Hacia un marco sistémico de análisis económico
0. Pregunta fundamental del estudio
La investigación partirá de una pregunta central:
¿Puede construirse un marco económico sistémico capaz de explicar no sólo cómo se asignan los recursos, sino cómo determinadas arquitecturas institucionales transforman recursos en capacidades, generan equilibrios, acumulan fragilidades, responden a shocks y evolucionan hacia nuevos estados?
RMS 2.0 no pretende sustituir:
- microeconomía;
- macroeconomía;
- teoría del equilibrio;
- econometría;
- economía institucional;
- teoría de juegos;
- comercio internacional.
Pretende crear una capa de integración.
La hipótesis general será que muchos fenómenos económicos importantes no pueden comprenderse plenamente observando sus variables aisladamente porque emergen de:
[
interacciones
+
feedbacks
+
stocks
+
instituciones
+
expectativas
+
redes
+
tiempo
]
El objeto de RMS 2.0 será precisamente esa arquitectura.
Avanzado hacia un marco RMS 2.0 formal, incorporando equilibrio, feedbacks, stocks, capacidades, resiliencia, cuellos de botella y transiciones.
PARTE I. EL PROBLEMA
1. Introducción: de la economía de las variables a la economía de los sistemas
Pregunta
¿Por qué necesitamos otra capa de análisis si la economía moderna ya dispone de herramientas extremadamente sofisticadas?
Punto de partida
La economía ha progresado extraordinariamente estudiando mecanismos concretos:
- precios;
- incentivos;
- competencia;
- información;
- expectativas;
- mercados;
- crecimiento;
- comercio;
- política monetaria;
- fiscalidad.
RMS 2.0 no parte de que ese conocimiento sea incorrecto.
Parte de otra observación:
conocer muy bien las piezas no garantiza comprender completamente el comportamiento del sistema formado por esas piezas.
Ejemplo
Podemos saber mucho sobre:
- bancos;
- hipotecas;
- activos;
- tipos de interés;
- riesgo.
Y aun así subestimar una crisis financiera si no modelizamos correctamente:
[
interconexiones
\rightarrow
apalancamiento
\rightarrow
expectativas
\rightarrow
contagio
\rightarrow
ventas forzadas.
]
El problema no reside necesariamente en desconocer cada elemento.
Puede estar en desconocer suficientemente la arquitectura de interacción.
2. Delimitación: qué NO será RMS 2.0
Esto será fundamental para mantener rigor científico.
RMS 2.0 no será:
Una teoría de todo
No intentará explicar cualquier fenómeno mediante “el sistema”.
Una negación del equilibrio
La teoría del equilibrio seguirá siendo una herramienta fundamental.
Una crítica ideológica de la economía convencional
No asumiremos que:
convencional = incorrecto.
Una defensa automática de la intervención estatal
El Estado será tratado también como parte del sistema y, por tanto, como una estructura con:
- información limitada;
- incentivos;
- capacidades;
- fallos;
- capturas;
- feedbacks.
Un modelo puramente cualitativo
El objetivo final será identificar variables que, al menos parcialmente, puedan:
- definirse;
- observarse;
- medirse;
- compararse;
- modelizarse.
Una metáfora
Decir simplemente:
“todo está conectado”
no constituye análisis de sistemas.
Hay que especificar:
[
qué\ está\ conectado
]
[
cómo
]
[
con\ qué\ intensidad
]
[
mediante\ qué\ mecanismo
]
[
y\ con\ qué\ consecuencias.
]
3. El problema epistemológico
Una de las hipótesis iniciales será que parte del conocimiento económico queda fragmentado entre disciplinas.
Por ejemplo:
La microeconomía estudia decisiones.
La macroeconomía estudia agregados.
La economía institucional estudia reglas.
La economía financiera estudia crédito.
La economía industrial estudia empresas.
La economía internacional estudia comercio.
