L'économie sans tabou

In memoriam: Paul Watzlawick

Paul Watzlawick, l'une des figures de l'école de psychologie de Palo Alto, est mort hier à 86 ans. Je n'y connais pas grand chose, mais j'ai lu  et relu ses deux livres grand public : Faites-vous même votre malheur et Comment réussir à échouer, que je recommande très vivement, brefs, drôles et pas si superficiels que cela. Plusieurs recommandations "utiles", dans le désordre :

1. rechercher toujours une explication unique à "alles was der Fall ist", comme dirait Wittgenstein ;
2. après l'avoir trouvée, comprendre que si les autres ne l'acceptent pas, c'est qu'ils sont vendus aux puissances du mal ;
3. sauter de "la liberté est un bien en soi" à "nul n'est libre s'il ne vit pas selon ce que je considère être le bien" ;
4. ne jamais se contenter du bien, mais chercher toujours le mieux ;
5. chercher en tous événements la confirmation de ses pires craintes et en jouir ouvertement---le "je l'avais bien dit ! ".

La liste n'est pas exhaustive, bien sûr ;  et vous noterez que ce blog est parfaitement exempt de chacune de ces erreurs, puisqu'il recherche systématiquement la perfection (zut, 4 !)

Côté plus superficiel, la différence entre les hommes et les femmes, que PW attribue prudemment à un de ses professeurs : l'homme est une ellipse à deux foyers, l'eros et le logos ; mais chez la femme, ces deux foyers sont confondus, d'où une certaine difficulté de communication. Il me semble que cela tombe sous le coup de 1... mais l'analogie est amusante, quoiqu'à manier avec précaution.  (Ne la racontez pas à une amie qui saurait qu'un cercle est une ellipse dégénérée, par exemple !)

L'école de Palo Alro prônait la "brief therapy" : pas plus de dix sessions, destinées à diagnostiquer le problème, puis le patient se débrouille.  Cela ne marchait pas mal, semble-t-il ; mais bien sûr, PW n'en est pas devenu populaire auprès des psys qui régnaient à l'époque (voir les vieux  films de Woody Allen). Autres temps ; la psychanalyse est tombée bien bas aujourd'hui aux Etats-Unis.

Le Test du Tao

Terence Tao aurait probablement répondu juste aux trois questions du test de "financial literacy". Le New York Times de ce matin le baptise   "Mozart des maths". Il avait appris à lire à 2 ans, était au lycée à 8 ans, et a eu eu son PhD à 20 ans (qu'est-ce qui l'a retenu de l'avoir à 15 ans ?). Ce n'est pas John Stuart Mill, qui cmposait des thèmes grecs à quatre ans, mais tout le monde ne peut pas être économiste.

Ceci dit, il est assez fort, admettons-le. Le Times insiste sur le sujet qui excite le plus le public, les nombres premiers. TT n'a pas démontré la conjecture des nombres premiers jumeaux---qu'il existerait une infinité de paires de nombres premiers n, n+2---mais il a démontré quil existait des progressions arithmétiques de nombres premiers arbitrairement longues : 

quel que soit p, il existe n et k tels que

n, n+k, n+2k, n+3k,....., n+pk

soient tous premiers. Pas mal !

Et il y a le Test que Terence Tao a passé à 8 ans. En hommage à David Hendry, pour qui la devise de l'économètre doit être, "Test, Test, Test!", je l'appellerai le TTT. Un conseil : enfants et parents, ne le regardez pas de trop près... vous risquez un traumatisme.

Le dé en vue bayesienne

Avant que l'on ne me tombe dessus, je tiens à mentionner une autre approche du "problème du dé pipé", qui découle des travaux du Révérend Thomas Bayes. Réduisons le problème à sa plus simple expression : nous sommes supposés savoir (une contrainte technologique sans doute !) que le dé ne peut avoir été pipé que d'une seule facon : il peut tirer un six une fois sur trois, au lieu d'une fois sur six. Imaginons par exemple que nous lancions le dé n fois. Chose surprenante, il montre un six à chaque fois. Que pouvons-nous en déduire ? Par exemple, à partir de quelle valeur de n déciderons-nous que le dé est pipé ?

