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Les marchés urbains du travail en Afrique subsaharienne

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Philippe De Vreyer
, 
François Roubaud

Partie 2. Inégalités sur le marché du travail

Chapitre 9. Inégalités de rémunérations entre sexes et entre groupes ethniques

Christophe J. Nordman, Anne-Sophie Robilliard et François Roubaud

Texte intégral

Introduction

1De nombreuses études ont montré que les femmes et les minorités ethniques souffraient d’inégalités de traitement sur les marchés du travail des pays développés comme des pays en développement, en comparaison de leurs homologues masculins ou des groupes ethniques majoritaires (Altonji et Blank, 1999). En Afrique, ces phénomènes sont particulièrement mal connus, avant tout du fait de l’absence de données disponibles (Bennell, 1996). Pourtant, dans les pays les plus pauvres, de nombreuses raisons incitent à faire progresser la connaissance dans ce domaine. En premier lieu, les inégalités ethniques et de genre sont susceptibles d’y être plus marquées : les imperfections de marché entravent sévèrement l’allocation des ressources, alors même que la faiblesse des finances publiques pèse sur la mise en place de politiques correctrices d’envergure. En second lieu, mieux comprendre les mécanismes à l’origine des inégalités entre sexes et groupes ethniques permettrait d’élaborer des politiques de réduction de la pauvreté plus adaptées dans ces pays. Ainsi, l’initiative Cadre stratégique de lutte contre la pauvreté (CSLP), qui concerne plus d’une soixantaine de pays parmi les plus pauvres du monde, considère que la lutte contre les discriminations de genre est un des moyens recommandés ; et le troisième des Objectifs du millénaire pour le développement (OMD) s’attache spécifiquement à cette question. Néanmoins, pour mettre ces recommandations en pratique, il est nécessaire de mieux comprendre si les différences de performances observées sur le marché du travail sont dues à des différences de dotation/actif (éducation, capital, etc.) ou à des différences de rendements de ces dotations. En fonction du diagnostic qui sera porté, les politiques à mettre en œuvre ne seront évidemment pas les mêmes. Il est aussi important de noter, qu’en Afrique subsaharienne, la détérioration des marchés du travail et le gel partiel des embauches dans le secteur public à partir du milieu des années 1980 sont susceptibles d’avoir exacerbé les inégalités de traitement subies par les femmes et les minorités ethniques.

  • 1 Voir, en particulier, Glewwe (1990) pour le Ghana ; Cohen et House (1993) pour le Soudan ; Milne e (...)

2Alors qu’il existe un nombre considérable d’études sur les différentiels de salaire selon le sexe et l’appartenance ethnique dans les pays développés (Altonji et Blank, 1999 ; Blau et Kahn, 2000), la méta-analyse de Weichselbaumer et Winter-Ebmer (2005) montre qu’à peine 3 % de l’ensemble des études empiriques réalisées depuis les années 1960 sur les différentiels de genre portent sur l’Afrique. La littérature existante1 sur ce thème converge sur l’importance des inégalités entre hommes et femmes, aussi bien chez les salariés que chez les travailleurs à leur propre compte. Par exemple, en Guinée, Glick et Sahn (1997) trouvent que les différences de caractéristiques comptent pour 45 % du différentiel de revenu homme-femme dans le cas des travailleurs indépendants, qu’elles se réduisent à 25 % dans le secteur public alors que les femmes salariées du secteur privé gagnent plus que leurs homologues masculins. Armitage et Sabot (1991) obtiennent un niveau similaire d’inégalités de genre dans le secteur public tanzanien, mais n’observent pas de discrimination sur le marché du travail au Kenya. Ce dernier résultat vaut aussi bien pour le secteur public que pour le secteur privé. Dans la même veine, Glewwe (1990) estime qu’il n’existe pas de discriminations salariales à l’encontre des femmes au Ghana. Au contraire, ces dernières semblent même plutôt privilégiées dans le secteur public. Plus récemment, Siphambe et Thokweng-Bakwena (2001) avancent que dans le secteur public botswanais le gros des écarts bruts de salaire s’explique par des différences de caractéristiques entre hommes et femmes et non par des phénomènes de discrimination salariale. À contrario, dans le secteur privé, c’est bien la discrimination qui prévaut. De même, en Ouganda et en Côte d’Ivoire, Appleton et al. (1999) confirment que les pratiques salariales discriminatoires sont plus fortes dans le secteur privé que dans le secteur public. Des résultats similaires sont obtenus pour Madagascar par Nordman et Roubaud (2009) qui mettent en lumière un « gap salarial » à l’avantage des femmes dans le secteur public. La principale conclusion de cette littérature est qu’il est difficile d’identifier une configuration commune à tous les pays quant à l’ampleur relative des différentiels salariaux, que ce soit dans le secteur privé ou le secteur public. Cependant, ces résultats contrastés pourraient provenir de l’extrême diversité des sources de données mobilisées par les différents auteurs (d’enquêtes-emploi classiques à toutes sortes d’enquêtes-ménage conçues à d’autres fins que d’appréhender le marché du travail), des périodes étudiées ou encore des méthodologies employées.

3Concernant les différentiels ethniques, la littérature est encore plus rare. Barr et Oduro (2000) estiment dans le cas du Ghana qu’une part significative des écarts de rémunération entre groupes ethniques provient de différences dans les caractéristiques observables standards des travailleurs. Par ailleurs, la question du rôle de la fragmentation ethno-linguistique sur le développement a été très largement débattue. Par exemple, Easterly et Levine (1997) concluaient dans leur étude pionnière que « la tragédie de la non-croissance africaine » (Africa’s growth tragedy) était en partie due au niveau élevé de diversité ethnique sur le continent, avec des effets néfastes sur le fonctionnement des institutions. Cette conclusion est toutefois encore largement débattue (Bossuroy, 2007).

4Nous nous proposons ici d’apporter de nouveaux éléments sur ces questions. L’apport de ce travail résulte de deux avantages principaux. D’abord, les données utilisées proviennent d’enquêtes parfaitement comparables, aussi bien en termes de méthodes d’échantillonnage que de questionnaires, en tous points identiques. Ensuite, nous adoptons exactement la même méthodologie pour analyser les différentiels ethniques et de genre dans chacune des villes considérées. Dans la mesure où ces deux variables sont considérées comme les plus susceptibles de donner lieu à discrimination, il nous a semblé judicieux de mettre en regard la nature et les ordres de grandeur des éventuelles discriminations de genre avec celles résultant de la partition entre minorités et groupes ethniques dominant.

