Ramener le déficit public à 3% du PIB (et autres immenses absurdités devenues de magiques paradigmes) : l’économie et les maths, cet amour démesuré qui a trop duré !

Ô pauvres étudiants en éco !

Vous qui croyiez avoir des cours sur les causes du chômage, l’internationalisation des échanges ou l’histoire de l’économie, vous êtes finalement abreuvés de chiffres, de courbes et de graphiques dont le rapport à la réalité reste encore à prouver.

Ô chers professeurs d’éco !

Rendez rapidement à ces élèves leur premier amour, les sciences économiques et sociales (mais si, les fameuses SES) et apprenez à vos élèves comment disposer d’un regard critique et devenir curieux.

L’éco, une matière qui ressemble aux maths et qui finit par être à côté de la plaque ? N’allons pas si vite… Un des mouvements économiques parmi les plus vieux au monde, mais dont l’influence a progressé dernièrement, prouve que les maths peuvent (et doivent !) venir au service de l’économie.

L’économie comportementale, puisqu’il s’agit c’est d’elle dont on parle, s’appuie en effet énormément sur l’économie expérimentale. Des recherches menées en laboratoire, des données tirées du quotidien, vérifiées, traitées puis analysées, au service de la compréhension économique des agents : voilà qui est ancré dans le réel et fort mathématisé.

Cette économie a pu bénéficier au début des années 2000 de l’influence, entre autres, de Daniel Kahneman et a montré qu’une nouvelle voie était possible. Il est d’ailleurs paradoxal de parler de nouvelle voie pour une économie qui s’attache aux problèmes du quotidien et ne fait donc rien d’autre que nous rappeler une étymologie qui nous paraît aujourd’hui bien lointaine (la gestion du foyer, du grec oïkonomia).

 

Réellement façonner ou inutilement fasciner : le dilemme d’une économie mathématisée…

 

S’il n’est ni souhaitable ni envisagé que l’économie s’intéresse uniquement à la gestion d’une maison, il n’en reste pas moins vrai que l’économie gagnerait à davantage se concentrer sur les rapports humains de proximité, au lieu de se perdre dans des océans mathématiques qu’elle fait mine de maîtriser.

Entre récentes absurdités mathématiques et discours prônant une autre approche de l’économie, revue des débats importants autour de la question, en essayant d’être le plus clair possible 🙂

 

Premier exemple : la « règle » du déficit public national sous les 3% du PIB : un ratio incohérent pour un CM1, une boussole pour les Présidentielles depuis 30 ans

 

« Sans aucun contenu, et fruit des circonstances, d’un calcul à la demande monté faute de mieux un soir dans un bureau, le voilà paradigme. »

Voici les mots de Guy Abeille, présent le soir de la décision de « la règle des 3% » (puisque chargé de mission au ministère des Finances sous Giscard puis au début de l’ère Mitterrand), à propos du fameux objectif de ramener à 3% du PIB le déficit public…

Ou encore : « Le ratio déficit sur PIB peut au mieux servir d’indication, de jauge : il situe un ordre de grandeur, il soupèse une ampleur, et fournit une idée – mais guère plus – immédiate, intuitive de la dérive. Mais en aucun cas il n’a titre à servir de boussole ; il ne mesure rien. »

Pour faire court, le ratio est composé :

  • au numérateur : d’une dette, qui court dans le temps
  • au dénominateur : d’une création de richesses, sur un an

Diviser des choux par des carottes (ça ne vous rappelle pas vos cours de primaire !?…) : les CM1 prennent une bulle quand ils le font en contrôle, les prétendus experts (politiques, économiques, …) s’en servent tous les jours pour nous raconter des… salades.

Ce que cet exemple nous apprend :

  1. Les discours politiques majoritaires ont réussi à faire accepter à une majorité de Français et d’européens ce qu’un CM1 serait capable de remettre en cause (non, on ne divise pas des choux par des carottes !). Que le moyen utilisé soit la répétition de joutes oratoires jamais fondées, et rarement remises en cause, devrait pourtant davantage interroger…
  2. Guy Abeille l’assume, et nous devons faire de même : ce ratio peut aider et servir de jauge. Ce n’est donc pas les maths qui sont remises en cause, mais un amour démesuré, donc aveugle, entre l’économie et les maths. Quoi de mieux qu’un ratio construit de nulle part pour avoir quelque chose qui fasse le buzz, reste dans les mémoires et soit tout beau tout propre ?
  3. Tout est arrangé par les nombres², dans Discours sacré, ouvrage écrit par Pythagore vers 510 av. J.-C. Et non pas ²tout est nombre².

