Navigation – Plan du site

AccueilSociologieSDossiers2019Universités : les politiques d’ég...Suite au Master : inégalités homm...

2019
Universités : les politiques d’égalité entre femmes et hommes à l’heure de l’excellence

Suite au Master : inégalités hommes/femmes et compétition entre carrières académiques et non académiques

Following the Master's degree: Gender inequalities and competition between academic and non-academic careers
Matthias Studer

Résumés

Cet article étudie les inégalités hommes/femmes pendant la transition du Master à la carrière académique en Suisse. Adoptant une perspective comparative, il se centre sur la variation des inégalités entre les disciplines et les met en lien avec les variations dans les perspectives de carrières en dehors du monde académique. Il en ressort que les inégalités sont particulièrement fortes dans les disciplines où la carrière académique figure parmi les premiers choix, alors que les femmes semblent « favorisées » dans les disciplines où les alternatives sont plus avantageuses. Cette étude démontre la nécessité de situer la carrière académique dans des marchés du travail par ailleurs hiérarchisés et inégalitaires. Elle illustre également l’importance de dépasser les constats globaux sur les inégalités pour s’intéresser aux contextes dans lesquels elles s’expriment.

Haut de page

Texte intégral

Les réflexions présentées dans cet article ont bénéficié de discussions avec la professeure Nicky Le Feuvre que je tiens à remercier chaleureusement. Cette publication a bénéficié du soutien du Pôle de recherche national LIVES - Surmonter la vulnérabilité : perspective du parcours de vie, financé par le Fonds national suisse (numéro de subside : 51NF40-160590). L’auteur remercie le Fonds national suisse de son aide financière.

1Le phénomène du plafond de verre frappe tout autant le monde académique que celui de l’entreprise privée (Pigeyre & Valette, 2004). Alors que la majorité des études sur le plafond de verre à l’Université se centrent sur l’accès au corps professoral (Beaufaÿs & Krais, 2005 ; Sabatier et al., 2006, par exemple) ou la période qui suit immédiatement le doctorat (Enders, 2002 ; Leemann & Stutz, 2008 ; Leemann et al., 2010), nous nous proposons d’étudier les chemins qui mènent au doctorat, passage obligé pour se lancer dans une carrière académique (Musselin, 2008).

2La période qui précède le doctorat n’est que peu étudiée par la littérature sur les inégalités hommes/femmes dans les carrières académiques. Pourtant, cette étape marque, en Suisse comme en Europe, le début du phénomène d’attrition des femmes dans l’éducation supérieure. Ainsi, si les femmes sont majoritaires parmi les étudiants de Master, elles deviennent minoritaires parmi les doctorants (Directorate-General for Research, 2009 ; Von Erlach & Segura, 2011). Cette attrition dès les premiers pas de la carrière académique est d’autant plus inquiétante qu’elle se répercute vraisemblablement à tous les échelons supérieurs de la hiérarchie universitaire, car elle réduit mécaniquement le nombre de candidates aux positions hiérarchiques supérieures.

3Nous analysons la période qui précède le doctorat sous l’angle d’une insertion professionnelle (Brzinsky-Fay, 2014). Cette période marque effectivement pour beaucoup d’étudiants une transition à l’emploi, que cet emploi se situe dans ou hors du monde académique. Cette approche présente à notre sens au moins deux avantages.

4Premièrement, elle insiste sur le concept de transition, qui implique une perspective longitudinale et un suivi de la trajectoire des individus. Les femmes accèdent-elles plus ou moins souvent que les hommes aux postes académiques ? Pour répondre à cette question, il est nécessaire d’analyser les trajectoires de tous les nouveaux titulaires de Master : ceux qui se dirigeront vers une carrière académique comme ceux qui feront d’autres choix. On évite ainsi le biais souvent rencontré dans les études sur le sujet qui consiste à n’étudier que les personnes présentes dans les hautes écoles.

5Deuxièmement, l’analyse de ceux qui ne suivront pas de carrière académique nous invite à penser leur trajectoire et ce qu’ils deviennent. Il est probable que, dans certaines situations, ces carrières alternatives se révèlent des choix plus prestigieux que la carrière académique. En analysant les autres destinations et en les comparant avec la carrière académique, nous positionnons cette dernière au sein du marché du travail pris dans son ensemble. En d’autres termes, l’approche de l’insertion professionnelle nous amène à penser la carrière académique comme une des possibilités se présentant aux jeunes diplômées, possibilité de ce fait en « compétition » avec d’autres carrières en dehors de l’académie (que nous considérons ici comme « alternatives »). On peut ainsi se décentrer de la position, souvent implicitement admise dans les études sur le sujet, que la carrière académique est la meilleure orientation possible (Le Feuvre, 2015, 2016).

6Or, selon Renata Siemienska (2003), la prise en compte de l’attractivité des carrières alternatives est cruciale pour comprendre les inégalités au sein du monde académique dans un marché du travail globalement inégalitaire (Siemienska, 2003). En effet, dans les contextes où la carrière académique est un « premier choix », la discrimination en éloigne les femmes. Au contraire, lorsque cette carrière est un « second choix », les femmes discriminées sur les carrières de « premier choix » ont des dossiers « compétitifs » pour la carrière académique, à même de compenser au moins partiellement la discrimination. Ceci résulte dès lors en une inégalité hommes/femmes observée moindre sur les carrières de « second choix ». Reprenant une approche comparative, nous étudions comment les inégalités au sein du monde académique varient entre les disciplines et les mettons en relation avec l’attractivité des carrières alternatives dans chacune de ces disciplines. Nous montrons ainsi que les inégalités dans la carrière académique sont particulièrement fortes dans les disciplines où les alternatives sont peu avantageuses. A contrario, les femmes se retrouvent même « avantagées », du moins à ce stade de la carrière, dans les disciplines où les alternatives sont plus avantageuses.

