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MaSala : Simulateur de la masse salariale dans l’enseignement en Fédération Wallonie-Bruxelles

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Titre :	MaSala : Simulateur de la masse salariale dans l’enseignement en Fédération Wallonie-Bruxelles : Méthodologie, perspectives et scénarios (2024)
Auteurs :	Elodie Lecuivre, Auteur ; J.-M. Paul, Auteur ; Henri Bogaert, Auteur ; A. Dufays, Collaborateur ; C. Caytan, Collaborateur
Type de document :	Article : Article de revue
Dans :	Cahiers de recherche du CERPE (Centre de recherches en économie régionale et politique économique) (N°118, 2024/06)
Article en page(s) :	181 p.
Langues:	Français
Sujets-matières :	personnel de l'enseignement rémunérations statistiques
Résumé :	" Le simulateur MaSala est un nouvel outil de projection de la masse salariale de l’enseignement en Fédération Wallonie-Bruxelles qui a été mis au point et développé par le CERPE, en partenariat avec l’Administration de l’Enseignement. L’approche retenue consiste à projeter de façon dynamique et déterministe des données très désagrégées, tout en n’allant pas jusqu’à la projection de la trajectoire professionnelle de chaque membre du personnel. Cette désagrégation permet, comme dans les modèles de microsimulation, de mieux identifier les mécanismes. Il est ainsi possible d’introduire plus précisément des changements dans les paramètres (découlant de la législation, des accords salariaux et du contexte démographique ou macroéconomique) ainsi que des réformes et d’en identifier aussi bien les impacts structurels que les aspects redistributifs. L’application du modèle permet de réaliser un exercice de projection : les perspectives d’évolution de la masse salariale dans l’enseignement pour la prochaine législature (2024-2029). Une série de scénarios alternatifs à cette projection de référence sont ensuite testés afin de valider les résultats du modèle et de se rendre compte de leur sensibilité à des modifications de paramètres".
Note de contenu :	Table des matières Avant-propos 2 Abstract 3 Liste des figures 6 Liste des tableaux 7 Introduction 9 Chapitre 1 - Le simulateur MaSala : méthodologie 10 1. Les données 10 1.1. Les données de base : le fichier des rémunérations 10 1.2. Les entités et les principales variables du modèle 10 1.3. Regroupement des entités et des variables associées dans un tableau : le fichier F 14 2. Le modèle 21 2.1. Formulation générale du modèle 21 2.2. Formalisation du modèle 22 2.3. Algorithme de projection 39 Représentation schématique du programme 39 Algorithme résumé 40 3. L’estimation et la méthode de projection des paramètres 43 3.1. Les variables exogènes et paramètres de contexte 45 La démographie: la population concernée par chaque niveau d’enseignement 46 L’indexation et les législations salariales 47 Les conditions légales d’accès à la pension 48 3.2. Les paramètres comportementaux 48 La population scolaire et les taux de fréquentation 48 L’évolution du personnel en place 52 Les caractéristiques des membres du personnel à l’entrée 71 3.3. Les paramètres et variables de politique de l’enseignement 77 Les besoins en ETP et les taux d’encadrement 78 Les accords salariaux 81 Les règles implicitement intégrées dans les paramètres comportementaux 82 Chapitre 2 - Perspectives d’évolution de la masse salariale dans l’enseignement en Fédération Wallonie-Bruxelles pour la législature 2024-2029 84 1. Contexte démographique et macroéconomique 84 2. Résultats 87 3. Analyse des résultats 92 Chapitre 3 - Scénarios alternatifs : test du modèle et analyse de sensibilité des résultats à des modifications de paramètres 103 1. Les scénarios liés au contexte·103 1.1. L’indexation 103 1.2. Les cotisations patronales 104 1.3. La démographie 107 2. Les scénarios liés à des décisions politiques 110 2.1. Les barèmes 110 2.2. La prime de fin d’année 111 2.3. Le taux d’encadrement·112 2.4. Les changements de barème 114 2.5. Les changements d’état 117 3. Résumé de l’impact des différents scénarios sur la masse salariale totale 121 Résumé et conclusion 123 Annexes 130 1. Calcul du coût unitaire du personnel de l’enseignement en Fédération Wallonie-Bruxelles 130 2. Algorithme permettant de calculer le numérateur des taux de passage entre états 132 3. Comparaison des taux de passage entre états calculés sur les 5 dernières années 136 4. Objectifs à atteindre par sous-niveau, catégorie de fonction, barème et titre pédagogique (basés sur les observations 2023) 153 5. Répartition à l’entrée par ancienneté et âge pour chaque sous-niveau et catégorie de fonction (basée sur les observations 2023) 158 Références 172
Fonds :	Courant

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