En economía todo se mide. Los economistas somos, se puede decir, adictos a las mediciones. Y si de macroeconomía se trata, además de medir, comparamos. Nuestra intención es saber cómo evolucionan los países en su camino al desarrollo, cuánto crecen, qué tan productivos son y dónde se ubican en comparación con sus pares. Medir y comparar es el pan nuestro de cada día en el mundo de la macroeconomía y gracias a la tecnología y a los cambios filosóficos e institucionales que ha traído la globalización, la medición y la comparación cubren áreas cada vez más grandes y distantes, y lo mejor, lo hacen con mayor eficiencia.
¿Qué tiene que ver esta perorata sobre la medición y la comparación en macroeconomía con la economía de la luz? Fundamentalmente todo. La luz, y en particular la luz nocturna, puede ser usada para medir y comparar la actividad económica de los países, como veremos más adelante. Por ahora, limitémonos a recordar que desde que Naciones Unidas creó el Sistema de Cuentas Nacionales en 1947, el tamaño de la economía se mide a través de su producto interno bruto (PIB) nominal, bien sea en dólares o en alguna medida de poder adquisitivo.
A pesar de los avances logrados, la medición de las cuentas nacionales es sumamente compleja. Si resulta complicado medir con certeza la actividad económica de una empresa, imagínese lo complicado que es computar la actividad económica de un país. Esta dificultad es más patente en economías pobres de bajos ingresos, en naciones con limitaciones técnicas o bajo capital humano y en economías que han experimentado grandes cambios estructurales. Casi todo el continente africano es un ejemplo de los primeros dos casos. China e India son dignos representantes del tercero.
¿Cómo mejorar la medición de la actividad productiva en economías con las características mencionadas? Para los economistas la respuesta a esta pregunta está en encontrar variables más simples y menos controversiales que el PIB para medir la actividad económica. En esa línea, la actividad productiva se ha aproximado con variables como el consumo de energía, el movimiento de mercancías en los puertos, la cantidad de dinero en circulación y el número de empresas en la estructura productiva. Con estas variables se construyen índices compuestos o se hacen mediciones particulares.
En tiempos más modernos, los economistas se han permitido utilizar como proxy una variable con la que no contaban hace unos años, la luminosidad. Es así como se la llama a la iluminación nocturna generada por los humanos y medida a través de satélites que dan vueltas en la órbita terrestre de manera continua. Mediante ciertas técnicas sensoriales esa iluminación nocturna (la luz producida por el hombre) puede separarse de la iluminación que generan los fuegos, algunos gases e incluso el reflejo de la luna y que también son observadas desde el lente satelital.
Medir la actividad económica a través de la luminosidad es una de las bendiciones que el Dios de la post modernidad ha concedido a los economistas. Solo pensemos en lo que ha significado el avance en la iluminación para la productividad de los países. Dado que la productividad es la capacidad de los países de producir un bien o servicio entre el número de horas hombres utilizado en ese proceso, es lógico inferir que mientras menos hombres o menos horas se dediquen a producir una unidad de producto la sociedad estará siendo más productiva. Siguiendo esta línea de pensamiento, la luz ha sido uno de los grandes inventos para impulsar la productividad y el desarrollo.
Según Xalai-Martin (2016) una hora de luz se produce hoy en centésimas de segundos, algo impensable tan solo 100 años atrás. Nordhaus et al (2015) explica como producir una hora de luz en la prehistoria llevaba unas 58 horas de trabajo frotando palos y piedras. Ese número se redujo a unas 50 horas con la lámpara babilónica y a unas 42 con la lámpara de gas. Bajó aún más en el siglo XVIII con el uso de las velas. Además del costo en tiempo, producir una hora de luz era excesivamente caro. Todo eso cambió con la electricidad y su masificación en el siglo XX.
Los progresos en la iluminación crecieron geométricamente, disparándose la productividad y el crecimiento en las naciones más iluminadas. Para analizar la correlación entre estas variables, solo faltaban datos consistentes y de calidad sobre la luminosidad. Estos datos aparecieron a principios de los años setenta cuando la Fuerza Aérea de Estados Unidos con un programa satelital cuyo objetivo era medir la cantidad de nubes en el cielo, descubrió que ese instrumento también permitía medir los cambios en la luz nocturna. Veinte años después de este descubrimiento, la base de datos de la fuerza aérea fue digitalizada y hecha pública, permitiendo a los economistas utilizarla para aproximar la actividad económica.
Los trabajos seminales en esta línea de investigación corresponden a Henderson et al (2011 y 2012), aunque previamente se habían hecho mediciones económicas a una escala menor. En Henderson et al (2011), por ejemplo, se estimó la actividad económica de 118 países durante el periodo transcurrido entre 1992 y 2008, a través de una base de datos de luz nocturna construida por los autores utilizando como fuente la información recabada por la fuerza aérea estadounidense.
Posteriormente, otros economistas utilizaron la luminosidad para evaluar la efectividad de la medición en las cuentas nacionales chinas, tema muy relevante dado que esta economía había pasado de representar un 2.75% del PIB mundial en 1978, a alcanzar 18% de la producción global en la actualidad. Owyang & Shell (2017), usando la base de datos mencionada mostraron que el aumento del PIB chino desde 1978, sobre todo en los primeros quince años luego de su despegue, podría estar sobreestimado hasta en un 67%. Esa sobreestimación, según su visión, se debía a la falta de capacidad técnica de sus instituciones estadísticas, acostumbradas a medir la producción solo para confirmar si se habían cumplido las metas establecidas por el gobierno. A partir de 1992, cuando China adoptó el sistema de cuentas nacionales de Naciones Unidas, las cosas cambiaron dramáticamente. Tanto así que China pasó del 38 percentil entre los países de ingresos bajos y medios en términos de medición efectiva de sus cuentas, al 83 percentil en 2016.
