estatisticaO uso de técnicas matemáticas e estatísticas está se tornando cada vez mais comum nas ciências sociais. Portanto, torna-se ainda mais importante demonstrar, por meio de uma descrição detalhada dessas técnicas, que há razões para duvidar de sua aplicabilidade no campo da ciência econômica.

O objetivo deste artigo é oferecer tal demonstração com referência especial às técnicas que permitem tomar um conjunto de dados e determinar os valores das constantes por meio das quais uma variável, interpretada como uma variável dependente, possa ser interpretada em uma relação governada por leis com outras variáveis. É irrelevante se essa relação é linear, não-linear, se há uma ou mais variáveis independentes, se – como em análises de séries temporais – as variáveis dependentes também funcionam (temporalmente ajustadas) como variáveis independentes, e se a relação é recursiva ou não-recursiva, determinista ou estatística. A crítica se aplica a todas as técnicas, desde simples regressões lineares até procedimentos relativamente complexos de análise de séries temporais, na medida em que são usadas para determinar o valor de constantes (incluindo aquelas com valores que variam de acordo com algum padrão consistente). Nem é preciso dizer que o uso de tais técnicas está em ascensão.  No campo da ciência econômica, a econometria está cada vez mais se estabelecendo como o lar dessas técnicas,[1] apesar das críticas dos que advogam pela ciência econômica pura.[2] Na sociologia, também, a introdução sistemática de técnicas econométricas tem sido vista mais e mais como uma panaceia universal, uma tendência fomentada sobretudo pelos trabalhos de Blalock.[3]

II.

Para ilustrar o argumento a seguir, assumamos que os valores das constantes b1 e b2 na equação regressão múltipla

Y = a + b1X1 + b2X2 + e

foram determinados com base num conjunto de dados. Y – a variável dependente – é interpretado como uma função linear das variáveis independentes X1 e X2 e a magnitude de erro e com um valor médio de 0.

As constantes b nessa equação podem ser interpretadas de qualquer das duas formas. Elas podem receber uma inócua, mas completamente incomum, interpretação, ou elas podem ser interpretadas normalmente. Esta segunda interpretação, no entanto, não é mais inócua. Envolve assunções que, como será demonstrado, são inapropriadas nas ciências sociais.

De acordo com a primeira e inócua interpretação, os coeficientes parciais de regressão representam nada além de uma afirmação verificável de como melhor prever os valores de Y com base nos valores de X1 e X2 (assumindo ambas, linearidade e que se está lidando com efeitos aditivos). As constantes são fatos histórico-matemáticos. Elas não têm significância além dos dados históricos no que diz respeito a quais de seus valores foram determinados.

Não pode haver objeção a essa interpretação. Isso tem a consequência, no entanto, de que criar uma equação do tipo acima terá a sua importância diminuída. Estar-se-ia estabelecendo não um princípio teórico, mas meramente provendo uma descrição dos fatos, e mais: uma descrição de um tipo que pode ser gerada à vontade para qualquer conjunto de dados simplesmente ao se variar seus pressupostos sobre os tipos de funções e recorrendo à ajuda de um computador.

É improvável que alguém já tenha feito uma análise de regressão visando conseguir apenas o que já está implicado por essa interpretação inócua. O ato de criar a equação acima é normalmente interpretado como uma formulação de uma hipótese geral que pode ser falseada por novos dados e que estabelece que a relação entre Y, X1 e X2 determinada pelas constantes na equação é universalmente válida.

III.

