Évaluation d’Impact par la Différence-en-Différences

Cours de 6 heures — Master GPE FERDI IHEDD

Auteur·rice

Pierre Beaucoral

Date de publication

17 mars 2026

Bienvenue dans ce cours

Ce cours de 6 heures vous initie à la méthode des Différences-en-Différences (DiD) pour l’évaluation d’impact des politiques publiques. Il est conçu pour les étudiants du Master GPE — Gestion des Politiques Économiques FERDI IHEDD UCA, programme de formation continue pour les cadres et décideurs des administrations publiques des pays en développement.

Enseignant

Pierre Beaucoral

PhD candidate, Université Clermont Auvergne, CERDI CNRS IRD

Autres cours →

Programme

Master GPE — FERDI IHEDD UCA

Université Clermont-Auvergne

À qui s’adresse ce cours ?

Ce cours est destiné aux cadres et décideurs publics des pays en développement qui souhaitent :

Comprendre les fondements de l’évaluation d’impact causal
Lire et critiquer des études empiriques utilisant la DiD
Produire leurs propres analyses sur des données administratives
Comparer les approches modernes et choisir la méthode adaptée à leur contexte

Note

Pré-requis : Bases de statistiques (régression linéaire, test d’hypothèse) et accès à R/RStudio. Débutants en R bienvenus — consultez le guide R de ce cours et le cours Introduction à R.

Programme du cours

Module	Durée	Thème	Méthode R
1 — Introduction	1h	Évaluation d’impact, contrefactuel, biais de sélection	`ggplot2`, `tidyverse`
2 — DiD 2×2	1h	DiD classique 2 groupes × 2 périodes	`lm()`
3 — TWFE	1h30	Effets fixes bidirectionnels, event study	`fixest::feols()`
4 — Callaway-Sant’Anna	1h30	DiD échelonnée, ATT(g,t)	`did::att_gt()`
5 — de Chaisemartin	1h	Hétérogénéité, switchers	`DIDmultiplegtDYN`

Chaque module comprend des slides et des exercices interactifs exécutables dans le navigateur.

Les données du cours

mpdta (Callaway & Sant’Anna, 2021)

Données sur les hausses de salaire minimum dans les comtés américains (2003–2007). Structure identique à ce que vous utiliseriez pour évaluer un programme de subvention ou une réforme administrative dans vos pays.

Unité : comté (countyreal)
Résultat : log emploi des jeunes (lemp)
Traitement échelonné : 2004, 2005 ou 2006

library(did)
data(mpdta)

favara_imbs (Favara & Imbs, 2015 / de Chaisemartin)

Données réelles de l’article publié dans l’American Economic Review : impact de la déréglementation bancaire sur les prix immobiliers aux États-Unis (1994–2005).

Unité : comté
Traitement : indice de déréglementation (0–4, continu)
Résultat : variation des prix immobiliers

library(DIDmultiplegtDYN)
data(favara_imbs)

Ressources et guides

Ressources R

Aide-mémoire des commandes R du cours + lien vers le cours Introduction à R complet.

Glossaire DiD

Tous les termes clés du cours avec définitions en français et équivalents anglais.

Note au Ministre

Comment rédiger une note d’évaluation d’impact à partir de vos résultats DiD.

Comment utiliser ce cours

Les exercices interactifs

Les pages d’exercices permettent de coder directement dans le navigateur grâce à WebR. Aucune installation n’est nécessaire.

Astuce

Pour les utilisateurs de RStudio : Téléchargez les fichiers .qmd et ouvrez-les dans RStudio. Installez d’abord les packages :

install.packages(c("tidyverse", "fixest", "did", "bigmemory", "broom", "knitr"))
install.packages("polars", repos = "https://rpolars.r-universe.dev")
install.packages("DIDmultiplegtDYN")

Références principales

Callaway, B. & Sant’Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with Multiple Time Periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200–230.
de Chaisemartin, C. & D’Haultfoeuille, X. (2020). Two-Way Fixed Effects Estimators with Heterogeneous Treatment Effects. American Economic Review, 110(9), 2964–2996.
Goodman-Bacon, A. (2021). Difference-in-differences with variation in treatment timing. Journal of Econometrics, 225(2), 254–277.
Roth, J., Sant’Anna, P. H. C., Bilinski, A. & Poe, J. (2023). What’s Trending in Difference-in-Differences? Journal of Econometrics, 235(2), 2218–2244.
Angrist, J. D. & Pischke, J. S. (2009). Mostly Harmless Econometrics. Princeton University Press.

Cours développé par Pierre Beaucoral pour le Master GPE — FERDI IHEDD UCA. Toute utilisation pédagogique est encouragée.

