Trois essais sur l'economie politique de l'information.

Auteurs
Date de publication
1998
Type de publication
Thèse
Résumé Cette these developpe trois modeles formels de choix collectif, et s'attache notamment a montrer qu'il peut etre fecond de considerer les conflits politiques comme ne relevant pas uniquement de conflits d'interets mais egalement de conflits de croyances. Le premier modele tente de rendre compte d'une regularite empirique etablie rigoureusement mais jamais expliquee theoriquement: la tendance a l'unidimensionnalite des conflits politiques. Il considere un monde peuple d'agents caracterises par des preferences identiques mais des croyances initiales differentes a propos des effets des differents choix collectifs possibles, et analyse la communication strategique d'information relative a cette incertitude. La repetition de cette communication permet de considerer la distribution des croyances comme un processus stochastique dont les proprietes asymptotiques sont etudiees. Le resultat principal etablit la convergence des croyances vers une distribution unidimensionnelle, quelle que soit la geometrie du conflit initial. Le deuxieme modele etudie la transmission d'information relative a une decision collective unidimensionnelle dans un monde ou les individus ont des interets divergents. Il montre que la transmission d'information tend a etre parfaite lorsque les preferences tendent a coincider. Mais qu'elle tend au contraire a devenir tres imprecise lorsque la population croit, au point que les agents n'utilisent plus que deux messages. Le troisieme modele traite de l'economie politique du federalisme. Il etudie principalement l'ampleur de la redistribution mise en oeuvre dans une federation en fonction du type d'institution federale -democratie federale ou negociation intergouvemementale, et montre que l'extension des outils fiscaux disponibles peut rendre plus difficile la formation d'une federation si elle facilite l'expropriation d'une nation par les autres.
Thématiques de la publication
Thématiques détectées par scanR à partir des publications retrouvées. Pour plus d’informations, voir https://scanr.enseignementsup-recherche.gouv.fr