Cómo investigan los economistas. Guía para elaborar y desarrollar un proyecto de investigación E-Book

Waldo Mendoza Bellido

• Herausgeber: Fondo Editorial de la PUCP
• Kategorie: Fachliteratur
• Sprache: Spanisch
• Veröffentlichungsjahr: 2022

Seitenzahl: 407

Beschreibung

La investigación económica es el proceso por el cual descubrimos, evaluamos, confirmamos, rechazamos y ampliamos el stock de conocimientos existentes en el campo de la economía. Para llevar adelante con éxito este propósito, el investigador necesita estar dotado de una metodología, de las directrices generales de cómo realizar la investigación, y también de los métodos y procedimientos de investigación; es decir, de las guías específicas de cómo efectuarla. Este libro tiene el doble objetivo de brindar a los economistas interesados en la investigación económica el marco teórico (la metodología de la investigación económica), así como algunas herramientas específicas sobre cómo llevarla cabo (los métodos y procedimientos de investigación). En el terreno metodológico, en este libro abordamos conceptos tales como la causalidad, la inducción, la deducción, el método hipotético-deductivo, la predicción y la explicación, la verdad y la falsedad, la verificación y la falsación, entre otros. En el campo de los métodos y los procedimientos de la investigación, concentraremos nuestra atención en el rol que tiene la econometría, la tradicional y la contemporánea, como instrumento esencial para poner a prueba las hipótesis de la investigación.

Leseprobe

Waldo Mendoza Bellido es doctor en Economía por la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Es profesor e investigador en el Departamento de Economía de la PUCP desde 1989. Ha sido ministro de Economía y Finanzas, presidente del Consejo Fiscal (CF), miembro del Consejo Directivo de la Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria (Sunedu), miembro del directorio del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) y viceministro de Hacienda en el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF). Tiene varias publicaciones, entre ellas, Macroeconomía intermedia para América Latina (tercera edición, 2018). Correo: [email protected]

Waldo Mendoza Bellido

CÓMO INVESTIGAN LOS ECONOMISTAS

Guía para elaborar y desarrollar un proyecto de investigación

Segunda edición aumentada

Cómo investigan los economistasGuía para elaborar y desarrollar un proyecto de investigación© Waldo Mendoza Bellido, 2022

© Pontificia Universidad Católica del Perú, Fondo Editorial, 2022Av. Universitaria 1801, Lima 32, Perú[email protected]

Diseño, diagramación, corrección de estilo y cuidado de la edición: Fondo Editorial PUCP

Segunda edición digital: junio de 2022

Prohibida la reproducción de este libro por cualquier medio, total o parcialmente, sin permiso expreso de los editores.

Hecho el Depósito Legal en la Biblioteca Nacional del Perú Nº 2022-04455e-ISBN: 978-612-317-752-2

Agradecimientos

La elaboración de este libro, sobre cómo hacer una investigación en el campo de las ciencias económicas, ha sido posible debido a la conjunción de varias condiciones.

En primer lugar, porque trabajo en la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), un centro académico donde la investigación tiene un rol protagónico y que ofrece a sus miembros todas las facilidades para la producción intelectual. Este libro, por ejemplo, es fruto del apoyo brindado por el Vicerrectorado de Investigación (VRI-PUCP).

En segundo lugar, en el Departamento de Economía, del cual soy miembro, la preocupación de cómo hacer una investigación científica es antigua. Los importantes trabajos del profesor emérito Adolfo Figueroa sobre la metodología de la ciencia económica me indujeron a escribir un libro un tanto más accesible, más ingenieril, para el interesado en hacer investigación.

En tercer lugar, he contado con la asistencia de Augusto Delgado y Cecilia Vargas, egresados de la carrera de Economía de la PUCP. Su apoyo ha sido impecable y ha ido mucho más allá del trabajo estándar de un asistente de investigación. En la segunda edición del libro me han apoyado Raúl Amao y Antonio Ayala, estudiantes sobresalientes de la carrera de Economía de la PUCP.

En cuarto lugar, me he nutrido de las observaciones de mis estudiantes del Seminario de Investigación en la Maestría en Economía y del Seminario de Economía Peruana en el bachillerato, ambos en la PUCP, así como de los talleres que dicté en Lima y en varias universidades del país. Mis estudiantes recibieron clases con un borrador de este libro y me ayudaron a detectar un conjunto de errores que felizmente pude subsanar a tiempo.

Por último, y no por eso menos importante, agradezco a mi familia (Charo, Liu y Lizy), que me da todas las libertades para poder escribir sin interrupción.

Índice

Agradecimientos

Las novedades de la segunda edición

Introducción

Capítulo 1. Consideraciones generales

Capítulo 2. La metodología de la investigación económica

2.1 El concepto de verdad y el problema de la demarcación

2.2 El silogismo

2.3 La inducción, la deducción y la metodología hipotética deductiva

2.4 Predicción y explicación

2.5 El concepto de causalidad

2.6 Verificación y falsación

2.7 La falsación en la práctica

Capítulo 3. Tipos de investigación y problemas económicos investigables

3.1 Requisito 1: el tema de investigación debe plantearse como una relación de causa a efecto

3.2 Requisito 2: las variables exógenas y endógenas deben estar empíricamente identificadas.

3.3 Requisito 3: el tamaño de la muestra debe ser suficiente para someter las hipótesis a las pruebas econométricas

3.4 Requisito 4: las hipótesis de causalidad deben provenir de un modelo teórico

3.5 Requisito 5: la investigación debe elevar el stock de conocimientos en el campo de estudio propuesto

3.6 Requisito 6: identificar el artículo guía de la investigación

Capítulo 4. El papel de la econometría en la investigación económica

4.1 Los usos de la econometría

4.2 La metodología de la econometría tradicional

Capítulo 5. El papel de la econometría contemporánea en la investigación económica

5.1 Los límites de la econometría tradicional

5.2 Los cuestionamientos a la econometría inductiva

Capítulo 6. Métodos alternativos de contrastación de hipótesis

6.1 La calibración

6.2 Los experimentos

6.3 La microsimulación

6.4 El enfoque narrativo

6.5 El método del control sintético

Capítulo 7. Proyecto de investigación y artículo académico

Introducción

7.1 Estado actual de conocimientos

7.2 Modelo teórico e hipótesis

7.3 Diseño de la investigación

7.4 Hipótesis y evidencia empírica

7.5 Conclusiones e implicancias

7.6 A modo de resumen: las fases de la investigación económica

Anexo. Ejemplo de proyecto de investigación

Déficit fiscal y deuda pública en el Perú, 1980-2020: el rol de los factores externos e internos

Introducción

1. Estado actual de conocimientos

2. Modelo teórico e hipótesis

3. Diseño de la investigación

Referencias

Referencias

Las novedades de la segunda edición

La primera edición de este libro se publicó en 2014. Desde entonces, enseñando los cursos de Seminario de Economía Peruana en el bachillerato y el Seminario de Investigación Económica en el posgrado, en la PUCP, y dando conferencias en distintas universidades de país sobre cómo se hace una investigación económica, detecté, por un lado, la utilidad del libro, que cubrió una enorme demanda existente, pero también la necesidad de actualizarlo cada cierto tiempo, dados los avances en la profesión y, especialmente, en las distintas metodologías para poner a prueba las hipótesis de la investigación.

