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miércoles, 18 de noviembre de 2020

EL MACROECONOMISTA COMO CIENTÍFICO Y COMO INGENIERO

 EL MACROECONOMISTA COMO CIENTÍFICO Y COMO INGENIERO

Nicholas Gregory Mankiw 


A los economistas les gusta asumir la pose de un científico. Lo se, pues suelo hacerlo yo mismo. Cuando doy clases a mis estudiantes de grado, conscientemente describo el campo de la economia como una ciencia de modo que ningún estudiante piense, al empezar el curso, que se esta embarcando en una empresa académica carente de sólidos fundamentos. A nuestros colegas del departamento de física en el otro lado del campus puede resultarles divertido que los veamos como primos cercanos, pero somos rápidos en recordar a cualquiera que quiera escuchar que los economistas formulan teorías con precisión matemática, recolectan inmensas series de datos sobre comportamientos individuales y agregados, y utilizan las mas sofisticadas técnicas estadísticas con el fin de obtener juicios empíricos libres de sesgo e ideología (o al menos eso nos gusta pensar). 

Habiendo trabajado dos años en Washington recientemente como asesor económico, en momentos en los que la economia estadounidense estaba luchando por salir de una recesión, soy consciente de que el campo de la macroeconomía nació no como una ciencia sino mas bien como un tipo de ingenieria. Dios puso a los macroeconomistas en la tierra no para proponer y testear elegantes teorías sino para resolver problemas prácticos.

Los problemas que El puso en nuestras manos no eran, además, de dimensiones modestas. Aquello que dio nacimiento a nuestra disciplina -la Gran Depresión de los años treinta- fue una caída en la actividad económica de una escala sin precedentes, incluyendo ingresos tan deprimidos y un desempleo tan expandido que no es exagerado decir que la viabilidad del sistema capitalista estaba en cuestión.

Este ensayo ofrece una breve historia de la macroeconomía, junto con una evaluación de lo que hemos aprendido. Mi premisa es que la disciplina ha evolucionado gracias a los esfuerzos de dos tipos diferentes de macroeconomistas: aquellos que la conciben como una especie de ingenieria y aquellos que quisieran que fuese mas bien una ciencia.

Los ingenieros son, ante todo, personas que se ocupan de solucionar problemas.

Por el contrario, el objetivo de los científicos es entender como funciona el mundo. El énfasis de las investigaciones de los macroeconomistas ha variado a lo largo del tiempo entre estos dos motivos. Mientras que los primeros macroeconomistas eran ingenieros que trataban de resolver problemas prácticos, los macroeconomistas de las ul1timas décadas han estado mas interesados en desarrollar herramientas analíticas y establecer principios teóricos. 

Estas herramientas y principios, sin embargo, han tardado en encontrar el modo de ser utilizados. A medida que el campo de la macroeconomía fue evolucionando, un tema recurrente ha sido la interacción -a veces productiva y a veces no tanto- entre los científicos y los ingenieros. La desconexión sustancial entre ciencia e ingenieria de la macroeconomía constituye un hecho lamentable para todos quienes trabajamos en la disciplina.

Para evitar cualquier tipo de confusión, debo decir desde un principio que la historia que habré de contar no es una de buenos y malos muchachos. Ni los científicos ni los ingenieros pueden reclamar para si una virtud mayor. Tampoco es esta una historia acerca de pensadores profundos y plomeros ingenuos. Los profesores científicos no son típicamente mucho mejores en resolver problemas ingenieriles que lo que son los profesores ingenieros en resolver problemas científicos. En ambos campos hay siempre problemas nuevos, que son, al mismo tiempo, duros e intelectualmente desafiantes.

De la misma manera que el mundo necesita tanto científicos como ingenieros, necesita macroeconomistas de ambas orientaciones. Pienso, sin embargo, que la disciplina podría avanzar de manera mas fluida y fructífera si los macroeconomistas recordasen que su campo tiene un rol dual.

La revoluci6n keynesiana

La palabra "macroeconomía" aparece por primera vez en la literatura académica en los anos cuarenta. Cierto es que los tópicos de la macroeconomía --inflación, desempleo, crecimiento económico, el ciclo de negocios, políticas monetarias y fiscales-- han preocupado siempre a los economistas. En el siglo XVIII, por ejemplo, David Hume (1752) escribió acerca de los efectos de corto y largo plazo de las expansiones monetarias; en muchos aspectos, su análisis resulta muy similar al que uno podría esperar hoy en día de un moderno economista monetario o de un banque- ro central. En 1927, Arthur Pigou publico un libro titulado Industrial Fluctuations que buscaba explicar el ciclo economico. No obstante, el campo de la macroeconomía como un área distinta y activa de investigación surgía a la sombra de la Gran Depresión: no hay nada mejor que una crisis para lograr que la mente se concentre.

La Gran Depresión tuvo un impacto profundo en quienes la vivieron. En 1933 el desempleo en los Estados Unidos lleg6 al 25 por ciento, y el PIB real era un 31 por ciento menor al de 1929. Todas las fluctuaciones subsiguientes en la economia norteamericana han sido olas pequeñas en un mar calmo comparadas con aquel tsunami. Ensayos autobiográficos de prominentes economistas de esta era como Lawrence Klein, Franco Modigliani, Paul Samuelson, Robert Solow y James Tobin, confirman que la Depresión fue un evento clave en sus carreras (Breit and Hirsch, 2004). 