--- title: "Évaluation d'Impact par la Différence-en-Différences" subtitle: "Cours de 6 heures — Master GPE FERDI IHEDD" author: "Pierre Beaucoral" date: today format: html: toc: false --- :::::: {.grid-2-60-40 style="align-items:center; margin-bottom: 2rem;"} <div> ## Bienvenue dans ce cours Ce cours de **6 heures** vous initie à la méthode des **Différences-en-Différences (DiD)** pour l'évaluation d'impact des politiques publiques. Il est conçu pour les étudiants du **Master GPE — Gestion des Politiques Économiques** FERDI IHEDD UCA, programme de formation continue pour les cadres et décideurs des administrations publiques des pays en développement. </div> <div> ::: {.panel style="text-align:center;"} **Enseignant** [**Pierre Beaucoral**](https://pierrebeaucoral.github.io) PhD candidate, Université Clermont Auvergne, CERDI CNRS IRD [Autres cours →](https://pierrebeaucoral.github.io/course/) ------------------------------------------------------------------------ **Programme** Master GPE — FERDI IHEDD UCA Université Clermont-Auvergne ::: </div> :::::: ------------------------------------------------------------------------ ## À qui s'adresse ce cours ? Ce cours est destiné aux **cadres et décideurs publics** des pays en développement qui souhaitent : - Comprendre les fondements de l'évaluation d'impact causal - Lire et critiquer des études empiriques utilisant la DiD - Produire leurs propres analyses sur des données administratives - Comparer les approches modernes et choisir la méthode adaptée à leur contexte ::: callout-note **Pré-requis :** Bases de statistiques (régression linéaire, test d'hypothèse) et accès à R/RStudio. Débutants en R bienvenus — consultez le [guide R de ce cours](Ressources_R.qmd) et le [cours Introduction à R](https://pierrebeaucoral.github.io/course/r-for-beginners/CoursR.html). ::: ------------------------------------------------------------------------ ## Programme du cours | Module | Durée | Thème | Méthode R | |-----------------|-----------------|-----------------|---------------------| | [**1 — Introduction**](Module_01_Slides.qmd) | 1h | Évaluation d'impact, contrefactuel, biais de sélection | `ggplot2`, `tidyverse` | | [**2 — DiD 2×2**](Module_02_Slides.qmd) | 1h | DiD classique 2 groupes × 2 périodes | `lm()` | | [**3 — TWFE**](Module_03_Slides.qmd) | 1h30 | Effets fixes bidirectionnels, event study | `fixest::feols()` | | [**4 — Callaway-Sant'Anna**](Module_04_Slides.qmd) | 1h30 | DiD échelonnée, ATT(g,t) | `did::att_gt()` | | [**5 — de Chaisemartin**](Module_05_Slides.qmd) | 1h | Hétérogénéité, switchers | `DIDmultiplegtDYN` | Chaque module comprend **des slides** et **des exercices interactifs** exécutables dans le navigateur. ------------------------------------------------------------------------ ## Les données du cours ::::: columns ::: {.column width="50%"} **`mpdta`** (Callaway & Sant'Anna, 2021) Données sur les hausses de salaire minimum dans les comtés américains (2003–2007). Structure identique à ce que vous utiliseriez pour évaluer un programme de subvention ou une réforme administrative dans vos pays. - Unité : comté (`countyreal`) - Résultat : log emploi des jeunes (`lemp`) - Traitement échelonné : 2004, 2005 ou 2006 ``` r library(did) data(mpdta) ``` ::: ::: {.column width="50%"} **`favara_imbs`** (Favara & Imbs, 2015 / de Chaisemartin) Données réelles de l'article publié dans l'*American Economic Review* : impact de la déréglementation bancaire sur les prix immobiliers aux États-Unis (1994–2005). - Unité : comté - Traitement : indice de déréglementation (0–4, continu) - Résultat : variation des prix immobiliers ``` r library(DIDmultiplegtDYN) data(favara_imbs) ``` ::: ::::: ------------------------------------------------------------------------ ## Ressources et guides ::::::::: columns :::: {.column width="33%"} ::: panel [**Ressources R**](Ressources_R.qmd) Aide-mémoire des commandes R du cours + lien vers le cours Introduction à R complet. ::: :::: :::: {.column width="33%"} ::: panel [**Glossaire DiD**](Glossaire.qmd) Tous les termes clés du cours avec définitions en français et équivalents anglais. ::: :::: :::: {.column width="33%"} ::: panel [**Note au Ministre**](Note_Ministre_Template.qmd) Comment rédiger une note d'évaluation d'impact à partir de vos résultats DiD. ::: :::: ::::::::: ------------------------------------------------------------------------ ## Comment utiliser ce cours ### Les exercices interactifs Les pages d'exercices permettent de **coder directement dans le navigateur** grâce à [WebR](https://docs.r-wasm.org/webr/latest/). Aucune installation n'est nécessaire. ::: callout-tip **Pour les utilisateurs de RStudio :** Téléchargez les fichiers `.qmd` et ouvrez-les dans RStudio. Installez d'abord les packages : ``` r install.packages(c("tidyverse", "fixest", "did", "bigmemory", "broom", "knitr")) install.packages("polars", repos = "https://rpolars.r-universe.dev") install.packages("DIDmultiplegtDYN") ``` ::: ------------------------------------------------------------------------ ## Références principales - **Callaway, B. & Sant'Anna, P. H. C. (2021).** Difference-in-Differences with Multiple Time Periods. *Journal of Econometrics*, 225(2), 200–230. - **de Chaisemartin, C. & D'Haultfoeuille, X. (2020).** Two-Way Fixed Effects Estimators with Heterogeneous Treatment Effects. *American Economic Review*, 110(9), 2964–2996. - **Goodman-Bacon, A. (2021).** Difference-in-differences with variation in treatment timing. *Journal of Econometrics*, 225(2), 254–277. - **Roth, J., Sant'Anna, P. H. C., Bilinski, A. & Poe, J. (2023).** What's Trending in Difference-in-Differences? *Journal of Econometrics*, 235(2), 2218–2244. - **Angrist, J. D. & Pischke, J. S. (2009).** *Mostly Harmless Econometrics.* Princeton University Press. ------------------------------------------------------------------------ *Cours développé par [Pierre Beaucoral](https://pierrebeaucoral.github.io) pour le Master GPE — FERDI IHEDD UCA. Toute utilisation pédagogique est encouragée.*