La economía, como disciplina, ha hecho enormes avances en modelar el comportamiento humano frente a la escasez. Para ello, se ha apoyado históricamente en supuestos simplificadores: agentes racionales, mercados perfectos, información simétrica, entre otros. Estos supuestos han sido útiles como punto de partida, pero también han limitado la capacidad de la teoría económica para explicar fenómenos complejos del mundo real.
Hoy, tanto la evidencia empírica como las crisis recientes (como la financiera de 2008 o la inflación post-COVID) han empujado a la profesión económica a revisar, relajar o reformular estos supuestos. En este artículo, analizamos cinco de los más relevantes, su evolución y los desafíos actuales para seguir avanzando hacia una economía más realista y útil.
1. Racionalidad perfecta: del homo economicus al ser humano real
Supuesto original
Los modelos neoclásicos asumen que los agentes tienen preferencias estables y completas, conocen todas las alternativas disponibles, evalúan sus consecuencias y eligen la que maximiza su utilidad (o beneficio).
Relajación y evolución
La economía conductual, basada en psicología cognitiva, demostró que los individuos no procesan toda la información disponible ni actúan siempre de forma coherente. El concepto de racionalidad limitada (Simon, 1957) abrió paso a la idea de que las decisiones se toman con heurísticas, bajo incertidumbre, y están influenciadas por emociones, normas sociales y estructuras cognitivas.
Retos actuales
- Integración en macroeconomía: A pesar del avance micro, los modelos DSGE aún dependen del «agente representativo racional».
- Modelización computacional: Los modelos de agentes heterogéneos (ABM) permiten capturar racionalidades diversas, pero su complejidad dificulta la validación empírica.
- Política pública: Los “nudges” han ganado popularidad, pero aún enfrentan dilemas éticos y preguntas sobre su eficacia a largo plazo.
2. Mercados perfectamente competitivos: cuando el ideal distorsiona la política
Supuesto original
Los mercados se componen de muchos agentes sin poder individual, con libre entrada y salida, y los precios ajustan para igualar oferta y demanda.
Relajación y evolución
La teoría del poder de mercado ha sido clave: monopolios naturales, oligopolios, y más recientemente, plataformas digitales han demostrado que las empresas pueden manipular precios, calidad y acceso. Además, el auge de los mercados digitales ha introducido nuevas formas de concentración (efectos de red, lock-in, algoritmos discriminatorios).
Retos actuales
- Big Tech y antitrust: Las herramientas antimonopolio tradicionales están obsoletas frente a modelos de negocio que no maximizan precios sino datos y dependencia.
- Economía de plataformas: Modelar su lógica (rendimientos crecientes, precios dinámicos, autoselección) exige nuevos marcos teóricos.
- Política industrial: ¿Cómo fomentar competencia e innovación sin frenar economías de escala legítimas?
3. Información perfecta y simétrica: la raíz de muchas fallas de mercado
Supuesto original
Todos los agentes poseen y procesan la misma información, lo cual permite tomar decisiones eficientes y sincronizadas.
Relajación y evolución
Desde los trabajos de Akerlof (mercados de limón), Spence (señales) y Stiglitz (screening), sabemos que la asimetría de información es una fuente clave de ineficiencias, tanto en mercados financieros como laborales o aseguradores.
Retos actuales
- Sobrecarga de información vs. desinformación: Hoy tenemos exceso de datos, pero también mayor dificultad para verificar su calidad.
- Economía de datos: Las plataformas digitales usan información privada para segmentar, personalizar y maximizar ingresos. Esto crea asimetrías nuevas y difíciles de regular.
- Transparencia algorítmica: ¿Cómo regular decisiones opacas que afectan crédito, empleo o atención médica?
4. Equilibrio general: ¿ficción útil o camisa de fuerza?
Supuesto original
La economía tiende a un punto de equilibrio simultáneo en todos los mercados, garantizado por ajustes de precios y cantidades.
Relajación y evolución
Modelos keynesianos introdujeron rigideces nominales, expectativas adaptativas y desempleo involuntario. La crisis de 2008 impulsó modelos con fricciones financieras y desequilibrios persistentes. También han surgido modelos complejos que renuncian al equilibrio como estado final.
Retos actuales
- Modelar desequilibrio estructural: Las economías pueden quedar atrapadas en trampas de bajo crecimiento o alto desempleo.
- Eventos extremos (tail risks): Pandemias, guerras o crisis climáticas no se ajustan al paradigma del equilibrio.
- Interacción con sistemas no económicos: Modelos de equilibrio ignoran la interacción con factores ecológicos o sociales que no “ajustan” por precios.
5. Neutralidad del dinero a largo plazo: una creencia bajo presión
Supuesto original
Aumentar la oferta monetaria solo afecta los precios (inflación), pero no el nivel de producción o empleo en el largo plazo (modelo clásico y monetarista).
Relajación y evolución
La teoría moderna del dinero endógeno, los efectos de expectativas y la coordinación entre política monetaria y fiscal han mostrado que el dinero puede tener efectos reales, incluso persistentes. La experiencia de los últimos 15 años (tipos de interés cero, quantitative easing) ha desafiado la neutralidad monetaria.
Retos actuales
- Nuevo régimen monetario: ¿Cómo operar política monetaria en un mundo de tasas reales persistentemente bajas o negativas?
- Rol de la política fiscal: La teoría monetaria moderna (MMT) reabre el debate sobre el rol del déficit y la inflación.
- Instrumentos alternativos: Política monetaria no convencional, monedas digitales de bancos centrales (CBDCs), coordinación fiscal-monetaria.
¿Hacia una nueva epistemología económica?
Relajar estos supuestos no solo es una cuestión técnica; implica también un cambio epistemológico: reconocer que la economía no puede aspirar a una precisión matemática comparable a las ciencias físicas, y que la incertidumbre, el poder y la historia importan.
Se están abriendo caminos prometedores:
- Modelos basados en redes complejas y dinámica no lineal.
- Enfoques computacionales (modelos de agentes).
- Integración con otras disciplinas: psicología, sociología, ecología.
- Mayor énfasis en la evidencia empírica (datos de alta frecuencia, microdatos, métodos causales).
Pero también hay tensiones: entre rigor formal y realismo, entre teoría y evidencia, entre micro y macro. El futuro de la economía dependerá de su capacidad para superar estas tensiones sin perder claridad ni relevancia.
Fuentes y lecturas recomendadas
- Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Amazon
- Simon, H. (1957). Models of Man: Social and Rational. Google Books
- Akerlof, G. (1970). «The Market for Lemons.» Quarterly Journal of Economics. PDF
- Stiglitz, J. & Greenwald, B. (2003). Towards a New Paradigm in Monetary Economics. Oxford University Press
- Romer, P. (2016). “The Trouble with Macroeconomics.” Paper
- Farmer, J. D., & Foley, D. (2009). “The economy needs agent-based modelling.” Nature. Link
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