La Teoria General de John Maynard Keynes fue el punto focal de las discusiones profesionales acerca de como entender estos fenómenos. Los cinco premios Nobel mencionados lo confirman desde su experiencia de primera mano. Tobin recuerda la siguiente reacción en Harvard, donde era estudiante a fines de los anos treinta y comienzos de los anos cuarenta: "Los profesores con mas antigüedad eran mayoritariamente hostiles... En cambio, el profesorado mas joven y quienes ensenaban a estudiantes de grado estaban entusiasmados con el libro de Keynes". Como suele ocurrir, los jóvenes tenían una mirada mas certera que los mayores acerca del impacto de las nuevas ideas. Keynes empataba con Marshall como el economista mas citado en los journals economicos de los anos treinta y fue el segundo mas citado en los anos cuarenta, despues de Hicks (Quandt, 1976). Esta influencia persistió por muchos anos. Keynes se encontraba en el puesto 14 en citas para los anos 1966-1986 a pesar de haber muerto dos décadas antes del comienzo de ese periodo (Garfield, 1990). 

La revolución keynesiana influye no sólo en la investigación económica sino también en la pedagogía. Economia, el clásico manual de texto de Samuelson, fue publicado por primera vez en 1948 y la organizaci6n del libro reflejaba su percepción de lo que tenia que ofrecer la profesión al lector menos sofisticado. La oferta y la demanda, que hoy están en el centro de lo que ensenamos de economia a los nova- tos, no eran introducidas sino hacia la pagina 447 de un libro que tenia 608. La macroeconomía estaba en primer lugar, incluyendo conceptos tales como el multiplicador de la politica fiscal y la paradoja de la frugalidad. Samuelson escribib (en la pagina 253): "A pesar de que mucho de este análisis se le debe a un economista ingles, John Maynard Keynes,... hoy en día sus fundamentales son aceptados cada vez mas por economistas de todas las corrientes de pensamiento".

Cuando un economista moderno lee la Teoria General, la experiencia es al mis- mo tiempo estimulante y frustrante. Por un lado, el libro es la obra de una gran mente aplicada al estudio de un problema social cuya actualidad y envergadura no pueden ser cuestionadas. Por el otro lado, a pesar de que el libro es extenso en su analisis, parece de alguna manera incompleto en lo que respecta a su 1dgica. Demasiados cabos quedan sin atar. El lector se pregunta constantemente cual es, precisamente, el modelo econbmico que junta todas estas piezas.

Poco tiempo despues de que Keynes publicara la Teoria General, una genera- cion de macroeconomistas trabajo para responder esta pregunta convirtiendo su gran visión en un modelo mas simple y concreto. El primer y mas influyente intento fue el modelo IS-LM propuesto por John Hicks (1937), de 33 anos en ese entonces. Franco Modigliani (1944), de 26 anos, luego extendió y explic6 ese modelo de mane- ra mas acabada. Al día de hoy el modelo IS-LM sigue siendo la interpretación de Keynes ofrecida en los mas utilizados manuales de macroeconomía de nivel intermedio. Algunos críticos keynesianos del modelo IS-LM se quejan de que simplifica demasiado la visión ofrecida por Keynes en la Teoria General. En cierta medida, así es: el objetivo del modelo era simplificar una línea de argumentación que de otra manera era difícil de seguir. Con frecuencia, la línea divisoria entre simplificar y simplificar en exceso es poco clara. 

Mientras que teóricos como Hicks y Modigliani desarrollaban modelos keynesianos aptos para el pizarrón de las aulas, econometristas como Klein estaban trabajando en modelos mas aplicables que podían acercarse a los datos y utilizarse para el análisis de políticas. Con el paso del tiempo y la búsqueda de un mayor realismo, estos modelos se hicieron cada vez mas grandes y llegaron a incluir cientos de variables y ecuaciones. Para los anos sesenta había muchos modelos en competencia, cada uno basado en el aporte de prominentes keynesianos de la epoca, tales como el modelo Wharton asociado a Klein, el modelo DRI (Data Resource Inc.) aso- ciado a Otto Eckstein, y el modelo MPS (MIT-Penn-Social Science Research Council) asociado a Albert Ando y Modigliani. Estos modelos fueron ampliamente usados para hacer predicciones y analizar politicas. El modelo MPS fue mantenido por la Reserva Federal por muchos anos y se volveria el precursor del modelo FRB/US, que sigue siendo usado en la Fed. 

A pesar de que estos modelos diferían en detalles, sus semejanzas eran mucho mas notables que sus diferencias. Todos tenían una estructura keynesiana. Detrás de la mente del constructor de cada modelo estaba el mismo modelo simple que se les ensena a los estudiantes de grado hoy en dia: una curva IS que relaciona las condiciones financieras y la politica fiscal con los componentes del PIB, una curva LM que determina las tasas de interés como el precio que equilibra la oferta y la demanda de dinero, y algún tipo de curva de Phillips que describe cómo responde el nivel de precios a lo largo del tiempo a cambios en la economia. 

