¿Por qué los métodos cuantitativos han arrasado en nuestra profesión?*

Empecemos con un hecho. Cualquier programa de doctorado en una Universidad entre las mejores del mundo tiene un primer año en el que se enseñan micro, macro, estadística y econometría y matemáticas, con una micro y una macro muy matemática (ver por ejemplo) en donde podemos leer que las habilidades matemáticas juegan un papel importante en la selección de los estudiantes. Esto no es tanto porque los alumnos estén ya familiarizados con las matemáticas sino porque la habilidad matemática suele ser un buen predictor de la habilidad de pensar analíticamente en abstracto. Ídem en los cinco mejores programas de doctorado en economía en nuestro país que, en mi opinión, son (por orden alfabético) Alicante, Autónoma de Barcelona, Carlos III, CEMFI y Pompeu Fabra. Creo que lo son porque son los únicos que regularmente asisten como agentes activos al mercado de trabajo de los economistas europeos (que por cierto deriva del español) y varios aparecen en los rankings de los mejores departamentos de economía del mundo en posiciones destacadas

Y el lector puede preguntarse ¿¿¿¿Y ESTO PORQUÉEEEEEEEEEE???? Históricamente viene de la discusión que hubo en EEUU entre finales de los 40 y los 50 del siglo pasado (ver por ejemplo aquí, aquí o aquí). Los pro-cuantitativos que venían eufóricos con el libro de Paul Samuelson "concebido y escrito en 1937" y publicado 10 años más tarde, lograron una resonante victoria. La economía se fue transformando en lo que hoy en día se enseña en los programas doctorales de más éxito. Y ha llevado a la catalogación del estudio de la economía como STEM en las principales universidades de EEUU.

Las razones del éxito

  • Los métodos cuantitativos no eliminan las consideraciones cualitativas: Las incluyen.
    Lo cualitativo puede representarse por el cero (no tiene esa cualidad) o el uno (sí la tiene). Lo cual es la manera más tosca de calificar a alguien. Por ejemplo, supongamos que queremos calificar a los futbolistas. Buen o mal futbolista son categorías excesivamente amplias por lo que usándolas se cometerían grandes injusticias y se obtendría una información poco precisa. Introduzcamos pues más categorías. Excelente, muy bueno, etc. Quizá eso no sea suficiente para distinguir bien quién es quién. Sería mucho más natural asignar a cada futbolista un número real entre cero y, digamos, diez. Pues eso es el enfoque cuantitativo.
    Ejemplo: Las variables "cualitativas" se usan frecuentemente en una de nuestras especialidades más cuantitativas, la econometría. Se les llaman variables Dummy (o binarias). Aunque generalmente estas variables pueden tomar sólo dos valores, la idea se extiende a variables que pueden tomar un número finito de valores que, como vimos, pueden representar índices de calidad.
  • Los métodos cuantitativos no están basados en opiniones.
    Si dos ideas al principio contradictorias se formalizan, es fácil encontrar un nexo común que será un modelo más general del que esas ideas serán casos particulares. Y aparecerán más casos particulares antes escondidos en la maraña de la discusión dialéctica.
    Ejemplo: La organización industrial antes de 1950 era una colección de modelos sin nexo común: Cournot, Bertrand, Stackelberg, Hotelling, competencia monopolísitica, colusión, etc. Mi amigo Peter Hammond lo llamaba "desorganización industrial". Cuando apareció la teoría de juegos fue fácil catalogar todos esos modelos como casos particulares de un modelo general. Y han aparecido más modelos para tratar otros problemas como la información asimétrica, las plataformas, la búsqueda de rentas, las subastas, el R&D, la diferenciación vertical y muchos más con una muy importante aplicación al comercio internacional. Todos en un marco común (ver aquí).
  • Los métodos cuantitativos permiten analizar sistemas complejos.
    La economía no ya de un país sino de una región de tamaño mediano es un sistema donde interaccionan decenas de miles de agentes en miles de mercados y decenas de entidades públicas. ¿De verdad que con una visual o una frase se puede uno enterar de lo que está pasando? Ídem de los sistemas políticos con una miríada de votantes. Los instrumentos matemáticos son como las máquinas que nos ayudan a levantar pesos que por nosotros mismos no podríamos ni mover. Y eliminan el temido “On the other hand” que ha causado terror entre la clase política de los países más avanzados.
    Ejemplo: Tanto la prueba de la existencia de un equilibrio competitivo como el teorema de imposibilidad son difícilmente intuibles en términos verbales. Y ambos son la base del estudio de sistemas de mercado y de votación. Ambos parten de unos supuestos claramente especificados y dicen que, en el caso del mercado, no hay contradicción entre ellos, pero en el caso de los sistemas de votación (con más de dos candidatos) sí la hay y tenemos que elegir violar uno de los supuestos. O escogemos un sistema en el que hay un dictador o uno que no selecciona resultados socialmente eficientes o uno en donde la valoración social entre dos alternativas depende de cómo se valoren terceras alternativas o uno que no funciona para ciertas preferencias individuales. Sobre las perspectivas de este último ver aquí.
  • Los métodos cuantitativos permiten conocer bajo que condiciones ciertas afirmaciones son verdad.
    No hay verdades absolutas. Bajo ciertas condiciones un control burocrático puede funcionar muy bien como en Corea en el pasado, pero en otros el mercado ha dado grandes resultados como en Irlanda.[1] Países con instituciones muy endebles han logrado liderar la escala del bienestar económico como Singapur, pero en otros han hundido lo que era una economía floreciente como Argentina. Dictaduras como la España de los años 60-75 o la China en el siglo XXI crecieron a tasas más elevadas que democracias como la Italia de los 60-75 o la India en el siglo XXI. Inglaterra no tenía un sistema educativo muy boyante en tiempos de la revolución industrial y sin embargo este parece ser la causa de la resiliencia de la economía alemana desde el siglo XIX (un país que hasta 1949 era célebre por sus malas instituciones). En sistemas complejos todo depende de cuanto y porqué.
    Ejemplo. El equilibrio general nos da condiciones en las que el equilibrio de mercado es eficiente. Pero también nos enseña las causas de las posibles ineficiencias y nos da pistas de cómo curarlas. La econometría nos enseña a ser críticos con regresiones que se interpretan alegremente como evidencia de que una cosa causa otra. Y a este respecto no puedo hacer nada mejor que dirigir al lector a esta serie maravillosa de videos del premio Nobel Angrist.
  • Permite una evaluación que no depende de la habilidad dialéctica o de la popularidad de una opinión.
    El ganador en una discusión entre modelos depende de quien tenga el modelo más general o que se adecúe mejor a la realidad. Las opiniones populares no son necesariamente correctas, ya nos avisó Ibsen con su Enemigo del Pueblo rehecha por Hollywood como Tiburón...
    Ejemplo. Continuamente estamos leyendo artículos que parten de premisas sin fundamentar. Que, si el votante español está polarizado, que la gente cada vez piensa menos, etc. Y no se ofrece ninguna prueba de esas afirmaciones. Yo me he impuesto la regla de que si un artículo empieza con afirmaciones tremendistas sin datos que la avalen dejo de leer ipso facto. Te invito a seguir esa práctica.

