James Heckman (1944 - )

Prix Nobel 2000 (Etats-Unis)

James Heckman est né en 1944 dans la banlieue de Chicago. Il débute ses études supérieures de mathématiques au Colorado College, puis se tourne vers l’économie à l’Université de Chicago, où les cours de Milton Friedman le fascinent. Il rejoint ensuite l’Université de Princeton pour suivre les cours d’économie du développement d’Arthur Lewis. Il rédige une thèse en économétrie sur le marché du travail et devient docteur en sciences économiques. Il débute sa carrière à l’Université de Columbia à New York et, parallèlement, collabore avec le National Bureau of Economic Research. Il enseigne à l’Université de Chicago depuis 1973, avec une brève interruption au profit de l’Université de Yale entre 1988 et 1990.

James Heckman a été récompensé par le jury du prix Nobel pour ses apports à la méthodologie de l’économétrie. Cette discipline a pour objet d’interpréter économiquement des données statistiques issues de populations réelles. Le chercheur sélectionne aléatoirement un échantillon dans une population donnée. Le problème vient du fait que l’échantillon n’est pas forcément représentatif de la population : on parle alors de "biais d’échantillonnage". En effet, il arrive parfois que des individus ne soient pas pris en compte dans les statistiques du fait de leur volonté. Les phénomènes "d’auto-sélection" peuvent également affecter la représentativité d’un échantillon. C’est par exemple le cas des individus qui refusent de bénéficier d’un programme d’assistance publique. Les statistiques doivent tout de même les prendre en compte afin que leur interprétation ne soit pas faussée. Quelle que soit leur forme, ces biais d’échantillonnage vont remettre en cause les conclusions économiques de l’étude économétrique.

Grâce aux travaux d’Heckman, il est désormais possible de corriger partiellement les biais d’échantillonnage. La "correction d’Heckman" est notamment utilisée pour les séries statistiques relatives aux personnes susceptibles d’être bénéficiaires d’un programme d’aide sociale. Elle permet aussi de traiter de manière dynamique les sujets de l’étude ; autrement dit, on peut étudier leur évolution dans le temps et donc affiner l’interprétation économique.

Ses séjours dans le Sud américain dans les années 1950 et 1960 l’amèneront, en outre, à consacrer une partie de ses recherches au statut des Noirs américains et aux possibilités d’amélioration de leur condition.

Principales publications

(2001), The dynamics of educational attainment for Blacks, Whites and Hispanics, avec S. Cameron, Journal of Political Economy, 109 (3), 455-499, Juin
(1997), Lecture notes on longitudinal data analysis, avec B. Singer et G. Tsiang, Westview Press,
(1985), Longitudinal analysis of labor market data, avec B. Singer, Cambridge Univ. Press,
(1980), Addendum to sample selection bias as a specification error, dans E. Stromsdorfer et G. Farkas, Evaluation Studies Review Annual, vol. 5, 69-74, Sage Publications,
(1980), Sample selection bias as a specification error with an application to the estimation of labor supply functions, dans Female labor supply: theory and estimation, de J. Smith, Princeton Univ. Press,
(1979), Sample selection bias as a specification error, Econometrica, 47 (1), 153-161, Février
(1976), The common structure of statistical models of truncation, sample selection and limited dependent variables, Annals of Economic and Social Measurement, Décembre