Source: The Conversation – in French – By Olivier Bargain, Professeur, Directeur du magistère de sciences économiques, Université de Bordeaux
Les critiques d’une science économique hors sol et technocratique méritent d’être entendues, mais elles ignorent souvent la transformation profonde de la discipline. Devenue largement empirique, celle-ci mobilise l’identification causale pour analyser les politiques publiques et les comportements, tandis que ses approches normatives interrogent les choix éthiques qui fondent nos décisions collectives. Encore faut-il la critiquer pour ce qu’elle est devenue, et non pour ce qu’elle a été.
Dans une récente tribune, Gaspard Kœnig reproche aux (micro)économistes de se comporter « comme s’ils pratiquaient une science exacte », d’énoncer des conclusions « bien connues » et de s’être « déconnectés de toute réflexion éthique ». Si la charge séduit, c’est en partie parce qu’elle flatte une méfiance diffuse envers l’expertise et l’abstraction mathématique. Mais elle repose en partie sur une représentation dépassée de l’économie contemporaine, tout en invitant à reformuler les bonnes critiques.
Depuis trente ans, la discipline s’est profondément transformée. L’attention s’est déplacée des grands modèles à vocation universelle vers l’identification rigoureuse des effets causaux. La science économique est ainsi devenue largement empirique : il s’agit désormais moins de construire une explication générale que de déterminer les effets d’un phénomène donné, comme une pandémie ou un choc climatique, ou d’une politique publique, qu’il s’agisse d’une réforme fiscale, d’une politique éducative ou d’un programme d’aide à l’emploi.
Les effets étudiés ne se limitent plus aux comportements traditionnellement qualifiés d’« économiques », tels que l’investissement, la consommation ou l’emploi. Ils concernent aussi la santé, les performances scolaires, les comportements environnementaux, le bien-être ou encore la confiance. Cette extension à des questions sociétales plus larges, et les empiètements qu’elle peut entraîner sur le terrain des autres sciences sociales suscitent parfois des réticences. Elle traduit pourtant une ambition féconde : mobiliser les outils de l’inférence causale dans des domaines toujours plus nombreux.
Bien au-delà des évidences
On entend parfois que la recherche économique ne ferait que confirmer des évidences. C’est souvent l’inverse. Par exemple, une expérimentation randomisée menée au Kenya par Esther Duflo et ses coauteurs montre que regrouper les élèves par niveau, pratique souvent soupçonnée d’accroître les inégalités, améliore en réalité les résultats des élèves les plus faibles autant que ceux des plus forts.
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Et même lorsqu’un résultat paraît conforme à l’intuition, l’enjeu n’est pas seulement d’en connaître le signe. Il faut mesurer sa taille, son hétérogénéité (quelles sous-populations réagissent le plus à telle mesure ?), ses effets secondaires, etc. Notamment, mesurer la taille relative d’un effet par rapport à celle du dispositif mis en place permet d’anticiper l’ampleur des effets futurs en cas de réforme et de conseiller ainsi le décideur public dans la phase de conception des réformes.
Des outils en constante amélioration
Comme toute science empirique, il ne s’agit évidemment pas d’une science « exacte ». Les comportements humains sont hétérogènes, les anticipations changent les résultats, les données sont imparfaites. Ces limites structurent justement les méthodes empiriques modernes. Les intervalles de confiance, les tests de robustesse ou les analyses de sensibilité ne produisent pas une illusion de certitude ; ils reconnaissent explicitement les limites de nos connaissances. Donner un intervalle de confiance à un décideur public, ce n’est pas affaiblir le message : c’est indiquer honnêtement le degré d’incertitude autour d’un résultat.
Les économistes améliorent aussi leurs outils, à la fois en termes de justesse et de précision. En particulier, les expériences randomisées offrent des résultats plus justes que les vieilles méthodes économétriques tout en reposant sur un principe simple – comparer un groupe traité et un groupe de contrôle – et sur des hypothèses d’identification clairement énoncées et généralement vérifiables. Les données administratives, de leur côté, réduisent les erreurs de mesure et, parce qu’elles portent souvent sur de très grands échantillons, permettent d’estimer plus précisément des effets moyens (loi des grands nombres).
La vraie critique est ailleurs
Les vraies critiques que l’on pourrait faire aux sciences économiques modernes sont d’une autre nature. La première concerne la hiérarchie des sujets. Les grandes revues d’économie valorisent fortement la qualité de l’identification causale, parfois plus que l’importance sociale de la question. Un article étroit, mais doté d’une démonstration impeccable, est généralement préféré à un article sur le chômage ou la pauvreté jugé moins convaincant causalement. Poussée à l’extrême, cette tendance a donné naissance au style « Freakonomics », qui trahit le goût de certains économistes pour des analyses exotiques ou surprenantes, parfois au prix d’un éloignement des enjeux socialement les plus importants. Ce type de biais, combiné à la pression intense exercée sur les chercheurs pour publier dans les meilleures revues, peut conduire les doctorants à privilégier des stratégies expérimentales ou quasi expérimentales offrant une identification causale convaincante, au détriment de la pertinence de la question posée et de son utilité sociale.