¿Cuáles son las principales novedades de esta segunda edición?

En las secciones 2.4, 2.5 y 3.4 del libro, dedicadas a la causalidad, la predicción, la explicación y la hipótesis de causalidad, hemos reemplazado el modelo teórico utilizado en la primera edición, una extensión del conocido modelo Mundell-Fleming, por un modelo más apropiado para entender la macroeconomía peruana, pues se incluyen ecuaciones de comportamiento que reflejan la forma en que hacen su política el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) y el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF). De esta manera, los lectores, al mismo tiempo que se familiarizan con las herramientas de la investigación económica, contarán con un instrumento para entender la coyuntura macroeconómica local e internacional.

En la sección 2.5 se aborda el siguiente problema. Sucede que las hipótesis son relaciones de causalidad que van de las variables exógenas a las variables endógenas, y que se derivan a partir del modelo teórico. Sin embargo, en la etapa de la contrastación empírica la construcción de la variable exógena es compleja. Por eso en esta sección se incorpora una discusión sobre cómo identificar que una variable exógena realmente lo es, en los términos de la estadística y la econometría, y se presentan distintas estrategias de cómo hacerlo.

En la sección 4.2 introducimos una sección elusiva en los textos, pero importantísima para el investigador: ¿cuál es el número de observaciones que se necesitan para poner a prueba una hipótesis con el instrumental de la estadística y la econometría?

El capítulo 6 es nuevo, y es el principal aporte de esta segunda edición. La estadística y la econometría no son las únicas herramientas para la corroboración de las hipótesis. Con el avance de la ciencia económica en las últimas décadas, se conocen de métodos alternativos para poner a prueba las hipótesis de la investigación, como el de los experimentos, por ejemplo. En esta sección se presenta un resumen de esas alternativas, con una guía de lecturas para profundizar en ellas, para que el lector conozca vías distintas a la que se pone énfasis en este libro.

El capítulo 7, el corazón del libro, la guía para la presentación de los resultados de la investigación, ha sido reelaborado casi en su totalidad, para hacerlo más claro y amigable. En términos de contenido, la principal novedad es que la guía de cómo presentar un proyecto de investigación que teníamos en la primera edición ha sido enriquecida para considerar también la guía para la presentación de la investigación culminada, bajo el formato de un artículo académico. En ese capítulo hemos incorporado un recuadro, con una guía «mínima» para los investigadores, una suerte de producto final, utilitario, de este libro.

Por último, nuestro anexo contiene ahora un nuevo ejemplo de cómo presentar un proyecto de investigación.

Confiamos en que nuestros lectores, estudiantes, profesores e investigadores de las ciencias sociales, fundamentalmente, continúen favoreciéndonos con la lectura de este libro, que ha sido trabajado con mucha dedicación, rigor y cuidado.

Introducción

«No hay nada más peligroso que un economista que no ha aprendido algo de filosofía» (Hutchinson, 1997, p. 1).

«La economía es tan apasionante como pueda serlo cualquier otra ciencia: el mundo es nuestro laboratorio, y la inmensa diversidad de personas que lo habitan conforma nuestro objeto de estudio.

Lo interesante de nuestro trabajo proviene de la oportunidad que brinda para aprender sobre causas y efectos en el quehacer humano» (Angrist & Pischke, 2016, p. 10).

La investigación económica es el proceso por el cual descubrimos, evaluamos, confirmamos, rechazamos y ampliamos el stock de conocimientos existentes en el campo de la economía.

Para llevar adelante con éxito este propósito, el investigador necesita estar dotado de una metodología, de las directrices generales de cómo realizar la investigación, y también de los métodos y procedimientos de investigación; es decir, las guías específicas de cómo efectuarla.

Este libro tiene el doble objetivo de dotar a los economistas interesados en la investigación económica del marco teórico (la metodología de la investigación económica), así como de algunas herramientas específicas sobre cómo llevarla a cabo (los métodos y procedimientos de investigación).

En el terreno metodológico, en este libro abordamos conceptos tales como la causalidad, la inducción, la deducción, el método hipotético-deductivo, la predicción y la explicación, la verdad y la falsedad, la verificación y la falsación, entre otros, que nos servirán para aproximarnos a la metodología de la ciencia económica.

En el campo de los métodos y los procedimientos de la investigación —el «diseño de la investigación», en la terminología de Angrist y Pischque (2010)—, concentraremos nuestra atención en el rol que tiene la econometría, la tradicional y la contemporánea, como instrumento esencial para poner a prueba las hipótesis de la investigación.

Por otro lado, es importante advertir que no hay una sola metodología de investigación en el campo de la economía. En algunos casos, no contamos con teorías, ni con bases de datos, por lo que tiene que acudirse a los estudios de caso y apelar a la metodología exploratoria de investigación. No hay teoría ni hay medición. Este tipo de investigación no permite predecir ni explicar.

En otros casos, tenemos una base de datos completa, pero no contamos con ninguna teoría. Podemos apelar a la metodología inductiva de investigación, para encontrar regularidades o hechos estilizados. Es la medición sin teoría. Esta metodología permite predecir, pero no permite explicar.

Puede darse también el caso de que tengamos una buena teoría, pero no contemos con una base de datos para ponerla a prueba. Es la teoría sin medición. En esa situación, utilizamos la metodología deductiva de investigación, la cual nos permite explicar, pero no predecir.

La situación inmejorable para el investigador es cuando se cuenta con una buena teoría y una base de datos completa. Es la teoría con medición. En este caso, puede utilizarse la metodología hipotética deductiva de investigación que permite corroborar o rechazar teorías, y permite lanzar predicciones y dar explicaciones sobre la naturaleza de dichas predicciones. A este tipo de investigación, siguiendo a Figueroa (2012), la denominaremos investigación básica o investigación científica.

