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26 octobre 2012 5 26 /10 /octobre /2012 07:40

Depuis 2007, les multiples crises financières qui ont touché les Etats-Unis et les pays européens ont dramatiquement mis en évidence l’impact fondamental de la liquidité sur les stabilités financière et macroéconomique. L’accumulation de profonds déséquilibres à la veille de la crise du crédit subprime trouve une explication dans l’excès de liquidité au niveau mondial. Les crises se sont au contraire traduites par un assèchement de la liquidité des marchés dont les répercussions sur l'économie réelle ont été particulièrement sévères. Sally Chen, Philip Liu, Andrea Maechler, Chris Marsh, Sergejs Saksonovs et Hyun Song Shin définissent la liquidité comme le montant de financement facilement disponible pour financer l’achat d’actifs. Elle reflète à la fois la capacité et la volonté de chaque agent à s’engager dans des transactions financières, mais également la capacité des marchés financiers à absorber les fluctuations temporaires dans l’offre et la demande sans générer une variation excessive des prix. Le défi est alors de mesurer et surveiller cette liquidité mondiale dans l’optique de la contrôler plus étroitement.

La nature endogène et cyclique de la liquidité pose un réel défi à sa mesure. Celle-ci participe à l’accumulation de risques macrofinanciers et ces derniers l’alimentent en retour. Les injections de monnaie centrale opérées par les autorités monétaires jouent un rôle majeur dans la création de liquidité. Les différentiels de croissance, l’innovation financière ou encore l’appétit des participants au marché pour le risque contribuent également aux flux de liquidité mondiale. La progression des réserves de change détenues par les banques centrales des économies émergentes constitue quant à elle un facteur exogène d’augmentation de la liquidité. Inversement, si les agents privés sont pour une raison ou une autre incapables ou réticents à participer aux transactions financières, la liquidité peut subitement et massivement s’évaporer.

Les études qui mesurent la liquidité mondiale à travers les agrégats monétaires nationaux tendent à montrer que celle-ci explique effectivement une part significative des fluctuations observées dans le niveau des prix et du PIB réel. Les prix d’actifs et des matières premières apparaissent en l’occurrence extrêmement sensibles au montant de liquidité idsponible au niveau mondial. Les agrégats monétaires nationaux contiennent donc une information utile à propos des cycles d’affaires et des variations excessives des prix d’actifs, néanmoins il existe de profondes différences d’un pays à l'autre dans la définition de ces agrégats, ce qui complique leur agrégation pour mesurer la liquidité au niveau mondial. Même dans un pays donné, aucune relation empirique suffisamment stable n’apparaît entre les agrégats monétaires et les variables macroéconomiques. Les agrégats monétaires traditionnels qui déterminés au niveau national ne prennent pas en compte une large gamme d’instruments de création de liquidité, or les systèmes financiers tendent à délaisser le financement fondé sur les dépôts traditionnels pour le financement par capital, celui-là même qui échappe aux agrégats monétaires. Enfin, le système bancaire alternatif joue un rôle déterminant dans le financement de l’économie, puisque le volume de crédit qu’il génère est aujourd’hui supérieur au volume généré par le système bancaire traditionnel. Les agrégats monétaires ne captent pas l’activité de ces agents financiers.

Toute une littérature économique a également cherché à mesurer le montant de crédit mondial offert au secteur privé. De tels travaux fournissent des intuitions pertinentes à propos du cycle de la liquidité. Comme l’a montré la littérature développée autour du concept d’accélérateur financier proposé par Ben Bernanke et Mark Gertler (1989), les emprunts basés sur les collatéraux jouent en l’occurrence un rôle majeur dans la propagation des risques. Le levier d’endettement se caractérise par de puissants effets retour : le plus grand recours au crédit permet aux agents d’acquérir plus facilement un actif donné, mais la hausse résultante du prix d’actif se traduit aussi rétroactivement par une plus grande capacité d’emprunt ; crédit et prix d’actifs voient donc leurs expansions se renforcer mutuellement. Inversement, une simple baisse du prix de l’actif servant comme collatéral réduit la capacité d’emprunt des agents. Ces derniers vont alors multiplier leurs ventes d’actifs pour tenter de maintenir leur niveau de liquidité, mais ces ventes de détresse accélèrent la chute des prix d’actifs, ce qui amore et entretient un cercle vicieux des plus dévastateurs. L’effet est d’autant plus amplificateur que la distribution de crédit au secteur privé dépend de plus en plus de la capacité des institutions financières à faire elles-mêmes usage du levier d’endettement. Il n’est alors pas étonnant que la croissance du crédit apparaisse comme le meilleur indicateur avancé d’instabilité financière. Les exigences de marge, particulièrement procycliques, créent également des spirales de liquidité : une diminution limitée des cours boursiers est susceptible d’entrainer une large série d’appels de marge et par là des ventes en catastrophe d’actifs, ce qui amplifie la chute initiale des cours boursiers et le désendettement nécessaire.

