A Note on Switzerland’s Economy

14/01/2003 « A Note on Switzerland’s Economy »

J-C. Lambelet & A. Mihailov, 19991

A Note on Switzerland’s Economy



Stagnation de l’économie suisse durant les années 1990 ?

Approche traditionnelle par les comptes nationaux

- PIB réel

- PIB réel par habitant

Est-ce dû à la réalité ou a des problèmes statistiques ?



Etude de Ulrich Kohli, professeur à l’université de Genève

- Quelques raisons de la sous estimation de la croissance de la Suisse

- part des services dans les termes de l’échange

- choix des indices

- autres facteurs



Approche de l’OCDE qui se base sur les PPA

- Idée précise du niveau de vie et des prix en Suisse par rapport aux autres pays industrialisés

- Propriétés de la PPA- Indice BIG MAC- Comparaison avec le taux de change du marché



PPA: problématique et conditions

- Problématique de la standardisation- Condition de transitivité- Méthode EKS vs méthode GK- Utilité des PPA: uniquement un but statistique



Exemple

Un DM vaut 1,054 CHF selon les PPA contre 0,857 selon les taux de change

Une somme de 100DM permet d’acheter en Allemagne un panier donné de biens et services qui aurait coûté 105,40 la même année en Suisse



Différence taux de change du marché vs PPA

- PPA non égales à des taux de change d’équilibre- PPA évaluées au prix du marché intérieur- Influence des flux financiers



Comparer les niveaux de prix

- Nouvel indicateur- Rapport entre les PPA et le taux de change- Cas d’un indicateur unitaire- Cas d’un indicateur supérieur à 1- Cas d’un indicateur inférieur à 1

Effet du niveau des prix est marqué dans les pays à bas revenu par habitant (indicateur < 1)



Ceci laisse penser que le niveau des prix y est relativement plus faible

Cela s’explique, en partie, par l’importance des biens et services ne faisant pas l’objet d’échanges internationaux et accessibles

à relativement bas prix sur le marché intérieur



- Corrélation positive entre le niveau des prix et le PIB par habitant- En utilisant les taux de change on risque de sous-estimer le PIB

et le revenu en volume dans des comparaisons internationales- Jusqu’ici on s’est contenté de comparer des PPA en tant que

taux de conversion monétaire à une date donnée- Il serait intéressant aussi de suivre l’évolution des PIB en volume

au fil du temps



La PPA constante et courante



PPA courantes/constantes

Depuis 2001, l‘OCDE publie des statistiques avec PIB par tête en utilisant

-les prix et PPA courants

-les prix et PPA d‘une année de base (95)

Quelles différences, quels buts?



Conseils de l‘OCDE

Utiliser données exprimées aux prix et PPA courants pour des comparaisons entre pays et pour une année particulière

„What is a country‘s position in terms of GDP per capita, given the most recent set of international prices?“



Conseils de l‘OCDE (2)

Utiliser données exprimées aux niveaux de prix et PPA de 1995 pour des comparaisons temporelles

„How has the relative position of a country‘s GDP per capita changed, given its measured growth performance?“



Illustration: exemple numérique

2 pays, 2 ans, 2 biens Pays A:

Année 1: produit 2 vélos et 3 motos aux prix de 5£ (vélo) et 10£ (moto)

Année 2: produit 4 vélos et 6 motos aux prix de 7£ (vélo) et 14£ (moto)

Production physique double, 40% d‘inflation (pondération IPC: 50/50)



Exemple numérique (2)

Pays B:

Année 1: produit 2 vélos et 3 motos aux prix de 6$ (vélo) et 12$ (moto)

Année 2: produit 6 vélos et 9 motos aux prix de 9$ (vélo) et 9$ (moto)

Production physique triple, pas d‘inflation, mais changement dans la structure des prix



PIB réels (t.c. marché)

1£=1$ Année 1 Année 2

Pays A 40 80 (112/1.4)

