El NP presenta graves insuficiencias y anomalías, aquí referimos a dos tipos de limitaciones, por un lado, están los inconvenientes de falta de coherencia interna y, por otro lado, está la falta de realismo en los presupuestos, misma que retomaremos a la luz de los sistemas complejos.
El NP tiene como núcleo el equilibrio general walrasiano, en donde la discusión central tiene que ver con la existencia, unicidad y estabilidad del equilibrio general competitivo. El fundamento es la demostración de existencia del equilibrio general competitivo en una economía descentralizada, es decir, una economía en donde los agentes oferentes y demandantes de bienes alcanzan el equilibrio entre la oferta y la demanda a través del mercado.
La demostración de existencia significa mucho para los teóricos del NP, representa la solución de que el libre mercado alcanza una posición de equilibrio y una asignación óptima de recursos. Significa demostrar que en el equilibrio los planes de los oferentes y demandantes de bienes son mutuamente compatibles.
Es por ello que, después de la demostración de existencia del equilibrio general walrasiano en 1954 por parte de Kenneth Arrow y Gerard Debreu, en las próximas décadas se consolidó como el paradigma económico dominante del siglo XX, los neoclásicos creyeron haber demostrado el mecanismo de funcionamiento de una economía de mercado, presumieron el haber encontrado la solución de la “paradoja de la mano invisible” de Adam Smith (1976), y enfatizaban en haber escalado la economía a rango de ciencia, colocándola a la par de la física clásica, evidentemente con al menos más de dos siglos de atraso. La realidad es que el NP ha sido incapaz de resolver cuatro graves problemas:
Por más esfuerzos de lograr una demostración de existencia convincente, desde Walras (1874), Hicks (1979), Samuelson (1948), Arrow y Debreu (1954), Arrow, Block y Hurwicz (1959), Negishi (1962), los resultados han sido insatisfactorios, además, el teorema Sonnenschein – Mantel – Debreu ha sido contundente, demostraron que las funciones de demanda excedente a nivel de mercado no están restringidas por las condiciones habituales de racionalidad de las demandas individuales.
Nadal (2020) sostiene que la mayoría de las demostraciones de formación de precios presentan dos graves problemas, primero, no han logrado deshacerse de la figura de entidad centralizadora llamado subastador walrasiano y, en segundo lugar, siempre refieren a una economía de trueque. Si las demostraciones de formación de precios acuden a la figura del subastador walrasiano quiere decir que se pierde el objeto de estudio del NP, ya no es el estudio de existencia del equilibrio de una economía descentralizada, lo que es contraproducente para la teoría neoclásica. En cuanto a la incorporación de la moneda, Hahn (1968) afirma que la introducción del dinero en el modelo de la teoría de equilibrio general es problemática. La presencia de un objeto que sea medio de pago generalizado y que no tenga valor de uso intrínseco y cuya utilidad dependa de que siempre tenga un precio positivo es difícil de justificar y solo puede acreditarse como un postulado.
De modo que, el fundamento sobre el cual descansa la base de todo el edificio neoclásico y de toda su política económica queda en entredicho, el NP no pudo y no ha podido demostrar que aun cuando las fuerzas del mercado sean dejadas en libertad, y aun cuando exista una plena flexibilidad de precios, la economía no converge a una asignación de equilibrio. A partir de estos hallazgos es conveniente hacer saber al mundo académico, a la sociedad en su conjunto de que el fundamento sobre la cual descansa la política económica neoclásica no es sólido, y que es necesario organizar el conocimiento de la economía desde otra perspectiva. La economía de la complejidad pretende ser una opción ante estas insatisfacciones.