Dans une récente contribution pour le FMI, Chen et alii se sont focalisés sur le passif des bilans pour mesurer la liquidité : ils définissent celle-ci comme le degré de facilité avec lequel les institutions peuvent emprunter et étendre ou contracter leur bilan, à travers l’endettement (et le désendettement) qu’ils peuvent opérer sur la base des valorisations de collatéraux. Les auteurs prennent ainsi non seulement en compte l’activité d’intermédiaires financiers opérée par les banques, mais également celle réalisée par un plus large éventail d’intermédiaires de marché. Ils construisent deux types d’indicateurs de liquidité mondiale, d’une part, des indicateurs de quantité qui font la distinction entre passifs traditionnels et passifs non traditionnels des intermédiaires financiers et, d’autre part, les indicateurs de prix qui leur sont associés, basés sur les coûts de financement. Les passifs traditionnels (core liabilities) se définissent comme le financement qu’utilisent les banques en temps normal, c’est-à-dire à partir essentiellement du secteur des ménages. Si les banques commerciales et les institutions de dépôts sont les consommateurs de liquidité traditionnelle, les ménages en constituent les offreurs. En revanche, les passifs non traditionnels (noncore liabilities) désignent le financement de marché et le financement basé sur collatéraux. Ici, les institutions financières sont à la fois offreurs et consommateurs de liquidité. Les innovations financières permettent d’accroître la masse potentielle de collatéraux. En outre, si le financement traditionnel apparaît comme relativement stable, le financement non traditionnel est intimement au cycle financier. Ce dernier type de financement joue un rôle majeur dans l’expansion rapide du crédit en période de boom économique et constitue plus largement une composante toujours plus importante du financement de l’économie mondiale.

Ni les prix, ni la mesure des quantités ne constituent individuellement des indicateurs avancés. Les indicateurs de quantité, qui reflètent le degré d’exposition au risque, sont en effet visqueux. Les indicateurs de prix sont quant à eux des indicateurs coïncidents, ne signalant une crise que lorsque celle-ci est en cours. En revanche, une combinaison des mesures de quantité et de prix fournit une plus riche information sur les facteurs sous-jacents aux évolutions de la liquidité globale. Lorsque se produit un choc positif de demande, la quantité et le prix tendent à augmenter. Un plus fort appétit pour le risque et un relèvement des rendements anticipés se traduisent par un accroissement de la demande de liquidité. En revanche, seule la quantité augmente lorsque se produit un choc négatif de demande, le prix ayant au contraire tendance à diminuer. Par exemple, les innovations financières se traduisent par un relèvement permanent de l’offre de liquidité et par de faibles prix de financement, notamment un plus faible taux d’intérêt, or de telles conditions sont propices à l’accumulation de risques macrofinanciers.

Les résultats obtenus par Chen et alii leur permettent d'affiner les conclusions obtenues par la littérature antérieure. La création de liquidité non traditionnelle est particulièrement endogène au cycle économique : avec de plus faibles prix, elle s’accroît à travers la hausse du levier d’endettement et l’extension du bilan. Le volume croissant de liquidité mène également les agents à sous-estimer les risques et à accroître davantage leur levier d’endettement. De faibles coûts de financement dénotent une sous-estimation des risques, alors même que l’exposition aux risques peut être maximale. Comme les chocs négatifs qui affectent la liquidité non traditionnelle conduisent les participants du marché à se désendetter et à réduire l’exposition de leur bilan, leurs répercussions peuvent être particulièrement larges pour la croissance économique. Les activités économiques sont stimulées par la plus grande création de liquidité et par la plus grande exposition du bilan. Les chocs d’offre touchant la liquidité non traditionnelle sont donc procycliques à la croissance, tandis que les chocs de demande sont au contraire contracyliques à la croissance. Comme les prix augmentent avec ces derniers, les coûts de financement s’élèvent également, ce qui comprime la demande et l’expansion des bilans.