En lo que respecta a la ciencia, la Teoria General fue un gran éxito. La revolución que inspiró atrajo a muchas de las mejores jóvenes mentes de ese entonces. Su prodigioso corpus ofreci6 una nueva manera de entender las fluctuaciones económicas de corto plazo. Como reflejo de estos eventos, Samuelson (1988) ofreci6 un sucinto resumen: "La revolución keynesiana fue el evento mas significativo en la ciencia económica del siglo XX". Esta apreciación es compartida por muchos economistas de su generación. 

Sin embargo, la revolución keynesiana no puede ser entendida meramente como un avance científico. En líneas generales, Keynes y los constructores de modelos keynesianos tenían la visión de un ingeniero. Estaban motivados por problemas del mundo real y, una vez que desarrollaron sus teorias, estaban deseosos de ponerlas en practica. Hasta su muerte en 1946, el mismo Keynes estaba involucrado en ofrecer asesoría en políticas publicas. Del mismo espíritu estaban imbuidos los primeros keynesianos americanos. Tobin, Solow y Eckstein dejaron por un tiempo sus investigaciones académicas durante los años sesenta para trabajar en el Council of Economic Advisers1. El recorte de impuestos propuesto por el presidente Kennedy, sancionado en 1964, fue en muchos sentidos el resultado directo del naciente consenso keynesiano y los modelos que Io incorporaban. 

Los nuevos clásicos

Para fines de los sesenta, comenzaron a aparecer fisuras en el consenso keynesiano. Esas fisuras se volverían grietas que eventualmente harían caer el consenso macroeconómico y socavarían la confianza en los modelos econométricos convencionales. En lugar de ellos una visión mas clásica de la economia habría de re-emerger.

1 N. del T.: El Council of Economic Advisers (CEA) esta integrado por economistas que asesoran al presi- dente de los Estados Unidos. Sus miembros son nominados por el presidente y aprobados por el Senado. 

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* Publicado en Journal of Economic Perspectives, Fall 2006. Desarrollo Economico agradece a American Economic Association la autorizacion para la presente versibn en espanol. ** N. Gregory Mankiw es Robert M.Beren Profesor de Economia, Harvard University, Cambridge.M.A. Estados Unidos.

La pretensión de conocimiento: Discurso en memoria de Alfred Nobel, 11 de diciembre de 1974

 La pretensión de conocimiento: Discurso en memoria de Alfred Nobel, 11 de diciembre de 1974

Discurso en memoria de Alfred Nobel, 11 de diciembre de 1974

http://www.miseshispano.org/2014/10/la-pretension-de-conocimiento/

Friedrich A. Hayek • octubre 20, 2014  

[Discurso en memoria de Alfred Nobel, 11 de diciembre de 1974]



 La ocasión concreta de este discurso, combinada con el principal problema práctico que los economistas tienen que afrontar hoy, ha hecho la elección de su tema casi inevitable. Por un lado, el aún reciente establecimiento del Premio Memorial Nobel en ciencia económica indica un paso importante en el proceso por el que, en opinión de la gente en general, se ha concedido a la economía algo de la dignidad y el prestigio de las ciencias físicas. Por otro lado, a los economistas se les reclama en este momento que digan cómo librar al mundo libre de la grave amenaza de la aceleración de la inflación, que, debe admitirse, se ha producido por políticas que la mayoría de los economistas recomendaron e incluso urgieron seguir a los gobiernos. De hecho ene te momento tenemos poco de lo que enorgullecernos: como profesión hemos montado un lío.


Me parece que este fracaso de los economistas en guiar la política con más éxito está muy relacionado con su propensión a imitar tanto como sea posible las procedimientos de las ciencias físicas brillantemente exitosas, un intento que en nuestro campo puede llevar a un inmenso error. Es una aproximación que se ha descrito como la actitud “científica”, una actitud que, como la definí hace treinta años, “es decididamente acientífica en el verdadero sentido de la palabra, ya que implica una aplicación mecánica y acrítica de hábitos de pensamiento de campos distintos de aquellos en los cuales se han formado”.[1] Hoy quiero empezar explicando cómo algunos de los errores más graves de la política económica reciente son una consecuencia directa de este error científico.


La teoría que ha estado guiando la política monetaria y financiera durante los últimos treinta años y que sostengo que es en buena parte el producto de esa concepción errónea del procedimiento científico apropiado, consiste en la afirmación de que existe una correlación positiva simple entre el empleo total y el tamaño de la demanda agregada de bienes y servicios: lleva a la creencia de que podemos garantizar permanentemente el pleno empleo manteniendo el gasto monetario total en un nivel apropiado. Entre las diversas teorías aportadas para ocuparse de un desempleo extenso, esta es probablemente la única en cuyo apoyo pueda aducirse una fuerte evidencia cuantitativa. Sin embargo, yo la considero esencialmente falsa y actuar según ella, como experimentamos ahora, como muy dañino.


Esto me lleva a lo esencial. 

