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Décomposition de la dispersion des revenus d’emploi entre les entreprises dans le secteur des entreprises au Canada : le rôle des caractéristiques de l’entreprise

Résumé

La présente étude examine le rôle des caractéristiques de l’entreprise pour tenir compte de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises dans le secteur des entreprises au Canada, de 2002 à 2015. Elle utilise deux méthodes de décomposition pour analyser le niveau et les variations de dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises selon des caractéristiques de l’entreprise telles que la productivité, le statut de mondialisation (importation, exportation, propriété étrangère), l’intensité de la technologie, la taille de l’entreprise, l’âge de l’entreprise, l’industrie et la région géographique. L’analyse montre que la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises a reculé à un taux annuel de -0,09 %, mesuré par l’indice de dispersion de l’écart logarithmique moyen. Les revenus convergents entre les entreprises au seuil de la productivité et les entreprises sous le seuil de la productivité représentent environ un tiers du recul agrégé. Les revenus convergents entre les secteurs industriels et les régions géographiques constituent d’autres facteurs importants et représentent 9 % et 7 %, respectivement, du recul agrégé.

Mots-clés : dispersion des revenus, productivité, mondialisation, changement technologique

N° du Journal of Economic Literature : D2, D3, F6, J3, O3

Sommaire

Une abondante littérature se penche sur l’évolution de la dispersion des revenus des particuliers au fil du temps. La littérature tente de déterminer si ces changements sont attribuables aux variations des revenus moyens des travailleurs affichant différentes caractéristiques (p. ex. jeunes par rapport aux plus âgés, hommes par rapport aux femmes et faible niveau de scolarité par rapport à haut niveau de scolarité), ou aux variations de la composition de la main-d’œuvre. La littérature reconnaît également que les caractéristiques de l’entreprise et la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises peuvent jouer un rôle important pour comprendre la dispersion des revenus des particuliers.

La présente étude fournit, pour la première fois, des données probantes pour le Canada sur la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises, où les revenus moyens d’emploi d’une entreprise sont calculés en divisant la masse salariale annuelle de l’entreprise par le nombre d’employés au cours d’une année. Plus précisément, cette étude montre l’évolution de la dispersion au cours de la période allant de 2002 à 2015 en utilisant de nombreuses mesures de dispersion types, et les contributions des caractéristiques de l’entreprise pour tenir compte de la dispersion à un moment précis dans le temps et des variations de la dispersion.

La présente étude est pertinente dans le contexte de la hausse de la productivité relative des entreprises les plus productives comparativement à toutes les autres entreprises au Canada et dans d’autres pays membres de l’Organisation de coopération et de développement économiques depuis l’an 2000. Une plus grande dispersion de la productivité entre les entreprises pourrait entraîner une plus grande dispersion des revenus moyens d’emploi et des revenus des particuliers.

La présente étude conclut que, lorsque mesurée par le coefficient Gini, la dispersion des revenus moyens d’emploi pour les entreprises est comparable du point de vue de sa taille à la dispersion des revenus pour les particuliers. Par conséquent, les variations de la dispersion des revenus entre les entreprises peuvent être importantes pour expliquer la dispersion des revenus des particuliers.

La présente étude conclut que, lorsque mesurée par l’indice de dispersion de l’écart logarithmique moyen, la différence en pourcentage entre les revenus moyens d’emploi d’une entreprise sélectionnée au hasard et la moyenne était de 36,7 % en 2015. L’indice de dispersion de l’écart logarithmique moyen est au cœur de l’analyse détaillée de la présente étude, parce qu’il s’agit d’une mesure type de dispersion, parce que les variations de l’indice correspondent à la majorité des autres mesures de dispersion examinées et parce qu’il est facile à décomposer. Parmi les caractéristiques de l’entreprise prises en compte, on note les différences de revenus moyens d’emploi entre les entreprises au seuil de la productivité (les entreprises qui font partie du 10^e centile supérieur en ce qui a trait à la productivité du travail) et les entreprises sous le seuil de la productivité (toutes les autres entreprises), et entre les entreprises dans différentes industries prises en compte pour les plus grandes parts (12,1 % et 10 %, respectivement) des 36,7 %. La majorité de la dispersion des revenus moyens d’emploi a été prise en compte par dispersion au sein des différentes catégories d’entreprises.

De nombreuses mesures de dispersion ont aussi été utilisées pour évaluer la variation de la dispersion au fil du temps, et les résultats varient selon la mesure utilisée. La plupart des mesures tendent à laisser supposer que la dispersion des revenus moyens d’emploi n’a pas varié significativement, ou a légèrement diminué. Les estimations vont d’une variation annuelle moyenne en pourcentage de -0,7 à 0,1 de la dispersion au cours de la période allant de 2002 à 2015. Une décomposition de la variation annuelle moyenne en pourcentage de -0,09 de l’indice de dispersion de l’écart logarithmique moyen, de 2002 à 2015, montre que les revenus convergents entre les entreprises au seuil de la productivité et les entreprises sous le seuil de la productivité expliquent environ le tiers du recul, soit la fraction la plus importante qui peut être associée à une caractéristique de l’entreprise lorsque toutes les caractéristiques sont prises en compte simultanément.

Dans l’ensemble, la différence entre les revenus moyens d’emploi des entreprises au seuil de la productivité et ceux des entreprises sous le seuil de la productivité est importante pour tenir compte de la dispersion et de la variation de la dispersion des revenus moyens d’emploi. Ces conclusions n’appuient pas l’hypothèse selon laquelle la dispersion croissante de la productivité entraîne une dispersion accrue des revenus, car les revenus moyens d’emploi entre les entreprises au seuil de la productivité et les entreprises sous le seuil de la productivité convergent.

1 Introduction

Au Canada, la dispersion des revenus entre les travailleurs a crû entre les années 1970 et l’an 2000, et elle est depuis restée stable^Note . Pour étudier les schémas de dispersion des revenus, les chercheurs se sont concentrés sur les caractéristiques des employés. Par exemple, on a démontré que la dispersion des revenus au Canada était liée aux différences de revenus entre les jeunes travailleurs et les travailleurs plus âgés (Morissette, Picot et Lu, 2012), entre les travailleurs plus scolarisés et les travailleurs moins scolarisés (Boudarbat, Lemieux et Riddell, 2010) et entre les travailleurs et les travailleuses (Baker et Drolet, 2010). La présente étude adopte une approche différente et examine la dispersion des revenus entre les entreprises ainsi que le rôle des caractéristiques de l’entreprise pour expliquer l’évolution de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises.

