Les méthodes d’évaluation

1. Les méthodes d’évaluation

7. Les méthodes de préférences révélées • Valoriser les biens non marchands en observant les comportements réels • En particulier les comportements d’achat sur les marchés réels • « Quantifier l’empreinte marchande des biens non-marchands »

8. Les principales méthodes

9. Limitations des méthodes de préférences révélées • Impossibilité d’estimer des valeurs de non-usage • Impossibilité d’estimer des valeurs pour des niveaux de qualité qui n’ont pas été expérimentés • Information limitée des individus • Marchés imparfaits

10. Compléments sur la valeur d’option

11. Compléments sur la valeur d’option

12. Choix en période 1 Choix en période 2 Choix optimal sans irréversibilité X X

13. Choix en période 1 Choix en période 2 Choix optimal avec irréversibilité x x X

14. Un modèle simple • Deux périodes • En t = 0, bénéfice unitaire certain b0 s’il y a développement • D0, surface développée • En t = 1, il y a une incertitude entre deux états de la nature possibles

16. Hypothèse : pb1 + (1 – p) b2 > 0 • L’objectif est la maximisation du bénéfice espéré • b0D0 + pb1D1 + (1 – p) b2D2 • Les décisions sont réversibles • Max b0D0 + pb1D1 + (1 – p) b2D2 s.t.0≤D0,D1,D2≤1

17. D1* = 0, D2* = 1 • D0* = 0 si b0 < 0, D0* = 1 si b0 > 0 • Le choix en t = 1 est irréversible • Max b0D0 + pb1D1 + (1 – p) b2D2 s.t.0≤D0≤D1,D2≤1 • Si q1 il n’y a pas intérêt à développer donc D1# = D0

18. Si q2 il y a intérêt à développer donc D2# = 1 • On peut alors réécrire le problème de maximisation du profit espéré • Max (b0 + pb1)D0 + (1 – p) b2 s.t.0≤D0≤1 • Tout dépend du signe de b0 + pb1 • Si b0 + pb1 > 0, D0# = 1, sinon D0# = 0

20. Comme b0 > -pb1 > 0 on développe plus quand les décisions sont réversibles que quand elles ne le sont pas • L’irréversibilité conduit à prendre des décisions plus conservatrices • -pb1 est le prix à payer pour conserver la possibilité d’utiliser l’espace en deuxième période, en fonction de la situation à ce moment là

21. -pb1 est aussi la valeur de l’information disponible en t = 1 • Si on a pris la décision irréversible en t =0, l’information sur q ne sert à rien en t =1 car l’ensemble des choix s’est réduit définitivement • Pour choisir, en présence d’irréversibilité la décision de développer (D0 = 1), il faut un bénéfice supérieur à celui qui suffirait pour la décision flexible

22. La méthode des coûts de déplacement • Hotelling 1947 : Pour bénéficier des activités récréatives dans un site naturel, les dépenses de déplacement effectuées sont des prix implicites qui permettent d’estimer la valeur récréative du site • Le principe de complémentarité faible (Mäler, 1974) • Deux biens sont faiblement complémentaires quand la non consommation de l’un empêche la consommation de l’autre

23. Illustration de la méthode

24. T = 25 – 5C • Hypothèse 1 : la relation précédente résume le comportement des individus pour la fréquentation du site • Hypothèse 2 : l’individu est indifférent entre une modification à la marge de son coût de déplacement ou du paiement d’un droit d’entrée

25. Nombre de visites en fonction du coût additionnel

26. Calcul du surplus (725) 500 300 125 50 1 2 3 4 Dcoût

27. Mise en œuvre de la méthode • Définir le site étudié • Définir les usages récréatifs (types, périodes) • Prise en compte d’autres déterminants que le coût de déplacement • Revenu, âge, CSP, éducation, situation familiale, culture… • Choix du mode d’enquête (sur site, hors site)

28. Hors site Facilité de construire un échantillon représentatif Coûteux Délimitation du périmètre d’enquête Courrier ou téléphone Sur site Permet de toucher la population cible Seuls les visiteurs sont interrogés Difficulté d’avoir un échantillon représentatif Les individus qui ont une forte fréquentation ont une probabilité plus forte d’être interrogés (stratification endogène)

29. Conception du questionnaire • Choix des variables explicatives • Activités pratiquées • Visite unique ou non, nombre de visites/an • Mode de transport, temps passé, dépenses effectuées… • Caractéristiques du ménage • Visite à but unique ou non

30. Mesure des coûts • Coûts de déplacement • Transport, droit d’entrée, équipement, temps • Transport : D distance domicile/site, C coût du km, P nombre de personnes transportées • (2xDxC)/P

31. Coût d’équipement (location, achat) • Coût d’opportunité du temps • T temps de parcours en mn, R revenu mensuel • COT = 2x(T/60) x(R/135) x(1/3) • Problème des sites substituts • Plus ils sont nombreux, plus les bénéfices pour le site étudié sont faibles

