Ces derniers temps, j’entends souvent la même musique. Quand j’annonce que je suis doctorant en science économique, on me parle de Jean-Marc Jancovici (JMJ). Parfois, on me pose des questions sur ce que je pense de ses interventions. D’autres fois, on m’annonce qu’il a rendu toute la science économique obsolète. En effet, que ce soit dans ses conférences à Sciences Po, aux Mines, à l’OCDE, ou même sur des articles de son blog, JMJ annonce souvent qu’il a trouvé « le meilleur modèle macroéconomique du monde ». Rien que ça ! En dehors du fait que la science économique n’est en majorité pas de la macroéconomie, est-ce vrai ?
Note: même si ce billet de blog n’est pas un article de recherche, je suis ici une convention universitaire. Lorsque je cite un article de recherche, je donne le nom du premier auteur et sa date de parution entre parenthèses.
Exemple: Dans leur étude, Tartention et al. (2020) ne trouvent pas…
L'expression latine “et al.” se réfère au fait que l’étude a eu plusieurs auteurs mais que je ne cite que le premier.
Vous trouverez les références complètes des articles dans la bibliographie à la fin du billet. Les articles non-académiques (ex: billets de blog) sont en revanche accessibles par lien hypertexte.
La traduction des citations d’articles scientifiques de l’anglais vers le français est la mienne.
J’aimerais remercier deux personnes : un économiste (@mrbig_panda) et un physicien (que j'interviewe ici) (@gregdt1) pour leurs suggestions précieuses.
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Pour JMJ, énergie=économie. Le consultant ne se contente pas de dire que l’énergie est nécessaire à notre économie (EDIT), comme par exemple le fait que les hommes respirent est une condition nécessaire aux échanges économiques. Il s’agit là d’une thèse de bon sens. Non, JMJ va plus loin, et formule une hypothèse plus hardie, que je vais examiner dans cet article : il affirme que les variations de la quantité d’énergie expliquent celles du PIB ces dernières décennies. Ainsi, ce serait par exemple la réduction de l’approvisionnement énergétique (et notamment en pétrole) qui aurait causé la crise de 2008 et le ralentissement qui en a suivi (“le passage de l’approvisionnement mondial en pétrole conventionnel par un pic (...) a causé le ralentissement économique qu’on a constaté en 2008 et dont on n’est toujours pas sortis – et dont on ne sortira pas à mon avis -, qui a provoqué la crise financière et celle de subprimes.”) (Source). Il va parfois jusqu’à expliquer la baisse tendancielle de la croissance depuis 40 ans dans certains pays développés comme l'ltalie ou la France par une pénurie énergétique (“Depuis le deuxième choc pétrolier (1980), la France n’a plus jamais connu une croissance du pib par tête supérieure à 2 % par an. (...) : Il y a une raison « énergétique » (...) à ce que la croissance aille désormais en ralentissant (...) le tassement de l’énergie disponible par personne.”) (Source)
C'est là ce qu'il appelle "le meilleur modèle macroéconomique du monde" - dans des slides en anglais, il parle même du "meilleur modèle macroéconomique du monde passé." C’est au nom de cette relation PIB-énergie que JMJ prédisait en 2010 qu' “on est partis pour avoir une récession en moyenne tous les trois ans “. Le “en moyenne” rend l’affirmation difficilement testable, mais il est difficile de penser que la récession due au confinement pour lutter contre le COVID qui a fini par se produire 10 ans plus tard soit dûe à une pénurie d’énergie. C’est aussi du fait de cette identité postulée entre énergie=économie que le consultant affirme en 2012 : « [l]e lien énergie-économie signifie une croissance nulle pour les cinq ans à venir en France et en Europe. (…) [La baisse de l’approvisionnement en pétrole et en gaz] va se traduire par, au mieux, une stagnation du pib mais, plus probablement, une évolution négative du pib européen (et français) dans les cinq ans qui viennent. ». Cette dernière prédiction ne s’est pas vérifiée. Entre 2012 et 2017, le PIB en dollars en parité de pouvoir d’achat, c’est-à-dire corrigé des biais liés à la variation des prix et aux variations du taux de change par rapport au dollar, a crû de 6% en France et de 9% dans l’Union Européenne (Source: Banque Mondiale).
