De acordo com Hedström e Ylikoski (2010), uma definição exata de mecanismo seria difícil pois em diferentes ciências esse diria respeito a diferentes tipos de processos, amplamente heterogêneos. Esses autores inclusive constroem uma tabela, nesse artigo, com nove definições de mecanismos propostas por diferentes autores. Porém, eles resumem assim a ideia por trás desse tipo de explicação:
[...] the development of the idea of a mechanism-based explanation has been partly motivated by the shortcomings of the once hegemonic covering- law account of explanation (Hempel 1965) and of purely statistical explanations. The basic idea of a mechanism-based explanation is quite simple: At its core, it implies that proper explanation should detail the cogs and wheels of the causal process through which the outcome to be explained was brought about. (HEDSTRÖM E YLIKOSKI, 2010, p. 50)
Esse contraste, apontado pelos autores, entre a explicação baseada em mecanismos e o tipo e explicação baseado em “leis de cobertura” do empirismo lógico é especialmente relevante para o caso das ciências econômicas pois há um enorme debate, aí, sobre a pertinência do uso da explicação do segundo tipo (ver Caldwell (1980); Cartwright (1995)), porém foge do escopo do presente trabalho se aprofundar em tal debate. O que é importante ressaltar, sobre essa comparação, é que a explicação baseada em mecanismos contorna alguns dos aspectos mais controversos da explicação baseada em “leis de cobertura” em ciências sociais, como a escassez de leis (propriamente ditas):
The absence of covering laws is not a problem, as they are not doing any of the explanatory work. On the contrary, in mechanism-based accounts, observable regularities are the things to be explained (Cummins 2000). Of course, mechanism-based explanations still rely on causal generalizations about the properties, activities, and relations of underlying entities, but they do not have to satisfy the traditional criteria for laws. (HEDSTRÖM E YLIKOSKI, 2010, p. 55)
Sobre a ideia básica por trás da explicação baseada em mecanismos (detalhamento das engrenagens e polias dos processos causais que geram os resultados observados), Hedström e Ylikoski (2010) recorrem ao diagrama conhecido na literatura como Coleman’s boat (ver Coleman (1987)). A Figura 1, abaixo, apresenta esse diagrama como ele é construído em Ylikoski (2016), nomeando os vértices de A a D e numerando as flechas de 1 a 4. Nesse
esquema,os vértices A e D representam fatos sociais “macro”, sendo A as causas sugeridas do fenômeno social D, a ser explicado; e os vértices B e C representam propriedades dos agentes, sendo B as causas sugeridas dos fatos individuais C. As flechas (com exceção da 4, que indicaria apenas a associação entre os fatos sociais a ser explicada), por sua vez, indicam os mecanismos de dependência causal, ou, como Ylikoski (2016, p. 6) coloca, “explanatory relations that are based on causal dependencies”. A flecha 1 designa os “situational mechanisms”, a flecha 2 designa os “action-formation mechanisms”, e a flecha 3 designa os “transformational
mechanisms”.
Figura 1:Diagrama de Coleman
Fonte:Ylikoski (2016)
Resumindo os aspectos essenciais desse diagrama, Hedström e Ylikoski (2010) escrevem:
A basic point of the mechanism perspective is that explanations that simply relate macro properties to each other (arrow 4) are unsatisfactory. These explanations do not specify the causal mechanisms by which macro properties are relate to each other. Deeper explanatory understanding requires opening up the black box and finding the causal mechanisms that have generated the macro-level observation. Rather than analyzing relationships between phenomena exclusively on the macro level, one should identify the situational mechanisms by which social structures constrain individuals’ action and cultural environments shape their desires and beliefs (arrow 1), describe the action-formation mechanisms liking individuals’ desires, beliefs, etc., to their actions (arrow 2), and specify the transformational mechanisms by which individuals, through their actions and interactions, generate various intended and unintended social outcomes (arrow 3). Only by understanding the whole chain of situational, action- formation, and transformational mechanisms have we made sense of the observed macro-level relationship. (HEDSTRÖM E YLIKOSKI, 2010, p. 59)
Apesar de Hedström e Ylikoski discutirem a aplicação do diagrama de Coleman em sociologia, ficam claros alguns aspectos das propostas de relação micro-macro presente nos diversos autores, apontados ao longo do trabalho, que enfatizam a importância de interações entre os agentes e dos feedbacks do macro sobre o micro. A flecha 1 indicaria os mecanismos de influência da estrutura macroeconômica sobre os agentes microeconômicos, a flecha 2 indicaria os mecanismos de interação entre esses agentes, e a flecha 3 indicaria a emergência das propriedades macroeconômicas resultantes. Sobre essa relação entre o diagrama e a questão dos microfundamentos, Ylikoski coloca:
[...] the diagram is useful in highlighting the non-trivial nature of the problem of microfoundations. The explanations of C-facts and D-facts involve structural assumptions that acre crucial for understanding the explanatory dependencies. This is Coleman’s key message: the micro-macro relations are only aggregative in special cases. (YLIKOSKI, 2016, p. 11)
Como forma de enfatizar a importância de aspectos estruturais em conjunto com os mecanismos de interação entre os agentes e os mecanismos de emergência das propriedades macro resultantes, Ylikoski (2016, p. 14) apresenta uma versão “atomística” do diagrama de Coleman (Figura 2), na qual não há nem o vértice A e nem a flecha 1. Nessa versão, apesar de haver mecanismos de interação entre os agentes, não há influências causais do macro sobre o micro, sendo que tais agentes, portanto, apresentam propriedades “fixas”, que não se alteram após as interações.
