h3>7.2 Economia Comportamental e Experimental
Economia Comportamental (BE) é um campo da economia que enfatiza a importância de como os indivíduos se comportam em determinado contexto. Em particular, esta abordagem leva em conta os resultados de outras disciplinas, como Psicologia, Sociologia e Informática, para melhorar a análise das escolhas dos agentes. Os principais pontos de desacordo com a abordagem neoclássica dizem respeito ao conceito de racionalidade perfeita e ao fato de que os agentes têm apenas constrangimentos externos. Em outras palavras, os agentes têm restrições internas como a limitada capacidade de cálculo, o que implica que, mesmo que seu objetivo seja alcançar a melhor solução, eles não são capazes de obter esse resultado. Na verdade, os agentes são classificados como limitadamente racionais.
É importante fazer uma distinção entre BE clássica e BE moderna. De acordo com , o trabalho pioneiro da BE clássica foi , embora o pai da BE moderna foi . Ambas as abordagens se baseiam na evidência de que os agentes não são totalmente racionais, mas os procedimentos que eles adotam são muito diferentes. Por um lado, o campo da BE clássica rejeita totalmente a abordagem mainstream. De facto, assume-se que os agentes têm informação limitada e, como consequência, encontram a “solução satisfatória” e não a solução óptima. Para encontrar esta solução, é utilizado um procedimento algorítmico no qual os agentes têm informação limitada, e decidem passo a passo a melhor solução local. Por outro lado, a BE moderna segue uma abordagem muito próxima da convencional. Neste campo, os agentes são otimizadores, ou seja, eles têm uma função utilitária para maximizar e uma restrição. A principal diferença em relação ao modelo neoclássico se baseia nos axiomas sobre as preferências. De fato, neste campo, algumas suposições são relaxadas, ou são substituídas por hipóteses menos rígidas. A Utilidade Esperada Dependente da Classificação () e a Utilidade Esperada Baseada em Casos () são duas das muitas teorias importantes no campo da BE em que o peso atribuído à função utilidade é a probabilidade subjetiva e não a objetiva.
Neste capítulo, consideramos exemplos tanto da BE clássica como da BE moderna, a fim de entender como funcionam de forma diferente num contexto de ABM.
Obras em BE devem ser agrupadas em duas “abordagens”: uma baseada na modelagem teórica e outra construída sobre o método experimental. A Economia Experimental é um subcampo da BE. As experiências são utilizadas em Ciências Econômicas como ferramenta para a análise do comportamento dos agentes somente na última década. Fazer um experimento significa observar o comportamento real em um ambiente controlado no qual é possível controlar todas as variáveis, exceto aquela sob observação, ou seja, a variável de controle. A característica chave dos experimentos em economia é que todos os participantes são recompensados para dar-lhes um incentivo monetário para revelar suas verdadeiras preferências. Para recolher dados dos experimentos, precisamos de dois grupos, os grupos controle e tratamento. O último recebe o “tratamento”, enquanto o primeiro é usado apenas para comparação. Um exemplo esclarecerá este conceito. Considere, por exemplo, o conhecido Jogo do Bem Público, no qual os jogadores são divididos em grupos, e eles decidem colocar a parte de sua dotação em um fundo público. O bem público, que consiste na soma das contribuições individuais no mesmo grupo, é dividido igualmente entre os participantes. Suponha que você queira testar o impacto da desigualdade sobre a dotação inicial. Neste caso, a variável controle é o grau de desigualdade, portanto, no grupo controle, os participantes recebem a mesma quantia, enquanto no grupo de tratamento, os agentes são dotados de quantia diferente (ver, por exemplo, a contribuição por e ).
