¿Está la economía China en desaceleración o estanflación? ¿Qué podemos esperar de la economía China en el futuro próximo?

 

China se ha convertido en uno de los principales actores geopolíticos mundiales como uno de los lideres del denominado Sur Global: que junto a otros países de los BRICS ejercen una influencia como contrapeso y en ocasiones también mediante la confrontación a la influencia y dominio occidental en la economía y las relaciones Internacionales el cual está cada vez está más cuestionado.

La reciente evolución de la economía china tras la reapertura postpandemia ha suscitado muchas dudas en su capacidad de crecimiento a grandes tasas a los que nos tenía acostumbrados en el pasado, con algunos sectores como el inmobiliario entrando en graves turbulencias y con una posible crisis de deuda en ciernes. Una posible desaceleración económica o incluso la entrada de la economía china en estanflación no está descartada.

Algunos economistas, como Adam Posen, están cuestionando las políticas económicas llevadas a cabo en los últimos años por las autoridades chinas dado que pueden estar lastrando el crecimiento chino futuro.

Algunos de los posibles principales factores explicativos de esta situación y de su posible evolución serían los siguientes:

1)    Intervención ideológica del sector privado chino: la finalización de la máxima establecida por Deng Xioaping “no politics, no problem” donde las esfera política y la económica coexistían separadamente y donde se ha pasado de una libertad aceptable en el desarrollo de negocios privados por parte de los ciudadanos chino a un recelo del sector privado y de los capitalistas de éxito por parte de las actuales autoridades chinas de Xi Jinping.

2)    Fomento de una política económica de intervención pública centralizada: con un mayor autoritarismo e intervención pública de la economía, finalización de las reformas promercado, fomento de las empresas estatales (campeones nacionales) en sectores estratégicos como el tecnológico y automoción eléctrica, centralización de las decisiones y posible establecimiento de barreras proteccionistas al comercio.

3)   Sacrificio del crecimiento por la igualdad: el alto crecimiento chino en el pasado ha provocado grandes desigualdades sobre todo geográficas en la sociedad china lo cual provocaba inestabilidades sociales. Las actuales autoridades chinas parece que prefieren tener un crecimiento menor en el futuro a cambio de tener una mayor estabilidad social.

 

4)    Demografía adversa con pérdida de población: China ya ha empezado a perder población año a año incrementando el envejecimiento y no se llevan a cabo políticas inmigratorias de atracción de talento exterior. Esto puede lastrar el crecimiento chino vía consumo que no ha acabado de arrancar tras la pandemia

 

5)   Falta de consolidación de la clase media y alta propensión al ahorro de la población china: la posible desconfianza en el futuro crecimiento de la economía y las interferencias por parte de las actividades en el sector privado provocan una menor inversión y consumo de bienes duraderos y una mayor propensión al ahorro en productos de bajo riesgo. El cambio de modelo de crecimiento con la construcción de una clase media china que tire de la demanda vía consumo avanza todavía de forma excesivamente lenta.

 

6)      Asignación ineficiente de recursos económicos a sectores económicos con baja productividad como el inmobiliario: la inversión de una ingente cantidad de recursos focalizada principalmente en infraestructuras e inmobiliario y la reciente quiebra de algunas de las principales inmobiliarias ha generado enormes deudas y desconfianza en los inversores. La reasignación de recursos a sectores con mayor productividad va a ser lenta y costosa lo cual puede lastrar el crecimiento futuro de la economía china.

 7)   Posible huida de capitales, tecnología y población china: el ahorrador chino dada la baja rentabilidad de algunos de sus sectores productivos puede optar por invertir en el exterior en mercados con mayores rentabilidades. Asimismo, los trabajadores chinos pueden también optar por buscar oportunidades de trabajo en el exterior y parte de su tecnología puede acabar favoreciendo otros países.

Esto puede ser aprovechado por países como Estados Unidos que puede succionar estor recursos de capital, trabajadores y tecnología a su favor si ofrece oportunidades atractivas.

