A raíz de la crisis financiera y la gran recesión, la economía parece cualquier cosa menos una ciencia. En este agudo libro, el gran economista Dani Rodrik hace un interesante ejercicio de autocrítica para examinar cuándo son válidos los paradigmas de esta ciencia y cuándo se quedan cortos y, con plena conciencia de sus limitaciones, llega a unas conclusiones sorprendentemente optimistas para esta disciplina. Rodrik argumenta que la economía puede ser una poderosa herramienta que mejore el mundo, pero solo cuando los economistas abandonen teorías universales y se centren en conseguir el contexto adecuado. Las leyes de la economía es a la vez una crítica contundente y una defensa de esta disciplina, un camino hacia una ciencia más humilde y, por ello, más eficaz.

Dani Rodrik

Las leyes de la economía

Acierto y errores de una ciencia en entredicho

ePub r1.0

diegoan 19-09-2021

Título original: Economics Rules

Dani Rodrik, 2016

Traducción: Iván Barbeitos García

Editor digital: diegoan

ePub base r2.1

A mi madre, Karmela Rodrik,

y a la memoria de mi padre, Vitali Rodrik.

Ellos me inculcaron el amor por el aprendizaje

y me mostraron las posibilidades que ofrece su aprovechamiento.

Prefacio y agradecimientos

Este libro tiene su origen en un curso sobre economía política que impartí durante varios años con Roberto Mangabeira Unger en Harvard. A su inimitable manera, Roberto me incitó a pensar detenidamente sobre las fortalezas y las debilidades de las ciencias económicas, así como a articular todo aquello que considerase útil de los métodos de trabajo y de análisis utilizados en economía. Según Roberto, la disciplina se había vuelto estéril y obsoleta debido a que había abandonado la teoría social a gran escala al estilo de Adam Smith y Karl Marx. A mí me parecía, sin embargo, que la fortaleza de la economía reside precisamente en la teoría a pequeña escala, en el uso de un tipo de pensamiento contextual que esclarece la causa y el efecto, y arroja luz —⁠aunque sea de forma parcial⁠— sobre la realidad social. Una ciencia modesta practicada con humildad, argumenté, tiene más posibilidades de resultar útil que la búsqueda de teorías universales sobre el funcionamiento de los sistemas capitalistas o sobre aquello que determina la riqueza y la pobreza en el mundo. Creo que nunca logré convencerle de esto, pero confío en que se dé cuenta de que sus argumentos tuvieron un cierto impacto.

La idea de transmitir estos pensamientos en forma de libro acabó tomando forma en el Instituto de Estudios Avanzados (Institute for Advanced Study, IAS), al que me trasladé en el verano de 2013 y en donde estuve dos agradables años. Anteriormente, había pasado la mayor parte de mi carrera académica en entornos multidisciplinares, y me consideraba buen conocedor de —⁠por no decir muy versado en⁠— las diferentes corrientes existentes en el seno de las ciencias sociales. Sin embargo, el IAS constituyó una experiencia tremendamente estimulante, de una magnitud totalmente distinta. La Escuela de Ciencias Sociales del IAS, mi nuevo hogar, utilizaba fundamentalmente enfoques humanísticos e interpretativos, lo que suponía un fuerte contraste respecto del positivismo empirista de la economía. En mis encuentros con muchos de los visitantes de la escuela —⁠procedentes de las ramas de antropología, sociología, historia, filosofía y ciencias políticas, además de la de economía⁠—, me llamó poderosamente la atención la existencia de un fuerte trasfondo de desconfianza hacia los economistas. Para ellos, los economistas o bien manifestaban lo obvio, o bien se extralimitaban al aplicar marcos teóricos simples a fenómenos sociales complejos. En ocasiones me daba la impresión de que a los pocos economistas presentes se les trataba como a los idiotas sabios de las ciencias sociales: muy buenos con las matemáticas y la estadística, pero de muy poca utilidad en todo lo demás.

La ironía estaba en que yo había visto antes esta misma actitud, solo que a la inversa. ¡Basta con juntarse con un grupo de economistas para saber lo que piensan de la sociología y la antropología! Para los economistas, las otras ciencias sociales son blandas, indisciplinadas, ampulosas, no lo bastante empíricas o (alternativamente) poco versadas en las trampas y obstáculos del análisis empírico. Los economistas saben cómo pensar y obtener resultados, mientras que los demás dan vueltas en círculos. Por ello, tal vez debería haber estado preparado para descubrir que la desconfianza también iba en sentido contrario.

Una de las sorprendentes consecuencias de mi inmersión en la vorágine disciplinaria del IAS fue que me hizo sentir mejor como economista. Durante mucho tiempo había criticado a mis colegas por ser demasiado estrechos de miras, por tomarse sus modelos demasiado al pie de la letra, y por prestar poca atención a los procesos sociales. Sin embargo, me dio la impresión de que muchas de las críticas procedentes del exterior no eran acertadas. Existía demasiada desinformación sobre la verdadera labor de los economistas, y no pude evitar pensar que algunas de las prácticas del resto de las ciencias sociales podrían mejorarse si se prestara más atención a la argumentación analítica y a las pruebas, que son el punto de apoyo de los economistas.

Dicho esto, también estaba claro que los economistas no pueden sino culparse a sí mismos por este estado de las cosas. El problema no es solo su autosatisfacción y su a menudo doctrinario apego a una forma determinada de ver el mundo, sino que, además, a los economistas no se les da muy bien presentar su ciencia a los demás. Buena parte de este libro está dedicada a mostrar que la economía engloba una gran variedad de marcos teóricos en constante evolución, con diferentes interpretaciones sobre cómo funciona el mundo y diversas implicaciones para las políticas públicas.

Pese a ello, lo que los no economistas suelen percibir de la economía tiene todo el aspecto de un simple panegírico a los mercados, la racionalidad y el comportamiento egoísta. Los economistas destacan sobremanera a la hora de ofrecer explicaciones probables sobre diferentes aspectos de la vida social, explicaciones muy explícitas acerca de la forma en la que los mercados (y las intervenciones de los gobiernos) tienen diferentes consecuencias sobre la eficiencia, la equidad y el crecimiento económico, en función de las condiciones específicas existentes, pero con frecuencia esos mismos economistas dan la impresión de establecer leyes económicas universales que pueden aplicarse en todas partes, con independencia del contexto.

En un momento dado sentí que era necesario escribir un libro que hiciese las veces de puente para salvar este abismo divisor, un libro dirigido tanto a economistas como a no economistas. Mi mensaje a los primeros es que necesitan explicar mejor el tipo de ciencia que practican, y por ello en este libro proporciono un enfoque alternativo que resalta la gran utilidad del trabajo que se lleva a cabo en la economía, señalando al mismo tiempo las trampas en las que los practicantes de esta ciencia suelen caer. Mi mensaje a los segundos es que muchas de las críticas habituales dedicadas a la economía pierden su fuerza bajo este enfoque alternativo. Hay mucho que criticar en la economía, pero también hay mucho que apreciar (y emular).

El IAS ofrecía en más de un sentido el entorno perfecto para escribir este libro. Con sus tranquilos bosques, su excelente comida y sus increíbles recursos, es un auténtico paraíso para los académicos. Mis colegas de facultad Danielle Allen, Didier Fassin, Joan Scott y Michael Waltzer estimularon mi pensamiento sobre la economía y me proporcionaron inspiración con sus distintos y rigurosos modelos académicos. Mi asistente, Nancy Cotteman, me ofreció útiles comentarios sobre el primer borrador, que se sumaron a un apoyo administrativo increíblemente eficiente. Estoy muy agradecido al equipo gestor del IAS, especialmente a su director, Robbert Dijkgraaf, por permitirme formar parte de una comunidad de intelectuales en mi opinión realmente extraordinaria.

La orientación y los consejos de Andrew Wylie lograron que el manuscrito llegase a las manos adecuadas, es decir, las de la editorial W. W. Norton. Allí, Brendan Curry fue un fantástico editor y Stephanie Hiebert corrigió meticulosamente el texto; ambos mejoraron el libro de innumerables formas. Un especial agradecimiento va dirigido a Avinash Dixit, un académico que ejemplifica las virtudes de los economistas que expongo en el libro, y que me proporcionó detallados comentarios y sugerencias. Mis amigos y coautores Sharun Mukand y Arvind Subramanian me concedieron generosamente su tiempo y me ayudaron a dar forma al proyecto con sus ideas y contribuciones. Por último, y especialmente, mi mayor deuda, como siempre, es con mi esposa, Pinar Dogan, quien me dio su cariño y apoyo durante todo el proyecto, además de ayudarme a pulir mis argumentos y mi discurso sobre determinados conceptos económicos.

Introducción

El uso y el abuso de las ideas económicas

En julio de 1944, delegados de cuarenta y cuatro naciones se encontraron en la pequeña localidad de Bretton Woods, New Hampshire, con el fin de construir el nuevo orden económico internacional de posguerra. Cuando abandonaron el lugar, tres semanas después, habían diseñado la constitución de un sistema global que duraría más de tres décadas, sistema que brotó de las mentes de dos economistas: el gran gigante de la profesión John Maynard Keynes, y un alto funcionario del Departamento del Tesoro de Estados Unidos, Harry Dexter White[1]. Keynes y White discrepaban en muchas cuestiones, especialmente en aquellas en las que estaban en juego los intereses nacionales, pero sí compartían un cierto marco teórico formado a partir de la experiencia del periodo de entreguerras. Su objetivo era evitar las turbulencias de los últimos años del patrón oro y de la Gran Depresión, y para lograrlo acordaron que era necesaria la implantación de tipos de cambio fijos, aunque ocasionalmente ajustables; la liberalización del comercio internacional, pero no de los flujos de capital; un mayor alcance de las políticas monetarias y fiscales a nivel nacional; y una mayor cooperación a través de la creación de dos nuevos organismos internacionales: el Fondo Monetario Internacional (FMI), y el Banco Internacional para la Reconstrucción y el Desarrollo (que después pasó a ser conocido como Banco Mundial).

El régimen establecido por Keynes y White demostró ser un extraordinario éxito, pues dio paso a una era de estabilidad y de crecimiento económico sin precedentes en las economías de mercado avanzadas, así como en muchos nuevos países que obtuvieron su independencia en esos momentos. El crecimiento de los flujos de capital especulativo, contra el que Keynes ya había advertido, debilitó el sistema durante la década de los setenta. Sin embargo, continuó siendo la referencia de la ingeniería institucional global, pues en cada nueva turbulencia de la economía mundial, el grito de guerra de los reformistas era: «¡Hagamos un nuevo Bretton Woods!».

En 1952, un economista de la Universidad de Columbia llamado William Vickrey propuso un nuevo sistema de precios para el metro de Nueva York, recomendando que las tarifas se incrementasen durante las horas punta y en las secciones con mayor tráfico, y se redujesen en otras horas y secciones. Este sistema de «precios por congestión» no era otra cosa que la aplicación de los principios de oferta y demanda al transporte público. Se suponía que estas tarifas variables incentivarían a los viajeros con horario más flexible a evitar las horas punta, lo que reduciría la concentración puntual y con ello la presión sobre el sistema, al tiempo que permitiría un flujo de pasajeros aún mayor. Posteriormente, Vickrey también recomendaría un sistema similar para las carreteras y el tráfico rodado, aunque lo cierto es que fueron muchos los que consideraron que tales ideas eran descabelladas e inviables.

Singapur fue el primer país que puso en práctica el sistema de precios de congestión: a comienzos de 1975, los conductores singapurenses empezaron a pagar un peaje para entrar al distrito financiero central. Este sistema fue reemplazado en 1998 por un peaje electrónico, que permite que los conductores paguen tarifas variables en función de la velocidad media del tráfico en la red vial. Según los datos disponibles, el sistema ha logrado reducir los atascos y las emisiones de dióxido de carbono, incrementar el uso del transporte público, y además generar considerables ingresos para las autoridades locales. Semejante éxito ha llevado a otras grandes ciudades, como Londres, Milán y Estocolmo, a intentar emularlo con diversas modificaciones.

En 1997, Santiago Levy, un profesor de economía de la Universidad de Boston que en aquel momento era ministro adjunto de Finanzas en su México natal, intentó modificar el enfoque de las políticas antipobreza del gobierno. Aunque existían programas que proporcionaban asistencia a los pobres, principalmente en forma de subsidios alimentarios, Levy arguyó que estos programas eran ineficientes y poco efectivos. En economía hay un principio fundamental que afirma que cuando se trata del bienestar de los pobres, las subvenciones directas en dinero contante y sonante son más efectivas que los subsidios sobre determinados bienes de consumo. Además, Levy estaba convencido de que podía servirse de las subvenciones para lograr mejoras en la salud y la educación. Las madres recibirían dinero en efectivo, y a cambio tendrían que asegurarse de que sus hijos fuesen al colegio y recibiesen una atención médica adecuada. En jerga económica, el programa incentivaba a las madres a que invirtiesen en sus hijos.

«Progresa» (posteriormente rebautizado como «Oportunidades», y más adelante como «Prospera») fue el primer programa de transferencias monetarias condicionadas (TMC) establecido en un país en desarrollo. Pensado para ser introducido de forma gradual, Levy también diseñó un ingenioso plan de implementación que permitiría evaluar claramente si funcionaba correctamente o no. El plan se basaba en principios económicos básicos, pero revolucionó totalmente la forma en la que los legisladores abordaban los programas antipobreza. A medida que los resultados positivos iban llegando, el programa se fue convirtiendo en un modelo a seguir por otros países: más de una decena de países latinoamericanos, como Brasil o Chile, acabarían adoptando programas similares, e incluso la ciudad de Nueva York, bajo el mandato y el auspicio del alcalde del momento, Michael Bloomberg, implantó un programa piloto de TMC.

Estas son, por tanto, tres ideas económicas aplicadas a tres áreas distintas: la economía mundial, el transporte urbano y la lucha contra la pobreza. En cada caso, los economistas reconfiguraron aspectos de nuestro mundo aplicando simples principios económicos a problemas públicos. Estos ejemplos representan perfectamente lo que es la economía, aunque existen muchos otros: la teoría de juegos se ha utilizado para organizar subastas de frecuencias para telecomunicaciones; los modelos de diseño de mercados han ayudado al sector sanitario a asignar eficientemente los médicos residentes a los hospitales; los modelos de organización industrial refuerzan las políticas de libre competencia; y los recientes avances en teoría macroeconómica han conducido a la adopción de políticas antiinflación por parte de bancos centrales en todo el mundo[2]. Cuando los economistas aciertan en sus pronósticos, el mundo entero mejora.

Sin embargo, los economistas se equivocan a menudo, tal y como ilustrarán numerosos ejemplos en esta obra. Escribí este libro para intentar explicar por qué la economía a veces acierta y a veces no. Los «modelos» —⁠los marcos teóricos abstractos y matemáticos que emplean los economistas para intentar entender el mundo⁠— son el corazón del libro. Los modelos son a la vez la fortaleza y el talón de Aquiles de la economía, y también los que la convierten en una ciencia; no una ciencia como la física cuántica o la biología molecular, pero una ciencia al fin y al cabo.

Más que un único modelo específico, la economía engloba un conjunto de modelos. La disciplina avanza mediante la expansión de su catálogo de modelos y la mejora de la conexión entre estos modelos y el mundo real. La diversidad de modelos económicos es la necesaria contrapartida a la flexibilidad del mundo social, pues entornos sociales diferentes requieren modelos distintos. La verdad es que es muy poco probable que los economistas lleguen a descubrir alguna vez un modelo universal aplicable en todas partes.

El problema es que los economistas tienen cierta tendencia a abusar de sus modelos, en parte debido a que toman como ejemplo las ciencias naturales, y, por tanto, son propensos a confundir un modelo con el modelo, relevante y aplicable en cualquier circunstancia. Por tanto, tienen que vencer esta tentación, y seleccionar los modelos que aplicar en función de las condiciones y los entornos; necesitan aprender a cambiar de un modelo a otro de manera más fluida.

Este libro pretende ensalzar y criticar simultáneamente la ciencia económica, defender el núcleo de la disciplina —⁠el papel que desempeñan los modelos económicos en la creación de conocimiento⁠—, pero denostar la forma en la que con frecuencia los economistas practican su oficio y usan (o abusan de) sus modelos. Los argumentos que expongo no son precisamente la «versión oficial», pues sospecho que muchos economistas discreparán de mi visión de la disciplina, especialmente en lo relativo a qué tipo de ciencia es la economía.

Al relacionarme con muchos no economistas y profesionales de otras ciencias sociales, a menudo me sorprendió la visión de la economía que tienen los ajenos a ella. Muchas de las quejas son bien conocidas: las ciencias económicas son simplistas y estrechas de miras; realizan afirmaciones universales que ignoran el papel de la cultura; están plagadas de juicios de valor implícitos; y además fracasan a la hora de explicar y predecir el desarrollo de la propia economía. Cada una de estas críticas se deriva en gran medida de la incapacidad para reconocer que la economía como ciencia es, de hecho, una colección de diversos modelos que no poseen una inclinación ideológica concreta ni llevan a una conclusión única. Por supuesto, dado que son los propios economistas los que no logran transmitir a los no economistas esta diversidad existente en su profesión, la culpa de esto es suya y solo suya.

Otra aclaración: el término ciencias económicas se utiliza en dos sentidos distintos. Una definición se centra en el ámbito sustantivo de estudio; según esta interpretación, las ciencias económicas son una ciencia social dedicada a la comprensión del funcionamiento de la economía. La segunda definición se centra en los métodos: las ciencias económicas son una forma de hacer ciencias sociales sirviéndose de unas determinadas herramientas. En esta interpretación, la disciplina se asocia a un sistema de modelos formales y análisis estadístico, en vez de a hipótesis o teorías concretas sobre la economía. Por ello, los métodos económicos pueden aplicarse a muchas otras áreas distintas de la economía, desde las relacionadas con las decisiones familiares hasta las relativas a las instituciones políticas.

Mi empleo del término economía en tanto que ciencia se acerca más al segundo sentido. Todo lo que diré en este libro sobre las ventajas y errores de la aplicación de los modelos puede trasladarse sin problemas a la investigación en ciencias políticas, sociología y derecho cuyo enfoque sea similar. En los debates públicos se ha tendido a asociar estos métodos únicamente con la llamada frikieconomía. Este enfoque, popularizado por el economista Steven Levitt, se ha utilizado para arrojar luz sobre diversos fenómenos sociales, desde las actividades de los luchadores de sumo hasta las triquiñuelas docentes de los profesores de escuelas públicas, mediante el empleo de minuciosos análisis empíricos y razonamientos basados en incentivos[3]. Algunos críticos han sugerido que esta línea de trabajo trivializa las ciencias económicas, pues evita responder a las grandes cuestiones de su campo de estudio —⁠¿por qué los mercados funcionan bien o mal?, ¿qué hace que las economías crezcan?, ¿cómo puede aunarse el pleno empleo y la estabilidad de precios?, etc.⁠— en favor de aplicaciones más mundanas y cotidianas.

En este libro me centro de lleno en estas grandes cuestiones, y en cómo los modelos económicos nos ayudan a resolverlas. No podemos buscar en las ciencias económicas las explicaciones o prescripciones universales que se aplican independientemente del contexto; las posibilidades de la vida social son demasiado diversas para caber a presión en marcos teóricos únicos. Sin embargo, cada modelo económico es como un mapa parcial que ilumina un fragmento del terreno. En su conjunto, los modelos económicos son nuestra mejor guía cognitiva en las interminables colinas y valles que constituyen la experiencia social.

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¿Para qué sirven los modelos?

En 1973, el economista sueco Axel Leijonhufvud publicó un artículo llamado «La vida entre los econs», una genial sátira etnográfica en la que describía con todo detalle las costumbres, relaciones y tabús existentes entre los economistas. Según Leijonhufvud, lo que define a la «tribu econ» es su obsesión por lo que él denominaba modlos, una referencia a los estilizados modelos matemáticos que constituyen la herramienta principal en la labor de los economistas. Pese a carecer aparentemente de un uso práctico, cuanto más ornamentado y ceremonial sea el modlo, mayor es el estatus de su poseedor. La enorme importancia que los econs conceden a los modlos, escribió Leijonhufvud, es la razón principal por la que tienen en tan poca consideración a los miembros de otras tribus, como los sociogs o los polits: estas otras tribus no tienen modlos[4].

Más de cuatro décadas después, el artículo de Leijonhufvud sigue reflejando perfectamente la realidad: el estudio de la economía consiste básicamente en aprender una secuencia de modelos. Puede que lo que más determina el orden jerárquico de la profesión es la capacidad para desarrollar modelos nuevos, o para actualizar los existentes según nuevas evidencias empíricas, con el fin de arrojar luz sobre algún aspecto de la realidad social. Los debates intelectuales más candentes giran en torno a la relevancia o aplicabilidad de tal o cual modelo. Si se desea herir en lo más profundo a un economista, basta con decir: «No tienes un modelo». Los modelos son un orgullo. Si se frecuenta un ambiente de economistas, en poco tiempo se encontrará la omnipresente taza o camiseta que dice: «Los economistas se lo montan con modelos». Incluso da la impresión de que muchos de ellos preferirían pasar el rato con ingenios matemáticos que con equilibristas de pasarela del mundo real. (No pretendo parecer sexista: en una ocasión, los alumnos de mi esposa, también economista, le regalaron una de estas tazas como obsequio de fin de curso).

En opinión de sus críticos, la confianza que los economistas ponen en los modelos refleja prácticamente todo lo erróneo de la profesión: la reducción de la complejidad de la vida social a unas pocas relaciones simplistas, la tendencia a basarse en supuestos claramente incorrectos, la obsesión con el rigor matemático por encima del realismo, los frecuentes saltos desde abstracciones estilizadas a conclusiones políticas, etc. Para estos críticos, resulta increíble que los economistas pasen a tanta velocidad de las ecuaciones escritas sobre el papel a la defensa de, por ejemplo, el libre comercio o una política fiscal de un tipo u otro. Otra acusación alternativa es la que asegura que las ciencias económicas logran hacer complejo lo cotidiano, y que los modelos económicos visten el sentido común con un disfraz de formalismo matemático. Entre los críticos más duros están aquellos que han decidido alejarse de la ortodoxia. Al economista disidente Kenneth Boulding, por ejemplo, se le atribuye la siguiente frase: «Las matemáticas han traído el rigor a la economía; por desgracia, también le han traído el mortis». Y Ha-Joon Chang, profesor de economía de la Universidad de Cambridge, afirma que: «El 95 por ciento de la economía es simple sentido común, pero arreglado para parecer algo muy complicado mediante el uso de jerga y matemáticas»[5].

En realidad, los modelos sencillos elaborados por los economistas son absolutamente esenciales para comprender el funcionamiento de la sociedad. Su simplicidad, formalismo y desatención a muchas facetas del mundo real es precisamente lo que los hace valiosos. Es una virtud, no un error. Lo que hace que un modelo sea útil es que capture un aspecto de la realidad, y lo que lo convierte en algo indispensable, cuando se usa correctamente, es que capture el aspecto más relevante de la realidad en un contexto dado. Contextos diferentes —⁠mercados, entornos sociales, países, periodos temporales, etc.⁠— requieren modelos diferentes, y ahí es precisamente donde los economistas suelen encontrar problemas, pues a menudo descartan la contribución más valiosa de su profesión, esto es, la multitud de modelos confeccionados a la medida de una gran variedad de entornos, en favor de la búsqueda del modelo universal único y verdadero. Cuando los modelos se seleccionan con buen juicio son una fuente de iluminación, pero cuando se emplean de forma dogmática solo conducen a la arrogancia y a los errores en política económica.

Una variedad de modelos

Los economistas crean modelos para captar los aspectos más destacados de las interacciones sociales, interacciones que suelen tener lugar en los mercados de bienes y servicios. La idea de los economistas de lo que constituye un mercado suele ser bastante amplia: los compradores y vendedores pueden ser individuos, empresas u otras entidades colectivas; los bienes y servicios en cuestión pueden ser prácticamente todo, incluyendo cosas como posición o estatus político, para lo que no existe precio de mercado; los mercados pueden ser locales, regionales, nacionales o internacionales, y pueden estar organizados de forma física, como un bazar, o virtual, como el comercio de larga distancia. Desde siempre, los economistas se han preocupado por el funcionamiento de los mercados: ¿Utilizan los recursos de manera eficiente? ¿Pueden ser mejorados, y si es así, de qué forma? ¿Cómo se distribuyen las ganancias de los intercambios? Sin embargo, también se sirven de los modelos para esclarecer el funcionamiento de otras instituciones, como colegios, sindicatos o gobiernos.

Pero ¿qué son los modelos económicos? Lo forma más sencilla de entenderlos es pensar en ellos como simplificaciones diseñadas para mostrar el funcionamiento de mecanismos específicos aislándolos de otros efectos que pueden llevar a confusión. Un modelo se centra en unas determinadas causas e intenta mostrar cómo funcionan sus efectos a través del sistema. Un diseñador de modelos construye un mundo artificial que revela ciertos tipos de conexiones entre las partes del todo, conexiones que pueden resultar muy difíciles de discernir si se mira al mundo real en su farragosa complejidad. Los modelos económicos no se diferencian tanto de los modelos anatómicos físicos de los médicos ni de las maquetas de los arquitectos. Un modelo de plástico del sistema respiratorio que puede verse en la consulta de un médico se centra en el detalle de los pulmones, eliminando el resto del cuerpo que tendría alrededor, y un arquitecto puede construir una maqueta que muestre la disposición del interior de una casa. Los modelos de los economistas son similares, salvo en el hecho de que no son representaciones físicas sino simbólicas, mediante palabras y ecuaciones matemáticas.

El modelo económico más extendido es el modelo de la oferta y la demanda, que sin duda resultará familiar para todo aquel que haya hecho un curso de introducción a la economía. Es el modelo que representa la cruz constituida por la curva descendente de la demanda y la curva ascendente de la oferta, con los precios y las cantidades en los ejes[6]. En este caso, el mundo artificial es aquel que los economistas denominan «mercado perfectamente competitivo», con una gran cantidad de productores y consumidores; todos ellos persiguen sus intereses económicos, y ninguno tiene la capacidad de afectar al precio de mercado. Este modelo pasa por alto muchas cosas: que la gente tiene otras motivaciones distintas a las materiales, que la racionalidad se ve a menudo desplazada por las emociones o por ciertos cortocircuitos cognitivos, que algunos productores pueden comportarse como un monopolio, etc. Pese a ello, sí contribuye a esclarecer algunos aspectos del funcionamiento de la economía de mercado en el mundo real.

Algunos de estos aspectos son obvios: por ejemplo, un aumento de los costes de producción incrementa a su vez los precios de mercado y reduce las cantidades demandadas y ofertadas. O bien, cuando suben los costes de la energía, las facturas energéticas aumentan, y los hogares deben buscar nuevas formas de ahorrar en calefacción y electricidad. Otras, sin embargo, no lo son tanto, como por ejemplo el hecho de que un impuesto se aplique sobre los productores o sobre los consumidores de un producto —⁠digamos, de petróleo⁠— tiene poco que ver con quién acaba pagándolo. Puede que el impuesto se aplique a las compañías petroleras, pero sean los consumidores los que lo paguen en las gasolineras mediante precios más elevados; y viceversa, puede que el coste extra se imponga a los consumidores mediante un recargo en el precio de venta, pero que las compañías se vean obligadas a absorberlo bajando los precios. Todo depende de la «elasticidad de los precios» de la oferta y la demanda. Añadiendo una larga lista de supuestos extra —⁠de los que hablaremos más adelante⁠—, este modelo también tiene implicaciones bastante importantes en lo bien o mal que funcionan los mercados; por ejemplo, una economía competitiva de mercado es eficiente si es imposible mejorar el bienestar de una persona sin reducir el de otra. (Esto es lo que los economistas denominan «eficiencia de Pareto»).

Consideremos ahora un modelo muy diferente, llamado el «dilema del prisionero», que tiene su origen en las investigaciones de los matemáticos, pero que es la piedra angular de abundantes trabajos contemporáneos en economía. Normalmente se presenta en forma de dos individuos acusados que se enfrentan a penas de cárcel si uno de los dos opta por confesar, pero aquí lo plantearemos como un problema económico. Supongamos que dos empresas competidoras deben decidir si asignar o no una elevada parte de su presupuesto a publicidad. Este aumento de la publicidad permitiría a una de las empresas capturar parte de los clientes de la otra, pero si se da el caso de que ambas aumentan la publicidad, los efectos sobre la demanda de los consumidores se anulan, y las empresas se habrán gastado el dinero inútilmente.

Se podría pensar también en la posibilidad de que ninguna de las firmas decidiera gastar mucho en publicidad, pero el modelo demuestra que esta lógica es poco realista. Las empresas toman sus decisiones por separado y lo único que les interesa es su propio beneficio, por lo que cada una ve interés en incrementar su publicidad, independientemente de lo que haga la otra[7]. Cuando una empresa no aumenta su publicidad, la otra puede capturar sus clientes si ella sí la aumenta, y cuando una sí aumenta su publicidad, la otra se ve obligada a hacerlo también para no perder clientes. En tal caso, ambas empresas quedan en un equilibrio muy inestable en el que ambas tienen que desperdiciar recursos, por lo que, a diferencia del modelo anterior, puede decirse que este otro no es totalmente eficiente.

La diferencia más clara entre ambos modelos es que uno describe un escenario con muchos participantes (por ejemplo, el mercado de naranjas), mientras que el otro describe la competencia entre dos grandes empresas (por ejemplo, los dos grandes constructores de aviones, Airbus y Boeing). No obstante, sería un error pensar que esta diferencia es la única razón por la que un mercado es eficiente y el otro no, pues hay otros supuestos incluidos en cada uno de los modelos que también tienen su importancia, y la modificación de estos otros supuestos, a menudo implícitos, genera otro tipo de resultados.

Veamos un tercer modelo, al que llamaremos modelo de coordinación, que no especifica el número de participantes en el mercado, pero que tiene resultados muy distintos. Una empresa (o grupo de empresas; el número no importa) está considerando una posible inversión en la construcción naval, y sabe que si puede construir el suficiente número de barcos, la inversión será rentable. Por otra parte, para la construcción de los barcos el acero de bajo coste es un producto indispensable, por lo que este debe producirse en las inmediaciones del astillero. La decisión de la compañía se reduce a lo siguiente: si hay una fundición de acero cerca, se puede invertir; si no la hay, no se debe invertir. Ahora, consideremos las estrategias de los posibles inversores en acero en la región, suponiendo que los astilleros son el único posible cliente de la industria del acero: los productores de acero saben que tendrán beneficios si hay un astillero cerca al que venderle su producto, y no los tendrán si no lo hay.

Existen dos posibles resultados, que los economistas llaman «equilibrio múltiple». Por un lado, está el resultado «bueno», en el que se llevan a cabo ambas inversiones y tanto el astillero como los productores de acero obtienen beneficios y están satisfechos, alcanzando un equilibrio. Por otro, está el resultado «malo», en el que no se realiza ninguna de las inversiones, lo cual también constituye un equilibrio, puesto que las decisiones de no invertir se refuerzan la una a la otra: si no hay astillero, los productores de acero no invertirán, y si no hay acero, tampoco habrá astillero. Este resultado depende muy poco del número de participantes en el mercado, y mucho de otras tres cosas: 1) la existencia de economías de escala (es decir, que las operaciones para ser rentables requieren una escala elevada); 2) las fundiciones de acero y los astilleros se necesitan mutuamente; y 3) no existen mercados alternativos ni otras fuentes de materias primas (ofertadas por ejemplo a través del comercio internacional).

Tres modelos, tres visiones diferentes de cómo funcionan (o no) los mercados. Ninguno de ellos es correcto o erróneo, pues cada uno resalta un importante mecanismo que está (o podría estar) presente en las economías del mundo real. Ya empezamos a vislumbrar la importancia de la elección del modelo «acertado», aquel que más se adapte al contexto. Una de las imágenes más habituales que la gente tiene sobre los economistas es que son auténticos fundamentalistas del mercado, que creen que la solución a todos los problemas es dejar que el mercado funcione libremente. Es cierto que muchos tienen esta predisposición, pero desde luego no es eso lo que enseñan las ciencias económicas. En economía, la respuesta correcta a casi cualquier pregunta es: depende. Diferentes modelos, cada uno de ellos igualmente respetable, proporcionan respuestas distintas en función de las circunstancias.

Los modelos hacen algo más que advertirnos de que los resultados podrían ir en un sentido o en otro, y resultan útiles precisamente porque nos informan de qué dependen los posibles resultados. Veamos algunos ejemplos importantes. El salario mínimo, ¿reduce o incrementa el empleo? La respuesta depende de si los empleadores individuales se comportan de manera competitiva o no (esto es, si pueden influir o no en el salario habitual de su ámbito)[8]. El hecho de que el capital fluya a una economía con mercados al alza, ¿acelera o frena el crecimiento económico? Depende de si el crecimiento del país se ve restringido por la falta de fondos de inversión o por una escasa rentabilidad debida, por ejemplo, a unos impuestos elevados[9]. Una reducción del déficit fiscal del gobierno, ¿obstaculiza o estimula la actividad económica? La respuesta depende del estado de la credibilidad, de la política monetaria y del régimen de divisas[10].

La respuesta a cada pregunta depende de algún aspecto crítico del contexto del mundo real, y los modelos resaltan estos aspectos y muestran la forma en la que influyen en el resultado. En cada caso, existe un modelo estándar que proporciona una respuesta convencional: el salario mínimo reduce el empleo, los flujos de capital incrementan el crecimiento y los recortes fiscales obstaculizan la actividad económica. Sin embargo, estas conclusiones solo son ciertas en tanto en cuanto sus supuestos críticos —⁠los aspectos del mundo real antes mencionados⁠— se aproximen a la realidad, pues cuando no lo hacen es preciso apoyarse en modelos con supuestos diferentes.

Más adelante me centraré en estos supuestos críticos y daré más ejemplos de modelos económicos, pero antes veamos un par de analogías para comprender bien qué son los modelos y para qué sirven exactamente.

Modelos como fábulas

Una forma de pensar en los modelos económicos es como si se tratase de fábulas. Estas pequeñas historias a menudo giran en torno a unos pocos personajes que viven en un sitio sin nombre y genérico (un pueblo, un bosque), y cuyo comportamiento e interacción producen un resultado que pretende ser una especie de lección. Estos personajes generalmente son humanos, pero también pueden ser animales antropomórficos o incluso objetos inanimados. Una fábula es la simplicidad misma: el contexto en el que se desarrolla la historia es descrito solo a grandes rasgos, y el comportamiento de los personajes está impulsado por motivos muy simples y esquemáticos, como la codicia o la envidia. Una fábula no se esfuerza mucho por ser realista o por pintar con detalle la vida de sus personajes, sino que sacrifica el realismo en aras de la claridad de su trama. Finalmente, hay que señalar que cada fábula tiene su clara moraleja: la honestidad siempre triunfa, el que ríe el último ríe dos veces, las desgracias nunca vienen solas, no se debe hacer leña del árbol caído, etc.

Los modelos económicos tienen bastantes similitudes: son simples y se desarrollan en entornos abstractos; no pretenden ser realistas en muchas de sus premisas; aunque parecen estar poblados por gente y empresas reales, el comportamiento de los personajes principales adquiere una forma muy esquemática; con frecuencia, los objetos inanimados («acontecimientos aleatorios», «parámetros exógenos», «naturaleza») forman parte del modelo y son los que impulsan la acción; la trama gira en torno a relaciones de causa y efecto, del tipo «si… entonces…»; y la moraleja —⁠o, como la llaman los economistas, la implicación política⁠— suele ser bastante transparente: los mercados libres son eficientes, el comportamiento oportunista en interacciones estratégicas puede empeorar la situación de todos los participantes, los incentivos importan, etc.

Las fábulas son cortas y concisas, y no dan lugar a que se pierda su mensaje. La historia de la liebre y la tortuga, por ejemplo, consigue grabar a fuego en la mente la importancia del progreso constante, aunque sea lento, convirtiéndose en un atajo interpretativo que puede aplicarse a gran variedad de entornos similares. Es posible que más de uno piense que comparar los modelos económicos con las fábulas denigra su estatus «científico», pero parte de su atractivo es que funcionan exactamente de la misma forma. Un estudiante al que se le explica el marco teórico oferta-demanda adquiere un respeto duradero hacia el poder de los mercados. Una vez que se comprende el dilema del prisionero ya no se puede volver a pensar de la misma forma en los problemas de cooperación, e incluso cuando se olvidan los detalles específicos de los modelos, estos continúan siendo patrones que facilitan la comprensión y la interpretación del mundo.

Esta analogía es bien conocida entre los mejores profesionales del sector. En sus momentos de reflexión sincera, están preparados para reconocer el hecho de que los modelos abstractos que plasman sobre el papel son básicamente fábulas. Tal y como señala el reconocido economista teórico Ariel Rubinstein, «La palabra modelo suena más científica que fábula o cuento de hadas [pero] no veo mucha diferencia entre ellas»[11]. En palabras del filósofo Allan Gibbard y del economista Hal Varian: «Un modelo [económico] siempre cuenta una historia»[12]. Nancy Cartwright, experta en filosofía científica, emplea el término fábula en relación tanto con los modelos económicos como con los físicos, aunque considera que los económicos son más bien parábolas[13]. A diferencia de las fábulas, en las que la moraleja está clara, Cartwright sostiene que los modelos económicos requieren mucho cuidado e interpretación a la hora de extraer la conclusión política. Esta complejidad deriva del hecho de que cada modelo capta una única verdad conceptual, una conclusión aplicable a un entorno específico.

No obstante, en este caso las fábulas también pueden ser útiles por analogía. El número de fábulas existentes es realmente incalculable, y todas y cada una de ellas proporcionan una guía de acción que seguir en circunstancias ligeramente diferentes. Tanto es así que resulta inevitable que, entre el conjunto de moralejas, acaben surgiendo contradicciones. Algunas fábulas ensalzan las virtudes de la confianza y la cooperación, mientras que otras recomiendan la independencia y la autosuficiencia. Algunas alaban la importancia de una buena preparación; otras advierten de los peligros del exceso de planificación. Algunas dicen que deberías gastar y disfrutar del dinero que tienes; otras dicen que hay que ahorrar para las malas épocas. Tener amigos es bueno, pero tener demasiados amigos ya no lo es tanto. Cada fábula tiene su moraleja específica, pero en su conjunto lo que consiguen es provocar dudas e incertidumbre.

Por ello, es preciso actuar con criterio a la hora de seleccionar la fábula aplicable a cada situación concreta, y los modelos económicos requieren el mismo buen juicio. Ya hemos visto cómo modelos diferentes proporcionan conclusiones distintas: el comportamiento egoísta puede producir eficiencia (en el modelo de mercado perfectamente competitivo) o ineficiencia (en el modelo del dilema del prisionero). Al igual que en el caso de las fábulas, hay que saber escoger bien de entre el variado menú de modelos existentes. Afortunadamente, la evidencia empírica puede ser una buena guía a la hora de saltar de un modelo a otro, aunque el proceso se basa más en la maña y en la habilidad que en la ciencia (ver capítulo 3).

Modelos como experimentos

Si la idea de equiparar los modelos a las fábulas no te convence, también se puede pensar en ellos como experimentos de laboratorio. Esta analogía puede resultar sorprendente, pues si la comparación con las fábulas hace que los modelos parezcan simples cuentos de hadas, la comparación con experimentos se arriesga a lo contrario, a ponerles un disfraz excesivamente científico. Después de todo, en muchas culturas los experimentos de laboratorio están en la cúspide de la respetabilidad científica, al evocar la imagen de científicos con bata blanca que buscan y encuentran la «verdad» sobre el funcionamiento del mundo y sobre las hipótesis planteadas sobre él. ¿Acaso pueden los modelos económicos siquiera acercarse a eso?

Pensemos en lo que es realmente un experimento científico. El laboratorio es un entorno artificial concebido para aislar del mundo real las materias implicadas en los experimentos, donde el investigador diseña condiciones experimentales con el objetivo de explorar una cadena causal hipotética. Cuando, por ejemplo, la gravedad produce un efecto de confusión, el investigador se ocupa de llevar a cabo su experimento en el vacío. Tal y como señala el filósofo finlandés Uskali Mäki, el diseñador de modelos económicos se sirve en su labor de un método similar de separación, aislamiento e identificación. La principal diferencia reside en que en el experimento de laboratorio se manipula deliberadamente el entorno físico para conseguir el aislamiento necesario con el fin de observar el efecto causal, mientras que con un modelo económico se consigue lo mismo manipulando los supuestos asociados[14]. Los modelos construyen entornos mentales para poner a prueba las hipótesis.

Se podría objetar que, por muy artificiales que sean las condiciones, en un experimento de laboratorio la acción sigue teniendo lugar en el mundo real, y por ello sabemos a ciencia cierta si el experimento funciona o no, al menos en determinadas circunstancias, mientras que un modelo económico es un constructo que se desarrolla únicamente en nuestras mentes. Sin embargo, la diferencia puede estar en el grado de suposición, más que en el tipo, pues los resultados experimentales también pueden requerir una extrapolación significativa antes de poder aplicarse al mundo real. Lo que ha funcionado en el laboratorio no tiene por qué funcionar fuera de él. Por ejemplo, un medicamento puede fracasar en la práctica, cuando se enfrenta a unas condiciones del mundo real que no fueron tenidas en cuenta en el entorno experimental.

Esta disparidad es lo que los filósofos de la ciencia denominan «validez interna» frente a «validez externa». En este sentido, se dice que un experimento bien diseñado que rastrea con éxito la causa y su efecto en unas condiciones específicas tiene un alto grado de «validez interna». Sin embargo, su «validez externa» depende en gran medida de si sus conclusiones pueden trasladarse con éxito desde el contexto experimental a otros contextos.

Los llamados experimentos de campo, realizados no en un laboratorio sino en el mundo real, también se enfrentan a este reto. Últimamente, estos experimentos se han vuelto muy populares en el entorno de las ciencias económicas, y a menudo se piensa que generan un conocimiento libre de modelos, esto es, que supuestamente ofrecen una visión del funcionamiento del mundo sin el lastre de los supuestos y las cadenas causales hipotéticas asociadas normalmente a los modelos. Sin embargo, esto no es del todo cierto. Por poner un ejemplo: en Colombia, la distribución aleatoria de cupones de descuento para los colegios privados ha mejorado significativamente el éxito escolar, pero esto no implica que otros programas similares tengan el mismo resultado en Estados Unidos o en Sudáfrica, pues el resultado final depende de una serie de factores que varían de un país a otro. Ingresos, preferencias de los padres, diferencias de calidad entre la escuela pública y la privada, incentivos de los profesores y administradores… Todos estos factores, y muchas otras consideraciones potencialmente importantes, influyen notablemente en el juego[15], por lo que pasar del «funcionó allí» al «funcionará aquí» requiere muchos pasos adicionales[16].

La brecha existente entre los experimentos reales llevados a cabo en un laboratorio (o en el campo) y los experimentos teóricos a los que llamamos «modelos» es menos profunda de lo que se suele pensar. Ambos tipos de ejercicios precisan de cierta extrapolación antes de poder ser aplicados cuándo y dónde se necesitan, y una correcta extrapolación requiere a su vez una combinación de buen juicio, evidencia empírica procedente de otras fuentes y razonamiento estructurado. El poder de todos estos tipos de experimentos es que nos enseñan algo sobre el mundo situado fuera del contexto en el que se han llevado a cabo, en función de nuestra habilidad para discernir las similitudes y establecer paralelismos entre los diferentes entornos.

Tal y como sucede con los experimentos reales, el valor de los modelos reside en su capacidad para aislar e identificar, uno por uno, los mecanismos causales específicos. El hecho de que estos mecanismos operen en el mundo real en conjunción con muchos otros que pueden trastornar su funcionamiento es una complicación a la que se enfrentan todos aquellos que buscan explicaciones científicas. Los modelos económicos pueden incluso tener una ventaja en este caso, y es que la contingencia —⁠esto es, la dependencia en condiciones específicamente postuladas⁠— está ya implícitamente incorporada en ellos. Tal y como veremos en el capítulo 3, esta falta de certidumbre nos incentiva a intentar averiguar cuál, de entre los múltiples modelos que compiten entre sí, nos proporciona una descripción más acertada de la realidad inmediata.

Supuestos poco realistas

Los modelos económicos suelen estar basados en muchos supuestos poco realistas, como por ejemplo que los consumidores son hiperracionales, que son egoístas, que siempre prefieren consumir más a consumir menos y que tienen un horizonte que se extiende hasta el infinito. Desde luego, muchos modelos son algo más realistas en una o varias de estas dimensiones, pero incluso en estos casos pueden deslizarse otros supuestos poco realistas. La simplificación y la abstracción requieren que muchos elementos sean necesariamente falsos e irreales, en el sentido de que violan la realidad. ¿Cuál es la mejor forma de afrontar esta falta de realismo?

Milton Friedman, uno de los más grandes economistas del siglo XX, ofreció una respuesta en 1953 que tuvo una profunda influencia en toda la profesión[17]. Friedman no solo argumentó que los supuestos poco realistas son una parte necesaria de la teoría económica, sino que fue más allá y afirmó que el realismo de los supuestos es sencillamente irrelevante. Lo único que importa, dijo, es que la teoría ofrezca predicciones correctas, y, mientras esto se cumpla, no es necesario que los supuestos asociados a la teoría guarden similitud alguna con la vida real. Si bien esto no es más que un resumen muy simplificado de un argumento mucho más sofisticado, expresa el punto esencial que extrajeron la mayoría de los lectores del ensayo de Friedman. Y lo cierto es que el argumento era maravillosamente liberador, pues concedía a los economistas carta blanca para desarrollar toda clase de modelos basados en supuestos extremadamente alejados de la experiencia real.

Sin embargo, no puede ser cierto que el realismo de los supuestos sea completamente irrelevante. Tal y como señala Paul Pfleiderer, economista de la Universidad de Stanford, siempre tenemos que aplicar un «filtro de realismo» a los supuestos críticos antes de que un modelo pueda ser considerado útil[18]. (Nuevamente nos encontramos con el término crítico; en breve me ocuparé de él). La razón es que nunca podemos estar seguros del éxito predictivo de un modelo. Aunque parezca una perogrullada propia de Groucho Marx, las predicciones siempre están relacionadas con el futuro. Podemos idear una variedad de modelos casi infinita para explicar una realidad a posteriori, pero la mayoría de estos modelos son muy poco útiles, pues cuando las condiciones cambien, por poco que sea, su capacidad predictiva se verá anulada casi por completo.

Supongamos que tengo acceso a datos sobre accidentes de tráfico en una localidad durante los últimos cinco años, y tras estudiarlos me doy cuenta de que entre las cinco y las siete de la tarde hay una concentración inusualmente elevada de accidentes. Naturalmente, la explicación más razonable es que en esas horas mucha gente sale del trabajo para volver a casa, por lo que hay muchos más coches en las carreteras y, por tanto, mayor riesgo de accidente. Sin embargo, supongamos que un investigador ofrece una explicación alternativa: es culpa de John, cuyo cerebro emite ondas invisibles que afectan a la conducción de todos los demás; cuando sale de la oficina y coge su coche, sus ondas cerebrales alteran el tráfico, provocando más accidentes. Puede que no sea más que una teoría bastante tonta, pero contribuye a «explicar» el inusual aumento de los accidentes de tráfico al final de la jornada de trabajo.

En este caso, sabemos que el segundo modelo no es un modelo útil. Si por ejemplo John empieza a salir antes del trabajo o se jubila, el valor predictivo se reduce a cero, pues el número de accidentes no disminuirá solo porque John ya no esté en la carretera en esas horas. La explicación fracasa porque su supuesto crítico —⁠el hecho de que John emita ondas cerebrales que pueden afectar al tráfico⁠— es manifiestamente falso. Para que un modelo resulte útil a la hora de predecir la realidad, sus supuestos principales también deben ser lo suficientemente realistas[19].

¿Qué es, exactamente, un supuesto crítico? Puede decirse que un supuesto es crítico si su modificación en pos de un mayor realismo produce una diferencia significativa en la conclusión ofrecida por el modelo. En este sentido, muchos supuestos, por no decir la mayoría, no son críticos. Consideremos por ejemplo el modelo de mercado perfectamente competitivo, en el que las respuestas a muchas preguntas de interés no dependen significativamente de los detalles del modelo. En su ensayo sobre metodología, Milton Friedman analizó los impuestos sobre el tabaco, y escribió que se puede predecir con cierta seguridad que un aumento de los impuestos conduce a un incremento en el precio de venta de los cigarrillos, independientemente de si existen muchas o pocas empresas productoras o de si las diferentes marcas de tabaco son perfectamente sustituibles o no. Igualmente, sería poco probable que cualquier relajación razonable del requisito de racionalidad perfecta modificase significativamente el resultado. Incluso si las empresas no realizan sus cálculos hasta el último decimal, podemos estar razonablemente seguros de que no notarán un aumento en los impuestos que tienen que pagar. Estos supuestos específicos no son críticos en vista de la cuestión planteada y la forma en la que se usa el modelo; por ejemplo, ¿cómo afectan los impuestos al precio de los cigarrillos? Por tanto, su falta de realismo no tiene gran importancia.

Supongamos ahora que nos interesa una cuestión diferente: el efecto de la implantación de controles de precios en la industria del tabaco. En este caso, el grado de competencia en la industria, que depende en parte de la disposición de los consumidores a cambiar de marca, pasa a tener una importancia mucho mayor. En el modelo de mercado perfectamente competitivo, un control de precios conduce a que las empresas reduzcan su producción, pues un precio más bajo reduce su rentabilidad y las empresas deben responder disminuyendo sus ventas. Sin embargo, en un modelo de mercado en el que una sola empresa tiene el monopolio, un techo moderado del precio (esto es, un techo que no esté muy por debajo del precio de mercado sin restricciones) lo que hace es incitar a la empresa a aumentar su producción. Para entender cómo funciona este mecanismo, hay que servirse de un poco de álgebra o geometría simple. Intuitivamente, un monopolista puede incrementar su beneficio restringiendo sus ventas y aumentando el precio de mercado. Sin embargo, los controles de precios privan al monopolista de su poder para fijarlos, y de esta forma sus incentivos a producir por debajo de su capacidad se ven mermados de forma efectiva. Por ello, el monopolista se ve obligado a incrementar las ventas, ya que la venta de más producto se ha convertido en su único medio para incrementar sus beneficios[20].

