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Economie - La recherche en économie à partir du modèle concurrentiel
LA RECHERCHE EN ÉCONOMIE À PARTIRDU MODÈLE CONCURRENTIEL
I / LES ÉCONOMISTES : RENARDS OU HÉRISSONS[1] ? « Le philosophe anglais Isaia Berlin, commence son essai Le Hérisson et le Renard [2] par un fragment attribué au poète grec Archilochus : « Le renard connaît beaucoup de choses, mais le hérisson connaît une grande chose. » Appréhendés dans leur globalité, les économistes, il y a quarante ans, étaient des hérissons. Pour simplifier à lextrême (en ce sens, le propos qui suit est injuste) ils connaissaient sur le bout des doigts le modèle des marchés concurrentiels, le paradigme le plus achevé dans leur discipline. Conscients bien sûr des limites de ce modèle, ils étudiaient dautres pistes, mais sans toujours avoir le cadre intellectuel adéquat. Sorte de théorie des gaz parfaits de léconomie, le modèle concurrentiel était appliqué à toute une variété de situations : la volatilité des marchés, la finance, le commerce international, etc. Le « modèle concurrentiel » Dans le paradigme du marché concurrentiel, les acheteurs et les entreprises sont supposés trop petits pour pouvoir affecter les prix des marchandises sur lesquels ils échangent, (en dautres termes, faire monter les prix en restreignant leur offre, ou les faire baisser en diminuant leur demande ; leur comportement na quun effet négligeable sur le prix du marché). Ils ont une connaissance parfaite des prix en vigueur et de la qualité des produits, et ils se comportent de façon rationnelle et selon leur libre choix, les acheteurs maximisant leur surplus de léchange et les entreprises leur profit. Sans nécessairement pouvoir prédire précisément lavenir, ils ont des anticipations rationnelles sur ce qui va se passer pour tout évènement futur. Ce modèle était appliqué pour expliquer comment loffre et la demande séquilibrent sur les différents marchés, ce qui permet détudier les phénomènes d« équilibre général » : par exemple, un changement doffre sur un marché affecte dautres marchés
Ce fût là une étape importante du développement de la théorie économique, mais qui présente deux défauts intrinsèquement liés. Ses implications pour la politique économique nétaient
Depuis, léconomie a beaucoup affiné ses connaissances :
même le manque de connaissances sur les partenaires avec qui nous pouvons échanger, pour prédire dautres défaillances de marché et à y remédier ;
Lintroduction de ces « frictions » par rapport à lancien modèle est un travail de longue haleine, mais qui porte ses fruits. Les modèles sont devenus moins parcimonieux (ils font intervenir plus de considérations) mais ils permettent détudier un certain nombre de questions nouvelles essentielles pour la politique publique et les stratégies dentreprise. Même dans le monde de renards qui prévaut aujourdhui, certains sont « plutôt renards » et dautres « plutôt hérissons ».
Aucun des deux styles nest supérieur à lautre, et la science a besoin de renards et de hérissons ; de même que la recherche procède par allers-retours, entre théorie et expérience, elle fait des allers-retours entre renards et hérissons (chacun dentre nous est même parfois renard et parfois hérisson). Dailleurs, lexpérience nous montre que le monde de la recherche récompense les deux. Vaut-il mieux être un économiste renard ou un économiste hérisson dans le débat publique ? Nous savons peu de choses sur ce sujet, mais les travaux du psychologue Philipp Tetlock de lUniversité de Pennsylvanie, sur les experts en science politique sont fascinants. Schématiquement , Tetlock apporte deux réponses à cette question.
