(emitido a las 8.40 Hs.)

JUAN ANDRÉS ELHORDOY (JAE:
En estos días, el mundo de la ciencia tuvo sus ojos puestos en Suecia, por la entrega de los Premios Nobel. El lunes le tocó a la ciencia económica. Este año, el premio Nobel en Economía fue para dos economistas estadounidenses doctorados en la Universidad de Harvard: Thomas Sargent y Christopher Sims. Actualmente el primero desempeña su actividad en la Universidad de Nueva York y el segundo en la Universidad de Princeton.

Sobre las principales contribuciones de estos investigadores para la ciencia económica vamos a conversar en seguida con el economista Pablo Rosselli, socio de la consultora Deloitte.

Antes de entrar directo en el tema, ¿cómo resultó la decisión de la Academia Sueca? ¿Hubo sorpresas?


PABLO ROSSELLI (PR):
La decisión de la Academia Sueca no es una sorpresa. En algunas ocasiones, el premio Nobel va a algún investigador relativamente poco conocido, pero lo normal es que quienes reciben el premio tienen una trayectoria muy importante. Eso no quita, sin embargo, que es francamente muy difícil saber cuándo, en qué año, un candidato al Nobel recibe el premio.

Tanto Sargent como Sims hicieron contribuciones muy importantes. Sargent está muy involucrado con el desarrollo de la hipótesis de que los agentes forman sus expectativas sobre el futuro de manera racional y Sims generó importantes contribuciones en la econometría, que en términos simples es la ciencia que utiliza la estadística para la medición de las relaciones entre variables económicas y para la proyección de esas variables. No sorprende entonces la decisión de la Academia Sueca.


JAE: Vayamos ahora sí a los aportes de estos dos investigadores. En términos simples, ¿cuáles fueron sus contribuciones?


PR: Los dos hicieron contribuciones importantes para el análisis empírico, aunque trabajaron en perspectivas diferentes pero complementarias. El tema central es que en economía es muy difícil entender bien las relaciones de causalidad, de causa efecto que hay entre distintas variables y eso dificulta enormemente la capacidad de evaluar los efectos de las políticas económicas.


JAE: ¿Por qué pasa eso? ¿Podés poner algún ejemplo fácil de entender?


PR: Usualmente decimos que en momentos de recesión y baja inflación, si el Gobierno aumenta el gasto o si baja la tasa de interés, esas decisiones tienen como consecuencia alentar una recuperación de la economía. Luego de cierto tiempo, la recuperación de la economía deriva en algo más de inflación. De modo análogo, en momentos de crecimiento fuerte, si el gobierno restringe el gasto y/o sube la tasa de interés, entonces la economía debería desacelerarse y también deberían moderarse las presiones de inflación.

Sin embargo, constatar esa relación entre política económica y el desempeño de las variables económicas en la realidad es muy difícil. Que se observe esa relación depende de cómo se comportan las expectativas de los agentes y cómo se define la política económica. Para que se entienda mejor el problema si te parece vale la pena revisar el contexto en que surgieron las ideas de Sargent, allá en los años 70, cuando en el mundo se veían presiones inflacionarias persistentes.


JAE: Me parece bien. ¿Cuáles eran las claves de ese contexto?


PR: A fines de los 50 e inicios de los 60 se había encontrado una correlación estadística muy fuerte que marcaba que a mayor inflación había menos desempleo. Eso se conoce con el nombre de la Curva de Phillips. La explicación de esa relación estribaba justamente en lo que decíamos al principio. Si el gobierno baja la tasa de interés, se alienta la expansión de la actividad económica y se baja el desempleo. Aunque sabemos que bajar la tasa de interés puede generar más inflación.

A fines de los años 50 e inicios de los 60 se había encontrado con mucha claridad esa relación. Ante esa lógica, surgieron voces contrarias como las de Friedman y Phelps (que luego recibieron el Premio Nobel) que decían que si los gobiernos apelaban a la inflación para bajar el desempleo, más tarde o más temprano los agentes iban a anticipar la suba de la inflación y que esa estrategia no podría funcionar.