El supuesto que hagamos sobre el grado de competencia del mercado se vuelve crítico cuando deseamos predecir los efectos de los controles de precios, por lo que en este caso el realismo de este particular supuesto es muy importante, incluso crucial. La aplicabilidad de un modelo depende de lo cerca que estén los supuestos críticos del mundo real, y lo que hace que un supuesto sea crítico depende en parte de para qué se use el modelo. Más adelante volveré sobre este tema, cuando examine con más detalle de qué forma se debe seleccionar el modelo específico que aplicar en función de las circunstancias concretas presentes en el entorno.

Cuando el supuesto crítico de un modelo es claramente falso, como en el ejemplo de las ondas cerebrales de John, es perfectamente legítimo, incluso necesario, poner en duda la eficacia del modelo. Si es este el caso, tenemos todo el derecho a afirmar que el diseñador del modelo ha simplificado en exceso y nos está llevando por mal camino. Sin embargo, la respuesta adecuada es el diseño de un modelo alternativo con supuestos más apropiados, no abandonar por completo el uso de modelos. El mejor antídoto contra un mal modelo es un buen modelo.

Es cierto que en última instancia resulta inevitable una cierta falta de realidad en los supuestos. Tal y como señala Cartwright: «Criticar los modelos económicos por servirse de supuestos irreales es como criticar los experimentos con bolas y planos de Galileo por servirse de planos engrasados para tener la menor fricción posible»[21]. Sin embargo, igual que no aplicaríamos la ley de aceleración de Galileo a una canica cayendo en un tarro de miel, esto tampoco es una excusa para utilizar modelos cuyos supuestos críticos violan gravemente la realidad.

Sobre las matemáticas y los modelos

Los modelos económicos constan de unos supuestos claramente especificados y de unos mecanismos de comportamiento, por lo que se prestan admirablemente a ser expresados mediante el lenguaje de las matemáticas. Si se ojea cualquier publicación académica sobre economía, es muy probable que se encuentre una gran cantidad de ecuaciones y símbolos griegos. Es cierto que, comparadas con las habitualmente empleadas en las ciencias físicas, las matemáticas de las ciencias económicas no son muy avanzadas: normalmente, tener unos conocimientos básicos sobre cálculo multivariante y optimización suele bastar para poder comprender la teoría económica sin muchos problemas. No obstante, el formalismo matemático sí puede llegar a exigir un cierto esfuerzo al lector, pues levanta una barrera de comprensibilidad entre la economía y las demás ciencias sociales, y además incrementa la desconfianza de los no economistas hacia la profesión, ya que al incluir matemáticas da la impresión de que los economistas han abandonado el mundo real y viven en abstracciones creadas por ellos mismos.

Cuando era un joven estudiante de posgrado, tenía muy claro que deseaba obtener un doctorado porque me encantaba escribir e investigar. El problema era que estaba interesado en una gran variedad de fenómenos sociales y no conseguía decidirme entre ciencias políticas y ciencias económicas. Para posponer mi decisión todo el tiempo que pudiera, solicité mi admisión en ambos tipos de programas doctorales, y para posponerla realmente hasta el último momento, me apunté a un programa de máster multidisciplinar. Recuerdo muy bien el hecho que finalmente me hizo resolver mi indecisión. Un día me encontraba en la librería de la Woodrow Wilson School, en Princeton, y cogí dos ejemplares de la última edición de la American Economic Review (AER) y de la American Political Science Review (APSR), las dos publicaciones más importantes del país en las disciplinas de ciencias económicas y ciencias políticas. Mirándolas juntas, una al lado de la otra, pensé que con un doctorado en ciencias económicas podría ser capaz de leer la APSR, mientras que con un doctorado en ciencias políticas la mayor parte de la AER seguiría siendo inaccesible para mí. Con la perspectiva que me dan los años pasados desde entonces, me doy cuenta de que posiblemente esta conclusión no fue del todo correcta: por un lado, los artículos de filosofía política incluidos en la APSR pueden ser tan abstrusos como cualquiera de los que puedan incluirse en la AER; y por otro, desde entonces una parte importante de las ciencias políticas ha ido imitando progresivamente a las económicas en lo referente a la adopción del formalismo matemático. No obstante, sí había una parte de verdad en la observación que hice aquel día, y es que hasta el día de hoy las ciencias económicas siguen siendo la única ciencia social que continúa pareciendo casi impenetrable a todos aquellos que no han tenido la oportunidad de acceder al aprendizaje necesario en programas de grado y de posgrado.

La razón por la que los economistas se sirven de las matemáticas no ha sido nunca bien comprendida. En realidad, tiene poco que ver con la sofisticación, la complejidad o la proclamación de una verdad absoluta. Las matemáticas desempeñan básicamente dos papeles en la economía, y ninguna de ellas busca la gloria: la claridad y la coherencia. En primer lugar, las matemáticas garantizan que los elementos de un modelo —⁠los supuestos, los mecanismos de comportamiento y los resultados principales⁠— queden claramente fijados y sean transparentes. Una vez que un modelo se expresa en forma matemática, lo que este modelo dice o hace resulta obvio a todos aquellos que sepan interpretarlo. La claridad posee un enorme valor, y nunca es apreciada como se debiera. Por ejemplo, aún hoy siguen abiertos interminables debates sobre lo que Karl Marx, John Maynard Keynes y Joseph Schumpeter realmente quisieron decir en sus teorías, pues, aunque los tres son considerados como gigantes de la economía, los tres formularon sus modelos principalmente (aunque no exclusivamente) de forma verbal. Por el contrario, no ha habido nunca debates sobre lo que Paul Samuelson, Joseph Stiglitz o Kenneth Arrow tenían en mente cuando desarrollaron las teorías que les dieron el Nobel, y ello se debe a que los modelos matemáticos requieren poner absolutamente todos los puntos sobre las íes.

La segunda virtud de las matemáticas es que también garantizan la coherencia interna de un modelo, esto es, que las conclusiones se deriven de los supuestos, lo cual es una contribución tal vez algo prosaica, pero desde luego indispensable. Algunos argumentos son lo suficientemente simples como para ser perfectamente obvios, pero otros requieren tener más cuidado con la forma en que se utilizan, especialmente en vista de la existencia de prejuicios que nos desvían hacia lo que deseamos ver. A veces, un resultado puede ser manifiestamente erróneo, y con frecuencia los argumentos están especificados de forma incorrecta, pasando por alto supuestos críticos, y es precisamente en estos casos cuando las matemáticas proporcionan una forma de verificación muy útil. Alfred Marshall, el destacado economista de la era prekeynesiana y autor del primer libro de texto real sobre ciencias económicas, se servía de una excelente regla: usa las fórmulas matemáticas como una especie de taquigrafía, después tradúcelo a lenguaje corriente, y por último ¡prende fuego a las fórmulas! O, como les suelo decir a mis alumnos, los economistas no usan las matemáticas porque sean muy listos, sino que las usan precisamente porque no son lo bastante listos como para poder expresar los modelos de otra forma más comprensible.

Cuando aún era un economista joven e inexperto asistí a una conferencia ofrecida por el gran economista del desarrollo sir W. Arthur Lewis, ganador del Nobel de Economía en 1979. Lewis tenía la asombrosa capacidad de destilar la esencia de complejas relaciones económicas mediante modelos muy sencillos, pero, como le solía suceder a muchos economistas de la vieja escuela, tenía la tendencia a presentar sus argumentos de manera verbal en vez de matemática. En aquella ocasión, el tema de la conferencia era la fijación de los términos y las condiciones comerciales de y en los países pobres, concretamente el precio relativo de sus exportaciones en relación con el de sus importaciones. Cuando Lewis concluyó su charla, uno de los economistas más jóvenes y más orientado a las matemáticas que había en la sala se levantó y, ante el desconcertado Lewis, escribió una serie de ecuaciones en la pizarra, y seguidamente comentó que, aunque al principio no había entendido bien lo que estaba diciendo el profesor Lewis, finalmente había logrado comprender el funcionamiento de sus argumentos: eran tres ecuaciones con tres incógnitas.

Así pues, en los modelos económicos, las matemáticas desempeñan un papel puramente instrumental. En principio, los modelos no requieren el uso de matemáticas, y no son estas las que hacen de los modelos algo útil o científico[22]. Tal y como ilustra claramente el ejemplo de Arthur Lewis, algunos de los practicantes de la economía más brillantes apenas utilizan las matemáticas en su labor. Tom Schelling, que a lo largo de su carrera ha desarrollado algunos de los conceptos clave de la teoría de juegos contemporánea, como la credibilidad, el compromiso y la disuasión, ganó en 2005 el premio Nobel por una línea de trabajo prácticamente libre de matemáticas[23]. Schelling tiene el poco frecuente don de ser capaz de exponer complicados modelos de interacción entre individuos de mentalidad estratégica sirviéndose únicamente de palabras, ejemplos de la vida real y tal vez una o dos cifras como mucho. Sus escritos han influido en gran medida tanto en los académicos como en los diseñadores de políticas. Debo admitir, sin embargo, que yo mismo no comprendí la profundidad de sus percepciones y la precisa naturaleza de sus argumentos hasta que los vi expresados en lenguaje matemático.

Los modelos no matemáticos son más comunes en las demás ciencias sociales. La forma más sencilla de poder afirmar que un científico social está a punto de embarcarse en la creación de un modelo es oírle decir: «Supongamos que tenemos…» o algo similar, seguido de alguna abstracción. El sociólogo Diego Gambetta, por ejemplo, examinó las consecuencias de dos tipos distintos de creencias sobre la naturaleza del conocimiento comenzando de la siguiente manera: «Imaginemos dos sociedades ideales que solo se diferencian en un aspecto…»[24]. Los artículos académicos en ciencias políticas están a menudo salpicados de referencias a variables dependientes e independientes, un claro signo de que el autor está imitando la estructura de los modelos, incluso aunque se carezca de un marco teórico claramente determinado.

Los argumentos expresados de manera verbal que a primera vista parecen intuitivos a menudo se vienen abajo, o al menos se revelan como incompletos, cuando se les somete a un escrutinio matemático más exhaustivo, y la razón es que los «modelos verbales» pueden pasar por alto ciertas interacciones poco obvias pero potencialmente importantes. Por ejemplo, muchos estudios empíricos han concluido que la intervención de los gobiernos está relacionada negativamente con el buen funcionamiento empresarial, ya que las industrias que reciben subsidios experimentan un crecimiento de la productividad menor que las que no los reciben. ¿Cómo se deben interpretar estos datos? Con frecuencia, incluso entre economistas, se suele saltar automáticamente a la conclusión de que los gobiernos intervienen por razones espurias y no por motivos justificados, que apoyan a las industrias débiles solo como respuesta a presiones políticas. Esto puede parecer razonable, incluso demasiado obvio como para requerir un análisis más profundo. Sin embargo, cuando se describe matemáticamente el comportamiento de un gobierno que interviene por motivos justificados —⁠por ejemplo, que se conceden subsidios a las industrias débiles con el fin de mejorar la eficiencia de la economía⁠—, se aprecia que la conclusión ya no es tan obvia. Si las industrias no funcionan bien porque el mercado no funciona bien, entonces la intervención de los gobiernos está perfectamente justificada, siempre que las desventajas de la intervención queden totalmente compensadas. Por tanto, la correlación negativa entre actividad industrial y subsidios realmente no nos informa de si el gobierno está interviniendo de manera deseable o indeseable, ya que ambos tipos de intervenciones generarían la correlación observada. ¿Que no está claro? ¡A calcular[25]!

En el lado opuesto del espectro, demasiados economistas se enamoran de las matemáticas y se olvidan de su naturaleza instrumental, lo que da como resultado una formalización excesiva y descontrolada. Actualmente, algunas ramas de la economía, como la economía matemática, se parecen más a las matemáticas aplicadas que a cualquier tipo de ciencia social, pues el punto de referencia de los modelos matemáticos que utilizan ya no es el mundo real, sino otros modelos matemáticos. Un artículo académico de este campo comienza con la siguiente frase: «Establecemos nuevas caracterizaciones de los equilibrios de las expectativas walrasianas, basándonos en el mecanismo de veto en el marco teórico de las economías de información diferencial, con un espacio de medición de los agentes completamente finito»[26]. Y una de las publicaciones más punteras y más orientadas a las matemáticas de la profesión (Econometrica) impuso en un momento dado una moratoria a la teoría de la «elección social» —⁠modelos abstractos de mecanismos de voto⁠— debido a que numerosos artículos se habían vuelto matemáticamente esotéricos y totalmente divorciados de las ciencias económicas y de las políticas reales[27].

Antes de juzgar este tipo de trabajos con demasiada dureza, es necesario señalar que algunas de las aplicaciones más útiles de la economía han procedido de modelos altamente matemáticos, sin duda abstrusos para no iniciados. Por ejemplo, la teoría de subastas, basada en la teoría de juegos abstracta, resulta virtualmente impenetrable incluso para no pocos economistas[28], y pese a ello fue la que proporcionó los principios utilizados por la Federal Communications Commission para distribuir, de la forma más eficiente posible, el espectro de telecomunicaciones de Estados Unidos entre las compañías telefónicas y radiofónicas, logrando además por el camino que el gobierno federal ganase más de 60 000 millones de dólares con la operación[29]. Por otro lado, los modelos de ajustes y diseño de mercado, no menos matemáticos, se usan actualmente para asignar los nuevos médicos residentes a los hospitales y los nuevos estudiantes a las escuelas públicas. En todos los casos, modelos que en su momento parecían ser sumamente abstractos y estar muy alejados del mundo real muchos años después resultaron tener aplicaciones muy útiles.

La buena noticia es que, al contrario de lo que sugiere la percepción más extendida, las matemáticas por las matemáticas no llevan muy lejos en la profesión económica. Lo que realmente se valora es la «inteligencia»: la capacidad para arrojar nueva luz sobre un tema antiguo, solucionar un problema hasta el momento inextricable o diseñar un nuevo e ingenioso enfoque empírico para tratar una cuestión relevante. De hecho, el énfasis en los métodos matemáticos aplicables a la economía hace tiempo que dejó atrás su punto culminante: hoy en día, las principales publicaciones favorecen claramente los modelos que están empíricamente orientados o son relevantes para la política económica, por encima de los ejercicios matemáticos puramente teóricos. Los economistas más reconocidos, las verdaderas estrellas rutilantes de la profesión, son aquellos que han esclarecido importantes problemas públicos, como la pobreza, las finanzas públicas, el crecimiento económico y las crisis financieras, no los magos de las matemáticas.

Simplicidad frente a complejidad

Pese a las matemáticas, los modelos económicos tienden a ser sencillos y en general pueden resolverse sirviéndose únicamente de lápiz y papel. Esta es una de las razones por las que tienen que pasar por alto muchos aspectos del mundo real. Por otra parte, como ya hemos visto, la falta de realismo por sí solo no es una buena crítica. Por utilizar un nuevo ejemplo de Milton Friedman, un modelo que incluyese el color de los ojos de los empresarios que compiten en un mercado sería más realista, pero no sería mejor[30]. No obstante, el hecho de que determinados temas influyan o no en el modelo es algo que simplemente se asume al plantearlo; quién sabe si, en ese mismo ejemplo, los empresarios con ojos azules tienden a ser menos astutos e infravaloran sistemáticamente sus productos. Las simplificaciones estratégicas realizadas por los diseñadores de los modelos para facilitar su uso pueden acabar influyendo significativamente en los resultados finales.

La pregunta es: ¿no sería mejor, entonces, optar por la complejidad en vez de por la simplicidad? Dos acontecimientos relacionados entre sí, que han tenido lugar en los últimos años, han hecho que esta pregunta sea aún más pertinente. En primer lugar, el formidable aumento de la potencia de los ordenadores y el brusco descenso de su coste han facilitado el uso de modelos de computación a gran escala, modelos con miles de ecuaciones e interacciones complejas no lineales que el cerebro humano no puede resolver. Un ejemplo muy conocido es el de los modelos climáticos, pero modelos como estos no son desconocidos en las ciencias económicas, aunque su escala no sea tan grande. La mayoría de los bancos centrales de los países utilizan modelos de ecuaciones múltiples para intentar predecir la evolución de la economía, y con ello los efectos de las políticas monetarias y fiscales.

El segundo gran acontecimiento fue la llegada de los «datos masivos» (big data, en inglés) y de las técnicas estadísticas y de computación que permiten extraer patrones y regularidades. Estos «datos masivos» se refieren a la gigantesca cantidad de información cuantitativa generada por nuestro uso de internet y de las redes sociales, un registro casi completo y continuo de dónde estamos y qué hacemos, segundo a segundo. Es posible que hayamos alcanzado, o que alcancemos pronto, el punto en el que podamos basarnos en las tendencias de comportamiento proporcionadas por estos datos para profundizar en los misterios de nuestras relaciones sociales. «Los datos masivos nos dan la oportunidad de vislumbrar a la sociedad en toda su complejidad», escribe uno de los principales defensores de este punto de vista[31], y, si se cumplen estas expectativas, los modelos económicos tradicionales quedarían totalmente obsoletos.

Ciertamente, la complejidad parece tener un gran atractivo. ¿Quién podría negar que la sociedad y la economía son sistemas complejos? «No existe un verdadero acuerdo sobre qué es lo que hace que un sistema complejo sea “complejo” —⁠escribe Duncan Watts, matemático y sociólogo⁠—, pero en general casi todos aceptan que la complejidad se deriva de la existencia de muchos componentes interdependientes que interaccionan de forma no lineal». Curiosamente, el ejemplo más inmediato al que Watts aplica esta máxima es la economía: «La economía de Estados Unidos, por ejemplo, es el producto de las actuaciones individuales de millones de personas, así como de cientos de miles de empresas, miles de organismos gubernamentales, e innumerables otros factores internos y externos, factores que van desde el tiempo atmosférico en Texas a los tipos de interés en China»[32]. Tal y como señala Watts, las perturbaciones en una parte de la economía —⁠pongamos en las finanzas hipotecarias⁠— pueden verse amplificadas y acabar produciendo una enorme conmoción en la totalidad de la economía, como el «efecto mariposa» de la teoría del caos.

Es muy interesante que Watts señalase precisamente a la economía, pues hasta la fecha los esfuerzos para construir modelos económicos a gran escala han sido singularmente improductivos. De hecho, no soy capaz de traer a mi mente ni un solo descubrimiento económico importante que haya surgido de esos modelos. Por el contrario, a menudo nos han llevado por mal camino. El exceso de confianza en la ortodoxia macroeconómica predominante en aquel momento fue el detonante del desarrollo de diversos modelos de simulación a gran escala sobre la economía de Estados Unidos de las décadas de los sesenta y los setenta, basados en los preceptos keynesianos. Estos modelos funcionaron bastante mal en el entorno de estanflación de finales de los setenta y comienzos de los ochenta, por lo que fueron apartados y sustituidos por otros con enfoques «neoclásicos», predicciones racionales y precios flexibles. En lugar de confiar en estos modelos complejos, hubiera sido mucho más preferible el uso simultáneo de diversos modelos pequeños, tanto keynesianos como neoclásicos, sabiendo en qué momento saltar de uno a otro.

Sin la presencia de estos modelos más pequeños y transparentes, los modelos informáticos a gran escala serían, de hecho, ininteligibles, y esto en dos sentidos. Primero, los supuestos y las relaciones sociales incluidos en los modelos grandes tienen su origen en alguna parte: dependiendo de si se cree en el modelo keynesiano o en el neoclásico, el modelo a gran escala que se desarrollará será diferente; y si se cree firmemente que las relaciones económicas son extremadamente no lineales o exhiben discontinuidades, se diseñará un modelo distinto que si se cree que tales relaciones son lineales y «regulares». Este razonamiento previo no tiene su origen en la complejidad en sí misma, sino que debe estar basado en una reflexión teórica importante.

Segundo, y alternativamente, supongamos que en efecto podemos diseñar modelos a gran escala de forma relativamente libre de teoría, utilizando técnicas de datos masivos basadas en regularidades observadas empíricamente, como por ejemplo las pautas de comportamiento del gasto realizado por el consumidor. Pues bien, tales modelos pueden ofrecer predicciones, igual que los modelos climatológicos, pero nunca conocimiento en sí. Son como una caja negra: podemos saber lo que sale de ellas, pero no los mecanismos operativos internos. Para poder obtener conocimiento de estos modelos, es preciso escudriñar y comprender los mecanismos causales subyacentes que pueden producir resultados concretos, o lo que es lo mismo, en la práctica se necesita construir un modelo a pequeña escala del modelo más grande. Solo entonces podemos decir que comprendemos lo que está ocurriendo. Además, cuando evaluamos las predicciones del modelo complejo —⁠predijo esta recesión, pero ¿predirá la siguiente?⁠—, nuestro juicio dependerá de la naturaleza de estos mecanismos causales subyacentes: si son plausibles y razonables, en tanto que medidos por los mismos estándares aplicados a los modelos a pequeña escala, entonces hay razones para la esperanza. De otro modo, no las hay.

Consideremos ahora los modelos informáticos a gran escala que se suelen utilizar en el análisis de acuerdos sobre comercio internacional entre naciones. Estos acuerdos modifican las políticas de importación y exportación de cientos de industrias vinculadas entre sí a través de los mercados y por medio del trabajo, el capital y otros aportes productivos, por lo que un cambio en una de las industrias repercute en todas las demás, y viceversa. Si deseamos comprender las consecuencias económicas de los acuerdos comerciales, necesitamos un modelo que tenga en cuenta todas estas interacciones, y en principio esto es precisamente lo que hacen los denominados «modelos computarizados de equilibrio general» (EGC). Estos modelos están basados en parte en los modelos de comercio más habituales y en parte en supuestos ad hoc creados para reproducir las regularidades económicas observadas (como por ejemplo la parte de producción nacional con la que se comercia a nivel internacional). Cuando los comentaristas de los medios de comunicación informan de que, por ejemplo, el Tratado Trasatlántico de Comercio e Inversión (más conocido por sus siglas en inglés: Transatlantic Trade and Investment Partnership, o TTIP) entre Estados Unidos y Europa creará miles de millones de dólares en exportaciones e ingresos, están citando resultados procedentes de estos modelos.

Sin duda alguna, modelos de este tipo pueden ofrecer una imagen clara del orden de magnitud que conlleva una decisión. Sin embargo, tan solo serán creíbles en la medida en la que sus resultados puedan ser refrendados y justificados por modelos mucho más pequeños, los de lápiz y papel. A menos que la explicación subyacente sea diáfana e intuitiva —⁠esto es, a menos que exista un modelo más simple que genere un resultado similar⁠—, la complejidad por sí misma no nos ofrece nada, aparte tal vez de algo más de detalle.

¿Qué hay de algunos conocimientos específicos que se obtienen de modelos que enfatizan la complejidad, como los puntos de inflexión, las complementariedades, los equilibrios múltiples o las trayectorias dependientes? Es cierto que los resultados «no convencionales» sobre los que hacen hincapié los teóricos de la complejidad contrastan notablemente con los ofrecidos por los modelos de comportamiento empleados habitualmente por los economistas, más lineales y regulares, y desde luego también es cierto que en ocasiones estos métodos más agresivos describen mejor lo que ocurre en el mundo real. Sin embargo, esta clase de resultados no solo pueden ser obtenidos con modelos más pequeños y simples, sino que, de hecho, se originan en ellos. Los modelos de punto de inflexión, que ilustran un cambio repentino en el comportamiento agregado una vez que el número suficiente de personas modifica su comportamiento individual, fueron desarrollados y puestos en práctica en diferentes entornos sociales por Tom Schelling. Su ejemplo más paradigmático, desarrollado en la década de los setenta, fue la conversión de barrios de razas mixtas en barrios totalmente segregados una vez que se cruzaba un umbral crítico de huida blanca. Hace tiempo que los economistas conocen y estudian el potencial para alcanzar equilibrios múltiples, a menudo en el contexto de modelos altamente sofisticados; al principio del capítulo di un ejemplo de ello (el astillero y el juego de coordinación). Y las trayectorias dependientes son una característica de los modelos económicos dinámicos a gran escala. Etcétera.

Un crítico podría argumentar que los economistas consideran estos modelos como excepciones de los casos «normales» representados por los principales modelos de mercado competitivo, y a ese crítico no le faltaría razón: los economistas tienden a centrarse demasiado en ciertos modelos estándares a expensas de otros. En determinadas circunstancias, un modelo simple puede ser, en fin, demasiado simple, y muy probablemente se necesite algo más de detalle. El truco está en aislar tan solo las interacciones que más importan hipotéticamente, ninguna más, y tal y como sugieren los ejemplos previos, hay modelos que pueden conseguir esto sin dejar de ser simples. Un modelo no es siempre mejor que otro, independientemente de las circunstancias. No lo olvides: se trata de «un modelo», no de «el modelo».

Simplicidad, realismo y realidad

En un relato corto excepcionalmente breve —⁠un párrafo, para ser exactos⁠— llamado «Del rigor de la ciencia», el escritor argentino Jorge Luis Borges describe un mítico imperio en un pasado lejano en el que los cartógrafos se tomaban su labor muy en serio y deseaban ante todo alcanzar la perfección. En su cruzada por capturar tanto detalle como fuese posible, comenzaron a diseñar mapas cada vez más grandes: el mapa de una provincia se expandió hasta ocupar el tamaño de una ciudad, y el mapa del imperio ocupó el tamaño de una provincia entera. Con el tiempo, incluso este nivel de detalle se volvió insuficiente, y el gremio de cartógrafos acabó creando un mapa del imperio a escala 1:1, es decir, del tamaño del imperio entero. Sin embargo, las generaciones futuras, menos enamoradas del arte de la cartografía y más interesadas en la ayuda práctica a la navegación, no encontraron utilidad alguna a estos mapas, por lo que finalmente decidieron descartarlos y dejarlos pudrirse poco a poco en el desierto[33].

Tal y como ilustra este relato de Borges, el argumento de que los modelos deben hacerse más complejos para resultar más útiles es retrógrado. Los modelos económicos son relevantes y nos enseñan aspectos del mundo precisamente porque son simples: la relevancia no requiere complejidad, y la complejidad puede llegar a impedir la relevancia. Los modelos simples —⁠en plural⁠— son indispensables. Los modelos nunca son la verdad absoluta, pero en ellos se puede encontrar al menos parte de la verdad[34]. Por lo tanto, la única forma en la que podemos comprender el mundo es recurriendo a la simplificación.

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La ciencia en el diseño de modelos económicos

Los modelos hacen de la economía una ciencia. Con esta afirmación no me refiero a ciencias como la física o la química, cuyo objetivo es investigar y descubrir las leyes fundamentales de la naturaleza. La economía es una ciencia social, y la sociedad no tiene leyes fundamentales, al menos no de la misma clase que la naturaleza. A diferencia de una roca o un planeta, los seres humanos tienen voluntad: eligen lo que hacen, y sus acciones abarcan un espectro de posibilidades casi infinito, por lo que como mucho podemos hablar en términos de tendencias, regularidades en contextos concretos y consecuencias probables. Tampoco me refiero a ciencias como las matemáticas, que generan postulados precisos, aunque sea sobre entidades abstractas, postulados que es posible valorar categóricamente como ciertos o falsos. Las ciencias económicas tratan sobre el mundo real y son mucho más complicadas que todo eso. Los economistas a menudo toman caminos erróneos precisamente porque se dan aires de físicos y matemáticos, aunque frustrados.

En el otro lado del espectro, los críticos se mofan de las pretensiones científicas de los economistas, reprendiéndolos por practicar lo que en el mejor de los casos consideran una ciencia de pega. Keynes, curiosamente, mostraba poca ambición en el ámbito de la economía: «¡Si los economistas pudieran lograr que se les considerase profesionales humildes y competentes, igual que los dentistas, sería algo estupendo!», escribió en 1930[35]. Puede que incluso la odontología sea un objetivo demasiado elevado, en vista de la gran variedad de enfermedades y síndromes que afligen a las sociedades humanas. Se requiere una gran cantidad de modestia, no solo en relación con lo que los economistas saben, sino también en relación con lo que pueden aprender.

Hechas estas advertencias, podemos empezar a analizar qué es lo que hace que los modelos económicos puedan considerarse científicos. En primer lugar, como expliqué en el capítulo anterior, los modelos esclarecen la naturaleza de las hipótesis, exponiendo su lógica y los elementos de los que dependen o no dependen. Esto no es más que una cuestión de refinamiento de la intuición, de poner los puntos sobre las íes, lo cual es importante en sí mismo, pero a menudo la mayor contribución consiste en abrirnos los ojos a posibilidades antiintuitivas y a consecuencias inesperadas. En segundo lugar, los modelos nos permiten acumular conocimiento mediante la expansión del conjunto de posibles explicaciones relativas a una variedad de fenómenos sociales, así como el incremento de nuestra comprensión sobre los mismos; de esta forma, la economía avanza de forma similar a una biblioteca: aumentando su colección. En tercer lugar, los modelos conllevan el uso implícito de un método empírico, pues sugieren la forma en la que las hipótesis y los resultados pueden aplicarse a entornos reales, al menos en principio, y permiten que se pueda juzgar si los razonamientos utilizados son correctos o incorrectos; e incluso cuando la evidencia empírica es demasiado escasa para discriminar entre ellos, los modelos ofrecen un método para solucionar nuestros desacuerdos. Por último, los modelos permiten que el conocimiento se genere según estándares profesionales comúnmente aceptados, y no en función de clasificaciones jerarquizadas, contactos personales o ideología. El reconocimiento del trabajo de un economista depende ante todo de la calidad de dicho trabajo, no de la identidad de su creador.

Esclarecer hipótesis

El pomposamente titulado «primer teorema fundamental de la economía del bienestar» es probablemente la joya de la corona de las ciencias económicas (en breve veremos un competidor por ese preciado puesto). Los estudiantes de primer año de doctorado suelen pasar su primer semestre poniendo a prueba este teorema, adquiriendo por el camino ciertos conocimientos matemáticos (análisis real y topología) que la mayoría de ellos no volverán a usar en sus vidas. El teorema no es otra cosa que la expresión matemática de una conclusión clave de lo que en el capítulo anterior se denominó el «modelo de mercado perfectamente competitivo». En pocas palabras, establece que una economía de mercado competitivo es eficiente, o para ser más precisos: bajo los supuestos establecidos en el teorema, la economía de mercado alcanza el nivel máximo de producción que puede ofrecer un sistema económico. No hay forma de mejorar este resultado, en el sentido de que ninguna reorganización de los recursos podría lograr que alguien mejorase su situación sin que otro la empeorase[36]. Hay que señalar que esta definición de eficiencia —⁠la eficiencia de Pareto, llamada así en honor del erudito italiano Vilfredo Pareto⁠— no tiene en cuenta la equidad ni otros posibles valores sociales: un resultado de mercado en el que una persona recibiese el 99 por ciento de los ingresos totales podría considerarse «eficiente» si, ante cualquier redistribución de estos ingresos, las pérdidas de esta persona excediesen a las ganancias que recibiría el resto de la sociedad gracias a esta redistribución.

Dejando a un lado las complicaciones de distribución, este resultado es poderoso en el sentido de que no es un resultado en absoluto obvio. Si actualmente tendemos a asociar a los mercados con la eficiencia, ello se debe principalmente a más de dos siglos de —⁠no nos andemos por las ramas⁠— adoctrinamiento sobre los beneficios de los mercados y el capitalismo. A primera vista, no está nada claro que el hecho de que millones de consumidores, trabajadores, empresas, ahorradores, inversores, bancos y especuladores, persiguiendo cada uno de ellos estrictamente su propia ganancia personal, lleguen de forma colectiva a cualquier cosa que no sea el caos económico. Y sin embargo, el modelo sostiene que el resultado es realmente eficiente.

Entre economistas, al primer teorema fundamental de la economía del bienestar se le conoce informalmente como el «teorema de la mano invisible». Fue Adam Smith, quizá el padre de la economía moderna, quien lo enunció por primera vez, y aunque nunca empleó el término mano invisible en este preciso contexto, Smith arguyó que la toma descentralizada de decisiones por parte de consumidores y productores individuales en un mercado conduciría inevitablemente al beneficio colectivo. A este respecto, una de sus frases más conocidas es la siguiente: «No es de la benevolencia del carnicero, del cervecero o del panadero de lo que podemos esperar nuestra cena, sino de la estricta observancia de sus propios intereses»[37].

La idea de Smith de que el incentivo que suponen los precios convierte a los mercados en una máquina coordinadora tremendamente efectiva que funciona con piloto automático fue recalcada con fruición por Milton Friedman en un popular programa de televisión, Free to Choose («Libre para elegir»), retransmitido en el año 1980, en vísperas de la oleada de reformas económicas de los mercados promovidas por los gobiernos de Ronald Reagan y Margaret Thatcher. Con un lápiz en la mano, Friedman ensalzaba las hazañas logradas por los mercados libres, comentando maravillado el hecho de que la fabricación de aquel simple lápiz había precisado del trabajo de miles de personas de todo el mundo, para extraer el grafito de las minas, cortar los árboles, tallar la madera, ensamblar los componentes y distribuir el producto final. Y sin embargo, había sido el sistema de precios, y no una autoridad central, quien había logrado coordinar todos esos trabajos de tal forma que el lápiz pudiese llegar a manos del consumidor[38].

El primer teorema fundamental, en contraposición a las sencillas explicaciones de Adam Smith y Milton Friedman, lleva implícita una lógica sumamente abstracta y casi impenetrable. Su primera formulación oficial tuvo lugar a comienzos de 1950, y fue llevada a cabo por Kenneth Arrow y Gerard Debreu utilizando matemáticas con las que por entonces muy pocos economistas estaban familiarizados[39]. La primera frase del artículo de Debreu, publicado en 1951, da una idea de la naturaleza del ejercicio académico: «La actividad del sistema económico que estudiamos puede ser descrita como la transformación de n unidades de producción y el consumo de m unidades de consumo procedentes de l materias primas (cuyas cantidades pueden ser o no perfectamente divisibles)»[40]. Aunque los trabajos de Arrow y Debreu fueron pioneros y otorgaron a cada uno de ellos sendos premios Nobel, lo cierto es que son poco conocidos. (Confieso que la primera vez que los leí fue durante la investigación para escribir este libro). En general, muchos economistas estudian estas teorías en libros de texto y menciones en otros libros.

El primer teorema fundamental es muy importante porque en cierto modo demuestra la veracidad de la hipótesis de la «mano invisible», esto es, muestra que bajo determinados supuestos la eficiencia de una economía de mercado no es una conjetura o una posibilidad, sino que se deriva de forma lógica de las premisas. La recompensa por soportar todas esas matemáticas es que disponemos de un enunciado realmente preciso, esto es, el modelo revela la forma exacta en la que se produce el resultado; en particular, nos muestra los supuestos específicos que debemos utilizar para asegurarnos de que se consiga la eficiencia.

Ahora bien, la lista de estos supuestos es bastante amplia: los consumidores y los productores deben ser racionales y estar exclusivamente centrados en maximizar sus beneficios económicos; deben existir mercados para absolutamente todo, incluyendo un conjunto completo de mercados futuros que cubran todas las contingencias posibles; la información deber ser completa, lo que implica, por ejemplo, que los consumidores deben conocer todos los atributos de un producto incluso antes de comprarlo y probarlo; y es preciso descartar el comportamiento monopolístico por parte de los productores, los rendimientos a escala crecientes y las «externalidades» (como la contaminación o los excedentes de aprendizaje procedentes de I+D). Por supuesto, los economistas han sabido desde los tiempos de Adam Smith que tales complicaciones pueden interferir con la mano invisible, pero Arrow y Debreu lo recopilaron todo, haciéndolo explícito y preciso.

El primer teorema fundamental se basa en un mundo puramente hipotético y no tiene la pretensión de describir ningún mercado concreto, por lo que su traslado al mundo real requiere buen juicio, evidencia empírica y aún más teoría. La forma en la que cada uno interpreta su relevancia para las políticas económicas es una especie de test de Rorschach: para los liberales económicos y conservadores políticos, el teorema establece la superioridad de la sociedad basada en el mercado, mientras que para la izquierda social y económica la larga lista de requisitos demuestra la cuasiimposibilidad de alcanzar la eficiencia a través de los mercados. Por sí mismo, el teorema no afecta en gran medida a los debates sobre política económica del mundo real, pero nadie puede negar que gracias a él, y a toda la literatura que ha suscitado, hoy en día conocemos mejor que nunca las circunstancias en las que la mano invisible de Adam Smith puede realizar o no su labor[41].

Fijémonos ahora en otro importante ejemplo de cómo el diseño de modelos económicos puede ayudar a esclarecer razonamientos que quizá resulten algo antiintuitivos. En 1938, un joven Paul Samuelson fue desafiado por Stanisław Ulam, matemático polaco-estadounidense, a enunciar una propuesta en las ciencias sociales que fuese a la vez cierta y no trivial. La respuesta de Samuelson fue el principio de ventaja comparativa de David Ricardo: «Usando cuatro números, como por arte de magia, se demuestra que efectivamente hay una comida gratis; una comida gratis que viene con el comercio internacional»[42]. La demostración de Ricardo de que la especialización en función de la ventaja comparativa produce beneficios económicos para todos los países, llevada a cabo en 1817, era tan sencilla como poderosa[43]. La naturaleza no trivial del principio resulta obvia en vista de la frecuencia con la que se suele malinterpretar, incluso por parte de sofisticados especialistas. Puede que la máxima anticomercio atribuida a Abraham Lincoln —⁠«Cuando compramos productos manufacturados procedentes del extranjero, nosotros recibimos los productos y el extranjero recibe el dinero; cuando compramos los productos manufacturados en nuestro país, nosotros recibimos los productos y también nos quedamos con el dinero»⁠— sea apócrifa, pero la realidad es que no son muchos los que se percatan de su falta de lógica.

Desde mucho antes del nacimiento de Ricardo, ya se sabía que las importaciones baratas de otras naciones permitían a un país economizar sus recursos domésticos, como el trabajo y el capital, que podían entonces emplearse para otros usos alternativos[44]. Sin embargo, no estaba muy claro cómo podía este comercio beneficiar a ambas partes, especialmente a un país que era más eficiente en todos sus aspectos que sus socios comerciales, pues podía producir todo tipo de bienes empleando menos recursos que los otros países. ¿Acaso este país podría ganar algo con el comercio internacional? La respuesta de Ricardo fue afirmativa, y para demostrarlo se sirvió de un ejemplo numérico en lo que fue uno de los primeros (y más exitosos) usos de modelos en la historia de la economía. Se trataba de lo que los economistas llaman el modelo de comercio 2×2: dos países (Inglaterra y Portugal) y dos productos básicos (tejidos y vino).

Supongamos, escribió Ricardo, que en Portugal la producción de una determinada cantidad de vino requiere la labor de 80 trabajadores y la producción de una determinada cantidad de tejido requiere 90 trabajadores, mientras que en Inglaterra se requieren 120 y 100 trabajadores, respectivamente, para producir las mismas cantidades de los dos productos. Date cuenta de que Portugal es más eficiente que Inglaterra en la producción tanto de tejidos como de vino, a pesar de lo cual Ricardo demostró que Portugal podría salir ganando si exportase vino a Inglaterra e importase tejidos a cambio. De esta forma, Portugal podría «obtener más tejidos procedentes de Inglaterra de los que podría producir desviando una porción de su capital del cultivo de vides a la manufactura de tejidos»[45]. Lo que genera los beneficios de este comercio es la ventaja comparativa, no la ventaja absoluta: un país saldrá ganando si exporta lo que produce relativamente menos mal e importa lo que produce relativamente menos bien.

Si esto no queda muy claro, recuerda lo que dijo Samuelson: el principio no resulta obvio en absoluto. Hay que pensar y hacer algunos cálculos antes de que cale.

El sencillo modelo de Ricardo sacó a relucir aquello de lo que no dependían los beneficios del comercio. Un país no tenía por qué ser mejor produciendo algo que su socio comercial para exportar con éxito ese algo, y ninguno de ellos tenía por qué ser peor en la producción de otro algo para beneficiarse de su importación. El subsiguiente refinamiento del modelo por parte de otros teóricos a lo largo de generaciones acabaría sacando a la luz otros factores de los que tampoco dependía el principio, como por ejemplo el número de productos o el número de países participantes; la existencia o no de otros productos distintos de los que se dedicaban al comercio internacional con los que no se comerciaba; si en algún momento el comercio quedaba en equilibrio; si el capital (u otros recursos) podían redistribuirse con facilidad de una industria a otra; etc. Resulta que ninguna de estas simplificaciones es crítica, en lo que al principio de ventaja comparativa y las ganancias comerciales se refiere.

Otros trabajos posteriores establecerían las limitaciones del principio. Por ejemplo, algunas de las condiciones que provocan el mal funcionamiento del primer teorema fundamental también pueden producir pérdidas en el comercio. Es perfectamente posible imaginar ejemplos en los que al menos algunos países salgan perdiendo con el comercio, si están presentes ciertas externalidades o hay economías de escala. Durante las décadas de los cincuenta y los sesenta, los países en desarrollo se obsesionaron con esta posibilidad y respondieron levantando barreras arancelarias contra las importaciones, esperando, de este modo, ayudar al florecimiento de sus propias industrias. Incluso cuando existen beneficios comerciales, esto no implica necesariamente que todos los habitantes del país se beneficien de ese comercio. De hecho, la mayoría de los modelos vigentes concluyen que al menos algunos grupos acaban viendo cómo empeora su situación: por ejemplo, los empleados de industrias cuyos productos compiten con otros importados, o los trabajadores de baja cualificación en países en los que existe un elevado número de trabajadores cualificados. Aquellos que defienden el libre comercio argumentando que beneficiará a todo el mundo probablemente no comprenden bien cómo funciona realmente la ventaja comparativa.

Los modelos del principio de ventaja comparativa y del primer teorema fundamental de la economía del bienestar son dos de los ejemplos más claros y significativos de modelos que explican claramente la naturaleza de las hipótesis económicas que barajan: qué dicen exactamente, por qué funcionan y cuáles son las condiciones en las que puede esperarse que se verifiquen. No obstante, también son representativos de un estilo determinado de investigación: la especulación financiera, ¿es buena o mala para la estabilidad? ¿Es mejor que las ayudas a las familias pobres se concedan en forma de subvenciones en efectivo o de subsidios para la educación? Las políticas económicas, ¿deberían ser discrecionales o seguir estrictamente las normas? La estrategia de los economistas en todos los casos es plantear primero un modelo y comprobar después bajo qué condiciones prevalece uno u otro resultado.

En muy contadas ocasiones puede la evidencia empírica directa sustituir de forma efectiva a este tipo de pensamiento disciplinado. Consideremos un caso extremo y supongamos que se nos dan pruebas que resuelven definitivamente alguna de estas cuestiones. Tales pruebas serán necesariamente específicas de un entorno geográfico y un periodo temporal concreto: la especulación financiera logró estabilizar la evolución de los mercados de futuros del maíz en la Cámara de Comercio de Chicago entre 1995 y 2014, o las subvenciones directas en efectivo fueron, de hecho, más eficaces que los subsidios a los alumnos de primaria de Tanzania entre 2010 y 2012. Por muy útil que resulte la evidencia empírica de este tipo, es preciso incorporarla a los modelos económicos antes de poder interpretarla de manera adecuada. Por ejemplo, en el caso de las subvenciones en efectivo, ¿fueron más eficaces que los subsidios porque constituían mejores incentivos para las familias o porque reducían la carga de trabajo de los burócratas encargados de la administración del programa? Además, la extrapolación de estas evidencias empíricas a otros entornos (o hacia el futuro) también requiere el uso de modelos: la mencionada especulación financiera, ¿tendría también efectos estabilizadores en, por ejemplo, los mercados de divisas? O en el caso de la especulación en los mercados de futuros del maíz, ¿también estabilizaría el mercado de aquí a dos años? La respuesta a estas cuestiones requiere el uso de modelos, y algunos de ellos son vagos y poco explícitos. Cuanto más explícitos sean los modelos, mayor será la transparencia y la claridad de los supuestos adoptados para interpretar y extrapolar la evidencia empírica.

Cuando la intuición estándar nos falla

Uno de los muchos chistes que los economistas suelen contar de sí mismos es que «un economista es alguien que ve que algo funciona en la práctica e inmediatamente pregunta si también funciona en teoría». Esto puede parecer absurdo, hasta que nos damos cuenta de lo fácil que resulta que la intuición nos lleve por mal camino y de cómo en ocasiones la vida ofrece resultados que contradicen tal intuición. Los modelos económicos pueden entrenar a nuestra intuición para que tenga siempre en cuenta la posibilidad de estos resultados inesperados. Y es sabido que las sorpresas pueden aparecer de diversas formas.

La primera categoría es la de las «interacciones del equilibrio general». Este término es una forma sofisticada de decir que se tienen en cuenta los efectos de retroalimentación procedentes de todos los mercados existentes, en contraposición a las interacciones de «equilibrio parcial» o los análisis de un único mercado. Lo que ocurre en, pongamos por caso, los mercados laborales afecta a los mercados de bienes y servicios, lo que a su vez afecta a los mercados de capital, y así sucesivamente. El seguimiento de esta cadena a menudo matiza significativamente —⁠y a veces incluso revierte totalmente⁠— las conclusiones de los modelos simples de oferta y demanda limitados a un único mercado cada vez.

Consideremos el tema de la inmigración, un tema de gran interés político en Estados Unidos y en otras economías avanzadas. ¿De qué forma afecta un incremento de la inmigración —⁠por ejemplo, en Florida⁠— al mercado laboral del estado? Nuestra intuición inmediata se basaría en la oferta y la demanda: un incremento en la oferta de trabajadores provocaría la reducción de su precio, esto es, de los salarios. Este impacto de la inmigración sería el fin del análisis si no fuera por la existencia de efectos secundarios, e incluso terciarios.

¿Qué pasaría si, por ejemplo, los trabajadores autóctonos respondiesen al aumento de la competencia mudándose a otro estado, en busca de empleo en otras partes del país? ¿O si la disponibilidad de un mayor número de trabajadores provocase un incremento de la inversión física en el estado, que algunas empresas se trasladasen para crear nuevas fábricas o delegaciones? ¿Qué pasaría si la existencia de más trabajadores de baja cualificación frenase el proceso de introducción de nuevas tecnologías? ¿Y si los trabajadores inmigrantes acaban estimulando la demanda del tipo de productos producidos precisamente por la fuerza de trabajo inmigrante? Cada una de estas posibilidades tendería a contrarrestar el impacto inicial de la inmigración. Pues bien, algo parecido a esto tuvo lugar precisamente en Florida en 1980, año en el que Miami recibió un gran flujo de inmigrantes cubanos —⁠que llegó alcanzar el 7 por ciento de la fuerza laboral de la ciudad⁠— fruto del conocido como «éxodo del Mariel». Tras investigar el fenómeno, el economista de la Universidad de Berkeley David Card descubrió que este gran flujo no tuvo prácticamente efecto alguno sobre los salarios y la tasa de desempleo de Miami, ni siquiera sobre los en teoría más directamente afectados, los trabajadores de baja cualificación. Aunque la razón exacta de este resultado aún hoy continúa siendo motivo de debate, lo más probable es que se tratase de la combinación de determinados efectos de equilibrio general[46].

Veamos otro ejemplo de por qué es importante pensar en términos de equilibrio general. Supongamos que eres un profesional altamente cualificado —⁠un ingeniero, un contable o un experimentado operador de maquinaria especializada⁠— empleado por la industria de la confección de Estados Unidos. La expansión del comercio exterior con países de bajos ingresos, como Vietnam o Bangladesh, ¿es positiva o negativa para ti? Si consideras únicamente lo que ocurre en dicha industria (es decir, en términos de equilibrio parcial), la conclusión probablemente será que sales perdiendo, pues es muy posible que estos países supongan una seria amenaza competitiva para el sector de la confección. Sin embargo, es preciso tener en cuenta también la parte de la exportación. A medida que el conjunto de la economía estadounidense incrementa sus exportaciones a estos nuevos mercados, que se expanden gracias al comercio con Estados Unidos, poco a poco irán surgiendo nuevas oportunidades en los sectores en expansión orientados a la exportación. Dado que es muy probable que estos sectores en expansión requieran trabajadores muy cualificados, se preocuparán por contratar ingenieros, contables u operadores con experiencia. Y a medida que estas interacciones entre mercados se van abriendo camino a través de la totalidad de la economía, es posible que descubras que tu remuneración acaba siendo más alta que antes, pues los incrementos de la demanda de empleados con tu cualificación te llevarán a decidir tu traslado a otras empresas[47].

Los resultados inesperados también se acumulan en la economía del «segundo mejor». La teoría general del segundo mejor es una de las herramientas más útiles de la economía aplicada, y tal vez la menos intuitiva de ellas para la mente no entrenada. Fue desarrollada por James Meade en el contexto de la política comercial, y posteriormente generalizada por Richard Lipsey y Kelvin Lancaster[48]. Su principal postulado es que la liberalización de determinados mercados, o la creación de algunos nuevos, no siempre resulta beneficiosa si el resto de los mercados relacionados permanecen bajo fuertes restricciones.