du style cognitif de lexpert. De façon peu surprenante, les renards ont plus de chance que les hérissons de se trouver au centre quaux deux extrêmes de léchiquier politique. Ces opinions politiques ninfluent dailleurs que peu sur le taux derreur. Par exemple, dans les années 1980, les experts de gauche étaient aveuglés par leur basse opinion de lintellect de Reagan, tandis que ceux de droite étaient complètement obsédés par la menace soviétique. En revanche, des enseignements plus riches peuvent être tirés concernent le style cognitif. Les renards produisent de bien meilleures prévisions. Ils ont davantage conscience de la probabilité (non négligeable) quils se trompent. À linverse, Tetlock prend comme exemples de hérissons Marx et les libertaires[4], adeptes dune vision simple du monde et dont les grandes prédictions ne se sont jamais matérialisées. Pas facile de tirer des conclusions définitives de cette étude innovante, même si elle porte sur un échantillon tout à fait considérable. Dautres études devraient être conduites dans dautres domaines. »
II/ LE RÔLE DES MATHÉMATIQUES Parmi les sciences sociales et humaines, léconomie est celle qui fait le plus usage de loutil mathématique ; plus quen sciences politiques quen droit (y compris en droit économique) ou même quen biologie évolutionniste ; et certainement beaucoup plus quen sociologie, en psychologie, en anthropologie et en histoire. A ce titre, léconomie est souvent lobjet de critiques : trop formalisée, trop abstraite. La mathématisation de léconomie est relativement récente, même si au XIXe siècle, les ingénieurs-économistes français (Antoine-Augustin Cournot, Jules Dupuit, Joseph Bertrand), Léon Walras et Wilfredo Pareto à Lausanne, Johann Heinrich von Thünen en Allemagne, Francis Edgeworth à Oxford et William Stanley Jevons à University College London par exemple nhésitaient pas à formaliser leur discipline. Léconomie sest progressivement mathématisée au XXe siècle, avec une accélération de la tendance dans les années 1940 et 1950. Les travaux de nombreux grands économistes de lépoque, comme Ken Arrow, Gérard Debreu et Paul Samuelson, furent à léconomie ce que les uvres de Bourbaki[5] furent aux mathématiques. Ils organisèrent la pensée économique en la formalisant. Plus important encore, ils formalisèrent et vérifièrent (ou infirmèrent) la logique daperçus innovants mais flous dus aux grands économistes classiques, dAdam Smith à Alfred Marshall. Ce fut un passage obligé, sur lequel les travaux suivants construisirent ; mais il fallait passer ensuite à autre chose. Comme dans les sciences physiques ou de lingénieur, les mathématiques interviennent à deux niveaux :
Il ne peut y avoir de fortes controverses sur la nécessité dutiliser léconométrie (la statistique appliquée à léconomie) pour analyser les données. Car un prérequis pour la décision est lidentification des causalités. Une corrélation et une causalité sont deux objets distincts ; comme sen amusait Coluche : « Quand on est malade, il ne faut surtout pas aller à lhôpital : la probabilité de mourir dans un lit dhôpital est dix fois plus grande que dans son lit à la maison », un non-sens complet même si lon tient compte des maladies nosocomiales. On dit quil y a relation de corrélation, mais pas de causalité (sinon, il faudrait supprimer les hôpitaux). Et seule une stratégie empirique fondée sur léconométrie permettra didentifier un impact causal et donc de faire des recommandations de décision économique. Plus controversée est lutilisation de modèles sattachant à capturer la substantifique moelle du problème. Comme la indiqué Jean Tirole, tout modèle est une représentation simplifiée, parfois de façon outrancière, de la réalité, même si des recherches ultérieures permettront dapprofondir et de gommer certaines lacunes. Ainsi que le dit Robert Solow dans les premières lignes de son célèbre article sur la croissance (qui lui valut le prix Nobel) : Toute théorie repose sur des hypothèses qui ne sont pas tout à fait vraies. Cest ce qui en fait de la théorie. Lart dune bonne théorisation est de faire des hypothèses simplificatrices de telle manière que les résultats définitifs ny soient pas très sensibles. Une hypothèse « cruciale » est une hypothèse sur laquelle reposent les conclusions, et il est important que les hypothèses cruciales soient raisonnablement réalistes. Lorsque les résultats dune théorie semblent découler spécifiquement dune hypothèse cruciale, alors si lhypothèse est douteuse, les résultats sont suspects[6]. Malgré ses défauts, ce modèle est, aux yeux de Jean Tirole, indispensable pour plusieurs raisons.
Comme le dit fort bien léconomiste dHarvard Dani Rodrik[7], les économistes utilisent les mathématiques non pas parce quils sont intelligents, mais parce quils ne le sont pas assez : Nous avons besoin des mathématiques pour nous assurer que nous pensons logiquement pour veiller à ce que nos conclusions découlent de nos prémisses et nous assurer que nous navons négligé aucun détail dans notre argument. En dautres termes, nous utilisons les maths non pas parce que nous sommes intelligents, mais parce que nous ne sommes pas assez intelligents... Nous sommes juste assez intelligents pour reconnaître que nous ne sommes pas assez intelligents. Et cette acceptation, Jean Tirole le dit à ses étudiants, les différenciera de beaucoup de gens aux opinions très fortes sur ce quil faut faire quant à la pauvreté et au sous-développement. Enfin, lécriture et la résolution du modèle nous font réfléchir à dautres idées (si les hypothèses mènent à des conclusions falsifiées, sont-elles inappropriées ou manque-t-il quelque chose à la modélisation ?) Pour autant, la mathématisation ne va pas sans coûts.