La geopolítica estudia poder.
La economía energética estudia energía.
Cada una ve una parte del sistema.
RMS 2.0 preguntará:
¿Qué fenómenos relevantes aparecen precisamente en las conexiones entre esos campos?
Ejemplo
Una fábrica europea de baterías puede analizarse como:
microeconomía
costes y productividad;
política industrial
subsidios;
comercio
importaciones chinas;
energía
precio eléctrico;
finanzas
coste del capital;
tecnología
conocimiento acumulado;
geopolítica
dependencia estratégica.
Pero la viabilidad real de la fábrica emerge de todos ellos simultáneamente.
Ése será el espacio de RMS.
PARTE II. FUNDAMENTOS TEÓRICOS
4. Primer pilar: equilibrio
La primera integración deberá hacerse con la teoría económica tradicional.
La enseñanza fundamental que hemos extraído de Fernández-Villaverde será:
[
\boxed{Equilibrio \neq Eficiencia \neq Estabilidad \neq Deseabilidad}
]
RMS 2.0 estudiará cuatro cuestiones diferentes:
Existencia
¿Existe un equilibrio?
Multiplicidad
¿Existen varios?
Estabilidad
¿Es resistente a perturbaciones?
Calidad
¿Qué resultados económicos y sociales produce?
Después añadiremos una quinta:
Transformabilidad
¿Puede el sistema desplazarse hacia otro equilibrio?
Esta dimensión será fundamental.
5. Segundo pilar: stocks y flujos
Una economía contiene flujos:
- PIB;
- inversión anual;
- exportaciones;
- salarios;
- gasto público.
Pero también stocks:
- capital productivo;
- conocimiento;
- deuda;
- infraestructura;
- capital humano;
- vivienda;
- capacidad industrial;
- confianza institucional.
La distinción será central:
Salidas_t.
]
Ejemplo
La inversión anual es un flujo.
La capacidad industrial es un stock.
Puede aumentar el PIB actual mientras disminuye una capacidad estratégica acumulada.
Por tanto:
[
flujo\ positivo
\not\Rightarrow
stock\ estratégico\ creciente.
]
Ésta será una de las ideas esenciales de RMS 2.0.
6. Tercer pilar: feedback
Distinguiremos dos grandes categorías.
Feedback reforzador
Amplifica el cambio.
Ejemplo:
[
innovación
\rightarrow
productividad
\rightarrow
beneficios
\rightarrow
I+D
\rightarrow
innovación.
]
Feedback compensador
Limita el cambio.
Ejemplo:
[
precios ↑
\rightarrow
demanda ↓
\rightarrow
presión\ sobre\ precios ↓.
]
Pero el aspecto más importante será analizar interacciones entre varios feedbacks.
Un sistema económico nunca contiene uno solo.
7. Cuarto pilar: retardos temporales
Los sistemas contienen retrasos.
Una decisión tomada hoy puede producir efectos dentro de:
- meses;
- años;
- décadas.
Ejemplo
Reducir inversión industrial puede mejorar:
[
beneficio_{t}
]
pero deteriorar:
[
capacidad_{t+5}.
]
Un modelo centrado exclusivamente en el presente puede interpretar como eficiencia algo que constituye erosión futura de capacidades.
RMS deberá incorporar explícitamente:
[
acción_t
\rightarrow
retardo
\rightarrow
resultado_{t+n}.
]
8. Quinto pilar: capacidades
Éste será probablemente el elemento más distintivo de RMS 2.0.
Definiremos provisionalmente una capacidad como:
la habilidad reproducible de un sistema para realizar una función relevante bajo determinadas condiciones.
Por ejemplo:
- fabricar semiconductores;
- producir electricidad;
- desarrollar medicamentos;
- financiar innovación;
- responder a una pandemia;
- construir infraestructura.
Los recursos no son capacidades.
[
Recursos \neq Capacidades.
