El economista no da mandobles. Dispara cañones*

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Somos un pueblo con una querencia por el exceso de diversión, con un poquito o un muchito de sal gorda, y con poca afición a reflexionar y enterarse de qué van las cosas. No es el tiempo ni el momento para ahondar en las causas de tal desgracia, que es más o menos compartida por otros pueblos, pero sí para intentar deshacer uno de los mitos que más y peor nos corroe. Y es el de qué va la economía y qué se considera que es una aportación a nuestra disciplina.

Una amiga me comentó que había tenido acceso a las estadísticas de nuestro grado Filosofía, Política y Economía (que viene del Philosophy, Politics and Economics, creado por la Universidad de Oxford hace unos cien años) que ofrecemos a cuartos con la UAB, UPF y UAM. Este grado está entre los que tienen una nota de corte de entrada más alta en nuestra universidad. Y entre los que tienen los peores grados de satisfacción del estudiante. Razón: la economía que se les cuenta no tiene nada que ver con sus expectativas. En particular están muy machacados con la cantidad de matemáticas y estadística con la que solemos envolver nuestro producto. Esperaban que les enseñaran a ser valientes caballeros que cargan a mandoble limpio contra la pobreza, las injusticias y todos los demás problemas económicos que aquejan al mundo.[1] Y en vez de eso, les fastidiamos con ecuaciones, tests de causalidad, intervalos de confianza y otras zarandajas. Y la pregunta es: ¿es esto realmente necesario?

La Economía ha tenido una larga historia de errores por falta de cuidado. Conclusiones que no eran tal, correlaciones que se interpretaban como causalidad, influencia de las ideologías y de los partidos políticos, etc. Todo ello producía juicios que se presentaban como obvios y que no lo eran. Y por eso, la Economía en los años 50 del pasado siglo estableció una serie de barreras, análogas a las que se erigen en una sala de operaciones para que no entren los virus.[2]

Del Mythos al Logos

En primer lugar, tiene que haber un modelo y unos supuestos bajo los cuales se va a trabajar. Sin supuestos no hay modelo. Ese modelo, que es una representación simplificada de la realidad para hacerla comprensible, debería tener una forma matemática, generalmente constará de una serie de ecuaciones.[3] Y primero hay que probar que tales ecuaciones tienen una solución.[4] Esa solución dependerá de cómo hemos construido el modelo y nos indicará cómo se comportan las variables a estudiar dependiendo de las formas funcionales que hayamos elegido. ¿Y ahora qué?

Desde hace unos 40 años los experimentos se han convertido en un arma más de nuestro arsenal. En Nada es Gratis hemos dedicado numerosas entradas a este tema (por ejemplo, aquí), así que una primera manera de ver cómo funciona el modelo es el de montar un experimento que sea replicable. Por ejemplo, sabemos cómo recrear un mercado. Cuando daba el curso de Introducción a la Economía solía hacer ese experimento que, por cierto, nunca falla. En un par de iteraciones, los alumnos que asumían el rol de compradores y vendedores terminaban comprando y vendiendo al precio predicho por la teoría. Tal predicción era, ex ante, entregada en un sobre cerrado a uno de los estudiantes que no participaba en el experimento. Al final de este, el estudiante abría el sobre y se leía la predicción que era invariablemente correcta. El lector interesado en este tema no puede hacer mejor que ir a esta página web, desarrollada, entre otros, por mi amigo Humberto Llavador, de la Pompeu Fabra.

Hay trabajos que son puramente teóricos, ya que exploran nuevos territorios o buscan establecer nexos entre cosas que ya se conocían. Pero ninguna buena teoría está completa sin datos que la corroboren. Pero, cuidado, porque aquí la sofisticación también es importante. Que dos variables muestren una alta correlación no significa que una cause la otra. Para determinar eso hemos desarrollado una batería de tests de causalidad que nos pueden indicar hacia dónde va la acusación. Y, además, cuidado con interpretar los parámetros como si estuvieran en la Tablas de la Ley con las que Moisés bajó del Sinaí. La estimación de los parámetros está sujeta a incertidumbres que se suele representar por el intervalo de confianza.[5] Así yo puedo estimar la edad media de mis lectores. Debe estar en torno a los 50 años. El problema es que, si quiero que esa predicción tenga un 90% de confianza, los intervalos de edad se disparan a 30 y 70, es decir, a la nada. Y es importante fijarse si las variables son significativas o no que es una manera de controlar si los resultados podrían ser o no el resultado de mera suerte.

