D'un champ l'autre

Pour comparer les niveaux de vie et la taille des différents pays, il est possible de déterminer le PIB de chaque pays dans sa propre devise, puis de ramener les PIB de tous les pays dans la même monnaie (par exemple le dollar) en utilisant les taux de change. Cette méthode rencontre toutefois deux difficultés [Taylor, 2014]. Tout d’abord, les taux de change fluctuent, parfois rapidement et significativement. Or, si par exemple le taux de change se déprécie sans que le PIB réel ne varie, la dépréciation pourrait laisser suggérer que la taille de l’économie s’est réduite. Inversement, une appréciation du taux de change tend à accroître artificiellement la taille de l’économie. En outre, un même ensemble de biens achetés dans un pays donné peut ne pas valoir la même quantité de monnaie dans un autre après conversion. En l’occurrence, un panier de biens tend à être moins cher dans les pays en développement que dans les pays avancés. 

Une manière (malheureusement imparfaite) de dépasser ces difficultés est d’utiliser les taux de change en parité de pouvoir d’achat (PPA). Il s’agit alors de déterminer un taux de change en comparant ce que coûte un panier donné dans deux pays donnés. The Economist utilise par exemple régulièrement le prix du big mac comme approximation sommaire les PPA : si un hamburger veut 4,0 euros en France et 4 dollars aux Etats-Unis, alors le taux de conversion en PPA de l’hamburger pour ces deux économies s’élève à 1,20 euros pour un dollar [Taylor, 2014]. Le Programme de comparaison internationale (PCI) de la Banque Mondiale publie tous les six ans ses estimations des PPA pour les principaux agrégats du PIB. Le PCI a publié fin avril ses estimations des PPA pour l’année 2011 pour 199 économies en utilisant de nombreuses données sur les prix et en essayant de tenir compte des différences de qualité. Les précédentes estimations avaient été réalisées pour l’année 2005. Entretemps, celles-ci étaient actualisées chaque année en utilisant les taux d’inflation. Les publications d’avril offrent des chiffres bien différents que ceux suggérés par ces extrapolations.

GRAPHIQUE PIB réel par habitant et parts dans la population mondiale en 2011

En 2011, le PIB réel par habitant moyen s'élevait à 13 460 dollars (cf. graphique 1). Lors des publications d’avril, beaucoup de journalistes et d’économistes se sont focalisés sur le fait que l’économie chinoise est plus importante qu’on ne l’imaginait jusqu’alors. Mesurés en termes de PPA, le PIB chinois est supérieur de 21 % à ce que l’on pensait. Il est susceptible de dépasser le PIB des Etats-Unis vers la fin de l’année 2014, soit bien plus tôt qu’on ne l’anticipait (cf. graphique 2) [1]. D’autres pays ont connu de fortes réévaluations de leur PIB [Fatás, 2014]. Par exemple, la taille de l’économie indonésienne a été réévaluée de 85 % et elle est désormais la dixième plus grande économie au monde, plus grande que l’Italie et à peu près de même taille que le Royaume-Uni. L’Inde est désormais la troisième plus grande économie au monde, dépassant le Japon et l’Allemagne. Six des douze plus grandes économies au monde sont des pays à revenu intermédiaire. Les pays à haut revenu, les pays à revenu intermédiaire et les pays à faible revenu réalisent respectivement 50,3 %, 48,2 % 1,5 % du PIB mondial [Taylor, 2014].

GRAPHIQUE  PIB des Etats-Unis et de la Chine (en milliers de milliards de dollars PPA) 

source : The Economist (2014)

Angus Deaton et Bettina Aten (2014) ont cherché à comprendre ce qui peut expliquer le décalage entre les dernières estimations de PPA pour l’année 2011 et les PPA qui étaient jusqu’alors extrapolés à partir des estimations de PPA pour l’année 2005. Ils notent tout d’abord que les PPA de l’année 2005 étaient elles-mêmes fortement différentes de ce qui était attendu et faisaient apparaître une économie mondiale bien plus inégale. Beaucoup des changements qui sont apparus pour les premières reviennent sur les changements apparus lors des secondes. Ils identifient la source du problème : celui-ci réside dans la manière par laquelle les régions sont liées en 2005. Ils utilisent deux différentes méthodes pour mesurer la taille de l’effet. Toutes deux suggèrent que les PPA de 2005 pour la consommation des pays asiatiques (sauf le Japon) et de l’Afrique furent surestimées de 20 à 30 %. Puisque la méthodologie du PCI de 2011 est plus réaliste que celle de 2005, les nouvelles estimations ont certainement éliminé cette surévaluation.