Pays B 48 135



PIB en utilisant PPA 1(1£=1.17$)

Montre les taux de croissance de la production en volume des pays (A double, B triple)

En $ Année 1 Année 2

Pays A 48 96

Pays B 48 144



PIB en utilisant PPA courantes

Tient compte des changements dans la structure des prix (pays B)

En $ Année 1 Année 2

Pays A 48 96

Pays B 48 135



Conclusions

PPA courantes: comparaisons à un moment donné

PPA constantes: comparaisons temporelles

! Dépendance des résultats du choix de l‘année de base



Indices avec PPA constantes (moyenne=100)

PPA1

Année 1 Année 2

PPA2

Année 1 Année 2

Pays A 100 80 103 83

Pays B 100 120 97 117

-20-20

+20 +20



Portugal 1990-1999

Cet exemple montre que l‘année de base choisi pour la PPA „benchmark“ a une forte influence sur les valeurs prises par l‘indice

l‘OCDE conseille une marge d‘erreur de

5 points (aussi pour prendre en compte les changements méthodologiques)

(source graphique: www.oecd.org)



Tableau



Autres problèmes de data

Les données de l‘OCDE sont révisées ex-post ex.: PIB aux prix et PPA courants

Luxembourg 1996:

- dans l‘édition 1999: 13.2 milliards $

- dans l‘édition 2002: 14.2 m $ +7.5%

Par conséquent, les indices changent aussi (car OCDE=100)



Conséquences pour le chercheur

Au moment où le travail a été écrit, les PIB à PPA constantes n‘étaient pas encore disponibles + révisions des données

Hypothèse de la „cause BNS“ pour le déclin relatif 1993-1996 (tout à fait soutenable en 1999) perd sa validité

(cf. article NZZ)



„article data“: disponible en 99, PPA courantes „new data“: disponible en 02, PPA constantes

-> le déclin relatif a été linéaire et non pas tronqué

105.0

110.0

115.0

120.0

125.0

130.0

135.0

140.0

145.0

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997

new data

article data



Causes de cette stagnation?

Plusieurs éléments, dont

– proposition de la convergence de la croissance des pays

hypothèse de moyen ou de long terme



Comment vérifier cette proposition?

Données: PIB par tête, indices utilisant les niveaux

des prix et PPA de 1995 avec OCDE=100– 1970: 26 pays– 1990: 26 pays

2 régressions– en coupe transversale



eXbaY 19901999 * En cas de convergence, et b < 10a

Y1999= 3.68 + 0.99*X1990 (12.07) (0.12) r2 = 0.87

• Test de Wald pour les coefficients: test de la non-convergence (a=0 et b=1).

• F-stat: proba de 52.85% > 5%, donc on ne rejette pas l'hypothèse de la non-convergence.



Y1999= a + b*X1970 + e

Y1999= 32.3 + 0.71*X1970

(12.07) (0.12) r2 = 0.59

Test de Wald:

F-stat: proba de 4.32% < 5%, donc on rejette l'hypothèse de

la non-convergence.



Un peu d’histoire:

Baumol (1986) plusieurs problèmes:

– échantillonnage ex post vs ex ante

– error-in-data



Chez nous?

Echantillonnage ok

mais... ! error-in-data !

– Données de 1970 extrapolées



Error-in-data problem

Quelles hypothèses violées?

Effets sur les estimations?

Dans quel sens?

Autres conséquences?



H1: les xt sont observées sans erreur H5: cov(xt , t ) = 0

biais du coefficient

r2 diminue t_stat diminuent (dw ok: si séries temporelles, sinon pas de

sens)

Quelles hypothèses violées?



Remède?

Variables instrumentales– variable corrélée avec les xt :cov (xt, zt)0

– indépendante de l ’erreur d ’estimation

2e temps :- régression de xt sur zt. On obtient les valeurs prédites de xt.