Frente a la postura que existe en las ciencias físicas, en economía y otras disciplinas que tratan con fenómenos esencialmente complejos, los aspectos de los eventos a considerar sobre los que obtenemos datos cuantitativos están necesariamente limitados y pueden no incluir los importantes. Mientras que en las ciencias físicas se asume por lo general, probablemente por buenas razones, que cualquier factor importante que determine los eventos observados será él mismo directamente observable y medible, en el estudio de fenómenos tan complejos como el mercado, que depende de las acciones de muchos individuos, todas las circunstancias que determinarán el resultado de un proceso, por razones que explicaré más tarde, difícilmente serán completamente conocidas o medibles. Y mientras que en las ciencias físicas el investigador podrá medir lo que, sobre la base de una teoría prima facie, crea que es importante, en las ciencias sociales a menudo se trata como importante lo que está disponible para su medición. Esto a veces se lleva al punto en que reclama que nuestras teorías deban formularse en tales términos que se refieran solo a magnitudes mensurables.


Difícilmente puede negarse que tal demanda limita arbitrariamente los hechos que se admitirían como causas posibles de los eventos que ocurrirían en el mundo real. Esta visión, que es a menudo aceptada muy ingenuamente como requisito para el procedimiento científico, tiene algunas consecuencias bastante paradójicas. Conocemos, por supuesto, con respecto al mercado y estructuras sociales similares, muchísimos hechos que no podemos medir y sobre los cuales tenemos solo alguna información muy imprecisa y general. Y como los efectos de estos hechos en un caso particular no pueden confirmarse por evidencias cuantitativas, simplemente son ignorados por los conjurados para admitir solo lo que consideran como evidencias científicas: a continuación proceden alegremente sobre la ficción de que los factores que pueden medir son los únicos que son relevantes.


La correlación entre demanda agregada y empleo total, por ejemplo, puede ser solo aproximada, pero como es la única sobre la que tenemos datos cuantitativos, se acepta como la única conexión causal que importa. Sobre este patrón puede ser que existan mejores evidencias “científicas” para una teoría falsa, que será aceptada porque es más “científica”, que para una explicación válida, que se rechaza porque no hay evidencia cuantitativa para ella.


Déjenme que explique esto con un breve ejemplo de lo que considero la cusa principal actual del enorme desempleo, un ejemplo que también explicará por qué dicho desempleo no puede en último término resolverse con las políticas inflacionistas recomendadas por las teorías actualmente de moda. Esta explicación correcta me parece que es la existencia de discrepancias entre la distribución de la demanda entre los distintos bienes y servicios y la asignación de mano de obra y otros recursos entre la producción de esos productos. Poseemos un conocimiento “cualitativo” bastante bueno de las fuerzas por las que se consigue una correspondencia entre demanda y oferta en los distintos sectores del sistema económico, de las condiciones bajo las cuales se conseguirá y de los factores que es posible que impidan dicho ajuste. Los pasos separados en la explicación de este proceso se basan en hechos e la experiencia diaria y pocos que se tomen la molestia de seguir el argumento cuestionarán la validez de la suposición factual o la corrección lógica de las conclusiones a partir de ello. Tenemos realmente buenas razones para creer que el desempleo indica que la estructura de precios y salarios relativos se ha distorsionado (normalmente por fijación monopolista o gubernamental del precios) y que para restaurar la igualdad entre la demanda y oferta de mano de obra en todos los sectores, serán necesarios cambios en los precios relativos y algunas transferencias de mano de obra.



Pero cuando se nos piden evidencias cuantitativas para la estructura particular de precios y salarios que se requeriría para asegurar una venta continua y regular de los productos y servicios ofrecidos, debemos admitir que no tenemos esa información. Sabemos, en otras palabras, las condiciones generales en las que lo que podemos llamar, algo equívocamente, un equilibrio se establece por sí mismo; pero nunca sabemos cuáles son los precios o salarios concretos que existirían si el mercado produjera dicho equilibrio. Solo podemos decir cuáles son las condiciones en que podemos esperar que el mercado establezca precios y salarios a los cuales la demanda igualará a la oferta. Pero nunca podemos producir información estadística que muestre en cuánto se desvían los precios y salarios existentes de aquellos que asegurarían una venta continua de la oferta actual de mano de obra. Aunque esta explicación de las causas del desempleo es una teoría empírica (en el sentido, de que podría demostrarse que es falsa, por ejemplo, si, con una oferta monetaria constante, un aumento general de salarios no llevara a desempleo), indudablemente no es el tipo de teoría que podríamos usar para obtener predicciones numéricas concretas respecto de los niveles salariales o la distribución del trabajo a esperar.



¿Por qué deberíamos, sin embargo, tener que suplicar ignorancia en economía del tipo de hechos sobre los que, en el caso de la teoría física, se esperaría indudablemente de un científico  que diera información precisa? 





Probablemente no sea sorprendente que los impresionados por el ejemplo de las ciencias físicas deban encontrar esta postura muy insatisfactoria y deban insistir en los patrones de prueba que encuentran allí. La razón para este estado de cosas es el hecho, al que ya nos referido brevemente, de que las ciencias sociales, igual de mucha de la biología, pero al contrario que la mayoría de los campos de las ciencias sociales, tienen que tratar con estructuras de complejidad esencial, es decir, con estructuras cuyas propiedades características pueden exhibirse solo por modelos compuestos por un número relativamente grande de variables. Por ejemplo, la competencia es un proceso que produciría resultados seguros solo si se produjera entre un número bastante grande de personas que actúan.



