Cet article décrit de manière non technique les principales méthodes d’évaluation d’impact, expérimentales et quasi-expérimentales, et le modèle statistique qui les sous-tend. Sont ensuite recensés les articles utilisant ces méthodes que la revue Economie et statistique / Economics and Statistics a publiés durant ces quinze dernières années. Dans une seconde partie sont présentées certaines des avancées méthodologiques les plus importantes récemment proposées dans ce champ de recherche. Pour finir, l’accent est mis sur la nécessité d’être particulièrement attentif à la précision des effets estimés, mais aussi sur l’obligation de répliquer les évaluations, réalisées par expérimentation ou quasi-expérimentation, en vue de distinguer les faux-positifs des effets avérés.

Citation: Fougère, D. & Jacquemet, N. (2019). Causal Inference and Impact Evaluation. Economie et Statistique / Economics and Statistics, 510-511-512, 181–200.
https://doi.org/10.24187/ecostat.2019.510t.1996