Propos Recueillis Par Jean Baptiste Ketchateng
6 Novembre 2009
interview
La difficulté de prévoir les grands mouvements de l'économie se pose avec acuité aux économistes. Beaucoup, depuis le début du siècle dernier et singulièrement le long des années 1950, se sont donc sérieusement penchés sur la question.
Pour Armand Manga Akoa, chargé de cours à l'université de Yaoundé II, il s'est agi d'une recherche entamée durant les premières années d'études supérieures à l'université de Paris-I Panthéon-Sorbonne et à l'université de Paris X-Nanterre, où il obtint un doctorat de 3ème cycle en Economie mathématique et Econométrie ; avant un second doctorat en Sciences économiques de l'université d'Auvergne Clermont-Ferrand I.
Cet économètre suggère donc un instrument de gestion permettant une meilleure affectation des ressources financières par le biais d'une évaluation efficace des mesures de politique économique. Un sujet de débat pour les universitaires spécialisés dans ce domaine et pour les fonctionnaires du ministère de l'Economie, de la planification et de l'aménagement du territoire où M. Manga sert également comme chargé d'études. Mais avant, pour le lecteur comme pour les critiques, il n'est pas inutile de mentionner qu'un Nobel d'économie (1995), l'Américain Robert Lucas, a déjà dit son appréciation de la trouvaille de ce chercheur.
Vous vous êtes intéressé aux problèmes économiques et notamment à la prévision. Vous venez de publier aux éditions Cle, un livre dont la version française a pour titre : Modèle de régression segmentée à réadaptation des prédicteurs. (Modèle Rsrp). En quoi faire des prévisions économiques est-il important ?
Pour répondre à votre question, je dirais ceci : si vous reconnaissez qu'il est important, pour un chef de famille, par exemple, de planifier les dépenses des mois à venir en fonction des rentrées d'argent attendues, dans le souci d'éviter, autant que faire se peut, de connaître des situations désagréables susceptibles de perturber la bonne marche de la vie pour la maisonnée dont il a la charge, alors il est important de faire des prévisions. Ce qui vient d'être dit, vous en conviendrez, reste valable pour l'individu, l'entreprise et l'Etat. Un plan, quel qu'il soit, ne peut être établi que sur la base de prévisions, aussi frustes soient-elles.
La prévision en économie pourrait se résumer en la mise en forme et en perspective d'informations permettant une meilleure maîtrise du futur par la construction, l'imagination et l'analyse des futurs possibles. Il s'agit de fournir les éléments qui permettent d'être prêt à toute évolution envisageable pour mieux maîtriser et construire l'avenir. La prévision est donc indissociable de l'action : elle aide à prendre des décisions avec une plus grande certitude et une plus grande réactivité aux aléas préalablement identifiés.
A ce sujet, avant vous, des économistes se sont longuement penchés sur les activités de prévision en économie. Comment résumeriez-vous ces recherches pour comprendre les problèmes auxquels la prévision est confrontée ?
Jusque dans les années cinquante, la théorie économique n'utilise pas de modèles macroéconomiques (représentation de l'économie globale au sens moderne du terme) au service de la prévision et de la conduite de la politique économique. Les premiers travaux de modélisation (début des années trente) visaient essentiellement à expliquer les mouvements de prix et la conjoncture des entreprises. Les modèles de Tinbergen (Prix Nobel en 1969) constituent en quelque sorte les "grands ancêtres" des modèles macroéconomiques.
