Milton Friedman: la vigencia de sus contribuciones. Rolf Lüders
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razonable fuese muda al respecto, entonces el ejercicio de validación empírica incluirá un control para hacerse cargo de la incidencia de sus variaciones. Algo similar ocurrirá con un terremoto o una crisis financiera global, ejemplos de fenómenos revestidos de un carácter más inesperado.
Esto vale para toda ciencia, pero la intensidad del desafío es potente en economía y otras disciplinas sociales, seguramente más que en otras ciencias capaces de desarrollar experimentos más controlados para validar sus hipótesis. La tarea empírica en la economía descansa principalmente en hechos que simplemente acontecen, los así denominados “experimentos naturales”, en los cuales, y en comparación con el experimento de laboratorio, suele ser más restringido el grado de control del investigador sobre aspectos que, sin jugar un rol activo en la hipótesis específica, constituyen factores con capacidad potencial para incidir en el resultado.17
En las ciencias sociales el experimento controlado es posible en principio; sin embargo, su costo bien puede resultar prohibitivo18, sin perjuicio de que algo parecido pueda ocurrir con otras disciplinas, caso que F/53 ejemplifica con la astronomía. Además y esto es casi textual, el control en un experimento es, en la práctica, una cuestión de grado; a menudo la aislación total no se logra y ningún experimento suele ser completamente controlado, mientras que cada experimento natural lo es, aunque solo parcialmente.19
Pero más allá de estas precisiones, el aspecto que cabe subrayar, algo en que F/53 insiste mucho, es: el control parcial en los experimentos naturales impone la necesidad de estudiar “todos” los aspectos del fenómeno que se está examinando. En primer lugar porque de este modo se identifica el fenómeno preciso que se busca entender. Segundo, para la validación de la hipótesis es preciso controlar la incidencia de eventuales variaciones de elementos secundarios e implícitos que el diseño de la hipótesis específica supone constantes, lo que exige identificar e incorporar estos elementos en la estimación empírica (ver también sección a continuación).
En ausencia de tales controles, el proceso de validación permanecerá en un estado no definitorio, comprometiendo tanto la eventual aceptación de la hipótesis como su rechazo. Es una razón más para que el proceso de validación se torne lento y engorroso, acumulándose así hipótesis que no pasan el test de validación, pero sin quedar descartadas de manera convincente. La probabilidad de que una hipótesis permanezca vegetando, es decir, que no logre reconocimiento como un instrumento útil, pero que tampoco llegue a integrar la lista de las difuntas, es mayor en economía que en ciencias más establecidas, inhibiendo de este modo consensos en la disciplina y facilitando también que terceros tengan una percepción borrosa de ella.
El doble rol de la evidencia empírica
La relación entre supuestos y resultados, uno de los aspectos más citados y en ocasiones criticado de F/53, forma parte del proceso de validación de hipótesis y constituye un eslabón crítico para entender la construcción de la economía y, a la vez, el doble rol de la evidencia empírica en este proceso. Esta última, por una parte, condiciona la validación de la hipótesis específica y, por otra, aunque basada en evidencia distinta, “la evidencia previa”, nutre la generación de esta hipótesis. Esta doble dependencia es clave para apreciar debidamente el significado del debate referente al realismo de los supuestos. Además, su discusión ilustra bien la importancia que Friedman le asigna al trabajo empírico amplio en la construcción de economía.
Doble rol de la evidencia empírica
y el carácter de los supuestos
Alcanzar una visión comprehensiva del fenómeno a estudiar permite, por un lado, elaborar la hipótesis específica que corresponda a la interrogante específica, además de ser una ayuda al momento de establecer los controles adecuados en el proceso de medición y validación. Tal visión consistirá en impresiones que se forman contestando preguntas como las siguientes: “¿De qué manera funcionan las cosas en este ámbito?”; “¿a qué arreglos, contratos y organizaciones recurren personas, empresas y gobiernos?” Adicionalmente, una visión de este tipo no podrá ser independiente del conocimiento económico existente y respetará la experiencia ya corroborada. La idea de fondo es que el conocimiento en un sentido amplio y el económico en particular tienen carácter acumulativo y que cualquier pronóstico en el área debiera estar condicionado, de uno u otro modo, por este capital acumulado, o bien señalar el motivo por el cual dejar de lado aspectos particulares de este.
