La maggior parte delle previsioni in economia sono caratterizzate dall’essere smentite dai fatti; questo poiché basate su un modello teorico che non è grado di descrivere la realtà e dunque tantomeno fare previsioni corrette. In assenza di un affidabile modello teorico di riferimento, per eseguire previsioni, è possibile usare il “metodo degli analoghi”, che permette, dalla conoscenza dello stato del sistema fino a un tempo abbastanza remoto nel passato, di inferire lo stato futuro. Questo metodo non si può applicare a qualsiasi sistema, ma solo a quelli che mostrano un comportamento relativamente semplice, cioè a sistemi che non hanno un comportamento caotico per cui una piccola incertezza nella conoscenza del sistema a un certo tempo può causare una grandissima variazione nella conoscenza dell’evoluzione del sistema in un tempo futuro – il famoso effetto farfalla.

Un gruppo di colleghi fisici dell’Istituto dei Sistemi Complessi del CNR ha sviluppato un nuovo metodo, chiamato selective predictability scheme, per eseguire delle previsioni in economia che s’ispira al metodo degli analoghi (vedi qui per una discussione sulla rivista Nature e qui per l’articolo originale). Questo metodo si basa sui dati riguardanti i flussi delle esportazioni di ogni paese tra il 1995 e il 2010. L’evoluzione economica di ogni nazione è tracciata all’interno di un piano bidimensionale, dove si confronta una variabile monetaria – il Pil – con una variabile non-monetaria – la Fitness. La Fitness è una variabile che tiene conto della competitività economica di una nazione misurando, al contempo, il livello di diversificazione del sistema industriale e di complessità dei prodotti esportati da ogni paese. In questa maniera si riesce a estrarre da un complesso sistema economico, come quello di un paese industrializzato, un’informazione globale che ne descrive la sua qualità.

Nel piano Fitness-PIL (F-GDP per capita nel video) si notano dunque due macro-aree. Da una parte una zona non caotica (o laminare) dove giacciono le traiettorie corrispondenti alle nazioni che si evolvono in modo lineare e dunque prevedibile (dal basso verso l’alto): questa è una zona di bassissima caoticità. Questa prevedibilità è il segno che la Fitness è il fattore rilevante che determina la crescita. Nella zona caotica (a sinistra) invece giacciono traiettorie molto intricate – segno che l’evoluzione economica dei paesi che rappresentano è incoerente e pertanto imprevedibile come lo è un sistema molto caotico. In questo caso la loro evoluzione economica non è guidata dalla variabile Fitness, ma da fattori esogeni difficilmente misurabili, come ad esempio la mancanza di una politica industriale, guerre civili, disastri naturali, o eccessiva dipendenza dall’esportazione di materie prime. Questa enorme differenza tra le nazioni evidenzia come l’evoluzione delle economie dia luogo a un sistema molto eterogeneo, anche quando le condizioni iniziali, in termini di Pil, sono identiche.

La conclusione di questo studio è che le nazioni che cresceranno di più nel prossimo decennio sono quelle che si sono preoccupate di aumentare la loro Fitness, prima che il Pil, come dimostrato dalle loro traiettorie avute negli anni passati: ovvero i paesi che si sono occupati di meglio rafforzare il proprio sistema industriale, della ricerca e dell’innovazione. Per questo motivo, come conseguenza di un consistente aumento di Fitness, tali nazioni hanno avuto accesso a mercati via via sempre più esclusivi, e quindi sempre più remunerativi. Questo ha fatto sì che a un certo punto anche il loro Pil, prima basso se paragonato al valore della Fitness, abbia iniziato a crescere e continuerà a farlo per altri dieci anni, come mostrano chiaramente le traiettorie di tali nazioni, almeno fino a quando non si raggiungerà una sorta di equilibrio tra valore di Pil e di Fitness. Da questo modello emerge, ad esempio, che Cina e India continueranno a crescere stabilmente per almeno altri dieci anni, raggiungendo un Pil complessivo di 26 trilioni di dollari nel 2022; un risultato in controtendenza rispetto alle previsioni economiche standard.

Queste previsioni sono frutto di un lavoro molto innovativo in cui si cerca di immettere nell’analisi economica elementi che provengono dalla fisica dei sistemi complessi, con l’idea, dunque, di introdurre delle tecniche basate sull’analisi dei big data che permettono un’analisi più pragmatica e realistica dell’economia moderna ispirata ai metodi delle scienze naturali.