7Les résultats de ces questionnements sont importants pour les politiques de l’égalité et ce pour au moins deux raisons. Premièrement, l’approche longitudinale ainsi que l’étude de la transition qui suit le Master permettent de dresser un premier constat sur une période qui n’est que peu étudiée. Deuxièmement, la variation des inégalités selon les contextes et les disciplines suggère qu’il est nécessaire d’étudier les inégalités dans chaque contexte, au-delà du constat global (Le Feuvre, 2015). Cette variation pose également la question de la nécessité d’adapter les politiques de l’égalité à chaque contexte.

La carrière académique en Suisse, données et méthodes

  • 1 Plus de 80% des personnes ayant obtenu leur doctorat en 2002 l’ont financé en occupant un tel type (...)

8Avant d’aller plus loin dans notre analyse, nous nous proposons de présenter brièvement les spécificités des premiers pas de la carrière académique en Suisse et les données utilisées. En Suisse, une orientation vers une carrière académique passe généralement par l’obtention d’un poste d’« assistant ». Ce type de poste s’adresse aux titulaires d’un Master et est dévolu à l’enseignement et/ou à la recherche. Ces postes sont généralement précaires (Studer, 2012) et leur cahier des charges prévoit généralement un temps de travail, variable selon les contrats et les hautes écoles, consacré à des recherches personnelles, telles que la réalisation d’un doctorat. Ces postes d’assistant constituent ainsi la principale source de financement des doctorants en Suisse (Koller & Meffre, 2010) 1 et peuvent donc s’interpréter comme une opportunité de se lancer dans une carrière académique et de réaliser un doctorat. Cette phase d’assistanat n’en est pas moins importante pour la poursuite d’une carrière académique et elle est régulièrement interprétée comme une phase de socialisation à la recherche (Leemann, 2002) ou d’apprentissage, souvent informel et « par la pratique », de la recherche (Enders, 2002).

9Comme en Allemagne par exemple (Enders, 2002), ces postes forment, quantitativement, une part très importante du personnel des hautes écoles suisses. Ainsi, à l’Université de Genève, pour laquelle nous disposons de données détaillées, ces postes regroupaient en 2008 plus de 40% des équivalents plein temps de l’ensemble du personnel académique (Studer, 2012).

Données

  • 2 Cette pondération permet de rendre l’échantillon représentatif de l’ensemble des nouveaux diplômés (...)

10Pour mener à bien nos analyses, nous disposons de données récoltées dans le cadre d’une enquête réalisée par l’Office fédéral de la statistique auprès des personnes ayant obtenu un Master délivré en 2002 par un des établissements d’étude supérieure suisse. Cette enquête comporte deux vagues : un premier questionnaire est passé un an après l’obtention du Master et un deuxième cinq ans après. Ce deuxième questionnaire comporte un module rétrospectif qui permet de reconstruire, mois par mois, la trajectoire d’insertion professionnelle des titulaires d’un Master. Les données sont pondérées pour corriger la non-réponse 2.

11L’analyse porte sur les individus qui ont répondu aux questions sur leurs trajectoires professionnelles. Nous avons écarté les individus pour lesquels la situation de plus de neuf mois (sur cinq années) n’était pas renseignée, car il est difficile d’interpréter les données manquantes. Ce seuil a été choisi, car il marque un brusque changement dans le nombre de données manquantes. Nous avons ainsi exclu 15.6% des trajectoires de l’analyse de titulaires de Master et conservé les réponses de 3043 individus.

Inégalité des chances et ségrégation horizontale

12On distingue généralement deux sources de différences entre les trajectoires des hommes et des femmes : l’inégalité des chances et la ségrégation horizontale (voir par exemple Ulmi & Maurer, 2005). On peut définir l’inégalité des chances comme un désavantage systématique des femmes dans l’accès à un type de poste donné à conditions équivalentes. Selon cette définition, les inégalités sont directes, c’est-à-dire que soit les femmes sont pénalisées dans le processus de recrutement des assistants ou d’autres postes similaires, soit elles tendent à s’autocensurer, par exemple pour des raisons familiales (Marry, 2003). Dans notre cas, il est donc possible que les femmes soient significativement moins souvent recrutées pour occuper des postes d’assistanats, ce qui traduirait des chances moindres de se lancer in fine dans une carrière académique.

  • 3 Nous utilisons ici les termes de disciplines féminisées lorsque le pourcentage de femmes est supéri (...)

13Les différences observées entre les trajectoires des hommes et des femmes pourraient également résulter de la ségrégation horizontale, c’est-à-dire d’une répartition inégale des hommes et des femmes entre les disciplines. Dans ce cas de figure, l’inégalité est indirecte, car elle découle de différences dans les conditions initiales et les possibilités de carrières qui sont offertes dans chaque discipline. En d’autres termes, il est possible que les disciplines « masculines » offrent plus de chances de poursuivre une carrière académique que les disciplines « féminisées » 3. Le tableau 1 présente la répartition des hommes et des femmes ayant obtenu un Master en Suisse en 2002 en fonction des disciplines, ce qui nous permet de mettre en lumière la très forte ségrégation horizontale (v de Cramer de 0.382). Ainsi, si les femmes représentent 43% de notre échantillon, elles ne représentent que 20% des effectifs en sciences techniques et en économie contre 65% environ en sciences humaines et sociales.