En este libro, establecemos un criterio de demarcación preciso entre aquellos temas que son investigables y aquellos que no lo son, en el marco de las reglas de investigación científica o básica postuladas aquí. Vale aclarar que no todos los temas que nos interesan investigar son investigables. Por ello, en este libro se proponen cinco requerimientos para considerar que un problema económico es investigable.

El producto final esperado del libro es que el lector pueda preparar un proyecto de investigación en el campo de la economía, y que dicho proyecto pueda ser desarrollado. Por eso, una parte importante está dedicada a la descripción, paso a paso, de las distintas etapas del proceso de investigación, desde el planteamiento del problema económico a estudiar, hasta su culminación, en la sección de conclusiones e implicancias para la política económica.

La orientación adoptada es consistente, en términos generales, con la metodología de investigación científica propuesta por Popper (1980, 1983), Friedman (1967), Darnell y Evans (1990), Blaug (1992), Hoover (2005) y, especialmente, con la expuesta por Figueroa (2003, 2009, 2012). Los métodos y procedimientos de la investigación económica los hemos confinado al campo de la econometría aplicada, y nos apoyamos especialmente en los libros de Darnell y Evans (1990), Stock y Watson (2012) y Baddeley y Barrowclough (2009). El novedoso libro de Angrist y Pischque (2016) ha sido considerado en esta segunda edición.

Como primer paso, presentamos algunos conceptos generales importantes relacionados con la epistemología, la metodología y el método. En el capítulo 2 se presentan los conceptos más importantes de la metodología de la ciencia económica, tales como inducción, deducción y metodología hipotético-deductiva, causalidad, explicación y predicción, y verificación y falsación. Nos basamos, fundamentalmente, en las exposiciones de Popper (1980, 1983), llevadas al campo de la econometría por Darnell y Evans (1990) y, al campo de la economía, en el Perú, por Figueroa (2003, 2009 y 2012).

Para el estudiante o investigador interesado en preparar un proyecto de investigación, el capítulo 3 es el más importante del libro. En él se delimitan aquellos temas que son investigables, de los que no lo son, desde el punto de vista de la metodología adoptada en este libro, y se establecen los cinco requisitos para hacer de un tema propuesto, viable de ser investigado. En el capítulo 4 se argumenta acerca de la importancia de la econometría tradicional en la investigación económica. En el capítulo 5 se discuten los límites de la econometría tradicional en la investigación económica, el rol que tiene la econometría contemporánea y los problemas metodológicos que suelen surgir en los trabajos que contienen «mediciones sin teoría» o «teorías sin medición». En el capítulo 6 se presentan los métodos alternativos a la econometría para la corroboración de las hipótesis. En el capítulo 7 se presentan, paso a paso, las distintas etapas de la investigación, siguiendo una secuencia estrechamente conectada por un cordón umbilical: el problema económico a investigar. Por último, en el anexo del libro, mostramos un ejemplo, de propósito pedagógico, sobre cómo hacer una investigación siguiendo las pautas de la propuesta presentada en este libro.

Capítulo 1.Consideraciones generales

Hay tres conceptos asociados a la investigación científica que requieren ser esclarecidos al inicio de este libro: estos son epistemología, metodología y método.

Entre aquellos, la epistemología es el concepto más general. El término proviene del griego episteme (conocimiento) y logos (estudio). Desde el punto de vista etimológico, la epistemología se refiere entonces al estudio del conocimiento. La Real Academia Española (RAE) nos proporciona una definición general de este término: «Doctrina de los fundamentos y métodos del conocimiento científico» (RAE, 2001).

Según una definición especializada, procedente de la filosofía, la epistemología es: «El estudio de la cognición y el conocimiento» (Bunge, 2007b, p. 62).

La epistemología puede definirse entonces como la rama de la filosofía cuyo objeto de estudio es el conocimiento. En suma, es la teoría del conocimiento. Se ocupa de la naturaleza del conocimiento humano, el estudio de las condiciones que conducen a su obtención, los criterios para justificarlo o invalidarlo. La epistemología nos ofrece también la definición de conceptos fundamentales tales como el de la verdad y la objetividad.

Por otro lado, el vocablo metodología, se deriva de las palabras griegas methodos (método)y logia (ciencia o estudio de). La metodología sería entonces, desde el punto de vista etimológico, la ciencia que estudia los métodos.

La Real Academia Española tiene una definición consistente con el origen etimológico del término: «Ciencia del método. Conjunto de métodos que se siguen en una investigación científica o en una exposición doctrinal» (RAE, 2001).

La definición especializada, siempre desde la filosofía, por otro lado, es similar: «El estudio de los métodos. La rama normativa de la epistemología, una tecnología del conocimiento» (Bunge, 2007b, p. 142).

De acuerdo con Mark Blaug, un economista inglés-holandés estudioso de la historia del pensamiento económico y de la metodología de la investigación económica:

[…] la metodología es una disciplina descriptiva —«esto es lo que los economistas hacen»— y también prescriptiva —«esto es lo que los economistas deben hacer para el progreso de la economía»— […] la metodología no proporciona un algoritmo mecánico, ya sea para la construcción o para la validación de las teorías, como tal, es más un arte antes que una ciencia (traducción propia, Blaug, 1992, p. xii).

Para Don Ethridge, profesor emérito del Departamento de Economía Agraria y Aplicada en la Universidad Tecnológica de Texas, autor de un conocido libro sobre investigación económica aplicada:

El término metodología […] se refiere al estudio del enfoque general de la investigación en un campo dado. Por tanto, la metodología de la investigación en economía es el estudio de la orientación general de la investigación en economía. La metodología de la investigación es la metodología de la ciencia en el sentido de que es la metodología para expandir la ciencia (traducción propia, Ethridge, 2004, pp. 25 y 26).

Por último, de acuerdo con el profesor Adolfo Figueroa, uno de los economistas popperianos más destacados en América Latina, no debe hacerse distinción entre los conceptos de epistemología y metodología. «La metodología se ocupa del problema de “cómo” construir el conocimiento científico. La metodología es llamada también epistemología» (traducción propia, Figueroa, 2012, p. xiv).

En resumen, la metodología es la guía general para realizar una investigación científica, estudia el método y orienta sobre los métodos apropiados para alcanzar los objetivos de la investigación científica. La metodología estipula las condiciones generales que deben caracterizar a los métodos de investigación y ofrece estrategias generales para ampliar el conocimiento científico.

