{"id":134182,"date":"2019-09-23T11:00:51","date_gmt":"2019-09-23T11:00:51","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2019\/09\/huber-10-2019fr\/"},"modified":"2023-08-24T00:04:15","modified_gmt":"2023-08-23T22:04:15","slug":"huber-10-2019fr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/2019\/09\/huber-10-2019fr\/","title":{"rendered":"L\u2019abondance de donn\u00e9es am\u00e9liore l\u2019\u00e9valuation des politiques publiques"},"content":{"rendered":"

Quel est l\u2019impact des cours de formation continue sur la r\u00e9int\u00e9gration des ch\u00f4meurs, ou celui des services de garde d\u2019enfants sur l\u2019emploi des parents\u00a0? Quelle influence peut avoir une r\u00e9forme des rentes sur l\u2019\u00e2ge de la retraite\u00a0? L\u2019\u00e9valuation des politiques publiques permet de r\u00e9pondre \u00e0 ce type de questions. \u00c0 partir d\u2019un ensemble de donn\u00e9es, elle cherche \u00e0 pr\u00e9ciser l\u2019effet d\u2019une mesure d\u00e9termin\u00e9e (par exemple la formation continue) sur un r\u00e9sultat vis\u00e9 (comme le retour \u00e0 l\u2019emploi). Elle constitue souvent le fondement des analyses co\u00fbts-avantages des interventions des pouvoirs publics.
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\nPour d\u00e9finir avec pr\u00e9cision l\u2019effet d\u2019une mesure, il faut que tous les param\u00e8tres pouvant influencer le r\u00e9sultat restent constants dans les groupes soumis \u00e0 la mesure et dans ceux qui ne le sont pas. Par exemple, la comparaison des salaires moyens de deux groupes avec et sans formation continue ne livre d\u2019information probante sur cet effet que si les caract\u00e9ristiques pertinentes de ces groupes (\u00e2ge, formation, exp\u00e9rience professionnelle, etc.), sont comparables. Cela reviendrait autrement \u00e0 comparer des pommes et des poires en confondant l\u2019effet des mesures avec celui des caract\u00e9ristiques. Dans les exp\u00e9riences, la comparabilit\u00e9 est assur\u00e9e par le fait qu\u2019une mesure s\u2019applique de mani\u00e8re al\u00e9atoire, c\u2019est-\u00e0-dire ind\u00e9pendamment des caract\u00e9ristiques. Dans un contexte non exp\u00e9rimental, ce n\u2019est g\u00e9n\u00e9ralement pas possible. Par exemple, les personnes qui suivent une formation continue diff\u00e8rent de celles qui ne la suivent pas en raison des particularit\u00e9s individuelles qui influencent leur choix d\u2019y participer.
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\nDiverses m\u00e9thodes causales ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9es pour l\u2019\u00e9valuation des politiques, bas\u00e9es notamment sur le \u00ab\u00a0mod\u00e8le quasi exp\u00e9rimental\u00a0\u00bb, proche des conditions d\u2019une exp\u00e9rience. En\u00a02008, une \u00e9tude lausannoise a par exemple cibl\u00e9 l\u2019influence du prolongement de l\u2019allocation de ch\u00f4mage destin\u00e9e aux plus de 50\u00a0ans en Autriche sur la dur\u00e9e du ch\u00f4mage[1]<\/a>. En comparant les r\u00e9sultats (la dur\u00e9e du ch\u00f4mage) des personnes de 50\u00a0ans et de 49\u00a0ans, situ\u00e9es de part et d\u2019autre du seuil, il semble plausible, sous certaines hypoth\u00e8ses, que les deux groupes pr\u00e9sentent des caract\u00e9ristiques comparables compte tenu de la faible diff\u00e9rence d\u2019\u00e2ge. L\u2019effet d\u2019une mesure sur les personnes proches d\u2019un seuil peut ainsi \u00eatre \u00e9valu\u00e9 de la m\u00eame fa\u00e7on que dans une exp\u00e9rience. Cette approche est connue sous le nom de \u00ab\u00a0r\u00e9gression par discontinuit\u00e9\u00a0\u00bb. <\/p>\n

