por Alan Jay Levinovitz

[ The new astrology – Tradução de Giácomo de Pellegrini ]

Ao fetichizar modelos matemáticos, os economistas transformaram a economia em uma pseudociência muito bem paga.

Desde a crise financeira de 2008, universidades enfrentaram uma pressão crescente para identificar disciplinas essenciais e reduzir o restante. Em 2009, a Washington State University anunciou que eliminaria o departamento de teatro e dança, o departamento de sociologia comunitária e rural e o curso de alemão – no mesmo ano em que a Universidade da Louisiana em Lafayette encerrou seu curso de filosofia. Em 2012, a Universidade Emory, em Atlanta, acabou com o departamento de artes visuais e seu programa de jornalismo. Os cortes não se restringem às humanidades: em 2011, o estado do Texas anunciou que eliminaria quase metade de seus programas públicos de graduação em física. Mesmo quando não houve redução, os salários dos professores foram congelados e os orçamentos dos departamentos diminuíram.

Mas, apesar da crise de financiamento, é um mercado em alta para economistas acadêmicos. De acordo com um estudo sociológico de 2015 do Journal of Economic Perspectives, o salário médio dos professores de economia em 2012 aumentou para US$ 103.000 – quase US$ 30.000 a mais do que os sociólogos. Para os 10% do topo dos economistas, esse número salta para US$ 160.000, superior à próxima disciplina acadêmica mais lucrativa – engenharia. Esses números, enfatizam os autores do estudo, não incluem outras fontes de receita, como taxas de consultoria para bancos e fundos de hedge, que, como muitos aprenderam com o documentário Inside Job (2010), geralmente são substanciais. (Ben Bernanke, ex-economista acadêmico e ex-presidente do Federal Reserve, ganha entre US$ 200.000 e US$ 400.000 por uma única aparição.)

Ao contrário de engenheiros e químicos, os economistas não podem apontar para objetos concretos – telefones celulares, plásticos – para justificar a alta valorização de sua disciplina. Nem, no caso da economia financeira e da macroeconomia, podem apontar para o poder preditivo de suas teorias. Os fundos de hedge empregam economistas de ponta que cobram taxas principescas, mas rotineiramente têm desempenho inferior aos fundos de índices. Oito anos atrás, Warren Buffet fez uma aposta de 10 anos e US$ 1 milhão que uma carteira de fundos de hedge perderia para o S&P 500, e parece que ele vai cobrar. Em 1998, um fundo que ostentava dois ganhadores do Nobel como consultores entrou em colapso, quase causando uma crise financeira global.

O fracasso do campo em prever a crise de 2008 também foi bem documentado. Em 2003, por exemplo, apenas cinco anos antes da Grande Recessão, o Prêmio Nobel Robert E Lucas Jr disse à Associação Econômica Americana que “a macroeconomia […] foi bem-sucedida: seu problema central de prevenção da depressão foi resolvido”. As previsões de curto prazo são um pouco melhores – em abril de 2014, por exemplo, uma pesquisa com 67 economistas rendeu 100% de consenso: as taxas de juros subiriam nos próximos seis meses. Em vez disso, elas caíram. Muito.

No entanto, pesquisas indicam que os economistas veem sua disciplina como “a mais científica das ciências sociais”. Qual é a base dessa fé coletiva, compartilhada por universidades, presidentes e bilionários? As pessoas poderosas e bem-sucedidas não deveriam ser as primeiras a identificar o valor exagerado de uma disciplina e a menor probabilidade de pagar por isso?

Nos mundos hipotéticos dos mercados racionais, onde grande parte da teoria econômica é definida, talvez. Mas a história do mundo real conta uma história diferente, de modelos matemáticos disfarçados de ciência e de um público ansioso por comprá-los, confundindo equações elegantes com precisão empírica.

