7.2 Économie comportementale et expérimentale
L’économie comportementale (EB) est un domaine de l’économie qui met l’accent sur l’importance de la façon dont les individus se comportent dans un certain contexte. En particulier, cette approche prend en compte les résultats d’autres disciplines, comme la psychologie, la sociologie et l’informatique, pour améliorer l’analyse des choix des agents. Les principaux points de désaccord avec l’approche néoclassique concernent le concept de rationalité parfaite et le fait que les agents n’ont que des contraintes externes. En d’autres termes, les agents ont des contraintes internes telles que la capacité limitée de calcul, ce qui implique que, même si leur objectif est d’atteindre la meilleure solution, ils ne sont pas en mesure d’obtenir ce résultat. En effet, les agents sont classés dans la catégorie des rationnels bornés.
Il est important de faire une distinction entre l’EB classique et l’EB moderne. Selon , le travail pionnier de l’EB classique était , bien que le père de l’EB moderne était . Les deux approches se basent sur l’évidence que les agents ne sont pas totalement rationnels, mais les procédures qu’ils adoptent sont très différentes. D’une part, le domaine de l’EB classique rejette totalement l’approche dominante. En effet, on suppose que les agents disposent d’une information limitée et que, par conséquent, ils trouvent la « solution satisfaisante » plutôt que la solution optimale. Pour trouver cette solution, on utilise une procédure algorithmique dans laquelle les joueurs ont des informations limitées, et ils décident étape par étape de la meilleure solution locale. D’autre part, l’EDA moderne suit une approche très proche de celle du courant dominant. Dans ce domaine, les agents sont des optimisateurs, c’est-à-dire qu’ils ont une fonction d’utilité à maximiser et une contrainte. La principale différence par rapport au modèle néoclassique réside dans les axiomes sur les préférences. En effet, dans ce domaine, certaines hypothèses sont relâchées, ou bien elles sont remplacées par des hypothèses moins strictes. L’utilité attendue dépendante du rang () et l’utilité attendue basée sur les cas () sont deux des nombreuses théories importantes dans le domaine de l’EB dans lesquelles le poids attribué à la fonction d’utilité est la probabilité subjective plutôt que la probabilité objective.
Dans ce chapitre, nous considérons des exemples de l’EB classique et moderne afin de comprendre comment ils fonctionnent différemment dans un contexte d’ABM.
Les travaux dans l’EB devraient être regroupés en deux « approches » : une basée sur la modélisation théorique et une construite sur la méthode expérimentale. L’économie expérimentale est un sous-domaine de la BE. Les expériences ne sont utilisées en science économique comme outil d’analyse du comportement des agents que depuis une dizaine d’années. Faire une expérience signifie observer un comportement réel dans un cadre contrôlé dans lequel il est possible de contrôler toutes les variables sauf celle qui est observée, c’est-à-dire la variable de contrôle. La principale caractéristique des expériences en économie est que tous les participants sont récompensés afin de les inciter financièrement à révéler leurs véritables préférences. Pour recueillir des données à partir d’expériences, nous avons besoin de deux groupes, le groupe de contrôle et le groupe de traitement. Ce dernier reçoit le « traitement », tandis que le premier est utilisé uniquement à des fins de comparaison. Un exemple permettra de clarifier ce concept. Considérons, par exemple, le célèbre jeu du bien public dans lequel les joueurs sont divisés en groupes et décident de placer la part de leur dotation dans un fonds public. Le bien public, qui est constitué de la somme des contributions individuelles d’un même groupe, est réparti équitablement entre les participants. Supposons que vous souhaitiez tester l’impact de l’inégalité sur la dotation initiale. Dans ce cas, la variable de contrôle est le degré d’inégalité, donc dans le groupe de contrôle, les joueurs reçoivent le même montant, tandis que dans le groupe de traitement, les agents sont dotés d’un montant différent (voir, par exemple, la contribution de et ).
Les expériences pourraient être menées en laboratoire ou sur le terrain. Le premier a le grand avantage de garantir le contrôle total de l’environnement, tandis que l’expérience sur le terrain est menée dans le lieu même où vivent les gens, mais il assure, dans la plupart des cas, un échantillon représentatif. La majorité des chercheurs préfèrent mener des expériences en laboratoire parce qu’elles sont simples à organiser et peu coûteuses puisqu’elles utilisent un échantillon d’étudiants de premier cycle. Il s’agit d’un point faible de cette approche car, avec un petit échantillon d’étudiants, la validité externe des résultats expérimentaux est compromise. Comme dans , une solution possible pour améliorer cette faiblesse est de considérer un grand échantillon de personnes hétérogènes.