On pourrait croire que les recherches portant directement sur les politiques publiques échappent à ces critiques. Un second problème peut néanmoins se poser. Si les évaluations (quasi-)expérimentales ont beaucoup apporté, notamment en économie du développement, elles tendent à privilégier les questions qui se prêtent à une identification causale convaincante, souvent au moyen d’essais randomisés. Incitations scolaires, programmes de vaccination ou dispositifs de protection sociale : les politiques ainsi étudiées sont importantes. Mais certains facteurs plus macroéconomiques ou structurels, comme la fiscalité, les institutions ou le commerce international, sont plus difficiles à analyser selon ces critères, notamment faute de pouvoir construire un groupe de comparaison crédible. Une hiérarchie implicite peut alors s’installer entre les questions de recherche, non selon leur poids explicatif ou leur importance sociale, mais selon leur compatibilité avec une stratégie d’identification causale. Les travaux récents tendent à corriger en partie ce déséquilibre, en étendant l’analyse causale à des phénomènes plus structurels, en intégrant les effets d’équilibre général ou en combinant différentes approches. La forte centralité accordée aux essais « randomisés » demeure néanmoins.
Experts des méthodes plus que du contexte ?
La troisième critique porte sur le contexte. Devenus experts de méthodes (quasi) expérimentales robustes, les économistes peuvent les appliquer à des domaines qu’ils connaissent imparfaitement. Ils peuvent identifier assez correctement l’effet causal d’un dispositif tout en ignorant les institutions et normes sociales qui conditionnent cet effet. Cela peut conduire à surestimer la généralité d’un résultat. La réplication devient alors un passage obligé, car on ne sait pas toujours si un effet observé dans un environnement donné se reproduira ailleurs. Parallèle aux efforts de réplication, un meilleur dialogue avec les autres sciences sociales devrait s’engager et permettre de mieux interpréter et comprendre les mécanismes sous-jacents et le rôle du contexte social et institutionnel.
Il faut toutefois noter que beaucoup de travaux modernes, notamment en économie du développement, partent désormais d’entretiens avec les acteurs de terrain et les personnes potentiellement concernées par le programme étudié. Cette phase qualitative fournit beaucoup d’information sur le contexte. De plus, en ce qui concerne les politiques publiques nationales, plusieurs centres d’évaluation tentent de métisser les outils économiques avec ceux d’autres disciplines. À côté des centres classiques comme l’Institut des Politiques publiques, le centre PRISM de l’Université de Bordeaux croise économie, psychologie et santé publique, tandis que le LIEPP de Sciences Po Paris mobilise la sociologie et les sciences politiques.
Une branche pour expliciter les principes éthiques
Reste la critique éthique. Si Gaspard Kœnig a raison de rappeler que l’économie ne peut se réduire au calcul technique, il est cependant inexact de dire qu’elle serait déconnectée de toute réflexion morale. L’économie n’a jamais cessé de dialoguer avec la philosophie, comme le rappelle l’influence majeure de John Rawls.
Une branche entière, l’économie normative, consiste à expliciter les principes éthiques qui sous-tendent les choix collectifs et les critères d’évaluation sociale. Les travaux d’Amartya Sen, John Roemer ou Marc Fleurbaey montrent que la formalisation mathématique peut prolonger la réflexion morale. L’économie normative part d’axiomes simples qui traduisent des exigences morales élémentaires – efficacité parétienne, priorité aux plus défavorisés, compensation des circonstances subies, responsabilité individuelle – puis examine quels critères d’évaluation sociale sont compatibles avec ces exigences. Elle ne prétend pas découvrir scientifiquement ce qui est juste. Elle rend explicites les arbitrages éthiques qui restent souvent implicites dans le débat public.
Dans ce domaine, le vrai problème est plutôt que l’approche normative est devenue moins visible au sein de la discipline économique. Pour faire carrière, il est difficile de se spécialiser en économie axiomatique. Les revues spécialisées sont peu nombreuses (on peut citer Social Choice and Welfare). Il existe pourtant un champ où ces considérations restent très présentes et donnent lieu à des applications empiriques concrètes : l’économie de la santé. En effet, évaluer une politique sanitaire ou le degré d’inégalité d’accès aux soins nécessite d’expliciter les dimensions normatives des calculs coût-bénéfice ou les critères de justice mobilisés, par exemple le rôle de la responsabilité individuelle (effort) par rapport à celui des circonstances (chance).
En somme, la critique de Kœnig trouve un écho, mais pas exactement là où il le situe. Le problème n’est pas que l’économie produise nécessairement des réponses triviales ni qu’elle prétende être devenue une science exacte. Ses outils modernes sont au contraire extrêmement utiles pour mesurer les effets des politiques publiques et améliorer leur conception.
La difficulté tient plutôt à la hiérarchie des questions qu’instaure parfois la discipline. La recherche économique tend à privilégier les objets qui se prêtent à une identification causale convaincante, quitte à reléguer au second plan des enjeux socialement cruciaux ou des facteurs explicatifs plus structurels. À cela s’ajoute la marginalisation relative des approches normatives, qui peut laisser croire que l’accumulation de résultats empiriques suffit à orienter la décision publique.
Remédier à ces déséquilibres suppose de mieux articuler les différentes approches de la discipline : identification causale, analyse des mécanismes, économie du bien-être et explicitation des choix normatifs. C’est à cette condition que l’économie pourra continuer à contribuer utilement au bien commun.
Olivier Bargain ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d’une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n’a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.
– ref. Les limites de l’économie, au-delà des caricatures – https://theconversation.com/les-limites-de-leconomie-au-dela-des-caricatures-287237