Hétérogénéité des interactions et évaluation des effets de traitement : une approche par les effets de dépendance spatiale
Résumé
In the specific context of the two stage model of causal effect evaluation, this article deals with the analysis of the validity of the assumptions assuming no interdependency. More precisely we question the Cia and the Sutva assumptions. We use a spatial analytical framework to characterize the interactions between individuals. We consider the heterogeneity of neighborhoods according to individuals and their neighbors, whether or not they are involved in the public policy. The evaluation model combines two models. A probit model with a spatially autocorrelated errors makes possible to take account for unobservable factors potentially affecting individuals’ decisions to take part in the policy. A spatial autoregressive model on the outcome allows us to integrate the heterogeneity of neighborhoods and the potential selection bias spatially adjusted. We use the Zrr (revitalization of rural areas) policy as an empirical application. We show that if the average treatment effects of the policy on the creation of business establishments are significant and positive with models without interactions, these effects are not significant anymore when we consider spatial dependencies.
L’évaluation des effets d’une politique publique peut être confrontée à l’existence d’interactions entre les individus. Dans ce cas, nous interrogeons la validité des hypothèses Cia et Sutva dans le cas du modèle d’évaluation causal en deux étapes. Nous utilisons un cadre d’analyse spatiale pour caractériser les interactions entre les individus. Nous modélisons l’hétérogénéité des voisinages selon que les individus et leurs voisins sont bénéficiaires ou non-bénéficiaires de la politique. Le modèle d’évaluation combine deux spécifications. Un modèle probit avec erreurs spatialement auto-corrélées permet de tenir compte des facteurs inobservables impactant potentiellement les décisions des individus à participer à la politique. Un modèle spatial autorégressif sur les résultats permet d’intégrer l’hétérogénéité des voisinages et l’éventuel biais de sélection spatial. Nous utilisons la politique de revitalisation des zones rurales (Zrr) comme application empirique. Avec les modèles sans interactions, les effets moyens de la politique sur la création d’établissements sont significatifs et positifs mais ils ne sont plus significatifs lorsque l’on intègre les interdépendances spatiales.
| Origine | Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte |
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| Commentaire | Embargo de 3 ans |
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