El tercer término que nos interesa definir en esta sección es el método. La palabra proviene del término griego methodos (camino o vía) y se refiere al medio utilizado para llegar a un fin.

Este término, según la RAE, es el «Procedimiento que se sigue en las ciencias para hallar la verdad y enseñarla» (RAE, 2001). Y según un diccionario de filosofía la definición del método es: «Un procedimiento regular y bien especificado para hacer algo, una secuencia ordenada de operaciones dirigidas a un objetivo» (Bunge, 2007b, p. 142).

Podríamos concluir, entonces, que método es el conjunto de pasos que se siguen para elevar el stock de conocimientos científicos; se trata de un plan seleccionado para alcanzar un objetivo. Este término es sinónimo de técnicas o procedimientos de investigación. También son los procedimientos que se llevan a cabo para cumplir con lo estipulado por la metodología. Así pues, los métodos y procedimientos tienen que ser consistentes con la metodología de investigación.

Los libros de texto en este campo son abundantes. Pueden leerse, por ejemplo, Newman (2003) o Hernández, Fernández y Baptista (2010).

Ethridge (2004) tiene una definición comprensiva de esta expresión: «El término método se utiliza para referirse a las técnicas específicas, herramientas o procedimientos que se aplican para alcanzar un determinado objetivo» (traducción propia, Ethridge, 2004, p. 25).

En resumen, para nuestros propósitos, podemos definir a la epistemología como la teoría general del conocimiento científico. La metodología es un campo de la epistemología y constituye una guía general para elevar el stock de conocimientos científicos. La metodología proporciona una justificación para los métodos de un proyecto de investigación. Y el método es una guía específica de aplicación de la metodología.

Stacy y Little (2007) tienen un buen resumen de la conexión entre estos tres términos, consistente con lo que acabamos de presentar:

En los términos más simples, la metodología justifica el método, el cual produce datos y análisis. El conocimiento se crea a partir de los datos y el análisis. La epistemología modifica la metodología, y justifica el conocimiento producido (traducción propia, Stacy & Little, 2007, p. 1317).

Dada una metodología, y un método consistente con dicha metodología, podemos embarcarnos en la tarea de llevar adelante una investigación científica.

¿Y qué es una investigación científica? Don Ethridge tiene una definición apropiada de este término:

La investigación es un proceso a través del cual (1) se expande el cuerpo de la ciencia, y (2) el cuerpo existente de la ciencia es sometido a las pruebas de exactitud o validez. Los dos son simbióticos: la investigación se basa en el acervo de conocimientos acumulados como parte integral de su proceso, y el conocimiento acumulado se expande a través del proceso de investigación.

[…] La investigación es el medio para acumular, evaluar y cuestionar el cuerpo de conocimientos que llamamos ciencia, así como un proceso de utilización de la ciencia para abordar temas, problemas y preguntas. La investigación y la ciencia son intrínsecamente inseparables (traducción propia, Ethridge, 2004, p. 26).

Para llevar a cabo una investigación científica se necesita contar con dos instrumentos. Por un lado, se requiere conocer la metodología de la investigación económica. Por otro lado, se requiere tener un dominio sobre los aspectos más ingenieriles del proceso de investigación científica, el de los métodos y los procedimientos de la investigación. En este libro se cubren estos dos aspectos, complementarios, que el economista que planea embarcarse en el desarrollo de una investigación científica en el campo de la economía necesita conocer.

En ambos casos, el objetivo final es buscar los caminos que permitan elevar el stock de conocimientos en el campo de la economía, en concordancia con la metodología de la ciencia, expresada por el destacado filósofo austríaco Karl Popper: «[…] el problema central de la epistemología ha sido siempre, y sigue siéndolo, el del aumento del conocimiento» (1980, p. 12).

Por su parte, Don Ethridge, reafirma lo postulado por Popper:

La investigación económica, en su forma más fundamental, es el proceso por el cual descubrimos, evaluamos y confirmamos el stock de conocimientos en el campo de la economía (traducción propia, Ethridge, 2004, p. 3).

Las siguientes secciones de este libro estarán dedicadas, entonces, al estudio de la metodología de la investigación económica, así como a su aplicación concreta, a través de los métodos y procedimiento de investigación.

Capítulo 2.La metodología de la investigación económica

En este capítulo abordaremos algunos conceptos que nos ayudarán a entender la metodología de investigación que se propondrá a los economistas. Estos conceptos nos ayudarán a entender la lógica que debe guiar nuestras investigaciones, las múltiples dificultades que se presentan en el camino del investigador y los criterios para aceptar o rechazar algunas metodologías de investigación.

2.1 El concepto de verdad y el problema de la demarcación

Toda investigación científica tiene como objetivo la búsqueda de la verdad. Pero, ¿qué es la verdad? Según la Real Academia Española (RAE), la verdad es la:

Conformidad de las cosas con el concepto que de ellas forma la mente. Conformidad de lo que se dice con lo que se siente o se piensa. Juicio o proposición que no se puede negar racionalmente (RAE, 2001).

Sin embargo, esta no es la definición de verdad que se utiliza en la ciencia. En nuestro ámbito necesitamos de una definición más precisa, y que sea empíricamente observable ¿Qué entendemos por verdad en la investigación científica? En la ciencia, la verdad objetiva estricta no puede ser encontrada; no existe, como lo señala Caldwell (1994).

El concepto apropiado de la verdad en la práctica de la investigación económica es menos exigente, pero a la vez, es un concepto observable, y es el utilizado por Popper. Este, a su vez, lo tomó prestado del filósofo polaco Alfred Tarski, quien en 1933 escribió un artículo en el que definía matemáticamente el concepto de la verdad. Antes de Tarski, el concepto de verdad era difuso y poco útil para las necesidades de la ciencia:

Esta situación cambió con el advenimiento de la teoría de la verdad y de la correspondencia de un enunciado con los hechos debida a Tarski. La gran realización de Tarski y la verdadera importancia de su teoría para la filosofía de las ciencias empíricas residen, creo, en el hecho de que restableció una teoría de la correspondencia de la verdad absoluta u objetiva, que se había vuelto sospechosa. Reivindicó el libre uso de la idea intuitiva de la verdad como correspondencia con los hechos (Popper, 1983, p. 273).

Decimos que un enunciado es «verdadero» si coincide con los hechos o si las cosas son tal y como él las representa. Este es el concepto absoluto u objetivo de la verdad, concepto que cada uno de nosotros utiliza constantemente (Popper, 1972, pp. 113-114).