En algunos campos, especialmente donde aparecen problemas de tipo similar en las ciencias físicas, las dificultades pueden superarse usando, en lugar de información concreta acerca de elementos individuales, datos acerca de la frecuencia relativa o la probabilidad de ocurrencia de diversas propiedades distintivas de los elementos. Pero esto solo es verdad cuando tenemos que tratar con lo que ha sido llamado por el Dr. Warren Weaver (antiguamente de la Fundación Rockefeller), con una distinción que tendría que conocerse mucho más ampliamente, “fenómenos de complejidad desorganizada”, frente a los “fenómenos de complejidad organizada”, que tenemos que tratar en las ciencias sociales.[2]



Complejidad organizada significa aquí que el carácter de las estructuras que la muestran depende no solo de las propiedades de los elementos individuales que las componen y la frecuencia relativa con que ocurren, sino asimismo de la manera en que los elementos individuales están conectados entre sí. En la explicación del funcionamiento de dichas estructuras no podemos, por esta razón, reemplazar la información acerca de los elementos individuales por información estadística, sino que requiere una información completa acerca de cada elemento si desde nuestra teoría vamos a deducir predicciones concretas sobre acontecimientos individuales. Sin esa información concreta acerca de los elementos individuales estaríamos confinados a lo que en otra ocasión he llamado meras predicción de patrones, predicción de algunos de los atributos generales de las estructuras que se formarán a sí mismos, pero sin contener afirmaciones concretas acerca de los elementos individuales de los que estarán compuestas las estructuras.[3]



Esto es especialmente cierto en nuestras teorías que explican la determinación de los sistemas de precios y salarios relativos que se conformarán sobre un mercado que funcione bien. En la determinación de estos precios y salarios entrarán los efectos de información concreta en poder de cada uno de los participantes en el proceso del mercado, una suma de hechos que no puede conocer en su totalidad el observador científico ni ningún otro cerebro individual. Es realmente la fuente de la superioridad del orden del mercado y la razón por la que, cuando no es suprimida por los poderes del gobierno, desplaza regularmente otros tipos de orden, que se utilizará en la reasignación resultante de los recursos más de lo que se utilizará el conocimiento de hechos concretos que existe solo disperso entre innumerables personas y que ninguna persona individual puede poseer. Pero como nosotros, los observadores científicos, no podemos por tanto saber todos los determinantes de dicho orden, y en consecuencia no podemos conocer a qué estructura particular de demanda de precios y salarios se igualaría la oferta en todo lugar, tampoco podemos medir las desviaciones de ese orden, no podemos probar estadísticamente nuestra teoría de que son las desviaciones de ese sistema de “equilibrio” de precios y salarios lo que hace imposible vender algunos de los productos y servicios a los precios a los que se ofrecen.



Antes de continuar con mi preocupación inmediata, los efectos de todo esto en las políticas de empleo seguidas actualmente, permitidme definir más concretamente las limitaciones propias de nuestro conocimiento numérico que se olvidan tan a menudo. Quiero hacer esto para evitar dar la impresión de que rechazo de forma general el método matemático en economía. En realidad considero que la gran ventaja de la técnica matemática es que nos permite describir, por medio de ecuaciones algebraicas, el carácter general de un patrón, incluso cuando ignoramos los valores numéricos que determinarían su manifestación concreta. Apenas habríamos logrado este retrato comprensivo de las interdependencias mutuas de los distintos acontecimientos en un mercado sin esta técnica algebraica. Sin embargo, ha llevado a la ilusión de que podemos usar esta técnica para la determinación y predicción de valores numéricos de estas magnitudes y esto ha llevado a una vana búsqueda de constantes cuantitativas o numéricas. Esto se produjo a pesar del hecho de que los fundadores modernos de la economía matemática no tenían esas ilusiones. Es verdad que sus sistemas de ecuaciones que describían el patrón de un equilibrio de mercado estaban tan marcadas que si fuésemos capaces de rellenar todos los espacios de la fórmula abstracta, es decir, si conociéramos todos los parámetros de estas ecuaciones, podríamos calcular los precios y cantidades de todos los productos y servicios vendidos. Pero, como dijo claramente Vilfredo Pareto, uno de los fundadores de esta teoría, su propósito no puede sr “llegar a un cálculo numérico de precios”, porque, como dijo, sería “absurdo” suponer que podemos calcular todos los datos.[4]

De hecho lo principal ya lo habían visto esos notables precursores de la economía moderna, los escolásticos españoles del siglo XVI, que destacaban que lo que llamaban pretium mathematicum, el precio matemático, dependía de tantas circunstancias particulares que nunca podría ser conocido por el hombre y solo era conocido por Dios.[5]

A veces deseo que nuestros economistas matemáticos hicieran caso de esto. Debo confesar que sigo dudando si su búsqueda de magnitudes medibles ha hecho contribuciones importantes a nuestro conocimiento teórico de los fenómenos económicos, algo distinto de su valor como una descripción de situaciones concretas. Tampoco estoy dispuesto a aceptar la excusa de que esta rama de investigación sea aún demasiado joven: ¡Después de todo, Sir William Petty, el fundador de la econometría, era un colega veterano de Sir Isaac Newton en la Royal Society!



