¿Es posible el ciber-comunismo?

De manera directa, me atrevo a afirmar que estamos ante una nueva ronda en el histórico debate del cálculo económico socialista. El clásico enfrentamiento que tuvo lugar en el siglo XX entre Mises, Hayek y Robbins, por un lado, y Lange, Taylor, Dickinson o Lerner, por otro, fue interpretado por el consenso científico en economía como una victoria para los socialistas neoclásicos (Bergson 1948; Schumpeter 2006; Samuelson 1948). Los socialistas demostraron que la planificación central era posible mediante un modelo competitivo de prueba y error, que emulara de alguna forma el funcionamiento del mercado. Sin embargo, los que estamos familiarizados con los trabajos del profesor Huerta de Soto (2010), sabemos que existió un nuevo análisis del debate por parte de economistas austriacos varios años después. Esta interpretación alternativa fue liderada por Don Lavoie (1985), quien planteó la idea de que el problema principal de la planificación central no es tanto la recopilación de la información sino su creación. Es decir, en tanto que la planificación central elimina la institución de la propiedad privada sobre los medios de producción, no se puede crear la información, en forma de precios, necesaria para poder asignar el capital en las líneas de producción que más lo demandan. De esta manera, Lavoie planteó que el debate no fue ganado por los socialistas sino por los austriacos. Posteriormente, el propio Huerta de Soto acuñó este argumento dinámico sobre la creación de conocimiento y la interpretación alternativa del debate.

Ni diez años después del trabajo de Lavoie, una nueva generación de socialistas quiso retomar el debate del cálculo económico y responder a los austriacos. Hablamos de Allin Cottrell y Paul Cockshott. Estos autores, en su famoso artículo Calculation, Complexity, and Planning: The Socialist Calculation Debate Once Again (1993), afirmaron que, desde Lavoie, nunca hubo una respuesta contundente a la nueva interpretación austriaca y que, por tanto, su principal cometido era intentar proveer esa respuesta. Para ello, plantearon el argumento socialista de forma distinta a cómo lo hicieron los anteriores socialistas neoclásicos. En este caso, Cottrell y Cockshott se basaron en la teoría del valor trabajo, rechazando la teoría subjetiva del valor que sí apoyaban los anteriores socialistas, y concluyeron que esta posibilita la planificación central, de la mano de los avances en la capacidad computacional de los ordenadores modernos. Es decir, que si sustituimos los precios de mercado por mediciones en horas de trabajo y nos ayudamos de computadoras, la planificación central es posible. Por tanto, dado que la planificación sería ahora cibernética, el sistema propuesto ha sido llamado ciber-comunismo.

En un reciente working paper (Moreno-Casas, Espinosa, and Wang 2022), Victor Espinosa, William H. Wang y el autor de esta pieza de opinión, analizamos la posibilidad del ciber-comunismo, tal y como ha sido planteado por Cottrell y Cockshott y, también, algunos de sus seguidores como Nieto y Mateo (2020). Lo hacemos desde la teoría de complejidad, aplicada a la economía en sus versiones dinámica y computacional (Rosser Jr. 2009).

En primer lugar, dejamos claro que la propuesta de Cottrell y Cockshott puede enmarcarse en la complejidad computacional, puesto que los autores se basan en conceptos como la tesis Church-Turing, la teoría de la información de Shannon (1948) o la teoría de la información algorítmica de Chaitin (1987), que constituyen las bases del enfoque computacional de la complejidad a la economía (Rosser Jr. 2009). En efecto, los ciber-comunistas sostienen que en su sistema socialista la planificación central es computable, por su grado de complejidad. Esto parece chocar, en principio, con algunas ideas que son ampliamente reconocidas tanto en la versión dinámica como la computacional aplicadas a la economía. Por un lado, la visión dinámica parte de la base de que no puede haber un explotador global de todas las oportunidades en un sistema complejo, que no se pueden alcanzar óptimos globales y, por tanto, la economía se encuentra siempre movida por dinámicas fuera de equilibrio (Arthur, Durlauf, and Lane 1997). Por otro lado, la visión computacional entiende directamente que el problema del cálculo económico es NP-complejo y los precios de equilibrio no son computables (Markose 2005; van den Hauwe 2011). ¿Cómo es entonces posible que Cottrell y Cockshott se posicionen en favor de la planificación central de la economía desde un enfoque de complejidad computacional?

