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Economía
Determinar el Producto Interior Bruto Desde el Espacio
9 de Octubre de 2009.

Foto: NOAA/USAF Weather AgencyLos cálculos sobre el crecimiento económico a menudo no abarcan todas las zonas del mundo, particularmente en el África subsahariana, y raras veces se realizan para cada ciudad. En un nuevo estudio, tres economistas de la Universidad Brown sugieren una forma de mejorar las estimaciones del PIB para esas áreas usando imágenes de las luces nocturnas, tal como se ven desde el espacio.
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Estos economistas, J. Vernon Henderson, Adam Storeygard, y David N. Weil, sugieren un nuevo marco de trabajo para estimar el Producto Interior Bruto (PIB) de un país o una región usando imágenes de satélite de las luces nocturnas del área.

Los autores citan a las Penn World Tables, una de las recopilaciones estándar de datos sobre los ingresos económicos, que clasifican a los países con categorías desde la A hasta la D por la calidad de su PIB y otros datos financieros. Mientras que casi todos los países industrializados reciben una clasificación de A, casi todos los países del África subsahariana obtienen una clasificación de C o D, la cual se interpreta aproximadamente con un margen de error del 30 ó 40 por ciento. Varios países no aparecen en la tabla, incluyendo a Irak, Myanmar, Somalia, y Liberia.


Para mejorar estas estimaciones, Henderson, Storeygard, y Weil sugieren combinar los datos sobre los ingresos económicos con los cambios observados en las luces nocturnas de un país, tal como se ven desde el espacio. Utilizando composiciones de imágenes obtenidas mediante satélites meteorológicos, estos investigadores analizan los cambios en la densidad de la luz de una región registrados durante un período de 10 años. El consumo de casi cualquier bien durante la noche requiere de luces, tal como señalan los autores del estudio. Según se eleven los ingresos, así se elevará el consumo de luz por persona.

Henderson, Storeygard, y Weil matizan que ellos no consideran que los datos sobre la densidad de las luces vayan a reemplazar a los datos financieros obtenidos por las vías tradicionales. La utilidad de su nuevo método radica en que cuando los datos sobre la densidad de las luces nocturnas se combinan con la información financiera existente, puede obtenerse un mejor indicador de cómo funcionan realmente esas economías analizadas. El nuevo método también puede ser útil para cubrir lagunas en el mapa de la información financiera, al aportar algunos datos sobre territorios para los que no se han podido obtener cifras económicas por otras vías.

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