Interpréter les variables de satisfaction : l'exemple de la durée du travail

Les réponses données par les personnes lorsqu'on les interroge sur leur niveau de satisfaction dans divers domaines (leur emploi, leur situation financière, etc.) sont délicates à interpréter. Elles mêlent en effet réalité et perception. Certes, on le constate régulièrement, la satisfaction exprimée par l'individu est corrélée avec des facteurs objectifs décrivant sa situation. Mais cette corrélation passe aussi par des éléments plus subjectifs et qui tiennent à la manière dont la personne évalue la situation qu'elle vit. L'objet de l'étude est de montrer que le caractère hybride de ces variables n'empêche pas de les utiliser avec profit. Au contraire, ces variables sont précieuses car elles permettent, lorsqu'elles sont couplées à des données objectives, d'inférer ou d'estimer des grandeurs qui sont inobservées ou qui sont très difficiles à mesurer directement. Mais cela ne vaut que si on est capable d'isoler ou de contrôler les facteurs personnels qui interviennent dans l'expression de la satisfaction. Pour illustrer le propos, nous prenons un cas pratique, celui de la satisfaction exprimée par le salarié vis-à-vis de son temps du travail. A l'aide d'un modèle très simple, nous montrons que la satisfaction exprimée nous permet en théorie, en connaissant le nombre d'heures effectivement travaillées, d'inférer la distribution des préférences individuelles en matière de durée hebdomadaire du travail. Le modèle permet aussi de repérer les points de difficulté tenant à la nature subjective de la variable de satisfaction, de manière à pouvoir intervenir en connaissance de cause lors de la phase d'estimation. En nous appuyant sur les huit vagues 1994-2001 de la partie française du Panel Européen des Ménages, nous estimons la valeur moyenne des heures préférées. Nous montrons que des modèles «naïfs», c'est-à-dire des modèles qui ignoreraient la spécificité des variables de satisfaction, donnent des estimations des heures préférées substantiellement biaisées.