III/ LA THÉORIE DES JEUX ET LA THÉORIE DE LINFORMATION La théorie des jeux et la théorie de linformation ont révolutionné tous les domaines de léconomie, où elles ont été beaucoup utilisées, de même quen biologie évolutionniste, en science politique, en droit, et de façon plus occasionnelle en sociologie, en psychologie et en histoire. La théorie des jeux La microéconomie moderne est fondée sur la théorie des jeux
La théorie des jeux permet de conceptualiser les choix de stratégie par des acteurs dans des situations où leur intérêt diverge. À ce titre, la théorie des jeux a pour sujet non seulement léconomie, mais aussi les sciences sociales dans leur ensemble et sapplique aussi bien à la politique, au droit, à la sociologie et même (comme nous le verrons plus tard) à la psychologie. Elle fut initialement développée par des mathématiciens : le Français Emile Borel en 1921 et les Américains John von Neumann (dans un article publié en 1928, puis dans un livre écrit avec Oskar Morgenstern et publié en 1944) et John Nash[8] (dans un article paru en 1950). Les développements plus récents sont souvent motivés par les applications aux sciences sociales, et sont en grande majorité dus à des économistes (certains de ces développements sont aussi dus à des biologistes ou à des mathématiciens cependant). Du comportement individuel au comportement collectif Une spécificité des sciences sociales et humaines est limportance des anticipations, et en particulier de la compréhension de la façon dont lenvironnement de lagent va évoluer et réagir à ses décisions : pour savoir comment jouer, un acteur doit anticiper ce que feront les autres acteurs. Ces anticipations sont rationnelles si lacteur comprend bien les incitations des autres et leur stratégie, au moins « en moyenne ». On dit que les stratégies sont alors en « équilibre » (parfois appelé « équilibre de Nash », qui en 1950 développa la théorie générale de ces équilibres). Cette compréhension du comportement vraisemblable des autres peut résulter soit du raisonnement (lacteur « se met dans la peau des autres » et réfléchit au comportement quil adopterait sil était à leur place) ou, si le jeu est familier, de lextrapolation des comportements passés. Une personne qui ne laisse pas son porte-monnaie ou son vélo sans surveillance dans la rue, ou un piéton qui ne traverse pas au passage piéton dans un pays où les automobilistes ne respectent pas les droits des piétons résolvent des problèmes élémentaires de théorie des jeux, dans la mesure où ils anticipent correctement le comportement vraisemblable des autres. Lexemple du passage piéton illustre aussi la possibilité déquilibres multiples : un automobiliste qui ne ralentit pas à proximité dun passage piéton ne subit pas de coût (autre que psychique) à se comporter ainsi si les piétons ne traversent pas quand une voiture approche, et ces derniers, effectivement, nont pas intérêt à traverser...Inversement, lautomobiliste qui anticipe que le piéton traversera quand sa voiture approchera a intérêt à ralentir, et le piéton pourra traverser sil sattend à un comportement civilisé des automobilistes. Tel M. Jourdain faisant de la prose, nous sommes sans le savoir tous des experts en théorie des jeux, car nous participons chaque jour à des centaines ou des milliers de « jeux » : nous sommes impliqués dans des situations dans lesquelles nous devons anticiper le comportement des autres, y compris leurs réactions à notre propre comportement. Bien sûr, nous sommes beaucoup plus experts dans certains jeux que nous jouons de façon répétée tout au long de notre vie (par exemple, ceux associés aux relations interpersonnelles et sociales), que dans dautres qui ne se présentent que de façon occasionnelle : ainsi, peu de personnes conçoivent la première fois la bonne stratégie à adopter dans une enchère où chacun a de linformation privée sur la valeur de lobjet mis aux enchères (par exemple, un gisement minier ou les actions dune entreprise faisant son introduction en bourse) ; la plupart des gens, contrairement aux professionnels, tendent à enchérir de façon trop optimiste car ils omettent de se « mettre dans la peau » des autres acquéreurs potentiels et de comprendre que ces derniers enchériront peu quand ils auront de mauvaises nouvelles (on appelle ce phénomène la « malédiction du gagnant », parce que lon a tendance à gagner lenchère précisément quand lobjet a peu de valeur). Le choix dun comportement dépend souvent de ce que font les autres. Si les autres automobilistes ou utilisateurs du métro partent au travail à 8 heures du matin, jai peut-être intérêt à partir à 6 heures, même si cela est trop tôt de mon point de vue. En « équilibre », les flux se stabilisent de telle manière que chacun fait le bon arbitrage entre son horaire idéal et lencombrement quil subira sur la route ou dans le métro. Dans de tels choix de déplacement, les acteurs cherchent à différencier leur