Puede haber pocos casos en que la superstición de que solo las magnitudes medibles puedan ser importantes haya hecho un daño real en el campo económico: pero los problemas actuales de inflación y desempleo son uno muy serio. Su efecto ha sido que lo que es probablemente la verdadera causa del extenso desempleo haya sido desechada por la mayoría de los economistas de mentalidad científica, porque su funcionamiento no podría confirmarse por relaciones directamente observables entre magnitudes mensurables y esa casi exclusiva concentración en fenómenos superficiales mensurables cuantitativamente ha producido una política que ha empeorado las cosas.



Por supuesto, tiene que admitirse que el tipo de teoría que considero como la verdadera explicación del desempleo es una teoría de un contenido algo limitado, porque nos permite realizar solo predicciones muy generales del tipo de eventos que debemos esperar en una situación concreta. Pero los efectos en política de las construcciones más ambiciosas no han sido muy afortunados y confieso que prefiero un conocimiento real pero imperfecto, aunque deje muchos indeterminado e impredecible, a una pretensión de conocimiento exacto que es probable que sea falso. El crédito que la aparente conformidad con patrones científicos reconocidos puede ganar por teorías aparentemente simples pero falsas, puede tener graves consecuencias, como demuestra el caso actual.



DE hecho, en el caso que explicamos, las mismas medidas que ha recomendado la teoría “macroeconómica” dominante como solución al desempleo (a saber, el aumento en la demanda agregada) se han convertido en una cusa para una muy extendida mala asignación de recursos que es probable que haga inevitable un desempleo posterior a gran escala. La inyección continua de cantidades adicionales de dinero en puntos del sistema económico donde crea una demanda temporal, que debe cesar cuando el aumento en la cantidad de dineros e detenga o ralentice, lleva a la mano de obra y otros recursos a empleos que solo pueden durar mientras continúe el aumento de la cantidad de dinero al mismo ritmo, o quizá incluso solo mientras continúe acelerándose a un ritmo determinado. Lo que ha producido esta política no es tanto un nivel de empleo que no podría haberse producido de otra forma, como una distribución del empleo que no puede mantenerse indefinidamente y que después de algún tiempo pueda mantenerse solo mediante una tasa de inflación que llevaría rápidamente a una desorganización de toda actividad económica. El hecho es que por una visión teórica errónea hemos llegado a una posición precaria en la que no podemos evitar que reaparezca un desempleo sustancial; no porque, como se representa erróneamente a veces esta opinión, este desempleo se produzca deliberadamente como medio para combatir la inflación, sino porque ahora está condenado a producirse, como una consecuencia profundamente lamentable, pero inevitable, de las políticas erróneas del pasado, tan pronto como la inflación deje de acelerarse.



Sin embargo, debo dejar ahora estos problemas de importancia práctica inmediata que he presentado principalmente como un ejemplo de las consecuencias trascendentales que pueden seguirse de errores con respecto a problemas abstractos de la filosofía de la ciencia. Hay tantas razones para ser aprensivo sobre los peligros a largo plazo creados en un campo mucho más amplio por la aceptación acrítica de afirmaciones que tienen la apariencia de ser científicas como con respecto a los problemas que acabo de explicar. Lo que quería exponer principalmente con el ejemplo de actualidad, es que indudablemente en mi campo, pero creo que también en general en las ciencias humanas, lo que parece superficialmente como el procedimiento más científico es a menudo el menos científico y, aparte de esto, que estos campos hay límites definidos  a lo que podemos esperar que logre la ciencia. Esto significa que confiar a la ciencia (o al control deliberado según principios científicos) más de lo que puede lograr el método científico, puede tener efectos deplorables. El progreso de las ciencias naturales en los tiempos modernos, por supuesto, ha excedido tanto todas las expectativas que cualquier sugerencia de que haya algunos límites a ellas va a generar sospechas. Especialmente se resistirán a esa idea quienes hayan esperado que nuestro creciente poder de predicción, generalmente considerado con el resultado característico del avance científico, aplicado a los procesos de la sociedad, nos permitiera pronto moldear la sociedad enteramente a nuestro gusto. Es en realidad cierto que, frente a la euforia que tienden a producir los descubrimientos en las ciencias físicas, las ideas que obtenemos del estudio de la sociedad tiene más a menudo un efecto de enfriamiento en nuestras aspiraciones y quizá no sea sorprendente que los miembros jóvenes más impetuosos de nuestra profesión no estén siempre dispuesto a aceptar esto. Aun así, la confianza en el poder ilimitado de la ciencia está demasiado a menudo basada en una falsa creencia en que el método científico consiste en la aplicación de una técnica ya preparada o en imitar la forma en lugar de la sustancia del procedimiento científico, como si bastara con seguir algunas recetas de cocina para resolver todos los problemas sociales. A veces casi parece como si las técnicas de la ciencia se aprendieran más fácilmente que el pensamiento que nos muestra cuáles son los problemas y cómo aproximarse a ellos.