Un contrôle efficace des prix et quantité de la liquidité exige une bonne interprétation du rôle respectif de l’offre et de la demande dans l’évolution de la liquidité. Selon Chen et alii, il reste toutefois difficile de déterminer un niveau optimal de la liquidité mondiale, un niveau qui soit cohérent avec la stabilité financière et la soutenabilité de la croissance mondiale. Il n’y a pas de recette a priori efficace de politique économique à mener en réponse aux chocs à la liquidité mondiale. Celle-ci dépend notamment de la structure de la sphère financière, de l’ouverture de l’économie et de l’autonomie de la politique monétaire. La réponse des autorités économiques aux chocs de liquidité dépend étroitement de l’origine et des spécificités des chocs. Comme les marchés financiers connaissent une transformation rapide, la réalité que cherche à capturer les indicateurs évolue elle-même rapidement. La loi de Goodhart empêche toute focalisation exclusive sur un indicateur donné, mais la construction d’indicateurs de liquidité mondiale reste toutefois essentielle à la compréhension de ses mécanismes et demeure des plus utiles pour les autorités publiques.

 

Référence Martin ANOTA

BERNANKE, Ben, & Mark GERTLER (1989), « Agency costs, net worth, and business fluctuations », in The American Economic Review, vol. 79, n° 1.

CHEN, Sally Philip LIU, Andrea MAECHLER, Chris MARSH, Sergejs SAKSONOVS, & Hyun Song SHIN (2012), « Exploring the dynamics of global liquidity », IMF working paper, n° 246, octobre.

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21 octobre 2012 7 21 /10 /octobre /2012 16:01

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Les marchés du travail régionaux sont marqués par de profondes disparités en termes d’emploi, de salaires et de chômage. Si les différences institutionnelles peuvent expliquer l’essentiel des différences observées entre les marchés du travail nationaux, elles peuvent difficilement expliquer les disparités observées entre les marchés régionaux puisque le cadre institutionnel ne varie que marginalement d’une région à l’autre au sein d’un pays donné. Toute une littérature de l’économie géographique s’est penchée sur la structure spatiale des disparités régionales des marchés du travail et notamment du chômage.

Les études empiriques mettent en évidence que les taux de chômage sur les différents marchés du travail régionaux présentent un degré significatif de corrélation spatiale. Henry G. Overman et Diego Puga (2002) ont mis en évidence que les taux de chômage des régions européennes sont bien plus proches des taux moyens affichés par les régions qui leur sont immédiatement avoisinantes que le taux moyen des autres régions dans le reste du pays. Cette association spatiale ne s’explique pas principalement par la concentration spatiale de zones dotées d’une même composition en compétences, ni même d’une même spécialisation sectorielle. Overman et Puga attribuent les taux de chômage régionaux à la demande de travail. Par conséquent, si les disparités constatées entre les marchés du travail régionaux trouvent une explication dans la demande de travail, alors elles pourraient en définitive dépendre du commerce interrégional. D’autres auteurs mettent également en avant l’importance des flux de commuting, c’est-à-dire des trajets quotidiens entre lieu de résidence et lieu de travail, de la migration, de l’inadéquation entre l’offre et la demande de travail ou encore de l’activité immobilière pour expliquer la forte dépendance spatiale des taux de chômage. 

Alessandra Fogli, Enoch Hill et Fabrizio Perri (2012) ont cherché à rendre compte des propriétés géographiques des différents cycles d’affaires que connurent les Etats-Unis au cours des trente dernières années, en mettant particulièrement l’accent sur l’épisode de la Grande Récession qui débute en 2007. Pour observer l’apparition et la diffusion spatiales des récessions lors de ces trois décennies, ils compilent les taux de chômage mensuels que le Bureau of Labor Statistics a enregistré entre janvier 1977 et décembre 2011 pour 3065 comtés présents sur le continent américain. Dans la première partie de l’analyse empirique, Fogli et alii se focalisent sur la Grande Récession, puis ils comparent dans un deuxième temps les caractéristiques spatiales du récent cycle avec ceux caractérisant les précédents. Les quatre graphiques infra représentent la déviation du taux de chômage constaté dans chaque comté de sa tendance à long terme. Les trois auteurs observent en outre la déviation standard du chômage entre les comtés, qui rend compte de la dispersion spatiale des déviations des niveaux de chômage de leur moyenne à long terme. Ils observent également le coefficient autorégressif spatial, un indicateur utilisé pour mesurer le degré de corrélation spatiale, c’est-à-dire l’association qui existe entre l’emploi dans chaque comté et celui observé dans les comtés avoisinants.


