Plus rapide, plus flexible, plus exigeante: comment la COVID-19 a changé la recherche au KOF

«Je crois que nous, les économistes, avons plus appris en cette année de crise 2020 que depuis longtemps. La pandémie nous a obligés à mener des recherches encore plus rapides et plus concrètes. En temps normal, nos modèles de prévision fonctionnent de manière relativement fiable. Par exemple, des décennies d’expérience dans la production industrielle nous permettent de tirer des conclusions assez précises pour le secteur manufacturier. Mais au début de la crise du Corona, nous avons dû constamment réajuster nos prévisions parce que les nouvelles changeaient presque d’une minute à l’autre. Comme les indicateurs classiques tels que la production industrielle sont souvent communiqués avec un mois de retard, nous avons dû passer à des données alternatives telles que les recherches sur Google, les transactions par carte de crédit et les données de déplacement. Bien que ces données ne correspondent pas toujours parfaitement à ce que nous recherchons réellement, elles constituent souvent une bonne approximation et, surtout, sont disponibles immédiatement. Et la vitesse était plus nécessaire que jamais en l’an 2020, année du Corona. La crise du Corona a entraîné de nombreuses anomalies. Nous avons dû repenser nombre de nos expériences économiques. Par exemple, il est relativement atypique que les dépenses de consommation dans des domaines tels que les voyages ou les sorties au restaurant, qui sont par ailleurs relativement stables, tombent soudainement à zéro. Et le secteur de l’hôtellerie et de la restauration n’est habituellement pas aussi sensible aux crises économiques.

«En réponse à la pandémie, nous avons relativement rapidement complété nos enquêtes auprès de plus de 4500 entreprises suisses par des questions spéciales relatives au Corona. Au début, lorsque l’ampleur de la crise n’était pas encore prévisible, nous voulions surtout savoir si les chaînes d’approvisionnement étaient encore intactes et s’il y avait des restrictions par rapport à l’emploi du personnel. Par la suite, nous avons également posé des questions sur les attentes concernant le chiffre d’affaires annuel et l’incertitude générale afin de faire des prévisions économiques encore plus précises. Au début, nous avions peur de surcharger les entreprises avec des questions supplémentaires car elles avaient déjà suffisamment d’autres soucis pendant la pandémie. Mais malgré la crise, nous avons eu un taux de réponse élevé à nos questionnaires. Ce qui est particulièrement frappant, c’est que les différents secteurs ont été touchés à des degrés divers. Normalement, un ralentissement économique est un vaste phénomène macroéconomique qui touche, dans une mesure plus ou moins importante, toutes les industries. Cette fois, il y a eu des gagnants évidents comme la vente en ligne et des perdants évidents comme le secteur du tourisme. Certains secteurs, comme le commerce de détail, se sont remis très rapidement du premier confinement, contrairement à d’autres. Personnellement, en tant qu’économiste qui étudie l’économie depuis des décennies, je pensais en fait que la pire crise économique de ma carrière universitaire était derrière moi après la crise financière et de l’euro. Mais la crise du Corona a montré que les choses peuvent encore s’aggraver».

«Les mesures gouvernementales d’endiguement, telles que la fermeture d’écoles, d’entreprises, de restaurants, de sites sportifs ou de magasins, jouent un rôle important dans l’analyse de la crise du Corona. Le «Oxford Stringency Index» tente de quantifier la sévérité de ces mesures. Sa valeur va de 0 (aucune mesure) à 100 (confinement total). Toutefois, l’indice n’existe que pour la Suisse dans son ensemble et non pour chacun des cantons. C’est pourquoi nous avons développé l’indice de rigueur du KOF - basé sur l’Oxford Stringency Index - qui permet de comparer les différents cantons. Nous mettons cet index constamment à jour. C’était un défi majeur, en particulier dans la période précédant Noël, lorsque de nouvelles mesures politiques d’endiguement étaient adoptées presque quotidiennement au niveau cantonal. Nous évaluons actuellement en détail l’efficacité des différentes stratégies cantonales face au Corona. En particulier pour le quatrième trimestre 2020, où les cantons ont combattu la pandémie par différentes mesures, l’indice de rigueur du KOF fournit des indications précieuses qui alimentent également les travaux de la Task Force scientifique COVID-19 de la Confédération».