comportement de celui des autres. Dans dautres occasions, les acteurs font face à un problème de coordination et souhaiteraient se comporter en conformité avec les autres acteurs. Par exemple, si aucun de mes concitoyens ne paie ses PV, il y aura (malheureusement) un soutien politique fort à une amnistie lors de la prochaine présidentielle, ce qui réduit mon incitation à payer mes PV. « Prévoir en moyenne » peut refléter le fait quun équilibre est parfois en « stratégie mixte » : un bon goal au football ne doit pas avoir la réputation de plonger plutôt à gauche ou plutôt à droite ou de rester au milieu au moment du penalty ; et de même pour celui qui tire le penalty. De fait, les études menées sur les professionnels (les amateurs sont plus prévisibles...) montrent bien que leurs comportements sont imprévisibles : un bon gardien, par exemple, a la même probabilité déviter le but (environ 25 %) pour chacune de ses trois options1. Une autre raison pour laquelle il peut être impossible de prédire parfaitement les actions des autres est que lon na pas toute linformation les concernant : au mieux peut-on alors prédire leur comportement de façon conditionnelle : « dans telle circonstance, je ferais ceci à leur place. » Par exemple, dans le problème denchère mentionné précédemment, on peut prédire une enchère élevée (respectivement, faible) si lautre reçoit de bonnes (respectivement, mauvaises) nouvelles quant à la valeur de lobjet mis aux enchères. Pour illustrer la puissance et les limites de la théorie des jeux, considérons la situation dite du « dilemme du prisonnier », un cadre stratégique qui permet danalyser et de représenter de nombreuses situations conflictuelles. Son nom provient de lanalyse de la situation suivante : on suspecte que deux prisonniers ont commis ensemble un délit (ce qui est effectivement le cas) et on demande à ces deux prisonniers placés dans deux cellules séparées, davouer. Celui qui avoue bénéficie dun traitement plus clément. Les deux prisonniers collectivement préféreraient que personne navoue, mais individuellement ils ont intérêt à avouer. En équilibre les deux avouent. Figure 1. Le dilemme du prisonnier
Nous avons ici une situation très simple, décrite en figure 1, qui met en scène deux joueurs : le joueur 1 (en gras) et le joueur 2. Chacun a le choix entre deux actions :
Un comportement coopératif vis-à-vis de lautre joueur est noté C, un comportement dévié par D. Dans chaque cas de la matrice des gains, le premier gain (en gras) est celui du joueur 1 et le second celui du joueur 2. Par exemple, si le joueur 1 coopère et le joueur 2 dévie, le joueur 1 na rien et le joueur 2 reçoit 20. Comme le montre la figure 1, le comportement déviant rapporte un gain supplémentaire de 5 à lindividu et fait perdre 15 à lautre quel que soit le choix de lautre. Chacun des joueurs connaît lensemble des informations contenues dans la figure, mais il doit prendre sa décision sans observer la décision prise par lautre. Comme on le voit bien dans la matrice des gains,
si 1 choisit C, 2 gagne 20 avec le choix D contre 15 avec le choix C ; si 1 choisit D, 2 gagne 5 avec le choix D contre 0 avec le choix C. Et il en va de même pour le joueur 1. Ce jeu est donc simple à analyser car il est à « stratégies dominantes », cest-à-dire que pour prendre sa décision, un joueur na pas besoin danticiper ce que veut faire lautre : que son adversaire choisisse C ou D, chaque joueur a intérêt à choisir la stratégie D. On en déduit que, placé face à cette situation de choix, tout individu rationnel devrait choisir la stratégie opportuniste. Pourtant, en pratique, dans des conditions dexpérimentation en laboratoire[9], on constate que tous les joueurs ne dévient pas : 15 à 25 % des joueurs choisissent la coopération. Le chapitre 5 revient sur ce phénomène, qui nous poussera à remettre en cause non pas la théorie des jeux, mais le postulat selon lequel les agents économiques se comportent de façon égoïste même face à des personnes auxquelles ils ne sont pas liés. Malgré sa simplicité, le jeu du dilemme du prisonnier permet de représenter des situations daffrontement stratégique très importantes. Ainsi, avant que le cartel de lOPEP ne se constitue, chaque pays exportateur de pétrole avait intérêt à augmenter sa production (stratégie D), avec leffet indésirable pour les autres pays exportateurs de faire baisser le prix, plutôt que de diminuer sa production et de coopérer ainsi avec les autres (stratégie C). La mise en place de quotas et dun système de punitions en cas de dépassement des quotas a permis à lOPEP daugmenter les revenus de ses membres en les forçant à jouer C. Dans une situation de ce type, on comprend donc lintérêt pour les joueurs (individus, entreprises ou États) de réaliser une entente, cimentée par un accord et des menaces de représailles destinées à prévenir le comportement déviant dun des participants. Ce jeu a aussi inspiré les programmes