Un debate central en la filosofía de la ciencia se refiere a la finalidad de las teorías científicas: ¿deben aspirar a representar el mundo con la mayor exactitud posible o basta con que produzcan predicciones útiles? El influyente ensayo de Milton Friedman La metodología de la economía positiva defiende esto último, sugiriendo que el objetivo primordial de una teoría es generar predicciones precisas, independientemente de si sus supuestos reflejan la realidad. Este punto de vista instrumentalista-empirista ha tenido un profundo impacto en la economía, fomentando el desarrollo de modelos que pueden no ser ciertos en sus supuestos, pero que se juzgan principalmente por su éxito predictivo.
Sin embargo, este enfoque corre el riesgo de reducir la economía a una mera herramienta de predicción en forma de «caja negra», desprovista de una visión genuina de los mecanismos subyacentes que impulsan los fenómenos económicos. Desde la perspectiva del realismo científico, que sostiene que una teoría debe aspirar a representar el mundo con la mayor exactitud posible, el instrumentalismo-empirismo de Friedman descuida la tarea más profunda de comprender el funcionamiento de la economía.
El planteamiento de Friedman puede entenderse como una aplicación del instrumentalismo, un punto de vista de la filosofía de la ciencia que se centra en la utilidad de las teorías más que en su verdad. Según Friedman, los supuestos de una teoría económica no tienen por qué ser realistas; lo que importa es si la teoría arroja predicciones exactas. En su opinión, el modelo ideal de un jugador de billar «perfecto» —que realiza los tiros como si fuera un genio matemático, calculando ángulos y velocidades con precisión— es válido siempre que prediga con exactitud la trayectoria de las bolas de billar. Del mismo modo, una teoría económica no tiene por qué reflejar los procesos reales de toma de decisiones de los individuos o las empresas, siempre que prediga su comportamiento lo suficientemente bien como para ser útil para la política o el análisis. Este énfasis en la predicción ha configurado gran parte de la economía contemporánea, dando lugar a la proliferación de modelos abstractos que buscan la exactitud predictiva sin preocuparse por el realismo de sus supuestos.
Sin embargo, un enfoque puramente instrumentalista de la teoría económica conlleva importantes riesgos. Al dar prioridad a la predicción sobre la comprensión, el instrumentalismo puede convertir la economía en una «caja negra» que proporciona predicciones útiles sin explicar por qué esas predicciones se mantienen. Una caja negra es un sistema cuyo funcionamiento interno es opaco y cuyos resultados pueden observarse, pero no comprenderse plenamente. En este contexto, los modelos económicos pueden proporcionar a los responsables políticos y a los analistas predicciones sobre la inflación, el desempleo o las tendencias del mercado, pero ofrecen poca información sobre los mecanismos causales que generan esos resultados. En consecuencia, los modelos instrumentalistas pueden dar lugar a predicciones acertadas a corto plazo, pero también pueden inducir a error a los economistas sobre la verdadera naturaleza de los sistemas económicos y la dinámica en juego.
Un modelo totalmente instrumentalista de la historia podría afirmar que cualquier país que tenga una flor nacional, por ejemplo, está destinado a ser invadido. Si se examinan varios países con flores nacionales, como Japón (cerezo en flor), Francia (lirio) y el Reino Unido (rosa), se puede observar que todas estas naciones han sufrido invasiones en diversos momentos de la historia. De esta observación, se podría concluir absurdamente que tener una flor nacional invita de algún modo a las potencias extranjeras a invadir. Por ejemplo, Japón se enfrentó a invasiones de fuerzas mongolas en el siglo XIII, mientras que Francia tiene un largo historial de invasiones a lo largo de la Edad Media y más allá. Sin embargo, este razonamiento pasa por alto la miríada de factores geopolíticos que contribuyen a que un país sea invadido, como las alianzas militares, los recursos económicos y las disputas territoriales.
Los marcos predictivos, desvinculados de los mecanismos causales reales, carecen de medios para establecer la causalidad. Para establecer la causalidad, se requiere lo siguiente: (1) un acontecimiento precede al otro; (2) existe una relación sustancial entre los dos acontecimientos; y, (3) no hay variables de confusión. Mientras que las dos primeras pueden establecerse, la tercera no. Nunca se puede demostrar que se han tenido en cuenta todas las variables de confusión.
Por tanto, a menos que se invoquen mecanismos causales, combinados con heurísticas que se aproximen a la verdad, como la navaja de Occam, establecer la causalidad es imposible, de modo que los economistas sólo podrían observar correlaciones y precedencias. En un marco tan estrecho, el rechazo de la teoría de las flores propuesta más arriba sólo puede producirse por el hecho de que es insuficientemente predictiva, no de que no haya ningún mecanismo causal razonable que se pueda establecer entre las flores y la invasión. Sin embargo, si este es el caso, entonces todo lo que se puede decir en cuanto a correlación y causalidad es que hay correlaciones más fuertes y más débiles entre una variable retardada y una variable dependiente. En este marco, la teoría de la bandera sólo puede descartarse si se puede demostrar una teoría con una correlación más fuerte, pero al enfocar el problema de esta manera, se está rechazando la causalidad.