Ainsi on purge xt de sa dépendance des t.

- par les MCO on effectue une 2ème régression de yt sur ces valeurs prédites de xt

Méthode des DMC



De la richesse

Définitions et mesures



Définitions de la richesse

L’utilité– U=U(tout ce qui peut influencer notre bonheur)

Utilité = Richesse au sens large du terme

= bien-être



But de l’étude économique

le bien-être des agents

Comprendre les mécanismes de l’horloge mondiale afin d’agir sur



Nécessité de mesurer le bien-être et de pouvoir le comparer

Pour des raisons pratiques, la richesse monétaire est la plus facilement estimable– Malgré tout, on peut en tirer d’autres informations

que la simple satisfaction pécuniaire



Le produit intérieur brut

1. Déflateur approprié (cf. partie précédente)

2. Le lier à la population pour pouvoir le mesurer

3. Mesure conjoncturelle et pas de long terme

4. Valeur des biens et services publics

5. Ne contient pas les biens non-échangeables

6. Ne contient pas les biens non-mesurés

Problèmes:



Le produit intérieur brut par habitant

+ Mesure la quantité de biens et services par habitants

+ Pas de problèmes statistiques majeurs

- Ne tient pas compte de la structure de la population

= PIB / Population



Le produit intérieur brut par employé

+ Mesure la productivité apparente du travail

+ Indépendant de la structure démographique

- Accroissement de la productivité peut-être due à des licenciements qui n’accroissent pas le bien-être. À l’opposé une baisse peut être due à une mesure sociale visant à la réinsertion des chômeurs.

= PIB / # de personnes employées



Le produit intérieur brut par personne en âge de travailler

- Élimine les effets du taux de participation. Quel est l’effet d’une hausse du taux de participation? Moins de chômeurs ou moins de loisirs pour gens qui avaient choisi de ne pas travailler?

= PIB / Population de 16-24 ans



Le produit intérieur brut par heure travaillée

+ Intègre le PIB de la valeur des loisirs qui n’est normalement pas prise en compte puisqu’elle n’est pas échangée.+ Intègre le phénomène de baisse tendancielle des heures travaillées.

- Difficultés statistiques de mesure

En effet, à PIB égal, une diminution des heures travaillées fait augmenter la valeur de l’indice, augmentation allant de pair avec

une augmentation des loisirs.

= PIB / # heures travaillées


J-C. Lambelet & A. Mihailov, 199946Source: OCDE, Perspectives de l’emploi, juillet 2002, série 1999 pour les heures travaillées et

OCDE, Comptes nationaux des pays de l’OCDE, volume 1 2002, p.337, série 1999 pour le GDP par tête PPP

Chiffres GDP per capita, PPP 1999, $

GDP per capita, moyenne=100

Heures travaillés en moyenne, 1999

GDP par heure travaillée

GDP par heure, moyenne=100

NORVÈGE 29025 125 1376 21.09 152

PAYS-BAS 26488 114 1381 19.18 139

DANEMARK 28030 120 1504 18.64 135

ETATS-UNIS 33725 145 1835 18.38 133

SUISSE 28778 124 1568 18.35 133

ALLEMAGNE 24601 106 1482 16.60 120

BELGIQUE 24672 106 1530 16.13 117

IRLANDE 25878 111 1690 15.31 111

ITALIE 23937 103 1622 14.76 107

ISLANDE 27694 119 1885 14.69 106

CANADA 26444 114 1801 14.68 106

FRANCE 23068 99 1590 14.51 105

SUÈDE 23477 101 1625 14.45 104

AUSTRALIE 25619 110 1855 13.81 100

JAPON 24934 107 1821 13.69 99

ROYAUME-UNI 23286 100 1708 13.63 99

FINLANDE 23413 101 1730 13.53 98

NLLE ZÉLANDE 19360 83 1817 10.65 77

ESPAGNE 19045 82 1814 10.50 76

GRÈCE 15798 68 1921 8.22 59

REP. TCHÈQUE 13550 58 2092 6.48 47

CORÉE 13647 59 2474 5.52 40

REP. SLOVAQUE 11148 48 2023 5.51 40

Moyenne 23288 100 1745 13.84 100



Le produit intérieur brut par rapport à la population active

+ Meilleur compromis entre mesure du bien-être et faisabilité statistique. Pour le moment en tout cas…

