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Le prix de la Banque de Suède de 2021 et les expériences naturelles

21 octobre 2021

prix de la Banque de Suède de 2021 et les expériences naturellesChaque année, la remise du prix de la Banque de Suède en sciences économiques en mémoire d’Alfred Nobel fait ressortir les critiques sur le fait que ce prix est remis la semaine de la remise des prix Nobel et qu’on l’appelle de façon erronée le Nobel d’économie. De ce côté, nos médias n’aident pas, utilisant sans vergogne ce titre erroné, que ce soit La Presse, Le Devoir, Radio-Canada ou le Journal de Montréal. Pire, seuls ces deux derniers, en fait en grande partie le même article venant de l’Agence France-Presse, mentionnent son vrai nom. J’ai moi-même critiqué cette confusion à quelques reprises, notamment en publiant un billet sur un livre qui raconte l’historique pas très glorieux de ce prix. Il est aussi vrai que ce prix a récompensé de façon presque systématique des économistes de droite au cours de ses premières années, mais il faut reconnaître qu’il est accordé depuis quelques décennies à des chercheur.euses (pas toujours à des économistes) de différentes allégeances politiques.

Malgré la controverse sur son nom, il demeure que ce prix est la récompense ultime en économie, comme les prix Nobel le sont en chimie, en physique et en médecine, comme la médaille Fields et le prix Abel le sont en mathématiques et le prix Turing l’est en informatique (avec des nuances, bien sûr). La grande qualité de ce prix est de faire connaître des personnes dont on n’aurait jamais entendu parler sans cela. J’ai pour ma part connu grâce à ce prix Esther Duflo et Abhijit Banerjee l’an passé, Daniel Kahneman, Elinor Ostrom, Angus Deaton, Robert Shiller, George Akerlof et bien d’autres les années précédentes. J’ai bien sûr grincé fréquemment des dents devant certains choix, mais, dès qu’un.e lauréat.e avait travaillé à des sujets qui m’intéressaient, je me faisais un devoir de lire, au moins en diagonale, le ou les documents présentant les travaux qui avaient valu à ces personnes de recevoir ce prix. Cette année, je me suis dit que ce serait bien de partager ici cette lecture.

Répondre à des questions sur la causalité à l’aide de données d’observation

Le document intitulé Answering causal questions using observational data vise à fournir de l’information sur les travaux des lauréats de cette année, David Card, Joshua Angrist et Guido Imbens.

– Introduction : «La plupart des sciences appliquées se préoccupent des relations de cause à effet». Malheureusement, les méthodes utilisées en sciences pures ou en médecine ne peuvent pas être utilisées dans les sciences sociales comme l’économie. En plus, l’utilisation de données présente des limites, car on ne peut que dégager des corrélations qui ne renseignent pas sur le sens des causes, d’autant plus que de nombreux facteurs peuvent influencer les deux variables corrélées. Par exemple, si on trouve une corrélation entre le taux de chômage et le niveau du salaire minimum, cela ne nous dit pas lequel est la cause de l’autre ou si d’autres facteurs ne les influencent pas tous les deux dans le même sens. Les trois lauréats ont justement développé des méthodes basées sur des «expériences naturelles» maintenant utilisées couramment dans les études empiriques pour permettre de clarifier la causalité de nombreux phénomènes économiques.

Cette introduction présente ensuite l’historique des méthodes utilisées en économie pour tenter de déterminer les relations causales entre des phénomènes économiques (par exemple en se basant sur des modèles théoriques) et résume les contributions des lauréats.

– L’inférence causale en économie : L’enjeu de la détermination des relations causales est primordial pour l’élaboration de politiques, que ce soit sur le niveau du salaire minimum, les politiques d’immigration ou toutes autres décisions ayant des impacts économiques. Le document explique tout d’abord le fonctionnement des essais randomisés contrôlés (ERC), utilisés entre autres en médecine. Dans certaines circonstances, cette méthode peut être utilisée en économie, comme Esther Duflo et Abhijit Banerjee l’ont fait en économie du développement (voir notamment ce billet), mais elle est impossible à appliquer dans la plupart des cas (on ne peut pas par exemple forcer quelqu’un à lâcher l’école ou à tomber en chômage pour former un groupe de contrôle). Dans ces cas, on doit plutôt utiliser des «expériences naturelles», qui reposent sur des changements soudains, comme une nouvelle politique, un événement non prévu ou des variations aléatoires (comme une date de naissance ou des variations de température), et qui sont de plus en plus utilisées depuis une trentaine d’années.

