Economistas que experimentan...!y se mojan!

playmobil-fontanero1De Marcel Jansen y Pedro Rey Biel (@pedroreybiel)

A principios de enero tuvo lugar el encuentro anual de la Asociación Americana de Economía. Durante esta edición, los principales temas de debate fueron las consecuencias de las elecciones presidenciales en Estados Unidos y el crecimiento del sentimiento anti-globalización. Son temas que nos inquietan a todos, y sobre los que los economistas también hemos opinado, con mayor o menor acierto. Sin embargo, hoy queremos hablar de la conferencia plenaria (Richard T. Ely Lecture) ofrecida por Esther Duflo, profesora del MIT y experta en temas de pobreza, para reivindicar el papel activo de los economistas no sólo en recomendar políticas económicas o en predecir sus efectos, sino también en "arremangarse" y "bajar al fango" de esas mismas políticas y preocuparse por los detalles a la hora de aplicarlas. El título de su charla no podía ser mas metafórico: "El Economista como Fontanero". Su portentoso llamamiento es optimista y ambicioso a la vez: el economista puede contribuir a solucionar muchos de los problemas que tenemos como sociedad pero, para ello,...!hay que mojarse!

Los economistas no tenemos la mejor fama a la hora de recomendar medidas. Aunque gozamos de un cierto respeto académico y al menos tenemos voz en múltiples foros, también se nos critica, en muchos casos con razón, o bien directamente por la simplicidad de los modelos que utilizamos, que obvian múltiples detalles que pueden ser cruciales para que las políticas derivadas de nuestras recomendaciones sean efectivas o, lo que es peor, por la posible carga ideológica que puede estar detrás de simplificar un modelo con unos supuestos y no otros.

En todo caso, los economistas participamos cada vez más en el diseño de nuevas políticas, regulaciones e incluso mercados. El diseño de nuevos mercados requiere que actuemos como ingenieros, como explicó Alvyn Roth – ganador del premio Nobel de Economía que diseñó el mercado para el intercambio de riñones – en este artículo de 2002. El diseño tiene que considerar todos los detalles y posibles complicaciones, y para ello ser sirve de la teoría económica. Pero no basta con ésta. A menudo hay que complementar la teoría con avanzadas técnicas numéricas para encontrar la mejor solución. Esta necesidad de aplicar distintas técnicas llevó a Abhijit Banerjee – coautor de Duflo en decenas de estudios y del bestseller Poor Economics - a comparar el diseño de políticas con la labor de un artesano. Noble, pero rutinario y más humilde que la labor de los ingenieros. En su ponencia Duflo, de cuya brillante trayectoria hablamos aquí, baja todavía un peldaño más, utilizando la metáfora del fontanero que pone la tubería, diseña los grifos y que aplica parches cuando hay roturas. El motivo es que muchas políticas bien intencionadas fallan en la práctica por detalles que parecen irrelevantes a primera vista.   No es suficiente que ayudemos en el diseño. Para que las medidas sean efectivas, debemos también implicarnos en la implementación de sus pequeños detalles, aunque ésto conlleve en ocasiones dejar atrás el cómodo marco de la teoría económica para adentrarnos en un terreno mucho más “fangoso”.

La ponencia de Duflo resalta la importancia de la experimentación en el diseño de políticas, en su caso para reducir la pobreza. La experimentación no sólo consiste en probar distintas cosas y adaptar el diseño de las medidas cuando no se obtiene los mejores resultados. Un experimento típico en el área de la economía del desarrollo asigna un nuevo programa, por ejemplo una subvención, a un grupo aleatorio de personas mientras que a otro grupo, de idénticas características, no se le da nada. La comparación entre los resultados del grupo intervenido y el que no, permite establecer una relación causal entre dar la subvención y el efecto que provoca, puesto que si hay diferencias en los resultados, tienen que deberse a la única diferencia entre los dos grupos, que es la subvención. Pero no estamos hablando de medidas improvisadas, sino que estos ensayos controlados son guiados por la teoría económica y, en muchos casos, inspirados por la psicología y la economía del comportamiento, para contar con una intuición previa sobre qué funcionará y qué no. A fin de cuentas, los experimentos se hacen con participantes reales que sufren las consecuencias de las medidas tomadas incluso durante la fase de experimentación y que, además, pueden plantearse si es justo haber sido asignado al grupo de tratamiento de control, por razones puramente de aleatoriedad estadística. Por tanto, no sería ni ético ni práctico probar nuevas medidas, aunque sea a pequeña escala, sin la intuición rigurosa que puede aportar la teoría ni sin la evidencia empírica previa, que en muchos casos proviene experimentos controlados más abstractos hechos en un laboratorio. De esta forma, las distintas disciplinas económicas (teoría, análisis empírico, experimentos de laboratorio y de campo) pueden combinarse de forma rigurosa para mejorar las cosas.

