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Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Sciences économiques et gestion (Lyon)

Partenaire(s) de recherche : Groupe d'analyse et de théorie économique (Lyon) (Laboratoire)

Autre(s) contribution(s) : W. Douglass Shaw (Président du jury) ; Luc Baumstark, Henrik Andersson (Membre(s) du jury) ; Luc Baumstark (Rapporteur(s))

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Thèse de doctorat Sciences économiques Lyon 2 2014

This dissertation aims at investigating the methods of the environmental resources valuation: revealed preferences Travel Cost (TC) method and stated preferences Contingent Valuation (CV) method in order to propose the following contributions. In chapter 1, we show that it is possible if both CV and TC data are available for the same observations, to obtain a better measure of willingness to pay (WTP) by combining the two methods using Simulated maximum Likelihood technique. In chapter 2, we show that the new special regressor approach could be a solution to treat endogeneity issues in CV. Using data on WTP for reducing subjective mortality risks due to arsenic in drinking water, we show that the endogeneity of the subjective mortality risk level can be treated effectively. Finally in chapter 3, using a new survey about rural electrification in Rwanda, we propose a new design for the CV method by allowing people to choose between a contribution in time or in money. Thus, in addition to measure a conventional WTP, we also obtain a willingness to contribute time measure which is as or even more relevant than WTP in the context of a developing country.

Cette thèse a pour but d'étudier les méthodes d'évaluation des ressources environnementales : la méthode des Coûts de Transport (CT) à préférences révélées et la méthode d'évaluation contingente (EC) à préférences déclarées afin de proposer les contributions suivantes. Dans le chapitre 1, nous montrons qu'il est possible si les données sur les deux méthodes sont disponibles pour les mêmes observations, d'obtenir une meilleure mesure de la disposition à payer (DAP) par la combinaison des deux méthodes en utilisant la technique du maximum de vraisemblance simulé. Dans le chapitre 2, nous montrons qu'une nouvelle approche: le "special regressor" pourrait être une solution pour traiter les problèmes d'endogénéité en EC. En utilisant des données sur la DAP pour réduire les risques subjectifs de mortalité due à la présence d' Arsenic dans l'eau potable , nous montrons que le problème d'endogénéité du niveau subjectif de risque de mortalité peut être réglé efficacement. Enfin dans le chapitre 3, en utilisant une nouvelle enquête sur l'électrification rurale au Rwanda, nous proposons un nouveau design de la méthode d'EC en permettant aux personnes interrogées de choisir entre une contribution en temps ou en argent. Ainsi, en plus de mesurer une DAP classique, nous obtenons aussi une disposition à contribuer du temps mesurée en jours, qui est une mesure aussi voire même plus pertinente que la DAP dans le contexte d'un pays en développement.

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