«Je suis arrivé au KOF en plein milieu de la crise du Corona en avril 2020. Malheureusement, en raison de l’aménagement du travail à domicile, je n’ai pas pu faire mes adieux à mon ancien employeur, l’Union syndicale suisse, ni rencontrer en personne tous mes nouveaux collègues du KOF. D’un point de vue technique, cependant, je n’ai pas eu besoin d’une longue période de formation car j’ai pu poursuivre certains de mes anciens projets au KOF. Par exemple, je faisais déjà des expériences avec des requêtes de recherche sur Google avant la pandémie. La question était de savoir quelles tendances économiques nous pouvons déduire de ces données en temps réel. Avec des amis économistes et de nouveaux collègues du KOF, nous avons participé au Corona Hackathon #VersusVirus et lancé le projet «trendEcon». Nous avons ensuite pu obtenir un financement pour affiner cette méthodologie. trendEcon est en effet un indicateur de l’activité économique en Suisse, basé sur les requêtes de recherche de Google. Bien qu’il ne remplace pas l’analyse des indicateurs économiques classiques comme le taux de chômage, il s’agit d’un complément qui peut mettre en évidence les tendances au quotidien - et c’est précisément cette actualité qui était demandée lorsque la crise du Corona a surgi. L’une des difficultés de la mise au point de trendEcon était de devoir se frayer un chemin dans la tête des gens et leur comportement de recherche sur Google, ce qui va bien au-delà de la simple mesure des variables économiques. Le Corona a également apporté de l’eau à mon moulin pour mon sujet de recherche actuel, l’inégalité économique. D’une part, la crise du Corona a considérablement accru l’intérêt du public et des médias pour l’inégalité sociale. D’autre part, certains groupes auparavant invisibles, tels les apatrides, sont soudainement devenus visibles. Ils n’apparaissent dans aucune statistique parce qu’ils n’ont pas de statut de résident légal. Mais parce qu’ils ont souvent un emploi précaire et n’ont pas droit à des indemnités de chômage partiel ou à des allocations de chômage, les sans-papiers ont été l’un des groupes les plus durement touchés par la crise du Corona, qui a renforcé les inégalités sociales existantes dans de nombreux domaines».

«L’année 2020 entrera probablement dans les annales de la recherche économique et du marché du travail. Jamais auparavant nous n’avons été autant contraints de trouver des réponses aux nouvelles questions de politique du marché du travail dans un laps de temps aussi court. Au lieu de travailler avec les chiffres mensuels du chômage, par exemple, nous sommes passés à des données quotidiennes sur le nombre de demandeurs d’emploi, un bon indicateur avancé du chômage. Heureusement, nous avions déjà commencé à recueillir ces données pour un autre projet il y a deux ans. Cela nous a donné une longueur d’avance en termes d’expérience et nous a permis de différencier les fluctuations saisonnières des données sur les demandeurs d’emploi des évolutions cycliques. Heureusement, la grande vague de licenciements n’a pas eu lieu en Suisse, ce qui est principalement dû à l’instrument du chômage partiel. Si le chômage partiel était encore controversé parmi les universitaires avant la crise du Corona, il est aujourd’hui largement reconnu que cet instrument permet d’éviter efficacement les licenciements et d’amortir les crises économiques - comme le montre également une comparaison avec les États-Unis, où les chiffres du chômage ont augmenté de façon extrêmement importante à la suite de la crise du Corona. Au début de la crise du Corona, il y avait encore le réflexe libéral d’espérer les pouvoirs autonettoyants du marché. La crise a été considérée comme utile par certains milieux car elle allait forcer les entreprises structurellement faibles à quitter le marché dans une sorte de destruction créative. Mais ce paradigme libéral ne s’applique pas à la crise actuelle. En effet, afin de contenir le virus, les entreprises se sont vues interdire d’opérer. En conséquence, même de nombreuses entreprises très productives et rentables se sont retrouvées sans rien, sans qu’elles en soient responsables. Afin de préserver ces structures saines, il était donc judicieux de prendre les choses en main et de répondre aux fermetures liées à l’affaire Corona par des prêts, du chômage partiel et des mesures de relance économique - sinon la crise n’aurait fait qu’empirer».

«Au KOF, nous collectons généralement nos données pour nos propres recherches par le biais d’enquêtes auprès des entreprises ou nous nous appuyons sur des ensembles de données de la Banque nationale suisse, de l’Office fédéral de la statistique ou du Secrétariat d’Etat à l’économie. En raison de la nature très dynamique de la crise du Corona, nous avons dû passer de ces données mensuelles ou trimestrielles à de nouveaux types d’ensembles de données provenant de sources complètement différentes. Par exemple, nous avons utilisé les données d’une application de stationnement ou les données de vol de l’aéroport de Zurich pour mesurer l’évolution du comportement de mobilité des Suisses. Nous avons également travaillé avec la société d’études de marché Intervista pour analyser les données de suivi de plus de 2500 Suisses qui ont participé volontairement à l’étude. L’indicateur de mobilité du KOF a ensuite été créé à partir de ces données sur la mobilité. Nous avons ensuite mis tous ces ensembles de données, à l’origine uniquement destinés à la recherche interne, à la disposition de l’ensemble du public dans le cadre d’un projet open source sur notre tableau de bord haute fréquence. Nous y avons compilé 18 ensembles de données sur un site web, dont certains sont mis à jour plusieurs fois par jour. Les idées de près de 50 chercheurs ont été intégrées dans la sélection des données. Ces données fonctionnent automatiquement et peuvent être lues mécaniquement par les utilisateurs. Nous, informaticiens, appelons cela la communication de machine à machine. Même si la plate-forme a encore un potentiel d’amélioration technique, il était important pour nous de développer rapidement cette solution provisoire. L’informatique est une question de rapidité. Vous ne disposez pas d’un an pour mettre au point la voiture parfaite comme en Formule 1».