Como exemplo extremo, considere o extraordinário sucesso de Evangeline Adams, astróloga da virada do século XX, cujos clientes incluíam o presidente da Prudential Insurance, dois presidentes da Bolsa de Nova York, o magnata do aço Charles M. Schwab e o banqueiro JP Morgan. Para entender por que titãs das finanças consultariam Adams sobre o mercado, é essencial lembrar que a astrologia costumava ser uma disciplina técnica, exigindo resmas de dados astronômicos e domínio de fórmulas matemáticas especializadas. “Astrólogo” é, de fato, a segunda definição do dicionário de inglês para “matemático”. Durante séculos, o mapeamento de estrelas foi um trabalho de matemáticos, um trabalho motivado e financiado pela crença generalizada de que os mapas das estrelas eram bons guias para os assuntos terrestres. A melhor astrologia exigia a melhor astronomia, e a melhor astronomia era feita por matemáticos – exatamente o tipo de pessoa cuja autoridade poderia apelar para banqueiros e financiadores.

De fato, quando Adams foi presa em 1914 por violar uma lei de Nova York contra a astrologia, foi a matemática que a exonerou. Durante o julgamento, seu advogado Clark L. Jordan enfatizou a matemática para distinguir a prática de seu cliente da superstição, chamando a astrologia de “uma ciência matemática ou exata”. A própria Adams demonstrou esse método “científico” lendo a carta astrológica do filho do juiz. O juiz ficou impressionado: o autor, observou, passou por um “processo matemático para tirar suas conclusões […] fico satisfeito que o elemento de fraude […] esteja ausente aqui”.

A força encantadora da matemática cegou o juiz – e os prestigiados clientes de Adams – ao fato de que a astrologia se apoia em uma premissa altamente não científica, de que a posição das estrelas prevê traços de personalidade e assuntos humanos, como a economia. É essa força encantadora que explica a popularidade duradoura da astrologia financeira ainda hoje. A historiadora Caley Horan, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, descreveu-me como a tecnologia da computação fez a astrologia financeira explodir nas décadas de 1970 e 1980. “No mundo das finanças, há sempre uma tendência supersticiosa e quase espiritual de encontrar significado nos mercados”, disse Horan. “Os analistas técnicos dos grandes bancos estão tentando encontrar padrões no comportamento anterior do mercado, por isso não é um salto para a astrologia.” Em 2000, o USA Today citou Robin Griffiths, analista técnico chefe do HSBC, o terceiro maior banco do mundo, dizendo que “a maioria das coisas da astrologia não dá certo, mas algumas dão”.

Em última análise, o problema não está em adorar modelos de estrelas, mas em adoração acrítica da linguagem usada para modelá-las, e em nenhum lugar isso é mais prevalente do que na economia. O economista Paul Romer, da Universidade de Nova York, começou recentemente a chamar a atenção para uma questão que ele chama de “mathiness” (N.do.T: termo cunhado por Romer para o mau uso da matemática) – primeiro no artigo “Mathiness in the Theory of Economic Growth” (2015) e depois em uma série de postagens no seu blog. Romer acredita que a macroeconomia, atormentada pela matemática, está falhando em progredir como uma verdadeira ciência deveria e compara os debates entre economistas com aqueles entre os defensores do heliocentrismo e geocentrismo no século XVI. A matemática, reconhece, pode ajudar os economistas a esclarecer seus pensamentos e raciocínios. Mas a onipresença da teoria matemática na economia também tem sérias desvantagens: cria uma alta barreira de entrada para quem deseja participar do diálogo profissional e torna excessivamente trabalhoso a verificação do trabalho de alguém. O pior de tudo é que imbui a teoria econômica de uma autoridade empírica imerecida.

“Cheguei à posição de que deveria haver um viés mais forte contra o uso da matemática”, explicou-me Romer. “Se alguém viesse e dissesse: ‘Olha, eu tenho esse insight chocante de economia, mas a única maneira de expressar isso é usando as peculiaridades da língua latina’, nós diríamos para ir para o inferno, a menos que ele possa nos convencer de que isso é realmente essencial. O ônus da prova está neles”.

No momento, no entanto, existe um viés generalizado a favor do uso da matemática. O sucesso das disciplinas duras em matemática, como física e química, concedeu fórmulas matemáticas com força autoritária decisiva. Lord Kelvin, o físico matemático do século XIX, expressou essa obsessão quantitativa:

“Quando você pode medir o que está falando e expressá-lo em números, você sabe algo sobre isso; mas quando você não pode medi-lo […] em números, seu conhecimento é escasso e insatisfatório.”