Programmes de formation tir\u00e9s au sort<\/h2>\n


\nDans une autre m\u00e9thode, ce n\u2019est pas la mesure elle-m\u00eame, mais un instrument dit \u00ab\u00a0quasi al\u00e9atoire\u00a0\u00bb qui est appliqu\u00e9 et qui influence le r\u00e9sultat uniquement par son effet sur la mesure. Cette approche a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour l\u2019analyse du programme am\u00e9ricain \u00ab\u00a0Job Corps\u00a0\u00bb en\u00a02008, lors de laquelle des jeunes d\u00e9favoris\u00e9s aux \u00c9tats-Unis ont \u00e9t\u00e9 invit\u00e9s, sur la base d\u2019une s\u00e9lection al\u00e9atoire, \u00e0 suivre une formation[2]<\/a>. L\u2019invitation (instrument) a un effet sur la mesure (formation) parce qu\u2019elle incite certaines personnes \u00e0 participer. On suppose en outre qu\u2019elle influence le r\u00e9sultat, par exemple le salaire, du seul fait de la d\u00e9cision de participer. Dans ce cas, l\u2019effet d\u2019une mesure sur le salaire peut \u00eatre d\u00e9fini en divisant l\u2019influence de l\u2019invitation sur le salaire par l\u2019influence de l\u2019invitation sur la mesure.
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\nUne autre approche est la m\u00e9thode des \u00ab\u00a0diff\u00e9rences de diff\u00e9rences\u00a0\u00bb. Elle repose sur l\u2019hypoth\u00e8se que les r\u00e9sultats moyens de deux groupes (l\u2019un avec la mesure, l\u2019autre sans) auraient \u00e9volu\u00e9 de fa\u00e7on \u00e9gale au fil du temps si aucun groupe n\u2019avait b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de la mesure. Une r\u00e9cente \u00e9tude portant sur l\u2019introduction d\u2019un salaire minimum dans certaines r\u00e9gions de Suisse et ses effets sur l\u2019emploi en fournit une illustration[3]<\/a>. Une \u00ab\u00a0comparaison na\u00efve\u00a0\u00bb de l\u2019emploi entre r\u00e9gions avec et sans salaire minimum ne renseigne pas sur l\u2019effet de la mesure lorsque les r\u00e9gions diff\u00e8rent par des caract\u00e9ristiques li\u00e9es \u00e0 l\u2019emploi, comme la structure des branches. De m\u00eame, la comparaison \u00ab\u00a0avant-apr\u00e8s\u00a0\u00bb dans les r\u00e9gions ayant introduit un salaire minimum ne sera pas concluante si une fluctuation conjoncturelle est dans l\u2019intervalle venue fausser l\u2019effet de la mesure. Toutefois, si les r\u00e9gions avec et sans salaire minimum sont soumises en moyenne \u00e0 la m\u00eame \u00e9volution conjoncturelle, l\u2019impact de celle-ci peut \u00eatre pr\u00e9cis\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 la diff\u00e9rence \u00ab\u00a0avant-apr\u00e8s\u00a0\u00bb dans les r\u00e9gions sans salaire minimum. L\u2019effet de la mesure appara\u00eet alors comme la diff\u00e9rence entre la diff\u00e9rence \u00ab\u00a0avant-apr\u00e8s\u00a0\u00bb dans les r\u00e9gions avec un salaire minimum (effet de la mesure + conjoncture) et la diff\u00e9rence \u00ab\u00a0avant-apr\u00e8s\u00a0\u00bb dans les r\u00e9gions sans salaire minimum (conjoncture).
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\nL\u2019approche de la \u00ab\u00a0s\u00e9lection en fonction des caract\u00e9ristiques observ\u00e9es\u00a0\u00bb suppose \u00e9galement que toutes les caract\u00e9ristiques qui influencent \u00e0 la fois la mesure et le r\u00e9sultat sont prises en compte dans les donn\u00e9es. La mesure s\u2019applique d\u00e8s lors de fa\u00e7on \u00ab\u00a0quasi exp\u00e9rimentale\u00a0\u00bb parmi les individus dont les traits observ\u00e9s sont comparables, et ne d\u00e9pend pas de traits non observ\u00e9s qui influencent \u00e9galement le r\u00e9sultat. L\u2019effet des mesures peut ainsi \u00eatre identifi\u00e9 en formant des groupes avec et sans mesure dont les particularit\u00e9s observ\u00e9es sont comparables. <\/p>\n

