Quizás sea interesante, la base matemática, y por lo tanto racional, de la ciencia como un camino a seguir en este mundo se encuentra en la econometría, un campo que inicialmente comenzó como una exploración del empirismo en la economía. La ciencia es simplemente la colección de correlaciones de conjuntos de datos, bajo los supuestos de regresión (nada más, nada menos). Las inferencias que extraemos de la correlación y los coeficientes significativos de la regresión se deben a teoremas precisos en matemáticas. En última instancia, todas las ciencias naturales están (¿solo?) Respaldadas por cuadrados R de cerca de 1.00 y coeficientes altamente significativos. De hecho, incluso la causalidad no es un requisito para la ciencia; solo se requiere una definición precisa de las variables involucradas (que a menudo se hace pasar por causalidad).
La economía sigue los estándares requeridos de cualquiera de las otras ciencias. El único problema es que hay demasiadas variables, algunas de ellas difíciles de definir y / o medir, en el mundo real para obtener altos R cuadrados. Por lo tanto, varias teorías económicas opuestas se pueden mantener al mismo tiempo, ya que ambas tienen la misma evidencia / evidencia, o más bien, evidencia de la misma / fuerza similar, por lo que los economistas tienen dificultades para llegar a un consenso. Estoy razonablemente seguro de que en física habría una falta de consenso similar si hubieran existido 1000 tipos de quarks diferentes, difíciles de distinguir.
Para concluir, sí, la economía es una ciencia.
(Y es por eso, supongo, que el Premio Nobel está justificado)
Edición 1: varias personas señalan la incapacidad de realizar experimentos en condiciones de laboratorio como una deficiencia de la economía como ciencia. En términos matemáticos, se traduce en una confianza en / sobre las condiciones de laboratorio para crear a) variables independientes exógenas (una suposición de regresión para una inferencia válida), b) un gran número de observaciones para que los teoremas del límite central se mantengan yc) condiciones de ceteris paribus.
Respecto al argumento a): este argumento es válido si había alguna manera de saber con seguridad si las variables independientes (controladas por el laboratorio) son realmente exógenas. Sin embargo, tal “verdad” no está disponible en el mundo real. De hecho, siempre es un supuesto intuitivo que los científicos hacen cuando asumen que algunas variables son exógenas. Los economistas hacen un tipo similar de suposición con respecto a varias variables económicas y su exogeneidad. Como se esperaba de la clase de suposiciones, algunas de ellas no son ciertas. Si en el curso de la investigación, cuando uno siente que una suposición particular de exogeneidad posiblemente no sea cierta, el investigador intenta una nueva línea de investigación, y así es como continúa la ciencia.
Respecto a los argumentos b) yc): estas son posibles críticas contra la economía. Sin embargo, hay algunas preguntas económicas para las cuales se han registrado un gran número de observaciones. El problema central probable es que el tiempo (como se define normalmente) tomado para obtener muchas observaciones en economía es generalmente mucho y, por lo tanto, varias variables, que no están en estudio, cambian, es decir, es difícil esperar ceteris paribus incluso si el economista asume eso. La solución es incluir todas las variables que pueden afectar la variable dependiente en el estudio, pero como se mencionó anteriormente, esto requeriría una regresión (y el consiguiente análisis) de varios cientos, tal vez miles, de variables, que es una tarea muy difícil para el homo. sapiens. Por lo tanto, los economistas aplican la intuición (y la teoría) y se conforman con las variables disponibles y potencialmente útiles. Esto reduce la fuerza de la evidencia, pero como se mencionó anteriormente, para aquellos de nosotros que pensamos que la ciencia es la única manera de avanzar en este mundo y tenemos un interés en la economía, es mejor que hagamos algo, incluso si eso significa obtener resultados ligeramente menos fuertes en comparación con la física.
Edición 2: Puede parecer que estoy redefiniendo la ciencia para que se adapte a mi respuesta. Mi definición, lo admito, no es una que esté disponible en los libros de texto. Pero, en mi opinión, mi definición es una de las formas más simples de definir con precisión la ciencia. Cualquier otra definición requerirá más suposiciones en el mundo que las mínimas. Por los supuestos mínimos, me refiero a los supuestos que permiten la coherencia en las matemáticas (los axiomas de Peano). Por lo tanto, les pido a todos que consideren mi definición; y luego de considerarlo, si crees que es incorrecto, te pido que me indiques la dirección correcta.