La falta de realismo de la teoría neoclásica no ha pasado desapercibida por parte de los críticos, J. M. Keynes y el circus Cambridge desde los años veinte y treinta del siglo XX arremetieron contra los preceptos y recomendaciones de política económica ante la Gran Depresión, son el mismo grupo de economistas que en los años cincuenta asestaron un golpe demoledor a través de la Controversia de los Cambridge. Entre los nombres involucrados están J. M. Keynes, Piero Sraffa, Austin Robinson, Richard Kahn, Roy Harrod, posteriormente se incorporaron, Joan Robinson, Nicholas Kaldor y Michal Kalecki.
Hacia el segundo lustro de los años ochenta, como reacción al irrealismo de los supuestos del NP surge la economía de la complejidad. Bajo un enfoque de sistemas, considera a la economía como un sistema compuesto de subsistemas cambiantes y que tiene propiedades globales, tanto reducibles como no reducibles (Schasfoort, J.; 2017).
Pero, ¿cómo surge la Complexity Economics?, en 1984, un grupo de físicos y economistas bajo la dirección de dos premios Nobel, Philip W. Anderson (Premio Nobel de Física 1977) y Kenneth J. Arrow (Premio Nobel de Ciencias Económicas 1972), se propuso como misión difundir una nueva área de investigación interdisciplinaria llamada teoría de la complejidad o simplemente sistemas complejos. Este nuevo esfuerzo tenía la intención de proporcionar una alternativa a la creciente especialización que los fundadores observaron en la ciencia al centrarse en la síntesis entre disciplinas. En septiembre de 1987, este grupo de académicos editaron una serie de artículos en los que la economía fue considerada como un sistema complejo adaptativo. Estamos hablando de la edición del Taller Proceedings of the Evolutionary Paths of the Global Economy, celebrado en el Instituto Santa Fe (SFI) y publicado un año después por Addison-Wesley Publishing Company (Fernández Díaz, 2016). Este hecho marcó el inicio de la economía de la complejidad en dicho instituto.
Entre los científicos fundadores del SFI están: George Cowan, David Pines, Stirling Colgate, Murray Gell-Mann, Nick Metrópolis, Hierba Anderson, Peter A. Carruthers, y Richard Slansky. Todos menos Pines y Gell-Mann eran científicos del Laboratorio Nacional de Los Álamos. Al concebir el SFI, los científicos buscaron un foro para realizar investigaciones teóricas fuera de los límites disciplinarios tradicionales de los departamentos académicos y los presupuestos científicos de las agencias gubernamentales.
La financiación anual del SFI proviene de una combinación de donantes, fundaciones que otorgan subvenciones, agencias gubernamentales de ciencia y empresas afiliadas a su red empresarial. La red de empresas del SFI es un grupo de empresas privadas y agencias gubernamentales interesadas en la investigación de sistemas complejos. Los miembros de la red empresarial a menudo envían representantes a las reuniones del Instituto o para que actúen como becarios de investigación residentes. La Junta de Ciencias del Instituto es un gran grupo de eminentes académicos que asesoran al Instituto sobre importantes asuntos estratégicos.
Pero ¿qué se entiende por economía de la complejidad?, Schasfoort (2017) afirma que la CE es un programa de investigación que estudia los sistemas económicos como sistemas complejos en evolución. Retomando a Arthur (1999, 2013), considera que las economías son sistemas conformados de individuos en interacción que cambian sus acciones y estrategias en respuesta al resultado que producen mutuamente. Los economistas de la complejidad estudian el surgimiento de estructuras y el desarrollo de patrones en la economía.
En la Tabla 1 se presenta el contraste entre la economía tradicional y la economía de la complejidad. Retomado de Arthur (2021), sobresalen las diferencias en la noción de agentes, tiempo y método utilizado; además, de aquellas diferencias relacionadas con la dinámica, la emergencia, los tipos de equilibrio, la autoorganización y evolución del sistema.
Tabla 1: Economía de la complejidad vs Economía tradicional. Fuente: Foundations of complexity economics, Arthur (2021).
