Analyse des effets de diverses variables sur le salaire

Transcription

1 84 Chapitre 7 Analyse des effets de diverses variables sur le salaire Romain Aeberhardt, administrateur de l INSEE Horacio Henriquez, stagiaire L analyse de la variance est une méthode statistique qui identifie de manière quantitative la relation entre une et plusieurs variables. Pour cela, on construit au préalable un modèle dans lequel les liens existant entre la variable expliquée et les variables explicatives sont déduits de la théorie économique. L estimation du modèle par cette méthode permet de contrôler simultanément les effets de toutes les variables explicatives sur la variable étudiée. Notre étude porte sur la formation du salaire et permet grâce à cette méthode de mesurer l impact des caractéristiques observables des individus, de leur activité et de l entreprise qui les emploie. Elle va par exemple permettre de mesurer la croissance du salaire en fonction de l expérience professionnelle. L étude ne peut prendre en compte que les caractéristiques observables des individus. Or un certain nombre d autres variables peuvent aussi avoir une influence sur le salaire comme par exemple, des qualités relationnelles, des capacités de négociation, voire des caractéristiques physiques telles la beauté ou la taille qui font que deux individus ayant exactement le même profil observable ne toucheront pas le même salaire. Ainsi, le modèle mis en œuvre permet d expliquer 7 % de la variance des salaires. 1 Présentation L étude porte sur les rémunérations en 24 des ingénieurs diplômés, exerçant leur activité en France métropolitaine en tant que salarié (CDI ou CDD), titulaire de la fonction publique ou intérimaire. L échantillon est constitué de individus, issus des 89 écoles ayant participé à l enquête, qui représentent après pondération ingénieurs. 1.1 Intérêt de la méthode Raisonner «toutes choses égales par ailleurs», c est mesurer l effet d une variable explicative conditionnellement à toutes les autres variables du modèle. Examinons par exemple les différences de salaire entre les hommes et les femmes. Les hommes ont en moyenne un salaire brut de alors que celui des femmes est de , soit une différence de 27,6 %. Les répartitions des hommes et des femmes par tranche de salaire brut annuel sont en effet très différentes.

2 85 Graphique 1. Distributions des salaires bruts annuels selon le sexe 35 % 3 Hommes Femmes Tranches de rémunération (milliers d'euros) On constate que plus d une femme sur deux perçoit un salaire compris entre 3 et 5, alors que ce n est le cas que pour moins de deux hommes sur cinq. Au-delà, la décroissance des parts des femmes est très forte alors que celle des hommes est beaucoup moins accentuée. Une telle concentration au sein de la population féminine ne provient pas uniquement du fait d être une femme mais aussi de l effet multiplicatif de diverses caractéristiques qui conditionnent le salaire. Ainsi, les femmes sont plus jeunes que les hommes dans la population des ingénieurs, ont moins d expérience professionnelle et par conséquent moins de responsabilités hiérarchiques. Tableau 1. Répartition selon la responsabilité hiérarchique Responsabilité hiérarchique Hommes Femmes Aucune 38,4 % 57,6 % Équipe 31,5 % 3,8 % Service/Département 19,9 % 7,8 % Direction générale 1,2 % 3,8 % Total 1 % 1 % Une comparaison juste nécessite donc de se positionner sur le même champ d analyse. Par exemple, l étude de la différence de salaire (entre hommes et femmes) sur un sous-échantillon constitué de cadres sans responsabilité hiérarchique travaillant en région parisienne conduit à une forte réduction par rapport à celle que l on peut constater sur l échantillon total. Le calcul des effets de chaque variable sur le salaire indépendamment des autres conduit donc à une surestimation de leur effet propre. L analyse de la variance, qui permet de quantifier l effet de chaque caractéristique observable conditionnellement à toutes les autres, se révèle donc beaucoup plus judicieuse pour déterminer l effet réel de chaque variable explicative sur le salaire. 1.2 Choix des variables Tableau 2. Différences de salaire entre hommes et femmes Expérience professionnelle Sous-échantillon Échantillon total Moins de 1 ans 8, % 11,2 % Entre 1 et 19 ans 9,5 % 17,1 % 2 ans et plus 4,9 % 19,8 % La variable expliquée du modèle est le salaire brut 24. Celui-ci a fait l objet d une annualisation si le salaire ne correspondait pas à une année entière de travail et/ou d un recalcul en équivalent temps plein pour les personnes qui n ont pas travaillé toute l année et/ou ont travaillé à temps partiel. Voici la liste des variables explicatives retenues dans la modélisation :