O problema com a afirmação de Kelvin é que a medição e a matemática não garantem o status da ciência – garantem apenas a aparência da ciência. Quando as presunções ou conclusões de uma teoria científica são absurdas ou simplesmente falsas, a teoria deve ser questionada e, eventualmente, rejeitada. A disciplina da economia, no entanto, atualmente é tão cintilada pela autoridade talismânica da matemática que as teorias ficam supervalorizadas e sem controle.

Romer não é o primeiro a elaborar a crítica da matemática. Em 1886, um artigo na Science acusou a economia de usar indevidamente a linguagem das ciências físicas para ocultar “o vazio por trás de uma série de fórmulas matemáticas”. Mais recentemente, “The Rhetoric of Economics” (1998), de Deirdre N McCloskey e “Economics as Religion” (2001), de Robert H Nelson, argumentaram que a matemática na teoria econômica serve, nas palavras de McCloskey, principalmente para transmitir a mensagem “veja como sou científico”.

Após a Grande Recessão, foi impossível ignorar o fracasso da ciência econômica em proteger nossa economia. Em 2009, o Prêmio Nobel Paul Krugman tentou explicá-lo no The New York Times com uma versão do diagnóstico de mathiness. “Na minha opinião”, escreveu ele, “a profissão de economia se desviou porque os economistas, como um grupo, confundiram a beleza, vestida com uma impressionante aparência matemática, com a verdade.” Krugman identificou o desejo dos economistas “de mostrar suas proezas matemáticas” como “a causa central do fracasso da profissão”.

A crítica da matemática não se limita à macroeconomia. Em 2014, o economista financeiro de Stanford, Paul Pfleiderer, publicou o artigo “Chameleons: The Misuse of Theoretical Models in Finance and Economics“, que ajudou a inspirar a compreensão de Romer sobre a matemática. Pfleiderer chamou a atenção para a prevalência de “camaleões” – modelos econômicos “com conexões duvidosas com o mundo real” que substituem “elegância matemática” pela precisão empírica. Como Romer, Pfleiderer quer que os economistas sejam transparentes sobre esse truque. “A modelagem”, ele me disse, “agora é elevada ao ponto em que as coisas têm validade apenas porque você pode criar um modelo”.

A noção de que uma cultura inteira – não apenas alguns financiadores excêntricos – poderia ser enfeitiçada por teorias vazias e extravagantes pode parecer absurda. Como todas essas pessoas, toda essa matemática, podem estar enganadas? Esse era o meu próprio sentimento quando comecei a investigar a matemática e os fundamentos instáveis ​​da ciência econômica moderna. No entanto, como estudioso da religião chinesa, me ocorreu que eu já havia visto esse tipo de erro antes, nas antigas atitudes chinesas em relação às ciências astrais. Naquela época, os governos investiam quantias incríveis de dinheiro em modelos matemáticos das estrelas. Para avaliar esses modelos, os funcionários do governo tiveram que contar com um pequeno quadro de especialistas que realmente entendiam a matemática – especialistas divididos por diferenças ideológicas, que nem sequer concordavam em como testar seus modelos. E, é claro, apesar da fé coletiva de que esses modelos melhorariam o destino do povo chinês, eles não o fizeram.

“Astral Science in Early Imperial China”, um livro do historiador Daniel P Morgan, mostra que, na China antiga, como no mundo ocidental, o tipo mais valioso de matemática era dedicado ao domínio da divindade – ao céu, no seu caso. (e para o mercado, no nosso). Assim como astrologia e matemática já foram sinônimos no Ocidente, os chineses falavam de li, a ciência dos calendários, que os dicionários antigos também descreviam como “cálculo”, “números” e “ordem”. Modelos de li, como teorias macroeconômicas, foram considerados essenciais para a boa governança. No clássico “Book of Documents”, o lendário rei sábio Yao transfere o trono para seu sucessor, mencionando um único dever: Yao disse: “Oh, Shun! Os números li do céu repousam na tua pessoa. ”