La documentation fournit des données probantes quant à l’importance des effets entre les entreprises pour expliquer la dispersion des revenus totaux. Barth et coll. (2016) et Song et coll. (2018) ont découvert qu’aux États-Unis, une grande partie de l’augmentation de la dispersion des revenus chez les particuliers depuis les années 1970 était attribuable à une dispersion accrue des revenus entre les entreprises, et non à une dispersion accrue des revenus au sein des entreprises. Dunne et coll. (2004) en sont venus à une conclusion similaire pour les usines de fabrication aux États-Unis; en utilisant des données au niveau des établissements de 1975 à 1992, ils ont affirmé que la composante « entre les usines » (au sein des industries) de la dispersion des salaires totaux avait joué le rôle principal, et que son importance avait augmenté au cours de la période examinée. Ces résultats correspondent à ceux de Faggio, Salvanes et Van Reenen (2010), qui ont découvert qu’au Royaume-Uni, la croissance de la dispersion entre les entreprises (encore une fois, au sein des industries) a semblé être la raison dominante de l’augmentation de la dispersion des salaires de 1984 à 2001. Alvarez et coll. (2018) ont montré que les effets des entreprises représentaient 40 % de la diminution totale de la dispersion des revenus au Brésil, de 1996 à 2012. Le reste provenait des effets des travailleurs (29 %) et d’un lien plus faible entre les caractéristiques de l’entreprise observables et la rémunération des travailleurs (30 %). Alvarez et coll. (2018) ont également cité des articles présentant des conclusions similaires à propos de l’importance des caractéristiques de l’entreprise pour expliquer la dispersion des salaires en Allemagne, en Italie, au Portugal, au Brésil, en Suède et au Danemark. Finalement, Berlingieri, Blanchenay et Criscuolo (2017) ont insisté sur le fait que les variations de la dispersion entre les entreprises ont joué un rôle significatif dans la variation de la dispersion des revenus totaux au sein des pays membres de l’Organisation pour la coopération et le développement économiques (OCDE).

Les facteurs à l’origine des effets entre les entreprises ont aussi suscité l’attention. Dunne et coll. (2004) et Faggio, Salvanes et Van Reenen (2010) ont examiné le rôle des changements techniques biaisés par les compétences, où la diffusion hétérogène de nouvelles technologies dans l’ensemble des entreprises et des industries (p. ex. adoption inégale de l’informatique) entraîne une hausse des salaires des travailleurs qualifiés comparativement aux travailleurs non qualifiés. Fortin et Lemieux (2015) ont montré que ce sont les travailleurs moins instruits et plus jeunes qui ont le plus profité de la croissance dans les secteurs des ressources extractives au Canada, ce qui a, par conséquent, réduit la dispersion des salaires à Terre-Neuve-et-Labrador, en Saskatchewan et en Alberta. Goldschmidt et Schmieder (2015) se sont penchés sur l’activité de sous-traitance des entreprises (p. ex. dépendre des entrepreneurs, des agences de placement d’employés temporaires et des franchises au lieu d’embaucher des employés directement) et ont découvert que la sous-traitance des services de nettoyage, de sécurité et de logistique a représenté à elle seule environ 10 % de la hausse de la dispersion des salaires en Allemagne depuis les années 1980.

La présente étude creuse plus loin pour analyser la contribution des caractéristiques de l’entreprise à la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises au Canada. Il analyse les caractéristiques sous-jacentes qui ont éloigné les entreprises les unes des autres ou qui les ont rapprochées sur le plan des revenus moyens d’emploi. Les données probantes ont été établies en utilisant des bases de données de microdonnées d’entreprises couplées pour la période allant de 2002 à 2015. Plus précisément, les principaux renseignements sur les entreprises ont été obtenus à partir du Fichier de microdonnées longitudinales des comptes nationaux (FMLCN) de Statistique Canada. Le FMLCN permet de suivre les entreprises au fil du temps et comporte des renseignements clés, comme l’emploi, les revenus, l’industrie et la géographie, et des variables nécessaires pour calculer la productivité du travail. Le FMLCN a ensuite été couplé à d’autres sources de microdonnées d’entreprises pour obtenir des renseignements supplémentaires, comme les importations et les exportations (ensemble de données de l’Agence des services frontaliers du Canada [ASFC] pour les importations, ensemble de données sur le Commerce par caractéristiques de l’entreprise [CCE] et Enquête annuelle des manufactures [EAM] pour les exportations) et le statut de propriété étrangère (fichier de la Division des organisations et des finances des industries de Statistique Canada, complété par le Fichier du Registre des entreprises). Les entreprises diffèrent sur le plan de la productivité, de leur participation à la production mondiale, de l’intensité des changements technologiques et de l’investissement, ainsi que sur le plan d’autres caractéristiques telles que la taille, l’âge, l’industrie et l’emplacement géographique.

La présente analyse commence par montrer les tendances de divers indices de dispersion types, y compris le coefficient Gini, les ratios en percentiles, les indices d’entropie généralisée (EG) (p. ex. L et T de Theil) et les indices Atkinson. Malgré les différences de répartition des revenus entre les régions, ces indices ont tendance à laisser supposer que la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises était stable et a légèrement baissé à l’échelle nationale, de 2002 à 2015.

L’étude présente ensuite des statistiques sommaires sur les revenus moyens d’emploi, la proportion des entreprises dans la population et la dispersion des revenus au sein des groupes selon le type d’entreprise. Les types d’entreprise comprennent les entreprises au seuil de la productivité (définies comme étant les entreprises qui font partie du 10^e centile supérieur en ce qui a trait à la productivité du travail) par rapport aux entreprises sous le seuil de la productivité (toutes les autres entreprises), les entreprises importatrices par rapport aux entreprises non importatrices, les entreprises exportatrices par rapport aux entreprises non exportatrices, les entreprises sous contrôle canadien par rapport aux entreprises étrangères, l’intensité du capital et l’intensité des activités de recherche-développement (R-D), l’âge de l’entreprise, la taille de l’entreprise, l’industrie et l’emplacement.

Deux méthodes de décomposition sont ensuite présentées pour quantifier la contribution des caractéristiques de l’entreprise à l’évolution de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises. La première décomposition suit le concept de Jenkins (1995) et tient compte des caractéristiques de chaque entreprise séparément. Elle examine la quantité de la dispersion totale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises qui est attribuable à la dispersion à l’intérieur de chaque groupe, et la quantité qui est attribuable aux différences de revenus entre les groupes. Une décomposition des variations au fil du temps est ensuite mise en œuvre, selon Mookherjee et Shorrocks (1982) et Jenkins (1995). Finalement, pour mesurer les contributions de tous les facteurs simultanément, une deuxième méthode de décomposition qui repose sur une méthode fondée sur une régression (Fields, 2003) est utilisée.

