Supongamos que…
Al realizar un análisis económico pero en general para todo tipo de análisis científico resulta necesario utilizar una representación simplificada que se corresponde con el modelado de la realidad bajo estudio. Así como un arquitecto utiliza una maqueta o un diseño digital para prever y estudiar la estructura que piensa proponer, los economistas al realizar un análisis de por ejemplo una política económica, deben predecir el efecto que tendrá sobre un conjunto de la sociedad e incluso sobre toda ella, en sus múltiples facetas. Entonces, hay que ingeniárselas de alguna manera para reproducir ese ambiente controlado que luego servirá para el análisis, entendiendo en primera instancia que el objeto de estudio de la Economía es el hombre y sus relaciones sociales, y que como individuo es difícilmente predecible, pero además existen ciertos aditamentos éticos y legales que no permiten experimentar con individuos (no se puede encerrar a personas en un laboratorio buscando estudiar sus comportamientos bajo determinadas condiciones), con la finalidad de obtener respuestas anticipadas.
Así, lo que se propone el análisis económico para sortear esta dificultad es utilizar modelos que, por definición, simplifiquen la realidad bajo estudio a variables conocidas, explicitadas, controladas o, si esto no fuera posible, aislando su efecto. En esto se cimienta la idea de estudio científico utilizando supuestos.
“Los Modelos son diseñados para ser útiles, no para creer en ellos”, Henri Theil .
Al simplificar la realidad llevando lo complejo con infinidad de variables y fenómenos de diferente índole interactuando caóticamente a lo más acotado posible, es decir abordando algún fenómeno observando la mínima cantidad de variables, se resigna el conocimiento del todo, para estudiar las partes y a partir de allí poder conocer y sacar conclusiones acerca del todo. Lo que a primera vista suena muy burdo, al fin y al cabo trae múltiples beneficios y permite inferir y pronosticar situaciones posibles. Este procedimiento es lo que ha permitido a la economía desarrollarse y expandirse hasta áreas inimaginables como la economía del comportamiento, del sexo, del crimen o incluso de cuestiones repulsivas como cuando se estudia el comercio de órganos humanos.
Los supuestos fuertes que fundamentan el análisis económico son entre otros:
• Información perfecta y completa
• Racionalidad de los agentes
Si bien la economía moderna ha logrado estudiar e indagar en los más oscuros e indómitos comportamientos de las personas, el hecho de que los modelos construidos hayan partido de una ultra simplificación de la realidad, es lo que hace que “los pronósticos no la peguen nunca“, igual o peor a los pronósticos de los meteorólogos. Es que los modelos sirvieron para entender, pero a partir de allí, el predecir el comportamiento de los hombres, y pegarla, es algo más difícil o casi imposible desde el momento en el que no somos robots y estamos afectados no sólo por los precios y los gustos, sino por la cultura, la biología, la interacción social, la frustración, cómo nos trató hoy el almacenero de la esquina y un sinfín de cuestiones.
Y ejemplos de la realidad sobran: La Unión Europea desde la crisis de 2008 ha aplicado políticas fundamentadas en modelos que sugerían una salida rápida de la recesión después de los fuertes ajustes aplicados en las cuentas públicas, pero ocho años después, esto aún no ha ocurrido. Localmente, pensemos en la receta de la confianza que ya debería haber resultado en la tan esperada lluvia de inversiones y, sin embargo, la sequía de capitales privados aún perdura.
“Esencialmente todos los modelos están equivocados, pero alguno de ellos son útiles”, George P. Box.
Pero todo esto no implica que debamos perder la fe en la Ciencia Económica. Una actitud inteligente y precavida sería tomar en cuenta todo lo expuesto anteriormente a la hora de interpretar algún pronóstico para no caer en la desilusión cuando la realidad no se ajusta a lo que se supuestamente debiera ocurrir. Los modelos económicos son claramente útiles, sólo que su generalización es muy acotada debido a que las conclusiones a las que se puede arribar son consecuencia de los supuestos de los que se parte.