Figura 2: Versão atomística do diagrama de Coleman
Em oposição a essa versão do diagrama, Ylikoski ainda apresenta uma em que há feedbacks da estrutura macro sobre os agentes e suas interações. Essa versão permite uma boa representação do tipo de interação micro-macro presente na economia da complexidade e nos modelos baseados em agentes, muito embora, como coloca Ylikoski (2016, p. p. 32), “this addition [...] requires some interpretive flexibility”. O diagrama não capta bem o aspecto dinâmico da relação micro-macro e nem a centralidade das interações locais entre os agentes, porém, se mostra útil para apontar mecanismos importantes dessa relação.
Figura 3: Versão do diagrama de Coleman com feedback
Fonte: Ylikoski (2016)
Nos ABMs, os agentes são imbuídos de regras de comportamento que representam tanto sua capacidade cognitiva quanto uma internalização de aspectos institucionais – incluindo suas redes de conexões com outros agentes – que os influenciam; portanto, apesar desses modelos “começarem” – serem construídos a partir – do ponto B (o comportamento dos agentes), existiria um ponto A na formulação de tais regras de comportamento, prévia à construção do modelo.
Ao explicar o significado das flechas, acima (para os três casos), foi dito apenas, citando Ylikoski, que elas configuram “explanatory relations that are based on causal dependencies”, porém, a ideia de dependência causal merece um exame mais aprofundado, aqui. De acordo com Ylikoski (2012), dependência causal, no caso de explicações baseadas em mecanismos, pode ser entendida como a capacidade de um ente, ou propriedade, produzir uma diferença relevante no resultado do objeto de estudo:
A mechanism-based explanation describes the causal process selectively. It does not aim at an exhaustive account of all details but seek to capture the crucial elements of the process by abstracting away the irrelevant details. The relevance of entities, their properties, and their interactions is determined by their ability to make a relevant difference to the outcome of interest. If the presence of an entity or of changes in its properties or activities truly does not make any difference to the effect to be explained, it can be ignored. This counterfactual criterion of relevance implies that mechanism-based explanations involve counterfactual reasoning about possible changes and their consequences. […] The causal counterfactual tells us what would have happened to the effect if the cause had been subject to a surgical intervention that would not have affected anything else in the causal configuration. (YLIKOSKI, 2012, pp. 23-24)
Assim, considerando os três tipos de mecanismos presentes no diagrama de Coleman – quatro, se separarmos o feedback da Figura 3 (muito embora esse possa ser enquadrado no tipo de mecanismo do macro para o micro) –, a explicação baseada em mecanismos consiste em realizar análises contrafactuais sobre as propriedades, tanto micro quanto macro, que possam gerar efeito sobre o objeto macro em estudo. Esse processo se assemelha muito ao que no contexto dos ABMs é chamado de análise de sensibilidade. De acordo com Thiele et al. (2014):
Sensitivity analysis (SA) is used to explore the influence of varying inputs on the outputs of a simulation model (Ginot et al. 2006). The most commonly analysed inputs are model parameters. SA helps identify those parameters that have a strong influence on model output, which indicates which processes in the model are most important. Moreover, if inputs of the model are uncertain, which is usually the case, sensitivity analysis helps assess the importance of these uncertainties. If the model is robust against variations in the uncertain parameters, i.e., model output does not vary strongly when the parameter values are varied, the uncertainties are of low importance. Otherwise, the parameter values should be well-founded on empirical values (Bar Massada& Carmel 2008; Schmolke et al. 2010). SA is therefore closely related to uncertainty analysis (Ginot et al. 2005). In addition to model parameters, entire groups of parameters, initial values of state variables, or even different model structures can also be considered as inputs to be analysed in SA (Schmolke et al. 2010). (THIELE et al., 2014, p. 20)