Entre los matices más sobresalientes entre el paradigma neoclásico y la economía de la complejidad se tienen:
Una obsesión de los autores del NP es la defensa del libre mercado, esto los ha hecho frágiles a depender en gran medida del concepto de equilibrio, cuya principal implicación es aferrarse a los patrones de equilibrio estáticos que no requieren más ajustes de comportamiento. En cambio, la economía de la complejidad describe la economía no como determinista, predecible y mecanicista, sino como dependiente del proceso, es orgánica y en constante evolución (Arthur 1999). Desde la perspectiva de la economía de la complejidad, la economía del equilibrio neoclásico es un caso especial de no-equilibrio de la CE (Arthur 2006).
Los sistemas fuera del equilibrio poseen una dinámica complicada debido a que existen equilibrios múltiples. Una economía compleja no tiene un equilibrio único; tiene muchas cuencas de atracción, y la pregunta que se hacen los investigadores es qué cuenca es sostenible (Colander et al. 2010). En esta visión de economía el equilibrio no es un estado de la economía; la economía está en constante cambio.
Como parte del individualismo metodológico, desde sus inicios la teoría neoclásica acuño el concepto de agente representativo. Sostiene que los hechos económicos agregados se explican por el comportamiento individual. La unidad específica de análisis es el agente representativo. En la economía de la complejidad, el individuo es un ser social afectado por su entorno (Lavoie, 2005, Hein, 2014). Por ende, los fenómenos económicos deben analizarse globalmente, como el resultado de una reacción conjunta de las decisiones de todos los actores involucrados (por ejemplo, consumidores, productores, instituciones económicas, gobierno) y no sólo, por la consideración de alguna de sus partes. Considerar exclusivamente las conductas individuales para explicar el comportamiento agregado en la economía conduce a menudo a falacias de composición, lo que tiene un importante impacto en las recomendaciones de política macroeconómica (Ayala y Cárdenas, 2017).
Es claro que la economía de la complejidad está tratando de asimilar el sentido más realista de los individuos que, aunque están interesados en sí mismos, son también seres sociales, preocupados por los demás y obtiene satisfacciones por interactuar con los demás, no es aquel individuo egoísta del NP. Kirman (2010) sugiere que dejemos la base individual poco realista, aún más también propone abandonar la irrazonable suposición de que el agregado se comporta como un individuo "racional".
La CE está adoptando un nuevo tipo de racionalidad al incluir una gama mucho más amplia de acciones de los agentes que reflejen elecciones realistas; en este nuevo enfoque, los individuos tienen objetivos o propósitos específicos, pero no necesariamente son agentes optimizadores con información completa y capacidad de cómputo ilimitado. Esta nueva agenda considera los fundamentos de las acciones de comportamiento, utiliza experimentos para determinar lo que la gente realmente hace cuándo toma su decisión, en situaciones en donde el contexto importa.
El trabajo que se está realizando en estas áreas hasta cierto punto se distancia del presupuesto de racionalidad completa, toma como base la racionalidad limitada de Herbert Simon (1957) y se proponen versiones ampliadas de la racionalidad limitada cada vez más aceptadas (Colander, et al., 2010). Y cada vez más reforzadas, por ejemplo, con heurísticas de toma de decisión de la escuela cognitiva alemana liderados por Gigerenzer y Todd (1999).
Los economistas de la complejidad han criticado la hipótesis convencional de las expectativas racionales de Muth (1961) y Lucas (1972), canon del PN, que asume que los agentes económicos conocen a la perfección el modelo de la economía y, en promedio, consideran válidas sus predicciones. Los economistas de la complejidad piensan que es una exageración, creen que esto es poco realista y que invalida los resultados del modelo convencional. Consideran que lo más común en la toma de decisiones son las expectativas adaptativas, en la cual los agentes se formulan mapas mentales para tomar sus decisiones utilizando la información del pasado.
Un ejemplo claro de toma de decisión de expectativas adaptativo es el famoso modelo del bar “El-Farol” propuesto por Arthur (1994). En donde los agentes se formulan hipótesis de predicción de cuántos agentes asistirán para decir si ir o no a su bar favorito utilizando datos de su pasado y del entorno. El aprendizaje está presente en la toma de decisión del agente, utiliza los mejores predictores de su pasado, aquellos que más le han funcionado.