En consecuencia, como lo señala claramente Alan Chalmers, un físico inglés-australiano que obtuvo su PhD en historia y filosofía de la ciencia, área en la cual se desempeña como docente en la Universidad de Sidney:

De acuerdo con la teoría de la verdad como correspondencia, una proposición es verdadera si, y solo si, se corresponde con los hechos. La proposición «el gato está encima del felpudo» es verdadera si el gato está encima del felpudo, y falsa si no lo está. Una proposición es verdadera si las cosas son como dice la proposición que son, y falsa si no lo son (Chalmers, 2012, p. 214).

Es de esta definición de la verdad de donde provienen los conceptos de verificación y corroboración, ampliamente utilizados en la metodología de la ciencia, especialmente por Popper: «Las teorías no son verificables, pero pueden ser “corroboradas”» (1980, p. 234).

¿Por qué usar el término corroboración y no los términos verificación o confirmación? Popper lo explica:

He introducido en este libro los términos «corroboración» (bewährung) y especialmente «grado de corroboración» (grad der Bewährung) porque quería tener un término neutral con el cual designar el grado en que una hipótesis ha salido indemne de contrastaciones rigurosas, y, por tanto, ha «demostrado su temple» (Popper, 1980, p. 234).

En efecto, el término corroborar es más «neutral» que el término verificar. Según la RAE (2001), la definición del vocablo verificar es «Comprobar o examinar la verdad de algo».

Y la definición del término corroborar: «Dar mayor fuerza a la razón, al argumento o a la opinión aducidos, con nuevos raciocinios o datos» (2001).

En los términos de la ciencia, la verificación es el establecimiento de la veracidad de una hipótesis, mientras que la corroboración es el establecimiento de la correspondencia de dicha hipótesis con los hechos. Como veremos más adelante, la ciencia no verifica, sino solo corrobora.

Por otro lado, entre los filósofos de la ciencia es habitual hablar del problema de la demarcación planteado por Karl Popper. Popper buscó definir los criterios para fijar los límites entre lo que es el conocimiento científico y el no científico o metafísico. De acuerdo con Popper, el criterio de demarcación entre ciencia y no ciencia es la «falsabilidad». Las hipótesis, para ser científicas, deben ser falsables. ¿Y qué significa que una hipótesis sea falsable? Quiere decir que esté planteada de tal manera que estén absolutamente claras las condiciones para declararla falsa o refutada; es decir, que sea posible describir las situaciones o hechos tales que, si se produjeran, refuten la hipótesis. Una hipótesis es falsable cuando es posible encontrar al menos un hecho incompatible con ella.

En palabras del propio Popper:

Pero, ciertamente solo admitiré un sistema entre los científicos o empíricos si es susceptible de ser contrastado por la experiencia. Estas consideraciones nos sugieren que el criterio de demarcación que hemos de adoptar no es el de la verificabilidad, sino el de la falsabilidad de los sistemas. Dicho de otro modo: no exigiré que un sistema científico pueda ser seleccionado, de una vez para siempre, en un sentido positivo; pero sí que sea susceptible de selección en un sentido negativo por medio de contrastes o pruebas empíricas: ha de ser posible refutar por la experiencia un sistema científico empírico (Popper, 1980, pp. 39 y 40).

Por su lado, Bernt Stigum, profesor de la Universidad de Oslo, autor de publicaciones que vinculan la metodología con la econometría, economista noruego partidario de la filosofía popperiana, precisa:

Los científicos deberían formular teorías que sean «lógicamente refutables», es decir, incompatibles con algún conjunto posible de observaciones. «Todos los cuervos son de color negro» es lógicamente falsable, ya que es inconsistente con (y sería falsificado por) la observación de un cuervo rojo (traducción propia, Stigum, 2003, p.1).

2.2 El silogismo

Antes de ingresar a la siguiente sección, en la que definiremos las principales metodologías que existen en la investigación económica, es importante discutir sobre algunas reglas de inferencia que resultan muy útiles en las discusiones sobre verificación o falsación de una hipótesis, así como en la definición de los términos inducción, deducción y método hipotético deductivo. Para este objetivo, nos ayudaremos de algunas reglas de una ciencia formal, la lógica, cuyo objetivo de estudio es, precisamente, la inferencia, el proceso a través del cual, a partir de ciertas premisas, se derivan conclusiones. Utilizaremos, en especial, una forma de razonamiento lógico: el silogismo. Para llevar a cabo esta tarea, nos basamos en Blaug (1985) y, especialmente, en Darnell y Evans (1990).

El silogismo es una herencia que recibimos del padre fundador de la lógica, el gran filósofo griego Aristóteles. Según Aristóteles, un silogismo es: «[…] un discurso en el cual, establecidas ciertas cosas, resulta necesariamente de ellas, por ser lo que son, otra cosa diferente» (Aristóteles I.2, 24b18-20).

El ejemplo clásico, tomado de Aristóteles, sobre la mortalidad de los griegos, es el siguiente:

Todos los hombres son mortales.Todos los griegos son hombres.Por tanto, todos los griegos son mortales.

En este ejemplo, si las premisas 1 y 2 son verdaderas, la conclusión 3 es necesariamente verdadera. El silogismo es la base de la metodología deductiva contemporánea.

El término silogismo, del griego syllogismos (razonamiento), consta de dos enunciados, a partir de los cuales se extrae una conclusión. Un silogismo por tanto subraya la estructura lógica de un argumento en el que se pone de relieve la relación entre las premisas y la conclusión. En el silogismo hay una premisa que sirve como punto de partida, la premisa mayor, que es una premisa general, una hipótesis o una teoría; una premisa que sirve como «intermediaria», menos general que la anterior, que es la premisa menor; y una tercera proposición, la conclusión, que se desprende lógicamente, se deduce, de la premisa mayor, a través de la premisa menor.

Según la definición especializada:

Un silogismo es un razonamiento en el que inferimos un enunciado genérico, llamado conclusión, a partir de dos enunciados genéricos, llamados premisas. Las dos premisas han de contener tres conceptos, de los cuales uno, llamado el término medio, se repite en ambas premisas, y los otros dos, llamados extremos, aparecen en la conclusión. Este razonamiento puede ser correcto o incorrecto, según que la conclusión sea o no una consecuencia de las premisas. Si un silogismo es correcto, todos los silogismos cuyas premisas y conclusión compartan su forma lógica serán también correctos. Esta forma o pauta constituye un modo silogístico válido. Los modos silogísticos pueden representarse como leyes lógicas, tal y como lo hacía Aristóteles, su descubridor, o como reglas de inferencia, práctica más habitual entre los lógicos posteriores (Mosterín & Terretti, 2002, p. 454).

