Tema 2

El mètode hipotètic-deductiu, dominant en Economia, s’articula en cinc fases:

(1) Observació de la realitat i dels fets rellevants. L’economista registra regularitats —per exemple, que en la majoria dels mercats la demanda cau quan puja el preu— i delimita el fenomen que vol explicar. Aquesta fase depén crucialment de la disponibilitat de dades i del marc teòric previ que orienta la mirada: l’economista no observa en el buit, sinó des d’una tradició disciplinària (Marshall, Keynes, l’econometria moderna).

(2) Formulació d’hipòtesis explicatives, articulades en un model. Les hipòtesis són enunciats condicionals sobre el comportament dels agents o de les variables (“si puja el salari mínim, l’ocupació dels treballadors de baixa qualificació cau”). El model incorpora supòsits simplificadors explícits (ceteris paribus, racionalitat, informació perfecta) que fan l’anàlisi manejable a costa d’allunyar-se de la realitat.

(3) Deducció d’implicacions contrastables (prediccions). A partir del model i dels seus supòsits es deriven prediccions que, en principi, podrien ser refutades per l’evidència. Com més precises i arriscades són les prediccions, major és el poder discriminant del test. Una hipòtesi que prediu “l’ocupació caurà entre el 0,5 % i l’1,5 % per cada 10 % d’augment del salari mínim” és més contrastable que “l’ocupació variarà negativament”.

(4) Contrastació empírica amb dades (estadística, econometria, experiments). Es fa amb estadística descriptiva, econometria (OLS, diferències en diferències, variables instrumentals, regressió discontínua), anàlisi de sèries temporals o experiments controlats. És la fase que més ha evolucionat: la “credibility revolution” d’Angrist i Pischke (2009) imposà estàndards d’identificació causal que exigeixen demostrar que la correlació observada no és artefacte de variables omeses.

(5) Acceptació provisional o refutació de la hipòtesi a la llum de l’evidència. La hipòtesi s’accepta provisionalment si resisteix els tests disponibles, mai de manera definitiva.

El procés és iteratiu: una hipòtesi refutada estimula reformulacions, millor disseny de models i noves dades. L’acumulació de resultats consolida programes d’investigació.

Thomas Kuhn (1962, L’estructura de les revolucions científiques) introduí la idea de “paradigma”: les ciències avancen per ciència normal dins d’un paradigma dominant fins que les anomalies acumulades provoquen una revolució científica. En Economia, la revolució keynesiana (1936) i la resposta monetarista-nouclàssica dels anys 70 s’han descrit com a canvis de paradigma.

Imre Lakatos (1970) parlà de “programes d’investigació científica” amb un nucli dur protegit per hipòtesis auxiliars. Més realista que el falsacionisme ingenu per descriure la pràctica investigadora quotidiana. En Economia, el programa neoclàssic (nucli: maximització racional sota restricció) ha protegit el seu nucli dur durant dècades enfront d’anomalies comportamentals i, en canvi, ha incorporat hipòtesis auxiliars sobre racionalitat acotada i informació imperfecta. L’economia conductual representa finalment un canvi més profund en el nucli mateix.

Raonament dels casos particulars a la llei general. Exemple: observar que en molts mercats el preu i la quantitat demandada es mouen en sentits oposats porta a postular la llei general de la demanda. És el mètode clàssic de l’empirisme anglés (Bacon, Hume).

Crítica clàssica de Hume: la inducció no és lògicament vàlida (el passat no garanteix el futur). Només aporta coneixement probabilístic, no necessari.

Síntesi dominant: les hipòtesis es formulen deductivament des d’una teoria i es contrasten inductivament amb dades empíriques. És el mètode de l’Economia empírica actual. Les eines són: l’estadística descriptiva, l’econometria (regressió, variables instrumentals, diferències en diferències, regressió discontínua), l’anàlisi bayesiana i els experiments controlats.

En les dues últimes dècades, la “credibility revolution” (Angrist i Pischke 2009) ha elevat substancialment l’estàndard empíric: s’exigeix identificació causal creïble, no només correlacions. L’American Economic Association exigeix des de 2019 codi i dades replicables.

Milton Friedman, a Essays in Positive Economics (1953), defensà la superioritat metodològica de l’Economia positiva i sostingué, en la seua tesi més controvertida, que el realisme dels supòsits no importa: l’únic rellevant és la capacitat predictiva del model. L’analogia famosa és la del jugador de billar que es comporta “com si” calculara les trajectòries amb física newtoniana.

Posició criticada per Samuelson (1963), que defensà el realisme descriptiu. La discussió continua oberta: l’economia conductual contemporània (Thaler) ha documentat com supòsits irreals sobre racionalitat porten a prediccions errònies en molts contextos.