Sin una comprensión firme de las causas subyacentes, los economistas pueden tener dificultades para ajustar sus modelos cuando cambian las condiciones o se producen acontecimientos inesperados, lo que conduce a errores de política o a fallos de predicción cuando esos modelos se aplican a nuevas situaciones. Un ejemplo llamativo de este fallo es la crisis financiera de 2008, en la que los modelos instrumentalistas —derivados de datos históricos del mercado— no lograron predecir el colapso porque se ajustaban en exceso al periodo de estabilidad precedente, pasando por alto los riesgos sistémicos más profundos, como la deuda insostenible y la interconectividad financiera. Aquellos que se centraron en las relaciones causales subyacentes, en lugar de hacer predicciones, fueron capaces de predecir con éxito la crisis, como los muchos economistas austriacos que advirtieron con precisión del colapso inminente.
Desde la perspectiva del realismo científico, este enfoque instrumentalista es profundamente erróneo. El realismo científico sostiene que el objetivo de una teoría no es simplemente hacer predicciones, sino representar el mundo con la mayor precisión posible. Desde este punto de vista, una teoría es valiosa no sólo porque predice acontecimientos futuros, sino porque explica por qué ocurren esos acontecimientos, arrojando luz sobre las estructuras y relaciones causales que sustentan los fenómenos observables. En las ciencias naturales, por ejemplo, una teoría satisfactoria del movimiento planetario no sólo predice los movimientos de los cuerpos celestes, sino que también los explica en términos de fuerzas gravitatorias y leyes físicas. El poder predictivo de una teoría de este tipo se deriva de su representación exacta de los mecanismos del mundo real que rigen el movimiento planetario. Por el contrario, un modelo económico que predice con exactitud la inflación mientras se basa en supuestos patentemente falsos sobre el comportamiento humano carece de poder explicativo y no proporciona una comprensión más profunda de la economía.
Las teorías que reflejan con precisión la realidad subyacente de los fenómenos que estudian tienen más probabilidades de ser duraderas y adaptables a lo largo del tiempo. Por el contrario, los modelos que dan prioridad a la predicción sobre la comprensión pueden funcionar bien en contextos específicos, pero desmoronarse cuando se aplican a situaciones nuevas. En las ciencias naturales, la historia del progreso científico ha implicado a menudo el perfeccionamiento de las teorías para representar mejor la realidad subyacente. Las leyes del movimiento de Newton fueron perfeccionadas por la teoría de la relatividad de Einstein, que proporcionó una representación más exacta del universo a grandes escalas y en condiciones de alta gravedad. Del mismo modo, en economía, una teoría que represente con precisión los procesos de toma de decisiones de los individuos y las empresas, la dinámica de los mercados y el papel de las instituciones tiene más probabilidades de ofrecer predicciones sólidas en toda una serie de contextos diferentes que otra que se base en supuestos poco realistas simplemente porque funciona en un conjunto reducido de casos.
Por último, el instrumentalismo de Friedman supone que el éxito predictivo es la prueba definitiva de la validez de una teoría; sin embargo, en sistemas complejos como la economía, las predicciones a veces pueden tener éxito por razones equivocadas. Un modelo puede producir predicciones acertadas a corto plazo debido al azar, o porque capta regularidades superficiales en los datos, sin representar realmente las estructuras más profundas que causan esas regularidades. En tales casos, las predicciones del modelo pueden fallar cuando cambian las condiciones subyacentes. Por ello, no es de extrañar que los economistas tengan un historial notoriamente deficiente a la hora de hacer predicciones. Deirdre McCloskey señaló con agudeza que «la industria de hacer predicciones económicas... sólo obtiene rendimientos normales».
En cambio, una teoría que represente con precisión la realidad subyacente del mecanismo causal de la economía tiene más probabilidades de producir predicciones sólidas que se mantengan incluso cuando cambia el entorno. Del mismo modo que comprender las bases genéticas de la evolución permite a los biólogos hacer predicciones más fiables sobre el desarrollo de las especies, comprender las estructuras reales de la economía permite a los economistas hacer predicciones basadas en la dinámica real de los mercados, las instituciones y el comportamiento humano.
Aunque el enfoque instrumentalista de Friedman ha influido en el desarrollo de la teoría económica, corre el riesgo de reducir la economía a una mera «caja negra» para generar predicciones sin ofrecer una visión real del funcionamiento de la economía. Desde la perspectiva del realismo científico, el objetivo de una teoría científica debe ser representar el mundo con la mayor exactitud posible, no sólo producir predicciones útiles. En economía, esto significa esforzarse por desarrollar teorías que reflejen con precisión los mecanismos reales que impulsan los fenómenos económicos, en lugar de basarse en suposiciones sobre datos empíricos que producen predicciones, pero no proporcionan una comprensión genuina. Al aspirar a la exactitud en la representación, los economistas pueden elaborar teorías más sólidas y duraderas que no sólo predicen acontecimientos futuros, sino que también explican por qué ocurren esos acontecimientos, ofreciendo una visión más profunda de la naturaleza de los sistemas económicos.