That's all folks.... ¿o no?

¿¿¿¿¿Nos dejamos algo importante fuera????? Pues sí. Los métodos cuantitativos son una condición necesaria para hacer buena economía, pero no son suficientes. La originalidad juega una parte crucial. Y es muy importante el examen cuidadoso del enfoque que se toma. Y con todos los datos en la mano uno tiene que tener conocimiento para interpretarlos, como nuestro médico de cabecera sabe interpretar nuestros análisis. A este respecto no puedo dar mejor ejemplo de la crítica de Coase a los modelos convencionales de externalidades que olvidan que si el sector privado no ha monetizado las ganancias potenciales de bienestar debe haber poderosos impedimentos para ello. Y que tenemos que preguntarnos si la intervención pública es capaz de remover esos impedimentos. Si no lo hace, será vana.

 

Para terminar, Coase remarcó muy enfáticamente en su discurso de aceptación del Nobel la absoluta necesidad del enfoque cuantitativo en particular el estudio de las bases de datos sobre contratos.

"My remarks have sometimes been interpreted as implying that I am hostile to the mathematization of economic theory. This is untrue. Indeed, once we begin to uncover the real factors affecting the performance of the economic system, the complicated interrelations between them will clearly necessitate a mathematical treatment, as in the natural sciences, and economists like myself, who write in prose, will take their bow. May this period soon come."

[1]Sobre la política industrial coreana ver esta entrada de este blog

[*] Agradezco a Carmen Beviá, Juan Luis Jiménez y Juan D. Ternero-Moreno sus comentarios a una primera versión de este trabajo. Todos los errores o inconsistencias son de mi cosecha.

Hay 14 comentarios
  • "Cualquier programa de doctorado en una Universidad entre las mejores del mundo tiene un primer año en el que se enseñan micro, macro, estadística y econometría y matemáticas, con una micro y una macro muy matemática"

    Bueno, en MIT macro ya no...

    • No lo llamarán macro, pero los siguientes títulos de cursos son todos de temas macro.

