Les représentations genrées des étudiants

Je dispense en 3ème année de licence économie-gestion de l’Université de Poitiers un cours d’analyse sectorielle, qui consiste à présenter aux étudiants la « boîte à outils » de l’analyse de secteur et à leur demander de l’utiliser tout au long du semestre pour traiter d’un cas pratique (bon, ce n’est pas de l’économie industrielle « à la Tirole », plutôt « à la Moati », avec les pieds dans la boue, mais j’assume).

Cette année, je leur demande d’entrer dans l’analyse non pas par un secteur d’activité stricto sensu, mais par une « filière », car cette notion revient grave à la mode : le gouvernement a défini quatorze filières stratégiques ; la Région Nouvelle-Aquitaine, dans son schéma de développement économique, en a retenu 12. J’ai fait un mix des deux listes, pour aboutir à un choix de dix « filières » : Aéronautique ; Automobile ; Bois et industries papetières ; Cuir, luxe, textile et métiers d’art ; Ferroviaire ; Industries agroalimentaires et filières agricoles ; Nautisme ; Santé, Bien-être ; Silver économie ; Tourisme (en fait il y a un intrus dans la liste, présent dans aucune des deux listes mentionnées, que j’ai ajouté parce que c’est comme ça, c’est moi le prof).

Lors du premier cours (en deux groupes, l’un lundi soir, l’autre mardi matin), j’ai affiché ces dix filières, et j’ai demandé à chacun de noter sur une feuille la filière qu’il aimerait prioritairement étudier (en précisant que ce ne serait pas nécessairement celle sur laquelle ils travailleraient, que ce n’était pas la peine de dire à son copain/copine « on met la même comme ça on sera dans le même groupe », etc.). Juste celle qui le motivait le plus. Ainsi que leur nom et prénom.

J’ai collecté tout ça sous un tableur, j’ai ajouté une colonne homme/femme, voilà ce que ça donne :

Filière Femmes Hommes Total
Automobile 3 13 16
Cuir, luxe, textile et métiers d’art 9 5 14
Santé, Bien-être 11 3 14
Tourisme 11 3 14
Industries agroalimentaires et filières agricoles 6 5 11
Aéronautique 10 10
Ferroviaire 1 4 5
Nautisme 1 2 3
Silver économie 1 2 3
Bois et industries papetières 2 2
Total général 45 47 92

Certaines filières ont la cote, d’autres moins (la silver economy n’a pas la cote, alors que c’est l’avenir de la France). Mais ce n’est pas l’essentiel. Je voulais surtout me faire une idée de l’ampleur, début 2018, des différences hommes/femmes :

  • Les étudiants sont attirés par les voitures, les avions et les trains,
  • Les étudiantes par le tourisme et la filière santé/bien-être,
  • plus équilibré sur industrie agroalimentaire et filières agricoles.

Au final, les représentations genrées ont un bel avenir devant elles…

Les inégalités spatiales de salaire en France : différences de productivité ou géographie des métiers ?

C’est le titre d’un article que nous avons rédigé avec Michel Grossetti et Benoît Tudoux, suite à une sollicitation de l’INSEE pour un numéro spécial d’Economie et Statistique.

Notre idée de départ était d’interroger l’hypothèse au cœur des modèles de l’économie géographique qui considère que les salaires versés sur le marché du travail sont égaux à la productivité du travail. Cette hypothèse, courante en économie, explique que les chercheurs, pour évaluer la surproductivité éventuelle de tel ou tel territoire, estiment des équations de salaire : s’ils observent à tel endroit un salaire supérieur de 10% à la moyenne, ils en déduiront que sur ce territoire, les salariés sont 10% plus productifs. Sauf que cette hypothèse est très contestable pour certains métiers (cadres de la finance, états-majors des grands groupes, artistes, …). Donc, si ces métiers ont une géographie particulière, on risque de faire dire aux sursalaires de grosses bêtises en termes de surproductivité…

Pas qu’aux sursalaires, soit dit en passant : pour régionaliser les PIB, l’INSEE s’appuie précisément sur les salaires versés. Un PIB par emploi supérieur de 10% à la moyenne à tel ou tel endroit correspond, en fait, à un salaire moyen versé supérieur de 10% à la moyenne, rien d’autre. Considérer que cela signifie que les personnes sont 10% plus productives, c’est accepter l’hypothèse que salaire=productivité, ce que certains font sans s’en rendre compte, comme d’autres font de la prose.

Nous voulions donc voir dans quelle mesure la géographie de ces professions atypiques influait sur la géographie des salaires.  Nous voulions également creuser un deuxième point : l’importance des effets de composition. Qu’un territoire verse en moyenne des salaires supérieurs de 10% peut s’expliquer par le fait non pas que chaque salarié est plus productif, mais par le fait que les spécialisations des territoires diffèrent.  Jusqu’à récemment, neutraliser ces effets de composition était difficile, car les données disponibles étaient relativement agrégées : pour les professions, on avait un détail en une trentaine de postes seulement. Nous avons donc exploité une base plus récente et plus détaillée, sur données 2013, avec un détail des professions en plus de 400 postes. Ce dernier point est décisif : seul un tel niveau de détail permet d’appréhender l’influence des métiers particuliers (par exemple les cadres des marchés financiers) sur les différences géographiques de salaire.

