On a donc éliminé du fichier les années pendant lesquelles l’individu a eu d’autres sources de revenus que ses seuls salaires, en particulier les années où il a perçu une indemnité de chômage ou de maladie ou lorsqu’une double activité lui a procuré des revenus complémentaires. Cette méthode permet d’éviter de sous-estimer les revenus annuels de l’individu. Conformément aux modèles traditionnellement mis en œuvre en économie, la régression est effectuée sur le logarithme du revenu salarial annuel, dont l’utilisation se fonde sur l’hypothèse d’un effet multiplicatif des variables explicatives entre elles.

25 Les variables de contrôle, qui ne sont pas toutes présentées dans ce tableau, sont, pour l’individu, son âge, son ancienneté sur le marché du travail français, sa situation matrimoniale ainsi que le nombre d’enfants ; les variables de contrôle relatives à l’entreprise sont la taille et le pourcentage d’étrangers parmi les effectifs ; quant aux variables décrivant la relation salariale, il s’agit de l’ancienneté dans l’entreprise et du poste occupé, codé selon la catégorie socioprofessionnelle correspondante. Enfin, l’année durant laquelle l’épisode d’emploi est effectué ainsi que le montant du SMIC mensuel permettent de mesurer l’effet du contexte macro-économique du moment. Le tableau complet, indiquant les effets estimés pour l’ensemble des variables, est présenté en annexe.

26 Goux, D. & Maurin, É., 1999.

27 Pour les hommes, la régression estime le coefficient du genre à 0,2479, et fixe de façon conventionnelle le coefficient du sexe féminin à 0, les femmes étant la modalité de référence. On peut donc estimer que les femmes perçoivent un salaire inférieur d’environ 25 % à celui des hommes. Lorsque les coefficients sont petits, la valeur du coefficient donne en effet une bonne estimation de la variation de salaires observée entre les différentes modalités d’une variable. Ces possibilités de calcul rapide découlent des propriétés mathématiques des fonctions logarithmique et exponentielle. Ces estimations à partir des valeurs des coefficients ne sont cependant possibles que lorsque les coefficients sont inférieurs à 0,5. Pour calculer la valeur exacte de l’effet, il est nécessaire de calculer le rapport de probabilités, appelé odds ratio. Le rapport entre les coefficients estimés pour les hommes et pour les femmes est ainsi égal e0/e0,2479 soit 0, 78 : le salaire des femmes est donc inférieur de 22 % à celui des hommes, ce qui est proche de l’estimation de 25 %.

28 L’effet de la variable « être de nationalité tunisienne » est en effet estimé à -0,15. Ce coefficient étant petit, on peut donc dire que le fait d’être de nationalité tunisienne fait baisser de 15 % le montant du salaire par rapport à la situation de référence, la nationalité française. Le calcul exact des odds ratio aboutit à une estimation proche. Pour les hommes de nationalité française, la régression estime le coefficient de la nationalité à 0, la référence étant la nationalité française. Le rapport entre les deux probabilités est ainsi égal à e−0,1584/e0 soit 0,85, ce qui est proche de l’effet estimé.

29 Le coefficient du secteur de l’hygiène est estimé à -0,3114, celui de l’imprimerie, classé dans « autre secteur » est fixé à 0. Le coefficient du genre est estimé à 0,2479 pour les hommes et à 0 pour les femmes. Le revenu salarial d’une femme de l’hygiène est donc équivalent à 57 % (e0,2479/e−0,3114 = 0, 57) du revenu d’un homme travaillant dans l’imprimerie.

30 Le coefficient estimé pour un individu de nationalité tunisienne est de -0,1584, celui de l’hygiène de -0,3114. Ceux d’un individu de nationalité française sont fixés à 0. L’écart de salaire entre les deux est donc de e−0,1584−0,3114/e0 =0,62.

31 La probabilité pour un ouvrier français de l’imprimerie est estimée à e0,2479. Celle d’un ouvrier tunisien de sexe masculin travaillant dans la construction mécanique est estimée à e0,2479−0,1584−0,1741. Le rapport entre les deux, ou odds ratio, est de 0,71.