Puisqu'il n'est pas évident que la thèse énergie=économie puisse permettre de bonnes prévisions, on peut se demander quelles données l’appuient en premier lieu. Une relation revient souvent dans les interventions de JMJ. Elle est par exemple présentée sur une des slides disponibles sur le blog de Jean-Marc Jancovici :
Sur cette slide, ce qui permet à JMJ de clamer qu'il a trouvé le meilleur modèle macroéconomique du monde, c’est sans doute le coefficient détermination (le R^2). Il est en effet très proche de 1. Ceci signifie grossièrement que les points du nuage sont très proches de la droite, du modèle. La consommation d’énergie une année prédit très bien le PIB de cette même année. Un statisticien pourrait faire remarquer qu’on ne peut utiliser la méthode statistique que JMJ emploie (les moindres carrés ordinaires) pour analyser le type de données en question - des séries temporelles, des données qui suivent une seule même entité comme un pays au cours du temps. En effet, lorsque les deux indicateurs suivent une tendance significative (comme ici à la hausse), employer la même méthode que JMJ tend à produire des corrélations fallacieuses ou au mieux à les gonfler artificiellement.
Mais même si on écarte cette objection statistique gênante et qu’on suppose qu’il existe bien une forte corrélation entre énergie et PIB, cette relation serait pourtant moins intéressante qu’elle en a l’air. Je vous propose un autre exemple. On pourrait aussi noter que le temps de parole d’un candidat à la présidentielle est très corrélé au nombre de votes qu’il reçoit. Le temps de parole d’un candidat à la télé prédit très bien sa part de voix aux élections. Je vous présente donc le meilleur modèle de sociologie électorale du monde, une ligne droite :
Pourtant, les sociologues du vote ne considèrent pas le temps de parole dans les médias comme le déterminant principal du vote. Pourquoi ?
Vous l’avez peut-être deviné à ce stade : l’un des problèmes est celui de la poule ou de l’oeuf. Est-ce que les candidats reçoivent plus de votes parce qu’ils ont eu plus de temps de parole, ou alors est-ce que les médias leur donnent plus de temps de parole parce qu’ils sont plus populaires ?
On pourrait construire la même objection pour le graphique de JMJ.
La causalité peut aller dans les deux sens entre PIB et énergie. C’est qu’on appelle en économétrie un biais de simultanéité, dont je parle aussi dans cet article sur le confinement, ou dans certaines de mes conférences. Certes, quand la production d’énergie se contracte, ceci peut tout à fait contraindre la production. Mais symétriquement, une économie en récession consomme moins d’énergie. On peut construire un raisonnement analogue avec une économie en croissance. Une corrélation énergie-économie pourrait s’expliquer complètement par l’effet du PIB sur l’énergie, celui de l’énergie sur le PIB, ou par un mélange des deux.
Les chercheurs qui étudient le lien économie-énergie se posent depuis des décennies la même question que nous. Et pour cause : s’il existe un lien causal universel entre énergie et PIB, cela signifie qu’on ne peut pas réduire la consommation d’énergie ou même la maintenir simplement sans impacter la croissance. L’hypothèse que le PIB cause l’énergie est appelée “hypothèse de la conservation” (conservation hypothesis) dans la littérature scientifique. Celle que l’énergie cause le PIB est parfois appelée “l’hypothèse de la croissance” (growth hypothesis) -voir par exemple Bercu et al., 2019). Ces deux hypothèses ne sont d’ailleurs pas mutuellement exclusives. Elles peuvent être vraies en même temps (ce qu’on appelle l’hypothèse de la rétroaction « feedback »), être plus ou moins vraies selon les situations, ou être fausses tous les deux (l'hypothèse de la neutralité). Il existe en effet des techniques statistiques pour tenter de tester ces hypothèses, de distinguer corrélation et causalité. Je les présente plus bas. Ces méthodes sont variées. Elles sont souvent un peu différentes de celles dont je parle d'habitude dans mes conférences sur l'évaluation les politiques publiques (voir par exemple celle-ci), mais elles ont en commun d’être toutes plus sophistiquées que celles qu’emploie JMJ.
Les économistes ne sont pas les seuls à s'intéresser à ces questions sous cet angle. Lorsque Cicea et al. (2021) recensent les journaux qui publient des études statistiques sur le lien énergie-économie, ils obtiennent la liste suivante :
On voit dans cette liste des revues de sciences environnementales comme « environmental science and pollution research ». Ces recherches sont aussi publiées dans journaux interdisciplinaires comme Energy Policy. Ces revues comportent certes des économistes dans leur comité de lecture mais aussi des ingénieurs ou physiciens, comme par exemple, le Professeur Carlos Henggeler Antunes, éditeur senior d’Energy Policy, revue qui a publié le plus d’articles sur la question qui nous intéresse. Ceci fragilise la thèse, martelée par JMJ, selon laquelle le fait que le sens de la causalité irait de l’énergie vers le PIB et seulement dans ce sens serait une évidence physique.
