L’objectif principal de cette thèse est de proposer des méthodes d’identification des effets qui découlent des interactions sociales dans le contexte éducatif. La pertinence de ma recherche se trouve à trois niveaux : 1) elle nous aide à mieux mesurer l’impact du réseau social sur les comportements individuels ; 2) elle améliore notre compréhension de phénomènes sociaux négatifs tels que l’obésité ou le décrochage scolaire ; 3) elle permet de proposer des politiques publiques adaptées, qui permettent d’exploiter au mieux les effets qui découlent de ces interactions sociales en milieu scolaire. L’atteinte de nos objectifs se fait à travers trois chapitres. Le premier chapitre propose une nouvelle stratégie d’estimation de l’influence du réseau social sur les décisions individuelles dans un contexte d’interactions en réseau à l’aide d’expériences randomisées. Le chapitre combine le modèle structurel d’interactions sociale développé par Bramoullé et al. [2009] avec une expérience randomisée. Des conditions d’identification sont fournies et le modèle est estimé et validé sur des données expérimentales recueillies pour l’évaluation d’un programme de bourses d’études en Colombie. De par sa conception, la randomisation est au niveau de l’élève. Les données sur réseaux d’amitié révèlent que les étudiants traités et non traités interagissent ensemble. En plus de fournir des preuves sur la présence d’effets de pairs dans la fréquentation scolaire, le chapitre conclut que la non prise en considération des interactions sociales de pairs conduit à une surestimation de l’impact réel du programme. L’objectif du deuxième chapitre est de proposer un modèle qui tient compte de l’hétérogénéité des effets de pairs entre les différentes catégories d’individus dans un cadre d’interactions en réseau. Les catégories peuvent se composer du genre ou de la race de l’individu, entre autres. Des conditions d’identification d’un modèle qui généralise celui proposé par Bramoullé et al. [2009] sont dérivées, et l’hétérogénéité des effets de pairs est permise à l’intérieur et entre les catégories. À l’aide des données Add Health, le chapitre explore l’hétérogénéité sur le poids des adolescents mesuré par leur indice de masse corporelle, utilisant à la fois le genre et une catégorisation basée sur leur groupe racial. Les résultats montrent que l’effet positif endogène trouvé en utilisant le modèle homogène présente de l’hétérogénéité lorsque l’on considère ces deux catégorisations. Alors que les deux premiers chapitres de cette thèse étudient les réseaux d’amitié dans une tentative d’identifier les effets qui résultent des interactions sociales, le troisième chapitre considère le réseau de partage de cours -course-overlap- fourni par les études Add Health et AHAA. Le modèle est agrégé au niveau local et a la particularité, contrairement à d’autres études sur les effets de pairs, que la matrice d’interactions sociales considère les marges extensive et intensive. De plus, les interactions de ce type sont meilleures dans la conception des politiques scolaires. L’estimation du modèle sur les résultats scolaires généraux, en mathématiques et en sciences révèle la présence d’effets d’interaction sociales positives et significatives en utilisant les techniques des moindres carrés à deux étapes et la méthode des moments généralisés. / The aim of this thesis is to investigate identification of peer effects and their application on a large set of outcomes, going from school attendance to obesity. The relevance of this research relies on three main points: 1) it allows better measurrement of effects stemming from social interactions, thus providing some answer to the numerous econometric issues that make the study of peer effects a lot challenging; 2) it improves our comprehension of negative social phenomena, including the incidence of school dropouts and obesity; 3) it proposes better public policies aiming at fighting against such phenomena by exploiting social network effects that contribute to amplify them. The different objectives of this thesis are investigated in three different chapters. The first chapter proposes a new strategy for estimating the influence of the social network on individual decisions in a network context using randomized experiments. It combinates the structural social network model developed by Bramoullé et al. [2009] and randomized experiments. New identification conditions that mostly require balance in the characteristics of friends between treatment and control groups are provided. The model is estimated and validated on experimental data collected for the evaluation of a scholarship program in Colombia. By design, randomization is at the student-level. Friendship data reveals that treated and untreated students interact together. Besides providing evidence of peer effects in schooling, the chapter concludes that ignoring peer effects would have led to an overestimation of the program actual impact. The aim of the second chapter is to propose a model that accounts for heterogeneity in peer effects between individual categories in a network setting. Identification conditions of a network-based interactions model that generalizes the one proposed by Bramoullé et al. [2009] are derived, and heterogeneity of peer effects is allowed within and between categories of individuals. Using the Add-Health dataset, the study explores heterogeneity in adolescents weight using both gender and racial categorizations. The results show that the positive endogenous effect found using the homogeneous model is actually heterogeneous when considering both gender and racial categorizations, as for example, females seem to be more influenced by their female friends than by their male friends. While the first two chapters consider friendship networks in an attempt to identify the effects that result from social interactions, the third chapter considers the course-overlaps network. The model is local agregate and has the feature, unlike other studies of peer effects, that the interaction matrix accounts for the extensive and intensive margins. Interactions of this type are better to design school policies. The chapter then proceeds to estimation of peer effects in overall GPA and GPAs in both mathematics and science courses using the Add Heakth and AHAA datasets. The results reveal the presence of positive and significant social interaction effects using both 2SLS and GMM estimation techniques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/26041 |
| Date | 23 April 2018 |
| Creators | Dieye, Rokhaya |
| Contributors | Fortin, Bernard, Djebbari, Habiba |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xviii, 120 pages), application/pdf |
| Coverage | Colombie, États-Unis |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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