Reto 4: Actividades 1 y 3

Autores

Pilar Requena

Última modificación

15 de mayo de 2024

Actividad 1. Estados Unidos y China.

¿Superará China a Estados Unidos como primera potencia mundial?

El enfrentamiento entre Estados Unidos y China sobre la hegemonía global está en un punto crítico en el escenario internacional. Las especulaciones sobre si China desbancará a Estados Unidos y ostentará el título de primera potencia mundial, giran en torno a la guerra comercial, las tensiones en el Mar de China y otros factores geopolíticos. Sin embargo, para abordar íntegramente esta tesis, es esencial analizar las medidas utilizadas para la comparación de ambas economías y examinar la fiabilidad de los datos reportados por cada país.

En primer lugar, con respecto a las medidas para comparar a ambos países, si bien el Producto Interior Bruto (PIB) suele ser el indicador más utilizado, presenta limitaciones como la distribución del ingreso, el bienestar o la calidad de vida (Mas, 2021). Por tanto, adicionalmente deben considerarse otros indicadores: el Índice de Desarrollo Humano (IDH), la tasa de desempleo, la balanza comercial de bienes y servicios (% del PIB) o la medición de la producción industrial (su representación a nivel global), entre otros (SNC, 2016).

País Población (1) PIB anual (€) (1) PIB per cápita (€) (1) IDH (1) Tasa de Desempleo (2) Balanza Comercial (2) Producción Industrial (3)
Estados Unidos 335.530.000 25.303.708 75.866 0,921 7,3 -3,8 16,8%
China 1.411.750.000 16.456.684 11.657 0,768 9,8 3,2 28,7%

(1) Naciones Unidas. Datosmacro.com. Disponible en: https://datosmacro.expansion.com/paises/grupos/naciones-unidas [Consultado en: 14/05/2024]

(2) Banco Mundial. Disponible en: https://datos.bancomundial.org/indicador?tab=all [Consultado en: 14/05/2024]

(3) Safeguard Global. Los diez principales países productores del mundo. Disponible en: https://www.safeguardglobal.com/es/resources/top-10-manufacturing-countries-in-the-world-2023/

En segundo lugar, se debe considerar la fiabilidad de los datos estadísticos reportados por cada país. Particularmente en el caso de China, pues, de acuerdo con el estudio de Martínez (2022), los regímenes autocráticos tienden a alterar sistemáticamente sus estadísticas, llegando a aumentar su PIB en, aproximadamente, un 35%. Es más, de acuerdo con Cooley & Snyder (2015), China ha llegado a desestimar en varias ocasiones los resultados de un ranking internacional. Por otro lado, como publica Financial Times, China es cada vez menos transparente con los datos de su rendimiento económico. Además, investigaciones recientes revelan que el crecimiento real del PIB chino ha sido más bajo de lo informado, dejando la economía china significativamente más pequeña que la de Estados Unidos (Burn-Murdoch, 2022).

En cuanto a las estadísticas de población que reporta China, si bien existen dudas sobre su precisión debido a la opacidad del régimen, también se ha de argumentar que China ha implementado sistemas de registro de población, como el hukou (Duhalde, 2021). Sin embargo, la falta de transparencia sobre estos procesos, la influencia política en la gestión de los datos y las incoherencias en las cifras oficiales del crecimiento de la población china (Lowsen, 2022) plantean desafíos para evaluarlo de forma precisa. En esta línea, cabe destacar, que la OMS no considera correctos los datos que China reporta a la organización con respecto a las cifras de covid (Linde & Abril, 2023).

Y, ¿cuál es la percepción de la ciudadanía? Las encuestas revelan que un 17% de los europeos creen que “sí, definitivamente” y un 42% creen que “sí, probablemente” China superará a Estados Unidos. España es el país europeo que más se orienta hacia China, superando la media europea, con un 29% y un 50%, respectivamente (Vidal, 2023, p. 10).

En conclusión, para responder a la pregunta de si China superará a Estados Unidos y será primera potencia mundial, deben considerarse una variedad de indicadores económicos y tener en cuenta la fiabilidad de los datos, donde la comunidad internacional desempeña un papel crucial a la hora de su verificación y validación, ayudando a mitigar los riesgos de manipulación. Sólo el transcurso del tiempo y un análisis continuo podrán proporcionar una respuesta definitiva a esta pregunta.

Palabras: 589

Actividad 3. Desarrollo Sostenible.