La statistique "classique" a une réponse très simple : appliquons le test de Neyman-Pearson, bien sûr ! (L'article de Wikipedia mélange honteusement perspective bayesienne et perspective classique, en trois lignes...). Si le dé est pipé, la probabilité quíl tire à chaque fois un six est 1/(3^n) ; c'est 1/(6^n) s'il n'est pas pipé. Le "ratio de vraisemblance" est simplement le rapport de ces deux nombres, soit 2^n. C'est donc 2 si n=1, 4 si n=2...1 024 si n=10. "Et alors, j'en fais quoi ?" Pazienza... Supposons par exemple que je n'ai lancé le dé que deux fois. Avec n=2, il y a trois possibilités : zéro, un ou deux six. Chacune de ces possibilités a un ratio de vraisemblance ; c'est

• 16/25 pour zéro six
• 8/5 pour un six
• 4 pour deux six (4=2^2, ouf !).

(Si je lance le dé n fois et je tire m six, le ratio est 2^(2n-m)/5^(n-m)).

A l'évidence, plus je tire de six et moins j'aurai confiance dans l'hypothèse que le dé n'est pas pipé : le fait que le ratio de vraisemblance augmente (exponentiellement dans ce cas) le montre. Neyman et Pearson ont montré que  si seules deux hypothèses simples sont envisageables, comme ici, le "meilleur" test possible consiste à rejeter l'hypothèse du dé non pipé si le ratio de vraisemblance est assez grand. Ici, c'est on ne peut plus simple : si je tire "trop souvent" six, je rejette. Mais cela ne me dit toujours pas ce que "trop souvent" veut dire...

Vediamo un po. Si le dé n'est pas pipé, en le lancant deux fois j'obtiendrai deux six avec probabilité 1/36 (1/6 au carré), zéro six avec probabilité 25/36 (5/6 au carré), et un six avec la probabilité qui reste, soit 5/18. La solution classique au problème de test est la suivante : mon objectif, comme dans les tests présenté hier, est de limiter le risque de rejeter l'hypothèse de non-pipage à une probabilité 0,05 quand elle est en fait juste. Comment obtenir ce 0,05 ? Facile : je prends le cas où j'ai tiré deux six (probabilité 1/36), et je complète avec 0,08 fois le cas où j'ai tiré un six. Pourquoi 0,08 ? Tout simplement parce que

    1/36+0,08*5/18=1,8/36=0,05 !

"Mais 0,08 de "un six", kesaco ?" Tout simplement ceci : je lance le dé deux fois, et

• si j'ai deux six, je décide que le dé est pipé ;
• si je n'en ai qu'un, je tire au hasard un nombre entier entre 1 et 100 (avec un mécanisme non pipé...) ; s'il est inférieur ou égal à 8, je décide que le dé est pipé ;
• si je n'ai qu'un six et le nombre tiré est supérieur à 8, ou si je n'ai tiré aucun six, je reste méfiant mais je n'ai pas de preuve sérieuse que le dé soit pipé.

Quid si n=10, au fait, expérience tout de même plus raisonnable ? Il faut faire un peu plus de calculs, mais les choses sont encore assez simples. Si le dé n'est pas pipé, on tirera :

• zéro six avec probabilité 0,162 ;
• un six avec probabilité 0,323 ;
• deux six avec probabilité 0,291 ;
• trois six avec probabilité 0,155 ;
• quatre six avec probabilité 0,054...

Il n'est pas nécessaire d'aller plus loin, puisque nous sommes arrivés à une probabilité totale de 0,985. Le   test sera le suivant :

• si je tire au moins cinq six, je rejette l'hypothèse que le dé est pipé ;
• si j'en tire quatre, je tire un entier entre 1 et 100 et je rejette cette hypothèse si cet entier est supérieur à 36 ;
• dans tous les autres cas, je reste  aux aguets.

