Fisica ed economia si sono spesso intersecate e continuano a farlo anche oggi: prima di arrivare ai contributi del presente è utile capire quello che è avvenuto circa un secolo fa. L’impianto del modello teorico del cosiddetto “equilibrio economico generale” si basa sul lavoro di un ingegnere, Léon Walras, e di un fisico, Louis Jean Baptist Bachelier, i quali, tra la fine dell’Ottocento e l’inizio del Novecento, hanno costruito l’impianto concettuale dell’economia neoclassica moderna. Entrambi sono stati influenzati dalle grandi idee scientifiche del loro tempo.

Il pilastro fondamentale è fornito dalla analogia con la meccanica newtoniana, capace di spiegare, con precisione ineguagliata all’epoca, le traiettorie dei pianeti nel cielo: nell’Ottocento, la scoperta di Nettuno, matematicamente individuato prima di essere direttamente osservato, ha rappresentato un successo così spettacolare per la teoria di Newton che tutto il resto della scienza, se avesse voluto essere di pari dignità, avrebbe dovuta essere ispirata alla perfezione del moto dei pianeti e dell’orologio celeste newtoniano.

Lo scopo di Walras era dunque di fornire un’espressione matematica quantitativa all’idea di equilibrio tra domanda e offerta, proprio come due forze si bilanciano per mantenere, ad esempio, un pianeta in un’orbita stazionaria intorno al Sole: la risultante di forze uguali e contrarie è una situazione di equilibrio. Così in economia, raggiunto questo punto di equilibrio, i produttori non forniranno troppo, creando surplus, né troppo poco, lasciando insoddisfatti gli acquirenti, in modo che al punto di equilibrio l’offerta equivalga alla domanda e le forze economiche si bilancino.

L’approccio dell’equilibrio generale introdotto da Walras è diventato il nucleo del paradigma neoclassico. Questo spiega il motivo per cui i neoclassici hanno dovuto introdurre una grande quantità di matematica nei loro modelli: matematicamente l’equilibrio corrisponde a trovare il punto di massimo di una funzione appropriata.

Se il sistema si trova all’equilibrio, non è necessario comprendere la dinamica temporale che lo ha condotto a tale situazione: la descrizione dinamica dipendente dal tempo non viene perciò considerata dalla teoria e nella descrizione di un sistema macroscopico in equilibrio la dinamica temporale può essere sostituita da un’analisi probabilistica statica grazie all’ipotesi ergodica: questo significa che si assume che si possano descrivere i possibili stati di un sistema attraverso una distribuzione di probabilità indipendente dal tempo (come ad esempio accade per un dado).

Questa è, in estrema sintesi, la rassicurante visione della teoria neoclassica che ha preso luce all’inizio del XX secolo. Il problema di cui discuteremo più avanti è proprio che, nonostante gli sviluppi concettuali e tecnici che sono avvenuti da allora, le fondamenta dell’economia neoclassica, modellate secondo i concetti della fisica dell’Ottocento, non sono cambiate.

I modelli di equilibrio non contemplano gli effetti cooperativi che possono essere innescati in seguito all’interazione dinamica, anche semplice, tra agenti. Come nota il fisico Jean-Philippe Bouchaud in riferimento alla crisi finanziaria del 2008, che poi è diventata una vera e propria crisi economica globale, i modelli utilizzati per stabilire i prezzi, e dunque il rischio, dei prodotti finanziari relativi ai mutui subprime erano fondamentalmente errati proprio in quanto sottovalutavano la probabilità della comparsa di un evento coerente su grande scala, ovvero che più mutuatari invece di comportarsi in modo indipendente l’uno dall’altro sviluppassero una correlazione, diventando insolventi sui loro prestiti contemporaneamente.

Questi modelli non solo hanno cioè trascurato la possibilità di una crisi globale ed  ma, per la fiducia irrazionale nell’agognato equilibrio, hanno contribuito a innescarne una. Questo fatto è avvenuto poiché la più grande innovazione teorica avvenuta in fisica circa mezzo secolo fa, che ha posto le basi al campo interdisciplinare dei sistemi complessi, campo in cui è stato assegnato il premio Nobel per la fisica del 2021 a Giorgio Parisi, espandendo ulteriormente la rivoluzione concettuale iniziata dallo studio dei fenomeni caotici con il lavoro del meteorologo Edward Lorenz, non sembra essere stata assimilata nel campo dell’economia neoclassica.

Da più di trent’anni si studiano infatti sistemi fisici complessi per i quali, anche se uno stato di equilibrio esiste in teoria, esso può essere totalmente irrilevante in pratica, perché il tempo per raggiungerlo è troppo lungo. Altrimenti vi sono sistemi che sono intrinsecamente fragili rispetto all’azione di piccole perturbazioni, evolvendo in modo intermittente con un susseguirsi di epoche stabili intervallate da cambiamenti rapidi e imprevedibili. In altre parole, per molti sistemi fisici l’equilibrio non è una condizione raggiunta in maniera naturale: diversi sistemi raggiungono invece una situazione di meta-stabilità e non un vero e proprio equilibrio, come quello di un gas in una stanza isolata o di una pallina in fondo a una valle, ovvero una situazione di temporanea stazionarietà ma di potenziale instabilità, tanto che è sufficiente una piccola perturbazione per causare grandi effetti.

