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Tema 2

Métodos en Economía. Positiva y normativa.

Introducción

¿Cómo produce la Economía conocimiento válido sobre la realidad? Este tema examina los métodos científicos aplicados a la disciplina económica, la distinción fundamental entre economía positiva (qué es) y normativa (qué debería ser), el papel de los juicios de valor, los avances de las últimas décadas en métodos empíricos —experimentos, RCT, inferencia causal— y las razones por las que los economistas, aun compartiendo método, discrepan en las conclusiones de política. Es un tema relativamente abstracto, pero clave para construir una respuesta sólida en cualquier prueba oral del cuerpo.

1. El método científico aplicado a la Economía

1.1. Fases del método

El método hipotético-deductivo, dominante en Economía, se articula en cinco fases:

(1) Observación de la realidad y de los hechos relevantes.

(2) Formulación de hipótesis explicativas, articuladas en un modelo.

(3) Deducción de implicaciones contrastables (predicciones).

(4) Contrastación empírica con datos (estadística, econometría, experimentos).

(5) Aceptación provisional o refutación de la hipótesis a la luz de la evidencia.

El proceso es iterativo: una hipótesis refutada estimula reformulaciones, mejor diseño de modelos y nuevos datos. La acumulación de resultados consolida programas de investigación.

1.2. Popper (1934) y la falsabilidad

Karl Popper, en La lógica de la investigación científica (1934), propuso que una teoría es científica si es falsable: debe formular predicciones que puedan ser refutadas por la evidencia. Las teorías nunca se “verifican” definitivamente, solo resisten más o menos intentos de falsación. La asimetría es esencial: ningún número de cisnes blancos confirma “todos los cisnes son blancos”, pero un único cisne negro la falsa.

Popper criticó como pseudociencias el psicoanálisis y el marxismo —según él, capaces de explicar cualquier resultado a posteriori—. La crítica se ha aplicado también a versiones muy generales de modelos económicos cuyos parámetros se reajustan para encajar con los datos sin riesgo real de refutación.

1.3. Kuhn y Lakatos: matices al falsacionismo

Thomas Kuhn (1962, La estructura de las revoluciones científicas) introdujo la idea de “paradigma”: las ciencias avanzan por ciencia normal dentro de un paradigma dominante hasta que las anomalías acumuladas provocan una revolución científica. En Economía, la revolución keynesiana (1936) y la respuesta monetarista-nuevoclásica de los años 70 se han descrito como cambios de paradigma.

Imre Lakatos (1970) habló de “programas de investigación científica” con un núcleo duro protegido por hipótesis auxiliares. Más realista que el falsacionismo ingenuo para describir la práctica investigadora cotidiana.

2. Método inductivo y deductivo

2.1. Inducción

Razonamiento de los casos particulares a la ley general. Ejemplo: observar que en muchos mercados el precio y la cantidad demandada se mueven en sentidos opuestos lleva a postular la ley general de la demanda. Es el método clásico del empirismo inglés (Bacon, Hume).

Crítica clásica de Hume: la inducción no es lógicamente válida (el pasado no garantiza el futuro). Solo aporta conocimiento probabilístico, no necesario.

2.2. Deducción

Razonamiento desde axiomas o principios generales hasta conclusiones particulares. Ejemplo: si suponemos que el consumidor maximiza una función de utilidad cóncava sujeta a una restricción presupuestaria, podemos deducir que un aumento del precio reduce la cantidad demandada (ley de la demanda).

La deducción es la base de la Economía neoclásica formalizada (Walras, Pareto, Arrow-Debreu) y de toda la teoría microeconómica moderna. Riesgo: salir de la realidad si los supuestos son falsos. La validez lógica del razonamiento no garantiza la verdad de las conclusiones, que depende de la verdad de las premisas.

2.3. Método hipotético-deductivo

Síntesis dominante: las hipótesis se formulan deductivamente desde una teoría y se contrastan inductivamente con datos empíricos. Es el método de la Economía empírica actual. Las herramientas son: la estadística descriptiva, la econometría (regresión, variables instrumentales, diferencias en diferencias, regresión discontinua), el análisis bayesiano y los experimentos controlados.

En las dos últimas décadas, la “credibility revolution” (Angrist y Pischke 2009) ha elevado sustancialmente el estándar empírico: se exige identificación causal creíble, no solo correlaciones. La American Economic Association exige desde 2019 código y datos replicables.

3. Economía positiva y normativa

3.1. Distinción conceptual

Economía positiva: analiza cómo son las cosas. Sus enunciados son contrastables empíricamente y, en principio, refutables. Ejemplo: “si sube el salario mínimo un 10 %, el empleo en sectores afectados varía un X %”. Se puede medir y discutir con datos.