O texto matemático mais antigo da China invoca a astronomia e a realeza divina em seu próprio título – O “The Arithmetical Classic of the Gnomon of the Zhou”. A inclusão de “Zhou” no título lembra o mítico Éden da dinastia ocidental de Zhou (1045-771 a.C.), de que o paraíso na Terra pode ser realizado através de cálculos adequados. A introdução do livro ao teorema de Pitágoras afirma que “os métodos usados ​​por Yu, o Grande, para governar o mundo foram derivados desses números”. Era um artigo de fé inquestionável: os padrões matemáticos que governam as estrelas também governam o mundo. Fé em uma mão divina e invisível, tornada visível pela matemática. Não é de admirar que um fragmento de texto recém-descoberto de 200 a.C. exalte as virtudes da matemática sobre as humanidades. Nele, um aluno pergunta a seu professor se deve gastar mais tempo aprendendo discursos ou números. O professor responde: “Se meu bom senhor não puder entender os dois ao mesmo tempo, abandone a fala e os números compreensíveis, [pois] os números podem falar, [mas] a fala não pode numerar”.

Governos, universidades e empresas modernas sustentam a produção da teoria econômica com enormes quantidades de capital. O mesmo aconteceu com a produção de li na China antiga. O imperador – o “Filho do Céu” – gastou somas astronômicas refinando modelos matemáticos das estrelas. Pegue a esfera armilar, como a gaiola de dois metros de anéis de bronze graduados em Nanjing, feita para representar a esfera celeste e usada para visualizar dados em três dimensões. Como Morgan enfatiza, a esfera era literalmente feita de dinheiro. Sendo o bronze a base da moeda, os governos estavam fundindo dinheiro pela tonelada métrica para despejá-lo em li. Um motor do mundo divino e matemático, construído em dinheiro, santificando os poderes que existem.

O enorme investimento em li dependia de uma suposição enorme: que um bom governo, rituais de sucesso e produtividade agrícola dependiam da precisão de li. Mas, de fato, não havia vantagens práticas para o refinamento contínuo dos modelos de li. O calendário arredondou pontos decimais, de modo que a diferença entre dois modelos, muito contestada em teoria, não importou para o produto final. O trabalho de selecionar dias auspiciosos para cerimônias imperiais, portanto, só se beneficiava do rigor matemático. E, é claro, os cometas, pragas e terremotos que essas cerimônias prometeram evitar continuavam chegando. Os agricultores, por sua vez, seguiam suas vidas como de costume. Esforços governamentais ocasionais para microgerenciar cientificamente a vida agrícola em diferentes climas usando li terminaram em fome e migração em massa.

Como muitos modelos econômicos atuais, os modelos li eram menos importantes para assuntos práticos do que seus criadores (e consumidores) pensavam que eram. E, como hoje, apenas algumas pessoas puderam entendê-las. Em 101 a.C., o imperador Wudi encarregou os burocratas de alto nível – incluindo o Grande Diretor das Estrelas – de criar um novo li que glorificaria o início de seu caminho para a imortalidade. Os burocratas recusaram a tarefa porque “não podiam fazer as contas” e recomendaram que o imperador a terceirizasse para especialistas.

Os debates desses antigos especialistas em li têm uma semelhança impressionante com os dos economistas atuais. Em 223 d.C, uma petição foi submetida ao imperador pedindo que ele aprovasse os testes de um novo modelo de li desenvolvido pelo diretor assistente do escritório astronômico, um homem chamado Han Yi.

Na época da petição, o modelo de Han Yi e seu concorrente, o chamado Ícone Supernal, já haviam sido submetidos a três anos de “referência”, “comparação” e “troca”. Ainda assim, ninguém poderia concordar qual era o melhor. Além disso, não havia nenhum acordo sobre como eles deveriam ser testados.

