Document. L’effet de la guerre sur la croissance économique

Traduction automatique .

HIVER 2020 • CATO JOURNAL

Par Clifford F. Thies et Christopher F. Baum

https://www.cato.org/cato-journal/winter-2020/effect-war-economic-growth#references

Avec l’effondrement de l’Union soviétique, on pensait que les grandes guerres étaient devenues obsolètes ( Mueller 1989 ) et peut-être que les conflits régionaux pourraient être maîtrisés ( Cederman, Gleditsch et Wucherpfennig 2017 ). Mais, alors que le niveau de violence a diminué, le nombre de guerres dans le monde semble avoir atteint un nouvel état stable. 

Un monde qui était autrefois organisé par la rivalité Est-​Ouest est maintenant caractérisé par des conflits ethno‐​religieux, ainsi que par des organisations terroristes et des gangs criminels transnationaux qui apparaissent spontanément.

Pour diverses raisons, les économistes se sont intéressés à enquêter sur les causes et les effets de la guerre et d’autres conflits armés (par exemple, Coyne et Mathers 2011 ).

Cet article utilise une mesure cohérente de ces formes de violence à travers l’espace et le temps pour mener une analyse quantitative rigoureuse de l’effet de la guerre sur la croissance économique.

Histoire récente de la guerre

Comme le montre la figure 1 , de la fin de la Seconde Guerre mondiale au début des années 1990, il y a eu une tendance à la hausse des conflits armés dans le monde. Bon nombre de ces conflits armés étaient des guerres d’indépendance, certains teintés par la lutte entre le communisme et la démocratie qui a caractérisé la période de la guerre froide. Des exemples de telles guerres incluent la guerre d’Indochine française de 1946 à 1954 et la guerre ONU-Corée du Nord de 1950 à 1953.

D’autres guerres de ce type pendant la période de la guerre froide comprennent les invasions soviétiques de la Hongrie en 1956 et de la Tchécoslovaquie en 1968, la révolution roumaine de 1989 et les guerres et autres conflits armés à la suite des dissolutions de l’URSS et de la Yougoslavie. En Asie, l’invasion chinoise du Tibet de 1950, la Révolution culturelle de 1966 à 1976 et les insurrections communistes dans divers pays d’Asie du Sud-Est ont marqué la période de la guerre froide.

En Afrique, l’indépendance n’a été obtenue par de nombreux pays qu’à la suite d’une guerre ou d’une autre résistance violente au maintien de la domination coloniale. En Angola, la guerre d’indépendance a duré de 1961 à 1974. Cette guerre et des guerres similaires au Mozambique et en Guinée‐​Bissau n’ont pris fin qu’à la suite d’un coup d’État militaire au Portugal. Par la suite, une guerre civile a éclaté en Angola qui a duré jusqu’en 2002, les factions engagées dans cette guerre civile étant soutenues par des pays extérieurs du bloc oriental ou occidental. En Algérie, une guerre d’indépendance a duré de 1954 à 1962. Cette guerre a mis fin à la vision de la France de transformer son empire colonial autrefois vaste en tant de départements d’outre-mer. 1 D’autres conflits pendant la période de la guerre froide comprenaient la répression des dissidents par divers régimes non démocratiques et des conflits ethniques.

Après la dissolution de l’Union soviétique, le nombre de guerres en cours a diminué. D’un pic de 49, le nombre est tombé à 24. Depuis lors, le nombre de guerres en cours a fluctué dans les 20. En outre, les types de guerres dominants se sont déplacés vers des conflits liés à des différences ethniques et religieuses. Parmi ceux-ci figurent les guerres civiles, les insurrections et autres violences impliquant le terrorisme islamique radical. Au cours des dernières années, les conflits les plus importants ont impliqué l’Afghanistan, la Colombie, la République démocratique du Congo, l’Irak, le Mexique, le Myanmar, le Nigeria, le Pakistan, la Somalie, le Soudan, la Syrie et le Yémen.