Tab. 1 : Répartition hommes/femmes en fonction des disciplines regroupées selon la classification SIUS

Femme

Homme

Total

Droit (Droit)

47.3

52.7

12.5

Économie (Eco)

21.2

78.8

16.8

Interdisciplinaire (Inter)

26.1

73.9

0.2

Médecine (Méd)

55.9

44.1

10.9

Sciences exactes et naturelles (SN)

28.8

71.2

15.3

Sciences humaines et sociales (SHS)

65.5

34.5

30.9

Sciences techniques (ST)

20.3

79.7

13.4

Total

43.0

57.0

100.0

14Reprenant une hypothèse que Renata Siemienska développe dans son étude sur la féminisation du monde académique en Pologne (Siemienska, 2003), nous analysons ici ces inégalités à l’intersection de ces deux niveaux d’analyses, soit les différences hommes/femmes et la ségrégation horizontale. Le marché du travail varie en fonction des disciplines. Dès lors, il est possible que les inégalités d’accès à la carrière académique soient plus fortes au sein de certaines disciplines que dans d’autres. Dans la lignée de l’argumentation développée par Nicky Le Feuvre (2016), nous adoptons donc une approche comparative en comparant les disciplines pour mieux comprendre la spécificité des contextes dans lesquels les trajectoires se déroulent.

15Devenir assistant ou se lancer dans une carrière académique n’a pas la même valeur selon le contexte dans lequel on évolue. La valeur relative de la trajectoire académique dépend notamment des autres possibilités ou, en d’autres termes, des carrières alternatives accessibles au sein d’une discipline. Dans certains cas, ces alternatives sont plus avantageuses, par exemple en termes de rémunération ou de prestige, alors que dans d’autres, la carrière académique est l’option de premier choix. De manière similaire, la facilité d’insertion sur le marché du travail varie en fonction des disciplines. On peut penser que les postes académiques sont plus prisés dans les contextes où il est plus difficile d’obtenir un emploi, par exemple à cause d’un taux de chômage plus élevé. Étant donné que les catégories d’emplois féminisées se distinguent généralement par des conditions salariales et des perspectives professionnelles moindres (Luci, 2011), il est fort probable que la carrière académique ait une valeur comparativement plus élevée dans ces contextes.

16Renata Siemienska fait remarquer que dans un marché du travail fortement marqué par les inégalités hommes/femmes, les femmes se retrouvent généralement surreprésentées dans les carrières de « deuxième choix » (Siemienska, 2003). En effet, la discrimination tend à les exclure des carrières les plus prestigieuses. Par contre, sur le marché du travail propre aux carrières « de second choix », leur dossier est à même de compenser la discrimination. Les inégalités au sein d’une profession particulière dépendent donc de la valeur des carrières alternatives et ces valeurs peuvent varier selon les contextes historiques. Ce raisonnement, c’est-à-dire la variation des inégalités hommes/femmes en fonction du prestige des carrières alternatives, amène Renata Siemienska (2003) à affirmer que les femmes sont des winners among losers, car elles tendent à accéder (c’est-à-dire, gagner la compétition de l’emploi) aux emplois de « second choix » (c’est-à-dire les loosers des carrières de « premier choix ») (Siemienska, 2003) . Elle démontre ainsi que la féminisation des postes académiques en Pologne est plus rapide dans les périodes où la valeur relative de la carrière académique est plus faible, notamment en termes de rémunération.

17Dans notre étude, nous reprenons cette hypothèse pour étudier les différences entre disciplines. Ainsi, nous nous attendons à ce que les inégalités d’accès à la carrière académique soient particulièrement fortes dans les disciplines où les alternatives sont moins avantageuses. De manière similaire, les femmes devraient être favorisées dans les contextes où il est plus avantageux de quitter le monde universitaire.

Variation des inégalités

  • 4 Nous utilisons ici l’«ptimal matching avec des coûts constants, ce qui revient à considérer de mani (...)

18Nous commençons par analyser les trajectoires des nouveaux titulaires de Master en Suisse, afin d’identifier les contextes particulièrement inégalitaires. Pour ce faire, nous nous basons sur les méthodes de l’analyse de séquences (Abbott & Tsay, 2000 ; Abbott, 1990). Contrairement aux modèles de durées par exemple, ce cadre méthodologique a l’avantage d’adopter un point de vue holistique sur les trajectoires (Billari, 2005). De plus, il permet d’analyser simultanément tous les états présents dans les trajectoires et donc d’étudier les carrières académiques et de les mettre en parallèle avec leurs alternatives. Pour cette raison, l’analyse de séquences est souvent utilisée pour l’étude des trajectoires d’insertion professionnelle (Brzinsky-Fay, 2014). Dans ce cadre méthodologique, chaque trajectoire est décrite comme une succession d’états qui est ensuite analysée comme un tout. Cette analyse se base sur une mesure de distance entre les séquences qui permet de les comparer 4. Nous utilisons ici cinq états pour décrire les trajectoires d’insertion professionnelle. L’état « Emploi académique » correspond à un emploi dans une haute école, « Emploi non académique » un emploi en dehors d’une haute école, « Formation » à la poursuite d’une formation, « Sans emploi » à l’absence d’un emploi (sans faire de distinction entre être au chômage ou inactif) et « Stage » à un stage pas ou faiblement rémunéré.

  • 5 Pour rappel, les arbres de régression fonctionnent de la manière suivante : o. commence par regroup (...)

