Imperialismo del carbono y soberanía del Sur Global
Un análisis del impacto de la regulación del carbono en los países del Sur Global, el papel de la energía y la infraestructura en la descarbonización, y las oportunidades de utilizar modelos digitales para fortalecer la soberanía económica.
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Detrás del concepto generalizado de transición energética, que se consolidó tras el Acuerdo de París, se oculta la influencia del capital occidental. Instrumentos como el mecanismo de ajuste en frontera por carbono (CBAM) y los indicadores mundiales unificados de intensidad de carbono suelen presentarse como medidas neutrales de política ambiental. Sin embargo, en la práctica pueden funcionar como una forma encubierta de proteccionismo que afecta los intereses de los países del Sur Global. Los Estados en desarrollo, particularmente Indonesia, se convierten de facto en proveedores de cuotas de carbono, mientras que el control sobre las metodologías de análisis y las cadenas globales de suministro permanece concentrado en países con alta concentración de capital.
La reducción de la intensidad de carbono de la economía se ha convertido en una de las tareas centrales de la política climática. Para los países en desarrollo este indicador es especialmente importante, ya que deben simultáneamente desarrollar su industria, garantizar la seguridad energética y reducir emisiones. Por ello, la capacidad de pronosticar rápida y precisamente la intensidad de carbono se vuelve indispensable para la toma de decisiones. Esto permite evaluar cuán efectivas son las medidas para la transición hacia una economía sostenible baja en carbono en el contexto de cambios globales.
Para evaluar plenamente la dinámica de la intensidad de carbono se requiere un análisis de datos de múltiples países durante períodos prolongados. El sistema de pronóstico debe trabajar con grandes bases de datos internacionales y considerar las complejas relaciones no lineales entre indicadores económicos y ambientales. Esto es especialmente importante a medida que la política climática se vuelve cada vez más compleja e incluye precios del carbono, medidas fiscales y diversos mecanismos para mejorar la eficiencia energética.
Los métodos tradicionales de análisis económico tienen limitaciones serias. Por ejemplo, los modelos de autorregresión vectorial y los modelos de efectos fijos parten principalmente de dependencias lineales. Por ello captan mal las relaciones complejas entre indicadores macroeconómicos. Los intentos de especificar manualmente dependencias no lineales también dan resultados limitados: dependen fuertemente de la forma del modelo elegida y funcionan peor al comparar países que difieren notablemente entre sí.
Detrás de la retórica sobre la transición energética, según los autores del estudio, se vislumbra nuevamente la influencia del capital occidental. Uno de sus instrumentos se convierte en el proteccionismo bajo la forma de regulación transfronteriza del carbono. Las crisis ecológicas se transforman cada vez más en objeto de mecanismos financieros, mientras los países del Sur Global corren el riesgo de quedar relegados al rol de proveedores de cuotas. La brecha tecnológica y la dependencia de enfoques científicos ajenos convierten simultáneamente a los países en desarrollo en consumidores de estándares analíticos del Norte Global. Esto limita su capacidad de gestionar autónomamente sus datos y determinar la dirección del desarrollo de su industria nacional.
La paradoja climática global se examina mediante una red neuronal híbrida bidireccional LSTM (HAL), cuyos parámetros se ajustan utilizando optimización bayesiana.
El análisis de importancia de factores mediante el método de permutación (Permutation Feature Importance) muestra que los indicadores de eficiencia física y las características del sector energético tienen mayor relevancia para los pronósticos, particularmente la proporción de fuentes renovables de energía y el consumo de electricidad per cápita. Esto señala la importancia de la infraestructura energética real para la descarbonización en comparación con medidas de precios a corto plazo. El establecimiento directo del precio del carbono y la regulación estricta aportan poco a los pronósticos: sus indicadores no alcanzan los umbrales estadísticamente significativos incorporados en el modelo. Tales instrumentos más bien nutren los presupuestos locales que convertirse en motores autónomos de cambios globales.
Al mismo tiempo, uno de los factores clave sigue siendo el PIB per cápita. Esto confirma que la reducción de la intensidad de carbono está vinculada en gran medida con la transición de la economía hacia el conocimiento y los servicios, y no solo con la introducción temprana de un impuesto al carbono.
Este enfoque permite mostrar cómo los indicadores "verdes" pueden convertirse en instrumentos de control económico global, y señalar para los países del Sur Global un posible camino hacia mayor autonomía en la gestión de su economía, datos y desarrollo industrial.
