La econometría es una herramienta de estudio más dentro del repertorio disponible para el científico social. Como toda herramienta, tiene una utilidad determinada. Igual que no utilizarías un destornillador para desatascar el retrete, no deberías usar la econometría para aquello que no sirve para explicar. Por tanto, es importante conocer los límites de utilidad de esta.
Desde que Jan Tinbergen ganó el premio Nobel de economía en 1969 por su trabajo econométrico sobre la teoría de ciclos económicos, la econometría se ha expandido horizontal y verticalmente. Es decir, cada vez se aplica al estudio de más áreas y abarcando más variables. Tinbergen ya hablaba en su libro Statistical Testing of Business Cycle Theories, publicado en 1939, sobre la responsabilidad—y limitaciones—del económetra:
No debe malinterpretarse el papel que puede desempeñar el estadístico en este proceso de análisis. Las teorías que somete a examen le son entregadas por el economista, y la responsabilidad de las mismas debe seguir siendo del economista, ya que ninguna prueba estadística puede demostrar que una teoría es correcta.
Tinbergen tiene razón en que la econometría no puede demostrar que una teoría sea la correcta. No obstante, explicitar algunos de los límites del análisis estadístico no exime al económetra de responsabilidad alguna por el más uso de esta herramienta. Deberíamos preguntarnos si la econometría puede demostrar que una teoría es “incorrecta, o al menos incompleta, al demostrar que no abarca un determinado conjunto de hechos”, como también decía Tinbergen. A veces, no es así y vemos que una teoría incorrecta puede no demostrarse como tal mediante la econometría. Yo propongo la siguiente teoría: “Al fluctuar la atracción gravitatoria entre Saturno y la Luna, se crean ondas cósmicas de inspiración académica que llevan a más estudiantes a cursar carreras de ciencias físicas y tecnologías científicas.” Y cuando voy a estudiarlo, me encuentro con la siguiente correlación:
Y no solo nos encontramos con el problema de que la econometría puede no demostrar que una teoría incorrecta lo es, sino que además puede demostrar que una teoría es incorrecta por ser incompleta.
Los modelos econométricos podemos aplicarlos o bien para entender mejor el pasado o para intentar predecir el futuro. Todo modelo usado para lo segundo debe enfrentarse a la, en mi opinión irresoluble, crítica de Lucas. Según Robert Lucas, dado que la estructura de un modelo econométrico consiste en reglas de decisión óptimas de los agentes económicos y que las reglas de decisión óptimas varían sistemáticamente con los cambios en la estructura de las series relevantes para los tomadores de decisiones, cualquier cambio en la política alterará sistemáticamente la estructura de los modelos macroeconómicos. Es decir, los agentes económicos somos seres reflexivos, aprendemos nueva información y cambiamos nuestra forma de actuar según los cambios sobre nuestras preferencias motivados por la nueva información. Por lo que, con nueva información, cambiamos nuestra forma de actuar y, con ello, hacemos que cualquier modelo que pretenda predecir nuestra forma de actuar se vuelva obsoleto.
Dicho esto, los modelos econométricos todavía tienen un lugar en el estudio de la historia, pues son hechos pasados y, por tanto, invariables. No obstante, aunque aquí tenga cierta cabida, no significa que cualquier modelo econométrico de la historia vaya a ser útil y, mucho menos, correcto. Para que un modelo econométrico pueda servirnos para falsificar teorías—es decir, no para elaborar nuevas teorías, sino para comprobar si las elaboradas son ciertas comparándolas con los hechos del pasado— debe coumplir las siguientes cinco condiciones
En primer lugar, exhaustividad. Se requiere una lista exhaustiva de todos los factores relevantes que puedan afectar al resultado para estudiar su peso en la relación causal. Cuando falta un factor y no se tiene en cuenta, los cambios provocados por este factor podrían interpretarse erróneamente como resultados de los factores que sí se tienen en cuenta. En segundo lugar, la cuantificabilidad de los factores. No solo necesitamos identificar todos los factores relevantes, sino que todos estos factores relevantes tienen que ser medibles en principio, y tenemos que tener un conocimiento estadístico adecuado de su medida en la práctica. En tercer lugar, la independencia de los factores. Los factores tienen que ser independientes, o de lo contrario corremos el riesgo de encontrar correlaciones espurias. Y en cuarto lugar, la linearidad, pues solo se consideran relaciones lineares. Suponer que todas las fuerzas ecoonmicas son lineares—que producen cambios independientes en el fenómeno investigado que son directamente proporcionales a los cambios en ellas mismas—es una suposición muóy extrema e improbable. Y, en quinto lugar, la ausencia de arbitrariedad. Esta es la suposición más difícil de cumplir, pues operacionalizar de un modo u otro o elegir unos datos o unos años determinados u otros puede hacer que cambie todo nuestro resultado.