Si ces résultats sont corrects, alors ils amènent à profondément réviser les comparaisons internationales, ainsi que les estimations de la pauvreté et des inégalités mondiales. Lors du PCI de 2005, les PPA des pays pauvres vis-à-vis des Etats-Unis avaient été sensiblement revus à la hausse par rapport aux extrapolations obtenues jusqu’alors, ce qui avait amené à une forte révision du nombre de pauvres à travers le monde. Les PPA pour la consommation individuelle des ménages, comme les PPA pour les PIB, ont aujourd’hui été révisés à la baisse, si bien que les niveaux de consommation estimés pour les pays pauvres sont plus élevés que ceux précédemment estimés. Si le seuil de pauvreté mondiale est fixé en termes de dollars américains, par exemple à 1,25 dollar comme le fait actuellement la Banque Mondiale, alors sa valeur locale dans les devises des pays pauvres va désormais être plus faibles, ce qui signifie qu’il y a moins de personnes vivant en-dessous de ce seuil qu’on ne le pensait jusqu’à présent. Les précédentes études (qui utilisaient les PPA extrapolées à partir du PCI de 2005) établissaient que le nombre de personnes vivant avec moins de 1,25 dollar en 2010 s’élevait à environ 1,215 milliard de personnes. Ce chiffre pourrait s’élever à 571 millions de personnes si l’on utilise les nouvelles estimations du CPI de 2011 [Chandy et Kharas, 2014].

[1] Jeffrey Frankel (2014) considère toutefois qu’il est plus pertinent d’utiliser les taux de change de marché que les taux de change en PPA pour comparer les tailles des économies. Aux taux de change courants, l’économie américaine est encore 83 % plus importante que l’économie chinoise. Si le taux de croissance de la Chine demeure toutefois supérieur de 5 points de pourcentage à celui des Etats-Unis et si le yuan continue de s’apprécier chaque année de 3 %, alors c’est en 2021 que l’économie chinoise risque de dépasser en taille l’économie américaine. 

Références

COHEN-SETTON, Jérémie (2014), « Blogs review: China's GDP (PPP) to surpass the United States? », in Bruegel (blog), 12 mai.

CHANDY, Lawrence, & Homi KHARAS (2014), « What do new price data mean for the goal of ending extreme poverty? », Brookings, 5 mai. 

DEATON, Angus, & Bettina ATEN (2014), « Trying to understand the PPPs in ICP2011: Why are the results so different? », National Bureau of Economic Research, working paper, n° 20244, juin.

FATÁS, Antonio (2014), « Honey, I blew up a few economies », Antonio Fatás on the Global Economy (blog), in 1er mai.

FRANKEL, Jeffrey (2014), « China is not yet number one », in voxEU.org, 9 mai.

TAYLOR, Timothy (2014), « GDP Snapshots from the International Comparison Project », in Conversable Economist (blog), 9 mai. 

Les analyses empiriques et les théories modernes suggèrent que la croissance économique dépend de la diffusion et de l’absorption des nouvelles techniques, mais celles-ci exigent des compétences, non seulement pour les créer, mais aussi pour les utiliser [Mokyr, 2013]. L’innovation et la diffusion des techniques dépendraient donc étroitement du capital humain et notamment de l'éducation scolaire. Par exemple, Edward Glaeser, Rafael LaPorta, Florencio López-de-Silanes et Andrei Shleifer (2004) ont critiqué l’idée selon laquelle les différences en termes d’institutions seraient essentielles pour expliquer les différences dans la performance économique ; en fait, selon eux, les différences en termes de développement économique observées entre les pays s’expliqueraient avant tout par des différences en termes de scolarité.

