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.

Dis-moi quelles études tu fais, je te dirai combien tu gagnes…

Le Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche a publié les résultats de l’enquête à 30 mois des diplômés de 2010. D’où mon précédent post commentant un article de Challenge sur la comparaison Grandes Ecoles / Universités.

Les tableaux du ministère étant assez indigestes, et comme je vous imagine avachis sur votre canapé, repus de chocolat et autre joyeuseté pascale, je vous livre quelques graphiques synthétisant les principaux résultats.

Sur le taux d’insertion, d’abord, avec une distinction selon le niveau d’études (DUT, Licence professionnelle, Master) et le domaine d’étude (DEG = Droit, économie, gestion ; LLA = Lettres et Langues et Arts ; SHS = Sciences Humaines et Sociales ; STS = Sciences, Technologies, Santé), qui montre que les taux sont assez hétérogènes selon les niveaux et les domaines, mais globalement plutôt bons : 82% pour le score le plus faible.

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Comme je le dis souvent aux lycéens que j’accueille : les études dans l’enseignement supérieur protègent bien contre le risque de chômage, pas de différences très fortes sur ce point entre études courtes et études longues.

Deuxième graphique, sur la part des cadres et professions intermédiaires dans l’ensemble des emplois occupés.

cpiPour tous les domaines, cette part augmente avec le niveau d’étude. Les écarts sont assez faibles en STS, plutôt forts en DEG. Il faudrait des statistiques plus précises pour discriminer entre professions intermédiaires et cadres, voire cadres supérieurs, mais les données ne sont pas disponibles.

Troisième graphique, sur le salaire net médian des emplois à temps plein par domaine et niveau d’étude.

snmLà encore, la « hiérarchie » des niveaux de sortie est marquée. Le salaire net médian d’un DUT du domaine Droit, économie, gestion est de1390€, celui d’une licence professionnelle du même domaine est de 1 560€, pour un Master, c’est 2 000€. Différences non négligeables…

On peut construire des graphiques plus précis par discipline. Je me limite à ce dernier indicateur, le salaire net médian pour les emplois à temps plein.

snm_detailDifférences fortes selon la filière plus précise, entre moins de 1 500€ pour Archéologie/Ethnologie/Préhistoire ou Arts, d’un côté, et plus de 2 100€ pour mathématiques et Génie Civil. L’économie se situe plutôt bien, avec 2 000€, devancée seulement, dans le grand domaine DEG / SHS / LLA par les sciences de gestion de 60 euros mensuels.

Je répète cependant ce que j’ai dit dans mon billet précédent : les différences observées ne sont pas seulement liées à la différence dans la qualité des formations, elles peuvent s’expliquer en partie, voire totalement, par les choix d’orientation des lycéens  et leur niveau de base.

17,90€

C’est le salaire brut horaire moyen d’un salarié travaillant à temps complet, dans le secteur privé ou une entreprise publique, en France, en 2010, nous apprend l’Insee.

Sur cette autre page, toute une série de tableaux pas inintéressants sur la variation autour de cette moyenne de 17,90€  :

  • par Catégorie socio-professionnelle, le maximum est atteint pour les cadres administratifs et commerciaux, avec 35,1€, les ouvriers agricoles sont tout à la fin avec 11,3€ (les études ne servent à rien),
  • selon le genre, 16,2€ pour les femmes, 18,8€ pour les hommes,
  • selon l’âge, salaire continûment croissant, passant de 9,9€ pour les moins de 18 ans à 26,5€ pour les plus de 60 ans,
  • par secteur d’activité, le secteur « cokéfaction et raffinage » culmine à 30,5€, le secteur « hébergement et restauration » ferme la marche (13,1€, vive l’économie résidentielle, tiens!)
  • salaire continûment croissant avec la taille des entreprises, de 14,4€ pour les 1-4 postes à 25,4€ pour les 5000 postes et plus (small is beautiful),
  • dernière distinction : 17,9€ à temps complet, 14,9€ à temps non complet.

Il y a d’autres données détaillées ici, quelques croisements, des tableaux par région/département, etc.

En conclusion : une jeune femme ouvrière agricole à temps partiel dans une petite exploitation du fin fond de la Creuse, comment dire… c’est pas top côté salaire…