? Pourquoi l'un des plus gros challenge des économistes dans leurs études économétriques provient du fait que les données sur lesquelles leurs travaux s'appuient sont « non expérimentales » ?

L'intérêt d'une estimation économétrique réside principalement dans le fait que l'économiste veut estimer un effet « ceteris paribus », c'est-à-dire l'effet d'un facteur particulier pris isolément sur une variable. Supposons par exemple qu'un économiste veuille tester l'impact d'une augmentation du salaire moyen d'une population sur la consommation. Si l'économiste avait un laboratoire, les choses seraient assez simples : il suffirait de changer uniquement le facteur souhaitant être testé (le salaire moyen) pour voir l'impact sur  la variable considérée (la consommation). Or dans les données sur lesquelles l'économiste s'appuient ne proviennent malheureusement pas de laboratoire la plupart du temps (à l'exception de l'économie expérimentale): si le salaire moyen d'un pays augmente il est fort probable que d'autres facteurs qui impactent la consommation aient varié dans le même temps, de sorte que l'effet seul de l'augmentation de salaire ne soit pas apparent dans les données. De même il est possible que la hausse de la consommation ait entraîné une hausse du salaire moyen (on parle alors de problème de simultanéité, ou, plus généralement, d'endogénéité). C'est alors le but de l'économétrie de mettre en place des méthodes de sorte à avoir une estimation « ceteris paribus » du facteur testé.

Julien P.

BSI Economics est un think tank de réflexion sur l'économie et la finance, créé en 2012, qui contribue à ouvrir et améliorer les débats en mettant au service des décideurs et des citoyens des réflexions indépendantes sur les nouvelles tendances économiques et financières.

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