Pourtant, si le capital humain est aujourd’hui un puissant indicateur avancé pour le développement économique, il n'y a pas consensus sur le rôle qu'il a joué lors de la révolution industrielle. Cette dernière désigne la période d’industrialisation qui débuta au dix-huitième siècle et qui fut marquée par de profondes avancées technologiques, notamment avec l’invention de la machine à vapeur. Avec la révolution industrielle, les économies sont sorties de la stagnation pour enfin connaître la croissance économique. Les pays qui en furent le théâtre acquirent dès le dix-neuvième siècle un avantage substantiel et durable sur le reste du monde en termes de développement économique. Les raisons de cette grande divergence (great divergence) dans les trajectoires de développement demeurent encore toutefois imprécises.

Pour l’Angleterre, le meneur technologique lors de la révolution industrielle, l’éducation scolaire semble ne pas avoir contribué à la croissance économique, du moins pas aux premières étapes de l’industrialisation [Mitch, 1999]. Le taux d’alphabétisation de la Grande-Bretagne s’élevait à environ 60 % pour les hommes et à 40 % pour les femmes, c’est-à-dire à des niveaux très proches de ceux de la Belgique, légèrement plus élevés que ceux de la France, mais bien plus faibles que ceux des Pays-Bas et de l’Allemagne. Diverses raisons ont été alors avancées pour expliquer le leadership technologique de l’Angleterre, notamment les institutions (avec le système de droits de propriété et en l’occurrence des brevets qui auraient incité les agents à se lancer dans l’activité entrepreneuriale et l’innovation), la géographie (avec les dotations en ressources naturelles comme le charbon), la colonisation, la culture et tout simplement la chance.

En revanche, les données empiriques sont plus nuancées en ce qui concerne le rôle du capital humain pour les pays suiveurs. Si certains auteurs suggèrent qu’il n’a pas été un moteur déterminant dans le rattrapage au cours du dix-neuvième siècle, d’autres affirment le contraire : une fois les nouvelles techniques apparues en Grande-Bretagne, le capital humain s’est peut-être révélé crucial en facilitant leur adoption par les pays suiveurs. En l’occurrence, Sasha Becker, Erik Hornung et Ludger Woessmann (2011) montrent que l’évolution de l’emploi dans les secteurs industriels de la Prusse du dix-neuvième siècle s’explique assez finement par les données relatives à l’éducation primaire (sauf pour le secteur du textile). Bref, l’avantage éducationnel dont jouissait la Prusse lui permit d’amorcer son rattrapage sur l’Angleterre. Dans un article précédent, Sasha Becker et Ludger Woessmann (2009) étaient revenu sur la thèse wébérienne selon laquelle l’éthique protestant aurait joué un rôle crucial dans l’apparition (de l’esprit) du capitalisme moderne. Ils constataient que l’avantage éducationnel de la Prusse s’expliquait en partie par la religion. En l’occurrence, le luthéranisme aurait stimulé le développement économique en favorisant l’éducation.

Ces résultats s’appliqueraient également aujourd’hui : le capital humain et, plus précisément, l’éducation de masse ne joueraient pas forcément un rôle important pour la croissance des pays les plus avancés technologiquement, ceux qui sont présents sur la « frontière technologique ». Elle se révélerait par contre essentielle pour les pays en retard de développement en leur permettant d’absorber les techniques les plus avancées et de se rapprocher ainsi de la frontière technologique.