19La figure 1 présente un arbre de régression sur les trajectoires professionnelles en fonction des variables explicatives « sexe » et « disciplines du diplôme obtenu » (Studer et al., 2011). Cette méthode permet d’analyser comment plusieurs facteurs explicatifs sont liés aux trajectoires et notamment les effets d’interaction entre ces variables. Il nous permet d’identifier les contextes dans lesquels on observe des différences de trajectoires entre hommes et femmes 5.

Fig. 1 : Arbre de régression sur les trajectoires en fonction du sexe et des groupes de disciplines. Les trajectoires d’un nœud sont représentées à l’aide d’un chronogramme

Fig. 1 : Arbre de régression sur les trajectoires en fonction du sexe et des groupes de disciplines. Les trajectoires d’un nœud sont représentées à l’aide d’un chronogramme

20Ces graphiques présentent pour chaque mois qui suit l’obtention du diplôme, la part des titulaires qui se trouve dans chaque état. Ainsi, en droit, les stages sont courants dans trois ans qui suivent cette obtention. Les zones vertes représentent la fréquence des répondants en emploi académique.

21Afin de faciliter l’interprétation de cet arbre, nous utilisons, dans figure 2, la représentation « séquence des états typiques » (Studer, 2015 ; Struffolino et al., 2016) qui présente les états caractéristiques d’un nœud par rapport au nœud parent. On peut ainsi plus aisément interpréter les logiques qui ont conduit à l’éclatement d’un nœud donné. Nous nous proposons de discuter brièvement de la lecture de ces figures pour que leur interprétation soit plus aisée pour le lecteur.

Fig. 2 : Arbre de régression sur les trajectoires en fonction du sexe et des groupes de disciplines. Les caractéristiques des éclatements sont représentées à des séquences d’états typiques.

Fig. 2 : Arbre de régression sur les trajectoires en fonction du sexe et des groupes de disciplines. Les caractéristiques des éclatements sont représentées à des séquences d’états typiques.

22Le premier éclatement correspond à la distinction la plus importante, c.-à-d. celle qui explique la plus grande part de la variation des séquences. Il oppose les titulaires d’un Master en droit ou en SN (sciences exactes et naturelles) sur la gauche aux autres disciplines (sur la droite). Selon les informations de la figure 2, les trajectoires professionnelles des titulaires d’un Master en droit ou en SN se distinguent par une plus grande propension à suivre un stage, une formation complémentaire ou à occuper un poste d’assistant. Quant à elles, les trajectoires professionnelles dans les autres disciplines sont caractérisées par de plus fortes chances d’avoir un emploi en dehors du monde académique. Les trajectoires en droit ou en SN se divisent ensuite encore selon la discipline. Les trajectoires en droit se distinguent des trajectoires en SN par une plus forte tendance à faire un stage avant d’occuper un poste académique. Au contraire, les trajectoires en SN se distinguent par une tendance à occuper un emploi dans le monde académique. Rappelons que le graphique montre ce qui distingue un groupe par rapport au nœud parent (droit et SN ici) et non par rapport à l’ensemble des trajectoires.

23Dans cet arbre, la majorité des éclatements sont réalisés en fonction de la discipline. Il y a toutefois deux contextes dans lesquelles le sexe est la variable la plus pertinente : en sciences humaines et sociales d’une part et en économie, médecine et sciences interdisciplinaires d’autre part. En nous basant sur la figure 2, on remarque qu’en sciences humaines et sociales, les hommes ont plus de chances d’occuper un poste dans une haute école que les femmes et ce, tout au long de la trajectoire. On remarquera qu’ici encore, ils sont plus souvent sans emploi en début de carrière. Quant à elles, les femmes sont plus souvent sans emploi ou en stage en fin de trajectoire dénotant une situation plus précaire. En économie, médecine et en études interdisciplinaires, les trajectoires diffèrent également selon le sexe. Dans ces contextes, les femmes sont, contrairement à ce que nous avons observé précédemment, plus souvent engagées dans une haute école que les hommes. Quant à eux, les hommes ont plus tendance à occuper des fonctions en dehors du monde académique. Ces effets d’interactions entre sexe et disciplines sont également confirmés en utilisant des analyses de régressions et en contrôlant pour les effets d’âges.

24Les inégalités entre hommes et femmes face à la carrière académique ne sont donc pas constantes, mais varient en fonction des disciplines. On peut ainsi définir trois groupes de disciplines de taille relativement similaire en fonction des inégalités dans la carrière académique. Dans le premier, composé des sciences techniques, des sciences exactes et naturelles et du droit et regroupant 40% des individus, on n’observe pas de différences significatives selon le sexe. Dans les autres disciplines, les trajectoires des hommes diffèrent de celle des femmes, mais de manière qualitativement différente. En sciences humaines et sociales – notre deuxième groupe représentant 31% des individus – les hommes sont favorisés dans l’accès à la carrière académique. Finalement, dans le dernier ensemble de disciplines qui regroupe les individus en économie, médecine et sciences interdisciplinaires (soit 28% des répondants), les femmes sont plus enclines à occuper des postes académiques. Comment peut-on expliquer ces différences d’inégalités entre les disciplines ?

La valeur différentielle de la carrière académique

25Nous avons argumenté qu’il est nécessaire de situer l’attractivité de la carrière académique par rapport aux alternatives pour mieux comprendre les inégalités au sein du monde académique. Si cette hypothèse se confirme, on devrait observer des inégalités dans la carrière académique particulièrement fortes dans les disciplines où les alternatives sont moins avantageuses. Nous estimons l’attractivité de la carrière académique par rapport aux alternatives à l’aide de trois indicateurs. Premièrement, nous estimons les risques de connaitre au moins un épisode sans emploi dans les cinq ans qui suivent le Master. On peut penser que les postes académiques seront plus prisés dans les contextes ou disciplines où ce risque est élevé, car il est préférable d’avoir un emploi. Deuxièmement, nous estimons l’attractivité des postes académiques cinq ans après le Master en termes d’adéquation entre la formation suivie et la position professionnelle occupée dans chaque contexte. Troisièmement, cette attractivité est évaluée en termes d’adéquation entre la formation suivie et le revenu.