L’analyse montre que la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises a reculé à un taux annuel de 0,09 %, mesuré par l’indice de dispersion de l’écart logarithmique moyen. Toutes les caractéristiques de l’entreprise examinées dans la présente étude ont une incidence significative sur la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises, mais les revenus convergents entre les entreprises au seuil de la productivité et les entreprises sous le seuil de la productivité constituent le facteur le plus important et expliquent environ le tiers du recul agrégé.

Les résultats laissent supposer que la dispersion accrue de la productivité entre les entreprises au seuil de la productivité et les entreprises sous le seuil de la productivité au Canada (Gu, Yan et Ratté, 2018; Gu, 2020) pendant les années 2000 n’a pas été accompagnée d’une augmentation corrélée de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises. Cela est contraire aux données probantes obtenues pour d’autres pays membres de l’OCDE (Berlingieri, Blanchenay et Criscuolo, 2017). Il convient de souligner deux différences entre les résultats pour le Canada et les résultats pour d’autres pays membres de l’OCDE. Premièrement, la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises a été stable et elle a diminué légèrement au Canada, mais elle a augmenté dans les autres pays^Note . Deuxièmement, l’élargissement de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises a été attribuable à une augmentation de l’écart de productivité dans d’autres pays membres de l’OCDE. Ce lien est moins clair au Canada, alors que ces résultats laissent supposer une convergence des revenus moyens entre les entreprises au seuil de la productivité et les entreprises sous le seuil de la productivité^Note . Il convient toutefois de souligner que les données des autres pays sont principalement dérivées d’une analyse des ratios en percentiles (c.-à-d. une comparaison de deux points précis de la répartition des revenus, comme les 90^e centiles et 10^e centiles, ou les 50^e centiles et 10^e centiles), tandis que la présente analyse tient compte de la répartition dans son ensemble.

Cette étude est organisée comme suit : La section 2 fournit une description des sources de données et de la classification des groupes d’entreprises. La section 3 présente la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises au Canada et les statistiques par groupe d’entreprises. La section 4 décrit les deux méthodes de décomposition. La section 5 présente les résultats des méthodes de décomposition. La conclusion est présentée à la section 6.

2 Données et statistiques sommaires

2.1 Sources de données et mesures

Les données sont principalement tirées du FMLCN de Statistique Canada pour la période allant de 2002 à 2015. Le FMLCN est un ensemble de données au niveau des entreprises, qui utilise les dossiers fiscaux administratifs de l’Agence du revenu du Canada et les données du Fichier du Registre des entreprises. Dans chaque section transversale annuelle, l’univers du FMLCN est défini comme étant toutes les entreprises au Canada qui ont produit une Déclaration de revenus des sociétés (T2), des déclarations de la rémunération payée (feuillets T4) ou des Comptes de retenues sur la paye (PD7). Le fichier comprend des renseignements sur les principales variables d’intérêt de cette étude : emploi total, revenus, productivité du travail, intensité du capital, intensité des activités de R-D, âge de l’entreprise, industrie et province.

Dans cette étude, la mesure de l’emploi total est l’emploi mensuel moyen provenant des PD7 ou la variable T4_ILU en l’absence des PD7^Note . Le coût du travail est mesuré en utilisant les données sur la paye tirées des feuillets T4 ou les données sur la paye tirées des PD7 en l’absence de feuillets T4. Les revenus moyens d’emploi au niveau de l’entreprise sont obtenus en divisant le coût du travail par l’emploi total. La productivité du travail est mesurée en tant que produit à valeur ajoutée divisé par l’emploi total, où le produit à valeur ajoutée est calculé comme la somme du profit (revenu net avant taxe) et du coût du travail^Note . La productivité du travail et les revenus d’emploi sont tous déflatés à l’aide de déflateurs au niveau de l’industrie dérivés des Comptes canadiens de productivité^Note . L’intensité du capital est calculée en tant qu’actifs corporels totaux (bâtiments, machines et équipement) divisés par l’emploi total, et l’intensité des activités de R-D est calculée en tant que dépenses totales en R-D divisées par l’emploi total. Finalement, des restrictions imposées sur l’ensemble de données permettent de conserver 11 860 773 observations dans le fichier analytique du FMLCN^Note .

Des renseignements supplémentaires sur les caractéristiques de l’entreprise relativement aux indicateurs de mondialisation ont aussi été obtenus pour la période de 2002 à 2015. Plus précisément, des données sur les importations, les exportations et la propriété étrangère ont été obtenues de différentes sources. Premièrement, la valeur totale des importations en dollars a été obtenue à partir de l’ensemble de données de l’ASFC pour chaque entreprise que l’on retrouvait aussi dans le FMLCN. Deuxièmement, la valeur totale des exportations en dollars a été obtenue de deux sources : la base de données des CCE pour la période de 2010 à 2015, et l’EAM pour la période de 2002 à 2009^Note . Finalement, les renseignements permettant de déterminer si les entreprises étaient des entreprises sous contrôle canadien ou des entreprises étrangères étaient fondés sur un fichier spécial de la Division de l’organisation et des finances de l’industrie de Statistique Canada, complétés par des renseignements sur la propriété tirés du Fichier du Registre des entreprises. Une fois combinés, tous les ensembles de données ont permis d’obtenir 11 802 300 observations, dont 1 414 358 qui possèdent des valeurs d’importations et 479 882 qui possèdent des valeurs d’exportations.

2.2 Groupes d’entreprises

La stratégie de décomposition adoptée dans cette étude consiste à différencier les effets à l’intérieur des groupes des effets entre les groupes. Ces groupes d’entreprises sont présentés au tableau 1 et comprennent les facteurs suivants : productivité, trois indicateurs de mondialisation (importatrice, exportatrice, propriété étrangère), deux indicateurs technologiques (intensité du capital et intensité des activités de R-D), taille de l’entreprise, âge de l’entreprise, industrie et région. Ces groupes couvrent une panoplie de caractéristiques de l’entreprise et ont l’avantage d’être accessibles dans l’ensemble de données de l’analyse.



3 Tendances dans la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises au Canada

Cette section sert de base pour les exercices de décomposition qui sont mis en œuvre dans les sections ci-dessous. Elle résume les niveaux de dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises (dans l’ensemble et par groupe d’entreprises).

3.1 Dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises

Les économistes utilisent régulièrement une liste d’indices pour mesurer la dispersion des revenus. Ces indices comprennent le coefficient Gini, les ratios en percentiles (p. ex. p90/p10 et p75/p25), la classe d’EG (EG[α] pour α = -1, 0, 1, 2) et la classe Atkinson (A[e], pour e = 0,5, 1, 2). Lorsque les données décrites dans la section 2 sont utilisées, 6 indices de dispersion sur 10 contribuent à laisser supposer que la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises était plus ou moins stable, de 2002 à 2015 (graphique 1 et tableau 2). Cependant, la mesure privilégiée et la plus communément utilisée montre une légère diminution dans la dispersion des revenus d’emploi.

