Pourquoi certains pays sont-ils riches et d’autres pauvres ?
Capital ? Idées ? Institutions ? Géographie ? Culture ? La plus grande question en économie ne fait l’objet d’aucun consensus.
Ce que les chiffres montrent réellement
50 millions de vues. 200 ans de revenu mondial en 4 minutes. Mais qu’est-ce qui a CAUSÉ cette configuration ?
Le graphique animé de Hans Rosling est captivant : les pays restent regroupés dans le coin pauvre-et-malade pendant la majeure partie de l’histoire humaine, puis certains s’envolent vers la richesse et la santé tandis que d’autres bougent à peine. Pour comprendre cette divergence, il faut un indicateur et ses limites.
Le PIB par habitant en parité de pouvoir d’achat. Les économistes mesurent le niveau de vie avec le PIB par habitant — la valeur marchande totale des biens et services produits, divisée par la population. Mais comparer entre pays en dollars bruts est trompeur : une coupe de cheveux qui coûte \$30 à New York coûte \$2 à Dacca. La parité de pouvoir d’achat (PPA) ajuste ces différences de prix, offrant une comparaison plus honnête des niveaux de vie matériels réels.
En PPA, les chiffres sont stupéfiants. Les États-Unis se situent à environ \$80 000 par personne. L’Inde est autour de \$9 000. La République démocratique du Congo est à environ \$600. Les pays les plus riches produisent plus de 100 fois la production par habitant des plus pauvres. Ce n’est pas une erreur d’arrondi — c’est le fait déterminant de l’économie mondiale.
Ce que le PIB ne mesure pas. Le PIB par habitant est un point de départ, pas une ligne d’arrivée. Il passe sous silence l’économie informelle — les entreprises non enregistrées, les vendeurs ambulants, les agriculteurs de subsistance et la production ménagère qui représentent 30–60% de l’activité économique dans de nombreux pays en développement. Il ne rend pas compte des inégalités — le PIB d’un pays peut augmenter pendant que la plupart de ses citoyens s’appauvrissent. Il ignore la dégradation environnementale : un pays qui liquide ses forêts enregistre une croissance tout en détruisant sa base productive. Et il laisse de côté le travail de soin non rémunéré qui soutient toute l’économie sans apparaître dans aucun compte national.
Indicateurs alternatifs. L’indice de développement humain (IDH) combine le revenu avec l’espérance de vie et l’éducation. Le Sri Lanka a un PIB par habitant inférieur à celui de la Guinée équatoriale, riche en pétrole, mais des résultats de santé et d’éducation largement supérieurs. L’indicateur que vous choisissez détermine la question que vous posez.
« Le PIB mesure tout sauf ce qui rend la vie digne d’être vécue. »
— Robert F. Kennedy, University of Kansas speech, 1968
Le PIB mesure-t-il ce qui compte ?
Le paradoxe d’Easterlin suggère qu’au-delà d’un seuil, un PIB plus élevé ne rend pas les gens plus heureux. Le Bhoutan est connu pour suivre le Bonheur national brut à la place. Mais les pays ayant un PIB par habitant plus élevé ont également une mortalité infantile plus faible, une espérance de vie plus longue et plus de liberté politique. Le PIB est-il un mauvais indicateur, ou simplement un indicateur incomplet ?
Peut-on seulement mesurer l’écart ?
« On peut voir comment le monde est passé de la division à la convergence. Aujourd’hui, tout le monde — y compris les plus pauvres — vit plus longtemps. L’apparemment impossible s’est déjà produit. »
— Hans Rosling, Factfulness, 2018
L’optimisme de Rosling repose sur des faits. Depuis 1990, plus d’un milliard de personnes sont sorties de l’extrême pauvreté. L’espérance de vie en Afrique subsaharienne est passée de 50 à 62 ans entre 2000 et 2020. Mais l’animation de Rosling cache un détail crucial : l’essentiel de la convergence est porté par deux pays, la Chine et l’Inde, qui représentent à eux deux un tiers de la population mondiale. Excluez-les et le tableau est bien moins encourageant. De nombreux pays d’Afrique subsaharienne ont un revenu réel par habitant inférieur aujourd’hui à celui de 1980.