      14.451: Dynamic Optimization Methods with Applications
      14.452: Economic Growth
      14.453: Economic Fluctuations
      14.454: Economic Crises

  • Estimado Luis. Iba a callarme y calcular, pero…

    Aquí se da un problema que tiene que ver más con la ciencia que con la economía. Estos señores positivistas pretendían fundamentar una ciencia económica con calzador. Esto es, ideología salvo que apliquemos la lógica de que todo lo demás es ideología menos lo nuestro. Este fetichismo formalista ha triunfado como los chichos. De la misma forma que florecería la balística si tratáramos de calcular las trayectorias de los proyectiles contra un enjambre de abejas.
    La ventaja que tiene este sistema es que nos exime de plantar cualquier juicio moral o ético. Algo que beneficia al que le va bien, pero que genera indefensión al que no le va tan bien. Ello se debe a que se elimina la crítica en base a un dogmatismo viciado de partida. Escudarse detrás del objeto de investigación es un acierto que evita cualquier responsabilidad. Las mejores investigaciones son aquellas que menos molestan o incordian. Me llamarás radical pero yo dejaría desierto el premio Nobel de Economía hasta que alguien no diera con una descripción escrupulosa de porqué nuestra economía sustantiva es cómo es.

    Un cordial saludo.

  • Enhorabuena por el artículo, muy ilustrativo. Me permito apuntar la influencia de otras ciencias y de la ingeniería en el proceso de cuantificación de la economía. El manual de Samuelson empezó como una colección de apuntes cuando era Assitant Professor en el MIT para atraer a los alumnos de ingeniería a su asignatura, que languidecía por la falta de matrícula. (Lo describe maravillosamente Silvia Nassar en su libro "Grand Pursuit"). Otro de los "padres" de la cuantificación, Jan Tinbergen era físico y adaptó los métodos dinámicos.
    Por otra parte, la calificación de economía como STEM en EEUU obedece en muchos casos a la política de migración americana, ya que los graduados de STEM optan a una extensión del visado de trabajo dos años tras su graduación. Esto proporciona una ventaja competitiva para atraer alumnos extranjeros.
    saludos

    • No he leído ese libro de la Nasar pero en el prefacio de sus "Foundations" Samuelson dice "La versión original de este libro, fue sometido en 1941 al comité del premio Wells de la universidad de Harvard... en aquel tiempo la mayor parte del material presentado contaba ya con algunos años, puesto que fue concebido y escrito principalmente en 1937. Fue necesario demorar la publicación a causa de la guerra..." De hecho este libro fue su tesis doctoral https://en.wikipedia.org/wiki/Paul_Samuelson Yo he oído que la motivación para escribirlo le vino de sus cursos de "undergraduate" en Chicago donde por aquel entonces no se usaban muchas matemáticas y el jovencito Samuelson gustaba de aterrorizar a sus profesores demostrándoles que algunas de las cosas que enseñaban no eran correctas...

  • No soy economista, pero me permito plantear tres cuestiones realcionadas con la entrada, para quien quiera abordarlas:

    1. Las obras clásicas de la economía (La riqueza de las naciones, Camino de servidumbre, etc.), ¿carecen de valor?

    2. ¿Sería posible hoy escribir una obra como similar, que tratara de la economía actual?

    3. Si los mismos matemáticos han considerado valioso el método conjetural (Fermat, Riemann, Poincaré, etc.), ¿cómo es posible rechazar la conjetura en economía sin otro argumento que su falta de validación por métodos métricos?

    • 1. No soy historiador económico. Mi opinión sobre Smith no es muy buena. El tomó prestado bastante de la enciclopedia francesa (por ejemplo https://conversableeconomist.com/2022/08/23/adam-smith-and-pin-making-some-inconvenient-truths/) y no dio ni un sólo dato que pudiera corroborar sus opiniones (Malthus los dio en abundancia). Ricardo escribió un libro bastante técnico que expuso la debilidad de los planteamientos de Smith sobre el comercio ya que éste depende de los costes (o habilidades) relativos no absolutos. Por ejemplo incluso si Nadal es mejor tenista y mejor cocinero que yo, le convendría llegar a un acuerdo conmigo en el que yo cocino y él juega al tenis. No he leído nada de Mill. Tengo muy buena opinión de Marx (no de sus seguidores, con contadísimas excepciones) que expuse aquí https://nadaesgratis.es/luis_corchon/das-kapital-1867-155-anos-despues-i-valor-propiedad-y-explotacion
      2. Ni idea
      3. El final del artículo expone claramente que sin ideas no hay valor. Las matemáticas por sí mismas no te van a dar nada. Y las conjeturas bien formuladas son de utilidad en matemáticas y en cualquier ciencia.

  • REITERO EL COMENTARIO ANTERIOR, PARA CORREGIR UNA ERRATA (sólo difiere en que he suprimido la palabra "cómo"). Agradecería que lo publiquen corregido. Gracias.

