La Méthode des Choix Multi-Attributs (MCMA) ou Choice Experiment

La MCMA vise à identifier les arbitrages faits par chaque individu entre les attributs et à en fournir la valeur monétaire afin de déterminer les CAP (Holmes et Adamowicz, 2003). Plus précisément, elle a pour but d’identifier dans quelle mesure les individus sont disposés à renoncer à une certaine qualité d’un attribut afin de bénéficier d’un niveau supérieur d’un autre (Bennett et Adamowicz, 2001). En d’autres termes, cette méthode s’attache à calculer les Taux Marginaux de Substitution (TMS) entre attributs (Hanley et al., 2001). Elle ne cherche pas tant à estimer la valeur économique du bien qu’à expliciter la manière dont les agents font des choix en identifiant (Hanley et al., 1998a) :

- les attributs ayant une influence sur cette décision ; - le classement tacite des attributs.

Comme pour la MP, la réalisation du questionnaire repose sur des règles strictes.

Dans la MCMA, chaque question d’évaluation s’appelle une série de choix. Elle est constituée d’un ou plusieurs scénarios fictifs appelés alternatives, tous différents quant aux conditions environnementales qu’ils proposent (Bennett et Adamowicz, 2001). Un niveau de statu quo leur est généralement opposé. Les caractéristiques permettant de décrire ces scénarios sont les attributs du bien dont on cherche à estimer la valeur. Les variations entre alternatives sont

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

réalisées en faisant varier les niveaux de ces caractéristiques (Bennett et Adamowicz, 2001). Il est important de souligner que, à l’inverse de ce qui est pratiqué en MP, un attribut monétaire est en MCMA inclus directement dans l’analyse (Hanley et al., 2001). L’enquêté est donc ici supposé réaliser des arbitrages entre attributs et non plus entre le prix et les caractéristiques de la politique (Adamowicz V. et al., 1998a).

Prenons un exemple (emprunté à Hanley et al.2003) : en supposant que l’accueil du public peut être décrit à partir de la diversité paysagère, la longueur des sentiers, la surface totale ouverte au public et l’âge moyen des peuplements, alors une série de choix fictive peut être donnée par le tableau suivant

Forêt A forêt B Diversité des essences faible élevée

Longueur des sentiers 10km 10km Superficie ouverte 5% 10% Age des peuplements 75 ans 45 ans Coûts de déplacement 5€ 9€ Et la question posée à l’enquêté du type :

« si l’on ouvrait deux nouvelles forêts au public dans votre voisinage, mais à des distances différentes, avec les caractéristiques suivantes, choisiriez vous d’aller dans la forêt A, dans la forêt B ou de rester chez vous ? »

Dans cet exemple, l’alternative « rester chez soi » présente implicitement un coût nul.

Les différentes étapes de la construction des séries de choix et plus généralement de la méthode elle-même sont présentées dans le Tableau 13.

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

ÉTAPE OBJECTIFS

SELECTION DES ATTRIBUTS Une fois le problème caractérisé et le bien identifié et défini, les attributs pertinents sont choisis*. Un prix (monétaire) leur est ajouté afin d’éviter aux agents de construire eux-mêmes leur valeur en déclarant un CAP (Brown T., 2003). Ceci permet également d’estimer des CAP monétaires par le calcul des TMS entre le revenu et les niveaux d’attributs (Freeman, 2003b, pp. 172-173).

DETERMINATION DES NIVEAUX DES ATTRIBUTS

Les démarches entreprises à l’étape précédente assurent également une sélection des niveaux appropriés des attributs, c’est-à-dire vraisemblables, réalistes, espacés non linéairement et recoupant les cartes des préférences des agents. Chaque attribut comporte au minimum deux niveaux.

CHOIX DU PLAN D’EXPERIENCE La théorie statistique permet de combiner les différents niveaux d’attributs au sein d’un nombre fini d’ALTERNATIVES à présenter aux enquêtés. Pour des raisons d’ordre pratique, on utilise le plus souvent des processus factoriels partiels au lieu de processus complets.

CONSTRUCTION DES SERIES DE CHOIX

Les alternatives sont regroupées en SERIES DE CHOIX (ou EXPERIENCES DE CHOIX). Ces différents ensembles sont obtenus à partir de logiciels spécifiques. Ils doivent proposer des variations suffisantes de la qualité du service pour permettre l’identification des préférences (Holmes et Adamowicz, 2003) c’est-à-dire que les différences entre scénarios doivent être suffisamment grandes pour permettre l’estimation statistique de l’impact des variations de qualité (Bennett et Adamowicz, 2001). Toute question d’évaluation met les enquêtés en présence d’un choix entre plusieurs alternatives.

MESURE DES PREFERENCES ET

ESTIMATION

Les préférences des agents sont mesurées, les probabilités de choix estimées et les résultats interprétés*

.* Ces étapes, identiques dans les deux méthodes, ne sont pas redéveloppées ici. Tableau 13 Les étapes de la MCMA

(d’après Hanley et al. (2001) et Adamowicz et al. (1998a))

L’enquête consiste à faire choisir aux enquêtés la politique qu’ils préfèrent. La répétition des questions d’évaluation permet, grâce au traitement économétrique, d’étudier les choix agrégés des agents et l’impact relatif de chaque attribut sur leurs préférences. À partir de la séquence de

CemOA

: archive

ouverte

d'Irstea

choix, on modélise la probabilité pour une alternative d’être choisie en fonction des attributs qui la caractérisent (Hanley et al., 2001) et, selon les modèles utilisés, des caractéristiques socio- économiques des enquêtés. Ainsi, la séquence de choix fournit de l’information à la fois sur les arbitrages des enquêtés entre les attributs et sur leurs réponses probables dans différentes situations (Bennett et Blamey, 2001b). Le traitement économétrique des réponses obtenues lors de l’enquête permet d’obtenir les attributs significatifs et servira également à calculer le surplus des consommateurs-visiteurs donc de leur CAP pour des variations de niveaux des attributs. La constitution des questions d’évaluation se révèle donc beaucoup plus compliquée en MCMA qu’en MP. CemOA : archive ouverte d'Irstea / Cemagref