Robust evaluation of public policies to heterogeneous effects
Evaluation robuste des politiques publiques à des effets hétérogènes
Résumé
This thesis develops new methodological designs to evaluate public policies with heterogeneous and/or complex causal effects. The first chapter introduces two new estimators of valuable causal parameters within a difference-in-differences design with a continuous treatment variable. In its basic version, the observational study relies on a panel of numerous groups observed over two periods. The groups may already all be treated in the first period, albeit at different doses. Between the two periods, some groups, called switchers, experience a change in the dose of treatment they receive. In contrast, some groups, called stayers, keep the same treatment dose over both periods. The first considered parameter, called AOS, corresponds to the average slope of the "potential outcome" function in the second period for switchers, between their treatment dose in the first period and that in the second period. The second parameter, called WAOS, is a weighted version of the previous average, where each switcher receives a weight proportional to the absolute value of the change in their treatment dose between the two periods. The identification and estimation of these two parameters rely on a novel common trend assumption: in the absence of a change in their treatment dose between the two periods, the switcher groups would have experienced, on average, the same evolution in their outcome variable as the stayer groups with the same initial treatment dose. The results are adapted to a design with instrumental variables. They are used to estimate the price elasticity of gasoline consumption. The second chapter develops a new method for estimating the effects of a binary treatment in a design with heterogeneous endogenous peer effects. The conventional linear-in-means model is modified so that individuals can respond differently to the actions of group members, depending on whether or not they share the same identity. The identification and estimation of the model's parameters rely on a partial population experiment, that is, the observation of a panel of groups of individuals within which the proportion of individuals eligible for the binary treatment (known for each group) varies from one group to another. The estimation procedure is based on the generalized method of moments. The method allows to assess the magnitude of the direct effect of the treatment on eligible individuals, the indirect effect on non-eligible individuals, and of the social multipliers. The methodology is used to evaluate the effects of Progresa, a Mexican conditional cash transfer program targeting students from disadvantaged families that aimed at reducing school dropout. The third chapter models the French elderly personal and social home care market. On the demand side, households, consisting of a dependent senior and their spouse, make decisions regarding their consumption, the informal care provided by the spouse, and the use of professional home care services. On the supply side, two types of providers are modeled: firms providing personal and social home care and self-employed personal home care assistants. The model is estimated using the CARE-Ménages survey and the Base Tous Salariés database. The model is used to identify the spouses of dependent elderly individuals most likely to respond to a change in access conditions to formal home care. Preliminary results suggest that, all other things being equal, male spouses are more responsive to a variation in the price of formal care. On the supply side, home care providers face constant marginal costs.
Cette thèse développe de nouveaux designs méthodologiques pour évaluer des politiques publiques dont les effets causaux sont hétérogènes et/ou complexes. Le premier chapitre développe deux nouveaux estimateurs de paramètres causaux importants dans le cadre d'un design de différence-de-différences avec une variable de traitement continue. Dans sa version de base, l'étude observationnelle repose sur un panel d'une multitude de groupes observées sur deux périodes. Les groupes sont potentiellement déjà tous traités à la première période, à des doses différentes. Entre les deux périodes, certains groupes, appelés switchers, connaissent un changement dans la dose de traitement qu'ils reçoivent. A l'inverse, certains groupes, appelés stayers, gardent la même dose de traitement sur les deux périodes. Le premier paramètre considéré, appelé AOS, correspond à la pente moyenne de la fonction « variable de résultat potentielle » de 2nde période des switchers, entre leur dose de traitement à la 1ère période et celle à la 2nde période. Le second paramètre, appelé WAOS, est une version pondérée de la moyenne précédente, où chaque switcher reçoit un poids proportionnel à la valeur absolue de l'évolution de sa dose de traitement entre les deux périodes. L'identification et l'estimation de ces deux paramètres reposent sur une hypothèse de tendance commune inédite : en l'absence d'un changement de leur dose de traitement entre les deux périodes, les groupes switchers auraient connu, en moyenne, la même évolution de leur variable de résultat que les groupes stayers ayant la même dose de traitement initial. Les résultats sont adaptés à un design avec variable instrumentale. Ils sont utilisés pour estimer l'élasticité-prix de la consommation d'essence. Le deuxième chapitre développe une nouvelle méthode d'estimation des effets d'un traitement binaire dans un design avec des effets de pair endogènes hétérogènes. Le modèle linéaire en moyennes conventionnel est modifié de telle sorte à ce que les individus puissent réagir différemment aux actions des membres de leur groupe, selon qu'ils partagent ou non la même identité qu'eux. L'identification et l'estimation des paramètres du modèle reposent sur une expérience en population partielle, c'est-à-dire sur l'observation d'un panel de groupes d'individus au sein duquel la part d'individus éligibles au traitement binaire (qui est connue pour chaque groupe) varie d'un groupe à l'autre. La procédure d'estimation repose sur la méthode des moments généralisés. La méthode développée permet de quantifier l'effet direct du traitement sur les individus éligibles, l'effet indirect sur les individus non-éligibles et les multiplicateurs sociaux. La méthodologie est employée pour évaluer les effets de Progresa, un programme mexicain de transfert d'argent conditionnel ciblant les élèves issus de familles défavorisés et visant à réduire l'abandon scolaire. Le troisième chapitre modélise le marché français de l'aide à domicile non-médicalisée pour personnes âgées dépendantes. Du côté de la demande, des ménages, constitué d'un senior dépendant et de son conjoint, prennent des décisions concernant leur consommation, l'aide informelle fournie par le conjoint et le recours des aides à domicile professionnelles. Du côté de l'offre, deux types d'entreprises sont modélisés : des services d'aide et de soins à domicile et des aides à domicile indépendants. Le modèle est estimé à l'aide de l'enquête CARE-Ménages et de la Base Tous Salariés. Le modèle est utilisé pour identifier les conjoints des personnes âgées dépendantes les plus susceptibles de réagir à une modification des conditions d'accès à l'aide à domicile formelle. Les premiers résultats suggèrent que, toutes choses égales par ailleurs, les conjoints masculins réagissent davantage à une variation du prix de l'aide formelle. Côté offre, les services d'aide à domicile font face à des prix constants.
Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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