Essai sur l'intégration des interactions dans l'évaluation des politiques publiques : l'apport des méthodes de l'économétrie spatiale

This thesis focuses on the integration of interactions in the estimation of the public policy’s effect. Indeed, the estimation standard methods usually rely on strong assumptions that exclude partially or completely the interaction effect both in the selection process of beneficiaries and in the performance of the policy. However, the validity of these assumptions is questionable, particularly in the context of a non-experimental policy because an individual according as it is the beneficiary or not the policy, is not isolated: he interacts with his neighborhood. Thus, the estimated effect of the policy by traditional methods is likely to be biased (underestimation or overestimation) therefore induce decision-making based on erroneous conclusions. Therefore, in this thesis, we assume that the treatment received by an individual can affect other individuals in his neighborhood through different diffusion mechanisms. Using spatial econometric methods, we propose a methodological framework to take into account both in selection process and in the outcomes the interactions in the estimation of the policy effect. Four extensions of the evaluation methods are developed with an empirical study for each method.Cette thèse porte sur la prise en compte des interactions dans l’estimation de l’effet d’une politique publique. En effet, les méthodes standards d’estimation s’appuient généralement sur des hypothèses fortes excluant partiellement ou totalement les effets d’interactions aussi bien dans le processus de sélection des bénéficiaires que dans la performance de la politique. Cependant, la validité de ces hypothèses est discutable surtout dans le cadre d’une politique non-expérimentale, car un individu selon qu’il est bénéficiaire ou non de la politique ne vit pas en autarcie, il est en interaction avec son milieu. Ainsi, l’effet estimé de la politique par les méthodes traditionnelles est susceptible d’être biaisé (surestimation ou sous-estimation), avec pour conséquences des prises de décisions basées sur des résultats non fiables.Dans cette thèse, nous supposons que le traitement reçu par un individu peut affecter les autres individus de son voisinage à travers différents mécanismes de diffusion. Nous proposons un cadre méthodologique d’évaluation basé sur les méthodes de l’économétrie spatiale. Nous développons quatre extensions spatialisées de méthodes d’évaluation prenant en compte les interactions dans les processus de sélection et au niveau de la performance de la politique, avec une application empirique pour chaque méthode

The evolving SARS-CoV-2 epidemic in Africa: Insights from rapidly expanding genomic surveillance

INTRODUCTION Investment in Africa over the past year with regard to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) sequencing has led to a massive increase in the number of sequences, which, to date, exceeds 100,000 sequences generated to track the pandemic on the continent. These sequences have profoundly affected how public health officials in Africa have navigated the COVID-19 pandemic. RATIONALE We demonstrate how the first 100,000 SARS-CoV-2 sequences from Africa have helped monitor the epidemic on the continent, how genomic surveillance expanded over the course of the pandemic, and how we adapted our sequencing methods to deal with an evolving virus. Finally, we also examine how viral lineages have spread across the continent in a phylogeographic framework to gain insights into the underlying temporal and spatial transmission dynamics for several variants of concern (VOCs). RESULTS Our results indicate that the number of countries in Africa that can sequence the virus within their own borders is growing and that this is coupled with a shorter turnaround time from the time of sampling to sequence submission. Ongoing evolution necessitated the continual updating of primer sets, and, as a result, eight primer sets were designed in tandem with viral evolution and used to ensure effective sequencing of the virus. The pandemic unfolded through multiple waves of infection that were each driven by distinct genetic lineages, with B.1-like ancestral strains associated with the first pandemic wave of infections in 2020. Successive waves on the continent were fueled by different VOCs, with Alpha and Beta cocirculating in distinct spatial patterns during the second wave and Delta and Omicron affecting the whole continent during the third and fourth waves, respectively. Phylogeographic reconstruction points toward distinct differences in viral importation and exportation patterns associated with the Alpha, Beta, Delta, and Omicron variants and subvariants, when considering both Africa versus the rest of the world and viral dissemination within the continent. Our epidemiological and phylogenetic inferences therefore underscore the heterogeneous nature of the pandemic on the continent and highlight key insights and challenges, for instance, recognizing the limitations of low testing proportions. We also highlight the early warning capacity that genomic surveillance in Africa has had for the rest of the world with the detection of new lineages and variants, the most recent being the characterization of various Omicron subvariants. CONCLUSION Sustained investment for diagnostics and genomic surveillance in Africa is needed as the virus continues to evolve. This is important not only to help combat SARS-CoV-2 on the continent but also because it can be used as a platform to help address the many emerging and reemerging infectious disease threats in Africa. In particular, capacity building for local sequencing within countries or within the continent should be prioritized because this is generally associated with shorter turnaround times, providing the most benefit to local public health authorities tasked with pandemic response and mitigation and allowing for the fastest reaction to localized outbreaks. These investments are crucial for pandemic preparedness and response and will serve the health of the continent well into the 21st century

