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par David Colander
Les modèles macroéconomiques, pour utiles qu’ils soient, sont par essence amenés à faire l’impasse sur la trop grande complexité du réel, qui dépasse toutes les capacités de calcul et de formalisation. De ce fait, leur place ne peut être que celle d’outils d’aide à la décision, et on ne doit pas leur attribuer le rôle de prescripteurs politiques omniscients. Pour avoir oublié cette évidence, pourtant clairement énoncée par les fondateurs de la discipline, qui avaient établi une nette distinction entre science économique et économie politique, les économistes modernes, convaincus de l’excellence de leurs formalismes, n’ont pas vu venir une crise qui n’avait pas de place dans leurs constructions théoriques. L’économiste David Colander, consulté par le parlement américain, retrace l’histoire de cette faillite de la pensée et suggère de revenir à un peu plus de modestie, de pragmatisme, tout en insistant sur la place du politique, qui ne saurait se dissoudre dans les certitudes scientifiques. Non sans humour, il suggère que les formalismes soient accompagnés d’une étiquette imprimée en caractère gras, avertissant que « ces modèles sont fondés sur des hypothèses qui ne correspondent pas au monde réel, en conséquence ils ne devraient pas être utilisés de manière trop intensive. »
Témoignage de David Colander devant la Commission des Sciences et des Techniques du Parlement américain, 10 septembre 2009
Il y a un an, presque jour pour jour, l’économie américaine a été victime d’une crise cardiaque financière, et elle est toujours en convalescence. Cette crise cardiaque, comme toutes les crises cardiaques, a provoqué un choc, et elle suscité nombre de discussions, pour savoir qui est à blâmer, et comment pourrions-nous éviter de telles crises à l’avenir. À mon avis, une grande partie de ce débat est hors sujet. En filant la métaphore de la crise cardiaque, on peut dire que les États-Unis ont eu une crise parce qu’ils sont l’équivalent d’un homme pesant 225 kilos, souffrant de troubles graves, trop nombreux à énumérer, qui essaie de vivre comme s’il était encore un jeune homme de 20 ans pouvant faire la fête 24 sur 24, 7 jours sur 7. Il n’est pas nécessaire d’être un économiste de génie pour comprendre que cela va probablement causer des ennuis. Les questions que je vais aborder dans mon témoignage sont celles-ci : pourquoi les grands économistes ne l’ont-ils pas compris et n’ont-ils pas averti le pays ? Quels changements peuvent être apportés pour éviter que cela ne se reproduise à l’avenir ?
Certains non-économistes ont désigné les modèles économiste hautement sophistiqués comme étant la cause de cette attaque. À mon avis le problème n’est pas celui des modèles, le problème est celui de la façon dont ces modèles économiques sont utilisés. Trop souvent, les modèles sont utilisés en lieu et place du bon sens étayé par la connaissance, alors qu’en fait, les modèles ne devraient être utilisés que comme une aide à ce sens commun éclairé. Lorsque des modèles se substituent au sens commun, ils constituent un obstacle plutôt qu’une aide.
Modéliser l’économie en tant que système complexe
L’utilisation de modèles au sein de l’économie, ou dans toute autre science sociale, est particulièrement dangereux. Car les sciences sociales font face à un degré de complexité plus élevé que celui des sciences naturelles. La raison pour laquelle les sciences sociales sont si complexes, c’est que l’unité de base en sciences sociales, que les économistes nomment « agent », produit un effet au plan stratégique, alors que ce n’est pas le cas pour l’unité de base des sciences naturelles. L’économie peut être pensée comme une physique où les atomes ont un rôle stratégique, pouvant déjouer toute tentative de les comprendre et de les contrôler. La présence d’agents ayant un rôle stratégique complique énormément la modélisation. Cela n’autorise pas la création d’un modèle parfait, car l’existence de ces agents augmente le nombre de calculs qui seraient nécessaires pour valider le modèle au-delà des de la capacité de calcul en un temps fini de l’ordinateur le plus rapide que l’on puisse imaginer.
Pour le dire simplement, l’étude formelle des systèmes complexes est vraiment, vraiment très ardue. Inévitablement, les systèmes complexes contiennent des dépendances séquentielles, des systèmes imbriqués, des variables pourvues de vitesses multiples, une sensibilité aux conditions initiales, ainsi que d’autres propriétés dynamiques non-linéaires. Cela signifie qu’à chaque instant, au moment même où l’on pense avoir obtenu un résultat, tout peut s’effondrer. Formellement, l’étude de systèmes complexes requiert une formation rigoureuse aux mathématiques et statistiques les plus avancées. Ce n’est pas une discipline convenant aux néophytes.