3 86 Situation familiale La situation familiale a un double impact sur le salaire : de manière directe elle a par exemple une influence sur la disponibilité professionnelle. Ainsi, la vie en couple procure davantage de disponibilité professionnelle aux hommes alors que c est l inverse pour les femmes. La présence d enfants pèse davantage sur les femmes que sur les hommes. De plus, la situation familiale a également une influence sur la participation sur le marché du travail (essentiellement pour les femmes). Cependant les femmes qui ont fait le choix des études d ingénieur le font dans la perspective d exercer cette profession (la part des congés parentaux ou des situations de non activité professionnelle est extrêmement faible). Il s agit davantage pour elles de concilier vie professionnelle et enfants, lorsqu elles en ont, à travers du travail à temps partiel, par exemple. Ces considérations expliquent les choix que nous avons faits pour les différentes modalités de cette variable : homme seul, homme en couple, femme sans enfant, femme avec enfant(s). École d ingénieur Les écoles sont regroupées en quatre groupes selon les valeurs des coefficients obtenues lors de l analyse de la variance. Seul le groupe 1 (Centrale, les Mines de Paris et Polytechnique) s imposait par l écart notable de salaire manifesté par rapport à chacune des autres écoles. Celles-ci sont dans un continuum où aucun seuil net ne se manifeste et où la part d arbitraire dans le placement des deux autres barres est plus grande (cf. plus loin). Diplômes Le niveau d études est déterminé par cinq variables. Ainsi, on est renseigné sur le diplôme à l entrée de l école, la formation suivie et les formations complémentaires. Activité Elle est décrite par le type de contrat passé avec l employeur et par une classification en huit catégories. Position hiérarchique Cette variable résulte du croisement entre le statut et les critères de responsabilité. La part des non cadres dans l échantillon est relativement faible puisqu elle n excède pas 4 %. C est pourquoi seuls les cadres sont concernés par les caractéristiques liées aux responsabilités hiérarchiques. Mobilité Plusieurs types de mobilité sont décrits par cette variable : le changement d entreprise, le passage par l étranger, le changement de niveau hiérarchique, le licenciement et le nombre d entreprises. Comme pour la variable «Innovation», les caractéristiques sont binaires, la modalité de référence est donc à chaque fois le cas «nul». Expérience sur le marché du travail L expérience potentielle est une mesure approchée du capital de connaissances et du savoir- faire accumulé au cours des années. Le calcul de ces acquis professionnels est effectué différemment pour chaque individu en fonction de sa formation d ingénieur. Pour les ingénieurs de formation initiale, on a comptabilisé le nombre d années après l obtention du diplôme. Et pour ceux qui ont obtenu leur diplôme autrement, on a choisi la valeur la plus grande entre l ancienneté, le nombre d années après l obtention du diplôme et le nombre d années après les débuts professionnels en tant qu ingénieurs. Entreprise Sont regroupées ici toutes les variables liées au lieu de travail, qu il s agisse de l emplacement géographique, de la taille de l entreprise, du secteur d activité ou des pratiques en matière d innovation. 1.3 Lecture des tableaux Le salaire de référence correspond au salaire moyen qu une personne ayant toutes les caractéristiques mentionnées peut espérer.