Vernon Smith (Nobel 2002): demostrà que es pot fer Economia en laboratori. Els seus experiments pioners sobre mercats de doble subhasta mostraren una convergència ràpida al preu d’equilibri competitiu, sorprenentment eficient. Més endavant, els jocs de l’ultimàtum i del dictador han revelat que els subjectes no actuen com a homo economicus purs: l’equitat i la reciprocitat importen.

Aquesta línia connecta amb l’economia conductual de Kahneman i Tversky: Prospect Theory (1979) modelitzà l’aversió a la pèrdua (les pèrdues fan mal aproximadament el doble que els guanys equivalents alegren), l’efecte marc i l’ancoratge.

David Card, Joshua Angrist i Guido Imbens (Nobel 2021): inferència causal a partir de situacions reals que reprodueixen condicions experimentals sense disseny deliberat. L’estudi Card-Krueger (1994) sobre la pujada del salari mínim a Nova Jersey comparà cadenes de menjar ràpid a Nova Jersey i Pennsilvània (control) amb la tècnica de diferències en diferències i no trobà l’efecte negatiu sobre l’ocupació predit per la teoria neoclàssica estàndard.

Altres tècniques centrals: variables instrumentals (Angrist sobre l’efecte de l’escolarització en salaris usant l’edat de fi d’obligatorietat), regressió discontínua (efecte d’un programa que s’aplica només a les llars per davall d’un llindar de renda), aparellament per propensity score.

Aplicació recent a Espanya: avaluacions de l’Ingrés Mínim Vital (vigent des de 2020, amb més de 700.000 llars perceptores el 2024) mitjançant experiments quasi-naturals en comunitats autònomes amb diferent grau de complementarietat.

El gir empíric de la dècada de 2010 —de vegades denominat la “credibility revolution” per Angrist i Pischke (2009, Mostly Harmless Econometrics)— no quedà sense tensions. La “crisi de replicabilitat” afectà també l’economia: un estudi coordinat per l’American Economic Association (AEA) (Camerer et al., 2016, Science) intentà replicar 18 articles publicats a l’American Economic Review i al Quarterly Journal of Economics i obtingué resultats estadístics comparables en el 61 % dels casos, i qualitativament similars en el 67 %. En psicologia, la taxa de replicació era inferior. En termes absoluts, però, el 39 % dels resultats no replicaven amb claredat —un avís sobre la fragilitat de resultats empírics que semblaven sòlids. Com a resposta, l’AEA instituí el 2019 la figura del Data Editor (actualment Lars Vilhuber, Cornell) amb mandat d’exigir accés públic a codi i dades abans de la publicació a les seues revistes; els informes anuals del Data Editor (2020-2024) documenten taxes de replicació completa creixents, que el 2023 superaven el 80 % dels articles revisats. El preregistre d’hipòtesis —estàndard en medicina des dels assajos clínics— s’estén progressivament en economia per a evitar el p-hacking (cerca retrospectiva d’especificacions que donen significació estadística).

Un marc complementari als mètodes quasi-experimentals és el dels models causals dirigits (DAG — Directed Acyclic Graphs), sistematitzat per Judea Pearl (2009, Causality: Models, Reasoning, and Inference, 2a ed.). Els DAG representen explícitament les relacions causals entre variables —qui causa qui— de manera que es pot raonar sobre quines variables de control “obren” o “tanquen” camins causals. L’economia els ha adoptat amb relativa lentitud (a diferència de l’epidemiologia), però autors com Imbens i Rubin (2015, Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences) han explorat la convergència entre el marc de variables instrumentals de l’economia i el marc de Pearl. La utilitat per a l’opositor és conceptual: exigeix distingir entre correlació (associació estadística sense direcció causal) i causalitat (mecanisme que uneix causa i efecte), i entendre per què la inferència causal requereix disseny —siga experimental, quasi-experimental o basat en supòsits estructurals explícits— i no només dades prou grans.

Alan Blinder (1987, Hard Heads, Soft Hearts) i enquestes posteriors de l’IGM Forum (Universitat de Chicago) mostren que existeix consens entre economistes en aproximadament el 70 % de les qüestions tècniques: efectes del lliure comerç, danys del proteccionisme, impostos pigovians sobre externalitats, valor de la independència del banc central. La discrepància pública apareix amplificada pels mitjans i per biaixos de selecció de portaveus.

Exemple de consens quasi total: la majoria d’economistes mainstream defensen alguna forma d’impost al carboni com a instrument eficient contra el canvi climàtic (declaració signada el 2019 per 27 premis Nobel i més de 3.000 economistes).