Tout ceci est bien gentil, nous dirait le Révérend Bayes ; mais c'est aussi un peu absurde. Il est très possible que le dé appartienne à la personne qui vient de parier avec moi qu'il pouvait tirer des six une fois sur trois. Dans ce cas, je me méfierai a priori. Peut-être  serais-je prêt à parier, par exemple à deux contre un, que le dé est pipé. Bayes dirait que j'accorde a priori une probabilité de 1/3 (deux contre un, c'est un tiers, si si) à l'hypothèse que le dé n'est pas pipé. A chaque lancer du dé, le tirage d'un six me conduira à réviser cette probabilité à la hausse (et naturellement, à la baisse si  le dé ne tombe pas sur un six). On peut facilement calculer la suite des probabilités de non-pipage si on tire consécutivement des six, en appliquant le théorème de Bayes, of course. Si je pense que la probabilité de non-pipage est p, alors un nouveau six me conduira à la réviser en

• p'=(p/6)/(p/6+(1-p)/3)=p/(2-p).

Voici la suite obtenue quand on ne tire que des six :

• a priori : 0,33
• après que le premier tirage a été un six : 0,2
• après deux six : 0,11
• après trois six : 0,06
• après quatre six : 0,03...

Si par exemple j'ai décidé de ne lancer le dé que trois fois, alors le fait d'avoir obtenu trois six me conduit à réviser mon évaluation des chances que le dé soit pipé (à 8 contre un). Si je tiens à conserver le seuil arbitraire mais conventionnel de 0,05, ce n'est pas assez pour me conduire à rejeter l'hypothèse que le dé est pipé ; en revanche, si j'avais décidé de lancer le dé quatre fois, obtenir quatre six me convaincra que le dé est pipé.

Ces deux approches ont l'air assez différentes : dans cet exemple, une expérience avec n=2 me permet de construire un test "classique", mais pas un test bayesien (pas avec un seuil de 5%, en tout cas). Quid si j'avais adopté un a priori "laplacien", en attribuant une probabilité égale à toutes les possibilités ? Dans ce cas, je serai parti d'une probabilité de p=1/2 ; après le premier six, j'aurais révisé cette probabilité à 1/3, puis à 1/5 après le deuxième,    1/9 après le troisième, 1/17 après le quatrième... vous vérifierez facilement que je retombe sur la même suite de probabilités qu'en partant de p=1/3, mais avec un coup de retard.  En statistique bayesienne, un a priori plus informatif (1/3 plutôt que 1/2) permet de tirer des déductions d'un plus petit nombre d'observations. Entre des mains malhonnêtes, c'est évidemment une tentation de trucage... mais d'un autre côté, pourquoi négliger les précieuses informations dont nous pouvons disposer a priori ?  Les modèles de la théorie économique ne font rien d'autre, puisqu'ils mettent en présence des agents dont les expériences passées (ou simplement un système de croyances subjectives) leur ont donné des a priori qu'ils révisent au vu des informations qui leur arrivent en permanence. Le débat, qui a parfois pris des airs de mini-guerre de religion,  n'est pas tranché ; mais de plus en plus d''economètres sont convaincus que   le choix entre ces deux approches doit se faire en fonction d'arguments pragmatiques---et l'accroissement des capacités des ordinateurs a beaucoup contribué à diffuser l'approche bayesienne. 

Les gars et les filles

En discutant de manière très "ouverte" des raisons qui feraient que les femmes ont moins de succès que les hommes dans la recherche scientifique, Larry Summers a déclenché une tempête qui a contribué à sa chute---d'économiste réputé à Secrétaire au Trésor américain à président de Harvard à paria (relatif) du système. (Il est probable qu'en fait, cette mini-tempête a permis à Harvard de liquider  des problèmes bien plus épineux qui risquaient de lui coûter très cher si Summers restait aux commandes ; mais c'est une autre histoire).

Maintenant que les choses se sont calmées, les statisticiens, gens toujours un peu rabat-joie dans leur manie de vouloir en revenir aux données, nous livrent des mesures intéressantes. Oublions la question de la parité  parmi les senior faculty de Harvard, qui sont après tout un nanocosme. Il  reste que les rapports officiels sur le système éducatif, ici comme ailleurs, rappellent régulièrement que les garçons réussissent "significativement" mieux que les filles dans les sciences.

Ah, ce terme de "significatif"... il est aussi vieux que la statistique moderne ; mais c'est l'un des pires choix de terminologie de l'histoire des sciences.  Lorsque les statisticiens d'un ministère de l'éducation parlent d'une différence "significative" comme ci-dessus, ils constatent simplement que

1. en moyenne, les garcons ont une meilleure note en sciences que les filles (cela ne prête guère à contestation---il suffit d'effectuer une simple moyenne des notes obtenues) ;
2. la différence entre les deux moyennes  est suffisamment élevée pour qu'on ne puisse pas l'expliquer par des fluctuations statistiques.