Résultat des courses ? Les différences géographiques de salaires sont avant tout des différences de spécialisation métiers des territoires, elles sont très peu liées à des effets géographiques intrinsèques. Pour le dire autrement, une fois neutralisés les effets de spécialisation, on n’observe que très peu de différences de rémunération (donc de productivité si on retient l’hypothèse initiale) entre les territoires français. L’Ile-de-France fait cependant exception. Plus précisément Paris et les Hauts-de-Seine. Est-ce dû à une plus forte productivité sur ces territoires ? Bof : une bonne part de l’écart tient à la surreprésentation des cadres de la banque et de la finance, et à la présence des états-majors des grands groupes… Une fois neutralisés effets de composition et effet professions atypiques, l’Ile-de-France présente des sursalaires d’environ 10%, soit l’écart moyen de prix entre la région capitale et les autres régions…

Sur la base de ces résultats, nous proposons une autre explication des différences géographiques de salaire : elles seraient moins liées à des différences de « performance » des territoires qu’à la géographie des métiers, elle-même héritée de l’histoire et des choix politiques. Nous nous livrons notamment en fin d’article à une petite comparaison France-Allemagne qui nous semble éclairante.

Nous avons donc soumis notre article, qui a été évalué par deux rapporteurs, qui nous ont fait part d’un ensemble de remarques, que nous avons intégrées dans une nouvelle version de notre article. Deuxième analyse par les rapporteurs, ensuite, pour apprendre au final que l’article était finalement rejeté, compte-tenu des commentaires de l’un des deux rapporteurs, que je ne peux m’empêcher de vous livrer, avec des commentaires sur ses commentaires.

Les auteurs souhaitent démontrer que la géographie très inégalitaire des salaires en France est en réalité due à la géographie des métiers. Or parmi les variables individuelles prises en compte en plus des effets géographiques et de structure ne figurent que l’âge, le sexe et la nature privée ou publique du contrat de travail. Quid des qualifications et des diplômes? En l’absence de proxies valables pour ces derniers, leur effet est très certainement capturé par les indicatrices métiers. Or il s’agit bien de dimensions différentes qu’il conviendrait de distinguer pour démontrer de manière convaincante que les disparités spatiales de salaires en France s’expliquent pour l’essentiel par la géographie des métiers.

C’est gentil, mais l’information sur les qualifications et les diplômes ne figure pas dans la base, ce que l’évaluateur est censé savoir… Et avec une décomposition en plus de 400 professions, on peut considérer qu’elle est bien capturée, cette information, en effet… Et même si elle y figurait et qu’elle jouait significativement, elle ne pourrait que réduire encore les effets géographiques, donc renforcer notre argumentation…

Par ailleurs, les auteurs invoquent l’histoire pour rendre compte de la géographie des métiers. Mais cela n’invalide pas l’existence d’effets d’agglomération : le rôle des accidents de l’histoire dans l’agglomération spatiale des activités est d’ailleurs au cœur de l’économie géographique.

L’histoire au cœur des modèles d’économie géographique, on croit rêver… Ils évoquent des « accidents historiques » pour dire qu’on ne peut pas expliquer l’émergence de telle ou telle activité à tel ou tel endroit, mais qu’ensuite on a des processus économiques cumulatifs qui confèrent des avantages irréversibles à ces endroits. Je n’ai pas vu passer de modèle d’économie géographique expliquant la structure urbaine déséquilibrée de la France et la structure urbaine équilibrée de l’Allemagne. Des études historiques, si.

Enfin, l’analyse est essentiellement descriptive et aucun mécanisme n’est étudié de façon rigoureuse empiriquement.

Le jour où j’ai reçu cet avis, j’ai lu ce billet retweeté par Antoine Belgodère, où il est question de cette hiérarchie entre économétrie et statistiques descriptives, que j’invite tous les chercheurs en sciences sociales à lire. Pour les non-initiés au petit monde de la recherche en économie : dire d’une analyse qu’elle est descriptive figure au rang de pire insulte. On a les critères de scientificité qu’on peut.

L’approche me semble ainsi trop légère pour remettre en question de manière convaincante plusieurs décennies de recherche théorique et empirique sur les déterminants et les effets de l’agglomération spatiale des activités.

Là, je me suis dit d’abord que Popper devait se retourner dans sa tombe…  Je me suis dit ensuite que cela fait des dizaines d’années, en effet, que les modèles d’économie géographique, dans leurs versions empiriques, considèrent que salaire=productivité, que c’est une hypothèse, qu’elle est contestable, très contestable même, que la contester fait bouger les résultats et l’interprétation qu’on peut en faire. Autant ne pas la remettre en question, donc, pour que la connaissance avance.

Après discussion avec Michel Grossetti et Benoît Tudoux, on a décidé de poster notre article sur Hal, car au-delà des objectifs de publication de nos recherches, la diffusion des résultats est importante. En voici le résumé :

L’objectif de cet article est d’analyser les différences géographiques de salaire de France métropolitaine, en exploitant des données individuelles localisées de salaire pour l’année 2013 (données DADS), qui proposent notamment une décomposition fine des métiers en plus de 400 postes.

Nous estimons dans un premier temps des équations de salaire, avec comme variables explicatives des caractéristiques individuelles, des indicatrices géographiques et des indicatrices métiers. Nous montrons que les indicatrices métiers expliquent une part importante des différences de salaire, les indicatrices géographiques ne jouant qu’à la marge.

A métiers identiques, certains territoires, tous en Ile-de-France, présentent cependant des salaires significativement supérieurs à la moyenne. Un focus sur ces territoires montre que ces sursalaires s’expliquent pour une part importante par la présence des secteurs de la banque et de la finance et de l’activité des sièges sociaux, au sein desquels figurent des métiers relevant de marchés à très fortes inégalités de rémunération.

L’article est visible ici. N’hésitez pas à commenter.