« Le PIB nous renseigne sur les transactions marchandes, pas sur le bien-être. Nous devrions demander non pas ‘combien un pays produit-il ?’ mais ‘que sont ses citoyens capables de faire et d’être ?’ »
— Amartya Sen, Development as Freedom, 1999
L’approche par les capacités de Sen insiste sur le fait que le revenu est un moyen, pas une fin. Un pays avec un PIB élevé mais sans soins de santé, sans liberté politique et sans sécurité pour les femmes n’est pas « développé » dans un sens significatif. Cuba a un PIB par habitant inférieur à une grande partie de l’Amérique latine mais une espérance de vie supérieure à celle des États-Unis. Le Kerala, l’un des États les plus pauvres de l’Inde, a des résultats en alphabétisation et santé qui rivalisent avec ceux des nations riches. Mais la critique de Sen ne dissout pas l’énigme — même sur des mesures multidimensionnelles, l’écart entre pays riches et pauvres est énorme et persistant. La prospérité matérielle, aussi imparfaitement mesurée soit-elle, est fortement corrélée à presque tous les autres bons résultats.
Où cela nous mène
Le PIB par habitant est un point de départ imparfait mais indispensable. L’écart entre pays riches et pauvres est réel, énorme et persistant — même après ajustement pour la PPA, l’activité informelle et les mesures alternatives du bien-être. L’animation de Rosling montre que l’écart se réduit dans certaines dimensions, mais l’énigme fondamentale demeure : pourquoi certains pays ont-ils bondi en avant tandis que d’autres sont restés en arrière ? La mesure nous dit que l’écart existe. Elle ne nous dit pas pourquoi.
La première explication formelle vient du modèle de croissance de Solow — le cheval de bataille de l’économie de la croissance depuis un demi-siècle. Sa réponse : les pays sont pauvres parce qu’ils n’ont pas accumulé assez de capital. Simple, élégant, et finalement insuffisant.
L’approfondissement du capital
« Les conséquences pour le bien-être humain impliquées dans des questions comme celles-ci sont tout simplement stupéfiantes : une fois qu’on commence à y penser, il est difficile de penser à autre chose. »
— Robert Lucas, "On the Mechanics of Economic Development," 1988
Cette phrase a lancé la théorie moderne de la croissance. Lucas décrivait ce qui se passe quand on réalise que l’écart de revenu entre nations est d’un facteur 50 — et que la théorie existante ne peut l’expliquer.
Le modèle de croissance le plus influent en économie a été construit par Robert Solow en 1956. Sa logique est intuitive : les pays qui épargnent davantage accumulent plus de capital (machines, usines, infrastructures), et plus de capital signifie plus de production par travailleur. Les pays pauvres sont pauvres parce qu’ils n’ont pas assez épargné.
La fonction de production. La production par travailleur dépend du capital par travailleur et de la technologie :
où $y$ est la production par travailleur, $k$ le capital par travailleur, $A$ la productivité totale des facteurs (PTF), et $\alpha$ la part du capital dans le revenu (typiquement environ 1/3). La caractéristique clé : les rendements décroissants du capital. La première usine dans un pays ajoute une production énorme ; la millième en ajoute moins.
Le revenu d’état stationnaire. À long terme, l’économie converge vers un état stationnaire où l’investissement remplace exactement le capital déprécié :
où $s$ est le taux d’épargne, $n$ le taux de croissance démographique, et $\delta$ le taux de dépréciation. Une épargne plus élevée conduit à un revenu d’état stationnaire plus élevé. Une croissance démographique plus faible conduit à un revenu d’état stationnaire plus élevé.
Imaginez chaque pays comme une baignoire qu’on remplit. L’épargne est le robinet (nouveau capital qui entre), la dépréciation et la croissance démographique sont la bonde (le vieux capital qui s’use, plus de travailleurs se partageant les mêmes machines). Le niveau d’eau — le capital par travailleur — se stabilise là où l’entrée égale la sortie. Les pays avec un plus gros robinet (épargne plus élevée) ou une bonde plus petite (croissance démographique plus faible) finissent avec plus de capital par travailleur, et donc un revenu plus élevé.
Le problème du calibrage. C’est ici que le modèle de Solow s’effondre. Quand on introduit des valeurs réalistes pour $s$, $n$ et $\delta$, le modèle prédit des différences de revenu d’un facteur 2 à 3 entre pays riches et pauvres. L’écart réel est d’un facteur 50. Le modèle ne peut expliquer les données sans attribuer l’essentiel de l’écart aux différences de $A$ — la productivité totale des facteurs — qui est exogène dans le modèle. Solow n’explique pas $A$ ; il le prend comme donné. Le modèle « explique » l’écart de revenu en pointant vers une variable qu’il n’explique pas. C’est un aveu d’ignorance habillé d’algèbre.
