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Cyril Benoît
L’article propose un éclairage sur les phénomènes de « capture » réglementaire, en examinant une configuration empirique où des résultats quantitatifs sont disponibles pour un large échantillon, et où l’on cherche à identifier des combinaisons causales par l’examen qualitatif d’un petit nombre de cas. Une interprétation « bayésienne » du process tracing est alors proposée et appliquée à l’étude de la genèse d’agences de régulation des médicaments en France et en Angleterre. L’approche permet l’identification de dépendances institutionnelles difficilement saisissables par l’analyse statistique initiale. Elles expliquent, plus favorablement que la thèse de la capture, l’orientation des schémas de régulation étudiés.
This article examines the phenomenon of regulatory capture, using the regulation of pharmaceuticals as its case study. We shall examine an empirical situation where quantitative data is available for a large sample, and where the objective is identifying causal mechanisms through an in-depth analysis of a smaller number of cases. We shall elaborate a Bayesian framework for process tracing which we shall then use to examine the development of two agencies, located in France and England respectively. This approach shall allow us to identify a number of institutional dependencies which would have otherwise been difficult to detect through an initial statistical analysis. These dependencies provide a better explanation for the design of the regulatory schemes under study than the capture argument.