]
Los recursos necesitan mecanismos de conversión.
9. Sexto pilar: cuellos de botella
La capacidad del sistema puede depender del componente más restrictivo.
Podemos formular inicialmente:
[
Capacidad_{sistema}
\approx
f(\min(C_1,C_2,...,C_n)).
]
Ejemplo
Una industria puede disponer de:
- capital;
- trabajadores;
- demanda;
- tecnología.
Pero si carece de:
[
energía\ disponible,
]
el cuello de botella puede determinar toda la producción.
Esto significa que:
más recursos agregados no garantizan más capacidad sistémica.
Debemos identificar la restricción dominante.
10. Séptimo pilar: resiliencia
No definiremos resiliencia simplemente como resistencia.
Separaremos:
Robustez
capacidad para soportar un shock.
Recuperación
capacidad para volver a funcionar.
Adaptación
capacidad para cambiar manteniendo funciones fundamentales.
Transformación
capacidad para reorganizarse cuando el sistema anterior deja de ser viable.
Por tanto:
[
Resiliencia
\neq
simple\ regreso\ al\ estado\ anterior.
]
Un sistema verdaderamente resiliente puede necesitar transformarse.
11. Octavo pilar: redes y nodos críticos
Las economías modernas son redes.
Hay redes de:
- proveedores;
- bancos;
- energía;
- conocimiento;
- transporte;
- datos.
Dos economías con la misma cantidad de recursos pueden presentar vulnerabilidades radicalmente diferentes según cómo estén conectados.
Debemos incorporar conceptos como:
- centralidad;
- concentración;
- redundancia;
- modularidad;
- contagio;
- sustitución.
Ejemplo
Cinco proveedores no garantizan resiliencia si los cinco dependen del mismo proveedor upstream.
La redundancia aparente puede esconder:
[
dependencia\ común.
]
12. Noveno pilar: adaptación y aprendizaje
Los agentes económicos no permanecen invariantes.
Aprenden.
Las empresas modifican estrategias.
Los consumidores cambian preferencias.
Los Estados cambian regulaciones.
Los competidores reaccionan.
Por tanto, una política modifica el sistema pero el sistema también reacciona a la política.
Ésta será una diferencia fundamental respecto de modelos demasiado mecánicos.
[
Política
\rightarrow
Respuesta
\rightarrow
Adaptación
\rightarrow
Nuevo\ entorno
\rightarrow
Nueva\ respuesta.
]
13. Décimo pilar: transición entre estados
RMS 2.0 deberá estudiar no solamente estados sino trayectorias.
[
S_0
\rightarrow
S_1
\rightarrow
S_2.
]
Una economía puede estar transitando entre:
- tecnologías;
- sistemas energéticos;
- modelos industriales;
- arquitecturas comerciales.
La transición importa porque puede contener:
- costes;
- pérdidas de capacidades;
- lock-in;
- resistencia política;
- nuevos ganadores y perdedores.
PARTE III. TRADICIONES Y EXPERTOS QUE DEBEMOS ESTUDIAR
No construiremos RMS como si estas ideas fueran completamente nuevas.
Debe dialogar al menos con ocho grandes tradiciones.
14. W. Brian Arthur — Complexity Economics
Arthur será uno de los autores fundamentales.
Su enfoque trata la economía como un sistema en formación continua en el que los participantes modifican el entorno y después reaccionan ante el entorno que colectivamente han creado.
Conceptos relevantes:
- increasing returns;
- path dependence;
- lock-in;
- adaptación;
- emergencia;
- procesos fuera del equilibrio.
Pregunta para RMS:
¿Cómo incorporar emergencia y dependencia de trayectoria sin perder capacidad explicativa?
15. Doyne Farmer — Agent-Based Economics
Farmer representa una línea especialmente relevante para la formalización futura.
Los agent-based models permiten representar:
- hogares;
- bancos;
- empresas;
- gobiernos;
como agentes heterogéneos que interactúan.
