Croissance économique: histoire, mesure, enjeux. Qu'est-ce que la croissance économique? La mesure la plus largement utilisée de croissance est basée.

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1 Croissance économique: histoire, mesure, enjeux

2 Qu'est-ce que la croissance économique? La mesure la plus largement utilisée de croissance est basée sur les comptes du revenu national. Inventé par Simon Kuznets en 1934. Les comptes nationaux devraient en principe de mesure de la valeur ajoutée à chaque étape de la production. La somme de la valeur ajoutée doit être égal au prix final du bien. Les biens intermédiaires sont exclues pour éviter le double comptage. Le blé n'est pas compté, mais le pain est compté. Mais il y’a d'autres façons de mesurer le revenu national. L'équation de base de la comptabilité nationale indique que la valeur de la production doit être égale à la valeur des dépenses sur les produits finis. Et à son tour, doit le revenu égale gagné par la production de biens et de services.

3 Tout est fait avec les enquêtes! Selon Statistique Canada http://www.statcan.gc.ca/nea-cen/imdb-bmdi/gdp-pib-fra.htmhttp://www.statcan.gc.ca/nea-cen/imdb-bmdi/gdp-pib-fra.htm En ce qui concerne le produit intérieur brut par industrie - National Les mesures du PIB provincial dépendent largement d'une foule de renseignements fournis par divers programmes de Statistique Canada. Le processus complexe de calcul du PIB provincial par industrie nécessite le dépouillement, l'intégration et l'analyse d'une très grande quantité de renseignements provenant de diverses divisions d'enquête du Bureau, conjugués à d'autres données … Par exemple, les données de l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières servent dans le cas des industries du secteur de la fabrication. Les données de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail (EERH) sont utilisées pour la plupart des industries de service. Pour une liste complète des sources, veuillez vous reporter au diagramme qui figure dans la documentation complémentaire ci-dessous. En ce qui concerne les comptes nationaux du produit intérieur brut en termes de revenus et de dépenses: Les CRD donnent une mesure trimestrielle de l'activité macroéconomique, telle que représentée par le PIB en termes de revenus et de dépenses, dont la production dépend fortement d'une foule de renseignements fournis par divers programmes de Statistique Canada. Le processus complexe de calcul du PIB, de ses composantes et des comptes sectoriels sous jacents nécessite la compilation, l'intégration et l'analyse d'une très grande quantité d'information provenant de diverses divisions d'enquête du Bureau, conjuguée à d'autres données.

4 Comme le PIB repose sur les prix officiels 1.Il ne reconnaît pas la production domestique. 2.Il a du mal à intégrer les changements dans la qualité du produit. 3.Ne mesure pas caché l'activité économique. 4.Ne mesure pas la valeur des services routiers. 5.Production des administrations publiques évaluées à leur coût. 6.Ne pas mesurer les externalités. 7.Si les prix sont fixés par le gouvernement, ils peuvent n'avoir aucun rapport avec la qualité de vie.

5 Dans http://www.econ.ucdavis.edu/faculty/gclark/Farewell%20to%20Alms/FTA-chapter1.pdfhttp://www.econ.ucdavis.edu/faculty/gclark/Farewell%20to%20Alms/FTA-chapter1.pdf

6 Article dans The Economist http://www.economist.com/blogs/graphicdetail/2012/06/mis-charting-economic-history

7 L'histoire récente du PIB au Canada Mais quelle est la tendance à plus long terme?

8 L’article par Nordhaus http://www.nber.org/chapters/c6064.pdf Elle décrit une cause possible du miracle de la croissance économique soutenue: le progrès technologique. Autre possibilitée: la maitrise des cycles Malthusiens.

9 L’avenir 1.La convergence (voir l’article par Dervis http://www.imf.org/external/ pubs/ft/fandd/2012/09/dervi s.htm http://www.imf.org/external/ pubs/ft/fandd/2012/09/dervi s.htm 2.Un retour aux cycles Malthusiens provoquez par la dette?

10 Le contrôle statistique

11 Établir la causalité Cette méthode est idéale pour l’évaluation d’un programme gouvernemental. Mais le grand défi c’est de s’assurer que les deux groupes sont semblables. Sommaire : la méthode expérimentale cherche à déterminer si un programme gouvernemental a eu un effet. Autrement dit : prouver la causalité entre le programme et la performance des sujets.

