Emploi - le fossé du genre : pas si faussé…

Thème du billet: 

La thématique des inégalités hommes femmes est fortement teintée de militantisme et de préjugés qui stérilisent les discussions et distordent les réalités. Il n’est malheureusement pas rare de se voir présenter des statistiques manipulées (mais pas truquées mais provenant du fait qu’une présentation des résultats peut avantager volontairement une thèse plutôt qu’une autre) ou des informations parcellaires  visant à accentuer, ou au contraire, lisser les différences de genre. Par exemple:

En 2011, un homme gagnait en moyenne 1 871€ net par mois et une femme 1 404€ soit 467€ de moins (Voir tableau 1 en annexe). L’écart en numéraire est important, mais un pourcentage, c’est quand même plus lisible… Aussi, peut-on affirmer à raison que les femmes gagnent en moyenne 25% de moins que les hommes en 2011 (467/1871), et que les hommes gagnent en moyenne 33% de plus que les femmes (467/1404). Cette subtilité statistique est si simple (On change de référence) qu’elle en est grossière. Pourtant, il arrive parfois à certain(es) d’écrire — un peu vite — que l’écart de salaire homme femme est de 25%... ou de 33%.

Ce court exemple introductif vise à inciter le lecteur à la prudence lorsqu’il se voit proposer des statistiques peu documentées. Dans la suite de l’article, on se propose de caractériser l’ampleur du gender gap en France en matière d’emploi et de rémunération et d’analyser économiquement ses causes.

 

Le Gender Gap en France de 2002 à 2011

L’analyse des trajectoires de salaires moyens ne révèle un fait saillant : les femmes gagnent en gros 500€ (à pouvoir d’achat constant) de moins par mois que les hommes , sans qu’il ne soit produit une quelconque amélioration depuis 10 ans. La figure 1 montre très nettement l’évolution parallèle du salaire net moyen des hommes et des femmes sur la période. Cette donnée n’est disponible par définition que pour les actifs (ce qui explique qu’en moyenne, la récession de 2008-2009 n’ait presque pas eu d’impact sur le salaire moyen) et ne tient donc pas compte des écarts de taux d’emploi[1].

Ces derniers sont pourtant considérables, comme le montre la figure 2. Sur la période, le taux d’emploi (en bleu) des hommes reste 10 points au dessus de celui des femmes. Ce décalage s’explique par un taux d’inactivité beaucoup plus élevé chez les femmes. La « femme au foyer », on peut le regretter, est donc loin d’être une chimère en Franceet son rôle dans la construction des inégalités de revenu et d’emploi n’est pas négligeable. Nous le verrons plus loin.

Le principal changement dans la décennie étudiée vient bien évidemment de la crise de 2008 qui, en affectant moins durement les femmes a ramené les taux de chômage des deux sexes à un niveau plus proche (et élevé, entre 9 et 10%). Le taux de chômage des femmes était toutefois plus haut de 1.5 points jusqu’à 2007…

Au final, la distribution des salaires des femmes en 2011 est beaucoup plus concentrée et à un niveau plus faible que les hommes, comme le montre le tableau 1. Ainsi 50% des femmes gagnaient moins de 1 400€ net par mois en 2011 contre 30% des hommes. Seules 5% des femmes gagnent plus de 3 000€ par mois…

 

La construction des inégalités

La section précédente nous a montré combien les inégalités hommes femmes sont importantes en termes de rémunération et de taux d’activité. On doit alors se demander à quel moment de la vie se créent ou s’aggravent ces inégalités.

 On peut trouver un élément de réponse dans la figure 4 qui présente les trajectoires de salaires des hommes et des femmes en fonction de leur expérience potentielle, c’est-à-dire le nombre d’années après la fin de leurs études initiales. Tous niveaux d’études confondus, les hommes et les femmes ont un premier salaire respectif de 1 320 et 1 220 € (constant) qui  progresse à un rythme comparable les 3 premières années. Dès la 4èmeannée, la croissance du salaire des femmes ralentit et s’arrête de progresser à partir de la 10èmeannée. Les salaires des hommes continuent de progresser jusqu’à 30 ans après la fin de leurs études même si cette croissance ralentit à partir de 15 ans. On peut donc faire 2 constats importants :

- Des inégalités de rémunérations existent dès l’entrée sur le marché du travail.