Pregunta RMS:
¿Podemos utilizar ABM para probar algunas relaciones RMS en lugar de depender únicamente de modelos agregados?
16. Jay Forrester y Donella Meadows — System Dynamics
De esta tradición tomaremos:
[
stocks
+
flows
+
feedbacks
+
delays.
]
Y especialmente la idea de:
leverage points
o puntos donde una intervención relativamente pequeña puede alterar profundamente el comportamiento del sistema.
Pregunta RMS:
¿Cuáles son los verdaderos puntos de palanca de un sistema económico?
17. Hyman Minsky — Fragilidad endógena
Minsky será fundamental para una idea:
la estabilidad puede producir inestabilidad.
Durante una fase prolongada de tranquilidad:
[
riesgo\ percibido ↓
]
[
apalancamiento ↑
]
[
fragilidad ↑.
]
Esto introduce una lección general:
[
buenos\ resultados_t
]
pueden generar:
[
vulnerabilidad_{t+n}.
]
Pregunta RMS:
¿Qué otros sistemas además del financiero presentan esta dinámica?
18. Elinor Ostrom — Instituciones y gobernanza policéntrica
Ostrom será esencial para evitar una dicotomía simplista:
[
Mercado\ vs\ Estado.
]
Su trabajo muestra la importancia de:
- reglas;
- instituciones;
- comunidades;
- gobernanza;
- múltiples centros de decisión.
Pregunta RMS:
¿Cómo condiciona la arquitectura institucional los mecanismos de coordinación?
19. Hausmann e Hidalgo — Economic Complexity
Su aportación será especialmente importante para nuestro concepto de capacidades.
El enfoque de complejidad económica parte de que la producción depende de combinaciones de conocimiento y capacidades distribuidas.
Nos ayudará a avanzar desde:
[
¿Qué\ produce\ un\ país?
]
hacia:
[
¿Qué\ sabe\ hacer?
]
Pregunta RMS:
¿Puede ampliarse la complejidad económica para incorporar no sólo capacidad productiva, sino también resiliencia, dependencia y sustituibilidad?
20. Carl Folke y la ciencia de la resiliencia
De la literatura sobre sistemas socioecológicos incorporaremos:
- resiliencia;
- adaptabilidad;
- transformabilidad;
- escalas múltiples;
- límites.
Aunque su origen sea ecológico, muchos conceptos pueden ser útiles económicamente.
Pregunta RMS:
¿Qué puede trasladarse legítimamente y qué sería una analogía incorrecta?
Esto será importante para evitar abuso interdisciplinar.
21. Economía evolutiva
Debemos incorporar posteriormente:
- Schumpeter;
- Nelson;
- Winter.
Ideas:
- innovación;
- selección;
- rutinas;
- competencia;
- aprendizaje;
- evolución tecnológica.
La economía real no sólo asigna recursos.
También:
[
crea
]
[
destruye
]
[
selecciona
]
[
aprende.
]
PARTE IV. HIPÓTESIS
22. Hipótesis central H1
El desempeño económico de una sociedad depende menos de la cantidad absoluta de recursos que posee que de la calidad de los mecanismos que los convierten en capacidades reproducibles.
Formalmente:
[
C=f(R,M,I)
]
donde:
- (C) = capacidades;
- (R) = recursos;
- (M) = mecanismos;
- (I) = instituciones.
23. Hipótesis H2 — Los malos resultados pueden constituir equilibrios
Muchos problemas estructurales persistentes no son desequilibrios temporales, sino resultados de equilibrio sostenidos por incentivos y feedbacks.
Ejemplos potenciales:
- baja productividad;
- escasez de vivienda;
- dependencia industrial;
- baja innovación.
Pregunta:
¿Qué mecanismos reproducen el problema?
24. Hipótesis H3 — Las capacidades son stocks
Las capacidades económicas se acumulan lentamente pero pueden destruirse más rápidamente de lo que se reconstruyen.