32 Les 2 707 revenus salariaux annuels qui composent le fichier de salaires sont perçus par 175 individus différents.

33 Peu importe ici que cette surreprésentation des individus ayant des problèmes de santé soit un effet du hasard ou un effet de concentration des travailleurs les moins productifs dans certains secteurs. Dans les deux cas, les effets estimés sont biaisés.

34 Pour une présentation de la méthode multi-niveaux, on se reportera aux travaux de D. Courgeau, en particulier à D. Courgeau & B. Baccaïni, 1997.

35 La régression sur les salaires a été effectuée avec la fonction lme du logiciel de statistique R, en utilisant la méthode de maximum de vraisemblance restreinte. Cette fonction est équivalente à la procédure proc Mixed du logiciel SAS. Pour une mise en œuvre des modèles multi-niveaux avec R, on se reportera à la documentation élaborée par J. Fox, An R and S-PlUS Companion to Applied Regression, annexe « linear mixed models », 2002 (http://cran.r-project.org/doc/contrib/Fox-Companion/appendix-mixed-models.pdf).

36 Les autres secteurs ont perdu leur astérisque ; leurs effets estimés ne sont donc pas significatifs.

37 Les résultats des tests deux à deux effectués sur l’ensemble des secteurs font ainsi apparaître une réduction systématique des écarts de salaires liés au secteur à chaque changement de modèle. Les écarts tendent ainsi à se réduire, à l’exception du commerce-restauration qui, lorsqu’il est le secteur de référence, conserve un effet positif sur les salaires dans les modèles 2 et 3.

38 Voir, par exemple, A. Bayet & D. Demailly, 1996a et 1996b ; l’enquête rétrospective montre que la hiérarchie sectorielle des salaires est restée stable entre 1976 et 1984, les secteurs les mieux payés étant ceux qui présentent la main-d’œuvre la plus qualifiée, comme les banques et assurances, tandis que la base de la hiérarchie est composée par les secteurs soumis à de fortes contraintes du marché et utilisant une main-d’œuvre faiblement qualifiée, comme la restauration ou l’industrie textile.

39 « The size and persistence of interindustry differentials measured on cross-sectional data are chiefly due to differences in unmeasured labor quality » (Goux, D. & Maurin, É, 1999, p. 505).

40 L’introduction de la variable du segment de marché n’induit pas de risque de colinéarité avec les autres variables de description de l’entreprise, dans la mesure où cette variable ne constitue pas un strict équivalent du secteur d’activité ; chaque secteur d’activité comporte en effet en son sein des entreprises rattachées à divers segments, selon leur taille ou le pourcentage de travailleurs étrangers qu’elles emploient. Les risques de colinéarité ont en outre été contrôlés par l’observation des variations des coefficients après l’ajout de toute nouvelle variable.

41 Les coefficients estimés pour les segments secondaire et intermédiaire varient respectivement, selon le modèle, entre -0,19 et -0,21 et entre -0,22 et -0,29.

42 e0/e0,3221.

43 e−0,2542/e0.

44 Sur les difficultés d’interprétation de l’hétérogénéité des salaires et sur la question de la discrimination salariale, voir P. Cahuc & A. Zylberberg, 2004, p. 280-295.

45 La démarche suivie s’inspire de l’idée centrale présentée par D. Goux & É. Maurin, sans mettre exactement en œuvre leurs modèles économétriques.

46 Le modèle 3 est un modèle de régression multi-niveaux conduit sur 1 137 revenus salariaux annuels perçus par ces 69 individus.

47 Le modèle 4 est une régression multi-niveaux menée sur 476 revenus salariaux annuels perçus par les 31 individus de l’échantillon générationnel qui changent non seulement de secteur, mais aussi de segment en cours de carrière.

48 Ces deux modèles intègrent les mêmes variables de contrôle que celles qui ont été prises en compte pour les deux précédents modèles. Les coefficients estimés pour l’ensemble de ces variables sont présentés en annexe.

49 Le test indique que l’on pourrait dire que la nationalité et le genre ont un effet significatif avec une probabilité de se tromper de 6 % dans le cas du genre et de 5,2 % dans le cas des Tunisiens.

50 Étant donné le faible nombre d’individus observés dans le dernier modèle (31 individus), les résultats du modèle 4 sont à prendre avec précaution. Il n’est en particulier pas exclu que les variable de genre et de nationalité aient capturé les différences d’ancienneté dans l’entreprise ou sur le marché du travail, qui ont perdu leur significativité.