Mankiw, Romer et Weil (1992) ont tenté de sauver le modèle de Solow en ajoutant le capital humain — l’éducation et les compétences. Avec le capital humain inclus, le modèle augmenté explique davantage de la variation entre pays. Mais le problème fondamental demeure : qu’est-ce qui détermine $A$ ? Pourquoi la productivité est-elle tellement plus élevée dans certains pays que dans d’autres ?
« Pour l’amour de Dieu, arrêtez l’aide ! »
— Dambisa Moyo, The Wall Street Journal, 2009
L’aide étrangère peut-elle combler l’écart ?
Si le modèle de Solow a raison et que les pays pauvres manquent de capital, la solution semble évidente : transférer du capital depuis les pays riches. C’est la logique de l’aide étrangère. Des milliers de milliards de dollars ont été dépensés sur cette prémisse. Dambisa Moyo soutient que cela a empiré les choses.
Le capital est-il la réponse ?
« Un piège de la pauvreté signifie que les pauvres sont trop pauvres pour épargner suffisamment pour croître. L’aide extérieure peut fournir la ‘grande poussée’ nécessaire pour s’en sortir. Les montants requis sont faibles par rapport au revenu du monde riche — environ 0,7% du PNB. »
— Jeffrey Sachs, The End of Poverty, 2005
L’argument de Sachs suit une logique de Solow limpide : si les rendements décroissants rendent le capital plus productif là où il est rare, alors transférer du capital des pays riches vers les pays pauvres devrait générer des rendements explosifs. Le problème est empirique : des décennies d’aide ont produit des résultats de croissance décevants. Sachs répond que l’aide a été trop faible, trop fragmentée et mal ciblée. Les Villages du Millénaire ont montré des résultats prometteurs dans certaines dimensions mais n’ont pas démontré la croissance auto-entretenue que la théorie de la grande poussée prédit.
« L’Occident a dépensé \$2 300 milliards en aide étrangère au cours des cinq dernières décennies et n’a toujours pas réussi à acheminer des médicaments à douze centimes aux enfants pour prévenir la moitié de tous les décès dus au paludisme. La grande poussée n’a pas marché avant et ne marchera pas maintenant. »
— William Easterly, The White Man's Burden, 2006
La critique d’Easterly va au-delà de « l’aide est gaspillée » pour toucher un point plus profond sur le savoir et les incitations. Les planificateurs centraux — que ce soit à la Banque mondiale ou au gouvernement — n’ont pas le savoir local nécessaire pour allouer les ressources efficacement. Seuls les « explorateurs » — entrepreneurs, organisations locales, communautés — peuvent découvrir ce qui fonctionne dans chaque contexte. L’aide court-circuite ce processus de découverte. La critique a ses limites : certaines interventions centralisées (éradication de la variole, PEPFAR pour le VIH/SIDA) ont été spectaculairement efficaces. Mais Easterly a raison de dire que la croissance soutenue n’a jamais découlé de transferts extérieurs.
Où cela nous mène
Le modèle de Solow est un échafaudage essentiel. Il vous apprend que l’accumulation de capital seule ne peut expliquer l’écart — ce qui est en soi une idée cruciale. L’essentiel de la variation entre pays réside dans $A$, la productivité totale des facteurs, la variable que Solow n’explique pas. Le débat sur l’aide étrangère en est la conséquence pratique : si la contrainte déterminante n’était que le capital, l’aide marcherait. Ce n’est pas le cas — ou du moins, pas au niveau macro. Quelque chose d’autre détermine si le capital est utilisé de manière productive.
Si le capital ne peut pas expliquer l’écart, qu’est-ce qui le peut ? La génération suivante d’économistes de la croissance avait une réponse radicale : les idées. Les idées ne se déprécient pas, elles peuvent être partagées sans être consommées, et elles se composent. Mais si les idées sont le moteur de la croissance, pourquoi les pays pauvres ne copient-ils pas simplement les idées que les pays riches possèdent déjà ?
La réponse par les idées
Le prix Nobel d’économie 2024 a été décerné à la réponse « institutions ». Mais avant les institutions, les économistes ont essayé les « idées » — et les propres travaux d’Acemoglu ont construit sur les lacunes de cette théorie.
En 1990, Paul Romer a publié l’article qui a lancé la théorie de la croissance endogène. Son idée était d’une simplicité trompeuse : les idées sont fondamentalement différentes des biens physiques. Une machine ne peut être utilisée que par une seule usine à la fois. Une idée — le design d’un semi-conducteur, la formule d’un vaccin, l’algorithme derrière un moteur de recherche — peut être utilisée par tout le monde simultanément sans être épuisée. Cette non-rivalité change complètement les mathématiques de la croissance.