Por tanto:
[
tiempo\ de\ destrucción
<
tiempo\ de\ reconstrucción.
]
Si esta hipótesis es correcta, tiene enormes implicaciones para:
- desindustrialización;
- conocimiento;
- cadenas de suministro.
25. Hipótesis H4 — Eficiencia y resiliencia pueden divergir
El sistema económicamente más eficiente en condiciones normales no siempre maximiza bienestar esperado cuando incorporamos shocks extremos.
Esto permitiría construir:
[
Eficiencia\ ajustada\ por\ resiliencia.
]
26. Hipótesis H5 — La conectividad tiene una relación no lineal con la resiliencia
Poca conectividad puede generar ineficiencia.
Mucha conectividad puede generar contagio.
Por tanto podría existir:
[
Conectividad_{óptima}
\neq
Conectividad_{máxima}.
]
27. Hipótesis H6 — Los sistemas contienen capacidades críticas no sustituibles
Algunas capacidades tienen:
[
elasticidad\ de\ sustitución\ muy\ baja.
]
Su ausencia puede limitar todo el sistema.
Ejemplos:
- determinados chips;
- redes eléctricas;
- minerales procesados;
- infraestructura digital.
RMS deberá identificar estos nodos.
28. Hipótesis H7 — Existen puntos de palanca
No todas las variables tienen la misma importancia.
Cambiar:
[
1%
]
una variable crítica puede producir más efecto que cambiar:
[
20%
]
otra variable secundaria.
Debemos identificar:
[
Leverage\ Points.
]
29. Hipótesis H8 — Las políticas modifican agentes que después modifican la política
Las políticas no actúan sobre objetos pasivos.
Generan:
- adaptación;
- arbitraje;
- innovación;
- lobbying;
- evasión;
- nuevas coaliciones.
Por tanto:
[
Política
\rightarrow
Sistema
\rightarrow
Adaptación
\rightarrow
Política.
]
30. Hipótesis H9 — Los sistemas económicos presentan dependencia de trayectoria
El pasado restringe el futuro.
Una tecnología o institución puede mantenerse no porque sea actualmente óptima, sino porque:
[
coste\ de\ transición
]
es elevado.
Esto permitirá estudiar:
- lock-in tecnológico;
- especialización productiva;
- dependencia institucional.
31. Hipótesis H10 — La competencia internacional es crecientemente sistémica
Los países no compiten únicamente mediante empresas individuales.
Compiten mediante ecosistemas:
[
finanzas
+
tecnología
+
industria
+
energía
+
Estado
+
universidades
+
infraestructura.
]
Esta hipótesis será especialmente importante para nuestros análisis China-EE.UU.-Europa.
PARTE V. TESIS PROVISIONAL
32. Primera formulación de la tesis RMS 2.0
Podemos formular provisionalmente la tesis así:
El desempeño económico de una sociedad emerge de la interacción dinámica entre recursos, mecanismos, instituciones y estructuras acumuladas. Estas interacciones generan capacidades y equilibrios que pueden ser eficientes o ineficientes, resilientes o frágiles. Para comprender el desarrollo económico no basta, por tanto, con observar flujos, precios o recursos aisladamente: es necesario analizar stocks, feedbacks, redes, cuellos de botella, adaptaciones y transiciones que determinan la capacidad real del sistema para producir, aprender, resistir shocks y transformarse.
Ésta todavía no será nuestra tesis definitiva.
Debe sobrevivir al contraste con la literatura y la evidencia.
PARTE VI. METODOLOGÍA
33. Unidad básica de análisis
Para cada problema estudiaremos:
1. Recursos
¿Qué posee el sistema?
2. Stocks
¿Qué ha acumulado históricamente?
3. Agentes
¿Quién decide?
4. Instituciones
¿Bajo qué reglas?