5Ce chapitre est organisé de la façon suivante. La première section présente les données, les concepts et les méthodes économétriques choisies. Les résultats sont commentés dans la deuxième section, puis synthétisés dans la conclusion qui tire également quelques enseignements plus généraux.

Données, concepts et méthodologie

6Dans cette section, nous présentons d’abord les données et les concepts utilisés dans l’étude. Puis nous discutons en détail les méthodes de décomposition des différentiels de rémunération, qui sont au coeur de nos résultats sur les marchés ouest-africains du travail.

Données et concepts

7Nos données proviennent de la phase 1 des enquêtes 1-2-3 réalisées dans les capitales économiques de sept pays de l’UEMOA entre 2001 et 2002 (voir pour une présentation l’introduction générale de cet ouvrage).

8L’échantillon enquêté en phase 1 comporte 93 213 individus (appartenant à 17 841 ménages), la taille variant d’un pays à l’autre : de 9 907 individus au Togo à 19 065 au Sénégal. La question de l’appartenance ethnique a été posée à tous les individus. Le nombre de groupes diffère fortement d’un pays à l’autre : 9 groupes ethniques sont identifiés au Bénin contre 40 au Togo. Cependant, afin d’harmoniser le nombre de catégories considérées, les 40 groupes du Togo et les 18 de Côte d’Ivoire ont été agrégés en 6 groupes plus larges, en fonction de leur degré de proximité. Le niveau de non-réponse à la question ethnique apparaît très marginal, avec seulement 665 données manquantes ou réponses « Ne veut pas dire ».

Techniques de décomposition des différentiels de rémunération

9Nous présentons les techniques d’estimation des équations de gains ainsi que les méthodes traditionnellement employées pour décomposer le différentiel de gains selon le sexe. Nous développons également la méthode de décomposition « complète » à la Appleton et al. (1999). L’application de ces méthodes au différentiel de gains selon l’ethnie est ensuite discutée.

Équations de gains

10Traditionnellement, la décomposition des écarts de rémunération est basée sur des estimations de fonctions de salaires mincériennes pour les hommes et les femmes de la forme suivante :

11ln wi = xi + i (1)

12où ln wi est le logarithme naturel des revenus horaires de l’individu i, xi est un vecteur de caractéristiques observées, est le vecteur des coefficients et i un terme de perturbation d’espérance nulle.

  • 2 Inversement, on peut défendre l’idée que les analyses qui ne prennent pas en compte les variables (...)

13Des fonctions de gains sont d’abord estimées séparément pour les hommes et les femmes, et également pour différents secteurs. Il n’existe pas un jeu de variables explicatives universellement acceptées pour décrire les causes des différentiels de performance suivant le sexe sur le marché du travail. Cependant, devoir contrôler les facteurs liés à la productivité, comme l’éducation, l’expérience professionnelle ou le statut marital, fait l’objet d’un large consensus. En revanche, le fait d’inclure des caractéristiques de l’emploi proprement dit, par exemple la catégorie socio-professionnelle (CSP) ou le secteur d’activité, est sujet à débat : si les employeurs traitent différemment les hommes et les femmes en les recrutant pour certains postes et pas d’autres, dans ce cas, le poste occupé résulte des pratiques de l’employeur plutôt que d’un choix individuel de l’employé ou de différences de productivité2.

  • 3 Regan et Oaxaca (2006) ont montré que le choix de l’expérience potentielle plutôt que l’expérience (...)

14Il n’est pas possible ici de prendre en compte l’expérience professionnelle effective du travailleur, mais seulement son expérience potentielle que l’on peut considérer comme reflétant une mesure « brute » du temps passé sur le marché du travail (calculée comme la différence entre l’âge de l’individu et le nombre d’années d’études + 6 - âge légal d’entrée à l’école). Cette approximation est une limite potentielle de notre étude dans la mesure où, comme cela a été relevé dans la littérature empirique, le type d’insertion sur le marché du travail varie sensiblement selon le genre et est susceptible d’expliquer une part importante du différentiel de gains. En effet, l’expérience potentielle des femmes est particulièrement sujette à surestimer leur réelle participation au marché du travail, du fait de périodes de retrait plus fréquentes (notamment à l’occasion de grossesses ou pour s’occuper des enfants en bas âge). Alors que l’expérience potentielle des hommes peut s’avérer une bonne approximation de leur expérience professionnelle réelle, elle est beaucoup moins satisfaisante pour les femmes (Nordman et Roubaud, 2009)3.

  • 4 Suivant Tunali (1986), une approche alternative consisterait à adopter une règle de sélection séqu (...)
  • 5 De la même façon, dans un contexte identique de correction de la sélection en deux étapes, Appleto (...)

15Deux types de biais de sélection sont susceptibles d’entacher les estimations. Le premier provient du fait que les revenus ne sont observés que pour ceux qui les perçoivent, et tout le monde ne travaille pas. Le second résulte de la décision de prendre un emploi public, plutôt qu’un emploi salarié dans le secteur formel ou encore de travailler dans le secteur informel. Nous traitons ces deux biais en utilisant la méthode en deux étapes de Lee (1983) qui consiste à prendre en compte l’effet sur les revenus individuels de l’endogénéité de la participation au travail rémunéré et de l’allocation sectorielle4. En première étape, des modèles logit multinomiaux estimant la participation de l’individu i au secteur j ont été estimés pour calculer le terme de correction  ij à partir des probabilités prédites Pij. Les différents secteurs considérés dans le modèle sont : les travailleurs du secteur public, du secteur privé formel et enfin du secteur informel. La catégorie de référence inclut tous les autres individus en âge de travailler (inactifs, chômeurs et travailleurs familiaux non rémunérés). Un problème potentiel provient du fait que les estimations du modèle logit multinomial ne sont valides que sous l’hypothèse d’Indépendance des alternatives non pertinentes (Independence of Irrelevant Alternatives assumption ou IIA), ce qui pose souvent problème. Cependant, les tests de Hausman (Hausman et McFadden, 1984) que nous avons effectués pour chacune des villes et des secteurs montrent que l’hypothèse IIA n’est pas rejetée, à l’exception du secteur informel à Bamako. Pour mettre en œuvre la procédure de Lee, nous avons inclus un certain nombre de variables individuelles identifiantes supplémentaires dans les équations de sélection (première étape), variables qui sont omises dans les équations de gains (seconde étape), à savoir : un jeu d’indicatrices indiquant le type de relation avec le chef de ménage, le ratio de dépendance (nombre d’individus inactifs divisé par le nombre total de membres du ménage) ainsi que la taille du ménage5. Notre hypothèse est que ces variables n’ont pas de raison particulière de jouer sur les revenus.