Como explicitado pelo diagrama de Coleman, tanto propriedades micro quanto macro podem exercer influência causal sobre o resultado final do objeto de estudo. Essa abrangência inclusive pode tornar desnecessária a divisão dos ‘input’ em tipos predeterminados de níveis, sendo que o que importa seria a influência causal e o mecanismo por trás dessa influência, independentemente do nível – ou seja, minimiza a relevância do debate sobre quais propriedades são intrínsecas e quais extrínsecas ao indivíduo. Sobre isso, Ylikoski defende:
The mechanistic stance also gives reasons for rethinking the notion of levels. According to the traditional layer-cake conception, there is a neat hierarchical layering of entities into levels across phenomena, and the scientific disciplines (e.g., physics, chemistry, biology, psychology, sociology) are distinguished from each other by the level of the phenomena that they are studying (see Oppenheim and Putnam 1958). From the mechanistic point of view, this way of thinking unnecessarily drives together levels of nature and science, and misleading suggests that the levels are both comprehensive and the same independently of the investigative context (Craver 2007). The actual scientific disciplines do not match neatly with the metaphysical picture of levels of organization or reality. And while there are many problems in a serious characterization of the metaphysical picture of levels, there do not seem to be any particularly good reasons to accept such a metaphysical constraint for an account of scientific explanation. (YLIKOSKI, 2012, p. 25)
Assim, o essencial para a explicação de uma propriedade, D (tomando a notação descrita no diagrama de Coleman), seria os mecanismos que ditariam as influências causais que outras propriedades, sejam elas A ou B, exerceriam sobre D, portanto, independente do ‘nível’ dessas. Adicionalmente, entendendo a relação micro-macro como uma relação dinâmica – na qual as interações entre os indivíduos fazem emergir estrutura macro que, por sua vez, influenciam as próximas interações, e assim por diante. Em termos de modelagem, é possível internalizar no agente propriedades possivelmente defensáveis como extrínsecas ao indivíduo, uma vez que tais propriedades possuem influência causal sobre esse indivíduo e condicionam suas próximas interações. Posto de outra forma, utilizando-se o diagrama de Coleman, parte-se do ponto B, porém do diagrama com feedback, sendo que nas próximas interações haverá essa influência do macro sobre o micro.
3.6. Considerações finais
Esse capítulo procurou analisar o modo como a economia da complexidade propõe uma relação micro-macro na qual são centrais as interações entre os agentes e os feedbacks do macro sobre o micro, sendo que tais interações, por sua vez, dependem tanto da cognição dos agentes quanto das redes de conexões entre eles. Essa abordagem enxerga a economia enquanto um sistema complexo adaptativo e defende métodos de análise desse sistema diferentes dos empregados pela teoria mainstream, como a utilização de modelos baseados em agentes. Tais modelos se mostrariam adequados para examinar as diversas características apontadas desses tipos de sistemas.
Discutiu-se, também, o tipo de explicação baseada em mecanismos, que se mostra compatível com uma perspectiva que foca nas interações entre os agentes e na existência de feedbacks do macro sobre o micro – presente na economia da complexidade. Argumentou-se que o diagrama de Coleman explicita os diversos tipos de mecanismos existentes na relação entre a microeconomia e a macroeconomia, com influências causas do micro sobre o micro (interações entre os agentes), do micro sobre o macro (emergência de estruturas macro a partir de interações entre os agentes) e do macro sobre o micro (feedback da estrutura macro sobre os agentes micro).
