Matemática e a Teoria Austríaca

Existe com certeza a noção de que a Escola Austríaca de Economia rejeita a matemática aplicada na economia, e isso em parte é verdade, mas não da forma que alguns pensam. O objetivo deste artigo é primeiro: mostrar qual era a visão de Mises sobre esse tema, e depois mostrar como Complexity Economics poderia ser uma alternativa para modelos algorítmicos sendo aplicados na economia ao invés dos modelos neoclássicos, keynesianos e etc, tradicionais.

A visão de Mises

"O erro fundamental implícito nesse raciocínio foi demonstrado acima. A experiência da história econômica é sempre a experiência de fenômenos complexos. Ela jamais poderá transmitir o tipo de conhecimento que o experimentador abstrai de um experimento de laboratório. A estatística é um método para a apresentação de fatos históricos referentes a preços e outros dados relevantes da ação humana" (Mises, Ludwig von. Human action. Ludwig von Mises Institute, 1949, pg. 348).

Aqui Mises ataca a teoria quantitativa da economia, e métodos econométricos e probabilísticos sendo usados na mesma. É um fato que é impossível negar que a econometria é útil sim para a economia do ponto de vista de constantar fatos históricos e atuais sobre a mesma. Dados de PIB per Capital, Taxa de inflação, Índice de Precos de Consumo, média de salarial regional, taxa de juros atual, e etc medidas em séries temporais, são obviamente relevantes economicamente, não é isso que Mises está indo contra.

Ele está indo contra, quem usa tais dados como fonte para criar teorias econômicas em cima deles, desprezando totalmente a causa desses processos. Por exemplo, o preço da ação da Apple, a série temporal que a descreve não é nada mais do que a constatação de uma realidade de alocação de capital nessa empresa de capital público, temos informação de Bid/Ask price, podemos analisar flutuações causadas por novos produtos lançados e como o mercado respondeu, mas no fim a causa essencial do preço atual são as ações das pessoas em relação a aportação ou venda de ações da Apple, e as razões para elas fazerem isso (assim como Hedge Funds, Bancos de investimento e etc), são inúmeras.

Alguns pensam que preços de ações seguem um random walk (caminhada randômica) ou movimentos brownianos (também presente na física), mas a realidade é que se você tivesse toda a informação sobre o sistema (teria que ser um ser oniciente) não seria um sistema randômico, na verdade, se você tiver informação privilegiada (Insider Trading) já terá uma vantagem competitiva sobre outros investidores, podendo usar a mesma para investir com mais probabilidade (até certeza) de ganho futuro.

Não há nada de errado com a estatística, óbvio que ela é relevante, porém devemos interpretar os dados estatísticos com os predicados corretos sobre o funcionamento da economia, ao invés de usar eles para criar os predicados. Seria como entrar numa Black Box sem acesso ao ambiente ao redor, como estar na Caverna de Platão vendo as sombras na parede sem nunca ver a realidade do mundo afora, por isso que a teoria quantitativa estava errada.

O segundo problema

"O segundo campo tratado pelos economistas matemáticos é o da correlação entre preços e custos. Ao lidar com esses problemas, os economistas matemáticos desconsideram o funcionamento do processo de mercado e, além disso, pretendem abstrair-se do uso do dinheiro inerente a todos os cálculos econômicos. No entanto, ao falarem de preços e custos em geral e ao confrontarem preços e custos, eles implicitamente reconhecem a existência e o uso do dinheiro" (Mises, Ludwig von. Human action. Ludwig von Mises Institute, 1949, pg. 349).

Pessoas não são partículas, e transações não se comportam como sistemas termodinâmicos em equilíbrio seguindo a conservação de energia e grupos simétricos. A causa de processos econômicos vem das ações das pessoas, quando você retira elas do processo, você já errou nos fundamentos da sua teoria. Mises acrescenta que é necessário expressar a relação de preços e custos em termos de dinheiro, e a formação de preços tem uma causa (utilidade subjetiva e relações de oferta e demanda) e a eficiência de optmização ou não de custos tem uma causa (de gerentes ruins), então devemos entender que em tudo isso se encontram as escolhas, as ações de n agentes com m estratégias para maximizar seus lucros e minimizar seus custos, porém não se abstrai eles do processo, pelo contrário eles devem ser considerados nos fundamentos da teoria.

Mises acrescenta:

"A economia não se ocupa de bens e serviços, mas sim das ações de seres humanos. Seu objetivo não é se deter em construções imaginárias como o equilíbrio. Essas construções são apenas ferramentas de raciocínio. A única tarefa da economia é a análise das ações humanas, a análise dos processos" (Mises, Ludwig von. Human action. Ludwig von Mises Institute, 1949, pg. 354).

História e Praxeologia são as bases, os pilares fundamentais da economia. Com a primeira podemos analisar o que ocorreu na história das ações humanas, e analisar eventos e fatos que demonstram leis que se aplicam mesmo para hoje (como utilidade marginal, preferência temporal, propriedade privada e etc, são inferíveis pela história também). Com a segunda, podemos pela lógica de eventos, inferir relações de causa--efeito (isso é a praxeologia) que podemos ver ao longo da história e aplicar atualmente, por exemplo: o governo minimizar preços de produtos no mercado (causa), gera falta de produtos nas prateleiras (efeito); aumentar a oferta de capital de forma exógena (causa), gera inflação crônica (efeito), e assim por diante.