En un principio, la teoría se aplicó a acuerdos comerciales entre un grupo de países del Mercado Común Europeo. Ateniéndose a las disposiciones de los acuerdos, los países participantes tenían que liberalizar el comercio entre ellos, reduciendo o eliminando las barreras comerciales que restringiesen el flujo de importaciones y exportaciones de uno a otro. La intuición básica del principio de ventaja comparativa sugiere que todos los países saldrían beneficiados del comercio mutuo. Sin embargo, esto no es necesariamente así. Gracias a la naturaleza preferencial de dichas barreras, Francia y Alemania comercian más entre ellas, lo cual es positivo; de hecho, este fenómeno tiene un nombre: «efecto de creación de comercio». Sin embargo, por esta misma razón Alemania y Francia importan cada vez menos productos de bajo coste de Asia o Estados Unidos, lo cual es negativo; según la misma jerga, esto se conoce como «efecto de desviación de comercio».

Con el fin de apreciar hasta qué punto la desviación de comercio reduce el bienestar económico, imagina que Estados Unidos exporta a Alemania carne de ternera a un precio de 100 dólares, y supón que Alemania impone un arancel del 20 por ciento a la importación de carne, incrementando el precio al consumidor alemán de carne estadounidense hasta los 120 dólares. Francia, por su parte, solo puede proporcionar una carne de calidad equivalente a un precio de 119 dólares antes del arancel alemán (139 después). Esto supone que antes de la creación del acuerdo preferencial entre Francia y Alemania, los proveedores franceses, enfrentados al mismo arancel que los productores estadounidenses, no podían competir con ellos. Consideremos ahora qué ocurriría si Alemania eliminase el arancel a las importaciones procedentes de Francia, manteniéndolo para las importaciones procedentes de Estados Unidos. De golpe y porrazo, en Alemania la carne francesa pasaría a ser más barata que la estadounidense (119 dólares frente a 120), y las exportaciones de Estados Unidos a Alemania se desplomarían. Los consumidores alemanes saldrían ganando por 1 dólar, pero el gobierno alemán se vería privado del ingreso de 20 dólares procedente de las importaciones estadounidenses (que podían haberse empleado para conceder subvenciones a los consumidores alemanes, o para reducir otros impuestos dentro del país). En su conjunto, Alemania saldría bastante perjudicada por el cambio.

La lógica del «segundo mejor», o la «segunda mejor opción», se aplica a una amplia variedad de temas. Uno de los más conocidos es el llamado «mal holandés», denominado así por las consecuencias del descubrimiento de gas natural en los Países Bajos a finales de la década de los cincuenta. Tiempo después, muchos observadores se percataron de que durante la década de los sesenta la competitividad de las manufacturas holandesas sufrió un acusado descenso, y esto debido a que el florín neerlandés se fortaleció con la bonanza de gas y las factorías del país perdieron cuota de mercado. La teoría general del segundo mejor arroja luz sobre las circunstancias por las que el gran auge de un recurso puede llegar a ser una mala noticia para la economía. Lógicamente, este auge tiende a provocar un efecto desplazamiento en algunas de las actividades económicas —⁠como las manufacturas⁠— a causa de la apreciación de la divisa[49]. Esto que no tendría por qué ser un problema en sí mismo, ya que los cambios estructurales son parte ineludible del progreso económico. Sin embargo, si las actividades desplazadas estaban infraabastecidas desde el principio —⁠bien a causa de restricciones impuestas por el gobierno, bien debido a que eran la fuente de efectos secundarios tecnológicos hacia otras partes de la economía⁠—, entonces la cosa cambia. Las pérdidas económicas fruto de la contracción de actividades importantes pueden llegar a superar las ganancias directas del auge producido por el recurso abundante. Esto no es solo una preocupación teórica, como demuestra el hecho de que los gobiernos de países ricos en recursos del África subsahariana se enfrentan casi a diario con el problema de que las presiones salariales procedentes de lucrativas actividades mineras erosionan la competitividad de sus manufacturas.

Hay que señalar que las interacciones relacionadas con la segunda mejor opción no siempre revierten las conclusiones habituales, sino que en ocasiones apuntalan las razones para liberalizar el mercado. En el ejemplo del mal holandés, el efecto adverso para las manufacturas sería algo positivo si las industrias en declive fuesen industrias «sucias», es decir, que causasen daños medioambientales por los que no estuviesen pagando una compensación. Dos errores pueden dar como resultado un acierto. Sin embargo, lo más frecuente es que este efecto trastoque completamente nuestra primera intuición, con la consecuencia de que una acción que parecía ir en la dirección correcta lo único que consiga sea alejarnos aún más del objetivo. Dado que los mercados nunca son tan perfectos como asegura la teoría, estos problemas impregnan la vida real. En palabras del economista de Princeton Avinash Dixit: «El mundo entero es una segunda mejor opción, y eso en el mejor de los casos»[50]. Esto significa que debemos desconfiar de los modelos de referencia de los economistas, que presuponen la existencia de mercados perfectos, pues la realidad es que a menudo necesitan ser refinados mediante la inclusión de algunas de las imperfecciones más destacadas. La clave está en saber seleccionar el modelo correcto para cada ocasión.

La aplicación de un comportamiento y unas interacciones estratégicas puede ser una tercera forma de obtener resultados antiintuitivos. Ya hemos visto un ejemplo de ello en el contexto del dilema del prisionero: el comportamiento oportunista conduce en este caso a un resultado que los dos participantes realmente preferirían evitar. Hablando en términos más generales, tal y como Thomas Schelling observó hace muchos años, el reconocimiento de la existencia de interacciones estratégicas —⁠lo que yo hago afectará a lo que tú haces, y viceversa⁠— puede suscitar actuaciones que de otro modo tendrían muy poco sentido[51]. Si por ejemplo yo amenazo a alguien con tirarle una bomba si no cumple con mis exigencias, tal amenaza no resultará creíble mientras ese alguien tenga la capacidad de contraatacar; por tanto, la amenaza no es efectiva. Sin embargo, ¿qué ocurriría si me comporto como un «demente», haciendo dudar a la otra parte de que soy un una persona racional?

Las acciones estratégicas, diseñadas para inclinar la balanza de las interacciones en favor de uno de los participantes, pueden tomar diversas formas. Para convencer a mis interlocutores de que no estoy dispuesto a modificar mis condiciones para llegar a un acuerdo, puedo limitarme a interrumpir toda comunicación hasta la fecha límite, lo que podría llamarse una estrategia de «quemar las naves». Para impedir que alguien me haga la competencia, puedo producir tal cantidad de excedentes que si finalmente aparece un competidor me vea impulsado a llevar a cabo una agresiva guerra de precios que acabe por arruinarnos a ambos. Y para mejorar mi fiabilidad como prestatario, puedo contratar los servicios de un tercero (¿la mafia?) para imponerme un severo castigo (¿romperme las piernas?) si finalmente no soy capaz de devolver el dinero prestado[52]. En todos estos casos, acciones que fuera del contexto estratégico serían una locura adquieren un repentino sentido cuando el objetivo es alterar el cálculo coste-beneficio de un competidor o socio comercial.

Por último, algunos de los resultados antiintuitivos surgen del llamado problema de las «preferencias inconsistentes en el tiempo», que a grandes rasgos consisten en un conflicto entre lo que es deseable a corto plazo y lo que es deseable a largo plazo. Puede que los políticos sean muy conscientes de que a largo plazo la emisión de dinero únicamente produce inflación, pero con frecuencia no pueden resistir la tentación de «inflar» un poquito para provocar una actividad económica extra justo antes de las elecciones. Los consumidores, por su parte, saben que deberían ahorrar para su vejez, pero a menudo no pueden evitar exprimir al máximo sus tarjetas de crédito. Estos son dos ejemplos de interacciones estratégicas, y en ambos casos la interacción se produce entre el yo del presente y el yo del futuro, y la incapacidad del yo presente para ceñirse al patrón deseable de comportamiento acaba por perjudicar al yo futuro.

La solución genérica a estos problemas es una estrategia de precompromiso. En el ejemplo de la inflación, el político puede optar por delegar el diseño de las políticas monetarias en un banco central independiente que se encargue exclusivamente de la estabilidad de precios o que esté dirigido por un banquero ultraconservador. Y en el ejemplo del ahorro, se podría solicitar a los empresarios que practicasen deducciones automáticas de los sueldos para ir añadiendo a un plan de jubilación. La paradoja en estos casos es que reducir voluntariamente tu libertad puede acabar mejorando tu situación, lo cual contradice abiertamente la tradicional máxima económica que afirma que un mayor rango de opciones es siempre mejor que uno menor. No obstante, tal paradoja no es más que una ilusión, pues aquello que resulta incomprensible para un tipo de modelos suele ser perfectamente lógico para otros.

Progreso científico, un modelo cada vez

Si se le pregunta a un economista qué es lo que convierte a la economía en una ciencia, es muy probable que la respuesta sea algo muy similar a esto: «La economía es una ciencia porque funciona según el método científico: primero se elabora una hipótesis y luego se pone a prueba empíricamente. Cuando una teoría no supera estas pruebas, o bien se intenta mejorar o bien se descarta y se sustituye por una nueva. En última instancia, la economía avanza mediante el desarrollo de teorías que contribuyen a entender mejor el mundo».

Como historia no está mal, pero lo cierto es que tal explicación se parece muy poco a que lo que los economistas realmente hacen en la práctica y a la verdadera forma en la que se realizan progresos en este campo[53]. Para empezar, buena parte del trabajo de muchos economistas se aleja bastante del método hipotético-deductivo consistente en el planteamiento inicial de hipótesis que posteriormente son contrastadas con evidencias del mundo real. Por el contrario, una estrategia mucho más común consiste en la formulación de modelos en respuesta a una determinada regularidad o resultado que los modelos ya existentes no logran explicar; por ejemplo, el comportamiento aparentemente perverso de algunos bancos, que optan por racionar lo que prestan a las empresas en lugar de imponer un interés más elevado. En tales casos, el investigador desarrolla un nuevo modelo que en su opinión explica mejor las observaciones «anormales».

En el caso del racionamiento del crédito, una explicación plausible es la existencia de riesgo de impago: el incremento de los tipos de interés por encima de un nivel determinado incentivaría al prestatario a apostar por proyectos cada vez más arriesgados, ya que sus pérdidas tienen un tope. Gracias a la responsabilidad limitada, puede darse el caso de que el prestatario no se vea obligado a devolver a sus acreedores una cantidad superior al valor de sus activos líquidos[54]. El modelo resultante puede presentarse como una deducción de los postulados básicos; después de todo, esto es lo que los economistas consideran método científico. Sin embargo, lo cierto es que el proceso mental desarrollado para construir el modelo incluye una gran parte de inducción, y dado que el modelo está diseñado específicamente para explicar una realidad empírica concreta, no puede ser puesto a prueba mediante su confrontación con esa misma realidad. En otras palabras, el racionamiento del crédito no puede constituir la prueba empírica de la teoría, ya que fue lo que motivó en un principio su formulación.

Por añadidura, incluso cuando utilizan un enfoque verdaderamente deductivo en el que se comprueba la validez de las hipótesis, buena parte de lo que producen los economistas no es realmente verificable en ningún sentido estricto de la palabra. Como ya hemos visto, el campo de la economía está plagado de modelos que ofrecen conclusiones contradictorias, y pese a ello muy pocos de los modelos empleados por los economistas a lo largo de la historia han sido refutados de forma tan decisiva como para que la profesión los haya descartado por claramente falsos. Existe una considerable actividad académica que afirma proporcionar apoyo empírico a tal o cual modelo, pero estos ejercicios suelen ser bastante frágiles, y sus conclusiones suelen verse cuestionadas (o directamente refutadas) por subsiguientes análisis empíricos. En consecuencia, la progresión de los modelos favoritos de la profesión suele seguir la pauta de moda y olvido, de acuerdo con los gustos relativos a las estrategias apropiadas de diseño de modelos, en lugar de basarse en la evidencia.

La sociología de la profesión es un tema que desarrollaré más en profundidad en otro capítulo. De momento, baste con señalar que el punto fundamental es que la fluidez de la realidad social hace que los modelos económicos resulten difíciles, incluso imposibles, de poner a prueba. En primer lugar, el mundo social rara vez proporciona pruebas lo suficientemente nítidas como para permitir a un investigador extraer conclusiones claras sobre la validez de hipótesis alternativas. La mayoría de las cuestiones de interés —⁠¿qué hace crecer la economía?, ¿la política fiscal estimula realmente la economía?, ¿realmente reducen la pobreza las transferencias de efectivo?⁠— no pueden ser estudiadas en un laboratorio, pues las relaciones causa-efecto que buscamos suelen estar desvirtuadas por la presencia de un revoltijo de interacciones entre los datos. Por ello, a pesar de los denodados esfuerzos de los especialistas en econometría, las pruebas causales verdaderamente convincentes son extraordinariamente escurridizas.

Un obstáculo aún mayor es que no podemos esperar de ninguno de nuestros modelos económicos que sea universalmente válido. Podemos debatir la existencia de muchas leyes universales, incluso en el campo de la física[55], pero, como ya he recalcado en numerosas ocasiones, la economía es otra cosa totalmente diferente. Lo que es cierto en unas condiciones no tiene por qué ser cierto en otras: algunos mercados son competitivos y otros no; algunos de estos mercados requieren un análisis del segundo mejor y otros no; algunos sistemas políticos se enfrentan a problemas de inconsistencia temporal en sus políticas monetarias y otros no; etc. No resulta raro descubrir que las respuestas de sociedades distintas a políticas de intervención muy similares pueden ser muy diferentes, como ha sucedido, por ejemplo, en los casos de privatización de los activos estatales o de liberalización de las importaciones. Los economistas más astutos acaban sirviéndose de varios modelos diferentes para explicar la divergencia de resultados, y en realidad el uso de múltiples modelos no refleja la ineptitud de los modelos existentes; lo que refleja no es más que la contingencia de la vida social.

Como ya he dicho, en las ciencias económicas el conocimiento no se acumula de manera vertical, con la aparición de modelos mejores que reemplazan a otros peores, sino de manera horizontal, con la aparición de modelos nuevos que se centran en explicar los resultados sociales que los modelos existentes aún no habían podido explicar. Los modelos nuevos no sustituyen a los antiguos, sino que por el contrario aportan una dimensión totalmente nueva que puede resultar muy relevante en determinados entornos.

Consideremos la evolución del enfoque de los economistas sobre la cuestión más importante de la economía: ¿Cómo funcionan realmente los mercados? En un principio, la creencia era que los mercados eran totalmente competitivos, con un gran número de productores y consumidores, ninguno de los cuales podía influir lo más mínimo en los precios de mercado; y en este contexto de mercados competitivos se establecieron las propiedades fundamentales de la eficiencia de una economía de mercado. Sin embargo, muy pronto apareció una nueva línea de trabajo que analizaba los resultados cuando los mercados eran imperfectamente competitivos, bien monopolizados por un solo productor, bien dominados por un duopolio de grandes empresas. Y también muy pronto se llegó a la conclusión de que el comportamiento en estos mercados imperfectos era profundamente diferente del comportamiento de los mercados perfectamente competitivos de referencia.

A diferencia del modelo perfectamente competitivo, que básicamente toma una sola forma, el número y la variedad de modelos imperfectamente competitivos están limitados exclusivamente por la imaginación del investigador. Además de los mencionados monopolios y duopolios, tenemos la «competencia monopolística» (un gran número de empresas, cada una de ellas con poder predominante de mercado en un sector diferente), la competencia de Bertrand frente a la de Cournot (diferentes supuestos sobre la manera de fijar los precios), los modelos estáticos frente a los dinámicos (que afectan al grado de colusión sostenible entre empresas), movimientos simultáneos frente a movimientos secuenciales (que determinan si existen ventajas por ser el primero en implantar una estrategia), y así sucesivamente. Décadas de diseño de modelos nos han enseñado que la competencia imperfecta puede producir una asombrosa variedad de posibilidades, dependiendo de los supuestos relativos a estas y otras dimensiones, y lo que es aún más importante, gracias a la transparencia de estos supuestos hemos llegado a conocer bien los factores de los que dependen todos y cada uno de estos resultados.

Durante la década de los setenta, los economistas comenzaron a diseñar modelos sobre otro aspecto de los mercados: la información asimétrica. Esta es una característica muy importante de los mercados del mundo real. Los trabajadores conocen mejor sus capacidades que los empresarios. Los acreedores saben si es probable que sus deudores devuelvan los créditos, mientras que los prestamistas no lo saben. Los compradores de coches usados no saben si lo que están comprando en realidad es una chatarra, pero los vendedores sí. El trabajo de Michael Spence, Joseph Stiglitz y George Akerlof demostró que estos tipos de mercados podían presentar una serie de rasgos característicos, como la señalización (inversión costosa en el comportamiento que carece de beneficios inmediatos aparentes), el racionamiento (negativa a proporcionar un servicio, incluso a un precio mayor) y el colapso del mercado. Este trabajo otorgó a estos tres economistas un premio Nobel conjunto en 2001 y estimuló la creación de una enorme cantidad de literatura que aún hoy suscita gran interés. El resultado es que hemos llegado a comprender mucho mejor el funcionamiento de los mercados de crédito y de seguros, en los que abundan las asimetrías de información[56].

A lo largo de los últimos años, cada vez más economistas han centrado su atención en aquellos mercados en los que los consumidores no se comportan de manera totalmente racional, y esta reorientación ha acabado creando una nueva rama de las ciencias económicas llamada «economía del comportamiento», que intenta integrar los conocimientos de la psicología en los sistemas oficiales de diseño de modelos de la economía. Este nuevo enfoque es muy prometedor a la hora de intentar explicar por qué hay formas de comportamiento de los consumidores que los modelos existentes no logran recoger; por ejemplo, por qué los consumidores están dispuestos a caminar un kilómetro para llegar a otra tienda en la que venden una pelota de fútbol 2 dólares más barata que en la tienda más cercana, pero no están dispuestos a hacer lo mismo para ahorrarse 100 dólares en un equipo de música último modelo. Muchas de las conclusiones tradicionales ya no son aplicables cuando el comportamiento está guiado por hábitos o por heurísticas —⁠esto es, reglas empíricas⁠— en vez de por consideraciones coste-beneficio. Así pues, la irrelevancia de los costes hundidos (pagos ya realizados e irrecuperables) y la equivalencia entre costes financieros y costes de oportunidad (el valor de opciones no escogidas), por citar tan solo dos ejemplos, en realidad no se sostienen en un entorno que no sea totalmente racional.

Aunque hayamos simplificado considerablemente la realidad, este pequeño resumen debería dar una idea de la creciente diversidad de los modelos explicativos utilizados en la profesión, resumen en el que hemos ido más allá de los modelos competitivos, llegando hasta los de competencia imperfecta, información asimétrica y economía del comportamiento. Los mercados idealizados y perfectos han dado paso a otros mercados que pueden fallar de múltiples maneras. El comportamiento racional está siendo cuestionado ampliamente por sucesivos descubrimientos procedentes de la psicología. Normalmente, la mejora tiene sus raíces en las observaciones empíricas que parecen refutar los modelos existentes. ¿Por qué, por ejemplo, muchas empresas comenzaron a pagar a sus trabajadores unos salarios significativamente más elevados que el salario habitual del mercado para otros trabajadores aparentemente similares?[57] ¿Por qué cuando una guardería comenzó a cobrar un recargo a los padres que llegasen más tarde de la hora a recoger a sus hijos se produjo un incremento en el número de padres que llegaban tarde?[58] Cada una de estas preguntas provocaba la aparición de nuevos modelos.

Cada nueva generación de modelos no hace que las generaciones anteriores sean erróneas o menos relevantes; simplemente, lo que hacen es ampliar el rango de conocimientos de la disciplina. El modelo de mercado perfectamente competitivo de toda la vida sigue siendo indispensable a la hora de responder a muchas cuestiones del mundo real. La información asimétrica no debe preocuparnos en determinados contextos —⁠por ejemplo, en las compras repetidas de bienes simples de consumo⁠— porque la gente con el tiempo tiende a aprender que los productos tienen características relevantes como calidad y durabilidad. Y también nos equivocaríamos gravemente si asumiésemos que el comportamiento del consumidor está siempre guiado por la heurística, de forma que la racionalidad rara vez desempeñe un papel en la toma de decisiones. Los modelos antiguos continúan siendo útiles; los nuevos simplemente cubren los huecos.

¿Progreso? Sí, desde luego que sí. La comprensión de los economistas sobre los mercados nunca ha sido tan sofisticada como en la actualidad. No obstante, es un tipo de progreso diferente que el de las ciencias naturales: su expansión horizontal no presupone la existencia de inamovibles leyes de la naturaleza esperando a ser descubiertas, sino que lo que busca es desvelar y comprender las verdaderas posibilidades de la sociedad.

Itzhak Gilboa y sus colegas coautores ofrecen una útil distinción entre aprendizaje basado en normas y aprendizaje basado en experiencia[59]. «Tanto en la vida diaria como en la profesional —⁠escriben⁠—, la gente utiliza razonamientos basados en normas y basados en su experiencia a la hora de llevar a cabo predicciones, clasificaciones y diagnósticos, así como para realizar juicios éticos y legales». El razonamiento basado en normas cuenta con la ventaja de que proporciona una forma compacta de organizar un gran volumen de información, pese a que puede sacrificar algo de precisión en las aplicaciones particulares. El razonamiento basado en la experiencia, por su parte, funciona por medio de analogías, extrayendo la información de otros casos que presentan similitudes; este razonamiento resulta particularmente útil cuando los datos relevantes no pueden encajarse en un conjunto de normas sucintas sin sacrificar demasiado lo relevante. Tal y como señalan Gilboa y sus coautores: «Algunas de las prácticas habituales en economía que han evolucionado a lo largo de su historia pueden comprenderse mejor si se acepta que el conocimiento científico puede considerarse también como una colección de ejemplos». Según esta perspectiva, las ciencias económicas avanzan mediante la expansión de su colección de ejemplos útiles.

Modelos y métodos empíricos

La existencia de multitud de modelos es sin duda uno de los puntos fuertes de la economía, aunque también es cierto que para una disciplina con pretensiones científicas tal multiplicidad puede ser vista como algo problemático. ¿Qué clase de ciencia tiene un modelo diferente para cada posible circunstancia? ¿Acaso puede una colección de ejemplos, por usar la analogía de Gilboa y sus colegas, llegar a ser considerada una verdadera ciencia?

Sí, siempre que tengamos en cuenta que los modelos contienen información sobre las circunstancias en las que pueden ser relevantes y aplicables. Los modelos nos dicen cuándo podemos usarlos y cuándo no. Por seguir con la analogía, los modelos económicos son ejemplos que contienen detalladas guías de uso, esto es, notas sobre su forma de aplicación, y ello se debe a la transparencia y claridad de sus supuestos críticos y sus mecanismos de comportamiento.

Esto implica que, en cualquier entorno específico, podemos discriminar entre modelos que resultan útiles y modelos que no lo son, al menos en principio. ¿Deberíamos aplicar el modelo competitivo o el modelo de monopolio a, por ejemplo, la industria informática? La respuesta depende de si la existencia de barreras significativas —⁠como grandes costes hundidos o prácticas anticompetitivas⁠— impide o no la entrada en el mercado de potenciales competidores. ¿Deberían preocuparnos las complicaciones relacionadas con la teoría del segundo mejor, como el mal holandés o la desviación del comercio? La respuesta depende en gran medida de la existencia y la importancia de imperfecciones en el mercado concreto. En realidad, este proceso de navegación entre modelos es mucho más complicado, tal y como explicaré con más detalle en el siguiente capítulo. Sin embargo, precisamente debido a que los modelos revelan abiertamente la necesidad de supuestos específicos para producir determinados resultados, tales modelos pueden ser clasificados según el contexto. La multiplicidad de modelos no implica que todo vale, sino que disponemos de un amplio menú en el que poder escoger, y que, por tanto, necesitamos un método empírico que nos ayude a tomar las decisiones.

No pretendo afirmar que la verificación empírica funciona siempre bien, ni siquiera la gran mayoría de las veces, pero, incluso en aquellos casos en los que los datos empíricos no son concluyentes, los modelos posibilitan un debate racional y constructivo, ya que esclarecen los puntos causantes de desacuerdo. En las ciencias económicas, el debate político suele implicar la confrontación de un modelo con otro, por lo que, en la mayoría de los casos, los puntos de vista y las recetas políticas que no están apoyadas en un modelo no tienen fuerza suficiente ni para entrar en un debate; pero una vez que se crean los modelos, queda claro cuál es la visión de cada una de las partes sobre el mundo que le rodea. Es cierto que puede darse el caso de que esto no resuelva los desacuerdos; de hecho, lo habitual es que no lo haga, dada la existencia de formas diferentes de leer la realidad. Sin embargo, al menos es de esperar que ambos bandos acaben poniéndose de acuerdo en cuáles son los puntos de desacuerdo.

En las ciencias económicas, esta clase de debates se producen sin cesar. Por ejemplo, la controversia suscitada por los efectos de los impuestos redistributivos se reduce básicamente a la forma de la curva de oferta laboral de los empresarios emprendedores. Aquellos que piensan que el espíritu emprendedor no responde demasiado a los incentivos derivados de los ingresos están mucho menos preocupados por los incrementos impositivos que aquellos que están convencidos de que tal espíritu es extremadamente sensible a dichos incentivos. Los temas que suscitan los debates más acalorados en la profesión son muy probablemente los papeles que desempeñan las políticas fiscales y monetarias en las recesiones. El tema principal de estos debates es dilucidar si la recuperación económica se ve obstaculizada por la curva de la demanda o por la curva de la oferta: si se piensa que la demanda agregada está reprimida, en general se favorecerá el uso de estímulos monetarios y fiscales; pero si por el contrario se piensa que el problema se encuentra en la oferta —⁠por unos impuestos excesivos, por ejemplo, o por incertidumbre política⁠—, entonces los remedios serán muy diferentes. Hay ocasiones en que las evidencias empíricas se acumulan hasta un punto en el que la preferencia de la profesión por un juego de modelos sobre otro se vuelve abrumadora. Esto fue lo que sucedió, por ejemplo, en ciertos países en vías de desarrollo, en los que a partir de la década de los sesenta se descartó la hipótesis del campesino ignorante en favor de la del campesino calculador, especialmente desde el momento en que se descubrió que la sensibilidad de los granjeros pobres a los precios era mucho mayor de lo que muchos habían pensado[60].

Uno de los debates en los que yo mismo participé trataba sobre el papel de la política industrial en países con ingresos medios y bajos[61], concretamente sobre el efecto de medidas gubernamentales como créditos asequibles o subsidios diseñados para fomentar un gran cambio estructural, consistente en el abandono de actividades tradicionales de baja productividad, como la agricultura de subsistencia, en favor de industrias modernas y productivas, como las manufacturas. Ciertos críticos se han burlado de esta medida tachándola de «estrategia de selección de ganadores», es decir, una empresa totalmente descabellada. A lo largo de los años, la investigación económica ha ido descubriendo la elevada racionalidad de tales políticas en los entornos que caracterizan a las economías en desarrollo. Debido a una serie de razones, todas ellas relacionadas con la incapacidad de los mercados y de los gobiernos, las empresas y las industrias modernas serían más pequeñas de lo que deberían ser si se dejase actuar libremente a las fuerzas del mercado. Las investigaciones también han demostrado que los gobiernos disponen de muchas formas de estimular los cambios estructurales positivos sin necesidad de escoger ganadores, por ejemplo mediante la inversión en un conjunto de nuevas industrias, tal y como suelen hacer las empresas de capital riesgo. Ante todo, es preciso señalar que varios modelos han revelado que el verdadero debate no está en las políticas industriales y la economía, sino en la naturaleza de los gobiernos: si un gobierno fuese capaz de convertirse en una fuerza bienhechora e intervenir de manera efectiva, aunque fuese de vez en cuando, entonces podría considerarse la opción de implantar con éxito algún tipo de política industrial; pero si, por el contrario, el gobierno es desesperadamente corrupto, lo más probable es que las políticas industriales no hagan más que empeorar la situación del país. Llama la atención que en este caso la investigación desplazó el desacuerdo hacia un ámbito —⁠la administración pública⁠— en el que los economistas no son precisamente expertos.

Modelos, autoridad y jerarquía

Dos renombrados economistas, Carmen Reinhart y Kenneth Rogoff, publicaron en 2010 un artículo que se convirtió en el detonante de una batalla política de alto riesgo[62], pues parecía demostrar que unos niveles de deuda pública por encima del 90 por ciento del PIB obstaculizan significativamente el crecimiento económico. Los políticos conservadores de Estados Unidos y los altos dignatarios de la Unión Europea se aferraron con todas sus fuerzas a este estudio para justificar las continuas peticiones de austeridad. Aunque la interpretación de los resultados propuesta por los propios Reinhart y Rogoff era considerablemente más prudente, el artículo se convirtió en la punta de lanza del bando conservador a la hora de defender la reducción del gasto público, a pesar del desarrollo galopante de la recesión económica.

Poco después, un estudiante de posgrado de economía en el campus de Amherst de la Universidad de Massachusetts llamado Thomas Herndon hizo lo que los académicos deben hacer de forma rutinaria: reproducir el trabajo de otros y someterlo a críticas. Además de un error relativamente pequeño en la hoja de cálculo, Herndon logró identificar algunas opciones metodológicas del trabajo original Reinhart-Rogoff que ponían en duda la solidez de sus resultados. Es más, aunque los niveles de deuda y de crecimiento siguieron manteniendo una correlación negativa, la evidencia relativa al umbral del 90 por ciento parecía bastante débil. Y, tal y como argumentaron también muchos otros, la propia correlación podía ser el resultado de una baja tasa de crecimiento, que condujo a un alto endeudamiento, en lugar de lo contrario. Cuando Herndon publicó su crítica, redactada en colaboración con los profesores de la universidad Michael Ash y Robert Pollin, se desató una gran tormenta de fuego[63].

Dado que el famoso umbral del 90 por ciento había adquirido una enorme carga política, su subsiguiente demolición también tuvo enormes consecuencias políticas. Reinhart y Rogoff rechazaron las acusaciones de muchos especialistas, que sostenían que habían sido participantes voluntarios, cuando no directamente instigadores, de un juego de engaño político, y defendieron con vehemencia sus métodos empíricos, insistiendo en que no eran los halcones del déficit que sus críticos les tachaban de ser. Sin embargo, pese a sus protestas, se les acusó de proporcionar cobertura académica a un conjunto de políticas basadas en una evidencia empírica bastante limitada.

La controversia suscitada por el análisis Reinhart-Rogoff acabó eclipsando lo que, de hecho, fue un saludable proceso de escrutinio y refinamiento de la investigación económica. Reinhart y Rogoff se apresuraron a reconocer el error cometido en la hoja de cálculo, y los análisis enfrentados arrojaron luz sobre la naturaleza de los datos, sus limitaciones y el hecho de que el uso de métodos alternativos de procesamiento de los datos producía un cambio en los resultados. En última instancia, es posible que Reinhart y Rogoff no estuvieran tan alejados de sus críticos, ni en lo mostrado por la evidencia empírica ni en sus implicaciones sobre las políticas económicas; desde luego, no creían en la existencia del rígido límite del 90 por ciento y se mostraron de acuerdo en que la correlación entre deuda elevada y escaso crecimiento podía tener diferentes interpretaciones. El aspecto más positivo de todo el episodio fue que se demostró que la economía puede avanzar conforme a las reglas de la ciencia. Con independencia de la lejanía entre sus visiones políticas, ambos bandos compartían un lenguaje común sobre lo que constituye evidencia empírica y —⁠en general⁠— un enfoque común a la hora de resolver las diferencias existentes.

Desde entonces, todo este tumulto ha sido a menudo representado en los medios como el caso de dos economistas de Harvard mundialmente conocidos humillados por un simple estudiante de posgrado de un departamento poco conocido y poco ortodoxo, lo que es claramente una exageración. Sin embargo, el caso sirvió para ilustrar una característica muy importante de las ciencias económicas, característica que comparten con otras ciencias: en última instancia, lo que determina la fuerza y el prestigio de un artículo académico no es la afiliación, el estatus o las conexiones del autor, es lo bien que se ajuste a los criterios de investigación de la propia profesión. La autoridad del trabajo se deriva de sus propiedades internas —⁠lo bien que esté elaborado, lo convincente que sea la evidencia empírica presentada⁠— no de la identidad, los contactos o la ideología del investigador. Y dado que estos estándares son compartidos por toda la profesión, cualquiera puede señalar con el dedo a un trabajo chapucero y decir que es una chapuza[64].

Puede que un hecho como este no resulte especialmente impresionante, pero uno se da cuenta de lo poco habitual que es al compararlo con lo que sucede en muchas otras ciencias sociales o en la mayoría de las humanidades[65]. En esos otros campos, sería prácticamente imposible que un estudiante de posgrado lograse la suficiente credibilidad como para siquiera poner en duda el trabajo de un académico de renombre, tal y como sucedió en el caso expuesto. Sin embargo, dado que los modelos permiten descubrir fácilmente los errores, lo cierto es que en las ciencias económicas cualquiera puede hacerlo.

No obstante, hay que decir que esta aparente democracia de ideas tiene un reverso de la moneda que no es tan saludable. Dado que los economistas comparten un lenguaje y un método comunes, tienen la tendencia a ignorar, o incluso a despreciar, los puntos de vista de los no economistas. Ningún crítico es tomado en serio —⁠«A ver, ¿cuál es su modelo? ¿Dónde está su evidencia empírica?»⁠— a menos que esté dispuesto a seguir las reglas establecidas. Los miembros acreditados de la profesión son los únicos considerados como participantes legítimos en los debates económicos; de ahí la paradoja de que la economía como ciencia es extremadamente sensible a las críticas internas, pero a la vez extremadamente impermeable a las críticas externas.

«Equivocado» versus «Ni siquiera equivocado»

El físico suizo-austríaco Wolfgang Pauli, un pionero en el ámbito de la física cuántica, era conocido por sus estrictas normas y su agudo ingenio. Siendo un joven y aún desconocido estudiante, defendió durante un coloquio un comentario de Einstein diciendo: «Lo que dijo el señor Einstein no es tan estúpido». Pauli se mostró siempre particularmente crítico con argumentos que tuviesen pretensiones científicas pero estuviesen mal expresados y no hubiese forma de poder corroborarlos. Cuando en una ocasión un físico más joven le mostró un trabajo de tales características, su comentario fue: «Esto no llega siquiera a estar equivocado»[66].

Pauli se refería muy probablemente a que era imposible poner a prueba la validez del trabajo, ya que no presentaba ningún argumento claro y coherente; los supuestos vínculos causales e implicaciones eran tan difusos que la supuesta contribución era irrefutable… en cualquier circunstancia. En este sentido, «No llega siquiera a estar equivocado» se convierte en el comentario más condenatorio que un trabajo académico puede recibir. Dado que yo mismo he presenciado la presentación de argumentos que me han suscitado exactamente la misma opinión, puedo atestiguar que no es un hecho tan infrecuente. Dejando a un lado mi obvio sesgo profesional —⁠y pidiendo disculpas a mis colegas no economistas⁠—, casos de este estilo ocurren con mucha menor frecuencia en la economía que en otras disciplinas.

El estatus científico de los economistas que estoy defendiendo no es uno particularmente elevado. Por ejemplo, está bastante alejado del ideal positivista, enunciado por primera vez por el filósofo francés Auguste Comte a comienzos del siglo XIX, según el cual una combinación de lógica y evidencia empírica produce grados cada vez más elevados de certidumbre sobre la naturaleza de la vida social[67]. Las posibilidades de generalización y verificación de las proposiciones económicas son limitadas, por lo que las ciencias económicas se componen simplemente de intuiciones disciplinadas y transparentes gracias a la lógica, y solidificadas gracias a la existencia de evidencias empíricas plausibles. «La ciencia en su conjunto —⁠comentó Einstein en cierta ocasión⁠— no es otra cosa que un refinamiento del pensamiento de cada día»[68]. En el mejor de los casos, los modelos de los economistas ofrecen parte de ese refinamiento, y no mucho más.

3

Navegar entre modelos

Lo que convierte a la economía en una ciencia son los modelos, pero esta ciencia solo es una ciencia útil cuando estos modelos se utilizan para incrementar nuestra comprensión sobre el funcionamiento del mundo y sobre las maneras de mejorarlo. La identificación del modelo apropiado para usar en cada momento requiere un proceso de análisis y selección, proceso que se centra en los modelos que parecen relevantes y útiles en cada entorno específico y descarta el resto. El objetivo de este capítulo es explicar de qué forma se realiza este filtrado en la práctica y, lo que es más importante, de qué forma debería realizarse. No obstante, antes de seguir he de lanzar una advertencia: estos métodos tienen tanto de arte como de ciencia; el buen juicio y la experiencia son indispensables, y es muy posible que esta sea precisamente la razón por la que los programas de estudios de posgrado prestan muy poca atención a este arte.

Los nuevos doctores salen de la escuela de posgrado con un gran inventario de modelos, pero sin apenas entrenamiento formal —⁠ni trabajos, ni problemas, ni investigaciones⁠— sobre cómo se debe escoger entre ellos. Los modelos con los que suelen terminar trabajando son los más novedosos, aquellos elaborados por la generación de investigación más reciente que han captado el interés de la profesión. Los graduados que acaban convirtiéndose en buenos economistas suelen adquirir las habilidades necesarias por el camino, a medida que se van enfrentando a cuestiones de política económica y a otros desafíos en sus carreras profesionales. Por desgracia, muy pocos de los practicantes más capaces se molestan en sistematizar lo que han aprendido, en forma de libros o artículos, para beneficio de los miembros menos experimentados de la disciplina.

La selección de modelos tampoco es tomada en cuenta por la economía debido a la opinión oficial de la profesión económica sobre la clase de ciencia que es. Como ya he comentado, la opinión más extendida es que la economía avanza mediante la mejora de los modelos existentes y la comprobación de hipótesis. Los modelos están en continuo proceso de refinamiento hasta que de entre ellos surja el verdadero modelo universal, por lo que las hipótesis que superan las pruebas se conservan, y las que no las superan son automáticamente descartadas. Esta mentalidad deja muy poco espacio a la idea de que los economistas deben tener en su cabeza varios modelos de forma simultánea, y que deben elaborar mapas de rutas entre los distintos entornos específicos y los diversos modelos aplicables a los mismos.

Si todo lo que hiciesen los economistas fuese expandir la biblioteca de modelos —⁠si, en otras palabras, fuesen teóricos puros⁠—, ninguno de ellos podría hacer mucho daño. El problema tal vez es que la mayoría de ellos también se dedican a cosas más prácticas. En particular, suelen estar muy interesados en dos cuestiones relacionadas entre sí: ¿Cómo funciona realmente el mundo y cómo podemos mejorar el estado de las cosas? Y a juzgar por la atención que provoca su trabajo en los debates públicos, también el mundo espera de ellos una gran relevancia práctica. Para poder responder a la primera cuestión es indispensable tener antes una respuesta a la primera. Los análisis positivos y normativos —⁠investigaciones sobre lo que es y lo que debería ser, respectivamente⁠— están estrechamente relacionados. En términos de los economistas, ambas cuestiones se traducen en una sola: ¿Cuál es el modelo subyacente?

He recalcado varias veces ya que un modelo no es nunca una descripción precisa de ninguna realidad. En palabras de David Colander y Ronald Kupers: «En el mejor de los casos, los modelos científicos no ofrecen más que medias verdades»[69]. Por tanto, cuando los economistas preguntan: «¿Cuál es el modelo subyacente?», no están preguntando por la mejor representación posible del mercado, región o país que analiza el modelo en cuestión, pues incluso si se pudiera desarrollar uno, tal representación sería demasiado complicada, y, por tanto, inútil. Lo que están preguntando es cuál es el modelo que pone de manifiesto el mecanismo causal dominante en funcionamiento, ya que tal modelo ofrecerá la mejor explicación posible de lo que está ocurriendo y es el que tiene más probabilidades de predecir las consecuencias de nuestras acciones.

Imagina que tu coche tiene un problema y deseas averiguar qué le pasa y cómo arreglarlo. Una forma de hacerlo es desmontar el coche pieza por pieza, con la esperanza de acabar dando con la parte estropeada, pero este método no solo consume mucho tiempo sino que ni siquiera garantiza una solución. Después de todo, un coche es un sistema complejo y puede que el problema resida en la forma en la que los diferentes componentes se relacionan —⁠o no se relacionan⁠— unos con otros, en vez de en un componente concreto. Otra posibilidad es intentar diagnosticar primero cuál de los múltiples subsistemas del coche —⁠frenos, transmisión, etc.⁠— ha producido el problema. Este diagnóstico puede basarse en una gran variedad de señales: qué ocurrió justo antes de que el coche se averiase, cómo responde cuando se intenta arrancarlo, y, por supuesto, el riguroso análisis electrónico que hoy día suelen realizar la mayoría de los talleres de reparaciones. Este ejercicio llevará en última instancia al culpable del problema: tal vez el sistema de refrigeración, o el de encendido, y así puede uno centrarse en el subsistema que necesita reparación.

Todas y cada una de las partes de un coche son necesarias para su funcionamiento: la transmisión, la refrigeración, la ignición, etc., por lo que puede decirse que todas ellas son «causales» para el movimiento. Sin embargo, el mecanismo dominante a la hora de explicar el fallo es solo uno de ellos, y el resto, en este caso, son meramente incidentales. Un modelo más complicado y realista del coche —⁠por ejemplo una réplica a tamaño real, como el famoso mapa del tamaño del imperio entero descrito por Borges⁠— no sería de mucha ayuda; lo que sí ayuda es saber en qué parte centrar nuestra atención. Pues bien, siguiendo con esta analogía, el modelo económico «correcto» es aquel que puede aislar las relaciones críticas, permitiéndonos de este modo comprender cuáles de todas las cosas que están ocurriendo son realmente causales. Y la forma de buscar y localizar el modelo adecuado no es muy diferente del tipo de diagnóstico que se lleva a cabo a la hora de examinar un coche.

Diagnósticos para estrategias de crecimiento

Mi propio momento «¡eureka!» con los diagnósticos me llegó cuando me encontraba asesorando a algunos gobiernos de naciones en vías de desarrollo sobre sus programas económicos. Estos países eran muy variados —⁠de Sudáfrica a El Salvador, de Uruguay a Etiopía⁠—, pero en todos y cada uno de ellos mis colegas y yo nos enfrentamos al mismo problema crucial: ¿Qué tipo de políticas debería implantar el gobierno para incrementar la tasa de crecimiento de su economía y para elevar los ingresos de todos los estratos sociales, especialmente los de los grupos desfavorecidos?

Había, lógicamente, muchas propuestas de reformas:

Algunos analistas se centraban en la cualificación, la formación y la mejora de la base de capital humano del país.

Otros apuntaban a la política macroeconómica, recomendando estrategias para fortalecer las políticas monetarias y fiscales.

Otros pensaban que lo que necesitaba el país era una mayor apertura al comercio y la inversión procedentes del exterior.

Otros afirmaban que los impuestos a la empresa privada eran demasiado elevados y que en general existían demasiados costes asociados al funcionamiento de las empresas.

Otros recomendaban políticas industriales para reestructurar la economía y fomentar la creación de industrias nuevas de alta productividad.

Otros aconsejaban la lucha contra la corrupción y el fortalecimiento de los derechos de propiedad.

Otros se decantaban por la inversión en infraestructuras.

Hasta hacía muy poco tiempo, las instituciones multilaterales como el Banco Mundial habrían incluido todas estas recomendaciones en un único documento y, voilà!, ya teníamos una estrategia de crecimiento. Sin embargo, desde la década de los noventa, los diseñadores de políticas económicas se vieron obligados a reconocer que este proceso no funcionaba demasiado bien, que no era más que un enfoque tipo lista de la compra que se limitaba a presentar a los gobiernos una agenda extraordinariamente ambiciosa que no tenían la más mínima posibilidad de implementar. Invariablemente, estos gobiernos fracasaban a la hora de poner en marcha la mayoría de las reformas previstas, y aquellos pocos que se las arreglaban para cumplir todas no eran necesariamente los más importantes, por lo que la respuesta de las economías no era demasiado entusiasta. Y mientras tanto, los asesores externos eludían su parte de culpa señalando con dedo acusador a sus clientes de «demoras en las reformas» o de «fatiga reformista»[70].

Mis colegas y yo abogábamos por un enfoque más estratégico, favoreciendo un espectro de reformas más reducido. Tales reformas debían dirigirse específicamente a los obstáculos más grandes, evitando así el riesgo de que los gobiernos malgastasen grandes cantidades de capital político obteniendo muy poco crecimiento económico a cambio. Ahora bien, decirlo era muy fácil, pero ¿cuáles de las posibilidades enumeradas en la lista anterior cumplían estos requisitos?

La respuesta dependía del modelo de crecimiento preferido. Aquellos que consideraban al crecimiento desde la perspectiva del «modelo neoclásico» se centraban en la oferta de capital físico y humano, así como en las barreras a las que este capital debía hacer frente. Los que preferían los modelos de crecimiento «endógeno», en los que el crecimiento dependía de la inversión en nuevas tecnologías, optaban por el medio ambiente como estímulo de la competencia y la innovación en los mercados. Los que habían trabajado intensivamente con modelos en los que la calidad institucional ocupaba un lugar prominente se concentraban en los derechos de propiedad y la responsabilidad contractual. Y los que se habían impregnado de modelos de «economía dual» apuntaban a las condiciones para la transformación estructural y a la transición desde actividades económicas como la agricultura de subsistencia hacia la creación de empresas e industrias modernas. Cada uno de estos modelos ofrecía un punto de vista diferente y se basaba en distintos conjuntos de prioridades.

Desde el momento en el que quedó claro que nuestros desacuerdos sobre políticas económicas se debían a la predilección por modelos diferentes, el debate comenzó a ser mucho más fluido. Ahora podíamos entender de qué pie cojeaba cada uno y, lo que era más importante, podíamos empezar a resolver las diferencias mediante la confrontación informal de los distintos modelos con la evidencia empírica disponible. ¿Qué deberíamos percibir si tal o cual modelo fuese el correcto, es decir, si capturase el mecanismo más importante para impulsar el crecimiento en un entorno determinado? ¿Qué clase de evidencias empíricas nos ayudarían a elegir el modelo más relevante entre varios con implicaciones distintas? Dado que no podíamos permitirnos el lujo de esperar a que se acumulasen todos los datos necesarios, ni de llevar a cabo experimentos aleatorios de laboratorio sobre economías reales, debíamos hacer todo esto en tiempo real, según la evidencia disponible.

Finalmente, logramos desarrollar un esquema de decisiones que nos ayudó a navegar entre los distintos modelos posibles[71]. Este esquema era similar al diagrama de árbol expuesto a continuación, aunque en este diagrama se omiten buena parte de los detalles. Generalmente, nuestro procedimiento era comenzar desde la parte superior del árbol preguntándonos si las restricciones a la inversión procedían principalmente de la parte de la oferta o de la demanda. En otras palabras: ¿había falta de inversión por una insuficiencia de oferta de fondos o por una escasez de rendimientos? Si las restricciones procedían de la parte de la demanda, entonces preguntábamos si se debían a una falta de ahorros o a un sistema financiero defectuoso. Si el culpable parecía ser el gobierno, ¿se debía a unos impuestos excesivos, a la corrupción o a la inestabilidad política? Etcétera.

De los modelos de crecimiento a los diagnósticos de crecimiento.

Fuente: Dani Rodrik, «Diagnostics before Prescription», Journal of Economic Perspectives 24, n.º 3 (verano de 2010): 33-44. Nota: tan solo se muestran algunos de los detalles.

En cada nodo de este árbol de decisión intentábamos desarrollar test empíricos informales que nos ayudasen a seleccionar entre modelos que nos conducirían por caminos diferentes. Por ejemplo, cuando el problema principal de una economía es una oferta insuficiente de capital, como en el caso del modelo neoclásico de crecimiento, los costes de los préstamos tendrán una relación inversa con la inversión. Las reducciones en el coste del capital estarán asociadas a una fuerte respuesta inversora, y además todo incremento en las transferencias procedentes del extranjero, como los giros enviados por los trabajadores o la ayuda externa, darán pie a un auge doméstico de la inversión. Los sectores más intensivos en capital o más dependientes de los préstamos serán aquellos que tengan el crecimiento más lento. ¿Las conclusiones del modelo coinciden con el comportamiento observado en la economía en cuestión? Si es así, la respuesta a «¿Cuál es el modelo subyacente?» será, de hecho, una versión del modelo neoclásico de crecimiento.

Por otro lado, en una economía constreñida por la demanda de inversiones, la inversión privada responderá ante todo a incrementos o reducciones del rendimiento en los mercados de bienes. Cuando los emprendedores se enfrentan a la corrupción, por ejemplo, su principal preocupación será saber si van a poder conservar los rendimientos de sus inversiones, y la disponibilidad de fondos no tendrá gran influencia en su comportamiento. Y un repunte de los giros de dinero o del flujo de capital extranjero probablemente producirá un crecimiento del consumo, más que de la inversión. (Este es el caso mostrado en el diagrama). Todos estos posibles resultados podrían sin duda contrastarse con la realidad observada[72].

Aunque la evidencia empírica disponible rara vez zanjaba tales cuestiones de forma concluyente, a menudo permitía reducir un amplio catálogo de fracasos a una lista considerablemente más corta. En el caso de Sudáfrica, por ejemplo, fuimos capaces de descartar con bastante rapidez algunos de los clásicos culpables que más preocupaban a los diseñadores de políticas, a saber: falta de cualificación, gobiernos incompetentes, inestabilidad macroeconómica, malas infraestructuras o escasa apertura al comercio exterior, ya que el comportamiento reciente de la economía no apuntaba a que ninguna de estas posibilidades pudiera suponer una restricción importante. La estrategia basada en modelos nos obligó a pensar en términos de la totalidad de la economía (esto es, de equilibrio general), en vez de en términos de equilibrio parcial. Por ejemplo, los empresarios se quejaban de la dificultad para encontrar trabajadores cualificados, lo que había llevado a muchos observadores a creer que la escasez de cualificación era uno de los obstáculos principales. Sin embargo, esta conclusión se venía abajo al conocer el dato de que los segmentos de la economía que habían crecido más y más rápido habían sido precisamente los intensivos en cualificación, como el sector de las finanzas. Por tanto, fuera lo que fuese lo que estaba obstaculizando la economía en su conjunto no podía ser la falta de cualificación. El marco teórico acabó revelando algunas de las áreas problemáticas críticas, entre las que destacaba el elevado coste de la mano de obra poco cualificada y la falta de competitividad de la mayor parte de las industrias manufactureras[73].