Pourquoi des spécialistes des sciences de l’environnement s'intéresseraient-ils à la question avec des techniques statistiques très sophistiquées si les lois de la physique permettaient d’y répondre aisément ? Pourquoi des revues avec des physiciens dans leur comité de lecture accepteraient des articles de recherche dont les prémisses seraient contraires aux lois de la physique ?
En réalité, et contre les affirmations de JMJ, il n’est pas ici uniquement question de physique pour trois raisons.
Premièrement, aucune équation physique n’inclut le PIB comme variable. Et pour cause : la physique traite de l’énergie mais pas du lien entre énergie et richesse (PIB). Or, les deux grandeurs ne se confondent pas. Paul Romer, prix de la Banque de Suède en 2018 l’explique très pédagogiquement : «La croissance se produit quand les hommes se saisissent de ressources et les réarrangent d’une manière qui soit plus profitable. Comparer l’économie à une cuisine est une métaphore productive. Pour créer des produits de valeur, nous mélangeons des ingrédients peu chers selon une recette. Ultimement, la cuisine qu’on peut faire est limitée par la quantité d’ingrédients, et la plupart de la ‘cuisine économique’ produit des effets indésirables [la pollution]. Si la croissance économique consistait à cuisiner tout le temps la même recette, nous serions très vite à court de ressources et souffririons de niveaux inacceptables de pollution et de nuisance. L’histoire humaine nous enseigne cependant que la croissance économique résulte de meilleures recettes, et non simplement de la préparation des mêmes plats. Ces nouvelles recettes (...) génèrent en général plus de valeur économique par unité de matière première. » [texte de Romer dans The concise encyclopedia of economics (2008) sous la direction de Paul R. Henderson]
Conformément à cette dernière affirmation, depuis plusieurs décennies, la quantité d’énergie nécessaire à la production d’un point de PIB mondial (et de CO2 mais ce n’est pas le sujet) n’a eu de cesse de baisser.
Source : Banque Mondiale
En outre, il semble qu'en considérant l'énergie consommée (même celle nécessaire à produire les biens importés), celle-ci a eu tendance à baisser entre 2000 et 2014 en Europe et aux Etats-Unis, alors que le PIB augmentait nettement durant cette période dans ces zones géographiques. Ça ne signifie pas que cette baisse de la consommation n’a pas eu d’impact sur le PIB. Peut-être que le PIB aurait été plus haut encore en Europe et aux Etats-Unis en 2015 si la consommation d’énergie n’avait pas baissé dans ces zones entre 2000 et 2014. Mais c’est là un autre phénomène dont la simple identité économie=énergie=physique ne peut rendre compte.
Source : Kulionis (2019)
[Je précise que j'ai ajouté ce paragraphe quelques mois après mes échanges avec JMJ, en octobre 2021, suite à la sortie de ce très intéressant rapport de Zenon Research, dont nous parlons dans cette interview]
Tout ceci ne signifie pas que le problème environnemental de la croissance économique va se résoudre de lui-même, et ce n’est pas ce que Romer pense. Mon message est ici autre : qu’il n’y ait pas de relation stable entre énergie et économie montre bien que les deux notions ne se confondent pas. La croissance économique est bien plus qu’une utilisation de plus en plus intensive d’un stock de ressources donné. C’est un processus par lequel on trouve de nouvelles façons d’agencer des matières premières d’une manière qui augmente la valeur totale des échanges. Il est possible qu’à long-terme, on ne puisse pas trouver d’agencement qui n’implique pas d’utiliser une quantité croissante de ressources non-renouvelables, et ce, même avec des politiques environnementales bien plus fermes qu’aujourd’hui. Mais c’est une autre question : celle du découplage, qui n’est pas le thème de ce billet mais plutôt de cette interview sur mon site.
D’autre part, la question du lien énergie-économie n’est pas que physique car l’énergie n’est pas ‘produite’ (ou transformée) de manière aléatoire dans le temps. Si les hommes transforment l’énergie, c’est qu’ils ont eu des incitations économiques à répondre à la demande d’énergie. S’ils peuvent transformer de l’énergie, c’est parce qu’ils ont eu des incitations à inventer des moyens techniques de le faire, et à innover, c’est-à-dire à insérer ces inventions dans le tissu industriel.