Economía normativa: prescribe cómo deberían ser las cosas. Implica juicios de valor sobre objetivos sociales (equidad, libertad, seguridad). Ejemplo: “se debe subir el salario mínimo para reducir desigualdad”. El enunciado mezcla un juicio empírico (la subida reduce desigualdad) y un juicio valorativo (la desigualdad debe reducirse).

La distinción fue propuesta por John Neville Keynes (1891, padre de J.M. Keynes) en The Scope and Method of Political Economy, recogiendo a su vez ideas de Senior y Cairnes. Es uno de los conceptos metodológicos más exigidos en oposiciones.

3.2. Friedman (1953) y la metodología positiva

Milton Friedman, en Essays in Positive Economics (1953), defendió la superioridad metodológica de la Economía positiva y sostuvo, en su tesis más controvertida, que el realismo de los supuestos no importa: lo único relevante es la capacidad predictiva del modelo. La analogía famosa es la del jugador de billar que se comporta “como si” calculara las trayectorias con física newtoniana.

Posición criticada por Samuelson (1963), quien defendió el realismo descriptivo. La discusión sigue abierta: la economía conductual contemporánea (Thaler) ha documentado cómo supuestos irreales sobre racionalidad llevan a predicciones erróneas en muchos contextos.

3.3. Juicios de valor en la práctica

A pesar de la distinción analítica, en la práctica es difícil separar positivo y normativo: la selección de temas de investigación, de variables relevantes y la interpretación de los resultados siempre involucran valores. Gunnar Myrdal (1944, An American Dilemma; Nobel 1974) lo destacó con claridad: pretender una economía avalorativa es ingenuo o deshonesto. Buena práctica: explicitar los juicios normativos adoptados, no esconderlos detrás de la jerga técnica.

Ejemplo actual: el debate sobre la subida del salario mínimo en España (de 950 euros en 2021 a 1.184 euros mensuales en 2025) combina argumentos positivos (efecto sobre empleo juvenil, efecto sobre desigualdad medida con el índice de Gini) y normativos (qué nivel de desigualdad es aceptable).

4. Experimentos y nuevos métodos empíricos

4.1. Economía experimental

Vernon Smith (Nobel 2002): demostró que puede hacerse Economía en laboratorio. Sus experimentos pioneros sobre mercados de doble subasta mostraron una convergencia rápida al precio de equilibrio competitivo, sorprendentemente eficiente. Más adelante, los juegos del ultimátum y del dictador han revelado que los sujetos no actúan como homo economicus puros: la equidad y la reciprocidad importan.

Esta línea conecta con la economía conductual de Kahneman y Tversky: Prospect Theory (1979) modelizó la aversión a la pérdida (las pérdidas duelen aproximadamente el doble que las ganancias equivalentes alegran), el efecto marco y el anclaje.

4.2. RCT — Experimentos aleatorios controlados

Banerjee, Duflo y Kremer (Nobel 2019): aplicaron a las políticas de desarrollo el método de los ensayos clínicos médicos. Asignan aleatoriamente tratamiento (programa) y control (sin programa), comparan resultados y obtienen estimaciones causales creíbles. El J-PAL del MIT, fundado en 2003, ha coordinado más de 1.500 RCT en países en desarrollo: educación, salud, microcrédito, agricultura.

Hallazgos famosos: tratamiento contra parásitos intestinales (Kremer y Miguel) eleva asistencia escolar y salarios futuros; el microcrédito en India tiene efectos modestos sobre la pobreza, contra las expectativas iniciales.

4.3. Experimentos naturales y cuasi-experimentos

David Card, Joshua Angrist y Guido Imbens (Nobel 2021): inferencia causal a partir de situaciones reales que reproducen condiciones experimentales sin diseño deliberado. El estudio Card-Krueger (1994) sobre la subida del salario mínimo en Nueva Jersey comparó cadenas de comida rápida en Nueva Jersey y Pensilvania (control) con la técnica de diferencias en diferencias y no encontró el efecto negativo sobre el empleo predicho por la teoría neoclásica estándar.

Otras técnicas centrales: variables instrumentales (Angrist sobre el efecto de la escolarización en salarios usando la edad de fin de obligatoriedad), regresión discontinua (efecto de un programa que se aplica solo a los hogares por debajo de un umbral de renta), emparejamiento por propensity score.

Aplicación reciente en España: evaluaciones del Ingreso Mínimo Vital (vigente desde 2020, con más de 700.000 hogares perceptores en 2024) mediante experimentos cuasi-naturales en comunidades autónomas con distinto grado de complementariedad.

5. Discrepancias entre economistas

5.1. Razones del desacuerdo

Aunque comparten método, los economistas discrepan. Las razones principales:

Diferentes valores: trade-offs como equidad frente a eficiencia, libertad frente a igualdad, presente frente a futuro (tasa de descuento social), nacional frente a global. Estos valores influyen en qué políticas se recomiendan, dadas las mismas evidencias.

