A maioria das pessoas não hesitaria em reconhecer como uma das
características distintivas do conhecimento científico o seu sucesso
preditivo, a capacidade que a ciência tem de produzir previsões corretas
sobre o comportamento do mundo a partir de um conjunto determinado de
leis ou hipóteses.
Costumo tomar este ponto como mote para dar
início aos
cursos de metodologia da economia que vez por outra leciono. A
provocação consiste em fazer com que os alunos vejam que, por este
critério, dificilmente poderíamos considerar a economia uma ciência,
pois são frequentes, reiterados e excessivos os erros das projeções
feitas com base nos mais "renomados" modelos econométricos.
O
objetivo da provocação não é pura e simplesmente desabonar a economia,
mas por em questão o modo como nos acostumamos a pensar a ciência, a
definir o que é científico ou não, mostrando que boa parte dos critérios
usualmente adotados para definir o que é ciência não se sustenta, não fica de pé após um exame, mesmo que
ligeiro. Se a economia tal como é praticada é ou não uma ciência,
continua a ser uma boa questão, mas a resposta não pode prescindir de
uma definição segura do que torna um conhecimento qualquer passível de
ser considerado científico. E, ao contrário do que pensam o senso comum e
os economistas, esta questão está longe de ter uma resposta simples ou
clara, que é o que procuro mostrar ao longo do restante do curso.
Mas, volta e meia alguma aluna mais esperta esbarra na pergunta que não
quer calar: se a economia fracassa tanto do ponto de vista preditivo,
por que é que os economistas continuam usando seus modelos com fins
preditivos? E, mais ainda, por que é que empresas, bancos e governos
continuam empregando economistas (mas também engenheiros, físicos e
matemáticos) pra produzirem previsões sobre, digamos, a taxa de juros ou
de câmbio que prevalecerá daqui a dois ou três anos? (isso pra ficar em
exemplos de previsões corriqueiras e aparentemente pouco ambiciosas,
mas em relação às quais os erros são abundantes e habituais).
A resposta
a estas questões renderia um outro curso, que eu nunca ofereci. Ou, melhor ainda, renderia um
amplo projeto de pesquisa. Não pude deixar de pensar nisso quando, hoje, esbarrei neste texto do Arrow, um trecho que eu ainda não conhecia e que está citado
neste
post do Lars Syll. Ele
poderia muito bem servir de mote pra um curso ou pesquisa deste tipo:
"It is my view that most individuals underestimate the uncertainty of
the world. This is almost as true of economists and other specialists as
it is of the lay public. To me our knowledge of the way things work, in
society or in nature, comes trailing clouds of vagueness (…) Experience
during World War II as a weather forecaster added the news that the
natural world as also unpredictable. An incident illustrates both
uncertainty and the unwillingness to entertain it. Some of my colleagues
had the responsibility of preparing long-range weather forecasts, i.e.,
for the following month. The statisticians among us subjected these
forecasts to verification and found they differed in no way from chance.
The forecasters themselves were convinced and requested that the
forecasts be discontinued. The reply read approximately like this: ‘The
Commanding General is well aware that the forecasts are no good.
However, he needs them for planning purposes.’"