Décomposition traditionnelle des gains de Oaxaca et Neumark

16L’approche la plus courante pour identifier les sources du différentiel de revenu selon le sexe est la méthode de décomposition de Oaxaca-Blinder. Elle est basée sur l’estimation de deux équations séparées, une pour les hommes et l’autre pour les femmes, du log des revenus. La décomposition de Oaxaca se présente comme suit :

Image (2)

17wm et wf sont les gains moyens des hommes et des femmes respectivement ; xm et xf sont les vecteurs des moyennes des variables indépendantes pour les hommes et les femmes ; enfin m et f sont les coefficients estimés. Le premier terme à droite de l’équation mesure le différentiel de revenu dû aux différences de caractéristiques entre les deux sexes. Le second terme correspond à l’écart attribuable aux différences de rendements de ces caractéristiques (coefficients).

18On peut arguer qu’en cas de discrimination, les hommes sont payés à un salaire concurrentiel mais que les femmes sont sous-payées. Si c’est effectivement le cas, les coefficients de l’équation pour les hommes peuvent être considérés comme la structure de revenu non discriminatoire, comme stipulé dans l’équation (2). À l’inverse, si les employeurs paient les femmes au salaire d’équilibre, mais rémunèrent les hommes encore mieux (népotisme), alors ce sont les coefficients des femmes qui devraient être pris comme base de la structure de revenu non discriminatoire. En conséquence, la question est de déterminer la structure de revenus  * qui s’appliquerait en l’absence de discrimination. Ce choix pose le problème d’index bien connu, dans la mesure où l’on peut utiliser soit la structure de revenus des hommes, soit celle des femmes comme référence pour la non-discrimination. Comme il n’y a pas à priori d’alternative préférable, la décomposition peut être assez sensible au choix de la structure de référence. La littérature propose différents choix de pondérations pour répondre à ce problème d’index. Nous avons retenu ici la décomposition générale proposée par Neumark (1988). Celle-ci peut s’écrire de la manière suivante :

Image (3)

19Cette décomposition se réduit en fait à deux cas particuliers de la décomposition de Oaxaca, si l’on fait l’hypothèse que c’est la distribution des revenus masculins qui est non discriminatoire, i.e.  *m, ou si l’on fait l’hypothèse inverse, à savoir  *f. Neumark montre que  * peut être estimé en utilisant la moyenne pondérée des revenus masculins et féminins, et il suggère d’utiliser l’échantillon complet (hommes et femmes) pour estimer  *. Le premier terme de l’équation donne le différentiel de gains dû aux différences de caractéristiques selon le sexe. Le deuxième et le troisième termes mesurent les différences de rendements estimés séparément ou conjointement pour les hommes et pour les femmes respectivement.

Décompositions de revenus avec sélection

Neuman et Oaxaca (2004) montrent que le processus de sélection rend l’interprétation des méthodes de décomposition plus compliquée. Ils proposent plusieurs décompositions alternatives, chacune fondée sur des hypothèses et des objectifs différents. Nous avons retenu l’une d’entre elles qui consiste à considérer la sélection comme une composante spécifique. Cette technique présente l’avantage de ne faire appel à aucune hypothèse à priori concernant la relation entre caractéristiques individuelles et sélection. Un terme additionnel de la décomposition mesure la contribution des effets de sélection sur le différentiel de gains observé selon le sexe, Image représentent respectivement le terme de correction moyen (ratio de Mills généralisé) et son coefficient estimé pour chacune des régressions par sexe. En conséquence, dans la décomposition sectorielle complète présentée ci-dessous, la prise en compte du biais de sélection se fait à travers la décomposition des revenus offerts à la place des revenus réels, i.e. des revenus nets des effets de sélection Image (Reimer, 1983).

Une décomposition sectorielle complète

20Bien que les améliorations proposées par Neumark marquent un pas en avant, elles restent sujettes aux critiques traditionnelles adressées aux méthodes de décomposition en général. En particulier, n’ayant aucune preuve concrète que les employeurs soient uniquement sensibles à la proportion de chaque type d’emplois qu’ils contractent, il est loin d’être évident que le coefficient agrégé soit un bon estimateur d’une structure d’emplois qui serait non discriminatoire. La décomposition sectorielle complète d’Appleton et al. (1999) tient compte des structures différentielles d’emplois selon le sexe en utilisant une approche similaire à celle de Neumark. Le différentiel de gains comprend alors trois composantes.

Soit Image la moyenne du logarithme naturel des revenus des hommes et des femmes et Image leurs proportions respectives au sein de chaque secteur j. La moyenne des revenus pour chaque sexe respectivement peut s’écrire comme la somme des rémunérations sectorielles pondérée par la proportion de travailleurs dans chaque secteur :

Image

En conséquence, il est possible de décomposer la différence des revenus moyens en des différences de revenus intra-sectorielles et des différences dans les proportions d’emplois de chaque type dans les différents secteurs. Afin de lever le problème « d’index », Appleton et al. (1999) s’appuient sur une structure sectorielle qui prévaudrait s’il n’y avait pas de différences de genre dans l’impact des caractéristiques individuelles sur le choix sectoriel. Soit Image la proportion de travailleurs dans le secteur j sous cette hypothèse. La différence des revenus moyens est alors décomposée de la manière suivante :

Image (4)