Non-rivalité et rendements croissants. Le capital physique est rival : si une usine utilise un tour, une autre ne le peut pas. Les idées sont non rivales : une fois que quelqu’un a inventé le transistor, chaque fabricant de puces sur Terre peut utiliser le design simultanément. Doublez le nombre de travailleurs utilisant une idée, et vous doublez approximativement la production — sans avoir besoin de doubler l’idée.
Le modèle de Romer. Une fraction de la main-d’œuvre travaille en R&D, produisant de nouvelles idées. Les nouvelles idées améliorent la productivité, ce qui génère des profits qui financent davantage de R&D :
où $g$ est le taux de croissance des idées (et donc du revenu), $\delta_A$ est la productivité du secteur R&D, et $L_A$ est le nombre de chercheurs. Plus de chercheurs signifie plus d’idées signifie une croissance plus rapide — et l’effet est permanent, pas temporaire.
Le modèle de Solow dit que vous vous enrichissez en épargnant davantage. Romer dit que vous vous enrichissez en pensant davantage. Les pays qui investissent dans la R&D et récompensent l’innovation croissent plus vite — de manière permanente. C’est pourquoi la Silicon Valley compte plus pour la prospérité américaine que les aciéries de Pittsburgh.
La comptabilité de la croissance. Quand les économistes décomposent les différences de revenu entre pays en contributions du capital, du travail et de la PTF, les résultats sont sobres. La PTF — étroitement liée à la technologie et aux idées — représente 50–70% des différences de revenu. Le capital et le travail ensemble n’expliquent que 30–50%. L’histoire des idées est quantitativement dominante.
Mais si les idées sont non rivales, pourquoi les pays pauvres ne les copient-ils pas simplement ? Le smartphone a été inventé une fois ; il peut être fabriqué n’importe où. Le fait que la technologie ne se diffuse pas librement suggère que la barrière n’est pas l’idée elle-même mais quelque chose dans l’environnement — institutions, infrastructures, gouvernance — dans lequel l’idée devrait opérer. C’est la question qui a poussé le domaine vers la réponse institutionnelle.
« Peu importe que le chat soit noir ou blanc, pourvu qu’il attrape les souris. »
— Deng Xiaoping, 1961 — the pragmatism that launched China's market reforms
« Le modèle chinois est-il reproductible ? »
La Chine a sorti 800 millions de personnes de la pauvreté en 40 ans — la plus grande transformation économique de l’histoire humaine. Elle l’a fait sous un régime de parti unique. Cela prouve-t-il que la gouvernance autoritaire peut générer de la croissance ?
Les idées suffisent-elles ?
« Un bien non rival et partiellement excluable n’est pas une simple nuance. Mettez cette caractéristique dans un modèle de croissance et vous obtenez une théorie complètement différente : une croissance portée par les idées, soutenue par les incitations, et sans tendance naturelle à s’arrêter. »
— Paul Romer, "Endogenous Technological Change," Journal of Political Economy, 1990
C’est l’article qui a valu à Romer le prix Nobel 2018. Son intuition était que les idées requièrent des coûts initiaux pour être produites mais un coût marginal nul pour être utilisées. Cela crée des rendements croissants, ce qui brise le cadre de Solow. Dans le monde de Romer, la croissance est portée par l’allocation délibérée de ressources à la recherche — la rendant endogène aux choix politiques. Les pays qui investissent dans les idées croissent plus vite, de manière permanente. L’implication : l’écart de revenu reflète non seulement des stocks de capital différents mais des systèmes de production d’idées différents.
« Si les idées sont le moteur de la croissance, et si les idées sont non rivales, pourquoi le monde en développement n’a-t-il pas simplement adopté les technologies qui existent déjà ? La barrière n’est pas la connaissance. Ce sont les institutions qui déterminent si la connaissance est utilisée. »
— Daron Acemoglu, "Directed Technical Change," Review of Economic Studies, 2002
La critique d’Acemoglu de la croissance purement portée par les idées a orienté le domaine vers sa prochaine étape. Si les idées sont librement disponibles, la contrainte déterminante doit être autre chose — l’environnement institutionnel qui détermine si les idées sont adoptées, adaptées et déployées. C’est pourquoi le Nobel a récompensé les institutions plutôt que les idées seules : les idées expliquent le mécanisme proximal de la croissance, mais les institutions expliquent pourquoi certains pays font tourner le moteur et d’autres non.
