7.2 Economía del comportamiento y experimental
La Economía del comportamiento (EB) es un campo de la economía que enfatiza la importancia de cómo se comportan los individuos en determinado contexto. En particular, este enfoque tiene en cuenta los resultados de otras disciplinas, como la Psicología, la Sociología y la Informática, para mejorar el análisis de las elecciones de los agentes. Los principales puntos de desacuerdo con el enfoque neoclásico se refieren al concepto de racionalidad perfecta y al hecho de que los agentes sólo tienen restricciones externas. En otras palabras, los agentes tienen restricciones internas como la capacidad limitada de cálculo, lo que implica que, aunque su objetivo sea alcanzar la mejor solución, no son capaces de obtener este resultado. De hecho, los agentes se clasifican como limitadamente racionales.
Es importante hacer una distinción entre la BE clásica y la moderna. Según , el trabajo pionero de la BE clásica fue , aunque el padre de la BE moderna fue . Ambos enfoques se basan en la evidencia de que los agentes no son plenamente racionales, pero los procedimientos que adoptan son muy diferentes. Por un lado, el campo del BE clásico rechaza totalmente el enfoque de la corriente principal. En efecto, se parte de la base de que los agentes tienen información limitada y, en consecuencia, encuentran la «solución satisfactoria» en lugar de la solución óptima. Para encontrar esta solución, se utiliza un procedimiento algorítmico en el que los jugadores tienen información limitada, y deciden paso a paso la mejor solución local. Por otro lado, la BE moderna sigue un enfoque muy cercano a la corriente principal. En este campo, los agentes son optimizadores, es decir, tienen una función de utilidad que maximizar y una restricción. La principal diferencia con respecto al modelo neoclásico radica en los axiomas sobre las preferencias. De hecho, en este campo, algunos supuestos se relajan, o se sustituyen por hipótesis menos estrictas. La Utilidad Esperada Dependiente del Rango () y la Utilidad Esperada Basada en Casos () son dos de las muchas teorías importantes en el campo de la BE en las que el peso asignado a la función de utilidad es la probabilidad subjetiva en lugar de la objetiva.
En este capítulo, consideramos ejemplos tanto de la BE clásica como de la moderna con el fin de comprender la diferencia con la que funcionan en un contexto de ABM.
Los trabajos en BE deben agruparse en dos «enfoques»: uno basado en la modelización teórica y otro construido sobre el método experimental. La Economía Experimental es un subcampo de la BE. Los experimentos se utilizan en la Ciencia Económica como herramienta para el análisis del comportamiento de los agentes sólo en la última década. Hacer un experimento significa observar el comportamiento real en un entorno controlado en el que es posible controlar todas las variables excepto la que está bajo observación, es decir, la variable de control. La característica principal de los experimentos en economía es que todos los participantes son recompensados para darles un incentivo monetario para revelar sus verdaderas preferencias. Para obtener datos de los experimentos, necesitamos dos grupos, el de control y el de tratamiento. Este último recibe el «tratamiento», mientras que el primero sólo se utiliza para la comparación. Un ejemplo aclarará este concepto. Consideremos, por ejemplo, el conocido Juego del Bien Público en el que los jugadores se dividen en grupos y deciden poner la parte de su dotación en un fondo público. El bien público, que consiste en la suma de las aportaciones individuales del mismo grupo, se reparte a partes iguales entre los participantes. Supongamos que se quiere comprobar el impacto de la desigualdad en la dotación inicial. En este caso, la variable de control es el grado de desigualdad, de modo que en el grupo de control los jugadores reciben la misma cantidad, mientras que en el grupo de tratamiento los agentes están dotados de una cantidad diferente (véase, por ejemplo, la contribución de y ).