Le premier terme peut être décomposé en utilisant la méthode de Neumark présentée précédemment. Les deuxième et troisième termes peuvent eux-mêmes être décomposés, afin de faire la part entre ce qui revient aux différences de caractéristiques observables et ce qui résulte des différences de rendements de ces mêmes caractéristiques. Pour ce faire, on peut dériver la probabilité moyenne d’être employé dans un secteur donné, pour les hommes comme pour les femmes, des modèles logit multinomiaux estimés séparément (par sexe) et sur données empilées. Ces probabilités moyennes sont notées Image respectivement. En incluant le processus d’auto-sélection dans (4), la décomposition complète peut être écrite de la manière suivante :

Image (5)

21Les trois premiers termes sont similaires à la décomposition intra-sectorielle des différentiels de revenus de Neumark. Les quatrième et cinquième termes mesurent la différence de revenus due aux variations dans la distribution des travailleurs selon le sexe entre les secteurs. Enfin, les deux derniers termes représentent les différences de revenus résultant des écarts entre la structure des emplois prédite et réelle, pour les hommes et les femmes, en ne tenant pas compte des différences de caractéristiques individuelles.

Décomposition des différentiels de gains par groupes ethniques

  • 6 En France, la collecte d’informations sur le groupe ethnique d’origine est sujette à autorisation (...)

22L’extension à la question ethnique des méthodes de décomposition développées et traditionnellement utilisées pour étudier la discrimination potentielle à l’encontre des femmes est loin d’être évidente. Un des principaux problèmes est lié à la définition et à la mesure de l’ethnicité : qu’est-ce qui constitue un groupe ethnique ? Dans les pays développés, il existe des points de vue antagonistes et des traditions très différentes concernant le recueil de données sur l’origine ethnique : alors que les pays anglo-saxons ont coutume de mesurer et d’analyser les données dites « raciales » ou liées aux groupes ethniques, un certain nombre de pays se refusent à classer la population selon ces critères6 et, par conséquent, ne collectent pas de données statistiques sur les groupes ethniques d’origine. En Afrique, la notion d’ethnicité soulève un grand nombre de questions qui ont été (et sont toujours) largement débattues par les chercheurs en sciences sociales (voir par exemple Bayart, 1989). Les travaux anthropologiques ont en effet montré que, contrairement à une approche naïve ou à priori, les groupes ethniques ne sont pas caractérisés par une supposée homogénéité ethnique de leurs membres. En fonction des pays et des circonstances, la constitution des groupes ethniques est plus ou moins récente et leur définition mouvante (« les ethnies ont une histoire », pour reprendre le titre de l’ouvrage de Chrétien et Prunier, 2003). Alors que certains groupes fondent leur origine sur un mythe ou un ancêtre commun, d’autres partagent une culture ou une langue, d’autres enfin se sont vu imposer leur identité ethnique de « l’extérieur », par d’autres groupes, à l’occasion d’une migration ou d’une invasion, voire encore à travers un exercice de classification totalement exogène entrepris par les colonisateurs. Néanmoins, et en dépit de ces origines très variées, il est largement reconnu que la notion d’ethnicité joue un rôle tangible dans les relations sociales et politiques de nombreux pays africains. Par exemple, on observe souvent des niveaux très élevés d’endogamie matrimoniale, non seulement dans les zones rurales marquées par une forte homogénéité ethnique au niveau local, mais également dans les zones urbaines où cohabitent de nombreux groupes ethniques. Depuis l’article fondateur d’Easterly et Levine en 1997, les économistes se sont emparés de cette question « ethnique », notamment pour en estimer l’impact en termes de croissance et de développement, avec des résultats contrastés.

23Dans ce chapitre, nous nous attachons à évaluer l’impact de l’ethnicité sur le marché du travail en traitant la question des rémunérations. Afin d’appliquer les mêmes méthodes que celles développées pour l’analyse du différentiel de gains selon le sexe, il est naturel de construire une variable dichotomique qui permette d’isoler un groupe ethnique à priori favorisé ou au contraire discriminé. En Afrique, il est tout à fait courant de collecter des données sur le groupe ethnique d’appartenance, que ce soit au niveau du ménage ou au niveau individuel, comme c’est le cas dans la plupart des enquêtes-emploi ou des enquêtes auprès des ménages en général. Cependant, étant donné l’extrême diversité des contextes nationaux, deux difficultés se font jour : la première provient du fait qu’il est difficile d’identifier à priori un groupe ethnique discriminé : doit-on, par exemple, considérer que le groupe ethnique majoritaire est systématiquement favorisé ? Ou encore, faut-il se référer au groupe ethnique du président en exercice ? La seconde difficulté résulte de notre perspective comparative : comment le fait d’appartenir à différents groupes ethniques peut-il être comparé entre pays ? Par exemple, si l’on s’en tient au groupe majoritaire dans les sept métropoles analysées ici, est-il « équivalent » d’être Mossi à Ouagadougou (ils représentent 76,6 % de la population de la ville) ou Bambara à Bamako (où ils ne comptent que pour 34,0 % de la population) ? Bien qu’il soit hors de portée de répondre définitivement à cette question dans ce chapitre, nous avons tenté de prendre en compte plusieurs façons d’approcher la question de la discrimination ethnique sur les marchés du travail, en gardant à l’esprit la spécificité des contextes nationaux.

Résultats

Une décomposition de Neumark du différentiel de gains selon le sexe et le groupe ethnique

  • 7 Voir l’annexe 1 pour plus de détails sur les groupes majoritaires dans chaque pays.

24Nous analysons ici les différentiels de gains selon le sexe à partir des méthodes de décomposition traditionnelles. Comme cela a déjà été mentionné, afin d’appliquer ces méthodes au différentiel de gains selon le groupe ethnique, il convient de construire une variable dichotomique permettant d’identifier un groupe ethnique potentiellement discriminé ou, au contraire, favorisé. À cette fin, nous avons retenu le groupe ethnique majoritaire dans chaque ville. Les statistiques descriptives montrent que ces groupes ethniques majoritaires représentent également plus de la moitié de la population dans trois des sept pays7 Plus précisément :

  • les Fon représentent 60,9 % de la population de Cotonou (Bénin) ;
  • les Mossi représentent 78,2 % de la population de Ouagadougou (Burkina Faso) ;
  • les Akan représentent 34,2 % de la population d’Abidjan (Cote d’Ivoire) ;
  • les Bambara représentent 34,4 % de la population de Bamako (Mali) ;
  • les Djerma représentent 49,5 % de la population de Niamey (Niger) ;
  • les Wolof représentent 40,4 % de la population de Dakar (Sénégal) ;
  • les Ewé-Mina-Wachi représentent 74,2 % de la population de Lomé (Togo).

