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Take-up of Social Benefits: Experimental Evidence from France
No full textWe report on two nationwide experiments with job seekers in France. We first show that a meeting with social services to assess eligibility and help with application to social benefits increased new benefit take-up by 31 %. By contrast, an online simulator that gave personalized information on benefit eligibility did not increase take-up. Marginal treatment effects show that individuals who benefit the most from the meetings are the least likely to attend. Overall, without ruling out information frictions, our results suggest that transaction costs represent the main obstacle to applying for benefits or accessing government's assistance to help apply
Fractal analysis methods for characterizing the spatial distribution of human settlements
No full textInternational audienc
Balance sheet policies and Central Bank losses in a HANK model
No full textWhat are the effects of central bank balance sheet expansion, and should we worry about central bank losses? Using a Heterogeneous Agent New Keynesian model incorporating money in utility and an endogenous zero lower bound (ZLB), we study the fiscal-monetary interaction of central bank balance sheet policies. We find that the overall efficiency of QE and QT policies depends on the combination of the expected future size of the balance sheet and the fiscal transmission of central bank losses. First, permanent balance sheet expansions stimulate the economy in the long-run and, by anticipation, increase inflation and output during the ZLB episode, as they interact with distortionary taxes and imperfect capital markets. Second, at the end of the ZLB, the central bank incurs losses: issuing securities to offset these losses is more welfare-enhancing than raising taxes
Geography versus income: the heterogeneous effects of carbon taxation
No full textDistributive effects of carbon taxation are key for its political acceptability. We introduce geographical heterogeneity into a calibrated dynamic general equilibrium heterogeneous-agent model, where energy is both a consumption good and an intermediate input. We evaluate the aggregate and distributive effects of carbon taxation and obtain three key results. First, the distributive effects of carbon taxation are driven by geography more than income, with rural households suffering larger welfare losses. Second, taxing households’ direct emissions is regressive, while taxing firms’ direct emissions is progressive. Third, we simulate various revenue-recycling policies using targeted transfers. We find that it is possible to reduce emissions and mitigate welfare losses associated with the green transition
Lorsqu’ils perdent leur emploi, les ménages puisent-ils dans leur épargne ou réduisent-ils leurs dépenses ? – une approche par des données de comptes bancaires
No full textThe loss of a job results in a reduction in income, as unemployment benefits provide onlypartial compensation for the loss of wages. This study investigates the financial adaptationsmade by households in response to such circumstances. Do they draw on their savings tomaintain their consumption level or are they forced to reduce their expenditures? Thispaper uses French high frequency bank account data to measure how spending responds tojob loss. Our findings indicate that, in the first six months of unemployment, 36% of theincome loss is offset by a reduction in spending, while the remainder is primarilycompensated by a decrease in liquid savings. The longer the unemployment spell, thegreater the reduction in spending. Only 5% of the income loss is offset by a reduction inspending one month after the job loss. However, this figure reaches 46% six months afterthe initial job loss. The response depends on the quantity of liquid assets held byhouseholds, while being less influenced by income.La perte d'un emploi entraîne une diminution des revenus, car les allocations chômage ne compensent que partiellement la perte de salaire. Cette étude décrit comment les ménages s'adaptent financièrement à cette baisse de revenu. Puisent-ils dans leur épargne pour maintenir leur niveau de consommation ou sont-ils contraints de réduire leurs dépenses ? Ce travail utilise des données de comptes bancaires pour mesurer comment les ménages ajustent leurs dépenses suite à la perte d'un emploi. Nos résultats indiquent que la consommation diminue d'un montant équivalent à 36 % de la perte de revenu sur les six premiers mois de chômage. Plus la période de chômage se prolonge, plus les ménages réduisent leur consommation et moins ils sont enclins ou capables de puiser dans leur épargne. Un mois après la perte d'emploi, la consommation diminue peu, l'équivalent de 5 % de la perte de revenu mensuel, mais six mois après la perte d'emploi initiale la consommation diminue beaucoup plus, l'équivalent de 46 % de la perte de revenu mensuel. La diminution de la consommation est plus forte chez les ménages détenant peu d'actifs liquides, mais dépend peu du revenu du ménage