Quantifier la guerre

Jusqu’à récemment, les guerres étaient traitées comme des événements épisodiques. Mais, avec le développement d’ensembles de données détaillant les dates, les belligérants et peut-être aussi l’ampleur de la guerre et d’autres conflits armés, les causes et les conséquences de la guerre ont pu être soumises à une analyse quantitative (par exemple, Auvinen 1997 , Ellingsen et Gleditsch 1997 , Hegre et al. 2001 , Zanger 2000 ).

L’un des premiers ensembles de données de ce type est « Correlates of War » ( Small et Singer 1982 ). Avec cet ensemble de données, les guerres sont traitées comme dichotomiques, le critère de définition étant au moins 1 000 morts au combat sur une période de 12 mois. Cet ensemble de données a été périodiquement mis à jour. Sa quatrième édition couvre la période de 1816 à 2010 ( Sarkees et Wayman 2010 ).

Un deuxième ensemble de données – compilé par le programme de données sur les conflits d’Uppsala (UCDP) et l’Institut de recherche sur la paix d’Oslo (PRIO) – a abaissé le seuil définissant la guerre à 25 morts au combat au cours d’une année. Cet ensemble de données a initialement suivi les guerres en temps réel à partir de 1989. Plus tard, il a été rétrospectivement antidaté à 1946 ( Gleditsch et al. 2002 ). Cet ensemble de données a également été périodiquement mis à jour (par exemple, Harbom, Melander et Wallensteen 2008 ).

Ces deux ensembles de données traitent la guerre comme un événement dichotomique, le premier avec un seuil relativement élevé et le second avec un seuil relativement bas. Ces seuils peuvent avoir des significations très différentes selon les pays selon leur taille. De plus, les progrès dans le traitement médical des soldats blessés ont considérablement réduit le rapport entre les morts au combat et les blessés pour les armées plus avancées. Définir la guerre comme un événement dichotomique selon le nombre de morts au combat devrait être considéré comme problématique.

Un ensemble de données comprenant un jugement sur l’ampleur d’une guerre a été développé par le Center for Systemic Peace ( Marshall et Elzinga‐​Marshall 2017 ), couvrant la période de 1946 à 2017. Les guerres de magnitude 6 et 7 correspondent approximativement aux guerres inclus dans l’ensemble de données Correlates of War, et le moindre, les guerres et autres conflits armés de magnitude 1 à 5 correspondent à peu près aux autres guerres incluses dans l’ensemble de données UCDP-PRIO. Parmi les guerres de magnitude 7 se trouve la guerre américano-vietnamienne de 1964-1973 (du point de vue du Vietnam), et parmi les guerres mineures et autres conflits armés figurent le conflit sectaire en Irlande du Nord de 1969-1994 et l’insurrection au Honduras de 1981. –86. Ces données sont affichées dans la figure 1, avec l’ordre de grandeur allant du plus grand (Magnitude 6 et 7) au moins (Magnitude 1).

De la même source, un ensemble de données sur les coups d’État et autres formes d’instabilité politique est disponible. Outre les changements de gouvernement provoqués par les coups d’État, les changements causés par les assassinats, l’éviction par des forces étrangères, la victoire des forces rebelles et la démission forcée sont inclus. Dans cet article, « coup d’État » inclut tous ces éléments.

Pour commenter brièvement les autres ensembles de données utilisés dans cet article, le PIB par habitant est tiré du projet Maddison ( Bolt et al. 2018 ). Ces données sont le PIB réel par habitant basé sur une enquête internationale commune sur les prix. En conséquence, ces données sont liées entre les pays sur la base du pouvoir d’achat plutôt que sur la base des taux de change. Le projet Maddison poursuit les travaux d’Angus Maddison ( 1995 , 2001 , 2006 ).

L’indice de liberté économique provient du Fraser Institute ( Gwartney, Lawson et Hall 2017 ). L’ensemble de données original couvrait la période de 1975 à 1995 par incréments de cinq ans ( Gwartney, Lawson et Block 1996 ), et a depuis lors été mis à jour chaque année en temps réel. L’indice a récemment été antidaté à 1950, par incréments de cinq ans, par Murphy et Lawson ( 2018 ). Les incréments de cinq ans des parties originales et rétrospectives de cet ensemble de données dictent la périodicité de cette étude. L’indice de liberté économique varie de 1 à 10, où 1 représente aucune liberté économique et 10 une liberté économique maximale. Il s’agit d’un composite de nombreuses mesures sous-jacentes de l’implication du gouvernement dans l’économie.

