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La méthode des programmes tient compte explicitement des attributs des biens environnementaux qui sont valorisés en utilisant un modèle à utilité aléatoire. Différents travaux ont mis en évidence un comportement spécifique des individus vis-à-vis du statu quo. Ce phénomène n’a pas fait l’objet d’une évaluation approfondie dans le contexte de l’évaluation environnementale par la méthode des programmes. Cette contribution considère les explications théoriques de ce comportement et leurs conséquences sur la modélisation micro-économétrique. L’analyse théorique est illustrée par une étude de cas portant sur la gestion d’une forêt méditerranéenne en Corse. Différentes spécifications du modèle micro-économétrique sont proposées et estimées sur deux échantillons d’individus, d’une part des personnes résidant à proximité de la forêt et d’autre part des visiteurs. Les résultats économétriques montrent l’importance de l’effet de statu quo, ce qui joue sur la validité de l’estimation des effets des attributs. Ils montrent de plus l’intérêt des modèles à classes latentes pour tenir compte de l’hétérogénéité des préférences et constituer des groupes homogènes d’individus.

The Status Quo Option in Choice Experiment : Evidence from Forest Management Choice experiment provides a smart approach to deal with multidimensional changes since attributes are easily valued using a random utility model. Otherwise, there is empirical evidence that some respondents opt for the status quo regardless their preferences are. Such behaviour, well-known in the literature on referent-dependent preferences, has been quoted in the context of choice experiment but is often ignored in empirical research. A series of specifications derived from the random utility model are proposed to identify and estimate a possible status quo bias. All are estimated on two samples, one sample of visitors of a Mediterranean forest located in Corsica Island and one sample of the local population. Econometric results emphasise the significance of the status quo effect, which has an impact on the reliability of the estimation of attribute effects. The use of latent classes has been relevant to discriminate individuals’ behaviours in order to categorise interviewees according to their preferences.