La CE toma como punto de partida la observación de los fenómenos económicos, en particular, observa los patrones de comportamiento de los agentes y los mercados. En este sentido, se preocupa por partir de supuestos realistas para explicar el mundo económico.
Evidentemente, para dicha aproximación hacia la realidad económica existen metodologías, al respecto, Schasfoort (2017) sostiene que los economistas de la complejidad generalmente observan patrones emergentes y después desarrollan modelos que explican los mecanismos que los impulsan. Esta interacción entre la observación y la teoría es de carácter no lineal, ya que el desarrollo de nuevos modelos puede llevar al descubrimiento de nuevos patrones que, a su vez, podrían inspirar nuevos modelos. Lo interesante es que para seleccionar el mejor modelo se proponen ciertos criterios metodológicos, por ejemplo, se preferirá el modelo más simple o el modelo más profundo en términos explicativos.
Para documentar formalmente los patrones, los economistas de la complejidad utilizan una amplia variedad de métodos empíricos. Entre ellos se incluyen métodos económicos generales, tales como: el mapeo de momentos estadísticos, econometría moderna estándar, aprendizaje automático, evidencia experimental, enfoques de big data, estructuras de red.
Para formalizar las teorías que explican estos patrones, los economistas de la complejidad utilizan una amplia variedad de técnicas de modelado matemático. Algunas de las técnicas de modelado más populares son las redes complejas, la dinámica no lineal y el modelado basado en agentes (ABM, por sus siglas en inglés). Estos tipos de modelos son populares porque son capaces de capturar el comportamiento fuera del equilibrio (Schasfoort, 2017).
De hecho, entre los economistas de la complejidad que realizan modelos matemáticos formales, hay un debate acerca del nivel de complejidad de estos modelos. En general, los modeladores se mueven entre dos reglas: el KISS (Keep It Simple Stupid o «que sea sencillo, ingenuo») y el KIDS (Keep It Descriptive Stupid o «que sea descriptivo, ingenuo». De acuerdo con la primera regla, un modelo debe ser lo más sencillo posible. La segunda regla sostiene que el modelo debe ser lo suficientemente detallado para modelar la riqueza de los sistemas en cuestión (Schasfoor (2017).
De lo anterior, se enfatiza que la principal diferencia entre los modelos económicos del actual mainstream y los modelos evolutivos y complejos, consiste en el hecho de que, en los primeros, implícitamente, se prevé una suposición de conocimiento teórico y base común, mientras los segundos se basan en varios modelos y no suponen conocimiento teórico común y como consecuencia limitan su posibilidad de predicción (Santa Fe, 2011).
Los modelos de la CE pretenden ser más flexibles y abarcativos que sus contrapartes tradicionales, en cuanto a que tienen en cuenta una dinámica mucho más rica, la heterogeneidad de los agentes individuales y la importancia del marco institucional, aunque centrado en el estudio del mercado.
Al considerar la economía como un sistema complejo, la economía de la complejidad es compatible con la mayoría de las otras escuelas de pensamiento económico no convencionales, especialmente la economía conductual, la ecológica, la economía evolutiva, la institucional y la economía poskeynesiana (EPK). Y no es raro que los economistas de la complejidad empleen reglas cognitivas de la economía conductual, neoclásica y poskeynesiana en un marco evolutivo (Schasfoort, 2017).
Desde la perspectiva de la economía de la complejidad, la economía conductual, ecológica, evolutiva e institucional se enfocan en aspectos específicos de sistemas complejos adaptativos. Los economistas conductuales se centran en el proceso de toma de decisiones de los agentes. Los economistas institucionales se centran en las instituciones que facilitan y dan forma a sus decisiones, lo que es altamente compatible con la CE (Gräbner, 2017). Los economistas evolutivos estudian los mecanismos de selección que dan lugar tanto al comportamiento como a las instituciones. Finalmente, los economistas de la ecología estudian la sostenibilidad del sistema económico y su relación con otros sistemas complejos no económicos.