El conflicto entre lo que en su actual estado de ánimo espera el público que logre la ciencia para satisfacer esperanzas populares y lo que está realmente a su alcance es un tema serio porque, aunque todos los verdaderos científicos reconocieran las limitaciones de lo que pueden hacer en el campo de los asuntos humanos, mientras la gente espere más, siempre habrá alguno que pretenda, y quizá crea honradamente, que puede hacer más por atender las demandas populares de lo que realmente él puede hacer. A menudo es bastante difícil para el experto, e indudablemente en muchos casos imposible para el lego, distinguir entre afirmaciones legítimas e ilegítimas desarrolladas en nombre de la ciencia. La enorme publicidad dada recientemente por los medios de comunicación a un informa que se pronuncia en nombre de la ciencia sobre Los límites del crecimiento y el silencio de esos mismos medios acerca de la devastadora crítica que ha recibido este informe por los expertos competentes,[6] debe hacer a uno algo aprensivo acerca del uso que puede darse al prestigio de la ciencia. Pero no es en modo alguno solo en el campo de la economía en el que se hacen afirmaciones de largo alcance en nombre de una dirección más científica de todas las actividades humanas y la conveniencia de reemplazar los procesos espontáneos por un “control humano consciente”. Si no me equivoco, psicología, psiquiatría y algunas ramas de la sociología, por no hablar de la llamada filosofía de la historia, están incluso más afectadas por lo que he llamado el prejuicio científico y por afirmaciones engañosas de lo que puede lograr la ciencia.[7]



Si queremos salvaguardar la reputación de la ciencia y evitar la arrogación de conocimiento basada en una similitud superficial del procedimiento con el de las ciencias físicas, tendrá que dirigirse mucho esfuerzo hacia desacreditar esas arrogaciones, algunas de las cuales se han convertido ahora mismo en los intereses creados de departamentos universitarios establecidos. No podemos estar lo bastante agradecidos a filósofos de la ciencia tan modernos como Sir Karl Popper por darnos un test por el que podemos distinguir entre lo que podemos aceptar como científico y lo que no, un test que estoy seguro de que no aprobarían algunas doctrinas ahora ampliamente aceptadas como científicas. Sin embargo, hay algunos problemas especiales, en relación con aquellos fenómenos esencialmente complejos, de los cuales las estructuras sociales son un ejemplo importante, que me hacen desear replantear en conclusión en términos más generales las razones por las que en estos campos no solo son los únicos obstáculos absolutos para la predicción de eventos concretos, sino por qué actuar como si poseyéramos conocimiento científico que nos permita trascenderlos puede convertirse en sí mismo en un serio obstáculo al avance del intelecto humano.



Lo principal que debemos recordar es que el avance grande y rápido de las ciencias físicas tuvo lugar en campos en los que demostró que la explicación y predicción podía basarse en leyes que explicaban los fenómenos observados como funciones de comparativamente pocas variables (ya fueran hechos concretos o frecuencias relativas de eventos). Esta puede incluso ser la razón última por la que caracterizamos estos ámbitos como “físicos” frente a otros con estructuras más altamente organizadas, que he llamado aquí fenómenos esencialmente complejos. No hay razón por las que la postura deba ser la misma en los primeros campos que en los últimos. Las dificultades que encontramos en los últimos no son, como podría sospecharse en principio, dificultades sobre la formulación de teorías para la explicación de los eventos observados (aunque causan también dificultades especiales para probar explicaciones propuestas y por tanto para eliminar malas teorías). Se deben al problema principal que aparece cuando aplicamos nuestras teorías a cualquier situación particular en el mundo real.



Una teoría de los fenómenos esencialmente complejos debe referirse a un gran número de hechos concretos y para derivar de ella una predicción, o probarla, tenemos que verificar todos estos hechos concretos. Una vez consigamos esto, no tendremos especial dificultad en deducir predicciones comprobables: con la ayuda de computadoras modernas, debería ser bastante fácil insertar estos datos en los espacios apropiados de la fórmula teórica y deducir una predicción. La dificultad real, a cuya solución la ciencia tiene poco que contribuir y que a veces es realmente irresoluble, consiste en la verificación de los hechos particulares.



Un sencillo ejemplo mostrará la naturaleza de esta dificultad. Consideremos un partido de béisbol jugado por unas pocas personas con habilidades aproximadamente iguales. Si supiéramos unos pocos hechos particulares además de nuestro conocimiento general de la capacidad de los jugadores individuales, como su estado de atención, sus sensaciones y el estado de sus corazones, pulmones, músculos, etc. en cada momento del juego, probablemente podríamos predecir el resultado. De hecho, si estamos familiarizados tanto con el juego como con los equipos deberíamos tener probablemente una idea bastante inteligente sobre de qué dependerá el resultado. Pero por supuesto no seríamos capaces de verificar esos hechos y en consecuencia el resultado del juego estará fuera del rango de lo predecible científicamente, por muy bien que conozcamos qué efectos tendrían acontecimientos concretos en el resultado del partido. Eso no significa que no podamos hacer predicciones en absoluto acerca del transcurrir de ese partido. Si sabemos las reglas de los distintos juegos, al ver uno sabremos muy pronto a qué se juega y qué tipos de acciones podemos esperar y cuáles no. Pero nuestra capacidad de predecir se limitará a esas características generales de los eventos a esperar y no incluirá la capacidad de predecir eventos individuales concretos.


Esto se corresponde con lo que he llamado antes las predicciones de mero patrón, a las cuales estamos cada vez más confinados a medida que penetramos desde el ámbito en que prevalecen leyes relativamente simples al rango de fenómenos en los que rige la complejidad organizada. Al ir avanzando, encontramos cada vez más frecuentemente que podemos en realidad verificar solo algunas pero no todas las circunstancias particulares que determinan el resultado de un proceso concreto y en consecuencia solo podemos predecir algunas pero no todas las propiedades del resultado que tenemos que esperar. A menudo todo lo que podremos predecir serán algunas características abstractas del patrón que aparecerá, relaciones entre tipos de elementos sobre los cuales individualmente sabemos muy poco. Pero, como estoy dispuesto a repetir, todavía conseguiremos predicciones que puedan ser falsadas y que por tanto son de valor empírico.



