Cómo se relacionan

SAPA y Gale-Shapley son complementarios, no competidores:

• SAPA calcula exhaustivamente TODAS las adquisiciones bilaterales posibles — útil para explorar "¿qué pasaría si el País X tuviera como objetivo el País Y?"
• Gale-Shapley identifica emparejamientos ESTABLES de coaliciones — útil para comprender "¿quién se alía realmente con quién a lo largo del tiempo?"
• Una puntuación SAPA alta (China → Taiwán, 48.5%) podría aparecer en Gale-Shapley como un escenario de coalición (p. ej., China + Rusia → Taiwán en la Fase 2)
• El Explorador de Operaciones muestra ambos: viabilidad bilateral SAPA + emparejamientos de coalición relacionados de Gale-Shapley

Nota metodológica: Interpretación de las puntuaciones de viabilidad

Las puntuaciones de Viabilidad % son índices compuestos, no probabilidades calibradas. Una puntuación del 60% no significa "60% de probabilidad de que ocurra la adquisición". Más bien, representa una combinación ponderada de motivación estratégica (recursos, proximidad, puntos de estrangulamiento), viabilidad de coerción (ratio de capacidad militar) y restricciones bloqueantes (alianzas, distancia, tamaño económico).

Cómo interpretar: Las puntuaciones de viabilidad son clasificaciones relativas útiles para comparar pares. Una puntuación del 60% significa "fuerte interés estratégico con una vía de ejecución factible" — no "6 de cada 10 probabilidades de que esto ocurra". No se ha realizado una validación histórica contra intentos de adquisición reales; trate estas como índices exploratorios, no como probabilidades predictivas.

Las bases industrial, de capital humano, de recursos y de tierra que se describen abajo se calculan para cada entidad en una sola escala. Para los 150 países incluidos en las cuentas Changing Wealth of Nations 2024 del Banco Mundial (valores de 2020), cada base se combina con el stock CWON correspondiente (capital producido, capital humano, capital natural no renovable y renovable), después de llevar ese stock a la escala calculada mediante k, la mediana del cociente entre base calculada y valor CWON en los países cubiertos:

• Respaldo por discrepancia: cuando k × CWON_Value está más de 5× por encima o por debajo de la base calculada, o el componente de petróleo de CWON está vacío para un país con reservas de petróleo (Arabia Saudí, Kuwait), se usa solo la base calculada y el registro de calidad de datos del país nombra el activo. 54 países combinan las cuatro bases, 96 combinan parte de ellas y 70 entidades fuera de CWON (Taiwán, los océanos, la mayoría de los territorios pequeños) conservan las bases calculadas.
• Base industrial: la combinación se hace antes del multiplicador de gobernanza, que después se aplica igual a países cubiertos y no cubiertos.
• Los activos externos netos y los fondos soberanos quedan fuera del total de activos. La serie CWON de activos externos netos que descargamos no tiene signo (Estados Unidos aparece con +$31.5T); los $1.69T de Arabia Saudí y los $1.06T de Kuwait se registran solo como contexto.
• Control previo a la publicación: cada actualización mensual se compara con los precios que sustituye antes de regenerar ninguna página, y se revierte si más de 10 entidades se mueven un 50% o más, si una entidad del top 50 se desplaza más de 12 puestos o si se rompe un orden fijo (recursos saudíes por encima de los de los EAU, Israel y los EAU por encima de Argelia, ningún océano por encima del puesto 40).

Fórmula

Valor Industrial Base = Effective_GDP × Effective_Multiple × Adjustment_Multipliers

Esto sigue el precedente de fusiones y adquisiciones corporativas, donde las naciones industriales cotizan a 5-15× EBITDA. El multiplicador base de 10× se ajusta por calidad de gobernanza, sanciones, estabilidad monetaria, clima de inversión e infraestructura de IA:

• Multiplicador de gobernanza: 0.33× (estados frágiles) a 2.00× (instituciones fuertes) - combinación de World Bank WGI (40%), Transparency International CPI (30%), y los pilares institucionales de Heritage (30%)
• Descuento por sanciones: 5% a 50% en 18 entidades sancionadas
• Estabilidad monetaria: 0% descuento en el nivel de moneda de reserva (un 1.00× multiplicador, no una prima) a 60% bajo hiperinflación
• Economía sumergida: Añade valor de la economía informal, 7.8% a 85% del PIB en 84 países con datos; los países sin datos se asumen en el 15%
• Clima de inversión: 0.90× a 1.10×, a partir de los cinco pilares de libertad empresarial de Heritage
• Prima de infraestructura de IA: 1.02× a 1.20×, aplicada solo al valor industrial, para los 14 países de la lista de potencias en IA

Ejemplos (valor industrial tal como lo calcula actualmente el motor, incluyendo economía sumergida, gobernanza, sanciones, moneda y prima de IA):

• EE. UU.: $1,266.2T industrial value — strong governance y the largest AI premium
• Rusia: $21.8T industrial value — sanctions y currency discounts dominate
• Nigeria: $5.8T industrial value — a large shadow-economy uplift against a weak governance multiplier