La principal virtud del análisis de diagnósticos es que no presupone que el mismo modelo sea aplicable a todos los países. Cuando trabajamos en El Salvador, en América Central, llegamos a la conclusión de que un modelo con fallos de mercado en industrias modernas ofrecía un retrato más exacto de los problemas de su economía. La baja inversión y el escaso crecimiento no podían explicarse por falta de fondos o de cualificación, instituciones y políticas incompetentes, elevados costes laborales u otros posibles factores. Por ejemplo, gracias a su buena calificación crediticia, la economía salvadoreña recibía abundantes remesas de dinero procedente del extranjero y tenía un libre acceso a los mercados de capital internacionales, por lo que los problemas no procedían de la parte de la oferta de inversión. Por el contrario, la falta de inversión parecía deberse a las dificultades a las que se enfrentaban las empresas a la hora de iniciar su actividad en los segmentos más modernos y productivos de la economía. Algunas de estas dificultades procedían de los continuos problemas de coordinación, problemas como los discutidos en el capítulo 1. Por ejemplo, las empresas envasadoras de piña no podían funcionar de manera rentable sin un servicio fiable de envío aéreo de mercancías hacia el mercado de Estados Unidos, pero a su vez este servicio no era rentable sin la existencia de un gran número de exportadores activos, como los productores de piña enlatada. Otro ejemplo de estos problemas era la escasez de nuevas líneas de negocio a causa de la falta de información sobre posibles costes y mercados, lo que a su vez se debía a la ausencia de empresas pioneras cuya experiencia podría haber proporcionado esta valiosa información a los aspirantes. Por tanto, procuramos que nuestras recomendaciones sobre políticas económicas se centraran en estas áreas problemáticas concretas[74].

Otra de las cosas que el enfoque de los diagnósticos no presupone es que el modelo subyacente a la economía de un país concreto se mantiene inalterable con el paso del tiempo, pues en realidad los cambios de circunstancias pueden hacer que un modelo diferente pase a ser más relevante. De hecho, si el diagnóstico inicial es correcto y el gobierno del país comienza a resolver los problemas de manera efectiva, el modelo subyacente se verá necesariamente alterado. Por ejemplo, a medida que se vayan corrigiendo los fallos de mercado de las industrias manufactureras modernas, puede ocurrir que las restricciones planteadas por las infraestructuras (transporte, energía, etc.) se vuelvan mucho más severas, o que la escasez de cualificación se convierta en un obstáculo mayor. La selección de modelos es un proceso dinámico, no un asunto puntual.

Principios generales de selección de modelos

Alejémonos por un momento de los aspectos concretos del diagnóstico de crecimiento. La experiencia contribuye a destacar algunas de las reglas y prácticas más generales. La clave está en ser capaz de moverse con cierta facilidad entre los modelos candidatos y el mundo real, clave a la que podemos llamar «verificación». El proceso de selección de modelos se basa en algún tipo de combinación de cuatro estrategias de verificación muy diferenciadas:

Verificar la validez de los supuestos críticos de un modelo, con el fin de comprobar lo bien o mal que reflejan el entorno en cuestión.

Verificar que los mecanismos propuestos por el modelo son realmente operativos.

Verificar que las conclusiones directas del modelo están debidamente confirmadas.

Verificar que las conclusiones incidentales, aquellas que el modelo genera como efecto secundario, se corresponden también con los resultados observados.

Verificación de los supuestos críticos

Como ya se ha comentado, el aspecto más importante de la relevancia empírica de un modelo es el realismo de sus supuestos críticos, esto es, aquellos supuestos cuya alteración produciría un resultado significativamente distinto. En este sentido, muchos supuestos pueden ser totalmente inocuos, y otros pueden ser críticos para determinadas cuestiones a las que responde el modelo, pero no para otras.

Consideremos un caso en el que un gobierno, preocupado por el elevado precio de su petróleo, contempla la posibilidad de implantar un precio máximo. La solución a esta cuestión requiere una visión —⁠un modelo⁠— del funcionamiento del mercado petrolero. Con el fin de simplificar las cosas, vamos a restringir nuestra atención a dos modelos opuestos: el modelo de competencia perfecta y el modelo de monopolio. Por un lado, los partidarios del modelo competitivo afirmarían que los altos precios son el resultado de una oferta excesivamente reducida con respecto a la demanda, por lo que en este modelo un precio máximo —⁠un tope que las compañías petroleras no pueden superar a la hora de fijar el precio de su producto⁠— no sería particularmente efectivo. Por el contrario, lo único que conseguiría sería crear una brecha entre la cantidad de petróleo demandada por los consumidores y la cantidad que los productores estarían dispuestos a ofrecer, por lo que se producirían racionamientos, colas y otras formas de salvar esta brecha. De hecho, lo más probable es que el precio de mercado del petróleo acabase incrementándose a causa del descenso de la oferta; es posible que algunas personas fuesen capaces de obtener el petróleo a un precio más barato, poniéndose de los primeros en las colas o teniendo la suerte de recibir una asignación de raciones, pero el resto seguramente tendría que pagar el precio más alto. En su conjunto, esta no sería una política muy acertada que digamos.

Los partidarios del modelo monopolístico, por su parte, sostendrían que unos precios tan elevados se deben a que la industria del petróleo actúa como un cártel económico. En este modelo, la industria crearía una escasez artificial mediante la retención de la oferta para provocar un aumento del precio, incrementando así sus beneficios, por lo que en este caso un precio máximo produciría un efecto muy diferente. Una vez implantado el tope, las empresas ya no serían capaces de determinar los precios de mercado mediante el control de su oferta, sino que tendrían que comportarse como empresas precio-aceptantes, es decir, que se comportarían igual que las empresas del modelo de competencia perfecta[75]: si el precio máximo se fija en un punto no demasiado bajo, la oferta aumentaría, y por consiguiente el precio de mercado descendería. En este caso, la política del precio máximo sería efectiva porque hundiría el cártel existente.

¿Cuáles son los supuestos críticos y no críticos en las descripciones del mundo real de estos modelos? Para empezar, hay que señalar que ambos se refieren a la parte de la oferta de la industria, esto es, el comportamiento de las empresas petroleras, por lo que de entrada se pueden descartar aquellos supuestos relacionados con los consumidores y su toma de decisiones. Por tanto, el hecho de que estos consumidores sean o no totalmente racionales, estén o no en posesión de información completa, tengan ingresos y preferencias variables, o tengan horizontes a largo plazo no es de gran interés. El único supuesto crítico procedente de la parte de la demanda es que existe una curva descendente de demanda de mercado, lo que significa que todo incremento en el precio del petróleo produce un descenso en la cantidad de petróleo consumido, y todo lo demás permanece igual. Esta proposición resulta plausible bajo un espectro de circunstancias muy amplio y puede ser comprobada de forma empírica. El resto de los rasgos expuestos pueden llegar a ser críticos en otros contextos —⁠por ejemplo, cuando se debaten los efectos redistributivos de los impuestos al petróleo⁠—, pero en este caso no ayudan a escoger entre dos modelos opuestos. Por otro lado, aparte del comportamiento sobre fijación de precios, las dimensiones estratégicas tampoco desempeñan un papel determinante, por lo que también se pueden ignorar determinados supuestos implícitos o explícitos como la contratación de las empresas o las estrategias de publicidad.

En este caso, el supuesto realmente crítico es que en un caso las empresas petroleras tienen poder de mercado y en el otro no. En el modelo monopolístico, las empresas son conscientes de que pueden elevar el precio de mercado restringiendo la oferta, mientras que en el modelo competitivo no tienen tal poder. En cierto sentido, este es un supuesto sobre la psicología de las empresas. Normalmente, no es posible meterse en la cabeza de los gerentes de estas empresas para saber lo que realmente piensan, y dado todo lo que hay en juego no parece probable que preguntarles directamente acabe proporcionando una respuesta creíble. Sin embargo, lo que sí podemos hacer es examinar las condiciones predominantes con el fin de averiguar si un determinado conjunto de convicciones es más plausible que otro.

El número y el tamaño de las empresas del sector desempeñan un papel importante, pues si, por ejemplo, el número es elevado y no hay ninguna claramente dominante, es poco probable que se comporten de manera no competitiva. Y otra consideración importante es la facilidad con la que las nuevas empresas pueden entrar en la industria, ya que incluso si en un momento dado existen unas pocas empresas que copan todo el mercado, la amenaza de nuevos competidores desalentará el ejercicio del poder de mercado. Además, la industria del petróleo no es nacional sino global, por lo que la competencia de productores extranjeros también puede incentivar la disciplina de mercado en los márgenes, incluso en los casos en los que el volumen de importaciones no sea muy grande. Por último, cabe decir que cuanto más fácil les resulte a los consumidores sustituir el petróleo por otras fuentes de energía tanto más difícil les resultará a las empresas petroleras ejercer su poder de mercado. Todos y cada uno de estos factores pueden ser observados y evaluados, al menos en principio. De hecho, las autoridades antimonopolio suelen llevar a cabo esta clase de diagnósticos cuando sospechan que algunas empresas tienen un excesivo poder de mercado, y aún con más razón si se considera que están abusando de él.

Con frecuencia, los modelos se basan en supuestos que son críticos pero no explícitos, y si se pasan por alto, se pueden encontrar serios problemas en la práctica. Los economistas y los diseñadores de políticas lo descubrieron a fuerza de cometer errores durante el furor por la liberalización de los mercados de las décadas de los ochenta y los noventa. Muchos de ellos pensaron que unos precios muy móviles y la eliminación total de restricciones mercantiles bastarían para que los mercados funcionasen y asignasen sus recursos de manera eficiente. Sin embargo, lo cierto es que todos los modelos de las economías de mercado asumen la existencia de diversas instituciones sociales, legales y políticas que protegen los derechos de propiedad y los contratos, garantizan la competencia leal, luchan contra el robo y la extorsión, y administran la justicia. En aquellos casos en los que tales instituciones sean débiles o inexistentes, como ocurre en la mayoría de los países en desarrollo, la liberalización de los mercados no solo no ofrecería los resultados esperados, sino que además podría resultar contraproducente. La privatización de las empresas estatales en la antigua Unión Soviética, por ejemplo, solía dar el poder a los partidarios del gobierno en lugar de favorecer la creación de mercados eficientes. La necesaria aplicación de los supuestos críticos subyacentes a la eficiencia de los mercados se pasaba por alto debido a que las economías de mercado avanzadas ya contaban con estas sólidas instituciones de apoyo al mercado, y, por tanto, los economistas occidentales tendían a darlas por supuestas.

Cuando la decepcionante evolución de las economías en desarrollo y las postsocialistas puso de manifiesto este punto ciego, los economistas reaccionaron de la forma habitual: desarrollando una nueva cosecha de modelos que enfatizaban la importancia de las instituciones. En realidad, básicamente fue como volver a «descubrir» algo que en realidad ya era bien conocido, pues incluso Adam Smith había recalcado la importancia del papel del Estado a la hora de garantizar las condiciones de libre competencia, y el historiador especializado en historia económica Douglas North hacía tiempo que había señalado que la mejora de los derechos de propiedad era una de las principales causas del ascenso del Reino Unido como potencia económica[76]. Ahora bien, la formalización y difusión de estas ideas contribuyó enormemente a que los economistas comprendieran que los resultados económicos dependen de la presencia, variedad y forma de estas instituciones. Gracias a estos modelos, el papel crítico que desempeñan a la hora de impulsar el desarrollo económico volvió a ocupar el lugar preponderante que le correspondía.

Verificación de mecanismos

Los modelos generan sus conclusiones emparejando supuestos mediante mecanismos causales. En el ejemplo de la industria petrolera, la relación entre la oferta de las empresas y el precio de mercado es un mecanismo crítico: cuando la industria restringe la oferta, el precio de mercado sube; cuando se incrementa la oferta, el precio de mercado baja. Hay que dejar claro que los modelos no asumen que el mundo funciona de esta forma, sino que sencillamente llegan a esta conclusión. La relación entre oferta y precios de mercado no es un supuesto, sino el resultado producido por los supuestos, en particular aquellos que sostienen que las curvas de demanda son descendentes y que los precios de mercado se fijan igualando las cantidades ofertadas y demandadas.

En nuestro ejemplo del petróleo, se trata de un mecanismo bastante inocuo que supera sin problemas las pruebas de verificación. Intuitivamente, la relación entre cantidades ofertadas y precios de mercado tiene sentido; pero es que además existen abundantes casos del mundo real en los que los movimientos bruscos de la oferta han tenido efectos observables sobre los precios en la dirección esperada, como en la crisis del petróleo de 1973-1974, por poner solo un ejemplo. En realidad, no necesitamos haber visto nunca una curva de demanda o saber cuál es la definición técnica de un equilibrio de mercado —⁠ambos conceptos abstractos que no tienen equivalentes físicos⁠— para convencernos de que el mecanismo en el que se basa el modelo es perfectamente razonable. No obstante, en otros casos, el mecanismo puede ser el resultado de comportamientos más complejos, y, por tanto, puede requerir una mayor justificación. En este sentido, cuando la justificación es poco sólida deberíamos intentar asegurarnos de que el modelo en cuestión realmente es aplicable al caso.

Consideremos de nuevo el modelo del mal holandés. Este modelo explica cómo el descubrimiento de un recurso natural puede resultar perjudicial para el rendimiento de la economía de una forma muy particular: uno de los principales resultados de la bonanza del recurso natural es que la divisa del país se aprecia con respecto a todas las demás, y esto a su vez provoca que se reduzca la rentabilidad de sus manufacturas; y dado que la industria manufacturera se considera fuente de dinamismo tecnológico («excedentes positivos», en lenguaje de economistas) para la economía en su conjunto, el golpe sufrido por esta industria se traduce en pérdidas mayores que los nuevos ingresos. En este caso, el punto crítico es el vínculo existente entre el tipo de cambio de divisas y la salud del sector manufacturero, y si deseamos utilizarlo para comprender qué ocurrió en un país rico en recursos naturales, necesitamos estar antes convencidos de que la posición del sector de las manufacturas realmente se deterioró de manera ostensible. Si no se puede hallar ninguna evidencia en el mundo real que corrobore la validez del mecanismo operativo del modelo, entonces es muy posible que ese modelo no sea un buen reflejo de lo que está ocurriendo, y, por tanto, deberíamos buscar otro modelo alternativo que explique por qué los auges de recursos pueden llegar a ser malas noticias. Por ejemplo, podemos examinar un modelo en el que los ingresos generados por el recurso provocan conflictos entre las élites competidoras, desencadenando luchas internas e inestabilidad; es cierto que el mecanismo causal en ese caso es bastante diferente, pero aun así también es preciso verificarlo.

Verificación de conclusiones directas

Muchos modelos están diseñados específicamente con el fin de explicar fenómenos frecuentemente observados en el mundo real, y, por tanto, sus conclusiones directas se ajustan bien a la realidad. Sin embargo, otros están diseñados basándose en meros principios y construidos con los ladrillos favoritos de la profesión. Puede que estos modelos sean matemáticamente elegantes y encajen bien en las convenciones de diseño de modelos imperantes en el momento, pero esto no tiene por qué hacerlos más útiles, en especial cuando la relación de sus conclusiones con la realidad es más bien difusa.

Los especialistas en macroeconomía siempre han sido particularmente propensos a tener este problema. A lo largo de las últimas décadas, estos han dedicado un considerable esfuerzo a desarrollar macromodelos que requieren sofisticadas herramientas matemáticas y que están poblados por individuos totalmente racionales con experiencia ilimitada, que pueden resolver complicados problemas de optimización dinámica en condiciones de incertidumbre. En la jerga económica, se dice que estos modelos macroeconómicos están basados en «microfundamentos», esto es, que los modelos no se limitan a postular las conclusiones a nivel macroeconómico, sino que estas se derivan del comportamiento de los individuos. En principio, esto es algo positivo. Por ejemplo, el comportamiento del ahorro agregado sería en realidad un problema de optimización en el que un consumidor representativo maximizaría su consumo ajustándose a las restricciones de su presupuesto vital (intertemporal)[77]. Los modelos keynesianos, sin embargo, se limitan a asumir una relación fija entre el ahorro y el ingreso agregado nacional.

No obstante lo dicho, estos modelos arrojan muy poca luz sobre las incógnitas macroeconómicas más habituales: ¿por qué existen auges y recesiones económicas? ¿Qué es lo que genera el desempleo? ¿Qué papel pueden desempeñar las políticas monetarias y fiscales a la hora de estabilizar la economía? En su afán por lograr que sus modelos resulten manejables, los economistas a menudo han pasado por alto muchos aspectos importantes del mundo real, en especial las imperfecciones y fricciones de los mercados de trabajo, capital, y bienes y servicios. Los altibajos de la economía siempre se han achacado a «movimientos bruscos inesperados» de la tecnología y las preferencias de los consumidores. Los desempleados no buscaban trabajos que no podían encontrar y, por tanto, representaban el balance óptimo entre trabajo y ocio. Como era de esperar, estos modelos han demostrado ser malos pronosticadores de las principales variables macroeconómicas, como la inflación y el crecimiento económico[78].

Mientras la economía siguiera funcionando de manera más o menos estable y el desempleo se mantuviese en niveles razonablemente bajos, estas limitaciones no resultaban en particular evidentes, pero los defectos salieron a la luz con gran estrépito y coste tras la crisis financiera de 2008-2009. Los modelos de última generación simplemente no estaban en condiciones de explicar la magnitud y la duración de la recesión que siguió a esta crisis, y como mínimo habrían necesitado incorporar las imperfecciones del mercado financiero de forma más realista. Por el contrario, y a pesar de su falta de microfundamentos, los modelos keynesianos tradicionales sí podían ofrecer razones que explicaban por qué algunas economías podían sufrir un gran y rápido aumento del desempleo, y en aquel momento dieron la impresión de ser más pertinentes que nunca. Sin embargo, los partidarios de los nuevos modelos se mostraron tremendamente reacios a abandonarlos, no porque tales modelos reflejasen mejor la realidad, sino porque se parecían más a lo que se suponía que los modelos tenían que ser. Su política de diseño de modelos acabó triunfando sobre el realismo de las conclusiones.

El enorme apego que muchos economistas sienten por determinas convenciones a la hora de diseñar modelos —⁠consumidores totalmente racionales, mercados perfectos, etc.⁠— con frecuencia les lleva a pasar por alto la existencia de evidentes conflictos en el mundo que les rodea. El experto en teoría de juegos Barry Nalebuff, de la Universidad de Yale, conoce las limitaciones del mundo real mucho mejor que la inmensa mayoría de sus colegas, pero lo cierto es que incluso él se ha metido en problemas alguna vez por este apego a determinadas convenciones. En una ocasión, Nalebuff y un amigo suyo, también economista, tuvieron que coger un taxi nocturno en Israel. Al comenzar la marcha, el taxista no bajó la bandera del taxímetro, pero les prometió que al final de la carrera les cobraría un precio menor de lo que hubiese señalado el propio taxímetro. Nalebuff y su colega no tenían razón alguna para confiar en la palabra del conductor, pero como eran teóricos del juego razonaron de la forma siguiente: un vez que llegasen a su destino, el taxista tendría muy poco poder de negociación, por lo que básicamente debería aceptar lo que sus pasajeros estuviesen dispuestos a pagarle. Por tanto, decidieron que la oferta era un buen trato y siguieron hablando de otros temas. Cuando llegaron al punto de destino, el taxista les pidió 2500 shéquels, pero Nalebuff se negó y le ofreció solo 2200. Mientras Nalebuff intentaba negociar, el furioso taxista bloqueó las puertas del coche, encerrando a sus dos pasajeros, condujo a toda velocidad hacia el lugar donde les había recogido, y cuando llegaron abrió las puertas, les echó del taxi de malos modos y se largó gritando: «¡A ver dónde les llevan ahora sus 2200 shéquels!»[79].

Al parecer, la teoría de juegos estándar pronosticó de forma bastante incorrecta el resultado de la transacción. Sin duda, un poco de inducción podría haber ayudado a Nalebuff y a su colega a reconocer desde el principio que la gente del mundo real no suele actuar como los autómatas racionales que pueblan los modelos teóricos.

En la actualidad es muy improbable que hubiesen cometido el mismo error, ya que el trabajo experimental se ha hecho mucho más común que entonces, y los especialistas en teoría de juegos prestan bastante más atención a los posibles errores de sus predicciones habituales. Veamos por ejemplo el «juego del ultimátum», en el que los cálculos son similares a los de la mala experiencia con el taxi. Supongamos que dos jugadores deben ponerse de acuerdo en cómo repartirse 100 dólares. Uno de los jugadores plantea al otro una oferta de tómalo o déjalo, oferta que el otro jugador puede aceptar o rechazar. Si la acepta, cada uno recibe lo acordado, y si la rechaza, ambos se quedan sin nada. Si ambos jugadores son «perfectamente racionales», el primer jugador tenderá a quedarse con casi la totalidad de los 100 dólares y ofrecer al otro una parte muy pequeña (puede que incluso 1 dólar), y ese otro aceptará la oferta, ya que incluso una cantidad pequeña es mejor que nada. La realidad, por supuesto, es que la mayoría de la gente tiende a jugar de manera muy diferente, pues la mayor parte de las ofertas del primero al segundo jugador se mueven normalmente en una horquilla de 30-50 dólares, y cualquier cantidad menor es rechazada por el segundo. En este juego concreto, la teoría de juegos estándar tiene muy poca capacidad predictiva, y por esta misma razón los economistas han optado por empezar a utilizar otros tipos de modelos diferentes. Los trabajos más frecuentes sobre la economía del comportamiento están ya incorporando algunas consideraciones de justicia y equidad, por lo que los modelos son cada vez más aplicables a entornos del mundo real que se asemejan al juego del ultimátum.

Los experimentos de laboratorio se llevan a cabo con sujetos humanos, generalmente estudiantes universitarios, y en psicología son muy comunes desde hace mucho tiempo. Gracias a estas investigaciones, los economistas están aprendiendo cada vez más sobre aquello que impulsa el comportamiento humano y que no es el propio interés material, como el altruismo, la reciprocidad y la confianza. En este sentido, se están empezando a descartar o refinar los modelos de competencia y mercados cuyos resultados se ven normalmente desacreditados por estos experimentos. Sin embargo, muchos economistas aún se muestran escépticos sobre el valor real de los experimentos debido al entorno artificial en el que se desarrollan. Además, argumentan, el riesgo monetario asumido por los sujetos sometidos a los experimentos suele ser bastante pequeño, y puede que los estudiantes universitarios no sean una muestra representativa de la totalidad de la población.

Un tipo de experimento utilizado por los economistas desde hace pocos años —⁠el experimento de campo⁠— es, en principio, inmune a estas críticas. Para su realización, los economistas, que trabajan en colaboración con organizaciones locales, suelen clasificar aleatoriamente individuos o comunidades en grupos de «tratamiento» y «control», con el fin de observar si los resultados en la vida real difieren de los pronosticados por el modelo concreto que motiva el tratamiento. Uno de los primeros experimentos de este tipo se llevó a cabo en 1997, durante la puesta en marcha del programa mexicano de lucha contra la pobreza que mencioné en la introducción. El programa —⁠originalmente llamado «Progresa», posteriormente «Oportunidades», y por último «Prospera»⁠— fue el precursor de los múltiples y muy populares programas actuales de concesión de subvenciones condicionadas en dinero efectivo, que proporcionan a las familias pobres unos ingresos solo mientras mantengan a sus hijos en las escuelas y se sometan periódicamente a reconocimientos médicos. En palabras del economista Santiago Levy, uno de los artífices del diseño y la implementación del programa mexicano: «El objetivo era servirse de algunos principios económicos muy sencillos para conseguir mejores resultados»[80]. Las subvenciones directas en efectivo ofrecerían un alivio de la pobreza más eficaz que los subsidios alimentarios por entonces en vigor, y se esperaba que el elemento condicional de las subvenciones garantizase una mejora en la educación y en la salud de los niños.

Aunque el programa aspiraba a cubrir todo el país, su implantación iba a ser gradual, en diversas fases, y precisamente por eso a Levy se le ocurrió la idea de que con cada fase se podría llevar a cabo un test en tiempo real y sobre el terreno para evaluar la efectividad del programa. Mediante una cuidadosa selección aleatoria de las comunidades participantes en las primeras fases del programa, se podrían crear grupos separados de tratamiento y control, y la diferencia de resultados entre los dos grupos podría atribuirse al efecto de «Progresa». Pues bien, las evaluaciones subsiguientes revelaron que el programa había logrado reducir en un 10 por ciento el número de personas situadas por debajo del umbral de pobreza; había incrementado las tasas de escolarización de estudiantes masculinos y femeninos de secundaria un 8 por ciento y un 14 por ciento, respectivamente; y había reducido la incidencia de las enfermedades en niños pequeños en un 12 por ciento[81]. Estos buenos resultados dieron validez al pensamiento económico subyacente en el programa, e impulsaron a gobiernos de otros países, desde Brasil a Filipinas, a implantar programas similares basados en las transferencias condicionadas de dinero efectivo.

Desde el éxito del experimento de «Progresa», los experimentos de campo aleatorios han causado furor, y una gran variedad de políticas sociales han comenzado a ser evaluadas mediante técnicas muy similares. Estas técnicas van desde la distribución gratuita de mosquiteras tratadas con insecticida en Kenia al reparto de formularios a padres de Pakistán para que informen del funcionamiento de los colegios de sus hijos con respecto a otros colegios de la zona. Cada uno de estos experimentos es básicamente un test del modelo económico subyacente: en Kenia, un modelo sobre el efecto disuasorio de los precios en el uso de mosquiteras; y en Pakistán, un modelo sobre el papel que unos padres mejor informados pueden desempeñar en la mejora del rendimiento escolar. Estos experimentos han demostrado el gran impacto que pueden llegar a tener las soluciones imaginativas cuando se identifican correctamente las restricciones principales.

Por ejemplo, Ted Miguel y Michael Kremer revelaron en un estudio que un tratamiento relativamente barato de desparasitación de los niños en edad escolar producía una significativa mejora en la tasa de asistencia a las escuelas, y, en última instancia, un aumento de los salarios por el incremento del nivel educativo[82]. Por su parte, Esther Duflo, Rema Hanna y Stephen Ryan observaron que la instalación de cámaras en las aulas de los colegios de ciertas zonas rurales de India, con el fin de registrar en vídeo la presencia de los profesores, redujo el absentismo laboral de los mismos en un 21 por ciento[83]. Hay que señalar igualmente que también se han encontrado importantes resultados negativos. Algunos experimentos de campo realizados hasta la fecha han demostrado que la microfinanciación —⁠la concesión de pequeños créditos, normalmente a mujeres o grupos de mujeres⁠— no resulta particularmente efectiva a la hora de reducir la pobreza[84], lo que arroja un jarro de agua fría sobre los modelos que sugieren que la falta de acceso a la financiación es una de las principales limitaciones a las que se enfrentan los hogares.

El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), y las universidades de Yale y de Berkeley disponen de importantes departamentos dedicados al desarrollo de experimentos de campo que evalúan las políticas económicas y ponen a prueba los modelos. La limitación más obvia de los experimentos de campo es que su relación con muchas de las cuestiones centrales de la economía es bastante difusa. Resulta difícil imaginar cuál tendría que ser el tamaño de la muestra para poner a prueba cuestiones macroeconómicas, como el papel de las políticas fiscales o de los tipos de cambio. Y, como de costumbre, es preciso interpretar los resultados experimentales con mucho cuidado, ya que un resultado obtenido en un entorno puede no ser aplicable en otros, lo que constituye el típico problema de validez externa.

En ocasiones, los economistas intentan confirmar si las conclusiones obtenidas con sus modelos son correctas utilizando los denominados «experimentos naturales», que se basan en una aleatoriedad generada no por el investigador, sino por circunstancias que en sí mismas no tienen nada que ver con el estudio. Uno de los primeros casos de esta clase de experimento aplicado a la economía fue el trabajo del economista del MIT Joshua Angrist sobre el efecto del servicio militar en la subsiguiente capacidad de los reclutas para ganar dinero en el mercado laboral. Con el fin de evitar el posible sesgo debido a que aquellos que optan voluntariamente por alistarse en el ejército puedan ser intrínsecamente distintos a aquellos que no lo hacen, Angrist se sirvió del sistema de sorteo de reclutamiento aleatorio utilizado durante la guerra de Vietnam. El resultado fue que los hombres que habían servido en el ejército a comienzos de la década de los setenta habían acabado ganando aproximadamente un 15 por ciento menos una década después que los que nunca lo habían hecho[85].

Los economistas Donald Davis y David Weinstein, de la Universidad de Columbia, se basaron en el bombardeo estadounidense de las ciudades japonesas durante la segunda guerra mundial para poner a prueba dos modelos de crecimiento urbano. Uno de ellos era sobre economías de escala (esto es, el descenso progresivo de los costes de producción a medida que se incrementaba la densidad urbana) y el otro sobre ventajas geográficas (como el acceso a un puerto marítimo natural). A pesar de que, obviamente, el bombardeo no había sido aleatorio, sí ofrecía una manera natural de comprobar si aquellas ciudades que habían sido destruidas casi por completo se mantendrían deprimidas o por el contrario lograrían recuperar su situación original. El modelo basado en economías de escala sugería que las ciudades no se recuperarían, ya que su tamaño se había reducido drásticamente, mientras que el modelo basado en ventajas geográficas predecía lo contrario. Davis y Weinstein encontraron que la mayoría de las ciudades japonesas lograron recobrar el tamaño que tenían antes de la guerra en poco más de quince años, lo que desde luego apoyaba la tesis del segundo modelo[86].

Los economistas suelen servirse de una amplia gama de estrategias para verificar si las conclusiones inmediatas de los diferentes modelos se ven refrendadas en el mundo real, desde las informales y anecdóticas hasta las más sofisticadas y cuantitativas. En general, los métodos experimentales son los que ofrecen los test más fiables, siempre que puedan desarrollarse en entornos que se parezcan lo suficiente a la aplicación en cuestión. Sin embargo, existen numerosas cuestiones de política económica que o bien no se prestan a la experimentación o bien requieren respuestas inmediatas, por lo que no pueden permitirse el lujo de llevar a cabo experimentos de campo que consumen un tiempo considerable. En estos casos, la única alternativa posible es combinar la observación atenta con el sentido común.

Verificación de conclusiones incidentales

Una de las principales ventajas de trabajar con modelos es que ofrecen un amplio espectro de conclusiones que van más allá de la observación inicial o el problema que los motivó. Estas conclusiones adicionales proporcionan una valiosa información para navegar entre los modelos, pues permiten a los economistas saltar fácilmente de un modo de análisis inductivo a otro deductivo, y viceversa, lo que resulta de gran ayuda para seleccionar el más adecuado en cada caso.

A mediados de la década de los noventa, investigué una evidencia empírica que hasta el momento había recibido poca atención por parte de los economistas, a saber, el hecho de que los países más abiertos al comercio internacional tenían sectores públicos más grandes. Este hecho había sido descubierto por el científico político de Yale David Cameron, que lo había observado en un pequeño grupo de países miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE)[87], y mi propia investigación acabó demostrando que esta característica se extendía a prácticamente todos los países del mundo (al menos, a todos los que disponían de las estadísticas adecuadas). La pregunta era por qué se producía este hecho. La hipótesis ofrecida por Cameron era que un gasto público elevado hacía las veces de «parachoques», es decir, que era una especie de seguro público y un estabilizador para aquellas economías que de otro modo podrían ser víctimas de fuertes golpes procedentes del extranjero. La evidencia empírica sin duda encajaba con esta explicación.

Hasta aquí lo tocante a la inducción. Sin embargo, la misma hipótesis podía llevarse un paso más allá y preguntarse qué implicaciones adicionales podía tener para el mundo real, y ahí es donde entra la fase de deducción. Si la suposición de Cameron era cierta, entonces el tamaño del sector público, según los análisis realizados, sería más sensible a las fluctuaciones de la economía que a la exposición al comercio en sí mismo, idea que me permitió aventurar una nueva hipótesis más refinada que podía contrastarse con los datos. Y, efectivamente, cuando llevé a cabo el test empírico para comprobar los efectos de volatilidad generados por los términos en que se desarrollaba el comercio exterior (precio de exportaciones e importaciones en los mercados mundiales), los resultados fueron los esperados, y se llegó a la conclusión de que el modelo de compensación por riesgo era realmente prometedor[88].

Por otro lado, mis colegas y yo también le dimos un uso más que considerable a este nuevo enfoque en nuestros trabajos sobre diagnósticos del crecimiento, en los que buscábamos de forma sistemática las implicaciones tangenciales de una hipótesis para luego comprobar si el mundo real las corroboraba. En primer lugar, si las perspectivas de una economía se veían restringidas por cuellos de botella en áreas determinadas, los precios relativos de los recursos asociados deberían ser comparativamente altos: la carencia de capital físico (esto es, maquinaria y equipamiento), por ejemplo, debería producir unas elevadas tasas de interés real; la falta de cualificación debería provocar un crecimiento de las recompensas a la alta cualificación en el mercado laboral; las restricciones en las infraestructuras deberían causar cortes de energía y congestiones en las carreteras; etc. En segundo lugar, los cambios en la disponibilidad de recursos escasos deberían producir una amplia respuesta en la actividad económica: el nivel de inversión en economías constreñidas por la falta de capital debería responder vigorosamente a un aumento del flujo de giros y de otros fondos procedentes del extranjero; y un aumento similar en economías de escasa rentabilidad estimularía el consumo en vez de la inversión.

En tercer lugar, las restricciones importantes deberían llevar a las empresas y a los hogares a realizar inversiones que les permitiesen eludir esas restricciones: si hay escasez de energía eléctrica, debería producirse un gran repunte en la demanda de generadores privados; si la regulación impuesta a grandes empresas resulta excesiva, las empresas deberían tomar medidas para mantener un tamaño reducido; y si la inestabilidad monetaria es galopante, deberíamos percibir un cambio en favor de las divisas extranjeras en las transacciones financieras o incluso cotidianas (por ejemplo, la famosa «dolarización»). Por último, las empresas en mejor situación deberían ser aquellas que dependen en menor medida de los recursos escasos. Como le gusta señalar a mi antiguo colega de Harvard Ricardo Hausmann, la razón por la que vemos muy pocos hipopótamos y muchos camellos en el desierto es que uno vive casi toda su vida cerca del agua y el otro no necesita casi agua para vivir[89]. Y la razón por la que únicamente pueden encontrarse empresas intensivas en capital humano altamente cualificado en una economía como la de Sudáfrica es que en este país la mano de obra poco cualificada es particularmente cara.

Validez externa, el retorno

En última instancia, la selección de modelos no es tan distinta de la validación externa de los experimentos de laboratorio o de campo: disponemos de una idea que funciona en un entorno concreto (el modelo), y deseamos averiguar si también funciona en otros entornos (el mundo real). La validez externa de los modelos depende de los entornos en los que se apliquen. Una vez que se renuncia a las pretensiones de universalidad y se acepta la contingencia de los modelos, es posible recuperar su relevancia empírica.

La validez externa no es una cuestión que pueda resolverse de manera científica —⁠aunque como hemos visto los métodos empíricos imaginativos son de gran ayuda⁠—, sino que depende de lo que básicamente es un razonamiento analógico. En palabras de Robert Sugden: «La brecha entre el mundo de los modelos y el mundo real debe salvarse mediante inferencias inductivas […] [y ello] depende de juicios subjetivos sobre “similitud”, “importancia” y “credibilidad”»[90]. Aunque podamos imaginar la representación de conceptos como «similitud» en términos formales o cuantitativos, esta formalización no resultará de mucha ayuda en la mayoría de los contextos, pues la utilidad de los modelos depende en buena medida de un inevitable elemento de artesanía.

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Modelos y teorías

Puede que te hayas percatado de que hasta ahora he intentado evitar en lo posible la palabra teoría. Aunque en ocasiones los términos modelo y teoría se emplean indistintamente, en especial por los economistas, lo mejor es diferenciarlos, ya que el segundo va acompañado de una aureola de ambición de la que el primero carece. De acuerdo con la definición general, una teoría es un conjunto de ideas o hipótesis planteadas para intentar explicar unos hechos o fenómenos determinados. En algunos casos, se supone que la teoría ha sido puesta a prueba y verificada, mientras que en otros es una mera conjetura. La teoría de la relatividad general y la teoría de cuerdas son dos buenos ejemplos de ello, procedentes del campo de las ciencias físicas: la teoría de Einstein se considera totalmente demostrada por los trabajos experimentales subsiguientes a su enunciación, mientras que la teoría de cuerdas, mucho más reciente y centrada en la unificación de todas las fuerzas y partículas físicas, por ahora cuenta con escaso apoyo de datos empíricos. Por su parte, la teoría de la evolución basada en la selección natural establecida por Darwin resulta imposible de verificar de manera directa y experimental, dado que dicha evolución suele llevar mucho más tiempo del que un solo investigador puede dedicarle en toda su vida, aunque existen abundantes pruebas a su favor.

Al igual que como ocurre en los casos de ciencias naturales citados, se presupone que toda teoría tiene validez general y universal, esto es, que por ejemplo la misma teoría de la evolución es válida tanto para el hemisferio norte como para el hemisferio sur, y puede que incluso para la vida extraterrestre. Los modelos económicos son diferentes, pues en el mejor de los casos se limitan a ofrecer explicaciones parciales, y no pretenden ser otra cosa que abstracciones diseñadas para esclarecer determinados mecanismos de interacción y líneas causales. Al ignorar deliberadamente el resto de las posibles causas, estos experimentos mentales pretenden aislar e identificar los efectos de un conjunto de factores muy restringido, por lo que nunca proporcionan realmente una explicación completa de los fenómenos del mundo real en los que pueden llegar a funcionar de forma simultánea un gran número de estos factores.

Para comprender la diferencia entre modelos y teorías, así como para establecer en qué puntos pueden solaparse los unos con las otras, antes es preciso diferenciar tres tipos de cuestiones.

En primer lugar, están las preguntas del tipo «qué»: ¿Qué efecto tiene A en X? Por ejemplo: ¿Qué efecto tiene la fijación de un salario mínimo en el empleo? ¿Qué efecto tiene el flujo de capitales en la tasa de crecimiento económico de un país? ¿Qué consecuencias tiene un incremento del gasto público de un gobierno sobre la inflación? Como ya hemos visto, los modelos económicos ofrecen respuestas a estas cuestiones, esclareciendo las posibles relaciones causa-efecto y describiendo la forma en la que estas relaciones dependen de entornos determinados. Ahora bien, es preciso tener en cuenta que las respuestas a estas cuestiones no equivalen a predicciones, incluso aunque exista una razonable seguridad de que se trabaja con el modelo adecuado. En el mundo real, hay muchos factores que pueden cambiar al mismo tiempo que el efecto que se analiza: por ejemplo, puede que en general la predicción de que un aumento del salario mínimo debilita el empleo sea correcta, pero este efecto puede verse alterado por un repunte en la demanda, que en última instancia acaba incrementando las nóminas de los empresarios. Este tipo de análisis es muy típico de la mayoría de los modelos económicos conocidos.

En segundo lugar, están las preguntas del tipo «por qué», que buscan la explicación a una serie de hechos o acontecimientos observados: ¿Por qué tuvo lugar la revolución industrial? ¿Por qué creció la desigualdad en Estados Unidos tras la década de los setenta? ¿Por qué sufrimos la crisis financiera global de 2008? En cada caso podemos concebir ciertas teorías —⁠y no solo económicas⁠— que intentan ofrecer una respuesta, pero se trata de teorías específicas, no universales, pues su objetivo es simplemente arrojar luz sobre determinados episodios históricos, y no describir las leyes y las tendencias generales del mundo real.

Aun así, la formulación de tales teorías plantea al analista ciertas dificultades. Un modelo económico examina con detalle las consecuencias de un factor determinado y responde con lo que el estadístico Andrew Gelman denomina una cuestión de «causalidad avanzada». Sin embargo, la explicación de un hecho ya consumado requiere el escrutinio de todas las posibles causas, o por ponerlo nuevamente en terminología de Gelman, se trata de una cuestión de «inferencia causal invertida», lo que requiere la búsqueda de modelos concretos, o de una combinación de ellos, que expliquen los hechos investigados. Este proceso implica una selección y un análisis como los desarrollados en el capítulo anterior, y tal y como veremos más adelante los modelos específicos son una parte esencial de la construcción de tales teorías[91].

Por último, están las grandes preguntas intemporales de la economía y las ciencias sociales: ¿Qué es lo que determina la distribución de los ingresos en una sociedad? ¿Es el capitalismo un sistema económico estable o inestable? ¿Cuáles son las fuentes de la cooperación y la confianza social, y por qué varían de una sociedad a otra? Estas cuestiones son la base de las grandes teorías, y una respuesta adecuada explicaría el pasado y proporcionaría una guía para el futuro. En este sentido, estas grandes teorías serían el equivalente en ciencias sociales de las leyes físicas de la naturaleza, y la economía contemporánea es a menudo criticada por no abordar estas grandes cuestiones. ¿Dónde está el Karl Marx o el Adam Smith de nuestro tiempo? ¿Acaso obtendría siquiera una plaza de profesor en una universidad medianamente prestigiosa? Todas estas son críticas aceptables, aunque tal vez se podría replicar que la formulación de teorías universales resulta imposible en el ámbito de las ciencias sociales, y que a lo máximo a lo que se puede aspirar es a ofrecer una serie de explicaciones contingentes.

Es cierto que las ciencias económicas tienen sus supuestas teorías generales, modelos concretos que proclaman ambiciosamente su poder para explicar el funcionamiento de las sociedades de libre mercado. Estas teorías generales, como veremos, pueden ser una fuente de luz muy importante. Sin embargo, en mi opinión, las teorías generales económicas no son más que armazones que estructuran los imponderables obtenidos de la experiencia: una forma de organizar los pensamientos en lugar de marcos explicativos reales. Además, por sí mismas tienen escaso impacto en el mundo real y necesitan combinarse con un considerable análisis contextual antes de llegar a resultar útiles.

Por tanto, nos centraremos en las teorías del tipo intermedio, diseñadas para explicar acontecimientos económicos concretos, y en particular en el segundo ejemplo: ¿Por qué ha crecido tanto la desigualdad en Estados Unidos desde la década de los setenta? Seguidamente evaluaremos las contribuciones relativas de diferentes modelos con el fin de demostrar que, pese a que no ofrecen una teoría concluyente y aceptada a nivel global, estos procesos sí generan conocimientos útiles.

La teoría del valor y su distribución

Tal vez la cuestión más básica en el ámbito de la economía sea: ¿Qué es lo que crea el valor? Para un economista, esto se traduce en: ¿Cómo se forman los precios de los distintos bienes y servicios presentes en una economía de mercado? La «teoría del valor» en economía es esencialmente una teoría sobre la formación de los precios. Si esta cuestión ya no resulta fundamental —⁠ni siquiera interesante⁠— para el lector contemporáneo, ello se debe a que se ha visto desmitificada por investigaciones teóricas que han logrado penetrar en la densa niebla de confusión que la rodeaba.

Economistas clásicos como Adam Smith, David Ricardo y Karl Marx sostenían que los costes de producción determinan el valor: si algo es más costoso de producir, es lógico que su precio deba ser mayor. Por su parte, los costes de producción se asociaban a los salarios de los trabajadores, bien de forma directa por la actividad en cuestión, bien de forma indirecta por la mano de obra encargada de construir la maquinaria empleada en tal actividad. Esta teoría recibió el nombre de «teoría del valor-trabajo», con el fin de diferenciarla de otras teorías similares ya existentes, como la de los fisiócratas franceses, que consideraban la tierra como la principal fuente de valor.

No obstante, una cosa es afirmar que el trabajo crea valor y otra explicar el nivel salarial. Los economistas clásicos tendían a ofrecer una visión bastante sombría sobre los salarios, pues asumían que estos rondarían siempre el nivel de subsistencia, esto es, lo mínimo imprescindible para alimentar, vestir y alojar a una familia. Según estos economistas, si los salarios se elevasen considerablemente por encima de este nivel, el resultado sería un incremento de la población —⁠debido a una mayor supervivencia de los niños⁠— y, por tanto, de la fuerza laboral, con la consecuencia de que los salarios volverían a caer hasta su nivel «natural». Por tanto, los principales beneficiarios de los avances económicos y del progreso tecnológico serían los terratenientes, cuyo rendimiento era infinito. Esta clase de pensamiento, asociado especialmente a Thomas Malthus, fue exactamente el que impulsó al ensayista del siglo XIX Thomas Carlyle a denominar irónicamente a la economía como «la ciencia funesta».

Marx, cuya influencia se extendió hasta bien entrado el siglo XX, también se sumó a la teoría del valor-trabajo, y también él creía que los salarios se mantenían al nivel de subsistencia. Sin embargo, en su versión de la teoría los culpables de este bajo nivel salarial eran los capitalistas, que explotaban a los trabajadores y lograban mantener la disciplina mediante el «ejército de reserva de desempleados». Según Marx, los capitalistas expropiaban el excedente de valor fruto de los esfuerzos de los trabajadores, pero esta no era más que una victoria pírrica, ya que la competencia entre capitalistas acabaría reduciendo los beneficios y provocaría una crisis del sistema.

Al otorgar la responsabilidad de la formación de los precios únicamente a la parte productora, la teoría del valor-trabajo tenía poco que decir sobre los consumidores. ¿Acaso la parte de la demanda no desempeñaba ningún papel? ¿No deberían los precios responder también a las preferencias de los consumidores y a los cambios en las mismas? El enfoque clásico se centraba exclusivamente en el largo plazo y hacía poco caso a las fluctuaciones a corto plazo y a la formación de precios relativos.

La síntesis completa de las aportaciones de la oferta y la demanda a la determinación de los precios llegó con la revolución «marginalista» de finales del siglo XIX. Los economistas marginalistas como William Stanley Jevons, Léon Walras, Eugen von Böhm-Bawerk, Alfred Marshall, Knut Wicksell y John Bates Clark dieron un paso atrás en el ámbito de análisis: de las cifras observables como los salarios y las rentas pasaron a teóricas abstracciones matemáticas no observables, como la «utilidad del consumidor» y las «funciones de producción». Por otro lado, también generalizaron el enfoque clásico al permitir el intercambio entre los diferentes factores de producción, como el trabajo y el capital, de tal forma que podían analizar fácilmente de qué manera las empresas sustituían su mano de obra por máquinas a medida que iban cambiando los precios de los salarios y las nuevas tecnologías. El uso de relaciones matemáticas explícitas les permitía describir la fijación de precios, costes y cantidades en diferentes mercados como el resultado simultáneo de (y la relación entre) las preferencias de los consumidores, por un lado, y el estado de la tecnología de producción, por otro.

Los marginalistas establecieron uno de los principios fundamentales de la moderna teoría del valor, a saber, que los precios se determinan por el margen. Lo que determina el precio del petróleo, por ejemplo, no es el coste de producción o la valoración del consumidor en promedio, sino el coste y la valoración de la última unidad de petróleo vendida. En un mercado en equilibrio, el coste de producción y la valoración del consumidor de esa última unidad (la unidad marginal) son exactamente iguales entre sí y al precio de mercado, pues de no ser así no existiría equilibrio y se producirían ajustes de los factores para volver al punto de equilibrio. Cuando el precio de mercado excede la valoración de los consumidores de la última unidad, dichos consumidores reducen sus compras, y cuando está por debajo, los consumidores compran más. De manera similar, cuando el precio de mercado es mayor que el precio de producción de la última unidad, las empresas aumentan la producción, mientras que si es menor la producción se reduce.

Los marginalistas descubrieron que las curvas de oferta y de demanda representan ni más ni menos que los costes marginales y las valoraciones marginales de los productores y los consumidores, respectivamente, y que el precio de mercado se ubica en el punto exacto en el que ambas curvas se cruzan. La respuesta a la cuestión de si el valor viene determinado por los costes de producción o por los beneficios del consumidor es que en realidad está determinado por ambos factores a la vez… en el margen.

El enfoque de los marginalistas a la hora de fijar los precios es igualmente aplicable a los costes de producción. Las ganancias del trabajo (los salarios) vienen determinadas por la productividad marginal del propio trabajo, y las ganancias de los capitalistas (las rentas) vienen determinadas por el producto marginal del capital, es decir, por lo que la última unidad de trabajo y capital aportan respectivamente a la producción total de la empresa. Ahora, supongamos que esta producción tiene un rendimiento constante, esto es, que la duplicación del capital y el trabajo tiene como resultado la duplicación de la producción. Bajo este supuesto, las matemáticas garantizan que si al trabajo, al capital y al resto de los factores se les paga según su productividad marginal, el resultado será la correcta asignación de los ingresos generados por la producción entre todos los factores que contribuyen a su generación. En otras palabras, que además de una teoría del valor tenemos una teoría de la distribución que determina quién recibe qué.

Esta teoría nos informa acerca de la distribución de los beneficios a nivel nacional entre trabajo y capital, y si además profundizamos entre los diferentes tipos de trabajo también podemos conocer la distribución de ingresos entre trabajadores de distinto nivel de cualificación, como personas con estudios básicos, medios o superiores. Esto es lo que se llama «distribución funcional de ingresos», que si se combina con información sobre el tipo y el volumen de capital en posesión de las personas nos permite además conocer la distribución de ingresos entre individuos y familias, es decir, la distribución personal de ingresos.

