Hat Arbeitslosikeit den Aufstieg des Nationalsozialismus bewirkt?

1. Hat Arbeitslosikeit den Aufstieg des Nationalsozialismus bewirkt? La montée du National-socialisme a-t-elle été influencée par le chômage?

2. Table de matière • Introduction - rappel historique • Article de Frey & Weck • Article de Falter (critiques de F&W) • Article de Stögbauer (problème de corrélation) • Nouvelle approche (last square dummies variables aproach) • Application aux chiffres de F&W • Conclusion

3. La première guerre mondiale • Défaite allemande, avec pour conséquences le traité de Versailles • Lourdes sanctions militaires et économiques (réparations)

4. 1922-1923Première crise économique • Gros problèmes de chômage et d’inflation • Putsch de novembre 23 – échec • Soutien américain: prêts, libération de la Ruhr • Aux élections de 1928, le NSDAP obtient 2,6% des voix

5. Les deux grands pays les plus touchés sont l’Allemagne et les Etats-Unis Grande crise de 29

6. L’étude de F&W est le premier examen scientifique et statistique de l’idée: • La situation conjoncturelle de l’Allemagne à cette époque là (mesurée par le taux de chômage) a été une des causes principales de la montée du NSDAP.

7. Données de panel Qu’est-ce? • Données en coupe transversale mesurées sur plusieurs périodes. Avantages et inconvénients • + Permet d’obtenir davantage d’observations • + Le lien entre 2 variables est étudié dans plusieurs dimensions, on gagne de l’information. • - Il faut faire un test préalable pour déterminer si les données peuvent être mises ensemble (homogénéité).

8. Test de stabilité du modèle • Dans l’étude de Frey et Weck : test de Fisher • Le test permet de déterminer si les données peuvent être considérées dans leur ensemble : • Qui suit une distribution de Fisher à k+1 et N-2k-2 d.d.l. • Avec URSS = somme des résidus 2 de chacune des régression en coupe transversale • RRSS = somme des résidus 2 de la régression avec toutes les données • Avec 7 et 38 d.d.l. un Fcalc < 2,09 il n’y a pas de rupture entre les données des 4 coupes transversales.

9. Tableau des résultats

10. Résultats de Frey&Weck • En résumé : • Une relation significativement positive entre le chômage et le vote pour le parti national-socialiste • Une relation significativement négative pour les partis au pouvoir • Des doutes quant à la stabilité du modèle...

11. Article de Jürgen Falter « Hat Arbeitslosikeit tatsächlich den Aufstieg des Nationalsozalisumus bewirkt » Ce article est paru en 1985

12. Article de Jürgen Falter Critique: • Error in data • 13 observations par élection • Utilisation des données non-récentes • Pas de pondération • Fausses données • Arbeitslosenquote ≠ taux de chômage • Data pooling

13. Data Pooling - l’analyse de Frey&Weck

14. Deuxième coup d’oeil

15. Deuxième coup d’oeil

16. Article de C. Stögbauer « The Radicalization of the German Electorate: Swinging to the right and the Left at the End of the Weimar Republic» Ce article est paru en 1997 Donc un des articles des plus récents

17. Article de C. Stögbauer • 5 élections • 830 observations (communes électorales) par élection • Variables explicatives: • Revenu (-> autre indicateur économique) • Taux de chômage • Résutat précédent Modèle: Yt=const + a*revenu + b*chômage + c*yt-1

18. Le modèle • NSDAP = 30 + 0.2*X + 0.5*Chomage + 30*dumN8 + 30*dumN9 + 30*dumN10 + 2*nrnd • X = 50 + 5*nrnd • Chômage = 50 – 30*dumtT1-20*dumt2-10*dumt3+2*nrnd => Trend: + 10 chaque année

22. One-way Error Component Regression Model • Yit = α + X’itβ + uit i = 1,...,N t = 1,...,T uit = εi + vit

23. Least squares dummy variables Ls NSDAP c chomage x dumN1 dumN2 dumN3 dumN4 ... dumN12 Perte de degrés de liberté!!!!

28. Passage par la différence Idée Transformer les données en soustrayant à chaque variable la moyenne sur les périodes pour éliminer les effets spécifiques à un Wahlbezirk. Faire une régression entre les différences: ls nsdap(diff) chômage(diff) x(diff)

33. Two-way Error Component Regression Model • Yit = α + X’itβ + uit i = 1,...N t = 1,...,T uit = εi + λt + vit

34. Application à Frey & Weck Calcul appliqué au données La régression :

35. Conséquences pour le modèle • Les variables constantes à travers le temps sont éliminées (F&W avait eu un problème avec ces dernières) • Le modèle permet d’éliminer les facteurs spécifiques à chaque période

36. Les résultats • Influence du chômage = -0.1005 t-stat : -1.26 (non-significatif) Chômage est donc une variable qui n’explique aucunement le résultat des éléctions Ceci est l’inverse des résultats de F&W

37. Résultat II • Influence du taux de participation = 0.76 t-stat : 2.76 (significatif) Ce chiffre semble beaucoup trop élevé

38. MAIS • R2 = 0.16 • Le modèle n’explique donc pas grand chose • Il n’est donc pas possible, avec cette nouvelle méthode, de prouver l’influence du chômage sur le résultat des éléctions

39. L’article de F&W pose quelques problèmes. • Une autre méthode d’estimation se révèlerait meilleure (d’après la simulation). • Mais elles ont été découvertes après. • Malheureusement, nous n’obtenons pas de résultats intéressants avec cette méthode.

40. Qualitativement, on peut dire que sans la Grande Crise, les national-socialistes ne seraient pas arrivés au pouvoir (test d’hypothèse) • Les prévisions de F&W parlent d’un maximum de 23% des voix pour les nazis (au lieu de 43.9%).

41. Hat die Wirtschaftskrise den Aufstieg des Nationalsozialismus bewirkt? • La réponse est clairement oui.

42. Bibliographie: • FREY, WECK, Hat Arbeitslosigkeit den Aufstieg des Nationalsozialismus bewirkt? 1981 • FALTER, LOHNMöLLER, LINK, de RIJKE, Hat Arbeitslosigkeit tatsächlich den Aufstieg des Nationalsozialismus bewirkt? 1985 • STöGBAUER, The radicalization of the German Electorate: Swinginf th the Right and the Left at the End of the Weimar Republic 1997 • www.weimar-voting.de • www.vwl.uni-muenchen.de/ls_komlos/christian.html • BALTAGI, Economic Analysis of Panel Data, 1996 • DORMONT, Introducton à l ’économétrie des données de panel, 1989