A Solução possível: Complexity Economics

Eu ouvi falar de Complexity Economics pela primeira vez ouvindo o podcast de um físico chamado Sean Caroll com o próprio autor da teoria chamado W. Brian Arthur (ouvi enquanto jogava League of Legends por sinal). Eu já estudava sobre teoria do caos na economia, tinha lido alguns artigos nesse sentido, e quando ouvi a teoria, achei interessante, e fui ler o artigo principal dela publicado na Nature, e o mesmo sugeriu que essa teoria seria compatível com a Escola Austríaca de Economia, e acredite, foi isso que me fez começar a ler pela primeira vez Menger, Mises, Hayek e etc, se eu não tivesse lido esse artigo ou ouvido o podcast, eu nunca entraria nesse meio (embora tudo vem pela graça de Deus a nós).

Vamos para a teoria agora, em essência:

"É uma economia em que os agentes são realisticamente humanos e realisticamente diversos, em que a dependência da trajetória e a história importam, em que eventos desencadeiam outros eventos e em que as redes que canalizam esses eventos importam. É uma economia em que o equilíbrio não é pressuposto; se estiver presente, ele emerge" (Arthur, W. Brian. "Foundations of complexity economics." Nature Reviews Physics 3.2 (2021): 136-145).

Ela é uma antítese da teoria neoclássica, ela é oposta a mesma em todos os âmbitos praticamente, de forma bem didática o autor lista os pontos centrais de ambas as teorias, vou listar apenas as que a Complexity Economics acredita em si:

1. Agentes são diversos
2. Um sistema sem equilíbrio real
3. Uma ecologia de ações, predições e estratégias (que bate com Narrative Economics de Robert Shiller)
4. Um ambiente de incertezas fundamentais
5. Perpetualmente novo dinamicamente
6. Agentes não necessariamente são racionais
7. Um sistema de jogos de somas positivas (sempre alguém perde)
8. Um sistema aberto
9. Um Sistema Algorítmico e dado a eventos

Esses são os pontos que eu acho os principais, o autor coloca outros, mas o ponto central é que ele não admite que agentes são racionais, que a economia é um sistema fechado que pode ser analisado e com modelos de predição reais possíveis (como na física clássica). Que o mesmo está sempre em perpétuo desequilíbrio (teoria do caos e expoentes de Lyapunov já implicam isso) em uma ecologia e constelação de ações, estratégias que não são mensuráveis necessariamente (por falta de informação das mesmas, a não ser que você possa ler a mente das pessoas). E a teoria do caos por exemplo, bate totalmente com muitas dessas ideias.

Ele diz:

"A complexidade também se relaciona com abordagens pré-neoclássicas em economia — economia política, economia clássica e economia austríaca. Essas são tradições veneráveis com ênfases diferentes, mas, juntas, consideram a contingência histórica como importante, as estruturas econômicas como perpetuamente em formação e a economia como rica em processos" (Arthur, W. Brian. "Foundations of complexity economics." Nature Reviews Physics 3.2 (2021): 136-145).

Ele diz como que, por exemplo, a teoria austríaca era vista como não matematizável, Rothbard por exemplo diz que o formalismo matemático seria inútil na praxeologia, pois só diria para nós o óbvio que já sabemos usando linguagem verbal (porém, já mostrei em outro artigo de outra edição que a matemática é uma linguagem e que existem um isomorfimo semiótico entre linguagem verbal e um formalismo matemático).

Porém a matemática usada aqui não é a neoclássica ou keynesiana, mas sim o uso de algoritmos dado a eventos. Que tipos de algoritmos? Algoritmos que podem melhorar a eficiência de produção, melhorar a eficiência em alocação de recursos, em custos de transporte, em analisar dados para serem interpretados praxeologicamente e etc. Porém, eles não tem poder explanatório, afinal, como disso em outro artigo, os predicados e regras vem primeiro, depois funções ideais (equações) e por fim algoritmos.

O próximo passo na Teoria Austríaca

Eu já falei sobre minhas ideias nesse sentido no livro "A Nova Economia Austríaca", usando Complexity Economics como base para começar, e posteriormente com lógica proposicional de Hazlitt, Economias Narrativas, Neuroeconomia e ideias desse tipo como pilares à mais na teoria austríaca original (embora sabemos que diversos autores discordam entre si em alguns pontos, então dizer que existe uma linha única na teoria seria contraditório).

Não sei se adicionar esses pilares realmente vão gerar algo melhor, eu só falei naquele livro o que acredito que seria o melhor caminho, creio que Complexity Economics é totalmente compatível com a teoria austríaca, e mais avanços devem ser feitos na mesma. Pelo menos agora neoclássicos e keynesianos, não podem mais dizer que desprezamos matemática na economia, pelo contrário, nós só usamos ela com os predicados certos, predicados que Menger--Mises---Rothbard--Hayek e outros autores nos deixaram (eu acrescentaria Bastiat--Cantillon--Mirabeau--Turgot, mas como precursores).

Obs: Escrevi um livro chamado "A Lógica Proposicional de Hazlitt" onde dou um formalismo praxeológico aplicado na economia, não é uma teoria quantitativa (embora use cálculo apenas para representação de conceitos; então Rothbard não poderia reclamar), e realmente não avança além da dedução verbal, porém, assim como é mais fácil dizer E = mc^2 do que: "Energia é igual a massa vezes a velocidade da luz ao quadrado", creio que permite uma demonstração de conceitos econômicos de forma mais simples (embora eu tenha que aumentar o livro, corrigir erros, mas no momento estou sem ideias).

Também desejo provar que o formalismo matemático é possível do ponto de vista semiótico com mais detalhes, e por isso pretendo estudar semiótica no futuro e escrever algo no tema (o que vai demorar provavelmente).