8)     Reasignación de recursos y refuerzo del modelo económico industrial basado en exportaciones: una de las más probables evoluciones de la economía china para continuar creciendo va a ser la reasignación de los recursos públicos desde sectores no productivos hacia sectores dónde China tiene un liderazgo como la fabricación de baterías y coches eléctricos, economía verde o las manufacturas más sofisticadas dado que China sigue siendo una superpotencia industrial. Todo ello puede provocar una nueva inundación de los productos chinos en los mercados globales como está ya ocurriendo con los coches eléctricos.

¿Está ya el modelo de clase presencial sobrepasado?: del aprendizaje como tutorial al aprendizaje como legado cultural

La presencialidad en la enseñanza universitaria y postobligaria se ha visto cuestionada y cada vez más aulas están vacías de alumnado aumentando notablemente el índice de absentismo

Entre las causas de este absentismo podemos quizás citar el deseo de incorporarse al mercado laboral, la dispersión en la atención y motivación del alumnado y los modelos híbridos de enseñanza: donde se pueden encontrar los apuntes, recursos digitales y materiales por internet o visualizar clases en remoto, flexibilizan la necesidad de asistencia a clase y ante la falta de dinamismo y la dificultad para captar la atención en algunas clases solo se llenan si la asistencia es obligatoria y puntuable.

¿Está ya el modelo de clase magistral presencial sobrepasado o aún puede o deber adaptarse al nuevo alumnado, sus motivaciones y capacidad de atención?

1) La formación universitaria  en el fondo no es sino la forjación de un carácter (ethos que dirían los griegos) que va más allá de una mera transmisión de contenidos y que también contiene enseñanzas, capacidades, habilidades, organización (respetar las normas y al profesorado, puntualidad) y estructuras mentales que  permitan afrontar al alumnado afrontar los retos que la vida en el futuro les va a plantear.

2) La importancia de la asistencia a las clases no viene meramente por la amortización de su coste económico (implícito y explícito), sino por el legado de transmisión cultural que  seguro todo el profesorado puede proporcionar y que se esfuerza sin duda en llevar a cabo como mejor saben.

3) Frente a un modelo de aprendizaje que podemos denominar tutorial: donde podemos utilizar internet, vídeos  o chat gpt como repositorio de manuales de instrucciones prácticas y resolución de problemas de forma rápida, existe otro modelo de construcción del saber: 

El aprendizaje como legado cultural: que se desarrolla a través del diálogo entre el profesorado y alumnado: donde el profesor/a va a poner a disposición del alumnado lo que es importante para él/ella, tras toda su experiencia previa de aprendizaje y diálogo cultural con su maestros, mostrando   quizás nuevos caminos que seguro no ves van a poder  ver en un tutorial y abriéndose a dialogar sobre ello,  pudiendo surgir de este intercambio nuevas intuiciones que cambien las formas de hacer las cosas.

Esta intuición de descubrimiento originaria (¡eureka!) que cambia el modo de ver o hacer las cosas surge de un diálogo de siglos de tradición cultural (caminamos a hombros de gigantes) y la mejor forma de representarse es quizás con el contacto presencial entre profesorado como detentor de ese legado cultural y el alumnado en las aulas.

4) Este  enfoque humanístico del aprendizaje debería ser todavía importante en la enseñanza: debemos  pretender  ir más allá de la resolución de problemas (lo cual también es importante, pero lo va a hacer mejor Chat GPT o la IA en el futuro) y seguir  pensando, aplicando y dialogando de forma informada y con espíritu crítico sobre temáticas sociales y tecnológicas que forman parte de nuestro realidad cotidiana:  en búsqueda de esa intuición originaria que lo  cambie todo y aumentando de este modo nuestros grados de libertad  lo cual nos evitará caer en discursos reaccionarios de mero solucionismo sencillo y práctico. 

 

 

 

¿Puede el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) ser menor o más lento de lo esperado en la economía?