Le 2e alinéa mérite un commentaire.  Si par exemple je veux  savoir si un dé  est pipé pour tirer plus de six, je peux le lancer 60 fois et compter le nombre de six obtenu. A priori, je m'attendrai à en avoir 10. Si j'observe 30 fois un six, je concluerai naturellement que le dé est pipé ; mais quid si j'observe 11 six, ou 12 ? C'est à cette question que la "significativité statistique" veut répondre. Des calculs élémentaires montrent que si le dé n'est pas pipé,  en le lancant 60 fois j'obtiendrai exactement 10 six avec une probabilité d'environ 0,137 (soit une chance sur sept). Mais j'ai aussi une probabilité très proche (0,134) d'en obtenir 11, ou d'en tirer 12 (avec probabilité 0,102)...ceci suggère que tirer 12 six n'est pas une indication suffisante que le dé est pipé.

Comment faire ? Dans les années 20, le grand statisticien Ronald Fisher a proposé que l'on décide que le dé est pipé si l'on obtient un nombre de six plus élevé qu'une "valeur critique". Ladite valeur est, par définition conventionnelle, telle qu'un dé non pipé ne pourrait obtenir ce nombre de six ou plus qu'avec une probabilité de 0,05. Dans cet exemple, je "rejetterai l'hypothèse que le dé est non pipé"  (c'est le jargon...)  si j'obtiens au moins 15 six.

Quel rapport avec les garcons et les filles ? Si je tire 15 fois un six, je déduirai que le dé a une probabilité "significativement supérieure à  un sixième" de produire un six. Mais supposons que je lance 6 000 fois le dé ; alors les déviations de la moyenne attendue de 1 000 six (si le dé est non pipé)  deviennent proportionnellement plus faibles. Pour être précis : comme je dispose de 100 fois plus d'observations, les déviations probables deviennent 10 fois plus petites (10 est la racine carrée de 100). Résultat des courses : cette fois ma valeur critique sera de 1 048,  ce qui est bien plus proche (proportionnellement) des 1 000 six attendus.  Plus on a d'observations, et plus il est facile de rejeter une hypothèse, c'est-à-dire de trouver un résultat statistiquement significatif.  Mais que se passe-t-il si je veux "estimer" la probabilité d'obtenir un six au vu des tirages ? Si le dé était non pipé, cette probabilité serait de 1/6=0,167.  Quand je n'avais que 60 tirages, je déclarais le dé significativement pipé si j'avais obtenu au moins 15 six ; mais alors ma probabilité estimée de tirer un six était de 15/60=0,25, ce qui signale effectivement un pipage non négligeable. Avec 6 000 tirages, je peux juger le pipage significatif avec 1 048 six, alors même que la probabilité de six serait alors de 1 048/6 000=0,175...soit un pipage finalement très discret.

Les statisticiens des ministères de l'éducation moyennent les notes de centaines de milliers d'élèves ; ils essaient de prendre en compte les différences entre eux (qualité des établissements, diplômes des parents...) mais même ainsi, ils trouvent nécessairement des différences statistiquement significatives là où la différence entre un garcon moyen et une fille moyenne est en fait très faible.  C'est la raison pour laquelle il est bien préférable de calculer une distance entre les performances moyennes des filles et des garcons, divisée par la variabilité des performances dans la population. Appelons cet indice d. Il s'avère---je tire les chiffres d'un article récent de Hyde et Linn dans Science---que d est très faible en ce qui concerne les performances en sciences : de l'ordre de 0,1 à 0,2 selon les études. Autrement dit, la différence entre le garcon moyen et la fille moyenne est environ 15% de la variabilité moyenne dans la population. Si cela vous paraît encore important, voici deux faits supplémentaires :

• les garcons sont-ils plus agressifs que les filles ? Oui---avec un d proche de 0,5. Mais même ainsi, 40% des filles sont plus agressives que le garcon moyen....pour les sciences, le chiffre correspondant serait de 48% environ.
• la différence entre les garcons américains et les garcons japonais (ou les filles japonaises, à peu de choses près) en sciences est de...d=1,4, ce qui relativise fortement la différence garcon-fille.