As assunções implícitas demandadas por essa interpretação podem ser reconstruídas ao considerar a seguinte situação. Usando dados novos, foi feita uma tentativa de reproduzir os resultados obtidos pela análise do conjunto inicial de dados. Isso foi formalizado na equação acima usando constantes com valores precisamente determinados. Assumamos que o resultado desta tentativa é que a análise de regressão linear múltipla feita para ambos, Y e as variáveis X1 e X2, desse segundo conjunto de dados produz constantes b que divergem significantemente daquelas obtidas a partir do primeiro conjunto de dados. De acordo com a interpretação inócua dessas equações, esse resultado não teria consequências particulares. Com o primeiro conjunto de dados se estabeleceu um certo fato histórico-matemático, e com o segundo, um outro fato. Os dois são diferentes, e isso é tudo que podemos dizer. De acordo com a interpretação normal, no entanto, a falha em reproduzir os resultados falseia a hipótese.

O pré-requisito para podermos dizer que algo foi “falseado” é o “princípio da constância”, a convicção de que fenômenos observáveis são em princípio determinados por causas que são constantes e invariáveis no tempo na maneira em que operam e que em princípio a contingência não interessa para a maneira com que as causas operam. Apenas se o princípio da constância for assumido como válido se segue que qualquer falha em reproduzir um resultado configura algo de errado com a hipótese original.

Obviamente, o princípio da constância não é simplesmente baseado em experiência. Como se sabe desde Hume, não há nenhum elo conectando eventos, e mesmo que tal elo existisse, a experiência não poderia mostrar se era invariável no tempo ou não. O princípio não pode ser contestado por experiência também, pois uma vez aceito, qualquer evento que pareça refutá-lo (como uma falha em duplicar um resultado) pode ser interpretado desde o início como se a experiência mostrasse aqui meramente que uma variável particular não é a causa de outra variável requerendo explicação (do contrário o resultado seria duplicado com sucesso). Nenhuma conclusão pode ser tirada sobre se outra variável pode ser encontrada a qual acabe por ser invariável no tempo na maneira em que opera no que diz respeito à variável independente em que estamos interessados. Na medida em que a experiência não pode excluir essa possibilidade, a validade do princípio da constância não pode ser contestada.

Mesmo que não derivado da experiência, nem contestável por ela, o princípio da constância é ainda assim uma condição necessária para que haja experiências que possam ser consideradas como uma confirmação ou falseamento uma da outra (em contraste às experiências desconexas e isoladas conectadas com fatos históricos).[4] A falha em duplicar os resultados poderia ser interpretada como falseando a hipótese original em acordo com a interpretação normal da equação de regressão, e se poderia, consequentemente, se sentir impelido a explicar os valores diferentes das constantes b ao afirmar que em uma amostra um ou mais fatores F foram implicitamente envolvidos na causação de Y que não estavam presentes na outra amostra, ou que não operaram da mesma maneira. Finalmente, pode se sentir a necessidade de explicar esses fatores F hipoteticamente e incorporá-los na hipótese inicial que assumia apenas a operação sistemática de X1 e X2, assim substituindo uma hipótese por uma nova. Mas tudo isso é impossível na medida em que já se assumiu a validade do princípio da constância para Y e todos os fatores causando Y.

IV.

Afirmamos que há uma esfera de realidade objetiva que não pode ser considerada como determinada por leis e que, portanto, nenhuma equação descrevendo seu comportamento (como a equação de regressão dada acima) pode ser formulada à qual possa ser dada uma interpretação normal.

Uma vez que a validade do princípio da constância não pode ser sujeita a dúvidas por meio de evidência de experiências sensoriais externas, sua validade pode ser contestada apenas com base lógica, na qual o princípio pode ser corretamente considerado como inaplicável em uma esfera particular.