Por supuesto, comparadas con las predicciones precisas que hemos aprendido a esperar en las ciencias físicas, este tipo de predicciones de mero patrón es algo inferior con lo que no gusta contentarse. Pero el peligro del que quiero advertir es precisamente la creencia de que para que una afirmación se acepte como científica es necesario lograr más. Esta vía lleva al charlatanismo y peor. Actuar con la creencia de que poseemos el conocimiento y poder que nos permite modelar los procesos de la sociedad enteramente a nuestro gusto, conocimiento que en realidad no poseemos, es probable que nos cause mucho daño. En las ciencias físicas, puede haber pocas objeciones a tratar de la hacer lo imposible; podría incluso sentirse que no tendría que desanimarse al que tiene un exceso de confianza, porque sus experimentos pueden después de todo producir nuevos conocimientos. Pero en el campo social, la creencia errónea de que el ejercicio de algún poder tendría consecuencias beneficiosas es probable que lleve a un nuevo poder a coaccionar a otros hombres si se le confiere alguna autoridad. Incluso si ese poder no fuera en sí mismo malo, su ejercicio es probable que impida el funcionamiento de ese fuerzas del orden espontáneo por las que, sin entenderlas, el hombre está de hecho tan enormemente ayudado en la búsqueda de sus objetivos. Solo estamos empezando a entender lo sutil de un sistema comunicación en cuyo funcionamiento se basa una sociedad industrial avanzada, un sistema de comunicación al que llamamos el mercado y que resulta ser un mecanismo más eficaz para digerir información dispersa que cualquier cosa que haya diseñado deliberadamente el hombre.



Si el hombre no va a hacer más mal que bien en sus esfuerzos por mejorar el orden social, tendremos que aprender que en esto, como todos los demás campos en que prevalece la complejidad esencial de un tipo organizado, no puede adquirir el conocimiento completo de lo que haría posible el control de los acontecimientos. Por tanto tendrá que usar el conocimiento que pueda lograr, no para amoldar los resultados como el artesano de forma a su artesanía, sino más bien para cultivar un crecimiento proporcionando el entorno apropiado, en la forma en que un jardinero hace esto por sus plantas. Hay un peligro en la sensación exuberante de un poder siempre creciente que ha engendrado el avance de las ciencias físicas y que tienta al hombre para intentar “ebrio de éxito”, por usar una expresión característica del primer comunismo, someter no solo nuestro entorno natural, sino también el humano, al control de una voluntad humana. El reconocimiento de los límites insuperables a su conocimiento tendría por tanto que enseñar al estudiante de la sociedad una lección de humildad, que debería protegerle frente a convertirse en cómplice de la lucha fatal de los hombres por controlar la sociedad, una lucha que no solo hace de él un tirano sobre sus iguales, sino que bien puede hacerle el destructor de una civilización que no ha ideado ninguna mente, sino que ha crecido de los esfuerzos libres de millones de individuos.


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[1] “Scientism and the Study of Society”, Economica, vol. IX, nº 35, Agosto de 1942, reimpreso en The Counter-Revolution of Science, Glencoe, Ill., 1952, p. 15 de esta reimpresión.

[2] Warren Weaver, “A Quarter Century in the Natural Sciences”, The Rockefeller Foundation Annual Report 1958, capítulo I, “Science and Complexity”.

[3] Ver mi ensayo “The Theory of Complex Phenomena” en The Critical Approach to Science and Philosophy: Essays in Honor of K.R. Popper, ed. M. Bunge, Nueva York 1964 y reimpreso (con adiciones) en mi Studies in Philosophy, Politics and Economics, Londres y Chicago 1967.

[4] V. Pareto, Manuel d’économie politique, 2ª ed., París 1927, pp. 223-224.

[5] Ver, por ejemplo, Luis Molina, De iustitia et iure, Colonia 1596-1600, tomo II, disp. 347, nº 3 y especialmente Johannes de Lugo, Disputationum de iustitia et iure tomus secundus, Lyon 1642, disp. 26, sec. 4, nº 40.

[6] Ver The Limits to Growth: A Report of the Club of Rome’s Project on the Predicament of Mankind, Nueva York 1972; para un examen sistemático de esto por un economista competente, cf. Wilfred Beckerman, In Defence of Economic Growth, Londres 1974, y para una lista de críticas anteriores de expertos, Gottfried Haberler, Economic Growth and Stability, Los Ángeles 1974, quien llama correctamente a su efecto “devastador”.

[7] He dado algunos ejemplos de estas tendencias en otros campos en mi discurso inaugural como profesor visitante en la Universidad de Salzburgo, Die Irrtümer des Konstruktivismus und die Grundlagen legitimer Kritik gesellschaftlicher Gebilde, Munich 1970, ahora reimpresso para el Walter Eucken Institute, en Freiburg i.Brg. por J.C.B. Mohr, Tubinga 1975.