Las
ideas positivistas dominantes entre los economistas les llevaron a estar de
acuerdo en que, como dice el lema de la Sociedad de Econometría, “Ciencia es
predicción”. Estamos rodeados por predicciones acerca de numerosos indicadores
económicos. Los “expertos” revelan la tasa de crecimiento con una
precisión de una décima porcentual como si estuvieran leyendo el oráculo o
viendo el futuro en las entrañas de un pollo.
En
el siglo XIX, la gente solía creer todo lo que estaba escrito en los
periódicos. Con el tiempo, se volvió más escéptica y empezó a cuestionar los
que se había considerado una fuente fiable de información. Después llegó la
televisión. Las imágenes tienen poder real sobre las mentes, pero después de un
tiempo, la gente empezó a desconfiar de las noticias y a ejercitar su juicio
crítico. Sin embargo, extrañamente, las estadísticas públicas y predicciones
económicas se consideran verdades desde que existen y la gente solo muy
raramente cuestiona
las cifras.
Pero
si no podemos confiar en el gobierno para producir viajes
más seguros en tren o atención
sanitaria más asequible, ¿por qué deberíamos confiar en él para
producir mejores predicciones económicas? ¿Por qué serían diferentes las cosas
para estadísticas y predicciones?
¡Seamos
optimistas!
El
caso de Francia es instructivo en estos asuntos. De hecho, las predicciones de
tasa de crecimiento del Ministro de Finanzas francés, publicado cada año, tiene
un historial muy malo. Estas predicciones son importantes porque se usan para
estimar los ingresos públicos del año siguiente. Si las cifras se inventan,
¿cómo puede votar sensatamente el presupuesto el parlamento? El gobierno ha
predicho categóricamente el PIB francés cada año desde 1999 y ha registrado un
error medio de 1,03 puntos porcentuales, una diferencia importante tratándose
del PIB.
En
los últimos quince años, el gobierno francés ha sido exageradamente optimista
trece veces. No es sorprendente cuando las predicciones están sometidas a
constante manipulación por los políticos. Algunos altos cargos del Ministerio
de Finanzas aún recuerdan el tragicómico episodio en que, durante el verano de
2010, el entonces Ministro de Finanzas, Francois Baroin, tuvo que reunirse
con el presidente Nicolas Sarkozy en Fort Brégançon, el Camp David francés.
Baroin presentó la predicción de tasa de crecimiento del 2011, que era
del1,2%. “No podemos anunciar un 1,2%, es demasiado bajo, digamos el 1,5%”,
declaró el ministro a su equipo justo antes de reunirse con Sarkozy. El
presidente Sarkozy, insatisfecho también con las cifras y de golpe dijo: “¡conseguiremos
un 2%!”. Por suerte para ellos, la tasa de crecimiento de ese año fue
un 1,7%. Pero incluso cuando se equivoca por mucho, el gobierno siempre gana
manipulando los números. ¿Quién recuerda las falsas predicciones en seis meses?
Organizaciones
privadas y Comisión Europea, que son menos susceptibles a presiones políticas
directas, lo hacen ligeramente mejor al predecir las cifras del PIB francés-
Por ejemplo, el “Centre de Prévision de l’Expansion” ha cometido un error medio
de 0,75 puntos porcentuales para el periodo 1999-2014.
El
problema de los modelos matemáticos
Aunque
algunos analistas del sector privado tengan más talento para la adivinación que
sus equivalentes del sector público, la misma suposición de que podamos
computar predicciones mediante “modelos matemáticos complejos” es errónea. ¿Por
qué, para empezar, nunca se publica el margen de error? De hecho, en lugar de
dar un punto estimado, ¿no sería más coherente usar un rango? Segundo, para
hacer previsiones, se tiene que hacer suposiciones sobre cómo funciona la
economía. Si las suposiciones son malas, “modelos matemáticos complejos” no
arreglarán eso.
Como decía
Mark Thornton: “El predominio del positivismo en metodología económica
anima a los economistas a preocuparse menos por la coherencia lógica de sus
modelos y a concentrarse más en el desarrollo de modelos que exploten datos
históricos para hacer predicciones”. Además, los economistas austriacos nos
recuerdan que el futuro siempre es incierto. Si pudiésemos conocer el futuro con
certidumbre, lo habría espacio para la acción humana. Los austriacos son por
tanto escépticos acerca de las predicciones. Ludwig von Mises afirmaba que
la teoría económica puede ayudarnos a hacer solo predicciones cualitativas,
pero no puede usarse para producir predicciones cuantitativas:
La
economía puede predecir los efectos a esperar si se recurre a medidas concretas
de políticas económicas. Puede responder a la pregunta de si una política
concreta es capaz de alcanzar los fines buscados y, si la respuesta es
negativa, cuáles serán sus efectos reales. Pero, por supuesto, esta predicción
solo puede ser “cualitativa”. No puede ser “cuantitativa”, ya que no hay
relaciones constantes entre los factores y efectos afectados. El valor práctico
de la economía ha de verse en este poder claramente circunscrito de predecir el
resultado de medidas concretas.
Y
Hazlitt escribía en su artículo en Newsweek el
22 de noviembre de 1948:
El
futuro económico, como el futuro político, estará determinado por el
comportamiento y las decisiones humanas futuras. Por eso es incierto. Y a pesar
de la enorme y constantemente creciente literatura sobre ciclos económicos, la
predicción empresarial, igual que las encuestas de opinión, nunca será una ciencia
exacta.
Sin
embargo, no hay nada malo en las predicciones
Solo
una buena teoría económica nos puede permitir analizar los hechos y ayudarnos a
realizar predicciones válidas. Richard Cantillon hizo predicciones correctas
acerca del sistema de la Burbuja del Misisipi de John Law basándose en buena
teoría económica y como consecuencia se hizo rico. Pero la buena economía no
necesita modelos matemáticos complejos. A menudo economistas que critican el
uso de las matemáticas en la ciencia económica hacen sin embargo excelentes
previsiones. Por ejemplo, Yves Guyot, el gran economista clásico francés se
oponía con vigor a la matematización de la ciencia económica y criticaba a Léon
Walras por ello. Sin embargo, fue el mejor haciendo predicciones económicas. Incluso
Schumpeter, en suHistoria del análisis económico, se veía obligado a
admitir que:
Como
empresario o político, debería haber consultado a Guyot (que era un mago en el
diagnóstico práctico) en lugar de a Pareto para ilustrarme, por ejemplo, sobre
la perspectivas de empleo o de los precios de los metales en los próximos seis
meses.
Por
supuesto, Schumpeter denigraba la llamada “falta de inspiración científica”
de la escuela clásica francesa de economía, pariente cercana de la Escuela
Austriaca de economía. Sin embargo resulta irónico que los “buenos economistas
de los que habla Schumpeter (es decir, Pareto y Léon Walras) son aquellos
economistas que desarrollaron modelos matemáticos muy elegantes que son
completamente incapaces de darnos ningún conocimiento práctico de lo que ocurre
en el mundo real. Las ecuaciones no nos dirán nada acerca de cómo actúan los
individuos y por tanto acerca de cómo funciona la economía. Si se quieren
buenas predicciones, hay que dominar las leyes básicas de la acción humana. Solo
entonces se hace posible interpretar correctamente cifras y hechos empíricos.
Publicado
originalmente el 4 de junio de 2015. Traducido del inglés por Mariano Bas
Uribe. El artículo original se encuentra aquí.