Esta combinación es necesaria porque ni la teoría económica ni la evidencia empírica disponible llega siempre a los detalles concretos que pueden ser claves para el éxito de una medida. Cada contexto tiene su especificidad y entender bien lo que diferencia dos entornos, puede ser crucial para entender por qué una política puede haber funcionado en el pasado en uno, pero quizá no funcione en otro. Por ello es importante que, si queremos seguir haciendo recomendaciones, nos bajemos de la atalaya académica y admitamos con modestia que necesitamos entender mucho mejor las restricciones institucionales y las motivaciones individuales concretas de los sujetos a los que afectan las medidas que proponemos.  Duflo ofrece algunos ejemplos de detalles cruciales que pueden determinar que una medida funcione o no ("piping issues"): el nivel de transparencia informativa sobre distintos programas de alimentos o el flujo de fondos entre distintos niveles de la administración en el caso de políticas descentralizadas. Pero también se ocupa de detalles aún más específicos con soluciones sorprendentes, como en el caso famoso del programa de vacunación de niños en India, en el que comprobó que al incluir un pequeño incentivo no monetario para quienes se vacunaran, unas pocas lentejas, aumentaba exponencialmente las tasas de vacunación. El programa de vacunación era exactamente el mismo, se dieran o no las lentejas, pero sólo consiguieron que la gente vacunara a sus hijos cuando lo acompañaban, con un coste mínimo, de unas pocas lentejas.

Esta especificidad de los experimentos de campo, hace que algunos académicos de prestigio, como el penúltimo premio Nobel de Economía, Angus Deaton, tengan dudas metodológicas sobre su validez externa, véase por ejemplo esta discusión o incluso este debate en video entre ambas posturas. El argumento que subyace su crítica es que si necesitamos probar una medida en diferentes contextos para saber si funcionará o no, entonces es que no entendemos bien la causa por la que funciona, lo que es fundamental para poder avanzar científicamente. Pero precisamente creemos que lo que hace Duflo es ampliar su lupa e intentar entender aún mejor las múltiples causas concretas por las que una medida puede o no ser efectiva. De esta forma, la experimentación puede permitir también recoger nueva evidencia bajos nuevas condiciones, que permita a su vez retroalimentar el enriquecimiento de nuevas teorías. Bajar al fango para arreglar un problema concreto no tiene por qué implicar renunciar a la ciencia.

Ambas posturas son válidas y necesarias, si son honestas. El economista que pretenda entender las causas generales de los fenómenos, debe ser más cauto a la hora de hacer recomendaciones específicas de política, puesto que el éxito de dichas recomendaciones puede depender de aspectos muy específicos.. El economista "fontanero", mas preocupado por arreglar problemas concretos sobre el terreno, no debe aprovechar su posición para intentar cualquier cosa, sino basarse en la teoría y evidencia disponible existente, para ser más efectivo y, además, no perjudicar a los participantes de sus experimentos con pruebas inútiles.

Hay 17 comentarios
  • El título de la ponencia "El Economista como Fontanero" es seguramente un guiño al libro del premio Nobel George Stigler "El Economista como predicador", que defendía unas ideas similares allá por los años 80. Sigue actual casi 40 años después.

  • Muy de acuerdo con vosotros, Marcel, Pedro. Y muy en desacuerdo con Deaton. Nunca me canso de repetir la misma metáfora: Tycho Brahe recopiló una cantidad infinita de datos de movimientos planetarios, que no tenían ningún patrón ni lógica ni nada. Vino Johannes Kepler y logró darles un patrón, entendiéndolos como elipses en torno al sol, pero eso no era más que descriptivo. Y luego vino Isaac Newton y mostró que la fuerza de la gravedad permite entender esas elipses. Pues con los datos experimentales (de campo y de los otros) yo creo que estamos igual: vivimos en el siglo XV con Tycho Brahe, y ya vendrán los Keplers y los Newtons. Y me da que más pronto que tarde.