Considere, como ejemplo, el siguiente silogismo.

Todos los macroeconomistas de la PUCP son neoliberales (P1).Oscar Dancourt es un macroeconomista de la PUCP (P2).Por tanto, Oscar Dancourt es un macroeconomista neoliberal (P3).

En este silogismo, la proposición 1 (P1) es la premisa mayor, la proposición 2 (P2) es la premisa menor y la proposición 3 (P3) es la conclusión. El silogismo anterior, en términos generales, puede presentarse como,

Todos los objetos A tienen la propiedad B (P1).El objeto C pertenece a la clase A (P2).Por tanto, el objeto C tiene la propiedad B (P3).

Este silogismo, en el que las premisas son afirmaciones, es un silogismo categórico (Darnell & Evans, 1990). En este, las proposiciones 1 y 2 son conocidas como los supuestos (o hipótesis tentativas), mientras que la proposición 3 es conocida como una predicción.

Se dice que un enunciado es lógicamente verdadero si se acepta como verdad únicamente con fines de argumentación: esto contrasta con la verdad material (o verdad objetiva), que es la cualidad de ser la verdad del mundo real. Es de señalar, entonces, que dada la verdad lógica de las premisas mayor y menor, la conclusión es lógicamente verdadera, de hecho, la verdad lógica de la conclusión es meramente una consecuencia de la naturaleza del razonamiento que conduce a ella —la verdad lógica de la conclusión es independiente de la verdad material de las premisas—. Las premisas pueden ser materialmente verdaderas o materialmente falsas y la conclusión lógicamente verdadera; sin embargo, una conclusión lógicamente verdadera es necesariamente materialmente verdadera si sus premisas son materialmente verdaderas (traducción propia, Darnell & Evans, 1990, p. 28).

Un tipo de silogismo bastante utilizado en economía, donde la premisa mayor es un enunciado condicional, y el componente «si» se denomina antecedente, y el componente «entonces» se conoce como el consecuente, es el silogismo hipotético. Un ejemplo de este tipo de silogismo puede ser el siguiente.

Si todos los macroeconomistas de la PUCP fuesen neoliberales; entonces, Oscar Dancourt, quien es un macroeconomista de la PUCP, debe ser un macroeconomista neoliberal (P1).Todos los macroeconomistas de la PUCP son neoliberales (P2).Por tanto, Oscar Dancourt debe ser un macroeconomista neoliberal (P3).

La presentación general de este silogismo hipotético sería la siguiente:

Si A es verdadero, entonces B es verdadero (P1).A es verdadero (P2).Por tanto, B es verdadero (P3).

En este silogismo, la afirmación hipotética de la premisa mayor (P1) se divide en un antecedente, «Si A es verdadero», y un consecuente, «Por tanto, B es verdadero». Para llegar a la conclusión, «Por tanto, B es verdadero» (P3), debemos ser capaces de afirmar que realmente A es verdadero; es decir, en el lenguaje de los lógicos, afirmar (o establecer) el antecedente de la premisa mayor de la afirmación hipotética, para que la conclusión de que «B es verdadero» se siga como necesidad lógica, como lo señala Blaug (1985).

A este tipo de silogismos, en el campo de la lógica, se le denomina modus ponendo ponens, del latín modo que afirmando afirma, o simplemente modus ponens. Esta regla de inferencia es un instrumento lógico para verificar: afirma el antecedente. Es una regla de inferencia que permite pasar de un condicional y su antecedente a un consecuente (Mosterín & Terretti, 2002). En esta operación lógica se establece una relación de causa a efecto entre los enunciados. En esta regla, si el antecedente es verdadero (si se afirma el antecedente), entonces el consecuente es necesariamente verdadero (se afirma necesariamente el consecuente).

Hay otro tipo de silogismo, el modus tollens, o modus tollendo tollens, del latin, modo que negando niega, que es una regla de inferencia que es central en el método falsacionista de Karl Popper. Es una regla de inferencia que permite pasar de un condicional y la negación de su consecuente a la negación de su antecedente (Mosterín & Terretti, 2002).

Esta regla tiene la siguiente presentación:

Si A es verdadero, entonces B es verdadero (P1).B es falso (P2).Por tanto, A es falso (P3).

Siguiendo con el ejemplo sobre Oscar Dancourt:

Si todos los macroeconomistas de la PUCP fuesen neoliberales; entonces, Oscar Dancourt, quien es un macroeconomista de la PUCP, debe ser un neoliberal (P1).Oscar Dancourt, quien es un macroeconomista de la PUCP, no es un neoliberal (P2). Por tanto, no todos los macroeconomistas de la PUCP son neoliberales (P3).

En este silogismo, si en una relación de causalidad aparece como premisa el consecuente negado (el efecto), eso nos conduce a negar el antecedente (la causa), puesto que si un efecto no se da, su causa no ha podido darse.

En resumen, a partir de estas reglas del silogismo, podemos establecer que la regla modus ponens solo nos permite afirmar si está afirmado el antecedente (el primer término del silogismo), y la regla modus tollens solo nos permite negar a partir del consecuente (segundo término del silogismo). Solo se pueda afirmar a partir del antecedente y solo se puede negar a partir del consecuente.

Más adelante veremos que esta es la regla de inferencia más importante que tiene a la mano Karl Popper para sustentar su argumento del falsacionismo:

El modo de inferencia falsadora que nos referimos —o sea, la manera en que la falsación de una conclusión entraña la falsación del sistema del que se ha deducido— es el modus tollens de la lógica clásica. Podemos describirlo como sigue.

Sea puna conclusión de un sistema tde enunciados, que puede estar compuesto por teorías y condiciones iniciales (no haré distinción entre ellas, en beneficio de la sencillez). Podemos simbolizar ahora la relación de deductibilidad (implicación analítica) de p a partir de tpor medio de «t → p», que puede leerse: «p se sigue de t». Supongamos que psea falsa, lo cual puede escribirse «p̅» y leerse «no p». Dada la relación de deductibilidad, t → p, y el supuesto p̅, podemos inferir t̅ (léase no t»): esto es, consideramos que tha quedado falsado. Si denotamos la conjunción (aserción simultánea) de dos enunciados colocando un punto entre los símbolos que los representan, podemos escribir también la inferencia falsadora del modo siguiente: ((t → p).p̅) → t̅; o, expresándolo con palabras: «Si p es deductible de t, y p es falsa, entonces t es también falsa».

