La economía puede ser una potente aproximación intelectual y un conjunto de herramientas con los que comprender el compartamiento humano (tanto de los individuos como de sus organizaciones). El trabajo de dos economistas norteamericanos me ha sorprendido gratamente por que, utilizando mucho sentido común, buenas bases de datos y modelos estadísticos y de simulación bien diseñados y aplicados, han logrado aportar mucha luz para entender los mecanismos causales de nuestro comportamiento.
De Steven Levitt, profesor de la Universidad de Chicago, se está hablando mucho estos días en la blogosfera por la publicación de su libro Freakonomics: A Rogue Economist Explores the Hidden Side of Nearly Everything, escrito en colaboración con el periodista Stephen Dubner. Ambos se conocieron a raíz de un artículo escrito para el NY Times Magazine sobre el trabajo del economista. El libro, a pesar de su título, no es ni mucho menos sobre "economía para frikis". Resume y presenta a los no expertos el trabajo que Levitt ha realizado en los últimos años en colaboración con otros muchos economistas y científicos sociales. Levitt utiliza herramientas standard de análisis, eso si de una forma muy eficiente. El único punto friki podría encontrarse en el tipo de temas que trata (desde la relación entre el crimen y el aborto a los mecansimos de engaño en luchadores de sumo o en escolares de Chicago). Pero, muchos de estos temas son extraordinariamente relevantes para comprender el funcionamiento de nuestras sociedades y otros son buenas excusas para explorar los fundamentos económicos de nuestro comportamiento (y se dispone de bases de datos muy buenas para su análisis). Aún así, el título del libro busca captar el interés del lector no especializado, y los autores mantienen un blog en el que han trabajado intensamente para difundir la obra antes de su salida al mercado (los caminos del márketing editorial en la era de Internet son insospechados).
Para entender un poco el trabajo de Levitt lo mejor es acudir a su web personal y leerse algunos de sus trabajos. Y dentro del abundante material que ha generado estos días, son especialmente recomendables una entrevista que ha realizado Kottke y la revisión del libro que reaizó Craig Newmark, en su blog Newmark's Door.
Este puede ser un buen resumen de la aproximación científica de Levitt:
I think of economics as a worldview, not a set of topics. This worldview has a few different pieces. First, incentives are paramount. If you understand someone's incentives, you can do a pretty good job of predicting their behavior. Second, the appropriate data, analyzed the right way are key to understanding a problem. Finally, political correctness is irrelevant. Whatever the answer happens to be, whether you think it will be popular or not, that is the answer you put forth.
O sea, entender como respondemos a los incentivos es la clave; para ello necesitamos buenos datos (desagragdos en general a nivel del individuo) y buenos modelos estadísticos, y necesitamos una visión objetiva liberada de prejuicios o intencionalidad política. Sobre esto último, baste la propia experiencia de Levitt: demostró claramente que el aborto provocaba reducciones en las tasas de criminalidad en las ciudades, lo que ha provocado virulentas respuestas de grupos políticos a izquierda y derecha. Pero la observación y relación causal parece incontestable; de lo que no se tienen por que desprender consecuencias éticas, pero nos debe hacer reflexionar sobre el grado de atención que reciben los hijos no deseados en nuestra sociedad:
I have gotten a whole lot of hate mail on the abortion issue (as much from the left as from the right, amazingly). What I try to tell anyone who will listen -- few people will listen when the subject is abortion -- is that our findings on abortion and crime have almost nothing to say about public policy on abortion. If abortion is murder as pro-life advocates say, then a few thousand less homicides is nothing compared to abortion itself. If a woman's right to choose is sacrosanct, then utilitarian arguments are inconsequential. Mainly, I think the results on abortion imply that we should do the best we can to try to make sure kids who are born are wanted and loved. And it turns out that is something just about everyone can agree on.
Otros resultados sorprendentes y que aún no tienen una explicación causal clara:
when cities hire lots of Black cops, the arrest rates of Whites go up, but no more Blacks get arrested. When cities hire White cops, the opposite happens (more Black arrests, no more White arrests).
Y otro de mis favoritos (este con una explicación causal clara):
Ten Israeli day-care centers wanted parents to pick their children up on time. When some parents didn’t, the centers imposed a $3 fine per child. Result? The number of late pickups more than doubled
[Quizás la SGAE y el Ministerio de Cultura deberían haber leído este capítulo antes de imponer el canón sobre CDs, :)].
Samuel Bowles es Research Professor y Director del Behavioral Sciences Program del Santa Fe Institute. Bowles emplea integra las aproximaciones de la economía experimental, la teoría de juegos y las simulaciones para comprender el comportamiento humano y la emergencia de nuestras organizaciones, y en particular los mercados. Su trabajo es especialmente interesante por que trata de entender los papeles de la competencia y de la cooperación como fuerzas selectivas que determinan la dinámica de las instituciones. 3quarksdaily comenta su libro, publicado en 2004 , Behavior, Institutions, Evolution:
departs from what has been the norm in the discipline by, among other things, trying to integrate altruism into the standard model of human behavior and use it to explain the emergence of private property and markets.
Al igual que Levitt, Bowles explota todo el potencial de las herramientas analíticas para comprender el comportamiento humano. Su web personal es también un buen lugar para empezar a conocer su trabajo. En resumen dos aproximaciones innovadoras que hacen de la economía una forma de entender el funcionamiento de nuestras sociedades yendo a sus mecansimos básicos, y no sólo una "mecánica estadística" que trata de modelar patrones de comportamiento de macrovariables que agregan comportamientos complejos.