GRAPHIQUE 1 Déviation du chômage de sa moyenne de long terme en juin 2007 (en points de pourcentage)

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source : Fogli et alii (2012)


GRAPHIQUE 2 Déviation du chômage de sa moyenne de long terme en septembre 2008 (en points de pourcentage)

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source : Fogli et alii (2012)

 

GRAPHIQUE 3  Déviation du chômage de sa moyenne de long terme en décembre 2008 (en points de pourcentage)

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source : Fogli et alii (2012)

 

GRAPHIQUE 4  Déviation du chômage de sa moyenne de long terme en juin 2009 (en points de pourcentage)

GeoUS-jui09.jpg

source : Fogli et alii (2012)

 

En juin 2007, avant que ne débute la récession, le taux de chômage s‘établit à 4,6 % au niveau agrégé (cf. graphique 1). A cet instant-ci, le chômage n’est pas aléatoirement réparti dans l’espace, mais présente au contraire un degré élevé de corrélation spatiale ; des ensembles de comtés proches les uns des autres partagent soit un niveau élevé de chômage, soit un faible niveau. Toutefois, la majorité des comtés présentent des taux de chômage équivalents ou inférieurs à leur moyenne de long terme. La corrélation spatiale du chômage entre les comtés est alors de 0,796. Dans les mois suivants, avec l’apparition et l’aggravation de la crise, le taux de chômage au niveau national va passer de 5 % en décembre 2007, puis s’établir à 7,3 % un an plus tard. La répartition géographique du chômage va suivre sur cette période un schéma épidémique. En effet, le chômage ne s’accroît tout d’abord que dans quelques comtés, qui ne sont par ailleurs pas nécessairement proches les uns des autres, ce qui se traduit par une baisse du degré de corrélation spatiale (cf. graphique 2). Ensuite, le chômage va s’aggraver dans les comtés avoisinant ceux qui ont été initialement frappés par la remontée du chômage (cf. graphique 3). Par conséquent, le degré de corrélation spatiale, qui avait diminué pour s’établir à 0,704 en décembre 2007, va remonter à 0,767 en septembre 2008, puis à 0,821 en décembre 2008. Lors du pic de la récession en juin 2009, le chômage s’est étendu à l’ensemble du territoire (cf. graphique 4). Les degrés de corrélation spatiale et de dispersion spatiale vont alors se stabiliser. Il apparaît finalement que la localisation d’un comté dans l’espace détermine fortement les dynamiques du chômage qui y sont observées. Son popre niveau de chômage dépend de ceux observés dans les comtés voisins, tout comme il va affecter ces derniers. La géographie aurait donc effectivement un rôle significatif dans la transmission et la propagation des chocs macroéconomiques.

Fogli et alii doivent toutefois prendre en compte dans leur analyse le fait que la spécialisation géographique constitue une source potentielle de corrélation spatiale. Les auteurs prennent l’exemple de l’industrie automobile, géographiquement concentrée autour de Detroit, qui a été sévèrement touchée par le ralentissement de l’activité. L’indicateur de corrélation spatiale qui lui est associé est élevé et va fortement s’accroître lors de la récession puisque les comtés dotés d’une même structure industrielle vont être frappés de la même manière par la récession ; cette corrélation traduit donc une similarité dans la structure industrielle des comtés avoisinants Detroit et non pas véritablement une transmission des chocs d’un comté à un autre. Une fois que les auteurs prennent en compte cette influence de la composition industrielle, ils mettent en évidence que la corrélation spatiale suit effectivement une évolution en forme de V : elle est initialement élevée, puis elle tombe brutalement au début de la récession avant de s’accroître rapidement au cours de la récession pour enfin se stabiliser en fin de celle-ci. La dispersion spatiale présente quant à elle une évolution en forme de U inversé ; elle s’accroît au cours de la récession, puis se stabilise et chute. La transmission des chocs agrégés entre des comtés géographiquement proches peut donc avoir joué un rôle majeur durant la Grande Récession.

