Comment mesurer l’incertitude de politique économique ? L’EPU Index appliqué aux PME françaises

Dans les articles précédents de cette série, j’ai examiné la distinction de Knight entre risque et incertitude, puis la théorie des options réelles de Dixit et Pindyck, qui formalise la valeur de l’attente face à un environnement incertain. Ces deux cadres établissent que l’incertitude non probabilisable peut rationnellement conduire un dirigeant de PME à reporter un investissement. Mais ils laissent ouverte une question empirique : peut-on mesurer cette incertitude ? Et si oui, son évolution dans le temps coïncide-t-elle avec les variations observées de l’investissement des entreprises ?

La question n’est pas seulement académique. En quinze ans de direction d’entreprise dans le secteur numérique, j’ai pris des décisions d’investissement dans des contextes très différents : périodes de stabilité relative, périodes de réforme fiscale, périodes de crise. Mon seuil d’exigence variait selon le contexte, sans que je puisse toujours nommer précisément ce qui avait changé. Baker, Bloom et Davis (2016) proposent un instrument qui permet précisément de nommer et de mesurer cette variable : l’Economic Policy Uncertainty Index, ou EPU.

Cet article présente cet indice, examine ce qu’il mesure et ce qu’il ne mesure pas, puis confronte son évolution aux données disponibles sur l’investissement des PME françaises entre 2015 et 2023.

L’EPU Index : construction et principe de mesure

L’Economic Policy Uncertainty Index a été développé par Scott Baker, Nick Bloom et Steven Davis, d’abord dans un document de travail du NBER en 2013, puis dans un article publié dans le Quarterly Journal of Economics en 2016. Le principe de construction repose sur trois composantes. La première, qui représente la part dominante de l’indice, est un décompte normalisé d’articles de presse contenant simultanément des termes liés à l’économie, à la politique et à l’incertitude. La deuxième composante repose sur le nombre de dispositions fiscales dont l’expiration est programmée. La troisième intègre la dispersion des prévisions économiques des prévisionnistes professionnels.

Pour la France, l’indice est construit à partir de la composante presse appliquée aux grands quotidiens nationaux, notamment Le Monde et Le Figaro. L’indice est disponible mensuellement, ce qui permet de le rapprocher des données conjoncturelles sur l’investissement.

Il faut souligner ce que cet indice mesure et ce qu’il ne mesure pas. L’EPU capture l’incertitude de politique économique : réformes fiscales, changements réglementaires, instabilité normative, incertitude budgétaire. Il ne mesure pas l’incertitude de marché (fluctuations de la demande, concurrence), qui relève d’un autre registre. Cette distinction est précisément celle qui rend l’EPU pertinent pour la problématique de cette série : dans les articles précédents, j’ai montré que le dirigeant de PME distingue entre une incertitude marchande, qu’il sait à peu près quantifier, et une incertitude institutionnelle, qu’il ne peut ni estimer ni réduire. L’EPU Index porte précisément sur cette seconde composante.

Ce que l’EPU révèle sur la France : 2015–2023

L’examen de l’EPU France sur la période 2015–2023 fait apparaître plusieurs épisodes de forte incertitude politique. L’indice connaît un premier pic significatif lors de la campagne présidentielle de 2017, période marquée par des propositions fiscales et réglementaires très contrastées selon les candidats. Il atteint un niveau exceptionnellement élevé au printemps 2020, lors du premier confinement lié au Covid-19, où l’incertitude sur les mesures de soutien, les conditions de reprise et le cadre normatif applicable aux entreprises était maximale. Il reste à des niveaux élevés en 2022 et 2023, dans un contexte de réforme des retraites, de débats budgétaires récurrents et d’évolution des normes environnementales applicables aux entreprises.

Les données de l’INSEE et de la Banque de France permettent de rapprocher ces évolutions de celles de l’investissement des PME. Le rapport annuel de la Banque de France sur le financement des entreprises (2022) observe que l’investissement des PME et ETI françaises a connu un ralentissement marqué en 2020, suivi d’une reprise en 2021, avant de stagner à nouveau en 2022 dans un contexte de hausse des coûts et d’incertitude normative. L’enquête semestrielle de Bpifrance Le Lab (2023) confirme que l’incertitude économique et réglementaire figure parmi les trois premiers freins cités par les dirigeants de PME interrogés sur leurs perspectives d’investissement.

Baker, Bloom et Davis (2016) eux-mêmes documentent, sur les données américaines, une corrélation négative significative entre les hausses de l’EPU et l’évolution de l’investissement des entreprises. Guiso et Parigi (1999), dans une étude antérieure portant sur des entreprises industrielles italiennes, avaient déjà mis en évidence un lien négatif entre l’incertitude perçue par les dirigeants et leur propension à investir. Ces résultats convergent pour suggérer que l’incertitude de politique économique n’est pas un bruit de fond négligeable : c’est une variable qui pèse de manière mesurable sur les décisions d’investissement.

Un indice macro pour un problème micro : la question de la transposition

L’EPU est un indice macréconomique. Il mesure un niveau agrégé d’incertitude de politique économique à l’échelle d’un pays. Or, la question que pose cette série d’articles concerne un décideur individuel : le dirigeant de PME confronté à un projet d’investissement spécifique. Le passage du macro au micro n’est pas immédiat, et il convient d’en préciser les conditions.

