Ce qu'il mesure
C'est le meilleur indicateur en matière d'égalité salariale entre les genres : il calcule les écarts de rémunération entre les hommes et les femmes occupant les mêmes postes, niveaux d'ancienneté et localisations.
Si, pour une fonction donnée, il peut y avoir des différences de salaire entre deux personnes, expliquées par de multiples facteurs (niveau d'études, expérience professionnelle, performance au travail, etc.), en moyenne, les différences entre les hommes et les femmes devraient être en théorie nulles.
Méthodologie
Pour chaque combinaison Fonction x Niveau d'ancienneté x Localisation, nous calculons la moyenne des rémunérations totales des hommes et nous la comparons à celle des femmes. S'il existe un écart, nous l'appelons un écart salarial inexpliqué en faveur des hommes ou des femmes (spoiler : il est souvent en faveur des hommes).
Nous calculons ensuite la moyenne de ces écarts salariaux inexpliqués par famille de métiers (Écart inexpliqué par famille de métiers).
Pour chaque écart salarial inexpliqué par famille de métiers, nous calculons un score d'écart salarial par famille de métiers à l'aide de la formule suivante :
En partant d'un score de 100 %, chaque % d'écart salarial inexpliqué en faveur des hommes retire 20 % au score et chaque % d'écart salarial inexpliqué en faveur des femmes retire 10 % au score.
Le score d'écart salarial total est la moyenne pondérée des scores d'écart salarial par famille de métiers (pondérée par le nombre d'employés).
Exemple
Supposons que dans l'Entreprise X, 5 personnes occupent la même fonction, Growth Hacker Senior, toutes basées à Paris :
Nom | Sexe | Rémunération totale |
Dwight | Homme | 55 000 € |
Andy | Homme | 53 000 € |
Jim | Homme | 58 000 € |
Kelly | Femme | 54 000 € |
Pam | Femme | 52 000 € |
Sur ce poste, la rémunération totale moyenne des hommes est de 55 333 €, contre 53 000 € pour les femmes. L'écart salarial inexpliqué entre les hommes et les femmes est donc de 4,2 % (2 333 € représentent 4,2 % de 55,3 000 €) en faveur des hommes.
Une fois que tous les écarts salariaux inexpliqués de toutes les fonctions de la famille de métiers Marketing (à laquelle appartient la fonction de Growth Hacker) ont été calculés, supposons que nous obtenons un écart salarial inexpliqué moyen de 3 % en faveur des hommes pour l'ensemble de la famille de métiers.
Cela signifie que le score d'écart salarial pour le secteur du marketing est de 40 % (3 % en faveur des hommes = 60 % de pénalité. S'il était en faveur des femmes, la pénalité aurait été de 30 %, soit un score de 70 %).
Examinons les chiffres globaux pour toutes les familles de métiers de l'entreprise X :
Famille de métiers | Écart salarial inexpliqué moyen | Score d'écart salarial par famille de métiers |
Marketing | 3 % en faveur des hommes | 40 % |
Ingénierie logicielle | 2 % en faveur des femmes | 80 % |
Produit | 2 % en faveur des hommes | 60 % |
Ventes | 4 % en faveur des hommes | 20 % |
Le score d'écart salarial total de l'entreprise X est la moyenne de ces 4 scores d'écart salarial par famille de métiers, soit 50 %.
💡 En réalité, la moyenne est pondérée par le nombre d'hommes et de femmes dans chaque famille de métiers, mais par souci de simplicité, nous avons supprimé cette variable dans l'exemple.
Pourquoi le score d'écart salarial n'est-il pas calculé sur la base de l'écart salarial inexpliqué moyen ?
Par exemple, j'ai un écart salarial inexpliqué de 0,5 %, mais mon score est de 60 %, et non de 90 % !
Parce que nous voulons tenir compte de la variance. Par exemple, si une entreprise a un écart de 10 % en faveur des hommes dans le domaine technique, un écart de 20 % en faveur des femmes dans le domaine des ventes et du marketing et un écart de 10 % en faveur des hommes dans les fonctions de support, en supposant qu'ils représentent chacun un tiers des effectifs, cela signifie un écart de 0 % au total. Devrait-elle obtenir un score d'écart salarial de 100 % ?
Nous ne pensons pas que ce soit le cas, car il existe d'énormes écarts salariaux inexpliqués dans toute l'entreprise ! Par conséquent, l'utilisation d'une moyenne pour chaque famille de métiers signifie que l'entreprise obtient un score beaucoup plus représentatif de sa capacité à gérer l'égalité salariale entre les femmes et les hommes à fonctions égales.