Un indicador del paquete wbstats que permite saber los usuarios de Internet por cada 1.000 de habitantes es el indicador: IT.NET.USER.P3 - Internet users (per 1,000 people)

Considerando estos cinco países africanos: Sudáfrica, Tanzania, Egipto, Etiopía y Níger; y que en el año 1969 se abrió al público Internet, obtenemos los siguientes resultados:

Código
install.packages(c("dplyr", "readr", "ggplot2", "wbstats"), repos = "https://cran.r-project.org")

The downloaded binary packages are in
    /var/folders/zb/stttrf6d7j109w6gmlk4c47r0000gn/T//RtmpJwIUXm/downloaded_packages
Código
library(dplyr)

Attaching package: 'dplyr'
The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag
The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union
Código
library(readr)
library(ggplot2)
library(wbstats)


wb_search("internet.*users")
# A tibble: 4 × 3
  indicator_id     indicator                                      indicator_desc
  <chr>            <chr>                                          <chr>         
1 GCI.9THPILLAR.XQ 9th pillar: Techonological readiness           This indicato…
2 IT.NET.USER      Internet users                                 Internet user…
3 IT.NET.USER.P3   Internet users (per 1,000 people)              Please cite t…
4 IT.NET.USER.ZS   Individuals using the Internet (% of populati… Internet user…
Código
gdp <- wb_data(indicator = c("IT.NET.USER.P3"))
countries <- c("ZAF", "TZA", "EGY", "ETH", "NER")

gdp <- wb_data(indicator = c("IT.NET.USER.P3"),
               country = c("ZAF", "TZA", "EGY", "ETH", "NER")) |>  
  mutate(date = as.numeric(date)) |> as_tibble()