Cette prise de conscience de la complexité de l’économie n’est pas une découverte récente. Les premiers économistes, comme John Stuart Mill, ont perçu cette complexité de l’économie et sont restés très modestes dans leurs affirmations quant à l’utilité de leurs modèles. Ils ont prudemment décrits leurs modèles comme étant destinés à venir en aide à l’exercice du bon sens armé d’une connaissance étendue. Ils ont intégré cette modestie dans leurs conseils de politique économique et ont averti les responsables que ce que nous pourrions attendre de ces modèles, ce serait au mieux de demi-vérités. Afin de s’assurer qu’ils ne demanderaient pas trop à leurs modèles scientifiques, ils se partagèrent le domaine de l’économie en deux branches : d’une part une branche scientifique travaillant sur des modèles formels, et d’autre part l’économie politique qui était la branche de l’économie traitant des moyens d’action politiques. L’économie politique a été considérée comme un art n’ayant ne s’appuyant pas la science mais sur les enseignements des modèles développés dans la branche scientifique, en les complétant par un sens commun largement informé, afin de guider les politiques.
Au début des années 1900 cette division en deux secteurs a été abandonnée, et les économistes sont devenus un peu moins modestes concernant les prétentions des modèles, et plus résolus à appliquer ces modèles directement aux questions politiques. Les deux branches ont été fusionnées, avec pour résultat une tragédie à la fois pour la science économique et pour la branche de politique appliquée.
Ce fut une tragédie pour la science économique, car elle a éloigné les économistes du développement d’une grande variété de modèles qui auraient exploré de façon créative les questions extraordinairement difficiles que la complexité de l’économie soulève. Questions pour lesquelles les nouvelles technologies d’analyses et de calculs ouvraient de nouvelles voies de recherche. Au lieu de quoi, la profession a consacré beaucoup de temps à affiner ce que l’on a appelé le modèle d’équilibre général de Walras, qui était le modèle le plus apte à relever de l’approche analytique. Au lieu de prendre en compte le modèle de l’offre et la demande et son homologue macro-économique, le modèle d’équilibre général de Walras - qui appartient aux modèles intéressants et pertinents pour quelques phénomènes limités, mais qui ne sont, au mieux, qu’une étape pour une formalisation de l’économie - les économistes ont réuni les deux modèles, et ont agi comme si cela permettait de tout expliquer. Les complexités ont été tout simplement ignorées, non pas parce qu’il était logique de le faire, mais pour faciliter l’analyse. Le résultat fut qu’une série de modèles qui ne passeraient même pas un test de bon sens superficiel sont pourtant étudiés sans retenue. [1]
Initialement la macroéconomie est restée à l’écart de cette approche plus totalisante, et elle s’appuyait sur un ensemble de modèles rudimentaires n’ayant que peu de fondements scientifiques. Mais dans les années 1980, la macroéconomie et la finance sont passées à cette approche du « modèle unique ». Avec pour résultat, le fait que les économistes ont perdu de vue les enseignements que la complexité apporte - dans un système complexe, on peut s’attendre à voir les modèles s’effondrer sans arrêt. L’adoption par les macroéconomistes d’une approche basée sur un modèle unique est l’une des raisons pour lesquelles les économistes n’ont pas alerté la société sur la crise financière, et que certains d’entre eux aient affirmé qu’une telle crise ne pouvait se produire. Obnubilés par ce modèle unique, les économistes ont tout simplement omis d’étudier et de prévoir l’effondrement inévitable du système auquel ont peut s’attendre dans un système complexe. Ils étaient devenus si épris de leur modèle qu’ils en ont oublié de le soumettre au jugement du bon sens.
Modèles et macroéconomie
Permettez-moi d’être un peu plus précis. Le modèle dominant en macroéconomie est celui de l’équilibre général dynamique stochastique (DSGE). Il s’agit d’un modèle qui suppose qu’il existe un agent rationnel unique globalement représentatif, disposant d’une information exhaustive, et qui cherche à maximiser sa situation tout au long d’un futur infini. Dans ce modèle, par définition, il ne peut y avoir aucun problème de coordination stratégique, qui est la cause la plus probable de cette récente crise. De tels problèmes sont tout simplement ignorés. Pourtant, ce modèle a tenu un rôle central dans la recherche en macroéconomie durant ces trente dernières années.