Tableau de données du graphique 1



Tableau de données du graphique 1
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 1 Ratio de p90/p10, Ratio de p75/p25, EG (-1), Écart logarithmique moyen (EG[0]) , Indice de Theil (EG[1]), La moitié du carré du coefficient de variation (EG[2]), Gini, Atkinson (a = 0,5), Atkinson (a = 1) et Atkinson (a = 2), calculées selon indice (2002 = 1) unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).

	Ratio de p90/p10	Ratio de p75/p25	EG (-1)	Écart logarithmique moyen (EG[0])	Indice de Theil (EG[1])	La moitié du carré du coefficient de variation (EG[2])	Gini	Atkinson (a = 0,5)	Atkinson (a = 1)	Atkinson (a = 2)
	indice (2002 = 1)
2002	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00
2003	0,99	0,99	0,99	0,99	0,99	0,99	1,00	0,99	0,99	1,00
2004	0,98	1,00	1,01	1,00	1,01	1,03	1,00	1,01	1,00	1,00
2005	0,98	0,99	1,02	1,02	1,04	1,07	1,01	1,03	1,02	1,01
2006	0,99	1,00	1,05	1,05	1,09	1,19	1,03	1,06	1,04	1,02
2007	0,99	1,00	1,06	1,06	1,11	1,24	1,03	1,08	1,05	1,02
2008	0,99	1,00	1,04	1,04	1,07	1,12	1,02	1,05	1,04	1,02
2009	0,97	0,99	1,01	1,00	0,98	0,94	1,00	0,99	1,00	1,01
2010	0,96	0,98	0,99	0,96	0,90	0,76	0,98	0,94	0,96	1,00
2011	0,96	0,98	1,00	0,95	0,88	0,72	0,97	0,92	0,96	1,00
2012	0,97	0,99	1,03	0,95	0,87	0,70	0,97	0,92	0,96	1,01
2013	1,00	1,01	1,05	0,95	0,86	0,68	0,97	0,92	0,96	1,02
2014	1,01	1,01	1,07	0,95	0,84	0,61	0,97	0,91	0,96	1,03
2015	1,00	1,01	1,11	0,99	0,91	0,77	0,98	0,95	0,99	1,04
Notes : Les ratios de p90/p10 et p75/p25 représentent les ratios de revenus entre les 90e et 10e percentiles de revenu, et entre les 75e et 25e percentiles de revenu, respectivement. EG : Entropie générale; p : percentile. Source : Statistique Canada, calculs des auteurs.



D’un côté, les ratios en percentiles (p90/p10 et p75/25) laissent supposer un écart salarial en légère croissance entre la tranche supérieure et la tranche inférieure de la distribution (0,01 % et 0,09 % par année, respectivement). Ce résultat correspond aux conclusions pour le Canada de Gee, Liu et Rosell (2020), qui ont utilisé une définition des ratios en percentiles et découvert une augmentation de la dispersion entre les entreprises de 2001 à 2013. Ce résultat correspond aussi aux conclusions de Berlingieri, Blanchenay et Criscuolo (2017), qui montrent un écart de la dispersion des revenus pour d’autres pays membres de l’OCDE. Cependant, la limite des ratios en percentiles est qu’ils indiquent les différences salariales entre des segments précis de la distribution (p. ex. différences de revenus entre les 90^e et 10^e centiles). Les ratios en percentiles sont donc faciles à communiquer, mais ils ne reflètent pas toutes les variations de dispersion.

D’autre part, les indices comme les indices d’EG, les indices Atkinson et le coefficient Gini ont tendance à indiquer un léger rétrécissement de l’écart des revenus moyens d’emploi entre les entreprises. Ces indices ont l’avantage de répondre à toutes les variations de la répartition des revenus, à divers degrés de sensibilité à différentes parties de la distribution (contrôlées par les paramètres α pour l’indice d’EG et e pour l’indice Atkinson)^Note .

Pour les paramètres types, l’analyse indique une légère diminution de l’écart salarial (p. ex. -0,09 % pour EG[0], -0,69 % pour EG[1], -0,15 % pour Gini et -0,35 % pour A[0,5]). Cependant, pour les paramètres extrêmes qui ajoutent de la sensibilité à la portion inférieure de la distribution (EG[-1]) ou plus d’aversion à la dispersion (A[2]), l’analyse laisse supposer une augmentation de l’écart salarial (0,81 % par année pour EG[-1] et 0,34 % par année pour A[2]). Il convient de souligner que ces tendances sont robustes au traitement des valeurs aberrantes^Note .

La tendance négative suggérée de cette dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises correspond aux données sur les revenus agrégés entre les travailleurs. En effet, de 1976 à 2016, l’évolution des coefficients Gini pour le revenu du marché, le revenu total et le revenu après impôt partage des tendances similaires à celles qui sont illustrées ici (graphique 2). Un examen plus approfondi du revenu du marché, c’est-à-dire le concept de revenu qui s’approche le plus de la définition utilisée dans la présente étude, montre deux périodes distinctes : une période d’augmentation de la dispersion de 1976 à 2000, suivie d’une période de diminution relative de la dispersion où le coefficient Gini a descendu, mais est demeuré à l’intérieur d’un intervalle étroit, aux alentours du niveau atteint en 2000. Ce résultat est aussi indiqué par Heisz (2016).

Tableau de données du graphique 2



Tableau de données du graphique 2
Sommaire du tableau
Le tableau montre les résultats de Tableau de données du graphique 2 Concept de revenu, Revenu du marché corrigé, Revenu total corrigé et Revenu après impôts rajusté, calculées selon indice unités de mesure (figurant comme en-tête de colonne).

	Concept de revenu
	Revenu du marché corrigé	Revenu total corrigé	Revenu après impôts rajusté
	indice
1976	0,384	0,330	0,300
1977	0,368	0,315	0,286
1978	0,375	0,320	0,291
1979	0,365	0,315	0,286
1980	0,370	0,313	0,286
1981	0,369	0,313	0,285
1982	0,388	0,320	0,288
1983	0,403	0,329	0,296
1984	0,401	0,326	0,293
1985	0,395	0,322	0,290
1986	0,395	0,322	0,290
1987	0,392	0,321	0,287
1988	0,391	0,318	0,282
1989	0,388	0,318	0,281
1990	0,403	0,326	0,286
1991	0,422	0,334	0,292
1992	0,429	0,334	0,291
1993	0,429	0,329	0,289
1994	0,432	0,333	0,290
1995	0,430	0,336	0,293
1996	0,439	0,346	0,301
1997	0,438	0,348	0,304
1998	0,446	0,356	0,311
1999	0,437	0,356	0,310
2000	0,439	0,362	0,317
2001	0,440	0,360	0,318
2002	0,439	0,360	0,318
2003	0,437	0,358	0,316
2004	0,442	0,365	0,322
2005	0,435	0,358	0,317
2006	0,433	0,356	0,316
2007	0,434	0,358	0,316
2008	0,430	0,355	0,314
2009	0,438	0,355	0,315
2010	0,441	0,356	0,315
2011	0,433	0,352	0,311
2012	0,433	0,354	0,316
2013	0,437	0,358	0,318
2014	0,427	0,352	0,311
2015	0,436	0,354	0,314
2016	0,432	0,347	0,306
Source : Tableau de Statistique Canada : 11-10-0134-01.