Le Répertoire Statistique des Individus et des Logements (Résil). Un nouvel univers de référence pour les statistiques démographiques et sociales
No full textInternational audienceINSEE is currently setting up a Statistical Register of Individuals and Dwellings (Résil) in order to modernise its system for producing demographic and social statistics, in particular by making greater use of administrative data. This project is already well advanced. It should be completed by the end of 2025 and be operational from the beginning of 2026. Like its counterpart for enterprises and their local units, this register will make it possible to set up sampling bases or to check the coverage of administrative data, as well as to create files enriched by matching different sources in a simpler and more reliable way. The various data production processes will thus be able to respond to the growing demands for coverage, processing speed and responsiveness. There are a number of prerequisites for setting up such a system: the need to use different sources in order to aim for exhaustiveness; the ability to apply statistical processing, which is often innovative, in order to ensure quality; the need for a legal framework to protect the data processed; and finally, the need for a "social mandate", i.e. a legitimacy that goes beyond technical or legal capacity.L'Insee construit actuellement un répertoire statistique des individus et des logements (Résil), pour moderniser son dispositif de production des statistiques démographiques et sociales, notamment en tirant davantage parti des données administratives. Ce projet, déjà bien avancé, doit aboutir fin 2025 et être utilisé dès début 2026. Ce répertoire permettra, à l'image de son homologue pour les entreprises et leurs établissements, de construire des bases de sondage ou encore de vérifier la couverture des données administratives, mais aussi de construire plus simplement et de façon plus assurée et sécurisée des fichiers enrichis par appariement de sources diverses. Différents processus de production de données pourront ainsi répondre à des exigences croissantes de couverture, de rapidité de traitement, de réactivité. Pour le construire, divers prérequis sont nécessaires : recourir à différentes sources pour tendre vers l'exhaustivité, pouvoir y appliquer des traitements statistiques, souvent innovants, pour en assurer la qualité, bénéficier d'un cadre juridique pour protéger les données traitées, et enfin disposer d'un « mandat social », c'est-à-dire d'une légitimité, au-delà de la capacité technique ou juridique
La sobriété énergétique choisie : chocs de préférences etbiais comportementaux
No full textInternational audienceThere is a lot of expectation surrounding energy sufficiency as part of the energytransition. It may result from an increase in energy prices, but it could also be a consciouschoice. In this case, it would be the consequence of an adjustment in preferences or a reductionin behavioural biases. Changes in preferences can be modelled as an adjustment to the relativeweights attributed by individuals to durable goods, energy or even non-durable goods. Here, weshow that the macroeconomic impacts differ largely based on the type of adjustment, which wecan use to guide public policy decisions. This then leads to the question of how to bring thesepreference adjustments in practice. In addition to nudges to reduce behavioural biases, prefe-rence changes can stem from a collective organisation and better information, in particularregarding the co-benefits of energy sufficiency.On attend beaucoup de la sobriété énergétique dans la transition énergétique. Elle peut résulter d'une augmentation des prix de l'énergie, mais peut aussi être choisie. Elle provient alors d'une modification des préférences ou d'une réduction des biais comportementaux. Les changements de préférences peuvent être modélisés comme une modification des poids relatifs accordés par les individus à leurs préférences aux biens durables, à l'énergie ou encore aux biens non durables. On montre que les impacts macroéconomiques diffèrent largement selon l'origine de la modification, ce qui peut guider le choix de politique publique. Se pose ensuite la question de la façon d'engendrer de tels chocs. Outre des petites impulsions pour réduire les biais comportementaux (nudges), il s'agit de modifier les préférences grâce à des changements de l'organisation collective et une meilleure information, notamment sur les co-bénéfices de la sobriété énergétique
Utilisation de modèles de régression à coefficients variant dans le temps pour la prévision conjoncturelle, Documents de travail