 

Dans le « même » genre : la dette publique d’un Etat, et la « règle » des 100% du PIB. Toute aussi incohérente comme mesure, mais certes utile pour avoir un ordre de grandeur. Malheureusement, encore un ratio érigé en légende vivante…

 

Deuxième exemple : la crise européenne et les ajustements budgétaires voulus par des institutions supranationales (FMI & Commission Européenne) : une erreur vieille comme le monde, des conséquences historiques

Expliquer la mauvaise appréciation de la crise européenne par des erreurs de calcul venant du FMI comme s’y autorisent volontiers des médias, voilà qui ne tient pas [1].

D’ailleurs, les auteurs d’un désormais très célèbre article du FMI ne s’y sont pas trompés [2]. Dans leur brève technique, Olivier Blanchard et Daniel Leigh ont eu le courage d’avouer, à eux deux seulement, les erreurs de toute une équipe d’économistes à propos des multiplicateurs keynésiens lors de la gestion de la crise européenne.

 

Répétons-le une dernière fois : ce n’est pas dans la résolution de l’équation “Forecast Error of ΔYi,t:t+1 = α + β Forecast of ΔFi,t:t+1|t + ε i,t:t+1” que se cache la crise, mais dans la capacité à justifier des théories hasardeuses par les mathématiques…

Ils admettent davantage une erreur de méthod(ologi)e qu’un oubli algébrique dans la jolie équation

“Forecast Error of ΔYi,t:t+1 = α + β Forecast of ΔFi,t:t+1|t + ε i,t:t+1”

On pourra en effet trouver en conclusion de leur travail : “les multiplicateurs peuvent être plus ou moins élevés selon la période et les systèmes économiques nationaux”. Un calque mathématique n’était donc pas la solution à un problème, qui, bien que global et commun à une partie de l’Europe, n’en restait pas moins spécifique à chaque économie nationale concernée.

Ce que cet exemple nous apprend :

  • le monde se porterait mieux si Akerlof & Snower étaient davantage écoutés parmi leurs collègues économistes… (cf. plus loin)

Dans le « même » genre : les Programmes d’Ajustement Structurel introduits au début des années 1980 pour les pays du continent africain -pour ne citer que cette (énorme) idiotie- qui appelaient tous les pays à appliquer la même politique de développement, sans se préoccuper de la situation politique, économique, sociale mais aussi géopolitique et militaire… Un calque insensé, très loin des disparités et des réalités des pays concernés.

 

Le positionnement de l’économie, entre science sociale et pure algèbre : le piège éternel en passe de devenir la solution durable ?

Dans un autre article de février 2016 [3], George A. Akerlof et Dennis J. Snower tentent de résoudre un problème vieux comme le monde : celui de la faisabilité des prévisions économiques. Dans leur conclusion, on peut lire :

“[C’est] tout à fait à notre portée. Il suffirait pour cela de ne plus nous contenter des chiffres pour raconter nos visions de l’avenir, [mais] de les enrichir de mots, de phrases, de récits empreints d’intelligence et de cœur”.

Dès lors, à quand une économie au grand cœur ? Jamais, répondront les néoclassiques. On s’en éloigne, parieront les libéraux. Chiche, tenteront les néo-keynésiens. Quand les économistes et ceux qui s’en servent (les personnalités politiques) en posséderont un, répondront les pessimistes…

Ces pessimistes dont semble faire partie Steve Keen, économiste australien basé à Londres et auteur de L’imposture économique, où on peut lire : “la prétendue science économique est un agrégat de mythes qui fait passer l’ancienne conception géocentrique du système solaire de Ptolémée pour un modèle puissamment sophistiqué.

Quant à savoir si les institutions internationales disposent d’un cœur, le négociateur pour le Royaume-Uni à l’époque de la naissance du FMI, qui répondait au nom de Keynes, avait semble-t-il bien voulu lui en greffer un dès Bretton Woods. Mais celui des Etats-Unis, Harry Dexter White, avait alors tout fait pour que l’opération n’ait pas lieu.

 

Depuis, plus rien… Mais les médecins l’assurent : on peut greffer un cœur sur un malade qui n’en a jamais eu. Reste, enfin, à trouver le prochain donneur, en espérant pour lui une meilleure fin que celle connue par Keynes. Lui qui disait, il y a 81 ans déjà, dans sa Théorie générale de l’emploi, de l’intérêt et de la monnaie, 9 ans avant les négociations finales menant à la création du FMI :

“Ce que nous voulons simplement rappeler, c’est que les décisions humaines engageant l’avenir sur le plan personnel, politique ou économique ne peuvent être inspirées par une stricte prévision mathématique […], notre cerveau […] calculant chaque fois qu’il le peut, mais s’effaçant souvent devant les impulsions dues au caprice, au sentiment ou à la chance”.

 

[1] Par exemple, un titre (et un article) réducteur(s) à l’Humanité : http://www.humanite.fr/le-fmi-le-confirme-lausterite-etait-une-erreur-de-calcul.