O princípio da constância é um esquema operacional, um método. Não se experimenta nem se aprende que há causas que sempre operam da mesma maneira; ao invés disso, estabelece-se que fenômenos têm causas particulares ao seguir um tipo particular de procedimento investigativo, ao recusar, por princípios, permitir quaisquer exceções (instâncias de inconstância) e ao preparar-se para lidar com elas ao produzir uma nova hipótese cada vez que uma se faça necessária. O mundo em si mesmo não é suficiente para estabelecer o princípio da constância. É necessária a existência de um sujeito senciente ativo. Quanto a ele mesmo, esse sujeito ativo – o pré-requisito de um mundo determinado por causas tendo efeitos constantes – não pode, por motivos lógicos, assumir a validade do princípio da constância no que diz respeito aos estados de seu próprio conhecimento (e as ações intencionais que derivam desse conhecimento). Para garantir a validade incondicional do princípio da constância, o sujeito deve ele mesmo ser capaz de aprender. Ele deve começar do pressuposto de que ele pode assimilar experiências falsificadas e substituir velhas hipóteses por novas. Se, por um lado, ele visse os estados de seu próprio conhecimento como causados, e se (absurdamente) tratasse qualquer coisa ainda não conhecida como sendo previsível em princípio, negar-se-ia a si mesmo qualquer possibilidade de usar a própria habilidade de aprender, isto é, formar hipóteses novas e previamente desconhecidas, como uma forma de manter a natureza governada por leis daquela esfera de realidade, a qual não é constituída de conhecimento ou ações derivadas desse conhecimento.

O resultado dessa análise lógica do princípio da constância, como o princípio do esquema operacional não fundamentado empiricamente subjazendo investigações causais, é que esse princípio pode ser válido apenas naquela esfera objetiva que não é constituída por seu próprio conhecimento ou ações manifestando esse conhecimento. (Nesta esfera, a questão de se há constantes governadas por leis com base nas quais se torna possível fazer previsões ex ante é positivamente determinada independentemente da experiência, e fatores empíricos desempenham um papel apenas na questão de quais variáveis concretas são causalmente ligadas a quais variáveis concretas dos efeitos e quais não.) Na esfera de conhecimento e ação, por outro lado, não pode ser válido.  (Nesta esfera, a questão de se há ou não constantes é em si mesma de natureza empírica e apenas pode ser decidida para uma dada variável com base em experiência passada, isto é, decidida ex post.)

V.

Para qualquer um capaz de aprender, seu conhecimento e ações não podem ser logicamente considerados como determinados por um complexo de causas operando de uma maneira constante (quer estatisticamente, quer deterministicamente). Apenas pode haver constantes em relação a causas dos eventos onde se está lidando com um mundo de objetos incapazes de aprender, ou, mais corretamente, onde se concebe uma esfera objetiva da realidade como um mundo de objetos que não aprendem. Não se pode, entretanto, pensar em si mesmo como incapaz de aprender. Não apenas um intelecto funcionando de acordo com o princípio da constância é necessariamente um intelecto capaz de aprender (aprendemos sobre como objetos, concebidos como incapazes de aprender, se comportam), mas a afirmação “Eu posso aprender” também se prova verdadeira em outros aspectos. É em princípio não falseável, pois para falseá-la ter-se-ia de ser capaz de aprender. E, de outro ponto de vista, não se pode justificadamente argumentar contra essa afirmação uma vez que, enquanto argumento, deve haver respostas possíveis para essa afirmação, e como a validade de um argumento (enquanto oposta à de um estímulo) seria independente da natureza da resposta, tais respostas possíveis devem ser consideradas como reações contingentes, e, portanto, deve ser possível aprender.

Nenhum avanço científico pode alterar o fato de que se devem considerar o próprio conhecimento e ações como não causados. Pode-se considerar essa concepção de “liberdade” como uma ilusão, e do ponto de vista de um “cientista” com poderes cognitivos substancialmente superiores aos de qualquer humano, isto é, do ponto de vista de Deus, tal descrição pode muito bem ser a correta. Entretanto, não somos Deus, e mesmo que a liberdade seja uma ilusão do Seu ponto de vista, para nós, humanos, é uma ilusão necessária.[5] Não podemos prever antecipadamente os estados futuros de nosso conhecimento e ações manifestando esse nosso conhecimento com base nos estados anteriores; nós podemos apenas reconstruí-los após o evento.[6]

VI.