La respuesta a la anterior pregunta la encontramos en dos partes. Primero, es lógico que Cottrell y Cockshott no compartan las características de un sistema complejo que proporciona la complejidad dinámica, puesto que ellos sostienen un enfoque computacional, que en muchas ocasiones rechaza la visión dinámica y el concepto de emergencia por ser demasiado general y poco preciso (Rosser Jr. 2009). Después, ellos mismos reconocen el problema de la computabilidad de los precios en el equilibrio Walrasiano (Cottrell and Cockshott 2007), en línea con los autores de la complejidad computacional, pero entonces demuestran que, si asumimos la medición en tiempo de trabajo, sí podríamos computar un plan central. De hecho, ponen el ejemplo del sistema nervioso de una mariposa para demostrar que un sistema de control puede computar un sistema de manera completa sin ni siquiera necesidad de recurrir a aritmética (Cottrell and Cockshott 1993). Aquí, el problema del planteamiento de Cottrell y Cockshott es que olvidan la cuestión central de la autorreferencia.

La autorreferencia se relaciona con un fenómeno por el que un elemento se refiere de manera directa a sí mismo, lo que puede conducir a paradojas. Koppl y Rosser Jr. (2002) estudian el fenómeno de la autorreferencia en economía en varios niveles. Uno de ellos es el juego Holmes-Moriarty planteado por Oskar Morgenstern, en el que la hipótesis de racionalidad perfecta lleva al juego a una paradoja “yo pienso que el otro jugador piensa que yo pienso…”. En paralelo a este razonamiento, en otro de los niveles, Koppl y Rosser Jr. concluyen que, en tanto que los planificadores tienen el mismo nivel de racionalidad y computación que los agentes en una economía, el control y la predicción es imposible puesto que conduce a paradojas derivadas de autorreferencias (“yo pienso que el otro agente piensa que yo pienso…”). Además, siguiendo la tesis de Wolpert (2001), esta paradoja no podría resolverse ni siquiera asumiendo que el problema (planificación central) es computable, incluso con la existencia de un hipercomputador, puesto que ningún computador dentro del mundo es capaz de predecir siempre de forma correcta lo que ocurrirá en el mundo antes de tiempo. Sería necesario estar fuera del sistema, como un observador con mayor grado de complejidad que el sistema observado, para poder anticipar y controlar su comportamiento.

El problema de Cottrell y Cockshott es que cuando hablan de la mariposa o su sistema de control, parecen asumir que este se encuentra fuera del sistema nervioso, como una entidad de complejidad superior que pudiera controlar y computar el sistema nervioso de la mariposa. La realidad es que no es así, y al encontrarse dentro del propio sistema, no podrá predecir ni explicar completamente su comportamiento (Hayek 1952). Aplicado a la planificación central, podemos decir que un gobierno no puede conocer ni predecir completamente la evolución de una economía que contiene el plan central dentro de ella misma (Rosser Jr. 2012). Como sugería el profesor Rallo en un comentario a nuestro working paper: “justamente un sistema ha de poder falsarse a sí mismo (¿cómo sé que estoy equivocado si he de decir yo si estoy o no equivocado?) y para eso hacen falta fuentes de falsación externas al plan [central]”.

Además de lo anterior, cabe cuestionar dos asunciones fundamentales que hacen Cottrell y Cockshott, a saber: (1) que una economía puede funcionar de acuerdo a la teoría del valor trabajo, y (2) que el bureau planificador cuenta con información sobre los coeficientes técnicos de producción o puede hacerse con la información relevante necesaria para elaborar el plan de producción. Estas dos suposiciones no las vamos a desarrollar en este artículo por motivos de extensión, pero recalcamos que también son criticadas en nuestro trabajo. Por ello, animamos a cualquier lector que se dirija a nuestro working paper, citado abajo, en caso de que quiera profundizar más en la crítica.