Enfin, le PIB ne naît pas uniquement de la combinaison de capital, de travail, et de travail-utile. Il existe aussi des facteurs qui influencent à la fois le PIB et l’énergie, comme les anticipations dont je parle plus bas, ou les institutions, règles du jeu de la vie économique.
Tout ceci ne signifie pas qu’il ne faille pas se soucier de l’énergie si on veut penser l’économie (et notre avenir sur cette planète). Mais il faut le faire avec les concepts appropriés, sans se faire le ventriloque de la physique : les exemples des thérapies quantiques ou de la deuxième loi de la thermodynamique brandie comme ‘preuve’ contre l’évolution nous avertissent des dangers de sortir les lois physiques de leur contexte.
Comment savoir qui de la poule ou de l’oeuf ?
Cela ne devrait pourtant pas être si compliqué de prouver que l’énergie cause le PIB, et non l’inverse ! Une première piste paraît évidente. On pourrait vérifier si les variations de la consommation d’énergie précédent celles du PIB. De fait, c’est ce que JMJ fait, en notant que les variations de la quantité de pétrole extraite précèdent celles du taux de croissance du PIB [Edit : coquille j’avais écrit "cours" au lieu de "quantité"], ou en insistant sur l’Italie, exemple d’un pays où les variations de la consommation d’énergie semblent précéder celles du PIB : (“on constate que [en Italie] lorsque le taux de croissance de l’énergie baisse, la variation sur le PIB suit en général de un à deux ans, ce qui accrédite l’idée que quand c’est l’énergie qui est contrainte le PIB est obligé de l’être aussi à la suite”).
Cela semble convaincant. Après tout, les causes précèdent leurs effets, non ? Et bien en fait, cela n’a rien d’évident pour deux raisons : le biais de la variable omise et les anticipations.
Les effets d’anticipation
Premièrement, en sciences sociales, il faut toujours considérer les phénomènes d'anticipation. Si les hommes anticipent un phénomène, ils peuvent y réagir avant qu’il se produise. Par abus de langage, on pourrait dire que l’ effet précède alors la cause, même si la formulation est discutable. Si vous tombez d’une falaise, vous allez sans doute vous mettre à crier. Pourtant, ce n’est pas votre cri qui aura causé l’impact de votre corps sur le sol (la cause du cri). C’est l’impact anticipé de la chute qui vous aura fait crier. Dans notre cas, nombre de variables précèdent le PIB comme l’investissement résidentiel ou les cours boursiers. Il en est ainsi parce que les valeurs de ces séries varient avec les anticipations des agents, et que ce sont en partie les anticipations qui font l’économie. Si vous anticipez une crise demain, vous risquez de ne pas investir, de vendre vos actions. Si une majorité se met à penser comme vous, alors la crise se produira effectivement. Ce type de prophétie auto-réalisatrice est très important pour expliquer le cycle économique. D’ailleurs, quand on construit des indicateurs d'anticipation des consommateurs, ceux-ci précèdent le PIB et le prédisent très bien. Dans notre contexte précis, les pétroliers ont intérêt à tenter d’anticiper les retournements de la conjoncture ou a minima à réagir à la baisse de demande d’énergie. Lorsque la croissance du PIB ralentit, la demande de pétrole décroît, ce qui tend à réduire le prix du baril. Pour juguler cette baisse des prix, les offreurs ont alors tout intérêt à restreindre l’offre, en ralentissant leur vitesse d’extraction pour réduire leurs stocks stratégiques.
Le fait de négliger les anticipations biaise la lecture des données de JMJ. Voici comment il commente un autre graphique où il note que les variations du tonnage de pétrole extrait précèdent nettement celles du PIB : « Chronologiquement, vous voyez que la variation de la courbe [du pétrole] a tendance à légèrement précéder la variation de la courbe du PIB. Donc, ce n'est pas : « le pétrole c'est un truc qui s'achète, j'ai une croissance qui vient de Mars, j'ai plus d'argent et donc j'achète plus de pétrole ». C'est : « le pétrole est un facteur limitant de la production parce qu'il faut des transports pour produire, et donc si j'ai moins ou plus de pétrole je suis capable de plus ou moins transporter, et donc je suis capable d'avoir une activité transformative donc économique plus ou moins importante. » [le style est très oral, parce qu’il s’agit là de la retranscription d’une conférence]. Dans cet extrait, l’emploi du «donc » montre bien que JMJ pense que le fait qu’une série en précède une autre dit quelque chose de la direction du lien de causalité qui les unit. Il y a quelques périodes bien identifiées à l’occasion desquelles des pénuries de pétrole ont bien causé un ralentissement de la croissance, puis des récessions mondiales : durant les deux grands chocs pétroliers (1973, 1979), et suite à la guerre du Golfe en 1993. Rien de nouveau sous le soleil. On notera d’ailleurs que ces pénuries sont le fruit de décisions politiques, et non d’une contrainte physique, d’une soudaine rareté des ressources.
