Crecimiento de mercados emergentes y compensaciones ambientales en la región del Océano Índico: análisis predictivo basado en aprendizaje automático de los países de la IORA

Crecimiento de mercados emergentes y compensaciones ambientales en la región del Océano Índico

En el contexto del ascenso del Sur Global, los países ribereños del Océano Índico se están convirtiendo en la vanguardia de la contradicción entre el crecimiento económico y la protección ambiental. Un estudio reciente publicado en *Scientific Reports* (Xu et al., 2026) se centra en cuatro países: Malasia, Mauricio, Sri Lanka y Madagascar, utilizando modelos de aprendizaje automático para predecir el PIB y la superficie de tierra agrícola, revelando las complejas relaciones entre desarrollo económico, emisiones de CO2 y cambios en el uso del suelo. Esta investigación no solo proporciona herramientas científicas para los formuladores de políticas regionales, sino que también refleja los desafíos de sostenibilidad que enfrentan los mercados emergentes en su búsqueda de crecimiento.

#### Estructura regional: Vulnerabilidad y oportunidades de las economías costeras

La IORA (Asociación del Océano Índico) cubre 23 estados miembros de África, Oriente Medio, Asia Meridional y Sudeste Asiático, muchos de los cuales son países insulares o costeros altamente sensibles al cambio climático. Los cuatro países seleccionados representan diferentes etapas de desarrollo: Malasia, como centro manufacturero del Sudeste Asiático, tiene un crecimiento económico estrechamente vinculado a las emisiones industriales; Mauricio es una economía de servicios turísticos y financieros exitosamente transformada en África; Sri Lanka se basa principalmente en la agricultura y la industria textil del sur de Asia; y Madagascar enfrenta presiones de expansión agrícola y deforestación. Juntos, estos cuatro países conforman un espectro en miniatura que muestra la tensión típica entre industrialización y conservación ecológica en los mercados emergentes.

#### Herramientas políticas basadas en datos

Los modelos económicos y ambientales tradicionales a menudo implican cálculos complejos y parámetros sensibles. El modelo XOS-ELM-GA propuesto en el estudio, optimizado mediante algoritmos genéticos e inicialización de pesos Xavier, mejora significativamente la precisión de las predicciones. Por ejemplo, en la predicción del PIB de Malasia, el SMAPE promedio del modelo es solo del 10,13%, mientras que en la predicción de tierras agrícolas de Sri Lanka, el SMAPE es tan bajo como el 3,77%. Esta capacidad de predicción de alta precisión es particularmente importante para los países de mercados emergentes con recursos financieros limitados y bases de datos débiles: pueden anticipar las tendencias económicas y de cambios en el uso del suelo basándose en datos históricos de emisiones sin necesidad de construir modelos complejos del sistema terrestre.

#### Perspectiva de inversión: De las emisiones al crecimiento como señal

Para los inversores internacionales, los indicadores de emisiones de carbono están pasando de ser una variable ambiental externa a un indicador adelantado que mide la transformación estructural económica. Los resultados de las predicciones para Malasia y Mauricio muestran una fuerte relación no lineal entre las emisiones de CO2 y el PIB, lo que implica que el crecimiento de las emisiones durante la fase de industrialización puede acompañar la expansión económica, mientras que una vez que la economía pasa a estar dominada por los servicios, la desvinculación puede acelerarse. En contraste, los cambios en las tierras agrícolas de Sri Lanka y Madagascar están más estrechamente relacionados con las emisiones, reflejando la dependencia de la economía agrícola de los recursos naturales. Los inversores pueden utilizar esto para evaluar la sostenibilidad de los patrones de crecimiento de diferentes economías e identificar riesgos políticos y oportunidades de transformación.

#### Tendencias a largo plazo y la agenda del Sur GlobalEl estudio enfatiza que los países de la IORA necesitan equilibrar el ODS 8 (crecimiento económico), el ODS 13 (acción climática) y el ODS 15 (vida de ecosistemas terrestres). Este es precisamente el dilema común de muchos países del Sur Global: la rápida urbanización e industrialización requieren consumo de energía, mientras que la resiliencia climática exige reducción de emisiones. La capacidad predictiva del aprendizaje automático puede ayudar a los países a establecer límites máximos de emisiones o fronteras de expansión agrícola con anticipación, evitando la trayectoria de 'contaminar primero y limpiar después'. Desde la perspectiva de la cooperación regional, el intercambio tecnológico bajo el marco de la IORA (como el modelo propuesto por este estudio) puede proporcionar apoyo de bajo costo para la toma de decisiones a otros países en desarrollo.

#### Conclusión

La contribución técnica de este estudio radica en proporcionar una herramienta predictiva reutilizable para los mercados emergentes, y su significado más amplio es transformar la interacción ambiente-economía en opciones políticas cuantificables. A medida que el corredor del Océano Índico se convierte en un eslabón importante del comercio global y las cadenas de suministro, las trayectorias de crecimiento de países como Malasia y Mauricio influirán en el ejemplo de desarrollo de las regiones circundantes. Los inversores y los responsables políticos deben prestar atención a cómo estos países utilizan la ciencia de datos para encontrar un equilibrio entre crecimiento y sostenibilidad — esto no es solo un problema ambiental, sino el núcleo de la competitividad a largo plazo de los mercados emergentes.