Edit 3: Tal vez debería dar un ejemplo para fortalecer mi caso. Vamos a tomar la astrología. Por el momento, supongamos que los astrólogos pueden proporcionar definiciones precisas e inequívocas a las variables involucradas. Por ejemplo, digamos las distancias y los ángulos de Júpiter desde la Tierra (como variables explicativas) y los resultados de los partidos de cricket de la Copa del Mundo (como variables dependientes). Por el momento, también ignore las protestas sobre la causalidad que está emitiendo el cerebro. Ahora, suponiendo que una regresión apropiada con las variables anteriores da un R-cuadrado de cerca de 1.00 con pendientes extremadamente significativas, matemáticamente, la astrología tiene el mismo nivel de previsibilidad que cualquier teoría en física (de hecho, las teorías en Física están respaldadas exactamente por estos tipos de pendientes significativas y cuadrados R). En otras palabras, incluso si no podemos comprender la relación causal, nos equivocaríamos si ignoramos los resultados de esta regresión. Podría ser que alguna suposición de regresión (como la exogeneidad) no sea realmente cierta y, por lo tanto, haya dado resultados tan poco intuitivos, en cuyo caso, depende de nosotros llegar a un consenso sobre el tema. Pero bajo los supuestos de regresión, los resultados sí forman parte de la “Ciencia”, incluso si no encajan en nuestra experiencia diaria normal. Por lo tanto, en mi opinión, definir a la ciencia como una ‘colección de correlaciones de conjuntos de datos bajo los supuestos de regresión’ es una buena definición. Por lo tanto, si la astrología pudiera ser tan precisa, en cuanto a definición, como otras ciencias, y si los resultados fueran tan fuertes como los de la física, entonces la astrología sería una ciencia a la par con la física, incluso si ningún mecanismo causal es insondable. El problema principal es que los astrólogos no proporcionan definiciones precisas de variables. Si se presentan tales definiciones, entonces los resultados de la regresión, si son buenos, darán automáticamente credibilidad a la astrología sin necesidad de argumentos adicionales (en cuyo caso, solo un debate sobre la regresión continuará durante mucho tiempo hasta que la astrología sea aceptable para sociedad)
(Un punto de lado que deseo hacer es que ‘Física’ o más bien los físicos generalmente ponen de manifiesto cuando R cuadrados de cerca de 1.oo y pendientes altamente significativas son reportadas. De hecho, así es como los físicos definirían ‘física’, es decir, si algunos la regresión no trivial no logró obtener una R cuadrada muy, muy cerca de 1.00, independientemente del significado de los coeficientes, los físicos no aceptarían esa regresión como parte de la “física”, aunque la regresión sigue siendo parte de la “ciencia”
También de manera interesante, la existencia de causalidad es una suposición sobre el mundo, una que es totalmente innecesaria para la ciencia. De hecho, el valor de verdad de la existencia de causalidad no se puede conocer, es decir, como se dijo antes, tal “verdad” no está disponible.
Falsificación: varias personas señalan la falsificabilidad, es decir, la posibilidad de encontrar pruebas insignificantes como un requisito para la ciencia. Para mí, simplemente se traduce en la capacidad de generar definiciones precisas e inequívocas para las variables. Sin embargo, podría ser que estoy un poco equivocado aquí y agradecería si alguien pudiera señalar cuál es la diferencia exacta, en cuanto a resultados, entre la definición adecuada de variables y la falsabilidad.
Edición 4: Quizás, otro experimento mental interesante es imaginar un mundo en el que, de alguna manera, la mejor R cuadrada posible fue de solo 0.60 y no de 1.00. Esto significa que lo mejor de las ‘leyes’ físicas ‘funcionan’ de la manera en que nos relacionamos con solo el 60% del tiempo. Ahora, en un mundo así, nuestro instinto de asignar mecanismos causales no funcionaría, ya que los mecanismos causales requieren lógicos absolutos / verdades. Sin embargo, ¿se esperaría que nos sentáramos y no hiciéramos nada en un mundo así? Obviamente, nos conformaríamos con 0.6 y tendríamos una versión de la ciencia en este mundo donde los 0.6-ers se llaman físicos. La definición de ciencia todavía se mantendría en este mundo, ya que esta definición se basa únicamente en la consistencia de las matemáticas. Existen otras soluciones que se ofrecen para evitar situaciones como la causación probabilística, etc., pero creo que es mucho mejor prescindir del supuesto de causalidad. Es importante, por eso, lo reitero. La causalidad es una suposición en el mundo y no es necesaria para la ciencia. Nuestro consenso sobre el mundo no cambiaría incluso si se ignorara por completo el supuesto de causalidad en la discusión, ya que nunca fue parte del método de la ciencia.
Lo siento por las múltiples ediciones. Si el punto aún no está claro, hágamelo saber e intentaré aclarar.