Concernant les autres périodes, certes les pics de pétrole précédent ceux du PIB, mais rien ne permet d’affirmer que ceci ne résulte pas des changements d’anticipations des producteurs de pétrole ou du ralentissement précoce de certains secteurs à la production plus riche en pétrole que la moyenne. J’aimerais également attirer votre attention sur l’astuce rhétorique contenue dans la formule « la croissance [ne] vient [pas] de Mars ». Non, la croissance ne vient pas de Mars. Mais le pétrole ne vient pas non plus de Vénus. Les pétroliers répondent à des incitations économiques. Ils n’extraient pas au hasard du pétrole. Extraction de pétrole et production s’influencent mutuellement : c’est tout le problème !
Le biais de la variable omise
Deuxièmement, il est possible que la variable qui nous intéresse précède l’effet simplement parce qu’elle est liée à la cause par une variable tierce. Si, quand je me penche pour écrire, ma chaise grince, ce ne sera pas le grincement de ma chaise qui causera l’apparition de signes étranges sur mon cahier. Ma volonté d’écrire est la cause, mon écriture sur le cahier l’effet, et le couinement la variable omise. Je n’ai pas le talent de Jean-Marc Jancovici pour les analogies. Je préfère donc illustrer en contexte.
Jean-Marc Jancovici relaie souvent le fait qu’en 2008, l’énergie a commencé à baisser juste avant le PIB. Il considère que c’est un indice du fait que c’est une pénurie d’énergie qui aurait entraîné la crise de 2008. C’est peu convaincant. Du fait que la consommation d’énergie a fléchi un peu avant le PIB en 2008, bien des variables omises empêchent de déduire que la crise de cette année a une cause énergétique.
Par exemple, la crise de 2008 est d’abord une crise immobilière qui s’est lentement propagée à la sphère financière, puis économique. Il n’est pas exclu de penser que parce que le bâtiment est un secteur très intensif en énergie (sans doute plus que la moyenne), et que l’investissement immobilier précède empiriquement le PIB, c’est sa chute qui a causé une baisse précoce de la consommation en énergie, tandis que la croissance se maintenait dans un premier temps grâce à la contribution des autres secteurs.
Je ne sais pas dans quelle mesure cet enchaînement est convaincant. Mais qu’importe ! Ce petit raisonnement illustre simplement en contexte le principe logique selon lequel sans que l’effet ne précède la cause, il est possible que la cause ne soit pas celle qu’on pense. C’est le fameux biais de la variable omise.
Ces problèmes semblent insurmontables. Pourtant, la littérature scientifique propose des moyens de les contourner.
La solution de la littérature
Aux deux maux des variables omises et de l’anticipation, une solution est envisageable. Pour savoir si les variations de l’énergie causent bien celles de l’énergie, il faudrait mesurer la corrélation entre PIB au temps t et la consommation d’énergie à t-n, quelques périodes avant, tout en neutralisant l’effet des variables confondantes (investissement, anticipations) auxquelles on peut penser. En d’autres termes, il faudrait regarder si à investissement égal, à indicateur d’anticipations égal, … les variations de l’énergie précèdent toujours celles du PIB. Ici, le « égal » est le même égal que dans « les femmes touchent moins que les hommes à niveau d’étude et expérience égales ». Certaines techniques statistiques permettent en effet de neutraliser l’effet des variables omises, on dit qu’on contrôle par ces variables.
La très vaste littérature scientifique qui étudie le lien énergie-PIB emploie justement des techniques de ce type. On peut la scinder en deux vagues. Il y a d’abord eu des études sur séries temporelles, c’est-à-dire fondées sur les données d’un seul pays (entité) au cours du temps. Puis, des études avec des données de panel, c’est-à-dire qui suivent non plus un seul mais plusieurs pays au cours du temps. Les deux types de données nécessitent des méthodes distinctes pour être analysées. Néanmoins, on considère généralement que les résultats obtenus sur panel (plusieurs pays, plusieurs années) sont plus fiables. Je garde un peu de mystère ici, mais j’expliquerai rapidement pourquoi dans quelques paragraphes. Une troisième méthode, très élégante mais avec ses limites, consiste à exploiter ce qu’on appelle des expériences naturelles. J’en parle aussi plus bas.
