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Gijs DekkersFederal Planning Bureau,

CESO, K U LeuvenAnd CEPS/INSTEAD

Microsimulation dans les sciences sociales : une

introduction

Présentation pour le pôle Prévoyance de la Caisse de Dépôt et de Gestion

Rabat, Maroc.

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• Les modèles de microsimulation statique ou dynamique permettent : ….... l’imputation de microdonnées (prospectives/alternatives)

La microsimulation: qu’est-ce que c’est ?

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• La microsimulation désigne la modélisation de micro-unités, à la fois de leurs caractéristiques et de leurs interactions.

…elle fait appel à des règles déterministes

… à des techniques de simulation stochastique

…et à des techniques d’alignement

• Une des caractéristiques de la microsimulation est qu’elle part d’un échantillon représentatif de micro-unités

• Elle tient donc compte de l’hétérogénéité des unités individuelles.

• Les modèles de microsimulation sont utilisés pour l’analyse du trafic, de la propagation des infections, du développement de la technologie, etc...

• L’accent est donc mis sur la simulation des revenus et des prestations de la sécurité sociale pour les individus d’un ménage.

La microsimulation: qu’est-ce que c’est ?

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La microsimulation: qu’est-ce que c’est ?

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1. Microsimulation statique

Tax-benefit models

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• Statique sans nouvelle pondération/revalorisation (“véritablement” statique)

• Simulation de scénarios alternatifs • Modèles “fiscalité-prestations sociales”• EUROMOD

ISER - University of Essex

Pour les 27 Etats membres de l’UE

Basé sur les données de l’enquête EU SILC

Impôts, sécurité sociale (à l’excl. des pensions)

Simule les effets des politiques fiscale et sociale sur :

- la pauvreté et l’inégalité

- la (re)distribution verticale et horizontale

- l’identification des gagnants et des perdants

- les finances publiques (effets budgétaires agrégés)

- les équations budgétaires pour des modèles structurels d’offre de travail

1. Microsimulation statique

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• Effets budgétaires et sociaux d’un “régime européen de sécurité sociale” dans plusieurs Etats membres

• Effets de redistribution d’un taux d’imposition forfaitaire

• Comparaison des effets de mesures fiscales dans différents Etats membres européens

• Impact budgétaire de mesures d’austérité• Impact des prestations de sécurité sociale, des

allocations familiales dans différents Etats membres européens

• Impact des mesures fiscales sur l’offre de travail• Pièges à l’emploi• Impact de l’évolution des prix de l’énergie sur le

pouvoir d’achat des ménages• Effets redistributifs de la TVA

Applications récentes de microsimulation statique

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• UNU-WIDERhttp://african-models.wider.unu.edu/

Botswana, Cameroon, Nigeria, South Africa, Uganda, Ghana, Namibia, Mozambique, Tanzania, Zambia

Accessible en ligne

Simulation des effets des évolutions de la TVA, des pensions et des impôts sur le prix des aliments, des boissons, des carburants et des médicaments...

• UNDP/IDRC project “Fiscal Schemes for Inclusive Development”http://EconPapers.repec.org/RePEc:ega:libros:201202

Brazil, Chile, Guatemala, Mexico and Uruguay

Impact des mesures fiscales, des contributions et prestations sociales ainsi que de la TVA sur la pauvreté et l’offre de travail.

• Banque mondiale

Popularité de la microsimulation statique en dehors de l’Europe

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• ‘Reproduction’ de changements intertemporels- On part d’un modèle statique- Revalorisation- Repondération- On ne modifie pas les objets individuels !

2. Vieillissement statique (‘static ageing’)

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• Repondération- d(wt+x)t *(1/w) = F(Prop(t+x) /Prop(t))

- où - w = poids de l’échantillon, - Prop = modification des proportions sur la base de données

extérieures entre t et t+x

• Revalorisation (1+0.0225)b x (1+Lx0. 0225)max[0,y-t0-b]

où

- b = max[0,(y-t0)-(a-65)].

- dans l’hypothèse où les salaires progressent de 2,25% par an

- dans l’hypothèse où les pensions progressent de Lx2,25% par an.