Conclusão
O objetivo desse trabalho foi analisar propostas de relação micro-macro alternativas à presente na microfundamentação mainstream, que defende um reducionismo da teoria macroeconômica na teoria microeconômica, a partir do pressuposto do agente representativo; e que ignora a importância tanto das interações entre os agentes quanto das influências do macro sobre o micro, aspectos apontados por diversos autores como fundamentais para se entender a relação micro-macro em economia. Para tanto, foram analisados o debate sobre microfundamentos em economia, e a microfundamentação mainstream; o conceito de emergência, como conexão entre o micro e o macro; e a visão de economia enquanto sistema complexo adaptativo, presente na economia da complexidade. Como já antecipado na introdução, a conclusão a que esse trabalho chega é de que a relação entre microeconomia e macroeconomia é uma relação dinâmica, na qual há mecanismos de influência tanto do micro sobre o macro, através das interações entre os agentes, quanto do macro sobre o micro, restringindo e fomentando ações individuais ou fornecendo aspectos agregados que serão utilizados como parte do cálculo que baseia o comportamento dos agentes.
No capítulo 1, foi discutido o debate sobre microfundamentação em economia, mostrando como surgiram diferentes propostas ao longo do século XX, e como atualmente também existem diversas concepções sobre a relação entre microeconomia e macroeconomia. Apesar de a partir dos anos 1970 o conceito de microfundamentos ter passado a ser diretamente relacionado à proposta dos novos clássicos (e, posteriormente da NSN), que defendem uma relação micro-macro reducionista – na qual a macroeconomia poderia ser completamente explicada a partir da microeconomia –, outras propostas de microfundamentação defendem uma relação dinâmica e com influências mútuas entre esses dois domínios – nessas, o conceito de emergência aparece com frequência.
No capítulo 2, o conceito de emergência foi examinado, com seus possíveis significados e as características que apresenta quando utilizado no contexto da relação entre microeconomia e macroeconomia – a má especificação é uma questão recorrente no debate sobre esse conceito. Foi visto que a emergência fraca, que
expressa o significado desse conceito quando utilizado no contexto de sistemas complexos, apesar de ser compatível com um tipo de reducionismo – presente na explicação generativa –, possui como aspecto central as interações entre os componentes que formam o sistema – daí a importância do que Bedau chama de “crawling the micro-causal web”. De forma semelhante, tanto Tony Lawson quanto Geoffrey Hodgson defendem noções de emergência fundamentadas em interações. Lawson propõe uma definição de emergência na qual a estrutura organizacional dos componentes de um sistema emergente é, ela própria, um fenômeno emergente. Nessa perspectiva de Lawson, entretanto, em sistemas sociais (como a economia), tal estrutura organizacional não seria suficiente para determinar o sistema, havendo influências de aspectos extrínsecos aos componentes desse sistema. Essa é uma questão diretamente ligada à impossibilidade de (um tipo de) reducionismo e que afasta as propostas de Lawson de diversos autores associados à economia da complexidade. Tal questão, entretanto, envolve muito mais uma disputa sobre o que seria intrínseco e o que seria extrínseco aos indivíduos (ou agentes microeconômicos) do que uma disputa sobre a relação micro-macro em.
No capítulo 3, a economia de complexidade foi analisada com maior cuidado. Procurou-se, principalmente, examinar o modo como essa abordagem coloca as interações entre os agentes como aspecto central da emergência de sistemas – a economia, aqui, é tratada como um sistema complexo adaptativo. Foi visto que tanto a cognição dos agentes – seu comportamento, baseado em “modelos mentais” – quanto as suas redes de conexões com outros agentes do sistema – com quais outros agentes, e de que forma, interagem – possuem influência determinante sobre o resultado ‘final’ do sistema – a caracterização do sistema em algum ponto do tempo, após um certo número de interações. Adicionalmente, mostrou-se que esses aspectos importantes de um sistema complexo adaptativo podem ser analisados a partir de modelos baseados em agentes, que seria um ferramental metodológico capaz de integrar tais aspectos. Esses modelos seriam compatíveis com a explicação baseada em mecanismos, que conseguiria captar a dinâmica e as influências bidirecionais de relação entre o micro e o macro, o que foi ilustrado com o auxílio do diagrama de Coleman.
É possível defender – com a fundamentação metodológica discutida neste trabalho – que a relação entre microeconomia e macroeconomia envolve processos dinâmicos, com influências bidirecionais, onde as interações entre os agentes micro,
gerando resultados macro, e feedbacks da macro sobre a micro seriam aspectos imprescindíveis. Tais interações e feedbacks seriam as características fundamentais do conceito de emergência aplicado a essa relação, tornando-o bem especificado, porém incompatível com a visão do mainstream econômico a seu respeito – na qual a macroeconomia seria completamente redutível à microeconomia. Partindo dessa conceitualização da relação micro-macro em economia, uma microfundamentação da macroeconomia, ao prover elementos microeconômicos em sua explicação de fenômenos macroeconômicos, deveria fazê-lo considerando-os característicos de um fenômeno emergente.