Una vez elaborada la hipótesis, corresponde el segundo rol de la evidencia, esto es, como antecedente clave para la validación de las predicciones que con ella se obtengan, donde estas últimas son confrontadas con hechos susceptibles de ser observados, pero que no han sido empleados anteriormente. Por otra parte, para que el test empírico tenga relevancia, las predicciones deducidas deben quedar suficientemente identificadas como para que la nueva evidencia pueda servir para corroborar o bien rechazar la hipótesis.20
Entrando a la parte tal vez más conocida y debatida de F/53, el artículo señala que la validación de una hipótesis que se haga cargo de los hechos que se busca explicar constituye un desafío que en las ciencias sociales ocasionalmente lleva a algunos a sostener que la hipótesis no solo tendría “implicaciones”, sino también “supuestos”. Hasta aquí el problema es menor, pero es el paso siguiente el que, con buenas razones, es abiertamente denunciado por F/53, esto es, que la conformidad de estos supuestos con la realidad constituya un test con capacidad para validar o rechazar la explicación. Esta difundida lectura, dice, no solo es errónea, sino que también confunde el significado que pueda tener la evidencia empírica para la teoría económica. La pregunta relevante en relación con los “supuestos” de una teoría no es si ellos son descriptivamente “realistas” –nunca lo son–, sino si ellos constituyen aproximaciones suficientemente razonables como para poder dar vida a una hipótesis con capacidad para explicar lo que se intenta pronosticar. Únicamente evaluando si la teoría funciona, lo que significa que es capaz de generar predicciones suficientemente precisas como para lograr ser corroboradas por nueva evidencia, podrá hablarse propiamente de validación (o rechazo), y solo en ese caso.
Señala: “Full and comprehensive evidence on the phenomena to be generalized or explained by a hypothesis, besides its obvious value in suggesting new hypothesis, is needed to assure that a hypothesis explains what it sets out to explain- that its implications for such phenomena are not contradicted in advance by experience that has already been observed. Given that the hypothesis is consistent with the evidence at hand its further testing involves deducing from it new facts capable of being observed but not previously known and checking these deduced facts against additional empirical evidence. For this test to be relevant the deduced facts must be about the class of phenomena the hypothesis is designed to explain; and they must be well enough defined so that observation can show them to be wrong”. (pp. 12, 13). (Para mantener el poder persuasivo del párrafo se ha preferido no traducir.)
Más adelante amplía y sintetiza la idea (p. 24), señalando que resulta posible visualizar una hipótesis en términos de dos componentes: un mundo conceptual o modelo abstracto más simple que el mundo real, que sintetiza las fuerzas que la hipótesis considera importantes. Segundo, un conjunto de reglas que identifican la clase de fenómenos para los cuales el modelo puede ser tomado como una adecuada representación de ese mundo real que interesa examinar, reglas que especifican la correspondencia entre los aspectos (variables) del modelo y, por otra parte, los fenómenos observables.
El modelo es abstracto y completo, mostrando coherencia en su estructura, todas características que permiten emplearlo para deducir proposiciones teóricas, es decir, pronósticos. Tal proceso deductivo no es necesariamente unidireccional, de modo que partiendo de las implicancias se podrán alcanzar las premisas o supuestos implícitos, una característica que proporciona gran plasticidad al modelo.
Por otra parte, las reglas para hacer uso del modelo suelen ser más bien incompletas, de modo que en la práctica la etapa tiene algo idiosincrásico, interviniendo tanto el conocimiento como el criterio del investigador. Se introduce así la posibilidad de diferencias entre investigadores, quienes además podrán diferir en lo que concierne a la calidad de su trabajo. Es también en esta etapa donde eventualmente ocurren innovaciones al