Ce dernier fait est particulièrement intéressant pour un économiste. In fine, la question centrale est celle de la gestion des moyens : quelle est la manière la plus efficace d'allouer les dépenses pour améliorer les performances des filles américaines en sciences ? Visiblement, il faut les envoyer au Japon...ou s'inspirer de l'enseignement des sciences dans les lycées japonais.

Le(s) gêne(s) de la douleur

Joli titre, non ? Eluard avait déja essayé "Capitale de la douleur". Mais cette fois c'est du sérieux : "COMT val¹⁵⁸met Genotype Affects µ-Opioid Neurotransmitter Responses to a Pain Stressor", nous dit Science ! Je résume. On sait depuis longtemps que seuls 10% environ des grands blessés deviennent sujets à une douleur chronique, et que le syndrôme des membres manquants n'affecte que certains des amputés. Des expériences sur des rats montrent aussi que la sensibilité à la douleur est héréditaire ; et on connaît des maladies héréditaires comme l'erythromélalgie (pas de questions, SVP), qui se traduisent par une hypersensibilité aux variations de température.

Aujourd'hui, il y a plusieurs candidats au titre de "gêne de la douleur" : COMT, mais aussi GCH1 (now aint' you glad you asked?) La douleur a une fonction importante : nous prévenir que certains actes sont à éviter, et nous avertir qu'il vaut mieux retirer son doigt de la flamme avant que les choses ne se gâtent. Mais la nature est allée un peu loin. Comme l'écrit Hume dans les Dialogues concernant la religion naturelle, il aurait suffi de nous placer en permanence dans un océan de plaisir et de nous ramener un peu à la réalité de temps en temps...les incitations seraient les mêmes. (Soit dit en passant, ceci s'applique aussi aux mesures anti-pollution : il n'y a que les variations qui comptent en ce domaine, pas le niveau absolu). Peut-être y arriverons-nous un jour !

..et un conseil aux scientifiques débutants

(C'est ma tournée...) autre site recensé par Science, le blog Junk Charts.  C'est comme partout : l'abaissement des barrières à l'entrée a des effets ambigus sur la gamme de qualité offerte sur le marché. Aux temps reculés où les ordinateurs de base n'avaient pas d'écran graphique, on hésitait beaucoup avant de demander à un spécialiste de fabriquer un graphique. Lorsque les tableurs ont commencé à offrir une très large palette de graphiques multicolorés à un coût de fabrication dérisoire, les vannes se sont ouvertes et toutes sortes de maniaques s'en sont donnés à coeur joie.

Ce n'est pas récent, et il y a déjà longtemps qu'Edward Tufte a magistralement  dénoncé ces gens. Et il n'y a pas que  les tableurs : les traitements de texte qui vous incitent à créer des effets spéciaux, ou Powerpoint qui réduit tout discours à une suite de transparents énumérant de trois à cinq points-force... (exemple connu : le discours de Lincoln à Gettysburgh). Mais la leçon n'a pas été bien comprise, et la tentation d'enfouir un discours confus sous un graphique abscons demeure.

NB: c'est aujourd'hui le FMI qui en prend pour son grade sur ce blog, n'y voyez aucune mauvaise intention...

Un nouveau conseil aux parents

Si vous voulez intéresser vos enfants à la science, il y a des matériaux extraordinaires sur le Web. Science en mentionne plusieurs dans ses pages "Netwatch". Voyez par exemple Life Through Time, les très belles photos (avec commentaires optionnels) de l'évolution de la vie sur Terre prises par Frans Lanting. C'est un peu New Age, on aime ou on n'aime pas l'accompagnement musical (Philip Glass), mais c'est superbe.

La fabrication des experts

Depuis que je tiens ce blog, de nombreux parents m'écrivent pour me demander comment ils peuvent faire de leurs rejetons de futurs bons économistes.Grâce à Scientific American (voir par exemple cet article), je tiens la réponse : il faut qu'ils commencent jeunes, il faut les mettre en concurrence très tôt, et de préférence avec des enfants moins doués ou moins bien entraînés. Caveat: cet ensemble de trois conditions n'est pas suffisant, et aucune d'elles n'est probablement nécessaire---et si vous jugez cette réponse un peu dilatoire, vous devriez probablement diriger vos enfants vers une science plus simple, comme la physique des particules.

