Renovando la ciencia lúgubre. Nuevas perspectivas para el futuro de la ciencia económica

Redactor invitado: Abel Puerta

La crisis financiera del 2008 generó un ambiente cargado de ansias por cambios en la ciencia económica. Aquellos que dominaron la discusión académica de la economía desde la desacreditación del Keynesianismo (alrededor de fines de la década de 1970), no dudaron en levantar sus cinturones de protección para aclarar lo que sus teorías eran capaces de predecir. No se podía culpar a la economía por no predecir algo para lo cual no fue hecha. Si bien la respuesta era razonable puede llegar a sonar trivial, como aquella respuesta de Cochrane[1] a Krugman[2], que defendió la hipótesis de los mercados eficientes al decir algo poco halagador sobre ella: que ésta demuestra que nadie puede saber con certeza hacia dónde se van a dirigir los mercados.

Dejando de lado las batallas de la macroeconomía[3], los economistas se han percatado de otros problemas importantes. El predominio de los modelos matemáticos fue un avance importante en la formalización de la economía, pero a cambio de perder interés en otras áreas. Iniciativas internacionales como Rethinking Economics[4] y el Institute For New Economic Thinking[5] están fomentando el interés por la historia del pensamiento económico y la historia económica. El regreso hacia las bases más filosóficas y literarias de la economía ha empezado a verse como una necesidad para complementar lo que nos pueden decir los modelos matemáticos. Sin embargo, eso no implica que debamos retroceder en ese aspecto. Los físicos están aportando importantes metodologías cuantitativas para mejorar las capacidades predictivas de nuestros modelos. De aquellos quiero rescatar los relacionados a la teoría de los sistemas complejos, un fascinante campo que, a modo de conjetura personal, debería ser el próximo paradigma de todas las ciencias sociales. A continuación desarrollaré brevemente por qué debemos considerar estos campos con seriedad.

El dream team del pensamiento económico (?)

“No queremos Historia de las Ideas, por favor, somos economistas”[6]

No saber de dónde vienen nuestras teorías nos puede costar mucho. Quizás pocos sepan que lo que hoy estudiamos se basó en la termodinámica, que Léon Walras, uno de los pioneros del armazón teórico de lo que hoy conocemos como Equilibrio General, se inspiró en el libro Elements of Statics del físico Louis Poinsot, del cual extrajo el concepto de equilibrio de la física para incorporarlo a la economía[7]. Pero la importancia de la historia de las ideas económicas no recae en saber qué dijo Adam Smith o cuál fue el aporte de John Hicks a diferencia de Alfred Marshall. Si conocemos críticamente cómo las ideas han ido evolucionando hasta llegar al día de hoy podremos entender el contexto en el cual se desarrollaron, cuáles fueron sus dificultades para establecerse en la discusión central y cómo terminaron siendo aceptadas (temporalmente) por la comunidad científica. Así, podremos entender mejor nuestras herramientas analíticas y darnos cuenta cuándo hay que adoptar otro camino.

Quizás el mejor fruto de estudiar la historia de las ideas es que nos ayuda a razonar de una manera diferente a la que usualmente estamos acostumbrados, pues entramos en contacto con otras perspectivas y analizamos su evolución, en vez de sólo conocer un marco teórico que intenta explicarlo todo. Además, podemos formarnos nuestras propias ideas (lo cual es fundamental en una ciencia) sobre la evolución de la economía, en vez de aceptar sin cuestionar la herencia recibida.

“Más evidencia económica, mejor evidencia económica, mejor teoría económica […] y mejores economistas”[8].

El estudio de la historia económica tiene varias justificaciones. Aquella que señalan Donald McCloskey y Charles Kindleberger sobre su utilidad para crear mejores teorías es bastante convincente. La historia puede verse como un espacio en el que las teorías económicas se enfrentan al no tener manera de refutarse con medios experimentales (como se hace en las ciencias naturales). La historia como complemento para elaborar teorías más realistas de los fenómenos económicos y hacer comparaciones de los procesos históricos de los países, es una idea bastante poderosa. Las simplificaciones a las que recurrimos muchas veces pueden contrastarse con las complicaciones que siempre aparecen en las investigaciones históricas. Por ejemplo, la teoría del comercio internacional puede enriquecerse al estudiar cómo fueron las expansiones comerciales de los países industrializados, cuáles fueron sus políticas comerciales y cómo se diferencian de los países del Tercer Mundo. Que la investigación histórica aún no tenga una metodología rigurosa en términos científicos no debe desalentarnos de ir por ese camino.

