Les méthodes économétriques d'évaluation

Nous passons ici en revue les développements récents dans le domaine des méthodes microéconométriques d'évaluation. Dans cette littérature, le modèle statistique de référence est le modèle causal de Rubin, dont nous rappellerons la forme et les hypothèses. Ce modèle est un cadre adapté pour définir et étudier les conditions d'identification de l'effet, par exemple, du passage par un dispositif de la politique active de l'emploi. Nous insistons également sur la définition et l'identification des différents paramètres pertinents pour l'évaluation, tels que les effets moyens et marginaux du dispositif sur l'emploi ou les salaires des bénéficiaires. Nous explicitons en particulier les hypothèses qui permettent d'identifier l'effet moyen ou marginal du dispositif dans la situation virtuelle (dite contrefactuelle) où les bénéficiaires du dispositif ne pourraient y accéder. À chaque type d'hypothèses (sélection sur variables inobservables, indépendance conditionnelle des variables de résultats et de l'entrée en dispositif, etc.) correspond généralement un estimateur particulier. Nous mettons plus particulièrement l'accent sur les estimateurs par appariement pour le modèle de sélection sur variables observables, ainsi que sur les méthodes des doubles différences et de régression avec discontinuité pour le modèle de sélection sur variables observables et inobservables

Humanities · Advanced Causal Inference Techniques · Labor market dynamics and wage inequality · Mathematics · Philosophy · Spatial and Panel Data Analysis

• Une évaluation de l’effet de la réforme de 2003 sur les départs en retraite. Le cas des enseignants du second degré public

  Open Access•Manuella Baraton, Magali Beffy et al.•Economie et Statistique /…•2011

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• La survenue du cancer

  Open Access•Thomas Barnay, Mohamed Ali Ben Halima et al.•Economie et Statistique /…•2015

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• Adoption of innovation and farm productivity in the Sudano-Saharan zone in Cameroon

  Open Access•André Dumas Tsambou, Nelson Sergeo Tagang Tene•Cogent Social Sciences•2024

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• Cameroon’s adaptation to climate change and sorghum productivity

  Open Access•Nelson Sergeo Tagang Tene•Cogent Social Sciences•2022

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• Impacts of community policing on security

  Dominique Wisler, Silva Monti-Ohannessian et al.•Police Practice and Research•2021

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• Le prêt à la création d'entreprises est-il efficace

  Françoise Bastié, Sylvie Cieply•Revue économique•2013

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• Les expérimentations aléatoires, le « gold standard » des méthodes d’évaluation d’impact

  Arthur Jatteau•Regards croisés sur l'économie/Rega…•2018

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• Assignment to Treatment Group on the Basis of a Covariate

  Open Access•Donald B Rubin•Journal of Educational Statistics•1977

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• Estimating the Effect of Financial Aid Offers on College Enrollment

  Open Access•Wilbert Van Der Klaauw•International Economic Review•2002

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• Characterizing Selection Bias Using Experimental Data

  James Heckman, Hidehiko Ichimura et al.•Econometrica•1998

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• Choosing among Alternative Nonexperimental Methods for Estimating the Impact of Social Programs

  James J Heckman, Joseph Hotz et al.•Journal of the American…•1989

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• The role of the propensity score in estimating dose-response functions

  Guido W Imbens, G Imbens•Biometrika•2000

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• Minimum Wages and Employment

  David Card, Alan B Krueger•American Economic Review•2000

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• Some Thoughts on the Distribution of Earnings 1

  A D Roy•Oxford Economic Papers•1951

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• Matching As An Econometric Evaluation Estimator

  James J Heckman, Hidehiko Ichimura et al.•The Review of Economic Studies•1998

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• The Economics and Econometrics of Active Labor Market Programs

  Open Access•James J Heckman, Robert J Lalonde et al.•Handbook of labor economics•1999

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• Causal Effects in Nonexperimental Studies

  Rajeev Dehejia, Rajeev H Dehejia et al.•Journal of the American…•1999

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• Field experiments in economics

  Open Access•Steven D Levitt, John A List•European Economic Review•2009

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• The central role of the propensity score in observational studies for causal effects

  Paul R Rosenbaum, Donald B Rubin•Biometrika•1983

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• Matching As An Econometric Evaluation Estimator

  James J Heckman, Hidehiko Ichimura et al.•The Review of Economic Studies•1997

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• Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies.

  Donald B Rubin•Journal of Educational Psychology•1974

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• Identification and Estimation of Local Average Treatment Effects

  Guido W Imbens, Joshua D Angrist•Econometrica•1994

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• How Much Should We Trust Differences-In-Differences Estimates?

  M Bertrand, Esther Duflo et al.•The Quarterly Journal of Economics•2004

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• Constructing a Control Group Using Multivariate Matched Sampling Methods That Incorporate the Propensity Score

  Paul R Rosenbaum, Donald B Rubin•The American Statistician•1985

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• Instrumental Variables

  James J Heckman, James Heckman•The Journal of Human Resources•1997

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• Estimating the Effect of Training Programs on Earnings

  Orley Ashenfelter•The Review of Economics and…•1978

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• An Evaluation of the Swedish System of Active Labor Market Programs in the 1990s

  Barbara Sianesi•The Review of Economics and…•2004

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• Les contrats et stages aidés

  Open Access•Karl Even, Tristan Klein et al.•Economie et Statistique /…•2007

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• Subsidised Training and Youth Employment

  Open Access•Thierry Magnac•The Economic Journal•2000

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• Instruments of development

  Angus Deaton•National Bureau of Economic…•2009

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• The Impact of the Mariel Boatlift on the Miami Labor Market

  David Card•Industrial and Labor Relations…•1990

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