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Figure 1. Indices de concentration d’Herfindhal du fractionnement ethnolinguistique (ELF).
Source : Fearon (2003) et Parstat, enquêtes 1-2-3, calculs des auteurs.
Note : Fearon reprend la base de données établie par les Soviétiques au début des années 1960, la première qui présente un indicateur de fractionnement ethno-linguistique au niveau mondial (Atlas Narodov Mira, 1964)

25Dans six des sept métropoles, le groupe ethnique majoritaire est le même qu’au niveau national. La seule exception est le Niger, où les Djerma sont majoritaires dans la capitale alors que ce sont les Haoussa qui dominent dans l’ensemble du pays (54 % de la population). La figure 1 reporte deux indices de concentration d’Herfindhal qui mesurent le « fractionnement » ethnolinguistique (ELF) dans chaque pays : le premier est calculé au niveau national (Fearon, 2003), tandis que le second résulte du traitement des données de l’enquête 1-2-3. On note que les niveaux sont comparables entre les deux sources, à l’exception du Burkina Faso où l’indice ELF apparaît sensiblement plus faible dans la capitale que dans l’ensemble du pays. Ceci provient du fait que le groupe majoritaire (Mossi) représente 78,2 % de la population à Ouagadougou mais seulement 50 % au niveau national.

26Un premier diagnostic des décompositions de revenus selon le genre et le groupe ethnique est proposé dans le tableau 1, qui reporte la décomposition basée sur la méthode de Neumark (voir section précédente). Quelques résultats méritent d’être soulignés.

27Les différentiels de revenus bruts selon le sexe sont très importants, significatifs, et varient de 50 % à Niamey à 79,2 % à Abidjan : ces chiffres indiquent que les femmes à Niamey (respectivement à Abidjan) gagnent en moyenne 50 % (respectivement 20,8 %) de ce que perçoivent leurs homologues masculins.

28Les différences selon le sexe dans la distribution des caractéristiques individuelles liées à la productivité – comme l’éducation et l’expérience – expliquent en général moins de la moitié du différentiel brut de gains dans six des sept villes sous revue : Lomé apparaît comme une exception, les différences de caractéristiques comptant pour près de 55 % de l’écart de revenu. La prise en compte des variables de CSP tend à réduire la part non expliquée du différentiel brut. Cette dernière baisse substantiellement à Ouagadougou, à Abidjan et à Lomé.

Tableau 1. Décomposition de Neumark des différentiels de gains selon le sexe et le groupe ethnique

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Sources : Parstat, enquêtes 1-2-3, calculs des auteurs.
Note : *significatif au seuil de 10 % ; **significatif au seuil de 5 % ; ***significatif au seuil de 1 %.
Les différentiels bruts de gains selon le sexe sont positifs « par construction » car ils sont calculés comme la différence des gains moyens entre un groupe « haut » et un groupe « bas ». Dans notre échantillon de pays, les femmes correspondent toujours au groupe « bas ». Ce n’est pas le cas pour le groupe ethnique majoritaire qui correspond au groupe « haut » à Abidjan, Niamey et Dakar et au groupe « bas » à Cotonou, Ouagadougou, Bamako et Lomé. Cela explique que les différentiels bruts soient négatifs pour ces quatre villes

29Si les hommes apparaissent systématiquement en position privilégiée, tel n’est pas le cas du groupe ethnique majoritaire qui ne semble pas bénéficier de rémunérations plus élevées dans les pays de notre échantillon. Seuls la Côte d’Ivoire et le Sénégal font exception à cette règle : à Abidjan, les Akan perçoivent en moyenne un surplus significatif de 28 % par rapport aux autres groupes ethniques, tandis qu’à Dakar, pour les Wolof, cet avantage s’élève à 6,8 % ; à contrario, les groupes ethniques dominants de Ouagadougou, Bamako et Lomé gagnent significativement moins en moyenne que les autres. Dans le cas des Mossi de Ouagadougou, ce résultat pourrait s’expliquer par la distribution spatiale de la population. En effet, ainsi qu’indiqué plus haut, les Mossi représentent 78,2 % de la population de la capitale burkinabé (contre 50 % au niveau national). Il se pourrait que seuls les non-Mossi les plus « performants » migrent vers la capitale.

30Si maintenant on s’attache à la décomposition du différentiel selon le groupe ethnique, les résultats changent singulièrement. À Abidjan, plus de 85 % de l’écart brut s’expliquent par les différences observées dans la distribution des caractéristiques individuelles, laissant ainsi peu de place à ce qui pourrait être interprété comme de la discrimination (la part non expliquée) à l’encontre des groupes minoritaires. À Dakar, au contraire, 100 % de l’écart brut reste non expliqué, tout au moins tant que l’on ne tient pas compte des caractéristiques des emplois occupés, telles que la CSP ou le secteur institutionnel. À Ouagadougou, où le groupe ethnique majoritaire (Mossi) reçoit de moindres rémunérations que les autres groupes, l’écart brut revient largement aux différences dans la distribution des caractéristiques observables comme l’éducation et l’expérience ; en conséquence, la part non expliquée ne dépasse pas 20 %. À Bamako, la part non expliquée au détriment du groupe majoritaire (Bambara) est beaucoup plus élevée : dans cette ville, les différences de rendements des dotations individuelles comptent pour 43,4 % du différentiel (part qui baisse à 39 % une fois les variables de CSP intégrées dans les régressions).

