Blog do IBRE

Irrealidade de certas hipóteses não é necessariamente defeito, mas forma de construir linguagem disciplinada para gerar previsões comparáveis e testáveis. Desafio não é abandonar modelos, mas usar suas previsões e confrontá-las com evidência.

Na virada de 2025 para 2026, Luiz Guilherme Schymura deu um depoimento à revista Insight em que descreve uma inquietação antiga na economia, mas não por isso menos urgente. Nele, é apontado que essas ciências econômicas frequentemente são vistas e mostradas de forma a se fazer crer que apenas a técnica bastasse. Schymura sustenta, por outro lado, que a economia é uma disciplina híbrida, atravessada por linguagem, moral, história e política, e que muitos dos nossos equívocos nascem justamente da tentativa de tratá-la como ciência exata.

A crítica não é à matemática em si, mas ao fetichismo da formalização: modelos partem de hipóteses ousadas e, quando essas hipóteses se distanciam da vida real, a elegância lógica passa a produzir uma falsa sensação de certeza. Em macroeconomia, essa tensão se torna ainda mais explícita: diante de mudanças de regime e choques como a Covid, o autor descreve a área quase como uma alquimia, sendo indispensável para organizar decisões sob incerteza, mas incapaz de entregar a precisão que o público (e, às vezes, os próprios economistas) demandam.

A partir daí, Schymura expande a crítica para além da metodologia: ele insiste que decisões econômicas relevantes são sempre políticas e carregam pressupostos éticos, o que torna perigosa qualquer pretensão tecnocrática de neutralidade. Políticas podem fracassar não por erro de cálculo, mas por ignorarem instituições, valores e conflitos distributivos. Em um mundo em que a incerteza se tornou ambiente permanente e em que indicadores e previsões tropeçam repetidamente, a tarefa do economista, portanto, não deveria ser prometer oráculos, mas iluminar escolhas difíceis com responsabilidade moral, reconhecendo seus limites, e sem confundir sofisticação técnica com verdade.

Da minha parte, comecei a me interessar por economia por um caminho torto. As primeiras vezes em que comecei a ler e pensar sobre o tema foram no ensino médio, quando, no Brasil, estávamos tendo importantes eleições e, no meio disso, o mundo tentava entender o que estava acontecendo com uma crise financeira global que parecia mudar o paradigma do capitalismo – ou assim diziam meus professores. Em meio a isso tudo, tive a sorte (ou o azar) de ter meu pai como principal interlocutor nesses temas, que, sendo ele mesmo economista, não só me ajudava a entender tudo que eu lia e ouvia sobre o tema, mas também alimentava meu interesse pelos debates por trás das notícias e artigos.

O tempo passou e fui descobrir mais tarde que, durante seu mestrado, meu pai teve aula com o professor Flávio Ataliba, que, por sua vez, foi aluno de Schymura. Ou seja: é possível dizer que Schymura é o bisavô do meu interesse por economia, tendo ajudado a formar a tradição intelectual que chegou até as conversas da minha casa.

Dito isso, acho que há muitos pontos em que eu me aproximo do espírito do seu ensaio e suas inquietações, mas por um caminho que talvez leve a uma conclusão menos cética do que parece à primeira leitura. Há muito tempo que participo de discussões sobre a natureza das ciências econômicas, passando muito pela grande questão: afinal, é uma ciência mesmo? Devo aqui funcionar como um advogado do diabo, e fazer uma defesa da nossa profissão.

Um bom primeiro contraponto às críticas levantadas por Schymura à modelagem econômica aparece numa reflexão clássica de Milton Friedman. O economista neoclássico argumentava que modelos não deveriam ser julgados pela capacidade de eles descreverem a infinitamente complexa realidade, mas por funcionarem como ferramentas preditivas. Por exemplo, todos sabemos que as pessoas não decidem quantas horas vão trabalhar resolvendo explicitamente um problema de maximização que equilibra preferências entre consumo e lazer sob uma restrição orçamentária. No entanto, esse arcabouço simples permite prever com boa aproximação como a oferta de trabalho tende a reagir quando salários mudam, ou como famílias ajustam decisões quando o governo amplia transferências sociais. Nesse sentido, a irrealidade de certas hipóteses não é necessariamente defeito, mas sim a forma de construir uma linguagem disciplinada para gerar previsões comparáveis e testáveis. O desafio, então, não é abandonar modelos por serem simplificações, mas usar suas previsões e confrontá-las com evidência.

E sobre a evidência, vale mencionar como a economia passou, nas últimas décadas, por uma grande mudança em relação ao que ela tinha sido até o final do século passado. Chamada de revolução de credibilidade, o padrão do que economistas contam hoje como evidência aumentou consideravelmente, reduzindo a tolerância com apenas estatísticas descritivas, e obrigando a disciplina a encarar suas próprias fragilidades. A profissão ficou melhor em medir, em comparar, em separar correlação de causalidade, em reconhecer quando a intuição falha.

Ao mesmo tempo, a economia não virou engenharia civil. Os limites continuam ali, só que mais bem mapeados: resultados microeconométricos muitas vezes vivem no mundo do equilíbrio parcial, onde uma política muda um pedaço do mercado e o resto fica congelado. Além disso, a validade externa continua sendo uma pergunta incômoda, porque o que funciona num lugar e momento pode não funcionar em outro.