Selon Jenkins (1995), les stratégies de décomposition dans la présente étude utilisent l’EG(0), aussi appelée L de Theil ou l’écart logarithmique moyen (ELM), comme décrit dans la section 4 ci-dessous. Il s’agit d’une mesure type de dispersion (Jenkins, 1995; Banque mondiale, 2005) et, contrairement au coefficient Gini, elle peut être facilement décomposée par groupe d’entreprises.

3.2 Statistiques sommaires par groupe d’entreprises, industrie et province

Le tableau 3 montre les revenus moyens par rapport à la moyenne canadienne, la proportion d’entreprises à l’intérieur de chaque sous-groupe et la dispersion des revenus (mesurée par l’ELM). Ces chiffres sont présentés en tant que moyenne pendant la période allant de 2002 à 2015 (portion de gauche), et en tant que taux moyen annuel de variation entre 2002 et 2015 (portion de droite).

Les moyennes présentent trois faits importants. Premièrement, les entreprises qui affichent des revenus moyens d’emploi supérieurs ont tendance à être au seuil de la productivité, branchées sur le monde (importatrices, exportatrices ou entreprises étrangères), à forte intensité technologique (affichant une intensité du capital et des activités de R-D supérieure), plus âgées, de plus grande taille ou à être des entreprises manufacturières. Les différences entre les revenus moyens sont particulièrement grandes entre les entreprises au seuil de la productivité et les entreprises sous le seuil de la productivité et entre les entreprises étrangères et les entreprises sous contrôle canadien. Les revenus moyens pour les entreprises au seuil de la productivité sont 3,9 fois ceux des entreprises sous le seuil de la productivité et les revenus moyens pour les entreprises étrangères sont 2,1 fois ceux des entreprises sous contrôle canadien.

Deuxièmement, on dénombre peu d’entreprises offrant des salaires élevés : 12 % pour les entreprises importatrices, 4 % pour les entreprises exportatrices, 1 % pour les entreprises étrangères, 15 % pour les entreprises dont l’intensité du capital est supérieure à la moyenne, 2 % pour les entreprises dont l’intensité des activités de R-D est supérieure à la moyenne, 1 % pour les moyennes et grandes entreprises et 6 % pour les entreprises manufacturières.

Troisièmement, la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises au sein des entreprises ayant des revenus moyens d’emploi élevés a tendance à être inférieure à celle de leurs homologues ayant des revenus moyens d’emploi plus faibles (0,8 fois plus faibles, en moyenne). Autrement dit, il semble y avoir moins d’homogénéité des revenus moyens dans la partie supérieure de la distribution. Par exemple, la dispersion des revenus au sein des groupes pour les entreprises exportatrices est environ la moitié de celle des entreprises non importatrices. Les deux exceptions sont les entreprises au seuil de la productivité par rapport aux entreprises sous le seuil de la productivité (1,9 fois plus), et les entreprises à capital élevé par rapport aux entreprises à capital peu élevé (1,1 fois plus).

D’autres résultats importants du tableau 3 ont trait aux variations des revenus moyens, de 2002 à 2015 (portion de droite). Premièrement, pour quelques catégories, les entreprises offrant des salaires peu élevés rejoignent les entreprises qui offrent des salaires élevés dans les revenus moyens. Les revenus moyens des entreprises offrant des salaires peu élevés, notamment les entreprises sous le seuil de la productivité, les entreprises non importatrices, les entreprises affichant une faible intensité du capital, les entreprises des industries autres que celles qui fabriquent des biens et les entreprises dans le Canada Atlantique, ont crû plus rapidement que ceux de leurs homologues respectifs. Deuxièmement, alors que la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises a diminué au Canada, elle n’a pas été homogène à l’intérieur des groupes. Par exemple, elle a diminué pour les entreprises branchées sur le monde (-0,73 % par année pour les entreprises importatrices, -1,98 % par année pour les entreprises exportatrices, -0,78 % par année pour les entreprises étrangères), les jeunes entreprises (-0,76 % par année) et les petites et moyennes entreprises (-0,09 % et -0,78 % par année, respectivement). Cependant, la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises a augmenté pour les entreprises au seuil de la productivité (+2,14 % par année), les vieilles entreprises (+1,26 % par année) et les grandes entreprises (+0,80 % par année). Par conséquent, les résultats indiquent que tant le facteur « entre les entreprises » (p. ex. rattrapage) que le facteur « à l’intérieur de l’entreprise » ont contribué à la diminution générale de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises, dans l’ensemble. Toutefois, ces facteurs n’ont pas eu des effets homogènes à travers les caractéristiques de l’entreprise^Note .



4 Méthode analytique pour décomposer la dispersion des revenus

La section précédente a montré la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises, dans l’ensemble et par caractéristiques de l’entreprise. Cette section explique la méthodologie utilisée pour quantifier la contribution des caractéristiques de l’entreprise au niveau de la dispersion des revenus dans l’ensemble des entreprises et des changements au fil du temps. Deux méthodes de décomposition sont décrites. La première méthode décompose la dispersion des revenus agrégés dans le secteur des entreprises canadiennes selon chacune des caractéristiques abordées ci-dessus (tableau 1). La deuxième méthode de décomposition utilise ensuite les techniques fondées sur la régression pour mesurer les contributions de chacun des facteurs simultanément.