Arrive alors un certain Lawrence Klein, étudiant qui achève sa thèse de doctorat en 1947 sous la direction de Paul Samuelson (Prix Nobel en 1970), avec qui il travaille sur les questions de formalisation mathématique de la théorie économique. Sa vision de l'économie est fortement influencée par la théorie keynésienne. (John Maynard Keynes (1883-1946), mathématicien et économiste britannique, considéré comme le "père fondateur" de la macroéconomie moderne.). Il a consacré sa thèse à cette dernière. On lui doit l'expression de "révolution keynésienne". Jeune docteur, on lui confie la charge de reprendre les travaux de Tinbergen afin de construire un modèle économétrique pour l'économie des Etats-Unis. Permettez-moi une digression à ce niveau
Un modèle économétrique est un système d'équations représentatives d'une théorie ayant pour objet d'expliquer l'évolution quantitative d'un certain nombre de variables économiques (dites variables endogènes) en fonction d'un certain nombre de variables prédéterminées (dites variables exogènes). Les coefficients qui interviennent dans ces équations sont estimés à l'aide de techniques économétriques. L'économétrie, quant à elle, constitue une branche de la science économique qui fait appel conjointement à la théorie économique, la statistique, les mathématiques et l'informatique. Elle permet notamment d'analyser et de vérifier, c'est-à-dire de tester, les phénomènes et théories économiques. En tant que discipline, elle est née en 1930.
Klein en compagnie de Arthur Goldberger réalisent la construction du premier modèle économétrique, un système de 25 équations décrivant l'économie américaine. Ce modèle d'inspiration keynésienne, parce que la demande y détermine le niveau de la production, a depuis engendré tous les modèles macroéconométriques. Il cherche à prévoir, à la fois les fluctuations de l'économie et les effets des mesures de politique économique. Les travaux empiriques de Klein ont significativement fait progresser la prévision économétrique. La construction de modèles appliqués s'est étendue, dans tous les pays occidentaux, non seulement aux organisations scientifiques, mais aussi aux administrations publiques et aux grandes entreprises. Considéré comme l'un des pères fondateurs de la modélisation, ses travaux lui valent le prix Nobel en 1980.
Toutefois, les années soixante dix se caractérisent par une succession d'échecs en matière de prévision, qui suscitent de sérieuses interrogations sur la fiabilité des modèles macroéconométriques comme instrument de prévision et de mesure des effets de la politique économique.
Votre ouvrage, face à cette difficulté, renvoie dès lors, à ce qui est souvent appelé la " critique de Lucas ", du nom du professeur Robert Lucas qui a formulé en 1976 de sérieuses réserves sur l'utilisation des modèles économétriques pour l'évaluation des politiques économiques ainsi que pour l'élaboration des prévisions. Quels sont les fondements de cette critique ?
Avant de présenter dans les grandes lignes les fondements de la "critique de Lucas", rappelons que le professeur Lucas, qui est souvent considéré comme l'une des deux figures tutélaires de la macroéconomie du 20ème siècle (avec Keynes), a été récompensé en 1995 du prix Nobel pour avoir développé et appliqué l'hypothèse dite "des anticipations rationnelles". Ce faisant, il a transformé l'analyse macroéconomique et notre compréhension de la politique économique.
Supposer que les anticipations sont rationnelles signifie que la prévision subjective des agents économiques se fonde sur la prévision objective de la théorie : ayant une perception claire de leurs intérêts "égoïstes", ces agents font usage de leur bon sens pour exploiter au mieux, et à leur profit, toutes les informations dont ils disposent, au moment de prendre leurs décisions. Ainsi donc, cette hypothèse conduit les agents privés à anticiper les comportements des autorités et les changements de politique économique : ils modifient à leur tour leur comportement.
Concrètement, si nous revenons à nos modèles, l'hypothèse des anticipations rationnelles signifie que, de fait, les coefficients des fonctions de comportement des opérateurs du secteur privé ne sont pas constants mais dépendent des fonctions de réaction des autorités. Or, précise Lucas : "l'économètre n'estime jamais un tel coefficient variable, dépendant des fonctions de réaction des autorités. Il ne peut donc mesurer correctement les effets des changements des politiques économiques et cela expliquerait, pour l'essentiel, les erreurs de prévision enregistrées en utilisant les modèles économétriques."
Face à la succession des échecs susmentionnée et compte tenu de la critique de Lucas qui dit que c'est une erreur de penser que les acteurs économiques privés ne modulent pas leurs attitudes en fonction des politiques publiques, quelle a été la réaction des économètres ?