Essay on the integration of interactions in the treatment effect evaluation : the contribution of spatial econometrics methods

Cette thèse porte sur la prise en compte des interactions dans l’estimation de l’effet d’une politique publique. En effet, les méthodes standards d’estimation s’appuient généralement sur des hypothèses fortes excluant partiellement ou totalement les effets d’interactions aussi bien dans le processus de sélection des bénéficiaires que dans la performance de la politique. Cependant, la validité de ces hypothèses est discutable surtout dans le cadre d’une politique non-expérimentale, car un individu selon qu’il est bénéficiaire ou non de la politique ne vit pas en autarcie, il est en interaction avec son milieu. Ainsi, l’effet estimé de la politique par les méthodes traditionnelles est susceptible d’être biaisé (surestimation ou sous-estimation), avec pour conséquences des prises de décisions basées sur des résultats non fiables.Dans cette thèse, nous supposons que le traitement reçu par un individu peut affecter les autres individus de son voisinage à travers différents mécanismes de diffusion. Nous proposons un cadre méthodologique d’évaluation basé sur les méthodes de l’économétrie spatiale. Nous développons quatre extensions spatialisées de méthodes d’évaluation prenant en compte les interactions dans les processus de sélection et au niveau de la performance de la politique, avec une application empirique pour chaque méthode.This thesis focuses on the integration of interactions in the estimation of the public policy’s effect. Indeed, the estimation standard methods usually rely on strong assumptions that exclude partially or completely the interaction effect both in the selection process of beneficiaries and in the performance of the policy. However, the validity of these assumptions is questionable, particularly in the context of a non-experimental policy because an individual according as it is the beneficiary or not the policy, is not isolated: he interacts with his neighborhood. Thus, the estimated effect of the policy by traditional methods is likely to be biased (underestimation or overestimation) therefore induce decision-making based on erroneous conclusions. Therefore, in this thesis, we assume that the treatment received by an individual can affect other individuals in his neighborhood through different diffusion mechanisms. Using spatial econometric methods, we propose a methodological framework to take into account both in selection process and in the outcomes the interactions in the estimation of the policy effect. Four extensions of the evaluation methods are developed with an empirical study for each method

Hétérogénéité des interactions et évaluation des effets de traitement : une approche par les effets de dépendance spatiale

International audienceIn the specific context of the two stage model of causal effect evaluation, this article deals with the analysis of the validity of the assumptions assuming no interdependency. More precisely we question the Cia and the Sutva assumptions. We use a spatial analytical framework to characterize the interactions between individuals. We consider the heterogeneity of neighborhoods according to individuals and their neighbors, whether or not they are involved in the public policy. The evaluation model combines two models. A probit model with a spatially autocorrelated errors makes possible to take account for unobservable factors potentially affecting individuals’ decisions to take part in the policy. A spatial autoregressive model on the outcome allows us to integrate the heterogeneity of neighborhoods and the potential selection bias spatially adjusted. We use the Zrr (revitalization of rural areas) policy as an empirical application. We show that if the average treatment effects of the policy on the creation of business establishments are significant and positive with models without interactions, these effects are not significant anymore when we consider spatial dependencies.L’évaluation des effets d’une politique publique peut être confrontée à l’existence d’interactions entre les individus. Dans ce cas, nous interrogeons la validité des hypothèses Cia et Sutva dans le cas du modèle d’évaluation causal en deux étapes. Nous utilisons un cadre d’analyse spatiale pour caractériser les interactions entre les individus. Nous modélisons l’hétérogénéité des voisinages selon que les individus et leurs voisins sont bénéficiaires ou non-bénéficiaires de la politique. Le modèle d’évaluation combine deux spécifications. Un modèle probit avec erreurs spatialement auto-corrélées permet de tenir compte des facteurs inobservables impactant potentiellement les décisions des individus à participer à la politique. Un modèle spatial autorégressif sur les résultats permet d’intégrer l’hétérogénéité des voisinages et l’éventuel biais de sélection spatial. Nous utilisons la politique de revitalisation des zones rurales (Zrr) comme application empirique. Avec les modèles sans interactions, les effets moyens de la politique sur la création d’établissements sont significatifs et positifs mais ils ne sont plus significatifs lorsque l’on intègre les interdépendances spatiales

Organisation spatiale et Dégradation environnementale : croissance et agglomération

Compte rendu et analyses, Séminaire PUCA, 26 mai 2015, Paris La Défense

Organisation spatiale et Dégradation environnementale : croissance et agglomération

Compte rendu et analyses, Séminaire PUCA, 26 mai 2015, Paris La Défense

Politiques publiques, interactions et enjeux environnementaux

Compte rendu et analyses, Séminaire PUCA, 22 novembre 2012, Paris La Défense