Diferentes teorías positivas: keynesianos y monetaristas discrepan sobre la efectividad de la política fiscal; nuevoclásicos y nuevokeynesianos sobre la rigidez nominal de precios y salarios; mainstream y MMT sobre la sostenibilidad de la deuda pública.

Incertidumbre empírica: a menudo los datos son ambiguos, las series cortas, la causalidad difícil de aislar. La estimación del impacto de una política fiscal puede variar mucho según el modelo y el período.

Intereses e ideología: la captura por grupos de interés, la financiación de la investigación y los compromisos previos pueden sesgar conclusiones. La transparencia de métodos y datos mitiga este sesgo.

5.2. Hay más consenso del que parece

Alan Blinder (1987, Hard Heads, Soft Hearts) y encuestas posteriores del IGM Forum (Universidad de Chicago) muestran que existe consenso entre economistas en aproximadamente el 70 % de las cuestiones técnicas: efectos del libre comercio, daños del proteccionismo, impuestos pigouvianos sobre externalidades, valor de la independencia del banco central. La discrepancia pública aparece amplificada por los medios y por sesgos de selección de portavoces.

Ejemplo de consenso casi total: la mayoría de economistas mainstream defienden alguna forma de impuesto al carbono como instrumento eficiente contra el cambio climático (declaración firmada en 2019 por 27 premios Nobel y más de 3.000 economistas).

Conclusión

El método científico en Economía combina inducción y deducción, y distingue analíticamente entre describir (positiva) y prescribir (normativa) — J.N. Keynes 1891, Friedman 1953. La falsabilidad de Popper (1934) es el criterio clásico de cientificidad, matizado por Kuhn y Lakatos. Los nuevos métodos empíricos —experimentos de Vernon Smith, RCT de Banerjee-Duflo-Kremer (Nobel 2019), cuasi-experimentos de Card-Angrist-Imbens (Nobel 2021)— han reforzado el estatus empírico de la Economía y han transformado la docencia y la práctica de la disciplina. Sin embargo, los juicios de valor son inevitables y la honestidad intelectual exige explicitarlos. El docente debe transmitir al alumnado de Bachillerato esta tensión: la Economía aspira al rigor científico, pero no puede separarse del debate ético sobre fines colectivos.

Bibliografía

  1. POPPER, K. (1934): Logik der Forschung (La lógica de la investigación científica).
  2. KEYNES, J.N. (1891): The Scope and Method of Political Economy.
  3. FRIEDMAN, M. (1953): Essays in Positive Economics, University of Chicago Press.
  4. SAMUELSON, P. (1963): "Problems of Methodology", AER.
  5. MYRDAL, G. (1944): An American Dilemma, Harper.
  6. SMITH, V. (1962): "An Experimental Study of Competitive Market Behavior", JPE.
  7. KAHNEMAN, D. y TVERSKY, A. (1979): "Prospect Theory", Econometrica.
  8. BANERJEE, A. y DUFLO, E. (2011): Poor Economics, PublicAffairs.
  9. CARD, D. y KRUEGER, A. (1994): "Minimum Wages and Employment", AER.
  10. BLINDER, A. (1987): Hard Heads, Soft Hearts, Addison-Wesley.
  11. KUHN, T. (1962): The Structure of Scientific Revolutions, Chicago UP.
  12. LAKATOS, I. (1970): "Falsification and the Methodology of Scientific Research Programmes".
  13. ANGRIST, J. y PISCHKE, J.-S. (2009): Mostly Harmless Econometrics, Princeton UP.
  14. IO Lab (varios): replicabilidad en revistas top de economía, AEA Data Editor reports 2020-2024.

Resumen

Tema 2: Métodos en Economía

Positiva (qué es) vs. Normativa (qué debería ser) — J.N. Keynes (1891)

1. Método científico

  • 5 fases: observación → hipótesis → deducción → contrastación → aceptación/refutación.

  • Popper (1934): falsabilidad.

2. Inducción/Deducción

  • Inducción (casos → ley), deducción (axiomas → casos).
  • Hipotético-deductivo: síntesis actual.

3. Positiva vs. normativa

  • J.N. Keynes (1891), Friedman (1953).
  • Myrdal (1944): juicios de valor inevitables.

4. Nuevos métodos

  • Experimental (V. Smith Nobel 2002).
  • RCT (Banerjee-Duflo-Kremer Nobel 2019).
  • Cuasi-experimentales (Card-Angrist-Imbens Nobel 2021).

5. Discrepancias

  • Valores, teorías, datos, intereses.
  • Blinder (1987): consenso 70 %.