4 87 Les coefficients estimés indiquent la variation moyenne sur le salaire de référence provoquée par un changement de la caractéristique correspondante. Les effets sont multiplicatifs, ainsi une personne travaillant dans le Nord/Pas-de-Calais et possédant une expérience comprise entre 2 et 3 ans (et dont toutes les autres caractéristiques correspondent à celle de la personne de référence) peut espérer le salaire suivant : 4 68 (1,99) (1 +,55) = Les bornes indiquées à côté de chaque coefficient représentent les intervalles de confiance à 95 %, c est-àdire que les vraies valeurs ont 95 % de chance de se situer dans ceux-ci. Pour les groupes d écoles, l intervalle présenté est celui des coefficients, les bornes ne sont donc pas introduites dans le tableau. Les coefficients non significatifs, c est-à-dire ceux dont on ne peut rejeter l hypothèse qu ils ont un effet nul sur le salaire par rapport à la modalité de référence, sont différenciés par une écriture italique. 2 Analyse des résultats Les résultats sont présentés sous forme de trois tableaux extraits d une régression unique. Chaque tableau fait référence à une catégorie d étude particulière : employé, emploi et employeur. 2.1 Salaire et caractéristiques liées à l individu Tableau 3. Paramètres relatifs à l individu (1) Groupes d écoles : Groupe 1 : ECP (Paris), EMP (Paris), EP (Palaiseau). Salaire de référence : 4 68 Variable Caractéristique personnelle Coefficient Borne inférieure Borne supérieure Situation conjugale Homme seul Homme en couple 4,1 % 2,9 % 5,4 % Femme sans enfant 3,2 % 4,9 % 1,4 % Femme avec enfant(s) 3,9 % 6 % 1,9 % Niveau d études à l entrée Classes préparatoires de l école d ingénieur Bac (prépas intégrés) 1,3 % 2,9 %,3 % DUT ou BTS % 1,7 % 1,7 % Bac + 4 et plus 1,9 % 4,1 %,2 % Autre 1,2 % 2,7 %,3 % Formation Scolaire initiale Statut d apprenti 3,1 % 6,6 %,5 % Continue 3,9 % 5,9 % 1,8 % Spécialité formation Diplôme spécialisé Diplôme généraliste 1,7 %,4 % 3,1 % Écoles 1 Groupe 1 Groupe 2 [ 6 % ; 16 %] Groupe 3 [ 16,1 % ; 22 %] Groupe 4 [ 22,5 % ; 32,7 %] Second diplôme Aucun d ingénieur Double diplôme français 2,9 % 1 % 4,8 % Double diplôme étranger 3,7 % 1,5 % 5,9 % Autre diplôme Aucun Commerce, gestion, management 5,6 % 4,3 % 6,8 % Scientifique 1,8 % 3 %,6 % Thèse ou PhD 3,9 % 5,7 % 2 % Groupe 2 : EFPG (Grenoble), EMN (Nancy), EMSE (Saint-Étienne), ENAC (Toulouse), ENPC (Paris), ENSAE (Toulouse), ENSCP (Paris), ENSIC (Nancy), ENSICA (Caen), ENST (Paris), ENSTA (Paris), ESE (Gif, Metz, Rennes), ESEO (Angers), ISEP (Paris). Groupe 3 : CPE (Lyon), EC (Lille), ECAM (Lyon), ECL (Lyon), ECN (Nantes), EFREI (Paris), EISTI (Cergy-Pontoise), EMA (Alès), EMD (Douai), ENGEES (Strasbourg), ENSAM (Paris), ENSCL (Lille), ENSCMON (Montpellier), ENSEA (Cergy-Pontoise), ENSEEIHT (Toulouse), ENSIACET (Toulouse), ENSPS (Strasbourg), ENTPE (Vaulx-en-Velin), EPF (Sceaux), ESCOM (Cergy-Pontoise), ESIEA (Paris), ESIEE (Noisy-le-Grand), ESIGETEL (Fontainebleau), ESIL (Marseille), ESO (Orsay), ESTP (Paris), HEI (Lille), ICAM (Lille, Nantes, Toulouse), IFMA (Clermont-Ferrand), IIE (Évry), INA P-G (Paris-Grignon), INPG (Grenoble), INSA (Lyon, Rennes, Rouen, Toulouse), ISEN (Brest, Lille, Toulon), Polytech Lille, UTC (Compiègne).