Davantage de souplesse gr\u00e2ce aux nouvelles m\u00e9thodes<\/h2>\n


\nCes derni\u00e8res d\u00e9cennies, l\u2019\u00e9valuation des politiques publiques a connu un d\u00e9veloppement dynamique au niveau de l\u2019approche conceptuelle de la mesure de causalit\u00e9, mais \u00e9galement des m\u00e9thodes statistiques[4]<\/a>. Les m\u00e9thodes plus traditionnelles supposent que la relation entre le r\u00e9sultat et les caract\u00e9ristiques observables et\/ou la mesure corresponde \u00e0 une certaine fonction, par exemple lin\u00e9aire, o\u00f9 une ann\u00e9e d\u2019exp\u00e9rience suppl\u00e9mentaire sur le march\u00e9 du travail aura toujours le m\u00eame effet sur le salaire, ind\u00e9pendamment du niveau d\u2019exp\u00e9rience acquise. Mais les m\u00e9thodes plus r\u00e9centes d\u2019\u00e9valuation des politiques, comme celle de l\u2019appariement (\u00ab\u00a0matching\u00a0\u00bb), rendent ces hypoth\u00e8ses superflues.
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\nLa m\u00e9thode de l\u2019appariement identifie dans les donn\u00e9es disponibles des paires de personnes avec et sans mesure, dont les caract\u00e9ristiques observables sont les plus semblables possibles. On obtient ainsi des groupes avec et sans mesure aux particularit\u00e9s comparables. L\u2019appariement a par exemple \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 d\u00e8s\u00a02002 pour \u00e9valuer les programmes mis en place sur le march\u00e9 du travail en Suisse[5]<\/a>. Il est apparu que les subventions salariales temporaires avaient des effets positifs sur l\u2019emploi.
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\nUne autre m\u00e9thode consiste \u00e0 pond\u00e9rer les individus en fonction de leur probabilit\u00e9 d\u2019\u00eatre l\u2019objet de la mesure, afin de rendre \u00e0 nouveau comparables les groupes pond\u00e9r\u00e9s avec et sans mesure au regard des caract\u00e9ristiques observ\u00e9es. La pond\u00e9ration peut \u00e9galement se combiner \u00e0 une r\u00e9gression (apparent\u00e9e \u00e0 l\u2019appariement). Puisqu\u2019il suffit qu\u2019au moins l\u2019une des deux m\u00e9thodes fonctionne correctement, cette approche est appel\u00e9e \u00ab\u00a0estimation doublement robuste\u00a0\u00bb. Dans une \u00e9tude men\u00e9e en Suisse parue en\u00a02016, cette m\u00e9thode a par exemple permis de mettre en \u00e9vidence une corr\u00e9lation entre les ventes directes de m\u00e9dicaments par les m\u00e9decins et l\u2019augmentation des prix des m\u00e9dicaments[6]<\/a>. <\/p>\n

L\u2019apprentissage automatique progresse<\/h2>\n


\nLa masse croissante de donn\u00e9es num\u00e9riques disponibles a amen\u00e9 une autre innovation au service de l\u2019\u00e9valuation des politiques\u00a0: l\u2019apprentissage automatique causal (AAC)[7]<\/a>. Sur la base de ces donn\u00e9es, les algorithmes d\u2019apprentissage automatique apprennent \u00e0 pr\u00e9dire le mieux possible une mesure ou un r\u00e9sultat en fonction des caract\u00e9ristiques observ\u00e9es. Cette m\u00e9thode est particuli\u00e8rement utile lorsque les caract\u00e9ristiques sont si nombreuses qu\u2019elles \u00e9chappent aux capacit\u00e9s d\u2019analyse d\u2019une personne. Lors d\u2019une s\u00e9lection bas\u00e9e sur les caract\u00e9ristiques observ\u00e9es, on recourt donc \u00e0 l\u2019apprentissage automatique causal pour choisir les principales donn\u00e9es pertinentes afin de rendre comparables les groupes avec et sans intervention. Cette m\u00e9thode permet \u00e9galement de d\u00e9finir, \u00e0 partir des donn\u00e9es disponibles, des sous-groupes sur lesquels l\u2019effet d\u2019une mesure est particuli\u00e8rement important ou faible par rapport aux autres sous-groupes, ce qui est pr\u00e9cieux pour rep\u00e9rer des h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9s dans les effets des politiques et adapter la mesure le cas \u00e9ch\u00e9ant. Une analyse AAC des programmes de recherche d\u2019emploi en Suisse a par exemple montr\u00e9 que l\u2019effet sur l\u2019emploi est plus important parmi les ch\u00f4meurs sans grande exp\u00e9rience et peu form\u00e9s que parmi les personnes ayant de meilleurs atouts sur le march\u00e9 du travail[8]<\/a>, ces derni\u00e8res se trouvant m\u00eame d\u00e9favoris\u00e9es par la mesure.
\n
\nEn outre, cette m\u00e9thode permet de d\u00e9finir l\u2019assignation optimale d\u2019une mesure disponible (limit\u00e9e) afin de maximiser son impact[9]<\/a>. Par exemple, un programme mis en place sur le march\u00e9 du travail qui est organis\u00e9 de mani\u00e8re optimale maximise le retour \u00e0 l\u2019emploi des ch\u00f4meurs. Un apprentissage de la politique optimale peut \u00e9galement s\u2019appliquer au secteur priv\u00e9, notamment sous la forme de rabais cibl\u00e9s offerts par les d\u00e9taillants \u00e0 certains consommateurs afin de maximiser leur chiffre d\u2019affaires. Il n\u2019est donc pas surprenant que les institutions publiques et internationales, tout comme les entreprises technologiques, embauchent de plus en plus d\u2019\u00e9conomistes sp\u00e9cialis\u00e9s dans l\u2019approche quantitative pour optimiser leurs processus. Cette \u00e9volution va probablement gagner d\u2019autres domaines de l\u2019\u00e9conomie. Les hautes \u00e9coles r\u00e9agissent d\u2019ailleurs \u00e9galement au nouveau profil d\u2019exigences d\u2019une formation \u00e9conomique associ\u00e9e aux m\u00e9thodes quantitatives modernes\u00a0: l\u2019universit\u00e9 de Saint-Gall a r\u00e9cemment restructur\u00e9 son programme de master en \u00e9conomie quantitative et en finance, tandis que l\u2019universit\u00e9 de Fribourg proposera d\u00e8s l\u2019automne\u00a02020 un master en \u00e9conomie et analyse des donn\u00e9es.<\/p>\n