La EPK difieren de estas en sus presupuestos más amplios sobre el sistema económico. Aun así, a menudo son compatibles en algunos aspectos con la economía de la complejidad. Los poskeynesianos destacan la incertidumbre fundamental, la importancia de las instituciones, las heurísticas de toma de decisión y las desviaciones del equilibrio. La técnica básica de creación de modelos poskeynesiana de stock-flujo consistente propuesto por Godley y Lavoie (2006) puede considerarse como una serie de sistemas matemáticos dinámicos aplicados a la macroeconomía monetaria. Cada vez con mayor frecuencia, esta técnica se combina con el modelado basado en agentes; véase, por ejemplo, Seppecher (2012), Riccetti et al. (2015) y Caiani et al. (2016).
Aunque es pertinente señalar que los enfoques postkeynesiano, la economía institucional, la economía ecológica y la economía evolutiva, que, si bien es cierto se intersectan en el plano de sistemas complejos adaptativos, su objeto de estudio no se reduce a los agentes y al mercado, existe selección, diversidad, el cambio económico estrechamente relacionado con la producción, la productividad, la distribución del ingreso y el consumo de bienes. son enfoques sistémicos e interdisciplinarios. además, existe un esfuerzo genuino por estudiar procesos continuos en los que se generan fuerzas endógenas que cambian las condiciones del sistema económico.
Viendo el estado actual de la Complexity Economics, también se perciben ciertas desventajas, algunas de ellas son las siguientes.
En el NP el objeto de estudio son los agentes y el mercado a través de agentes homogéneos, en la CE el objeto de estudio sigue siendo los agentes y el mercado, solo que ahora es a través de agentes heterogéneos con racionalidad limitada.
De hecho, una buena parte de sus estudios, tienen un sesgo a estudiar los mercados, principalmente el financiero, por ejemplo, existen áreas de investigación específicos tales como el precio de activos, funcionamiento de mercados financieros artificiales, costos de transacción, análisis de estructuras de mercado, organización industrial y su dinámica, economía del bienestar, macroeconómica, etc. En el SFI, una de las áreas más mencionadas es el mercado financiero artificial encabezado por autores como B. Arthur, J. Holland, J. LeBaron, R. Palmer y P. Tayler.
En el análisis de la toma de decisiones, a diferencia de la racionalidad del NP, que considera agentes con racionalidad completa agentes maximizadores de sus funciones objetivo, la CE ha adoptado el principio de racionalidad limitada de Herbert Simon (Nobel de economía 1978). En esta versión de racionalidad, los agentes buscan resultados satisfactorios utilizando reglas de decisión simples. Sin embargo, esta teoría no asume al decisor como no racional, sino como uno que trata de ser racional con lo que tiene.
En realidad, la racionalidad limitada no rompe con el principio de racionalidad del NP. En el Prólogo del libro titulado “La racionalidad en la toma de decisiones: análisis de la teoría de la decisión de Herbert A. Simon” de María G. Bonome (2009), W. J. González alude que la teoría de la decisión de Herbert Simon es la racionalidad, aquella que encuentra en el agente económico individual y que —a su juicio— tiene carácter universal. La teoría de la decisión de dicho autor es una concepción de la racionalidad humana que incorpora, entre otros, los siguientes elementos: a) es preferentemente individual (sólo por extensión se aplica a los “sujetos sociales” como las organizaciones); b) procede de medios afines, de modo que es un instrumento para seleccionar los medios respecto de fines ya dados —es instrumental y no evaluativa—; c) es una “racionalidad limitada” (bounded rationality), de manera que se orienta a “satisfacer” (satisficing) en lugar de buscar la maximización; y d) tiene carácter procesual, en lugar de estar enfocada hacia los resultados. Esto hace posible que la racionalidad esté presente en la toma de decisiones en el ámbito social, pero también que se dé en los procesos de Inteligencia Artificial. Sigue siendo racionalidad individual, aunque no optimizadora.
