Compléter la révolution : améliorer la réalité, les principes et l'impact de la révolution de la crédibilité de l'économie. – REALLYCREDIBLE

Les économistes appliqués évaluent régulièrement l'effet des politiques économiques. Par exemple, quel est l'effet de l'augmentation du salaire minimum sur l'emploi ? Angrist et Pischke (2010) soutiennent que l'économie appliquée a récemment connu une « révolution de la crédibilité » : en adoptant des méthodes transparentes pour évaluer les politiques, les économistes appliqués ont accru la crédibilité de leurs conclusions et l'impact de leur travail.
Dans la première partie de cette proposition, je montre que la révolution de la crédibilité n'est pas terminée. La régression à effets fixes bidirectionnels, une méthode d'évaluation des politiques utilisée dans pas moins de 26 % des articles les plus cités récemment publiés dans l'American Economic Review, repose sur l'hypothèse que l'effet de la politique est constant, d'une unité à l'autre et dans le temps. Dans la plupart des applications, cette hypothèse n'est pas crédible. Par conséquent, je propose une série de nouveaux estimateurs de différences dans les différences, qui ne reposent pas sur cette hypothèse d'effet constant, et qui peuvent être utilisés dans pratiquement toutes les applications où des régressions à effets fixes ont été utilisées. Dans la deuxième partie de cette proposition, je soutiens que l'accent mis par la révolution de la crédibilité sur les estimateurs impartiaux peut être difficile à défendre, car la variance compte également. J'explore deux manières de compenser le biais et la variance. La première revient à combiner un estimateur non biaisé et un estimateur biaisé mais potentiellement plus efficace d'un même paramètre. La seconde revient à dériver l'estimateur minimax de l'effet de la politique, sous l'hypothèse que cet effet ne peut pas être supérieur à une constante B (potentiellement grande).
Enfin, la troisième partie étudie l'impact potentiel de la « révolution de la crédibilité ». Plus précisément, je mènerai un essai contrôlé randomisé pour mesurer l'effet de suivre un cours en ligne présentant des évaluations de politiques, dans deux populations très différentes : les décideurs et les membres du grand public, en se concentrant sur les individus ayant une faible confiance dans les institutions de ce deuxième groupe.