  1. Lalive (2008). [<\/span>]<\/a><\/li>
  2. Schochet et al. (2008). [<\/span>]<\/a><\/li>
  3. Berger et Lanz (2019). [<\/span>]<\/a><\/li>
  4. Voir Imbens et Wooldridge (2009) pour un aper\u00e7u. [<\/span>]<\/a><\/li>
  5. Gerfin et Lechner (2002). [<\/span>]<\/a><\/li>
  6. Kaiser et Schmid (2016). [<\/span>]<\/a><\/li>
  7. Chernozhukov et al. (2018). [<\/span>]<\/a><\/li>
  8. Knaus et al. (2018). [<\/span>]<\/a><\/li>
  9. Athey et Wager (2018). [<\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Quel est l\u2019impact des cours de formation continue sur la r\u00e9int\u00e9gration des ch\u00f4meurs, ou celui des services de garde d\u2019enfants sur l\u2019emploi des parents\u00a0? Quelle influence peut avoir une r\u00e9forme des rentes sur l\u2019\u00e2ge de la retraite\u00a0? L\u2019\u00e9valuation des politiques publiques permet de r\u00e9pondre \u00e0 ce type de questions. \u00c0 partir d\u2019un ensemble de donn\u00e9es, […]<\/p>","protected":false},"author":4437,"featured_media":18835,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"ep_exclude_from_search":false,"footnotes":""},"post__type":[81,83],"post_opinion":[],"post_serie":[],"post_content_category":[105],"post_content_subject":[],"acf":{"seco_author":4437,"seco_co_author":null,"author_override":"","seco_author_post_ocupation_year":"","seco_author_post_occupation_de":"Professor f\u00fcr \u00d6konometrie und Politikevaluation, Departement f\u00fcr Volkswirtschaftslehre, Universit\u00e4t Freiburg","seco_author_post_occupation_fr":"Professeur d\u2019\u00e9conom\u00e9trie appliqu\u00e9e et d\u2019\u00e9valuation des politiques publiques, D\u00e9partement d\u2019\u00e9conomie politique, universit\u00e9 de Fribourg","seco_co_authors_post_ocupation":null,"short_title":"L\u2019\u00e9valuation des politiques profite de donn\u00e9es abondantes","post_lead":"\u00c0 l\u2019image de l\u2019apprentissage automatique, la multiplication des donn\u00e9es num\u00e9riques disponibles ouvre de nouvelles voies m\u00e9thodologiques pour jauger l\u2019efficacit\u00e9 des mesures de politique \u00e9conomique.","post_hero_image_description":"Comment mesure-t-on l\u2019efficacit\u00e9 d\u2019un cours de langue pour les personnes en recherche d\u2019emploi ?","post_hero_image_description_copyright_de":"Keystone","post_hero_image_description_copyright_fr":"Keystone","post_references_literature":"

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