Pour Joel Mokyr (2005, 2013), les études cherchant à évaluer l’importance du capital humain pour la croissance économique ont trop souvent tendance à se focaliser sur la seule éducation scolaire, alors que l’apprentissage et d’autres manières plus informelles pour acquérir du capital humain joueraient selon lui un rôle plus important. Par exemple, d’après Morgan Kelly, Joel Mokyr et Cormac Ó Gráda (2013), c’est parce qu’elle disposait d’une main-d’œuvre d’une meilleure qualité que la Grande-Bretagne a pu jouer son rôle de meneuse lors de la Révolution industrielle. Parce qu’ils étaient mieux nourris que les travailleurs continentaux, les travailleurs britanniques ont été d’une plus grande taille et en meilleure santé. Ils disposaient d’une plus grande force physique et de meilleures capacités cognitives, donc d’une plus forte productivité. En outre, la distribution des aptitudes et de la dextérité était asymétrique : il existait un relativement large contingent de travailleurs qualifiés. Si ce contingent a pu être doté de fortes compétences, c’est grâce à un système efficace d’apprentissage des jeunes travailleurs, ce qui suggère que les institutions ont effectivement joué un rôle décisif dans l’industrialisation précoce de l’Angleterre.

Poursuivant certaines intuitions de Joel Mokyr (2005), Mara Squicciarini et Nico Voigtländer (2014) font la distinction entre le capital humain moyen (c’est-à-dire les compétences des travailleurs) et le savoir supérieur (celui des ingénieurs et entrepreneurs au sommet de la distribution des compétences). Dans leur modélisation, les compétences des travailleurs accroissent la productivité locale dans une technologie donnée, tandis que le savoir scientifique rend les entrepreneurs capables de se maintenir avec une frontière technologique rapidement changeante. Par conséquent, si la présence locale d’élites de savoir peut ne pas être importante dans l’ère préindustrielle, elle peut ensuite constituer un moteur de la croissance, mais les compétences des travailleurs ne sont alors cruciales dans aucune des deux périodes. Pour évaluer la présence géographique des élites du savoir Squicciarini et Voigtländer ont alors utilisé les abonnements à l’Encyclopédie de Diderot et d’Alembert, un ouvrage qui cherchait à rendre compte du savoir scientifique et technologique disponible à l’époque. Ils montrent que la densité d’abonnements dans chaque ville est un puissant indicateur avancé de la croissance urbaine après 1750, soit le début de la révolution industrielle, mais pas avant. Des mesures alternatives de développement confirment cette dynamique : la taille des soldats et l’activité industrielle sont fortement corrélées avec la densité d’inscriptions après, mais pas avant, 1750. D’un autre côté, l’alphabétisation ne prédit pas la croissance, ce qui confirme à nouveau les résultats obtenus par les précédentes études. Finalement, les auteurs utilisent les données provenant d’une enquête sur les entreprises françaises menée en 1837 pour confirmer leur mécanisme théorique : le savoir supérieur accroît la productivité dans les secteurs utilisant les nouvelles technologies. En effet, les entreprises présentes dans les secteurs modernes furent plus productives dans les régions ayant une forte densité d’abonnements. Cela dit, Squicciarini et Voigtländer ne rejettent pas l’idée que des facteurs tels que la culture, les institutions ou la géographie aient pu jouer un rôle plus fondamental pour amorcer la révolution industrielle.

Références

BECKER, Sascha O., & Ludger WOESSMANN (2009), « Was Weber wrong? A human capital theory of protestant economic history », in Quarterly Journal of Economics, vol. 124, n° 2.

BECKER, Sascha O., Erik HORNUNG & Ludger WOESSMANN (2011), « Education and human capital in the Industrial Revolution », in American Economic Journal: Macroeconomics, vol. 3, n° 3.

GLAESER, Edward L, Rafael LAPORTA, Florencio LÓPEZ-DE-SILANES & Andrei SHLEIFER (2004), « Do institutions cause growth? », in Journal of Economic Growth, vol. 9, n° 3.

KELLY, Morgan, Joel MOKYR & Cormac Ó GRÁDA (2013), « Precocious Albion: A new interpretation of the British Industrial Revolution », working paper.

MITCH, David (1999), « The role of education and skill in the British Industrial Revolution », in Joel Mokyr (dir.), The British Industrial Revolution: An Economic Perspective, Westview Press.

MOKYR, Joel (2005), « The intellectual origins of modern economic growth », in Journal of Economic History, vol. 65, n° 2.

MOKYR, Joel (2013), « Human capital, useful knowledge, and long-term economic growth », in Economia politica, vol. 3.