Cours d’introduction à l’analyse économique Pascal da Costa

1.1 L’économie est-elle une Science ?
Avouons qu’il existe au moins deux raisons principales qui peuvent nous faire douter
de la scientificité de l’analyse économique. D’abord, on remarque qu’il y a une avancée très
progressive et lente dans la connaissance en économie ou la compréhension des mécanismes
économiques (nous aborderons brievement à la fin de ce premier chapitre une Histoire
de la pensée économique), mais sans que l’on puisse parler de réelles découvertes, au
sens où on trouverait quelque chose qui était caché ou totalement inconnu. Ensuite, vous
connaissez le critère de scientificité selon Popper (1953) qui stipule qu’une proposition
est scientifique quand elle peut être réfutée par l’observation ; or l’expérimentation est
un phénomène rare en économie. En effet, les phénomènes économiques se répètent très
rarement à l’identique. Et il est difficile de faire des expériences contrôlées, c’est-à-dire
qui permettent d’isoler les phénomènes et fixent certaines variables pour « mesurer »
les effets des autres. Le plus souvent, on doit se contenter d’expériences uniques et bien
réelles (par exemple la fameuse crise des subprimes de 2008) pour trouver LA théorie
explicative (pourquoi cette crise ? Quels nouveaux mécanismes en jeu ?). En revanche,
les politiques économiques ou les réformes économiques peuvent fournir des expériences
naturelles qui permettent de tester des hypothèses... nous y reviendrons.
Le non respect du critère de scientificité n’est pas le fait unique de la science écono-
mique ! En effet, des sciences dites dures, comme la climatologie par exemple, souffrent
également de cette critique : les prévisions planétaires des modèles climatiques ne peuvent
pas être testées empiriquement à très grande échelle (sans parler de l’inéfficacité d’une
simple expérience physique en laboratoire). Les interconnexions entre variables sont nom-
breuses, complexes (modélisation du cycle de l’eau avec prises en compte des rouleaux
océaniques par exemple), aléatoires (une éruption volcanique isolée a un grand effet sur
le climat global) et ne sont pas toutes encore connues ou bien maîtrisées. La science
économique est dans une situation similaire à celle de la climatologie : grâce au dévelop-
pement des connaissances en statistiques, à l’augmentation de la puissance de calcul des
ordinateurs et à la constitution de bases de données de plus en plus précises et riches
(voir Eurostat, le centre des statistiques européennes, disponibles en ligne), l’expérimen-
tation en économie progresse et on peut, depuis quelques décennies seulement, confronter
les données aux modèles grâce à l’économétrie (qui est la branche de la statistique qui
permet le traitement des données économiques). Ces régressions et estimations écono-
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métriques peuvent ensuite permettre de réaliser des simulations de politique économique
(tester les effets multiples d’une réforme par exemple).
Un modèle économique (comme n’importe quel modèle dans une autre science) est
un ensemble d’hypothèses et de lois dont découlent une représentation théorique du fonc-
tionnement de l’économie. Une loi est destinée à donner une représentation des liens
entre les variables économiques alors que les hypothèses sont des représentations simpli-
fiées de la réalité. Les résultats des modèles dépendent donc seulement des hypothèses et
lois utilisées. Cette démarche rend possible la formulation de théories compréhensibles et
utilisables. Si les conclusions paraissent erronées, c’est qu’il faut changer les hypothèses.
L’analyse économique se fonde donc largement sur une démarche hypothético-déductive,
dans la mesure où des théories et des modèles sont développés à partir d’hypothèses. En-
fin, les théories peuvent également être vérifiées et remises en cause grâce à l’observation
des faits dans une démarche inductive.
Cependant, force est de reconnaître que l’analyse économique reste très critiquée sur
son statut de Science lorsqu’elle est menée dans une démarche hypothético-déductive
dite isolée, c’est-à-dire lorsque les modèles et les théories sont développés à partir d’hy-
pothèses sans que le travail d’observation des faits et de vérification ne soit réalisé. Dans
une démarche isolée, les modèles sont jugés « valable » parce qu’ils sont justes mathéma-
tiquement. Cette façon un peu étrange de procéder intervient souvent quand les données
statistiques sont manquantes ou imprécises. Aussi, des études économétriques futures de-
vront être réalisées une fois que les données seront disponibles. Mais il peut parfois arriver
que le chant des mathématiques égare certains économistes et isole leurs modèles de toute
vérification empirique. Le modèle devient un (bel) objet pour ce qu’il est uniquement et
sans s’interroger sur son utilité réelle !
Sachez que la formalisation mathématique est maintenant omniprésente en science
économique et c’est pourquoi, dans cet enseignement, nous allons avoir recours aux ma-
thématiques pour décrire quelques mécanismes économiques
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. Les mathématiques ont la
vertu essentielle de rendre évidents et rapides des raisonnements qui seraient fastidieux
sinon et permettent d’éviter les sophismes ou les raisonnement erronés. La modélisation
est une démarche de simplification qui permet de mieux comprendre les rouages en cause.
Mais nous n’étudierons que des techniques mathématiques rudimentaires, puisque notre
objectif est de rester concentrer sur les phénomènes économiques et très peu sur les as-
pects mathématiques (vous maîtrisez déjà les seconds mais pas les premiers). Parfois,
vous pourrez aussi être un peu choqués par des hypothèses qui vous sembleront réduc-
1. D’autres courants de recherche en économie se passent des mathématiques mais leur champ d’ana-
lyse semble moins étendu que celui du courant majoritaire dit néoclassique qui couvre à peu près toutes
les problématiques existantes... nous y reviendrons.
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trices, mais gardez toujours en mémoire qu’elles pourraient être levées si on complexifiait
les modèles davantage : ce cours étant une introduction à la science économique, nous
devrons nous arrêter à des modèles mathématiques parfois frustes, mais souvent riches
de sens.