2. Vieillissement statique

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• STATION (Dekkers, 2000)• Repondération selon le groupe d’âge et le sexe,

classification LIPRO• Ajustement de 4 scénarios dans le cadre d’une

croissance salariale de 2,25% par an1.Non revalorisation des allocations de pension et du

plafond de calcul

2.Revalorisation des pensions, pas du plafond de calcul

3.Non revalorisation des pensions, mais bien du plafond de calcul

4.Revalorisation des deux

2. Vieillissement statique : un exemple simple

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2. STATION

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lft<65 lft>=65 steekproef

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• IER model - Slovénie (Majcen et al., 2012)- Impact budgétaire et social* du vieillissement- Impact des mesures fiscales- Impact de la réforme des pensions

- IFS model (Brewer, 2011)- Pauvreté infantile entre 2010 et 2020- Mesures politiques récentes au Royaume-Uni

- COSI (université d’Anvers)- Quotient conjugal- Impact budgétaire du vieillissement

Vieillissement statique : plus d’applications récentes

* Social = impact sur la pauvreté financière et l’inégalité

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• La repondération statique présente le problème suivant : souvent les données exogènes ne sont disponibles que dans des distributions marginales séparé.

- STATION: repondération séquentielle et espérer que le problème reste limité.

- Applications plus récentes : generalized regressions of iterative proportional fitting routines- “Adjust” reweighting algorithm- GREGWT, CALMAR, Clan97 (SAS)- Calibrate, Gomulka (Stata)- Cai (C++)- Combinatorial Optimisation?

2. Vieillissement statique

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3. Vieillissement dynamique (‘dynamic ageing’)

DYNAMOD, DYNACAN,

MIDAS, PENSIM II, …

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• Ici, les caractéristiques des individus de l’échantillon sont adaptées

- Stochastique- Déterminisme- Alignement

1. Modification stochastique (Monte Carlo)

Y = BX + e, estimé après transformation logit p= exp(Y)/(exp(Y) + 1)

‘Event’ a lieu lorsque p > 0.5

Ou exp(BX)/(exp(BX) + 1 ) > u

2. Modification déterministe:

Si (en vie) alors, l’âge = age + 1

3. Vieillissement dynamique

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MIDAS - Microsimulation for the Development of Adequacy and Sustainability

Données de départ : MIMOSIS 2001 échantillon administratif, étendu à ±

2.2 millions d’individus

MODULEDEMOGRAPHIQUE

MODULEMARCHE DU

TARVAIL

MODULE PENSIONS & PRESTATIONS

t+1

Décès, naissances, formation, mariages

Emploi, secteur privé vs public, pensions légales

salariés et dans la fonction publique

Chômage, prépension, invalidité, pensions,

aide sociale

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MODULE COTISATIONS ET

FISCALITE

REDISTRIBUTION, PAUVRETE, INEGALITE

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3. Microsimulation dynamique : alignement

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Alignement versus simulation ‘normale’

Etat 1

Etat 2Individu i

Ui < Pi

Pi=logit-1(βX)

Ui < 1-Pi

simulation‘standard’ Monte Carlo Alignement - objectif x%

Etat 1

Etat 2Rang 1...n

Premiers xN individus

Rangi=logit-1(βX+εi)

Autres (100-x)N individus

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Alignement monétaire

Simulation du modèleyi=βXi + ui (2001, t)

Agrégation et calcul du taux de

croissance gY

Comparaison de gY et de gX et

calcul de la correction pour y

Simulation du modèle yi=βXi + ui (2001)

Introduction du taux crois.corrigé -> t

Alignement monétaire : objectif taux de croissance gxt

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3. Vieillissement dynamique : une application avec MIDAS et MALTESE

Table 1 Budgetary costs of ageing: rate of increase in % of GDP, 2008 to 2060Source: Annual Report of the Study Committee for Ageing (High Council of Finances, 2009) June 2009

Base scenario (1,5% increase of productivity per year)

Pensions 5.3Health care 4.2Other -1.4Total 8.2

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Total population - Men Total population - Women

Retirees - Men Retirees - Women

Source: MIDAS

Poverty risk to state

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Vieillissement dynamique : une application avec MIDAS et MALTESE : une revalorisation de 13,6% de la garantie de revenu aux personnes âgées en 2006

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2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060Année

Population totale - Scénario de référence Population totale

Travailleurs - Scénario de référence Travailleurs

Pensionnés- Scénario de référence Pensionnés

Source: MIDAS

Impact budgétaire : + 0,045% PIB

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• En ce qui concerne les résultats de simulation, les écarts sont moindres que ce que l’on pourrait supposer vu les différences méthodologiques.