L’indice de liberté politique provient de Freedom House et est basé sur des échelles de 7 points pour la liberté civile et la liberté politique, où (1,1) est le plus libre et (7,7) le moins libre. L’indice est calculé comme suit : 100*(14 2 la somme des deux échelles)/12.

Le tableau 1 présente quelques statistiques sommaires sur le PIB par habitant, la liberté économique, la guerre et le coup d’État. Notez que les guerres et les coups d’État ne sont pas rares. En ce qui concerne la guerre, 24 % des observations pays‐​année ont une valeur non nulle. Une valeur différente de zéro indique qu’un pays a connu au moins une guerre ou un autre conflit armé au cours des cinq années précédentes. En ce qui concerne les coups d’État, le nombre comparable est de 26 %. Le pourcentage d’observations ayant une entrée différente de zéro pour la guerre ou le coup d’État est de 40. Ces pourcentages élevés incitent à considérer la guerre et le coup d’État dans les études transnationales.

Guerre et PIB par habitant

Alors que les guerres détruisent le capital physique et humain, l’impact de la guerre sur le PIB par habitant n’est pas clair. Cette ambiguïté est fondamentalement due à la façon dont la comptabilité du revenu national traite des meurtres et des destructions pendant la guerre. La production d’armes et de munitions est comptabilisée positivement, tandis que tuer des personnes et détruire des choses n’est pas comptabilisé du tout.

D’une part, la guerre peut augmenter le PIB par habitant en réduisant le chômage et en déplaçant les gens de la formation de la famille et d’autres activités non marchandes vers la production en temps de guerre. 2 D’un autre côté, même si l’on ne tient pas compte de la destruction du capital physique et humain ou de la perte d’activités non marchandes, la guerre peut réduire le PIB par habitant en réduisant la productivité du travail et la productivité totale des facteurs par la destruction du capital physique et humain existant et en réduisant les investissements dans le nouveau capital physique et humain. La guerre peut également réduire le PIB par habitant en réduisant les gains du commerce intérieur et extérieur.

Conceptuellement, le coût total de la guerre comprend trois parties : (1) le coût d’opportunité des ressources utilisées pour poursuivre la guerre, (2) la perte de vies et la destruction du capital physique et humain pendant la guerre, et (3) la réduction de PIB par habitant mesuré pendant et après la guerre. L’objet de cette étude est la troisième partie.

En fait, les résultats empiriques de l’impact de la guerre sur le PIB ont été incohérents. Barro ( 1991 ) constate que les coups d’État et les assassinats dégradent le taux de croissance du PIB par habitant. Barro et Lee ( 1993 ), entre autres, confirment le constat concernant l’instabilité politique, mais constatent que la guerre a un impact insignifiant sur la croissance. Jong‐​A‐​Pin ( 2009 ), dans une revue de la littérature, a constaté que l’instabilité politique affecte la croissance, mais pas la guerre. Même ainsi, Murdoch et Sandler ( 2004 ) constatent que les guerres civiles ont un impact négatif sur le taux de croissance du PIB par habitant.

Une deuxième piste de recherche suggère que la guerre a un impact négatif sur l’économie. Cette ligne de recherche examine la réaction des marchés financiers aux événements de guerre et a commencé par des études des impacts des événements de la guerre civile américaine sur les valeurs monétaires ( Weidenmier 2002 ; Willard, Guinnane et Rosen 1996 ). Cette méthode a été utilisée pour étudier l’impact de la guerre sur une liste croissante d’instruments financiers au cours d’un ensemble de plus en plus diversifié de guerres (par exemple, Burdekin 2006 , Ferguson 2006 , Frey et Waldenstrom 2004 , Pecquet et Thies 2010 , Weidenmier et Oosterlinck 2007). Malheureusement, les impacts des événements de guerre sur les valeurs monétaires et de la dette sont compliqués par les possibilités d’inflation et de répudiation. Les impacts des événements de guerre sur les indices boursiers semblent plus clairement dus à l’impact de la guerre sur l’activité économique réelle. Schneider et Troeger ( 2006 ) trouvent de tels impacts dans leur étude des indices boursiers au cours de trois guerres récentes. La disponibilité d’une mesure de l’ampleur des guerres permet une analyse plus précise.