¿Son útiles estas teorías? A primera vista, la construcción neoclásica parece ofrecer respuestas sólidas a dos de las cuestiones fundamentales de la economía: ¿Qué es lo que crea el valor, y qué determina su distribución? Estas teorías han resultado ser muy esclarecedoras, pues por ejemplo ahora comprendemos mejor de qué forma la producción, el consumo y los precios forman un sistema conjunto, y también disponemos de una descripción plausible de la distribución funcional de los ingresos. Sin embargo, tales teorías están basadas en conceptos —⁠utilidad marginal, coste marginal, producción marginal⁠— que no pueden ser observados, y, por tanto, requieren supuestos adicionales y una estructura considerablemente mayor para ser operativos, en el sentido de ofrecer mediciones y explicaciones. Además, en realidad, están lejos de ser universales, pues investigaciones posteriores han demostrado que, incluso dentro de su propia lógica, estas teorías dependen de circunstancias especiales.

Ya hemos visto cómo el marco oferta-demanda en el que se basa la teoría del valor está sujeto a importantes limitaciones: puede que no existan las condiciones que propicien la competencia perfecta y el mercado puede verse monopolizado por un pequeño número de productores; los consumidores pueden comportarse de forma muy poco racional; la producción puede tener economías de escala y los costes marginales pueden reducirse en función del volumen de producción, lo que impediría la existencia de costes marginales crecientes necesarios a su vez para la existencia de una curva ascendente de oferta. Y, en cualquier caso, ¿de dónde proceden los conceptos como «función de producción» y «utilidad»? Está claro que las distintas empresas no cuentan siempre con la misma capacidad para acceder, adoptar y emplear la tecnología disponible. Por otro lado, las preferencias de los consumidores no son fijas, ni mucho menos, sino que dependen en buena medida de los acontecimientos en el mundo económico y social. Por tanto, la apertura de estas cajas negras acabó generando nuevos retos teóricos que actualmente continúan sin estar totalmente resueltos.

La teoría neoclásica de distribución tiene sus propios problemas, entre otros la noción de un «capital» coherente y mensurable que ejerce como factor unificado, coherente y mensurable de cohesión de la producción y que ha sido la fuente de no poca controversia en el seno de la profesión. No obstante, si dejamos a un lado un tema tan espinoso y nos centramos únicamente en el salario, ¿puede decirse que la teoría de la productividad marginal es apta para estudiar el comportamiento de la compensación laboral de retribuciones salariales?

La respuesta, en última instancia, es que todo depende de la cuestión concreta y del entorno exacto que se examina. Si nos fijamos en distintos países, vemos que entre el 80 y el 90 por ciento de las diferencias existentes entre sus niveles salariales pueden ser explicadas por las variaciones existentes entre los niveles de productividad laboral de cada uno de ellos. No podemos observar la productividad marginal de manera directa; todo cuanto podemos hacer es medir la productividad laboral media (producto interior bruto dividido entre número de empleados). Sin embargo, mientras la relación entre lo promedio y lo marginal no varíe mucho de una nación a otra, la fuerte asociación existente en muchos de estos países entre salarios y productividad laboral media puede interpretarse como un cierto apoyo a esta teoría. Y esto tiene su importancia, pues por ejemplo nos permite concluir que si los salarios de Bangladesh o de Etiopía apenas constituyen una pequeña fracción de los salarios de Estados Unidos, ello se debe a la paupérrima productividad de los dos primeros frente al último, y no a la explotación laboral o a instituciones coercitivas. Es posible que estas instituciones tengan su influencia, pero su responsabilidad directa sobre la diferencia entre países de la distribución de los ingresos entre trabajo y capital parece ser bastante pequeña[92].

No obstante lo dicho, echemos un vistazo a lo ocurrido en Estados Unidos desde el año 2000. La retribución media creció aproximadamente un 1 por ciento anual entre 2000 y 2011, pasando de 32 a 35 dólares la hora (en dólares de 2011), y en ese mismo periodo la productividad laboral creció un 1,9 por ciento anual, una tasa que casi duplica la del crecimiento de los salarios. Parte de esta diferencia es debida al hecho de que los precios de los productos consumidos por los trabajadores estadounidenses crecieron más rápidamente que los precios de los productos producidos por ellos mismos, por lo que su poder de consumo se incrementó a un ritmo más lento que su productividad, algo que puede acomodarse en la teoría estándar sin mucha dificultad. Sin embargo, el efecto de precios relativos tan solo explica una cuarta parte de esta diferencia, por lo que las otras tres cuartas partes siguen siendo un misterio[93].

Si nos ciñéramos estrictamente a los límites establecidos por la teoría de la distribución neoclásica, deberíamos decir que la contribución marginal del trabajo a la producción cayó bruscamente durante este periodo. Un posible culpable de ello pudo ser el creciente uso de maquinaria y otras formas de capital, así como el desplazamiento de la mano de obra por las nuevas tecnologías, y, de hecho, muchos economistas argumentan esto mismo en su interpretación del escaso crecimiento salarial durante la última década. Sin embargo, puede que las causas se encuentren en cambios externos al ámbito de la teoría neoclásica: negociaciones, normas laborales y ciertas políticas económicas, como salarios mínimos y similares. El problema es que resulta difícil dilucidar la pertinencia de estas explicaciones alternativas porque la teoría neoclásica se basa en la representación matemática de la tecnología subyacente (la «función de producción») y sus cambios, que no son directamente observables. En última instancia, una teoría que es tan difícil de utilizar no puede resultar muy útil.

Existe una gran variedad de teorías de la distribución alternativas. Algunas de ellas enfatizan la negociación explícita entre empresarios y empleados, en donde el poder de los sindicatos y las normas de negociación colectiva pueden llevar a acordar el reparto de los beneficios empresariales entre ambas partes; y los niveles salariales de los asalariados de alto nivel, como los directivos, también parecen depender en gran medida de las negociaciones[94]. Otros modelos destacan el papel de las normas en las diferencias existentes entre, pongamos por caso, las retribuciones de un consejero delegado y de un trabajador de baja cualificación; y en esta línea, la mayoría de los economistas reconocen que los trabajadores de Estados Unidos y Europa se beneficiaron considerablemente de las mejoras conseguidas en materia de igualdad social durante las décadas de los cincuenta y los sesenta. Y otros modelos diferentes sugieren que la maximización de los beneficios incentiva a determinadas empresas a pagar un salario mayor que la media del mercado, sin por ello salir del marco de productividad marginal propiamente dicho; por ejemplo, los llamados salarios «de eficiencia» por encima de la media del mercado pueden interesar a los empresarios para motivar a sus trabajadores o para minimizar la rotación de personal (con el fin de reducir los costes de contratación y formación). Todo esto nos aleja de los modelos generalistas y nos lleva de vuelta a los modelos específicos que únicamente son pertinentes en entornos determinados.

En última instancia, las grandes teorías ofrecen menos de lo que prometen. Son enfoques superficiales que identifican las causas aproximadas, pero que necesitan el apoyo de una gran cantidad de detalles necesariamente específicos del contexto. Como ya he dicho, lo mejor es considerarlas un simple armazón.

La teoría de los ciclos económicos y del desempleo

Desde la tesis doctoral de Paul Samuelson, publicada en 1947 con el título Foundations of Economic Analysis, las ciencias económicas se han dividido en microeconomía y macroeconomía. El ámbito de la microeconomía es el de la teoría de precios, las ideas desarrolladas en la sección anterior, mientras que la macroeconomía se ocupa del comportamiento de los agregados económicos, especialmente de la inflación, la producción y el empleo. La macroeconomía se centra en las fluctuaciones al alza o a la baja de la actividad económica, lo que los economistas denominan «ciclos económicos», y también en este caso existe una gran abundancia de teorías. Cada nueva oleada de teorías sobre este tema ha permitido profundizar considerablemente en su ámbito de estudio, pero hay que reconocer que hasta el momento todos los intentos de desarrollar una gran teoría unificada que describa con exactitud los ciclos económicos no han tenido el éxito esperado.

Los economistas clásicos opinaban que no existía mucha diferencia entre el funcionamiento de los mercados particulares y el comportamiento de la economía en su conjunto. El desempleo, por ejemplo, podía entenderse como el resultado de fijar los salarios (el precio de mercado del trabajo) en un nivel incorrecto: si los salarios son demasiado altos, los empresarios contratan un número menor de empleados, de la misma forma que si el precio de las manzanas es demasiado alto el consumo de manzanas será escaso. Este escenario se ha dado en llamar «desempleo clásico». De manera similar, entendían que el nivel general de precios en la economía estaba determinado por el volumen de dinero y liquidez presente en el sistema, por lo que la inflación de precios sostenida no era sino el resultado de una excesiva presencia de dinero en circulación.

El enfoque de los economistas clásicos sobre los ciclos económicos estaba condicionado por el hecho de que entendían que la macroeconomía tenía la capacidad de, empleando el término de forma anacrónica, «autoestabilizarse»: el desempleo se acabaría eliminando a medida que la falta de empleados provocase una caída de los salarios; igualmente, un repunte de la inflación se solucionaría por sí solo, ya que la pérdida resultante de competitividad internacional produciría un déficit comercial financiado por el flujo externo de oro hacia el extranjero, lo que a su vez conduciría a una reducción correctora de la oferta interna de dinero. Estos mecanismos de ajuste, supuestamente automáticos, garantizaban que los ciclos económicos, la inflación y el desempleo se cuidarían a sí mismos. El patrón oro constituía la encarnación misma de esta ortodoxia económica y su uso fue casi indiscutible hasta bien entrado el siglo XX. Bajo las reglas del patrón oro, los países fijaban el valor de sus divisas en relación con el oro. Por ejemplo, en Estados Unidos, el precio del oro permaneció inalterable en 20,67 dólares la onza (aproximadamente 28,5 gramos) durante casi un siglo, desde 1834 hasta 1933[95]. Durante este tiempo, los gobiernos renunciaron a toda interferencia en el libre flujo del dinero a través de sus fronteras, dejando, en la práctica, su política monetaria en manos de un piloto automático económico. No existía el concepto de política fiscal o de estabilización que hoy conocemos, y dichos gobiernos podían (y debían) no hacer nada al respecto, salvo no interponerse en el desarrollo de los ajustes.

John Maynard Keynes tenía una opinión diferente. Revolucionario conservador, Keynes formuló doctrinas que apuntaban a salvar al capitalismo de lo que consideraba inestabilidades intrínsecas, argumentando que era perfectamente posible que una economía con elevado desempleo permaneciese en ese equilibrio durante un periodo de tiempo considerable; de hecho, pensaba que los mecanismos de ajuste clásicos tardarían demasiado en actuar (años, o incluso décadas) y que, por emplear su famosa frase, a largo plazo «todos estaremos muertos». Además, Keynes opinaba que el gobierno sí podía hacer muchas cosas, como intervenir incrementando el gasto fiscal en aquellos casos en los que la demanda privada fuese insuficiente para generar una tasa de empleo adecuada. Incluso llegó a decir que, si el incremento de los programas gubernamentales llevaba a que la gente se dedicase a excavar zanjas para luego volverlas a llenar, el resultado sería un mayor empleo y, por tanto, mayores ingresos a nivel nacional. La Gran Depresión de la década de los treinta otorgó gran relevancia a estas ideas, pues los gobiernos se vieron forzados a responder al catastrófico maleficio del desempleo, que en el caso concreto de Estados Unidos alcanzó casi a una cuarta parte de la fuerza laboral.

Keynes fue un escritor excepcionalmente agudo y brillante, pero nunca llegó a formular modelos explícitos, y en ocasiones su razonamiento era algo confuso, por lo que hasta el día de hoy los historiadores económicos han debatido sin pausa lo que el gran teórico quiso decir con esto o aquello. La tinta de su magnum opus (La teoría general del empleo, el interés y el dinero, publicada en 1936) apenas se había secado cuando ya empezaron a surgir modelos económicos que intentaban encapsular el marco teórico keynesiano. Entre ellos, el más famoso y posiblemente el que tuvo mayor impacto durante las décadas siguientes fue «Mr. Keynes y los “clásicos”», de John R. Hicks[96]. El modelo propuesto por Hicks fue el vehículo a través del que la gran obra de Keynes transformó por completo la macroeconomía clásica, incluso a pesar de que muchos, incluido el propio Keynes, se quejaron de que en el mejor de los casos era una representación parcial de la teoría general. De hecho, Keynes comentó explícitamente en diversas ocasiones que no estaba realmente interesado en elaborar un modelo concreto basado en su pensamiento, pues consideraba que era más importante comunicar algunas «ideas fundamentales comparativamente simples» que cristalizarlas en fórmulas concretas[97].

La posibilidad de la existencia de un desequilibrio entre ahorro e inversión en la economía es un elemento crucial en la macroeconomía keynesiana. Sin duda, ambos conceptos tienen que igualarse a posteriori, aunque solo sea por razones de identidad contable: todo cuanto se ahorre debe encontrar su camino hacia la inversión y toda inversión debe ser financiada mediante el ahorro (ignorando que se puede pedir prestado de o prestar a otros países). Sin embargo, Keynes insistió en la posibilidad de que el mecanismo de restauración de esta igualdad podía introducir un mayor desempleo en la economía. Supongamos, por concretar, que en un primer momento la cantidad que los hogares deciden ahorrar excede la inversión. Pues bien, Keynes pensaba que la inversión depende de factores psicológicos (del «espíritu animal») que tienen poco que ver con las variables económicas como los tipos de interés. Si el nivel de inversión se debe a otras consideraciones, es el ahorro el que debe adaptarse, pero, en tal caso, ¿cómo reducir el ahorro hasta alcanzar el nivel requerido por la igualdad entre inversión y ahorro?

La respuesta de los economistas clásicos sería insistir en el papel de los ajustes de precios, incluyendo el de los tipos de interés: un descenso en el nivel de precios o una caída de los tipos de interés incrementarían los incentivos de las familias para consumir, lo que acabaría por reducir sus ahorros. Keynes, por su parte, opinaba que tales cambios de precios serían demasiado lentos, especialmente si eran a la baja, y sugería en su lugar el desarrollo de ajustes en los niveles de producción agregada y en la tasa de empleo. Dado que el ahorro familiar depende de los ingresos conjuntos de todos sus miembros, una reducción de la producción (y, por tanto, de los ingresos y del empleo) provocaría a su vez una reducción de los ahorros, de modo que estos se equipararían con las inversiones. Además, en situaciones de depresión económica en las que el desempleo se dispara, es muy posible que la gente opte por acumular tal cantidad de ahorro que en la práctica el tipo de interés se vuelva insensible a los cambios de las circunstancias económicas, lo que constituye la «trampa de liquidez» keynesiana. En este escenario, el ajuste únicamente puede llegar a través de una caída suficientemente grande de la producción y el empleo, pues el alto nivel de ahorro resulta en última instancia contraproducente a nivel colectivo, y la consecuencia en última instancia es el estallido de una recesión.

En este modelo de cambios autónomos en la demanda agregada, el resultado finalmente son las fluctuaciones de ciclo económico. La causa fundamental del desempleo es la existencia de una demanda insuficiente, por lo que un incremento en la inversión privada o en el consumo solucionaría el problema. En ausencia de ambos, es el gobierno el que debe actuar, incrementando el gasto fiscal para compensar la escasez de demanda privada. Esta visión centrada en la demanda macroeconómica prevaleció hasta la década de los setenta; fue desarrollada en muy diversos modelos y dio origen a versiones informatizadas a gran escala que podían generar predicciones cuantitativas de los grandes agregados macroeconómicos, como por ejemplo los niveles de empleo y las tasas de uso de la capacidad productiva.

Pero entonces sucedieron dos cosas: la crisis del petróleo y Robert Lucas. La crisis del petróleo de 1973, provocada por el embargo aplicado por la Organización de Países Exportadores de Petróleo (OPEP), fomentó una nueva serie de circunstancias económicas que hasta el momento no habían aparecido en el radar de los economistas: estancamiento e inflación al mismo tiempo, o «estanflación». Los modelos centrados en la demanda no serían de mucha ayuda para enfrentarse a lo que aparentemente era una crisis de la oferta. Por supuesto, el modelo keynesiano podía ser modificado para ajustarlo al efecto producido por un incremento de los precios de producción, y se hicieron numerosos intentos en ese sentido. Sin embargo, Lucas, un economista de la Universidad de Chicago y futuro ganador del premio Nobel de Economía, ofreció unas ideas que revolucionaron de nuevo el campo de la macroeconomía y acabaron causando mucho daño al modelo keynesiano.

A finales de la década de los setenta, Lucas reintrodujo el pensamiento clásico en la macroeconomía, pero de una forma diferente. En colaboración con otros economistas (especialmente Tom Sargent, por entonces en la Universidad de Minnesota), Lucas argumentó que los modelos keynesianos tenían una visión demasiado mecánica del comportamiento de los individuos en la economía y de su manera de responder a las políticas del gobierno[98]. En palabras de John Cochrane, otro economista de Chicago, Lucas y Sargent volvieron a introducir a la gente en la macroeconomía[99]. En lugar de basarse en relaciones agregadas entre, pongamos por caso, consumo e ingresos, comenzaron a crear modelos sobre la forma de consumo, ahorro y trabajo de los individuos muy similares a los realizados tradicionalmente en microeconomía, pero extendiéndolos al ámbito del macrocomportamiento. Estos modelos se convirtieron en los «microfundamentos» de una teoría más amplia.

El cambio en la estrategia de creación de modelos tuvo un par de consecuencias importantes. La primera fue que las restricciones presupuestarias pasaron a tener mucha más relevancia, tanto para los individuos como para el gobierno; el consumo privado depende tanto de los ingresos presentes como de los futuros, y los déficits presentes de los gobiernos pueden suponer impuestos más elevados (o menor gasto público) en el futuro. Y la segunda fue que forzó a reconsiderar la manera en la que se crean las expectativas. Lucas y Sargent señalaron que si la gente se comportase de manera racional en la toma de sus decisiones de consumo, también debería ser racional a la hora de hacer sus predicciones sobre el futuro. Estas predicciones deberían ser coherentes con el modelo subyacente de la economía; de ahí la hipótesis de «expectativas racionales», que causó furor en la profesión. Las expectativas racionales se convirtieron rápidamente en la referencia de diseño de modelos sobre expectativas, modelos empleados por los economistas para analizar la reacción del sector privado ante cambios en las políticas gubernamentales, entre otras cuestiones.

Lucas, Sargent y sus partidarios argumentaron que los modelos de microfundamentos podían explicar las principales características de los ciclos económicos, así como generar un desempleo momentáneo sin necesidad de confiar en supuestos keynesianos como los indolentes ajustes de precios. Las expectativas racionales presuponían que las personas no cometían errores predecibles, pero tampoco descartaban errores ocasionales, si dichas personas contaban con información incompleta sobre los precios. Las «conmociones» en los gustos de los consumidores, las preferencias laborales o las condiciones tecnológicas —⁠esto es, en las curvas de oferta y de demanda⁠— podían generar fluctuaciones agregadas en la producción y el empleo. Otro aspecto importante de la nueva teoría era que reducía considerablemente la influencia de los gobiernos en la estabilización de la economía, llegando a afirmar que cualquier tipo de política estabilizadora tan solo produciría efectos perversos. El razonamiento era el siguiente: cuando la gente tenga conocimiento de la implantación en breve plazo de una política de estímulo económico mediante medidas de expansión monetaria y fiscal, se comportará de tal forma que anulará el objetivo de dichas políticas. Por ejemplo, una política monetaria muy activa incentivará a las empresas a elevar sus precios, provocando inflación sin ganancias en términos de producción y empleo. De este modo, los estímulos fiscales tan solo conducirían a recortes de gastos por parte del sector privado.

Lo que concedió la victoria final —al menos en el mundo académico⁠— al «nuevo enfoque clásico», tal y como se empezó a denominar, no fue su validez empírica; de hecho, la adaptación del modelo al mundo real fue muy discutida, al igual que el realismo de algunos de sus principales ingredientes. Sin embargo, poco después de la llegada de esta nueva teoría, a mediados de la década de los ochenta, la economía estadounidense entró en un periodo de fuerte crecimiento económico, pleno empleo y estabilidad de precios, de tal forma que la impresión general fue que el ciclo económico había sido superado por una era de «gran moderación». El resultado fue que la falta de realismo descriptivo y predictivo del enfoque neoclásico pareció no tener excesiva importancia, cuando menos desde el punto de vista puramente práctico.

El principal atractivo de la nueva teoría residía en el propio modelo: los microfundamentos, las matemáticas, las nuevas técnicas, los estrechos vínculos con la teoría de juegos, la econometría y otros campos económicos muy bien considerados hacían que la nueva macroeconomía pareciese estar años luz por delante de los modelos keynesianos. «Así es como se supone que deben ser los modelos macroeconómicos», tal era el reproche implícito o explícito que se dirigía a todo aquel que osase cuestionar la estrategia subyacente al modelo. Mientras tanto, el sistema de modelos keynesianos derivados de Hicks se veía abocado a una virtual extinción. Sin embargo, el keynesianismo no desapareció por completo, pues aquellos que seguían convencidos de que las políticas gubernamentales activas podían desempeñar un papel en la estabilización de la economía asumieron la tarea de desarrollar variantes de modelos de microfundamentos, llamados «nuevos modelos keynesianos», con el fin de mantener un mínimo de credibilidad en la disciplina.

La desconexión entre la nueva teoría clásica y la economía real acabó convirtiéndose en un enorme problema durante y tras la crisis financiera de 2008. ¿Cómo es que los economistas no fueron capaces de predecir la llegada de esta crisis? Tal cuestión se desarrollará en el próximo capítulo. Por ahora, baste con decir que su causa principal fue el fracaso del sistema financiero, pues tanto los modelos macroeconómicos keynesianos como los neoclásicos ignoraban totalmente este aspecto. Cuando la economía estadounidense comenzó a hundirse en una grave recesión y el desempleo se disparó, la aplicación de remedios apropiados era —⁠o debería haber sido⁠— potestad del ámbito de la macroeconomía. Sin embargo, la realidad fue que en el momento de la verdad los modelos macroeconómicos dominantes, descendientes del enfoque Lucas-Sargent, resultaron de muy poca ayuda. Pocos años antes, a comienzos de 2003, el propio Lucas había afirmado que «[el] problema central de la prevención de depresiones económicas ha sido resuelto a todos los efectos prácticos»[100]. Así pues, en los años previos al estallido de la crisis los economistas no dedicaron mucho tiempo a desarrollar métodos de lucha contra recesiones, sencillamente porque estaban convencidos de que era imposible que se produjesen.

Había una cosa en la que los modelos antiguos y los nuevos se mostraban de acuerdo: cuando la incertidumbre económica provoca un súbito incremento de la acumulación de dinero efectivo por parte de las familias y de las empresas, el banco central debe inyectar liquidez en el sistema emitiendo (mucho) más dinero, de modo que el incremento del volumen de dinero en circulación prevenga la deflación y, por tanto, una recesión aún más intensa. Muchos años antes, Milton Friedman había señalado que el mayor error de la Fed (Reserva Federal de Estados Unidos) a la hora de enfrentarse a la Gran Depresión fue no actuar de esta manera. Cuando en 2008-2009, el entonces presidente de la Fed Ben Bernanke, experto en la Gran Depresión, inyectó cientos de miles de millones de dólares de liquidez en la economía, el propio Lucas aplaudió con entusiasmo la medida[101], y el paquete inicial de estímulos fiscales implantado por la administración Obama en 2009 también recibió un apoyo generalizado (incluso por parte de Lucas), a pesar de considerarse una medida desesperada y de último recurso[102].

Dejando aparte estas medidas, una vez que el pánico financiero se fue apaciguando, los modelos neoclásicos sugirieron moderación y cautela, y poco más. Eso sí, las políticas de la Fed en materia de expansión cuantitativa —⁠esto es, monetaria⁠— tuvieron que ser retiradas con relativa rapidez, pues de otro modo pronto hubiesen provocado un aumento en la inflación. Los economistas versados en estos modelos advirtieron una y otra vez de los peligros de la inflación, y urgieron a la Fed a endurecer sus políticas, a pesar de que el desempleo seguía siendo elevado, la economía no acababa de despegar y —⁠curiosamente⁠— la inflación no acababa de aparecer. Pese a ello, siguieron argumentando en contra de unos estímulos fiscales continuados en el tiempo para incrementar la demanda y el desempleo agregados, ya que supuestamente tales medidas solo producirían una reducción en el consumo y en la inversión. El mantra era que la economía volvería por sí sola al buen camino. Cuando tal cosa se resistía a suceder, Lucas y otros economistas señalaron con dedo acusador a los obstáculos levantados por la administración demócrata: la floja recuperación se debía, decían[103], a la incertidumbre creada por la perspectiva de un incremento de impuestos y por otras intervenciones del gobierno; las empresas no invertían y los consumidores no gastaban porque se enfrentaban a un clima artificial de incertidumbre creado por un gobierno demasiado activista.

En opinión de muchos otros, la recesión no hacía sino reivindicar las ideas originales de Keynes. El economista y columnista de The New York Times Paul Krugman, por ejemplo, se mostró muy vehemente al afirmar que los estímulos fiscales habían sido insuficientes y que se habían retirado demasiado pronto, condenando a la economía a unos niveles de desempleo innecesariamente elevados y prolongados en el tiempo[104]. Por su parte, Brad DeLong y Larry Summers, de las universidades de Berkeley y Harvard, respectivamente, argumentaron que los temores sobre un incremento del déficit eran infundados, pues en realidad los estímulos fiscales acabarían pagándose a sí mismos al tiempo que contribuían a la recuperación de la economía[105]. No estamos hablando de personas cualesquiera; por el contrario, los tres eran y son economistas muy conocidos y de gran reputación: Krugman ganó el premio Nobel de Economía por su trabajo pionero sobre la introducción de competencias imperfectas en la teoría del comercio internacional, mientras que Summers fue secretario del Tesoro durante la segunda administración Clinton. El problema radicaba en que eran enemigos de los modelos neoclásicos que, en aquel momento, habían tomado el mando de la disciplina.

El principal motivo de discordia entre los keynesianos y los neoclásicos radicaba en si los problemas procedían de la parte de la demanda o de la parte de la oferta de la economía. En principio, los economistas debían ser capaces de discriminar entre ideas contrapuestas y escoger las más adecuadas, y los principios de selección de modelos, de los que hablamos en el capítulo anterior, parecen hechos a medida para ello. De manera muy razonable, los keynesianos señalaban que si el problema era la escasez de oferta deberían existir presiones inflacionistas, y desde luego no era el caso. El desempleo parecía afectar a todos los sectores de la economía y no estaba relacionado con las circunstancias específicas de una industria determinada, lo cual señalaba nuevamente al colapso generalizado de la demanda como culpable[106]. El bando contrario, por su parte, presentaba pruebas procedentes de artículos periodísticos, cambios en la fiscalidad y los desacuerdos predictivos provocados por la incertidumbre política, que parecían explicar al menos una parte del aumento del desempleo y del declive económico que se estaban prolongando en el tiempo y extendiéndose a todos los estados del país[107], aunque no está nada claro que durante los debates estas pruebas modificasen la opinión previa de nadie. Cuando la convicción en la relevancia de una teoría es muy fuerte, como en este caso, los análisis empíricos rara vez resuelven los desacuerdos, especialmente si dichos análisis se llevan a cabo en tiempo real.

¿Qué podemos concluir acerca de estas grandes teorías sobre los ciclos económicos? Pues que desde luego no han resultado inútiles. Por el contrario, tanto las teorías clásicas como las keynesianas y las neoclásicas han aportado contribuciones muy significativas. El enfoque keynesiano ha tenido poca relevancia desde la década de los setenta, pero actualmente muchas de sus propuestas continúan siendo válidas y útiles, y el enfoque neoclásico nos ha hecho ser más conscientes de la necesidad de comprender la forma en la que los individuos responden a las políticas de los gobiernos. Puede que estos enfoques hayan fracasado como grandes teorías universales e intemporales, pero como modelos específicos de entornos concretos han sido y siguen siendo en la actualidad inmensamente valiosos.

Teorías como explicación de acontecimientos concretos

Centrémonos ahora en el tipo intermedio de teoría económica mencionado al principio del capítulo. Con una amplitud de miras algo menos ambiciosa, su principal objetivo es descubrir las causas de un determinado conjunto de hechos, normalmente en un contexto histórico y geográfico específico, sin pretender ofrecer una explicación general para todos los acontecimientos de tipo similar.

El ejemplo concreto que consideraremos aquí tiene que ver con las teorías suscitadas por el crecimiento de la desigualdad en Estados Unidos y en otros países desarrollados desde finales de la década de los setenta, teorías que a pesar de tener una gran aceptación no son aplicables a otros entornos. Se trata de teorías sui generis que no intentan explicar el crecimiento de la desigualdad en dicho país durante la época dorada previa a la primera guerra mundial ni el declive de tal desigualdad en muchos países latinoamericanos desde la década de los noventa. El fuerte incremento de la desigualdad en Estados Unidos que comenzó a mediados de la década de los setenta está bien documentado. El coeficiente de Gini, una medida de desigualdad muy extendida en el ámbito estadístico que va de 0 (desigualdad inexistente) a 1 (desigualdad total, en la que toda la riqueza está en posesión de un solo individuo o familia), se elevó de 0,40 en 1973 hasta 0,48 en 2012, es decir, un incremento del 20 por ciento[108]. Por su parte, el 10 por ciento más rico incrementó su participación en los ingresos nacionales del 32 al 48 por ciento durante el mismo periodo[109]. ¿Cuáles fueron las causas de un cambio tan espectacular como este?

Uno de los factores de tal incremento fue el crecimiento de la «prima de cualificación», esto es, la diferencia entre las ganancias salariales de los trabajadores cualificados y de los no cualificados. Cuando los economistas comenzaron a percatarse de este crecimiento desde finales de la década de los ochenta, encontraron una explicación muy plausible: la globalización. Durante los años previos, la economía estadounidense se había ido abriendo al comercio internacional mucho más que hasta entonces. Otras economías avanzadas, como algunos países europeos y Japón, se habían puesto casi al nivel de Estados Unidos en productividad y estaban empezando a plantear una dura competencia, y además también estaban surgiendo numerosos nuevos exportadores en ascenso en Asia oriental —⁠Corea del Sur, Taiwán, China⁠—, donde los salarios eran apenas una pequeña fracción de los estadounidenses.

Desde los días de David Ricardo se han venido realizando innumerables estudios sobre el principio de ventaja comparativa, y la versión más extendida de la teoría, conocida como el modelo de «dotación de factores», desarrollado por Eli Heckscher y Bertil Ohlin a comienzos del siglo XX, ya había predicho con bastante exactitud la clase de cambios en los salarios relativos que se había de producir en Estados Unidos en la época que nos ocupa. Según esta teoría, el país exportaría productos intensivos en trabajo de alta cualificación e importaría productos intensivos en trabajo de baja cualificación, por lo que una mayor apertura al comercio internacional sería una muy buena noticia para los trabajadores cualificados, pues tendrían acceso a mercados más amplios, pero una muy mala para los no cualificados, que tendrían que enfrentarse a una mayor competencia. Tal y como dijo el economista de la UCLA Edward Leamer a comienzos de la década de los noventa: «Nuestros trabajadores poco cualificados tienen ahora que enfrentarse a un mar global compuesto por otros trabajadores de cualificación igual de baja pero con salarios más reducidos»[110]. Por tanto, la diferencia salarial entre ambos tipos de trabajadores estaba abocada a incrementarse. De hecho, la teoría planteaba una conclusión aún más dura: los trabajadores no cualificados saldrían perdiendo no solo en términos relativos, sino también en términos absolutos; la mayor apertura internacional acabaría reduciendo su nivel de vida[111].

Es posible que el debate hubiese terminado en este punto si no fuera porque algunos economistas descubrieron otros hechos que resultaban incompatibles con el modelo de dotación de factores. Por un lado, la prima de cualificación también se estaba incrementando en los países asiáticos y latinoamericanos que comerciaban con Estados Unidos, lo cual suponía un problema para el modelo porque este había pronosticado precisamente lo contrario, es decir, que los trabajadores poco cualificados de los países exportadores de productos de baja cualificación se beneficiarían de esa exportación en forma de salarios más altos. Y por otro, en Estados Unidos, algunas industrias también desafiaban las predicciones del modelo: las empresas estaban empezando a sustituir su mano de obra cualificada por otra no cualificada —⁠aumentando los estándares de lo que se consideraba alta cualificación⁠— cuando hubiesen debido estar haciendo justo lo contrario si el comercio internacional había abaratado el coste del trabajo poco cualificado en el exterior[112]. Todo ello es un buen ejemplo de cómo los economistas pueden servirse de las consecuencias accidentales de un modelo para verificar, o en este caso para refutar, una explicación específica.

Estos conflictivos hallazgos no descartaban necesariamente el hecho de que la globalización incentivase la desigualdad, sino que sugerían que, si efectivamente esta era la verdadera causa, su forma de funcionar era distinta de la propuesta por el modelo de dotación de factores. Muy pronto surgió otro modelo alternativo basado en la globalización que se centraba en la inversión exterior y en la deslocalización. Las operaciones industriales dependen de la producción de muchos componentes distintos. Supongamos, razonablemente, que las partes más intensivas en cualificación se manufacturan en Estados Unidos, mientras que las partes menos intensivas se fabrican en un país en vías de desarrollo, como por ejemplo México. Pues bien, a medida que la globalización va facilitando la deslocalización al reducir los costes arancelarios, de transporte y de comunicación, las empresas del primer país comenzarán a trasladar parte de su producción al segundo. Es de esperar que los componentes deslocalizados se encuentren entre los menos intensivos en trabajo cualificado desde el punto de vista de las empresas estadounidenses, pero es muy posible que desde el punto de vista mexicano esos mismos componentes se encuentren entre los más intensivos en trabajo cualificado. El resultado es que, de forma algo paradójica, las industrias de Estados Unidos y México experimentan un incremento de su nivel de cualificación: la demanda relativa de mano de obra cualificada aumenta en ambos países, al igual que su prima de cualificación. Rob Feenstra y Gordon Hanson fueron los primeros en plantear esta hipótesis y también en demostrar su exactitud al mostrar que las evidencias empíricas recabadas en las maquiladoras mexicanas (plantas de manufactura que operan en las áreas de libre comercio del país) respaldaban el modelo[113].

La principal alternativa a la tesis de la globalización era el cambio tecnológico, pues en la época en cuestión se produjeron rápidos avances en los ámbitos de la información, las tecnologías de la comunicación y la informática. Normalmente, se espera que los grandes progresos tecnológicos que incrementan la productividad laboral acaben mejorando el nivel de vida de todos los implicados, pero también es posible que algunos se beneficien más que otros. Las nuevas tecnologías requerían operadores cualificados, por lo que la demanda de trabajadores con educación universitaria o superior se elevó mucho más rápidamente que la demanda de trabajadores con menos estudios, hecho que los economistas denominaron «cambio tecnológico sesgado por cualificación» (CTSC)[114].

La hipótesis del CTSC lograba explicar el aumento en la prima de cualificación y, a diferencia del modelo de dotación de factores, también era coherente con el aumento de la cualificación en empresas e industrias: los empresarios comenzaron a contratar a trabajadores más cualificados como respuesta a la automatización y al incremento en el uso de ordenadores. Y dado que además estos cambios tecnológicos también se estaban produciendo a gran escala en el resto del mundo, esta teoría también explicaba el aumento de la desigualdad salarial en los países en desarrollo. A finales de la década de los noventa, los economistas especializados en el comercio y en el trabajo ya habían alcanzado un consenso casi total en cuanto a que el CTSC era el principal culpable del aumento de la prima de cualificación, y en cuanto a que, aunque el comercio global también tenía parte de culpa, esta en realidad no suponía más que el 10-20 por ciento del total.

Sin embargo, las dudas no tardaron en aparecer: la prima de cualificación se estabilizó durante esta década, a pesar de que el ritmo de introducción de nuevas tecnologías no decayó en ningún momento (y durante la década de 2000 comenzó a crecer con fuerza); muchas de las evoluciones salariales no podían explicarse únicamente por el CTSC, como el crecimiento notable de la desigualdad también dentro de la misma categoría de cualificación, por ejemplo entre graduados universitarios; la mejora de las categorías laborales y el incremento de la proporción de ocupaciones de alta cualificación se había venido desarrollando al menos desde la década de los cincuenta sin llegar nunca a provocar ese nivel de desigualdad; incluso si los cambios tecnológicos estaban detrás de estas tendencias, ¿acaso no era posible que el aumento de la globalización fuese el verdadero estímulo de las nuevas tecnologías introducidas desde la década de los setenta?; y por último, una parte significativa del aumento de la desigualdad se debía al crecimiento desmesurado de los ingresos en el nivel más elevado de la distribución salarial (concretamente, el 1 por ciento más alto), teniendo en cuenta, además, que una parte importante de ese crecimiento procedía a su vez del incremento de los ingresos de capital (rendimientos de acciones y bonos) y no de los ingresos salariales.

Todos estos problemas pusieron de manifiesto que el CTSC tampoco bastaba para explicar lo que estaba ocurriendo con la desigualdad, y con ello comenzó a surgir un nuevo tipo de explicaciones multifunción basadas en el amplio espectro de políticas y de cambios de actitud que se habían producido desde la década de los setenta: la política macroeconómica se empezó a preocupar más por la estabilidad de los precios y menos por el pleno empleo; los sindicatos vieron reducida su importancia, los trabajadores perdieron poder de negociación y se permitió que el salario mínimo se rezagase con respecto a los precios; las normas laborales que frenaban el aumento de la dispersión salarial —⁠la diferencia entre el empleado mejor pagado y el peor pagado⁠— se debilitaron; y la desregulación y la gran expansión del sector financiero posibilitaron la creación de fortunas personales que décadas antes hubiesen resultado inconcebibles[115].

En última instancia, quedó muy claro que ninguna teoría por sí sola podía explicar totalmente la evolución de la desigualdad en Estados Unidos desde la década de los setenta y que tampoco existía una forma aceptable de analizar las contribuciones relativas de las diferentes teorías. Algunas de ellas (o sus modelos) nos proporcionaron una mejor comprensión de los canales a través de los que podrían haber operado el comercio, la tecnología y otros factores, mientras que el fracaso de otras nos permitió descartar mecanismos que en principio parecían igualmente plausibles. No se llegó a una conclusión definitiva, pero se aprendió mucho por el camino.

En realidad, las teorías no son más que modelos

Como ya hemos visto, las teorías económicas son o bien tan generales que tienen muy poca conexión con el mundo real, o bien tan específicas que en el mejor de los casos tan solo explican una pequeña parte de la realidad. Hasta ahora he intentado ilustrar este problema mediante teorías específicas, pero lo cierto es que también es válido para otras áreas de la economía. La historia no ha sido amable con los teóricos que han afirmado haber descubierto las leyes universales del capitalismo, pues, a diferencia de la naturaleza, el capitalismo es humano y, por tanto, no inmutable.

Sin embargo, a juzgar por la frecuencia con la que se utiliza el término teoría, las ciencias económicas están llenas de teorías: hay una teoría de juegos, teoría de contratos, teoría de búsqueda y emparejamiento, teoría del crecimiento, teoría monetaria, etc. No te dejes engañar por tal terminología: en realidad, todas y cada una de estas teorías no son más que una particular colección de modelos aplicados juiciosamente y con el debido cuidado a un entorno concreto. Cada una de ellas hace las veces más de herramienta que de explicación universal de los fenómenos estudiados. Mientras no se espere nada más de ellas, pueden ser muy útiles y relevantes.

Hace casi medio siglo, Albert Hirschman, una de las mentes más creativas que ha dado la economía, se quejó de la «obsesión por teorizar» de los científicos sociales, y describió cómo la búsqueda de grandes paradigmas podía ser un «obstáculo a la comprensión»[116]. La necesidad de formular teorías universales, afirmó, acabaría impidiendo a los académicos reconocer el papel de la contingencia y de la variedad de posibilidades que el mundo real les ofrece. Buena parte de lo que sucede actualmente en el mundo de la teoría económica tiene un objetivo más modesto: la búsqueda de la comprensión de una sola causa cada vez. Cuando la ambición eclipsa los objetivos, los problemas no suelen tardar en aparecer.

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Cuando los economistas se equivocan

Se trata probablemente del discurso de graduación más breve registrado en la historia. Cuando, en la ceremonia de graduación de la promoción de economía de 2007 de la Universidad de Berkeley, el especialista en macroeconomía Tom Sargent subió al estrado para pronunciar su discurso de felicitación, lo primero que dijo fue que precisamente los discursos de graduación solían ser demasiado largos, por lo que se apresuró a entrar en materia. La economía, dijo, no es más que «sentido común organizado», y acto seguido enumeró una serie de doce principios que en su opinión «enseña nuestra hermosa profesión». El primero era: «Muchas cosas que son deseables no son factibles». El segundo: «Los individuos y las comunidades se enfrentan continuamente a costes de oportunidad». En el cuarto principio, Sargent se refirió al papel del gobierno: «Todo el mundo responde a incentivos. […] Esta es la razón por la que los sistemas de protección social no siempre cumplen con la función deseada». Siguiente principio: «Igualdad y eficiencia pueden ser incompatibles», refiriéndose al hecho de que los gobiernos pueden mejorar la distribución de ingresos pero solo a cambio de incurrir en algún coste económico[117].

Es muy probable que Sargent pensase que su lista carecía de controversia, y, de hecho, su pequeño discurso obtuvo las alabanzas de economistas posicionados en ambos extremos del espectro político. Sin embargo, surgieron algunas voces que disentían del mensaje del discurso, como la del economista y bloguero Noah Smith, quien se quejó de que diez de los doce supuestos principios fueran «advertencias contra la intervención del gobierno para promover la igualdad o ayudar a las personas». Paul Krugman también se mostró muy crítico y reprendió a Sargent por tratar de hacer pasar como verdades universales algunas ideas que, en su opinión, únicamente son aplicables en una economía de mercado perfectamente operativa y con pleno empleo. Respecto a la observación de la supuesta incompatibilidad entre igualdad y eficiencia, Smith comentó en su blog que, de hecho, tal cosa no era cierta si se atendía a uno de los supuestos fundamentales de la economía (a saber, que pueden producirse intercambios entre individuos sin provocar ineficiencia), y Krugman destacó una reciente investigación empírica que sugería que una desigualdad elevada puede llegar a obstaculizar el crecimiento económico[118].

Los críticos de Sargent tenían razón. Aparte de ciertas generalidades triviales como «los incentivos importan» o «cuidado con las consecuencias involuntarias», en las ciencias económicas existen muy pocas verdades inmutables. Todas las valiosas lecciones que la «hermosa profesión» enseña dependen en gran medida del contexto; son afirmaciones del tipo «si… entonces…», en las que el «si» es más relevante que el «entonces».

No obstante, Sargent resumió correctamente aquello que los economistas tienden a pensar. Aparte de Smith, Krugman y unos pocos más, la mayor parte de los economistas creen firmemente, por seguir con el mismo ejemplo, que existe una incompatibilidad entre igualdad y eficiencia. Es cierto que estos economistas son muy conscientes de que algunos modelos (y evidencias empíricas) apuntan en la dirección opuesta, pero tales modelos y evidencias no parecen impedir un consenso categórico prácticamente total.

De hecho, existen muchas cuestiones importantes que cuentan con la aprobación de la gran mayoría de los profesionales de la economía. Hace algunos años, Greg Mankiw, profesor de Harvard y autor de un libro de texto muy utilizado, ofreció en su blog una lista de estas cuestiones[119]. He aquí algunas de las más destacadas (entre paréntesis, el porcentaje de economistas que están de acuerdo con cada proposición).

La fijación de un límite a los alquileres reduce el volumen y la calidad de la oferta de viviendas disponibles (93 por ciento).

Los aranceles y los impuestos a la importación reducen el bienestar económico general (93 por ciento).

Los tipos de cambio flexible o flotante son una disposición monetaria internacional efectiva (90 por ciento).

La política fiscal (por ejemplo, recortes fiscales y/o incrementos de gasto público) tiene un impacto estimulador significativo en economías que no alcanzan el pleno empleo (90 por ciento).

Estados Unidos no debería privar a los empresarios de la posibilidad de deslocalizar el trabajo hacia otros países (90 por ciento).

El gobierno de Estados Unidos debería eliminar los subsidios a la agricultura (85 por ciento).

Un déficit elevado en el presupuesto federal tiene efectos negativos sobre la economía (83 por ciento).

El establecimiento de un salario mínimo incrementa el desempleo entre los trabajadores jóvenes y poco cualificados (79 por ciento).

A menos que te hayas saltado los capítulos anteriores, el grado de consenso obtenido por estas proposiciones debería ser motivo de sorpresa, pues ya hemos visto modelos que contradicen al menos cuatro de las ocho: los controles de alquiler (límites a los precios fijados por los propietarios de las viviendas alquiladas) no restringen la oferta de viviendas si los propietarios se comportan de forma monopolística, las restricciones al comercio no reducen necesariamente la eficiencia, los estímulos fiscales no funcionan siempre y los salarios mínimos no tienen por qué elevar el desempleo. En todos estos casos existen modelos de competencia imperfecta, mercados imperfectos o información imperfecta en los que predomina el resultado contrario, y por extensión también en el resto de las proposiciones de Mankiw.

Lo que realmente nos enseña la economía es que una conclusión o su opuesta es correcta únicamente bajo unas determinadas condiciones explícitas y concretas —⁠los supuestos críticos⁠—, y pese a ello casi la totalidad de los economistas encuestados (en torno al 90 por ciento o más) parecen estar dispuestos a aceptar la validez general de un conjunto determinado de supuestos críticos. Es muy posible que se posicionen de tal forma porque realmente creen que dichos supuestos son los más comunes en el mundo real, o tal vez porque piensan que, «en promedio», unos modelos funcionan mejor que otros; pero incluso si este es el caso, en tanto que científicos, ¿no deberían adornar sus declaraciones de respaldo con las debidas precauciones? ¿Acaso no debería preocuparles que adhesiones tan categóricas puedan llegar a provocar confusión?

Estas preguntas nos introducen de lleno en una de las principales paradojas de la economía: la aparente coexistencia de diversidad y uniformidad. Por un lado, los economistas suelen trabajar con una plétora de modelos distintos que apuntan hacia toda clase de direcciones. Por otro, cuando se trata de los problemas del día a día, casi todas las opiniones convergen en opiniones que no pueden justificarse por la falta de solidez de las evidencias empíricas disponibles.

Voy a ser claro: los economistas siempre están debatiendo vigorosamente sobre todo tipo de temas. ¿Cuál debería ser el tipo impositivo más elevado? ¿Debería incrementarse el salario mínimo? ¿Son relevantes las patentes a la hora de estimular la innovación? Con mucha frecuencia, en estos y muchos otros temas, los economistas tienen tendencia a considerar las dos opciones: sí y no. Parece ser que un día el presidente Harry S. Truman, sin duda exasperado por los elusivos y contradictorios consejos que recibía de sus asesores, acabó solicitando los servicios de un «economista manco», y se dice que George Bernard Shaw llegó a comentar con sorna que, «aunque todos los economistas del mundo se pusieran en fila uno detrás de otro, no llegarían a una conclusión final». Es posible que el consenso entre economistas sea más la excepción que la regla, pero precisamente por eso cuando sucede es preciso detenerse y estudiar el porqué.

En ocasiones, el consenso es inocuo: efectivamente, los incentivos son importantes. A veces puede circunscribirse adecuadamente, sea en el ámbito geográfico o en el histórico[120]: efectivamente, el sistema económico soviético era tremendamente ineficiente. Otras veces, el consenso refleja una evaluación a posteriori de un hecho, basándose en las evidencias recabadas: efectivamente, los estímulos fiscales de la administración Obama de 2009 lograron reducir el desempleo. Sin embargo, cuando se crea un consenso en torno a la aplicabilidad universal de una conclusión procedente de un modelo concreto, es muy probable que se acaben violando los supuestos críticos en los que se basa —⁠como por ejemplo la competencia o la información perfectas⁠—, y es precisamente entonces cuando tenemos un serio problema.

Si los economistas confunden un modelo con el modelo, pueden ocurrir dos tipos de diabluras. En primer lugar, que se produzcan errores por omisión, en cuyo caso se genera un punto ciego que impide vislumbrar los problemas que acechan en el futuro; muchos economistas, por ejemplo, no fueron capaces de percatarse de la peligrosa confluencia de circunstancias que acabaron provocando la crisis financiera de 2007-2008. Y en segundo lugar, que los errores sean por acción, es decir, que la obsesión por una visión determinada del mundo les lleve a ser cómplices del uso de políticas cuyo fracaso se podría haber pronosticado con suficiente antelación. La defensa, por parte de los economistas, del llamado Consenso de Washington y de la globalización financiera se encuentra en esta categoría. A continuación se analizan ambos tipos de errores con mayor profundidad.

Errores por omisión: la crisis financiera

Poco después del comienzo de la crisis financiera, el economista y especialista en derecho Richard Posner, de la Universidad de Chicago, reprendió con severidad a sus colegas economistas. Los exponentes más destacados de la profesión, escribió, pensaron que otra depresión era imposible, que las burbujas sobre activos nunca habían ocurrido, que los bancos mundiales eran seguros y sólidos, y que la deuda nacional de Estados Unidos no daba motivos para preocuparse[121]. Y todas esas creencias resultaron ser falsas. La burbuja inmobiliaria estalló en 2008, arrastrando consigo en su caída a la totalidad de la industria financiera estadounidense y desencadenando un masivo rescate del gobierno para estabilizar el sector. En poco tiempo, la crisis se extendió por Europa y el resto del mundo, provocando el peor decrecimiento económico desde la Gran Depresión. En Estados Unidos, el desempleo alcanzó el 10 por ciento en octubre de 2009, antes de caer hasta el 5,6 por ciento registrado en 2014. En el momento de escribir estas palabras, a finales de ese año, casi un joven de cada cuatro se encuentra en situación de desempleo en muchos países de la eurozona.