- Ces inégalités s’accroissent fortement entre la 5ème et la 15ème année d’expérience.

 

Les trajectoires que nous obtenons avec l’enquête emploi sont tout à fait semblables au remarquable article de Manning & Swaffield (2008)à ceci près qu’en Angleterre, il n’y a pas de différences initiales entre hommes et femmes.

En désagrégeant par niveau de diplôme, le phénomène que nous décrivions s’avère particulièrement vrai pour les diplômes supérieurs. Les niveaux inférieurs ont simplement des pentes différentes dès le départ.

Ainsi, les inégalités de genre sont présentes dès l’entrée sur le marché du travail et s’accroissent de façon importante avec l’expérience, peu importe le niveau de diplôme.

En matière d’emploi, la figure 6 présente le taux d’activité des hommes et des femmes en fonction de leur expérience potentielle, c’est-à-dire, du nombre d’années après la fin de leurs études initiales. On retrouve ainsi l’écart de taux d’activité observé dans le graphique 2 mais on remarque une forte divergence entre 5 et 20 ans d’expérience. Alors que le taux d’activité est stable pour les hommes à environ 95%, la courbe des femmes a la forme d’un U. 15ans après la fin de leurs études, 80% des femmes sont actives, soit 15 points de moins que les hommes.

Quels peuvent être les causes de ces inégalités ?

 

L'analyse économique des inégalités de genre

Dans la littérature « classique », on trouve trois causes principales à l’écart de rémunération entre hommes et femmes.

- Des différences de capital humain ;

- Des préférences différentes ;

- Des discriminations.

Les discriminations n’ont pas de fondements économiques (par définition) et sont, en quelque sorte, le résidu qui persiste après avoir pris en compte les autres modèles. A ces trois facteurs, les modèles de job search/job matching apportent de nouvelles explications que nous détaillerons un peu plus bas.

 

Les différences d'accumulation de capital humain

Les théories du capital humain expliquent les différences de genre par des différences d’investissement (en temps, en énergie) en capital humain, c’est-à-dire en expériences, compétences et savoir accumulés qui déterminent en particulier la productivité d’un individu.

Pour certains chercheurs, les différences en capital humain peuvent virtuellement (si on prend toutes les différences d’éducation, toutes les compétences acquises dans les différents postes, toutes les formations professionnelles suivies, on pourrait expliquer toute la différence, mais ces données n’existent pas) expliquer 100% des différences de salaires entre hommes et femmes (O'Neill (2003), Polachek (2004)) alors que d’autres trouvent qu’il existe une part importante de l’écart qui reste inexpliquée par les différences de capital humain (Altonji & Blank (2004), Blau & Kahn (2006)).

Une des raisons à cette divergence est qu’il existe de nombreuses formes de capital humain, et qu’il est souvent difficile de toutes les considérer. Tout d’abord, les femmes tendent à accumuler moins d’expériences professionnelles que les hommes (notamment en raison des grossesses). Or comme ces expériences sont valorisées sur le marché du travail, une partie des écarts de rémunérations peut s’expliquer par ces différences d’expériences (Mincer et Polacheck (1974), Light et Ureta (1995)). On note toutefois que l’expérience dépend notamment du choix de participation au marché du travail qui est endogène. Dit autrement, l’expérience dépend du salaire, et le salaire dépend de l’expérience.  Ainsi, le lien statistique entre expérience et salaire ne reflète pas l ‘influence causale de l’expérience sur le salaire. La corrélation est polluée par cette causalité à double sens qu’on ne peut retirer que par des méthodes économétriques plus sophistiquées (variable instrumentale notamment).

D’autre part, des différences d’accumulation de capital humain peuvent exister sur le marché du travail. On peut voir des hommes faire davantage de formations professionnelles car ils s’attendent à travailler davantage, ou souhaitent changer plus fréquemment d’emploi. De façon similaire, les hommes peuvent choisir des formations initiales qui génèrent davantage de revenu futur que les femmes (qui choisissent par exemple davantage de formations en sciences sociales,…).Cependant, l’accroissement du niveau d’éducation des femmes aujourd’hui rend moins crédible cette dernière explication.