de clémence mis en place par les autorités de la concurrence pour lutter contre la formation de cartels. Ce programme, déjà ancien aux Etats-Unis, a été récemment introduit en Europe où il porte ses fruits. Il consiste à assurer une quasi-immunité à toute entreprise qui dévoile aux autorités de la concurrence lexistence dune entente dont elle est membre et à punir les autres. Le programme permet donc de déstabiliser lentente en recréant un dilemme du prisonnier là où laccord interne entre les membres du cartel visait à le neutraliser. Un autre exemple dapplication du dilemme du prisonnier est offert par la lutte contre le réchauffement climatique. Individuellement, chaque pays a intérêt à ne pas réduire ses émissions de gaz à effet de serre dans latmosphère, mais les conséquences collectives de cette attitude égoïste sont désastreuses. Cette « tragédie des biens communs » décrite par Garrett Hardin dans un article publié en 1968 dans la revue Science explique léchec des conférences de Kyoto, Copenhague, etc. Pour éviter cette tragédie, il faudrait signer un accord contraignant tous les pays à opter pour la stratégie C, mais en pratique cest la stratégie D qui est jouée par tous. La dynamique des interactions La théorie des jeux dynamiques sarticule sur lidée que les décisions courantes dun acteur auront un impact sur celles des autres acteurs à lavenir, et donc que celui-ci doit comprendre quelle influence sa décision aura sur les stratégies futures des autres. Par exemple, un Etat qui travaille à une nouvelle législation ou régulation doit sattendre à ce que les comportements des consommateurs ou des entreprises changent en réaction au nouveau contexte institutionnel ; à cette fin, lEtat doit « se mettre dans la peau » des autres acteurs économiques et anticiper leurs comportements à venir. Le concept déquilibre est alors appelé en jargon économique (pas particulièrement heureux ici) 1« équilibre parfait ». Dans un équilibre parfait, chaque acteur est lucide quant aux conséquences de ses actes sur les comportements futurs des autres acteurs. Souvent le comportement dun acteur révèle aux autres de linformation que lui seul détient. Par exemple, un investisseur qui achète des actions dans une entreprise révèle que son information ou sa connaissance du contexte le rendent optimiste quant à la valeur de lentreprise ; cette information tend à faire monter le cours de laction de lentreprise et par là même à réduire les gains de lacheteur. En conséquence, les gros acquéreurs dactions essaient dacheter de façon discrète, en fractionnant leurs ordres dachat ou en utilisant des intermédiaires. Un autre exemple est celui dun ami ou dun fournisseur qui se comporte de façon opportuniste et trahit ainsi la confiance placée en lui ; cet acte révèle de linformation sur la vraie personnalité de lindividu en question, qui en conséquence réfléchira à deux fois avant de mettre en danger sa réputation. De telles situations sont étudiées grâce au concept déquilibre bayésien parfait, qui combine léquilibre parfait avec un traitement rationnel de linformation, au sens de la loi de Bayes. Le théorème de Bayes Ce théorème est utilisé dans linférence statistique pour mettre à jour ou actualiser les estimations dune probabilité ou dun paramètre quelconque, à partir des observations et des lois de probabilité de ces observations. Il y a une version discrète et une version continue du théorème :
Le théorème de Bayes comme une superposition des deux arbres de décision En théorie des probabilités, le théorème de Bayes énonce des probabilités conditionnelles : étant donné deux événements A et B, le théorème de Bayes permet de déterminer la probabilité de A sachant B, si lon connaît les probabilités : de A ; de B ; de B sachant A. Pour aboutir au théorème de Bayes, on part dune des définitions de la probabilité conditionnelle : P(A│B) P(B) = P(A∩B = P(B│A) P(A) {displaystyle P(Avert B)P(B)=P(Acap B)=P(Bvert A)P(A)} en notant P(A∩B {displaystyle P(Acap B)} la probabilité que A et B aient tous les deux lieu. En divisant de part et dautre par P(B), on obtient : soit le théorème de Bayes. Chaque terme du théorème de Bayes a une dénomination usuelle. Le terme P(A) est la probabilité a priori de A. Elle est « antérieure » au sens quelle précède toute information sur B. P(A) est aussi appelée la probabilité marginalede A. Le terme P(A|B) est appelé la probabilité a posteriori de A sachant B (ou encore de A sous condition B) . Elle est « postérieure », au sens quelle dépend directement de B. Le terme P(B|A), pour un B connu, est appelé la fonction de vraisemblance de A. De même, le terme P(B) est appelé la probabilité marginale ou a priori de B. Ce théorème élémentaire (originellement nommé « de probabilité des causes ») a des applications considérables. Ces considérations ont été prises en compte par Jean Tirole et lont conduit à la formulation de la théorie de linformation.