Gracias a este modo de inferencia falsamos el sistema completo (la teoría con las condiciones iniciales) que había sido necesario para la deducción del enunciado p, es decir, del enunciado falsado (Popper, 1980, p. 73).

En una ciencia fáctica como la economía, si una proposición B es deducible de otra proposición A, y la proposición B es falsable, entonces, si la proposición B no se da (modus tollens), es lógicamente correcto que la proposición A es falsa. En la inferencia del modus tollens, a partir de los enunciados singulares, se argumenta la falsedad de enunciados universales.

En consecuencia, de lo visto, la inferencia del tipo modus ponens solo nos permite afirmar si está afirmado el antecedente, mientras que la inferencia del tipo modus tollens solo nos permite negar a partir del consecuente. Más adelante vamos a ver que este último tipo de silogismo es ampliamente utilizado en la discusión metodológica. A partir de una teoría (el antecedente), se puede derivar una hipótesis (consecuente). Si el consecuente es falso, si es inconsistente con los hechos, puede negarse el antecedente, la teoría de la que parte.

Por otro lado, en el uso de los silogismos, pueden cometerse falacias, es decir, el uso de argumentos lógicamente incorrectos, que violan las reglas formales de la lógica.

Para nuestra discusión acerca de la verificación y la falsación, hay un tipo de falacia que es de particular importancia, y en la literatura se la conoce como el problema de afirmar (o establecer) el consecuente (Darnell & Evans, 1990). Considere el silogismo siguiente:

Si todos los macroeconomistas de la PUCP fuesen neoliberales; entonces, Oscar Dancourt, quien es un macroeconomista de la PUCP, debe ser un neoliberal (P1).Oscar Dancourt, macroeconomista de la PUCP, es un neoliberal (P2).Por tanto, todos los macroeconomistas de la PUCP son neoliberales (P3).

En términos más generales:

Si A es verdadero, entonces B es verdadero (P1).B es verdadero (P2).Por tanto, A es verdadero (P3).

En este caso, la premisa menor (P2) es una afirmación del consecuente (no es una afirmación del antecedente), y si bien la conclusión puede ser verdadera, no es necesariamente verdadera. A este tipo de falacias se le llama también error inverso. Este tipo de argumentación es inválida pues la verdad de las premisas no garantiza la verdad de la conclusión. Podría pasar que las premisas fuesen verdaderas y la conclusión aun así sea falsa.

En este caso, las reglas de la lógica formal solo permiten una conclusión débil, que puede escribirse de la siguiente manera:

3. Por tanto, todos los macroeconomistas de la PUCP pueden ser neoliberales.

O, en términos generales,

3. Por tanto, A puede ser verdadero.

En este caso, en lugar de establecer la certeza del antecedente, se ha establecido la certeza del consecuente, y tratamos de obtener, a partir de la certeza del consecuente, «B es verdadero», la certeza del antecedente «A es verdadero» (Blaug, 1985). Esta es una falacia: la conclusión ya no es un resultado lógico de las premisas.

Así pues, es lógicamente correcto establecer el antecedente (algunas veces denominado modus ponens), pero establecer el consecuente es una falacia lógica. Lo que podemos hacer, sin embargo, es negar el consecuente (modus tollens), y esto sí que es siempre lógicamente correcto (Blaug, 1985, p. 31).

De esta manera, podemos adelantar: la ciencia nunca puede verificar definitivamente una hipótesis pero sí puede refutarla definitivamente.

2.3 La inducción, la deducción y la metodología hipotética deductiva

Hay tres conceptos vinculados estrechamente a la ciencia: la inducción, la deducción y la metodología hipotético-deductiva.

Pero, ¿qué es la ciencia? Según la RAE, la ciencia es el «Conjunto de conocimientos obtenidos mediante la observación y el razonamiento, sistemáticamente estructurados, y de los que se deducen principios y leyes generales» (RAE, 2001).

Las ciencias pueden ser formales o fácticas. De acuerdo con el prestigioso filósofo y físico argentino Mario Bunge (1968), las ciencias formales son las que estudian las ideas y las ciencias fácticas son las que estudian los hechos.

Definimos una ciencia formal como una ciencia exacta que contiene únicamente proposiciones formales o propositions de raison. Por otra parte, al menos algunas de las proposiciones de una ciencia fáctica deben ser fácticas: deben describir, explicar, o predecir cosas o procesos que pertenezcan al mundo real (natural o social). La lógica, la semántica filosófica y la matemática son ciencias formales. En contraposición, las ciencias naturales, sociales y biosociales son fácticas (Bunge, 1968, p. 270).

[…] la ciencia formal es autosuficiente por lo que hace al contenido y al método de prueba, mientras que la ciencia factual depende del hecho por lo que hace al contenido o significación, y del hecho experiencial para la convalidación. Esto explica por qué puede conseguirse verdad formal completa, mientras que la verdad factual resulta ser tan huidiza (Bunge, 1970, p. 39).

La economía es, evidentemente, una ciencia fáctica. Una definición de conocimiento científico consistente con lo que se desarrollará en las secciones siguientes de este libro es la propuesta por el profesor Figueroa:

El conocimiento científico en las ciencias fácticas puede definirse como un conjunto de proposiciones acerca de la existencia de relaciones entre objetos materiales, junto con las explicaciones sobre la razones de la existencia de tales relaciones, y junto con la confrontación de las proposiciones con los hechos. El conocimiento científico busca responder a la pregunta del porqué de las regularidades empíricas observadas (traducción propia, Figueroa, 2012, p. 1).

¿Cómo se adquiere el conocimiento científico? En la práctica, en la búsqueda de incrementar el stock de conocimientos científicos en el campo de la economía, los economistas utilizan distintas metodologías: la metodología inductiva, la deductiva y la metodología hipotético-deductiva o falsacionista. En Blaug (1992) hay una amplia discusión sobre estas metodologías. Puede verse también Chalmers (2012), Figueroa (2003) y Ethridge (2004).

Uno de las metodologías más populares, de uso generalizado tanto en las ciencias naturales como en las ciencias sociales, es la metodología inductiva. La inducción es el procedimiento a través del cual lo particular conduce a lo universal y supone una metodología de medición sin teoría.

