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Eyméoud Jean-Benoît

Auteur/e

Eyméoud Jean-Benoît

Discipline

Sciences économiques

Titre

Housing and discrimination in economics : an empirical approach using Big Data and natural experiments

Université

Paris, Institut d’études politiques

Date de soutenance

24/10/2018

Directeur/trice de thèse

Étienne Wasmer

Résumé

Le premier chapitre documente un paramètre clé pour comprendre le marché du logement : l'élasticité de l'offre de logements des aires urbaines françaises. Nous montrons que cette élasticité peut être appréhendée de deux manières en considérant l’offre intensive et extensive de logements. Grâce à une quantité importante de nouvelles données collectées et une stratégie d'estimation originale, ce premier chapitre estime et décompose les deux élasticités. Le deuxième chapitre est consacré aux possibilités offertes par le Big Data pour étudier le marché de logement locatif français. En exploitant des données en ligne de décembre 2015 à juin 2017 et comparant ces données aux données administratives classiques, nous montons qu’internet fournit des données permettant de suivre avec exactitude les marchés immobiliers locaux. Le troisième chapitre porte sur la discrimination des femmes en politique. Il exploite une expérience naturelle, les élections départementales françaises de 2015 au cours desquelles, pour la première fois dans l'histoire des élections françaises, les candidats ont dû se présenter par paires de candidats obligatoirement mixtes. En utilisant le fait que l'ordre d'apparition des candidats sur un bulletin de vote était déterminé par l’ordre alphabétique et en montrant que cette règle ne semble pas avoir été utilisée de façon stratégique par les partis, nous montrons d’une part que la position des femmes sur le bulletin de vote est aléatoire, et d’autre part, que les binômes de droite pour qui le nom du candidat féminin est en première position sur le bulletin reçoivent en moyenne 1,5 point de pourcentage de moins de votes.

Mots clés

Marché du logement, discrimination, politique publique, immobilier, modèle économétrique, big data

Principales conclusions

  • Internet offre la possibilité de suivre l’évolution du marché immobilier locatif à l’échelle locale et fournit des données non systématiquement biaisées.
  • Les élasticités locales de l’offre de logements dépendent de manière causale du niveau de régulation local du foncier
  •  Les femmes sont discriminées lors des élections locales et cette discrimination ne dépend pas simplement des préférences des électeurs mais également du niveau d’information dont ils disposent.

Accès en ligne

https://spire.sciencespo.fr/notice/2441/6afik52jg80mqni27nbeb4p76

Articles/WP liés à la thèse

Jean-Benoit EYMEOUD , Paul VERTIER, Gender Biases: Evidence from a Natural Experiment in French Local Elections LIEPP Working Paper n°78, April, 2018

CV

https://www.sciencespo.fr/liepp/fr/users/jean-benoit-eymeoud