[2] L’article d’O. Blanchard et de D. Leigh qui a tant fait parler, en anglais : https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2013/wp1301.pdf

[3] L’article de George A. Akerlof et Dennis J. Snower, lui aussi en anglais : http://images.transcontinentalmedia.com/LAF/lacom/bread_bullets.pdf

 

Par Paul Mathieu, étudiant à Toulouse Business School (https://www.linkedin.com/in/paul-mathieu/ )

Une pensée sur “Ramener le déficit public à 3% du PIB (et autres immenses absurdités devenues de magiques paradigmes) : l’économie et les maths, cet amour démesuré qui a trop duré !

  • 26 avril 2017 à 13 h 54 min
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    Je trouve l’approche de cette article un peu simpliste et trompeuse. Vous confondez l’utilisation des mathématiques en économie à des fins de modélisation avec le fait que les politiques justifient leurs conduites et programmes via des chiffres. C’est deux choses totalement différentes. qui n’ont pas à être mélangées. Aucun économiste académique n’a jamais défendu la règle des 3% qui est un non sens (au mieux elle devrait s’appliquer sur le cycle économique et non de façon automatique).

    Mélanger les deux relève soit de la méconnaissance de l’utilisation des mathématiques, soit d’une confusion volontaire, ce qui est assez embêtant. Paradoxalement d’après ton parcours tu n’as jamais vraiment étudié l’économie mathématisé que tu dénonces, ce qui expliquerai la confusion que tu fais entre les deux.

    Pour revenir au vrai sujet (les maths en économie et non les chiffres en politique), je pense que c’est une attitude courante chez les étudiants de première année ou de seconde année. Traditionnellement on commence par enseigner le modèle de base de l’économie, base sur la CPP. Ce qui n’est pas très excitant et fait souvent penser aux étudiants que l’économie est loin de la réalité du monde. Mais ce modèle n’est là que pour poser un cadre de référence (ce que serait un monde parfait) et pour pouvoir étudier ce qui se passe quand on en lève les hypothèses. On commence alors à faire de l’économie de façon vraiment intéressante, en étudiant la rationalité limité, les asymétries d’information, les biens publics etc. Mais ce n’est généralement pas avant la L3 voir le master à l’université !

    Pour avoir connu la prépa (ENS cachan D2) et la fac je trouve que la formation en prépa donne une vision d’ensemble de l’économie et apprend aux étudiants à réfléchir correctement comme un économiste. L’accent est mis sur la vision globale et les mécanismes, avec peu de modélisation. Tout en dispensant à coté une solide formation en maths et en microéconomie. Paradoxalement à l’université le niveau affiché est très ambieux : beaucoup de modélisation en macroéconomie, de cours de maths poussés, idem en micro. Mais avec un résultat très décevant : non seulement les étudiants en sortent sans avoir de vue d’ensemble de l’économie et de outils à la disposition de l’économiste, mais en plus bien souvent ils ne maitrisent ni les modèles ni les outils mathématiques qui leur sont présentés. En M1 je dirais que au moins 1 quart des étudiants ne savent pas faire un lagrangien de base, alors que 95% des étudiants de prépa savent le faire en fin de première année.
    Je comprends donc leur point de vue : non seulement on les assomme de maths auxquelles ils ne comprennent pas grand chose (que ça soit techniquement parlant ou l’utilité de ces concepts pour un économiste) mais en plus de ça il ont une vision très pauvre de ce qu’est l’économie. Celle ci est souvent réduite à un ensemble de modèles formels qu’on enchaine sans trop savoir pourquoi. Peu d’étudiants arrivent à trouver un lien entre leurs différents cours par manque de vision globale des choses.

    Cependant, sur le fond je pense que la modélisation en économie et l’usage de maths sont indispensables. En L1/L2 on voit le modèle de base de la CPP, qu’on peut petit à petit laisser tomber en L3 et M1 pour aller vers des choses vraiment intéressantes. Mais il faut bien passer par les bases si on veut faire des trucs sympa un jour, donc difficile de supprimer cet apprentissage. De même, sans modéles à tester ou pour faire des prévisions, l’économiste n’a plus grand intêret. Le modèle est là pour aider à comprendre le monde et à en réduire la complexité en retenant uniquement les caractères principaux du phénomène qu’on veut comprendre. Il n’est pas là pour faire étalage de mathématiques et embêter les étudiants, même si certains abus dans ce sens peuvent exister.

    Je pense donc que le problème ne viens pas des mathématiques en soit, mais plutôt de la pédagogie et de la façon d’enseigner l’économie à l’université. Je comprends sincèrement que les étudiants qui n’ont pas eu la chance d’avoir des cours qui donnent une vraie vision d’ensemble de ce qu’est l’économie se sentent perdu et déçus par la matière. Mais les maths ne sont que la partie visible du problème, et pas la cause. Le problème est qu’on ne sait pas enseigner l’économie à l’université, et ça c’est un problème bien plus important que de l’enlever quelques équations de nos modèles… 😉

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