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Effets de pairs et fraude sociale : une analyse économétrique sur données françaises

Author

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  • Charles Bellemare
  • Bernard Fortin
  • Nadia Joubert
  • Steeve Marchand

Abstract

Nous estimons les effets de pairs et le multiplicateur social dans la décision des entreprises de s'adonner à la fraude sociale (cotisations de sécurité sociale non déclarées et dissimulation de salariés). Les données proviennent d'une enquête menée pour 2009 par l'Agence centrale des organismes de sécurité sociale (Acoss) sur 4 241 entreprises du commerce de détail non-alimentaire en France. À partir du plan d'échantillonnage de l'enquête, les inspecteurs de l'Acoss ont contrôlé de manière aléatoire des commerces à travers toutes les régions du territoire en proportion de l'activité dans chacune des régions. L'approche théorique se fonde sur un modèle linéaire-en-moyenne. Nous supposons en outre que les entreprises interagissent en groupe dans leur décision de pratiquer la fraude sociale. Plusieurs définitions de groupe (selon l'espace géographique et le type d'entreprise) sont considérées. Deux approches économétriques sont analysées : la méthode du maximum de vraisemblance conditionnel de Lee (2007) et l'approche de variables instrumentales (VI) avec effets aléatoires fondée sur des restrictions d'exclusion. Dans nos données, l'approche de Lee, qui permet d'identifier les effets de pairs en imposant relativement peu d'hypothèses, conduit à des estimateurs qui se révèlent être peu fiables. La raison de base, confirmée par des simulations Monte Carlo, vient du fait que nous n'observons qu'une faible proportion des entreprises dans chacun des groupes échantillonnés (problème d'observabilité partielle). De plus, la correction proposée par Davezies et al. (2009) n'aide pas à améliorer les estimations. En revanche, l'approche de VI est robuste à l'observabilité partielle des groupes sociaux et peut donc être utilisée dans le cas de nos données. Nous trouvons ainsi un multiplicateur social entre 2,29 et 3,28 (selon la définition des groupes) pour la proportion d'employés dissimulés par les exploitants et entre 2,4 et 2,87 pour la proportion des établissements frauduleux.

Suggested Citation

  • Charles Bellemare & Bernard Fortin & Nadia Joubert & Steeve Marchand, 2012. "Effets de pairs et fraude sociale : une analyse économétrique sur données françaises," CIRANO Working Papers 2012s-32, CIRANO.
  • Handle: RePEc:cir:cirwor:2012s-32
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    Cited by:

    1. Georges Dieudonné Mbondo & Novice Patrick Bakehe & Ariel Herbert Fambeu, 2022. "Is informality contagious? An analysis of the effects of social conformism on the formalization of small business," Economics Bulletin, AccessEcon, vol. 42(2), pages 317-329.
    2. Vincent Boucher & Marion Gousse, 2019. "Wage Dynamics and Peer Referrals," Review of Economic Dynamics, Elsevier for the Society for Economic Dynamics, vol. 31, pages 1-23, January.
    3. Ariel H. Fambeu, 2019. "Peer Effect and Environmental Responsibility of Enterprises in a Sub-Saharan African Country," Economics Bulletin, AccessEcon, vol. 39(2), pages 1084-1094.

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    Keywords

    ; Fraude sociale; effets de pairs; multiplicateur social;
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