Une décomposition complète du différentiel de gains selon le sexe

31Il est aujourd’hui largement reconnu qu’il existe au moins quatre types de marchés du travail dans les pays en développement : rural (ou agricole), public, privé formel et informel. Chacun de ces marchés possède ses propres spécificités, comme leur saisonnalité, la variabilité de la demande, la nature des contrats en vigueur ou la structure des salaires et des rémunérations. En conséquence, l’allocation sectorielle de l’emploi selon le genre et le groupe ethnique est susceptible de contribuer au différentiel de gains. En suivant Appleton et al. (1999) et Nordman et Roubaud (2009), nous proposons des estimateurs comparables de la taille et des déterminants des différentiels de gains selon le sexe en mobilisant la méthode de décomposition décrite dans la section précédente. Dans la mesure où nous nous intéressons ici aux marchés urbains du travail, seulement trois types de secteurs sont pris en considération : public, privé formel et informel. Les résultats sont consignés dans les tableaux 2 et 3, sans et avec correction de la double sélection liée à la participation et à l’allocation sectorielle.

Tableau 2. Décomposition complète des différentiels de gains selon le sexe sans correction du biais de sélection

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Sources : Parstat, enquêtes 1-2-3, calculs des auteurs

Tableau 3. Décomposition complète des différentiels de gains selon le sexe avec correction du biais de sélection

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Sources : Parstat, enquêtes 1-2-3, calculs des auteurs

32Les différences de revenus entre secteurs contribuent pour la majeure partie du différentiel de gains, avec une contribution variant de 60,2 % à Abidjan à 74,8 % à Cotonou. Le reste peut être attribué aux différences de proportions des travailleurs dans chaque secteur. Le fait que la somme des trois termes soit positive pour toutes les villes implique que les différences dans la distribution de l’allocation sectorielle des emplois sont toujours favorables aux hommes. Par exemple, à Abidjan, le différentiel aurait été de 40 % inférieur si les hommes et les femmes avaient été également distribués entre les secteurs. La raison en est que bien moins de femmes que d’hommes exercent des emplois dans les secteurs les plus rémunérateurs, comme le secteur public ou privé formel.

33Les différences qui peuvent être attribuées aux caractéristiques ne comptent que pour une part minime des écarts de revenus intra-secteurs : leur contribution varie de 10 % à Dakar, à 41 % à Lomé (part de la contribution intra-sectorielle ; non présentée dans le tableau). En revanche, les différences imputables aux caractéristiques représentent de loin la majeure partie des écarts d’allocation sectorielle selon le sexe, avec une contribution minimum de 65 % à Dakar et allant jusqu’à 85 % à Cotonou et à Bamako.

34Si l’on se centre sur les différences qui proviennent des écarts de rendements entre hommes et femmes, leur contribution au différentiel intra-sectoriel de revenus est du même ordre de grandeur, mettant en lumière qu’aussi bien la « discrimination » à l’encontre des femmes que le « népotisme » au profit des hommes contribuent au différentiel de gains selon le sexe ; il est à noter que ces mêmes facteurs jouent un rôle dans les différences d’allocation sectorielle, mais dans une moindre mesure.

35La prise en compte de la sélection conduit à s’intéresser non plus aux revenus effectifs mais aux revenus offerts. Ces derniers sont calculés en utilisant les coefficients du terme de sélection dans l’équation de gains (voir section précédente). Les résultats du tableau 3 montrent que les différentiels de revenus offerts sont bien plus élevés à Cotonou, Bamako et Dakar, alors qu’ils sont plus faibles ailleurs. Cependant, des différentiels de gains plus importants lorsque l’on tient compte de la sélection sectorielle ne sont pas forcément associés à une part plus forte de la contribution due à la distribution différenciée dans l’allocation sectorielle. À l’exception de Niamey, les différences de revenus intra-sectorielles restent les principaux facteurs du différentiel de gains selon le sexe.

Différentiels de gains selon le groupe ethnique

36Concernant le différentiel de gains selon le groupe ethnique, les principaux résultats présentés dans le tableau 4 (sans correction de la sélection) sont les suivants. À Ouagadougou, le différentiel peut être attribué quasiment à parts égales aux écarts de revenus entre secteurs (46,7 %) et à l’allocation sectorielle (53,2 %). À Abidjan, ce sont de loin les différences dans l’allocation sectorielle qui expliquent la part la plus massive du différentiel avec 86,1 %, dont 75 % provenant des différences dans les caractéristiques individuelles. À Bamako, les écarts intra-sectoriels de revenus représentent 77,4 % du différentiel de gains, dont 33,3 % sont à imputer aux différences de caractéristiques ; le « népotisme » (15,9 %) comme la « discrimination » (28,2 %) jouent de manière significative sur le différentiel à travers leur contribution aux écarts intra-sectoriels de revenus. À contrario, les différences d’allocation sectorielle proviennent presque exclusivement des différences de caractéristiques. À Lomé, l’écart est dû aussi à une allocation sectorielle différenciée mais, contrairement à Bamako, les variations dans les effets des caractéristiques sur l’allocation sectorielle expliquent une large part des différences d’allocation. À l’inverse de ce que l’on obtient pour le genre, où l’allocation sectorielle augmente systématiquement le différentiel à l’encontre des femmes, dans certaines villes le choix du secteur d’activité joue un rôle « compensatoire » par rapport aux écarts de gains observés.

37Les résultats reportés dans le tableau 5 montrent que la prise en compte du processus de sélection conduit à réviser un certain nombre de mesures du différentiel. Ce dernier tend à décroître à Ouagadougou, Abidjan et Dakar, mais augmente à Bamako. Pour ces villes néanmoins, les ordres de grandeur des décompositions ne sont pas substantiellement modifiés. À Lomé, le différentiel est cette fois inversé, ce qui constitue un indice potentiel que le groupe ethnique majoritaire reçoit de meilleures rémunérations que les autres. Ce résultat quelque peu surprenant mériterait d’être approfondi. Par exemple, connaître le groupe ethnique de l’employeur offrirait des pistes pour mieux comprendre les caractéristiques des négociations salariales.

  • 8 En dépit du fait qu’un certain nombre de différentiels de gains subsistent ceteris paribus, il con (...)

