L'idée de ce billet m'est venue suite à un débat virulent mais très enrichissant avec l'auteur de ce
nouveau blog hétérodoxe. Au cours de ce débat, celui-ci a critiqué le fait que les économistes orthodoxes (attention,
c'est très différent des économistes néoclassiques) s'appuient en permanence sur des hypothèses erronées, et l'argument s'arrête là. Oui, je suis entièrement d'accord pour dire que nous utilisons des hypothèses fausses, mais contrairement à mon contradicteur, je ne pense pas que toutes les théories s'appuyant sur des hypothèses fausses sont à rejeter.
Il y a plusieurs réponses possibles à la question posée dans le titre.
1. Evacuer les aspects de la réalité qui ne nous intéressent pas
Je suis obligé d'évoquer le premier argument, qui est probablement fondamental mais qui n'est pas le plus intéressant. Je viens au passage de redécouvrir son développement sur mafeco
à cette adresse.
La modélisation en économie (et comme dans toute science j'imagine) est un compromis permanent entre réalisme et simplicité. Plus on intègre d'éléments, plus le modèle est réaliste mais plus le modèle est complexe et difficile à interpréter. Le premier travail d'un économiste est de choisir quels sont les éléments qui l'intéressent et quels sont les éléments qui ne l'intéressent pas.
Exemple : A l'heure actuelle, je travaille sur des modèles centrés sur la microéconomie de l'éducation. Dans ces modèles, on décrit le comportement d'un étudiant qui doit choisir la durée de ses études. Parfois, on modélise le fait que l'étudiant doit trouver une source de financement pour ses études, et donc on est tenté d'introduire un marché du crédit. Pour ce faire, on a (pour caricaturer) deux solutions. Soit on sort toute la batterie de la théorie de la détermination macroéconomique des taux d'intérêt et puis on modélise l'asymétrie d'information entre l'étudiant et le banquier et puis on introduit des sources de financement alternatives comme la famille et autres. Soit on suppose que l'étudiant peut emprunter, à un taux d'intérêt fixe, un montant aussi élevé que ses capacités de remboursement futures le permettent.
Quelle est la bonne solution ? Impossible de le dire tant qu'on ne connaît pas l'objectif du modèle ! Si dans le modèle, le financement des études ne représente qu'un aspect secondaire (par exemple l'auteur essaie de faire une théorie de la durée optimale de scolarité obligatoire dans les pays développés ou une théorie qui essaie d'expliquer en quoi les pairs influencent le choix de la filière), alors une modélisation simple du marché du crédit est amplement suffisante (à moins qu'on ne parvienne à démontrer ultérieurement que cette hypothèse modifie substantiellement les conclusions, j'y reviendrai au point 2).
En revanche, si on cherche à expliquer comment les contraintes de financement des études jouent sur les inégalités, il peut être intéressant d'introduire quelques éléments plus compliqués. Par exemple, on peut introduire le fait que le banquier ne connaît pas parfaitement le "talent" de l'étudiant et doit se fier à différents éléments pour savoir s'il doit accorder un prêt ou non. Il peut également être intéressant de voir en quoi le fait de naître dans une famille pauvre peut pénaliser les étudiants talentueux dans la poursuite de leurs études.
Ce que je cherche à montrer c'est qu'on ne doit pas dire d'une hypothèse qu'elle simplifie trop la réalité dans l'absolu. Il faut toujours juger de la pertinence d'une hypothèse relativement au modèle auquel elle est intégrée et par rapport à l'objectif du modèle.