La trampa de los indicadores occidentales y los intereses estratégicos de Indonesia
Para Indonesia y otros países en desarrollo, estas conclusiones tienen gran relevancia al elaborar su estrategia nacional. La introducción de un impuesto estricto sobre las emisiones de carbono sin desarrollar el sector energético y modernizar las redes eléctricas puede debilitar la competitividad industrial. Si los requisitos internacionales sobre emisiones se introducen sin considerar las capacidades de la infraestructura local, los países en desarrollo quedan atrapados en un proteccionismo global que limita sus posibilidades de desarrollo económico pleno.
Para salir de esta trampa, los países del Sur Global necesitan fortalecer su soberanía económica. Para ello, según los autores, es necesario desarrollar mercados "verdes" basados en análisis de datos y utilizar algoritmos para la toma de decisiones de gestión. Esta soberanía en el futuro dependerá no del seguimiento mecánico de estándares occidentales, sino de la combinación de infraestructura física sólida, sistemas propios de pronóstico de emisiones de carbono y una política industrial nacional coherente en el contexto de una creciente fragmentación geopolítica.
Descarbonización real y realidades estructurales
El estudio propone el método Hybrid Bidirectional LSTM (HAL) para evaluar la dinámica no lineal de la intensidad de carbono basándose en datos de 191 países entre 1990 y 2019. Los autores combinaron la optimización bayesiana con validación del modelo en datos temporales, lo que evita la filtración de información futura en los cálculos. Esto permite superar las limitaciones de los modelos lineales tradicionales y de las redes neuronales anteriores. Los resultados muestran que el procesamiento de datos en ambas direcciones es fundamental para identificar relaciones temporales complejas y diferencias entre países.
El análisis revela que los indicadores de eficiencia energética y transición energética aportan el 58,1% del poder predictivo del modelo. Otro 37,5% corresponde a factores macroeconómicos, mientras que los indicadores relacionados con el precio del carbono apenas representan el 4,4%. La base de la descarbonización sigue siendo la eficiencia energética y la preparación tecnológica, no los mecanismos aislados de fijación de precios de emisiones. Este enfoque permite evaluar con base empírica las políticas climáticas y las estrategias de promoción de productos "verdes" de las empresas en mercados emergentes, incluida Indonesia, considerando los cambios económicos de largo plazo.
Las investigaciones sobre intensidad de carbono avanzan simultáneamente en varias direcciones. Una de ellas se relaciona con la búsqueda de factores que influyen en el nivel de emisiones, incluyendo la hipótesis de la curva ambiental de Kuznets (EKC). Verbič y otros investigadores, mediante análisis semiparamétrico de datos de distintos países, encontraron una relación en forma de U invertida a nivel mundial y regional. Sin embargo, para la huella de carbono del consumo en países de la OCDE no se detectó tal relación debido a la deslocalización de emisiones hacia otros países. Su investigación, no obstante, no se centra en la predicción de la intensidad de carbono ni utiliza redes neuronales recurrentes para analizar su dinámica temporal.
A pesar del rápido crecimiento de investigaciones que emplean métodos de aprendizaje profundo, la mayoría se enfoca en países o sectores económicos específicos, como los trabajos de Acheampong, Boateng, Fan y otros investigadores. Los autores del estudio analizado intentaron ampliar este enfoque. Para el ajuste de parámetros del modelo, que habitualmente se realiza mediante optimización bayesiana, como en el trabajo de Habtemariam y otros investigadores, combinaron una red LSTM bidireccional (BiLSTM) con optimización bayesiana y la aplicaron a datos de 191 países.
Los principales indicadores económicos y energéticos provienen de la base del Banco Mundial (WDI), los datos sobre medidas de fijación de precios de emisiones de carbono proceden del indicador de precio promedio ponderado del carbono ajustado por volumen de emisiones, publicado en Our World in Data. La dinámica de la intensidad de carbono se calculó con base en datos de emisiones de gases de efecto invernadero del Banco Mundial. Como resultado, los investigadores obtuvieron cuatro grupos principales de indicadores para el análisis. Sin embargo, los datos de varios parámetros, incluyendo indicadores presupuestarios, tasas de interés reales y precios del carbono, están incompletos. Esto refleja los problemas de recopilación y presentación de estadísticas en países en desarrollo.
El conjunto global de datos abarca 191 países y reúne indicadores en cuatro áreas: resultados principales, medidas de política pública, energía y macroeconomía.
El papel principal en los cambios estructurales de la economía lo desempeñan los indicadores macroeconómicos y el nivel de desarrollo, lo que se corresponde con el modelo de Kuznets. Le siguen la eficiencia energética y el estado de la infraestructura. Las medidas directas de política estatal, en cambio, ejercen una influencia considerablemente menor.