Où cela nous mène
Les idées sont le moteur proximal de la croissance — c’est la contribution durable de Romer. La PTF représente la majorité des différences de revenu entre pays. Mais les idées sont endogènes aux institutions, aux incitations et aux structures sociales. Si la technologie était la seule barrière, les pays pauvres pourraient accéder à la prospérité par la seule copie. Ils ne le peuvent pas, et comprendre pourquoi exige de regarder les règles du jeu, pas seulement les pièces sur l’échiquier.
Si la technologie est disponible mais non adoptée, le goulot d’étranglement doit être ailleurs. L’étape suivante présente la réponse la plus influente des deux dernières décennies : les institutions. Les règles du jeu qui déterminent qui investit, qui innove et qui capture les rendements.
La réponse institutionnelle
Acemoglu, Johnson et Robinson ont remporté le Nobel 2024 pour avoir montré que les institutions de l’ère coloniale — établies il y a des siècles — déterminent encore quels pays sont riches aujourd’hui. La preuve est inscrite dans les registres de mortalité des colons.
En 2001, Acemoglu, Johnson et Robinson (AJR) ont publié l’article qui a refondé l’économie du développement. Leur argument : la richesse des nations n’est déterminée ni par la géographie, ni par la culture, ni par les ressources naturelles, mais par les institutions — les règles du jeu qui régissent la vie économique et politique.
La stratégie de variable instrumentale d’AJR. Le défi central est l’endogénéité : les pays riches ont de bonnes institutions, mais de bonnes institutions peuvent aussi être une conséquence de la richesse. AJR ont résolu ce problème avec un instrument ingénieux : la mortalité des colons. Là où les colonisateurs européens affrontaient une faible mortalité, ils se sont installés en grand nombre et ont construit des institutions inclusives — droits de propriété, tribunaux, gouvernement représentatif. Là où la mortalité était élevée, ils ne se sont pas installés ; à la place, ils ont construit des institutions extractives conçues pour piller les ressources avec une présence européenne minimale. Les taux de mortalité d’il y a 200 ans prédisent la qualité institutionnelle d’aujourd’hui, qui à son tour prédit le revenu.
Là où les colonisateurs européens affrontaient une faible mortalité (Amérique du Nord, Australie, Nouvelle-Zélande), ils se sont installés de manière permanente et ont construit des institutions pour protéger leurs propres propriétés et droits — tribunaux, parlements, registres fonciers. Là où la mortalité était élevée (Afrique de l’Ouest, Amérique centrale), ils ont mis en place des opérations d’extraction — mines, plantations, travail forcé. Les institutions inclusives ont évolué en démocraties prospères. Les institutions extractives ont persisté et maintenu les pays dans la pauvreté. L’accident historique de l’environnement pathogène il y a des siècles façonne encore les résultats économiques aujourd’hui.
Institutions extractives contre inclusives. Les institutions inclusives ont trois caractéristiques : des droits de propriété sûrs, des règles du jeu équitables et des contre-pouvoirs politiques. Les institutions extractives font le contraire : concentrent le pouvoir, permettent aux élites d’exproprier la richesse et bloquent les opportunités économiques pour la majorité. L’idée clé : les institutions extractives sont stables. L’élite en bénéficie et a le pouvoir de les maintenir. Cela crée un piège de la pauvreté — non pas parce que les pays pauvres manquent de ressources ou d’idées, mais parce que leur structure institutionnelle empêche ces ressources et idées d’être déployées de manière productive.
Le renversement colonial. La preuve la plus frappante est le « renversement de fortune ». Les pays qui étaient les plus riches en 1500 (Mexique, Pérou, Inde) sont relativement plus pauvres aujourd’hui. Les pays peu peuplés et moins développés en 1500 (les États-Unis, le Canada, l’Australie, la Nouvelle-Zélande) sont les plus riches aujourd’hui. AJR soutiennent que ce renversement s’explique par les institutions : les régions denses et riches ont attiré la colonisation extractive, tandis que les régions « vides » ont attiré la colonisation de peuplement et les institutions inclusives.
« Les Européens ont établi différents types d’institutions dans différentes colonies. Dans certaines, ils ont créé des institutions hautement extractives. Dans d’autres, ils ont construit des institutions qui protégeaient les droits de propriété et encourageaient l’investissement. »
— Acemoglu, Johnson & Robinson, AER, 2001
« Le colonialisme a-t-il causé la pauvreté ? »
Le prix Nobel 2024 affirme que les institutions coloniales sont la cause profonde de l’écart de revenu mondial. Mais le colonialisme était-il une chose unique — ou l’étiquette couvre-t-elle cent histoires différentes ?
