Lauréat du Prix de thèse d’économie 2020 de l’AFSE (conjointement avec Laura Khoury), Tomáš Jagelka présente ses travaux d’abord menés à l’École Polytechnique - CREST sous la direction de Christian Belzil, actuellement poursuivis à l’Université de Bonn avec Thomas Dohmen, ainsi qu’à l’Université de Chicago en collaboration avec James Heckman. Ces recherches sont consacrées à la conception et à l’application de méthodes destinées à mieux estimer les préférences des individus concernant le risque et le présent, puis à les relier à des traits psychologiques fondamentaux.
Jusque récemment, les capacités intellectuelles étaient considérées comme la principale composante du capital humain. La recherche économique plus récente démontre que les préférences économiques et les compétences socio-émotionnelles déterminent également un large éventail de résultats économiques (Heckman et al., 2019, pour une revue récente). Du fait de l’accroissement des caractéristiques identifiées comme pertinentes, se pose désormais la question du nombre d’attributs fondamentaux indépendants nécessaires pour expliquer les différences entre les individus.
Le point de départ logique est l’établissement des liens entre les préférences en matière de risque et de présent – des paramètres de base dans les modèles économiques – et les cinq grands traits psychologiques de la personnalité (les « Big Five »). Tant les économistes que les psychologues les considèrent comme de caractéristiques relativement stables de l’être humain qui affectent son comportement. Des correspondances intuitives existent par exemple entre la préférence pour le risque et le trait d’extraversion, ou entre la préférence pour le présent et le trait de conscienciosité. Néanmoins, les premières tentatives visant à relier les modèles économique et psychologique d’explication des déterminants du comportement humain n’ont pas abouti (Almlund et al., 2011). Il restait néanmoins à déterminer si ces échecs témoignaient d’une indépendance réelle entre les concepts examinés, comme Becker et al. (2012) le soutenaient alors, ou s’ils étaient dus au problème bien connu de mesure des variables sous-jacentes, inobservables par nature, et pour lesquelles seuls des indicateurs approximatifs sont disponibles.
Dans mes travaux de thèse, réalisés à l’École Polytechnique - CREST sous la direction de Christian Belzil, je me suis intéressé à l’amélioration du système de mesure des composantes du capital humain. A cet effet, j’ai élaboré un modèle économétrique qui permet de détecter et de corriger le « bruit » contenu dans des données expérimentales. Je fais la distinction entre le bruit provenant des erreurs de décision – à cause d’un manque d’attention – d’une part, et des choix incohérents – causés par une connaissance de soi imparfaite – d’autre part. Je montre que le premier est corrélé aux différences dans l’aptitude cognitive des gens et le second aux différences de conscienciosité.
J’utilise des données provenant d’une expérience canadienne à grande échelle réalisée sur un échantillon représentatif de plus de 1,200 individus dont chacun a réalisé plus d’une centaine de choix rétribués en exécutant des tâches conçues pour déduire la préférence pour le risque et pour le présent. Ces données expérimentales sont accompagnées de nombreuses variables psychométriques que j’utilise pour approximer trois des cinq grands traits psychologiques de la personnalité. Dans le premier chapitre de ma thèse, intitulé "Are Economists' Preferences Psychologists' Personality Traits?", je reproduis d’abord l’absence de résultats probants des travaux antérieures en répliquant leurs techniques. Ensuite, je montre qu’un traitement soigneux du bruit contenu dans des choix observés permet d’établir le lien supposé entre les préférences économiques et les traits de personnalité. Ce faisant, je résous les difficultés identifiées par Almlund et al. (2011) et par Mata et al. (2018).
Plus précisément, je conclus que quatre facteurs liés à la capacité cognitive et trois des cinq grands traits psychologiques de la personnalité expliquent plus d’un quart de la variation individuelle dans la préférence pour le risque, et la moitié de la variation dans la préférence pour le présent. Le pouvoir explicatif de ces quatre dimensions éclipse celui de 17 variables démographiques et socio-économiques. Comme prédit, le trait de l’extraversion a le plus fort lien avec l’aversion au risque, tandis que le trait de conscienciosité explique le mieux le taux d’escompte psychologique. Les deux liens vont dans le sens attendu : les individus extravertis (qui se représentent comme particulièrement actifs et à la recherche de stimulations nouvelles) ont en même temps une moindre aversion au risque ; les individus consciencieux (qui se représentent comme plus disciplinés et moins facilement séduits par la satisfaction immédiate), quant à eux, sont en même temps plus patients. Un résultat général émerge : les différences de traits de personnalité expliquent les différences de préférences sous-jacentes, tandis qu’une capacité cognitive plus élevée permet de faire des décisions qui sont plus cohérentes avec ces préférences sous-jacentes. Ces résultats ont des implications pour la compréhension du rôle des préférences, des aptitudes et de la personnalité dans les inégalités de revenu, de santé et de succès scolaire et professionnel.
Dans le deuxième chapitre intitulé "Separating True Preferences From Noise in Observed Decisions Using the Random Preference Model", j’analyse en profondeur les attributs empiriques du modèle dit de « préférences aléatoires » (Random Preference Model, RPM) proposé par Loomes et Sugden (1995). J’ai recours à ce modèle car Apesteguia et Ballester (2018) ont démontré que le modèle concurrent dit de « l’utilité aléatoire » (Random Utility Model, RUM), utilisé presque systématiquement dans les articles antérieurs de recherche structurelle sur les préférences, ne respecte pas des conditions théoriques de base souhaitables dans un modèle de décision en situation de risque. J’ai donc été le premier à utiliser le « RPM » pour estimer conjointement les distributions des préférences pour le risque et pour le présent.