Y así arribamos a la segunda parte del título. Para que el disparo de un cañón tenga unas oportunidades razonables de acercarse al blanco, son necesarios cálculos matemáticos nada triviales. Y muchas cosas más. La humedad, el viento, incluso el efecto Coriolis han de ser tomados en cuenta si no queremos desperdiciar munición. Así cuando en 1764 Carlos III abrió la escuela de artillería de Segovia en él se estudiaban tres años de matemáticas y uno de táctica artillera, (véase aquí). El conocimiento de las matemáticas es absolutamente imprescindible cuando tratamos con sistemas muy complejos, sea la balística o la Economía, en los que es difícil intuir cuales son los resultados. Y juegan un papel decisivo en la evaluación de las políticas públicas.

Resumiendo. Si quieres hacer algo positivo por la humanidad, piensa, formaliza y mide. Aprende a tratar a las matemáticas y a la estadística como amigos que te van a ayudar mucho y no como un lastre a tus pensamientos. Y apunta con mucho cuidado. El enemigo no es una masa amorfa a la que hay que eliminar dando palos de ciego ni repitiendo consignas. Es un bicho muy ladino, difícil de acertar...

Estas notas están dedicadas a mi amigo y colega Juan Luis Jiménez que tanto hace por la eliminación de mitos y malentendidos en nuestra profesión. Y que tanto sufre por ello.

[*] Agradezco a Carmen Beviá sus agudos comentarios a una versión preliminar de este trabajo. Todos los errores u omisiones que permanezcan son de mi absoluta responsabilidad.

[1] Por cierto, problemas que son una mera sombra comparados con los que nos aquejaban hace cien años. Véase esta conferencia de mi amigo y colega Leandro Prados para ver cómo hemos progresado

[2]Los responsables de tan meritoria tarea en buena parte fueron galardonados con sendos premios Nobel: Arrow, Debreu, Koopmans, Samuelson, Hurwicz, Leontieff, Solow, etc.

[3]Y si esas ecuaciones se fundamentan en el comportamiento de los agentes -empresas, consumidores- mejor que mejor. Tradicionalmente este comportamiento se suponía maximizador. En la actualidad hay otras alternativas (ver aquí).

[4]El que el número de ecuaciones sea igual al de variables no es una condición ni necesaria ni suficiente de existencia de tal solución.

[5]Mis compañeros Alejandro Rodríguez y Esther Ruiz han mejorado sustancialmente este tipo de predicción (ver aquí)

Hay 24 comentarios
  • Muchas gracias.
    Artículo muy instructivo que despierta multitud de reflexiones.

  • Hola Luis, la verdad es que me ha encantado la entrada.

    Se trata de una arenga metodológica en toda regla con un toque romántico inestimable. Yo dividiría un grupo de investigación o pelotón de avanzadilla por cualidades. La más común sería la lógico-matemática, porque el mundo (o su estructura) se reproduce bajo ese lenguaje universal que debe acompañar si o si a todo análisis metodológico. En un mundo de fenómenos en apariencia fortuitos existen relaciones más o menos fuertes entre variables que ayudan a predecir y a detectar cuando hemos topado con un patrón evidente del que poder extraer fértiles conclusiones.
    Pero existe un rara avis, que lamentablemente se confunde con la palabrería banal o la charlatanería, de hecho es casi indistinguible. Esta cualidad nos evoca al comienzo de la historia, cuando no teníamos herramientas ni planteamientos heurísticos sofisticados. Hubo unos pocos precursores, que incitaron a sus comunidades a avanzar en la dirección correcta, y lo hicieron a través de elementos como el carisma y la intuición. Sin embargo la propia fuente de su sabiduría era vetada a la mayoría y por lo general moría con ellos. Yo padezco o disfruto de esa conexión, que sin embargo se torna estéril sin el auxilio de otros u otras. En cualquier caso estamos en el mismo barco, porque al final los espíritus afines se alinean bajo un mismo prisma de intereses y necesidades.

  • El articulo es muy bueno y todo lo que sea añadir dosis cada vez mayores de ciencia a la economia es el camino correcto. Pero solo haré una pregunta sobre un tema pequeño pero importante: ¿que grado de correlación se considerá suficiente en la economía para aceptar que una variable es causa de otra? ¿Quizás mas del 80%/90 %? Saludos y gracias por las respuesta.