    No soy economista, pero me permito plantear tres cuestiones realcionadas con la entrada, para quien quiera abordarlas: 1. Las obras clásicas de la economía (La riqueza de las naciones, Camino de servidumbre, etc.), ¿carecen de valor? 2. ¿Sería posible hoy escribir una obra similar, que tratara de la economía actual? 3. Si los mismos matemáticos han considerado valioso el método conjetural (Fermat, Riemann, Poincaré, etc.), ¿cómo es posible rechazar la conjetura en economía sin otro argumento que su falta de validación por métodos métricos?

  • Muy interesante reflexión.
    Ahora solo falta que las matemáticas de ciencias ponderen igual para la elección de Económicas tras la EVAU.
    El peso matemático, base del trabajo cuantitativo e informático no va a hacer más que crecer en el futuro.

    • Si, por lo que me dicen, las matemáticas que se dan para ciencias sociales no son las más adecuadas. Sería mucho mejor que los que quieran estudiar económicas tomen las matemáticas de la especialidad de Ciencias.

  • Mil gracias por tus entradas, Luis, en que utilizas la historia de la economía académica para mencionar cuán poca importancia tiene la historia .... Yendo al grano: no acabo de ver muy bien si lo que mencionas es el huevo o la gallina. Me explico: si las variables de interés en la economía son precios y cantidades (entre otras), ¿cómo no iba a volverse más cuantitativa la economía? Me refiero, el objeto de estudio es cuantativo. Luego sigue que, eventualmente, se acabarían asignando cada vez más y más recursos en sistematizar lo que es cuantitativo de partida. Pero quizás me he perdido ...

    • Hola Carlos. No se si acabo de entender tu comentario sobre la historia de las doctrinas. Respecto a las matemáticas, el que algunas variables como precios y cantidades sean números me parece mas bien una condición necesaria que suficiente. Si no, la economía se hubiera "matematizado" muy rápidamente. Luego hay otras otras variables (utilidad, bienestar, etc.) que no es obvio que puedan ser expresadas matemáticamente. En Inglaterra (posiblemente por influencia de Marshall) existió un cierto sesgo a escribir en prosa lo cual puede verse en algunos libros de Joan Robinson y Keynes (no en el Treatise on probability). Y la discusión sobre el método matemático en US duró diez años y aún se puede decir que colea entre los "Neo-Austriacos" que si bien no son importantes en la universidad, tienen dos institutos el Cato y el Mises que suman mas de 35 millones de dólares de presupuesto....

  • Buenos días
    Creo que efectivamente la economía, como todas las ciencias positivas, debe hacer uso intensivo de modelos matemáticos. Y mucho más de lo que hace actualmente. Tiene que ir incorporando (por ejemplo) tecnicas de deep learning y modelos complejos que intuyo van a ser muy buenos para el análisis de microdados. Tal vez ya se esté haciendo. No lo sé. No leo muchos papers de economía. Salir un poco de las regresiones vaya!!!!!!!! (es el análisis cuantitativo que más aparece en este blog) Afortunadamente, el método científico se va introduciendo poco a poco en las Ciencias Sociales.
    Pero hay una enorme distancia entre las ciencias duras y las sociales aunque a los economistas cuantitativos les duela. Y aunque sea estupendo ser considerado STEM, creo que hay un enorme diferencia entre los estudiantes de CCSS y los STEMs. La experimentación y la repetibilidad son importantes y los experimentos de comportamiento que hacen los economistas están todavia en pañales respecto a la experimentación de las ciencias duras. Yo personalmente confío más en el análisis de los big big big data actuales y por venir con modelos de machine learnig para explicar pautas de comportamiento económico. Estoy de acuerdo en que las matemáticas del bachiller de CCSS deberían ser más exigentes pero la economía no es la Física y no es una ciencia dura....a dia de hoy.

    • La economía es experimental hace unos 40 años, de hecho ha habido varios premios Nobel que lo han sido por su trabajo experimental: Selten (94), Smith (2002), Duflo (19), Card e Imbens (21). Y el impacto de nuestras herramientas en problemas reales no debería subestimarse. Las frecuencias radioeléctricas solían darse por unos poco millones de dólares por concesión administrativa hasta que Coase (también Nobel aunque por otras contribuciones) convenció a la FTC para que se subastase. El resultado es que por ejemplo Alemania recaudó 50.000 millones de euros... https://en.wikipedia.org/wiki/Spectrum_auction Otro área donde la contribución de los economistas ha sido decisiva es en la del diseño de algoritmos de emparejamiento que les dio el premio Nobel a Shapley y Roth (12) usados en la asignación de internos a hospitales, estudiantes a colegios o en miles de problemas en la red. Naturalmente que nos queda mucho por aprender pero no puedo dejar de pensar que el mundo sería un lugar mejor si antes de tomar una decisión política se consultara a los que realmente saben de eso en vez de a los amiguetes...

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