Méthodes d'analyse longitudinale (enquêtes, panels, pseudo-panels) appliquées à la consommation et aux études d'opinion auprès des ménages. – MALDI

Méthodes d'analyse longitudinale (enquêtes, panels, pseudo-panels) appliquées à la consommation et aux études d'opinion auprès des ménages (MALDI) Resumé Objectifs : La plupart des analyses empiriques sont effectuées aujourd'hui sur des données individuelles d'enquêtes ou de panels (conjointement avec le développement des méthodes expérimentales). De grandes avancées ont été opérées dans le traitement de ce type de données, en particulier par l'école américaine (par exemple dans les analyses empiriques du marché du travail, l'estimation de fonctions de demande ou l'évaluation des politiques publiques). Demeurent néanmoins d'importantes difficultés : en premier lieu, l'hétérogénéité non expliquée est très importante dans les estimations sur données individuelles, généralement plus de 80% de la variance totale. Cette hétérogénéité rend sensible l'effet des erreurs de mesure, fréquentes justement sur ce type de données. En conséquence, les analyses empiriques ont prouvé l'existence de biais d'endogénéité importants, par exemple pour les consommations désagrégées (Cardoso-Gardes, 1996 ; Gardes et al., 1996, Gardes et al. 2005 ; Kamwij, Gardes, Starzec et al., 2006). Un premier objectif de cette recherche consistera à comparer diverses méthodes récentes de traitement de l'hétérogénéité non observée. En deuxième lieu, ces biais s'accompagnent d'une différenciation des lois de consommation estimées sur données d'enquête ou sur séries temporelles qui interdit d'utiliser les estimateurs d'enquêtes pour prévoir des évolutions. On observe également que les spécifications dynamiques sont généralement pertinentes, mais qu'elles ne peuvent être utilisées sur données transversales du fait de l'absence de données retardées: il convient donc d'étudier les variations des estimateurs entre les spécifications statiques et dynamiques d'un même modèle (par exemple une courbe d'Engel estimées sur une enquêtes de Budgets des Ménages : voir Gardes-Starzec, 2003), ainsi que les différences des estimations en cross-section et série temporelle d'un même modèle, statique ou dynamique. En troisième lieu, le méthode d'appariement généralement utilisées pour constituer des pseudo-panels à partir d'enquêtes répétées consiste à définir une distance par un croisement de critères, tels ceux que nous avons cités concernant les ménages : on apparie alors les moyennes empiriques d'une même cellule définie par ces critères, pour les différentes périodes. D'autres moyens d'appariement doivent être comparées à cette méthode classique. Par ailleurs, la création de pseudo-panels s'accompagne d'un trade-off entre la taille des cellules et leur homogénéité, qui doit être analysé empiriquement (une première étude a été opérée par Verbeek-Nijman, 1993). Enjeux : Le premier enjeu méthodologique concerne l'estimation des modèles dans les deux dimensions, transversale et temporelle, et l'interprétation, d'un double point de vue économique et économétrique, d'une éventuelle différence entre ces deux dimensions. Le deuxième enjeu méthodologique concerne la comparaison internationale des paramètres d'un même modèle estimés sur des données individuelles. En effet, ce type de comparaison est généralement effectué sur données agrégées, du fait de la différence des méthodes d'enquête et des nomenclatures d'un pays à l'autre (L'Emploi dans les Services, Contrat Européen DEMPATEM 2001-2003 ; Kamwij, Gardes, Starzec et al., 2006). Une comparaison sur données individuelles fournirait un enseignement beaucoup plus précis et riche, avec la possibilité de comparer divers sous-populations de pays et d'époques différentes. Cette comparaison internationale reprend en quelque sorte, à partir de données individuelles, le grand projet d'Henri Theil, qu'il mena partiellement avec ses disciples par l'étude de séries temporelles macroéconomiques. Le troisième enjeu méthodologique concerne l'analyse des causalités à partir de données d'enquête, dans la seule dimension transversale ou en.