Gladstone tenait les statistiques pour la forme la plus élaborée du mensonge. Je voudrais nuancer ce jugement sévère à la lumière de quelques évènements très récents, et m’en tenir à une opinion plus modérée : si les statistiques sont une façon de manipuler ceux à qui elles sont destinées, elles peuvent être aussi d’une bonne qualité, mais leur utilité est alors tout à fait réduite, du moins dans le domaine économique.  Dangereuses ou inutiles : vous avez le choix.

Les statistiques les plus dangereuses sont celles qui concernent les données macro-économiques, qui servent de base à la conception des politiques budgétaires, monétaires, industrielles, sociales, etc.

Voici par exemple que l’INSEE vient de sortir un chiffre de 300.000 emplois créés par les 35 heures. Je ne conteste pas cette donnée, je n’ai pas eu le temps de vérifier le détail des calculs. Mais où ont été créés ces 300.000 emplois ?

Pour les trois quarts dans le secteur public, puisque ce sont les administrations et les grandes entreprises publiques qui ont appliqué avec tout le zèle voulu les consignes de Madame Aubry : peu importait le coût, l’essentiel était d’embaucher, pour démontrer qu’il y a un lien entre réduction du temps de travail et création d’emplois. Créer des emplois fictifs n’est pas la même chose que créer de vrais emplois, légitimés par la satisfaction d’un besoin solvable sur un marché. Les 300.000 emplois fictifs, c’est ce qu’on voit, ce qu’on ne voit pas ce sont les centaines de milliers d’emplois qui ont disparu ou n’ont pas été créés à cause des 35 heures, parce que les charges sociales et fiscales ont augmenté : il a bien fallu que le budget « compense » les 35 heures.

Donc, les statistiques ont pour première caractéristique de montrer ce qui se voit, et de cacher ce qui ne se voit pas. Et, comme BASTIAT l’a expliqué, seuls les mauvais économistes s’arrêtent à ce qui se voit.

Voici encore que nous discutons pour savoir si nous sommes « dans un contexte récessif » ou « en récession ». Parce que la définition statistique de la récession implique 2 semestres successifs de croissance nulle ou négative. Mais pourquoi 2, et pas 1, ou pas 3 ? Le choix est purement arbitraire. Arbitraire aussi la mesure de la croissance d’un Produit Intérieur Brut dans lequel figure le Produit non marchand aussi bien que marchand (quand les administrations dépensent davantage, le PIB augmente), et les stocks en cours (les invendus accélèrent la croissance).

Voilà encore des années que nos gouvernements successifs se livrent à un « traitement statistique du chômage » qui consiste à masquer le nombre de chômeurs en écartant systématiquement certaines catégories de demandeurs d’emplois. Après le chômage veut-on mesurer l’inflation ? «  L’indice général des prix à la consommation » n’est pas général et concerne une population statistique limitée, et on a l’habileté quand il le faut de « sortir » du calcul de l’indice les produits dont les prix  augmentent…trop vite (comme les produits pétroliers et les taxes y afférant).

Les statistiques procèdent ainsi davantage de la désinformation que de l’information, ce sont des alibis pour justifier ou critiquer des politiques macro-économiques qui sont elles-mêmes mensongères parce qu’elles laissent croire que l’Etat est capable de maîtriser la conjoncture et d’harmoniser la croissance, alors que les seuls guides de l’action publique sont les perspectives électorales et le renforcement des pouvoirs bureaucratiques.

Et pourtant, direz-vous, le dernier prix Nobel d’Economie a été décerné cette semaine à deux statisticiens : l’Américain Robert ENGLE et le Britannique Clive GRANGER. Nous en venons ici aux choses sérieuses. Que peuvent apporter les raffinements statistiques à la science économique ? Les jurys Nobel ont l’habitude de décerner un prix Nobel sur deux à des chercheurs qui ne sont pas des économistes à proprement parler, mais des « auxiliaires » de l’économie : économètres, cliomètres, mathématiciens de l’économie, comptables et enfin statisticiens. Je ne veux pas diminuer le mérite ni l’intelligence de ces très brillants intellectuels, mais je me demande (comme le faisait déjà Jean Baptiste Say au début du XIX° siècle) si la connaissance économique progresse réellement avec de telles approches.

En économie, le phénomène majeur est l’incertitude « radicale », encore appelée « ignorance ». Certes on peut minimiser la part de l’incertain dans le calcul économique par l’usage de techniques statistiques probabilistes.  Mais cela ne lève en rien l’hypothèque fondamentale : les évènements ne se reproduisent jamais à l’identique et suivant un modèle si perfectionné soit-il, parce qu’il faut compter avec la part inconnue du comportement humain. Une inconnue qui ne se ramène pas à la pure fantaisie, mais qui est faite de l’histoire de chacun de nous, de la subjectivité de nos choix, de la spécificité de nos expériences et des leçons que nous en avons tirées. Dans ces conditions, il vaut mieux essayer d’approfondir les mystères du comportement personnel, de comprendre comment il est infléchi par l’environnement institutionnel, par l’information, par l’éducation, il vaut mieux analyser avec plus de précision le processus de coordination des plans individuels plutôt que de chercher à transformer la science économique en mécanique objective. Robert ENGLES a inventé les ARCH : il mesure la crédibilité et la volatilité des séries statistiques chronologiques. Cela peut certainement rendre service dans quelques problèmes d’analyse historique et de gestion financière. Mais est-il besoin de tant de raffinements pour comprendre : que la réduction du temps de travail ne crée pas des emplois, mais en supprime, que le chômage s’accroît quand on empêche les gens d’entreprendre et de travailler, et que l’on est sur la mauvaise pente quand les prélèvements et les déficits publics ne cessent de s’alourdir ? Nous avons trop de statistiques, et trop de mensonges. Nous avons besoin de vérité.

Jacques GARELLO

Le 13 Octobre 2003

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