5 88 Groupe 4 : CESI (Paris), CNAM (Paris), EBI (Cergy), ECE (Paris), EGIM (Marseille), ENIM (Metz), ENSAIA (Nancy), ENSAIT (Roubaix), ENSAMON (Montpellier), ENSAR (Rennes), ENSAT (Toulouse), ENSBANA (Dijon), ENSCCF (Clermont-Ferrand), ENSCPB (Bordeaux), ENSCR (Rennes), ENSGTI (Pau), ENSI (Caen), ENSMM (Besançon), ESA (Angers), ESAP (Toulouse), ESB (Nantes), ESME (Paris), ESTIT (Villeneuve d Ascq), INSA (Strasbourg), ISA (Lille), ISAB (Beauvais), ISARA (Lyon), ITECH (Lyon), Formations partenariales, Polytech Tours, UTBM, UTT (Troyes). Les coefficients relatifs à la formation sont à rapprocher de l arbitrage fait par chaque individu entre les coûts et les gains qu engendre l acquisition d un stock de connaissances ou «capital humain». Étant donné que chaque personne fait un choix entre suivre une formation scolaire et exercer une activité rémunérée, on peut penser que les personnes qui font des études longues espèrent obtenir en retour un gain plus important que le coût de cet investissement. Nos estimations montrent qu en effet, l acquisition d un double diplôme, français ou étranger, ou un autre diplôme en gestion-management procure un surplus du gain moyen espéré. Ce n est pas le cas pour les études scientifiques et les thèses : ce type d études conduit souvent à des métiers «à vocation», tels que l enseignement, la recherche fondamentale et l expertise, ce qui suggère que ces choix ne sont pas seulement motivés par la perspective d un revenu futur accru. Les coefficients associés à la formation à l entrée de l école d ingénieur sont tous non significatifs, c est-àdire que l on ne peut assurer qu il y a bien des différences de salaire liées au fait d être entré dans une école avec un Bac, un Bac + 2 ou après passage par les classes préparatoires. Les différences de formation sont en fait captées par les effets d appartenance à telle ou telle école d ingénieur qui ont des politiques de recrutement différentes. En d autres termes, le diplôme pèse davantage sur le marché du travail que le type de formation antérieure à la formation d ingénieur. Graphique 2. Effets individuels détaillés des écoles Écoles Seuil 1 ( 14,3 %) Seuil 2 ( 22,15 %) % Dans ce graphique sont représentés les écarts par école au groupe de référence (trois écoles du groupe 1). On observe une décroissance qui s articule en trois temps : une première phase relativement pentue, une deuxième plus douce et une troisième davantage accentuée. Les seuils représentent les séparations établies pour constituer les autres groupes : les écoles situées audessus du premier seuil constituent le groupe 2, celles entre les deux seuils le groupe 3 et celles sous le second seuil le groupe 4. Comme tous les coefficients de l analyse, la valeur relative à chaque école ne représente que la moyenne d un intervalle de confiance au sein duquel la vraie valeur a 95 % de chance de se trouver. Ainsi, si deux écoles ont des coefficients relativement proches, on ne dispose pas des moyens nécessaires pour les démarquer. Les seuils sont donc pris suffisamment larges pour que chaque groupe d école soit significativement différent.