Que dit la littérature empirique sur lien causal entre énergie et PIB ?
Elle n’est pas tranchée du tout. Parfois, c’est bien la production d’énergie qui semble causer le PIB à court et moyen-terme, mais, parfois c’est l’inverse. Et puis parfois, il semble que la causalité va dans les deux sens. Comme le notent Kalimeris et al. (2016) : “les résultats de la littérature sur le lien énergie-économie ne pourraient pas être plus loin d’un consensus, puisqu’on y trouve des indices sur les quatre hypothèses possibles sur le lien énergie-économie à une fréquence presque égale.”
Pourquoi les résultats sont-ils si contradictoires ? Il est possible que la nature du lien énergie-économie dépende du contexte. Cependant, un des problèmes est que nombre de paramètres qui influencent les résultats sont laissés à la discrétion du chercheur. Quelles variables omises je neutralise ? Comment est-ce que je mesure l’énergie ? Quelles méthodes d’analyse statistique j’utilise ? Est-ce que je teste l’hypothèse que la relation entre PIB et énergie est linéaire, ou celle qu’elle est non linéaire ? En effet, quand on reproduit l’exercice de JMJ mais sur une plus longue période, on remarque une relation concave, par laquelle chaque point de PIB supplémentaire augmente de moins en moins la consommation d’énergie primaire, ce qui fait écho à ma remarque plus haut sur le fait que le PIB s’appauvrit en énergie. Ceci suggère qu’il faille peut-être intégrer la possibilité d’une relation concave dans des modèles plus compliqués.
Source : le physicien Greg de Temmerman - et le spécialiste des sciences de l'environnement Carey King faisait un constat similaire.
Ceci soulève un problème crucial. Quand on se concentre sur une seule étude, on est incapable de distinguer quelle part du résultat est dû à la ‘vraie’ relation et quelle part est attribuable à des choix arbitraitres de spécification. En économie, comme bien d’autres disciplines, il faut analyser l’ensemble de la littérature ! C’est justement ce que permettent les méta-analyses. Une méta-analyse est une étude qui agrège les résultats d'autres études, et les mouline pour extraire un résultat moyen. Elle peut aussi permettre de comprendre ce qui explique la variabilité des résultats grâce à des techniques comme la méta-régression. C’est précisément ce qu’il nous faut. Je parle plus en détail de cette méthode dans ce billet.
Que nous disent les méta-analyses ?
Premièrement, les choix individuels des chercheurs comptent. Pour le savoir, les chercheurs utilisent le plus souvent une méta-régression, méthode qui permet de comprendre sous certaines hypothèses (comme toujours) comment les choix du chercheur influencent ses résultats. Chen et al. (2012) notent dans leur méta-analyse que “les différences d’indicateurs choisis, des caractéristiques du pays, et des méthodes économétriques [statistiques] agissent toutes sur la relation estimée entre PIB et énergie.” Menegaki et al. (2014) notent dans leur méta-analyse que « [ces] résultats tendent à démontrer que l’élasticité (la sensibilité) de la croissance du PIB n’est pas indépendante de la méthode [statistique] employée, de la nature des données, et de l’inclusion de variables comme le niveau du prix ou le capital dans le [modèle statistique] ». Même constat dans la méta-analyse d’Hajko (2018) « plusieurs déficiences méthodologiques questionnent la fiabilité des résultats publiés, comme par exemple : l’usage de données annuelles, des spécifications insuffisantes des modèles (biais de la variable omise)… ». La méta-analyse de Kalimeris et al. (2016) culmine dans l’incertitude en indiquant que les chercheurs n’ont pas réussi à trouver “des facteurs généraux qui déterminent la direction du lien entre PIB et énergie”.
Deuxièmement, le plus souvent, quand on neutralise l’impact des choix arbitraires des chercheurs sur leur résultat, on ne parvient plus à détecter de lien stable et fondamental entre PIB et énergie. Kalimeris et al. (2016) “les résultats de la méta-analyse ne soutiennent ni l'existence d’une direction macro fondamentale, ni l’hypothèse de la neutralité”. En utilisant des méthodes plus inhabituelles de machine-learning, Hajko (2018) parvient à prédire l’essentiel de la dispersion des résultats avec les choix des chercheurs et en conclut qu’« il n’y a pas de preuve de l’existence d’une relation fondamentale entre énergie et économie. ». Bruns et al. (2014) trouvent une relation nette du PIB vers l’énergie, quand on contrôle par les prix, mais leur méta-analyse exclut les études avec données de panel (qui suivent plusieurs pays durant plusieurs périodes plutôt qu’un seul pays au cours du temps), dont on pourrait penser qu’elles sont les plus fiables.