    • Exacto. Lo importante son los hechos, los datos bien descritos. La interpretación que de ellos hacemos es importante, así generamos conocimiento. Sin embargo, aun cuando creemos comprender bien el significado de unos datos, es posible que nos equivoquemos total o parcialmente. Otros vendrán que puedan usarlos y darles sentido.

    • Quizas esto lo tengamos que dejar para otro dia en detalle, pero yo estoy en esto 100% con Deaton. Los "datos" en economia no tienen una existencia objetiva fuera del contexto de una teoria economica explicita, no son una realidad platonica a ser descubierta o documentada. Por ejemplo, como ya explique en una ocasion, el PIB

      http://nadaesgratis.es/fernandez-villaverde/una-historia-del-pib

      es una creacion de los economistas. El que el mismo sea una creacion teorica no significa que no sea util: lo es y mucho. Pero tambien significa que traer a la mesa intuiciones de ciencias naturales puede ser altamente problematico. La fuerza de la gravedad existia antes que Newton la encontrase. El PIB no existia antes de Kuznets.

      El problema fundamental de esta falta de existencia objetiva es que la intepretacion de los resultados obtenidos de la investigacion necesita de una teoria explicita. Los electrones no cambian su comportamiento dependiendo de sus "expectativas" que tengan de lo que vaya a hacer el fisico el año que viene. Las familias si cambian su comportamientos dependiendo de lo que piense que va a hacer el policy-maker mañana y por tanto es esencial una "estructura". Esto significa, entre otras cosas, que la validez externa de los experimientos que defiende Duflo (su capacidad de ser extrapolados a terceros casos diferentes de los que se han estudiado) es muy baja. La respuesta medida del cambio de la tasa de vacunacion al regalo de lentejas depende crucialmente de lo que las familias con sus expectativas de lo que va a ocurrir en el futuro con los programas de vacunacion, con los programas de ayuda sociales, con el coste de la sanidad, etc. Para que estos factores sean relevantes, no necesitamos que tales expectativas sean insesgadas o basadas en un analisis racional de los factores en juego, solo necesitamos que importen.

      Mientras que no estoy en contra de los usos de los experimientos aleatorizados cuando los mismos se interpretan correctamente, el programa de investigacion de Duflo y mucha otra gente, al abandonar la teoria economica como andamiaje interpretativo, en el medio plazo es una camino a ninguna parte (en cambio el proyecto de Roth es fantastico, pues se funda en la teoria). Deaton es muy cuidadoso en sus argumentos y la necesidad de tener el correcto balance entre teoria y datos. Y, sinceramente, creo que una buena parte de la profesion esta dandose cuenta de ello.

      Una buena explicacion de porque el trabajo de campo es esencialmente diferente en ciencias sociales y en ciencias naturales y porque NUNCA vendra un Newton o un Kepler es:

      https://www.amazon.com/Causal-Inference-Statistics-Biomedical-Sciences/dp/0521885884/ref=sr_1_1?ie=UTF8&qid=1489013546&sr=8-1&keywords=guido+imbens

      No, acumular datos por acumular datos y esperar que llegue un caballero blanco a intepretarlos en unas decadas o unos siglos no sirve para nada en economia.

        • No entro en discutir que teoria es o deja de ser y no niego que en experimentos hay mucha gente que hace cosas muy buenas e interesantes. Pero lo que es indudable (por que ellos mismos hacen bandera de ello) que mucha gente en el campo de RCT prescinden por completo de la teoria. Y eso es lo que nunca va a llevar a ningun sitio. Cuando miras, por ejemplo, mucho de lo que se hace en desarrollo desde una perspectiva militantemente ateorica, la validez externa de los experimientos se ha mostrado muchas veces ser muy baja.

      • Obviamente, no estamos muy de acuerdo, Jesús. En parte sí: Yo creo que por supuesto la aproximación que tú defiendes, interpretación de experimentos, es muy válida y ha producido muy buenos resultados en muchos casos. Pero creo que la visión más "física" sobre los experimentos, mirar a los datos como datos e intentar entenderlos desde una perspectiva agnóstica, puede hacer aportaciones muy relevantes. Esta discusión ya la he tenido con referees de trabajos míos en los que usábamos esta aproximación agnóstica, y al final les hemos convencido de la utilidad de lo que nos sale.