26Le tableau 2 présente les résultats de trois analyses de régressions. Dans ces régressions, nous nous intéressons principalement aux disciplines afin d’estimer l’attractivité de la carrière académique dans chacune d’entre elles. Toutefois, plusieurs variables de contrôle ont été incluses, telles que le sexe, l’âge ou encore la région, afin d’exclure que les différences observées entre les disciplines soient dues à une différence entre les sexes, par exemple.

Tab. 2 : Estimation de l’attractivité de la carrière académique par groupe de disciplines

Sans emploi

Position prof.

Revenu

Régression

Logistique

Cum. prop.

Cum. prop.

Constante (seuil)

0.46 ***

    Pas du tout 1|2

0.04 ***

0.06 ***

    2|3

0.16 ***

0.25 ***

    3|4

0.60 ***

0.86

    4| Tout à fait 5

3.39 ***

5.71 ***

Discipline (ref. SHS)

    Éco., Méd., Inter

0.76 *

1.55 ***

1.21 (*)

    ST, SN, Droit

0.88

1.36 **

1.00

Femme

1.25 **

1.18 *

0.97

Âge (ref. ≤25)

    26−30 ans

0.98

0.81 **

0.68 ***

    >30 ans

0.96

0.53 ***

0.60 ***

Région romande

1.09

0.96

0.85 *

Poste académique * discipline

    SHS

3.53 ***

0.79

    Éco., Méd., Inter

1.33

0.18 ***

    ST, SN, Droit

2.22 ***

0.41 ***

Rapport de vraisemblance

21.712 (df=6) ***

132.24 (df=9) ***

108.63 (df=9) ***

N

3043

2813

2805

27La première régression est une régression logistique estimant le risque de connaitre au moins un épisode sans emploi dans les cinq ans qui suivent le Master (colonne « sans emploi »). On peut interpréter ce risque comme un indicateur de la pression sur le marché du travail. Si ce risque est faible, la pression à trouver un emploi est moindre, ce qui pourrait se traduire par une attractivité moindre de la carrière académique, car les emplois sont plus accessibles (les opportunités sont élargies). Le tableau 2 présente les rapports de cote de cette régression logistique. Selon celle-ci, les chances de connaitre un épisode sans emploi sont significativement moindres en économie, médecine et sciences interdisciplinaires, ce qui se traduit par un rapport de cote significativement inférieur à 1 (0.76). Ce groupe de disciplines est également celui où la carrière académique des femmes semblait facilitée.

  • 6 L’échantillon de ces régressions est donc plus petit, car restreint aux personnes en emploi.

28Les deux régressions suivantes ont été réalisées sur l’ensemble des personnes en emploi cinq ans après l’obtention du Master 6. Ces régressions ont pour but d’évaluer l’importance et la forme des différences entre la carrière académique et les carrières alternatives. Il s’agit de régressions ordinales proportionnelles de l’adéquation subjective entre le poste occupé et la formation suivie sur une échelle allant de « pas du tout » à « dans une large mesure ». Dans ce type de régression, on estime les chances de donner une réponse plus élevée sur cette échelle ordinale (ici l’adéquation) en faisant l’hypothèse que les variables ont le même effet pour chaque niveau de réponse. Prenons un exemple pour illustrer cette interprétation.

29La première régression vise à estimer l’adéquation entre la formation suivie et la position professionnelle d’un emploi occupé cinq ans après le Master (colonne « Position prof. »). Le coefficient « Femme » s’interprète comme un rapport de cote. Les femmes ont donc 1.18 fois plus de chance de mieux évaluer leur position que les hommes. On fait l’hypothèse que cette différence est constante entre toutes les catégories de réponses (c’est-à-dire que les différences sont les mêmes entre les niveaux 1 et 2, qu’entre les niveaux 2 et 3 par exemple).

30On s’intéresse ici aux termes d’interaction entre les groupes de disciplines et le fait d’occuper un poste académique (les trois derniers coefficients dans le tableau). Cette interaction nous renseigne sur l’avantage d’occuper un poste académique dans chaque groupe de disciplines par rapport à avoir un autre type d’emploi.

  • 7 Ce que nous avons vérifié à l’aide d’un test du rapport de vraisemblance dont les détails ne sont p (...)

31En termes d’adéquation entre la formation suivie et la position professionnelle, l’avantage d’occuper un poste académique cinq ans après l’obtention du diplôme est le plus fort en sciences humaines et sociales. En effet, le terme d’interaction (SHS * poste académique) est de 3.53 et significativement plus grand que 1. En d’autres termes, ceci signifie que ceux qui occupent un poste académique cinq ans après l’obtention d’un Master en sciences humaines et sociales pensent qu’ils occupent une position professionnelle plus conforme à leur formation que ceux qui ne sont pas engagés dans une haute école. Les postes académiques sont également perçus comme avantageux en sciences techniques, en sciences exactes et naturelles ou en droit. Cet avantage est cependant significativement moindre qu’en sciences humaines et sociales 7. Finalement, dans les autres disciplines, on n’observe pas d’avantages significatifs à occuper un poste académique par rapport aux autres types de postes. En termes de position professionnelle subjective, la carrière académique n’a donc pas la même valeur dans tous les groupes de disciplines.