Les paramètres structurels de mon modèle expliquent bien les choix observés. Dans mes simulations, les choix prédits reproduisent les choix réels dans 90% des occasions. L’hétérogénéité est substantielle, non seulement au niveau des préférences estimées mais aussi en ce qui concerne l’incohérence individuelle des choix répétés. Je propose un « Indice de Cohérence » à partir des paramètres estimés, qui permet de prédire la tendance des individus à faire des décisions contradictoires. Je quantifie l’impact de cet indice sur la perte de bien-être et montre que cette dernière est surtout due aux erreurs de décision (plutôt qu’à l’instabilité des préférences).
En utilisant le design expérimental de l’enquête, je peux plus généralement éclairer la nature des facteurs qui peuvent induire une incohérence dans les décisions. A cet effet, j’exploite l’existence dans mes données de deux types différents de tâches expérimentales destinés à l’identification des préférences. Il se trouve qu’un de ces types de tâches possède plusieurs caractéristiques qui réduisent l’effort cognitif par tâche dont une personne a besoin pour choisir correctement (en accord avec sa préférence latente). Plus précisément, il apparaît d’une part, les gens sont beaucoup plus susceptibles de faire des erreurs dans un environnement expérimental plus complexe et d’autre part, que les distributions estimées de la variabilité individuelle des préférences ne changent pas avec la complexité de la tâche expérimentale. Ceci suggère que l’incohérence supplémentaire observée dans les choix sur le type de tâche le plus complexe est dû à une propension accrue de faire des erreurs, tandis que le degré d’instabilité des préférences reflète un attribut plus fondamental d’une personne (vraisemblablement, le degré de connaissance de soi) qui ne dépend pas de la conception de la tâche.
Si on ne prend pas en compte le niveau de bruit plus élevé contenu dans ces tâches plus complexes, on risque d’obtenir des estimations biaisées du coefficient de l’aversion au risque de l’ordre de 50%. Ceci confirme l’intuition d’Andersson et al. (2016) qui arguaient que des erreurs de décision même aléatoires peuvent biaiser les estimations tant des préférences que de leur lien avec des variables explicatives. Ces résultats montrent qu’un dispositif expérimental bien conçu peut parfois remplacer l’utilisation d’un modèle économétrique complexe, mais il est risqué d’y avoir recours sans avoir au préalable effectué une analyse approfondie.
Postdoctorant à l’université de Bonn avec Thomas Dohmen, j’ai cependant pu continuer à approfondir avec Christian Belzil l’étude de l’impact de la conception expérimentale sur l’information et le bruit contenus dans des décisions observées. Nous l’expliquons par une étape préalable au choix entre les alternatives présentées, lors de laquelle l’individu décide d’abord s’il veut faire l’effort nécessaire pour choisir selon la maximisation de son utilité où s’il préfère utiliser une heuristique simplifiée. Dans un article qui approfondit le deuxième chapitre de ma thèse en y intégrant cet effort endogène, nous montrons ainsi qu’une fois la variation dans l’effort prise en compte, les résultats obtenus par les deux modèles concurrents, le « RPM » et le « RUM », convergent.
Avec James J. Heckman, nous cherchons actuellement à étendre ma méthodologie afin d’y incorporer un plus large éventail de compétences et de préférences. Plus précisément, nous cherchons à déterminer le nombre et la nature des compétences nécessaires pour le succès à l'école, au travail et pour la santé physique et mentale. En collaboration avec le centre de recherche du Professeur Heckman (Center for the Economics of Human Development), j’ai contribué à lancer un projet de long terme en partenariat avec les « Lab Schools » de Chicago. Ces dernières sont des écoles associées à l'université de Chicago, qui vont de la maternelle jusqu’à la terminale, fondées par John Dewey au 19ème siècle comme laboratoire des techniques éducatives innovantes. Nous avons commencé à administrer une enquête approfondie à l’ensemble des élèves, au rythme de trois fois par an, afin de pouvoir étudier l’évolution et la stabilité de leur préférences et compétences. Le projet inclut également des expériences plus élaborées avec un échantillon restreint et l’administration d’un sondage aux parents. En février, nous avons complété la première collecte de données, juste avant la pandémie de Covid. Le projet s’inscrit dans une initiative internationale incluant des expériences en Allemagne et en Chine, afin d’évaluer la généralité de nos résultats.
Bibliographie
Almlund, M., Duckworth, A. L., Heckman, J. J., & Kautz, T. D. (2011). Personality psychology and economics (No. w16822). National Bureau of Economic Research.
Andersson, O., Holm, H. J., Tyran, J. R., & Wengström, E. (2016). Risk aversion relates to cognitive ability: preferences or noise?. Journal of the European Economic Association, 14(5), 1129-1154.
Apesteguia, J., & Ballester, M. A. (2018). Monotone stochastic choice models: The case of risk and time preferences. Journal of Political Economy, 126(1), 74-106.
Becker, A., Deckers, T., Dohmen, T., Falk, A., & Kosse, F. (2012). The relationship between economic preferences and psychological personality measures. Annual Review of Economics, 4(1), 453-478.
Heckman, J. J., Jagelka, T., & Kautz, T. D. (2019). Some contributions of economics to the study of personality (No. w26459). National Bureau of Economic Research.
Loomes, G., & Sugden, R. (1995). Incorporating a stochastic element into decision theories. European Economic Review, 39(3-4), 641-648.
Mata, R., Frey, R., Richter, D., Schupp, J., & Hertwig, R. (2018). Risk preference: A view from psychology. Journal of Economic Perspectives, 32(2), 155-72.