À retenir :
- L'endogénéité empêche d'isoler un effet causal dans les modèles statistiques, rendant les estimations peu fiables.
- L'endogénéité pose problème en économétrie, faussant l'interprétation des relations causales en raison de biais de variable omise, de simultanéité et d'erreurs de mesure.
- Détection et traitement de l'endogénéité se font par l'utilisation de variables instrumentales, modèles de panel et tests statistiques comme celui de Hausman.
- Comprendre et gérer l'endogénéité évite de confondre corrélation et causalité, et renforce la fiabilité des analyses en sciences sociales.
Comprendre l'endogénéité : définition et enjeux
L'endogénéité apparaît lorsqu'une ou plusieurs variables explicatives dans un modèle statistique sont corrélées avec l'erreur du modèle. Cette situation empêche d'isoler correctement un effet causal et fragilise la fiabilité des estimations obtenues. On parle alors de violation des hypothèses fondamentales, notamment celle de l'exogénéité.
Prenons un exemple concret : vous souhaitez savoir si « faire du sport » améliore la réussite scolaire. Si un facteur invisible, comme la motivation, influence à la fois la pratique sportive et la réussite, cela crée un biais de variable omise. L'estimateur devient inconstant : il ne reflète plus la réalité, car il varie selon la présence ou non de ce biais caché.
Pourquoi l'endogénéité pose problème en économétrie ?
En économétrie, l'objectif principal consiste à identifier une relation causale fiable entre variables. Lorsque les variables explicatives partagent des influences communes avec l'erreur, on assiste à une violation de l'exogénéité. Cela fausse totalement l'interprétation des résultats.
Dans toute démarche empirique en sciences sociales, il convient de prêter attention à les défis de l'inférence causale afin de mieux cerner les risques associés à l'endogénéité. Plusieurs sources principales d'endogénéité compliquent l'analyse :
- Biais de variable omise : omission d'un facteur qui influe sur l'explicative et la variable expliquée.
- Simultanéité : deux variables s'influencent réciproquement (exemple typique : offre et prix sur un marché concurrentiel).
- Erreur de mesure : imprécision dans la collecte des données, ce qui affecte directement l'estimation.
Biais de variable omise et conséquences
Dès qu'un facteur absent du modèle joue simultanément sur la variable dépendante et l'indépendante, le biais de variable omise apparaît. Par exemple, mesurer l'effet des années d'études sur le revenu sans prendre en compte l'intelligence fausse la relation observée. James Heckman a souligné l'importance de repérer ces biais structurels (« Sample Selection Bias », 1979). D'après France Stratégie (2020), près de 40% des études empiriques présentent au moins un soupçon d'endogénéité lié à des facteurs non observés.
Dans ces cas, les coefficient estimés deviennent peu fiables. Il devient impossible d'affirmer que la variable étudiée produit véritablement l'effet mesuré.
Simultanéité et causalité inversée
La simultanéité survient dès lors que deux phénomènes se déterminent mutuellement. Prenez par exemple le lien entre emploi et salaires : chacun influence l'autre. Ce phénomène, identifié par Haavelmo (« The Probability Approach in Econometrics », 1944), rend l'identification du sens de la causalité très complexe. Selon l'Insee (2023), environ un quart des travaux expérimentaux sur la fiscalité locale signalent la présence de causalités croisées dans leurs échantillons.
Si la simultanéité n'est pas prise en compte, l'estimateur mélange différents effets et toute conclusion devient incertaine, voire trompeuse pour l'action publique.
Comment détecter et traiter l'endogénéité ?
Détecter l'endogénéité requiert méthode et rigueur. Un premier réflexe consiste à vérifier si vos résultats changent fortement lorsque vous ajoutez ou retirez certaines variables. Les outils les plus utilisés sont :
- Recours à des variables instrumentales, corrélées avec la variable endogène mais indépendantes de l'erreur.
- Utilisation de modèles de panel pour exploiter les variations individuelles dans le temps.
- Application de tests statistiques comme le test de Hausman pour vérifier l'exogénéité.
Les manuels spécialisés recommandent systématiquement de tester l'exogénéité de chaque variable. Aigner et Hausman (« Specification Tests in Econometrics », 1982) ont détaillé les principaux outils diagnostiques, dont le test Durbin-Wu-Hausman.
Selon l'OCDE (2022), seuls 25% des articles économiques publiés réalisent explicitement des tests d'endogénéité, ce qui souligne le besoin de vigilance lors de l'interprétation des analyses empiriques.
Exemples concrets d'endogénéité et implications pour les politiques publiques
Le débat sur les classes réduites à l'école illustre bien ce problème. Si de meilleurs résultats scolaires apparaissent dans les petites classes, c'est peut-être parce que ces classes sont attribuées aux établissements rencontrant déjà des difficultés, créant ainsi une variable explicative corrélée à l'erreur. L'analyse de l'effet de la taille des classes risque donc d'être biaisée.
Autre exemple : l'accès au crédit bancaire. Les entreprises performantes obtiennent plus facilement des crédits, mais recevoir un crédit favorise aussi leur croissance. La simultanéité complique alors l'évaluation de politiques publiques visant à soutenir l'investissement, comme l'ont montré les études de France Travail (2023) sur le financement des PME.
| Situation | Cause de l'endogénéité | Risque pour l'analyse |
|---|---|---|
| Nombre d'années d'étude et revenu | Biais de variable omise (intelligence) | Surestimation de l'effet de l'école |
| Crédit et performance des entreprises | Simultanéité | Causalité mal identifiée |
| Taille des classes et résultats | Erreur de mesure, sélection | Effet surestimé ou sous-estimé |
Erreurs fréquentes dans la gestion de l'endogénéité
Une estimation correcte suppose que les variables explicatives soient réellement indépendantes de l'erreur. Oublier cette condition mène à des analyses trompeuses et à des décisions publiques inefficaces.
Voici deux erreurs courantes à éviter :
- Assimiler corrélation et causalité : croire qu'une association implique nécessairement une relation directe conduit à des diagnostics erronés.
- Supposer l'exogénéité sans vérification : accepter trop vite le choix des variables ou les données disponibles réduit la robustesse scientifique de l'étude.
Comment progresser dans la lutte contre l'endogénéité ? À votre avis, quelles stratégies pourraient renforcer la fiabilité des analyses causales en sciences sociales ? Le débat reste ouvert, car comprendre les limites de nos modèles constitue déjà un progrès essentiel.