No final, um teste ao vivo envolvendo a previsão de eclipses e ascensões helicoidais foi usado para resolver o debate. Com o benefício da retrospectiva, podemos ver que este julgamento foi seriamente falho. O aumento helicoidal (primeira visibilidade) dos planetas depende de fatores não-matemáticos, como visão e condições atmosféricas. Isso sem mencionar a forma de pontuação do julgamento, que foi modelada em competições de arco e flecha. Os arqueiros marcavam pontos pela proximidade do alvo, sem considerar a precisão geral. O equivalente na teoria econômica pode ser conceder um modelo de pontuação alta para o sucesso na previsão de mercados de curto prazo, mas falhando em deduzir por errar a Grande Recessão.

Isso não significa dizer que os modelos li eram inúteis ou inerentemente não científicos. Na maioria das vezes, os especialistas em li eram virtuosos matemáticos genuínos que valorizavam a integridade de sua disciplina. Apesar de basearem-se em suposições imprecisas – de que a Terra estava no centro do cosmos – seus modelos realmente funcionavam para prever movimentos celestes. Por mais imperfeito que o teste tenha sido, ele indicava que o poder preditivo superior era a virtude mais importante de uma teoria. Tudo isso é consistente com a ciência real, e a astronomia chinesa progrediu como ciência, até atingir os limites impostos por suas suposições.

No entanto, não havia ciência para a crença de que li acurado melhoraria o resultado de rituais, agricultura ou políticas governamentais. Nenhuma ciência para o Hall da Luz, um templo para o imperador construído sobre o modelo de um quadrado mágico. Ali, por gesto ritual numérico, pensava-se que o Filho do Céu canalizava a ordem invisível do céu para a prosperidade do homem. Era quase-teologia, a crença de que padrões celestes – padrões matemáticos – poderiam ser usados ​​para modelar todos os eventos do mundo natural, da política e até do corpo. Macro e microcosmo eram reflexos em escala um do outro, yin e yang, em uma visão matemática unificadora e salvífica. Os equipamentos caros, o pessoal, a burocracia, os debates, a competição – tudo isso testemunhou o poder divinamente autoritário da matemática. O resultado, então como agora, foi a supervalorização de modelos matemáticos com base em exageros não científicos de sua utilidade.

Na China antiga, seria injusto culpar os especialistas em li pela exploração pseudocientífica de suas teorias. Esses homens não tinham como avaliar os méritos científicos de suposições e teorias – ‘ciência’, no sentido formalizado pós-Iluminismo, não existia realmente. Hoje, porém, é possível distinguir, embora aproximadamente, ciência da pseudociência, astronomia da astrologia. As teorias hipotéticas, sejam de economistas ou conspiracionistas, não são inerentemente pseudocientíficas. As teorias da conspiração podem estar desviando – e até instrutivamente – vôos de fantasia. Elas se tornam pseudociência apenas quando promovidas da ficção ao fato sem evidência suficiente.

Romer acredita que os colegas economistas sabem a verdade sobre sua disciplina, mas não querem admitir. “Se você conseguir que as pessoas cedam as suas defesas, elas dirão que é um grande jogo que elas estão jogando”, disse-me. “Eles dizem: ‘Paul, você pode estar certo, mas isso nos faz parecer muito ruins e vai dificultar o recrutamento de jovens’.”

Exigir mais honestidade parece razoável, mas pressupõe que os economistas entendam a relação tênue entre modelos matemáticos e legitimidade científica. De fato, muitos assumem que a conexão é óbvia – assim como na China antiga, a conexão entre li e o mundo era um dado adquirido. Ao refletir em 1999 sobre o que torna a economia mais científica do que as outras ciências sociais, o economista de Harvard Richard B. Freeman explicou que a economia “atrai estudantes mais fortes do que [ciência política ou sociologia], e nossos cursos são mais exigentes matematicamente”. Em Lives of the Laureates (2004), Robert E. Lucas Jr. escreve rapsodicamente sobre a importância da matemática: “a teoria econômica é uma análise matemática. Todo o resto são apenas imagens e conversas.” A veneração da matemática por Lucas leva-o a adotar um método que só pode ser descrito como uma subversão da ciência empírica:

A construção de modelos teóricos é a nossa maneira de trazer ordem à maneira como pensamos sobre o mundo, mas o processo envolve necessariamente ignorar algumas evidências ou teorias alternativas – colocando-as de lado. Isso pode ser difícil de fazer – fatos são fatos – e às vezes minha mente inconsciente realiza a abstração para mim: eu simplesmente falho em ver alguns dados ou alguma teoria alternativa.

