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Economía
Determinar el Producto Interior Bruto Desde el
Espacio
9 de
Octubre de 2009.
 Los
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.
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.
Información adicional en:
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