Un equipo formado por Javier García Algarra, director de ingeniería del Centro Universitario U-tad, Mary Luz Mouronte, profesora de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Francisco de Vitoria, junto con Javier Galeano, investigador del Grupo de Sistemas Complejos de la Universidad Politécnica de Madrid, ha desarrollado un modelo que reproduce las propiedades estadísticas de la red del mercado mundial entre países exportadores e importadores, y explica un posible mecanismo de aparición de desigualdades.
Es un hecho que los países que dominan el comercio mundial por volumen de intercambios tienen una participación mayor que la que les correspondería si estos fuesen proporcionales al PIB. Por el contrario, los países débiles económicamente, comercian por debajo de lo que podrían hacerlo. Aunque el comportamiento de la red de comercio es extraordinariamente complejo, por la diversidad de los bienes que se intercambian, los tratados y los condicionantes geográficos, los datos agregados muestran una serie de propiedades estadísticas que permanecen muy estables.
El trabajo de investigación ha consistido en construir un modelo capaz de reproducir la distribución de la desigualdad entre países. El modelo, denominado “Synthrade” simula el flujo de bienes y servicios de entre exportadores e importadores como una red compleja. A pesar de que la red del mercado mundial emerge de la agregación de múltiples elecciones a diferentes niveles (individual, compañías, etc.) Synthrade reproduce con gran aproximación las distribuciones de volumen de intercambios de las series históricas en todo el rango disponible, desde 1962 hasta 2017.
El modelo usa dos principios matemáticos de formación de redes: enlace preferencial, (en inglés preferential attachment), y crecimiento del flujo de comercial como producto de las probabilidades proporcionales al peso de cada país como importador o exportador.
La construcción de la red consta de dos fases, una de construcción de nodos y otra de crecimiento del volumen del mercado. En la primera, se eligen los países que van a comerciar entre sí, usando el mecanismo de enlace preferencial. Cada nuevo país que se conecta a la red lo hace con probabilidad proporcional al volumen de intercambio de los nodos ya conectados. Esto significa que un país importador comerciará con mayor probabilidad con un gran exportador que con una economía pequeña y lo mismo ocurre en el sentido de exportación, es más probable vender a grandes compradores que a una nación de poco peso en el total mundial. Esta fase es muy rápida y genera una red heterogénea con unos pocos nodos con gran número de conexiones y con los nodos de menor volumen conectados casi siempre a los de mayor riqueza. A partir de entonces cada paso de simulación representa la aparición de una oportunidad de comercio en el mercado mundial que irá a parar en principio a cualquier par exportador-importador. La probabilidad es proporcional a la parte de mercado exportador/importador de la pareja, de manera que la gran mayoría de comercio acaba siendo acaparada por los países más ricos. Solo ocasionalmente aparecerán relaciones entre dos países de economía precaria. Es la acumulación de bienes conocida en sociología como el “efecto Mateo”, por el pasaje evangélico: “Porque a cualquiera que tiene, se le dará, y tendrá más; pero al que no tiene, aun lo que tiene le será quitado.” (Mateo 13:12). El efecto se conoce en numerosas redes complejas; lo que resulta novedoso de esta investigación es que la desigualdad en el comercio se puede reproducir con un mecanismo de enlace preferencial en la etapa inicial. Esta manera de construir la red representa la facilidad de comerciar de cada nación y las desigualdades no solo no se mitigan, sino que tienden a reforzarse con el paso del tiempo.
El software se ha desarrollado en la modalidad Open Source, lo que significa que está disponible de forma gratuita para toda la comunidad científica y de cualquier otro tipo de potencial usuario. Se ha utilizado el lenguaje de programación R.
El artículo ha sido publicado en la revista Scientific Reports (2019). Se puede acceder a él en: https://www.nature.com/articles/s41598-019-54979-1
