En 2008, au début de la crise financière qui a provoqué l'effondrement du marché immobilier américain, le gouvernement fédéral a distribué plus de 100 milliards de dollars à environ 130 millions de contribuables admissibles par le biais de la Loi sur la stimulation économique. Les déclarants individuels ont reçu 600 $ et les déclarants conjoints ont reçu 1 $, 200, avec un montant supplémentaire de 300 $ pour chaque enfant admissible au crédit pour enfants.

La distribution a fourni au professeur Jonathan Parker du MIT Sloan et au professeur de l'Université de Pennsylvanie Nicholas S. Souleles une occasion unique de comparer deux méthodes de mesure du comportement des consommateurs :la préférence révélée et la préférence signalée.

Dans un nouveau journal, les chercheurs ont découvert que les deux méthodes donnaient en grande partie les mêmes résultats, avec une mise en garde importante :les économistes ne devraient pas le prendre au pied de la lettre lorsque les consommateurs déclarent dépenser un montant spécifique.

Cela étant dit, si quelqu'un déclare avoir économisé principalement de l'argent, il est prudent de supposer que c'est ce qu'ils font réellement. Finalement, les chercheurs pensent que les économistes peuvent utiliser la préférence déclarée pour des raisons prédictives, mais l'utilisation conjointe des deux méthodes fonctionnerait mieux.

Préférence révélée versus rapportée

Les économistes se sont longtemps appuyés sur l'approche des préférences révélées pour en savoir plus sur le comportement. Ils trouvent des situations dans lesquelles les gens sont traités différemment, soit par un employeur, soit par des politiques gouvernementales, et comparer les différences dans leur comportement. Les économistes peuvent alors déduire qu'un comportement différent a été causé par le traitement différent.

De plus en plus, bien que, des chercheurs, créateurs de politiques, et les entreprises renoncent à cette méthode pour quelque chose de plus simple et plus rapide :demander aux gens comment ils se sont comportés dans certaines situations, ou comment ils se comporteraient dans des situations hypothétiques. Il s'agit de l'approche de la préférence déclarée.

L'utilisation de la préférence signalée soulève certaines questions, bien que. Ce que les gens rapportent est-il exact ? Est-ce fiable ?

"Il y a de nombreuses façons dont ces questions pourraient ne pas révéler la vérité, " a déclaré Parker. Mais dans certaines situations, c'est la seule option. L'utilisation de la méthodologie des préférences révélées exige que la situation étudiée par les chercheurs se soit déjà produite, et que différentes personnes ont été soumises à des traitements différents.

En outre, avec une augmentation de son utilisation - comme la Réserve fédérale de New York menant une enquête sur le montant que les gens économiseraient face à différents taux d'intérêt hypothétiques - la préférence déclarée "pourrait même être utilisée pour orienter la politique, " a déclaré Parker. C'est pourquoi les économistes avaient besoin de savoir s'ils pouvaient lui faire confiance.

Pour tester cela, les chercheurs ont ajouté des questions d'enquête à deux enquêtes de consommation existantes qui collectent des informations sur la façon dont les gens dépensent :les dépenses de consommation et le panel de consommateurs Nielsen. Ils ont demandé quand les gens ont reçu le stimulus, combien ils ont reçu, et s'ils l'ont utilisé pour augmenter principalement les dépenses, augmenter les économies, ou rembourser une dette. Dans l'enquête Nielsen Consumer Panel, ils ont également demandé combien les gens avaient dépensé pour le stimulus. Ils ont ensuite comparé ces résultats au comportement de préférence révélée.

Où ça marche et où ça ne marche pas

Parker et Souleles ont constaté que les données sur les préférences déclarées étaient cohérentes avec les données sur les préférences révélées de deux manières :les ménages qui ont déclaré dépenser principalement ont augmenté leurs dépenses après avoir reçu le stimulus, et les deux méthodes ont produit des estimations similaires des dépenses moyennes dans la population. Mais, Parker a dit, ces conclusions étaient justes, mais peut-être pas pour toutes les bonnes raisons.

« La principale différence mesurable entre les personnes est complètement ignorée par cette préférence signalée, " dit Parker.

Le problème est que les données n'ont pas fait la différence entre la façon dont les personnes ayant une épargne plus ou moins liquide et le revenu disponible dépensaient. Par exemple, les personnes disposant de beaucoup de liquidités ont déclaré épargner ou dépenser principalement à des taux similaires à ceux des personnes disposant de peu d'actifs liquides, à l'encontre à la fois des données de préférence révélées et de la compréhension des économistes des modèles de consommation de base.

Il y a deux raisons possibles à cela. D'abord, les gens peuvent signaler leur comportement par rapport à la façon dont ils dépensent généralement. Cela signifie que quelqu'un qui ne dépense généralement pas d'argent au fur et à mesure qu'il arrive, mais qui a dépensé un peu plus après le paiement de relance, peut avoir déclaré qu'il « a principalement dépensé, " même s'ils ont peut-être encore économisé la majeure partie du stimulus.

Seconde, les personnes disposant de beaucoup de liquidités ou de revenus qui n'ont pas réellement changé leur comportement en matière de dépenses lorsque le paiement est arrivé peuvent avoir déclaré avoir principalement dépensé leurs paiements de relance alors qu'en fait elles l'ont dépensé pour quelque chose qu'elles auraient acheté même sans l'argent supplémentaire. "Ils ont mentalement alloué ces dépenses à quelque chose pour lequel ils auraient dépensé de toute façon, " dit Parker.

Aller de l'avant, les chercheurs ont conclu que les réponses de préférence signalées sont instructives pour les exercices prédictifs. Mais si quelqu'un déclare avoir dépensé un montant spécifique, cela ne doit pas être pris au pied de la lettre sans preuve supplémentaire.

Parker pense que l'utilisation à la fois des préférences révélées et signalées - ou "analyse conjointe" - peut s'avérer la plus bénéfique. "Il serait extrêmement utile de pouvoir utiliser les informations du comportement signalé pour extrapoler en toute confiance au-delà de ce que vous pouvez voir dans les résultats des préférences révélées, " il a dit.