Robert Frank, economista de la vida cotidiana o «nanoeconomista«, se pregunta en el Economista naturalista por la razón de este comportamiento contraintuitivo:
¿Por qué los taxistas terminan la jornada más temprano en días de lluvia?
El razonamiento económico nos diría que en días de lluvia hay más demanda de taxis ya que mucha gente que haría trayectos cortos andando decide tomar un taxi, y por eso es más fácil que los taxistas que estén trabajando encuentren clientes y reduzcan su tiempo de espera. Es por ello que maximizarían su beneficio pasando más tiempo en la calle en días de lluvia y menos los días de no lluvia, ya que la productividad media de su trabajo en esos días es superior. Puestos a pasar largas jornadas de taxi, mejor hacerlo en los días más productivos en los que tienen que deambular menos por las calles buscando clientes.
Pero los resultados de estudios realizados dicen justo lo contrario: en días de lluvia los taxistas abandonan antes el trabajo, justo cuando podrían sacar un mayor rendimiento a sus horas. Esto apoya todavía más la percepción general de que es más difícil encontrar taxis en días de lluvia. No es sólo que hay más demanda, sino que además la oferta de taxis disminuye.
¿Cómo se explica esto?
La respuesta puede estar en que los taxistas no son seres maximizadores según el modelo económico neoclásico del homo economicus, y en vez de tomar decisiones globalmente, teniendo en cuenta un intervalo temporal extenso, lo hacen día a día, según una regla parecida a ésta: “Trabaja hasta que saques los X euros diarios (que necesitas para ganar los Y euros al mes que cubren tus gastos y te permiten obtener un beneficio de unos Z euros al mes)”. En esta regla no se tiene en cuenta que hay días más productivos que otros, y que sería más racional trabajar más en los días más productivos y menos en los menos productivos disminuyendo el tiempo total de trabajo.
Los seres humanos somos seres con recursos computacionales limitados que disponemos de información limitada y usamos atajos o reglas sencillas que nos orientan en la acción del día a día. Esas reglas suelen ser suficientemente buenas para la vida diaria y nos permiten decidir en un tiempo razonable con recursos mentales escasos y con información no perfecta, pero pueden no ser reglas óptimas, como en el caso de la regla que siguen los taxistas en días de lluvia.
Homo Mínimus 
no se cuál era el libro que leí recientemente y que estudiaba comportamientos aparentemente irracionales,llegando a la conclusión de que los comportamientos al final resultan mucho más racionales de lo que parecen en un principio. ¿Y si resultara que conducir un día de lluvia es mucho más incómodo? ¿Y si resulta que es mucho más fácil atropellar a un peatón un día de lluvia? ( doy fe de que lo es, y en Estados Unidos la responsabilidad en caso de atropello es muy costosa) ¿Y si resulta que aunque los días de lluvia la gente que hay en la calle tiene mayor tendencia a coger un taxi, pero hay mucha menos gente en la calle? Quizá los días de lluvia la gente prefiera quedarse en casa leyendo este blog, lo cual en todo caso no me parece mala idea.
Freakononomics , de Stephen Levitt, puede ser uno de esos libros, o La lógica oculta de la vida, de Tim Harford, por poner los más conocidos. Intentan aplicar los instrumentos analíticos de la ciencia económica estándar de inspiración neoclásica para demostrar que hasta los comportamientos más aparentemente irracionales son racionales en términos de teoría de la decisión, aunque las personas que los llevan a cabo no lleguen a ellos por métodos racionales, esto es, argumentación, experimentación, exploración sistemática.
Yo distinguiría entre no-racional e i-rracional.
Lo no-racional tendría que ver con la manera de llegar al conocimiento o los comportamientos o las decisiones usando vías no discursivas propiamente lógicas y argumentativas. Un ejemplo: uno podría llegar a una decisión no-racionalmente, sin usar instrumentos analíticos por azar, imitación o capricho, y al mismo tiempo estar siendo racional (no i-rracional) si esas conclusiones fueran las prescritas por la teoría de la decisión racional.