  • 8 Dans une autre publication, naus avons également présenté des analyses de régressions sur les salai (...)

32La dernière régression vise à estimer l’adéquation entre la formation suivie et le salaire perçu cinq après le Master 8. Il s’agit également d’une régression ordinale et les coefficients présentés s’interprètent comme des rapports de cotes de manière identique à la régression précédente. Ici encore, nous nous intéressons à l’interaction entre les groupes de disciplines et le fait d’occuper un emploi académique, soit les trois derniers coefficients. D’une manière générale, les postes académiques offrent des perspectives salariales moindres qu’ailleurs, tous les coefficients d’interaction étant inférieurs à un. Toutefois, elle n’est pas statistiquement significative en sciences humaines et sociales, ce que l’on peut interpréter comme une pénalité salariale moindre, voire négligeable, pour les postes académiques dans ces disciplines. En sciences techniques, en sciences exactes et naturelles et en droit, la carrière académique conduit à une évaluation moindre de l’adéquation entre le niveau de revenu et la formation suivie qu’en dehors du monde académique. Finalement, dans les autres disciplines, cette pénalité est significativement plus forte. Dans ces deux derniers cas, il est donc préférable, pour avoir un bon salaire, de ne pas suivre une carrière académique.

Inégalité et attractivité

33Nous avons démontré que les inégalités entre hommes et femmes face à la carrière académique ne prenaient pas la même forme selon les groupes de disciplines. Parallèlement, nous avons montré que les perspectives professionnelles de la carrière académique variaient en fonction de ces mêmes groupes de disciplines. Dans cette section, nous mettons en lien ces inégalités et l’attractivité de la carrière académique selon les disciplines. Le tableau 3 propose un résumé de ces analyses.

Tab. 3 : Résumé sur l’attractivité de la carrière académique

Attractivité de la carrière académique

Femme dans la carrière académique

Sans emploi

Position prof.

Revenu

Éco., Méd., Inter

− −

Avantagées

ST, SN, Droit

+

Neutre

SHS

++

Pénalisées

34Les résultats résumés dans ce tableau mettent en évidence que les femmes sont « avantagées » dans la carrière académique en économie, en médecine et en sciences interdisciplinaires où la carrière académique est particulièrement peu attractive. Les perspectives salariales y sont nettement moindres qu’ailleurs et les perspectives de position professionnelles sont similaires aux emplois hors du monde académique. Finalement, il s’agit de l’ensemble de disciplines avec le plus faible risque de se retrouver sans emploi. Dès lors, la pression sur le marché du travail y est moindre. En sciences techniques, en sciences exactes et naturelles et en droit la position de la carrière académique est ambiguë. Elle est avantageuse en termes de position professionnelle à atteindre, mais ceci se fait au prix de perspectives salariales moindres. Dans ces disciplines, on n’observe pas de différences entre hommes et femmes quant aux perspectives académiques. Finalement, en sciences humaines et sociales, les femmes occupent significativement moins souvent des postes académiques. Or, dans ce groupe de disciplines, la carrière académique semble particulièrement prometteuse en termes de position professionnelle et, contrairement aux autres disciplines, les salaires ne sont pas significativement plus faibles qu’en dehors du monde académique.

35Ainsi, les inégalités entre hommes et femmes dans la carrière académique semblent liées aux inégalités du marché du travail. En d’autres termes, une part des variations de la force des inégalités au sein du monde académique s’explique par les inégalités entre hommes et femmes sur le marché du travail dans son ensemble. Dès lors, une compréhension des perspectives professionnelles sur le marché du travail est une étape clef pour analyser les inégalités au sein du monde académique. En ce sens, l’hypothèse de femmes winners among losers avancée par Renata Siemienska (2003) s’est montrée particulièrement fertile pour aborder les inégalités dès les premiers pas de la carrière académique (Siemienska, 2003).

36En se basant sur la faible proportion de femmes professeures, on tend à penser que les situations les plus problématiques se retrouvent dans les disciplines où les femmes sont d’une manière générale peu représentées, comme en sciences exactes et naturelles. Or, tant la perspective longitudinale que nous avons adoptée que les liens que nous avons faits avec le marché du travail dans son ensemble nous montrent que les situations les plus problématiques se trouvent vraisemblablement en sciences humaines et sociales, soit le groupe de disciplines le plus féminisé et celui affichant le plus haut pourcentage de femmes professeures (Von Erlach & Segura, 2011).

Conclusions

37Nos analyses ont démontré que les inégalités commencent dès les premiers pas de la trajectoire académique et notamment dans l’accès aux postes d’assistants. Rappelons que ces types de postes forment en Suisse la principale source de financement du doctorat. Dès lors, ces différences d’accès s’apparentent à des inégalités d’opportunités de se lancer dans une carrière académique. Ce constat est déjà important en soi, car il démontre la nécessité des politiques d’égalité dès les premiers pas de la trajectoire académique.

38En Suisse, ces politiques sont mises en place au niveau fédéral et cantonal de manière distincte. Le FNS – principal organisme fédéral de financement de la recherche – a mis en place des mesures pour assurer l’égalité des financements. Au niveau cantonal, plusieurs universités suisses, telles que l’Université de Genève par exemple, ont mis en place des programmes s’adressant aux assistants-doctorants. Nos résultats suggèrent qu’il pourrait s’avérer judicieux de développer ces programmes en s’intéressant à l’accès à la trajectoire académique, soit dès la phase de recrutement des assistants.