Dans le domaine de l’BE moderne, nous devrions identifier différents sous-domaines : La microéconomie expérimentale, la macroéconomie expérimentale et la finance expérimentale. L’analyse de la microéconomie se concentre sur la vérification de la validité des hypothèses de l’approche néoclassique. L’un des arguments les plus étudiés en BE est l’hypothèse selon laquelle les agents sont égoïstes, c’est-à-dire qu’ils ne prennent en compte que leur propre gain monétaire et ne se soucient pas du gain des autres. De nombreux travaux ont montré que les agents prennent également en compte d’autres facteurs non monétaires, comme l’altruisme, la réciprocité ou l’importance des normes sociales. La prise en compte de ces aspects du comportement humain devrait également avoir un impact important sur les décisions de politique économique. Prenons, par exemple, les contributions de et , dans lesquelles le comportement des employeurs et des employés dans un marché d’actifs expérimental est analysé. Les résultats de ces expériences mettent en évidence une caractéristique importante : la réciprocité entre employeurs et employés joue un rôle crucial pour déterminer l’effort choisi et le salaire. Si nous tenons compte de ce résultat, nous devrions améliorer la productivité des travailleurs et donc, à son tour, favoriser la croissance économique. Comme indiqué dans , les expériences en macroéconomie doivent être utilisées pour tester la théorie de l’équilibre général ou pour analyser des prédictions spécifiques sur un marché unique. Dans ce sous-domaine, les chercheurs tentent de reproduire un système économique simplifié et observent les résultats sans imposer de règles comportementales. Grâce à ce type d’expériences, il est possible de comprendre les attentes individuelles et l’impact des politiques fiscales ou monétaires. L’une des expériences les plus significatives est celle menée par , dans laquelle ils montrent que les joueurs sont affectés par l’illusion monétaire. Cela signifie que, puisqu’il existe une illusion monétaire individuelle, un choc anticipé génère une inertie nominale. Les mêmes conclusions sont atteintes dans l’expérience de sur l’illusion monétaire. Comme suggéré dans , les expériences macroéconomiques sont également très utiles dans un contexte d’équilibres multiples. En effet, dans une expérience avec une économie décentralisée simplifiée est proposée, dans laquelle il y a deux équilibres possibles. Les résultats de cette expérience montrent que l’équilibre qui émerge de l’interaction des agents est la solution Pareto-inférieure. Ce manque de convergence vers le meilleur équilibre ou l’équilibre rationnel est également confirmé dans une expérience de . Dans ce cas également, les joueurs, par leurs actions, atteignent l’équilibre sous-optimal. Dans le sous-domaine de la finance expérimentale, l’objectif est de valider ou d’écarter l’hypothèse de l’efficience des marchés. En particulier, l’observation du comportement individuel sur le marché des actifs est utile pour comprendre si, et sous quelle hypothèse, les agents sont capables de mettre à jour leur croyance initiale avec toutes les informations disponibles. Dans ce sous-domaine également, les attentes jouent un rôle crucial. En effet, de nombreuses expériences ont montré l’erreur de l’hypothèse de l’espérance rationnelle et, en outre, que les joueurs suivent certaines heuristiques pour faire leurs choix d’investissement (voir, par exemple, ). Les expériences en finance étudient également d’autres caractéristiques importantes comme la formation de bulles, qui est généralement liée au comportement grégaire bien connu (voir la contribution de et ).
Pourquoi est-il si important de prendre en compte les méthodes expérimentales ? La raison principale est que les expériences permettent au chercheur d’observer le comportement individuel réel dans un contexte spécifique et de comprendre le micromécanisme de l’interaction des agents, qui explique, à son tour, le résultat agrégé. De même, dans la GPA, nous ne considérons pas l’agent représentatif, mais le résultat global émerge de l’interaction d’agents hétérogènes. Dans la section suivante, nous analysons en profondeur comment les résultats expérimentaux sont utilisés pour calibrer et valider un ABM.