[W3] Autres méthodes empiriques et la recherche des régularités
Introduction au raisonnement économique
Séance 3
Cours sur l'identification
- Mécanismes
- Causalités
- Tester les théories
- Evaluer l'impact des politiques publiques
Aller au delà des corrélations
I.Introduction: Corrélation ou causalité?
Article qui disait que le cannabis augmenterait les risques d'affection psychiatriques
Or, dans l'article, il est dit que les auteurs du travail refusent d'établir une relation directe entre les deux. Différence entre corrélation et causalité.
A) Causalité inverse: Salaire minimum et chômage
Prendre une période où l'emploi change et où le salaire minimum augmente ne suffit pas pour déterminer si il y a une causalité. Deux raisons à cela:
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Décision du gouvernement d'augmenter le salaire minimum n'est pas prise à n'importe quel moment
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Ce qui nous intéresse est en fait de savoir si les entreprises vont ou non continuer à embaucher autant après une hausse du salaire minimum.
B) Prix et quantités. Corrélation positive, négative ou nulle?
C) Histoire de l'identification
- S'est développée pendant la première moitié du XXème
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Cowles Comission à partir de 1932
-
Idée que l'économie est simplement une science et donc qu'il y a un coté quantitatif
II. La causalité au sens de Granger
-Assez restrictive mais concept très intéressant
Stratégie 1 : regarder le « timing » : exemple de la relation entre évolution du PIB et évolution de la consommation. La consommation semble suivre les évolutions du PIB mais 2 trimestres après
B) Définition
X cause Y si les valeurs « passées » de X ont un impact sur les valeurs actuelles ou futures de Y
C) Avantages du concept
Permet de comprendre la causalité réciproque -> cercles vertueux sur le long terme
Et donc les effets d'une politique sur le long terme -> impact qui peut apparaître 10 ans après
D) Limites du concept
Puisque les agents économiques anticipent, la causalité de Granger peut attribuer de fausses causalités.
Exemple de qq1 qui prend son parapluie le matin parce qu'il voit des nuages. Chaque soir quand il rentre il pleut. Il n'y a pas de causalité entre les deux mais une corrélation.
Etude de deux économistes italiens (Barbarino et Mastrobuoni): lien entre les libérations de prisonniers et la criminalité en Italie. Aout 2006: libération massive de prisonniers (20 000) par le pape. A ce même moment le nombre de vols de banques a explosé.
Il y a en fait une anticipation des agents de ces libérations ce qui amène cette explosion et pas le nombre de vols qui amènent les amnisties
Conclusion: Il faut regarder la temporalité des évenements ce qui permet de cerner la cause et les effets.
III. Les méthodes expérimentales -> expériences aléatoires / expériences contrôlées
Théories testées sur un échantillon d'individus
A) Stratégie: l'expérience
S'inspirer des études médicales: un groupe de traitement et un groupe de contrôle
Groupes doivent être très proches les uns des autres + Choix aléatoire des personnes
B) Exemple de la prime pour l'emploi au Canada
Self-sufficiency project : 9000 familles mono-parentales sans emploi ont recu un complément salarial de 25% lors de leur retour à l'emploi et ce pendant 1 à 3 ans.
Idée de comparer le taux d'emploi du groupe qui recoit ce bonus et l'autre qui ne le recoit pas.
Hausse incroyable au début de la période (de 5% à 30%)
Mais en fait le contexte économique était très favorable au Canada et tous les groupes ont vu leur taux d'emploi progresser.
C) Méthode : différence-en-différence
Il faut voir la différence entre groupe de contrôle et groupes traités -> le groupe traité peut voir son taux d'emploi baisser MAIS de manière moindre que le reste de la population. Dans ce cas, la mesure a marché.
IV. Les méthodes quasi-expérimentales
A) Méthode
Fabrication de groupes de traitement et de contrôle
Prendre des évènements soudains, massifs -> comme un changement brutal de politique économique
Sur le salaire minimum: On cherche l'effet sur les entreprises
B) Exemple l'étude de Card
Idée comparer des régions affectées: en 1988, Californie augmente son salaire minimum de 24%
11% des travailleurs et 50% des jeunes adultes payés moins de 4,25$ qui était le nouveau salaire minimum.
Prendre des Etats environnants qui n'ont pas augmenté leur salaire minimum pour comparer.
Vision conventionnelle est remise en cause -> il n'y a pas forcément une baisse du taux d'emploi si y'a une hausse du salaire minimum
V. Méthodes instrumentales
A) Productivité et niveau d'étude
Une année d'étude = 10% de salaire en plus
B) Problème des facteurs manquants
Mais facteurs manquants peuvent renforcer la corrélation et il n'y a pas forcément de causalité.
Venir d'une famille aisée = plus de contacts et donc un bon revenu sans forcément faire beaucoup d'études ou un « talent » spécifique (ex: sport) rien à voir avec les études
Pour trouver la causalité -> dupliquer des individus... ; faire des Twin studies pour réduire au maximum les écarts entre les individus étudiés
C) Recettes pour trouver la causalités
Expérience contrôlée: donner des aides au Mexique aux familles qui envoyaient leurs enfants à l'école au lieu de les faire travailler.
Angrist et Krueger : 1% d'écart de revenu entre les trimestres de naissance
D) Méthode des instruments
Généralise les moindres carrés
VI. Conclusion
Différentes méthodes:
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Régressions naïves
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Séries temporelles et timing (Granger)
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Expériences aléatoires
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Expériences naturelles ou quasi-expériences
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Méthodes instrumentales (différence-en-différence)