6 89 Tableau 4. Statistiques descriptives par groupe d écoles Groupe d écoles Effectif pondéré Part dans la population Salaire moyen ( ) Salaire médian ( ) Groupe ,4 % Groupe ,9 % Groupe ,8 % Groupe ,9 % Ce tableau nous montre que les groupes ainsi constitués sont relativement homogènes puisque l on observe un écart d environ 1 entre les salaires moyens des groupes 2, 3 et 4. Le groupe de tête est pour sa part notablement plus décroché mais concerne une population moins importante. En ce qui concerne la situation familiale, on constate qu elle joue de manière différenciée sur le salaire. En effet, la mise en couple apparaît favorable aux hommes puisque le coefficient obtenu suggère une augmentation moyenne du salaire de 4 %. Le fait d être une femme implique par contre une baisse de 3 % par rapport au salaire moyen des hommes seuls ; cet écart se creuse jusqu à 4 % lorsque des enfants de moins de 16 ans vivent encore dans le foyer. On peut justifier en partie ces coefficients en termes de différences de disponibilité mais cette variable capte également l effet d autres caractéristiques inobservables corrélées avec le salaire. 2.2 Salaire et caractéristiques liées à l emploi Tableau 5. Paramètres relatifs à l emploi Salaire de référence : 4 68 Variable Caractéristique personnelle Coefficient Borne inférieure Borne supérieure Activité professionnelle Position hiérarchique CDI CDD 5, % 7,4 % 2,5 % Fonctionnaire 3,1 % 5,5 %,6 % Intérim, vacations, contrat précaire 9,2 % 14,9 % 3 % Cadre Pas encore cadre 8,7 % 11,2 % 6,1 % Cadre chef de projet 3,2 % 1,4 % 5,1 % Cadre expert 2, %,4 % 3,7 % Responsable d une équipe 5,9 % 4 % 7,9 % Chef de projet + équipe 7,7 % 5,9 % 9,5 % Responsable d un service 2,9 % 18,8 % 23,1 % Direction générale 37,8 % 34,8 % 4,9 % Activité Études, recherche, conception Production et fonctions connexes 2,2 % 1 % 3,4 % Informatique 1,2 %,1 % 2,5 % Commercial, marketing 11,3 % 9,6 % 13,1 % Direction générale 22,8 % 2 % 25,7 % Administration, finance 1,6 % 8,4 % 12,9 % Activités transversales ou multiples 8,4 % 5,7 % 11,2 % Autre 1,1 % 1,9 % 4 % Mobilité 1 entreprise 1,4 %,2 % 2,5 % 2 entreprises 3,4 % 2,1 % 4,7 % 3 entreprises 5,7 % 4,2 % 7,3 % 4 entreprises et plus 3,4 % 1,8 % 5 % Vers l étranger l an passé 7,4 % 4,9 % 9,8 % Vers l étranger après ,3 % 1,9 % 4,8 % Changement hiérarchique après ,8 % 2,8 % 4,7 % Licencié après ,5 % 6,1 % 2,8 % Expérience sur le marché du travail 1 an et moins Entre 2 et 3 ans 5,5 % 3,5 % 7,6 % Entre 4 et 5 ans 17,8 % 15,3 % 2,4 % Entre 6 et 1 ans 34,5 % 31,9 % 37,2 % Entre 11 et 15 ans 56,8 % 53,5 % 6,2 % Entre 16 et 2 ans 77,6 % 73,7 % 81,6 % Entre 21 et 25 9,4 % 86, % 94,9 % Plus de 25 ans 15,5 % 1,8 % 11,3 %

7 9 On analyse en premier lieu les groupes d activités qui se dégagent de nos estimations. Le premier, constitué de la modalité de référence et des catégories «informatique» et «autre», représente 45 % de la population. Viennent ensuite les activités dans la production et fonctions connexes qui bénéficient d une rémunération légèrement supérieure et constituent 32 % des emplois. Avec une rémunération plus conséquente, de l ordre de 1 % à intervalle de confiance près, le commerce, l administration et les activités transversales ou multiples forment un troisième groupe représentant 18 % de l échantillon. Enfin les 5 % restant ont une activité de direction générale qui leur confère «toutes choses égales par ailleurs» les rémunérations les plus élevées de toutes les catégories. L expérience professionnelle est sans nul doute la variable qui infère le plus sur l évolution du salaire. La courbe de croissance du salaire en fonction de l expérience est habituellement de forme concave, traduisant un accroissement de la rémunération plus important en début qu en fin de carrière. Pour retracer la courbe associée