La dinámica mundial de la intensidad de carbono depende principalmente del estado general de la economía, su nivel de desarrollo y la eficiencia energética. Al mismo tiempo, el análisis de los cambios por países a lo largo del tiempo demuestra que el modelo HAL rastrea con bastante precisión la reducción de la intensidad de carbono mundial promedio y arroja un margen de error relativo pequeño. Las desviaciones en países individuales se compensan entre sí en su conjunto y no conducen a un error sistemático en los cálculos.
Para evaluar los resultados y el significado teórico de la red neuronal bidireccional LSTM (HAL) desde la perspectiva del concepto de imperialismo del carbono, los autores los examinan en cinco direcciones: las ventajas de la arquitectura del modelo, el papel de la energía y la infraestructura, las limitaciones relacionadas con el nivel de desarrollo, las debilidades de los mecanismos occidentales de fijación de precios de las emisiones de carbono y el ajuste de los parámetros del modelo mediante optimización bayesiana. Al final, los autores examinan por separado las limitaciones del método mismo.
Ventaja del BiLSTM: dinámica temporal bidireccional
El resultado principal de la investigación es que el procesamiento bidireccional de datos aumenta notablemente la precisión de los pronósticos de HAL. La verificación de componentes individuales del modelo mostró que si se elimina el BiLSTM, la precisión de los pronósticos con datos nuevos disminuye sustancialmente. Además, las pérdidas resultan mayores que con todos los demás cambios en la arquitectura del modelo juntos, y son aproximadamente comparables con la diferencia entre una LSTM unidireccional ordinaria y el modelo OLS.
Al pronosticar la intensidad de carbono mundial, esta arquitectura permite tener en cuenta la dinámica diferente de la transición energética. Al avanzar hacia adelante, el modelo analiza las condiciones iniciales, mientras que al retroceder considera los cambios posteriores —por ejemplo, la rápida expansión de la energía limpia o el deterioro abrupto de la situación económica. Gracias a este análisis bidireccional, HAL capta mejor los cambios complejos en el tiempo, especialmente cuando se trata de países con economías muy diferentes.
La eficiencia energética como factor principal de la intensidad de carbono
El análisis de importancia de indicadores mediante el método de permutaciones (Permutation Feature Importance, PFI) muestra que tres indicadores de la transición energética —la proporción de fuentes de energía renovables, la intensidad energética y el consumo de electricidad per cápita— determinan en conjunto la mayor parte del poder predictivo del modelo HAL. Esto confirma que la eficiencia energética y las tecnologías de producción de energía desempeñan un papel clave en las diferencias de intensidad de carbono entre países. La reducción de emisiones mediante la transición a energía más limpia, el aumento de la eficiencia del consumo y el desarrollo de redes eléctricas dependen de las condiciones específicas de cada país y, al mismo tiempo, pueden ser considerados por el modelo sin necesidad de especificar por separado las complejas interrelaciones entre indicadores.
Datos empíricos sobre la CAK: el papel del PIB per cápita y las limitaciones estructurales
El PIB per cápita resulta ser en este modelo el principal factor individual. Su influencia sobre la intensidad de carbono es significativamente mayor que la de los indicadores directamente relacionados con la política estatal. Esto proporciona una confirmación sólida del concepto de la Curva Ambiental de Kuznets (CAK), pero al mismo tiempo muestra los límites de su aplicación. La dependencia identificada no surge por sí sola bajo la acción del mercado, sino bajo determinadas condiciones económicas. Los países con altos ingresos que siguen dependiendo de los recursos naturales y han alcanzado un alto nivel de bienestar sin crear infraestructura sostenible mantienen un nivel elevado de intensidad de carbono.
La matriz del imperialismo del carbono: limitaciones de los sistemas occidentales de fijación de precios del carbono
Las medidas de regulación directa del mercado —principalmente la fijación de precios de las emisiones de carbono y los requisitos estrictos por parte del Estado— tienen en este modelo una importancia muy reducida para los pronósticos. Esto lo indican la cobertura limitada de tales medidas en el mundo, los precios del carbono que permanecen significativamente por debajo de los umbrales calculados y la pequeña contribución de estos instrumentos a los ingresos estatales. Los resultados obtenidos demuestran que los mecanismos de precios por sí solos no son suficientes para cambios estructurales globales. En los países en desarrollo, tales medidas funcionan de manera más efectiva cuando existe infraestructura desarrollada, capacidades tecnológicas y otras condiciones que respaldan la transición hacia una economía más limpia.