Los experimentos podrían realizarse en el laboratorio o sobre el terreno. El primero tiene la gran ventaja de garantizar el control total del entorno, mientras que el experimento de campo se realiza en el mismo lugar donde viven las personas, pero asegura, en la mayoría de los casos, una muestra representativa. La mayoría de los investigadores prefieren realizar el experimento de laboratorio porque es sencillo de organizar y es barato, ya que utilizan una muestra de estudiantes universitarios. Este es un punto débil de este enfoque porque, al tener una muestra pequeña de estudiantes, socava la validez externa de los resultados experimentales. Al igual que en , una posible solución para mejorar esta debilidad es considerar una muestra grande de personas heterogéneas.
En el campo de la BE moderna, debemos identificar diferentes subcampos: Microeconomía Experimental, Macroeconomía Experimental y Finanzas Experimentales. El análisis de la Microeconomía se centra en comprobar la validez de los supuestos del enfoque neoclásico. Uno de los argumentos más investigados en BE es la hipótesis de que los agentes son egoístas, es decir, que sólo tienen en cuenta su propia retribución monetaria y no se preocupan por la de los demás. Muchos trabajos han demostrado que los agentes consideran también otros factores no monetarios, como el altruismo, la reciprocidad o la importancia de las normas sociales. La consideración de estos aspectos del comportamiento humano debería tener también un gran impacto en las decisiones de política económica. Considérense, por ejemplo, las contribuciones de y , en las que se analiza el comportamiento de empresarios y empleados en un mercado experimental de activos. Los resultados de estos experimentos ponen de manifiesto una característica importante: la reciprocidad entre empresarios y empleados desempeña un papel crucial para determinar el esfuerzo elegido y el salario. Si se tiene en cuenta este resultado, se debería mejorar la productividad de los trabajadores y así, a su vez, fomentar el crecimiento económico. Como se señala en , los experimentos en macroeconomía deben utilizarse para poner a prueba la teoría del equilibrio general o para analizar predicciones específicas sobre un único mercado. En este subcampo, los investigadores tratan de reproducir un sistema económico simplificado y observan el resultado sin imponer ninguna regla de comportamiento. Mediante este tipo de experimentos es posible comprender las expectativas individuales y el impacto de las políticas fiscales o monetarias. Uno de los experimentos más significativos es el realizado por , en el que muestran que los jugadores se ven afectados por la ilusión monetaria. Esto significa que, al existir ilusión monetaria individual, un shock anticipado genera una inercia nominal. A las mismas conclusiones se llega en el experimento de , sobre la ilusión monetaria. Como se sugiere en , los experimentos macroeconómicos también son muy útiles en un contexto con múltiples equilibrios. De hecho, en un experimento con una economía descentralizada simplificada se propone que hay dos equilibrios posibles. Los resultados de este experimento muestran que el equilibrio que surge de la interacción de los agentes es la solución Pareto-inferior. Esta falta de convergencia al equilibrio mejor o racional se confirma también en un experimento de . Además, en este caso, los jugadores con sus acciones alcanzan el equilibrio subóptimo. En el subcampo de las Finanzas Experimentales el objetivo es validar o descartar la Hipótesis del Mercado Eficiente . En particular, la observación del comportamiento individual en el mercado de activos es útil para entender si, y bajo qué hipótesis, los agentes son capaces de actualizar su creencia inicial con toda la información disponible. También en este subcampo, las expectativas desempeñan un papel crucial. De hecho, muchos experimentos han demostrado la falacia de la hipótesis de las expectativas racionales y, además, que los agentes siguen algunas heurísticas para tomar sus decisiones de inversión (véase, por ejemplo, ). Los experimentos en finanzas también investigan otras características importantes como la formación de burbujas, que suele estar relacionada con el conocido comportamiento de rebaño (véase la contribución de y ).
¿Por qué es tan importante tener en cuenta los métodos experimentales? La razón principal es que los experimentos permiten al investigador observar el comportamiento individual real en un contexto específico y comprender el micromecanismo de la interacción de los agentes, que explica, a su vez, el resultado agregado. Del mismo modo, en el ABM no se considera el agente representativo, sino que el resultado agregado surge de la interacción de agentes heterogéneos. En la siguiente sección, analizamos en profundidad cómo se utilizan los resultados experimentales para calibrar y validar un ABM.