No full textThis study describes three methods for estimating linear regression models with time-varying coefficients: piecewise regression, local regression, and regression with stochastic coefficients (state-space modeling). It also details their implementation in R using the tvCoef package. Through a comparative analysis of around thirty quarterly forecasting models, we show that the use of these methods, especially thanks to the state-space modeling, reduces forecast errors when breakpoints are present in the coefficients. Moreover, even when traditional tests conclude that the coefficients are stable, regression with stochastic coefficients can still help reduce forecast errors. However, uncertainties related to estimating certain hyperparameters can increase real-time forecast errors, especially for local regression. Thus, an economic analysis of estimated parameters remains essential.This study is fully reproducible and all the codes used are available under https://github.com/InseeFrLab/DT-tvcoef.Cette étude décrit trois méthodes d’estimation de modèles de régression linéaire avec des coefficients variant dans le temps : régression par morceaux, régression locale et régression avec coefficients stochastiques (modélisation espace-état). Elle détaille également leur implémentation sous R grâce au package tvCoef. À travers une analyse comparative sur une trentaine de modèles de prévision trimestrielle, nous montrons que l’utilisation de ces méthodes, notamment par la modélisation espace-état, réduit les erreurs de prévision lorsque des ruptures sont présentes dans les coefficients. Par ailleurs, même lorsque les tests classiques concluent à la constance des coefficients, la régression avec coefficients stochastiques peut permettre de réduire les erreurs de prévision. Cependant, les incertitudes liées à l’estimation de certains hyperparamètres peuvent augmenter les erreurs de prévision en temps réel, en particulier pour la régression locale. Ainsi, une analyse économique des paramètres estimés demeure essentielle.Cette étude est entièrement reproductible et tous les codes utilisés sont disponibles sous https://github.com/InseeFrLab/DT-tvcoef
Propriétés asymptotiques des plans produits
No full textWe investigate the family of cross-classified sampling designs across an arbitrary number ofdimensions. We introduce a variance decomposition that enables the derivation of generalasymptotic properties for these designs and the development of straightforward and asymptot-ically unbiased variance estimators. Additionally, we demonstrate the suitability of weightedbootstrap techniques for CCS, given the availability of a weighted bootstrap technique in eachdimension. Our conclusions are supported by an extensive simulation study. Finally, we applythe proposed methods to a French longitudinal survey conducted among children
Utilisation de modèles de régression à coefficients variant dans le temps pour la prévision conjoncturelle
No full textThis study describes three methods for estimating linear regression models with time-varyingcoefficients: piecewise regression, local regression, and regression with stochastic coefficients (statespace modeling). It also details their implementation in R using the tvCoef package. Through acomparative analysis of around thirty quarterly forecasting models, we show that the use of thesemethods, especially thanks to the state-space modeling, reduces forecast errors when breakpoints arepresent in the coefficients. Moreover, even when traditional tests conclude that the coefficients arestable, regression with stochastic coefficients can still help reduce forecast errors. However,uncertainties related to estimating certain hyperparameters can increase real-time forecast errors,especially for local regression. Thus, an economic analysis of estimated parameters remains essential.This study is fully reproducible and all the codes used are available underhttps://github.com/InseeFrLab/DT-tvcoef.Cette étude décrit trois méthodes d'estimation de modèles de régression linéaire avec des coefficients variant dans le temps : régression par morceaux, régression locale et régression avec coefficients stochastiques (modélisation espace-état). Elle détaille également leur implémentation sous R grâce au package tvCoef. À travers une analyse comparative sur une trentaine de modèles de prévision trimestrielle, nous montrons que l'utilisation de ces méthodes, notamment par la modélisation espaceétat, réduit les erreurs de prévision lorsque des ruptures sont présentes dans les coefficients. Par ailleurs, même lorsque les tests classiques concluent à la constance des coefficients, la régression avec coefficients stochastiques peut permettre de réduire les erreurs de prévision. Cependant, les incertitudes liées à l'estimation de certains hyperparamètres peuvent augmenter les erreurs de prévision en temps réel, en particulier pour la régression locale. Ainsi, une analyse économique des paramètres estimés demeure essentielle. préviCette étude est entièrement reproductible et tous les codes utilisés sont disponibles sous https://github.com/InseeFrLab/DT-tvcoef