Ces principes découlent de l'observation de plusieurs catégories d'"experts", et notamment les grands joueurs d'échecs. A les voir explorer les conséquences d'une position donnée, parfois en partie simultanée, on peut imaginer que leurs capacités d'analyse dépassent l'entendement. En fait, il semble que ce type de réussite très spécialisée soit surtout, comme toujours, le résultat de 95% de transpiration : l'examen répétée de positions classiques à un jeune âge permet d'apprendre une grammaire de base ; cet avantage permet de gagner de petits tournois et donc  soutient la motivation de l'enfant ; et il autorise également le "chunking". Prenons la phrase courante qui suit :

Quand il eut passé le pont, les vampires vinrent à sa rencontre.

Elle est très facile à mémoriser, essayez ; mais vous auriez plus de mal si elle était dans l'original transylvanien, pas parce que le contenu en serait plus complexe, mais simplement parce que la grammaire de base vous ferait défaut. (Un souvenir personnel cuisant : j'ai ainsi eu du mal à mémoriser  un autre texte d'emploi courant, la fameuse Chanson des Eléphants :

Patali dirapata
Cromda cromda ripalo
Pata pata ko ko ko. )

De même, un bon joueur d'échecs mémorise une position beaucoup plus facilement qu'un joueur médiocre, mais seulement si cette position est proche d'une position courante dans les parties d'échecs ; son avantage est bien moindre pour des positions légales mais arbitraires.

Grammaire + enthousiasme : c'est aussi la raison pour laquelle les joueurs de football professionnels se recrutent souvent parmi les bébés nés au premier trimestre. Ils ont ainsi eu l'avantage de commencer le football un peu plus développés physiquement, d'où une réussite (et un monopole de la balle) qui ont eu un effet cumulatif dans la suite de leur apprentissage.

Tout ceci ne remet pas en cause le fait que les très grands joueurs d'échecs (ou footballeurs, ou peut-être économistes) sont très doués. Mais il semble que dans de nombreux cas, les trois facteurs cités plus haut jouent un rôle très important.Exercice d'application : les soeurs Williams...

Le pire est moins pire... et le meilleur moins bon

Le Groupement International sur le Changement Climatique (IPCC en anglais) prépare actuellement un nouveau rapport. Certaines de ses conclusions ont déja fuité, comme le montre cet article. L'accroche en est curieuse :

THE world's top climate scientists have cut their worst-case forecast for global warming over the next 100 years.

Donc le pire est moins pire, ouf. Etonnante façon de présenter les choses ! A mesure que la science progresse (sur la connaissance des faits comme sur leur interprétation et la qualité des modèles de prévision, sans parler des capacités de calcul), l'incertitude se réduit, évidemment. Le rapport précédent s'en tenait prudemment à une marge d'élévation de la température moyenne de la surface terrestre de 1,4 à 5,8 degrés ; on est maintenant dans une plage plus réduite, entre 2 degrés et 4,5 degrés. Donc tout va mieux...ou plus mal, selon qu'on regarde la borne inférieure en hausse, ou la borne supérieure en baisse. L'article l'explique d'ailleurs ; mais beaucoup de lecteurs n'auront retenu que le titre, et resteront d'accord avec le premier ministre John Howard :

"I accept that climate change is a challenge," the Prime Minister said. "I accept the broad theory about global warming. I am sceptical about a lot of the more gloomy predictions."

Une élévation de 2 degrés, c'est déjà une "gloomy prediction"... parlons de la France, pour changer : selon la plupart des projections, l'Europe de l'Ouest devrait connaître une élévation de température à peu près double de la projection mondiale, disons 4 degrés. 4 degrés en plus l'hiver, oui, mais aussi l'été... vous pouvez jouer avec les modèles de l'IMFREX pour voir ce que cela donne sur les précipitations, par exemple, ce n'est pas triste.

Pour conclure, voici  mes prévisions pour la croissance française en 2007 : entre -2% et +6%. Je promets de les raffiner bientôt ; à vous de décider  alors si le pire sera devenu moins pire ou le meilleur moins bon.