La théorie de linformation Le deuxième cadre unificateur de léconomie moderne est la théorie de linformation, appelée aussi théorie des incitations, théorie des contrats, théorie du signal ou encore théorie du principal-agent, selon lapplication qui en est faite. Cette théorie sarticule sur le rôle stratégique des informations privées que possèdent les décideurs. Une bonne compréhension des relations humaines ou économiques nécessite en effet de prendre en compte le fait que les acteurs nont pas la même information et de plus utilisent leur information privée pour parvenir à leurs fins. La théorie de linformation, développée par Arrow (prix Nobel 1972), Akerlof, Spence, Stiglitz (tous trois prix Nobel 2001), Mirrlees et Vickrey (prix Nobel 1996), Hurwicz, Maskin et Myerson (qui ont partagé le prix Nobel 2007), Holmstrôm, Laffont et Milgrom entre autres, est construite sur deux concepts de base : Laléa moral renvoie au fait que les comportements dun agent peuvent ne pas être observables par la partie contractante affectée par le comportement de lagent (le « principal » dans le langage des économistes) ou par une cour de justice qui doit faire respecter les termes du contrat en cas de litige. Prenons par exemple un contrat de type métayage entre un « principal » ou « mandant » (le propriétaire) et un « agent » ou « mandataire » (le fermier). Le fermier peut ne pas porter suffisamment dattention au choix de la récolte ou au timing de lensemencement, ne pas déployer suffisamment deffort afin dobtenir une récolte abondante et de qualité et sadonner à dautres activités : on dit en ce cas quil est possible quil y ait un « aléa moral » de la part du fermier, cest-à-dire un aléa sur le revenu tiré de la récolte qui ne vient pas de causes exogènes (par exemple un aléa climatique ou venant de la demande), mais du comportement de lagent, lui- même conditionné par ses incitations. Étant donné que le principal ne peut observer leffort exercé par lagent (ou le prouver devant une cour de justice si cet effort est insuffisant) et sachant que le résultat final dépend non seulement de cet effort mais aussi dévénements que lagent ne contrôle pas, qui, du principal ou de lagent, devrait supporter le risque inhérent à lactivité ? Le métayage est un bail rural dans lequel un propriétaire, le bailleur, confie à un métayer le soin de cultiver une terre en échange dune partie de la récolte. Un bail à moitié, dans lequel le fermier verse la moitié de sa récolte au propriétaire, « responsabilise moins », « est moins incitatif à leffort » quun bail à ferme, dans lequel le fermier verse une somme fixe (un loyer) au propriétaire et perçoit donc pleinement le fruit de sa récolte. Le bail le moins incitatif est celui où le fermier reçoit un salaire fixe et donc nest pas sensibilisé au résultat de son effort. Le bail à ferme fait porter tout le risque au fermier, y compris les aléas climatiques ou autres aléas dont il nest pas responsable, et savère coûteux pour ce dernier sil a de laversion pour le risque[10] et est donc désireux de recevoir un revenu prévisible. Si en revanche le risque de revenu ne fait pas peur au fermier, alors le bail à ferme est optimal, car le fermier sera alors pleinement responsabilisé pour son effort et en choisira par conséquent le niveau adéquat, alors quil fera trop peu deffort quand tout ou partie du risque est supporté par le propriétaire. Lantisélection (aussi appelée sélection adverse) renvoie à la possibilité que lagent dispose dinformation privée au moment de la signature du contrat entre les deux parties. Pour reprendre lexemple du métayage, seul le fermier peut connaître sa disponibilité pour travailler sur ces terres, son aptitude à la tâche ou son goût de leffort. Inversement, le propriétaire peut avoir de linformation privée sur la qualité des terres, etc. Lantisélection affecte les contrats car elle amène une suspicion quant à leurs conséquences. Pour illustrer cette idée, supposons que le propriétaire sache si ses terres sont fertiles ou non, mais que le fermier ne dispose pas de cette information. Même si ce dernier ne craint pas le risque de revenu et que donc le bail à ferme serait a priori optimal, il accueillera une proposition de bail à ferme de la part du propriétaire avec une certaine suspicion : il se dira que le propriétaire cherche à se débarrasser du risque parce que ses terres sont en réalité peu productives ; il pourra alors demander que le propriétaire partage le revenu, afin de lamener à « prouver » que ce nest pas le cas. On voit immédiatement que ce cadre danalyse des institutions en termes daléa moral et dantisélection est applicable aussi à la régulation des industries de réseau ou à la régulation bancaire (le régulateur dispose dune information imparfaite sur la technologie de lentreprise, sur son effort pour réduire ses coûts ou sur le risque exact du portefeuille de la banque), à la gouvernance et au financement des entreprises (les actionnaires, les créanciers et les autres parties prenantes étant imparfaitement informés sur les choix du management ou sur leurs conséquences), à la sociologie des organisations (où les divisons ou ateliers gardent stratégiquement linformation pour leurs propres fins), etc. Les développements de la théorie de linformation au cours des trois dernières décennies ont permis de dégager des principes essentiels pour la conception des mécanismes de négociation et des mécanismes de contrôle. À la lumière de ces principes, on peut, par exemple, énoncer quelques règles simples qui devraient présider à la conception et à lexécution de tout contrat. Ainsi, la partie qui rédige le contrat doit accepter lidée que si lautre partie possède un avantage informationnel, il faudra lui abandonner quelques avantages pour lui faire révéler cette information. De même, un contrat doit être robuste de deux manières ; il doit être dune part uniquement fondé sur des éléments techniques, comptables ou comportementaux observables et vérifiables, une idée qui joue un rôle important dans nos analyses des politiques de lemploi ou de lutte contre le réchauffement climatique. Il doit dautre part être fondé sur un ensemble de récompenses et de punitions crédibles ; en labsence de tels mécanismes dincitations, il doit faire lobjet dune relation suivie entre les deux parties, dans laquelle la répétition de comportements opportunistes par une partie crée des suspicions chez lautre partie et mène à linterruption de cette relation de confiance et de coopération. Le contrat doit aussi être conçu dans une perspective dynamique, notamment parce que, pendant la durée du contrat, certains événements non prévisibles à la signature (et peut-être seulement observables par une des parties) surviendront inéluctablement. Il faut donc prévoir des modalités de renégociation, voire dinterruption, notamment des règles de calcul des indemnités. Ces exemples ne constituent quune brève introduction à la théorie de linformation, mais ils montrent bien limportance accordée à la rationalité des acteurs, qui cherchent à manipuler à leur profit lasymétrie dinformation dont souffrent les autres acteurs.