Les récessions de 1980, de 1982 et de 1990 présentent des propriétés géographiques similaires à celles mises en évidence pour la Grande Récession. La corrélation spatiale chute toute d’abord lorsque l’activité économique commence à ralentir avant de s’accroître brutalement pour se stabiliser à la fin de la récession. La dispersion spatiale s’accroît violemment durant la récession, puis se stabilise également et se réduit ensuite. Lors de la récession de 2001, la corrélation spatiale présente une évolution similaire en termes qualitatifs, mais son déclin se poursuit tout au long de la récession. En outre, la dispersion spatiale ne connait quant à elle aucune hausse. La hausse relativement limitée du chômage au cours de cet épisode pourrait expliquer la spécificité de ses propriétés spatiales. Au final, il apparaît que les taux de chômage des comtés sont fortement dispersés et corrélés dans l’espace. De plus, les dispersions et corrélation spatiales présentent des évolutions distinctes au cours de la plupart des récessions. Ces dynamiques ne peuvent simplement être expliquées par la composition industrielle des comtés.

Puisque la transmission géographique joue un rôle déterminant dans l’amplification et la propagation d’un choc agrégé, Fogli et alii développent un modèle de cycle d’affaires afin d’explorer plus finement cette conclusion. Le cycle d’affaires trouve son origine dans un choc agrégé frappant l’ensemble des comtés. Les répercussions de ce choc diffèrent toutefois d’un comté à l’autre. Si un comté disposant d’un niveau élevé de productivité peut ne connaître qu’une hausse limitée du chômage suite à un puissant choc agrégé, un comté qui verrait l’essentiel de son emploi concentré dans une entreprise fragile pourrait au contraire connaître une réponse suramplifiée de son taux de chômage à un faible choc. Dans la modélisation, la connexion géographique des comtés s’opère à travers deux canaux. D’une part, les conditions locales auxquelles font face des comtés géographiquement proches les uns des autres peuvent être corrélés simultanément. En l’occurrence, une forte demande qui s’exercerait dans un comté donné pourrait influencer positivement les comtés voisins à travers le commerce local. D’autre part, la migration et les trajets de commuting font dépendre le niveau de chômage constaté à un moment donné dans un comté du niveau observé précédemment dans un autre comté.

Les auteurs reproduisent alors les patterns de corrélation et dispersion spatiales similaires à ceux qu’ils ont mis en évidence au niveau empirique. Le modèle laisse suggérer que les connexions géographiques locales jouent un rôle déterminant dans les dynamiques de l’emploi au niveau agrégé. Les connexions locales peuvent en effet amortir les chocs que subit l’économie nationale si ceux-ci sont de faible intensité, tout comme elles amplifient au contraire les fluctuations de l’emploi lorsque survient un puissant choc agrégé. Ainsi, de moindres connexions locales auraient pu réduire la progression du chômage lors de la Grande Récession ; inversement, de plus fortes connexions locales auraient permis un reflux plus rapide du chômage une fois la reprise amorcée. Lorsque les connexions locales sont plus fortes, les conditions idiosyncratiques des comtés tendent à converger. Il y a alors moins de zones fragiles, tout comme il y a moins de zones robustes. La réduction du nombre de comtés fragiles rend l’économie plus résiliente face à un choc de faible ampleur. En revanche, la moindre proportion de comtés suffisamment robustes pour affronter un fort ralentissement de l’activité sans que leur niveau de chômage augmente rend l’économie nationale plus vulnérable à un choc de grande envergure.

 

Références Martin ANOTA

FOGLI, Alessandra, Enoch HILL & Fabrizio PERRI (2012), « The geography of the Great Recession », NBER working paper, n° 18447, octobre.

LLORED, René (2010), La Richesse des territoires, Bréal.

OVERMAN, Henry G., & Diego PUGA (2002), « Unemployment clusters across Europe’s regions and countries », in Economic Policy, vol. 17, n° 34.