Es cierto que muchos economistas estaban preocupados por el estado de la economía estadounidense ya antes del comienzo de la crisis, pero la preocupación se centraba más en la escasa tasa de ahorro del país y en el enorme déficit por cuenta corriente, esto es, el exceso de importaciones sobre exportaciones. Cuando se consideraban los posibles escenarios de aterrizaje forzoso en materia económica, el foco estaba puesto en una posible depreciación rápida del dólar estadounidense, lo que hubiese reavivado la inflación y socavado la confianza en la economía del país. Sin embargo, la crisis golpeó inicialmente en un sector que muy pocos esperaban: para sorpresa de muchos, los puntos débiles de la economía de Estados Unidos resultaron ser la vivienda y el inflado sector financiero que la había sobrealimentado.

Un sector bancario en la sombra muy poco regulado había creado una auténtica sopa de letras de nuevos instrumentos financieros. Se suponía que estos nuevos derivados aspiraban a distribuir el riesgo hacia aquellos que estuviesen dispuestos a asumirlo, pero lo que acabaron consiguiendo fue la eliminación de ese riesgo y el uso excesivo del apalancamiento. Además, también conectaron entre sí segmentos muy dispares de la economía con fórmulas que por entonces nadie comprendía realmente, y que implicaban que la caída de uno provocaría también el colapso del otro. Con algunas escasas aunque significativas excepciones, como la del futuro ganador del premio Nobel Robert Shiller y del economista de la Universidad de Chicago y futuro gobernador del Banco Central de la India Raghuram Rajan, la gran mayoría de los economistas pasó por alto el verdadero alcance de los problemas inmobiliarios y financieros. Desde hacía bastante tiempo, Shiller había venido advirtiendo de que los precios de los activos eran excesivamente volátiles y de la posibilidad de la existencia de una burbuja en los precios de las viviendas[122]. Rajan, por su parte, había mostrado su inquietud por el posible lado negativo de la cacareada «innovación financiera», y ya en 2005 había advertido de que los banqueros estaban asumiendo demasiados riesgos, lo que le valió el reproche de Larry Summers, entonces rector de Harvard, quien le tachó de «ludita»[123].

Es innegable que la mayoría de los economistas estuvieron ciegos ante la inminente llegada de la crisis, y muchos interpretaron esta ceguera como la prueba definitiva del colapso de los cimientos de la economía y de la necesidad de reconsiderar y reconfigurar la disciplina. Sin embargo, lo que realmente hace que este episodio resulte particularmente curioso es que, de hecho, existía una gran abundancia de modelos que hubiesen permitido explicar con cierta facilidad lo que había estado ocurriendo bajo el paraguas de la economía.

Las burbujas —incrementos continuados en el precio de determinados activos que no reflejan en absoluto su verdadero valor subyacente⁠— no son ni mucho menos un fenómeno novedoso, pues su existencia se remonta cuando menos hasta la maníaca moda de los tulipanes en la Holanda del siglo XVII o el caso de la South Sea Company de comienzos del siglo XVIII. Estos episodios han sido objeto de numerosos estudios que se han traducido en múltiples modelos de diversos niveles de complejidad, entre ellos algunos basados en inversores perfectamente racionales y con visión de futuro (las llamadas «burbujas racionales»). Además, la crisis financiera de 2008 mostró todas las características de un pánico bancario, lo que también es una de las cuestiones más estudiadas de la economía: los modelos de pánico autocumplido —⁠fallos de coordinación en los que retiradas de fondos racionales a nivel individual conducen a la irracionalidad colectiva en forma de reducción sistemática de liquidez⁠—, así como las condiciones que los propician, eran bien conocidos hasta por los estudiantes de economía; la necesidad de depósitos de seguridad (junto con normativas) que previniesen posibles pánicos bancarios ocupaba un lugar destacado en todos los libros de texto sobre finanzas.

Uno de los patrones de comportamiento más claros en momentos previos a la crisis fue la excesiva asunción de riesgos por parte de los directivos de instituciones financieras. El problema parecía ser que su retribución dependía de estos riesgos, pero que ese comportamiento no era coherente con los intereses de los accionistas de tales instituciones. Esta divergencia entre los intereses de los directivos y los accionistas es la piedra angular de los modelos del agente-principal, que se centran en situaciones en las que un «principal» (un regulador, un electorado o un conjunto de accionistas) intenta controlar el comportamiento de un «agente» (una empresa regulada, un gobierno electo o un director ejecutivo) cuando el segundo tiene más información sobre el entorno económico que el primero; las dificultades e ineficiencias resultantes no deberían ser ninguna sorpresa para los economistas. Y otra distorsión provocada por los incentivos se producía en las agencias de calificación de crédito que evaluaban las garantías hipotecarias, pues tales agencias eran contratadas y pagadas por las mismas instituciones financieras que debían evaluar; los incentivos para otorgar sus calificaciones a la medida y beneficio de sus pagadores deberían haber resultado obvios hasta para un estudiante de introducción a la economía.

Las consecuencias económicas de los desmoronamientos de los precios de activos también eran bien conocidas por los economistas, en especial tras la oleada de crisis financieras experimentadas por los países en desarrollo desde comienzos de la década de los ochenta, y nadie que hubiese estudiado estos episodios debería haber mostrado tanta despreocupación por la escalada de la deuda privada en el sector inmobiliario y en el de la construcción en Estados Unidos y Europa. Y la forma en la que el súbito desapalancamiento reverberó por toda la economía, amplificado por los intentos simultáneos de los bancos, las empresas y los hogares para reducir sus deudas y sostener sus activos financieros, también es una secuela típica de dichas crisis.

Está claro que a los economistas no les faltaban modelos para comprender lo que estaba ocurriendo. De hecho, cuando comenzó la crisis, los modelos que acabamos de ver podrían haberse usado para entender, por ejemplo, por qué la decisión de China de acumular grandes cantidades de reservas extranjeras acabaría provocando que un prestamista hipotecario de California asumiese excesivos riesgos. Todos los pasos intermedios —⁠la reducción de los tipos de interés provocada por el aumento en la demanda de dólares, los incentivos de las escasamente supervisadas instituciones financieras para buscar activamente instrumentos cada vez más arriesgados que les permitiesen mantener sus beneficios, el incremento de la fragilidad financiera a medida que se ampliaban las carteras de inversión con préstamos a corto plazo, la incapacidad de los accionistas para controlar adecuadamente a los ejecutivos de los bancos, la burbuja en los precios inmobiliarios⁠— podían ser perfectamente explicados por los marcos teóricos existentes. Sin embargo, los economistas habían puesto demasiada fe en determinados modelos a expensas de otros, y ello resultó ser un enorme problema.

Muchos de los modelos favoritos se centraban en la hipótesis de los mercados eficientes (HME)[124], formulada por Eugene Fama, un profesor de finanzas de la Universidad de Chicago que, curiosamente, acabaría recibiendo el premio Nobel el mismo año que Robert Shiller. En pocas palabras, esta hipótesis postula que los precios de los mercados reflejan toda la información disponible para los participantes. Para un inversor individual, la HME plantea que, sin acceso a información privilegiada, los beneficios continuados son imposibles, mientras que a los bancos centrales y reguladores financieros les advierte de que si intentan modificar los mercados en un sentido o en otro, puesto que toda la información ya está contenida en los precios, cualquier intervención tiene más probabilidades de distorsionar el mercado que de corregirlo.

La existencia de la HME no implica que los observadores hubieran podido prever la crisis financiera. De hecho, dado que una de sus premisas es que los cambios en los precios de los activos son impredecibles, lo que sostiene es precisamente lo contrario: que la crisis no podía haberse pronosticado. En cualquier caso, resulta difícil encajar este modelo con la realidad: un incremento continuado de precios seguido de un fuerte colapso. Explicar esta evolución sin tirar por la borda directamente la HME requiere aceptar que el desplome financiero fue provocado por una descomunal serie de «malas noticias» sobre las perspectivas futuras de la economía, noticias que los mercados incorporaron a sus precios de manera instantánea. (Esto es más o menos lo que Fama argumentó en 2013 al recibir el Nobel)[125]. Tal conclusión revierte la línea de causalidad habitualmente aceptada, que suele ir del crac financiero a la gran recesión.

La excesiva confianza en la HME en detrimento de los modelos sobre burbujas y otras patologías de los mercados financieros reveló al mundo la existencia de un conjunto más amplio de preferencias. La mayor parte de los economistas tenían una fe inquebrantable en lo que los mercados financieros podían lograr, hasta el punto de que en la práctica los mercados se acabaron convirtiendo en el motor del progreso social: no solo eran un intermediario eficiente entre ahorradores e inversores, sino que también distribuían el riesgo hacia aquellos más capaces de asumirlo y proporcionaban acceso a líneas de crédito a determinados hogares previamente excluidos, como aquellos con medios económicos limitados o sin historial crediticio. Además, gracias a la innovación financiera, los inversores podían obtener el máximo rendimiento asumiendo el mínimo riesgo posible.

Por otra parte, los mercados comenzaron a ser vistos como entes no solo intrínsecamente eficientes y estables, sino también capaces de autocontrolarse: por ejemplo, si los grandes bancos y especuladores hacían travesuras, los mercados los descubrirían y los castigarían, los inversores que tomasen malas decisiones y asumiesen riesgos excesivos serían expulsados, y aquellos que se comportasen de manera responsable se beneficiarían de su prudencia. El mea culpa entonado en 2008 por el expresidente de la Reserva Federal Alan Greenspan ante el congreso de Estados Unidos dice mucho sobre la mentalidad predominante de entonces: «Aquellos de nosotros que confiamos en que el egoísmo de las instituciones de préstamo protegería el patrimonio de los accionistas, entre los que me incluyo yo mismo, nos encontramos en un estado de total incredulidad y estupefacción»[126], confesó contrito a los presentes.

El gobierno, por su parte, no era mucho más fiable, pues los burócratas y los reguladores eran títeres de intereses especiales o incompetentes, y en ocasiones ambas cosas a la vez, por lo que cuanto menos hicieran, mejor. Además, en cualquier caso, los mercados financieros se habían vuelto tan sofisticados que todo esfuerzo de regulación resultaba inútil, pues las instituciones financieras iban siempre un paso por delante del gobierno y siempre encontraban alguna forma de eludir toda nueva normativa. La mentalidad imperante había permitido y legitimado la formación de una gran ola de desregulación financiera que preparó el camino para la llegada de la crisis, mentalidad que además compartían algunos de los economistas más destacados del gobierno, como Larry Summers o el mencionado Alan Greenspan.

En suma, los economistas (y aquellos que les hicieron caso) sufrieron de un exceso de confianza en sus modelos preferidos del momento (los mercados son eficientes, la autorregulación funciona mejor que la regulación externa y la intervención del gobierno es ineficaz y dañina), olvidándose totalmente del resto de los modelos. Se hizo demasiado caso a Fama, y demasiado poco a Shiller. Puede que la parte económica fuese correcta, pero es evidente que había serios problemas con los ámbitos de la psicología y la sociología.

Errores por acción: el Consenso de Washington

En 1989, John Williamson convocó una conferencia en Washington DC a la que asistieron los principales diseñadores de políticas económicas de América Latina. Williamson, economista británico miembro del entonces llamado Instituto de Economía Internacional (actualmente Instituto Peterson), era un veterano observador de las economías de los países latinoamericanos, y había percibido una notable convergencia en las ideas de estos diseñadores a la hora de recomendar reformas para dichos países. Lo más llamativo era que prácticamente la totalidad de esas ideas coincidían con las propugnadas por instituciones financieras internacionales, como el Banco Mundial o el FMI, por numerosos comités de expertos y por diversos organismos económicos del gobierno de Estados Unidos. Por su parte, no pocos economistas doctorados en universidades estadounidenses habían asumido posiciones importantes en los gobiernos latinoamericanos, y se afanaban por implementar rápidamente las mismas políticas económicas. En el discurso que pronunció en dicha conferencia, Williamson se refirió a esta agenda de reformas acuñando el término «Consenso de Washington»[127].

El término caló hondo en la sociedad económica y con el tiempo acabó adquiriendo vida propia. En última instancia, pasó a ser sinónimo de una ambiciosa agenda que, en opinión de sus críticos, aspiraba a convertir a los países en desarrollo en ejemplos de libro de economías de libre mercado. Puede que tal acusación fuese algo exagerada, pero definía con bastante precisión la tendencia general, pues tal agenda reflejaba un claro deseo de liberar a estas economías de las restricciones de la regulación de los gobiernos de sus países. Tanto los economistas empleados por dichos gobiernos como sus asesores en Washington estaban convencidos de que la intervención gubernamental había constreñido el crecimiento económico y había sido la principal causante de la crisis de la deuda de la década de los ochenta, por lo que el remedio se podía resumir en tres palabras: «Estabilización, privatización y liberalización». El tema es que, a posteriori, el propio Williamson se acabaría quejando en numerosas ocasiones de que su propia lista de medidas se limitaba a describir una modesta serie de reformas que estaban muy lejos del llamado «fundamentalismo de mercado», expresión genérica empleada para describir la mentalidad que sostiene que los mercados son la solución a todos los problemas públicos. No obstante, el término «Consenso de Washington» encajó muy bien con la mentalidad del momento. Tal vez incluso demasiado bien.

Los partidarios de este Consenso de Washington —⁠en su versión original o en la extendida⁠— lo consideraban una correcta aplicación de las ciencias económicas. En su opinión, las políticas basadas en él reflejan las enseñanzas de la economía más sólida: los mercados libres y la competencia permiten la distribución eficiente de los recursos, mientras que las regulaciones de los gobiernos, las restricciones al comercio y la propiedad estatal solo producen despilfarro y obstaculizan el crecimiento económico. Sin embargo, esta es una visión extremadamente simplista de la economía, tal y como dichos partidarios deberían haber reconocido.

Uno de los principales problemas es que el Consenso de Washington suele pasar por alto, cuando no ignorar directamente, los sólidos cimientos institucionales que debe tener una economía de mercado, sin los que ninguna de las reformas orientadas hacia el mercado podría proporcionar de manera fiable los beneficios deseados. Por emplear el ejemplo más sencillo, en ausencia de un Estado de derecho, de la obligatoriedad de cumplimiento de los contratos y de las adecuadas normativas antimonopolio, es más que probable que la privatización acabe llevando más a la creación de nichos monopolísticos para los amigotes del gobierno que a la competencia perfecta y a la eficiencia. A medida que, debido a la mala evolución de muchas economías sometidas a estas políticas, se fue comprendiendo la importancia de las instituciones, comenzaron a realizarse esfuerzos para reformarlas en la dirección indicada. El problema era que una cosa es recortar aranceles o eliminar límites de tipos de interés —⁠dos medidas muy habituales⁠— y otra muy distinta implantar en muy poco tiempo aquellas instituciones públicas que las economías avanzadas han necesitado décadas, o incluso siglos, para adquirir. Por ello, una agenda de reformas que aspire a tener éxito debe trabajar con las instituciones ya existentes, no basarse en meras ilusiones.

Por otro lado, el Consenso de Washington se limitaba a ofrecer una receta universal, dando por sentado que todos los países en desarrollo eran prácticamente idénticos, que sufrían síndromes muy similares y que bastaba con aplicar en ellos una indiferenciada lista de reformas. Por tanto, el contexto local recibió muy poca consideración, al igual que la necesidad de establecer prioridades en función de la urgencia o la factibilidad de las reformas. Cuando, uno detrás de otro, los países sometidos a estas reformas se resistieron sistemáticamente a mostrar los resultados esperados, el instinto de sus partidarios les condujo a expandir la lista en lugar de ajustar las reformas ya implementadas. Así pues, el consenso inicial se vio suplementado con una lista creciente de medidas adicionales que abarcaban los mercados laborales, los estándares financieros, las mejoras gubernamentales, la regulación de los bancos centrales, y así sucesivamente[128].

Los economistas creadores del Consenso de Washington olvidaron que en la práctica estaban tratando con un mundo económico imperfecto. Tal y como comenté en el capítulo 2, en aquellos entornos en los que los mercados tienen múltiples imperfecciones, la intuición común sobre los efectos de las políticas económicas puede ser bastante engañosa: la privatización, la desregulación y la liberalización comercial pueden llegar a ser contraproducentes, y determinadas restricciones pueden por el contrario resultar beneficiosas. Por tanto, las reformas de política económica en estos entornos requieren el uso de modelos que tengan específicamente en cuenta tales complicaciones.

Consideremos por un momento cómo se supone que debía funcionar la apertura al comercio internacional, una de las principales premisas del consenso. Por un lado, a medida que se fueran eliminando las barreras comerciales, aquellas empresas que fuesen incapaces de competir a nivel internacional reducirían su tamaño o directamente desaparecerían, liberando sus recursos (trabajadores, capital, gerentes) para ser empleados en otros sectores económicos; por otro, los sectores más eficientes y competitivos se expandirían y absorberían dichos recursos, sentando las bases de un crecimiento económico más acelerado. Pues bien, en los países de América Latina y África que adoptaron esta estrategia se materializó la primera parte, pero no la segunda: es cierto que las industrias manufactureras previamente protegidas por las barreras a la importación sufrieron un duro revés, pero la expansión de actividades nuevas, orientadas a la exportación y basadas en las nuevas tecnologías, estuvo lejos de ser la esperada. En lugar de eso, los trabajadores desempleados inundaron los sectores más informales y menos productivos, como el comercio al por menor, y en su conjunto la productividad acabó resintiéndose notablemente.

¿Por qué ocurrió tal cosa? Principalmente, porque muchos de los mercados implicados no funcionaron como se esperaba: los mercados laborales no fueron lo suficientemente flexibles como para redistribuir con rapidez la mano de obra hacia sectores nuevos y más eficientes; los mercados de capital no fueron capaces de impulsar la creación de empresas orientadas a la exportación; las divisas mantuvieron un tipo de cambio sobrevalorado, lo que hizo que la mayor parte de la industria manufacturera fuese poco competitiva a nivel global; los errores de coordinación, las filtraciones de información y el elevado coste de establecer una «cabeza de playa» impidieron que los participantes potenciales entrasen en los nuevos sectores con ventajas competitivas; y los gobiernos, faltos de efectivo, no estuvieron en condiciones de invertir en infraestructuras o en otras formas de apoyo a las nacientes industrias de sus países.

El resultado general del Consenso de Washington en América Latina y África contrasta radicalmente con la experiencia observada en los países asiáticos. Estos últimos emplearon estrategias de apertura global específicamente diseñadas para países en desarrollo: en lugar de liberalizar las importaciones desde el principio, Corea del Sur, Taiwán y posteriormente China comenzaron su esfuerzo exportador subsidiando directamente las manufacturas domésticas; las industrias manufactureras ineficientes recibieron la protección del gobierno durante las primeras fases de apertura, con el fin de impedir una pérdida masiva de empleos que muy probablemente provocaría la expansión de ocupaciones informales aún menos productivas, como el comercio al por menor; aplicaron controles macroeconómicos y financieros que mantuvieron la competitividad de sus divisas en los mercados globales; todos ellos implantaron políticas industriales dirigidas a proteger sus nuevos sectores manufactureros y reducir la dependencia de sus economías de los recursos naturales; y además, todos y cada uno de ellos fueron ajustando los detalles de sus estrategias generales según lo fueron necesitando.

Un gran número de observadores de la evolución asiática y del éxito de sus políticas «poco ortodoxas» han llegado a la conclusión de que todos estos casos demuestran que la economía tradicional está equivocada, aunque en mi opinión tal interpretación es incorrecta. Es cierto que muchas de las políticas económicas empleadas en Asia no tienen mucho sentido si se consideran bajo el prisma de los modelos de mercados de funcionamiento perfecto, pero también es cierto que resulta extremadamente obvio que estos modelos no son aplicables a estos casos. En realidad, hay muy pocos aspectos de las estrategias de China o de Corea del Sur que no puedan explicarse mediante modelos que incluyan específicamente en sus premisas los retos habituales a los que se suelen enfrentar este tipo de economías en desarrollo[129]. Cuando los economistas afrontan las condiciones en las que estos mercados realmente funcionan —⁠o no funcionan⁠— en entornos de bajos ingresos con pocas empresas, elevadas barreras comerciales, escasa información e instituciones defectuosas, estos modelos alternativos demuestran ser indispensables.

El ámbito en el que los economistas impulsaron con más fuerza el Consenso de Washington, causando probablemente el mayor daño de todos ellos, fue la llamada globalización financiera. La lista original de Williamson no incluía la total liberalización de los flujos de capital a través de fronteras, pues era muy escéptico acerca de los beneficios que podía proporcionar, pero para mediados de la década de los noventa la eliminación de todo obstáculo a la libre circulación de capitales por todo el mundo se había convertido en el triunfo definitivo de la economía de libre mercado. La OCDE, el club de los países ricos, hizo de la liberalización del flujo de capitales una condición indispensable para poder entrar en la organización, y los economistas más influyentes del FMI intentaron consagrar el principio de libre circulación de capitales incluyéndolo en sus estatutos.

Detrás de este gran impulso se encuentra el pensamiento de distinguidos economistas como el que fuera profesor del MIT Stanley Fischer. Fischer ingresó en el FMI en 1994 como asistente principal de su director ejecutivo, y ya por entonces era muy consciente de que la liberalización de los flujos financieros a través de las fronteras nacionales podía crear no poca inestabilidad. El registro histórico del movimiento incontrolado de capitales revelaba desde luego bastantes motivos de preocupación, y los excesos financieros cometidos durante un periodo anterior de globalización financiera, el periodo de entreguerras —⁠repetidos pánicos y desplomes financieros, dolorosos ajustes económicos provocados por movimientos repentinos de los mercados y severas restricciones aplicadas sobre la macroeconomía⁠—, estaban sin duda en la mente de Keynes cuando se pronunció a favor de los controles al capital a finales de la segunda guerra mundial.

Fischer no ignoraba estos riesgos, pero consideró que valía la pena asumirlos porque la libre circulación de capitales permitiría incrementar la eficiencia en la asignación global del ahorro: los capitales fluirían desde donde eran abundantes hacia donde eran escasos, incrementando así el crecimiento económico; y los residentes de las naciones pobres tendrían acceso tanto a un mayor espectro de recursos de inversión como a los mercados financieros extranjeros para diversificar sus carteras. Además, los riesgos de inestabilidad podrían reducirse mejorando la gestión macroeconómica e incrementando la regulación financiera[130]. Fischer reconoció la existencia de escasas evidencias empíricas que demostrasen que los países en desarrollo se beneficiaban de una mayor libertad de circulación de capitales, pero estaba convencido de que solo era cuestión de tiempo que tales evidencias fuesen apareciendo.

El problema del modelo implícito de Fischer es que también subestimaba considerablemente las posibles complicaciones propias de los países en desarrollo. Fischer asumió, erróneamente, que las debilidades macroeconómicas y reguladoras podían superarse con la suficiente voluntad por parte del gobierno, cuando la realidad fue que tales cambios resultaron ser mucho más difíciles de realizar, en parte porque los economistas demostraron no tener nada claro lo que había que hacer. La libre movilidad de los capitales y las distorsiones financieras y macroeconómicas de los países acabaron teniendo unos efectos ciertamente adversos, como por ejemplo el hecho de que el fácil acceso a mercados de capitales extranjeros incentivó a los bancos locales a emborracharse de deuda extranjera a corto plazo, y también permitió a los gobiernos imprudentes pedir préstamos mucho más elevados de los que podrían haber pedido en los mercados domésticos. La consecuencia fue una larga serie de dolorosas crisis financieras en Tailandia, Corea del Sur, Indonesia, México, Rusia, Argentina, Brasil, Turquía y muchos otros países, de tal forma que al FMI no le quedaría otra opción que acabar reconociendo que la total liberalización de los flujos de capital no era un objetivo factible ni deseable para todos los países[131].

Existía otro problema. Los defensores de la globalización financiera utilizaron un modelo de crecimiento en el que la principal fuerza impulsora era la oferta de fondos de ahorro y de inversión, y según este modelo un mayor acceso a la financiación extranjera estimularía la inversión doméstica, incrementando con ello las tasas de crecimiento económico. Sin embargo, con el tiempo quedó claro que los países que abrieron sus fronteras al capital extranjero no experimentaron crecimiento alguno ni en sus inversiones internas ni en su crecimiento económico. Esta ausencia de tendencias positivas en la inversión o el crecimiento pusieron de manifiesto que los obstáculos económicos de estos países se encontraban en otra parte: si las empresas no invertían no era porque no tuviesen acceso a la financiación, sino porque (por las razones que fuesen) no preveían unos rendimientos suficientemente elevados; el mayor flujo de capital estimuló mucho más el consumo que la inversión, y además empeoró las cosas al apreciar las divisas locales, reduciendo aún más la rentabilidad de las industrias comerciales. En este modelo alternativo, que en teoría describía con mayor exactitud la realidad de muchas economías de mercado emergentes y en desarrollo, el flujo libre del capital resultó ser un regalo envenenado.

La buena noticia es que la mayoría de los economistas acabaron aprendiendo la lección ofrecida por esta experiencia. Tanto en el caso del Consenso de Washington como en el de la globalización financiera, actualmente existe un amplio acuerdo sobre que durante las últimas décadas se ha perseguido con demasiado celo un enfoque universal que promocionaba a bombo y platillo los beneficios de los mercados libres y sin trabas. Hoy en día el nuevo mantra para los economistas especialistas en desarrollo, expertos financieros y organismos internacionales es que no existe un único paquete de políticas económicas aplicable a todos y cada uno de los países, y que las reformas domésticas deben confeccionarse a la medida de las circunstancias concretas de cada país. Los modelos universales han sido sustituidos por la selección de modelos.

La psicología y la sociología de las ciencias económicas

¿Tienen las ciencias económicas algún aspecto intrínseco que hace que sus profesionales se muestren más proclives a cometer estos errores por omisión o por acción? ¿Acaso tienen los antropólogos, psicólogos, sociólogos y demás científicos sociales un mejor registro de aciertos en sus disciplinas? No lo puedo asegurar, aunque tal vez la diferencia radica en que los economistas son los más visibles de todos; dado que muchos de ellos trabajan en la esfera pública y se suele requerir sus servicios de asesoría en política, puede que sus errores, cuando se producen, sean más notorios que los de los demás. Nunca se sabe a ciencia cierta, pero en vista de su importancia, merece la pena reflexionar sobre las razones que inducen a los economistas a errar el camino.

Para empezar, es preciso reconocer que la mayor parte de la gente no suele tener acceso al espectro completo de puntos de vista existentes en el seno de la economía. La gran mayoría de los economistas se consideran científicos e investigadores cuyo trabajo es escribir y publicar artículos y ensayos académicos, no pontificar sobre acontecimientos recientes o defender políticas concretas. Todos estos son la clase de profesionales de la economía que rara vez son abordados por periodistas o por miembros de algún congreso, y probablemente saldrían corriendo si así pasase. En las pocas ocasiones en las que se avienen a involucrarse en asuntos públicos, suelen adornar sus declaraciones con tantos peros y si acasos que pocas audiencias pueden entender su mensaje. En definitiva, lo que predomina es el arquetípico economista encerrado en su torre de marfil que se apresura a dejar clara su escasa experiencia y pericia en los asuntos públicos, al menos sin un estudio en profundidad.

Los pocos economistas cuyas voces sí se hacen oír suelen tener unas convicciones muy fuertes o una clara voluntad de pasar por alto la letra pequeña de las recomendaciones en política económica. O ambas cosas. Son precisamente estos los que por su claro posicionamiento en asuntos públicos tienen una ventaja natural a la hora de desenvolverse en los medios de comunicación, en los grupos de expertos y en los pasillos de los congresos, y a menudo son «emprendedores políticos» de éxito que acaban marcando la diferencia para mejor. Por ejemplo, las subastas de derechos sobre el espectro de emisiones inalámbricas y la desregulación de las líneas aéreas son dos de las ideas cuya aplicación se debió a que economistas comprometidos lograron convencer a los políticos adecuados[132]. En otros casos, como ya hemos visto, las ideas proclamadas a los cuatro vientos pueden ser más dudosas, y las declaraciones de sus partidarios pueden ser vistas con escepticismo, o directamente con desdén, por el resto de sus colegas de profesión. No obstante, muy pocos de estos críticos se suelen tomar la molestia de desafiarlos en público.

En el momento de mayor exaltación por la moda del Consenso de Washington, publiqué un artículo en colaboración con un estudiante de posgrado criticando la defensa incondicional de un comercio cada vez más libre como motor de crecimiento en los países en desarrollo[133]. En este artículo, señalábamos que la correlación entre política comercial y crecimiento económico dependía fuertemente del modelo empleado y del país en el que se aplicaba, y también que en realidad no existía ninguna evidencia empírica que demostrase tal correlación en un sentido o en otro. Pues bien, tras presentar y publicitar dicho artículo, me encontré con dos tipos de reacciones: por un lado, los comprometidos defensores del Consenso de Washington me acusaron de enturbiar las aguas y de socavar la buena causa que era el libre comercio; y por otro, muchos otros economistas expresaron su aprobación, quejándose de que el impulso a la liberalización del comercio había ido mucho más allá de lo que la investigación económica estaba en condiciones de respaldar. Para mí, este segundo tipo de reacción fue totalmente inesperado, ya que procedía de aquellos colegas que no habían hecho públicas sus opiniones, y que, a pesar de su escepticismo, habían optado por acallar sus voces, con el resultado de que el mensaje recibido por el público no era verdaderamente representativo de la profesión en su conjunto, sino que estaba considerablemente sesgado.

Sin duda es cierto que bastantes economistas llevan demasiado lejos su adoración a los mercados. Por decirlo sin rodeos, se creen sus dueños. Piensan que entienden cómo funcionan y les preocupa que la mayor parte de la gente no los entienda, y suelen tener razón en ambos casos. Son conscientes de que los mercados pueden fallar de innumerables formas, pero también están convencidos de que las preocupaciones de la gente se deben al desconocimiento, a la exageración o a la irracionalidad, por lo que se muestran excesivamente protectores con sus mercados. La oferta y la demanda, la eficiencia de los mercados, la ventaja comparativa, los incentivos… todas estas son las joyas de la corona de la profesión, que necesitan ser protegidas de las masas ignorantes. O al menos esa parece ser la mentalidad imperante.

Hoy en día, la apología de los mercados en los debates públicos parece haberse convertido en poco menos que una obligación profesional, por lo que las opiniones públicas de los economistas pueden ser radicalmente distintas de las ofrecidas en los seminarios. Entre colegas, hablar de las limitaciones de los mercados y de cómo las políticas públicas pueden mejorar las cosas no está vedado, y, de hecho, las reputaciones académicas pueden construirse sobre nuevas e imaginativas demostraciones de los fallos de los mercados. Sin embargo, la tendencia en público es a cerrar filas y a apoyar el libre mercado y el libre comercio.

Esta dinámica produce lo que yo llamo el síndrome de «los bárbaros son los otros». Los que lo padecen se autoconvencen de que aquellos que desean imponer restricciones a los mercados no son más que malvados lobbys organizados, compinches de los gobiernos en busca de comisiones o indeseables de índole similar, mientras que los que desean mercados más libres, incluso si están en un error, tienen buenas intenciones y, por tanto, son mucho menos peligrosos. El apoyo a los primeros solo proporciona más munición a los bárbaros, mientras que la defensa de los segundos en el peor de los casos no es más que un error sin malicia y sin excesivas consecuencias.

Por tanto, si se ven forzados a posicionarse en público, la mayoría de los economistas suele optar por dar su voto a la alternativa más orientada a favor de los mercados. Esta tendencia puede verse reflejada en la lista de puntos con un significativo consenso entre los economistas, enumerada al comienzo de este capítulo[134]. En esa lista, tan solo uno de los catorce puntos presenta un sesgo claro progobierno, aquel que se muestra favorable a la aplicación de estímulos fiscales durante una recesión[135]. Unos pocos reflejan preferencias entre diferentes tipos de políticas: los presupuestos deben cuadrarse por ciclos económicos en lugar de año a año, los pagos en efectivo son preferibles a los pagos en especie, como por ejemplo los alimentos gratuitos, y el Estado de bienestar debería ser sustituido por un «impuesto negativo sobre los ingresos» (un sistema de imposición progresiva en el que las familias pobres reciben transferencias del gobierno). Y la gran mayoría de las recomendaciones apuntan hacia una mayor confianza en los mercados y una menor intervención en estos por parte de los gobiernos.

Más allá de este sesgo general hacia los mercados, los economistas también tienen en común que no siempre se les da bien establecer vínculos entre sus modelos y el mundo real. Dado que la mayor parte de ellos recibe una formación similar y comparte un método analítico común, se suelen comportar como un gremio. Es posible que los modelos en sí mismos sean el producto de un proceso de análisis, reflexión y observación, pero la visión que tienen los profesionales sobre el mundo real se suele elaborar de forma mucho más heurística, normalmente a partir de conversaciones informales y de intercambios entre ellos mismos. Debido a ello, es muy fácil que esta especie de cámara de resonancia acabe provocando excesos de confianza, tanto en la sabiduría recibida como en el modelo dominante del momento, y al mismo tiempo la mentalidad gremial aísla a los componentes de la disciplina y los vuelve inmunes a las críticas externas. Puede que los modelos tengan sus problemas, pero únicamente los miembros acreditados de la profesión tienen permiso para decirlo. Las objeciones de los forasteros son menospreciadas o ignoradas sencillamente porque se supone que en realidad no comprenden el verdadero funcionamiento de los modelos. Los economistas valoran la inteligencia sobre el juicio, resultar interesante por encima de estar en lo cierto, y, por tanto, sus modas no siempre se corrigen a sí mismas.

Estos problemas se ven agravados por el hecho de que en la práctica se acepta que los economistas no tengan en cuenta las condiciones bajo las que sus modelos resultan realmente útiles. Si se les pregunta a bocajarro por la teoría, la mayoría puede recitar de carrerilla todos los supuestos necesarios para obtener un resultado concreto; después de todo, ese es el objetivo último del diseño de modelos. Sin embargo, ante la pregunta de qué modelo es más relevante para Bolivia o Tailandia, o cuál se adapta mejor al mercado de televisión por cable o al de naranjas, probablemente se las vean y se las deseen para proporcionar una respuesta coherente. Las normas generales de la profesión únicamente requieren que el diseñador de un modelo ofrezca unas explicaciones básicas sobre por qué su labor es relevante para el mundo real, y se suele dejar al lector o usuario del modelo las inferencias relativas a las circunstancias concretas por las que tal modelo puede contribuir a una mejor comprensión de la realidad[136]. Este factor de improvisación incrementa las probabilidades de una mala práctica, ya que los modelos extraídos de su contexto original pueden llegar a utilizarse en entornos totalmente inapropiados para ellos.

Paradójicamente, en el extremo puramente empírico de las ciencias económicas, como la economía del trabajo y del desarrollo, en el que casi todos los economistas trabajan directamente con datos y evidencias extraídas del mundo real, los problemas pueden ser incluso más severos. Esto ocurre porque, a menudo, el modelo subyacente no se especifica desde el principio, pensando que, dada la naturaleza empírica del análisis, se aprende más de lo que realmente se hace. De hecho, muchos investigadores empíricos están convencidos de que para realizar su trabajo no precisan para nada el uso de modelos, pues después de todo se limitan a preguntarse si algo funciona o no, o si A es la causa de B, pero lo cierto es que detrás de todas las aseveraciones causales subyace un modelo, de un tipo u otro. Si, por ejemplo, un mayor nivel de educación suele tener como resultado mayores ingresos, ¿se debe exclusivamente a la educación en sí o también a que el tiempo invertido en esa mayor educación incentiva a trabajar más y más duro, incrementando aún más las ganancias?[137] La concreción de estos modelos contribuye a esclarecer la naturaleza de los descubrimientos y a destacar su carácter contingente. Una vez que se establece el modelo, es más fácil saber de qué aspectos dependen los resultados y, por tanto, evaluar la facilidad con la que dichos resultados pueden extrapolarse a otros entornos.

Como ya hemos visto, buena parte del trabajo aplicado actual más interesante se desarrolla en forma de experimentos de campo aleatorios en los que el investigador intenta averiguar si determinadas intervenciones en materia de política económica producen (o no) los efectos deseados, experimentos que pretenden mostrar de manera directa el funcionamiento del mundo real en un entorno determinado. Sin embargo, también en estos casos se resisten a especificar las condiciones en las que sus hallazgos son aplicables —⁠las características de la economía y la sociedad en las que mejor encajan⁠— y aquellas en las que no deben hacerlo, dando fácilmente la impresión de que los resultados son generales, cuando, de hecho, son profundamente dependientes del contexto.

En resumidas cuentas, las prácticas y los sesgos profesionales de los economistas ofrecen abundantes motivos de queja. No obstante, ¿puede decirse que estas deficiencias constituyen problemas fundamentales que convierten a la totalidad de la disciplina en un enfoque de la realidad social intrínsecamente fallido? Yo no lo creo.

Poder y responsabilidad

Para empezar, ¿por qué los economistas pueden llegar a detentar tanto poder fuera del ámbito académico? Dado que la mayoría de ellos se conforman con publicar artículos de investigación y ensayos académicos dirigidos a sus colegas y no ansían dicho poder, en realidad no está muy claro que tal cosa sea una buena idea.

Las dos posibles fuentes de su supuesto poder son en cierta medida contradictorias: por un lado, su disciplina tiene pretensiones científicas y aporta información útil que se debe tener en cuenta en las cuestiones de políticas públicas; y por otro, sus modelos ofrecen historias que se alojan con facilidad en el subconsciente de la gente. Estas historias, muy similares a las fábulas, a menudo poseen moralejas que pueden formularse en términos pegadizos (por ejemplo: «Los impuestos matan los incentivos») y que están claramente en sintonía con las ideologías políticas. Tal y como expliqué en el capítulo 1, la ciencia y la narración suelen ser bastante complementarias, y trabajando codo con codo permiten que las creencias de los economistas consigan un tremendo poder de atracción en el debate público.

Los problemas surgen cuando los economistas comienzan a tratar un modelo como el modelo, pues entonces la narrativa adquiere vida propia y se disocia del entorno que la produjo, convirtiéndose en una explicación polivalente que oscurece otras historias alternativas y potencialmente más útiles. Por fortuna, existe un antídoto efectivo dentro de la propia economía: los economistas deben regresar a sus seminarios y recordarse unos a otros la existencia del resto de los modelos de su colección.

En un libro anterior, escribí que existen dos tipos de economistas, basándome en una distinción establecida por el famoso filósofo británico Isaiah Berlin, y, a pesar de que entonces me refería a los especialistas en economía internacional de aquel momento, la misma idea también es aplicable hoy en día[138]. Por un lado, los «erizos» se sienten cautivados por una única gran idea —⁠lo que mejor funciona son los mercados, los gobiernos son corruptos, la intervención es contraproducente⁠— que aplican invariablemente. Por otro, los «zorros» no tienen una sola visión sobre el mundo, sino muchas diferentes, algunas de ellas incluso contradictorias. La solución de los erizos para cualquier problema es perfectamente predecible: liberalización de los mercados, con independencia de la naturaleza exacta y el contexto del problema económico. Los zorros contestarán siempre: «depende»; unas veces recomiendan más mercado y otras más gobierno.

La economía como ciencia necesita menos erizos y más zorros que participen en los debates públicos. Aquellos economistas que son capaces de navegar de un marco teórico a otro según lo requieran las circunstancias tienen muchas más probabilidades de señalarnos el camino correcto.

6

La economía y sus críticos

Un médico, un arquitecto y un economista van juntos en un tren, y en un momento dado se ponen a debatir cuál de sus profesiones es la más antigua y honorable. El médico empieza señalando que Dios creó a Eva a partir de la costilla de Adán, por lo que Él debía ser cirujano. Entonces, interviene el arquitecto y dice: «Antes de que existieran Adán y Eva, el universo fue creado a partir del caos, y no cabe duda de que eso es la obra de un arquitecto». Por último, el economista comenta ufano: «¿Y cómo creéis que se creó ese caos?»[139].

Un economista sin críticos sería como un Hamlet sin su calavera. Las pretensiones científicas de la disciplina, su exaltado estatus entre las ciencias sociales y la influencia de sus profesionales en los debates públicos son como un imán para los detractores. Los críticos acusan a los economistas de tener un enfoque demasiado reduccionista sobre los fenómenos sociales; de realizar aseveraciones universales infundadas; de ignorar deliberadamente el contexto social, cultural y político; de cosificar los mercados y los incentivos materiales; y de tener un claro sesgo conservador. Yo mismo me he despachado a gusto en este libro acerca de dos debilidades: la falta de atención prestada a la selección de modelos y la excesiva predilección por algunos modelos en detrimento de otros. Es preciso reconocer que, en numerosas ocasiones, los economistas son culpables de llevar al mundo por la senda equivocada.

No obstante lo dicho, en este capítulo intentaré argumentar que en mi opinión buena parte de las críticas más generales no son muy acertadas. Las ciencias económicas no son un conjunto de conclusiones empaquetadas y precintadas, sino una colección de modelos que admiten una amplia variedad de posibilidades. En palabras de tres economistas también bastante críticos con su propia disciplina, se tiende a «pasar por alto la gran diversidad existente en la profesión, así como el gran número de ideas que se están poniendo a prueba constantemente», y a menudo se olvida que «se puede formar parte de la corriente dominante sin tener necesariamente ideas “ortodoxas”»[140]. Es cierto que a los críticos no les falta razón al afirmar que los economistas se suelen comportar de tal forma que la impresión general no es esa precisamente, pues con frecuencia se les puede ver sermoneando sobre las soluciones universales y el fundamentalismo del mercado. Sin embargo, los críticos también deben comprender que los economistas que se comportan así no están siendo fieles a su propia disciplina, y que, por lo tanto, se merecen los reproches de sus propios colegas tanto o más que los de los no economistas. Una vez reconocido este punto, muchas de las críticas más frecuentes quedan invalidadas o al menos pierden parte de su fuerza.

Reconsiderar las críticas habituales

A lo largo de los capítulos precedentes se han ido viendo algunas de las principales críticas expresadas de muy diferentes formas, y una de las más comunes es la que acusa a los modelos económicos de ser demasiado simples. Pues bien, esta objeción malinterpreta la naturaleza del análisis, pues, de hecho, la simplicidad es un requisito indispensable de la investigación científica. Cada explicación, hipótesis y relación causal es necesariamente una idealización que ignora voluntariamente los elementos secundarios para centrarse en la esencia. La palabra análisis procede del griego, y etimológicamente significa precisamente «descomponer cosas complejas en elementos más simples». Es el antónimo de síntesis, que define el proceso contrario. Ni el análisis ni la síntesis podrían existir sin estos componentes más simples.

Por supuesto, simple no significa necesariamente simplista. En palabras generalmente atribuidas a Einstein: «Todo debería hacerse tan simple como sea posible, pero no más». Cuando los mecanismos causales poseen una fuerte relación entre sí y no pueden ser estudiados por separado, es necesario que los modelos incluyan tal interacción en sus premisas. Si, por ejemplo, una plaga que afecta a las plantaciones de cafetos provoca un incremento de los costes de recolección de semillas y perjudica a los acuerdos sobre precios de los principales exportadores de café, no se pueden analizar los dos efectos —⁠la caída de la oferta y la disgregación de los cárteles comerciales⁠— cada uno por separado. Es cierto que estos modelos serán más complicados que otros, pero aun así seguirán estando muy lejos de representar la realidad social con gran detalle. Si es esto lo que los partidarios de la complejidad tienen en mente, no cabe objeción alguna. Sin embargo, si las relaciones subyacentes son confusas o están poco definidas y las explicaciones no se basan en estos elementos simples, la complejidad solo puede conducir a la incoherencia.

En cuanto a la crítica, relacionada con lo anterior, de que los modelos económicos realizan supuestos poco realistas, hay que reconocer que, en este caso, la economía es culpable del cargo imputado, pues muchos de los supuestos utilizados —⁠competencia perfecta, información perfecta, visión de futuro perfecta⁠— son evidentemente falsos. No obstante, como ya expliqué en el capítulo 1, los modelos con supuestos no realistas pueden resultar tan útiles como los experimentos de laboratorio desarrollados bajo condiciones que se alejan considerablemente del mundo real, puesto que ambos nos permiten identificar la relación causa-efecto aislándola del resto de los factores. Ahora bien, los supuestos críticos —⁠aquellos relacionados directamente con el resultado real o la cuestión formulada⁠— requieren un cuidado especial, y así, por ejemplo, no conviene intentar construir un avión basándose en principios que se derivan de una aspiradora.

Veamos ahora los efectos de un impuesto sobre la venta de coches. El hecho de que los consumidores consideren los coches pequeños y los grandes como equivalentes (en el sentido de que pueden ser sustituidos unos por otros) tiene gran interés a la hora de observar un impuesto aplicado a todos los coches disponibles; en este caso, puede considerarse que todos ellos son sustitutos perfectos. Sin embargo, si el impuesto se aplica únicamente a los coches de gama alta, el supuesto de sustitución perfecta deja de ser inocuo, pues en este caso los efectos sobre la recaudación del gobierno y sobre las ventas de coches dependerán de forma crítica de lo que los economistas denominan «elasticidad cruzada de la demanda», esto es, la sensibilidad de la demanda de una categoría de productos al precio de otra categoría. Cuanto mayor sea dicha elasticidad (en términos absolutos), tanto mayor será el cambio de preferencias de los consumidores que pasarán de comprar coches grandes a comprar coches pequeños y, por tanto, menores serán los ingresos del gobierno. Así pues, los economistas deben asegurarse de que sus recetas siguen siendo válidas incluso cuando sus supuestos se vuelven más realistas.

Dado que la unidad básica de análisis en los modelos económicos suele ser el individuo, con frecuencia se critica también a los economistas por no tener en cuenta el papel de los determinantes sociales y culturales del comportamiento individual. Los sociólogos y los antropólogos, por el contrario, en sus investigaciones suelen buscar explicaciones a nivel comunitario o social, en vez de individual. (La preferencia de los economistas por obtener resultados agregados a partir de decisiones individuales se conoce como «individualismo metodológico», método que es bastante similar al empleo de «microfundamentos» en macroeconomía). En opinión de estos críticos, son las prácticas culturales y las normas sociales las que favorecen ciertas categorías de consumo y comportamiento y estigmatizan otras. Y a menudo estas prácticas y normas desempeñan el papel más determinante incluso cuando las decisiones que se deben tomar son de carácter económico, como el consumo o el empleo. Según esta línea de pensamiento, la obsesión de los economistas con las decisiones tomadas individualmente por familias o inversores pasa por alto el hecho de que en la mayoría de los casos las preferencias y los patrones de comportamiento están construidos «socialmente», esto es, impuestos por la estructura de la sociedad[141].

En efecto, los modelos básicos más utilizados por los economistas no tienen en cuenta las raíces sociales y culturales de las preferencias y restricciones de la gente, pero no hay razón alguna por la que estos modelos no puedan ampliarse con cierta facilidad para incorporar estas influencias y modificar sus resultados. De hecho, esto es precisamente lo que hace un programa de investigación económica activa, analizando la manera en la que la interacción de individuos acaba modelando las identidades, normas y prácticas culturales[142]. Ahora bien, a menos que uno crea que los humanos carecen por completo de voluntad propia, que su comportamiento viene determinado totalmente por fuerzas externas fuera de su control, cualquier explicación racional de los fenómenos sociales debe ser capaz de conjugar estos fenómenos con las acciones libremente escogidas por el individuo. Los modelos económicos basados en la consideración explícita de las restricciones (materiales, sociales, contextuales) bajo las que se toman las decisiones están bien equipados para este tipo de análisis. A la hora de llevar a cabo un buen análisis social, la contraposición entre análisis individual y análisis social crea una dicotomía bastante falsa y muy poco útil.

¿Tienen los economistas un sesgo a favor de las soluciones basadas en el mercado? Nuevamente, hay que reconocer una más que probable culpabilidad. No obstante, tal y como ya se ha comentado, en este caso el problema radica más en la forma en la que los economistas se suelen presentar en público que en la disciplina en sí misma. Hoy día, las carreras de investigación económica no se construyen demostrando el funcionamiento de los mercados, sino generando interesantes contraejemplos de la máxima de la mano invisible de Adam Smith. Por ejemplo, puede que te sorprendas bastante al saber que uno de los economistas que defienden el libre mercado con más vehemencia, Jagdish Bhagwati, debe su reputación académica al diseño de una serie de modelos que demuestran que el libre comercio puede empeorar la situación de un país[143]. La solución al sesgo no pasa por reconfigurar la economía, sino por reflejar mejor la diversidad de modelos que ya existen en el debate público.

A continuación, tenemos la crítica que sostiene que la validez de las teorías de los economistas no puede ser demostrada o refutada adecuadamente, pues los análisis empíricos nunca resultan concluyentes y las teorías que no funcionan rara vez se rechazan de forma definitiva; la disciplina salta de un conjunto de modelos preferidos a otro impulsada no tanto por la evidencia sino más bien por las modas y la ideología. Dado que muchos economistas se presentan a sí mismos como los médicos del mundo social, esta crítica es sin duda merecida, aunque no hay que olvidar que las comparaciones con las ciencias naturales son engañosas. La economía es una ciencia social, lo que significa que la búsqueda de teorías y resultados aplicables a nivel universal es bastante inútil. En el mejor de los casos, un modelo (o teoría) es solo válido en un determinado contexto, por lo que esperar una validación o refutación general no tiene mucho sentido.

La economía avanza mediante la ampliación de su colección de modelos potencialmente aplicables, colección en la que los modelos más recientes pueden incorporar aquellos aspectos de la realidad social que fueron pasados por alto o ignorados por los más antiguos; cuando un economista percibe una nueva pauta de comportamiento, su reacción suele ser intentar imaginar un modelo que lo explique. La economía avanza también gracias a la creación de métodos más completos para seleccionar aquellos modelos cuyo marco teórico se acerque más al mundo real. Tal y como señalé en el capítulo 3, esta selección es más un arte que una ciencia, y es un arte que no recibe la atención que merece. Sin embargo, la ventaja de trabajar con modelos es que todos los elementos requeridos para su selección —⁠los supuestos críticos, los canales de causalidad, las consecuencias directas o indirectas⁠— son transparentes y están a la vista, lo que permite a los economistas comprobar la correspondencia entre el modelo y el entorno, si bien no de manera formal y conclusiva, al menos sí de manera informal y sugestiva.