Analyse économétrique

Le tableau 2 présente les résultats de l’analyse de régression du (logarithme naturel du) PIB par habitant pour tous les principaux pays du monde, observé tous les cinq ans de 1955 à 2015, où toutes les données sont disponibles. Les régressions sont calculées sous forme de modèles de données de panel dynamiques à l’aide de la méthode connue sous le nom de méthode Arellano–Bond ( 1991 ). 3 Cette méthode est bien adaptée aux ensembles de données de panel non équilibrés avec un grand nombre d’unités transversales et un petit nombre d’unités longitudinales. Bien que cette méthode exploite certaines caractéristiques de ces ensembles de données de panel pour gagner en efficacité dans l’estimation des paramètres d’un modèle, il existe des problèmes potentiels qui sont résolus par les statistiques de test.

Parmi les variables explicatives figurent les mesures de guerre et de coup d’État contemporaines, ainsi qu’une ou plusieurs de leurs valeurs décalées. D’autres variables explicatives comprennent la valeur retardée de la variable dépendante (considérée comme corrélée avec l’erreur d’équation lorsqu’elle est différenciée) et des valeurs retardées des indices de liberté économique et politique.

Toutes les versions du modèle indiquent que les guerres de magnitude 7 réduisent considérablement le PIB par habitant, de 16 à 24 %. (Les guerres de moindre ampleur ont des effets moindres.) Les coups d’État ont également un impact systématiquement négatif sur le PIB par habitant, faisant baisser le PIB par habitant de 8 ou 9 % dans les quatre versions du modèle. La somme des effets dynamiques des guerres et des coups d’État est donnée dans le tableau 2 , ainsi que leurs erreurs types et leurs statistiques t. La somme des impacts de la guerre est significative au niveau de 95 % pour toutes les spécifications, tandis que la somme des impacts des coups d’État est significative dans les spécifications 3 et 4.

En ce qui concerne les variables institutionnelles, la liberté économique s’avère avoir un effet significatif et positif sur le PIB par habitant, tandis que la liberté politique n’est pas significative. L’impact positif de la liberté économique sur la croissance économique est un constat commun. La liberté politique a eu des résultats mitigés dans l’analyse de la croissance économique ( Farr, Lord et Wolfenbarger 1998 ; Roll et Talbott 2003 ; Thies 2007 ; Xu et Li 2008 ; une enquête est fournie par Fabro et Aixala 2012 ).

Bien que la méthode Arellano-Bond soit bien adaptée à l’analyse de ce type d’ensemble de données de panel déséquilibré, il existe certains problèmes potentiels. Le petit nombre d’unités longitudinales évite l’utilisation d’effets fixes en raison du biais de Nickell ( 1981 ). Au lieu de spécifier des effets fixes, la méthode d’Arellano-​Bond supprime implicitement l’hétérogénéité non observée par différence première.

Le premier test de pertinence de cette méthode, le test d’Arellano‐​Bond AR(2), examine s’il existe une corrélation sérielle de second ordre dans les résidus par l’unité transversale (dans ce cas, par pays). Le deuxième test de la pertinence de cette méthode, le test J de Hansen ( 1982 ) de suridentification des restrictions, examine la corrélation des résidus avec les instruments générés en interne utilisés pour identifier les variables endogènes du côté droit (dans ce cas, les variables retardées variable dépendante). Les deux tests sont en deçà du niveau de signification standard dans chacune des quatre versions du modèle, ce qui appuie nos conclusions.

