estimation des effets propres des mesures agroenvironnementales ...

Chapitre 3. Le problème de l’évaluation et sa résolution3.4 Description des estimateurs mobilisésEn pratique, il n’existe pas de « jumeau parfait », présentant exactement les mêmes caractéristiquesobservées que les bénéficiaires. L’objectif des estimateurs économétriques reposantsur le matching est de construire le meilleur jumeau possible à partir du groupe des non bénéficiaires.Les méthodes économétriques mobilisées dans ce rapport ont la propriété de consistence: même si le jumeau sélectionné n’est pas parfait, la moyenne des « erreurs » (les écarts deniveau de caractéristiques) sur l’ensemble des bénéficiaires s’annule pour un nombre suffisantd’observations.Les nombreux estimateurs reposant sur le principe du matching sont présentés par Imbens(2004). Brodaty, Crépon, et Fougère (2007) présentent certaines de ces méthodes en français.L’objectif de ces méthodes est d’obtenir pour chaque bénéficiaire une estimation du niveaude pratique des non bénéficiaires présentant les mêmes caractéristiques observées 2 . Imbens(2004) distingue deux types de méthodes de matching : les méthodes basées sur le principe du(des) voisin(s) le(s) plus proche(s) (estimateur « nearest neighbor ») et les méthodes basées surdes régressions locales pondérées (estimateur « local linear regression »). La formulation mathématiquedes estimateurs retenus pour l’analyse est présenté en annexe (Annexe C).L’estimateur « nearest neighbor » est celui qui met en oeuvre le plus directement la notionde jumeau : pour chaque bénéficiaire, le niveau de pratique contrefactuel est celui du nonbénéficiaire ayant les caractéristiques observées les plus proches. La difficulté réside dans lamesure de la distance. Deux approches sont généralement utilisées :– Mesurer la distance quadratique entre le bénéficiaire et les non bénéficiaires pour l’ensembledes caractéristiques observées. Il s’agit de faire la somme des carrés des différencesdes caractéristiques observées entre le bénéficiaire et chaque non bénéficiairecandidat. Pour éviter de donner trop d’importance aux caractéristiques mesurées avecune petite échelle, chaque variable observée est normalisée par son écart-type. Le nonbénéficiaire jumeau est celui qui est le plus proche du bénéficiaire en terme de distancequadratique. Abadie et Imbens (2006a) montrent qu’une fois l’échantillon des jumeauxconstruit, un estimateur plus précis peut être élaboré en utilisant une régression linéaire.Ce sont les résultats de leur estimateur « ajusté » qui sont présentés dans ce rapport.– Mesurer la distance entre le bénéficiaire et chaque non bénéficiaire en termes de leurpropension à obtenir la MAE calculée sur la base des caractéristiques observées. Le scorede propension permet de résumer en une seule dimension l’ensemble des différencesentre bénéficiaires et non bénéficiaires. Il peut être calculé dans une première étape.Rosenbaum et Rubin (1983) ont montré que l’on obtenait des résultats identiques en réalisantle matching sur la base de l’ensemble des caractéristiques observées ou seulement2. Certains estimateurs calculent directement une différence entre bénéficiaires et non bénéficiaires en pondérantles non bénéficiaires par leur probabilité de participer (Hirano, Imbens, et Ridder, 2003). Ces méthodes ne sontpas utilisées dans ce rapport, des simulations ayant montré qu’elles sont moins précises (Frolich, 2004).28