De mortis causis

Hmm... mon latin fout le camp. Ceci étant, et pour la Saint Bernard (bonne fête à tous les Bernards), j'ai choisi de vous entretenir des déterminants de la mortalité. C'est le titre d'un article (NBER 11963)  de David Cutler (Harvard), Angus Deaton et Adriana Lleras-Muney (de Princeton)---CDLM, pour simplifier. Pourquoi meurt-on ? autre excellente question, sur laquelle les évolutionnistes disent des choses passionnantes ; mais ce n'est pas mon sujet.

 

Les faits sont bien connus, au moins dans leurs grandes lignes. Après avoir assez largement stagné jusqu'au XVIIIe siècle, la médecine a fait des progrès rapides ; parallèlement, la croissance économique a créé les conditions d'une meilleure alimentation, d'une hygiène bien supérieure, et nous a également  permis de dégager un surplus économique sur lequel nous finançons des dépenses de santé très accrues---10% du PIB en gros pour les pays riches. Où est l'oeuf, où est la poule ? Faut-il imputer l'amélioration de notre longévité et de notre santé à des progrès autonomes de la médecine, qui auraient en retour permis à une main d'oeuvre plus robuste de lancer le démarrage économique ? Ou doit-on penser que sans la croissance économique qui a créé un marché solvable, la recherche médicale aurait continué...à ne rien trouver d'utile ou presque ?

 

Cela ressemble un peu à une question du grand oral de l'Ena---on sait que la réponse est toujours "les deux, mon capitaine", au phrasé près. Mais il faut essayer de creuser, en l'occurrence : les enjeux sont trop importants. Kevin Murphy et Robert Topel, de Chicago, ont essayé d'assigner une valeur monétaire à l'augmentation  de la "longévité saine" aux Etats-Unis entre 1900 et 2000.  Et la réponse est... 1 200 000  dollars. Que signifie ce chiffre ? Tout simplement que compte tenu des sommes que les américains sont prêts à payer ces temps-ci pour se garder en bonne santé, une extrapolation un peu sophistiquée suggère que c'est le "cadeau" dont ils ont bénéficié en étant nés trente ans plus tard dans un monde qui vieillit plus tard et mieux. Ce n'est pas rien ; pour dire les choses autrement, la valeur des améliorations en ce domaine est de 3 mille milliards de dollars chaque année, et pour les Américains seulement. Un tiers de  cette somme colossale bénéficie à des Américains pas encore nés ; mais pour chacun des autres, c'est une prime de fin d'année de 7 000 dollars environ.  Cette prime a bien sûr un coût : celui des dépenses de recherche et de soin (au moins celles qui n'engendrent pas de revenus). Mais comme le disent Murphy et Topel, il paraît difficile de contester que la recherche médicale a un taux de rendement social très élevé. Ils citent l'exemple d'un programme de recherche (hypothétique) de 100 milliards de dollars qui viserait à réduire de 1% le taux de mortalité lié au cancer. Avant de lire leur papier, je pense que la plupart d'entre vous aurait jugé comme moi que "c'est trop cher", même avec une chance sur deux de réussite. Erreur : d'après les simulations de Murphy et Topel, un tel programme serait socialement rentable même s'il avait trois chances sur quatre d'échouer totalement.

 

Il est bon, pour commencer, de regarder les chiffres de plus près. CDLM nous rappellent que si l'espérance de vie à la naissance s'est accrue dans les pays les plus riches avant 1700, elle l'a fait à un rythme glacial : elle est passée de peut-être 25 ans (l'Etat-Civil était assez imprécis à l'époque) à 37 ans en Angleterre. Les turbulences de la Révolution Industrielle aidant, elle n'y était encore que de 41 ans en 1870. Si elle est aujourd'hui de 77 ans, elle n'a passé la barre du demi-siècle qu'à la Belle Epoque !