Institutions, géographie ou culture ?
« Les nations échouent parce que leurs institutions économiques extractives ne créent pas les incitations nécessaires pour que les gens épargnent, investissent et innovent. Les institutions politiques extractives soutiennent ces institutions économiques en cimentant le pouvoir de ceux qui profitent de l’extraction. »
— Daron Acemoglu & James Robinson, Why Nations Fail, 2012
Le cadre Acemoglu-Robinson est d’une élégante simplicité : les institutions inclusives créent un cercle vertueux (large participation mène à l’investissement qui mène à la croissance qui mène à des institutions plus inclusives), tandis que les institutions extractives créent un cercle vicieux (pouvoir concentré mène à l’extraction qui mène à la pauvreté qui mène à la perpétuation du pouvoir concentré). Le comité Nobel a validé cette vision. Mais l’élégance n’est pas la complétude. La croissance explosive de la Chine sous ce qu’AR classeraient comme institutions extractives est le cas le plus difficile pour ce cadre. La réponse d’AR — que la croissance sous institutions extractives est réelle mais insoutenable — reste une prédiction, pas un fait démontré.
« On ne peut pas sortir du paludisme par la croissance. On ne peut pas non plus, par la seule croissance, s’affranchir d’un enclavement en climat tropical privé de voies navigables. La géographie n’est pas le destin, mais elle le contraint bien plus que les institutionnalistes ne l’admettent. »
— Jeffrey Sachs, "Institutions Don't Rule," NBER Working Paper, 2003
La contre-thèse géographique de Sachs dispose d’un réel soutien empirique. Les pays tropicaux sont plus pauvres que les pays tempérés même après contrôle des institutions. Les pays enclavés en Afrique font face à des coûts de transport 3–5 fois supérieurs à ceux des pays côtiers. Les régions endémiques du paludisme montrent une croissance durablement plus faible. Mais la corrélation entre géographie et institutions est précisément le défi d’identification — est-ce le paludisme qui cause de mauvaises institutions, ou de mauvaises institutions qui empêchent de contrôler le paludisme ? Singapour est tropical et l’un des endroits les plus riches de la Terre. Le débat n’est pas géographie ou institutions mais comment ils interagissent.
Où cela nous mène
Les institutions comptent presque certainement énormément — les preuves causales d’AJR, Dell, Nunn et d’autres sont trop fortes et trop variées pour être rejetées. Mais « institutions » est une catégorie large, et la dichotomie extractif-inclusif est une simplification utile, pas une théorie complète. Géographie, culture et contingence historique interagissent avec les institutions plutôt que d’en être des alternatives. La position honnête : les institutions sont nécessaires au développement, mais l’histoire de leur émergence, de leur évolution et de leur interaction avec d’autres forces est bien plus complexe que ne le capture un seul cadre théorique. Et cela soulève la question la plus difficile : si les institutions comptent autant, comment les changer concrètement ?
Les grandes théories sont satisfaisantes, mais survivent-elles au contact des données ? L’étape finale confronte la question macro à des preuves micro. Les expériences aléatoires — la même méthodologie utilisée pour tester les médicaments — peuvent-elles nous dire comment rendre des nations entières moins pauvres ?
Inclusif et extractif
« Nous voulions montrer qu’il est possible de progresser face aux plus grands problèmes du monde. »
— Esther Duflo, Nobel Prize Lecture, 2019
Après 200 ans de théorie — capital, idées, institutions — pouvons-nous vraiment aider ? Duflo, Banerjee et Kremer ont reçu le Nobel pour avoir essayé de le découvrir, une expérience aléatoire à la fois.
La révolution des ECR. Un essai contrôlé randomisé en économie du développement fonctionne comme un essai clinique. On assigne aléatoirement des villages, des ménages ou des individus à un groupe de traitement (qui reçoit une intervention) et un groupe de contrôle (qui ne la reçoit pas). La différence de résultats est l’effet causal, libre du biais de sélection qui affecte les études observationnelles.