51 e−0,391/e0.

52 L’étude de D. Goux et É. Maurin repose ainsi sur l’analyse de données appariées employeurs-employés et comporte une exploration des effets d’entreprise, non présentée ici. L’analyse de ces effets d’entreprise, fondée sur le même type de données, est également au centre des nouvelles méthodes d’analyse des salaires conçues par John M. Abowd et Francis Kramarz (Abowd J. & Kramarz J., 1996 ou Abowd, J. & al., 2000).

53 Cahuc, P. & Zylberberg, A., 2004, p. 286-288. De la même façon, les critiques formulées par M. Smith à l’encontre des théories néo-institutionnalistes n’ont pas pour objet de nier l’intérêt de ces approches, mais d’insister sur la nécessité de concevoir des dispositifs de recherche capables de mettre en valeur et de mesurer l’effet des variables institutionnelles (Smith, M., 1990).s

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Analyse factorielle des correspondances multiples des épisodes d’emploi des individus de l’échantillon
URL http://histoiremesure.revues.org/docannexe/image/3984/img-1.png
Fichier image/png, 181k
Titre Figure 2. Montant des revenus salariaux annuels médians des individus de l’échantillon selon le genre et la nationalité, entre 1960 et 1990
Légende Source. Échantillon de dossiers de retraite de la Caisse nationale d’assurance vieillesse (CNAV).
URL http://histoiremesure.revues.org/docannexe/image/3984/img-2.png
Fichier image/png, 250k
Titre Tableau 1. Modèles de régression appliqués à l’analyse des écarts de salaires observés chez les individus de l’échantillon de migrants de Tunisie
Légende Source. Dossiers CNAV.
URL http://histoiremesure.revues.org/docannexe/image/3984/img-3.png
Fichier image/png, 92k
Titre Tableau 2. Modèles de régression appliqués à l’analyse des écarts de salaires observés au sein de l’échantillon de migrants de Tunisie
URL http://histoiremesure.revues.org/docannexe/image/3984/img-4.png
Fichier image/png, 81k
Titre Tableau 3. Résultats complets de la régression multivariée et de la régression multi-niveaux menées sur l’ensemble des salaires annuels perçus par les individus de l’échantillon CNAV.
URL http://histoiremesure.revues.org/docannexe/image/3984/img-5.jpg
Fichier image/jpeg, 252k
Titre Tableau 4. Résultats complets des régressions multi-niveaux menées sur les salaires annuels perçus par les individus de l’échantillon ayant changé de secteur d’activité ou de segment
Légende Source : échantillon CNAV.modèle 3 Linear mixed-effects model fit by REMLData : salairesmobilesAIC BIC logLik2322.602 2670.816 -1091.301Random effects :Formula : 1 | numerosecu(Intercept) ResidualStdDev : 0.1770397 0.5789944Standardized Within-Group Residuals :Min Q1 Med Q3 Max-7.2075559 -0.1698048 0.1739184 0.5018098 2.9433077Number of Observations : 1137Number of Groups : 69modèle 4 Linear mixed-effects model fit by REMLData : mobilessegmentAIC BIC logLik975.4004 1248.499 -419.7002Random effects :Formula : 1 | numerosecu(Intercept) ResidualStdDev : 0.2025606 0.5216493Standardized Within-Group Residuals :Min Q1 Med Q3 Max-4.6008559 -0.2016141 0.1327245 0.4844509 3.2926882Number of Observations : 476Number of Groups : 31
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Pour citer cet article

Référence électronique

Anne-Sophie Bruno, « Analyser les écarts de salaires à l’aide des modèles de régression. Vertus et limites d’une méthode. Le cas des migrants de Tunisie en région parisienne après 1956 », Histoire & mesure [En ligne], XXV-2 | 2010, mis en ligne le 01 janvier 2011, consulté le 22 août 2017. URL : http://histoiremesure.revues.org/3984

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Auteur

Anne-Sophie Bruno

Université Paris-XIII, CRESC, 99 avenue Jean-Baptiste Clément, 93 430 Villetaneuse ; Centre de Recherches Historiques, UMR 8558, 54 boulevard Raspail, 75 006 – Paris. annesophie.bruno@gmail.com

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