Por último, a los economistas se les acusa de equivocarse en muchas de sus predicciones. «Dios creó a los analistas económicos para que los astrólogos no quedasen tan mal», bromeó al respecto John Kenneth Galbraith (también economista). El ejemplo más claro de las últimas décadas es por supuesto la crisis financiera global de 2007-2008, que estalló en un momento en el que la gran mayoría de los economistas habían llegado a pensar que la estabilidad macroeconómica y financiera había llegado para no irse jamás. En el capítulo anterior ya comenté que esta percepción errónea no era sino otra consecuencia del consabido punto ciego: confundir un modelo con el modelo. Paradójicamente, si los economistas se hubiesen tomado más en serio sus propios modelos, se habrían mostrado menos seguros acerca de las consecuencias de la innovación y la globalización financieras, y habrían estado más preparados para el latigazo financiero que se acabó produciendo.

Sin embargo, ninguna ciencia social debería declarar ser capaz de predecir el futuro y ser juzgada en función de su nivel de acierto. La dirección de la vida social no puede pronosticarse, pues depende de demasiados factores. Por utilizar el lenguaje económico, en la actualidad hay demasiados modelos sobre el futuro, ¡eso sin contar los que aún no se han formulado! En el mejor de los casos, lo más que podemos esperar de la economía y del resto de las ciencias sociales es la formulación de predicciones condicionales, esto es, la formulación de los resultados más probables producidos por cambios individuales, aplicados uno a uno mientras el resto de los factores se mantiene estable. Esto es lo que hacen los buenos modelos: ofrecer una guía de las consecuencias de determinados cambios a gran escala o de los posibles efectos cuando unas causas determinadas superan ampliamente a otras. Por ejemplo, podemos estar razonablemente seguros de que una mala cosecha de semillas de cafeto provocará un incremento de los precios del café, o de que, en condiciones económicas normales, una enorme inyección de dinero efectivo por parte de un banco central provocará un notable incremento de la inflación. En estos casos, suponer que «todo lo demás permanece sin cambios» es algo razonable, y las predicciones se asemejan más a predicciones condicionales. El problema es que muy pocas veces, por no decir casi nunca, se puede predecir cuál de todos los cambios posibles acabará produciéndose, como tampoco podemos asegurar cuál será su peso relativo en el resultado final, y en estos casos la economía suele recomendar prudencia y contención en lugar de autoconfianza.

Lo que resta de capítulo lo dedicaré a considerar la pertinencia de otras dos importantes críticas que hasta el momento no he comentado. En primer lugar, discutiré la acusación de que la economía está plagada de juicios de valor, y que buena parte de lo que se pretende hacer pasar como análisis científico se limita, de hecho, a ser la expresión de las preferencias al uso por una sociedad basada en el mercado. Y en segundo lugar, evaluaré la extendida opinión que sostiene que la economía desincentiva el pluralismo y se muestra hostil ante nuevos enfoques e ideas.

La cuestión de los valores

La mayoría de los modelos económicos asume que los individuos se comportan de manera egoísta, intentando maximizar sus propias posibilidades de consumo (y tal vez también las de sus hijos), sin importarles lo que les ocurra a los demás. En muchos entornos, este supuesto es bastante realista, y, de hecho, el supuesto contrario de comportamiento totalmente desinteresado no tiene mucho sentido. Por otra parte, en la mayor parte de los casos, la inclusión de cierto grado de altruismo y generosidad no altera significativamente los resultados.

Existen no pocas investigaciones que relajan bastante este riguroso supuesto e introducen un cierto grado de altruismo y de otros comportamientos en favor de los demás. En determinados entornos —⁠por ejemplo, la caridad o la votación en elecciones generales⁠—, la consideración de otras motivaciones distintas del puro interés propio resultan indispensables para poder comprender lo que está ocurriendo. Sin duda, en general se puede afirmar con cierta seguridad que el comportamiento egoísta es uno de los supuestos fundamentales de las ciencias económicas, pero por otro lado también se supone que los modelos deben describir lo que ocurre realmente, no lo que debería ocurrir. En este tipo de análisis, no deberían existir juicios de valor de ninguna clase.

Es muy posible que lo que muchos consideran la cumbre absoluta de la economía, el teorema de la mano invisible, haya hecho que, desde su formulación, la mayoría de los economistas se muestren algo más despreocupados y permisivos hacia las muestras de egoísmo de lo que tal vez sería aconsejable. Después de todo, su premisa fundamental es que el egoísmo individual puede ser beneficioso para la sociedad en su conjunto, de tal forma que un conjunto de personas que velan exclusivamente por su propio interés no tienen por qué acabar provocando el caos económico y social. Desde el punto de vista de la sociedad, el antídoto a la búsqueda de ventajas materiales por unos es la búsqueda de ventajas materiales por otros; la competencia libre y sin trabas neutraliza las patologías que puedan producirse.

Se puede establecer un paralelismo con el diseño de la constitución de Estados Unidos. James Madison, Alexander Hamilton y todos los demás que se ocuparon de la formulación del sistema federal estadounidense daban por sentado que un sistema político debía responder a los intereses de los diversos grupos de presión organizados. Por tanto, diseñaron un sistema acorde con esta mentalidad, aunque, eso sí, con un sistema de controles y contrapesos: la multiplicidad de centros de poder y las restricciones aplicadas a sus autoridades, junto con el tamaño de la unión, evitarían que ninguna de las partes se impusiera sobre las demás. No obstante, sería injusto acusar a los federalistas de ser los culpables de la entronización del egoísmo en la política de Estados Unidos, pues ellos pensaban honestamente que se limitaban a lidiar con las consecuencias de un sentimiento ya existente. Y, de manera similar, los economistas cuyos modelos están poblados por consumidores egoístas en realidad no están adoptando una posición moral, sino que en su opinión se están limitando a describir lo que ocurre cuando tales consumidores interaccionan con las igualmente egoístas empresas presentes en el mercado.

Dicho esto, ¿se puede afirmar con rotundidad que el hecho de que el egoísmo desempeñe un papel fundamental en los modelos económicos produce un sesgo en el comportamiento general en esa dirección? Es legítimo preguntarse si dichos modelos «normalizan» tal comportamiento (en el sentido de que lo convierten en la norma), desplazando otros comportamientos más orientados a la sociedad. Un hecho estadístico que parece confirmar estas sospechas es que los estudiantes universitarios que se gradúan en economía tienden a comportarse de manera más egoísta que los graduados en otras disciplinas, esto es, su comportamiento se ajusta más al descrito en algunos de los modelos económicos más importantes, como el del dilema del prisionero. Muchos han interpretado este resultado como prueba fehaciente de que el estudio de las ciencias económicas incrementa el egoísmo de los individuos.

Sin embargo, el resultado puede sugerir una hipótesis alternativa, y es que determinados individuos son más proclives a decantarse por el estudio de la economía. Una investigación empírica sobre estudiantes israelíes, por ejemplo, logró demostrar que la diferencia de valores entre estudiantes de economía y de otras materias ya existía antes de que ambos grupos iniciasen sus respectivos estudios. En esta investigación se encontró que la propensión a donar fondos para los necesitados por parte de los estudiantes de economía ya era más baja que la media antes de comenzar su primer año de estudios universitarios, y tal propensión no descendió a lo largo de su estancia en la universidad[144]. Así pues, puede que la verdad sea que la economía atrae a un tipo de estudiante algo diferente a los demás, uno que en promedio es desde el principio más egoísta que el resto, y no que se vuelva más egoísta debido a sus estudios concretos.

Dado que el egoísmo ocupa un lugar predominante en los modelos económicos, los economistas suelen exhibir cierto sesgo en favor de aplicar las soluciones a los problemas públicos basadas en incentivos. Consideremos, por ejemplo, el cambio climático y la cuestión de cómo enfrentarse a las emisiones de dióxido de carbono. La opinión pública varía notablemente de una sociedad a otra, pero los economistas se muestran virtualmente unánimes al recomendar medidas como la aplicación de un impuesto a la emisión de CO₂, o la implementación de una cuota de emisión con la que los productores puedan comerciar[145]. En ambos casos, el objetivo es encarecer las emisiones y, por tanto, hacer menos rentable para las empresas el empleo de técnicas que las produzcan. Según los economistas, esta política es la correcta porque actúa sobre el margen relevante: las empresas no suelen tener en cuenta los efectos medioambientales en sus decisiones, por lo que la respuesta adecuada es forzarlas a «internalizar» los costes externos, obligándolas a pagar por emitir.

Este remedio sienta bien a muchos no economistas, ya que parece convertir una responsabilidad moral —⁠«no arruinarás el medio ambiente»⁠— en un mero cálculo coste-beneficio. Más aún, algunos afirman incluso que un impuesto o una cuota de emisiones no hace más que legitimar la contaminación, pues el mensaje que reciben las empresas e industrias es que pueden seguir emitiendo CO₂ y contribuyendo al cambio climático sin problemas siempre que paguen una tarifa por ello. Durante los últimos años, el filósofo político de Harvard Michael Sandel ha criticado enérgicamente lo que él considera como dañinos efectos de la economía sobre la cultura ciudadana. He aquí su opinión acerca de los incentivos materiales:

El simple hecho de poner precio a las cosas buenas de la vida puede llegar a corromperlas, y esto se debe a que los mercados no solo distribuyen productos, sino que también expresan y promueven determinadas actitudes relativas a los productos intercambiados. Pagar a los niños por leer libros puede lograr que empiecen a leer más, pero también puede inducirles a considerar la lectura más como una tarea que como una fuente intrínseca de satisfacción. Contratar a mercenarios extranjeros para luchar en nuestras guerras puede salvar las vidas de nuestros ciudadanos, pero también puede alterar irrevocablemente el significado de ciudadanía[146].

En otras palabras, la confianza en los mercados y en los incentivos fomenta valores corrosivos al tiempo que socava los objetivos sociales.

Un economista podría responder que es preciso tratar determinados objetivos como el control de las emisiones no como cuestiones morales, sino como cuestiones de efectividad: la exhortación moral está muy bien, pero lo que realmente funciona son los incentivos. Y si se ven más presionados, probablemente apelarán al empirismo, diciendo: «Muy bien, podemos mostrar cientos de estudios que demuestran que las empresas reducen el uso de petróleo cuando aumenta su precio; ¿dónde está la prueba de que la exhortación moral consigue reducir las emisiones contaminantes?».

Instintivamente, los economistas dan el mundo por sentado, junto con todo lo que viene con él, como el egoísmo humano, y diseñan soluciones a partir de las restricciones percibidas, argumentando, no sin razón, que su comportamiento no tiene nada que ver con sus valores o su ética, sino con su orientación empírica. Si bien esta mentalidad hace que en ocasiones sean demasiado rápidos a la hora de desdeñar las soluciones no basadas en incentivos, también los hace más receptivos si hay pruebas que indican que sus oponentes tienen al menos parte de razón.

En el capítulo 2 mencioné de pasada un experimento empírico cuyos inesperados resultados causaron bastante incredulidad entre los economistas. Con el fin de reducir la impuntualidad, una guardería israelí decidió empezar a imponer sanciones económicas a los padres que llegasen tarde a recoger a sus hijos. Esta política se ajustaba a lo que sin duda muchos economistas hubiesen recomendado: si se desea desincentivar un comportamiento, lo que hay que hacer es elevar el coste de tener tal comportamiento. Sin embargo, para sorpresa de casi todos, lo que ocurrió es que desde el comienzo de las sanciones la impuntualidad se incrementó. Según parece, la imposición de un precio indujo a los padres a considerar que, puesto que pagaban, tenían más derecho a llegar tarde, por lo que la obligación moral que hasta ese momento había controlado su comportamiento se relajó notablemente. O, por emplear términos económicos, el coste moral de la impuntualidad se redujo hasta casi desaparecer. Tal y como señala el economista Sam Bowles, este es un claro ejemplo de cómo, en ocasiones, los incentivos materiales pueden llegar a desplazar el comportamiento basado en la moral o en otros principios[147].

La lección para los economistas es que algunas veces es necesario utilizar un paradigma del comportamiento humano (o de los costes y beneficios) más amplio y rico que el que suele utilizar en los modelos más simples. En no pocas ocasiones los economistas se muestran dispuestos a pensar en dichos términos y a llevar a cabo las modificaciones requeridas, siempre que existan pruebas que sugieran que el modelo inicial no funciona, como claramente ocurrió en el caso expuesto. Aun así, lo más probable es que continúen pensando en términos de relevancia y eficacia más que en términos morales. Por ejemplo, ¿es aplicable la lección de la guardería israelí al caso del control de emisiones? ¿Es realista suponer que las industrias energéticas funcionan en un universo moral relativo al imperativo del cambio climático que se verá significativamente alterado con la imposición de una tarifa a la emisión de CO₂? ¿Acaso las campañas de educación pública, una mayor concienciación o la exhortación moral tienen un mayor impacto en dichas emisiones? En opinión de los economistas, estas son cuestiones empíricas y no morales.

¿Qué hay de la acusación de Sandel de que los mercados engendran «valores de mercado» que nos obligan a intercambiar cosas en mercados que no deberían ni existir? «Vivimos en una época —⁠escribe Sandel⁠— en la que prácticamente todo puede ser vendido o comprado. Todo está en venta». He aquí algunos de los ejemplos citados por él al respecto, además del relativo a las tarifas de emisión de CO₂: el libre acceso de los coches ocupados solo por el conductor a los carriles reservados a los coches con varios pasajeros por 8 dólares en Minneapolis y otras ciudades; la posibilidad de tener una celda con las comodidades de un hotel por 90 dólares la noche en la prisión federal de Santa Ana, California; el número personal de teléfono móvil de un médico por 1500 dólares; madres de alquiler en la India por 8000 dólares; y el derecho a cazar un rinoceronte negro en peligro de extinción por 250 000 dólares[148]. En opinión de Sandel, estos y otros ejemplos ilustran el creciente papel de los valores de mercado en nuestra vida social.

¿Cuáles son estos valores del mercado? En realidad, todos se pueden resumir en uno solo: eficiencia. Todo cuanto un economista puede afirmar sobre un mercado —⁠uno que funciona correctamente, sin imperfecciones frecuentes⁠— es que ofrece una distribución eficiente de los recursos en un sentido muy concreto y preciso, a saber, que no existe ningún método que permita enriquecer a algunas personas sin empobrecer a otras. La mentalidad imperante es que todo economista que se base en la equidad, la justicia o la moral de los mercados económicos, en lugar de en la eficiencia, sencillamente no está haciendo bien su trabajo.

Por supuesto, la conexión entre mercado y eficiencia no impide que algunos economistas asocien determinados valores adicionales a los mercados. Por ejemplo, los valores libertarios de un economista, esto es, la convicción de que la libertad de comerciar con todo aquel que uno desee no debería ser coartada, pueden impulsarle a defender la libre empresa. Sin embargo, estas creencias tienen su origen fuera del ámbito económico, por lo que el hecho de que un economista las defienda no les concede más credibilidad que si lo hiciese un arquitecto o un médico. Por otro lado, tal conexión no excluye la afirmación, basada en evidencias específicas, de que en determinados casos una menor intervención en los mercados puede obtener beneficios que van más allá de la eficiencia. Por ejemplo, a menudo los economistas argumentan que la eliminación de los subsidios al combustible en los países en desarrollo incrementaría la equidad conjuntamente con la eficiencia. La razón es que los subsidios no solo inducen a consumir más combustible del necesario (lo que es la fuente de su ineficiencia), sino que en general benefician principalmente a los adinerados (pues son los principales usuarios del combustible subsidiado). No obstante, tales argumentos deben demostrarse empíricamente caso por caso.

¿Es la eficiencia algo positivo? En sí misma, sí, lo es. Se puede afirmar sin dudarlo que la eficiencia es una consideración —⁠un valor⁠— que merece tenerse en cuenta a la hora de comparar estados sociales alternativos. Sin embargo, no es la única, ni mucho menos, pues, por ejemplo, la equidad podría considerarse otro valor competidor, al igual que el valor moral intrínseco de otros comportamientos socialmente responsables. En algunas ocasiones, estas consideraciones nos impulsan en la misma dirección que la eficiencia y, por tanto, refuerzan la causa de los mercados, pero en otras existen tensiones y costes de oportunidad que hay que considerar. En última instancia, lo que se vende o se deja de vender en los mercados es una cuestión que se decide evaluando los costes y los beneficios desde distintos ángulos: es probable que diversas comunidades lleguen a conclusiones diferentes, e incluso la misma comunidad puede cambiar de parecer con el tiempo. Una vez más, los economistas no son especialmente expertos en este tipo de análisis coste-beneficio y en el mejor de los casos únicamente pueden aportar información útil.

Por ejemplo, los economistas pueden contribuir al debate suscitado por la posibilidad de que los conductores solitarios paguen por el uso de los carriles supuestamente colectivos, por medio de estimaciones fundamentadas de aspectos como el tipo de conductor que es más probable que se avenga a pagar la tarifa, el beneficio obtenido por los que la pagan (principalmente, llegar antes a destino), los ingresos para las autoridades encargadas de los peajes y sus posibles usos, y la incidencia distributiva de los potenciales costes de congestión en los carriles colectivos (¿quién los asume y en qué medida?). La evidencia empírica existente sobre estas cuestiones puede hacer cambiar de opinión a la mayoría de la gente que inicialmente se posicionó en contra, pues puede mostrarle que, de hecho, esta opción puede ser incluso deseable. Por el contrario, es posible que el mismo tipo de análisis realizado sobre, por ejemplo, la mejora de las condiciones de las celdas ofrezca la conclusión opuesta. En ninguno de los dos casos sería justificable que los economistas abogasen por la opción del mercado como solución general, o al menos no sin antes tener en cuenta las múltiples consideraciones que van más allá de la eficiencia.

Para ser justos con Sandel, su argumento no es una simple falacia. Es cierto que los profesionales de la economía pueden ser descuidados y realizar afirmaciones que exceden lo realmente permitido por su calidad de economistas. ¿Recuerdas la lista del capítulo anterior sobre aquellas máximas en las que la gran mayoría de los economistas se muestran de acuerdo? Pues bien, muchas de ellas incluyen juicios de valor implícitos. Cuando, por ejemplo, los economistas afirman que no se debería restringir el comercio exterior, que no se debería prohibir la deslocalización hacia otros países y que deberían eliminarse los subsidios a la agricultura, lo que están haciendo es aplicar juicios de valor a temas que en realidad no se pueden evaluar exclusivamente en función de su eficiencia, sino que también hay que tener en cuenta aspectos relativos a la justicia, la ética, la equidad y la distribución: ¿Es justo promover el libre comercio si los principales beneficiarios son los individuos ricos y los perdedores son los trabajadores más pobres de la sociedad? ¿Es justo obtener beneficios de la deslocalización de una empresa hacia países pobres en los que los trabajadores cuentan con pocos derechos fundamentales y unas condiciones laborables penosas? El 90 por ciento de los economistas que se mostraron de acuerdo con estas cuestiones implícitas o bien no se percataron de sus implicaciones o bien las subsumieron en las consideraciones de eficiencia. En cualquier caso, existe un problema: incluso dando por supuesto que las consecuencias de la eficiencia pueden predecirse de manera inmediata y universal y que las dificultades planteadas en el capítulo anterior puedan ser minimizadas, que ya es suponer, no cabe duda de que los economistas se extralimitan en estas áreas concretas.

Dado que su formación no les proporciona otra herramienta para evaluar situaciones sociales alternativas que el prisma de la eficiencia distributiva, los economistas son bastante proclives a cometer este error cada vez que se requiere su opinión sobre políticas públicas, mezclando con facilidad la eficiencia con otros objetivos sociales. Resultaría muy útil ponerlos en evidencia, desafiando abiertamente sus argumentos y recordándoles las formas concretas en las que están traspasando los límites de su disciplina. Por otro lado, ellos mismos deberían recordar al público que muchas de las aseveraciones realizadas por los políticos o por otros diseñadores de políticas en su nombre tampoco están plenamente justificadas por su disciplina.

Uno de los primeros y más influyentes argumentos no económicos a favor de los mercados es que la participación en actividades mercantiles supuestamente modera el temperamento humano. Tal y como nos recuerda Albert Hirschman en su magistral libro Las pasiones y los intereses, los pensadores de los siglos XVII y XVIII razonaban que la motivación ofrecida por la búsqueda del beneficio podría contrarrestar otras motivaciones más básicas como la necesidad de practicar la violencia y de dominar al resto de los hombres. En este sentido, Montesquieu acuñó la expresión «dulce comercio» para sugerir que las actividades comerciales fomentaban las interacciones moderadas y pacíficas, comentando que «Cuando los modales son moderados, existe el comercio, y allí donde existe el comercio los modales son moderados». En opinión de Samuel Ricard, abuelo de David Ricardo, el hombre busca virtudes como la deliberación, la honestidad y la prudencia, y se aleja de los vicios para no perder su reputación y convertirse en objeto de escándalo. De esta forma, los intereses pueden apaciguar las pasiones[149].

Así pues, estos primeros economistas filósofos alentaron el crecimiento de los mercados no por razones de eficiencia o por la expansión de los recursos materiales, sino porque consideraban que conduciría a una sociedad más ética y armoniosa. Resulta irónico, por tanto, que tres siglos después los mercados hayan pasado a ser sinónimos de corrupción a los ojos de mucha gente. De la misma forma en que los partidarios actuales suelen pasar por alto los límites de la eficiencia, tal vez los críticos son culpables a su vez de pasar por alto también las formas en las que los mercados contribuyen al espíritu de la cooperación.

Falta de pluralismo

Una de las críticas más frecuentes que se suelen dirigir a las ciencias económicas es que se trata de un club que rechaza a los externos a él. En opinión de estos críticos, esta exclusividad hace que la disciplina practique una especie de aislacionismo, cerrándose en banda a nuevas perspectivas. La economía, argumentan, debería ser más pluralista y más receptiva a los enfoques heterodoxos.

Esta es una crítica bastante típica de los estudiantes, en parte debido a la forma habitual de enseñanza de la economía. En el otoño de 2011, por ejemplo, un grupo de estudiantes organizó una especie de huelga de asistencia al popular curso de «Introducción a la economía» de Harvard, impartido por mi colega Greg Mankiw, pues se quejaban de que el curso promovía la ideología conservadora disfrazándola de ciencia económica y que contribuía a perpetuar la desigualdad social. Mankiw rechazó la crítica y acusó a los alumnos de estar «mal informados», señalando que la economía como ciencia carece de ideología, ya que no es más que un método que permite pensar con claridad y alcanzar las respuestas correctas, sin conclusiones políticas predeterminadas[150].

En abril de 2014, un grupo de estudiantes de la Universidad de Manchester que se hacía llamar la Post-Crash Economics Society (algo así como «Sociedad para la economía posterior al crac») publicó un manifiesto de sesenta páginas en el que defendía una reforma muy significativa de la educación en economía. Este informe incluía un prefacio escrito por Andrew Haldane, un alto funcionario del Banco de Inglaterra, y recibió las alabanzas de muchos otros economistas. En él se criticaba con dureza el método estándar de enseñanza de la economía, tachándolo de demasiado estrecho de miras, y se solicitaba un mayor pluralismo y la inclusión de otras perspectivas éticas, históricas y políticas. El monopolio del paradigma económico establecido, clamaban los estudiantes, impedía «un pensamiento crítico significativo», y, por lo tanto, era dañino para las ciencias económicas según sus propios términos[151].

¿Cómo deben interpretarse estas quejas en vista de la patente multiplicidad de modelos existentes en el seno de la economía? El problema al que parecen enfrentarse los estudiantes, al menos desde su punto de vista, es que la mayor parte de la materia impartida en los cursos de introducción a la economía es poco menos que un panegírico dedicado a los mercados. Estos cursos introductorios no dan una idea muy exacta de la verdadera diversidad de conclusiones económicas, y es poco probable que los estudiantes lleguen a comprender esta diversidad a menos que continúen matriculándose en otros cursos de economía más avanzados. A los profesores de economía se les suele acusar de ser estrechos de miras y de estar ideologizados, y es verdad que, por la forma que tienen de comunicar su disciplina a sus alumnos, ellos son su propio peor enemigo. En lugar de proporcionar un panorama más completo de la panoplia de perspectivas que ofrece la profesión, en la mayoría de los casos se centran en unos pocos modelos básicos que hacen hincapié en un paquete estándar de conclusiones. Y este método de enseñanza se utiliza especialmente en los cursos de introducción a la economía, en los que los profesores suelen estar ansiosos por mostrar el funcionamiento de los mercados. En palabras del economista de Oxford Simon Wren-Lewis: «Una de las consecuencias más tristes de los métodos habituales de enseñanza es que los estudiantes apenas llegan a conocer una pequeña parte de todos los aspectos interesantes que existen [en su disciplina]»[152]. ¿Quién puede culpar realmente a los estudiantes por defender su derecho a exigir la presencia de perspectivas alternativas?

Yo mismo me he desmarcado a menudo de las opiniones generalmente aceptadas entre los economistas, por ahora sin daño aparente a mi carrera (¡al menos eso creo!). Puede que para los no economistas no sea suficientemente radical, pero entre mis colegas se me considera bastante poco ortodoxo. Por ejemplo, un compañero de Harvard me solía saludar preguntándome «¿Cómo va la revolución?» cada vez que me veía. Sin embargo, a pesar de que en muchos de mis artículos ofrezco unas conclusiones de política económica que difieren de las ideas académicas dominantes, nunca me he sentido discriminado entre mis colegas de profesión, y nunca he tenido la impresión de que, por su contenido, mis trabajos académicos hayan sido objeto de un juicio más duro de lo normal por parte de mis editores o de otros investigadores.

Dicho esto, el pluralismo de las conclusiones es una cosa, pero el pluralismo de los métodos es otra muy distinta. En general, ninguna disciplina académica suele mostrarse excesivamente permisiva con los enfoques que se desvían mucho de las prácticas dominantes, y la economía en concreto es bastante implacable con aquellos que se saltan la forma de trabajo estándar de la disciplina. Todo aquel que aspire a ser llamado economista debe formular modelos claros y aplicar las técnicas estadísticas apropiadas. Es cierto que los modelos pueden incorporar una amplia variedad de supuestos, pues sin un poco de flexibilidad en este campo resultaría imposible llegar a conclusiones originales o novedosas. No obstante, no todos los supuestos son igual de aceptables, lo que en economía significa que cuanto más se desvíe uno de los supuestos fundamentales más aceptados, tanto mayor será la exigencia a la hora de justificar la motivación de tales desviaciones.

Para ser considerado un miembro de la comunidad economista, alguien cuyo trabajo debe tomarse en serio, es necesario funcionar conforme a estas reglas, y el hecho de que mis trabajos hayan sido aceptados entre mis colegas se debe a que he acatado tales reglas. Sin embargo, he de aclarar que si las he acatado no ha sido porque ello me permita exhibir mis credenciales, sino porque realmente me resultan útiles. Las reglas me han ayudado a disciplinar mi trabajo de investigación y a tener claro de qué estoy hablando en todo momento, pero nunca han sido tan restrictivas como para impedirme perseguir intereses o seguir caminos analíticos que acaban proporcionando conclusiones heterodoxas. Así pues, la economía deja poco espacio para el pluralismo metodológico, pero bastante más para la diversidad de conclusiones políticas.

La mayoría de los economistas afirmarían sin dudarlo que esto es algo bueno, ya que ofrece protección contra el pensamiento poco científico y los datos empíricos mediocres. Sin duda, unos métodos son mejores que otros: los marcos teóricos formales que identifican los vínculos causa-efecto de manera explícita son mucho más útiles que las exposiciones verbales que dejan las interacciones abiertas a diversos tipos de interpretación; los modelos que explican los fenómenos sociales mediante el análisis del comportamiento de los actores que les dan forma —⁠tal y como hacen los economistas al referirse a la competencia del mercado, los fallos de coordinación o los dilemas del prisionero⁠— son más útiles que aquellos que atribuyen voluntad propia a los movimientos sociales sin forma definida; y los análisis empíricos que prestan atención a las cuestiones de causalidad y de «sesgo de variable omitida» son más útiles que los que no lo hacen.

En opinión de algunos, estas restricciones representan precisamente el tipo de camisa de fuerza metodológica que impide la entrada de nuevas ideas en la disciplina, pero en realidad resulta muy fácil exagerar la rigidez de las reglas con las que funciona la profesión[153]. En mi propia experiencia, he visto como las ciencias económicas han cambiado drásticamente en el escaso plazo de tres décadas.

Consideremos, por ejemplo, los ámbitos en los que me centré en la escuela de posgrado a mediados de la década de los ochenta. Los tres temas sobre los que redacté los mencionados exámenes eran desarrollo económico, economía internacional y organización industrial. Pues bien, desde entonces hasta la actualidad, los tres han sufrido una drástica transformación, especialmente en un punto: todos ellos se han convertido en cuestiones empíricas, en vez de teóricas como solían ser. Cuando me encontraba trabajando en mi tesis doctoral, los mejores y más brillantes investigadores en estos campos se centraban exclusivamente en la teoría aplicada, ideando modelos matemáticos que intentaban arrojar luz sobre alguna faceta particular de la economía, mientras que la evidencia empírica se empleaba únicamente para fundamentar los modelos, y en ocasiones para apuntalar sus resultados. Era muy poco habitual dedicar la mayor parte del trabajo al análisis empírico, y solo los estudiantes menos dotados, aquellos que carecían de ideas brillantes y habilidades teóricas, intentaban poner a prueba empíricamente tal o cual modelo.

Hoy en día, por el contrario, es prácticamente imposible poder publicar cualquier trabajo en alguna de las revistas científicas más importantes dedicadas a dos de estos campos —⁠desarrollo y economía internacional⁠— si no se incluye un análisis empírico serio, y, aunque no tanto como los otros dos, el ámbito de la organización industrial también se ha vuelto significativamente más empírico. Además, lo que se considera un análisis empírico aceptable también ha cambiado para siempre, pues actualmente los estándares de la profesión requieren prestar una atención mucho mayor a la calidad de los datos recabados, a las inferencias causales extraídas de dichos datos y a una gran variedad de trampas estadísticas. En términos generales, este giro hacia lo empírico ha sido positivo para la profesión. En el campo de la economía internacional, por ejemplo, el trabajo empírico ha generado notables hallazgos relacionados con la importancia de las diferencias de calidad y de productividad entre las empresas participantes en el comercio internacional, lo que a su vez ha propiciado la aparición de una amplia variedad de nuevos modelos sobre este tema. Y en el campo de la economía del desarrollo, nuevos datos empíricos han conducido a la progresiva aparición de innovaciones en políticas sobre sanidad, educación y finanzas que pueden llegar a mejorar la vida de cientos de millones de personas.

Otra forma de comprobar la gran transformación que se ha producido en la disciplina es observando las nuevas áreas de investigación que han florecido a lo largo de las últimas décadas. Tres de ellas son particularmente dignas de atención: la economía del comportamiento, las pruebas controladas aleatorizadas (llamadas RCT, por sus siglas en inglés) y las instituciones. Lo más sorprendente es que estas tres áreas han recibido gran influencia, e incluso estímulo, de campos científicos externos a la economía, a saber, la psicología, la medicina y la historia, respectivamente. Este gran crecimiento refuta la afirmación de que la economía es aislacionista y se empeña en ignorar las aportaciones de otras disciplinas relacionadas con ella.

En cierto modo, el ascenso de la economía del comportamiento indica el enorme alejamiento que se está produciendo respecto de la economía tradicional, ya que debilita el supuesto más fundamental, casi diría canónico, de los modelos económicos: que los individuos son totalmente racionales. El postulado de racionalidad no solo parece sensato en multitud de entornos, sino que permite el diseño de modelos de comportamiento basados en las técnicas de optimización matemática estándar, en las que los individuos maximizan (o minimizan, según el caso) funciones de utilidad objetivas y bien definidas, teniendo en cuenta restricciones presupuestarias o de otro tipo. Mediante estas técnicas, los economistas pueden realizar predicciones específicas sobre las preferencias de los consumidores, el ahorro de los hogares, las inversiones de las empresas, la búsqueda de puestos de trabajo de los desempleados, etc., así como estudiar las formas en las que estas acciones dependen de las particularidades de cada entorno.

Este postulado siempre ha tenido sus críticos entre los profesionales de la economía, como Herbert Simon, que propuso una forma de racionalidad limitada (o «acotada»), y Richard Nelson, que sugirió que las empresas funcionasen mediante el método de prueba y error en lugar de por el método de optimización; sin olvidar al mismísimo Adam Smith, que posiblemente fue el primer economista conductual[154]. Sin embargo, no cabe duda de que ha sido el trabajo del psicólogo Daniel Kahneman y sus coautores el que ha tenido un mayor impacto en la economía convencional[155], y así fue reconocido en 2002 con la entrega del premio Nobel de Economía a Kahneman, la primera ocasión en la historia en la que este premio se concedía a un no economista[156].

Los experimentos de Kahneman y sus colegas lograron catalogar una larga lista de regularidades conductuales que transgredían el postulado de la racionalidad establecido por la economía: la gente tiende a valorar más un objeto cuando debe renunciar a él que cuando lo adquiere (aversión a las pérdidas), a generalizar en exceso a partir de un número reducido de datos (exceso de confianza), a desestimar la evidencia empírica que contradice sus creencias (sesgo de confirmación), a ceder a tentaciones a corto plazo aun siendo conscientes de que son perjudiciales (escaso autocontrol), a valorar la equidad y la reciprocidad (egoísmo limitado), etc. Estos tipos de comportamiento tienen importantes consecuencias en muchas áreas de la economía. Por ejemplo, la hipótesis de los mercados eficientes aplicada a las finanzas (ver capítulo 5) se basa en el supuesto de que las expectativas de los inversores son imparciales. Cuando los economistas empezaron a introducir estos nuevos descubrimientos en sus modelos fueron por fin capaces de entender las anomalías de los mercados financieros que durante mucho tiempo habían resultado inexplicables, como el caso de la aparente hipersensibilidad de los precios de los activos ante los acontecimientos del mundo real, que se logró explicar al demostrarse la tendencia de la gente a reaccionar exageradamente ante la información más reciente[157]. Estos puntos de vista de la psicología social se aplicaron posteriormente a muchos ámbitos que involucran la toma de decisiones, como el comportamiento en el ahorro, la elección de seguro médico y el uso de fertilizantes en las granjas con pocos recursos[158]. Por ello, la economía del comportamiento pasó casi de la noche a la mañana de estar en la periferia de la economía a convertirse en una de sus áreas más vigorosas y animadas, atrayendo a los mejores talentos de la profesión.

Las RCT son una desviación de un tipo diferente, ya que representan un paso de gigante en dirección al empirismo. Su objetivo es generar evidencias claras e inequívocas partiendo de cero. El trabajo empírico de las ciencias económicas siempre se ha tenido que enfrentar a la gran dificultad de descubrir relaciones causales que no ofrezcan dudas. Y esto es así porque el mundo pocas veces permite que los investigadores, pongamos por caso, puedan establecer con precisión hasta qué punto los subsidios concedidos para la compra de mosquiteras tratadas con insecticida contribuyen a la erradicación de la malaria; desgraciadamente, hay muchos otros factores que pueden cambiar durante la investigación, desvirtuando el efecto buscado. Por ello, los economistas comenzaron a estudiar tales cuestiones utilizando la aleatorización. Siguiendo con el ejemplo de las mosquiteras, estas se empezaron a distribuir a muestras aleatorias de individuos (el grupo de tratamiento) y aquellos que no recibían una constituían un grupo natural de control; y así, la diferencia observada entre los resultados obtenidos en ambos grupos podía atribuirse al efecto de la intervención. Este enfoque era relativamente más simple que las complejas técnicas estadísticas empleadas hasta ese momento, y también considerablemente más efectivo a la hora de discernir entre los procedimientos que funcionan y los que no en un entorno determinado. Sin embargo, la generalización a partir de unos pocos resultados era, como de costumbre, bastante más problemática, ya que requería su extrapolación a entornos bastante o muy diferentes.

Los países pobres ofrecían unas condiciones particularmente apropiadas para llevar a cabo estos experimentos sobre el terreno. Se creó un amplio debate sobre los tipos de recetas que mejor funcionarían en estos entornos, en donde se podían poner a prueba diferentes estrategias de intervención, y los beneficios obtenidos, fruto de la identificación de las estrategias más efectivas, fueron enormes, especialmente si se tienen en cuenta los niveles de pobreza existentes en esos países. Hay que señalar que algunos aspectos de las RCT siguen siendo bastante controvertidos, como demuestra el hecho de que muchos críticos hayan acusado a sus partidarios de exagerar lo que se puede aprender de estos experimentos de campo que estudian la naturaleza del subdesarrollo y las políticas económicas requeridas[159]. Sin embargo, muy pocos se atreven a negar que esta nueva clase de investigación supuso una revolución para la economía y que ha enriquecido nuestra comprensión de muchos aspectos de las sociedades en desarrollo.

Los experimentos de campo son análisis detallados que se centran en comunidades específicas, a menudo en una única población, mientras que el trabajo sobre desarrollo institucional emplea un enfoque mucho más macro y realiza un amplio barrido histórico, centrándose en aquellas instituciones que han hecho posible el capitalismo moderno y próspero: el Estado de derecho, la obligación de cumplimiento de contratos, la protección de los derechos de propiedad y la democracia política. Este tipo de investigación se inspiró directamente en el trabajo de otras disciplinas: el desarrollo político comparado y la historia, pero refinando sus aportaciones e incluyéndolas en los modelos que los economistas están acostumbrados a usar. Además, se dedicó un enorme esfuerzo a validar estas ideas a través de sofisticados análisis empíricos basados en técnicas estadísticas actualizadas.

El economista del MIT Daron Acemoglu y el politólogo de Harvard James Robinson fueron los líderes indiscutibles de esta nueva clase de trabajo. Su primer gran proyecto de investigación, que causó sensación, fue un artículo llamado «Los orígenes coloniales del desarrollo comparado», redactado en colaboración con su colega del MIT Simon Johnson[160], artículo que argumentaba que los patrones institucionales impuestos por los colonos siglos atrás aún son perceptibles en la actualidad. En ciertos casos, como los de Estados Unidos, Canadá, Australia y Nueva Zelanda, cuando sus primeros colonizadores se establecieron en los nuevos territorios, crearon instituciones que protegían los derechos de propiedad y fomentaban el crecimiento y el desarrollo. Y cuando las condiciones sanitarias locales no permitían la existencia de grandes asentamientos, como en buena parte de África, los colonos implantaron en su lugar instituciones que eran más apropiadas para la apropiación de los recursos naturales, lo que retrasó notablemente el desarrollo. Sin embargo, más que en el argumento en sí, el desorbitado éxito del artículo radicó en el imaginativo enfoque empírico empleado por los autores para demostrar sus afirmaciones: en pocas palabras, lo que hicieron fue contrastar la información existente sobre las tasas de mortalidad de los primeros colonos occidentales (como militares y misioneros) con el fin de diferenciar las distintas colonias en función de la hospitalidad mostrada por el entorno ante la instauración de instituciones que protegiesen los derechos de propiedad[161].

El artículo tuvo sus críticos, pero logró poner en marcha una oleada de nuevas investigaciones sobre política económica, desarrollo institucional e historia económica comparada que recordaba poderosamente a una época anterior de la investigación en ciencias sociales en la que la economía aún no se había desgajado como disciplina independiente. ¿Cuáles eran las causas más profundas del desarrollo capitalista, más allá de factores económicos como el ahorro y la acumulación de capital? ¿Por qué España y Portugal se quedaron rezagados en su desarrollo después de haber sido potencias mundiales durante la era de los descubrimientos? ¿Cuáles son las consecuencias económicas a largo plazo de las divisiones étnicas o de los atributos culturales? Estas preguntas eran ya antiguas, aunque los métodos empleados en la búsqueda de respuestas fuesen muy novedosos[162]. Además, eran «grandes» preguntas que ponían a prueba la capacidad de la profesión para enfrentarse con éxito a algunos de los temas más significativos de las ciencias sociales.

Puede que estas nuevas áreas de investigación no hayan aportado resultados concluyentes, ni hayan cambiado para siempre el rostro de la economía como ciencia, pero lo que sí han hecho, en mi opinión, ha sido incorporar conocimientos de otras disciplinas y reconducir a la economía hacia nuevos caminos. En definitiva, han demostrado que la extendida imagen de que las ciencias económicas son una disciplina aislacionista y endogámica, cerrada a las influencias externas, es más una caricatura que un retrato real.

Ambición y modestia

La mayor parte de las críticas que ha recibido la disciplina económica se refieren de un modo u otro a que la mayoría de los economistas utilizan el modelo equivocado: deberían ser marxistas, keynesianos o minskyanos (seguidores de Minsky) en vez de neoclásicos; conductistas en vez de racionalistas; estructuralistas en vez de interaccionistas; teóricos de lo colectivo en vez de individualistas metodológicos; partidarios de la demanda en vez de la oferta. Sin embargo, lo cierto es que el simple cambio a otro marco teórico alternativo que en sí mismo también carece de universalidad y que, al igual que el otro, captura únicamente una porción determinada de la realidad no puede y no debe ser la solución. Como ya he comentado en diversas ocasiones, estas perspectivas alternativas son muy fáciles de encajar en la práctica estándar de diseño de modelos económicos, y todas las diferencias pueden resolverse simplemente considerando la economía como un gran conjunto de modelos y estableciendo un sistema de navegación entre todos ellos.

Algunos de los profesionales de la economía más célebres y respetados de la actualidad son firmes partidarios de este enfoque. Un buen ejemplo es el economista francés Jean Tirole, ganador del premio Nobel de Economía en 2014 por su trabajo sobre regulaciones. Como es costumbre tras la proclamación anual de los premiados, el ganador se vio asediado por periodistas en busca de un breve resumen de la investigación que le había valido el reconocimiento, pero en esta ocasión sus interlocutores se vieron decepcionados: «Me temo que no puedo ofrecer un resumen que quepa en un titular —⁠replicó Tirole⁠—. En realidad, mi trabajo depende de cada sector específico. La forma de regular las tarjetas de crédito y débito no tiene nada que ver con la forma de regular la propiedad intelectual o las vías férreas. Existen innumerables factores idiosincrásicos y eso es precisamente lo que hace que su estudio sea tan interesante. Es un campo enormemente rico. […] No resulta nada fácil sintetizar en pocas palabras mi contribución»[163].

Aquellos economistas que se mantienen fieles a su disciplina, como Tirole, necesariamente han de ser humildes, pues si algo les enseña la economía es que existen muy pocos temas en los que puedan expresar una opinión categórica. Por ello, sus respuestas a la mayoría de las preguntas suelen ir en la línea de «Depende», «No lo sé», «Concédanme algunos años (y fondos para la investigación) para poder estudiar el problema», «Hay tres posibilidades…», o tal vez «Supongamos que tenemos x productos y n consumidores…». El problema parece ser que este comportamiento los convierte en blanco de la consabida crítica de que son académicos encerrados en su famosa torre de marfil, dedicados exclusivamente al diseño de modelos matemáticos abstractos y sofisticadas estadísticas, que en realidad no contribuyen en absoluto a la comprensión de la sociedad y a la solución de los problemas públicos.

Sin embargo, en tanto que ciencia de los costes de oportunidad, la economía nos informa hábilmente de los dos lados de la balanza: los costes y los beneficios, lo conocido y lo desconocido, lo imposible y lo factible, lo posible y lo probable. Igual que la realidad social admite una amplia variedad de posibilidades, los modelos económicos admiten una amplia variedad de escenarios. Dadas las circunstancias, los desacuerdos entre economistas son muy naturales, y la humildad es la actitud correcta para superarlos. Sin duda, es preferible que el público quede expuesto a estos desacuerdos e incertidumbres a arriesgarse a que tenga una sensación falsa de confianza en las respuestas proporcionadas por la economía.

La humildad también hace que los economistas sean mejores miembros de la amplia comunidad académica de las ciencias sociales. Cuando los economistas son sinceros sobre lo que realmente saben y comprenden, indirectamente están contribuyendo a estrechar la brecha que les separa de otras tradiciones no positivistas de las ciencias sociales, y además están abriendo la puerta a un diálogo más productivo con aquellos que examinan la realidad social a través de prismas culturales, humanistas, constructivistas o interpretativos. Una de las objeciones planteadas por los defensores de estas perspectivas alternativas es que las ciencias económicas tienen un enfoque universalista y reduccionista[164], pero si la multiplicidad y la especificidad contextual de los modelos se convierten en la cabeza y el corazón de la economía, la objeción es menos seria de lo que parecía a primera vista. Por ejemplo, ante la pregunta «¿Qué pasa con la cultura?», la respuesta de un economista no debería ser «La cultura es irrelevante», sino más bien «Es verdad. Vamos a diseñar un modelo que la tenga en cuenta», con el fin de especificar los supuestos, las cadenas causales y las consecuencias observables. Ningún científico social, a poco que sea mínimamente sensato, debería dar la espalda a una línea de investigación como esta.

Los economistas aún pueden ser más ambiciosos como intelectuales de lo público o reformadores sociales. Pueden posicionarse como partidarios de políticas concretas e instituciones en muchos frentes, como, por ejemplo, mejorar la distribución de los recursos, desencadenar energías emprendedoras, fomentar el crecimiento económico e incrementar la equidad y la integración, y pueden contribuir notablemente al debate público en todos estos ámbitos. Su contacto directo con diversos modelos de sociedad que llevan incorporados comportamientos y resultados sociales muy variados, posiblemente, les hace estar más alerta ante las posibilidades de progreso social que el resto de los científicos sociales[165]. No obstante, es preciso que sean conscientes de que cuando asumen este papel inevitablemente están traspasando los bien definidos límites científicos de su disciplina, y de que tienen que comunicar explícitamente que lo están haciendo, pues de otro modo se arriesgan a ser criticados por salirse del campo de acción de su profesión y por hacer pasar sus propios juicios de valor como ciencia.

En definitiva, puede afirmarse que las ciencias económicas proporcionan buena parte de los puntos de apoyo y las herramientas analíticas necesarias para afrontar los grandes problemas públicos de nuestro tiempo. ¿Qué importa que no ofrezca respuestas universales y definitivas? Los resultados obtenidos a partir de la economía formal deben ser combinados con valores, juicios y análisis de naturaleza ética, política o práctica que, si bien tienen poco que ver con la disciplina económica, en verdad tienen todo que ver con la realidad.

Epílogo

Los veinte mandamientos

Diez mandamientos para economistas

La economía es un conjunto de modelos; abracemos su diversidad.

Es un modelo, no el modelo.

El diseño de cada modelo debe ser lo suficientemente simple como para ser capaz de aislar las causas específicas y su funcionamiento, pero no tanto como para no incluir las interacciones fundamentales entre las causas.

Los supuestos poco realistas son aceptables; los supuestos críticos poco realistas no lo son.

El mundo es (casi) siempre la segunda mejor opción.

La aplicación un modelo al mundo real requiere evaluaciones empíricas explícitas, que son más un arte que una ciencia.

No se debe nunca confundir el acuerdo alcanzado entre economistas con la certidumbre de cómo funciona el mundo.

Es perfectamente aceptable responder «No lo sé» ante cualquier pregunta relacionada con la economía o la política económica.

La eficiencia no lo es todo.

La sustitución de los valores propios en lugar de los del gran público es un abuso de autoridad.

Diez mandamientos para no economistas

La economía es una colección de modelos sin conclusiones predeterminadas; todo argumento en contra es sencillamente falso.

No se debe criticar un modelo económico por sus supuestos, sino preguntar de qué forma cambiarían los resultados si determinados supuestos problemáticos fuesen más realistas.

Los análisis requieren la mayor simplicidad posible; mucho cuidado con aquellas incoherencias que se hacen pasar por complejidad.

Las matemáticas no deben causar temor; los economistas no las usan porque sean muy listos, sino porque no lo son lo bastante como para no usarlas.

Cuando un economista ofrece una recomendación, hay que preguntarle por qué está tan seguro de que el modelo subyacente es aplicable al caso en cuestión.

Cuando un economista emplea el término bienestar económico, sería muy conveniente preguntarle qué quiere decir con ello.

Cuidado con los economistas que en público dicen una cosa y en privado otra diferente.

Los economistas no adoran a (todos) los mercados, pero en la mayoría de los casos conocen mejor su funcionamiento que los no economistas.

Si se piensa que todos los economistas del mundo son iguales, basta con asistir a alguno de sus seminarios para desengañarse.

Si se piensa que todos los economistas del mundo son particularmente groseros con los no economistas, basta con asistir a alguno de sus seminarios para desengañarse.

DANI RODRIK nació en Estambul, Turquía, el 14 de agosto de 1957 y procede de una familia sefardí que emigró de España a finales del siglo XV. Obtuvo su Licenciatura de Artes (Summa Cum Laude) en la Universidad de Harvard, así como un doctorado en Economía y una maestría en Administración Pública (MPA) en la Universidad de Princeton. Actualmente es profesor de Política Económica Internacional en la Escuela de Gobierno John F. Kennedy de la Universidad de Harvard, donde enseña en el programa de Maestría en Administración Pública (MPA). De acuerdo con IDEAS/RePEc, Rodrik está considerado uno de los 100 economistas más influyentes del mundo. Es experto en economía política, a lo largo de su carrera ha publicado más de veinte libros y monográficos y numerosos artículos sobre crecimiento y análisis económico, desarrollo y política y ha impartido conferencias en universidades e instituciones de prestigio de todo el mundo.