aux ingénieurs, on a estimé une fonction linéaire par morceaux en prenant des seuils croissants. Graphique 3. Salaire et expérience professionnelle 8 % Évolution en fonction des années, «toutes choses égales par ailleurs» Nombre d'années d'expérience En début de carrière, la courbe a plutôt une forme exponentielle. Il faut donc attendre la confirmation des compétences, période d environ deux ans, pour observer une forte croissance de l écart au salaire de référence. On retrouve ensuite la forme concave habituelle qui dénote qu une fois les bases de la profession acquises, la croissance est continuelle et de moins en moins importante tout au long de la vie active. L acquisition de compétences professionnelles s accompagne souvent d une évolution des fonctions occupées. Si on compare les salaires moyens de chaque position hiérarchique sur l ensemble de la population, on observe des différences relativement élevées. Dès lors que l on contrôle l effet de l expérience, l écart au salaire de référence engendré par une évolution hiérarchique se révèle beaucoup moins important. Graphique 4. Salaire et position hiérarchique 15 % % Non cadre Écarts réels («toutes choses égales par ailleurs») 9,1 % 9,1 % 3,2 % 17,1 % Cadre, chef de projet 19,5 % 2, % Cadre expert 5,8 % 37,3 % Équipe 7,4 % Écarts apparents (en moyenne) 144,5 % 33,4 % Chef et équipe 19 % 72,8 % Service ou département 32 % Direction générale

8 91 La population de référence du graphique 4 est constituée des cadres sans responsabilité hiérarchique. Des fonctions de direction générale qui impliquent apparemment une augmentation de 145 % ne correspondent en réalité qu à une augmentation de 38 % par rapport à la modalité de référence. Toutes choses égales par ailleurs», le fait d être cadre chef de projet et responsable d une équipe de moins de vingt personnes a un impact deux fois plus important sur le salaire que le fait d être uniquement chef de projet. On observe aussi un effet qui double pour chaque échelon supplémentaire dans l échelle de responsabilité. Enfin, si l évolution hiérarchique s est opérée au cours des cinq dernières années, l écart est rehaussé de 3,8 %. Les effets positifs sur le salaire des mobilités très récentes à l étranger (+ 7,4 %) suggèrent que les entreprises, dans le cadre d une internationalisation grandissante de leur domaine d action, utilisent cette mobilité dans les parcours promotionnels de leurs cadres. Le passage dans un poste à l étranger, par l ouverture internationale, la maîtrise d une langue qu il permet, se valorise bien ultérieurement. Le fait d avoir travaillé dans plusieurs entreprises, par la somme d expériences diversifiées qu il permet, par les capacités d adaptation qu il suggère et les possibilités de négocier des hausses avantageuses dans les cas où la mobilité n est pas contrainte, est aussi un facteur qui influence le salaire à la hausse. On note ainsi que trois changements d entreprises sont plus valorisés que vingt ans d ancienneté dans une entreprise donnée. Le fait d avoir été licencié au cours des cinq dernières années conduit à minorer le salaire. Trois explications peuvent être avancées. L interruption d activité retarde la carrière et le bénéfice salarial qui s y rapporte. Lors de la reprise d emploi, un chômeur dispose d un pouvoir de négociation affaibli en raison de sa situation. Enfin, l existence de périodes de chômage dans le CV peut être un signal négatif sur la qualité du salarié pour l entrepreneur. Le fait que le taux de chômage des ingénieurs soit très faible stigmatise encore plus les chômeurs que dans d autres groupes de salariés. 