 

Bien sûr, une forte part de l'augmentation de l'espérance de vie à la naissance dans les pays riches est liée à la réduction de la mortalité infantile : les maladies infectieuses, qui s'attaquent particulièrement aux jeunes enfants, étaient responsables de la moitié des morts au milieu du XIXe siècle---moins de 5% aujourd'hui.  Un petit américain avait une chance sur cinq de mourir avant son premier anniversaire en 1900 ; aujourd'hui, il a quatre chances sur cinq de fêter son soixantième universaire. Mais l'espérance de vie à cinquante ans a aussi nettement augmenté,  en passant de 20ans à 30 ans---même si les progrès ont surtout eu lieu après 1970.  Prenons un couple dont les deux membres ont 65 ans en 2006 : l'homme a une chance sur deux d'atteindre 82 ans, la femme une chance sur deux d'arriver à 88 ans ; et il y a une chance sur deux qu'un des deux arrive à 92 ans ! Ce sont des âges qui paraissaient extraordinaires il y a encore peu de temps. Oeppen et Vaupel, dans un article provocateur, ont publié un graphique qui montre que l'augmentation de l'espérance de vie ne ralentit pas---contrairement à  toutes les prévisions. C'est la nouvelle tour de Babel : à trois mois de plus par an, usque non ascendamus ?

Les Américains ont aussi beaucoup changé physiquement, et pas qu'en bien : le prix Nobel Robert Fogel a étudié en long et en large l'évolution de leurs paramètres physiques, notamment grâce aux données que l'US Army a conservée sur les anciens combattants de la Guerre de Sécession. Ils étaient petits (10 cm de moins qu'aujourd'hui), mais plutôt mieux proportionnés : avec un indice de masse corporelle de 23, ils étaient bien placés sur le mont Waaler---avec 28 aujourd'hui, ils en ont largement dépassé le sommet !  Mais surtout, à 60 ans ils étaient déjà vieux et souffraient de graves maladies. Cela ne les empêchait pas de travailler : la plupart mouraient avant leur retraite, et ceux qui la prenaient attendaient d'avoir 85 ans en moyenne. On imagine leur lot de souffrances.

 

Le paysage est à peu près le même dans tous les pays riches---jusqu'à l'obésité qui se diffuse, notamment en Italie disait la journaliste de la RAI hier. C'est maintenant dans les pays pauvres que se situe le front. Ils ont largement profité des progrès, au  moins pour ceux où le Sida ne commet pas les ravages qu'on connaît en Afrique australe. En fait, et à cette réserve majeure près, ils ont plus profité de ces améliorations que les pays riches, dans la mesure où ils partaient de bien plus bas. Une illustration : le Chinois moyen d'aujourd'hui a le pouvoir d'achat d'un Américain de 1900, mais son espérance de vie de 1970. Les inégalités de longévité se sont réduites beaucoup plus rapidement que les inégalités de revenu. Ceci dit, les différences restent importantes. Pour dire les choses brutalement, ce sont les vieux qui meurent dans les pays riches : trois quarts des décès ont lieu après 60 ans, et seul un mort sur cent est un enfant. Dans les pays pauvres, un mort sur trois est un enfant, soit autant que les plus de 60 ans. Les riches meurent de maladies cardiovasculaires (deux sur cinq) et du cancer (un sur quatre) ; les trois quarts des pauvres meurent d'autres affections, très diverses. Les différences d'espérance de vie sont criantes (voir le graphique ci-dessous ) ; comment peut-on les réduire ?

 

Malheureusement, on a plus de résultats négatifs que de certitudes en ce domaine. La vaccination généralisée, par exemple, n'a  peut-être pas eu l'énorme impact supposé---à l'exception de la polio.  Il est possible, voire probable, que l'amélioration de l'état de santé et de l'alimentation des femmes enceintes profite à leurs enfants, peut-être même lorsque ceux-ci seront âgés, dans vingt ou quarante ans. Mon collègue Doug Almond  a ainsi montré que les enfants in utero pendant les quelques mois où la grippe espagnole a frappé les Etats-Unis en 1918-1919 avaient un état de santé nettement moins bons (et des salaires plus faibles) que ceux qui ont eu l'intelligence d'être conçus à une date légèrement différente.

 

CDLM pensent que la causalité la plus nette va  de l'éducation vers le niveau de santé puis vers le revenu : les populations mieux éduquées veillent mieux à leur santé, sont plus demandeuses de soins ; et étant en meilleure santé, elles sont plus à même de travailler efficacement. L'aspect positif, c'est que ce mécanisme est à l'oeuvre dans le monde entier. En contrepartie, il est possible qu'il contribue à accroître le "gradient de santé" qui existe entre  les populations mieux éduquées et les autres, à l'intérieur des pays comme entre eux.

 

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