Les résultats ont été éclairants. Les transferts monétaires inconditionnels de GiveDirectly augmentent le revenu et le bien-être des bénéficiaires avec un gaspillage minimal. Miguel et Kremer (2004) ont montré que la vermifugation des écoliers a d’énormes rendements à long terme — un traitement à \$0,50 par enfant qui augmente les revenus à vie de milliers de dollars. Les interventions d’information changent les comportements : informer les agriculteurs sur de nouvelles variétés de semences augmente leur adoption ; informer les parents sur les rendements de l’éducation augmente la scolarisation.
La puissance d’un ECR est simple : assigner aléatoirement certains villages à recevoir un programme et d’autres à servir de groupe de comparaison. Toute différence de résultats doit être causée par le programme, car les deux groupes étaient identiques en moyenne avant l’intervention. C’est l’étalon-or de la preuve causale. La limitation est tout aussi simple : le résultat vous dit ce qui s’est passé dans ces villages, pas nécessairement ce qui se passera ailleurs.
Le problème de l’agrégation. Les interventions évaluées par les ECR sont micro. L’écart de revenu entre pays riches et pauvres est macro. Un programme de vermifugation qui augmente les revenus individuels de 20% est transformateur pour ces individus mais se voit à peine dans les statistiques nationales. L’écart entre la RDC et le Danemark n’est pas causé par un manque de moustiquaires. Cela crée une tension fondamentale : les interventions que nous pouvons rigoureusement évaluer sont trop petites pour expliquer le fossé du développement, et les forces suffisamment grandes pour expliquer ce fossé — institutions, politique industrielle, gestion macroéconomique — ne peuvent pas être randomisées.
L’estimation structurelle. Une approche pour combler ce fossé construit des modèles économiques avec des mécanismes explicites, estime leurs paramètres à partir de données micro, puis simule des contrefactuels au niveau macro. Hsieh et Klenow (2009) ont montré que la réallocation des ressources des entreprises moins productives vers les plus productives en Inde et en Chine pourrait augmenter la PTF manufacturière de 40–60%. L’histoire de la mauvaise allocation relie les preuves micro (pourquoi des entreprises spécifiques sont improductives) aux résultats macro (pourquoi des économies entières sont pauvres).
Pensez-y ainsi : les ECR vous disent qu’un médicament spécifique guérit une maladie spécifique. Mais le patient a cinquante maladies à la fois, et certaines sont causées par l’hôpital lui-même. Vous avez besoin à la fois du médicament ciblé et d’une théorie sur ce qui ne va pas dans l’hôpital.
La validité externe. Même quand un ECR produit un résultat propre, la question demeure : est-il généralisable ? Un programme de transferts monétaires qui fonctionne au Kenya rural peut ne pas fonctionner au Bangladesh urbain. Angus Deaton a soutenu que les ECR sans théorie sont aveugles — ils vous disent que quelque chose a fonctionné, pas pourquoi, et sans le « pourquoi », vous ne pouvez pas prédire si cela fonctionnera ailleurs.
« Nous voulions montrer qu’il est possible de progresser face aux plus grands problèmes du monde. »
— Esther Duflo, 2019
« L’aide étrangère fonctionne-t-elle ? » (réexaminé)
L’étape 2 demandait si les transferts de capitaux stimulent la croissance. L’étape 5 pose une question plus pointue : les interventions ciblées — étayées par des preuves d’ECR — changent-elles la réponse ?
Expériences ou grandes théories ?
« Les expériences aléatoires ont fondamentalement changé l’économie du développement. Nous pouvons désormais dire avec confiance quelles interventions améliorent la vie des pauvres. Le défi est de passer à l’échelle ce que nous avons appris. »
— Abhijit Banerjee & Esther Duflo, Poor Economics, 2011
La contribution de Banerjee et Duflo était autant méthodologique que substantielle. En insistant sur les preuves expérimentales, ils ont relevé le seuil de preuve pour tout le domaine. Avant les ECR, la politique de développement était guidée par l’idéologie et l’anecdote. Après, il existait une base de preuves crédible pour des interventions spécifiques. Mais « passer à l’échelle ce que nous avons appris » est précisément là où le fossé micro-macro se fait sentir : une intervention qui fonctionne dans 50 villages peut ne pas fonctionner à l’échelle de 50 millions de personnes, car les effets d’équilibre général — changements de prix, ajustements du marché du travail, réponses politiques — entrent en jeu.
