Dernière mise à jour à 09h48 le 31/10
La Chine a intensifié ses efforts pour traiter les arriérés de salaires des travailleurs migrants, avec pour objectif d'éradiquer les défauts de paiement de salaires d'ici 2020, a annoncé mercredi un responsable.
Le pays a réalisé des progrès vers cet objectif, puisque la proportion de travailleurs migrants ruraux victimes de défaillances dans le versement de leurs salaires a diminué, a indiqué Wang Cheng, responsable du groupe dirigeant chargé de l'élimination des défaillances salariales pour les travailleurs migrants du Conseil des Affaires d'Etat, lors d'une conférence de presse.
En 2018, environ 0,6% de travailleurs migrants ruraux interrogés étaient en situation de défaut de paiement de salaires, contre 4% en 2008, a indiqué M. Wang, citant les résultats du suivi effectué par le Bureau d'Etat des Statistiques.
Le pays mènera une campagne hivernale sur les défaillances de paiement de salaires du 15 novembre 2019 à la fête du Printemps 2020, a précisé M. Wang.
De 2011 à septembre 2019, les autorités chinoises chargées des ressources humaines ont transmis plus de 26.719 dossiers relevant du pénal pour défaut de paiement des salaires aux agences de la sécurité publique, et 7.674 employeurs ont été condamnés à des peines d'emprisonnement ou de réclusion, a rappelé M. Wang.
L'organe législatif suprême du pays a approuvé un amendement à la loi pénale en 2011, selon laquelle la malveillance dans la défaillance de versement des salaires constituait un crime, et que les employeurs qui refusent intentionnellement de payer les salaires risquent jusqu'à sept ans de prison.
En 2017, la Chine a commencé à mettre sur liste noire les employeurs impliqués dans des défaillances salariales, tout en diminuant leurs notations de crédit et leurs qualifications dans les appels d'offres, a indiqué M. Wang.
Au cours du premier semestre 2019, un total de 4,2 milliards de yuans (612,24 millions de dollars) d'arriérés de salaires ont été recouvrés et payés à environ 443.000 travailleurs, d'après les données officielles.