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19 octobre 2012 5 19 /10 /octobre /2012 14:05

U.S. Recoveries Really Aren’t Different

Alors que la plupart des récessions consécutives à la Seconde Guerre mondiale ont présenté un profil en V aux Etats-Unis, la reprise de la Grande Récession se caractérise par une faible croissance et une faible création d’emplois. Cinq ans après la crise du crédit subprime, le PIB par habitant américain reste toujours en-deçà de son niveau d’avant-crise et le taux de chômage demeure à un niveau élevé. Selon la définition qu’en retiennent Carmen M. Reinhart et Kenneth S. Rogoff (2008, 2012), une crise systémique affecte une large part du système financier de l’économie. La crise qui débuta en 2007 a pu très tôt être qualifiée de systémique. Or, d’après les travaux réalisés par Reinhart et Rogoff, les crises financières de dimension systémique se sont toujours traduites par une lente reprise. Il n’est alors pas surprenant que l’actuelle reprise de l’activité économique aux Etats-Unis soit effectivement lente.

Réactualisant leurs résultats antérieurs, les auteurs se sont récemment à nouveau penchés sur les cinq crises financières systémiques que les Etats-Unis connurent après 1870. Il s’agit de la crise de 1873 (qui fut appelée Grande Dépression jusqu’à ce que survienne la crise des années trente), de la crise de 1893, de la panique de 1907, de la Grande Dépression des années trente et donc de la Grande Récession de 2007 (les auteurs préférant qualifier cette dernière de Seconde Grande Contraction). La comparaison de ces crises systémiques ne soutiennent pas l’idée selon laquelle les reprises de l’activité aux Etats-Unis qui survinrent avant la Première Guerre mondiale furent en moyenne plus rapides que les suivantes, ni même l’idée que les Etats-Unis ont réalisé ces dernières années une performance macroéconomique plus médiocre que lors des précédentes crises systémiques ; ils ont au contraire connu une meilleure performance en termes de revenu par habitant et de chômage. En s’appuyant sur le revenu par habitant, les auteurs comparent ensuite les récentes performances macroéconomiques des Etats-Unis avec celles des autres pays avancés qui subirent des crises financières depuis 2007, qu’elles soient ou non de nature systémique. D’une part, il apparaît que les économies qui ont récemment souffert de crises financières systémiques ont généralement subi de plus grands dommages macroéconomiques que les pays où le problème financier s’est révélé moins sévère. D’autre part, les données montrent que si les Etats-Unis subissent au cours de la Grande Récession de plus forts dommages que les pays soumis à des crises non systémiques, leurs performances sont toutefois meilleures que celles observées dans les pays confrontés à des crises systémiques.

GRAPHIQUE 1  PIB réel par habitant lors des crises systémiques américaines (en indices)

Reinhart,1

Note : la moyenne des 5 crises systémiques inclue les crises de 1873, 1892, 1907, 1929 et 2007. La moyenne des 3 crises systémiques exclue la Grande Dépression et la crise actuelle.

Source : Reinhart et Rogoff (2012)

La premier graphique compare l’évolution du PIB par habitant aux Etats-Unis lors de la crise qui débute en 2007 avec son évolution lors des quatre précédentes crises systémiques. La contraction du PIB par tête est moins forte lors de la récente crise, même si l’on exclut la Grande Dépression de l’échantillon. Cinq ans après le pic d’activité, le niveau du PIB par habitant est relativement plus élevé que lors des crises précédentes. L’actuelle reprise est en outre plus forte que celles consécutives aux crises de 1873, de 1893 et de 1907. Il fallut cinq ans pour que le PIB par tête revienne à son niveau initial suite aux crises de 1873 et de 1893, mais il fallut onze ans pour qu’il revienne à son niveau d’avant-crise lors de la Grande Dépression.

GRAPHIQUE 2  Evolution du taux de chômage annuel moyen lors des crises systémiques américaines (en points de pourcentage)

Reinhart,2

Source : Reinhart et Rogoff (2012)

Le deuxième graphique présente l’évolution du taux de chômage depuis le pic de l’activité lors des divers épisodes de crises systémiques. La crise de 2007 est associée à des taux de chômage significativement plus faible que lors des dépressions des années 1890 et 1930. Le taux de chômage était de 3 % en 1892 ; il atteignit 14,4 % cinq ans après. Il était de 3,2 % en 1929, puis de  14,9 % cinq ans après. Il était de 4,6 % en 2007 et s’élève aujourd’hui à 9 %. L’évolution du chômage lors de la crise actuelle ressemble davantage à celle observée suite à la panique de 1907. Le taux de chômage était de 1,7 % en 1906 ; il atteignit 6 % cinq ans après. L’histoire économique montre que, suite à une crise systémique, il faut au minimum une décennie pour que le taux de chômage revienne à son niveau d’avant-crise. Il fallut quatorze ans pour que le chômage retrouve son niveau initial après les crises de 1893 et 1929. Il lui fallut douze ans pour revenir à son niveau initial après la crise de 1907.