5. Mecanismos
¿Cómo interactúan?
6. Feedbacks
¿Qué bucles se generan?
7. Cuellos de botella
¿Qué limita el sistema?
8. Equilibrio
¿Qué comportamiento reproduce?
9. Resiliencia
¿Qué ocurre ante shocks?
10. Transición
¿Cómo puede cambiar?
11. Capacidades
¿Qué puede hacer realmente?
34. La pregunta causal RMS
Ante cualquier fenómeno evitaremos preguntar solamente:
¿qué ha ocurrido?
Preguntaremos:
[
¿Qué\ mecanismo\ genera\ el\ resultado?
]
después:
[
¿Qué\ feedback\ lo\ reproduce?
]
y finalmente:
[
¿Qué\ estructura\ permite\ que\ ese\ feedback\ exista?
]
Ésta será la profundidad causal del marco.
35. Representación provisional
La primera arquitectura podría ser:
[
\boxed{
R
\rightarrow
M
\rightarrow
S
\rightarrow
C
\rightarrow
O
}
]
donde:
- R = Resources
- M = Mechanisms
- S = System Structure
- C = Capabilities
- O = Outcomes
Pero el modelo no puede ser lineal.
Deberemos añadir:
[
O\rightarrow R
]
[
O\rightarrow M
]
[
C\rightarrow M
]
y shocks externos.
En realidad RMS 2.0 deberá terminar pareciéndose más a una red dinámica que a una cadena.
PARTE VII. PRUEBAS DE ESTRÉS DEL MARCO
Antes de formalizarlo tendremos que comprobar si realmente añade conocimiento.
Lo aplicaremos al menos a seis casos.
Caso 1 — Productividad española
¿Es baja productividad o equilibrio de baja complejidad?
Caso 2 — Vivienda
¿Qué mecanismos reproducen la escasez?
Caso 3 — China industrial
¿Cómo convierte recursos en capacidad manufacturera?
Caso 4 — Europa
¿Por qué recursos extraordinarios no se convierten proporcionalmente en capacidades estratégicas?
Caso 5 — Crisis financiera
¿Cómo se transforma estabilidad en fragilidad?
Caso 6 — IA y robótica
¿Cómo se convierte conocimiento científico en capacidad productiva?
Si RMS explica todos los casos simplemente diciendo:
“todo está conectado”,
habrá fracasado.
Debe identificar mecanismos diferentes y generar predicciones o diagnósticos adicionales.
PARTE VIII. CRITERIOS DE FALSACIÓN
Ésta será una parte indispensable.
RMS 2.0 debería poder equivocarse.
Por ejemplo, la hipótesis:
mayor complejidad productiva aumenta resiliencia
debería poder contrastarse.
Quizás descubramos que:
[
complejidad ↑
]
también produce:
[
fragilidad ↑
]
en determinados contextos.
Entonces el marco deberá cambiar.
Nuestro principio será:
si RMS puede explicar cualquier resultado después de que ocurra, RMS no explica nada.
PARTE IX. RESULTADO FINAL DE LA INVESTIGACIÓN
El objetivo final será construir un marco formal compuesto por cinco niveles.
Nivel I — Ontología
¿Qué elementos existen?
Nivel II — Arquitectura
¿Cómo están conectados?
Nivel III — Dinámica
¿Cómo evolucionan?
Nivel IV — Diagnóstico
¿Dónde están cuellos de botella y fragilidades?
Nivel V — Intervención
¿Qué cambios pueden desplazar el sistema hacia otra trayectoria?
36. El futuro Marco RMS 2.0
La versión final debería permitir construir algo parecido a:
{
R,M,S,E,F,K,C,R_s,B,T
}
]
donde provisionalmente:
- (R) = Resources;
- (M) = Mechanisms;
- (S) = System Structure;
- (E) = Equilibria;
- (F) = Feedbacks;
- (K) = Stocks;
- (C) = Capabilities;
- (R_s) = Resilience;
- (B) = Bottlenecks;
- (T) = Transitions.
