El CINC (Composite Index of National Capability, es decir, Índice Compuesto de Capacidad Nacional) es un índice cuyo uso está ligado a la medición del poder relativo de los Estados del sistema internacional. Es una extensión del proyecto “Correlates of War” (COW) en los 70, a partir de diversas variables que reflejan las capacidades materiales de los Estados.
Por su parte, la NMC dataset (National Material Capabilities Dataset, es decir, la base de datos de Capacidades Materiales Nacionales) contiene los datos que luego son utilizados para calcular el CINC, explicado en el párrafo anterior, por lo que están directamente relacionados.
Apartado 2
El CINC se calcula mediante los siguientes componentes: - La Relación de la Población del País (TPR) - La Relación de la Población Urbana de País (UPR) - La Relación de la Producción de Hierro y Acero del País (ISPR) - La Relación del Consumo Primario de Energía (ECR) - La Relación del Gasto Militar (MER) - La Relación del Número de Tropas del País (MPR)
Y su fórmula es la siguiente: CINC = (TPR + UPR + ISPR + ECR + MER + MPR)/6
Apartado 3
Las primeras diez filas reflejan información relevante sobre Estados Unidos, teniendo realmente 15951 observaciones en total y 11 variables diferentes.
library(ggplot2)nmcdatos <-read.csv("NMC-60-abridged.csv")paises <-c("Russia", "Ukraine", "Iran", "United States")nmcfiltrado <- nmcdatos %>%filter(stateabb %in%c("RUS", "UKR", "IRN", "USA"))ggplot(nmcfiltrado, aes(x = year, y = irst, color = stateabb)) +geom_line() +labs(title ="Evolución del indicador IRST a lo largo del tiempo", x ="Año", y ="IRST", color ="País") +theme_minimal()
El IRST (Iron and Steel Production, es decir, la producción de Hierro y Acero) es un indicador cuyo objetivo es reflejar la producción del acero y del hierro en miles de toneladas en un país, sirviendo como reflejo para manifestar la capacidad industrial de un estado, al ser estos productos claves de la industria pesada y otras áreas. El proceso de recopilación de datos se basa en sumar los valores de la producción de hierro y acero de diferentes estados en un año determinado, empleando en ocasiones fuentes históricas y datos de instituciones como el Steel Statistical Yearbook, además de realizar interpolaciones y extrapolaciones cuando los datos están incompletos.
Este gráfico describe el desarrollo del IRST en Estados Unidos, Irán, Rusia y Ucrania desde los 1800 hasta los 2000. Estados Unidos muestra muestra un crecimiento continuado desde el siglo XIX, teniendo su pico a finales del siglo XX para luego experimentar una caída y una recuperación moderada. Irán, por su parte, denota un aumento más tardío en comparación a las otras tres naciones, comenzando a crecer a partir de la época de los años 50 y manteniendo una ligera tendencia ascendiente. Rusia, como Estados Unidos, experimenta una intensa tendencia al crecimiento, teniendo un inicio, pico y caídas que encajan con los de los Estados Unidos, con la diferencia de que ambos fenómenos (caída y bajada) son más constantes, así como radicales. Tuvo una ligera recuperación posterior. Finalmente, los datos de Ucrania comienzan a mostrarse a partir de finales del siglo XX (con la disolución de la URSS) y por lo poco que podemos apreciar, vemos una tendencia irregular que tuvo una primera caída, seguida de una subida y de nuevo otra caída.
El comportamiento de la gráfica se puede entender a través de los contextos históricos de cada país. Estados Unidos, primeramente, experimentó una Revolución Industrial en el siglo XIX, explicándose así su crecimiento constante, y las caídas posteriores podrían asociarse a la crisis económica y a la desindustrialización de los años 70 y 80. En el caso de Irán, su aumento tardío en la producción de IRST refleja el proceso de industrialización que comenzó con el régimen de Shah en los años 50, pero que se vio afectado por la Revolución Islámica de 1979 y las sanciones internacionales, lo que limitó su crecimiento. Rusia tuvo un crecimiento durante la era soviética, seguido por la caída en los años 90 tras la disolución de la URSS, y una recuperación moderada tras la estabilización económica bajo Putin. Por último, Ucrania, tras su independencia de la URSS en 1991, vivió inestabilidad debido a su transición económica, las crisis políticas y los conflictos con Rusia.
Aun así, el IRST presenta ciertos problemas de validez. La interpolación log-lineal utilizada para estimar valores faltantes puede introducir sesgos; el uso de datos de fuentes no identificadas compromete su precisión; y los cambios en las fuentes de datos a lo largo del tiempo afectan a la comparabilidad entre períodos. Además, el descenso en la producción de hierro y acero en países industrializados no refleja de manera fiel la transición hacia sectores como tecnología y servicios, y cierto tipo de anomalías en los datos pueden distorsionar la interpretación de la capacidad industrial real.
ACTIVIDAD 3
¿Deberían los estados delegar la producción de datos en las instituciones internacionales?
La cuestión de si los Estados deberían delegar la producción de datos resulta compleja. Por un lado, la delegación podría mejorar la comparabilidad de los datos y reducir el riesgo de manipulación estatal. La preocupación que expresó China respecto a la objetividad del Índice de Percepción de la Corrupción de Transparencia Internacional y del Índice de Facilidad para Hacer Negocios del Banco Mundial sugiere que los Estados pueden cuestionar los datos producidos por organizaciones internacionales cuando no les favorecen. Sin embargo, paralelamente, esta misma crítica también implica que los Estados reconocen el poder de estos datos.
Por el otro lado, el artículo de Cooley y Snyder pone el foco sobre las limitaciones de los rankings internacionales, que a menudo están basados en datos agregados y simplificados que pueden ocultar juicios de valor y ser objeto de “engaño del sistema” por parte de los Estados. Así, señalan que las organizaciones que producen estos rankings, incluyendo algunas ONGs y agencias internacionales, pueden tener sus propias motivaciones, influyendo en los datos. Adicionalmente, el ejemplo de Georgia, Rwanda y Azerbaiyán muestra cómo los Estados pueden tomar acciones superficiales para mejorar sus puntuaciones sin reformas realmente útiles, lo que sugiere que la calidad de los datos proporcionados por los Estados a estas instituciones podría seguir siendo un problema. Los artículos de Fuxian y Ghosh sobre la India y China resultan también ejemplos claros de cómo los Estados pueden manipular sus datos para proyectar una imagen favorable. El gobierno de Modi en India ha suprimido datos desfavorables a conveniencia, y China ha sido acusada de manipular sus datos demográficos.
Sin embargo, incluso si la producción de datos se delegara, la calidad y la fiabilidad de los datos seguiría dependiendo de la información que proporcionen los Estados; si estos los manipulan, el problema persistiría. Además, Cooley y Snyder señalan que las simplificaciones de los rankings internacionales pueden oscurecer complejidades relevantes,un problema incluso si los datos fueran recopilados por instituciones internacionales de manera transparente.
En conclusión, si bien delegar la producción de datos en instituciones internacionales podría ofrecer beneficios, no es una solución real. Los Estados pueden seguir manipulando la información que aporten, y las instituciones internacionales pueden tener sus propias limitaciones. Una solución podría ser un sistema híbrido, que combine la producción nacional con la verificación y análisis independientes de instituciones internacionales, con énfasis en la transparencia metodológica y en los datos brutos.
