Thèse soutenue

Essais sur les modèles collectifs avec production domestique

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Auteur / Autrice : Eleonora Matteazzi
Direction : Olivier DonniFederico Perali
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences économiques
Date : Soutenance le 13/12/2010
Etablissement(s) : Cergy-Pontoise en cotutelle avec Università degli studi (Vérone, Italie)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Thierry Magnac, Rolf Aaberge, Nathalie Picard-Tortorici
Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Vermeulen, Catherine Sofer

Résumé

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Ma thèse de doctorat a comme objectif de contribuer d'un point de vue théorique et empirique à la littérature sur les modèles collectifs avec production domestique. On veut montrer que les modèles collectifs représentent un instrument alternatif aux modèles unitaires de représentation du comportement individuel. Les modèles collectifs peuvent être utilise pour analyser la distribution des ressources au sein du ménage et pour évaluer le pouvoir de négociation de l'homme et de la femme. Ce dernier a des effets sur l'offre de travail, sur la consommation et sur le bien-être des individus dans le ménage. Dans les deux premiers chapitres, en utilisant les données de l'American Time Use Survey, on veut estimer les offres de travail de marché de l'homme et de la femme. Dans le première on se concentre sur la question de l'identification de la règle de partage lorsque il n'y a pas des facteurs de distribution observés. Dans le deuxième travail on prend en compte les solutions en coins. Dans les troisième et le quatrième chapitre on veut étendre les modèles sur les ménages agricoles du pays en voie de développement à l'approche collective. Dans le premier travail on se concentre sur la propriété de séparabilité du model lorsque les individus du ménage sont engagés dans la production d'un bien non-marchand et peuvent ne pas travailler sur le marché. Dans le deuxième on conduise des simulations en utilisant des données italienne.