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13 Exemple Cas : programme de réintégration des chômeurs au marché du travail. On crée 2 groupes semblables (à préciser). On mesure la différence entre leurs performances. Le résultat est l'effet net du programme. Les résultats sont fiables si on est certain que les groupes sont semblables.

14 Défi de l’auto-sélection Le défi de la méthode expérimentale est de s’assurer de cette similarité entre les groupes. Problème : souvent, cette méthode n’est pas réalisable, car on ne peut forcer les gens à participer, ni les exclure de plusieurs programmes gouvernementaux. Quand le chercheur n’a pas le luxe de diviser de manière aléatoire son échantillon en 2 groupes (E, C), comme dans le cas des volontaires du programme PAIE, il est obligé d’utiliser une banque de données externe pour constituer le groupe C. Le chercheur choisit les membres de C selon des caractéristiques essentielles pour une bonne performance. Exemple : âge, revenu, éducation, etc. Mais si l’évaluateur néglige d’inclure une caractéristique pertinente (exemple : motivation), les groupes E et C ne sont pas semblables au départ et le résultat net n’est pas nécessairement attribuable au programme, mais peut être dû à cette caractéristique omise.

15 Défi des forces aléatoires Comment savoir avec un certain niveau de confiance que la différence entre les 2 groupes est le résultat du programme gouvernemental et non celui des forces aléatoires?

16 Défi du temps Le problème existe quand on effectue une évaluation seulement avant et après le programme sans qu’il n’y ait de groupe témoin. Imaginez une politique qui met fin à la publicité sur le tabac.

17 Objectifs : De façon générale, les études ne sont pas randomisées. La «solution» est de créer un groupe ayant des caractéristiques (jugées pertinentes à une bonne performance) qui sont semblables. On tire ce groupe dit contrôle d’une banque de données généralement créée à d’autres fins.

18 La solution est rejetée quand une caractéristique non mesurable mais pertinente (ou performante) existe. Le danger est qu’il est probable d’attribuer au programme un résultat qui est vraiment dû à une caractéristique cachée. Ex.: motivation. Regard critique sur l’étude «Relance» de Lapierre, Beaulieu et Tarte. Reproduire les résultats en utilisant des données de Robert Lalonde.

19 Application  PAIE est un programme VOLONTAIRE. Les auteurs indiquent que ceci pourrait poser des problèmes. En d’autres termes, cela peut biaiser les résultats. Page 5. En effet, les chercheurs ne contrôlent pas la motivation et les handicaps mentaux et physiques. Ils ne poursuivent pas davantage la discussion sur ce problème potentiel. Le taux de non-réponse après 18 mois est parfois supérieur à 50%. Est-ce problématique? Potentiellement, si la non-réponse est due à des forces systématiques, telle la faible motivation. Dans un premier lieu, les plus motivés participent au programme. Dans un deuxième lieu, les moins motivés parmi les plus motivés quittent l’échantillon expérimental. Ainsi le groupe E est constitué des plus motivés parmi les personnes motivées. Si la non-réponse est due au hasard, ce n’est pas un problème, car le hasard est l’opposé de la sélection. Lecture: http://palda.dyndns.org/enap/7137a/module4/relance.pdfhttp://palda.dyndns.org/enap/7137a/module4/relance.pdf

20 Le Tableau D est essentiel pour toute sorte d’évaluation expérimentale. Il montre les moyennes des caractéristiques des groupes E et C, ainsi que la différence entre ces moyennes et la valeur du test t (et sa significativité).

21 Une question à poser : «Les chercheurs ont-ils inclus toutes les caractéristiques pertinentes?» Si des caractéristiques sont omises, cela pourrait s’expliquer par le fait que les chercheurs n’ont pas bien contrôlé l’expérience. Au niveau des facteurs non mesurables, le problème de biais devient difficile à résoudre. Dans le cas actuel, on doit parler d’une quasi- expérience, car on ne fait pas d’aléation.

22 Mesure cumulative. Selon le tableau 1A, 4 programmes parmi les 5 ont des effets statistiquement significatifs, mais le niveau n’est pas fourni. Il est essentiel de connaître les résultats du test t et sa significativité.