El mundo es complejo

Usualmente nos enseñan que la economía es más rigurosa que las demás ciencias sociales porque ha elaborado modelos matemáticos y acude con mayor frecuencia a las estadísticas. Sin embargo, la economía no ha logrado incluir la complejidad del mundo en sus modelos. El problema de la economía no es que tenga “mucha matemática”, o que ésta “nunca podrá modelar el comportamiento humano”; el problema es que no tenemos las que necesitamos para lidiar con un mundo complejo. Eric D. Beinhocker, en un libro fascinante sobre economía y sistemas complejos[9], nos da a entender que nuestras matemáticas son producto de una necesidad de simplificación. Esa matemática que puede parecer complicada, tediosa y sorprendente, es en realidad una representación de un mundo simple sin mayores complicaciones. Si las matemáticas que necesitamos son más complejas y avanzadas, pues que sean bienvenidas.

El problema no son las matemáticas, sino qué hacemos con ellas (?)

La teoría de los sistemas complejos parte de la necesidad de simular la complejidad del mundo en los modelos. Los sistemas ya no son cerrados y estáticos, que es lo que asume la teoría económica del equilibrio general, sino dinámicos y adaptativos. Ya no se parte de un agente representativo sino de una heterogeneidad de agentes cuya interacción produce resultados agregados, que a su vez modifican las estrategias de los agentes, formándose un orden espontáneo en continua evolución. Lo que interesa es ver cómo los agentes generan patrones que a su vez cambian las estrategias de los mismos agentes. Sin duda, son versiones más realistas de la realidad. Los mercados son sistemas complejos y adaptativos, que probablemente nunca se encuentran en equilibrio. Ya se ha utilizado esta teoría para modelar mercados financieros[10], el cambio tecnológico[11] y el intercambio de bienes[12]. Estos modelos aún están en desarrollo y pasarán varios años para que sean considerados parte del núcleo de la ciencia económica. Pero creo que por ahí debemos dirigirnos.

Nada es mutuamente excluyente

Esta “crisis” de la ciencia económica debe servirnos para reivindicar la investigación histórica del pensamiento y de los hechos económicos, así como también la reflexión filosófica de nuestra metodología científica (campo de la filosofía de la ciencia, un tema para otro post). Pero también para renovar nuestro arsenal matemático. Estoy convencido que los economistas del futuro aprenderán matemáticas más sofisticadas, deberán lidiar con enormes bases de datos (Big Data) para lo cual deberán aprender lo que hoy se llama Data Science, y estar familiarizados con los principios de la computación (Computer Science) para enfrentar con éxito los métodos cuantitativos que esta nueva etapa exige. Integrar todos estos campos para mejorar las ciencias sociales (no sólo la economía) será fundamental para que logremos una mayor capacidad explicativa y predictiva en los próximos años.

Pd: Si les gustó el artículo no se olviden de seguirnos en nuestra página de fb (www.facebook.com/vozactual)

---

[1] Cochrane, John (2009). How did Paul Krugman get it so Wrong?. Disponible en: http://faculty.chicagobooth.edu/john.cochrane/research/Papers/krugman_response.htm

[2] Krugman, Paul (2009). How Did Economists Get It So Wrong? Disponible en: http://www.nytimes.com/2009/09/06/magazine/06Economic-t.html?pagewanted=all

[3] Un resumen útil sobre el tema se puede encontrar en Smith, Noah (2012). The State Of Macro Wars. Disponible en: http://noahpinionblog.blogspot.com/2012/09/the-state-of-macro-wars.html

[4] Pueden visitar su página web: http://www.rethinkeconomics.org/

[5] Pueden visitar su página web: http://ineteconomics.org/

[6] Blaug, Mark (2001). No History of Ideas, Please, We’re Economists. Journal of Economic Perspectives. Vol. 15, No 1, pp. 145-64.

[7] Esta fascinante historia puede encontrarse en el hermoso libro de Philip Mirowski More Heat Than Light. Economics as social physics: Physics as nature´s economics.

[8] McCloskey, Donal (1976). Does the Past Have Useful Economics? Journal of Economic Literature, vol. XIV, No. 2, pp.434-61.

[9] Beinhocker, Eric D. The Origin of Wealth: The Radical Remaking of Economics and What It Means for Business and Society. Boston, Mass: Harvard Business School Press.

[10] Cristelli, Matthieu (2014). Complexity in Financial Markets. Modeling Psychological Behavior in Agent-Based Models and Order Books Models. Suiza: Springer International Publising.

[11] Antonelli, Cristiano (2011). Handbook on the economic complexity of technological change. Cheltenham, UK: Edward Elgar.

[12] Epstein, Joshua, y Axtell, Robert (1996). Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom Up. Washington, D.C: Brookings Institution Press.


Pd: Si te gustó este artículo, síguenos en fb: www.facebook.com/vozactual