L’impact de la fertilité des femmes sur l’offre de travail aux Etats-Unis à la fin des années 70

Résumé du document

Malgré les grandes conquêtes de mai 68 en termes de parité hommes-femmes et d'émancipation de la femme, les questions du temps partiel féminin subi, des inégalités de salaire, et de discrimination sur le marché de l'emploi persistent encore en 2012 dans des pays économiquement développés (et bien sûr dans les PED). La maîtrise des naissances est également une avancée majeure, mais tardivement acquise surtout en France. En effet, cela a notamment permis et contribué à l'entrée massive des femmes sur le marché du travail au début des années 70 pour la France, des années 60 pour les Etats-Unis. L'impact du nombre d'enfants sur la carrière des femmes est encore aujourd'hui souligné car elles sont bien entendu amener à arbitrer entre carrière et famille nombreuse. Il est donc intéressant de se pencher sur une étude économétrique analysant l'impact de la fertilité des femmes sur l'offre de travail aux Etats-Unis à la fin des années 70. L'étude a été réalisée par Pr. William Evans de l'université du Maryland, en 1996. Il a travaillé en collaboration avec Joshua Angrist dans l'article « Children and their parents'labor supply : evidence from exogenous variation in family size », publié dans l'American Economic Review, Vol. 88, No. 3, 450-477.

Extraits

[...] On peut également supposer que l'âge détermine la quantité d'offre de travail féminin. On introduit donc cette variable dans la régression. La constante assez forte suggère des variables omises. On peut donc légitimement abandonner les variables Boy1st, Boy2nd, Samesex qui ne sont pas statistiquement significatifs et qui n'améliore pas la qualité de l'ajustement. Estimation Weeksm1 = β0 + β1 Agem1 + D1i Morekids La qualité de l'ajustement a été légèrement améliorée. L'âge de la femme est une variable statistiquement significative au seuil de on rejette donc l'hypothèse nulle. [...]

[...] En effet, Morekids si la mère a eu plus de 2 enfants. Boy1st si le 1er enfant était un garçon. Boy2nd si le 2e enfant était un garçon. Samesex si les deux premiers enfants sont du même sexe. Agem1 est l'âge de la mère au moment du sondage. Black si la mère est Noire. Hispan si la mère est Hispanique. Othrace si la mère n'est ni Blanche, ni Noire, ni Hispanique. Et enfin Weeksm1 est la variable expliquée, c'est le nombre de semaines travaillées pour la mère en 1980. [...]

[...] INTRODUCTION Malgré les grandes conquêtes de mai 68, avec le MLF en termes de parité hommesfemmes et d'émancipation de la femme, les questions du temps partiel féminin subi, des inégalités de salaire, et de discrimination sur le marché de l'emploi persistent encore en 2012 dans des pays économiquement développés (et bien sûr dans les PED). La maîtrise des naissances est également une avancée majeure, mais tardivement acquise surtout en France. En effet, cela a notamment permis et contribué à l'entrée massive des femmes sur le marché du travail au début des années 70 pour la France, des années 60 pour les Etats-Unis. L'impact du nombre d'enfants sur la carrière des femmes est encore aujourd'hui souligné car elles sont bien entendu amener à arbitrer entre carrière et famille nombreuse. [...]

[...] La scolarité permet aux mères de fournir plus d'offre de travail et la période de post 45 ans est clairement la période où les femmes sont en général le plus disponible pour travailler. Cependant, il est nécessaire de souligner que ces résultats datent de 1979 et donc qu'aujourd'hui les résultats seraient probablement différents. La constante est devenue négative avec l'ajout d'Agem1. Estimation Weeksm1 = β0 + β1 Agem1 + D1i Morekids + D5i Black + D6i Hispan + D7i Othrace Intégrer les statistiques ethniques concernant les mères permet d'améliorer l'ajustement, de plus les variables Black et Othrace sont statistiquement significatives au seuil de 1%. [...]

[...] ESTIMATIONS Corrélations entre variables Coefficients de corrélation utilisant les observations 1 - valeur critique (bilatéral) = 0,0113 pour n = 30000 morekids 1,0000 boy1st - boy2nd - samesex agem - weeksm1 - -0,0034 morekids boy1st boy2nd samesex agem1 black hispan 0,0766 -0,0009 -0,0042 -0,0056 -0,0513 - othrace -0,0258 - morekids boy1st boy2nd samesex agem1 black hispan othrace weeksm1 La matrice de corrélation nous montre que les variables les plus corrélées à l'offre de travail sont Morekids, Agem1 et Black. Par la suite, les estimations montreront à quel point la corrélation est importante. On note également que les variables exogènes sont entre elles assez peu corrélées. Estimations à l'aide des MCO Estimation 1 Source : ISBN 978-92-64-05458-5 ; Perspectives économiques de l'OCDE 85. [...]