La metodología inductiva se basa en las inferencias que permiten transitar desde los enunciados singulares (aquellos particulares, tales como descripciones de los resultados de observaciones o experimentos) a enunciados universales, como las hipótesis o las teorías. En la «lógica»1 inductiva, se transita de lo particular a lo general, de hechos a leyes, de lo concreto a lo abstracto, de lo observable a lo teórico (Blaug, 1992).

La visión estándar de la ciencia en la mitad del siglo XIX fue que las investigaciones científicas comienzan en la observación libre y sin prejuicios de los hechos, proceden por inferencia inductiva para la formulación de leyes universales sobre estos hechos, y finalmente arriban por un proceso de inducción adicional a proposiciones de aún más amplia generalidad conocidas como teorías; ambas, leyes y teorías, son finalmente sometidas a la prueba sobre su contenido de verdad al comparar sus consecuencias empíricas con los hechos observados, incluyendo aquellos con los que se comenzó. Este es el punto de vista inductivo de la ciencia, perfectamente resumido en el System of Logic, Ratiocinative and Inductive, de John Stuart Mill (1843) (traducción propia, Blaug, 1992, p. 4).

Sin embargo, desde el punto de vista de la lógica, esta metodología ha sido muy criticada por los filósofos de la ciencia.

La mala interpretación capital de las ciencias naturales reside en la creencia de que la ciencia —o el científico— comienza con la observación y la colección de datos, hechos o mediciones, y de allí pasa a conectar o correlacionar estos últimos, y así llega —de alguna manera— a generalizaciones y teorías (Popper, 1997, p. 154).

En la literatura sobre la metodología existe el viejo problema planteado por Hume, denominado el problema de la inducción. Según este principio, no existe ninguna cantidad suficiente de enunciados de observaciones particulares que nos permita inferir lógicamente, y sin restricciones, un enunciado general o una teoría.

Popper (1980 y 1983) y Blaug (1985), apoyándose en Hume, revalidan la posición de que la metodología inductiva no es consistente con las reglas de la lógica formal.

Hume sostenía que no puede haber ningún argumento lógico válido que nos permita establecer «que los casos de los cuales no hemos tenido ninguna experiencia se asemejan a aquellos de los que hemos tenido experiencia». Por consiguiente, «aun después de observar la conjunción frecuente o constante de objetos, no tenemos ninguna razón para extraer ninguna inferencia concerniente a algún otro objeto aparte de aquellos de los que hemos tenido experiencia» (Popper, 1983, p. 67).

Ahora bien, desde un punto de vista lógico dista mucho de ser obvio que estemos justificados al inferir enunciados universales partiendo de enunciados singulares, por elevado que sea su número; pues cualquier conclusión que saquemos de este modo corre siempre el riesgo de resultar un día falsa: así, cualquiera que sea el número de ejemplares de cisnes blancos que hayamos observado, no está justificada la conclusión de que todos los cisnes sean blancos (Popper, 1980, p. 27).

No es posible derivar, o establecer de forma concluyente, afirmaciones universales a partir de afirmaciones particulares, por muchas que sean estas, mientras que cualquier afirmación universal puede ser refutada, o lógicamente contradicha, por medio de la lógica deductiva, por una sola afirmación particular.

Ningún número de observaciones de cisnes blancos nos permitirá inferir que todos los cisnes son blancos, pero la observación de que un único cisne es negro, nos permite refutar aquella conclusión. En resumen, no es posible demostrar que algo es materialmente cierto, pero siempre es posible demostrar que algo es materialmente falso, y esta es la afirmación que constituye el primer mandamiento de la metodología científica (Blaug, 1985, pp. 30-31).

Por otro lado, como lo hace notar Blaug (1985), el argumento de Hume también establece que hay una asimetría fundamental entre la inducción y la deducción, entre probar y refutar, entre verificación y falsación, entre la afirmación de la verdad y su negación. Ningún enunciado universal puede ser lógicamente derivado de manera concluyente por enunciados singulares, aunque estos sean numerosos, pero cualquier afirmación universal puede ser lógicamente refutada con la ayuda de la lógica deductiva a partir de una sola sentencia singular.

En consecuencia:

No podemos hacer generalizaciones inductivas a partir de una serie de observaciones porque en el momento que hemos seleccionado algunas observaciones entre las infinitas posibles, ya hemos decidido por un punto de vista y el punto de vista sí es una teoría, sin embargo, cruda y poco sofisticada. En otras palabras, no hay «hechos brutos» y todos los hechos están cargados de teoría (traducción propia, Blaug, 1992, p. 15).

En Darnell y Evans (1990) puede encontrarse una sustentación clara de que la inferencia inductiva constituye un ejemplo típico de falacia. Según estos autores, los econometristas usan los datos para varios propósitos, pero particularmente en la derivación de resultados generales y de predicciones generales, utilizando el método inductivo. El ejemplo que presentan los autores es muy ilustrativo.

¿Por qué creemos que el sol saldrá mañana en la mañana? Esta creencia está basada en un razonamiento inductivo: si todos los días anteriores el sol ha salido, entonces, debe continuar saliendo mañana. La característica del razonamiento inductivo es que es una generalización que se deriva a partir de un número de observaciones particulares.

Para ilustrar la estrecha relación entre la inducción y la deducción, Darnell y Evans establecen el anterior argumento inductivo en la forma de un razonamiento de silogismo deductivo:

El sol siempre ha salido por la mañana en el pasado.Lo que sucede en el pasado continuará sucediendo en el futuro.Entonces el sol saldrá mañana.

Este silogismo pone de relieve la falacia del razonamiento inductivo. Las observaciones que son la base de la inducción (la premisa mayor, el primer enunciado anterior) son particulares (un periodo histórico y una ubicación geográfica específica); sin embargo, la conclusión del razonamiento inductivo es una generalización, una predicción, que va más allá las observaciones en las que se basa: la inducción busca predecir qué sucederá en circunstancias similares a sus premisas pero en diferentes puntos en el tiempo o en diferentes puntos del espacio.

El problema de este razonamiento inductivo es la premisa menor, que requiere apelar a un principio que establece, como una cuestión de fe, que lo que ha sucedido en el pasado continuará sucediendo en el futuro.

¿En qué medida el razonamiento inductivo proporciona pruebas? Desafortunadamente, por la naturaleza de la premisa menor, el razonamiento inductivo no puede ofrecer una prueba material concluyente, tal como el ejemplo simple presentado lo ha dejado claro.

Sin embargo, como expresan Darnell y Evans (1990), la negación de Popper de la inducción es en realidad una negación de la inducción como proveedora de un argumento lógico demostrativo,