Soberanía digital, gobernanza algorítmica y resiliencia económica
Más allá de las medidas fiscales y presupuestarias tradicionales, la predicción de la intensidad de carbono puede brindar a los países del Sur Global capacidades adicionales para preservar su autonomía económica frente a las turbulencias en los mercados energéticos y comerciales. Para los países en desarrollo dependientes de recursos naturales, la combinación de pronósticos operativos de intensidad de carbono con una gestión basada en plataformas digitales permite tomar decisiones fundamentadas en datos y aumentar la resiliencia económica.
Al vincular los sistemas digitales de gestión con la contabilidad nacional de emisiones de carbono, los países pueden proteger mejor a las empresas locales —desde microempresas hasta pequeñas y medianas compañías— de los cambios abruptos en los mercados externos y de las estrictas exigencias internacionales. Entre estas medidas se encuentra, por ejemplo, el Mecanismo de Ajuste en Frontera por Carbono de la UE (CBAM).
Ajuste de parámetros del modelo y protección contra el sobreajuste
Tras la optimización bayesiana, se seleccionó una arquitectura de red compacta: una capa recurrente con un número óptimo de neuronas en cada dirección, una tasa de aprendizaje moderada, regularización L2 y un alto nivel de dropout. La complejidad limitada de la red impide que simplemente memorice los datos del conjunto de entrenamiento. En cambio, identifica patrones generales y, por tanto, funciona mejor con datos nuevos, incluso cuando existen diferencias notables entre países.
Fronteras metodológicas y limitaciones
Estos resultados presentan cuatro limitaciones metodológicas principales. En primer lugar, los datos terminan en 2020, es decir, no reflejan la aceleración de las políticas climáticas en el período posterior a la pandemia. En segundo lugar, parte de los datos faltantes sobre finanzas públicas fue reconstruida mediante estimaciones, lo que pudo suavizar ciertas diferencias. En tercer lugar, el análisis de la secuencia temporal general no consideró explícitamente las diferencias entre países. Finalmente, el modelo asume que los países no se influyen directamente entre sí, por lo que no contempla el comercio transfronterizo ni la transferencia de tecnologías.
La evaluación de la red híbrida bidireccional LSTM (HAL) con datos de diferentes países permite extraer cuatro conclusiones principales. El análisis bidireccional captura mejor los cambios a lo largo del tiempo, la eficiencia energética se convierte en el principal factor práctico de reducción de la intensidad de carbono, la escala económica configura la base de la dependencia descrita por la Curva Ambiental de Kuznets (CAK), y el precio del carbono permanece como un instrumento complementario cuya aplicación está limitada a un pequeño número de países y a niveles de precios bajos.
Desde el punto de vista de las políticas prácticas, esto implica la necesidad de fortalecer la autonomía económica. Los Estados deben combinar el establecimiento de precios a las emisiones con inversiones en energía limpia e infraestructura, mientras que los exportadores deben calcular anticipadamente la huella de carbono de sus productos para gestionar mejor las exigencias externas. Si se integran estos pronósticos en plataformas digitales, es posible distribuir recursos computacionales considerando las emisiones esperadas y, simultáneamente, reducir la vulnerabilidad de la infraestructura digital interna ante las turbulencias comerciales y energéticas externas.
En un contexto de presión sobre el comercio mundial, a las empresas les resulta cada vez más difícil limitarse a declaraciones generales sobre responsabilidad ambiental: esto puede derivar en acusaciones de "lavado verde". En el marco del concepto descrito por los autores, un modelo de predicción preciso permite a las empresas evaluar la huella de carbono de sus productos considerando los cambios en el sector energético. Para los exportadores de países en desarrollo, esto proporciona una base para prepararse ante restricciones fronterizas, posibles aranceles adicionales y el riesgo de exclusión de las cadenas de suministro internacionales.
Indonesia, como país en desarrollo fuertemente dependiente del comercio exterior, ilustra claramente las limitaciones descritas por el modelo HAL. La política climática no debe frenar el crecimiento industrial mediante la introducción prematura de impuestos al carbono. En cambio, el país debe priorizar proyectos intensivos en capital en energía limpia, incluyendo la modernización de las redes eléctricas. La combinación de pronósticos operativos de intensidad de carbono y gestión digital, según los autores, permitirá a las economías en desarrollo aumentar su resiliencia, mantener el control sobre sus propios datos y adaptarse mejor a las condiciones del mercado "verde" mundial.