La i-rracionalidad tendría que ver con los comportamientos resultantes, que podrían ser comportamientos que no fueran lógicos, que fueran contraproducentes o que violaran el comportamiento racional.
El caso de las reglas sencillas de los taxistas puede ser un ejemplo de regla no-racional, en el sentido de que se llega a ella por métodos como la imitación o la costumbre o el azar, pero racional (y por lo tanto no i-rracional), en el sentido de que puede ser racional el usar una regla suficientemente buena cuando no hay mucho tiempo ni ganas de realizar cálculos más complejos que consumen recursos cognitivos importantes y tiempo y que quizá no produzcan una mejora del rendimiento que lo compense. Esto es lo que los científicos cognitivos llaman «Bounded rationality» o «Racionalidad limitada», en el sentido en que las reglas no son óptimas pero pueden ser perfectamente adaptadas y suficientes en el entorno en que tienen que actuar.
Pero dicho esto, podría ser que la regla de las taxistas fuera más cercana al óptimo de lo que parece cuando se tienen en cuenta factores como la mayor o menor penosidad de las horas trabajadas y los mayores o menos riesgos incurridos por los taxistas en distintas condiciones climáticas. También podría ser que como conjetura nuestro amigo el Alquimista resulte que es justo lo contrario, que hay menos clientes y el tiempo de espera aumenta y entonces disminuyen los taxis más de lo que disminuyen los clientes porque los taxistas sobrerreacionan a la escasez de clientes.
La conclusión que parece extraer Alquimista Oscuro es que nunca debes apresurarte a juzgar irracional un comportamiento, porque quizá haya una lógica oculta que no has tenido en cuenta. El tonto aparente puede ser quizá más racional de lo que parece. Ésta es la presunción de la ciencia económica estándar, que juzga el comportamiento humano como principalmente racional.
Contra esta idea están trabajando los psicólogos y economistas de la Behavioral economics y Financial economics, y más recientemente los neuroeconomistas, que tienen como programa de investigación el descubrirnos las inconsistencias y errores en las decisiones humanas en condiciones de incertidumbre, y que comienzan a minar hasta cierto punto el modelo del homo economicus.
Muy interesantes vuestros comentarios Homo Minimus y Alquimista Oscuro. A ver si añado otro punto de vista. El 1º criterio (algoritmo) del taxista sería: Si obtengo X euros al día, y trabajo 22 días al mes, obtengo Y euros a final de mes que es una cifra que me satisface. El 2º criterio sería: Quiero ganar Y euros al mes, trabajando 22 días. Si hay días mejores que otros y los puedo reconocer fácilmente, puedo optimizar el número de horas mensuales trabajando más horas en los días más productivos. ¿Qué diferencia tiene el criterio 2 del 1? La incertidumbre. El cerebro odia la incertidumbre y quizá «prefiere» trabajar más horas en un sistema simple, que otro que por muy lógico que sea le crea incertidumbre, necesidad de ajustes y quizá de un pequeño cálculo. El criterio 2 es más abstracto y eso no gusta a nuestra mente. Por otra parte pienso que también existe un mecanismo de reversión a la media. Cosa común en muchos sistemas dinámicos no lineales como podría ser un ser vivo. Dichos estados «de confort» se llaman atractores en la jerga de la dinámica no-lineal. Mejorar los hábitos, implementar métodos, e incluso ganar más dinero, implica salir de un atractor. Aunque el taxista trabaja a sueldo variable, siguiendo la rutina 1 se crea la ilusión mental de que recibe un sueldo fijo. El tema de la atracción a la media, podría estar relacionado con nuestros instintos básicos, como el de supervivencia. Pero lo dejamos aquí, que ya he elucubrado quizá de más. 🙂
Yo creo que cuando uno trabaja más se cansa antes, y conducir en dias de lluvia agota más porque necesitas mucha mas energia en hacerlo bien, ver bien a través de los cristales.. etc. Yo me atrevería a decir que esa es una de las causas
Cierto, me parece también muy razonable esa explicación.