Traitement des obtenus

Introduction.

Une fois les résultats de l’enquête obtenus, une analyse économétrique des données est effectuée, permettant de mettre en relation la valorisation du bien avec les caractéristiques socio-économiques des individus (CSP, âge, sexe, niveau d’étude etc.), le niveau de compréhension du scénario (obtenu via des questions de contrôle) et l’usage du bien public.

Cette modélisation est importante. Pourtant, elle ne semble pas a priori obligatoire (McFadden, « Contingent Valuation and Social Choice »). En effet, il est possible d’estimer de manière élémentaire le CAP moyen d’une population en faisant la simple moyenne des CAP individuels obtenus, sans paramétrisation des valeurs (c'est-à-dire sans prendre en compte les variables caractéristiques de l’individu), en estimant que la distribution des caractères au sein de la sélection hasardeuse de l’échantillon reflète la distribution des caractéristiques au sein de la population. Et cela même dans le cas d’une analyse discrète, même dans le cas d’un sondage de type referendum (sous certaines conditions néanmoins, telles que la fiabilité des résultats et l’enverguer de l’échantillon). Néanmoins, une approche paramétrique (prenant en compte les variables explicatives du CAP) permet d’améliorer la pertinence du résultat. Pour autant, à ce point, la modélisation économétrique n’est toujours pas une obligation, puisque cette approche paramétrique peut ne servir qu’à améliorer la représentativité de l’échantillon sans modifier le calcul du CAP moyen (qui demeure la moyenne des CAP).

Le problème de la modélisation économétrique se pose en fait dans le cas d’une approche paramétrique, dans laquelle le CAP moyen est exprimé, non plus comme la moyenne des CAP, mais comme une fonction de ses variables explicatives (obtenue à l’aide de régressions linéaires pour les variables aléatoires continues ou logistiques pour des variables aléatoires discrètes).

Les enjeux de la modélisation économétrique sont alors multiples. Il s’agit à la fois de trouver un CAP moyen plus pertinent, de quantifier des biais spécifiques, d’optimiser des modes de sondages etc.

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