Si le modèle DSGE avait été considéré comme une aide au sens commun, il aurait pu être un modèle utile. Lorsque les premières versions de ce modèle ont été développées au début des années 1980, il a été utile en permettant de résoudre quelques problèmes intertemporels que les anciens modèles macroéconomiques avaient manqués. Mais alors, pour diverses raisons sociologiques que je n’ai pas le temps de développer ici, la majorité des économistes a commencé à croire que le modèle DSGE était utile non seulement en tant qu’aide à notre compréhension, mais aussi comme étant le modèle de la macroéconomie. Cela ne plaide pas en faveur du bon sens commun des économistes de pointe. Une fois le modèle DSGE devenu dominant, on a omis de mener d’importantes recherches sur des modélisations de l’économie dynamiques non-linéaires qui auraient été des plus utiles pour comprendre comment une économie serait susceptible d’avoir un accident et sur ce que le gouvernement pourrait faire en tel cas. [2]
De tels développements se sont également produits pour les modèles de la finance et des marchés efficients, qui font des hypothèses semblables à celles des modèles DSGE. Lorsque les modèles des marchés efficients ont été développés, ils ont été utiles et ont permis des avancées dans la gestion des risques et des marchés financiers. Mais, comme cela s’est produit avec la macro, les utilisateurs de ces modèles financiers ont oublié que les modèles fournissent au mieux des demi-vérités. Ils ont cessé d’utiliser les modèles avec bon sens et en faisant appel à leur jugement. Les modélisateurs savaient qu’il y avait une incertitude et des risques sur ces marchés allant bien au-delà des risques retenus dans les hypothèses de ces modèles. La simplification appartient à la nature même du processus de modélisation. Mais cette simplification implique que les modèles ne peuvent pas être utilisés directement, mais doivent l’être en faisant preuve de jugement et de bon sens, en ayant connaissance des limites d’utilisation que ces simplifications induisent. Malheureusement, ces modèles ne portaient pas les étiquettes d’avertissement qui auraient du apparaître en caractères gras : « ces modèles sont fondés sur des hypothèses qui ne correspondent pas au monde réel, en conséquence ils ne devraient pas être utilisés de manière trop intensive. » Elles auraient pourtant dû être présentes, et c’est pourquoi dans le rapport Dahlem nous avons suggéré que les chercheurs en économie qui développent ces modèles soient soumis à un code de déontologie qui les oblige à avertir la société des risques encourus lorsque les modèles économiques sont utilisés à des fins pour lesquelles ils n’ont pas été conçus.
Comment quelque chose d’aussi stupide a-t-il pu se produire en économie ? Cela ne s’est pas produit parce que les économistes sont stupides : ils sont très brillants. C’est arrivé à cause de mesures qui incitent la profession à promouvoir les chercheurs qui affinent les modèles existants, plutôt que d’explorer un large éventail de modèles alternatifs, ou de concentrer leurs recherches sur l’interprétation des résultats, sur le fait que les modèles soient utilisés avec bon sens en politique. Le bon sens ne fait pas avancer très loin dans la profession d’économiste. La trop grande dépendance sur un modèle unique, utilisé sans jugement, est un problème grave qui s’est cristallisé dans la structure institutionnelle des établissements universitaires produisant des chercheurs en économie. Ce système produit des chiens de concours alors que dont nous avons besoin, ce sont des chiens de chasse.
Cet enseignement inadapté commence dès le premier cycle, lorsque dans les matières fondamentales les étudiants sont essentiellement formés dans les techniques d’analyse utiles pour développer des modèles, mais pas dans la façon d’utiliser les modèles de manière créative, ou à l’exercice de leur jugement, afin de savoir en tirer des conclusions dans le domaine des prescriptions politiques. Ces questions de politique ne sont en général même pas abordées dans tout le cursus de base de la macroéconomie. Comme l’a dit un des élèves d’une université réputée : « la politique monétaire et budgétaire n’est pas suffisamment abstraite pour être une question qui soit traitée dans un cours de macro » et « nous n’avons jamais parlé de la politique monétaire ou budgétaire, même si cela aurait pu être introduit comme variable dans un modèle donné. » (Colander, 2007, p. 169).
Suggestions
Permettez-moi de conclure par une brève discussion de deux propositions, portant sur des questions relevant de la compétence de ce comité, et qui pourraient diminuer la probabilité de tels événements dans le futur.
Inclure un éventail plus large dans les comités de lecture scientifiques
La première est une proposition qui pourrait aider à ajouter une vérification de bon sens sur les modèles. Un tel contrôle est nécessaire parce que, actuellement, la nature des revues scientifiques, qui sont menées par des pairs appartenant au même sous-domaine, permet un renforcement mutuel des vues des chercheurs qui est presque incestueux, sans qu’aucun filtre de bon sens ne soit appliqué sur ces travaux. La proposition consiste à inclure un éventail plus large de pairs dans le processus de revue dans le domaine des sciences sociales. Par exemple, des physiciens, mathématiciens, statisticiens, et même des hommes d’affaires et des représentants du gouvernement, pourraient statuer à coté des économistes sur l’examen des propositions en matière d’économie. Un tel processus d’examen par des pairs plus nombreux aurait probablement pour effet à la fois d’encourager la recherche sur un éventail beaucoup plus large de modèles, et contribuerait en outre à un travail plus créatif.