A economia, no entanto, não ficou parada diante desses limites. De um lado, cresceu o uso de modelos estruturais, que tentam recuperar mecanismos e permitir contrafactuais mais abrangentes, justamente para lidar com o que o experimento isolado não vê, como efeitos de equilíbrio geral, realocações, adaptações tecnológicas, mudanças de composição. De outro, cresceram as revisões sistemáticas e meta-análises mais cuidadosas, discussões explícitas sobre viés de publicação, maior transparência em códigos e dados, e uma cultura crescente de replicação e pré-registro em algumas áreas. Nada disso elimina a incerteza, mas muda o tipo de incerteza que aceitamos. Em vez de não sabemos por que é impossível saber, sabemos um pouco melhor o que sabemos, e sobretudo o que não sabemos ainda.

Na macroeconomia, eu tendo a concordar com o Schymura na sensação de alquimia (e digo isso com carinho, porque foi justamente a macro que me motivou a entrar na economia). Mas, mesmo ali, há um esforço antigo e persistente para escapar do puro improviso: modelos microfundamentados, com agentes, restrições e expectativas explícitas, viraram uma linguagem comum para organizar hipóteses e simular cenários. E, com todas as críticas cabíveis, essas simulações ajudam a atacar uma lacuna que a evidência micro frequentemente deixa em aberto: quando você mexe numa peça, o tabuleiro inteiro reage. A macro, quando bem usada, força a pergunta de equilíbrio geral que o resultado local de um experimento não responde sozinho.

Um exemplo que ilustra bem tais evoluções na economia, e que conversa diretamente com a crítica do ensaio do Schymura, é a discussão sobre salário mínimo. Durante décadas, especialmente sob a influência de argumentos popularizados por Milton Friedman (de novo ele), era comum tratar aumentos do salário mínimo como quase sinônimo de destruição de empregos. O argumento, tomado até então como verdade universal, era que, se você eleva de forma exógena o preço de um fator (como trabalho), a demanda cai, e assim o desemprego aumenta.

O detalhe curioso é que o próprio Friedman, ainda que quase como nota de rodapé, reconhecia uma exceção importante: em situações de monopsônio, aumentos do salário mínimo poderiam ter efeitos nulos, ou até positivos, sobre emprego. Monopsônio, aqui, é o espelho do monopólio: em vez de um vendedor com poder de mercado, é um comprador (no caso, a empresa comprando trabalho) com poder para impor salários abaixo do que prevaleceria num mercado competitivo, porque o trabalhador tem poucos empregadores alternativos, enfrenta custos de mobilidade, informação imperfeita, barreiras geográficas ou ocupacionais. Se a empresa tem esse poder, um salário mínimo pode corrigir parte dessa distorção sem necessariamente reduzir vagas.

A revolução de credibilidade entrou justamente onde antes havia dogma. Ao explorar situações em que o salário mínimo aumentou em alguns lugares e não em outros, permitindo comparações mais próximas de um experimento natural, a literatura foi acumulando evidência de que mercados de trabalho, na prática, têm mais poder de monopsônio do que se acreditava. O consenso contemporâneo não é que o salário mínimo não tem efeito, mas seus impactos sobre emprego tendem a ser menores do que se supunha nas leituras mais antigas, e a maior parte do ajuste dos empregadores ocorre por outros canais, como preços finais, mudanças na composição e realocação de emprego para empresas maiores e mais eficientes, e incentivos a investimento em tecnologia e automação. Ou seja, o debate mudou para uma discussão sobre mecanismos, magnitudes e contexto.

Nada disso, porém, significa que política econômica seja mera consequência das elucubrações dos economistas, e ainda bem. Economistas, apesar da formação, têm conhecimento limitado, e o mundo tem a sorte de viver, sobretudo em democracias, sob forças que extrapolam a academia, com valores, coalizões, conflitos distributivos, restrições institucionais, prioridades sociais e urgências políticas.

Há também um ponto irônico nessa limitação do poder tecnocrático: muitas decisões políticas são tomadas por motivos que não têm nada a ver com um paper, e justamente por isso acabam criando variação exógena, arbitrária do ponto de vista do pesquisador. É o que permite, tantas vezes, que surjam grupos de controle e tratamento definidos, e que alimentaram a própria revolução de credibilidade. Em outras palavras: a política não obedece ao economista, e isso é bom para a democracia, mas também é bom para a ciência empírica, porque gera o tipo de choque que podemos estudar.

No fim, a pergunta de se a economia é ciência ou não talvez seja menos importante do que parece. O que me parece distinguir a economia de muitas outras áreas do campo social não é uma suposta pureza, nem a ausência de valores, que de fato não existe, mas a insistência em buscar respostas rigorosas para perguntas complexas, mesmo sabendo que elas não serão perfeitas. Essa disposição de tratar o mundo real como algo que pode ser parcialmente compreendido, testado e revisado, com hipóteses claras, evidência acumulável e humildade diante da incerteza, talvez seja exatamente o traço que mais a aproxima de ciência. E talvez seja isso que mereça ser defendido.

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