Projets Recherche – I. Cadoret

1. Projets Recherche – I. Cadoret Projets liés à la croissance de long terme sur les thématiques : Croissance et dette 2) Croissance et environnement

2. Dette et Croissance • Cadre d’analyse théorique : modèle de croissance à la Solow avec prise • en compte de l’impact de la dette sur l’épargne, le taux d’intérêt et donc sur • l’accumulation du capital • Modèle développé avec Christophe Avec : = déficit primaire par unité de travail efficace Augmenté de la réduction d’épargne induite par les taxes

3. Modèle avec des équilibres multiples : 1) Cas Il existe 2 équilibres avec endettement non nul. 1 point selle et 1 point stable 2) Cas Il existe 2 équilibres, 1 instable et 1 point selle 3) Cas Il existe au moins un équilibre, si il est unique = point selle sinon alternance avec des équilibres instables.

4. Sur le plan empirique – projet avec Christophe et Valérie Monbet • Articles de référence : • 1) Michal Jermanowski (2006) • Empirics of hills, plateau, mountains and plains : a Markov-Switchingapproach • To Growth • Journal of DevelopmentEconomics • L’observation du processus de croissance = la croissance des pays traversent • différents régimes de croissance au cours du temps. Les approches standard • ne sont pas cohérentes avec cette observation. • Objectif = identifier les différents régimes de croissance et les déterminants des • transitions entre eux • Estimation d’un modèle de markov pour caractériser 4 régimes de croissance • différents et les transitions entre eux. Les probabilités de transition sont expliquées • par la qualité des institutions. De meilleures institutions améliorent la croissance • de long terme et favorisent des phases de croissance rapide plus persistantes.

5. 4 régimes de croissance sont distingués : • stable growth regime : économies développées avec une croissance moyenne de 2% à long terme et une faible volatilité • stagnation regime : pas de croissance moyenne à long terme et volatilité plus forte • crisis regime : économies soumises à des chocs • miracle growth : croissance moyenne à long terme de 6% • au cours du temps les économies traversent ces différents états. Les probabilités de transition sont gouvernées par la qualité des institutions et des effets individuels fixes.

6. Il y a S régimes (états) possibles, pour chaque état, la croissance suit un processus AR(P) : est le taux de croissance du pays i à la date t est le régime dans lequel le pays se situe à la date t Les coefficients sont spécifiques aux régimes + un aléa spécifique au régime Les différents régimes correspondent à différentes valeurs moyennes du processus de long terme. Les coefficients AR mesurent la persistence des chocs de croissance dans le régime et mesure la variabilité de ces chocs.

7. Les probabilités de transitions sont supposées suivre un processus de markov La probabilité de distribution en t dépend uniquement de t-1. Par exemple : P12 est La probabilité que cette année l’économie sera dans l’état 2 sachant qu’il était dans l’état 1 l’année précédente. Les probabilités dépendent de variables spécifiques au pays i (Zi) de manière non linéaire

8. 2) Monica Kerekes (2012) • Growth miracles and failures in a markov switching classification model of growth • Journal of Development Economics • distingue 4 régimes de croissance • pour chaque régime les pays sont de manière endogène répartis en 3 clusters : successful growth cluster, moderate successful growth cluster, growth failure. • les pays dont la trajectoire de croissance peuvent être décrits par des probabilités de transition similaires sont regroupés dans les clusters. • les probabilités de transition entre les régimes sont estimées conditionnellement à l’appartenance d’un cluster

9. Le processus de croissance dans chaque régime est également • décrit par un AR(1). • Probabilités de transition : • si dépendent de manière non linéaire de Zi = elles sont le résultat • d’interactions complexes • qualité des institutions = mesure en fin de période + pb d’endogénéité • Solution : classification en cluster avec • Les clusters sont déterminés de manière endogène. • Ils sont expliqués par des variables Zi . • Ils sont utilisés pour identifier les différences entre les processus de croissance.

10. Ces 2 articles = base pour travailler sur les pays de l’OCDE D’un point de vue théorique il peut exister des équilibres multiples en fonction de l’endettement des pays. D’un point de vue empirique il s’agit d’identifier des clusters, d’estimer un modèle bivarié croissance / dette et évaluer les probabilités de transition Données : Ameco : dette depuis 1970 pour 15 pays Question / utilisation de données trimestrielles (29 pays depuis 2000)

11. 2) Environnement et Croissance • A court terme : travail sur la relation empirique = courbe de Kuznets • Courbe en cloche entre les émissions de CO2 par tête et • le PIB par tête. Littérature très vaste. • Approche possible avec un panel dynamique (Chien-Chiang Lee,…2009) • Protocole de Kyoto = 1997 • Kunmazawa, Callaghan (2012) , 177 pays de 1980-2006 = est-ce que le • protocole a eu un impact sur les émissions de dioxine de carbone ? • Test de changement structurel. • Conclusion : baisse des émissions pour les pays industrialisés qui ce • sont engagés dans la réduction des émissions • Projet : travailler sur les pays de l’OCDE pour voir si on observe un effet de cet • accord international et d’analyser les différences entre les pays

13. EMISSIONS DE CO2 (LN CO2 ) EN FONCTION DU PIB (LN PIB) Atcho Djegbe – M1 SE

14. EMISSIONS DE CO2 (LN CO2 ) EN FONCTION DU PIB (LN PIB) Atcho Djegbe – M1 SE

15. A moyen terme • Interactions : Croissance, Energie, Environnement • Données OCDE par pays depuis 60/70 : • consommation d’énergie (BM) • émissions de CO2 (BM) • PIB (PWT) • Analyse des causalités entre les 3 variables avec un VECM. • Changements structurels ? • Enjeux : politique énergétique et environnementale. • Exemple de référence : Tiwari (2011) : « Primary Energy Consumption, CO2 Emissions and Economic Growth : Evidence from India »

16. Vulnérabilité, Croissance et Changements Climatiques • Vulnérabilité = vulnérabilité aux évènements extrêmes • Ward et Shiveley (2011) • Idée : Consommation d’énergie 2 effets opposés • induit plus de croissance ce qui rend moins vulnérables les pays • (meilleures infrastructures,….) • augmente les émissions de CO2 ce qui rend plus vulnérables les pays • (aléas climatiques, santé,…) • Mesure de la vulnérabilité : International Database Disaster = • index compris entre [10,50] = données censurées • le vrai niveau de vulnérabilité est traité comme une variable latente • non observée. • Utilise des données en coupe sur 119 pays. • Variables explicatives : PIB, taux d’épargne, taux de fertilité, taux d’ouverture,… • Les estimations permettent de mesurer l’élasticité de la consommation d’énergie • sur la vulnérabilité.

17. Projet : Construire un panel pour l’indicateur de vulnérabilité pour évaluer l’impact des émissions de CO2 sur cette vulnérabilité Number of disasters that occurred by Country and by Disaster Type (2000-2009)