2. Aller du simple vers le compliqué
Il y a un sens naturel de progression de la pensée qui préfère aller du simple vers le compliqué plutôt que le contraire. Quand on aborde un domaine nouveau (aussi bien en tant qu'individu qui s'intéresse à un domaine qu'il avait auparavant délaissé ou en tant que chercheur qui s'attaque à un domaine que ses collègues n'ont jamais abordé), il faut commencer simple. Lorsque Robert Solow s'est attaqué à la théorie de la croissance, s'il avait voulu faire un modèle avec concurrence imparfaite et rendements croissants, il aurait vite jeté le stylo et serait parti s'enfiler un kébab pour se changer les idées (quoiqu'à l'époque, je ne sais pas si les kébabs étaient aussi répandus qu'aujourd'hui). Non, il a commencé avec un modèle simple où il essaie de réduire la croissance à l'accumulation de capital par travailleur, ce qui peut sembler complètement caricatural !
Il s'est avéré que le modèle de Solow était faux, au sens où on ne peut pas expliquer les différences de niveau de vie par l'accumulation de capital physique dans un monde à rendements décroissants. Le manuel de David Romer (à ne pas confondre avec Paul Romer) raconte comment à partir du modèle erroné de Solow, on a pu développer tous les modèles ultérieurs qui ont permis une compréhension beaucoup plus fine des déterminants de la croissance économique de long terme.
Néanmoins, le fait est que sans le modèle faux de Solow, on n'aurait jamais pu élaborer tous les autres ! Pourquoi ? Parce que chaque nouveau modèle dans la théorie de la croissance était un perfectionnement du modèle précédent. C'est en améliorant le modèle de Solow qu'on a pu construire des modèles plus complexes, plus réalistes et extrêmement instructifs.
Un modèle ne doit donc pas être apprécié uniquement en soi mais aussi par rapport aux développements ultérieurs qu'il a permis. Oui, le modèle walrasien d'équilibre général et de "marchés parfaits" est irréaliste, mais si on ne l'avait pas développé, on n'aurait jamais pu étudié toutes les imperfections de marché. Oui le modèle de Ricardo du commerce international est irréaliste, mais sans lui, on n'aurait pas pu élaborer tous les modèles ultérieurs de commerce international.
3. Les modèles intéressants parce que faux
Cette fois, j'avoue que mon exposé sera fortement inspiré du
post de mafeco (qui développe l'argument mieux que moi). Je vais néanmoins présenter les choses un peu différemment.
Tout d'abord, savez-vous ce qu'est
la contraposée ? Il s'agit d'un type de raisonnement qui consiste à dire que si A implique B, alors la négation de B implique la négation de A. Si un agent rationnel fait des choix optimaux, alors un agent qui fait des choix sous-optimaux est forcément irrationnel. Vous me suivez ? Bien.
Beaucoup de théories économiques sont intéressantes à interpréter dans ce sens. Par exemple, avec un ensemble d'hypothèses irréalistes, on peut démontrer que les marchés fonctionnent efficacement. Donc, si les marchés ne fonctionnent pas bien dans la réalité, c'est qu'il y a forcément une hypothèse qui cloche.
Contrairement à ce qu'on lit souvent et au risque de mettre les pieds dans le plat, la théorie de l'équilibre général n'est pas utilisée par les économistes pour montrer que tous les marchés fonctionnent bien lorsqu'ils ne sont pas régulés (ou en tout cas, cette opinion est minoritaire chez les économistes académiques (le mot académiques est ici important car cette opinion semble répandue chez les économistes de plateaux télé)). Tout l'intérêt de cette théorie est de montrer que si un marché ne fonctionne pas bien, c'est qu'il y a une hypothèse au moins dans la liste qui n'est pas vérifiée.
Pour caricaturer un peu l'histoire, les économistes ont regardé les différentes hypothèses du modèle et se sont mis à regarder ce qu'il se passait lorsqu'on relâchait une hypothèse ou deux (je caricature l'histoire car en réalité, ces recherches ont débuté au moins trente ans avant qu'on ne parvienne à établir la liste précise des hypothèses en question, car on avait déjà une bonne idée de ce qui caractérisait les "marchés parfaits"). Et grâce à ça, on a pu considérablement progresser dans l'étude des imperfections de marché et des politiques publiques à mettre en oeuvre.