« Il n’y a rien d’aussi catastrophique pour l’étude du développement que l’obsession des essais contrôlés randomisés. Nous étudions les moustiquaires alors que nous devrions étudier pourquoi certains pays s’industrialisent et d’autres non. »
— Lant Pritchett, paraphrased from multiple interviews and papers
La critique de Pritchett résonne auprès de nombreux praticiens du développement. Les pays qui ont réellement échappé à la pauvreté — la Corée du Sud, Taïwan, la Chine, le Botswana — l’ont fait grâce à la politique industrielle, la réforme institutionnelle et la gestion macroéconomique, rien de tout cela ne pouvant être étudié par des expériences aléatoires. La révolution des ECR a peut-être par inadvertance rétréci l’attention du domaine vers des questions propices à l’expérimentation tandis que les questions vraiment importantes — sur les institutions, le pouvoir et l’économie politique — étaient sous-étudiées. Mais l’alternative de Pritchett — étudier l’industrialisation par des études de cas et des modèles structurels — a ses propres défis en matière de preuves.
Le verdict
La réponse honnête à « pourquoi certains pays sont-ils pauvres ? » est stratifiée : les institutions et les idées sont les causes fondamentales, opérant à travers les droits de propriété, le capital humain, l’adoption technologique et la stabilité politique. Les ECR nous aident à comprendre des mécanismes spécifiques au sein de ces canaux. Les modèles structurels nous aident à penser l’échelle et l’équilibre général. Mais aucune théorie unique n’explique tout. La question qui a ouvert cette exploration reste véritablement ouverte — et c’est en soi une chose importante à comprendre.
Où cela nous mène
Nous avons commencé avec le graphique animé de Hans Rosling : 200 pays, 200 ans, une divergence captivante. Cinq étapes plus tard, voici ce que vous savez maintenant :
- L’écart est réel et persistant (étape 1). Le PIB par habitant en PPA montre un écart d’un facteur 100 entre les pays les plus riches et les plus pauvres. Les indicateurs alternatifs racontent des histoires légèrement différentes mais confirment le schéma général. Le récit de convergence de Rosling est porté largement par la Chine et l’Inde — excluez-les et le tableau est bien moins encourageant.
- Le capital ne peut pas l’expliquer (étape 2). Le modèle de Solow prédit un écart de revenu d’un facteur 3 à partir des différences d’épargne et de croissance démographique. L’écart réel est d’un facteur 50. L’essentiel de la variation réside dans la PTF — le « résidu » que le modèle n’explique pas. Des décennies d’aide étrangère visant à combler le déficit de capital ont produit des résultats de croissance décevants.
- Les idées sont le moteur, mais pas l’explication (étape 3). Romer a montré que les idées non rivales portent une croissance soutenue. La PTF représente 50–70% des différences de revenu entre pays. Mais si les idées sont librement disponibles, pourquoi les pays pauvres ne les copient-ils pas ? La barrière doit être ailleurs.
- Les institutions sont la cause la plus profonde que nous ayons identifiée (étape 4). Acemoglu, Johnson et Robinson ont montré que les institutions coloniales — inclusives ou extractives — prédisent les niveaux de revenu modernes. Les preuves tirées de la mortalité des colons, des systèmes de travail forcé et de la traite des esclaves pointent régulièrement vers les institutions comme cause fondamentale. Mais la géographie et la culture interagissent avec les institutions d’une manière qu’aucun cadre unique ne capture, et la croissance chinoise sous des institutions « extractives » défie la version la plus simple de l’histoire.
- Les preuves micro aident les personnes, pas les nations (étape 5). Les ECR montrent quelles interventions spécifiques réduisent la pauvreté : transferts monétaires, moustiquaires, vermifugation. Elles valent la peine d’être financées pour des raisons humanitaires. Mais elles opèrent à une échelle différente des forces qui déterminent pourquoi les nations sont riches ou pauvres. La question macro reste ouverte.
L’écart de revenu entre nations est le produit de siècles d’évolution institutionnelle divergente, composé par les différences de production et d’adoption d’idées, façonné par la géographie et l’histoire, et maintenu par des structures politiques qui résistent au changement. Aucune grande théorie ne capture tout cela. Les chercheurs qui prétendent détenir « la réponse » décrivent invariablement une pièce d’un puzzle beaucoup plus grand.
La prochaine fois que quelqu’un vous dit « tout est question d’institutions » ou « il suffit de donner plus d’aide » ou « la culture est le destin », vous avez cinq cadres pour évaluer l’affirmation. Aucun n’est simplement juste. Chacun capture un mécanisme réel. La question — après des décennies de travail brillant — reste véritablement ouverte. Ce n’est pas un échec de l’économie. C’est la question la plus difficile des sciences sociales, et s’y confronter honnêtement exige de jongler simultanément avec plusieurs cadres.