Metodología: Enfoque HCI-Productividad

Utilizamos el Índice de Capital Humano (HCI) del Banco Mundial combinado con datos de productividad reales para calcular el valor del trabajo durante toda la vida:

Donde:

• Working_Pop = Población total × porcentaje en edad de trabajar (15-64)
• GDP_per_Worker = Productividad real específica del país ($650 a $185.000)
• Labor_Share = Porción del PIB destinada al trabajo (0,25 a 0,60)
• Working_Years = Duración de carrera de 40 años para el NPV
• HCI² = Índice de Capital Humano al cuadrado (multiplicador de calidad)

Por qué HCI-Productividad (y no Jorgenson-Fraumeni):

• J-F requiere microdatos (ingresos por edad/sexo/educación) disponibles solo para ~20 países de la OCDE
• Un modelo de valoración global necesita una cobertura del 95%+, no del 15%
• El HCI son datos revisados por pares del Banco Mundial que cubren 176 países
• Utiliza el real PIB por trabajador en lugar de estimaciones teóricas

Ajustes adicionales:

• Multiplicador de productividad digital: Basado en la penetración de internet
  • Fórmula: If penetration ≥ 50%: 1.0 + (penetration - 0.50); If < 50%: 1.0 - (0.50 - penetration) × 0.5
  • Rango: 0,75x (0% internet) a 1,5x (100% internet)
• Resiliencia del capital humano: 95% retenido (voluntario) a 40% retenido (conquista hostil)
• Carga población-clima: Reduce el HC cuando los costes climáticos superan la productividad

Valoración de reservas por niveles

Reemplaza el simplista "reserva × precio de la materia prima" con una economía de extracción realista:

Ejemplo real: Bolivia

• Reservas valoradas: litio 3,000,000 toneladas a $15,000/tonelada, más gas natural, zinc y oro
• Valor por niveles antes de los ajustes por país: $42.7B
• Ajuste por país: un multiplicador combinado de 0.63 (30% restricción política, 10% riesgo climático)
• Valor de recursos trasladado a la valoración: $48.4B

No existe un término separado de probabilidad de extracción. El riesgo de ejecución entra solo a través del factor de descuento por nivel anterior (0.20 a 1.00) y el ajuste político y climático a nivel de país; el motor no multiplica las reservas por una probabilidad de extracción.

Valor estratégico cuantificado

• Puntos de estrangulamiento y bases avanzadas: un multiplicador fijo de valor empresarial por país, no un NPV de ingresos por peaje. La prima estratégica es (Industrial + Resources + Land + Capital humano) × (multiplier − 1), aplicada a los 12 países que la conllevan.
  • Yibuti 1.5, Taiwán 1.4, Egipto 1.25, Panamá 1.2, Corea del Sur 1.2
  • Singapur 1.15, Polonia 1.15, Türkiye 1.15, Catar 1.1, Yemen 1.1, Gibraltar 1.1, Alemania 1.05
  • El annual-toll × 15-year NPV model described in earlier versions de this page is no computed anywhere in the pipeline. Suez, Panamá y Malacca toll revenues are no inputs.
• Territorio en disputa: no valorado por separado. Las disputas territoriales entran en el modelo a través de la tabla de reclamaciones históricas de SAPA (Sección 1b), no a través del lado de los activos.
• Prima de infraestructura de IA: Multiplicador estratégico por liderazgo en IA
  • Aplicación: multiplica solo el valor industrial — no enterprise value, y no the strategic premium above — by 1.02× a 1.20× para las 14 naciones de la lista de potencias en IA
  • Factores: Concentración de inversión en IA, control de infraestructura digital (centros de datos, semiconductores), fortaleza del sector tecnológico
  • Multiplicadores de prima:
    • EE. UU. +20% (ecosistema dominante: NVIDIA, Google, OpenAI)
    • China +15% (gran inversión estatal, escalado rápido de infraestructura)
    • Reino Unido +8%, Taiwán +8% (talento de DeepMind/IA, dominio de semiconductores de TSMC)
    • Canadá +7%, Israel +6% (centros de IA de Toronto/Montreal, concentración de startups)
    • Singapur +5%, Corea +5% (centros regionales de IA, chips de Samsung)
    • Japón +4% (semiconductores, robótica)
    • Francia +3%, Alemania +3%, Australia +3% (liderazgo europeo en IA)
    • Países Bajos +2%, India +2% (chips de ASML, servicios de TI)
    • Otros: Sin prima
  • Justificación: La infraestructura de IA es ahora tan estratégicamente crítica como la capacidad militar o los recursos naturales. El control de las cadenas de suministro de semiconductores, las redes de centros de datos y la concentración de talento proporcionan apalancamiento geopolítico

El problema de la concentración de acreedores

$56B en deuda en manos chinas conlleva un riesgo de apalancamiento diferente que $56B en deuda privada diversificada.