En una nota más local, es muy interesante ver como algunos economistas dominicanos, sobre todo de las nuevas generaciones, han hecho suyas algunas de estas estimaciones, aplicándolas a la medición de la actividad productiva en nuestro país. Con otros códigos y con más habilidades para usar la tecnología computacional y para explotar grandes bases de datos cualitativos y cuantitativos disponibles en línea, economistas como Jiménez & Santana (2018) y Cruz & Penson (2018) han realizado estimaciones de la actividad económica con datos de luminosidad que han enriquecido la literatura criolla.
Jimenez y Santana (2018), por ejemplo, no solo utilizaron la intensidad de las luces nocturnas para medir la actividad económica a nivel nacional, sino que también realizaron mediciones a nivel subnacional, específicamente provincial, basándose en otras fuentes literarias (i.e. Ghosh et al, 2009; Basihos, 2016). Solo por mencionar algunos resultados interesantes de este estudio, casi un 36% de la producción nacional ocurre en las zonas urbanas de más actividad industrial (i.e. Santo Domingo, Santiago), mientras la menor participación proviene de las regiones del Valle y Enriquillo, compuestas por provincias mayormente agrícolas. Los autores también comparan la actividad económica medida por el PIB con la actividad medida por luces satelitales en Centroamérica y República Dominicana, mostrando similitudes interesantes en las mediciones de las economías dominicana y costarricense.
Cruz y Penson (2018), por su parte, utilizan las luces nocturnas a nivel municipal para explorar su poder explicativo sobre cambios en variables demográficas, sociales y económicas. Basados en trabajos hechos para países como la India o el Brasil (Roychowdhury et al, 2010; Amaral et al, 2005) y utilizando datos de censos poblacionales dominicanos, los autores encuentran una relación positiva entre el aumento de la luminosidad y variables como la densidad poblacional, el índice de calidad de vida y el nivel de saneamiento, así como una relación negativa entre la luz nocturna y los niveles de pobreza.
Cabe destacar que aportes de economistas jóvenes como los aquí presentados, pueden constituirse en puentes que mejoren la capacidad de dialogo entre distintas generaciones de economistas dominicanos. Entre estos economistas, en ocasiones, parece existir una barrera de comunicación difícil de franquear. Romper esa barrera es fundamental para tener mejores políticas públicas y mejores mediciones. Quizás sea la luz el instrumento propicio para hacerlo. Después de todo, no importa cuando ni donde, todos los economistas vivos dominicanos nacieron en una época donde producir una hora de luz no era difícil ni costoso. Todos somos hijos de la electricidad; si tenemos presente eso, las barreras de comunicación podrían caer más fácilmente.
Fuente:
- Addison, Douglas M., and Benjamin Stewart. «Nighttime lights revisited: the use of nighttime lights data as a proxy for economic variables.» World Bank Policy Research Working Paper 7496 (2015).
- Amaral, S., Câmara, G., Monteiro, A. M. V., Quintanilha, J. A., & Elvidge, C. D. (2005). Estimating population and energy consumption in Brazilian Amazonia using DMSP night-time satellite data. Computers, Environment and Urban Systems, 29(2), 179-195.
- Cruz, L., & Penson, E. (2018). Midiendo el desarrollo de República Dominicana desde el espacio. Ciencia, economía y negocios.
- Dingel, Jonathan I., Antonio Miscio, and Donald R. Davis. «Cities, lights, and skills in developing economies.» Journal of Urban Economics 125 (2021): 103174.
- Ghosh, T., Anderson, S., Powell, R. L., Sutton, P. C., & Elvidge, C. D. (2009). Estimation of Mexico’s informal economy and remittances using nighttime imagery. Remote Sensing, 1(3), 418-444.
- Henderson, Vernon, Adam Storeygard, and David N. Weil. «A bright idea for measuring economic growth.» American Economic Review 101.3 (2011): 194-199.
- Henderson, J. V., Storeygard, A., & Weil, D. N. (2012). Measuring Economic Growth from Outer Space. American Economic Review, 102(2), 994-1028.
- Hu, Yingyao, and Jiaxiong Yao. «Illuminating economic growth.» Journal of Econometrics 228.2 (2022): 359-378.
- Jiménez Polanco, M. & Lisette J. Santana Jiménez (2018). Estimación del crecimiento económico subnacional de la República Dominicana: Un enfoque basado en Luces Satelitales. Banco Central de la República Dominicana. Departamento Cultural. Concurso Anual de Economía Juan pablo Duarte
- Keola, S., Andersson, M., & Hall, O. (2015). Monitoring economic development from space: using nighttime light and land cover data to measure economic growth. World Development, 66, 322-334.
- Mukim, M., & Garrett, K. (2013). Tracking light from space: Innovative ways to measure economic development. World Bank Blogs.
- Nordhaus, W., & Chen, X. (2015). A sharper image? Estimates of the precision of nighttime lights as a proxy for economic statistics. Journal of Economic Geography, 15(1), 217-246.
- Owyang, M. T., & Shell, H. (2017). China’s economic data: an accurate reflection, or just smoke and mirrors?. The Regional Economist, 25(2).
- Roychowdhury, K., Jones, S., Arrowsmith, C., Reinke, K., & Bedford, A. (2010). The role of satellite data in census: Case study of an Indian State. Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network, 207-218.
- Salai Martín, X. (2016). Economía en colores. CONECTA.
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