Le disuguaglianze statistiche tra le razze dimostrano la discriminazione?

Nota dell’editore: Walter Williams è un insigne analista ed economista alla George Mason University di Fairfax, Virginia. Questo saggio fu originariamente pubblicato nel Novembre 2012 sotto il titolo “Diversità, Ignoranza e Stupidità” in The Freeman, il periodico della Foundation for Economic Education).

williamsGeorge Orwell era solito ammonire: “A volte il primo dovere degli uomini intelligenti è la riaffermazione dell’ovvio”. Questo è esattamente ciò che voglio fare – parlare dell’ovvio.

Docenti di diritto, tribunali e scienziati sociali hanno a lungo sostenuto come le grandi disuguaglianze statistiche provino l’esistenza di schemi e pratiche discriminatorie. Dietro tale visione c’è l’idea secondo cui senza discriminazioni, saremmo etnicamente distribuiti in modo proporzionale nelle caratteristiche socioeconomiche come ad esempio il reddito, l’educazione, il tipo di occupazione ed altri fattori. Non esiste una singola prova in alcun luogo ed in alcun tempo della storia dell’umanità che confermi come senza discriminazioni ci sarebbe una rappresentanza proporzionale, nonché un’assenza di grandi disuguaglianze statistiche relative a razza, sesso, nazionalità o a qualunque altra caratteristica. Tuttavia, molte delle nostre idee, leggi, controversie legali e politiche pubbliche sono basate sul concepire la proporzionalità come norma. Consideriamo dunque qualche grande disuguaglianza, per poi decidere se queste rappresentino ciò che avvocati e giudici chiamano “schemi e pratiche discriminatorie” e pensando poi a quali azioni correttive andrebbero intraprese.

Gli ebrei non raggiungono nemmeno l’1% della popolazione mondiale e soltanto il 3% di quella americana, eppure costituiscono il 20% dei premi Nobel ed il 39% dei vincitori americani. Questa è una gigantesca disuguaglianza statistica: è la commissione che aggiudica i Nobel a discriminare in favore degli ebrei, o sono gli ebrei ad essere impegnati in una cospirazione accademica contro tutti noi? In ogni caso, durante la Repubblica di Weimar – in Germania – gli ebrei erano soltanto l’1% della popolazione tedesca, ma rappresentavano il 10% dei dottori e dei dentisti del paese, il 17% degli avvocati ed una larga percentuale della comunità scientifica tedesca. Il … Leggi tutto

La scienza non è solo matematica

scienza matematicaAll’inizio di quest’anno, Edward O. Wilson, l’illustre biologo di Harvard, ha scritto dei limiti della matematica nell’ambito delle scienze sul Wall Street Journal. Questo figlio nativo di Mobile, Alabama – meglio noto altrove come il Padre della Sociobiologia – sostiene che la capacità di formulare contributi concettuali alla scienza non richiede competenza matematica, né tantomeno una componente matematica. Chiosando: “[f]ortunatamente, l’eccezionale fluidità matematica è richiesta solo per poche discipline, quali la fisica delle particelle, l’astrofisica e la teoria informatica. Molto più importante per tutto il resto della scienza è la capacità di delineare concetti, che permette al ricercatore di evocare immagini e processi mediante l’intuizione.” Wilson stesso ha candidamente ammesso di non aver mai appreso l’analisi matematica prima dei suoi trent’anni – vale a dire, dopo aver guadagnato la cattedra ad Harward –, lamentando la perdita di conoscenza scientifica che si verifica allorquando i suoi aspiranti collaboratori scelgono altre carriere a causa di carente formazione matematica.

Ancorché questo non rappresenti un problema per gli economisti austriaci, i quali utilizzano una logica aprioristica e deduttiva nello sviluppo della teoria e dei concetti economici, l’approccio economico tradizionale resta affezionato all’idea di utilizzare i dati come fini a sé stessi, cosicché la disponibilità dei soli dati determina la misura dell’indagine economica. Di conseguenza, concetti quali il capitale, che non si prestano ad analisi matematica, sono spesso ignorati dal mainstream o assunti come costanti (in modo da semplificarne l’utilizzo nelle tecniche di modellazione). Questa lacuna costituisce uno dei motivi per l’infausta diagnosi errata compiuta circa la bolla immobiliare, innescata una decina d’anni fa, nonché una delle principali ragioni alla base della generale ignoranza dell’approccio tradizionale sui cattivi investimenti derivanti dalla creazione di moneta da parte dello Stato.

I commenti di Wilson sono interessanti poiché pongono l’accento sulla modellizzazione statistica operata dall’economia mainstream e da altre scienze sociali, basandosi sul desiderio di raggiungere il medesimo rigore scientifico delle scienze dure. Siffatto desiderio esprime … Leggi tutto

Dobbiamo utilizzare modelli per fare previsioni in economia?

Nelle loro analisi gli economisti utilizzano una gamma di metodi statistici che variano dai modelli molto complessi fino alla semplice proposizione di dati storici. Si ritiene generalmente che, per mezzo di correlazioni statistiche, si possano organizzare i dati storici in un corpo di informazioni utili, che a sua volta può servire come base per la valutazione dello stato dell’economia. In breve, si ritiene che attraverso l’applicazione di metodi statistici su dati storici, si possano estrarre i fatti della realtà per quanto riguarda lo stato dell’economia.

Purtroppo, le cose non sono così semplici come sembrano. Ad esempio, è stato osservato che le riduzioni del tasso di disoccupazione sono associate a un aumento generale dei prezzi di beni e servizi. Dovremmo allora concludere che il calo della disoccupazione è un importante innesco dell’inflazione nei prezzi? Per confondere ulteriormente la questione, si è anche osservato che l’inflazione nei prezzi è ben correlata con le variazioni dell’offerta di denaro. Inoltre, è stato stabilito che le variazioni dei salari mostrano una correlazione molto elevata con l’inflazione nei prezzi.

Allora, cosa dobbiamo fare con tutto questo? Ci troviamo di fronte non una ma tre “teorie” concorrenti sull’inflazione. Come possiamo decidere qual è la teoria giusta? Secondo il modo di pensare comune, il criterio per la selezione di una teoria risiederebbe nel suo potere predittivo. Su questo, Milton Friedman scrisse:

L’obiettivo finale di una scienza positiva è lo sviluppo di una teoria o ipotesi che permetta di ottenere previsioni valide e significative (cioè non veristiche) sui fenomeni non ancora osservati [1].

Finché il modello (la teoria) “funziona”, viene considerato come un quadro interpretativo valido per un’economia. Una volta che il modello (la teoria) si rompe, cerchiamo un nuovo modello (teoria). Per esempio, un economista forma un punto di vista secondo cui le spese dei consumatori in beni e servizi sono determinate dal reddito disponibile. Una volta che questa opinione viene convalidata per mezzo di metodi statistici, viene … Leggi tutto