Na verdade, não deveria estar a escrever este texto: é estar a pôr a carroça à frente dos bois. O que tenho tentado fazer nestes últimos 2 meses aqui pelo Ordem Natural é uma introdução a alguns problemas e conceitos interessantes da parte da epistemologia para conseguir depois, com uma
toolbox mais completa, explicar porque é que a economia neoclássica é uma treta e porque é que a Escola Austríaca, podendo até ter problemas, é uma abordagem mais sã e correcta ao problema que a Economia se propõe a (ajudar a) resolver. Sim, eu tinha um plano (tão socialista da minha parte), e ainda não consegui reunir as condições para conseguir explicar de forma consistente aquilo que queria. Mas
apareceu este post n'O Insurgente e não consigo resistir a responder.
O primeiro problema com a narrativa exposta no post é o facto de o critério de demarcação defendido pelo autor ser o do bom velho Popper — o falsificasionismo. Mas não deixa de ter piada que se fossemos a aplicar esse mesmo critério à teoria neoclássica, ela falharia redondamente. Aliás, as primeiras pessoas a fugir com a cara "aos tapas da falseabilidade" serão mesmo os neoclássicos: estudos empíricos comprovam que as assumpções estão erradas (adoro poder usar esta frase). Por exemplo, basta irmos ler Tversky (1969), May (1954), McCrimmon e Larson (1979), Slovic e Lichtenstein (1983), Fishburn (1984), e Steedman e Krause (1986), etc, e perceber que só a ideia da transitividade e a impossibilidade da reversão de preferências é algo que está completamente falsificado; e, no entanto, continua a fazer parte do core da economia neoclássica.
E pode-se dizer que o autor não estava a fazer uma apologia da economia neoclássica, algo que é possível. No entanto, o que o autor não percebe é que não é o critério da falsificabilidade que nos diz o que é ou não ciência. Não é esse o critério que os cientistas utilizam — pelo contrário, as observações que falsificam uma teoria são, normalmente, "resolvidas" com novas assumpções
adhoc que permitam que aquela teoria continue a ser utilizada. O "método científico", contrariamente ao que se faz querer parecer, não é o falsificacionismo (em versão
naive ou mais sofisticada); para perceber porquê,
este post pode ser um bom começo. Mas basta olhar para aquilo que a Economia é: mesmo
imitando de modo mais ou menos consistente o "método científico" (hipótese, teste, falsificação, etc), não é uma ciência — as falsificações acumulam-se há 40 anos, e ainda está tudo no mesmo "paradigma".
Convém ainda reproduzir um ponto especialmente importante, que revela muita da ignorância e impossibilidade epistemológica de existir uma Economia a imitar as ciências naturais:
«Predizer é orientar para onde se espera que o mundo caminhe *dado o que* sabemos hoje e levando em consideração tanto riscos (estimáveis) quanto incertezas (a respeito das quais quase nada podemos dizer). Se as previsões são utilizadas para fazer policy, o problema não é com as previsões: é com os policymakers e, o que é ainda mais grave, com os que elegem esses policymakers para seus cargos.»
Isto é muito bonito. Mas parte de um pressuposto muito interessante: a regularidade da realidade. E, mais ainda: que existe uma distribuição de probabilidades que pode explicar a realidade; e que essa distribuição seja, por norma, a distribuição normal. E, aqui sim, o problema está nas previsões.
Vamos voltar ao básico da estatística: para poder utilizar ferramentas de indução estatística que nos permitem (não) rejeitar uma qualquer hipótese (testes de t, F, chi quadrado, etcetcetc), damos como adquiridos alguns pontos: random sampling, sample variation, etc. Mas há uma em especial, que é o facto de as variáveis terem que ser
i.i.d.. Curiosamente, é sempre um ponto que é dado como adquirido mas nunca consegue bem ser provado — e, quando é feito, é sempre com assumpções
adhoc. A questão aqui é muito simples: a realidade, aquilo que o autor tanto quer descrever, não se descreve com uma distribuição normal. Talvez se consiga descrever as alturas da população (e, mesmo isso, esbarra com o facto de não se poder ter uma altura negativa nem tampouco haver pessoas com menos de 40cm, por hipótese), ou outra coisa qualquer menos interessante. Mas tente-se lá fazer modelização para descrever o comportamento do mercado de trabalho com recurso a uma distribuição normal; ou, mais engraçado ainda: tente-se
prever os mercados financeiros com recurso a intrincadas equações que têm no seu âmago a distribuição normal (
hint, hint). Se calhar, a melhor recomendação que posso fazer é ler os escritos de uma senhora chamada Deirdre McCloskey, em especial o seu
Standard Error of Regressions.
E, após perceber o início do porquê desta ideia do empirismo e do facto histórico não servir para muito na Economia, é ainda mais interessante perceber o porquê da abordagem austríaca ser consideravelmente melhor do que a abordagem "científica".
Uma das críticas que está patente no post original é o facto de, devido ao seu método não-empírico, a Escola Austríaca não conseguir dizer nada de muito interessante sobre a realidade: se ninguém disputa a consistência lógica, disputa-se a
utilidade. Mas aqui é interessante perceber ao certo o que é que Mises conseguiu ir buscar e melhorar a Kant. E muito do que vai ser aqui dito já foi explicado por Hoppe no seu
Economic Science and the Austrian Method, mas vou tentar parafrasear para não obrigar a leitura completa (no entanto, tal descrição está sujeita a erros; aconselha-se a leitura completa do ensaio para perceber exactamente o que está aqui [d]escrito).
Kant diz-nos que existem 4 "categorias" que podem classificar as proposições: a priori e a posteriori, bem como sintéticas e analíticas. As proposições que a EA faz são proposições sintéticas a priori: proposições cuja veracidade pode ser aferida antes da experiência (a priori) e cujas leis da lógica proposicional não são suficientes para aferir a sua veracidade (sintéticas). A parte engraçada é que Kant diz que estas afirmações existem, pois são derivadas de axiomas auto-evidentes, axiomas cuja veracidade não pode ser negada sem incorrer em auto-contradição. Mas o problema aqui sempre foi um suposto idealismo nesta teoria: como é que se explica que estas categorias da mente possam encaixar na realidade? E é aqui que Mises entra: é a acção que faz a ligação entre a mente e a realidade; as categorias da mente são, em última instância, categorias da acção; e a causalidade também o é: agir é precisamente influenciar algo num dado ponto do tempo para produzir um resultado posterior — se a causalidade não existisse, não existiria acção. O axioma que procuramos é o axioma da acção. Daqui se conclui que todas as conclusões da EA, assumindo a sua consistência lógica interna, são não só válidas como dizem algo sobre a realidade. E isto é extremamente útil.
Poderia escrever ainda sobre mais umas coisas com as quais discordo do autor (a questão do método científico, se o propósito da ciência deve ou não ser "produzir previsões", se ser ciência interessa ou não para alguma coisa, etc). Mas estes 3 pontos (demarcação, distribuições de probabilidade, e axioma da acção) parecem-me ser os mais importantes para perceber o que se passa de errado naquele texto. Num futuro não muito longínquo, voltarei à carga para explicar com mais pormenores coisas que me parecem importantes sobre este mesmo tema.