Irrealismo das Suposições ou Premissas

Daniel M. Hausman (1947–) é Professor de Filosofia na Universidade de Wisconsin – Madison. Ele recebeu seu Ph.D. da Columbia University. Escreve, principalmente, sobre questões de Metodologia Econômica e a Teoria da Causalidade. Faz uma analogia interessante entre a aquisição de um carro usado e a metodologia proposta por Friedman em artigo intitulado: Por que procurar por baixo do capô?

Os metodologistas têm poucas palavras amáveis ​​para a obra de Milton Friedman, “A Metodologia da Economia Positiva” [1953], mas ainda sua influência persiste. Por quê?

Uma resposta é os metodologistas terem perdido um argumento importante, considerado persuasivo pelos economistas. Hausman está preocupado aqui com o argumento, não com “o que Friedman realmente quis dizer.”

Friedman declara: “O objetivo final de Uma Ciência Positiva é o desenvolvimento de uma ‘teoria’ cuja ‘hipótese’ resulta ser válida e significativa, ou seja, não um mero truísmo, para fazer previsões sobre fenômenos ainda não observados” Esta é a tese central do instrumentalismo.

Mas sob a perspectiva de um instrumentista-padrão, onde todas as consequências observáveis ​​de uma teoria são significativas, é impossível defender a afirmação central de Friedman de o realismo de suposições é irrelevante para a avaliação de uma teoria científica. Os pressupostos da Economia são testáveis e um instrumentalista-padrão não rejeitaria uma aparente falseabilidade.

Na verdade, a distinção entre suposições e implicações é superficial. Os resultados da pesquisa sobre premissas, considerados por Friedman como irrelevantes e equivocados, são tanto as previsões da teoria neoclássica, assim como suas afirmações sobre fenômenos de mercado.

Dada a visão de Friedman sobre o objetivo da Ciência, não se chegaria ao ponto de examinar os pressupostos de uma teoria se fosse possível fazer uma avaliação “total” de seu desempenho com relação aos fenômenos projetados para ela explicar. Mas não se pode fazer tal avaliação.

Na verdade, o objetivo de uma teoria é nos guiar em circunstâncias onde ainda não se sabe se suas previsões estão corretas. Há, portanto, muito a ser aprendido ao examinar se os componentes (ou suposições) de uma teoria são “irrelevantes” para suas previsões.

Tal consideração do “realismo” das suposições é particularmente importante ao estender a teoria a novas circunstâncias ou ao revisá-la em face de uma falha preditiva. Novamente, o que é relevante não é se as suposições são perfeitamente verdadeiras, mas se são aproximações adequadas e se sua falsidade é provável importar para cetas finalidades particulares.

Dizer isso não é conceder apoio ao caso de Friedman. O sucesso preditivo não estreito constitui a base para julgar se as suposições da teoria são aproximações adequadas. O fato de o programa de um computador funcionar em alguns casos não determina o estudo de seu algoritmo e código ser supérfluo ou irrelevante.

Há um “grão de verdade” na defesa de Friedman de teorias com premissas irrealistas. Para algumas falhas, as premissas podem ser irrelevante. O fato de o ar condicionado de um carro estar com defeito é insignificante para avaliação do seu desempenho, por exemplo, no Alasca.

Dado Friedman ter visão estreita a respeito dos objetivos da Ciência, o realismo das suposições pode, portanto, às vezes ser irrelevante. Mas esta sabedoria prática não apoia a forte conclusão de Friedman de apenas o sucesso preditivo estreito ser relevante para a avaliação de uma hipótese.

Deve-se observar três qualificações. Primeiro, às vezes temos uma grande quantidade de informações sobre o histórico das teorias. Quanto mais informações temos sobre seu desempenho, o menos importante é o exame separado de seus componentes. Mas permanece sensato avaliar suas premissas ou componentes, especialmente, nas circunstâncias de avaria e/ou ao considerar um novo uso.

Em segundo lugar, ferramentas intelectuais, ao contrário das ferramentas mecânicas, não se desgastam. Mas se alguém ainda não compreendeu as leis fundamentais sobre um assunto e não conhece totalmente o escopo das leis e as condições de limite sobre sua validade, então, as generalizações têm a mesma probabilidade de falhar, assim como os implementos físicos.

Terceiro, é difícil interpretar um estudo econométrico. As dificuldades de testar em Economia tornam mais obrigatório olhar se há realismo em suas premissas.

Quando as teorias ou os carros usados ​​funcionam, faz sentido usá-los, embora seja necessário ter cuidado, se suas partes não foram examinadas ou parecem estar com defeito. Mas o bom desempenho conhecido para alguns exemplos de suas tarefas não é a única informação relevante para uma avaliação precisa de qualquer um dos componentes ou suposições.

Os economistas devem (e devem) “olhar sob o capô de seus veículos teóricos”. Quando encontram coisas embaraçosas lá, eles não devem desviar os olhos – e alegar o encontrado por eles não importar. Mesmo se tudo o que importa seja o sucesso preditivo em algum domínio limitado, ainda devemos nos preocupar com o realismo das suposições de uma hipótese, se ele a torna irrelevante ao fazer apenas previsões sem importância.

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