= PIB / (Personnes travaillant + personnes voulant travailler)



Le produit national brut

+ Intègre le revenu des facteurs ce que ne fait pas le PIB

- Difficile à lier à la population active puisqu’elle aussi composée de travailleurs étrangers

- Il n’est pas certain que les revenus des facteurs soient tous ramenés en Suisse et donc profitent aux ménages suisse



Le PIB vert

+ Mesure le stock de capital naturel dont dispose une économie.

+ Toute utilisation abusive est déduite du PIB.

+ Les coûts de réparation ne sont pas inclus puisqu’ils ne font que réparer les excès du passé.

- Difficulté de mesure évidente. Qu’est-ce qu’une utilisation abusive?

= PIB – utilisation excessive des ressources naturelles – coûts de réparation



Le PIB social

+ Même principe mais on inclut l’égalité sociale ou la confiance dans les institutions.

+ On déduit cette fois les coûts liés au maintien du capital social, comme la justice et la police.

- Difficulté de mesure évidente.



Le HDI

+ Moyenne pondérée du produit national par tête en PPP, de l’espérance de vie à la naissance et d’une mesure de l’accès à l’instruction.

+ Compilé par les Nations-Unies

- Difficulté de baser une action sur des facteurs aussi hétéroclites.

= 1/3(PIB par tête) + 1/3(espérance de vie à la naissance) + 1/3(accès à la formation)



Source: Nations Unies. http://hdr.undp.org/reports/global/2002/en/indicator.

Chiffres HDI

HDIHDI, moyenne=100

NORVÈGE 0.942 103

SUÈDE 0.941 102

CANADA 0.94 102

AUSTRALIE 0.939 102

BELGIQUE 0.939 102

ETATS-UNIS 0.939 102

ISLANDE 0.936 102

PAYS-BAS 0.935 102

JAPON 0.933 102

FINLANDE 0.93 101

FRANCE 0.928 101

ROYAUME-UNI 0.928 101

SUISSE 0.928 101

DANEMARK 0.926 101

ALLEMAGNE 0.925 101

IRLANDE 0.925 101

NLLE ZÉLANDE 0.917 100

ESPAGNE 0.913 99

ITALIE 0.913 99

GRÈCE 0.885 96

CORÉE 0.882 96

REP. TCHÈQUE 0.849 92REP. SLOVAQUE 0.835 91

Moyenne 0.919 100



Arbitrage entre distance au bien-être et précision statistique

Marc Surchat, "Les mesures de la croissance" (version provisoire), Secrétariat d'État à l'économie, analyses et politique

économique, mai 2002



Les Conséquences de la richesse.




Les conséquences évoquées dans l’article sont les suivantes:

– Le paiement d’indemnités sur les fonds en déshérence.

– Une cotisation élevée pour l’entrée dans l’Union Européenne.

– L’accueil important de réfugiés sans « conscience collective ».




Les avantages que cette représentation de la Suisse peut procurer à notre économie.– Tourisme– Production– Générale

Goodwill




Critique des désavantages énoncé dans l’article.– Le paiement d’indemnités sur les fonds en

déshérence.– Une cotisation élevée pour l’entrée dans l’union

européenne.– L’accueil de réfugiés en masse sans que

personne ne le sache.




Effets à l’intérieur pour notre pays (suffisance?)



Is Switzerland really all that rich?

Synthèse et Conclusion

A Note on Switzerland’s Economy

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