Referências Bibliográficas
ANDERSON, P. Perspective: complexity theory and organization science. Organization Science, v. 10, n. 3, p. 216-232, 1999.
ARTHUR, W. B. Designing economic agents that act like human agents: a behavioral approach to bounded rationality. American Economic Review, v. 81, n. 2, p. 353-359, 1991.
ARTHUR, W. B. Inductive reasoning and bounded rationality. American Economic Review, v. 84, n. 2, p. 406-411, 1994.
ARTHUR, W. B. Complexity and the economy. Science, v. 284, n. 5411, p. 107-109, 1999.
ARTHUR, W. B. Complexity and the economy. Oxford: Oxford University Press, 2014.
BARABÁSI, A.-L. Network science. Cambridge University Press, 2016. BEDAU, M. A. Weak emergence. Noûs, v. 31, n. s11, p. 375-399, 1997.
BEDAU, M. A. Downward causation and the autonomy of weak emergence. Principia, v. 6, n. 1, p. 5-50, 2002.
BEDAU, M. A. Is weak emergence just in the mind? Minds and Machines, v. 18, n. 4, p. 443-459, 2008.
BEDAU, M. A. Weak emergence and context-sensitive reduction. In: Corradini, A.; O’Connor, T. (eds). Emergence in science and philosophy. Londres: Routledge, p. 46-63, 2010.
BEDAU, M.A. Weak emergence and computer simulation. In: Humphreys, P.; Imbert, C. (eds). Models, simulations, and representations. Londres: Routledge, p. 109-132, 2013.
BEDAU, M. A.; HUMPHREYS, P. (eds). Emergence: contemporary readings in philosophy and science. Cambridge, MA: The MIT Press, 2008.
BERGMANN, B. R. A microsimulation of the macroeconomy with explicitly represented money flows. In: Berg, S. V. (ed). Annals of Economic and Social Measurement, v. 3, n. 3, p. 475-489. Cambridge, MA: NBER, julho de 1974.
BICKLE, J. Multiple realizability. In: Zalta, E. N. (ed). The Stanford Encyclopedia of Philosophy (edição online), primavera de 2016.
BLANCHARD, O. Do DSGE models have a future? Peterson Institute for International Economics Policy Brief n. 16-11, agosto de 2016.
BYRNE, D. Complexity theory and the social sciences: an introduction. Londres: Routledge, 2002.
CALDWELL, B. J. Positivist philosophy of science and the methodology of economics. Journal of Economic Issues, v. 14, n. 1, p. 53-76, 1980.
CARTWRIGHT, N. ”Ceteris Paribus” laws and socio-economic machines. The Monist, v. 78, n. 3, p. 276-294, 1995.
CASINI, L.; MANZO, G. Agent-based models and causality: a methodological appraisal. Linköping University, The Institute for Analytical Sociology. The IAS Working Paper Series n. 2016-7, 2016.
CHALMERS, D. J. Strong and weak emergence. In: Clayton, P.; Davies, P. (eds.) The re-emergence of emergence. Oxford: Oxford University Press, p. 244-256, 2006.
CHEN, S.-H.; VENKATACHALAM, R. Agent-based models and their development through the lens of networks. In: Aruka, Y.; Kirman, A. (eds). Economic foundations for social complexity science: theory, sentiments and empirical laws. Nova York: Springer, p. 89-106, 2017.
CHICK, V. On microfoundations and Keynes’ economics. Review of Political Economy, v. 28, n. 1, p. 99-112, 2016.
COLANDER, D.; HOWITT, P.; KIRMAN, A.; LEIJONHUFVUD, A.; MEHRLING, P. Beyond DSGE models: toward an empirically based macroeconomics. American Economic Review, v. 98, n. 2, p. 236-240, 2008.
COLEMAN, J. S. Microfoundations and macrosocial behavior. In: Alexander, J. C.; Giesen, B.; Munch, R.; Smelser, N. J. (eds). The micro-macro link. Berkeley: University of California Press, p. 153-176, 1987.
DAVIS, J. B. Agent-based modeling’s open methodology approach: simulation, reflexivity and abduction. Oeconomia, v. 8, n. 4 (periódico online), 2018.
DAWID, H.; GATTI, D. D. Agent-based macroeconomics. In: Hommes, C.; LeBaron, B. (eds). Computational economics: heterogeneous agent modeling. Amsterdã: