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Actualisation de la méthode OGMT

Depuis la publication du rapport de juin 2003, l’OGMT a poursuivi ses travaux sur la méthode d’estimation du salaire en usage individualisé. Grâce à l’expérience acquise au fil du temps lors de la mise en place graduelle de cette méthode dans le canton de Genève, divers aspects ont pu être précisés, même si ses principes de base restent les mêmes.

Sélection des données

On ne prend que les salariés qui ont entre 19 et 65 ans. En outre, toutes les observations avec des données manquantes pour les six variables présentes dans l’équation (niveau de formation, niveau des qualifications requises pour le poste, position professionnelle, âge, ancienneté et domaine d’activité) sont éliminées.

Qualité des résultats

Si la probabilité d’erreur sur le paramètre estimé est supérieure à 0,1 (test de significativité à 10 %), les paramètres sont mis à zéro (sauf la constante et les effets fixes).

Pondération des effets fixes d’entreprise

L’effet fixe d’entreprise est un «bonus» ou «malus» attribué à tous les salariés d’une entreprise, identique pour chacun d’entre eux, quelles que soient leurs caractéristiques. Chaque entreprise a son effet fixe et il y a donc autant d’effets fixes que d’entreprises (voir le rapport de juin 2003 pour plus de détails). Un effet fixe est calculé pour toutes les entreprises avec au moins une observation complète. La pondération de l’effet fixe d’une entreprise se définit comme la somme des pondérations individuelles des salariés.

Estimation des paramètres de l’équation et des effets fixes d’entreprise sur l’ensemble de l’échantillon

Pour certaines branches, il arrive que les estimations de salaire en usage calculées sur l'ensemble des observations donnent des résultats «plutôt bas» par rapport aux minima conventionnels. Au contraire, quand on calcule une équation basée uniquement sur les observations d’une de ces branches, les salaires estimés apparaissent plus élevés, et donc plus proches des niveaux attendus.

La conclusion première serait de dire que «l’équation unique» n’est pas la solution idéale par rapport à des équations adaptées à chaque branche. Mais trois arguments font pencher la balance en faveur d’une estimation des paramètres de l’équation des salaires avec l’ensemble des observations du fichier et non avec les observations d’une seule branche. Premièrement, il n’existe pas de découpage idéal de la branche économique (le découpage des activités selon les accords entre partenaires sociaux et celui selon la nomenclature statistique peuvent diverger). Deuxièmement, le marché du travail local (cantonal) est une réalité qui ne se segmente pas par branche pour de nombreux postes de travail et domaines d’activité. En outre, la LSE est le reflet d’une réalité salariale qui peut être parfois moins «rose» qu’on ne pourrait le penser a priori.

Paramètres et effets fixes d’entreprise de la dernière enquête

Les paramètres ainsi que les effets fixes d’entreprise sont estimés à partir de l’enquête la plus récente. Les questions relatives à l’évolution des résultats de l’équation, enquête après enquête, sont étudiées par ailleurs.

Choix du profil de référence

Pour une meilleure garantie de la significativité des résultats, le profil de référence se base depuis 2006 sur la catégorie modale (celle qui groupe le plus d’observations). Jusqu’en 2004, il se basait sur la modalité la moins rémunératrice, autrement dit celle dont disposant de la « prime salariale » (ou paramètre) la plus faible.

Critère pour la «cantonalisation» des données

Après divers tests statistiques effectués sur la série de données selon le critère de «cantonalisation» de l’OFS (canton où l’entreprise emploie le plus de salariés) et sur celle selon le code postal, il apparaît que les données basées selon le critère de «cantonalisation» sont pleinement satisfaisantes pour une utilisation dans le cadre de la méthode d’équation des salaires à Genève.

Dominique Frei,
directeur de l'OCSTAT