Retomemos a equação de regressão dada no início da discussão:

Y = a + b1X1 + b2X2 + e

e tragamos o argumento à fruição. Deixemos a variável dependente Y nessa equação ser qualquer ação intencional (uma ação que tenta de algum modo alcançar um objetivo preferido em relação a um estado inicial e outras alternativas, e que de variadas maneiras manifesta conhecimento).

Ao criar essa equação ou ao determinar os valores das constantes para um conjunto particular de dados, se aceitamos a interpretação normal, estamos fazendo a seguinte afirmação:

Existe um complexo de causas operando em uma maneira constante que causa Y, e é possível com base nesse nosso conhecimento desse complexo e da maneira como opera (seu tipo de função) prever a ocorrência ou não ocorrência do ato intencional Y (concebido como uma variável dicotômica 0/1). Com base em experiências conectadas com conjuntos particulares de dados, as relações causais explicando Y são descritas por uma hipótese provisória como na equação acima (com os valores das constantes determinados no que diz respeito às suas magnitudes). Novas experiências podem significar que essas assunções concretas sobre a variável causal e tipos de funções têm de ser revisadas. A equação pode ser substituída por outras incorporando assunções diferentes. Alguns exemplos podem ser:

(1) Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e

(2) Y = a + b1Z + b1X1 + e

(3) Y = a + b1 log X1 + b2X2 + e

(4) Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X1X2+ e

Na equação (1) é assumido que X3 é uma variável causal, bem como X2. A equação (2) assume que a variável Z (correlacionada com X1) é a causa de Y e não X1, como fora assumido inicialmente.  A equação (3) não mais assume uma relação linear no que diz respeito ao efeito de X1. Por último, a equação (4) assume um efeito interativo bem como um efeito aditivo no que diz respeito às variáveis X1 e X2. Entretanto, não importa qual equação é substituída pela original, nem se a original é repetidamente tida como válida: permanece o caso de que Y não pode ser previsto, não importa quanto se argumente sobre os detalhes precisos da equação.

Nossa discussão anterior demonstrou que esta afirmação é indefensável: Y, enquanto ação intencional, não pode ser em princípio prevista. Esta conclusão segue do argumento que nós podemos sumarizar aqui:

  • Eu e – enquanto possíveis oponentes em uma argumentação – outras pessoas somos capazes de aprender.[7] (Esta afirmação não pode ser contestada sem implicitamente assumi-la como correta. Ela deve ser assumida sobretudo por todos que fazem uma pesquisa de causas. Nessa medida, a proposição (1) é válidaa priori.)
  • Se for possível aprender, não se pode a qualquer momento saber o que se saberá em qualquer momento posterior e como se agirá com base neste conhecimento. (Se se soubesse a qualquer momento o que se saberá em algum tempo posterior, seria impossível algum dia aprender qualquer coisa – mas veja a proposição (1) sobre este ponto.)
  • A afirmação de que é possível prever o estado futuro de seu próprio conhecimento e/ou do de outras pessoas e as ações correspondentes que manifestem esse conhecimento (i.e., encontrar as variáveis que possam ser interpretadas como as causas) envolve uma contradição. Se o sujeito de um dado estado de conhecimento ou de uma ação intencional pode aprender, então não há causas para isto; entretanto, se há causas, então o sujeito não pode aprender – mas de novo veja a proposição (1).