Il est clair que ces échecs ont provoqué des remises en question profondes dans les centres de recherche et de prévision. Au-delà de la satisfaction intellectuelle qu'un économètre tire d'une réalisation de prévisions affichant des marges d'erreur réduites, se trouve posé le problème lié à ses qualifications en tant que guide de l'action économique à l'aide de l'instrument utilisé.
A la suite des échecs, on a assisté à un abandon en cascades des modèles macroéconométriques de grande taille (comportant des centaines d'équations) jugés très coûteux en entretien, d'exploitation somme toute difficile du fait du grand nombre d'équations, tout en affichant de piètres performances en matière de prévision : il a fallu se résoudre à faire montre de plus de modestie ; à comprendre que la valeur d'un modèle se mesure moins par le nombre des équations qu'il comporte que par la pertinence des fondements théoriques qui le sous-tendent, et à recourir de plus en plus à des modèles comportant quelques dizaines d'équations, d'une convivialité avérée et conçus sur la base d'hypothèses réalistes, compte tenu des économies représentées.
Les recherches se sont accélérées dans le sens de la spécification de modèles à coefficients variables ou à l'élaboration de tests de détection des points de rupture de la constance des coefficients, suite au relâchement de l'hypothèse de la "constance a priori" des coefficients des modèles macroéconométriques.
C'est dans ce contexte que vos recherches vous amènent à fournir des éléments de réponse à la " critique de Lucas "
Le début de mes réflexions sur les problèmes de prévision remonte à près de 30 ans, à l'époque où j'étais étudiant en économétrie. Pour effectuer les travaux de régression, j'avais construit une variable (que j'appelle " Variable supplémentaire de segmentation ") ayant une structure bien déterminée et des propriétés intéressantes. Effectuer une régression consiste, en somme, à faire passer une droite d'ajustement à travers des points plus ou moins alignés en minimisant la distance qu'il y aurait entre les points observés et ceux qui sont sur la droite tracée. Une fois qu'un modèle économétrique est spécifié, suivant une théorie économique donnée, par exemple, il y a un nombre fixé de Variables supplémentaires de segmentation à calculer pour effectuer une régression segmentée (suivant plusieurs segments, éventuellement). Il restait des points d'ombre sur le plan théorique, que je viens d'élucider dans mon livre.
Pour présenter le problème qui est à la base de l'intérêt de ces Variables Supplémentaires de Segmentation, considérons le cas d'une jeune personne qui commence sa vie active en percevant un revenu mensuel de 100.000 Fcfa, par exemple, et en consacrant 90.000 Fcfa pour les dépenses de consommation du mois (soit un rapport consommation/revenu de 0,9), le reste étant épargné. On peut supposer que cette personne continue, pour un certain temps encore, à reconduire le comportement qui consiste à augmenter de 0,9 Fcfa sa consommation, chaque fois que son revenu augmente de 1 Fcfa. Toutefois, que ce comportement soit invariablement reconduit sur, disons 240 mois, et que son niveau de consommation atteigne 450.000 Fcfa lorsque, suite à une promotion, par exemple, ses revenus mensuels s'élèvent à 500.000 Fcfa, pose un problème de réalisme de l'hypothèse de constance du paramètre qui nous intéresse. Il serait plus réaliste de supposer qu'au bout d'un certain temps, qui ne devrait pas attendre 240 mois, ce consommateur soit amené à consacrer une plus grande partie de ses revenus supplémentaires à accroître son épargne, dans la perspective d'investir dans la construction d'une maison, par exemple. Auquel cas, pour une augmentation de 1 Fcfa du revenu, sa consommation augmenterait, disons, de 0,8, et quelque temps après, on se retrouverait par exemple à 0,69, au lieu de 0,8. Si notre consommateur venait à perdre ses fonctions, son comportement pourrait le situer à 0,95, sait-on jamais.