Mesmo para quem concorda com Romer, o conflito de interesses ainda apresenta um problema. Por que os astrônomos céticos questionariam a fé do imperador em seus modelos? Em uma conversa por telefone, Daniel Hausman, filósofo da economia da Universidade de Wisconsin, disse de maneira franca: “Se você rejeita o poder da teoria, então derruba os economistas de seus tronos. Eles não querem se tornar como sociólogos.”

George F. DeMartino, economista e especialista em ética da Universidade de Denver, enquadra a questão em termos econômicos. “O interesse da profissão é buscar sua análise em um idioma inacessível para leigos e até alguns economistas”, ele me explica. “O que fizemos foi monopolizar esse tipo de especialização e sabemos que isso nos dá poder”.

Todos os economistas que entrevistei concordaram que os conflitos de interesse eram altamente problemáticos para a integridade científica de seu campo – mas apenas os titulares (tenure) estavam dispostos a entrar no registro. “Em economia e finanças, se estou tentando decidir se vou escrever algo favorável ou desfavorável para os banqueiros, bem, se for favorável isso pode me dar um jantar em Manhattan”, disse-me Pfleiderer. “Escrevi artigos que não agradaram banqueiros, mas fiz isso quando já era titular.”

Depois, há o problema adicional do viés de custo irrecuperável (sunk-cost bias). Se você investiu em uma esfera armilar, é doloroso admitir que não funciona como anunciado. Quando confrontados com a falta de precisão preditiva de sua profissão, alguns economistas acham difícil admitir a verdade. Em vez disso, é mais fácil dobrar a aposta, como o economista John H. Cochrane, da Universidade de Chicago. O problema não é muita a matemática, ele escreve em resposta à mea culpa pós-Grande Recessão de 2009 de Krugman para o campo, mas sim “que não temos matemática suficiente”. Astrologia não funciona, claro, mas apenas porque a esfera armilar não é grande o suficiente e as equações não são boas o suficiente.

Se a revisão da economia dependesse apenas dos economistas, então mathiness, o conflito de interesses e o viés de custos irrecuperáveis ​​poderiam facilmente ser insuperáveis. Felizmente, não especialistas também participam do mercado de teoria econômica. Se as pessoas permanecerem encantadas com os PhDs e os prêmios Nobel concedidos pela produção de teorias matemáticas complicadas, essas teorias permanecerão valiosas. Se ficarem desencantados, o valor cairá.

Economistas que racionalizam o valor de sua disciplina podem ser convincentes, especialmente com prestígio e mathiness do lado deles. Mas não há razão para continuar acreditando neles. O próprio verbo pejorativo “racionalizar” alerta sobre mathiness, lembrando-nos que muitas vezes nos enganamos, fazendo com que convicções anteriores, vieses e posições ideológicas pareçam “racionais”, uma palavra que confunde verdade com raciocínio matemático. Ser racional é, simplesmente, pensar em proporções, como as relações que governam a geometria das estrelas. No entanto, quando a teoria matemática é o árbitro final da verdade, torna-se difícil ver a diferença entre ciência e pseudociência. O resultado são pessoas como o juiz no julgamento de Evangeline Adams ou o Filho do Céu na China antiga, que confiam na exatidão matemática das teorias sem considerar seu desempenho – ou seja, que confundem matemática com ciência, racionalidade e realidade.

Não há mais desculpa para cometer o mesmo erro com a teoria econômica. Por mais de um século, o público foi avisado e o caminho a seguir é claro. É hora de parar de desperdiçar nosso dinheiro e reconhecer os sumos sacerdotes pelo que realmente são: cientistas sociais talentosos que se destacam em produzir explicações matemáticas das economias, mas que fracassam, como os astrólogos antes deles, na profecia.