Se puede afirmar que la CE se ha convertido en una visión altamente parcelaria de la economía sin soltar el objeto de estudio del NP. Actualmente, es práctica frecuente juntar el nombre de dos disciplinas con guion intermedio o sin él para establecer un dominio de estudio que exige el aporte de ambas. Este camino por sí mismo, no es interdisciplinario (García, R.; 2011). Las nuevas disciplinas por muy compuestos que sean sus nombres‐ terminan también por definir temas de estudio tan superespecializados como las disciplinas originarias que aparecen ahora “unidas” por un guion o integradas en una sola palabra, por ejemplo, la bioeconomía, economía ambiental, economía espacial, economía financiera, etc. Que tampoco es exclusivo de la economía, están otros ejemplos, tales como, la fisicoquímica, la bioquímica, la biofísica, o la psicolingüística, etc. La CE cae en este tipo de prácticas.
No olvidar que, la ciencia moderna tuvo como fundamento las leyes de Newton, estas leyes se aplicaron con éxito de un modo general a las ciencias duras, debido a su éxito avasallador se convirtió en la base del método científico moderno, también denominado, por este motivo, paradigma newtoniano. Este método marcó el desarrollo de la ciencia clásica, sustentada por el denominado reduccionismo cartesiano. Dicha ciencia moderna se caracteriza por centrarse en estudiar las partes del sistema y sus propiedades, al paso del tiempo, se volvió superespecializado. Este fue el método que adoptó la economía. De hecho, en 1776, la publicación de An Inriquy into the Nature and Causes of the Wealth of Nations de Adam Smith, se realizó con la pretensión encontrar las causas de la riqueza de las naciones como leyes económicas universales. Así, la economía se volvió cada vez más especializada y parcelaria.
Además, la CE ddebido a su forma de organización, manera de financiamiento, y principalmente por la conformación altamente especializada de áreas y líneas de investigación se puede afirmar que es un grupo élite de los sistemas complejos en economía.
Resultado de esa exagerada especialización y un objeto de estudio afín al NP el tipo de estudio que ha generado permiten pensar que la noción de economía sigue siendo acotada, no es interdisciplinaria. En este sentido, la CE puede verse como una continuidad del NP. Relacionado con lo anterior, la CE no capta las dimensiones sociales de la economía, por ello no puede establecer un dialogo con las demás áreas de las ciencias sociales. Sigue siendo válido la afirmación de García (2003: 69), “la historia del pensamiento económico pone de manifiesto cómo la ciencia económica se consolidó dejando de lado la parte social en la que transcurre la vida de los hombres”.
Para que la economía sea interdisciplinaria tiene que contemplarse como ciencia social en sus múltiples dimensiones, además de establecer un diálogo permanente con las otras ciencias. Rolando García (2011) sugiere la creación de equipos interdisciplinarios. No hay personas interdisciplinarias, nadie puede abarcar el amplio espectro de conocimientos que requieren los estudios interdisciplinarios. Por consiguiente, la única forma de abordar tales estudios es a través de grupos de trabajo integrados por representantes de diversas disciplinas. La interdisciplinariedad se insiste sólo se da en un equipo, y un trabajo interdisciplinario es siempre el resultado de un equipo pluridisciplinario. La interdisciplina es una forma de trabajo. La economía como ciencia social no puede estudiarse por separado, por ejemplo, en el estudio de un sistema agrario, el suelo, el clima, el tipo de producción, la tecnología que se usa, la manera de trabajar, el ambiente, son cosas que no se pueden estudiar, es un sistema indescomponible. Un cambio en alguna de estas cosas provoca una reacción en cadena que afecta a las otras cosas (García, Rolando; 2011).
