Projet Analyse de données et politiques publiques 2

Ce cours propose une application des méthodes d'évaluation des politiques publiques à travers l'étude de politiques issues de domaines variés (e.g. environnement, marché du travail, éducation, santé, fiscalité, logement…). Pour chaque politique étudiée, il s'agit d'examiner comment la recherche académique en économie en évalue l'efficacité : quelles méthodes d'identification sont mobilisées, pourquoi elles s'imposent au regard des données disponibles, et quelles difficultés empiriques les auteurs ont dû surmonter. L'objectif est d'approfondir l'usage des outils économétriques étudiés dans le cadre du master en confrontant la théorie à la pratique de la recherche.

Les travaux dirigés sont organisés sous forme d'études de réplication. Les étudiants reproduisent les résultats d'articles publiés à partir des données originales, ce qui les amène à lire un code de recherche, à comprendre les choix de construction des variables et des échantillons, et à tester la sensibilité des conclusions etc.

À l'issue de ce cours, les étudiants seront capables de :

• Lire et analyser de manière critique un article empirique en économie, en identifiant la stratégie d'identification retenue et ses hypothèses sous-jacentes.
• Apprécier l'adéquation entre une question de politique publique, les données disponibles et la méthode économétrique choisie.
• Identifier les principales limites empiriques d'une étude et en discuter les implications pour l'interprétation des résultats.
• Reproduire les résultats d'un article publié à partir de données et de code de recherche.
• Synthétiser un ensemble de travaux empiriques sur une politique donnée et porter un jugement informé sur l'état des connaissances.

Modalités : CC
SESSION UNIQUE :
Contrôle Continu
• Type : Dossier
• Durée : --
• Précisions : Les étudiants seront évalués sur le rendu régulier de l'avancement de leurs études de réplication au cours des travaux dirigés. Un dossier final sera demandé et soumis à évaluation.

Régime Dérogatoire
• Type : Dossier
• Durée : Devoir maison
• Précisions : Les étudiants seront évalués sur le rendu régulier de l'avancement de leurs études de réplication. Un dossier final sera demandé et soumis à évaluation.

RATTRAPAGES
• Type : Oral
• Durée : 0h30

Utilisation de l'intelligence artificielle : 

Dans le cadre de cet EC, l’usage de l’IA pour aider à la réalisation des travaux soumis à évaluation

• est autorisé en soutien aux tâches d'édition, de compréhension et de construction du code. Le travail rendu doit rester une production personnelle de l'étudiant. La mobilisation de l'IA doit seulement permettre de surmonter des difficultés (codage d'une tâche précise, compréhension d'une méthode) et aboutir à un apprentissage.
• Il est interdit pour les tâches suivantes :
  *** construction du rapport (problématisation, suggestion de plan)
  *** rédaction (réécriture de passages, rédaction de résumés)
  *** Documentation (revue de littérature, synthèses de travaux existants, état de l’art)
  

Tous les usages doivent être documentés dans une section dédiée à la fin de votre travail. Les prompts pourront être demandés.

Économétrie des données de panel, microéconométrie, méthodes d'évaluation des politiques publiques