4.1 Décomposition par sous-groupe

Une façon de décomposer la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises est de diviser les entreprises en divers sous-groupes et d’examiner quelle portion de la dispersion totale est attribuée aux inégalités à l’intérieur de chaque sous-groupe et quelle portion est attribuée aux différences de revenus entre les sous-groupes. Selon Jenkins (1995), l’ELM est utilisé comme mesure de dispersion puisqu’il comporte les propriétés de décomposabilité additive les plus souhaitables. La formule d’ELM est la suivante :

$$I=(1/n){\displaystyle \sum _i\ln \left(\mu /Y_i\right)}\text{}\text{}\text{}(1)$$

où $I$ est la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises, µ représente les revenus moyens à travers n entreprises et Y_i représente les revenus moyens d’emploi au sein de l’entreprise i. La dispersion générale ($I$) peut ensuite être décomposée en composantes à l’intérieur du groupe et entre les groupes :

$$I={\displaystyle \sum _g{v}_g{I}_g}+{\displaystyle \sum _g{v}_g\ln \left(1/{\lambda }_g\right)}(2)$$

où $v_g=n_g/n$ et ${\lambda }_g={\mu }_g/\mu$, et $n_g$ et ${\mu }_g$ représentent la taille et les revenus moyens de la caractéristique ou du sous-groupe g. Le premier terme de l’équation (2) est la composante à l’intérieur du groupe, soit la somme pondérée de la dispersion à l’intérieur de chaque sous-groupe, où les poids sont la part de la population de chaque sous-groupe g. C’est la partie de $I$ qui est attribuable à la dispersion à l’intérieur de chaque sous-groupe ou caractéristique. Le second terme est la composante entre les groupes qui mesure la dispersion découlant des différences entre les sous-groupes si chaque membre du sous-groupe reçoit les revenus moyens de son sous-groupe.

La stratégie de décomposition proposée par Mookherjee et Shorrocks (1982) et Jenkins (1995) est utilisée pour analyser la variation de la dispersion au fil du temps. La variation de la dispersion agrégée $I$ entre t et t + 1 est décomposée comme suit :

$$\Delta I=I_{t^{\text{'}}}-I_t={\displaystyle \sum _g{\overline{v}}_g\Delta I_g}+{\displaystyle \sum _g{\overline{I}}_g\Delta v_g}-{\displaystyle \sum _g\left[\overline{\ln ({\lambda }_g)}\right]}\Delta v_g-{\displaystyle \sum _g{\overline{v}}_g\Delta \ln ({\lambda }_g)}(3)$$

où Δ est la différence entre deux ans, $t$ et $t’$, et une barre au-dessus d’une variable indique une moyenne entre les deux années. Mookherjee et Shorrocks (1982) ont réécrit le dernier terme de l’équation (3) comme suit

$$-{\displaystyle \sum _g{\overline{v}}_g\Delta \ln ({\lambda }_g)}={\displaystyle \sum _g{\overline{v}}_g\Delta \ln \left({\displaystyle \sum _l{v}_l{\mu }_l/{\mu }_g}\right)}$$ $$=-\ln \left[1-{\displaystyle \sum _g{\lambda }_g(t^{\text{'}})\Delta v_g}\right]+\ln \left[1+{\displaystyle \sum _g{\theta }_g(t)\Delta {\mu }_g/{\mu }_g(t)}\right]-{\displaystyle \sum _g{\overline{v}}_g\Delta \ln {\mu }_g}$$ $$\simeq {\displaystyle \sum _g\overline{{\lambda }_g}\Delta v_g}+{\displaystyle \sum _g\left(\overline{{\theta }_g}-\overline{{\nu }_g}\right)\Delta \ln \left({\mu }_g\right)}$$

où $\mu ={\displaystyle \sum _g{\nu }_g}{\mu }_g$, ${\theta }_g={\nu }_g{\lambda }_g$ est la part du groupe g des revenus totaux et l’approximation est suffisante aux fins de calcul^Note . La décomposition exacte dans l’équation (3) peut être calculée à l’aide de l’approximation

$$\Delta I\approx {\displaystyle {\sum }_g{\overline{v}}_g\Delta I_g}+{\displaystyle {\sum }_g{\overline{I}}_g\Delta v_g+}{\displaystyle {\sum }_g[{\lambda }_g-\overline{\ln ({\lambda }_g)}]\Delta v_g}+{\displaystyle {\sum }_g({\overline{\theta }}_g-{\overline{v}}_g)}\Delta \ln ({\mu }_g)(4)$$

L’équation (4) montre que les changements de la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises observés d’une année à l’autre peuvent être décomposés en quatre termes : changements de dispersion purs à l’intérieur des groupes (A), changements attribuables aux variations des données démographiques des entreprises (différents nombres d’entreprises dans différents groupes [B et C]) et changements attribuables aux variations des revenus moyens de différents groupes (D). Les variations des données démographiques des entreprises reflètent les variations de parts de la population dans la composante « à l’intérieur du groupe » (terme B) et dans la composante « entre les groupes » (terme C).

Pour faciliter la comparaison à travers les décompositions, la méthode Jenkins (1995) est utilisée de sorte que les deux côtés de l’équation (4) sont divisés par $I_t$ et le nombre d’années pour obtenir des changements de pourcentage annuel moyen proportionnés.

4.2 Décomposition fondée sur la régression

Tandis que la décomposition par sous-groupe fournit une mesure de la dispersion entre les sous-groupes, elle ne peut pas indiquer les caractéristiques de l’entreprise qui ont contribué le plus à la dispersion agrégée, plus particulièrement lorsque les facteurs sont corrélés. Pour déterminer les caractéristiques de l’entreprise qui ont contribué le plus à la dispersion agrégée, la décomposition fondée sur la régression mise au point par Fields (2003) est utilisée. Elle décompose la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises en contributions prises en compte par chaque facteur. La méthode estime d’abord une fonction de génération de revenu, par exemple,

$$\ln Y_{it}={\displaystyle \sum _{j=1}^k{\beta }_{jt}}{X}_{ijt}+{\epsilon }_{it}(5)$$

où Y_it dénote les revenus moyens d’emploi dans l’entreprise i au moment t, ${(X_{ijt})}_{j\in [1,k]}$ un ensemble de k variables explicatives, ${\beta }_{jt}$ le coefficient associé à la variable j au moment t, et ${\epsilon }_{it}$  le terme d’erreurs. Pour chaque moment t, elle estime alors la part de la variance logarithmique des revenus qui est attribuable à chaque facteur (le poids de dispersion relatif du facteur), dénoté par s_jt comme suit :

$$s_{jt}=\frac{\mathrm{cov}({\widehat{\beta }}_{jt}{X}_{ijt},\ln Y_{it})}{{\sigma }_{\ln Y_{it}}^2}(6)$$

où ${\widehat{\beta }}_{jt}$ est le coefficient estimé de l’équation (5), ${\sigma }_{\ln Y_{it}}^2$ est la variance de la variable dépendante et $\mathrm{cov}({\widehat{\beta }}_{jt}{X}_{ijt},\ln Y_{it})$  est la covariance entre le j ^e facteur et la variable dépendante au moment t. La statistique s_jt est comparable à « l’effet entre » obtenu en utilisant l’analyse par sous-groupe. Le signe de s_jt indique si le facteur X_jt est une augmentation de la dispersion (>0) ou une diminution de la dispersion (<0).

