Conclusion
L'objet de notre étude était de comprendre: "D'où viennent les inégalités de salaires entre hommes et femmes en Belgique?".
L'étude économétrique mise en œuvre via la méthode des moindres carrés ordinaires nous permet d'affirmer que la discrimination salariale envers les femmes est de l’ordre de 10%, ces chiffres étant corroborés par les deux régressions linéaires consécutives. La décomposition d’Oaxaca-Blinder nous propose des chiffres plus élevés encore, puisque nous relevons par cette méthode, une discrimination à l’encontre des femmes de 15,4 %. En conclusion, le sexe apparaît bien être un facteur déterminant dans les écarts salariaux.
Toutefois, cette étude comporte des limites:
récolte des données
Les données ont été récoltées à l'aide d'un questionnaire en ligne uniquement. Cela suppose que les personnes qui ont participé à l'enquête ont accès à internet. Or, bon nombre de travailleurs n'y ont pas nécessairement accès.
Par ailleurs, les personnes qui remplissent le questionnaire sont des personnes qui consultent le site internet national du WageIndicator. Ces personnes se rendent sur le site pour obtenir de l'information sur les salaires. Il s'agit généralement de salariés qui préparent leur évaluation de performance annuelle ou leur négociation de salaire. Le site est également consulté par des étudiants, des employeurs de petites et moyennes entreprises lorsqu'ils souhaitent recruter du personnel ou négocier le salaire de leurs employés,...
Il est important de noter qu'en retour d'information gratuite sur les salaires, toutes les personnes visitant le site sont invitées à remplir le questionnaire en ligne, opération qui prend 10 à 20 minutes. C'est de cette façon que les données sont récoltées. Ce questionnaire comporte des questions sur, notamment, les rémunérations, les conditions d'emploi, le type de contrat et formation, le niveau d'éducation, le type d'industrie, les caractéristiques familiales (marié(e) ou pas, nombre d'enfants,...), le sexe, l'âge,...
biais de sélection
Les personnes sélectionnées pour l'étude sont uniquement des salariés. Dès lors, les personnes qui ne travaillent pas ne sont pas prises en compte. Or, on peut imaginer qu'une femme ait décidé de ne pas travailler car le coût d'opportunité d'aller travailler n'est pas suffisant. Concrètement, si une femme perçoit une rémunération mensuelle de 1.250€ et que le coût de crèche où elle dépose son enfant 5 jours par semaine est de 900€ par mois, la probabilité qu'elle ne travaille pas est élevée. On peut donc dire que l'échantillon ne représente pas, dans ce cas, la population.
La méthode de Heckman permet toutefois de détecter la présence d'un éventuel biais de sélection et de corriger ce biais s'il est présent. Elle consiste à estimer la probabilité qu'à un individu d'être sur le marché du travail et à utiliser cette probabilité comme variable explicative lors de la régression effectuée sur l'échantillon complet, c'est-à-dire l'échantillon qui comprend également les inactifs et les chômeurs).
limites de la méthode
Les méthodes d’analyse économétriques vues au cours ne sont pas suffisantes dans le cadre de notre étude, en effet, les hypothèses de Gauss-Markov suivantes sont toutes les deux violées:
- H4: absence d'autocorrélation entre les termes d'erreur et homoscédasticité des erreurs, c'est-à-dire variance constante sur l'échantillon;
- H6: terme d’erreur suit une loi normale d’espérance nulle et de variance σ2.
La piste des Moindres Carrés Généraux en ce qui concerne l’hétéroscédasticité devrait être une solution plausible, ainsi qu’un test de Hausman. Toutefois, les contraintes de temps et les limites de notre connaissance ne nous permettent pas de les appliquer.
Download PDF:
Massart, Astrid; Deprez, Jean-Pierre (2011). D'où viennent les inégalités de salaires entre hommes et femmes en Belgique? Namur (Bel): Facultes Universitaires Notre-Dame De La Paix - Louvain School Of Management, EFASM005 - Séminaire d’économétrie et statistique appliqué au Mémoire (2 MB)