¿Causa o consecuencia?

1.          ¿Causa o consecuencia?

Y es que este es el meollo de la cuestión: ¿la deuda acumulada es causa de un menor crecimiento económico o un menor crecimiento económico tiene como consecuencia una mayor deuda acumulada?

Este es el debate en el que se ha ido centrando la controversia. Ambos contendientes, y de hecho todo aquel que participa en su aspecto econométrico, coincide en afirmar que la deuda tiene correlación con el crecimiento económico, lo que no consiguen ni unos ni otros determinar es cuál es la causa y cuál es la consecuencia, qué causa el qué. En definitiva, si el huevo fue antes que la gallina o la gallina antes que el huevo. Tantos grandes cerebros dilucidando la cuestión con métodos econométricos.

Los mismos RR en El País reconocen que ellos no pueden determinar la causalidad, (aunque mucho se ha escrito contradiciendo esto):

Los estudios académicos sobre la deuda y el crecimiento se han centrado durante algún tiempo en identificar la causalidad. ¿La deuda elevada refleja meramente unos ingresos fiscales menores y un crecimiento más lento? ¿O perjudica la deuda elevada al crecimiento?
Siempre hemos opinado que la causalidad se observa en ambas direcciones, y que no existe ninguna regla válida para todas las épocas y para todos los lugares. 

Pero es que también se puede argumentar exactamente lo contrario con los mismos datos de entrada:

Arindrajit Dube of the University of Massachusetts, Amherst, found that debt-to-GDP predicts past GDP growth much better than future GDP growth. In other words, higher debt doesn't cause lower growth as much as lower growth causes higher debt.

Ese es el principal problema de la economía actual, que con el mero tratamiento de los datos (unos datos de dudosa exactitud) no se puede probar casi nada, como reconocen en el blog de la Harvard Business Review (de indudable prestigio en la macroeconomía actual):

But this is macroeconomics. It's hard to muster conclusive evidence, and almost impossible to generate much in the way of useful predictive ability.One response to this fog would be to throw up our hands and not do anything at all. Another is to acknowledge that our knowledge is limited and proceed anyway on a mix of data, theory, and intuition.

Esto es, que se reconoce que el conocimiento que proporciona la macroeconomía es bastante escaso, y además no está basado en los datos. ¿Quiero esto decir que se invalida la macroeconomía predictiva? No, se sigue con ella aunque se sepa que apenas sirve.

Aún cuando el mismísimo economista jefe del Banco Mundial, Kaushik Basu, diga que:

“One thing that experts know, and that non-experts do not, is that they know less than non-experts think they do.”

Y es que como dicen en Economists View:

Economists would be so much more honest (with themselves and the world) if they acted accordingly – letting their audience know that their results and prescriptions come with a large margin of uncertainty.

Esto mismo declara Larry Summers, el mismísimo Lawrence Summers de Harvard y del gobierno de EEUU, quien muestra en el artículo una grandísima cautela hacia los trabajos académicos y su validez en el debate político.

Anyone close to the process of economic research will recognize that data errors like the ones they made are distressingly common 

Para dilucidar tan peliaguda cuestión se recurre a la econometría y tomando las series se analiza si los datos presentan una tendencia u otra en periodos de 10 años. Esto es, se intenta buscar qué causa el qué no razonando las causaciones sino preguntando a los programas econométricos.