Experimentos poderiam ser realizados no laboratório ou no campo. O primeiro tem a grande vantagem de garantir o controle total do ambiente, enquanto o experimento de campo é conduzido no mesmo local onde as pessoas vivem, mas garante, na maioria dos casos, uma amostra representativa. A maioria dos pesquisadores prefere realizar o experimento de laboratório porque é simples de organizar e é barato, já que utilizam uma amostra de estudantes de graduação. Este é um ponto fraco desta abordagem porque, tendo uma pequena amostra de estudantes, prejudica a validade externa dos resultados experimentais. Como em , uma solução possível para melhorar esta fraqueza é considerar uma grande amostra de pessoas heterogêneas.
No campo da BE moderna, devemos identificar diferentes subcampos: Microeconomia Experimental, Macroeconomia Experimental, e Finanças Experimentais. A análise de Microeconomia concentra-se na verificação da validade das suposições da abordagem neoclássica. Um dos argumentos mais investigados na BE é a hipótese de que os agentes são egoístas, ou seja, eles levam em conta apenas seu próprio payoff monetário e não se importam com o payoff dos outros. Muitos trabalhos têm mostrado que os agentes consideram também outros fatores não monetários, como altruísmo, reciprocidade, ou a importância das normas sociais. A consideração destes aspectos do comportamento humano também deve ter um grande impacto nas decisões de política econômica. Considere, por exemplo, as contribuições de e , em que se analisa o comportamento de empregadores e empregados em um mercado de ativos experimental. Os resultados desses experimentos destacam uma característica importante: a reciprocidade entre empregadores e empregados desempenha um papel crucial na determinação do esforço escolhido e do salário. Se levarmos em conta este resultado, então devemos melhorar a produtividade dos trabalhadores e assim, por sua vez, fomentar o crescimento econômico. Tal como referido em , as experiências em macroeconomia devem ser utilizadas para testar a teoria do equilíbrio geral ou para analisar previsões específicas num mercado único. Neste subcampo, os investigadores tentam reproduzir um sistema económico simplificado e observam o resultado sem impor quaisquer regras de comportamento. Utilizando este tipo de experimentos, é possível compreender as expectativas individuais e o impacto das políticas fiscais ou monetárias. Um dos experimentos mais significativos é aquele conduzido por , no qual eles mostram que os atores são afetados pela ilusão monetária. Isto significa que, como há ilusão individual de dinheiro, um choque antecipado gera uma inércia nominal. As mesmas conclusões são alcançadas no experimento por , sobre a ilusão da moeda. Como sugerido em , as experiências macroeconómicas são também muito úteis num contexto com múltiplos equilíbrios. Na verdade, numa experiência com uma economia descentralizada simplificada é proposta, na qual existem dois equilíbrios possíveis. Os resultados deste experimento mostram que o equilíbrio que emerge da interação dos agentes é a solução de Pareto-inferior. Essa falta de convergência para o melhor equilíbrio ou equilíbrio racional é confirmada também em um experimento por . Também, neste caso, os jogadores com suas ações atingem o equilíbrio subótimo. No subcampo de Finanças Experimentais o foco é validar ou descartar a Hipótese de Mercado Eficiente . Em particular, a observação do comportamento individual no mercado de ativos é útil para entender se, e sob que hipótese, os agentes são capazes de atualizar sua crença inicial com toda a informação disponível. Também neste subcampo, as expectativas desempenham um papel crucial. De fato, muitas experiências têm mostrado a falácia da Hipótese da Expectativa Racional e, além disso, que os agentes seguem algumas heurísticas para fazer suas escolhas de investimento (ver, por exemplo, ). As experiências em finanças também investigam outras características importantes como a formação de bolhas, que normalmente está relacionada com o conhecido comportamento de pastoreio (ver a contribuição de e ).
Por que é tão importante levar em conta os métodos experimentais? A principal razão é que os experimentos permitem ao pesquisador observar o comportamento individual real em um contexto específico e compreender o micromecanismo da interação dos agentes, que explica, por sua vez, o resultado agregado. Da mesma forma, na ABM, não consideramos o agente representativo, mas o resultado agregado emerge da interação de agentes heterogêneos. Na próxima seção, analisamos em profundidade como os resultados experimentais são utilizados para calibrar e validar um ABM.