– exemples d’expériences naturelles : Les «expériences naturelles» (je n’aime pas cette expression…) présentées ici ont été utilisées dans différents domaines, pas seulement en économie (médecine, politique, éducation, etc.). Le document approfondit ensuite la réflexion sur les facteurs qui peuvent influencer la détermination d’une relation causale dans ce genre d’expérience (section très technique).

– La compréhension du fonctionnement du marché du travail : La plus grande part de la hausse des inégalités de revenus vient des revenus de travail. Dans ce contexte, il est encore plus important de bien comprendre le fonctionnement du marché du travail pour évaluer les politiques qui peuvent contribuer à faire diminuer les inégalités. Pour ce, il faut comparer une politique avec une situation similaire où cette politique n’est pas adoptée, une situation contrefactuelle. Or, ce n’est pas simple… C’est ce défi que David Card a relevé en étudiant les effets sur le marché du travail d’une hausse du salaire minimum, de l’immigration et des investissements en éducation. Même si le document n’en parlera pas en détail (ce qui est dommage…), on souligne aussi ses contributions sur l’impact de l’assurance-chômage et des syndicats sur le marché du travail.

– les effets sur l’emploi du salaire minimum : Même si, avant 1990, les théories dominantes en économie ont toujours prétendu qu’une hausse du salaire minimum a un effet négatif sur l’emploi, jamais cette relation causale n’avait été démontrée. Quelques études ont paru au début de cette décennie, jetant le doute sur cet effet, mais sans non plus parvenir à établir une relation causale. Puis, en 1994, David Card et Alan Krueger ont étudié les effets d’une hausse du salaire minimum de 4,25 $ à 5,05 $ (donc de 19 %) au New Jersey en comparant la situation de 410 restaurants à service restreint rapprochés au New Jersey et en Pennsylvanie (où le salaire minimum était demeuré à 4,25 $), une région connaissant les mêmes tendances d’emploi que le New Jersey et constituant donc un contrefactuel pertinent pour appliquer la méthode des différences de différences, maintenant utilisée de façon routinière dans ce genre d’étude empirique. Les graphiques qui suivent montrent l’impact de cette hausse sur la répartition des salaires de départ avant (graphique de gauche) et après (graphique de droite) la hausse, au New Jersey (barres grisées) et en Pennsylvanie (barres noires).

prix de la Banque de Suède de 2021 et les expériences naturelles_1

On peut voir que la distribution des salaires était semblable avant la hausse, mais qu’elle était très différente après, environ 90 % des salaires au New Jersey se situant exactement au niveau du nouveau salaire minimum (5,05 $) et la proportion de salaires plus élevés ayant augmenté et étant plus fréquents qu’en Pennsylvanie, probablement en raison de l’effet d’émulation qui fait augmenter le salaire des gens qui gagnent juste un peu plus du salaire minimum pour leur permettre de conserver cette différence (postes différents, hausses statutaires dues à l’ancienneté, etc.). En plus, le nombre moyen d’emplois dans ces restaurants a augmenté au New Jersey et a diminué en Pennsylvanie! L’absence d’effet ou le très faible effet négatif sur l’emploi d’une hausse du salaire minimum ont été confirmés par l’analyse de 138 hausses du salaire minimum (voir un résumé de cette étude dans la deuxième partie de ce billet), ainsi que par de nombreuses autres études depuis ce temps, portant sur les États-Unis ou d’autres pays.

Ce faible effet s’explique par différents facteurs :

  • les coûts de la main-d’œuvre : l’augmentation du salaire minimum peut être compensée par la baisse des salaires d’autres employé.es, mais l’est de toute façon par la baisse du roulement de personnel qui fait diminuer les coûts d’embauche et de formation;
  • la productivité : la hausse du salaire minimum fait augmenter la productivité par le maintien en emploi des employé.es les plus productifs et la baisse de la proportion d’employé.es sans expérience;
  • la hausse des prix : comme les employé.es au salaire minimum travaillent en forte majorité dans des services de proximité (restauration, commerce de détail, etc.), tous les concurrents font face à la même hausse; les entreprises touchées peuvent donc augmenter leurs prix sans perdre de compétitivité;
  • la concurrence imparfaite sur le marché du travail : dans certaines régions où il y a peu d’employeurs, ceux-ci peuvent offrir des salaires moins élevés qu’ils ne le feraient s’il y en avait plus, ce qui réduit par contre le nombre de personnes intéressées à travailler; en plus, le fait de quitter un emploi représente un coût, à la fois pour les efforts pour en trouver un autre et pour le déplaisir de quitter ses collègues, ce qui permet aux employeurs de laisser les salaires plus bas que la théorie le suppose; en faisant augmenter les salaires, le salaire minimum attire plus de gens sur le marché du travail, ce qui fait augmenter l’emploi.