Il se trouve que dans les manuels d'économétrie, tout se passe comme si l'on devrait, dans l'exemple ci-dessus, reconduire invariablement l'hypothèse de 0,9 : on fait systématiquement l'hypothèse d'un comportement figé (coefficients constants) supposant que les points qui résultent des couples (revenus ; consommation) représentés sur un plan s'alignent dans le temps de manière à former une seule droite ; le vécu quotidien suggérant, quant à lui, un comportement qui s'illustre par des changements (coefficients variables) et traduit le fait que ces points s'alignent suivant plusieurs segments, sans pouvoir constituer une seule droite.
Les variables supplémentaires de segmentation fournissent la possibilité d'une estimation économétrique des coefficients traduisant un comportement susceptible de varier constamment, éventuellement d'une date à l'autre, si jamais tel était le reflet de la réalité. Elles permettent, notamment, de se passer de certaines méthodes actuellement utilisées pour estimer les modèles à deux indices (l'individu et le temps). Pour une exploitation optimale de ces variables, je propose deux tests (Rsrp-I et Rsrp-II) pour détecter les points de rupture de la constance des coefficients, et un "Prédicteur Généralisé" qui offre la possibilité, au moment de faire les prévisions, d'anticiper les changements de comportement futurs des agents économiques, sur la base d'une analyse approfondie du phénomène économique étudié. Au bout du compte, la méthode de "régression segmentée", que je propose à la communauté scientifique, pourrait être exploitée dans tous les domaines de la science où l'on effectue des travaux de régression linéaire (médecine, géologie, physique, agronomie, etc.).
Comment Robert Lucas a-t-il accueilli le résultat de vos recherches ?
Environ soixante-dix exemplaires des deux versions [en anglais et en français] de mon livre ont déjà été envoyés à des professeurs aux Etats-Unis, en Europe et au Canada. La version anglaise du livre et une lettre ont été envoyées en mai au professeur Lucas. Dans cette lettre, je rappelle à ce dernier sa critique formulée en 1976 en lui faisant savoir que l'objet de mon livre est précisément d'apporter des éléments de réponse à cette critique. Le 03 juin 2009, j'ai reçu un mail du professeur américain où l'on peut lire,: "I have received your letter and a copy of your new book. Thank You. I appreciate the rigor of your approach and am sure students will find it helpful".
Comment pourrait-on justement tirer profit de cette recherche appréciée par Lucas dans notre environnement ?
Je vais illustrer par un exemple concret, l'utilisation que l'on pourrait faire du Modèle Rsrp pour évaluer les effets d'une mesure de politique économique. Supposons qu'un "choc extérieur favorable" pour un pays producteur de pétrole (forte hausse des cours du baril de pétrole, par exemple) se traduise par une amélioration soudaine des recettes de l'Etat, et que les autorités se posent la question suivante : quelle pourrait être la meilleure répartition des fruits de ce choc favorable, si l'on devait opter pour une relance par la consommation ?
Pour répondre à cette question, l'économètre pourrait, grosso modo, procéder de la manière suivante : après avoir constitué 1000 classes de revenus s'échelonnant de 30.000 Fcfa à 5.000.000 Fcfa et plus, par exemple, j'organise une enquête dans le but de disposer de 1000 points représentant des couples de chiffres (revenus ; consommation).
L'exploitation du Modèle Rsrp me permet ensuite de déterminer les différents segments représentant les zones de comportement homogène en matière de consommation. Ensuite, je m'attelle à reconstituer, sur le plan national, les effectifs des personnes appartenant à chacune des zones de comportement homogène identifiées par la régression segmentée (et correspondant à des tranches de revenus bien déterminées). Enfin, je procède à des exercices de simulation, aux fins d'évaluer l'impact des différentes options envisageables de répartition (des retombées "du choc favorable") sur la croissance du Produit intérieur brut, pour proposer la meilleure option, eu égard à l'objectif recherché, à savoir, relancer l'économie par la consommation.
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