La naturaleza cambiante del panorama comercial exige inteligencia de fuente abierta

La invasión rusa de Ucrania ha hecho que la acción militar china contra Taiwán parezca menos abstracta y haya aumentado el interés en las posibles consecuencias económicas de una guerra en el Mar de China Meridional. Los métodos tradicionales en el conjunto de herramientas del economista (modelos de equilibrio general computacional (CGE) y análisis econométrico) son el estándar de oro para analizar acuerdos comerciales e incluso sanciones. Pero a menudo son inadecuados para anticipar la enormidad de un evento inusual o un conflicto importante.

Afortunadamente, la necesidad es la madre de la invención, y la creciente disponibilidad de big data, incluida la inteligencia de código abierto, ofrece nuevas facetas de estudio.

El conjunto de herramientas de análisis económico actual gira en gran medida en torno a los modelos CGE y el análisis econométrico. Estas herramientas suponen que tenemos muchos precedentes y muchos datos que los representan y son relativamente precisas con pequeñas desviaciones del status quo. Pero, ¿qué sucede cuando nos enfrentamos a cuestiones de política comercial y económica internacional que no hemos abordado completamente antes?

Durante las últimas décadas, posiblemente desde el final de la Guerra Fría, hemos estado viviendo en un mundo de modelo único. La naturaleza del comercio internacional y las cuestiones económicas han girado en gran medida en torno a los temas de la liberalización y la desregulación. Cuando se trata de esos problemas "estándar", los modelos CGE han sido especialmente buenos para contemplar hipótesis y econometría para comprender el pasado.

El modelo CGE, una herramienta de elección para el análisis de la política comercial de EE. UU., generalmente se usa para ex ante (“antes del evento” en latín) preguntas; es decir, los efectos potenciales de una política propuesta. La Comisión de Comercio Internacional de EE. UU., que es un punto de referencia para el análisis comercial y económico independiente del Comité de Medios y Arbitrios de la Cámara, el Comité de Finanzas del Senado y el Representante de Comercio de EE. UU., ha utilizado CGE desde principios de la década de 1990. Han abordado preguntas como "¿Cuáles son los los posibles efectos económicos de un tratado de libre comercio entre Estados Unidos y el Reino Unido?” y “¿Cuál es el impacto probable del Acuerdo Estados Unidos-México-Canadá?” A medida que el poder computacional ha aumentado a lo largo de los años, estos modelos se han vuelto más detallados y pueden profundizar en la actividad en cientos de sectores y países, e incluso a nivel subnacional (por ejemplo, estatal).

ex post (“después del evento”), la econometría es el enfoque más popular. El método se utiliza para mirar hacia atrás y examinar una gran cantidad de eventos y cambios de política, como la Efectos a largo plazo en el mercado laboral del Acuerdo de Libre Comercio entre Canadá y EE. UU., la efectos en la productividad del aumento de la inversión extranjera directa en México, los efectos de un desastre natural en las cadenas globales de valor, y comercio y desigualdad.

Cada herramienta tiene sus limitaciones, incluso en el mundo de un solo modelo. Hay capítulos completos en los acuerdos comerciales, como el comercio digital, el comercio electrónico, las empresas estatales y la política de competencia, que son difíciles de capturar en los modelos CGE. Incluso entre los análisis econométricos más sofisticados, a veces puede ser difícil separar la correlación de la causalidad.

Pero el mundo del modelo único parece haber pasado. Los nuevos conflictos geopolíticos, una pandemia, la guerra de Ucrania, el Brexit, el aumento del populismo y las acciones comerciales unilaterales, y ahora la postura cada vez más agresiva de China en el Indo-Pacífico, tienen implicaciones para la política económica internacional. Es difícil caracterizar cualquiera de estas interrupciones, o posibles interrupciones, como pequeñas desviaciones del statu quo. Estamos lidiando con eventos inusuales más a menudo en estos días, y falta el conjunto de herramientas actual.

La naturaleza cambiante del panorama de las políticas hace que este sea un buen momento para agregar algo nuevo a la caja de herramientas. Ahí es donde entran la inteligencia de fuente abierta y los grandes datos. (Los grandes datos incluyen datos que son convencionales y no convencionales, como texto, imágenes satelitales, videos, archivos multimedia, audios, etc.) Creo que los economistas interesados ​​en el análisis empírico del comercio internacional de grandes interrupciones debe tomar nota.

Considere una posible invasión china de Taiwán. ¿Por dónde se empieza siquiera a evaluar su impacto económico potencial? Gran parte de eso depende de cómo se vea la invasión y qué partes de la economía global son vulnerables a un conflicto cinético en el Estrecho de Taiwán y las aguas cercanas.

En un reciente resumen de políticas, mi colega Weifeng Zhong y yo intentamos abordar algo de eso utilizando un conjunto de datos inusual de código abierto: una colección de puntos de interés en Taiwán con coordenadas detalladas, seleccionada por una entidad china malintencionada. Los datos sugieren que el tipo de planificación militar que China puede tener para Taiwán incluye potencialmente instalaciones de transporte como puertos marítimos e instalaciones de tecnología de la información y las comunicaciones como estaciones de aterrizaje de cables submarinos, donde los cables submarinos, la columna vertebral de la red mundial, llegan a la costa.

Argumentamos que una invasión china de Taiwán no solo interrumpiría gravemente los envíos de contenedores en el Estrecho de Taiwán y las aguas cercanas, sino que también podría dejar a la isla fuera de la red en la economía digital y romper vínculos críticos en las cadenas de valor globales, poniendo la alta tecnología sectores como la fabricación de semiconductores en peligro. Si se aborda el escenario con el modelo CGE estándar, uno podría ver una mirada más formal a los equivalentes arancelarios o los impactos negativos en la productividad, pero la versión del mundo real probablemente sería tan radical que incluso los efectos de los aranceles más severos o las huelgas de productividad no serían partido para los de invasión.

Cuanto más nos adentremos en tiempos inciertos, más frecuentemente se llamará a los economistas para que proporcionen información y análisis sobre eventos raros. A veces, las preguntas son menos sobre cuán grandes serán los efectos económicos y más sobre cuál será la naturaleza del shock. Aquí es donde más se necesitan nuevos métodos como la inteligencia de código abierto y los grandes datos.