J'insiste bien sur cet exemple car l'idée selon laquelle les économistes orthodoxes sont tous des néo-libéraux acharnés est complètement fausse. Il existe une catégorie spéciale dans la
classification JEL (la catégorie H) qui s'intitule
public economics et qui discute des politiques publiques que devraient mener un Etat. Les sceptiques peuvent s'amuser à explorer les
différentes sous-catégories pour compter le nombre total de papiers qui parlent d'économie publique dans les archives du NBER.
4. La théorie permet d'interpréter les résultats empiriques
Cet aspect est un peu plus compliqué à expliquer. Je vais essayer de faire de mon mieux pour ne pas sombrer dans le jargon statistique et économétrique.
Lorsqu'on a des données sur un phénomène économique, on a toujours la liberté de calculer tout un tas d'indicateurs statistiques. Je vais prendre l'exemple le plus simple possible : la moyenne. La moyenne est typiquement un indicateur statistique très utilisé et très simple à calculer.
La question est de savoir, une fois qu'on a calculé une moyenne, comment l'interpréter. Certains vont trouver cette question idiote, mais prenons l'exemple suivant : je prends deux de mes étudiants au hasard. Un a eu son bac avec mention et l'autre sans mention. Je peux calculer la moyenne et dire : dans mon échantillon, 50% des étudiants ont eu leur bac avec mention. Puis-je interpréter ce résultat comme : dans l'ensemble des étudiants de la population française, 50% ont eu leur bac avec mention ? Non, car je n'ai que deux observations et ce n'est pas suffisant.
Admettons maintenant que je sonde un grand nombre d'étudiants de la fac où je travaille. Puis-je cette fois en déduire que la moyenne de mon échantillon est une bonne approximation de la moyenne de l'ensemble des étudiants français ? Non, car mon échantillon n'est pas représentatif (peut-être que les étudiants de cette fac en particulier sont différents du reste de la population).
Pour que ma moyenne ait un sens, il faut faire un certain nombre d'hypothèses : il faut que les observations soient suffisamment nombreuses et que les observations soient indépendantes (autrement dit, l'échantillon doit être représentatif). Les matheux me diront également que l'espérance et la variance doivent être finies, hypothèse qui n'est pas triviale
comme l'a montré Taleb.
En gros, la théorie va me permettre de voir quelles hypothèses je dois admettre pour interpréter mon indicateur d'une certaine manière. Vous avez pu voir que déjà, il faut faire un peu attention dans le cas d'une simple moyenne. Mais lorsque les économètres manipulent des outils statistiques très sophistiqués, ils doivent être encore plus vigilants sur les hypothèses qui doivent être vérifiées pour que l'interprétation de leurs résultats soit correcte.
Le fait est que, très souvent, les économistes "empiristes" n'ont pas à leur disposition de théorie pour les aider à identifier les hypothèses qui justifient l'interprétation de leurs résultats. L'objectif d'une théorie peut être de clarifier les hypothèses en question. A titre personnel, je suis en train de développer un modèle qui donnent des fondements à l'analyse empirique des effets de pairs au sein des salles de classe. Les hypothèses de mon modèle sont un peu irréalistes, mais l'intérêt (si j'arrive à mener mon travail à terme) est de montrer qu'il faut les accepter si on veut pouvoir interpréter les résultats des travaux empiriques. Et donc, si on considère qu'elles ne sont pas acceptables, il faut modifier les méthodes statistiques utilisées.
En conclusion, je voudrais rappeler un point important : oui, il faut critiquer les hypothèses pour faire progresser la science économique. Mais il ne suffit pas de dire qu'une hypothèse est fausse pour faire une critique pertinente. Il faut montrer pourquoi relâcher cette hypothèse serait pertinent dans le contexte du modèle dans lequel elle s'inscrit et par rapport à l'objectif du modèle en question.