En los años 70 los gobiernos trataron de explotar esa relación, desoyendo esa advertencia. Se comenzó a pensar que para bajar el desempleo se tenía que aceptar más inflación. Y la realidad mostró un período de bajo crecimiento, con alto desempleo y alta inflación, un período que se dio en llamar estanflación.


JAE: Entonces, la realidad le dio la razón a Friedman.


PR: Es así. Y simultáneamente otros autores, como Robert Lucas (también premiado luego con el Nobel), sostuvieron que los modelos teóricos y empíricos tenían que distinguir entre las relaciones entre variables que no cambian con el paso del tiempo y las relaciones entre variables que se ven afectadas por expectativas de los agentes y que pueden cambiar si cambian las políticas económicas.
 
El problema en ese momento era que no había forma conocida de elaborar modelos teóricos y sobre todo empíricos que pudieran describir satisfactoriamente el comportamiento de las expectativas de los agentes. Y aquí aparecen las contribuciones de Sargent, formulando modelos basados en la idea de que los agentes forman sus expectativas con criterios racionales. Eso dio pie a una corriente en la ciencia económica justamente asociada a lo que se llamó la Hipótesis de las Expectativas Racionales.


JAE: ¿Y eso qué quiere decir exactamente?


PR: La hipótesis de las expectativas racionales sostiene que los agentes hacen un uso eficiente de la información histórica y presente que tienen disponible. Eso supone que los agentes no pueden cometer errores sistemáticos, repetidos. En el ejemplo que comentábamos recién, la hipótesis de expectativas racionales nos dice que si el gobierno apela a una estrategia de incrementar la inflación en forma sistemática para tratar de bajar el desempleo, eso finalmente no funciona. En términos de los modelos matemáticos que se usan en la ciencia económica, esa hipótesis significa que los agentes conocen las ecuaciones de los modelos.

La hipótesis resultó controversial desde un inicio. La escuela keynesiana se opuso fuertemente a esa hipótesis, que en la década del 70 y del 80 condujo a una crítica muy fuerte al conjunto de ideas de la escuela keynesiana. La hipótesis sigue siendo muy controversial pero, en cualquier caso, los planteos de Sargent revolucionaron la ciencia económica. Hoy es ampliamente aceptado el rol que juegan las expectativas, que las expectativas deben ser modelizadas, que no es razonable suponer que los agentes solo miran para atrás al formarse sus expectativas, aun cuando quizás no sean perfectamente racionales. Las visiones keynesianas han incorporado la posibilidad de que los agentes actúen con esa racionalidad. Y la ciencia económica también ha incursionado en hipótesis alternativas de una racionalidad limitada, en modelos que tratan de comprender cómo se da el proceso de aprendizaje de los agentes.


JAE: ¿Y cuáles fueron las contribuciones de Sims, el otro premiado?


PR: Fueron contribuciones muy importantes en el área de la econometría. El tema aquí se vuelve más técnico y difícil de explicar. Sims formuló una clase de modelos llamados Vectores Autoregresivos que permiten comprender mejor los efectos de cambios no esperados por los agentes en las políticas económicas y que también aportan una comprensión temporal de los efectos de esas políticas.


JAE: ¿Qué quiere decir eso?


PR: Volvamos al ejemplo anterior. Usualmente decimos que un aumento de la tasa de interés genera un impacto negativo sobre la actividad económica y una reducción de la inflación. Por eso se suele decir que bajar la inflación y estimular la actividad económica son objetivos contradictorios que el gobierno debe balancear.

Con los modelos que propuso Sims hoy podemos saber cosas como que una suba de la tasa de interés afecta al inicio negativamente la actividad económica. Podemos saber que es un impacto transitorio porque la actividad económica luego se recupera, podemos medir cuántos trimestres toma ese impacto y podemos saber que la inflación baja lentamente y que toma varios trimestres observar el impacto total de la suba de la tasa de interés. Los modelos de Sims hoy son una herramienta estándar en el análisis económico.


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