IV/ LES CONTRIBUTIONS MÉTHODOLOGIQUES Dans beaucoup de disciplines scientifiques, des travaux en amont du processus de recherche permettent le développement de techniques pouvant être utilisées plus en aval. Cest le cas de léconomie. De nombreux travaux nont pas toujours en vue une application, un problème économique précis à résoudre. Ils peuvent porter aussi sur des aspects méthodologiques, sans application directe mais permettant à dautres travaux théoriques de pouvoir modéliser certains phénomènes ou fournissant à des travaux empiriques un cadre conceptuel. Par exemple, les économètres adaptent la statistique ou construisent leurs propres techniques afin de permettre aux économistes appliqués de pouvoir mesurer avec plus de précision les phénomènes économiques et dattribuer une causalité (une variable influence-t-elle une autre ou est-elle simplement corrélée avec elle ?), condition sine qua non dapplicabilité de lanalyse empirique à la politique publique. De même, les théoriciens peuvent travailler sur des cadres sans application directe. Les remarques qui suivent sont à la fois très abstraites et un tantinet nombrilistes (car elles décrivent lobjet des propres recherches de Jean Tirole, qui nont pour objet que de faire percevoir au lecteur la diversité des travaux dun chercheur en économie). Les travaux de Jean Tirole en théorie des jeux pure ont porté sur les jeux dynamiques, cest-à-dire des situations conflictuelles qui se déroulent dans le temps et où les acteurs (les « joueurs ») réagissent aux choix passés des autres joueurs. Tout dabord, en définissant (avec Eric Maskin, le directeur de thèse de Jean Tirole au MIT, aujourdhui professeur à Harvard) la notion d« équilibre de Markov parfait » ; selon cette notion, pour nimporte quel jeu évoluant au cours du temps peut être identifié de façon non ambiguë un « résumé » du passé (appelé « variable détat ») pouvant conditionner les stratégies futures. Ce résumé synthétisant à chaque instant lhistoire du jeu jusquà cet instant décrive ce que les joueurs ont besoin de savoir sur limpact des stratégies à venir sur les gains futurs des joueurs. Par exemple, dans un marché oligopolistique, le niveau actuel des capacités de production des entreprises peut, si le mode et le timing dacquisition de ces capacités ne sont pas pertinents, résumer le passé de lindustrie. Cette notion est très utilisée dans les travaux dits de léconomie industrielle structurelle, qui est désormais lapproche dominante en économie industrielle empirique : la notion déquilibre de Markov parfait est aujourdhui utilisée de façon routinière par les économètres qui tentent danalyser et de mesurer les comportements dynamiques dentreprises en concurrence les unes avec les autres. Avec Drew Fudenberg, aujourdhui professeur au MIT, Jean Tirole a affiné la notion d« équilibre bayésien parfait[11] ». Ce concept combine la notion déquilibre bayésien, qui permet détudier des jeux en information asymétrique, et la notion déquilibre parfait, qui décrit les équilibres dans un contexte dynamique. Toujours avec Drew Fudenberg, il a défini une méthodologie pour étudier les jeux de préemption (ou plus généralement les jeux où la stratégie des acteurs consiste à choisir le moment dagir) en temps continu. Par ailleurs, les travaux en théorie pure des contrats ont consisté à étendre le cadre danalyse de celle-ci dans quatre directions :
Une relation contractuelle est souvent répétée. De plus, elle peut être renégociée au cours de son exécution. Les travaux de Jean Tirole avec Jean-Jacques Laffont, Oliver Hart, Drew Fudenberg (ainsi que des travaux antérieurs avec Roger Guesnerie et Xavier Freixas) sur le sujet ont développé une vision dynamique et évolutive des contrats. Par exemple, dans un contexte dantisélection (où lagent possède de linformation que le principal na pas), la performance de lagent révèle de linformation sur ses caractéristiques ou celles de son environnement (la difficulté de sa tâche, son talent, son goût de leffort...) et influe sur les contrats futurs. Le propriétaire qui observe une récolte abondante devine que ses terres sont fertiles ou que le fermier est efficace. Il aura alors tendance à offrir des contrats plus exigeants à lavenir ; par exemple, il exigera un prix plus élevé dans un contrat de type bail à ferme ou fixera des objectifs de récolte plus ambitieux. Anticipé, cet « effet de cliquet » incitera le fermier à réduire son effort (ou à cacher une partie de sa récolte !).