Os casos putativos de Y, enquanto ato intencional, e as constantes putativas, por meio das quais Y e essas causas são relacionadas umas com as outras, são na verdade não mais significantes que variáveis que tenham sido encontradas em relações covariantes contingentes com Y em pontos particulares do tempo. É também um fato histórico-matemático puramente contingente (mas não uma confirmação de uma hipótese!) se essas relações covariantes forem reproduzidas exatamente ou mesmo meramente aproximadamente com novos dados. É em princípio apenas coincidência que pessoas em uma mesma situação definida pelo mesmo conjunto de variáveis ajam da mesma maneira (comportam-se da mesma maneira vis-à-vis o mesmo conhecimento). Pois se se é capaz de aprender, é obviamente impossível prever se uma pessoa irá realmente aprender ou não de um ponto do tempo até o próximo ponto.  Isso pode ser verificado apenas post festum, com um fato já estabelecido. Em última análise, qualquer mudança nesses tipos de relações covariantes deve ser vista como um fato contingente (e não como um falseamento de uma hipótese!). Pois se se pode aprender, então não apenas é impossível prever se se irá aprender em uma situação particular, mas é igualmente impossível prever o que, e se, irá aprender.

[Reimpresso de Ratio 25, no. 1 (1983).]

Notas

[1] Veja Mordecai Ezekiel e Karl Fox, Methods of Correlation and Regression Analysis (New York: John Wiley and Sons, 1966); P. Rao e R.L. Miller, Applied Econometrics (Belmont, Calif.: Wadsworth, 1971); Robert Pindyck e Daniel Rubinfeld, Econometric Models and Economic Forecasts (New York: McGraw-Hill 1976).

[2] Veja Lionel Robbins, The Nature and Significance of Economic Science (London: Macmillan, 1935); Ludwig von Mises, Theory and History (New Haven,Conn.: Yale University Press, 1957); idem, The Ultimate Foundation of Economic Science (Kansas City: Sheed Andrews and McMeel, 1978); idem, Human Action: A Treatise on Economics (Chicago: Regnery, 1966).

[3] Hubert Blalock, Causal Inferences in Non-Experimental Research (ChapelHill: University of North Carolina Press, 1964); idem, Theory Construction (Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1969); N. Krishnan Namboodiri, F. Carter, e Hubert Blalock, Applied Multivariate Analysis and Experimental Designs (New York: McGraw-Hill, 1975); veja também David Heise, Causal Analysis (New York: McGraw-Hill, 1975).

[4] Veja sobre esse ponto, por exemplo, Friedrich Kambartel, Erfahrung and Struktur (Frankfurt/M.: Suhrkamp, 1968), cap. 3, em particular pp. 91ff.; também Hans-Hermann Hoppe, Handeln und Erkennen(Bern: Lang, 1976), pp. 85ff., e cap. 4

[5] A mesma ilusão também surgiria em relação a Deus, se fosse assumido que Ele também pudesse aprender.

[6] Karl R. Popper, Das Elenddes Historizismus (Tübingen: Mohr, 1971), p. xii, afirma quanto a isso que é

“impossível para qualquer prognosticador científico – quer humano, quer computador – prever seus ou nossos resultados, não importando que métodos sejam utilizados. Qualquer tentativa de fazê-lo apenas conseguiria alcançar seu objetivo post festum.”

Sobre a importância metodológica dessa afirmação, veja também K. O. Apel, Die Erklären: Verstehen Kontroverse in transzendental-pragmatischer Sicht (Frankfurt/M.: Suhrkamp, 1979), nota 19, pp. 44ff.

[7] A transição de uma pessoa a outra pressupõe a indefensibilidade do solipsismo. Não pode haver qualquer disputa quanto à possibilidade de argumentar com o outro que o solipsismo não pode ser defendido, uma vez que querer argumentar em sua defesa já o descarta. Vejasobreesseargumento Karl R. Popper, Conjectures and Refutations (London: Routledge e Kegan Paul, 1969), pp. 293ff.; idem,Objective Knowledge (Oxford: Oxford University Press, 1972), pp. 119ff., 235ff. Veja também K.O. Apel,Transformation der Philosophie (Frankfurt/M.: Suhrkamp, 1973), vol. 2, parte II, e Jürgen Habermas,Legitimationsprobleme in Spätkapitalismus (Frankfurt/M.: Suhrkamp, 1973), nota 160, p. 1521.

Tradução de Marcos Paulo Silva do Nascimento

Revisão de João Marcos Theodoro

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