32. Estimation du modèle • Ni : va = nombre de visites effectuées par i • Xi : vecteur ligne des caractéristiques de i • Hypothèse : toutes les observations sont des réalisations de la même va • Modèles linéaires ou log linéaires • Modèles de comptage (permet de modéliser des va discrètes et positives)

33. Le modèle de Poisson • Pour tout k ≥ 0, P(Ni=k/Xi)=exp(-li) lik/k! • li est le nombre espéré de visites, fonction des Xij • Pour ne pas avoir de probabilité négative, on utilise une forme log-linéaire : • lnli =SjXijbj, bj est le coefficient estimé de Xij, la caractéristique j • Pour chaque i on connaît Ni et Xij, on estime alors les bj par le maximum de vraisemblance

34. Les bj maximisent L = Pi[exp(-li) liNi/Ni!] (GAUSS, LIMPED) • Stratification endogène et troncature en zéro du nombre de visites (seules les personnes visitant le site sont interrogées) • Risque de biais dans l’estimation finale (surestimation) • Pour k ≥ 1, P(Ni=k/Xi)=exp(-li) lik-1/(k-1)!

35. Calcul de la valeur d’usage • Pour i, le surplus annuel est donné par Si=li/-bic où bic est le coefficient du coût de déplacement de i • Pour le surplus total, cela dépend du type d’enquête • Hors site : S = [Si Si/N]xPop • Sur site : S = (1/N*) Si Si/Ni x Pop avec N*=Sk(Nf/f), où Nf est le nombre d’individus de l’échantillon ayant fait f visites et k varie de 1 au plus grand nombre de visites effectuées

36. Exemple : Maumee Bay • Maumee Bay est un parc de l’Ohio • Le site étudié est constitué des plages à l’intérieur de ce parc • Etude sur site • Variables considérées : CT, revenu Y, CTs (site substitut), qualité de l’eau, entretien, propreté, congestion, aménagements, Sole

37. Pour les variables en italique, on a demandé aux enquêtés de classer de 1 (peu important) à 5 (très important) le rôle de ces variables dans leur choix de visite • Sole est une dummy (0/1) qui indique si la visite a pour seul but la plage (1) ou non (0)

38. On a distribué aléatoirement des questionnaires aux usagers en leur demandant de le renvoyer par courrier (62%) • Seules les visites d’une journée (66%) ont été prises en compte • CT = double de la distance linéaire entre la ville et la plage x 0,33 cents/mile + coût d’opportunité du temps (COT) • COT= (distance/40)x[(Y/2040)x0,3]

40. Les coefficients sont statistiquement significatifs à 99% (***), 95% (**) et 90% (*) • Estimation de la valeur d’une visite/an/personne 25$ (1/0,4) • Estimation de la valeur totale par an : 5,6x106 $ (224 000 visites/an x 25)

41. Exercice • Le droit d’entrée dans un parc d’attraction est de 20€ par personne. Le coût de transport est estimé à 0,5€ le kilomètre. • On demande à l’aide des données suivantes de : • Déterminez une fonction de demande de visite pour ce parc • De calculer la variation de surplus des usagers si la direction du parc décide d’un droit d’entrée de 25€ par personne

43. Les prix hédoniques : principe • Bien = {caractéristiques} • Effet qualité en comptabilité nationale • Prix d’un bien = F(caractéristiques)

44. Les prix hédoniques : théorie • Etape 1 : Détermination d’un prix implicite de l’environnement • MaxC,l,q,e U(C,l,q,e) • pC + h(l,q,e) = R • h(l,q,e) est le prix implicite du logement • A l’optimum, pour une caractéristique environnementale ek on doit avoir • U’C/p = U’ek/h’ek • h’ek = p U’ek/U’C

45. U’ek/U’C est le TMS entre C et ek • C’est la quantité de bien privé compensant la perte d’une quantité marginale de ek • h(l,q,e)est obtenu par régression économétrique des prix observés de l’immobilier sur les variables l, q, e • On en déduit h’ek, la disponibilité marginale à payer pour une unité d’environnement en plus

46. Etape 2 : détermination de la demande pour ek • Pour un ménage, la relation précédente permet de déterminer un point de sa fonction de demande inverse (ek, h’ek) • Si tous les ménages sont identiques (fonction d’utilité, revenu…) on a autant de point de la même fonction de demande

47. Sinon, il faut tenir compte de l’offre sur le marché • Offre parfaitement élastique : vaste choix de logements, prix exogène pour les ménages • On régresse ek sur h’ek pour obtenir la fonction de demande • Offre rigide : on régresse h’ek sur ek et on obtient la demande inverse

48. Variables explicatives • Variables physiques • Superficie du logement • Superficie du terrain • Nombre de pièces • Nombre de salles de bain • Type de logement • Âge de l’habitation • Présence d’un garage • Présence d’équipements de luxe • …

49. Variables de quartier • Taux de chômage • Revenu médian • Proximité de services publics • Proximité d’équipements culturels • Proximité d’une gare • Taux de délinquance • ….

50. Variables environnementales • Variable mesurant l’état de l’environnement : niveau de pollution, niveau de bruit • Variable mesurant une distance : à une plage, une rivière, une décharge…