38Nous examinons à présent les différentiels de gains entre tous les groupes ethniques. Comme spécifié ci-dessus, de nombreux groupes ethniques peuvent être identifiés dans chaque capitale. C’est à Bamako que l’on enregistre le plus grand nombre de groupes différents (11), suivi par Ouagadougou (10), Cotonou, Niamey and Dakar (9) et enfin Abidjan et Lomé (6). Les coefficients des variables indicatrices de chaque groupe ethnique dans les équations par pays sont présentés dans le tableau 6 a. Dans la première colonne, les indicatrices ethniques sont les seuls régresseurs, tandis qu’un jeu de variables de contrôle habituel est introduit dans les spécifications reportées dans la seconde colonne (les coefficients de ces variables apparaissent dans le tableau 6 b). Les résultats montrent qu’il existe toujours au moins un coefficient significatif des indicatrices ethniques dans chacune des villes considérées, preuve que partout le revenu moyen varie selon le groupe ethnique. Néanmoins, le gros de ces écarts de revenus se réduisent, voire disparaissent, une fois les différences de caractéristiques observables contrôlées. Toutes choses égales par ailleurs, dans le cas de Cotonou, les Dendi et les Yoruba semblent mieux payés que le groupe majoritaire (Fon), contrairement aux Yoa qui perçoivent de moindres rémunérations que les Fon. À Ouagadougou, le groupe « autres Mandingues » ainsi que les Sénoufo obtiennent de meilleurs traitements relativement aux Mossi. À Abidjan, les Voltaïques et les natifs du Burkina Faso sont moins bien rémunérés que le groupe ethnique majoritaire (Akan). À Bamako, les Peul et les Sarakolé sont favorisés par rapport au groupe dominant (Bambara). À Niamey, une fois prises en compte les variables de contrôle, seuls les Haoussa semblent désavantagés par rapport aux Djerma. Enfin, à Dakar, les Sérère comme les Diola perçoivent des rémunérations plus faibles que les Wolof8.

Tableau 4. Décomposition complète des différentiels de gains selon le groupe ethnique sans correction du biais de sélection

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Sources : Parstat, enquêtes 1-2-3, calculs des auteurs

Tableau 5. Décomposition complète des différentiels de gains selon le groupe ethnique avec correction du biais de sélection

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Sources : Parstat, enquêtes 1-2-3, calculs des auteurs

Tableau 6 a. Différentiels de gains selon le groupe ethnique

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Tableau 6 a. (suite)

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Tableau 6 b. Différentiels de gains selon le groupe ethnique – Variables de contrôle

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Erreurs standards entre parenthèses.
*significatif au seuil de 10 % ; **significatif au seuil de 5 % ; ***significatif au seuil de 1 %

  • 9 Le groupe ethnique du chef de l’État au moment de l’enquête est tiré de la base de données élaboré (...)

39Finalement, les groupes ethniques majoritaires ne semblent pas spécialement favorisés sur le marché du travail, une fois pris en compte les écarts de productivité liés aux caractéristiques individuelles. Au contraire même, certains groupes minoritaires perçoivent des revenus supérieurs, toutes choses égales par ailleurs. C’est le cas au Bénin, au Burkina Faso et au Mali. Cependant, aucun de ces groupes privilégiés n’avait de lien direct avec le groupe ethnique du chef de l’État au moment de l’enquête9.

Conclusion

40L’analyse du différentiel de gains selon le sexe et le groupe ethnique en Afrique soulève un certain nombre de questions importantes auxquelles ce chapitre tente d’apporter des réponses.

41En premier lieu, les comparaisons internationales de différentiels de revenus restent excessivement rares en Afrique subsaharienne. Les enquêtes mobilisées, qui utilisent exactement les mêmes questionnaires et méthodologies dans toutes les villes, garantissent que nos résultats sont parfaitement comparables. En second lieu, nous tenons compte du biais de sélection introduit par le choix endogène du secteur d’activité (secteurs public, privé formel et informel), dans la mesure où l’allocation sectorielle différenciée des emplois selon le sexe et le groupe ethnique est susceptible de contribuer significativement au différentiel de gains. Dans la lignée d’Appleton et al. (1999), nous proposons des estimations comparables de la taille et des déterminants du différentiel de gains selon le sexe et le groupe ethnique, en mobilisant des méthodes de décomposition qui tiennent compte de ce problème d’allocation sectorielle.

42Les résultats montrent que les différentiels de rémunérations selon le sexe sont très marqués au détriment des femmes dans toutes les villes et que les différences de dotations rendent compte en général de moins de la moitié de l’écart brut de revenu. En revanche, les groupes ethniques majoritaires ne semblent pas jouir de positions systématiquement favorables sur les marchés du travail retenus dans cette étude. De plus, les écarts sont faibles comparés à ceux observés selon le genre. Enfin, aucun des groupes ethniques « favorisés » (à un niveau plus fin de détail) ne semble lié à l’ethnie du chef de l’État en poste au moment de l’enquête.

43Quel que soit le « signe » du différentiel, la contribution des différences dans la distribution des caractéristiques individuelles varie significativement d’un pays à l’autre. Lorsqu’on tient compte de l’allocation sectorielle de l’emploi dans la décomposition du différentiel de sexe, les écarts intra-sectoriels sont ceux qui comptent en premier lieu, tandis que l’allocation sectorielle joue toujours en faveur des hommes. À contrario, pour le différentiel ethnique, la décomposition complète indique que l’allocation sectorielle joue parfois un rôle « compensatoire » en venant atténuer le différentiel de revenus observé. Au-delà de cette partition binaire (majoritaire/minoritaire), et à un niveau plus fin de désagrégation entre groupes ethniques, le différentiel de genre apparaît systématiquement plus marqué que les différentiels ethniques. Ce résultat pourrait indiquer que le rôle réellement joué par l’ethnicité en Afrique n’est peut-être pas aussi prépondérant qu’on le pense en général (au moins en ce qui concerne le marché du travail).

Annexes

Annexe 1

Ethnicité dans les pays d’Afrique de l’Ouest (enquêtes 1-2-3)

Pays

Groupe ethnique majoritaire dans l’échantillon Parstat (représentatif de la capitale économique)

ELF Soviet Atlas1

ELF Parstat

Bénin

Les Fon, groupe ethnique et linguistique majeur au Bénin et au sud-ouest du Nigeria, sont représentés par environ 2 millions d’individus. La langue fon est la principale langue parlée au sud du Bénin et fait partie du groupe des langues gbé. Des groupes culturels apparentés incluent les Ewé, les Adja et les Guin. Les Fon seraient originaires de Tado, un village du sud-est du Togo, proche de la frontière avec le Bénin.