• Le vieillissement statique implique un investissement moindre en termes de développement et d’entretien.

• Le vieillissement statique est plus “vulnérable” (complexe d’un point de vue méthodologique) et plus difficile à expliquer aux décideurs1.

• Le vieillissement statique ne permet pas une analyse dynamique/longitudinale, ce qui limite les applications.

Vieillissement statique vs dynamique : les avantages et les inconvénients (1/2)

1. Du point de vue de la méthodologie. Les résultats de simulation de tous les modèles dynamiques sont

souvent difficiles à expliquer.…

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• Les modèles de vieillissement dynamique sont plus vastes, impliquent un investissement1 plus important et une liaison avec le long terme.

• L’alignement de modèles de vieillissement dynamique sur les résultats de macromodèles est mieux développé.

• L’alignement de modèles de vieillissement statique sur les résultats de modèles d’équilibre général est mieux développé.

Vieillissement statique vs dynamique : les avantages et les inconvénients (2/2)

1. Il s’agit de développements importants qui réduisent sensiblement le coût LIAM2, ModGen, …

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• Les modèles de microsimulation dynamique sont des “boîtes noires”.Vous connaissez les données de départ et les résultats obtenus mais il est très difficile d’analyser (et donc d’expliquer) les processus en jeu puisqu’ils englobent d’innombrables changements et interactions au niveau des individus.

• Il est dès lors essentiel d’investir dans la communication vis-à-vis des « consommateurs ».

• N’attendez pas que ces « consommateurs » reconnaissent comme évidence la contribution de la microsimulation. Valider les résultats de simulation

Renforcer la crédibilité par des outputs scientifiques

• Lorsque les modèles sont développés en équipe, veillez à élaborer une bonne stratégie de management et une vision à long terme de l’organisation.

La microsimulation : les problèmes potentiels

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Modèles de vieillissement dynamique utilisés dans les administrations

Country Cross-sectional vs. cohort / longitudinal

Ageing process Initial database

MIDAS_HU Hungary Cross-sectional dynamic administrative

AVID Germany longitudinal Dynamic Administrative

CAPP_DYN (ac) Italy cross-sectional Dynamic Survey

DESTINIE France cross-sectional Dynamic Survey

MINT US cross-sectional Dynamic Administrative

MICROS Netherlands cross-sectional static and dynamic Survey

MIDAS_BE Belgium cross-sectional Dynamic Administrative

MiMESIS Sweden cross-sectional Dynamic Administrative

T-DYMM/MIDAS_IT Italy Cross-sectional Dynamic (no interactions)

Survey

COMPARE US Cross-sectional dynamic Administrative

REDIS Luxemburg - - Administrative

PENSIM2 United Kingdom cross-sectional dynamic Administrative

PRISME France cross-sectional dynamic Administrative

SADNAP Netherlands cross-sectional dynamic Administrative

SESIM Sweden cross-sectional dynamic administrative

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• Les modèles de microsimulation permettent de simuler les effets des politiques fiscale et sociale au niveau de l’individu et de son ménage.

- Déterminer les effets ex ante sur la pauvreté, l’inégalité et identifier les gagnants et les perdants.

- Tenir compte des problèmes d’agrégation et des non-linéarités

- Echantillon représentatif

• Les modèles de microsimulation font désormais partie des instruments de la recherche empirique axée sur l’aide à la décision.

• Une condition importante toutefois est la volonté d’investir dans ces modèles, sur le plan de l’organisation, du management de la communication avec les décideurs.

Microsimulation dans les sciences sociales : les conclusions

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p.s. Grâce aux évolutions récentes, le développement et l’entretien de modèles de microsimulation représentent un investissement sensiblement moindre !

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Merci