Leontief et l’articulation entre théorie et observations dans le paradigme économétrique (Leontief and the Articulation Between Theory and Observations in the Econometric Paradigm)

Abstract

French Abstract:Dans l’intervalle des années 1920 aux années 1940, a lieu en économie le « mariage tardif », pour reprendre l’expression de Desrosières (voir supra), entre la théorie et la mesure. Ce mariage passe par le développement et l’articulation de champs disciplinaires parfois nouveaux que sont la modélisation mathématique , la comptabilité nationale, la théorie statistique, ainsi que l’articulation de l’analyse économique avec la théorie des probabilités. L’usage de la théorie statistique en économétrie est sans doute l’élément central du paradigme naissant. En économétrie, le théoricien formule dans un premier temps, à partir de la théorie économique, un modèle mathématique qui, dans un second temps, est confronté aux données par des techniques d’estimation et de tests. Des économistes comme Irving Fisher, Henry Ludwell Moore et Henry Schultz, aux Etats-Unis, Ragnar Frisch ou encore Jan Tinbergen, en Europe, jouent un rôle moteur dans l’émergence du paradigme économétrique. Pour l’analyse macroéconomique, une configuration se met en place, où la comptabilité nationale permet de collecter et d’organiser les données statistiques selon un cadre analytique cohérent et compatible avec celui de la théorie macroéconomique naissante (Keynes, par exemple, suit de près les avancées de Kuznets sur la décomposition du revenu national). La modélisation mathématique, quant à elle, permet de faire du modèle un médiateur entre les concepts théoriques et les données numériques. L’économétrie permet de développer les techniques d’attribution de valeurs numériques aux paramètres et aux variables des modèles ainsi que d’en tester les hypothèses. Enfin, introduite tardivement avec les travaux de Trygve Haavelmo pendant la seconde guerre mondiale, l’analyse probabiliste enrichit la boite à outil de l’économètre d’une multitude d’instruments. Quelle est alors la place des travaux input-output de Leontief dans ce mariage entre théorie économique et statistique ?

English Abstract: Between the 1920s and the 1940s, there was a "late marriage" in economics, to use Desrosières’s expression, between theory and statistics. This marriage involves the development and articulation of sometimes new disciplinary fields such as mathematical modeling, national accounting, statistical theory, as well as the articulation of economic analysis with the theory of probability. The use of statistical theory in econometrics is arguably central to the emerging paradigm. In econometrics, the theorist first formulates, from economic theory, a mathematical model which, secondly, is confronted with the data by estimation and testing techniques. Economists such as Irving Fisher, Henry Ludwell Moore and Henry Schultz, in the United States, Ragnar Frisch and Jan Tinbergen, in Europe, play a driving role in the emergence of the econometric paradigm. For macroeconomic analysis, a configuration is set up, where national accounts make it possible to collect and organize statistical data according to an analytical framework consistent and compatible with that of emerging macroeconomic theory (Keynes, for example, closely follows Kuznets' advances on the decomposition of national income). Mathematical modeling, for its part, makes it possible to make the model a mediator between theoretical concepts and numerical data. Econometrics makes it possible to develop techniques for assigning numerical values ​​to parameters and variables in models as well as to test their hypotheses. Finally, introduced late with the work of Trygve Haavelmo during the Second World War, probabilistic analysis enriches the econometrician's toolbox with a multitude of instruments. What was the role of Leontief's input-output work in this marriage between economic theory and statistics?

Note: Downloadable document is in French.

Keywords: Wassily Leontief, Economics, Economic Methodology, Econometrics, Statistical Inference

JEL Classification: A11, B2, B3