Les contrats impliquent souvent plus que deux parties (un principal et un agent). Par exemple, dans un contrat de bail à moitié, où le propriétaire et le fermier reçoivent chacun la moitié de la récolte, le propriétaire peut déléguer à un intermédiaire la mesure/surveillance de la récolte. En fait, de tels intermédiaires sont présents partout dans léconomie : intermédiaires financiers (banques, fonds de placement, capital risqueur, etc.), contremaîtres et dirigeants détablissement, régulateurs, etc. Qui dit multiplicité dacteurs dit possibilité de collusion entre un sous-ensemble de ces acteurs et les autres membres de lorganisation. La recherche de Jean Tirole a consisté à lier cette menace de collusion au sein de « cliques » (pour utiliser le langage de la sociologie) à la structure dinformation (sa répartition au sein de lorganisation) et à étudier les conséquences de la menace de collusion pour la conception des organisations.
Ces travaux (en collaboration avec Eric Maskin) ont fourni des outils conceptuels pour modéliser le choix de contrat offert à un agent par un principal possédant de linformation non détenue par lagent. Par exemple, un entrepreneur (le principal) levant des fonds sur les marchés financiers peut soit avoir un réel besoin de liquidités pour financer un bon projet, soit être désireux de réaliser une partie de ses actifs avant que de mauvaises nouvelles concernant lentreprise napparaissent sur la place publique. La quantité émise ainsi que son mode (actions, obligations, etc.) seront interprétés comme des signaux par les investisseurs (les agents).
Avec Mathias Dewatripont (de lUniversité libre de Bruxelles), Jean Tirole a analysé les façons de structurer les organisations pour y créer plus de responsabilisation ; ainsi, il a montré comment une procédure adversariale, qui fait intervenir des avocats pour des causes opposées (par opposition à des acteurs plus neutres), peut aider un juge ou plus généralement un décideur neutre à obtenir plus dinformation, et cela malgré le fait que ces avocats tairont linformation qui est défavorable à leur cause. Il a aussi examiné les missions qui peuvent être confiées au sein de lÉtat et montré quand des missions spécifiques et claires peuvent lemporter sur une approche plus englobante (« qui trop embrasse mal étreint »). Ce chapitre sest attelé à présenter les traits principaux de la recherche en économie : les allers-retours entre théorie et empirique, ceux entre recherche méthodologique et recherche appliquée, les modes dévaluation des contributions, le débat scientifique et le consensus nécessairement fluctuant à mesure que la compréhension progresse, et le rôle des mathématiques et des nouveaux outils conceptuels. Comme dans toute science, lavancement de létat des connaissances en économie va de pair avec une spécialisation des chercheurs, parfois une balkanisation, car il devient de plus en plus difficile de maîtriser les différentes approches, les différents domaines et les différents outils. Pourtant, la transversalité reste source importante de progrès de la connaissance, au sein de la discipline économique aussi bien quentre disciplines des sciences humaines et sociales.
[1] Extraits du livre de Jean Tirole, « Economie du Bien commun », Paris, Puf, mai 2016, p. 142-164. [2] Isaiah Berlin, The Hedgehog and the Fox, An Essai On TolstoysView of History , Londres, Weidenfeld & Nicolso, 1953. [3] Tetlock utilise lanalyse factorielle. Des exemples de questions sont : « Pensez-vous que lerreur la plus commune dans le jugement des situations est dexagérer la complexité du monde ? » ou « Pensez-vous quune erreur classique dans la décision est dabandonner une bonne idée trop vite ? ». Des réponses positives à ces deux questions signalent un style cognitif du hérisson. [4] Avocats de la non-intervention de lÉtat sauf pour fournir des tribunaux permettant aussi aux acteurs économiques de contracter à leur guise, et pour assurer lordre et la défense, protégeant ainsi le droit de propriété. [5] Un groupe de mathématiciens français de talent (dont cinq médailles Fields) se réunit de 1934 à 1968 pour publier des traités (publiés sous le nom de Bourbaki) reconstruisant les mathématiques de façon plus rigoureuse, abstraite et unifiée. [6] Robert Solow, « A Contribution to the Theory of Economie Growth », Quarterly Journal of Economies, 1956, vol. 70, n° 1, p. 65-94 (traduction de lauteur). [7] Dani Rodrik, « Why We Use Math in Economies », Dani Rodrik1 s Weblog, 4 septembre 2007 (traduction de lauteur). [8] Nash, prix Nobel 1994, décédé accidentellement en mai 2015. [9] Une précision importante : les expériences en laboratoire sont le plus souvent construites de façon à respecter lanonymat ; les choix individuels sont faits sur ordinateur ; par exemple, si le choix de comportement déviant dans le dilemme du prisonnier, la personne contre qui je joue enregistrera sa perte mais ne saura pas de qui elle vient (lexpérimentateur en principe non plus). Dans le monde réel, les agents économiques font preuve de générosité, mais moins que dans les laboratoires. [10] Une personne est averse au risque si elle préfère un revenu certain à un revenu équivalent en moyenne mais aléatoire (par exemple recevoir 20 plutôt que 30 avec probabilité 30% et 10 avec probabilité 50%). Plus la personne a de laversion pour le risque, plus elle demandera que le contrat transfère le risque de revenu au principal. [11] Définie par les chercheurs de Stanford David Kreps et Bob Wilson.
Date de création : 02/10/2016 @ 12:35 Réactions à cet article
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