Ces constats tirés de l’étude de départ de Card et Krueger et des études qui l’ont suivie montrent que la contribution de cette étude à la compréhension du fonctionnement du marché du travail dépasse de beaucoup ses conclusions sur l’effet à court terme d’une hausse du salaire minimum.

– les effets sur le marché du travail de l’immigration : Une bonne partie de la population craint que l’immigration fasse diminuer les emplois et les salaires pour les travailleur.euses du pays d’accueil. Les économistes peuvent bien sûr tempérer ces craintes, mais rien ne vaut une «expérience naturelle» pour voir ce qu’il en est. David Card s’est servi d’un événement peu fréquent, soit l’arrivée à Miami d’environ 60 000 immigrant.es cubain.es aux compétences limitées en quelques mois en 1980, faisant augmenter la population active de Miami de 7 %, pour analyser la question, en comparant l’évolution de la situation du marché du travail à Miami avec celle de quatre autres villes semblables n’ayant pas accueilli d’immigrant.es, utilisant ici aussi la méthode des différences de différences. Il n’a finalement observé aucune différence significative de l’évolution de l’emploi et des salaires des travailleur.euses à faibles compétences de Miami.

Card lui-même a mis en garde de ne pas conclure que ces résultats auraient été les mêmes ailleurs, puisque Miami avait une structure industrielle propice à l’accueil de ces immigrant.es et un historique d’intégration important. D’ailleurs, d’autres études, dont une à laquelle Card a contribué, ont conclu à une baisse des salaires dans d’autres villes ayant accueilli des vagues d’immigration de personnes aux faibles compétences (mais surtout chez les immigrant.es aux faibles compétences arrivé.es plus tôt), même si l’emploi des travailleur.euses à faibles compétences présent.es avant ces vagues s’était aussi maintenu et que l’emploi des travailleur.euses aux compétences plus élevées avait augmenté, ce qui s’explique par la hausse de la demande générée par les immigrant.es.

Ces études ont généré un lot d’autres recherches sur le sujet, concluant que les effets sur le marché du travail des personnes déjà présentes avant une vague d’immigration sont faibles pour l’emploi, mais que les effets sur les salaires dépendent des caractéristiques des immigrant.es et du marché du travail des lieux d’accueil, et que ces effets peuvent varier selon les types de travailleur.euses déjà présent.es. Ajoutons que les compétences des immigrant.es du même type que celles des natif.ives ne sont jamais totalement identiques (ou substituables), notamment sur le plan linguistique, et que les natif.ives bénéficient souvent de l’immigration, leur arrivée leur donnant accès à des emplois exigeant plus de compétences (notamment communicationnelles) et mieux payés.

– les effets des investissements en éducation : Alors que les études antérieures n’avaient pas trouvé de lien entre les investissements en éducation et la réussite, une étude de David Card et Alan Krueger de 1992 s’est plutôt penchée sur les liens entre ces investissements et les résultats des élèves sur le marché du travail. Toujours en utilisant la méthode des différences de différences (je saute les détails), ils ont trouvé une relation significative entre ces investissements, par exemple avec des ratios d’élèves par enseignant.e plus faibles, et leurs revenus d’emplois à la fin de leurs études. D’autres études plus récentes ont confirmé ces résultats, avec les effets les plus forts chez les enfants provenant de familles à faibles revenus. Ces études sont bien sûr très utiles au développement de politiques dans le domaine.