Posteriormente cada componente deberá tener:
- definición;
- indicadores;
- relaciones causales;
- método de medición;
- evidencia;
- límites.
37. Secuencia del programa de investigación
No deberíamos intentar formalizar todo inmediatamente.
La secuencia será:
Fase 1 — Fundamentos
Definir con rigor:
- sistema;
- equilibrio;
- feedback;
- stock;
- capacidad;
- resiliencia;
- cuello de botella;
- transición.
Fase 2 — Genealogía intelectual
Estudiar críticamente:
- Arthur;
- Forrester;
- Meadows;
- Minsky;
- Ostrom;
- Farmer;
- Hausmann-Hidalgo;
- resiliencia;
- economía evolutiva.
Fase 3 — Integración
Determinar:
- qué podemos adoptar;
- qué debemos modificar;
- qué es incompatible;
- qué aporta RMS.
Fase 4 — Hipótesis
Convertir intuiciones sistémicas en proposiciones contrastables.
Fase 5 — Casos
Aplicar el modelo a problemas reales.
Fase 6 — Formalización
Construir variables, relaciones y diagramas causales.
Fase 7 — Medición
Diseñar indicadores de:
- capacidad;
- resiliencia;
- dependencia;
- cuellos de botella.
Fase 8 — Simulación
Explorar:
- system dynamics;
- redes;
- ABM;
- análisis de escenarios.
Fase 9 — Crítica
Intentar refutar el propio modelo.
Fase 10 — RMS 2.0 formal
Sólo después de todo lo anterior construiremos la versión definitiva.
Conclusión: la pregunta que guiará todo el proyecto
El programa RMS 2.0 no debería comenzar preguntando:
¿cómo podemos demostrar que la economía debe estudiarse como sistema?
Eso introduciría sesgo de confirmación.
La pregunta correcta será:
¿Qué fenómenos económicos comprendemos mejor cuando analizamos explícitamente las interacciones entre recursos, mecanismos, stocks, feedbacks, instituciones, capacidades y transiciones, y qué fenómenos seguimos explicando mejor con herramientas económicas convencionales?
Si descubrimos que RMS no añade nada en algún terreno, lo reconoceremos.
Si descubrimos que una teoría existente ya resuelve perfectamente un problema, la incorporaremos.
Y si encontramos fenómenos en los que la estructura del sistema explica algo que el análisis fragmentado no permite observar, tendremos una verdadera aportación.
El objetivo no será crear una nueva doctrina.
Será desarrollar una herramienta analítica más potente.
Y sólo al final podremos responder a la gran pregunta:
[
\boxed{
¿Cómo transforma una sociedad sus recursos en capacidades sostenibles, resilientes y adaptativas?
}
]
Ése será el núcleo científico del futuro RMS 2.0
Pasar de una economía centrada en flujos y asignación a otra centrada también en capacidades, resiliencia, arquitectura, transiciones y competencia sistémica—, el proyecto RMS 2.0 puede organizarse como una investigación acumulativa y falsable, no como una nueva “escuela” cerrada.
Además, no partimos de cero: existen tradiciones muy próximas. Brian Arthur desarrolló la complexity economics entendiendo la economía como un proceso adaptativo en continua formación; Doyne Farmer trabaja con modelos basados en agentes; Donella Meadows y la dinámica de sistemas aportan stocks, flujos, feedbacks y puntos de intervención; Ostrom estudió sistemas institucionales policéntricos; Minsky mostró cómo la estabilidad puede generar endógenamente fragilidad; Hausmann e Hidalgo han tratado de medir capacidades productivas; y la literatura de resiliencia analiza adaptación y transformación de sistemas complejos
Brújula Ciencia-Economia-Sociedad: Equilibrio, capitalismo y rigor intelectual
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