39Globalement, les différences hommes/femmes face à la carrière académique ne sont cependant pas très fortes. Ceci tient au fait que les inégalités ne sont pas constantes, mais varient en fonction des groupes de disciplines. Ainsi, les femmes sont « favorisées » en sciences économiques, médecine ou sciences interdisciplinaires alors qu’on n’observe pas de différences significatives en sciences exactes et naturelles, en droit ou encore en sciences techniques. Finalement, les femmes sont pénalisées en sciences humaines et sociales, soit le groupe de discipline le plus féminisé. Reprenant l’hypothèse de Renata Siemienska (2003), nous avons mis en parallèle ces inégalités avec les perspectives de carrières alternatives. Il en ressort que les inégalités sont particulièrement fortes dans les disciplines où la carrière académique figure parmi les premiers choix, alors que les femmes semblent « favorisées » dans les disciplines où les alternatives sont plus avantageuses. Cette conclusion illustre que la carrière académique, du moins à ce stade, s’inscrit dans un marché du travail hiérarchisé et inégalitaire dans son ensemble. Dès lors, la valeur différentielle de la carrière académique selon les disciplines s’entrelace avec les différences de genre.

40Du point de vue des politiques de l’égalité, ces résultats soulèvent plusieurs questions. Premièrement, les disciplines les plus problématiques ne sont pas nécessairement celles avec le pourcentage de femmes professeures le plus bas comme il est régulièrement mis en avant. À ce stade de la trajectoire académique et en adoptant une perspective longitudinale, ce sont même les disciplines les plus féminisées, celles où les trajectoires alternatives sont les moins prestigieuses, qui apparaissent comme les plus inégalitaires. Deuxièmement, ces résultats soutiennent fortement la position défendue par Nicky Le Feuvre, selon laquelle les formes que prennent les inégalités hommes-femmes varient selon les contextes malgré la constance du constat global (Le Feuvre, 2016). Ce constat souligne l’importance d’étudier les formes spécifiques que prennent les inégalités dans chaque discipline ainsi que leur variation. Deuxièmement, il pose la question de la nécessité d’adapter les politiques à chaque contexte et discipline.

Haut de page

Bibliographie

Abbott A. (1990), « A Primer on Sequence Methods », Organization Science, vol. 1, n° 4, pp. 375-392.

Abbott A. & A. Tsay (2000), « Sequence Analysis and Optimal Matching Methods in Sociology. Review and prospect », Sociological Methods and Research, vol. 29, n° 1, pp. 3-33. (Avec une discussion, pp. 34-76).

Beaufaÿs S. & B. Krais (2005), « Femmes dans les carrières scientifiques en Allemagne : les mécanismes cachés du pouvoir », Travail, genre et sociétés, n° 14, pp. 49-68.

Billari F. C. (2005), « Life Course Analysis: Two (Complementary) Cultures? Some Reflections with Examples from the Analysis of Transition to Adulthood », dans Levy R., Ghisletta P., Le Goff J.-M. , Spini D. & E. Widmer (dir.), « Towards an Interdisciplinary Perspective on the Life Course », Advances in Life Course Research, vol. 10, pp. 267-288.

Brzinsky-Fay C. (2014), « The Measurement of School-to-work Transitions as Processes », European Societies, vol. 16, n° 2, pp. 213-232.

Directorate-General for Research (2009), She figures 2009: Statistics and indicators on gender equality in science. Technical report, European Commission.

Enders J. (2002), « Serving Many Masters: The PhD on the Labour Market, the Everlasting Need of Inequality, and the Premature Death of Humboldt », Higher Education, n° 44, pp. 493-517.

Koller P. & V. Meffre (2010), La Formation et la situation professionnelle des titulaires d’un doctorat. Résultats issus des données du système d’information universitaire suisse et de l’enquête 2007 auprès des personnes nouvellement diplômées, Statistique de la Suisse, Office fédéral de la statistique (OFS).

Le Feuvre N. (2015), Contextualizing Women’s Academic Careers in Cross-national Perspective, GARCIA working papers 3.

Le Feuvre N. (2016), « Femmes et sciences  : apports et écueils des comparaisons internationales », dans Rogers R. & P. Molinier (dir.), Les Femmes dans le monde académique : perspectives comparatives, Rennes, Presses universitaires de Rennes, pp. 65-78.

Leemann R. J. (2002), Chancenungleichheiten im Wissenschaftssystem. Wie Geschlecht und soziale Herkunft Karrieren beeinflussen, Chur/Zürich, Rüegger Verlag.

Leemann R. J., Dubach P. & S. Boes (2010), « Le phénomène du "leaky pipeline" des femmes dans le système universitaire suisse. Identification, à l’aide de données longitudinales, des barrières de genre dans la carrière et les réseaux académiques », Revue suisse de sociologie, vol. 36, n° 2, pp. 299-323.

Leemann R. J. & H. Stutz (2008), Gender and research funding (GEFO). Final report and synthesis, Swiss National Science Foundation.

Luci A. (2011), Les Femmes sur le marché du travail en Allemagne et en France : pourquoi les Françaises réussissent mieux à concilier famille et emploi. Analyses et documents, Paris, Friedrich Erbert Stiftung.

Marry C. (2003), « Genre et professions académiques : esquisse d’un état des lieux dans la sociologie », dans Réflexions sur l’accès, la promotion et les responsabilités des hommes et des femmes à l’École des Hautes Études en Sciences Sociales.

Musselin C. (2008), Les Universitaires, Paris, Éditions La Découverte.

Pigeyre F. & A. Valette (2004), « Les carrières des femmes à l’université : "les palmes de verre du cocotier" », Revue française de gestion, vol. 4, n° 151, pp. 173-189.