23 L’école de Chicago

24 Aussi : Les coûts sociaux des monopoles et les différentes manifestations des monopoles. Histoire Université fondée en 1892 avec les prières de W.R. Harper et $50 millions de Rockefeller Première université qui forme principalement les profs. Grande université sportive avant l’arrivée de Hutchinson.

25 L’économique à Chicago Les marchés sont efficaces Les individus sont rationnels Les gouts sont stables Les théories doivent être soumis aux tests empiriques.

26 Les personnages Gary S. Becker (Nobel 1992): idée centrale c’est que l’économique peut s’appliquer aux sujets normalement le propre de la sociologie et la politologie. Contributions: économique de la famille, du temps, des gouts, de la discrimination, de la démocratie, du crime.

27 Robert Lucas (Nobel 1995): idée centrale c’est les anticipations rationnelles. Merton Miller (Nobel 1991): idée centrale c’est l’efficacité des marchés boursiers.

28 Arnold Harberger: La pérte sêche. Le triangle de Harberger. Théorie de l’imposition éfficace Autres noms: James Heckman (Nobel 2000), George Stigler (Nobel 1982), Ronald Coase (Nobel 1990), Friedrich Hayek (Nobel 1976), etc…

29 L’actualisation

30 Actualisation et valeurs futures L’actualisation est une méthode qui nous permet d’additionner les bénéfices nets à travers le temps. Les bénéfices maintenant (à l’année 0) ne peuvent pas s’ajouter directement aux bénéfices de l’année prochaine (année 1). 1 $ mis à la banque à t = 0 (t étant le temps) devient 1 $ * (1 + r) ou r est le taux d’intérêt. Si on met 1 $ / (1 + r) à la banque à t = 0, à t = 1 cela devient : Nous venons de montrer que1 / (1 + r) est la valeur actuelle de 1 $ à t = 1. La valeur actuelle de 100 $ à t = 1 est :

31 Autrement dit, 1 / (1 + r) est un taux de change entre l’argent à t = 1 et t = 0. 1 $ CA * 1,28 = 1 $ US 1 $ CA = (1 / 1,28) 1 $ US 1 $ mis à la banque à t = 0 devient 1 $ (1 + r) à t = 1, et si on garde 1 $ (1 + r) à la banque encore un an, cela devient (1 $ (1 + r)) * (1 + r) = 1 $ (1 + r) 2, ce qui est la valeur future de 1 $ dans 2 ans. Si on met à la banque la somme suivante, elle va donner 1 $ dans 2 ans : La valeur actuelle de 1 $ dans t ans est

32 L’actualisation ne change pas beaucoup le profil au début, mais beaucoup à la fin. Autrement dit, l’actualisation va toucher principalement les bénéfices et pas tellement les coûts. Conclusion : en changeant le taux d’intérêt, on peut changer la valeur d’un projet au point qu’un projet positif peut devenir négatif. Si on double r, le projet devient négatif. Les VA vers la fin du projet, où se réalisent les principaux bénéfices, diminuent plus que la VA des coûts, qui se réalisent au début du projet. Quand r augmente, la valeur actuelle tombe et cet effet plus prononcé pour les bénéfices et le coût qui se réalisent dans l’avenir lointain.

33 Raison : le temps agit de manière exponentielle sur la valeur actuelle. TA quand r = 0,05TA quand r = 0,1Changement (%) 1,00 0,00 0,950,91-0,05 0,910,83-0,09 0,860,75-0,13 0,820,68-0,17 0,780,62-0,21 0,750,56-0,24 0,710,51-0,28 0,680,47-0,31 Conclusions : Des projets avec des bénéfices lointains sont sensibles aux disputes sur le taux d’intérêt qu’il faut utiliser. Un taux élevé peut rendre un projet inacceptable. Même des petits désaccords sur r peuvent avoir un grand effet sur la valeur actuelle d’un projet si les bénéfices sont très lointains. Horizon économique d’un projet. Il est possible de bâtir un barrage avec une vie de 200 ans. Mais pour l’analyste du coût avantage, la vie économique est beaucoup plus courte. Avec r = 0,1, on cesse de compter les bénéfices après 50 ans. L’horizon économique est de 150 ans plus court que l’horizon physique. Quand r tombe, l’horizon devient plus long.

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