Premièrement, l’EPU ne dit rien sur l’incertitude réglementaire spécifique à un secteur ou à un projet. Un dirigeant de PME industrielle confronté à une évolution des normes ICPE (installations classées pour la protection de l’environnement) fait face à une incertitude sectorielle que l’indice agrégé ne capture qu’imparfaitement. Deuxièmement, la perception de l’incertitude par le dirigeant ne coïncide pas nécessairement avec le niveau mesuré par l’indice : comme je l’ai discuté dans un article précédent à propos de la rationalité limitée (Simon, 1955), le dirigeant traite l’information de façon sélective, et sa perception est médiatisée par son expérience antérieure, les heuristiques de jugement qu’il mobilise (Tversky & Kahneman, 1974), et l’information à laquelle il a accès.

Troisièmement, l’EPU repose essentiellement sur une analyse de la couverture médiatique. Or, ce que la presse économique traite comme incertain et ce qu’un dirigeant de PME perçoit comme incertain ne se recouvrent que partiellement. Les délais d’instruction administrative, les interprétations locales des normes, les risques de recours de tiers : ces composantes, que j’ai documentées dans l’article consacré à Knight, relèvent d’une incertitude vécue au niveau du projet, rarement capturée par un indice de presse nationale.

« Les hausses de l’incertitude de politique économique précèdent des baisses de l’investissement, de la production et de l’emploi dans les économies développées, avec des effets particulièrement marqués dans les périodes de forte volatilité politique. » — Baker, Bloom & Davis, 2016, Quarterly Journal of Economics

Ces limites ne disqualifient pas l’EPU. Elles en délimitent le périmètre d’usage. L’indice fournit une mesure du climat général d’incertitude politique dans lequel le dirigeant prend ses décisions. Ce climat constitue une variable contextuelle pertinente : il affecte le niveau de confiance général, les anticipations de stabilité normative, et probablement le seuil subjectif d’acceptabilité dont March et Shapira (1987) ont montré le rôle structurant dans la décision managériale. Mais il ne se substitue pas à une mesure directe de l’incertitude perçue au niveau du projet, qui relève d’un autre niveau d’analyse.

Ce que l’EPU apporte au cadre d’analyse de cette série

L’intérêt de l’EPU pour la problématique de cette série d’articles tient à trois apports distincts.

Le premier est de fournir un élément de preuve empirique en faveur d’une hypothèse formulée dans les articles précédents : l’incertitude de politique économique affecte les comportements d’investissement des entreprises. Avec l’EPU, cette relation dispose d’un support quantitatif publié dans une revue de premier rang, mobilisant des données sur plusieurs décennies et dans plus de vingt-cinq pays. L’hypothèse n’est plus seulement théorique : elle est empiriquement documentée à l’échelle macréconomique.

Le deuxième apport est de rendre visible la dimension temporelle de l’incertitude. L’EPU n’est pas un niveau fixe : il fluctue selon les épisodes politiques, les cycles législatifs, les crises. Cette variabilité rejoint l’analyse de Dixit et Pindyck (1994), que j’ai discutée dans l’article précédent : la valeur de l’attente dépend du niveau d’incertitude, et ce niveau n’est pas constant. Un dirigeant qui reporte un investissement en période de forte incertitude politique peut le relancer lorsque l’indice redescend, c’est-à-dire lorsque l’environnement normatif se stabilise. L’EPU permet de penser le report d’investissement non pas comme une défaillance permanente du décideur, mais comme une réponse séquentielle à un contexte évolutif.

Le troisième apport est méthodologique. Pour une recherche qualitative en sciences de gestion — et c’est le cadre de la démarche que je conduis dans le cadre de ma VAE doctorale — l’EPU fournit un repère contextuel utile. Lorsqu’un dirigeant décrit, en entretien, une décision prise en 2020 ou en 2017, l’EPU permet de situer cette décision dans un contexte d’incertitude mesuré de manière indépendante. Ce repère ne remplace pas l’analyse de la perception subjective du dirigeant, mais il l’enrichit d’une dimension quantitative externe.

Ce que l’EPU ne capture pas : les limites d’une mesure agrégée

L’EPU ne peut pas, par construction, rendre compte de trois dimensions qui sont centrales dans mon analyse de la décision d’investissement en PME.

La première est la dimension sectorielle de l’incertitude réglementaire. Un dirigeant de PME agroalimentaire confronté à une évolution des normes sanitaires européennes vit une incertitude qui n’est pas celle d’un dirigeant de PME dans les services numériques confronté au RGPD ou à la directive NIS2. L’EPU agrège ces situations hétérogènes en un chiffre unique, ce qui est utile pour l’analyse macréconomique mais insuffisant pour l’analyse du comportement décisionnel individuel.

La deuxième est la dimension locale de l’incertitude procédurale. Les délais d’instruction, les pratiques des services déconcentrés de l’État, les interprétations divergentes d’une même norme selon les départements : ces variables, que j’ai décrites dans l’article sur l’incertitude réglementaire au sens de Knight, relèvent d’une granularité que l’EPU ne peut pas atteindre.

La troisième est la dimension cognitive. L’EPU mesure un environnement ; il ne mesure pas la façon dont le dirigeant perçoit, traite et intègre cet environnement dans sa décision. Or, la rationalité limitée de Simon, les heuristiques de Tversky et Kahneman, l’aversion à l’ambiguïté d’Ellsberg : tous ces mécanismes portent sur le traitement de l’information par le décideur, pas sur l’information elle-même. Un même niveau d’EPU peut produire des comportements très différents selon le profil du dirigeant, son expérience antérieure, et les heuristiques qu’il mobilise.

Ces trois limites confirment que l’EPU est un instrument complémentaire, pas un instrument suffisant. Il documente le contexte dans lequel la décision se forme. Il ne décrit pas le processus par lequel elle se forme. Pour comprendre ce processus, il faut des cadres théoriques qui articulent environnement, cognition et structure de la décision — cadres que les prochains articles de cette série s’emploieront à construire, en mobilisant l’analyse institutionnelle de Williamson (1985) et de North (1990).