El objetivo fundamental de la investigación en ciencias sociales no es encontrar leyes y predecir eventos, como en la física de Galileo, Newton o Laplace, sino que el fin último es la comprensión de los fenómenos y la solución de los problemas sociales, es decir, la transformación de la realidad mediante la acción comprometida de los seres humanos para mejorar sus niveles de bienestar actual, de las generaciones futuras, y de armonía con la naturaleza (Cardozo Brum, 2011).
Así, si bien es cierto que la economía de la complejidad se avanza en el reconocimiento de una economía sustentada en los hechos, en particular, la observación de patrones y su modelación, riqueza dinámica y ofrecer una postura más flexible y diversa, no rompe con el canon tradicional de la economía. En tanto tenga como objeto de estudio a los agentes y los mercados tendera a ser parcelario, ultra especializado, no representará un cambio científico para la economía como ciencia social.
Autores como Karl Polanyi, Edgar Morín, González Casanova, Rolando García, Martínez Alier, José Manuel Naredo y muchos otros, coinciden que es necesario una visión de economía diferente, más integral, en donde la economía recupere esa dimensión social, política, económica, ecológica, cultural, etc. Los sistemas complejos y la economía como ciencia social son más que la CE, agentes y mercados no lo son todo. Por ejemplo, tenemos los problemas de desempleo, cambio climático, distribución del ingreso, pobreza, marginación, segregación social, contaminación, problemas de servicios de educación y la salud, etc. Todos ellos son sistemas complejos en sus distintos niveles de análisis. Por tanto, exigen a cabalidad atender sus relaciones como sistemas complejos con todas las herramientas y métodos de los sistemas complejos posee.
De aquí que sea necesario otra noción de economía más apropiado para estudiar la economía, proponemos utilizar el término la economía social como un sistema complejo en evolución, que en términos más amplios se refiere al estudio sistemático de los cambios y las fuerzas que mueven a la economía y a la sociedad, y así poder estudiar a la economía como cambio en sus múltiples dimensiones y niveles sociales. Así, por ejemplo, estudiar los patrones que rigen la producción y el intercambio de los bienes materiales en la sociedad humana implica utilizar los métodos de los sistemas complejos. Engels (1978), sugiere estudiarlo en los siguientes términos, se requiere de un método propio, insiste en no improvisar esquemas seudocientíficos, desnudos aislados de la vida, ni tampoco dedicarse a la contemplación de hechos visibles, sino por el contrario, propone estudiar las relaciones económicas reales, penetrar en la propia esencia de los hechos y de sus vínculos recíprocos, seleccionados con severidad y sistematizarlos, para dilucidar las fuerzas y las tendencias motoras del desarrollo sociohistórico1. Así, los temas de producción, el empleo, la acumulación de capital, la distribución del ingreso, la pobreza, adquirirían su justa dimensión social, política y económica. Esta noción de economía debería de enfatizar en el carácter no mecanicista, no reduccionista, el comportamiento irregular y la diversidad de patrones de la economía, alejado del equilibrio (Ver Tabla 2).
Tabla 2. Características: la economía como un sistema complejo en evolución Fuente: Elaborado con base en Vite (2015); Vite y Carreón (2015); Acatitla y Carreón (2016); Urbina y Acatitla (2017); Zaragoza, Carreón y Acatitla (2019).
Herbert Simon estaba consciente del carácter cualitativo de la economía y las ciencias sociales, decía que “la economía y las ciencias sociales son, de hecho, las ciencias "duras", porque la complejidad de los problemas tratados no puede reducirse simplemente a modelos con solución analítica o descomponerse en subprocesos separados. Por ello, en los últimos años, las "ciencias de la complejidad" interdisciplinarias emergentes han proporcionado nuevos métodos y herramientas para abordar estos problemas, que van desde el análisis de datos complejos hasta sofisticadas simulaciones por computadora” (Schweitzer, 2002).