Comme pour les recherches antérieures, cet article constate que l’instabilité politique déprime la croissance économique. Contrairement aux recherches antérieures, cet article constate également que la guerre déprime la croissance économique. L’utilisation d’un grand ensemble de données de panel dans lequel les pays sont observés tous les cinq ans de 1955 à 2015 est essentielle à cette dernière conclusion. Dans les régressions non déclarées des moindres carrés ordinaires (MCO), dans n’importe quelle coupe transversale, la guerre n’est qu’une fois ( dans la coupe transversale de 1980) se sont révélées déprimer significativement le PIB par habitant. En revanche, on constate que les coups d’État réduisent considérablement le PIB par habitant sept fois (dans les coupes transversales de 1955, 1975, 1980, 1985, 2000, 2005 et 2010). Ces régressions non déclarées reproduisent essentiellement des recherches antérieures.

Conclusion

Le coût de la guerre est largement masqué par la comptabilité du revenu national, qui ne tient pas compte des pertes de vies humaines et de la destruction du capital physique et humain associées à la guerre. De plus, les ressources consacrées à la guerre sont traitées comme des biens ou des services finaux plutôt que comme des coûts de production. Cet article ne fait aucun ajustement à ces aspects de la comptabilité du revenu national. Il ne considère que l’impact de la guerre sur le PIB par habitant tel que mesuré. Il remet en question l’hypothèse de beaucoup selon laquelle la guerre est bonne pour les affaires, vraisemblablement sur la base que la guerre augmente l’emploi et la production.

Une mesure minutieuse de la guerre dans le contexte d’un grand ensemble de données indique que la guerre n’est pas bonne pour les affaires. En plus des pertes de vies et de la destruction du capital physique et humain ignorées par la comptabilité du revenu national, et du mauvais traitement du coût de la guerre comme une valeur positive par la comptabilité du revenu national, la guerre a tendance à réduire le PIB par habitant tel qu’il est mesuré. Les pays qui souffrent de la guerre sous-performent en termes de production et sous-performent également en termes de consommation. Le PIB par habitant chute en raison de la baisse de la productivité du travail et de la productivité totale des facteurs, probablement en raison de la destruction du capital physique et humain existant, du manque d’investissement dans le nouveau capital physique et humain et de la réduction des gains du commerce intérieur et extérieur.

La guerre et les autres formes de conflits armés devraient être considérées comme un obstacle majeur au développement économique des pays à faible revenu, dont beaucoup sont en proie à des conflits ethniques et religieux. Parmi les options politiques figurent la protection de l’autonomie morale au niveau individuel dans les sociétés pluralistes et la décentralisation du gouvernement. La décentralisation peut ne pas atteindre la pleine souveraineté comme dans le cas de la région autonome de Bangsamoro aux Philippines, ainsi que de nouveaux pays totalement souverains comme dans le cas du Timor‐​Leste ( Roeder 2018). Des accords fédéraux, régionaux et mondiaux peuvent garantir les avantages de la spécialisation et du commerce ; les économies d’échelle, les flux de main-d’œuvre et de capitaux; et une concurrence et une innovation robustes, même pour les petites localités. Les processus démocratiques peuvent permettre des changements pacifiques de gouvernement. Les économies de marché peuvent offrir des opportunités significatives aux individus ordinaires et talentueux. Un engagement constructif peut apporter de meilleures options politiques à l’avenir. Mais ce n’est pas parce qu’il n’y a pas de solution politique pour un endroit déchiré par des divisions ethniques et religieuses qu’il y a une solution militaire.

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1 Néanmoins, la France a intégré 10 départements et « collectivités » d’outre-mer à la France, dont les îles de la Martinique et de la Guadeloupe dans la mer des Caraïbes, la Réunion dans l’océan Indien et la Guyane française sur le continent sud-américain.

2 Higgs ( 2006 ) décrit ainsi les hauts niveaux d’emploi et de production pendant la Seconde Guerre mondiale comme une fausse prospérité.

3 Baum ( 2019 ) fait le point sur le développement des modèles dynamiques de données de panel.

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