Estimating Coherency between Survey Data and Incentivized Experimental Data

Imaginez la situation dans laquelle un économètre peut déduire la distribution des gains de bien-être induits par l'octroi d'une aide financière à l'enseignement supérieur à l'aide de données d'enquête obtenues auprès d'un ensemble d'individus, et peut estimer la même distribution à l'aide d'une expérience de terrain fortement incitative à laquelle le même ensemble d'individus a participé. Dans le cadre expérimental reposant sur des choix incitatifs, prendre une mauvaise décision peut être coûteux. Dans l'enquête, l'enjeu est nul et la déclaration de fausses intentions et attentes est sans coût. Dans cet article, nous évaluons dans quelle mesure la décomposition des deux distributions de gains de bien-être en facteurs latents est cohérente. Nous constatons que les individus accordent souvent un poids très différent à un ensemble spécifique de déterminants dans l'expérience et dans l'enquête et que les évaluations de l'aide financière sont incohérentes. Environ 66% de l'incohérence biaisée (définie comme la tendance à avoir un rang d'évaluation plus élevé dans l'expérience que dans l'enquête) s'explique par l'hétérogénéité individuelle des avantages subjectifs, des coûts et d'autres facteurs et environ la moitié de ces facteurs affectent les gains de bien-être de l'aide financière dans l'enquête et dans l'expérience dans des directions opposées. L'évaluation politique ex ante d'une expansion potentielle du système d'aide financière à l'enseignement supérieur peut donc dépendre fortement du fait que les données ont été obtenues ou non dans un contexte incitatif.

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