Je suis tombé sur un graphique du produit intérieur brut réel à long terme par habitant pour l’Australie (de 1900 à environ 2020) qui comportait quelques erreurs dans son échelle et son étiquetage sur l’axe Y. Je voulais voir par moi-même à quoi cela devrait réellement ressembler.

La recherche de données à ce sujet a attiré mon attention sur l’excellent projet Maddison, qui publie des estimations à long terme du PIB réel par habitant, aux prix de 2011, pour de nombreux pays. Ce n’est certainement pas parfait (les comparaisons de prix sur une si longue période – et elles remontent bien avant 1900 – sont une affaire délicate !), mais cela ressemble à un effort considérable. Il est nécessaire d’obtenir quelque chose de ce genre de la part des historiens de l’économie, car la plupart des séries statistiques officielles standard pour l’Australie ne remontent qu’à 1959, en raison des complications liées aux comparaisons dans le temps.

La dernière version du Maddison Project date de 2023.

Voici ma recréation du graphique original (qui n’est pas présenté ici), mais avec les étiquettes correctes de l’axe Y :

Une caractéristique distinctive de ce graphique est qu’il compare la trajectoire de croissance réelle à un taux de croissance constant de 1900 à aujourd’hui. C’est une belle comparaison. Il faut prendre soin de dessiner – ce n’est certainement pas la même chose qu’une ligne de meilleur ajustement. Sur une échelle logarithmique où la croissance constante est une ligne droite, cela donne un bon point de référence pour les périodes de croissance plus rapides et plus lentes.

Voici mon code qui dessine le graphique. Le travail est en fait effectué par une fonction spécifique au projet draw_chart()qui dresse un graphique assez correct pour n’importe quel pays donné disponible dans la base de données. Cela me permet de produire facilement des graphiques similaires pour d’autres pays (résultats affichés après le code R).

# download latest version of Maddison data from:
# 

library(tidyverse)
library(readxl)
library(scales)
library(glue)
library(countrycode)

gdppc <- read_excel("mpd2023_web.xlsx", sheet = "GDPpc", skip = 2)

#' Draw time series chart from 1900 to 2023 for a single country
#' 
#' @param ccode 3 digit ISO country code
#' @param points whether to add points for each observation(default is to just draw line)
draw_chart <- function(ccode, points = FALSE){
    # country name for this country code  
    cname <- countrycode(ccode, origin = "iso3c", destination = "country.name.en")

    # Data for just this country"
    data_tc <- gdppc |> 
        select(year, all_of(ccode)) |> 
        filter(year >= 1900)

    names(data_tc)[2] <- "value"

    constant_growth <- data_tc |>
        arrange(year) |> 
        drop_na() |> 
        summarise(n = max(year) - min(year),
                    start = value[1],
                    end = value[n()],
                    start_year = min(year),
                    # for drawing labels, not actually a 'mid' point:
                    mid_point = (end + start) / 4) |> 
        mutate(growth_rate = (end / start) ^ (1 / n) - 1)

    # colours for constant growth and for data:
    cgcol <- "red"
    dcol <- "blue"

    # define plot
    p1 <- data_tc |> 
        ggplot(aes(x = year, y = value)) +
        # Draw constant growth line:
        annotate("segment", 
                x = constant_growth$start_year, 
                xend = max(data_tc$year),
                    y = constant_growth$start, yend = constant_growth$end, 
                colour = cgcol, linetype = 2) +
        # draw data line:
        geom_line(colour = dcol) +
        annotate("text", x = 1900, y = constant_growth$mid_point, 
                label = glue("Constant growth of {percent(constant_growth$growth_rate, accuracy = 0.1)}"), 
                colour = cgcol, hjust = 0) +
        annotate("text", x = 2010, y = constant_growth$mid_point, 
                    label = "Actual GDP per capita", 
                    colour = dcol, hjust = 1) +
        scale_y_log10(label = dollar_format(accuracy = 1), 
                    breaks = c(0, 0.25, 0.5, 1:6) * 10000) +
        labs(x = "",
            y= "",
            title = glue("Long term historical growth in GDP per person in {cname}"),
            subtitle = "GDP per capita, purchasing power parity, 2011 prices.",
            caption = "Source: Maddison Project Database 2023")
  
  # for some countries with broken series we might want to draw points, not just
  # lines:
  if(points){
    p1 <- p1 + geom_point(colour = dcol)
  }

    frs::svg_png(p1, glue(".. w = 9, h = 5)
}

draw_chart("AUS")
draw_chart("NZL")
draw_chart("USA")
draw_chart("DNK")
draw_chart("CHN", points = TRUE)
draw_chart("IND")
draw_chart("GBR")
draw_chart("IDN")
draw_chart("JPN")

Voici quelques-uns de ces autres résultats, ainsi que quelques observations désinvoltes et pas vraiment réfléchies de ma part. Quelques choses intéressantes ici alors que nous voyons l’impact visible des événements historiques : Covid, la Seconde Guerre mondiale et l’indépendance nationale dans plusieurs pays ; ainsi que des catastrophes nationales telles que le Grand Bond en avant de la Chine.

La Nouvelle-Zélande et les États-Unis ont une croissance légèrement plus lente que l’Australie sur cette période, mais une trajectoire globale similaire. Les États-Unis bénéficient d’un coup de pouce particulièrement fort pour la croissance du New Deal et de la Seconde Guerre mondiale :

Le Danemark a moins souffert de la Grande Dépression des années 1930, mais a vécu la guerre comme une destruction économique (plutôt que comme ce fut le cas pour les États-Unis). Dans l’ensemble, elle a connu une croissance économique assez rapide et régulière :

Le Royaume-Uni a eu du mal à se remettre de la Première Guerre mondiale, mais a finalement atteint une croissance économique plus rapide (bien que périodiquement interrompue) jusqu’au début des années 2000 :

La croissance économique de la Chine a véritablement commencé avec ses nouvelles politiques économiques dans les années 1970 :

La croissance économique significative de l’Inde a commencé peu après l’indépendance en 1947, mais ne s’est accélérée qu’à partir des années 1980, puis à partir des années 2000 :

La croissance de l’Indonésie d’après-guerre reflète son histoire politique mouvementée, mais constitue essentiellement une réussite. Outre l’interruption des estimations significatives pendant la guerre et la décolonisation, et la transition difficile de Sukarno à Suharto dans les années 1960, la crise économique de l’Asie de l’Est de la fin des années 1990 se démarque vraiment :

Le Japon a connu une Seconde Guerre mondiale particulièrement catastrophique, s’est bien remis jusqu’à la fin du XXe siècle et a sombré au cours des dernières décennies dans une relative stagnation bien connue :

Les estimations du projet Maddison sont présentées et discutées dans Bolt et Van Zanden (2024), « Maddison styleestimates of the évolution of the world economy: A new 2023 update », Journal of Economic Surveys, 1-41.

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