 

Les différences de personnalité et de psychologie entre hommes et femmes

Les différences de préférences et de personnalités proviennent des théories de psychologie comportementale. D’après elles, les hommes et les femmes ont des attitudes et des préférences différentes sur le marché du travail et notamment vis-à-vis du risque, des négociations, et de la concurrence. De nombreuses études ont mis en exergue de telles différences dans un contexte expérimental (notammentGneezy, Niederle et Rustichini (2003), Gneezy et Rustichini (2004)).

En particulier, Croson et Gneezy (2009) identifient plusieurs domaines dans lesquels les hommes et les femmes semblent avoir des préférences différentes :

- Prise de risque : les hommes semblent plus enclin à la prise de risque, probablement car ils sont moins averses aux risques et que leur évaluation des risques est affectée par leur plus grande estime d’eux-même.

- Estime de soi : les hommes tendent à avoir une vision plus positive de leur performance et compétence que les femmes.

- Attitude envers la concurrence : les femmes semblent plus réticentes que les hommes à se mettre dans des situations de concurrence ou de compétition intense et leurs performances sont affectées différemment lorsqu’elles le font.

- Attitude envers les autres : les femmes semblent moins égoïstes que les hommes dans de nombreuses dimensions et tiennent davantage compte de ce que pensent les autres d’elles.

Babcock et Laschever (2003) (p.23) notent que les hommes pensent davantage que leur sort dépend de leurs actions et sont plus ambitieux dans leurs carrières que les femmes (p.30).Il est toutefois difficile de traduire ces résultats en proportion d’écart de salaire expliqué.

 

La contribution des modèles de Job search / job matching à l'explication du fossé du genre

Les modèles de job search/job matching apportent de nouveaux facteurs dans la liste des déterminants possibles du salaire. Ils prédisent en particulier une croissance rapide du salaire si des offres d’emplois arrivent plus régulièrement et une croissance molle du salaire si les cessations d’emplois arrivent fréquemment.

Avec ces deux prédictions, on comprend immédiatement que s’il existe des différences dans les job findings et les job separations entre hommes et femmes, alors il y a des différences de salaires. En particulier, si la majorité des nouvelles embauches se font parmi des personnes déjà en poste chez les hommes et parmi des personnes sans emploi chez les femmes, alors il existe des différences systématiques dans les taux de transition entre hommes et femmes, entrainant des différences de trajectoires de salaires. Un modèle tel que celui de Burdett-Mortensen montre que plus la part d’embauche parmi les non-employés est élevée pour un groupe, plus le marché devient monopsonique[2]et produit un salaire moyen plus faible. Or, cette fraction est particulièrement élevée pour les femmes ayant entre 10 et 20 ans d’expérience… ce qui correspond aux années de grossesse…

Par ailleurs, tous les changements de postes ne sont pas comparables et il peut exister des différences systématiques entre hommes et femmes. Les modèles de Job search/job matching à la Burdett-Mortensen(Mortensen 1998)considèrent que tous les changements de postes sont motivés par des gains de salaire. Or, il y a de nombreux autres facteurs qui influent la mobilité sur le marché du travail (déplacement, nombre d’heures travaillées, contraintes familiales). Si les hommes et les femmes valorisent différemment ces motifs, un écart de salaire peut perdurer entre hommes et femmes.

Ainsi, Manning et Swaffield montrent qu’en Grande Bretagne, la moitié des hommes changent d’emploi pour des raisons économiques alors que seulement 1/3 chez les femmes. (voir tableau 2 en annexe)

Au final, les résultats des auteurs indiquent que ces différences mobilités expliquent 1.5 point de différence (en logarithme[3], les différences de capital humain expliquent 50% de l’écart. Le reste (1/3 de l’écart total) demeure en grande partie inexpliqué.

