De nombreuses études quantitatives sur les écarts salariaux menées par les universités canadiennes utilisent les données administratives sur les salaires provenant des services des ressources humaines des universités. Les conventions collectives de certaines associations de personnel académique contiennent des accords sur le partage des données avec l’établissement, en vertu desquels l’administration fournit chaque année des données salariales à l’association. Les associations peuvent tenir leur propre base de données sur les salaires afin d’enquêter sur les anomalies salariales ou d’effectuer un suivi régulier des écarts salariaux corrigés.
Dans certains cas, les associations peuvent avoir beaucoup de mal à obtenir les données sur les salaires auprès de l’administration. Pour son étude sur les écarts salariaux, le comité du personnel enseignant de l’Université de l’Alberta a résolu son problème de données en utilisant la liste « sunshine » des hauts salaires des fonctionnaires de la province pour compiler sa propre base de données sur les salaires. Cependant, cette approche a nécessité de saisir manuellement une grande quantité de données afin de créer des variables essentielles pour une analyse des disparités salariales.9
Une autre approche pour obtenir des données sur les salaires peut consister à utiliser les données sur le personnel enseignant à temps plein du Système d’information sur le personnel enseignant des universités et collèges (SIPEUC) de Statistique Canada. Le SIPEUC collecte des données institutionnelles sur les salaires universitaires, par genre, âge, rang, discipline, année de diplôme et autres variables pouvant influer sur les salaires. L’ACPPU tient les données longitudinales du SIPEUC par établissement à la disposition des associations de personnel académique.
Pour les autres variables, si l’établissement ne souhaite pas les divulguer, un plan de recherche peut être établi afin de creuser plus profondément les problèmes et les causes potentielles de l’écart salarial qui peuvent présenter un intérêt. Par exemple, un échantillon peut être constitué sur une base volontaire à partir de membres du personnel enseignant afin d’établir s’il existe un écart nécessitant une analyse plus approfondie. Les données sur l’auto-identification des membres du personnel enseignant peuvent également être utiles pour comprendre les iniquités d’un point de vue intersectionnel.10 L’étude sur le personnel enseignant de l’Université de l’Alberta a utilisé les données sur le statut de minorité visible pour examiner les interactions potentielles entre les préjugés sur le genre et les préjugés raciaux sur le salaire.
Certaines études ont également utilisé des données d’enquête, qui peuvent être utiles pour étudier les iniquités en emploi. L’étude menée par l’Université de la Colombie-Britannique en 2010 souligne que certaines universités ont utilisé les études sur « l’ambiance de travail » pour comprendre les facteurs systématiques des disparités salariales, soulignant que les mécanismes de correction salariale eux‑mêmes ne permettent généralement pas d’empêcher les disparités salariales liées au genre.11
9 Les détails concernant la collecte de données aux fins de cette étude figurent à la page 2 du rapport :
Rosychuk, Rhonda J. et coll. « Gaps in Professorial Compensation by Gender, Visible Minority, and Indigenous Peoples at the University of Alberta », AASUA. 2017: MergedFile (aasua.ca)
10 Fait important, il peut exister de nombreuses restrictions pour lier les données d’enquête et les données sur les salaires, comme l’a expliqué Michael Ornstein dans son analyse des anomalies salariales à l’Université Windsor en 2002.
11 Karen Bakker et coll. « An analysis of the Gender Pay Gap in Professorial Salaries at UBC: Report on the Pay Equity (Data) Working Group », 2010: Microsoft Word - Gender Pay Gap in Professorial Salaries at UBC Jan312011 _Autosaved_