        Otra cosa es si esto es economía. No lo sé. No debe ser nada porque en mi campo de origen, la física, también me dan palos por todos los lados. Y no os digo ya de los matemáticos. Será papiroflexia. Pero por ahora no me bajo de la burra de que se puede o se podrá hacer física social, por así llamarla. Veremos. También me dijeron muchos expertos que no se podían hacer experimentos de laboratorio con 1000 personas a la vez, y menos un advenedizo indocumentado como yo que nunca había hecho uno ni con 10, y mira, demostramos que sí se podía. Esto es como lo del Barça de ayer: hay que tener fe (como diría Donald Sutherland en "Los violentos de Kelly").

        • Es que los "datos" en economia no existen fuera del contexto de una teoria. Como te decia antes, el PIB fue "inventado". La gravedad fue "descubierta". Por eso la idea de la "fisica social" es una quimera que nunca triunfara.

          Y no confundas un problema tecnico (se pueden hacer experimentos con 1000 personas?) con uno conceptual (cuales son los limites de lo que se puede aprender en un experimento?). Tambien me decian a mi que no se podian estimar modelos con preferencias recursivas y produccion y ahi estan los papers publicados en revistas y bien citados. Pero el que yo pudiese resolver el problema tecnico de implementar una nueva metodologia no implica que haya roto, de manera alguna, las limitaciones inherentes a lo que se puede aprender en ciencias sociales sobre como funcionan los mercados.

          • Gracias, Jesús, y claro que una cosa es técnica y la otra es conceptual, estamos de acuerdo. Sólo lo ponía de ejemplo genérico, como el chiste aquel (ahora me lloverán las tortas de los bilbainos, pero allá voy): "Cómo se meten 30 de Bilbao en un 600? Diciéndoles que no hay huevos!" A esto me refería cuando digo que me resisto a creer que no se puede hacer física social (o socioeconómica) y a buscar maneras alternativas de aprender...

        • Hola, ¿qué pensáis del meta-análisis como método de generalización ?
          Siempre entendí que si (condicional) existe un proceso generador de datos, y cada caso, experimento o paper es una materialización concreta de las posibles, la manera de descubrir esa función que genera casos concretos tenia que ser estudiándolos combinadamente con meta-analisis
          Gracias

  • Parece mentira cómo se sigue tratando a la economía como una ciencia exacta, pretendiendo que se pueda modelizar de igual forma que las matemáticas o la física, esta última, por cierto siendo cada vez menos exacta.

    También me llama la atención que se trate como un hallazgo significativo el efecto de regalar lentejas junto con una vacuna. En un lugar donde la población no tenga claro el valor de la vacuna pero por supuesto tenga claro el valor de comer ¿No es obvio que cuando incentivas algo se va a hacer más?

    También se comenta cómo analizar la eficiencia de las administraciones es algo realmente innovador.

    Sinceramente creo que un empresario cualquiera es esa persona en el terreno haciendo que las cosas ocurran, pero por supuesto es más atractivo hablar de ser un fontanero pero realmente querer hacer políticas públicas y ser completamente lo opuesto.

    • Pedro ya ha respondido bien pero en el comentario de LES PAUL hay varios errores fundamentales que demuestran una profunda falta de comprension de lo que es la economia y como funciona como area de investigacion.

      El mas grave es sin duda que lo importante no es comprobar que el regalar unas lentejas incremente la tasa de vacunacion. Es documentar el fuerte incremento en la tasa. Si ofrezco un incentivo (un regalo de valor x) a los que cumplen una labor potencialmente costosa (vacunacion), cual es la tasa de respuesta? La teoria economica (o el sentido comun) no nos dice si esta tasa de respuesta a un regalo x sera un 10% o un 20%. Pero cuando se diseña una politica economica una tasa de respuesta de un 10% o de un 20% hace toda la diferencia entre una politica que pasa unos criterios de coste-beneficio y una que no. El objetivo fundamental de este tipo de investigacion es documentar si estamos hablando de un 10% o de un 20%. Y como señala Pedro, ademas, hay ejemplos donde la introduccion de incentivos genera efectos inesperados que uno debe constrastar.

      El segundo error, que surge de la falta de interes intelectual de leer cualquiera de los papers de experimientos aleatorios controlados, es afirmar "Parece mentira cómo se sigue tratando a la economía como una ciencia exacta". El problema para muchos economistas (entre los que me incluyo yo) es que en estos papers como de los que habla Duflo es que no hay modelo economico alguno y por tanto no hay matematicas (excepto estadistica). El paper medio de experimientos aleatorios simplemente mira las efectos de un programa en un grupo de tratamiento y los compara con un grupo de control. Decir que esto, de alguna manera consiste en "tratar a la economia como una ciencia exacta" demuestra no saber en absoluto de lo que se habla.

      Tercero, los empresarios, siendo valiosos como son, no suelen tener la cabeza ordenada para entender las decisiones que son necesarias en politica economica, pues las habilidades que son recompensadas por el mercado no son las que le permiten a uno, por ejemplo, en pensar en los efectos agregados de ciertas medidas o en sus costes de oportunidad. Paul Krugman lo explica aqui muy bien:

      https://hbr.org/1996/01/a-country-is-not-a-company

      No se si los economistas seremos o no fontaneros pero somos bastante mas sutiles en nuestros razonamientos que los criticos casuales de nuestra disciplina parecen entender o querer reconocer.

  • Hola a todos,

    Interesante debate de los que nos ponen a los economistas! Sólo me gustaría dar mi opinión sobre la la necesidad de teoría y sobre la comparación entre el PIB y la gravedad. Empiezo por esto último.

    Jesús dice "La fuerza de la gravedad existia antes que Newton la encontrase. El PIB no existía antes de Kuznets" y está claro que en eso lleva razón. Pero la comparación me parece extremadamente desafortunada porque el PIB es el instrumento con el que se mide, o se estima más bien, algo que sí existía antes que Kuznets y hasta antes que A. Smith: la producción de bienes y servicios e, indirectamente, el bienestar, las necesidades, el hambre... El termómetro no existía antes de Galileo (creo) pero la temperatura sí. De igual forma, la gravedad existía antes que el gravímetro (que no sé quién lo inventó, sinceramente). Así que comparar un instrumento de medición (el PIB) con lo que se pretende medir (la gravedad), en mi opinión, sólo confunde las cosas.

    La ciencia (tanto la social como la "natural") tiene que basarse en el ciclo observación-teoría-observación-teoría... (Miro, teorizo, compruebo mirando de nuevo, modifico mi teoría...) Nadie teoriza sin haber observado. Pero no quiere decir que todos y cada uno de los trabajos de investigación tengan que contener todas las partes de este ciclo, sino que es la ciencia en su conjunto la que los ha de tener. De hecho, ese ciclo casi nunca tiene un final, por lo que pretender cerrar el ciclo en un estudio es inútil.

    • La analogía del termómetro con el PIB es incorrecta por dos motivos.

      El primer motivo es que el PIB no “mide” un nóumeno objetivo de la misma manera que el termómetro mide una realidad subyacente de la temperatura. El PIB refleja una serie de hipótesis, relativamente discrecionales, de lo que es y no es actividad económica y de cómo valorarla.

      Un ejemplo de la discrecionalidad en considerar qué es actividad económica es este blog. Si yo escribo una entrada en este blog, no cuenta como PIB. Si yo publico esa misma entrada en un periódico, sí que cuenta.

      Un ejemplo de la discrecionalidad en cómo valorar la actividad económica es mi trabajo. Como Penn es una universidad privada, mi trabajo se valora por la diferencia entre la matrícula de los estudiantes que se apuntan en mi clase y los consumos intermedios causados por la misma, independientemente de mi salario. Pero si yo mañana me moviese a Penn State, que es pública, mi trabajo se valoraría por mi sueldo, independientemente de cuantos estudiantes se apuntasen a mi clase (estoy simplificando un pelín, la contabilidad nacional está llena de pequeños detalles).

      Como estas hipótesis cambian con el tiempo, por ejemplo, gracias a mejores teorías económicas o cambios en las reglas sociales, la “medición” del PIB cambia de manera constante en maneras que nunca cambia la temperatura. El agua siempre se hiela a 0 grados (modulo las condiciones de presión, etc.). Si hubo o no recesión en 2001 depende de qué entra y cómo lo medimos en el PIB. De hecho, ese es el motivo por el que cualquier clase de contabilidad nacional comienza enfatizando que el PIB no es una medida de bienestar social, solo una aproximación al mismo.

      Esto no quiere decir ni el que el PIB sea inútil como construcción teórica ni que las decisiones discrecionales sean arbitrarias. Quiere decir únicamente que tratamos con un objeto que en su esencia misma es muy diferente de la de un termómetro.

      El segundo motivo es que la economía tiene un fuerte componente performativo que no tienen las ciencias naturales. Nuestra labor de investigación cambia el objeto a investigar. Cuando un economista documenta un “puzzle” en valoración de activos, los mismos tienden a desaparecer porque los agentes incorporan esa información en sus decisiones. Cuando un economista “mide” el PIB, induce reacciones de inversión, consumo, etc. de los agentes públicos y privados que cambian la actividad económica. Esto es muy diferente, aunque algunas veces se confunda, que las consecuencias del principio de incertidumbre de Heisenberg (que impone una relación, en su interpretación física, en la interacción entre objetos clásicos y cuánticos independientemente de la presencia de un observador y, en su interpretación matemática, entre una función de densidad y su transformada de Fourier, de nuevo independiente de la presencia de un observador). E igualmente es diferente de las consecuencias del uso de los conocimientos de física en transformar el mundo. Por mucho que empleemos la física para transformar la naturaleza, el espín de muón sigue siendo ½. La valoración de un activo financiero depende de lo que sale en el Journal of Finance.

      Por supuesto que no niego la interacción entre teoría y datos. ¡Yo me gano la vida con econometría! Solo quiero señalar que los objetos de la ciencia social y la ciencia natural son muy diferentes y que mientras que la conversación entre las mismas es necesaria y fructífera, los economistas no debemos de caer en una interpretación “naturalista” de lo que hacemos.

      • Gracias por tu respuesta, Jesús. Me he encontrado con el problema de que no podía escribir más (supongo que hay un límite de caracteres para los "externos") y he tenido que recortar algunas partes de lo que había escrito. Una de ellas era la aclaración de que la analogía PIB-termómetro no es perfecta porque la analogía debería ser del PIB con la estimación (basada en no una sino varias teorías: dilatación...) de la temperatura que subyace al termómetro, no con el termómetro en sí. Pero eso no quita el hecho de que la producción de bienes y servicios estaba ahí aunque nosotros no tuviéramos ni idea de cómo medirla antes de Kuznets y, además, la valoración tenga que ser por fuerza subjetiva. Por tanto, el concepto de gravedad (o el de temperatura) se debe comparar al concepto de producción de bienes y servicios, no al PIB:

        Bienes y servicios se han producido siempre pero ahora tenemos alguna idea de cómo medirlo; gravedad ha existido siempre pero ahora tenemos alguna idea de cómo medirla.

        No me ha quedado claro si estás de acuerdo con esto, que era a lo que realmente iba mi comentario. En cualquier caso, estoy de acuerdo contigo en lo esencial de tus comentarios, ¡que conste!

  • Es una gran verdad que la actividad de los economistas CAMBIA la economía.

    Sólo como aclaración, conviene recordar que este efecto también se da en física, aunque de manera restringida. Por ejemplo, al medir el spin del electrón, el SENTIDO (up/down) del vector es un resultado de la medida. Sin embargo, LA DIRECCIÓN del vector es elegida por el experimentador al configurar el dispositivo de medida. Por extraño que parezca, incluso en física, la realidad no es completamente terca, no es capaz de resistirse completamente a nuestra interpretación.

    Este efecto de “realidad fabricada por los sujetos”, que en física está, por así decirlo, controlado, mucho me temo que en las ciencias sociales nunca puede controlarse completamente.

    Esto obliga a los economistas a mantener una actitud deontológica que, por desgracia, se omite con demasiada frecuencia. Comete grave impostura el economista que afirma que él no se dedica a entrar en el campo normativo, que él sólo se dedica a investigar relaciones causales entre X e Y, sin valorar si X e Y son humanamente deseables. El “así son las cosas” y el “así deben ser las cosas” van indisolublemente unidos en las ciencias sociales. El economista que dice “sin Francia sale del euro, será su desastre”, está causando ese desastre.

    Dicho de otra manera, los planteamientos éticos son inevitablemente, en las ciencias humanas y sociales, condiciones epistemológicas a priori.

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