Como expone el profesor Diego Comín de la Universidad de Dartmouth responder a las expectativas de potencial de impacto en la economía en estos momentos es un tarea casi especulativa. La evolución futura de la IA, sus aplicaciones y el modo en que las usaremos está todavía sujeta a una gran incertidumbre dado también que el uso de sus aplicaciones.

La IA es una Tecnología de Propósito General (TPG) como también lo fue la electricidad: las cuales son tecnologías con una amplia gama de aplicaciones en diferentes sectores y potencial de cambiar los procesos de producción en toda la economía siguiendo unos patrones comunes históricos en su evolución y difusión.

Las 10 razones por las que el impacto de la TPG  de Inteligencia Artificial puede ser más lenta o menor en la economía que expone Diego Comín serían las siguientes:

1)  No son tecnologías aisladas, sino un grupo de tecnologías complementarias que al usarse juntas aportan más beneficios que por separado.

2) Las TPG solo adquieren amplia difusión a partir del desarrollo de un numero significativo de aplicaciones. Como ejemplo de esto se suele poner que  la electricidad solo alcanzo amplia difusión después de inventarse los electrodomésticos décadas después de su invención. 

3) Las aplicaciones tecnológicas de IA no tienen un uso evidente a simple vista (como por ejemplo los coches que son fáciles de observar) lo cual hace difícil medir su difusión actual y repercusión económica

4) El desarrollo tecnológico de las TPG suele resultar largo y complejo en las cuales muchos prototipos y aplicaciones van a desaparecer por la propia dinámica de estas tecnologías. Hay que pensar que por ejemplo en el campo de la bombilla eléctrica se probaron seis mil materiales y la bombilla actual fue desarrollada décadas después de los primeros modelos.

5) La repercusión de la TPG en la productividad suele manifestarse décadas después de haber sido introducidas. Como ejemplo tenemos el caso de los ordenadores que hasta mediados de la década de los 1990 no repuntó la productividad estadounidense a pesar de haberse introducido dos décadas antes.

6) La repercusión de las TPG en la demanda de trabajadores suele beneficiar más a trabajadores con estudios universitarios que son más flexibles y capaces de adaptarse mejor a las nuevas tecnologías como ocurrió con el uso de los ordenadores sobretodo con formación técnica o científica.

7) Las técnicas utilizadas por la IA como el aprendizaje automático o las redes neuronales existen ya desde hace décadas por lo que quizás se pueda afirmar que la difusión de la IA se asemeja a las anteriores TPG.

8) El desarrollo es lento en las aplicaciones de IA dado que pueden tardar en desarrollarse más que otras aplicaciones de TPG ya que las técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales. a pesar de ser muy eficaces en la identificación de patrones no lineales presentes en los datos, sin embargo requieren de muchos datos para funcionar y en la mayoría de contextos su recopilación es difícil y costosa.

9) La opacidad de los algoritmos a la hora de mostrar los procesos seguidos para mostrar sus resultados como por ejemplo la probabilidad de incumplimiento de impago por parte de un cliente hace que puedan estar sesgados en su entrenamiento y generar resistencia al desarrollo de aplicaciones de IA con impacto en la economía compensadas quizás por la mayor velocidad de difusión mayor de las últimas tecnologías TPG con respecto a las anteriores.

10) La IA cambiarán probablemente la economía más a largo plazo dado que los procesos de innovación son complejos donde no solo es necesario tener buenas ideas sino que éstas deben convertirse en prototipos que funcionen consumiendo muchos recursos, experimentación, fracasos  y retoques lo cual es difícil de automatizar lanzando  de este modo  un sano escepticismo a que la IA sea capaz de transformar los proceso de innovación aportando rápidamente  riquezas extraordinarias.

Dada la proyección temprana de la IA los márgenes de errores son amplios pero estas proyecciones basadas en desarrollos históricos pueden ayudarnos a ver con perspectiva crítica estas nuevas eras de innovación, lo cual permita tomar mejores decisiones.