gdp |> 
  select(Country = country, Date = date, Users = IT.NET.USER.P3) |> 
  head(300) |> 
  knitr::kable()
Country Date Users
Egypt, Arab Rep. 1960 NA
Egypt, Arab Rep. 1961 NA
Egypt, Arab Rep. 1962 NA
Egypt, Arab Rep. 1963 NA
Egypt, Arab Rep. 1964 NA
Egypt, Arab Rep. 1965 NA
Egypt, Arab Rep. 1966 NA
Egypt, Arab Rep. 1967 NA
Egypt, Arab Rep. 1968 NA
Egypt, Arab Rep. 1969 NA
Egypt, Arab Rep. 1970 NA
Egypt, Arab Rep. 1971 NA
Egypt, Arab Rep. 1972 NA
Egypt, Arab Rep. 1973 NA
Egypt, Arab Rep. 1974 NA
Egypt, Arab Rep. 1975 NA
Egypt, Arab Rep. 1976 NA
Egypt, Arab Rep. 1977 NA
Egypt, Arab Rep. 1978 NA
Egypt, Arab Rep. 1979 NA
Egypt, Arab Rep. 1980 NA
Egypt, Arab Rep. 1981 NA
Egypt, Arab Rep. 1982 NA
Egypt, Arab Rep. 1983 NA
Egypt, Arab Rep. 1984 NA
Egypt, Arab Rep. 1985 NA
Egypt, Arab Rep. 1986 NA
Egypt, Arab Rep. 1987 NA
Egypt, Arab Rep. 1988 NA
Egypt, Arab Rep. 1989 NA
Egypt, Arab Rep. 1990 0.0000000
Egypt, Arab Rep. 1991 NA
Egypt, Arab Rep. 1992 NA
Egypt, Arab Rep. 1993 0.0097579
Egypt, Arab Rep. 1994 0.0638327
Egypt, Arab Rep. 1995 0.3131964
Egypt, Arab Rep. 1996 0.6146690
Egypt, Arab Rep. 1997 0.9048024
Egypt, Arab Rep. 1998 1.4798738
Egypt, Arab Rep. 1999 2.9044528
Egypt, Arab Rep. 2000 6.4126504
Egypt, Arab Rep. 2001 8.3894561
Egypt, Arab Rep. 2002 27.1999971
Egypt, Arab Rep. 2003 40.3788511
Egypt, Arab Rep. 2004 119.2000000
Egypt, Arab Rep. 2005 127.5000000
Egypt, Arab Rep. 2006 136.6000000
Egypt, Arab Rep. 2007 160.3000000
Egypt, Arab Rep. 2008 180.1000000
Egypt, Arab Rep. 2009 240.3000000
Egypt, Arab Rep. 2010 302.0000000
Egypt, Arab Rep. 2011 386.9000000
Egypt, Arab Rep. 2012 NA
Ethiopia 1960 NA
Ethiopia 1961 NA
Ethiopia 1962 NA
Ethiopia 1963 NA
Ethiopia 1964 NA
Ethiopia 1965 NA
Ethiopia 1966 NA
Ethiopia 1967 NA
Ethiopia 1968 NA
Ethiopia 1969 NA
Ethiopia 1970 NA
Ethiopia 1971 NA
Ethiopia 1972 NA
Ethiopia 1973 NA
Ethiopia 1974 NA
Ethiopia 1975 NA
Ethiopia 1976 NA
Ethiopia 1977 NA
Ethiopia 1978 NA
Ethiopia 1979 NA
Ethiopia 1980 NA
Ethiopia 1981 NA
Ethiopia 1982 NA
Ethiopia 1983 NA
Ethiopia 1984 NA
Ethiopia 1985 NA
Ethiopia 1986 NA
Ethiopia 1987 NA
Ethiopia 1988 NA
Ethiopia 1989 NA
Ethiopia 1990 0.0000000
Ethiopia 1991 NA
Ethiopia 1992 NA
Ethiopia 1993 NA
Ethiopia 1994 NA
Ethiopia 1995 0.0001755
Ethiopia 1996 0.0170345
Ethiopia 1997 0.0496672
Ethiopia 1998 0.0966352
Ethiopia 1999 0.1254160
Ethiopia 2000 0.1526377
Ethiopia 2001 0.3716238
Ethiopia 2002 0.7240226
Ethiopia 2003 1.0581166
Ethiopia 2004 1.5533452
Ethiopia 2005 2.1965982
Ethiopia 2006 3.1059266
Ethiopia 2007 3.7000000
Ethiopia 2008 4.5000000
Ethiopia 2009 5.4000000
Ethiopia 2010 7.5000000
Ethiopia 2011 11.0000000
Ethiopia 2012 NA
Niger 1960 NA
Niger 1961 NA
Niger 1962 NA
Niger 1963 NA
Niger 1964 NA
Niger 1965 NA
Niger 1966 NA
Niger 1967 NA
Niger 1968 NA
Niger 1969 NA
Niger 1970 NA
Niger 1971 NA
Niger 1972 NA
Niger 1973 NA
Niger 1974 NA
Niger 1975 NA
Niger 1976 NA
Niger 1977 NA
Niger 1978 NA
Niger 1979 NA
Niger 1980 NA
Niger 1981 NA
Niger 1982 NA
Niger 1983 NA
Niger 1984 NA
Niger 1985 NA
Niger 1986 NA
Niger 1987 NA
Niger 1988 NA
Niger 1989 NA
Niger 1990 0.0000000
Niger 1991 NA
Niger 1992 NA
Niger 1993 NA
Niger 1994 NA
Niger 1995 NA
Niger 1996 0.0103930
Niger 1997 0.0200877
Niger 1998 0.0291150
Niger 1999 0.2813602
Niger 2000 0.3626129
Niger 2001 1.0518543
Niger 2002 1.2715247
Niger 2003 1.5569870
Niger 2004 1.8993373
Niger 2005 2.2134135
Niger 2006 2.9403398
Niger 2007 3.9039062
Niger 2008 7.0000000
Niger 2009 7.6000000
Niger 2010 8.3000000
Niger 2011 13.0000000
Niger 2012 NA
Tanzania 1960 NA
Tanzania 1961 NA
Tanzania 1962 NA
Tanzania 1963 NA
Tanzania 1964 NA
Tanzania 1965 NA
Tanzania 1966 NA
Tanzania 1967 NA
Tanzania 1968 NA
Tanzania 1969 NA
Tanzania 1970 NA
Tanzania 1971 NA
Tanzania 1972 NA
Tanzania 1973 NA
Tanzania 1974 NA
Tanzania 1975 NA
Tanzania 1976 NA
Tanzania 1977 NA
Tanzania 1978 NA
Tanzania 1979 NA
Tanzania 1980 NA
Tanzania 1981 NA
Tanzania 1982 NA
Tanzania 1983 NA
Tanzania 1984 NA
Tanzania 1985 NA
Tanzania 1986 NA
Tanzania 1987 NA
Tanzania 1988 NA
Tanzania 1989 NA
Tanzania 1990 0.0000000
Tanzania 1991 NA
Tanzania 1992 NA
Tanzania 1993 NA
Tanzania 1994 NA
Tanzania 1995 NA
Tanzania 1996 0.0162215
Tanzania 1997 0.0790028
Tanzania 1998 0.0924413
Tanzania 1999 0.7513089
Tanzania 2000 1.1719444
Tanzania 2001 1.7130035
Tanzania 2002 2.2248441
Tanzania 2003 6.7696286
Tanzania 2004 8.7757497
Tanzania 2005 43.0000000
Tanzania 2006 58.0000000
Tanzania 2007 72.0000000
Tanzania 2008 90.0000000
Tanzania 2009 100.0000000
Tanzania 2010 110.0000000
Tanzania 2011 120.0000000
Tanzania 2012 NA
South Africa 1960 NA
South Africa 1961 NA
South Africa 1962 NA
South Africa 1963 NA
South Africa 1964 NA
South Africa 1965 NA
South Africa 1966 NA
South Africa 1967 NA
South Africa 1968 NA
South Africa 1969 NA
South Africa 1970 NA
South Africa 1971 NA
South Africa 1972 NA
South Africa 1973 NA
South Africa 1974 NA
South Africa 1975 NA
South Africa 1976 NA
South Africa 1977 NA
South Africa 1978 NA
South Africa 1979 NA
South Africa 1980 NA
South Africa 1981 NA
South Africa 1982 NA
South Africa 1983 NA
South Africa 1984 NA
South Africa 1985 NA
South Africa 1986 NA
South Africa 1987 NA
South Africa 1988 NA
South Africa 1989 NA
South Africa 1990 0.0000000
South Africa 1991 0.1393341
South Africa 1992 0.4093603
South Africa 1993 1.2022982
South Africa 1994 2.6147362
South Africa 1995 7.1622353
South Africa 1996 8.8767041
South Africa 1997 17.0975000
South Africa 1998 30.1834651
South Africa 1999 42.3265533
South Africa 2000 54.4099014
South Africa 2001 64.1442990
South Africa 2002 67.8137229
South Africa 2003 70.8592947
South Africa 2004 85.2656707
South Africa 2005 75.8283744
South Africa 2006 77.0275983
South Africa 2007 81.6317795
South Africa 2008 85.2093625
South Africa 2009 100.8745979
South Africa 2010 180.5095499
South Africa 2011 209.4737044
South Africa 2012 NA