Questi sviluppi concettuali illuminano il problema chiave dei modelli economici basati sull’assunzione di equilibrio: tutti i modelli usati dai maggiori previsori (FMI, OCSE e Settore Privato) non hanno saputo prevedere la crisi perchè, essendo basati sull’ipotesi di equilibrio, assumono che gli eventi possibili abbiano una distribuzione di probabilità statica che, appunto, non contempla le grandi fluttuazioni e dunque le crisi. Tuttavia, se prevedere le crisi è molto difficile, anche se possibile (come mostrano i tanti economisti che l’hanno fatto nel 2008 partendo da assunzioni diverse da quelle del modello neoclassico), si può studiare un altro aspetto delle economie dei paesi: la crescita. Vi è una maniera di eseguire delle previsioni, in assenza di un affidabile modello teorico di riferimento: l’idea essenziale è applicare ad alcuni dati economici il cosiddetto metodo degli analoghi, che permette, attraverso la conoscenza dello stato del sistema fino a un tempo abbastanza remoto nel passato, di inferire lo stato futuro.

In altre parole, ci si propone di scoprire alcune regolarità dai dati delle serie storiche: trovando nel passato una situazione «vicina» a quella di oggi si può prevedere l’evoluzione del sistema domani. Non sempre è possibile utilizzare con successo il metodo degli analoghi: ad esempio, ogni tentativo di previsione meteorologica basata sul metodo degli analoghi è stato disastroso. Il motivo è che per l’atmosfera la sequenza temporale in cui cercare l’analogo è troppo lunga anche per i big data ipotizzabili in un lontano futuro poiché essa è «troppo» caotica. È necessario dunque comprendere se la caoticità sia omogenea nel sistema o se abbia variazioni eterogenee.

È stato recentemente sviluppato il metodo degli analoghi nell’analisi di big data attraverso strumenti di intelligenza artificiale. L’evoluzione economica di ogni nazione è tracciata all’interno di un piano bidimensionale, dove si confronta una variabile monetaria (il PIL) con una variabile non monetaria (la fitness) per un arco temporale di circa una ventina d’anni. La fitness è una variabile che tiene conto della competitività economica di una nazione misurando, al contempo, il livello di diversificazione e di complessità dei prodotti esportati da quel paese. La sua definizione avviene attraverso un algoritmo di intelligenza artificiale ispirato a Google PageRank –anche se presenta delle differenze importanti. In questa maniera si riesce a estrarre da un complesso sistema economico, come quello di un paese industrializzato, un’informazione globale che ne descrive la capacità di innovare considerando i dati riguardano i flussi delle esportazioni.

Un paese con alta fitness produce molti prodotti tecnologicamente complessi, e un prodotto è complesso se viene realizzato solo da un paese con alta fitness. La conclusione di questo studio è che le nazioni che cresceranno di più sono quelle che, come la Cina negli ultimi vent’anni, si sono preoccupate di aumentare la loro fitness, prima che il PIL, come dimostrato dalle traiettorie che hanno avuto negli anni passati: ovvero i paesi che si sono occupati di meglio strutturare il proprio sistema industriale, della ricerca e dell’innovazione arricchendo il paniere del loro export con prodotti complessi, cioè ad alta tecnologia, ma che ancora non hanno incassato tutti i proventi generati da tale diversificazione delle merci.

Per questo motivo, come conseguenza di un consistente aumento di fitness, tali nazioni hanno avuto accesso a mercati via via più esclusivi, e quindi sempre più remunerativi. Ciò ha fatto sì che a un certo punto anche il loro PIL, prima basso se paragonato al valore della fitness, abbia iniziato a crescere, e continuerà a farlo fino a quando non si raggiungerà una sorta di equilibrio tra valore di PIL e di fitness. I paesi che continueranno a crescere per almeno un altro decennio sono dunque quelli che hanno accumulato un bonus in termini di competitività economica che ancora non si è tradotto in un proporzionale aumento di PIL.


Riferimenti:

  • Jean-Philippe Bouchaud, Economics Needs a Scientific Revolution, «Nature», vol. 455, 30 ottobre 2008, p. 1181.
  • Jean-Philippe Bouchaud, The (unfortunate) complexity of the economy, «Physics World», aprile 2009, pp. 28-32.
  • Mark Buchanan, “Witness the fitness”, Nature Physics, vol.14, August 2018, 773
  • Mark Buchanan, China might still be booming, Bloomberg View, March 2, 2015
  • Richard Van Noorden, Physicists make weather forecasts for economies, Nature 23 February 2015
  • Francesco Sylos Labini, Rischio e Previsione, Laterza 2017

 

Questa è una versione rivista di un articolo pubblicato su Kritica Economica

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