Augmentation du nombre de chercheurs formés à l’interprétation des modèles
La seconde proposition, c’est une augmentation du nombre de chercheurs formés dans l’interprétation de modèles plutôt que dans le développement des modèles, augmentation accompagnée de subventions de recherche. En un sens, ce que je propose c’est la création d’un département des sciences appliquées à l’intérieur du département des sciences sociales de la National Science Fondation [3] . Ce département permettrait de financer les travaux sur l’utilité des modèles, et serait responsable de l’ajout des étiquettes d’avertissement qui auraient dû être présentes sur ces modèles.
Cette recherche appliquée ne serait pas très technique et ferait appel à un ensemble tout à fait différent de compétences par rapport à la norme en recherche scientifique. Elle aurait besoin de chercheurs ayant une connaissance profonde des utilisations des théories, mais à l’opposé de celles d’un concepteur de modèles. En outre, il faudrait connaître les institutions, la méthodologie, les recherches antérieures, et faire preuve de sensibilité sur la façon dont le système fonctionne. Ce sont toutes des compétences qui ne sont pas enseignées à l’heure actuelle dans les programmes de troisième cycle en économie, mais ce sont des compétences qui sous-tendent le jugement et le sens commun. En attribuant des subventions de la NSF pour ces travaux, la NSF pourrait encourager le développement d’un groupe d’économistes qui soit spécialisé dans l’interprétation de modèles et dans leur application dans le monde réel. Le développement d’un tel groupe ouvrirait le chemin pour que soient mises en place sur les modèles les étiquettes d’avertissement nécessaires, et il diminuerait la probabilité que se produisent nouveau des fiascos tels qu’une crise financière.
Bibliographie
Colander, David. 2006. (ed.) Post Walrasian Macroeconomics : Beyond the Dynamic Stochastic General Equilibrium Model. Cambridge, UK. Cambridge University Press.
Colander, David. 2007. The Making of an Economist Redux. Princeton, New Jersey, Princeton University Press.
Solow, Robert. 2007. “Reflections on the Survey” in Colander (2007).
Sur le Web
Auditions du Parlement The Risks of Financial Modeling : VaR and the Economic Meltdown
10 septembre 2009
Invités : Richard Bookstaber, Nassim Nicholas Taleb, Gregg Berman, David Colander, James G. Rickards, Christopher Whalen
Annexe du témoignage de M. Colander :
The Financial Crisis and the Systemic Failure of Academic Economics
David Colander, Department of Economics Middlebury College
Hans Föllmer, Department of Mathematics, Humboldt University Berlin
Armin Haas, Potsdam Institute for Climate Impact Research
Michael Goldberg, Whittemore School of Business & Economics University of New Hampshire
Katarina Juselius, Department of Economics University of Copenhagen
Alan Kirman ; GREQAM, Université d’Aix-Marseille lll,
Thomas Lux, Department of Economics, University of Kiel
Brigitte Sloth, Department of Business and Economics University of Southern Denmark
The economics profession appears to have been unaware of the long build-up to the current worldwide financial crisis and to have significantly underestimated its dimensions once it started to unfold. In our view, this lack of understanding is due to a misallocation of research efforts in economics.
We trace the deeper roots of this failure to the profession’s focus on models that, by design, disregard key elements driving outcomes in real-world markets. The economics profession has failed in communicating the limitations, weaknesses, and even dangers of its preferred models to the public.
This state of affairs makes clear the need for a major reorientation of focus in the research economists undertake, as well as for the establishment of an ethical code that would ask economists to understand and communicate the limitations and potential misuses of their models.
[1] Parmi les méthodes de travail hors du cadre de l’équilibre général de Walras que j’estime prometteuses, se trouvent les approches utilisant l’analyse de réseaux adaptatifs, la modélisation basés sur les agents, la théorie des graphes aléatoires, l’ultramétrique, la combinatoire des processus stochastique, les autorégressions de vecteurs cointégrés, et l’étude générale des modèles dynamiques non-linéaires. Note de l’auteur
[2] Parmi les économistes réputés, Robert Solow s’est distingué en ayant mis en garde contre l’utilisation de modèles DSGE pour déterminer les politiques. (Voir Solow, in Colander, 2007, p. 235.) Il les appelle des « escroqueries rhétoriques. » D’autres économistes, tels que les Post Keynésiens, et les méthodologistes ont également mis en garde contre l’utilisation de ces modèles. Pour un examen de ces approches alternatives, voir Colander (2007). Ainsi, ces approches alternatives ont été envisagées, et des inquiétudes au sujet de ce modèle ont été exprimées, mais ces voix se sont perdues au milieu de l’enthousiasme que la plus grande part de la communauté des macroéconomistes manifestait pour ces modèles.
[3] Organisme de financement public de la recherche américaine - ndt