De manière assez intéressante, l’idée qu’il n’y ait pas de loi d’airain, “physique” pas une seule hypothèse vraie en tout temps et tout lieu sur la direction du lien entre énergie et PIB est un présupposé dans presque toutes les méta-analyses. Les auteurs de certaines méta-analyses comme Chen et al. (2012) ou Menegaki et al. (2014) ne cherchent plus à trouver une relation fondamentale énergie-pib auquelle ils ne croient probablement plus. Ils cherchent uniquement des modérateurs, c’est-à-dire des variables qui tendent ou distendent le lien entre énergie et PIB, et qui donc aident à comprendre pourquoi on trouve parfois que c’est l’énergie qui cause le PIB, et parfois l’inverse. Ici, les modérateurs qui comptent dans la plupart des méta-analyses semblent être les prix, et le capital. Je préfère m’arrêter ici, car je reviendrai dans un prochain article sur la question du lien entre prix et énergie, que JMJ n’étudie qu’en faisant une erreur statistique systématique.
On pourrait me rétorquer que les méta-analyses en sciences sociales génèrent systématiquement ce chaos de résultats inconclusifs, et qu’il n’aurait eu rien d’informatif à en tirer, quelque soit le sujet. Mais c’est faux. Par exemple, toutes les méta-analyses sur les politiques de hausse du salaire minimum (et qui adoptent une méthodologie très comparable) montrent qu’elles n’ont en moyenne pas d’effet sur l’emploi total (Doucouliagos et al. (2009), Hafner et al. (2017), Gautié et al. (2018), Kucera (2018) ) ; la célèbre méta-analyse de Card (2017) sur l’effet des politiques actives sur l’emploi trouve une conclusion très nette, et qui n’a à ma connaissance pas été disputée par une autre méta-analyse. Ceci suggère que la diversité des résultats a quelque chose de spécifique au sujet. La littérature parle souvent du “nexus” énergie-économie : les chercheurs considèrent que lien énergie-économie est complexe et enfoui, dissimulé dans une jungle de facteurs difficilement démélâbles.
Les limites de ces méta- études
Malheureusement, une méta-analyse ne peut jamais dépasser tous les défauts de la littérature qu’elle analyse. En particulier, le biais de la variable omise est difficile à corriger. On peut toujours avoir oublié de contrôler par un facteur. Certaines variables omises sont peut-être immesurables (sélection par les inobservables), si bien que même si on y pensait, on ne saurait pas comment neutraliser leur effet. Utiliser des données de panel plutôt que des séries temporelles permet de contrôler par certaines variables inobservables (celles communes à tous les pays, ou celles propres à chaque pays mais qui ne varient pas dans le temps) mais pas par toutes (on ne peut pas contrôler par les variables inobservables qui sont propres à chaque pays et évoluent dans le temps) - j’expliquerai pourquoi dans un article de blog.
Il existe des méthodes dites quasi-expérimentales qui permettent d'adresser de manière plus convaincante le biais de la variable omise. Ces méthodes quasi-expérimentales sont d'ailleurs un allié très puissant pour établir l'impact causal des politiques environnementales, j'en parle ici ou encore ici. Malheureusement, je n'ai pas trouvé d'étude qui emploie ce type de méthodologie sur le sujet du lien énergie-économie, à l'exception d'une expérience naturelle de Söderberg (2021). Malgré tous mes efforts, je n’ai pu accéder au papier, mais voici ce que je comprends à la lecture de l’abstract, le court résumé qui m’était accessible. L’astuce du papier est qu’il exploite les évènements de la canicule de 2003 qui ont paralysé l’économie mondiale. Cette catastrophe fournit une source de baisse du PIB dont on peut raisonnablement penser qu’elle n’est pas due à une variation à court-terme de la consommation d’énergie. Dans ce cas là, on sait qui de la poule ou de l’oeuf. L’auteur trouve ainsi que la baisse du PIB induite par la canicule a réduit l’énergie consommée mais aussi qu’il existe ce qu’on appelle un effet kuznets : la relation entre la baisse du PIB et l’énergie est plus forte pour les pays moins développés, signe que les économies développées sont moins dépendantes de l’énergie.