Notas

[1] La posibilidad de que White fuese o no un espía soviético sigue generando controversia hoy en día. El caso contra White queda expuesto de forma bastante convincente en el libro de Benn Steil The Battle of Bretton Woods: John Maynard Keynes, Harry Dexter White, and the Making of a New World Order (Princeton University Press, Princeton, 2013). Versión castellana de Iván Barbeitos, La batalla de Bretton Woods, Deusto, Barcelona, 2016. Para argumentos en sentido contrario, ver James M. Boughton, «Dirtying White: Why Does Benn Steil’s History of Bretton Woods Distort the Ideas of Harry Dexter White?», The Nation, 24 de junio de 2013. Independientemente de cuál sea la verdad del caso, está claro que el FMI y el Banco Mundial se adaptaron muy bien a los intereses económicos de Estados Unidos (y a los del resto del mundo occidental) durante las décadas que siguieron a la segunda guerra mundial. <<

[2] R. Preston McAfee y John McMillan, «Analyzing the Airwaves Auction», Journal of Economic Perspectives 10, n.º 1 (invierno de 1996): 159-175; Alvin E. Roth y Elliott Peranson, «The Redesign of the Matching Market for American Physicians: Some Engineering Aspects of Economic Design», American Economic Review 89, n.º 4 (1999): 748-780; Louis Kaplow y Carl Shapiro, Antitrust, NBER Working Paper 12867, National Bureau of Economic Research, Cambridge (EE.UU.), 2007; Ben Bernanke et al., Inflation Targeting: Lessons from International Experience, Princeton University Press, Princeton, 1999. <<

[3] Steven D. Levitt y Stephen J. Dubner, Freakonomics: A Rogue Economist Explores the Hidden Side of Everything, William Morrow, Nueva York, 2005. <<

[4] Axel Leijonhufvud, «Life among the Econ», Western Economic Journal 11, n.º 3 (septiembre de 1973): 327. Desde la publicación de este artículo, el uso de modelos se ha vuelto cada vez más común en otras ciencias sociales, especialmente en las ciencias políticas. <<

[5] Ha-Joon Chang, Economics: The User Guide, Pelican Books, Londres, 2014, p. 3. <<

[6] Parece ser que los diagramas de oferta y demanda en forma de cruz aparecieron impresos por primera vez en 1838, en un libro del economista francés Antoine-Augustin Cournot. Cournot es más conocido hoy en día por sus trabajos sobre el duopolio, y el diagrama de cruz se atribuye normalmente al popular libro de texto de Alfred Marshall, publicado en 1890. Ver Thomas M. Humphrey, «Marshallian Cross Diagrams and Their Uses before Alfred Marshall: The Origins of Supply and Demand Geometry», Economic Review (Banco de la Reserva Federal en Richmond), marzo/abril 1992, 3-23. <<

[7] Estrictamente hablando, es preciso añadir otro supuesto: que las empresas no tengan forma de realizar promesas creíbles la una a la otra, esto es, promesas que posteriormente no tengan interés en incumplir. Por ejemplo, cada empresa puede prometer a la otra que no gastará más en publicidad, pero estas promesas no son creíbles, ya que cada una tiene interés en publicitar, independientemente de lo que haga la otra. <<

[8] David Card y Alan Krueger, Myth and Measurement: The New Economics of the Minimum Wage, Princeton University Press, Princeton, 1997. <<

[9] Dani Rodrik y Arvind Subramanian, «Why Did Financial Globalization Disappoint?», IMF Staff Papers 56, n.º 1 (marzo de 2009): 112-138. <<

[10] Daniel Leigh et al., «Will It Hurt? Macroeconomic Effects of Fiscal Consolidation», en World Economic Outlook, Fondo Monetario Internacional, Washington DC, 2010, pp. 93-124, http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2010/02/pdf/c3.pdf. <<

[11] Ariel Rubinstein, «Dilemmas of an Economic Theorist», Econometrica 74, n.º 4 (julio de 2006): 881. <<

[12] Allan Gibbard y Hal R. Varian, «Economic Models», Journal of Philosophy 75, n.º 11 (noviembre de 1978): 666. <<

[13] Nancy Cartwright, «Models: Fables v. Parables», Insights (Durham Institute of Advanced Study) 1, n.º 11 (2008). <<

[14] Uskali Mäki, «Models Are Experiments, Experiments Are Models», Journal of Economic Methodology 12, n.º 2 (2005): 303-315. Hay que señalar que el aislamiento de un efecto en los modelos económicos no es tan sencillo como puede parecer, pues siempre hay que incluir algunos supuestos relativos a otras condiciones de fondo. Por esta razón, Nancy Cartwright argumenta que el efecto es siempre el resultado de la operación conjunta de muchas causas, y que en economía nunca se puede aislar realmente una causa y un efecto. Ver Cartwright, Hunting Causes and Using Them: Approaches in Philosophy and Economics, Cambridge University Press, Cambridge, 2007. En general, esto es cierto, pero el valor de disponer de múltiples modelos es precisamente que nos permite alterar las condiciones de fondo de forma selectiva, con el fin de determinar cuál de ellas, si es que hay alguna, contribuye decisivamente al efecto. La modificación de algunas de estas condiciones puede variar notablemente el resultado, mientras que si se modifican otras, el resultado puede variar muy poco, o nada en absoluto. Ver también la parte dedicada al realismo de los supuestos, en este mismo capítulo. <<

[15] El estudio sobre Colombia al que me refiero es un conocido artículo de Joshua Angrist, Eric Bettinger y Michael Kremer: «Long-Term Educational Consequences of Secondary School Vouchers: Evidence from Administrative Records in Colombia», American Economic Review 96, n.º 3 (2006): 847-862. <<

[16] Nancy Cartwright y Jeremy Hardie, Evidence-Based Policy: A Practical Guide to Doing It Better, Oxford University Press, Oxford, 2012. <<

[17] Milton Friedman, «The Methodology of Positive Economics», en Essays in Positive Economics, University of Chicago Press, Chicago, 1953. <<

[18] Paul Pfleiderer, «Chameleons: The Misuse of Theoretical Models in Finance and Economics» (artículo no publicado, Stanford University, 2014). <<

[19] Ver Gibbard y Varian, «Economic Models», 671. <<

[20] Esta es la misma lógica que hace que la implantación de un salario mínimo (moderado) provoque un aumento de la tasa de empleo. <<

[21] Nancy Cartwright, Hunting Causes and Using Them: Approaches in Philosophy and Economics, Cambridge University Press, Cambridge, 2007, p. 217. <<

[22] Fuera del ámbito de la economía, el término elección racional se ha convertido en un sinónimo de acercamiento a una ciencia social que utiliza sobre todo modelos matemáticos. En realidad, el uso de este término combina diferentes acercamientos, y el uso de modelos en las ciencias sociales no precisa necesariamente ni de matemáticas ni del supuesto de que los individuos son racionales. <<

[23] Thomas C. Schelling, The Strategy of Conflict, Cambridge, Harvard University Press, Cambridge (EE.UU.), 1960; Schelling, Micromotives and Macrobehavior, Nueva York: W. W. Norton, Nueva York, 1978. <<

[24] Diego Gambetta, «“Claro!” An Essay on Discursive Machismo», en Deliberative Democracy, Jon Elster ed., Cambridge University Press, Cambridge, 1998, p. 24. <<

[25] Dani Rodrik, «Why We Learn Nothing from Regressing Economic Growth on Policies», Seoul Journal of Economics 25, n.º 2 (verano de 2012): 137-151. En un ámbito distinto al de la economía, John Maynard Smith, un destacado teórico de la biología evolutiva, explica por qué es importante desarrollar matemáticamente un argumento en el siguiente vídeo: https://www.webofstories.com/play/john.maynard.smith/52;jsessionid%20=3636304FA6745B8E5D%20200253DAF409E0. En él, Smith describe su frustración con una teoría verbal acerca de la razón por la que algunos animales, como el antílope, se ponen a saltar y a brincar en plena carrera huyendo de un depredador, un comportamiento que parece ineficiente por reducir notablemente la velocidad del antílope. La teoría es que estos brincos son una forma de indicar a los depredadores que no merece la pena perseguir al antílope que los hace, ya que es tan rápido que puede escapar incluso corriendo de forma ineficiente. En este vídeo, Smith también comenta cómo ha tratado de crear un modelo matemático de este comportamiento y nunca pudo conseguir el resultado deseado: que los brincos son eficientes cuando se usan como señal. <<

[26] Marialaura Pesce, «The Veto Mechanism in Atomic Differential Information Economies», Journal of Mathematical Economics 53 (2014): 33-45. <<

[27] Jon Elster, Explaining Social Behavior: More Nuts and Bolts for the Social Sciences, Cambridge University Press, Cambridge, 2007, p. 461. <<

[28] Para una introducción relativamente informal a esta teoría, ver Paul Milgrom, «Auctions and Bidding: A Primer», Journal of Economic Perspectives 3, n.º 3 (verano de 1989), 3-22. Una explicación algo más exhaustiva puede encontrarse en Paul Klemperer, Auctions: Theory and Practic, Princeton University Press, Princeton, 2004. <<

[29] Golden Goose Award, «Of Geese and Game Theory: Auctions, Airwaves-and Applications», Social Science Space, Julio 17, 2014, http://www.socialsciencespace.com/2014/07/of-geese-and-game-theory-auctions-airwaves-and-applications. <<

[30] Friedman, «Methodology of Positive Economics». <<

[31] Alex Pertland, Social Physics: How Good Ideas Spread-The Lessons from a New Science, Penguin, Nueva York, 2014, p. 11. <<

[32] Duncan J. Watts, Everything Is Obvious: Once You Know the Answer, Random House, Nueva York, 2011, edición Kindle, pp. 2086-2092. <<

[33] Jorge Luis Borges, «Del rigor en la ciencia», en Historia universal de la infamia, 13.ª ed., Alianza Editorial, Madrid, 1996. <<

[34] Uskali Mäki, «Models and the Locus of Their Truth», Synthese 180 (2011): 47-63. <<

[35] John Maynard Keynes, Essays in Persuasion, W. W. Norton, Nueva York, 1963, pp. 358-373. <<

[36] El segundo teorema fundamental de la economía del bienestar, por su parte, afirma que se pueden lograr resultados eficientes alternativos por medio de una adecuada redistribución de recursos, lo que en la práctica establece una distinción entre cuestiones de eficiencia y distribución. Algunos trabajos más recientes han demostrado que esta distinción se desmorona cuando falla alguna de las premisas de los dos teoremas, por ejemplo, la perfecta distribución del mercado o de la información. <<

[37] Adam Smith, An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations, 5.ª ed., 1789; repr. Methuen, Londres, 1904, I.ii.2. Versión castellana de Carlos Rodríguez Braun, Una investigación sobre la naturaleza y causa de la riqueza de las naciones, Tecnos, Madrid, 2009. <<

[38] El ejemplo del lápiz está basado en un ensayo de Leonard E. Read llamado «I, Pencil: My Family Tree as Told to Leonard E. Read», Foundation for Economic Education, Irvington-on-Hudson, 1958, http://www.econlib.org/library/Essays/rdPncl1.xhtml. <<

[39] Kenneth J. Arrow, «An Extension of the Basic Theorems of Classical Welfare Economics», en Proceedings of the Second Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, J. Neyman ed., University of California Press, Berkeley, 1951, pp. 507-532; Gerard Debreu, «The Coefficient of Resource Utilization», Econometrica 19 (julio de 1951): 273-292. <<

[40] La ironía en este caso es que cuando Debreu recibió el premio Nobel en 1983 fue asaltado por periodistas que deseaban conocer su opinión sobre la deriva que estaba adquiriendo la economía, y tras pensarlo unos segundos acabó respondiendo: «Imaginemos una economía con n productos y m consumidores…». <<

[41] Los supuestos necesarios para satisfacer el teorema de la mano invisible son suficientes, pero no indispensables, esto es, los mercados pueden ser eficientes incluso cuando se incumple alguno de estos supuestos. Este pequeño margen permite a algunos economistas argumentar que los mercados libres son deseables incluso cuando no se cumplen todos los criterios de Arrow y Debreu. <<

[42] Paul Samuelson, «The Past and Future of International Trade Theory», en New Directions in Trade Theory, A. Deardorff, J. Levinsohn, y R. M. Stern eds., University of Michigan Press, Ann Arbor, 1995, p. 22. <<

[43] David Ricardo, On the Principles of Political Economy and Taxation, John Murray, Londres, 1817, cap. 7. <<

[44] Dani Rodrik, The Globalization Paradox: Democracy and the Future of the World Economy, W. W. Norton, Nueva York, 2011, cap. 3. <<

[45] David Ricardo, On the Principles of Political Economy and Taxation, 3.ª ed., John Murray, Londres, 1821, cap. 7, par. 7.17, http://www.econlib.org/library/Ricardo/ricP2a.xhtml. <<

[46] David Card, «The Impact of the Mariel Boatlift on the Miami Labor Market», Industrial and Labor Relations Review 43, n.º 2 (enero de 1990): 245-257; George J. Borjas, «Immigration», en The Concise Encyclopedia of Economics, http://www.econlib.org/library/Enc1/Immigration.xhtml, publicado el 31 de diciembre de 2014; Örn B. Bodvarsson, Hendrik F. Van den Berg y Joshua J. Lewer, «Measuring Immigration’s Effects on Labor Demand: A Reexamination of the Mariel Boatlift», Economics Department Faculty Publications (University of Nebraska-Lincoln), agosto de 2008, paper 44. <<

[47] Este es el notable teorema de Stolper-Samuelson, una extensión del principio de ventaja comparativa. Este teorema establece que la apertura al comercio acaba beneficiando al factor de producción que es relativamente abundante (independientemente del sector en el que se emplee) y perjudicando al factor escaso. El supuesto crucial en el que se basa el teorema es que los diferentes factores de producción —⁠capital y trabajadores de diversa cualificación⁠— son perfectamente móviles entre industrias. Wolfgang Stolper y Paul A. Samuelson, «Protection and Real Wages», Review of Economic Studies 9, n.º 1 (1941): 58-73. <<

[48] James E. Meade, The Theory of International Economic Policy, vol. 2, Trade and Welfare, Oxford University Press, Londres, 1955; Richard G. Lipsey y Kelvin Lancaster, «The General Theory of Second Best», Review of Economic Studies 24, n.º 1 (1956-1957): 11-32. <<

[49] Aunque la apreciación de la divisa es el mecanismo más inmediato, el incremento en los salarios nacionales también produce el mismo efecto. Para que tenga lugar un efecto desplazamiento basta con que los salarios de un país aumenten en términos de las divisas extranjeras, lo cual puede suceder por un aumento directo de dichos salarios, por un incremento en el valor de la divisa o por una combinación de ambas cosas. <<

[50] Avinash Dixit, «Governance Institutions and Economic Activity», American Economic Review 99, n.º 1 (2009): 5-24. <<

[51] Thomas C. Schelling, The Strategy of Conflict, Harvard University Press, Cambridge (EE.UU.), 1960; Schelling, Micromotives and Macrobehavior, Nueva York: W. W. Norton, Nueva York, 1978. <<

[52] Para un excelente análisis con aplicaciones prácticas, ver Avinash K. Dixit and Barry J. Nalebuff, The Art of Strategy, W. W. Norton, Nueva York, 2008. <<

[53] Desde la publicación del libro de Thomas Kuhn titulado The Structure of Scientific Revolutions (University of Chicago Press, Chicago, 1962; versión castellana de Carlos Solís Santos, La estructura de las revoluciones científicas, 2a ed., FCE de España, Madrid, 2005), cada vez son más los que han empezado a cuestionar incluso que las tradicionales ciencias naturales se ajusten a este esquema idealizado. En su obra, Kuhn señaló que los científicos suelen trabajar con «paradigmas» que se muestran reacios a abandonar incluso en presencia de evidencias empíricas que los contradicen. En el caso de la economía, mi punto de vista es diferente: en mi opinión, la economía como ciencia avanza de manera «horizontal» (multiplicando sus modelos), en lugar de hacerlo de manera «vertical» (reemplazando unos modelos por otros). <<

[54] Joseph E. Stiglitz y Andrew Weiss, «Credit Rationing in Markets with Imperfect Information», American Economic Review 71, n.º 3 (junio de 1981): 393-410. <<

[55] He aquí la opinión del premio Nobel de Física Steven Weinberg: «Ninguna de las leyes físicas conocidas en la actualidad (con la posible excepción de los principios generales de la mecánica cuántica) son universalmente válidas. Sin embargo, muchas de ellas han alcanzado una forma definitiva, válida en determinadas circunstancias conocidas. Las ecuaciones sobre electricidad y magnetismo conocidas actualmente como ecuaciones de Maxwell en realidad no fueron redactadas por Maxwell, sino que se trata de ecuaciones seleccionadas cuidadosamente por algunos físicos tras décadas de trabajos de otros físicos basados en los trabajos de Maxwell. […] Hoy en día, tales ecuaciones se consideran una aproximación solo válida en un contexto limitado […], pero por el momento han sobrevivido ya más de un siglo en esta forma y conforme a este contexto limitado, y es de esperar que sobrevivan así indefinidamente. Esta es la clase de ley física que en mi opinión es tan real como cualquier otra cosa que conocemos». Weinberg, «Sokal’s Hoax», New York Review of Books 43, n.º 13 (8 de agosto de, 1996): 11-15. <<

[56] En su discurso de aceptación del Nobel, George Akerlof describió de la siguiente manera el cambio de rumbo en el diseño de modelos del que había formado parte: «A comienzos de la década de 1960, la teoría microeconómica estándar se basaba abrumadoramente en el modelo de equilibrio general perfectamente competitivo, mientras que treinta años después, en la década de 1990, el estudio de este modelo era solo una rama de la teoría económica. En aquel entonces, los artículos académicos sobre teoría económica eran muy diferentes de los actuales. Los modelos económicos actuales están hechos a la medida de mercados y situaciones específicas. De acuerdo con este nuevo estilo, la teoría económica ya no es solo la exploración de las irregularidades observadas en el modelo único de competencia perfecta, sino que se personaliza cada diseño para describir las características de la realidad más destacadas que describen el problema especial que se debe considerar. La competencia perfecta es solo un modelo entre muchos, aunque se trate de un caso especial. Dado que “Mercados para ‘limones’” [la investigación que le valió a Akerlof el Nobel] fue uno de los primeros artículos de este estilo que se publicaron, sus orígenes e historia son algo así como una leyenda en la evolución de este cambio». Akerlof, «Writing the “The Market for ‘Lemons’”: A Personal and Interpretive Essay» (discurso del premio Nobel de Economía 2001), http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/economic-sciences/laureates/2001/akerlof-article.xhtml?utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_campaign=facebook_page. <<

[57] Andrew Weiss, Efficiency Wages: Models of Unemployment, Layoffs, and Wage Dispersion, Princeton University Press, Princeton, 1990. <<

[58] Se trata de una versión de un conocido experimento realizado en un centro de educación infantil en Israel detallado en Uri Gneezy y Aldo Rustichini, «A Fine Is a Price», Journal of Legal Studies 29, n.º 1 (enero de 2000): 1-17. Los autores interpretan los resultados como una consecuencia de la modificación del entorno de información en el que los padres toman sus decisiones, de una forma más o menos compatible con los postulados de racionalidad habituales. Una interpretación basada en una modificación de las normas provocada por la introducción del recargo puede verse en Samuel Bowles, «Machiavelli’s Mistake: Why Good Laws Are No Substitute for Good Citizens» (manuscrito no publicado, 2014). <<

[59] Itzhak Gilboa, Andrew Postlewaite, Larry Samuelson, y David Schmeidler, «Economic Models as Analogies» (artículo no publicado, 27 de enero de 2013), 6-7. <<

[60] Theodore W. Schultz, ganador del Premio Nobel, fue el pionero en estas investigaciones. Schultz, Transforming Traditional Agriculture, Yale University Press, New Haven, 1964. <<

[61] Ver, por ejemplo, mi debate online para la revista The Economist con el profesor de la Business School de Harvard Josh Lerner, 12-17 de julio de 2010, http://www.economist.com/debate/debates/overview/177. <<

[62] Carmen M. Reinhart y Kenneth S. Rogoff, Growth in a Time of Debt, NBER Working Paper 15639, National Bureau of Economic Research, Cambridge (EE.UU.), 2010. <<

[63] Thomas Herndon, Michael Ash, y Robert Pollin, «Does High Public Debt Consistently Stifle Economic Growth? A Critique of Reinhart and Rogoff», University of Massachusetts Amherst-Political Economy Research Institute, Amherst, 15 de abril de 2013. <<

[64] Sobre la diferencia existente entre las ciencias sociales cuyos estándares de argumentación y evidencias empíricas superan esta prueba y las que no, ver Jon Elster, Explaining Social Behavior: More Nuts and Bolts for the Social Sciences, Cambridge University Press, Cambridge, 2007; especialmente las pp. 445-467. Una interpretación muy diferente de las ciencias económicas puede encontrarse en Marion Fourcade, Etienne Ollion, y Yann Algan, The Superiority of Economists, MaxPo Discussion Paper 14/3, Max Planck Sciences Po Center on Coping with Instability in Market Societies, París, 2014. Estos autores interpretan el consenso entre la jerarquía académica en el seno de la disciplina como una forma de control férreo ejercitado por los departamentos más prestigiosos de la disciplina. La estandarización de normas sobre lo que constituye un buen trabajo, como sucede en muchas de las ciencias naturales, también constituye una explicación plausible de este consenso. <<

[65] En un famoso experimento, el físico Alan Sokal envió un artículo a una importante revista de estudios culturales, afirmando que la gravedad cuántica podría crear una «ciencia liberadora posmoderna». El artículo, que parodiaba el enrevesado estilo de argumentación del novedoso mundo académico de estudios culturales, fue inmediatamente publicado por los editores. Sokal anunció poco después que su intención era poner a prueba los estándares intelectuales de la disciplina, y comprobar si una reconocida revista científica publicaría un artículo «plagado de tonterías y sinsentidos». Sokal, «A Physicist Experiments with Cultural Studies», 15 de abril de 1996, http://www.physics.nyu.edu/sokal/lingua_franca_v4.pdf. <<

[66] R. E. Peierls, «Wolfgang Ernst Pauli, 1900-1958», Biographical Memoirs of Fellows of the Royal Society 5 (febrero de 1960): 186. <<

[67] De hecho, mi visión de la economía se aproxima mucho más a la tradición pragmática de la epistemología que al positivismo. <<

[68] Albert Einstein, «Physics and Reality», en Ideas and Opinions of Albert Einstein, trans. Sonja Bargmann, Crown, Nueva York, 1954, p. 290, citado en Susan Haack, «Science, Economics, “Vision”», Social Research 71, n.º 2 (verano de 2004): 225. <<

[69] David Colander y Roland Kupers, Complexity and the Art of Public Policy, Princeton University Press, Princeton, 2014, p. 8. <<

[70] Dani Rodrik, «Goodbye Washington Consensus, Hello Washington Confusion? A Review of the World Bank’s Economic Growth in the 1990s: Learning from a Decade of Reform», Journal of Economic Literature 44, n.º 4 (diciembre de 2006): 973-987. <<

[71] Ricardo Hausmann, Dani Rodrik, y Andrés Velasco, «Growth Diagnostics», en The Washington Consensus Reconsidered: Towards a New Global Governance, J. Stiglitz y N. Serra eds., Oxford University Press, Nueva York, 2008. <<

[72] El proceso se explica con más detalle y con ejemplos de muchos países en Ricardo Hausmann, Bailey Klinger, y Rodrigo Wagner, Doing Growth Diagnostics in Practice: A «Mindbook», CID Working Paper 177, Center for International Development at Harvard University, Cambridge (EE.UU.), 2008. <<

[73] Ricardo Hausmann, Final Recommendations of the International Panel on ASGISA, CID Working Paper 161, Center for International Development at Harvard University, Cambridge (EE.UU.), 2008. <<

[74] Ricardo Hausmann y Dani Rodrik, «Self-Discovery in a Development Strategy for El Salvador», Economia: Journal of the Latin American and Caribbean Economic Association 6, n.º 1 (otoño de 2005): 43-102. <<

[75] En aras de la simplicidad, en este caso se pasan por alto ciertas cuestiones sobre el mecanismo operativo del cártel y se asume que actúa de facto como un monopolio unificado. <<

[76] Douglass C. North y Robert Paul Thomas, The Rise of the Western World: A New Economic History, Cambridge University Press, Cambridge (EE.UU.), 1973. <<

[77] Uno de los primeros ejemplos de estos modelos de «ciclo de negocio real» (CNR) puede verse en Finn E. Kydland y Edward C. Prescott, «Time to Build and Aggregate Fluctuations», Econometrica 50, n.º 6 (1982): 1345-1370. <<

[78] Rochelle M. Edge y Refet S. Gürkaynak, How Useful Are Estimated DSGE Model Forecasts? Finance and Economics Discussion Series, Divisions of Research & Statistics and Monetary Affairs-Federal Reserve Board, Washington DC, 2011. <<

[79] Barry Nalebuff, «The Hazards of Game Theory», Haaretz, May 17, 2006, http://www.haaretz.com/business/economy-finance/the-hazards-of-game-theory-1.187939. Ver también Avinash Dixit y Barry Nalebuff, Thinking Strategically: The Competitive Edge in Business, Politics, and Everyday Life, W. W. Norton, Nueva York, 1993, cap 1. <<

[80] Santiago Levy, Progress against Poverty: Sustaining Mexico’s Progresa-Oportunidades Program, Brookings Institution, Washington DC, 2006. <<

[81] Mexico-PROGRESA: Breaking the Cycle of Poverty, International Food Policy Research Institute, Washington DC, 2002, http://www.ifpri.org/sites/default/files/pubs/pubs/ib/ib6.pdf. <<

[82] Edward Miguel y Michael Kremer, «Worms: Identifying Impacts on Education and Health in the Presence of Treatment Externalities», Econometrica 72, n.º 1 (2004): 159-217. <<

[83] Esther Duflo, Rema Hanna, y Stephen P. Ryan, «Incentives Work: Getting Teachers to Come to School», American Economic Review 102, n.º 4 (junio de 2012): 1241-1278. <<

[84] David Roodman, «Latest Impact Research: Inching towards Generalization», Consultative Group to Assist the Poor (CGAP), 11 de abril de 2012, http://www.cgap.org/blog/latest-impact-research-inching-towards-generalization. <<

[85] Joshua D. Angrist, «Lifetime Earnings and the Vietnam Era Draft Lottery: Evidence from Social Security Administrative Records», American Economic Review 80, n.º 3 (junio de 1990): 313-336. <<

[86] Donald R. Davis y David E. Weinstein, «Bones, Bombs, and Break Points: The Geography of Economic Activity», American Economic Review 92, n.º 5 (2002): 1269-1289. <<

[87] David R. Cameron, «The Expansion of the Public Economy: A Comparative Analysis», American Political Science Review 72, n.º 4 (diciembre de 1978): 1243-1261. <<

[88] Dani Rodrik, «Why Do More Open Economies Have Bigger Governments?», Journal of Political Economy 106, n.º 5 (octubre de 1998): 997-1032. <<

[89] Hausmann, Klinger, y Wagner, Doing Growth Diagnostics in Practice. Aquí me baso en gran medida en este resumen de «señales de diagnóstico». <<

[90] Robert Sugden, «Credible Worlds, Capacities and Mechanisms» (artículo no publicado, School of Economics, University of East Anglia, agosto de 2008). <<

[91] Andrew Gelman, «Causality and Statistical Learning», American Journal of Sociology 117 (2011): 955-966; Andrew Gelman y Guido Imbens, Why Ask Why? Forward Causal Inference and Reverse Causal Questions, NBER Working Paper 19614, National Bureau of Economic Research, Cambridge (EE.UU.), 2013. <<

[92] Dani Rodrik, «Democracies Pay Higher Wages», Quarterly Journal of Economics 114, n.º 3 (agosto de 1999): 707-738. <<

[93] Lawrence Mishel, The Wedges between Productivity and Median Compensation Growth, Issue Brief 330, Economic Policy Institute, Washington DC, 2012. Mishel se centra en la mediana de los salarios, que se ha incrementado a un ritmo considerablemente más lento que la media de los mismos a causa de la creciente desigualdad salarial. <<

[94] Thomas Piketty, Emmanuel Saez, y Stefanie Stantcheva, Optimal Taxation of Top Labor Incomes: A Tale of Three Elasticities, NBER Working Paper 17616, National Bureau of Economic Research, Cambridge (EE.UU.), 2011. <<

[95] Con la excepción del interludio de la era del movimiento «greenback», entre 1861 y 1878. Michael D. Bordo, «The Classical Gold Standard: Some Lessons for Today», Federal Reserve Bank of St. Louis Review, mayo de 1981, 2-17. <<

[96] J. R. Hicks, «Mr. Keynes and the “Classics”: A Suggested Interpretation», Econometrica 5, n.º 2 (abril de 1937): 147-159. <<

[97] John M. Keynes, «The General Theory of Employment», Quarterly Journal of Economics 51, n.º 2 (febrero de 1937): 209-23, citado por J. Bradford DeLong in «Mr. Hicks and “Mr Keynes and the ‘Classics’: A Suggested Interpretation”: A Suggested Interpretation», 20 de junio de 2010, http://delong.typepad.com/sdj/2010/06/mr-hicks-andmr-keynes-and-the-classics-a-suggested-interpretation-a-suggestedinterpretation.xhtml. <<

[98] Robert E. Lucas y Thomas Sargent, «After Keynesian Macroeconomics», Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review 3, n.º 2 (primavera de 1979): 1-18. <<

[99] John H. Cochrane, «Lucas and Sargent Revisited», The Grumpy Economist (blog), 17 de julio de 2014, http://johnhcochrane.blogspot.jp/2014/07/lucas-and-sargentrevisited.xhtml. <<

[100] Robert E. Lucas Jr., «Macroeconomic Priorities», American Economic Review 93, n.º 1 (marzo de 2003): 1-14. <<

[101] Robert E. Lucas, «Why a Second Look Matters» (presentación en el Council on Foreign Relations, Nueva York, 30 de marzo de 2009), http://www.cfr.org/world/why-second-look-matters/p18996. <<

[102] Holman W. Jenkins Jr., «Chicago Economics on Trial» (entrevista con Robert E. Lucas), The Wall Street Journal, 24 de septiembre de 2011, http://online.wsj.com/news/articles/SB10001424053111904194604576583382550849232. En una encuesta a treinta y siete importantes economistas llevada a cabo en 2014, todos menos uno se mostraron de acuerdo en que los estímulos habían logrado reducir el desempleo, y la mayoría opinaba que los beneficios del paquete de medidas superaban a sus costes. Justin Wolfers, «What Debate? Economists Agree the Stimulus Lifted the Economy», The Upshot, The New York Times, 29 de julio de 2014, http://www.nytimes.com/2014/07/30/upshot/what-debateeconomists-agree-the-stimulus-lifted-the-economy.xhtml?rref=upshot. <<

[103] Holman W. Jenkins Jr., «Chicago Economics on Trial» (entrevista de Robert E. Lucas), The Wall Street Journal, 24 de septiembre de 2011, http://online.wsj.com/news/articles/SB10001424053111904194604576583382550849232. <<

[104] Paul Krugman, «The Stimulus Tragedy», The New York Times, 20 de febrero de 2014, http://www.nytimes.com/2014/02/21/opinion/krugmanthe-stimulustragedy.xhtml. <<

[105] J. Bradford DeLong y Lawrence H. Summers, «Fiscal Policy in a Depressed Economy», Brookings Papers on Economic Activity (primavera de 2012): 233-274. <<

[106] Edward P. Lazear y James R. Spletzer, «The United States Labor Market: Status Quo or a New Normal?» (artículo redactado para el Kansas City Fed Symposium, 13 de septiembre de 2012). <<

[107] Scott R. Baker, Nicholas Bloom, y Steven J. Davis, «Measuring Economic Policy Uncertainty» (artículo no publicado, Stanford University, 13 de junio de 2013); Daniel Shoag y Stan Veuger, «Uncertainty and the Geography of the Great Recession» (artículo no publicado, John F. Kennedy School of Government, Harvard University, 25 de febrero de 2014). <<

[108] Los datos proceden de la Oficina Censal de Estados Unidos; ver «Income Gini Ratio for Households by Race of Householder, All Races», FRED Economic Data, Federal Reserve Bank of St. Louis, http://research.stlouisfed.org/fred2/series/GINIALLRH#, consultado el 24 de julio de 2014. <<

[109] The World Top Incomes Database, http://topincomes.Parísschoolofeconomics.eu/#Database, consultado el 24 de julio de 2014. <<

[110] Edward E. Leamer, Wage Effects of a U. S.-Mexican Free Trade Agreement, NBER Working Paper 3991 (Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 1992), 1. <<

[111] Esta es la consecuencia del teorema de Stolper-Samuelson, una extensión del modelo de dotación de factores. Wolfgang Stolper y Paul A. Samuelson, «Protection and Real Wages», Review of Economic Studies 9, n.º 1 (1941): 58-73. <<

[112] Eli Berman, John Bound, y Zvi Griliches, «Changes in the Demand for Skilled Labor within US Manufacturing: Evidence from the Annual Survey of Manufacturers», Quarterly Journal of Economics 109, n.º 2 (1994): 367-397. <<

[113] Robert C. Feenstra y Gordon H. Hanson, «Foreign Direct Investment and Relative Wages: Evidence from Mexico’s Maquiladoras», Journal of International Economics 42 (1997): 371-394. <<

[114] Frank Levy y Richard J. Murnane, «U. S. Earnings and Earnings Inequality: A Review of Recent Trends and Proposed Explanations», Journal of Economic Literature 30 (septiembre de 1992): 1333-81; John Bound y George Johnson, «Changes in the Structure of Wages in the 1980s: An Evaluation of Alternative Explanations», American Economic Review 83 (junio de 1992): 371-392. <<

[115] Lawrence Mishel, John Schmitt, y Heidi Shierholz, «Assessing the Job Polarization Explanation of Growing Wage Inequality», Economic Policy Institute, 11 de enero de 2013, http://www.epi.org/publication/wp295-assessing-job-polarization-explanationwage-inequality. <<

[116] Albert O. Hirschman, «The Search for Paradigms as a Hindrance to Understanding», World Politics 22, n.º 3 (abril de 1970): 329-343. <<

[117] Thomas J. Sargent, «University of California at Berkeley Graduation Speech», 16 de mayo de 2007, https://files.nyu.edu/ts43/public/personal/UC_graduation.pdf. <<

[118] Noah Smith, «Not a Summary of Economics», Noahpinion (blog), 19 de abril de 2014, http://noahpinionblog.blogspot.com/2014/04/notsummary-of-economics.xhtml; Paul Krugman, «No Time for Sargent», The New York Times, páginas de opinión, 21 de abril de 2014, http://krugman.blogs.nytimes.com/2014/04/21/no-time-for-sargent/?module=BlogPost-Title&version=Blogporciento20Main&contentCollection=Opinion&action=Click&pgtype=Blogs&region=Body. <<

[119] Greg Mankiw, «News Flash: Economists Agree», 14 de febrero de 2009, Greg Mankiw’s Blog, http://gregmankiw.blogspot.com/2009/02/news-flash-economistsagree.xhtml. <<

[120] Roger Gordon y Gordon B. Dahl informan de la existencia de un «amplio consenso» entre un amplio espectro de economistas, procedentes de importantes departamentos académicos, acerca de ciertas cuestiones específicas, como «las nuevas políticas de la Fed implantadas en 2011 lograrán un incremento del crecimiento del PIB de al menos el 1 por ciento en 2012». Además, apropiadamente, también informan de que existe un acuerdo más sólido cuando la literatura académica relacionada con la cuestión es abundante. Gordon y Dahl, «Views among Economists: Professional Consensus or Point-Counterpoint?», American Economic Review: Papers & Proceedings 103, n.º 3 (2013): 629-635. <<

[121] Richard A. Posner, «Economists on the Defensive-Robert Lucas», Atlantic, 9 de agosto de 2009, http://www.theatlantic.com/business/archive/2009/08/economistson-the-defensive-robert-lucas/22979. <<

[122] Robert Shiller, Irrational Exuberance, 2.ª ed., Princeton University Press, Princeton, 2005. Versión castellana de Mar Vidal Aparicio, Exuberancia irracional, Deusto, Barcelona, 2015. <<

[123] Raghuram G. Rajan, «The Greenspan Era: Lessons for the Future» (comentarios en un simposio patrocinado por el Federal Reserve Bank of Kansas City, Jackson Hole, WY, 27 de agosto de 2005), https://www.imf.org/external/np/speeches/2005/082705.htm; Charles Ferguson, «Larry Summers and the Subversion of Economics», Chronicle of Higher Education, 3 de octubre de2010, http://chronicle.com/article/Larry-Summersthe/124790. <<

[124] Eugene F. Fama, «Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work», Journal of Finance 25, n.º 2 (mayo de 1970): 383-417. <<

[125] Fama admite que no es capaz de explicar por qué las perspectivas económicas habían de empeorar de manera tan drástica, pero añade que no es ningún especialista en macroeconomía, y que en realidad esta rama de la economía nunca ha sido especialmente buena a la hora de predecir la llegada de recesiones. John Cassidy, «Interview with Eugene Fama», The New Yorker, 13 de enero de 2010, http://www.newyorker.com/news/john-cassidy/interview-with-eugene-fama. <<

[126] Edmund L. Andrews, «Greenspan Concedes Error on Regulation», The New York Times, 23 de octubre de 2008, http://www.nytimes.com/2008/10/24/business/economy/24panel.xhtml?_r=0. <<

[127] John Williamson, «A Short History of the Washington Consensus» (artículo encargado por la Fundación CIDOB para la conferencia «From the Washington Consensus towards a New Global Governance», Barcelona, 24-25 de septiembre de 2004). <<

[128] Dani Rodrik, «Goodbye Washington Consensus, Hello Washington Confusion? A Review of the World Bank’s Economic Growth in the 1990s: Learning from a Decade of Reform», Journal of Economic Literature 44, n.º 4 (diciembre de 2006): 973-987. <<

[129] Dani Rodrik, «Getting Interventions Right: How South Korea and Taiwan Grew Rich», Economic Policy 10, n.º 20 (1995): 53-107; Rodrik, «Second-Best Institutions», American Economic Review 98, n.º 2 (mayo de 2008): 100-104. <<

[130] Stanley Fischer, «Capital Account Liberalization and the Role of the IMF», 19 de septiembre de 1997, https://www.imf.org/external/np/speeches/1997/091997.htm#1. <<

[131] «The Liberalization and Management of Capital Flows: An Institutional View», Fondo Monetario Internacional, 14 de noviembre de 2012, http://www.imf.org/ external/np/pp/eng/2012/111412.pdf. <<

[132] Edward López y Wayne Leighton, Madmen, Intellectuals, and Academic Scribblers: The Economic Engine of Political Change, Stanford University Press, Stanford (EE.UU.), 2012. <<

[133] Francisco Rodríguez y Dani Rodrik, «Trade Policy and Economic Growth: A Skeptic’s Guide to the Cross-National Evidence», en Macroeconomics Annual 2000, Ben Bernanke y Kenneth S. Rogoff eds., MIT Press for NBER, Cambridge (EE.UU.), 2001. <<

[134] Greg Mankiw, «News Flash: Economists Agree». <<

[135] Según el estudio, el 90 por ciento de los economistas está de acuerdo con la siguiente premisa: «La política fiscal (por ejemplo, recortes fiscales y/o incrementos de gasto público) tiene un impacto estimulador significativo en economías que no alcancen el pleno empleo». <<

[136] Tal y como señala el economista Robert Sugden, de la Universidad de East Anglia, «En economía […] parece existir la convención de que los economistas no necesitan ser explícitos sobre lo que sus modelos nos cuentan acerca del mundo real». Sugden, «Credible Worlds, Capacities and Mechanisms» (artículo no publicado, School of Economics, University of East Anglia, agosto de 2008), 18. <<

[137] Mark R. Rosenzweig y Kenneth I. Wolpin, «Natural “Natural Experiments” in Economics», Journal of Economic Literature 38, n.º 4 (diciembre de 2000): 827-874. <<

[138] Dani Rodrik, The Globalization Paradox: Democracy and the Future of the World Economy, W. W. Norton, Nueva York, 2011, cap. 6. Ver también Rodrik, «In Praise of Foxy Scholars», Project Syndicate, 10 de marzo de 2014, http://www.project-syndicate.org/commentary/dani-rodrik-on-the-promise-and-peril-of-social-science-models. <<

[139] Este chiste lo escuché por primera vez cuando estudiaba en la universidad, en un programa de radio de la BBC, y, curiosamente, quien lo contó era un renombrado economista: E. F. Schumacher. A veces los propios economistas son sus críticos más duros. <<

[140] David Colander, Richard F. Holt, y J. Barkley Rosser, «The Changing Face of Mainstream Economics», Review of Political Economy 16, n.º 4 (octubre de 2004): 487. <<

[141] Para un buen panorama de las diferencias entre las perspectivas de los economistas y los antropólogos, ver Pranab Bardhan y Isha Ray, Methodological Approaches in Economics and Anthropology, Q-Squared Working Paper 17, Centre for International Studies-University of Toronto, Toronto, 2006. <<

[142] Para muestras de este trabajo, ver Samuel Bowles, «Endogenous Preferences: The Cultural Consequences of Markets and Other Economic Institutions», Journal of Economic Literature 26 (1998): 75-111; George A. Akerlof y Rachel E. Kranton Identity Economics: How Our Identities Shape Our Work, Wages, and Well-Being, Princeton University Press, Princeton, 2010; Alberto Alesina y George-Marios Angeletos, «Fairness and Redistribution», American Economic Review 95, n.º 4 (2005): 960-980; Alberto Alesina, Edward Glaeser, y Bruce Sacerdote, «Why Doesn’t the United States Have a European-Style Welfare State?». Brookings Papers on Economic Activity, n.º 2 (2001): 187-254; Raquel Fernández, «Cultural Change as Learning: The Evolution of Female Labor Force Participation over a Century», American Economic Review 103, n.º 1 (2013): 472-500; Roland Bénabou, Davide Ticchi, and Andrea Vindigni, «Forbidden Fruits: The Political Economy of Science, Religion, and Growth» (artículo no publicado, Princeton University, diciembre de 2013). <<

[143] De cara al público, Bhagwati ha sido un incansable partidario del libre mercado desde la década de 1980, y, sin embargo, en sus primeros trabajos académicos demostró que las economías abiertas pueden perder parte de su crecimiento debido a los cambios a nivel global de los precios asociados a sus importaciones y exportaciones, y también analizó en profundidad la existencia de distorsiones en el mercado y las respuestas políticas necesarias, mostrando que el laissez-faire no era la opción óptima en un amplio espectro de entornos. Jagdish Bhagwati, «Immiserizing Growth: A Geometrical Note», Review of Economic Studies 25, n.º 3 (junio de 1958): 201-205; Bhagwati y V. K. Ramaswami, «Domestic Distortions, Tariffs and the Theory of Optimum Subsidy», Journal of Political Economy 71, n.º 1 (febrero de 1963): 44-50. <<

[144] Neil Gandal et al., «Personal Value Priorities of Economists», Human Relations 58, n.º 10 (octubre de 2005): 1227-1252; Bruno S. Frey y Stephan Meier, «Selfish and Indoctrinated Economists?», European Journal of Law and Economics 19 (2005): 165-171. <<

[145] Estas dos políticas son totalmente equivalentes en un mundo perfectamente informado, pero producen resultados distintos en entornos de incertidumbre. <<

[146] Michael J. Sandel, «What Isn’t for Sale?», Atlantic, abril de 2012, http://www.theatlantic.com/magazine/archive/2012/04/what-isnt-forsale/308902. Ver también Sandel, What Money Can’t Buy: The Moral Limits of Markets (Nueva York: Farrar, Straus and Giroux, 2012). <<

[147] Uri Gneezy y Aldo Rustichini, «A Fine Is a Price», Journal of Legal Studies 29, n.º 1 (enero de 2000): 1-17; Samuel Bowles, «Machiavelli’s Mistake: Why Good Laws and No Substitute for Good Citizens» (manuscrito no publicado, 2014). <<

[148] Sandel, «What Isn’t for Sale?». <<

[149] Albert O. Hirschman, The Passions and the Interest: Political Arguments for Capitalism before Its Triumph, Princeton University Press, Princeton, 1977; ver también Hirschman, «Rival Interpretations of Market Society: Civilizing, Destructive, or Feeble?», Journal of Economic Literature 20 (diciembre de 1982): 1463-1484. <<

[150] Dani Rodrik, «Occupy the Classroom», Project Syndicate, 12 de diciembre de 2011, http://www.project-syndicate.org/commentary/occupy-the-classroom. <<

[151] Economics, Education and Unlearning: Economics Education at the University of Manchester, Post-Crash Economics Society (PCES), abril de 2014, http://www.post-crasheconomics.com/download/778r. Simon Wren-Lewis, economista de Oxford, ofrece su opinión sobre los posibles aciertos y desaciertos de los estudiantes en «When Economics Students Rebel», Mainly Macro (blog), 24 de abril de 2014, http://mainlymacro.blogspot.co.uk/2014/04/when-economics-students-rebel.xhtml. <<

[152] Simon Wren-Lewis, «When Economics Students Rebel», Mainly Macro (blog), 24 de abril de 2014, http://mainlymacro.blogspot.co.uk-2014-04-when=economocs=students=rebel.xhtml. <<

[153] Incluso las representaciones relativamente sofisticadas de la profesión económica procedentes del exterior de la disciplina suelen exagerar su rigidez y subestimar sus posibilidades de cambio con el tiempo. A modo de ejemplo, ver Marion Fourcade, Etienne Ollion, y Yann Algan, The Superiority of Economists, MaxPo Discussion Paper 14/3, Max Planck Sciences Po Center sobre la inestabilidad de las sociedades mercantiles, París, 2014. Este trabajo enfatiza la homogeneidad de la disciplina, aunque también cita muchos de los cambios que han tenido lugar en ella y que yo cito más adelante. <<

[154] Herbert A. Simon, «A Behavioral Model of Rational Choice», Quarterly Journal of Economics 69 (febrero de 1955): 99-118; Richard R. Nelson y Sidney G. Winter, An Evolutionary Theory of Economic Change, Belknap Press of Harvard University Press, Cambridge (EE.UU.), 1982. <<

[155] Daniel Kahneman, Paul Slovic, y Amos Tversky, Judgement under Uncertainty: Heuristics and Biases, Cambridge University Press, Cambridge, 1982. <<

[156] Unos años después, en 2009, se rompió la norma por segunda vez al concederse el premio a la politóloga Elinor Ostrom, por su trabajo sobre instituciones y gestión de recursos compartidos. <<

[157] Werner F. M. De Bondt y Richard Thaler, «Does the Stock Market Overreact?», Journal of Finance 40, n.º 3 (1985): 793-805. <<

[158] David Laibson, «Golden Eggs and Hyperbolic Discounting», Quarterly Journal of Economics 112, n.º 2 (1997): 443-477; Brigitte C. Madrian y Dennis F. Shea, «The Power of Suggestion: Inertia in 401(k) Participation and Savings Behavior», Quarterly Journal of Economics 116, n.º 4 (2000): 1149-1187; Jeffrey Liebman y Richard Zeckhauser, Simple Humans, Complex Insurance, Subtle Subsidies, NBER Working Paper 14330, National Bureau of Economic Research, Cambridge (EE.UU.), 2008; Esther Duflo, Michael Kremer, y Jonathan Robinson, Nudging Farmers to Use Fertilizer: Theory and Experimental Evidence from Kenya, NBER Working Paper 15131, National Bureau of Economic Research, Cambridge (EE.UU.), 2009. <<

[159] Ver, por ejemplo, Angus Deaton, «Instruments of Development: Randomization in the Tropics, and the Search for the Elusive Keys to Economic Development» (Research Program in Development Studies, Center for Health and Wellbeing, Princeton University, enero de 2009). <<

[160] Daron Acemoglu, Simon Johnson, y James A. Robinson, «The Colonial Origins of Comparative Development: An Empirical Investigation», American Economic Review 91, n.º 5 (diciembre de 2001): 1369-1401. <<

[161] Los autores sostenían que los primeros colonizadores tenían más probabilidades de establecer buenas instituciones en aquellos lugares en los que encontrasen menores riesgos de mortalidad, y además las enfermedades que resultaban mortales para los occidentales fueran diferentes que las que afectaban a la población nativa. Estos supuestos les permitieron utilizar las tasas de mortalidad de los colonos como una fuente exógena de información sobre la calidad de las instituciones, independiente de otros factores en teoría determinantes, como la proximidad a rutas comerciales, que podían haber afectado al desarrollo a largo plazo. <<

[162] Una buena síntesis de este trabajo puede encontrarse en Daron Acemoglu y James Robinson, Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity, and Poverty, Crown, Nueva York, 2012. Versión castellana de Marta García Madera, Por qué fracasan los países, Deusto, Barcelona, 2012. <<

[163] Binyamin Appelbaum, «Q. and A. with Jean Tirole, Economics Nobel Winner», New York Times, 14 de octubre de 2014 (http://www.nytimes.com/2014/10/15/upshot/q-and-a-with-jean-tirole-nobel-prize-winner.xhtml?_r=0&abt=0002&abg=0). <<

[164] Ver, por ejemplo, los ensayos en Paul Rabinow y William M. Sullivan, eds., Interpretive Social Science: A Second Look, University of California Press, Berkeley, 1987. <<

[165] Este es el «posibilismo» defendido por el gran economista y científico social Albert Hirschman durante toda su carrera. Hirschman rechazó los enfoques deterministas empleados habitualmente en las ciencias sociales, que suelen considerar que los resultados están rígidamente determinados por las condiciones «estructurales», argumentando en su lugar que el poder de las ideas y las pequeñas acciones es lo que realmente produce efectos decisivos. Philipp H. Lepenies, «Possibilism: An Approach to Problem-Solving Derived from the Life and Work of Albert O. Hirschman», Development and Change 39, n.º 3 (mayo de 2008): 437-459. <<