GRAPHIQUE 3  PIB réel par tête (2007-2011)

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Source : Reinhart et Rogoff (2012)

Le troisième graphique compare l’évolution depuis 2007 du PIB par habitant aux Etats-Unis avec celle constatée en moyenne dans les autres pays ayant subi une crise systémique ou bien non systémique au cours de la même période. L’Allemagne, l’Autriche, la Belgique, le Danemark, les Etats-Unis, la Grèce, l’Irlande, l’Islande, le Luxembourg, les Pays-Bas et le Royaume-Uni ont tous connu des crises bancaires systémiques. Les crises financières subies par la France, l’Italie, le Portugal, la Suède et la Suisse sont de nature non systémique, leur secteur bancaire ayant été confrontés à de moindres turbulences. L’Italie et le Portugal ont toutefois connu une très grave détérioration de la situation sur leur marché du travail et d’importantes difficultés budgétaires. Les données montrent que les crises systémiques sont caractérisées par une contraction relativement plus forte et plus prolongée du PIB par habitant que les crises non systémiques. En outre, les Etats-Unis ont connu une contraction du PIB par tête similaire au déclin que l’on peut observer dans d’autres pays européens soumis à une crise systémique, mais l’économie américaine expérimenta aussi une reprise plus rapide par la suite.

Les études de Reinhart et Rogoff soutiennent ainsi l’idée que les crises financières tendent à provoquer de lentes reprises économiques, la récession prenant au final une forme en U voire en L. Leurs conclusions s’opposent aux résultats obtenus par Michael Bordo et Joseph Haubrich (2012) : selon ces derniers, les reprises sont habituellement très rapides après les crises financières. Si les conclusions de Reinhart et Rogoff sont bonnes, c’est-à-dire si les Etats-Unis ont effectivement eu de relativement meilleures performances économiques qu’au cours des précédents épisodes de crises systémiques, alors il est possible de conclure l’administration Obama s’est avérée efficace dans la gestion macroéconomique des Etats-Unis. Si au contraire l’analyse de Bordo et Haubrich s’avère juste, le gouvernement américain pourrait être accusé d’avoir ralenti la reprise de l’activité. Dans ce contexte, il n’est pas étonnant que les économistes soutenant Romney, en particulier John Taylor, dénigrent les conclusions de Reinhart et Rogoff, tout en plébiscitant l’étude de Bordo et Haubrich.

Comme le souligne Noah Smith (2012), il existe de nombreuses différences méthodologiques entre les deux travaux qui relativisent cette divergence des résultats obtenus par les deux équipes d’économistes. Tout d’abord, si Bordo et Haubrich ne se penchent que sur les seuls Etats-Unis, Reinhart et Rogoff incorporent les données de plusieurs pays étrangers dans le champ de leur analyse. Ensuite, Reinhart et Rogoff offrent une définition plus étroite de la crise financière. Enfin, Bordo et Haubrich définissent la force de la reprise comme le taux de croissance du PIB suite au creux de l’activité économique, alors que Reinhart et Rogoff la définissent comme le nombre d’années que nécessite le PIB par habitant pour retrouver son niveau d’avant-crise. Sur ce point, si les deux travaux mesurent différemment un même phénomène, leurs résultats peuvent finalement trouver une certaine cohérence entre eux.

 

Références Martin ANOTA

BORDO, Michael, & Joseph HAUBRICH (2012), « Deep recessions, fast recoveries, and financial crises: Evidence from the american record », NBER Working Paper, n° 18194, juin 2012.

REINHART, Carmen M., & Kenneth S. ROGOFF (2008), Cette fois, c’est différent. Huit siècles de folie financière, Pearson.

REINHART, Carmen M., & Kenneth S. ROGOFF (2012), « This time is different, again? The United States five years after the onset of subprime ».

SMITH, Noah (2012), « Reinhart-Rogoff vs. Bordo-Haubrich (with grandstanding by John Taylor) », in Noahpinion (blog), 18 octobre.

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