library(readr) Warning: package 'readr' was built under R version 4.4.2library(dplyr) Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.4.2
Attaching package: 'dplyr'The following objects are masked from 'package:stats':
filter, lagThe following objects are masked from 'package:base':
intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(knitr)
library(ggplot2) Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.4.2nmc <- read_csv("NMC-60-abridged.csv", show_col_types = FALSE)
supp <- read_csv(
"NMC-60-wsupplementary.csv",
locale = locale(encoding = "Latin1"),
show_col_types = FALSE
)
nmc_full <- nmc %>%
left_join(
supp %>%
select(statenme, stateabb, ccode, year) %>%
distinct(),
by = c("stateabb", "ccode", "year")
)La National Material Capabilities (NMC) dataset és una base de dades del projecte Correlates of War que recull informació sobre les capacitats materials dels estats en format país-any. El seu objectiu és mesurar de manera empírica algunes dimensions centrals del poder material dels estats dins del sistema internacional. La base cobreix un període molt ampli, del 1816 al 2012, i permet analitzar l’evolució comparada de diferents països al llarg del temps.
Aquesta base de dades parteix de la idea que la capacitat material d’un estat es pot aproximar a través de dimensions demogràfiques, industrials i militars. Per això, no es limita a una sola variable, sinó que integra diversos indicadors que intenten captar recursos bàsics relacionats amb el potencial d’un país.
L’índex CINC (Composite Index of National Capability) és la mesura composta principal derivada de la NMC dataset. El CINC resumeix en un únic valor la quota relativa de capacitat material d’un país dins del sistema internacional en un any concret. Això vol dir que no mesura una magnitud absoluta, sinó una posició relativa respecte del conjunt d’estats presents al sistema.
Els valors del CINC se situen habitualment entre 0 i 1. Un valor més alt indica que aquell país concentra una part més gran de les capacitats materials totals del sistema. Aquesta característica fa que el CINC sigui molt útil per comparar països i per observar com canvia el seu pes relatiu al llarg del temps.
Al mateix temps, el CINC també presenta limitacions. Com qualsevol índex compost, depèn de les decisions d’operacionalització, de la qualitat de les dades i de la comparabilitat històrica dels indicadors utilitzats. Per això, és important entendre com està construït abans d’interpretar-ne els resultats.
El CINC es construeix a partir de sis components de la capacitat material dels estats:
milper: personal militar
milex: despesa militar1
irst: producció de ferro i acer
pec: consum d’energia primària
tpop: població total
upop: població urbana
La construcció de l’índex segueix una lògica de normalització relativa dins del sistema internacional. En primer lloc, per a cada any, se suma el total del sistema per a cadascun dels sis components. Per exemple, es calcula la producció total d’irst de tots els països en aquell any.
En segon lloc, es calcula la quota de cada país en cada component. Això es fa dividint el valor del país pel total del sistema per a aquell mateix any. D’aquesta manera, cada país obté una participació relativa en cadascuna de les sis dimensions.
Finalment, el CINC és la mitjana d’aquestes sis quotes. Això implica que tots els components reben, en principi, el mateix pes en el resultat final. Si algun valor és absent en un país-any concret, la mitjana es calcula amb els components disponibles.
Aquesta manera d’operacionalitzar l’índex té implicacions importants. En primer lloc, el CINC és una mesura relacional: el valor d’un país depèn no només de les seves característiques, sinó també de les dels altres països del sistema. En segon lloc, es tracta d’una mesura composta que assumeix que aquestes sis dimensions representen conjuntament la capacitat material d’un estat.
nmcEl marc de dades nmc està estructurat en format país-any, és a dir, cada fila correspon a un país en un any determinat. Aquest tipus d’estructura és molt habitual en l’anàlisi comparada i longitudinal perquè permet estudiar canvis al llarg del temps i diferències entre unitats polítiques.
Les variables principals del fitxer abreujat són les següents:
stateabb: abreviatura del país
ccode: codi COW del país
year: any de l’observació
milex: despesa militar
milper: personal militar
irst: producció de ferro i acer
pec: consum d’energia primària
tpop: població total
upop: població urbana
cinc: índex CINC
version: versió del fitxer
En aquest document, a més, s’ha fet un join amb el fitxer suplementari per incorporar la variable statenme, que conté el nom complet del país. Això facilita la lectura de les dades i la selecció dels casos per a l’anàlisi gràfica posterior.
A continuació es mostren les primeres 10 observacions del marc de dades:
kable(head(nmc_full, 10))| stateabb | ccode | year | milex | milper | irst | pec | tpop | upop | cinc | version | statenme |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| USA | 2 | 1816 | 3823 | 17 | 80 | 254 | 8659 | 101 | 0.0396975 | 2021 | United States of America |
| USA | 2 | 1817 | 2466 | 15 | 80 | 277 | 8899 | 106 | 0.0358166 | 2021 | United States of America |
| USA | 2 | 1818 | 1910 | 14 | 90 | 302 | 9139 | 112 | 0.0361265 | 2021 | United States of America |
| USA | 2 | 1819 | 2301 | 13 | 90 | 293 | 9379 | 118 | 0.0371332 | 2021 | United States of America |
| USA | 2 | 1820 | 1556 | 15 | 110 | 303 | 9618 | 124 | 0.0370869 | 2021 | United States of America |
| USA | 2 | 1821 | 1612 | 11 | 100 | 321 | 9939 | 130 | 0.0341731 | 2021 | United States of America |
| USA | 2 | 1822 | 1079 | 10 | 100 | 332 | 10268 | 136 | 0.0329391 | 2021 | United States of America |
| USA | 2 | 1823 | 1170 | 11 | 110 | 345 | 10596 | 143 | 0.0331075 | 2021 | United States of America |
| USA | 2 | 1824 | 1261 | 11 | 110 | 390 | 10924 | 151 | 0.0329776 | 2021 | United States of America |
| USA | 2 | 1825 | 1336 | 11 | 120 | 424 | 11252 | 158 | 0.0342150 | 2021 | United States of America |
irst en cinc païsosL’indicador irst fa referència a la producció de ferro i acer, expressada en milers de tones. Segons la documentació de la NMC dataset, la sèrie correspon a pig iron entre 1816 i 1899 i a steel entre 1900 i 2012. Aquest indicador s’utilitza com una aproximació de la capacitat industrial pesada dels estats.