– L’identification des effets causaux : Cette section est plus technique et porte sur les conditions à respecter pour qu’une «expérience naturelle» soit valable à partir des travaux de Joshua Angrist et Guido Imbens. Leur étude la plus célèbre (en fait de Krueger et Angrist) examine l’effet de la date de naissance sur la scolarité et les revenus, sachant qu’un.e élève né.e le premier janvier commencera l’école à 6 ans et huit mois, un an après un.e autre né.e le 31 décembre (à 5 ans et huit mois), mais que l’âge de l’obligation de fréquentation scolaire sera la même à un jour près pour les deux (16, 17 ou 18 ans selon les États aux États-Unis).

prix de la Banque de Suède de 2021 et les expériences naturelles_2Les deux graphiques ci-contre montrent le nombre d’années de scolarité en 1980 de personnes nées de 1930 à 1939, et celui du bas le logarithme naturel de leurs revenus d’emploi hebdomadaire toujours en 1980. On peut voir au graphique du haut que, chaque année, ce sont les personnes nées aux troisième (trois fois) et quatrième trimestres (sept fois) qui ont accumulé le plus d’années de scolarité et que ce sont celles nées au premier trimestre (huit fois sur 10) qui en ont accumulé le moins. La relation avec les revenus d’emplois est la même. Celles qui sont nées aux troisième et quatrième trimestres occupent dans neuf cas sur dix les deux premiers rangs des revenus et toujours le premier rang (bizarrement six fois pour le troisième trimestre et quatre fois pour le quatrième). À partir de ces données, ils ont pu calculer le rendement d’une année supplémentaire d’études sur les revenus en moyenne, peu importe la date de naissance. Le gain ainsi calculé avec la méthode des différences de différences (différences de revenus et différences de dates de naissance) était même plus élevé qu’avec l’observation brute (sans tenir compte des dates de naissance), soit 9 % de revenus par année supplémentaire d’études par rapport à 7 % avec l’observation brute.

Cet exemple m’a laissé sur ma faim, car bien d’autres facteurs que la date de naissance (qui en est un pertinent, c’est vrai) peuvent à la fois influencer le revenu et la scolarité, dont le revenu des parents et bien d’autres… Par la suite, Angrist et Imbens ont d’ailleurs perfectionné la méthode utilisée par Angrist et Krueger, sachant bien que d’autres facteurs influencent la scolarité et les revenus. Encore une fois, cette section est trop technique pour que je puisse la présenter.

Ils ont ensuite utilisé leur méthode pour calculer la compensation que devraient recevoir les vétéran.es de la guerre du Vietnam. D’autres chercheur.euses l’ont aussi utilisée pour calculer l’impact sur les revenus de travail d’une incarcération selon la sévérité des juges qui les ont condamnés, pour étudier la participation à des assurances invalidité en fonction des jugements de la cour sur des demandes de rentes contestées (!) et dans bien d’autres domaines (épidémiologie, médecine, sciences sociales, etc.).

– Conclusion : Le document résume les contributions des lauréats, souligne à quel point ces contributions ont modifié la nature des recherches empiriques en économie et dans d’autres domaines, et conclut qu’ils ont bien mérité leur prix!

Autre document

Notons qu’un document plus court (8 pages au lieu de 48), intitulé Natural experiments help answer important questions (les expériences naturelles aident à répondre à des questions importantes) a aussi été publié avec celui que j’ai présenté. Il est plus facile à lire et contient beaucoup moins de détails techniques et beaucoup plus de jolis graphiques!

Et alors…

Je connaissais David Card avant la remise de ce prix, mais pas Joshua Angrist et Guido Imbens. Je dois dire que j’ai d’ailleurs bien mieux aimé lire et résumer les parties de ce document qui portaient sur les travaux de Card que celles, bien plus techniques, qui décrivaient ceux d’Angrist et Imbens. D’ailleurs, si Card n’avait pas reçu ce prix, j’aurais sauté mon tour cette année pour la lecture de ce document! Je tiens aussi à souligner l’ombre d’Alan Krueger qui plane sur ce document, lui a qui collaboré aux études d’au moins deux des lauréats, mais qui n’a pu recevoir ce prix, étant décédé en 2019, alors qu’il avait seulement 58 ans.

Je trouve toujours intéressant d’aller plus loin que la lecture d’articles de journaux pour vraiment pouvoir apprécier la contribution des lauréats de ce prix. Cette année, cela m’a permis de relire le billet que j’avais consacré à David Card en 2016, billet qui portait plus sur les amis qu’il a perdus en concluant qu’une hausse du salaire minimum n’entraîne pas d’effets négatifs sur l’emploi que sur l’étude en elle-même. Il n’était pas pertinent d’en parler dans un document portant sur les travaux d’un lauréat de ce prix, mais il demeure que j’admirerai toujours l’honnêteté intellectuelle de personnes comme lui.

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