Ces résultats sont intéressants mais j’ai deux réserves. Premièrement, même à supposer que ce travail soit fiable, il a une portée limitée. Il n’isole le sens de la direction entre PIB et énergie que dans le cadre d’une baisse de PIB induite par une canicule. Rien ne dit que les résultats soient transposables aux effets d’une baisse du PIB pour d’autres raisons. Surtout, on aurait aussi aimé avoir une expérience naturelle sur l’autre sens de la relation (énergie=> PIB). Deuxièmement, je m’interroge sur la fiabilité du résultat. La méthode statistique employée (variable instrumentale) repose sur l’hypothèse que la canicule n’a impacté la consommation d’énergie que par le canal du PIB. Cela me semble difficile à concevoir. En France, par exemple, la canicule a causé des problèmes de refroidissement des centrales, et EDF a dû réduire drastiquement la production. Il est possible que l’auteur ait trouvé un moyen de contourner ce problème, mais, sans le texte complet, il m’est impossible de statuer.
Dans tous les cas, deux conclusions sont saillantes : (i) les graphiques de JMJ ne prouvent pas que « tous les modèles économiques prennent la causalité dans le mauvais sens »; (ii) la littérature scientifique, qui emploie des méthodes plus rigoureuses que JMJ, ne trouve rien de net. Il n’y aucune preuve solide qu’on puisse expliquer la baisse de la croissance du PIB dans certains pays développés depuis quelques décennies par une baisse de l’approvisionnement en énergie comme l’affirme JMJ. L’absence de preuves n’est pas la preuve de l’absence, mais en l’absence de preuves, il n’est pas prudent de clamer qu’on a trouvé le « meilleur modèle macroéconomique du monde ». Il semble que la macroéconomie attende encore son Galilée.
Conclusion
Malgré toute sa complexité et ses contradictions, cette littérature sur le lien énergie-PIB montre une chose : l’économie est trop complexe pour être expliquée par un seul facteur. L’hypothèse d’une relation universelle et univoque de l’énergie vers le PIB est rejetée par les données. C'est sans doute ce qui explique l’échec des prédictions de JMJ que je mentionnais au début.
Les fluctuations de la quantité d’énergie consommée ne permettent pas de rendre compte de celles du PIB ces dernières décennies. Si cet article ne vous a pas convaincu qu'il s'agit là d'un résultat important, je vous renvoie à cette réponse. Néanmoins, l’énergie est bien sûr un enjeu clef du destin de nos sociétés. C’est ce qui rend la question du découplage entre énergie et économie, que nous évoquons dans cette interview, centrale. On peut créditer JMJ d’avoir insisté sur l’importance de l'enjeu énergétique dans les décennies à venir, même s’il est très loin d’être le seul. On pourrait souligner malicieusement que chez JMJ, “le bon n’est pas neuf, et le neuf n’est pas bon”, comme on l’a écrit à propos de Freud. Mais ce serait oublier qu’il est parfois bon de rappeler ce qui n'est pas neuf. Les interventions de JMJ ont au moins eu le mérite d’avoir ouvert les yeux d’une partie du public sur l’importance de la question énergétique.
Aller plus loin, et les autres articles
Je me suis concentré sur les travaux qui s’approchaient le plus de la démarche de Jean-Marc Jancovici, ceux qui tentaient d’étudier le lien empirique entre l’énergie et économie avec des données récentes, et sans faire beaucoup d’hypothèses théoriques. Ceci s'inscrit plus largement dans la ligne éditoriale de mon blog. J'écris en effet souvent sur des méthodes qui permettent avec pas ou peu d'hypothèses théoriques de connaître l'efficacité réelle des politiques publiques, comme dans ce billet. Ces méthodes sont aussi le sujet de plusieurs de mes conférences, comme celle-ci sur l'évaluation des politiques environnementales.
Mais le lien énergie-économie a été abordé plus largement que ne le suggère mon article ! Il existe des travaux en histoire économique qui insistent sur le rôle de l’énergie, et notamment sur son prix relativement au travail comme prédicteur de l’ordre d’entrée des pays dans la révolution industrielle : plus le coût de l’énergie est bas relativement à celui de la main d’oeuvre, plus il est intéressant de s’industrialiser tôt. Et bien sûr, l’économie de l’énergie est un champ vaste qui inclut des modèles théoriques sophistiqués que je ne présente pas ici. Vous pouvez par exemple lire le premier article de cette série, l’interview de l’économiste de l’énergie Philippe Quirion. Il existe tout un champ de la science économique qui étudie l’innovation, son impact sur le tissu économique et ses déterminants. On peut aussi mentionner l’économie de l’environnement, champ connexe à l’économie de l’énergie, et dont j'ai parlé un peu plus sur Twitter. Les autres sciences sociales ont aussi leur mot à dire sur l’environnement.
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