0,6182

0,5742

Burkina Faso

Les Mossi, groupe de la région centrale du Burkina Faso, vivent principalement dans les villages de la Volta. Les Mossi constituent le groupe ethnique le plus important au Burkina où ils représentent 40 % de la population, soit environ 6,2 millions d’individus. La population restante est composée de plus de 60 groupes ethniques, principalement les Gurunsi, les Sénoufo, les Lobi, les Bobo et les Fulani.

0,6783

0,3814

Côte d’Ivoire

Le groupe des Akan est un groupe linguistique d’Afrique de l’Ouest qui inclut les Akuapem, les Akyem, les Ashanti, les Baoulé, les Anyi, les Brong, les Fanté et les Nzema présents tant au Ghana qu’en Côte d’Ivoire.

0,8593

0,8204

Mali

Les Bambara, groupe mandé d’Afrique de l’Ouest, vivent principalement au Mali mais aussi en Guinée, au Burkina Faso et au Sénégal. C’est un des groupes mandé les plus importants, et ils dominent au Mali où 80 % de la population parle bambara, quel que soit leur groupe ethnique d’appartenance.

0,7783

0,8254

Niger

Le groupe des Djerma (ou Zerma, Zarma, Dyerma, Zaberma) est un groupe de l’ouest du Niger et des régions adjacentes du Burkina Faso et du Nigeria. La langue djerma fait partie des langues songhai, une branche de la famille des langues nilo-sahariennes.

0,7326

0,6401

Sénégal

Les Wolof, groupe ethnique que l’on trouve au Sénégal, en Gambie et en Mauritanie, représentent environ 40 % de la population du Sénégal. Ils sont majoritaires dans la zone qui s’étend de Saint-Louis au nord à Kaolack au sud et à Dakar à l’ouest.

0,7228

0,7695

Togo

Les Ewé, groupe du sud-est du Ghana, du Togo et du Bénin, parlent la langue éwé et sont apparentés à d’autres groupes des langues gbé, comme les Fon et les Adja du Togo et du Bénin. C’est un groupe qui serait venu de l’est et dont les origines se trouveraient à Oyo, dans l’ouest du Nigeria.

0,7107

0,8254

Annexe 2

Nombre d’individus ayant un revenu non nul

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Notes

1 Voir, en particulier, Glewwe (1990) pour le Ghana ; Cohen et House (1993) pour le Soudan ; Milne et Neitzert (1994), Agesa (1999), Kabubo-Mariara (2003) pour le Kenya ; Glick et Sahn (1997) pour la Guinée ; Lachaud (1997) pour le Burkina Faso et le Cameroun ; Armitage et Sabot (1991) pour le Kenya et la Tanzanie ; Appleton et al. (1999) pour l’Ouganda, la Côte d’Ivoire et l’Éthiopie ; Isemonger et Roberts (1999) pour l’Afrique du Sud ; Siphambe and Thokweng-Bakwena (2001) pour le Botswana ; Temesgen (2006), Kolev et Suarez Robles (2007) pour l’Éthiopie ; Nordman et Roubaud (2009), Nordman et al. (2010) pour Madagascar ; Nordman et Wolff (2009 a) pour le Maroc ; Nordman et Wolff (2009 b) pour les secteurs formels malgache et mauricien.

2 Inversement, on peut défendre l’idée que les analyses qui ne prennent pas en compte les variables de CSP ou de secteurs risquent de sous-estimer l’importance des choix individuels dans leurs résultats (Altonji et Blank, 1999).

3 Regan et Oaxaca (2006) ont montré que le choix de l’expérience potentielle plutôt que l’expérience effective dans les modèles de gains doit plutôt être considéré comme un problème de spécification que comme un problème classique d’erreur de mesure. Or, habituellement, les techniques traditionnelles par variables instrumentales sont utilisées pour corriger les erreurs de mesure. Par conséquent, comme le soulignent ces deux auteurs, en l’absence de mesure spécifique de l’expérience effective, instrumenter l’expérience potentielle ne résoudrait pas notre problème de spécification.

4 Suivant Tunali (1986), une approche alternative consisterait à adopter une règle de sélection séquentielle (modèle logit multinomial emboîté) à la place d’un modèle « combiné ». Il conviendrait dans ce cas de contrôler d’abord l’auto-sélection de ceux qui exercent un emploi rémunéré puis, dans un second temps et parmi ces derniers, de traiter la question du choix endogène de l’allocation entre différents secteurs : public, privé formel et informel. Cette technique nécessite de trouver au moins une variable qui affecte la décision de prendre un emploi rémunéré mais qui ne joue pas sur le choix du secteur afin d’identifier le modèle (restriction exclusion). Malheureusement, nos données ne nous permettent pas d’exhiber de variables qui pourraient être retenues dans la première équation de sélection et qui pourraient légitiment être exclues des équations de sélection sectorielle.

5 De la même façon, dans un contexte identique de correction de la sélection en deux étapes, Appleton et al. (1999) utilise la proportion d’enfants dans le ménage comme instrument identifiant.

6 En France, la collecte d’informations sur le groupe ethnique d’origine est sujette à autorisation de la part d’une institution publique spéciale, la Commission nationale informatique et libertés (Cnil), et non systématiquement accordée. Récemment, une enquête conçue pour étudier la discrimination raciale sur le marché du travail a fait l’objet d’une forte réaction négative de la part de l’opinion publique française.

7 Voir l’annexe 1 pour plus de détails sur les groupes majoritaires dans chaque pays.

8 En dépit du fait qu’un certain nombre de différentiels de gains subsistent ceteris paribus, il convient de noter que, dans certains cas, les groupes en question ne constituent qu’une très faible proportion de la population (voir annexe 2). En conséquence, la question de la taille de nos échantillons pour analyser les caractéristiques propres de ces groupes doit être prise en considération. C’est d’ailleurs une des raisons pour laquelle nous n’avons pas procédé aux méthodes de décomposition à ce niveau plus fin de désagrégation.

9 Le groupe ethnique du chef de l’État au moment de l’enquête est tiré de la base de données élaborée par Fearon et al. (2007).

Notes de fin

1 Atlas Narodov Mira, 1964.

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