Il indique

où $R^2$ est la proportion de la dispersion expliquée par la variable explicative au moment t, et $s_{\epsilon t}$ est la proportion inexpliquée par les variables explicatives incluses dans la régression.

Fields (2003) applique la méthode de décomposition à tout indice de dispersion qui est continu, symétrique et égal à zéro lorsque tous les revenus sont égaux. Elle s’applique donc aux mesures de dispersion les plus courantes, y compris l’ELM (équation [1] ci-dessus). En utilisant les parts calculées dans l’équation (6), la variation de la dispersion attribuée au facteur X_j entre le moment $t$ et le moment $t^{\text{'}}$ peut ainsi être dérivée comme suit :

$$s_j{}_{t\text{'}}{I}_j{}_{t\text{'}}-s_j{}_t{I}_j{}_t(8)$$

Pour faciliter la comparaison à travers les décompositions, l’équation (8) est alors divisée par $I_j{}_t$ et le nombre d’années pour obtenir les contributions de chaque facteur aux variations annuelles moyennes agrégées en pourcentage.

5 Résultats analytiques

5.1 Décomposition par sous-groupe

La première décomposition tient compte de chaque caractéristique de l’entreprise séparément et décompose la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises en deux composantes, comme illustré dans l’équation (2) (tableau 4). Une composante aborde les inégalités à l’intérieur de chaque sous-groupe (composante à l’intérieur du groupe), et la seconde composante aborde les différences de revenus moyens entre les sous-groupes (composante entre les groupes). Compte tenu de la propriété de décomposabilité exacte de l’ELM, la somme des composantes à l’intérieur du groupe et entre les groupes est équivalente à la dispersion totale.



Le résultat frappant de cette décomposition de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises est que, tant en 2002 qu’en 2015, la composante à l’intérieur du groupe a largement dominé la composante entre les groupes. Par conséquent, une grande partie de la variation des revenus moyens d’emploi entre les entreprises demeure inexpliquée par les caractéristiques de l’entreprise examinées. Les différences de productivité et d’industrie sont les seules caractéristiques pour lesquelles les différences entre les groupes expliquent une part importante de la dispersion des revenus. Les différences de revenus moyens entre les entreprises au seuil de la productivité et les entreprises sous le seuil de la productivité représentaient 35 % et 26 %, respectivement, de la dispersion générale des revenus moyens entre les entreprises en 2002 et en 2015. Les différences de revenus moyens entre les groupes à travers les industries représentaient 19 % et 16 %, respectivement, du niveau général de dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises en 2002 et en 2015. Pour tous les autres groupes, la composante entre les groupes était faible.

La seconde décomposition se penche sur la variation de la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises de 2002 à 2015 en utilisant l’équation (4) (tableau 5). Les résultats montrent une hétérogénéité à travers les groupes. Par exemple, pour quatre groupes (entreprises exportatrices par rapport à non exportatrices, entreprises étrangères par rapport à entreprises sous contrôle canadien, intensité de R-D élevée par rapport à intensité de R-D faible, et taille de l’entreprise), la composante « à l’intérieur du groupe » (terme A) était le terme le plus important (représentant 46 %, 73 %, 87 % et 94 %, respectivement, de la variation des revenus agrégés pour chaque groupe)^Note . Pour quatre autres groupes (entreprises au seuil de la productivité par rapport à entreprises sous le seuil de la productivité, capital élevé par rapport à faible, province et industrie), le rétrécissement des revenus moyens entre les groupes (terme D) était le terme le plus important (représentant 53 %, 64 %, 39 % et 43 %, respectivement, de la variation des revenus moyens d’emploi généraux entre les entreprises pour chaque groupe). Finalement, pour les deux derniers groupes (entreprises importatrices par rapport à entreprises non importatrices et vieilles par rapport à jeunes), la variation des données démographiques attribuée à la variation des parts de la population sur la composante « à l’intérieur du groupe » (terme B) était le terme le plus important, représentant environ la moitié de la variation de la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises.



Ces résultats montrent l’importance relative des effets tant « à l’intérieur du groupe » qu’ « entre les groupes » pour expliquer les variations au fil du temps. Ils tendent à laisser supposer que les changements de données démographiques des entreprises ont joué un rôle secondaire, sauf pour les groupes d’entreprises d’importation et d’âge. Cela est différent des autres pays membres de l’OCDE, où la composante « entre les groupes » semble avoir été prépondérante (Berlingieri, Blanchenay et Criscuolo 2017).

5.2 Décomposition fondée sur la régression

La décomposition fondée sur la régression repose sur l’équation (5) et tient compte de toutes les caractéristiques de l’entreprise simultanément pour évaluer leur contribution relative à la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises. Les régressions sont utilisées pour récupérer les estimations (tableaux 6-1 et 6-2) et pour calculer les primes salariales (l’antilogarithme des estimations des tableaux 6-1 et 6-2, et du tableau 7) pour chaque année séparément et pour toutes les années regroupées.

  

Trois résultats importants émergent. Premièrement, toutes les caractéristiques de l’entreprise examinées jusqu’à maintenant sont importantes pour avoir une incidence sur les revenus moyens d’emploi des entreprises (tableaux 6-1 et 6-2). Outre le coefficient associé aux grandes entreprises, qui n’est pas toujours significatif et change de signe, tous les autres coefficients sont positifs et statistiquement significatifs au niveau de 1 %^Note . Deuxièmement, il y a d’importantes variations des primes salariales à travers les caractéristiques de l’entreprise. Par exemple, en moyenne, les entreprises au seuil de la productivité paient 2,5 fois plus que les entreprises sous le seuil de la productivité, les entreprises mondiales paient environ 1,2 fois plus que les entreprises qui ne sont pas mondiales et les entreprises à intensité de R-D élevée paient 1,3 fois plus que les entreprises à faible intensité de R-D. Troisièmement, même si les primes salariales étaient relativement stables, de 2002 à 2015, les tendances étaient différentes. D’une part, les primes salariales associées aux entreprises au seuil de la productivité, à une forte intensité du capital et à un âge élevé ont diminué (-0,7 %, -0,28 % et -0,38 % par année, respectivement). D’autre part, les primes salariales associées aux entreprises importatrices, exportatrices, étrangères, à intensité de R-D élevée, et aux moyennes et grandes entreprises ont augmenté (0,31 %, 0,08 %, 0,16 %, 0,13 %, 0,39 % et 0,05 % par année, respectivement).