 

L'effet du genre au sommet de la distribution des salaires

Ces quelques explications sont suffisamment parlantes pour que l’on imagine leur importance dans l’effet moyen. Cependant, on peut s’attendre à ce que ces explications ne soient pas valables pour des groupes très particuliers, comme les diplômés de grandes universités. Pourtant…

Bertrand, Goldin et Katz (2010) ont ainsi étudié les trajectoires de salaires des jeunes diplômés d’un MBA dans les universités américaines les plus prestigieuses. A l’entrée sur le marché du travail, il n’y a qu’une maigre différence de salaire entre hommes et femmes (8%), mais 10 ans après, l’écart atteint 60 points de logarithme (soit plus de 80% d’écart !). Pour se donner une idée, l’écart hommes femmes 10 ans après le diplôme est d’environ 30% en moyenne aux USA. Une fois contrôlé pour l’éducation, cet écart diminue à 10%. Or, dans le cas de cette étude, l’éducation est déjà intégrée dans la différence puisqu’il s’agit de diplômés de MBA. Les inégalités entre hommes et femmes sont donc 6 fois plus fortes pour les diplômés de Harvard que pour les travailleurs moyens !

Les auteurs parviennent toutefois à expliquer l’ensemble de l’écart de salaire entre hommes et femmes à partir de 3 facteurs :

Des différences de cursus pendant le MBA (les hommes prennent en moyenne un demi cours de finance en plus que les femmes).

Des différences de temps de travail (les femmes travaillent en moyenne 52h/semaines, les hommes 58.

Les femmes ont davantage de ruptures de carrières (à 10 ans d’expérience, les femmes ont une probabilité d’avoir eu au moins une interruption de carrière 22 points de pourcentage plus élevés).

En réalité, l’arrivée d’enfant(s) est peut-être le facteur le plus important pour expliquer les différences de salaires entre hommes et femmes. D’abord, ce facteur affecte les points 2 et 3 ci dessus. Ensuite, les analyses plus détaillées de l’effet d’une naissance conduisent aux résultats suivants :

Après une naissance, les femmes ont plus de chance d’être dans un emploi choisi pour des raisons familiales (15 à 20 pp) et moins de chance d’avoir choisi leur emploi en fonction de leur carrière (10 à 18pp). Ces effets persistent jusqu’à 5 ans après la naissance.

Changer d’emploi pour des raisons familiales est associé à une variation négative importante du salaire. Les revenus diminuent d’environ 90% lorsque le nouvel emploi est choisi pour ses horaires flexibles, de 22% pour la possibilité de travailler à distance et 7% pour des trajets limités.

Les auteurs obtiennent aussi une différence frappante dans le changement de salaire associé à la mobilité. Alors que la mobilité est neutre pour le revenu des hommes et des femmes sans enfant, les mères perdent 18 points de log de revenu lorsqu’elles changent de travail.

 

Conclusion 

Les statistiques décrivant les différences entre hommes et femmes en termes de rémunération et de participation au marché du travail font apparaître des différences fortes et stables dans le temps. Les femmes gagnent ainsi en moyenne près de 500€ mensuel de moins que les hommes et sont 10% de moins à participer au marché du travail. La construction des inégalités de rémunération a lieu lors des 10 premières années de la vie active.

Ces inégalités s’expliquent en grande partie par des différences d’investissement en capital humain, une psychologie différente mais surtout une mobilité d’emploi spécifique très affectée par les naissances.

Auteur pour BSI :Arthur Heim
Arthur Heim est diplômé de l'école d'économie de Paris (PSE) en politique publique et développement. Il travaille aujourd'hui à l'évaluation scientifique du système scolaire et enseigne également la macroéconomie à l'université Paris Dauphine. Ses travaux et centres d'intérêts portent principalement sur l'économie de l'éducation, l'économie du travail et la microéconométrie appliquée.

 

Annexes:

 

Notes:

[1] Nous aurions pu proposer un indicateur de salaire espéré qui pondérerait les revenus d’activité par la probabilité d’avoir un emploi et les revenus de substitution par le taux de chômage. Nous avons choisi de garder cet indicateur car il reflète la réalité des revenus du travail.

[2] Le marché du travail n’a plus qu’un seul demandeur.

[3] Pour des taux aussi faibles, 1,5 point de log correspond à 1,5%.