Sabatier M., Carrere M. & V. Mangematin (2006), « Profiles of Academic Activities and Careers: Does Gender Matter? An Analysis Based on French Life Scientist CVs », Journal of Technology Transfer, n° 31, pp. 311-324.

Siemienska R. (2003), « Women in Academe in Poland: Winners among Losers », Higher Education in Europe, vol. 25, n° 2, pp. 163-172.

Storni M. & M. Schmid (2008), Les Personnes diplômées des hautes écoles sur le marché du travail. Premiers résultats de l’enquête longitudinale 2007, Statistique de la Suisse, Office fédéral de la statistique (OFS).

Struffolino E., Studer M. & A. E. Fasang (2016), « Social Class, Gender and Family Formation in East and West Germany: Insights from New Sequence Analysis Techniques », Advances in Life Course Research, n° 29, pp. 66-79.

Studer M. (2012), Étude des inégalités de genre en début de carrière académique à l’aide de méthodes innovatrices d’analyse de données séquentielles, Thèse de doctorat, Faculté des sciences économiques et sociales, Université de Genève.

Studer M. (2015), « Comment: On the Use of Globally Interdependent Multiple Sequence Analysis », Sociological Methodology, vol. 45, n° 1, pp. 81-88.

Studer M., Ritschard G., Gabadinho A. & N. S. Müller (2011), « Discrepancy Analysis of State Sequences », Sociological Methods and Research, vol. 40, n° 3, pp. 471-510.

Ulmi M. & E. Maurer (2005), Différence sexuelle et encouragement de la relève dans les sciences, Série d’études dans le cadre du projet SOWI-Disslabor, UniFrauenstelle – Gleichstellung von Frau und Mann, Université de Zürich.

Von Erlach E. & J. Segura (2011), Femmes et hommes dans les hautes écoles suisses : indicateurs sur les différences entre les sexes, Statistique de la Suisse 1032-1100, Office fédéral de la statistique (OFS), Neuchâtel.

Haut de page

Notes

1 Plus de 80% des personnes ayant obtenu leur doctorat en 2002 l’ont financé en occupant un tel type de poste  Storni &eSchmid, 2008, calculs propres).

2 Cette pondération permet de rendre l’échantillon représentatif de l’ensemble des nouveaux diplômés des hautes écoles suisses en 2002, malgré la non-réponse. Elle est calculée sur la base des enregistrements administratifs des hautes écoles. La somme des poids est égale à la taille de l’échantillon.

3 Nous utilisons ici les termes de disciplines féminisées lorsque le pourcentage de femmes est supérieur à 43%, soit le pourcentage global de femmes parmi les nouveaux titulaires de Master. En Suisse, ceci revient à considérer les disciplines où les femmes sont majoritaires (plus de 50%), si l’on excepte « roit  où les femmes représentent 47% des effectifs, ce qui est proche du seuil de 43%.

4 Nous utilisons ici l’«ptimal matching avec des coûts constants, ce qui revient à considérer de manière usuelle que tous les états de la trajectoire sont également différents les uns des autres.

5 Pour rappel, les arbres de régression fonctionnent de la manière suivante : o. commence par regrouper toutes les séquences dans un nœud initial que l’on partitionne ensuite en deux en fonction de l’une variable explicative. Parmi toutes les partitions binaires possibles que l’on peut créer à partir d’une des variables explicatives, on sélectionne celle qui explique la plus grande part de la dispersion des séquences, c’est-à-dire ayant le Pseudo-R2 le plus élevé. On répète ensuite l’opération sur chaque nœud de manière récursive. La procédure s’arrête lorsqu’aucune des partitions n’est statistiquement significative.

6 L’échantillon de ces régressions est donc plus petit, car restreint aux personnes en emploi.

7 Ce que nous avons vérifié à l’aide d’un test du rapport de vraisemblance dont les détails ne sont pas présentés ici par souci de simplicité.

8 Dans une autre publication, naus avons également présenté des analyses de régressions sur les salaires (plutôt que sur une évaluation subjective des salaires) qui conduisent aux mêmes conclusions (Studer, 2012).

Haut de page

Table des illustrations

Titre Fig. 1 : Arbre de régression sur les trajectoires en fonction du sexe et des groupes de disciplines. Les trajectoires d’un nœud sont représentées à l’aide d’un chronogramme
URL http://journals.openedition.org/sociologies/docannexe/image/11906/img-1.png
Fichier image/png, 117k
Titre Fig. 2 : Arbre de régression sur les trajectoires en fonction du sexe et des groupes de disciplines. Les caractéristiques des éclatements sont représentées à des séquences d’états typiques.
URL http://journals.openedition.org/sociologies/docannexe/image/11906/img-2.png
Fichier image/png, 144k
Haut de page

Pour citer cet article

Référence électronique

Matthias Studer, « Suite au Master : inégalités hommes/femmes et compétition entre carrières académiques et non académiques »SociologieS [En ligne], Dossiers, mis en ligne le 27 octobre 2019, consulté le 25 janvier 2022. URL : http://journals.openedition.org/sociologies/11906 ; DOI : https://doi.org/10.4000/sociologies.11906

Haut de page

Auteur

Matthias Studer

PRN LIVES – Surmonter la vulnérabilité : perspective du parcours de vie, Institut de démographie et de socioéconomie, Université de Genève (Suisse) – Matthias.Studer@unige.ch

Haut de page

Droits d’auteur

Licence Creative Commons
Les contenus de la revue SociologieS sont mis à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Pas de Modification 3.0 France.

Haut de page
Search OpenEdition Search

You will be redirected to OpenEdition Search