2.3 Salaire et caractéristiques liées à l entreprise Tableau 6. Paramètres relatifs à l entreprise Salaire de référence : 4 68 Variable Caractéristique personnelle Coefficient Borne inférieure Borne supérieure Zone d emploi Région parisienne Nord/Pas-de-Calais 9,9 % 11,9 % 7,9 % Rhône-Alpes 1,9 % 12,1 % 9,6 % Alsace-Lorraine 12,4 % 14,3 % 1,5 % Midi-Pyrénées 14,1 % 15,8 % 12,3 % PACA 11,3 % 13 % 9,6 % Autres régions françaises 12,6 % 13,6 % 11,6 % Nature et taille Privé : 2 salariés ou plus de l entreprise Privé : 5 à 1999 salariés 1,7 % 3 %,3 % Privé : 2 à 499 salariés 4,8 % 5,9 % 3,7 % Privé : moins de 2 salariés 12,6 % 14,4 % 1,9 % Secteur nationalisé 8,4 % 9,9 % 6,8 % Secteur public 9,4 % 11,4 % 7,4 % Autre 11,7 % 13,6 % 9,8 % Secteur Fabrication, construction d équipement d activité Agriculture 7,3 % 1,7 % 3,7 % Énergie, matériaux 3,7 % 2 % 5,3 % Chimie, pharmacie 5,9 % 3,8 % 8,1 % Agroalimentaire, agrofournitures 6,2 % 3,4 % 9,2 % Autre industrie 2,4 %,6 % 4,3 % Commerce, grande distribution 3,4 %,2 % 6,8 % Télécommunications 3,2 % 1,1 % 5,4 % Assurances, banque 1,3 % 7,9 % 12,7 % Administration publique 6,1 % 8,8 % 3,4 % Enseignement 11,7 % 14,1 % 9,2 % Autre tertiaire 1,8 % 3,1 %,6 % Innovation Intervention dans la démarche d innovation 2 1,3 %,4 % 2,2 % Associé à un programme de R & D de l UE après ,9 %,4 % 3,4 % Politique de veille concurrentielle stratégique 3 % 2,1 % 4 % Ancienneté 2 ans et moins Plus de 2 ans 5,2 % 3,3 % 7 % (2) Types d intervention : innovation et adaptation de process; conception de nouveaux produits; réflexions à moyen terme sur les nouveaux produits ou process.

9 92 L écart de salaire entre la région parisienne et les autres régions est très marqué et fluctue autour de 1 %. De plus, les autres régions constituent un groupe relativement homogène. Cet écart singulier s explique par le fait que l activité en région parisienne est beaucoup plus dense et la pression immobilière plus intense que dans le reste du pays. En ce qui concerne la nature et la taille de l entreprise, la lecture des coefficients nous indique que ce sont les entreprises privées de plus de 2 salariés qui offrent les revenus les plus élevés. L écart de salaire s accroît ensuite avec la réduction de la taille de l entreprise. Les secteurs publics et nationalisés ne sont que sensiblement différents et fournissent des salaires inférieurs de 9 % en moyenne par rapport aux très grandes entreprises. On analyse ensuite les estimations liées au secteur d activité en étudiant dans un premier temps la répartition de la population par tranche de salaire brut. Graphique 5. Services et industrie (tranches en milliers d euros) Effectifs 1 Services Tranches salaires bruts (milliers d'euros) Industrie Pour chaque secteur, la largeur des barres horizontales est proportionnelle à l effectif pondéré de la tranche de rémunération brute. Jusqu à 4, les effectifs sont plus importants dans les services que dans l industrie et inversement au delà. C est entre 3 et 4 que l on retrouve le plus de salariés dans les services avec individus, et entre 4 et 5 pour l industrie avec individus. Le fait que la part majeure des emplois dans les services soit comprise dans une tranche inférieure à celle de l industrie corrobore nos résultats économétriques. Mis à part la distribution, les télécommunications et le secteur bancaire, les services sont «toutes choses égales par ailleurs» moins rémunérateurs que le secteur de référence. De plus, cette catégorie de référence ne représente que la section la moins intéressante du secteur industriel puisque toutes les autres sous-catégories ont un coefficient positif. Enfin l ancienneté et l innovation sont les dernières variables influentes sur le gain espéré. L effet de la première étant principalement absorbé par l expérience professionnelle, elle ne devient significative qu à partir d une durée de 2 ans. Les modalités de la seconde variable ont un impact positif sur le salaire qui, lorsqu ils sont cumulés, peuvent être relativement conséquents.