En conclusión, podemos decir que el ciber-comunismo diseñado por Cottrell y Cockshott no es posible, debido, entre otros motivos, al problema fundamental de la autorreferencia que hemos discutido en este artículo. También hay otros problemas, como las suposiciones acerca de la teoría del valor trabajo y la información, o también, si es posible la agregación de preferencias individuales en una preferencia social. Como nueva ronda en el debate del cálculo económico, el ciber-comunismo merece toda la atención posible por parte de los economistas, concretamente, de los economistas austriacos. Esto quiere decir que serán necesarios trabajos posteriores, cuantos más mejor, que puedan analizar la propuesta ciber-comunista desde distintos puntos de vista.

Referencias

Arthur, W. Brian, Steven N Durlauf, and David A Lane. 1997. “Introduction.” In The Economy as an Evolving Complex System II, edited by W. Brian Arthur, Steven N Durlauf, and David A Lane, 1–14. Reading: Addison-Wesley.

Bergson, Abram. 1948. “Socialist Economics.” In A Survery of Contemporary Economics, edited by Howard S. Ellis, Vol. 1, 412–48. Homewood, Ill: Richard D. Irwin.

Chaitin, Gregory J. 1987. Algorithmic Information Theory. Cambridge, UK and New York: Cambridge University Press.

Cottrell, Allin, and Paul Cockshott. 1993. “Calculation, Complexity and Planning: The Socialist Calculation Debate Once Again.” Review of Political Economy 5 (1): 73–112. https://doi.org/10.1080/09538259300000005.

———. 2007. “Against Hayek.” MPRA Paper No. 6062.

Hauwe, Ludwig M.P. van den. 2011. “Hayek, Gödel, and the Case for Methodological Dualism.” Journal of Economic Methodology 18 (4): 387–407. https://doi.org/10.1080/1350178X.2011.628045.

Hayek, Friedrich August. 1952. The Sensory Order: An Inquiry into the Foundations of Theoretical Psychology. Chicago: The University of Chicago Press.

Huerta de Soto, Jesús. 2010. Socialism, Economic Calculation and Entrepreneurship. Cheltenham: Edward Elgar Publishing.

Koppl, Roger, and J. Barkley Rosser Jr. 2002. “All That I Have to Say Has Already Crossed Your Mind.” Metroeconomica 53 (4): 339–60. https://doi.org/10.1111/1467-999X.00147.

Lavoie, Don. 1985. Rivarly and Central Planning: The Socialist Calculation Debate Reconsidered. Cambridge: Cambridge University Press.

Markose, Sheri M. 2005. “Computability and Evolutionary Complexity: Markets as Complex Adaptive Systems (CAS)*.” The Economic Journal 115 (504): F159–92. https://doi.org/10.1111/J.1468-0297.2005.01000.X.

Moreno-Casas, Vicente, Victor I. Espinosa, and William H. Wang. 2022. “The Political Economy of Complexity: The Case of Cyber-Communism.” https://papers.ssrn.com/abstract=4012265.

Nieto, Maxi, and Juan Pablo Mateo. 2020. “Dynamic Efficiency in a Planned Economy: Innovation and Entrepreneurship without Markets.” Science and Society 84 (1): 42–66. https://doi.org/10.1521/SISO.2020.84.1.42.

Rosser Jr., J. Barkley. 2009. “Computational and Dynamic Complexity in Economics.” In Handbook of Research on Complexity, edited by J. Barkley Rosser Jr., 22–35. Cheltenham: Edward Elgar.

———. 2012. “Emergence and Complexity in Austrian Economics.” Journal of Economic Behavior and Organization 81 (1): 122–28. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2011.09.001.

Samuelson, Paul A. 1948. Economics. 1st ed. New York: McGraw-Hill.

Schumpeter, Joseph A. 2006. History of Economic Analysis. New York: Routledge.

Shannon, C. E. 1948. “A Mathematical Theory of Communication.” Bell System Technical Journal 27 (3): 379–423. https://doi.org/10.1002/J.1538-7305.1948.TB01338.X.

Wolpert, David H. 2001. “Computational Capabilities of Physical Systems.” Physical Review E 65 (016128): 1–27. https://doi.org/10.1103/PHYSREVE.65.016128.