    • Buenos días Antonio. El que dos variables se muevan juntas no implica que una cause la otra. Para esto último tenemos los tests de causalidad que tratan de ver si una variable precede a la otra o si bien una variable retrasada ayuda a explicar los valores de la otra. Como al final tienes que usar varios instrumentos para ver si lo que has hecho tiene sentido econométrico no hay ninguna regla, como no la hay para ver si alguien puede ser candidato a algún premio.

  • Un post magistral, cosecha Luis Corchón 2023.

    Aun así la lógica matemática depende de los supuestos. Y hay que enfatizarlos a los alumnos pues los resultados dependen de ellos y nos los creeremos en la medida que creamos los supuestos.

    Por ejemplo, si les pregunto cuánto es 24 dividido por 3 (24:3) la mayoría me dirá que 8, ya que 8x3=24. Sin embargo, cambiemos las reglas de la división y multiplicación, de manera que dividamos primero la unidad (4) entre 3 (lo que da 1 y un resto de 1) y luego bajemos la decena (2) junto al resto de 1, dando 21, que dividido por 3 da 7. Por tanto, 24:3 =17 !!! Hagamos ahora la multiplicación de 17 por 3, de manera que primero multiplicamos 3 por 7 (21) y luego 3 por 1 (3) y lo sumamos (21+3=24). Eureka: lo que antes era 8 ahora es 17!!, ¿ Que ha pasado?...pues que he cambiado la base.

    • Muchas gracias por tu comentario querido compi (de departamento y de más cosas). Nunca se enfatizará lo suficiente en el papel de los supuestos y que si alguien empieza su trabajo sin ellos, el trabajo debe ir directamente a la basura a no ser que haga un punto sobre el enfoque (como el famoso remark de Coase sobre el enfoque de Pigou a las externalidades). Hay que probar todo lo que se afirme y hay que dejar bien claro bajo qué condiciones las afirmaciones son verdaderas o no lo son.

  • Completamente de acuerdo con el siguiente párrafo: “El conocimiento de las matemáticas es absolutamente imprescindible cuando tratamos con sistemas muy complejos, sea la balística o la Economía, en los que es difícil intuir cuales son los resultados”.
    En mi opinión, el problema viene de base. En función de mi experiencia docente en un Doble Grado Ade-Derecho o en Análisis Económico en Sevilla y de las opiniones más personales que me llegan desde Castilla y León... a los estudiantes en Bachillerato (da igual la procedencia geográfica) se les comenta que los “estudios de Economía son de Letras (Humanidades)”. Las diferencias entre las Matemáticas y las Matemáticas aplicadas a las Ciencias Sociales son abismales. Cuando un estudiante de 18 años se enfrenta primera vez a unos estudios de Economía, se encuentra con algo extraño y ajeno a lo que le han prometido. Los programas y la bibliografía sobre Economía en el instituto son muy mejorables.
    En definitiva, a lo mejor la clave es que quien tenga la facultad presione para que leyes como la LOMLOE y la LOSU se enfoquen mejor e instituciones como el Ministerio de Educación/ Universidades, CRUE y la ANECA (validación de títulos) hagan bien su trabajo.

  • Muchas gracias por la entrada. Es un debate muy interesante.

    Yo creo que el descontento proviene de que los modelos se han convertido en la única herramienta para el análisis económico. Sin modelizar parece que no puedes saber de economía.
    Hay muchas aspectos económicos que no se pueden modelizar matemáticamente ni medir. Y no por ello dejan de ser parte de la economía. Se ha llegago al extremo de que lo que no puede modelizarse ni medirse no merece cosideración.
    Además, los modelos son extremadamente imperfectos y cualquiera que haya trabajado en la creación de datos estadísticos sabe de sus limitaciones.

    La modelización tiene que complementarse con otro tipo de análisis. Decir que sólo se puede aportar algo positivo mediante la modelización y/o medición es muy simplista. Creo que es bueno que los estudiantes de economía aprendan a modelizar pero no es la única herramienta para el análisis económico. Esa falta de alternativas puede que sea la que lleve al descontento.

          • Estimado Luis, un ejemplo de reflexión teórica o meta-economía (sin modelos).

            Creo que la Economía conforma un subconjunto de las acciones mentales performativas o realizativas del ser humano. Dichas acciones de los agentes económicos tienen su manifestación en la transformación de la realidad material (los “hechos”).

            Una de las peculiaridades de la realidad material es que ésta (a su vez) condiciona poderosamente la conducta (las decisiones), convirtiéndo las respuestas de los agentes en patrones de conducta que refuerzan axiomas y premisas que lógicamente son candidatos válidos para fundamentar toda modelización.

            Hay por tanto, cierta circularidad en este proceso. Esta circunstancia enmascara como natural muchos fenómenos, que no son más que artificios, consecuencias directas de aplicar el rodillo social sobre la auténtica libertad individual (performativa).

            Tu posición ingenua como carta integrante en este castillo de naipes, es sostener la inquebrantable robustez del mismo. Otras construcciones son posibles, pero no si negamos la posibilidad de que el viento de la autocrítica haga su trabajo, para evitar que nos instalemos en un autocomplaciente dogmatismo.

            • Jordi, la primacía de los métodos cuantitativos en economía se discutió en US a finales de los años cincuenta y principios de los sesenta. A España llegó cuando yo había terminado la carrera, como hacia mitad de los años setenta. Desde entonces la economía cuantitativa se ha impuesto como la única manera posible del estudio de sistemas hiper-complejos donde hay millones de mercancías, empresas y ciudadanos interaccionando en millones de mercados físicos y miles de administraciones.

      • Yo creo que justamente ese es el problema. Para publicar y hacer carrera tienes que modelizar. Pero eso no significa que sea la mejor forma de hacer economía. Simplemente se ha impuesto a las demás.
        Y no digo que no hay que modelizar. Pero puede haber otras formas de hacer buena economía. Esa falta de alternativas es lo que lleva al descontento. Y, en mi oponión, a una economía más pobre que deja de lado aspectos históricos, sociológicos, antropológicos... que no se pueden medir.

        • Fede, la sociología. la historia, etc. también están abrazando los métodos cuantitativos. Por ejemplo te recomiendo la página web de mi admirado compañero Leandro Prados https://researchportal.uc3m.es/display/inv17750 para que veas lo muchísimo que se puede conseguir iluminar la historia de España con métodos cuantitativos. O la de mi ex alumno de doctorado Federico Masera que explora temas como el papel de la religión o de la ideología https://sites.google.com/site/fgmasera/research que serían imposibles de tratar si no fuera por ese enfoque cuantitativo. Efectivamente ese enfoque se ha impuesto, pero no por una conspiración, es que con él se puede arrojar luz sobre temas que de otra manera se quedarían en la oscuridad.

          • Y bienvenido sea. El problema sería que se considerase que los métodos cuantitativos son la única manera de arrojar luz en historia, sociología... Eso es lo que pasa en economía, como se defiende en la entrada. Por eso no me extraña el descontento del alumnado cuando se les dice que la única forma de aportar algo positivo es con métodos cuantitativos.

            Yo tampoco creo que haya habido ningún tipo de conspiración. Es un proceso lógico y natural. Pero no por ello óptimo.

            • Fede, la economía "literaria" tuvo su momento y no salió nada o casi nada de ello. En 1950 no sabíamos más que en 1870. Gracias a los modelos formales se pusieron las bases no sólo de nuestro modelo "de cabecera" (el perfectamente competitivo) sino que se han ido creando campos inexistentes anteriormente. Así del "problema del oligopolio" hemos pasado a la Organización Industrial, del "desempleo" hemos pasado a la Economía Laboral, de algunos pensamientos poco articulados sobre las finanzas hemos pasado a la Economía Financiera (gracias a que von Neumann y Morgerstern pusieron las bases, matemáticamente), etc. Todos esos campos estarían vacíos si se les quitasen los modelos y las cifras. No quedaría nada. Y no tienes más que repasar las revistas de economía con mayor impacto para darte cuenta de que o pones un modelo matemático o unas cifras o ambos o no vas a publicar. Ahora que tú no quieres entrar en eso, vale es tu opción, pero la economía de hoy es la que es.

  • Hace años, en una clase del grado Filosofía, Política y Economía, me peguntaron sobre qué podía decir la Economía acerca de la discriminación de la mujer. En primer lugar, y por tener un poco de orden y ayudarles a entender los conceptos económicos, les hablé de la ineficiencia que supone para una sociedad el tener a la mitad de su población sin alcanzar su potencial. Con ello esperaba que vieran a la Economía como un aliado contra la discriminación.

    No pude llegar muy lejos y hablar de, p.e., los modelos económicos de discriminación. Por las caras que ponían algunos y los comentarios posteriores me dio la impresión que querían una respuesta más moral y menos técnica, como si tuviera mucho más valor señalar un compromiso contra la discriminación y buscar culpables que usar herramientas analíticas para hacer buenos diagnósticos de la situación y entender las fuerzas (a nuestro favor y en contra) a la hora de combatir la discriminación.

    • A mí me da la impresión que la economía, afortunadamente, ha mamado mucho del pragmatismo anglosajón que dice "vale, estamos aquí y vamos mal. ¿Qué podemos hacer para mejorar?" Y desgraciadamente en España hay bastante gente con mentalidad de hincha de fútbol que quiere que le inflamen y le suban la tensión. Para mí esa mentalidad es incomprensible, sólo espero que los que pasen por las aulas de las facultades de economía que hay en nuestro país reflexionen y cambien.

  • La postura de defender la economía cuantitativa como la "única" manera de estudiar sistemas sociales complejos como el de los mercados, creo que no tiene en cuenta que la economía es una ciencia social que estudia el comportamiento humano que muchas veces no se puede embridar bajo modelos matemáticos. El comportamiento humano es complejo y no siempre puede ser descrito mediante fórmulas matemáticas precisas, los modelos muchas veces no pueden capturar las complejas interacciones entre las personas y las instituciones en una economía, ni tener en cuenta factores impredecibles o eventos imprevistos, como desastres naturales o conflictos políticos. Además, los datos económicos a menudo son imperfectos y la estadística matemática no siempre es adecuada para manejar datos no estructurados o incompletos. Creo que la economía también puede avanzar a través de la teoría económica y la investigación empírica sin depender completamente de los modelos matemáticos, aunque estos modelos sean muy interesantes y ayudan al avance de la ciencia económica. Precisamente Nada es Gratis acaba de publicar una entrada que no utiliza economía cuantitativa y que aporta ideas muy interesantes: "Altruismo, normas sociales y política pública" de Andreu Arenas.

    • Eduardo todo lo que estamos escribiendo no son más que una serie de ceros y unos. Cualquier cosa que puedas decir literariamente tiene su correlato matemático. Y las incertidumbres, las dudas, las nubes de incompletitud de datos son todos conceptos que se pueden hacer matemáticos. Los modelos matemáticos son precisos porque ayudan a precisar de que estamos hablando. Pero pueden formalizar (con absoluta precisión) todas las imprecisiones que se te ocurran. Te recomiendo mis tres entradas en NeG sobre el Homo Economicus en donde este tema se discute en profundidad.

  • Muchas gracias por el comentario, como siempre excelente (para mí al menos). Me sorprende bastante la fe en los experimentos porque entiendo que en economía es bastante difícil diseñar experimentos que se adecuen a la complejidad de lo real. Cita uno que aparentemente funciona, pero algo debe pasar porque en el mercado de verdad, es muy difícil prever el precio de equilibrio. Creo que el nobel Angus Deaton tiene un artículo muy crítico con estos métodos que, en efecto están triunfando en economía.

    • Buenos días. No todos los experimentos funcionan como nos gustaría... Pero ese sí, los alumnos lo perciben como un juego de rol en el que además pueden ganar pelas (2 o 3 euros como máximo). Y ponen un entusiasmo digno de verse... Los experimentos son una herramienta analítica más, que ya está consolidada y que tiene incluso un journal con un alto impacto (https://www.springer.com/journal/10683).
      A Deaton le molestan cierto tipo de experimentos (con los que, por cierto, Banerjhee y Duflo ganaron el Nobel) los Randomized Control Trials (RCT) que se hacen en remotas villas en países en vías de desarrollo y que son difícilmente reproducibles... Estos experimentos se basan en encontrar dos lugares con parecidas características socioeconómicas en uno de los cuales se aplica una determinada política y en otro no. La elección es aleatoria. Y se sacan consecuencias. Deaton piensa que si bien esos lugares pueden ser parecidos y que en el que se aplica la política es elegido aleatoriamente eso, ex post, no te garantiza que esos lugares sean estadísticamente comparables. Lo explica muy bien en los primeros párrafos de la introducción de su artículo https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953617307359
      A mí me parece que tiene bastante razón, pero no soy experto en estos temas... Esto no significa que los RTC sean inútiles sino que hay que tomar los resultados de esos experimentos con cuidado... Como cualquier resultado que obtengamos con cualesquiera herramienta...

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