Avec les coefficients estimés, l’équation (6) peut être utilisée pour estimer la contribution de chaque facteur à la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises pour chaque année (tableau 8). Il convient de souligner que la dispersion ici est mesurée par la variance des logarithmes. Une première conclusion qui ressort est qu’environ 72 % de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises n’est pas expliquée par les facteurs examinés ici (le terme « résiduel »). De plus, parmi les facteurs examinés, deux attributs des entreprises (productivité et secteur industriel) sont importants pour expliquer la dispersion générale des revenus. Les différences de revenus moyens entre les entreprises au seuil de la productivité et les entreprises sous le seuil de la productivité expliquent environ 13 % de la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises chaque année. La différence de revenus moyens d’emploi entre les entreprises dans l’ensemble des industries explique environ 11 % de la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises. D’autres facteurs, tels que la mondialisation, la technologie et l’âge de l’entreprise, jouent un rôle relativement mineur, chacun des facteurs expliquant environ 1,4 % ou moins de la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises à tout moment donné.



La contribution relative des facteurs pour expliquer les variations de la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises est calculée en utilisant l’équation (8) (tableau 9). Les résultats montrent que les facteurs ont des effets divergents sur la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises. Les facteurs géographiques et les facteurs liés à la productivité, à la technologie, aux caractéristiques de l’entreprise (âge et taille) et à l’industrie ont des contributions négatives, alors que les facteurs de mondialisation ont en fait augmenté la dispersion des revenus pendant la période à l’étude^Note . En ce qui a trait à l’effet de la taille, l’écart allant en se rétrécissant entre les revenus moyens des entreprises au seuil de la productivité et des entreprises sous le seuil de la productivité fait la contribution la plus importante, car il explique presque le tiers de la variation de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises^Note . Les autres facteurs qui ont grandement contribué sont les revenus convergents entre les industries et les régions, qui représentent un peu plus de 16 % de la variation de la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises. Le rôle des autres facteurs ne dépasse pas 6 %. Fait intéressant, les variations des termes résiduels ont contribué à une augmentation de la dispersion pendant la période, mais leur effet a été contrebalancé par les facteurs examinés dans la présente étude.



6 Conclusion

La présente étude analyse le rôle des caractéristiques de l’entreprise pour expliquer les tendances relatives à la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises, de 2002 à 2015. Il repose sur le Fichier de microdonnées longitudinales des comptes nationaux de Statistique Canada couplé à d’autres sources de microdonnées d’entreprises qui comprennent des renseignements sur les importations (ensemble de données de l’Agence des services frontaliers du Canada), les exportations (la base de données sur le Commerce par caractéristiques de l’entreprise et l’ensemble de données de l’Enquête annuelle des manufactures), et le statut de propriété étrangère (fichier de la Division de l’organisation et des finances de l’industrie de Statistique Canada, complété par le Fichier du Registre des entreprises), pour déterminer les caractéristiques de l’entreprise qui ont différencié les entreprises ou qui les ont rapprochées pendant la période à l’étude.

L’analyse montre que les entreprises au seuil de la productivité, les entreprises branchées à l’échelle mondiale (entreprises importatrices, exportatrices ou étrangères), les entreprises à forte intensité technologique (à forte intensité du capital ou de recherche-développement [R-D]), et les entreprises plus vieilles, de grande taille ou non manufacturières ont tendance à avoir des revenus moyens d’emploi supérieurs.

L’analyse a aussi découvert que la dispersion totale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises a reculé à un taux annuel de 0,09 %, mesuré par l’indice de dispersion de l’écart logarithmique moyen (l’indice L de Theil). Lorsque chacun des sous-groupes a été analysé de façon isolée, les caractéristiques de l’entreprise à l’intérieur des groupes et entre les groupes ont toutes deux grandement contribué à expliquer cette dispersion. Par exemple, le rétrécissement de l’écart des revenus moyens d’emploi entre les entreprises au seuil de la productivité et les entreprises sous le seuil de la productivité a expliqué environ la moitié de la réduction de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises, mais le changement à l’intérieur des entreprises à intensité de R-D élevée expliquait 87 % de la diminution.

La décomposition du mouvement de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises montre que les facteurs géographiques et les facteurs liés à la productivité, à la technologie, aux caractéristiques de l’entreprise (âge et taille) et à l’industrie ont des contributions négatives, alors que les facteurs de mondialisation ont en fait contribué à une augmentation de la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises pendant la période à l’étude. Les revenus moyens d’emploi convergents des entreprises au seuil de la productivité et des entreprises sous le seuil de la productivité constituent le facteur le plus important, car ils expliquent environ le tiers de la baisse annuelle de 0,09 % des revenus moyens d’emploi totaux entre les entreprises. Lorsque toutes les caractéristiques sont prises en compte, les entreprises au seuil de la productivité avaient, en moyenne, des revenus moyens d’emploi 2,5 fois plus élevés que ceux des entreprises sous le seuil de la productivité. Toutefois, cet écart s’est rétréci pour atteindre -0,7 % par année. Les autres facteurs qui ont grandement contribué sont les revenus convergents entre les industries et les régions, qui représentaient un peu plus de 16 % de la baisse de la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises. Conclusion intéressante, le fait d’être connecté à l’échelle mondiale (entreprises importatrices, exportatrices ou étrangères) n’a pas tellement contribué à la variation de la dispersion générale des revenus moyens d’emploi entre les entreprises (5 %). Cependant, il a contribué à faire augmenter la dispersion des revenus moyens d’emploi entre les entreprises en haussant les primes salariales pour les entreprises importatrices, exportatrices et étrangères pendant la période à l’étude.

La présente étude ajoute aux renseignements sur la dispersion des revenus sur le plan des caractéristiques de l’entreprise. Il fournit des données supplémentaires permettant de conclure que les caractéristiques de l’entreprise jouent un rôle important pour comprendre la dispersion des revenus entre les entreprises. Cependant, comparativement aux autres pays membres de l’Organisation de coopération et de développement économiques, le recul de la dispersion des revenus entre les entreprises dans le contexte d’une hausse de l’écart de productivité semble propre au Canada. Cette situation pourrait s’expliquer par des facteurs non explorés dans la présente étude. Par exemple, cette dernière ne porte pas sur le rôle de la structure de marché (p. ex. monopsone) ou de la rémunération non financière dans la structure de paye. De plus, placés dans un simple modèle ordinaire des moindres carrés, les facteurs examinés dans la présente étude (productivité, mondialisation, intensité technologique, âge, taille, variables fictives du secteur et variables fictives géographiques) ne pouvaient expliquer qu’environ 30 % de la variation de la dispersion agrégée des revenus. De plus amples activités de développement et de recherche de données sont donc requises pour analyser le rôle d’autres caractéristiques de l’entreprise (p. ex. structure professionnelle et de gestion, éducation et compétences de la main-d’œuvre) ou d’autres activités des entreprises (p. ex. sous-traitance).

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