Las ideas positivistas dominantes entre los economistas les llevaron a estar de acuerdo en que, como dice el lema de la Sociedad de Economtería, “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 su Historia 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.