El siguiente gráfico, representa los datos de la tabla:

Código
gdp |> 
  filter(country %in% c("ZAF", "TZA", "EGY", "ETH", "NER")) |> 
  ggplot(aes(x = date, y = IT.NET.USER.P3, col = country)) +
  geom_line() +
  labs(title = "Gráfico Usuarios de Internet por cada 1.000 habitantes")

Bibliografía.

Burn-Murdoch, John. (2022, 21 de octubre). China’s GDP blackout isn’t fooling anyone. Financial Times. Disponible en: https://www.ft.com/content/43bea201-ff6c-4d94-8506-e58ff787802c

Comisión Europea et al. (2016). Sistema de Cuentas Nacionales 2008 Comisión Europea, Fondo Monetario Internacional, Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos, Naciones Unidas, Banco Mundial. Nuva York. Disponible en: https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/docs/SNA2008Spanish.pdf

Cooley, Alexander & Jack Snyder (2015) Rank has its privileges: How international ratings dumb down global governance, Foreign Affairs, 94: 101-108.

Duhalde Valenzuela, Byron. (2021). Hukou: el sistema de registro de hogares en China. Una mirada desde el cambio institucional y la gestión a nivel local (2014-2017) Migraciones y desplazamientos forzados. Ariadna Ediciones. Disponible en: https://books.openedition.org/ariadnaediciones/9450#:~:text=1La%20Rep%C3%BAblica%20Popular%20China,con%20su%20lugar%20de%20nacimiento.

Linde, P. & Abril, G. (2023, 5 de enero). Por qué la OMS no se cree los datos de covid que reporta China El País. Disponible en: https://elpais.com/sociedad/2023-01-05/por-que-la-oms-no-se-cree-los-datos-de-covid-que-reporta-china.html

Lowsen, Ben. (2022, 1 de marzo). How Reliable Are China’s Statistics? The Diplomat. Disponible en: https://thediplomat.com/2022/03/how-reliable-are-chinas-statistics/

Martínez, Luis R. (2022). How Much Should We Trust the Dictator’s GDP Growth Estimates?. The University of Chicago Press. Journal of Political Economy Volume 130, Number 10. https://doi.org/10.1086/720458

Mas Elias, Jordi. (2021). Indicadores Económicos. FUOC

Vidal, Ll. [Lluc]. (2023). La opinión pública y los medios de comunicación en el Análisis de la Política Exterior (1.ª ed.) [recurso de aprendizaje textual]. Fundació Universitat Oberta de Catalunya (FUOC).