Per analitzar-ne l’evolució, es representa a continuació un gràfic de línies amb cinc països: Venezuela, Iran, Estats Units, Dinamarca i Taiwan.
plot_data <- nmc_full %>%
filter(statenme %in% c(
"Venezuela",
"Iran",
"United States of America",
"Denmark",
"Taiwan"
)) %>%
filter(irst != -9)ggplot(plot_data, aes(x = year, y = irst, color = statenme)) +
geom_line(linewidth = 0.7) +
labs(
title = "Evolució temporal de l'indicador irst",
x = "Any",
y = "irst (milers de tones)",
color = "País"
) +
theme_minimal()
El gràfic mostra diferències molt clares entre els cinc països. Els Estats Units presenten valors molt superiors als de la resta al llarg de bona part del període observat, cosa que reflecteix el seu enorme pes industrial durant el segle XX. Iran i Taiwan mostren un creixement més tardà, associat a processos d’industrialització i desenvolupament econòmic posteriors. Dinamarca manté valors més baixos, mentre que Venezuela presenta una trajectòria més modesta i irregular.
Des d’un punt de vista conceptual, irst és un indicador rellevant perquè, durant gran part dels segles XIX i XX, la producció de ferro i acer estava estretament vinculada a la industrialització, a la construcció d’infraestructures i a la producció militar. Per això, es va considerar una bona aproximació de la capacitat industrial material dels estats.
Tanmateix, aquest indicador planteja alguns problemes de validesa. En primer lloc, en les economies avançades actuals, la producció d’acer no sempre reflecteix bé la capacitat material global, ja que el poder econòmic i estratègic també depèn de sectors com la tecnologia, la innovació, els serveis avançats o la capacitat financera. Això vol dir que països molt desenvolupats poden tenir una capacitat real elevada encara que no destaquin especialment en la producció d’acer.
En segon lloc, hi ha un problema de comparabilitat històrica, perquè abans de 1900 la variable recull producció de pig iron i després de 1900 producció de steel. Per tant, les comparacions de molt llarg termini s’han d’interpretar amb prudència.
En conjunt, el gràfic és útil per visualitzar l’evolució d’una dimensió concreta de la capacitat industrial, però també mostra la necessitat d’interpretar els indicadors del CINC de manera crítica i contextualitzada.
Activitat 3
D’acord amb Cooley i Snyder, el principal risc no és tant la rankings diplomacy com el gaming the system. La diplomàcia dels rànquings és important perquè mostra fins a quin punt els estats es preocupen per la seva imatge internacional: envien delegacions, discuteixen metodologies i intenten influir en les organitzacions que elaboren índexs. Però el problema més profund apareix quan els indicadors deixen de ser eines d’anàlisi i es converteixen en objectius polítics en si mateixos. En aquest moment, els governs tenen incentius per adoptar mesures superficials que millorin la puntuació sense transformar realment el problema de fons (Cooley & Snyder, 2015).
Els autors ho mostren amb l’exemple del rànquing Ease of Doing Business. Països com Geòrgia, Rwanda o l’Azerbaidjan van pujar posicions gràcies a reformes ràpides i molt visibles, però aquestes millores no sempre van comportar canvis estructurals ni un augment sostingut de la competitivitat o de la inversió. El sistema, per tant, premiava sovint l’adaptació als criteris del rànquing més que no pas una millor governança real (Cooley & Snyder, 2015).
Aquesta crítica es reforça amb altres casos recents. L’article del Financial Times sobre la inflació als Estats Units mostra que, quan la producció estadística es veu afectada per manca de recursos o interrupcions institucionals, les dades continuen circulant amb una aparença d’objectivitat que pot ser instrumentalitzada políticament. Això evidencia que els indicadors no només poden ser manipulats pels governs a l’hora de respondre-hi, sinó que també depenen de sistemes estadístics sòlids i fiables (Politi et al., 2025).
El cas de la Xina apunta encara més clarament al problema. L’opacitat, la interrupció de sèries estadístiques i la manca de transparència metodològica dificulten la comparabilitat internacional i creen un context en què la dada oficial pot funcionar més com a recurs polític que com a mesura verificable de la realitat econòmica (Hale, 2025). A més, les acusacions sobre una possible manipulació de l’informe de competitivitat del WEF recorden que tampoc les organitzacions productores de rànquings són neutrals ni immunes a conflictes d’interès (Makortoff, 2025).
Per tot això, el principal risc és el gaming the system: quan governs i institucions aprenen a optimitzar el marcador en lloc de resoldre el problema que el marcador pretenia mesurar.
Bibliografia
Cooley, A., & Snyder, J. (2015). Rank has its privileges: How international ratings dumb down global governance. Foreign Affairs, 94(6), 101–108.
Hale, T. (2025, November 18). The growing problem with China’s unreliable numbers. Financial Times.
Makortoff, K. (2025, April 24). WEF launches investigation into founder Klaus Schwab. The Guardian.
Politi, J., McCormick, M., Duguid, K., & Jones, C. (2025, December 19). Flawed inflation data dashes Donald Trump’s hopes of a quick affordability victory. Financial Times.