Calculamos la deuda nominal como porcentaje del PIB, y luego utilizamos la concentración de acreedores (índice HHI) para ajustar la carga de deuda efectiva sobre un comprador:

Proceso de ajuste de deuda

Cómo funciona:

• Calcular el HHI (Índice Herfindahl-Hirschman) de concentración de acreedores de 0 (perfectamente diversificado) a 1,0 (un único acreedor)
• Un HHI más alto significa que menos acreedores concentran más deuda = mayor apalancamiento sobre el comprador
• El multiplicador de apalancamiento suele oscilar entre 0,95× y 1,25× la deuda nominal
• La deuda dominada por China (>40%) y la condicionalidad del IMF crean restricciones estratégicas

Ejemplo: EE. UU. frente a China

• EE. UU.: HHI = 0,345 (diversificado), factor de apalancamiento ≈ 1,0×, puntuación de riesgo 20,7/100 (bajo)
• China: HHI = 0,738 (concentrado), factor de apalancamiento ≈ 1,2×, puntuación de riesgo 44,3/100 (moderado)

Costes ocultos de la adquisición

Fundamentalmente, los costes de saneamiento medioambiental no pueden ser repudiados por un nuevo propietario y representan pasivos reales:

• Obligación de carbono: Los países con altas emisiones se enfrentan a futuros impuestos/reparaciones por carbono
• Emplazamientos contaminados: Los brownfields, emplazamientos mineros e instalaciones nucleares requieren saneamiento
• Deuda hídrica: Agotamiento de acuíferos, obligaciones por contaminación de ríos
• Deforestación: Compromisos de reforestación en virtud de acuerdos internacionales

Impacto: Los pasivos medioambientales reducen la valoración neta entre un 2% y un 15% según el nivel de industrialización y los compromisos climáticos.

Cálculo dinámico del pasivo climático

Hemos sustituido las tablas estáticas de vulnerabilidad climática por datos dinámicos de ND-GAIN para calcular los costes de adaptación climática:

Indicadores ND-GAIN:

• Vulnerabilidad (0-1): Exposición a peligros climáticos, sensibilidad a los impactos y dependencia de sectores sensibles al clima
• Preparación (0-1): Preparación económica, de gobernanza y social para adaptarse al cambio climático

El agua dulce como activo estratégico

El agua es un recurso estratégico del siglo XXI. Las naciones con abundante agua dulce reciben una prima de valoración:

Ganadores y perdedores del clima

El cambio climático crea ganadores y perdedores en el potencial agrícola. Ajustamos el valor de la tierra según las proyecciones del IPCC:

Reducción de la BATNA para objetivos vulnerables al clima

Los países que se enfrentan al colapso climático tienen una capacidad de negociación reducida (BATNA más débil - Mejor alternativa a un acuerdo negociado):

Bandas de desesperación (descuento en cada borde de banda):

• < 0.3 (STABLE): 0% - el objetivo conserva toda su capacidad de negociación
• 0.3–0.5 (STRESSED): asciende a 4% - cierta presión climática
• 0.5–0.8 (VULNERABLE): escalona a 16% en 0,5 y asciende a 40% en 0,8
• ≥ 0.8 (DESPERATE): el total 40% - amenaza existencial, dispuesto a aceptar condiciones desfavorables

El descuento no es lineal respecto a la desesperación. La pendiente se cuadruplica en 0,5, por lo que un objetivo en 0,49 obtiene 4% y uno en 0,50 obtiene 16%.

Proyecciones Groundswell 2050 del World Bank

El cambio climático impulsa la redistribución del capital humano independientemente de los escenarios de adquisición. El World Bank proyecta 216 millones de migrantes climáticos internos para 2050. El modelo ajusta los valores de HC según estos patrones migratorios proyectados:

Proyecciones regionales

Factores de presión emigratoria

• Vulnerabilidad ND-GAIN: 40% de peso - exposición y sensibilidad climáticas
• Baja preparación: 30% de peso - incapacidad para adaptarse al cambio climático
• Desesperación climática: 30% de peso - nivel de amenaza existencial
• Factor regional: min(1.5, 1 + projected_migrants_millions / 100), por lo que una región de origen de Groundswell alcanza el techo de 1,5× solo por encima de 50 millones de migrantes proyectados

Factores de atractivo inmigratorio

• Puntuación de destino: 70% de peso - infraestructura de inmigración, apertura de políticas, vínculos históricos
• Estabilidad climática: 30% de peso - baja vulnerabilidad + alta preparación

Cuatro escenarios de integración

Cada país se clasifica en uno de cuatro escenarios a partir de su fragilidad, capacidad institucional e historial de resistencia a la ocupación. La clasificación fija un coste total de integración como porcentaje del GDP, repartido a lo largo de una duración dependiente del escenario y del tamaño.

Lo que realmente varía el coste:

• Clasificación del escenario: una puntuación de resistencia que combina fragilidad, capacidad institucional e historial de resistencia a la ocupación selecciona una de las cuatro filas anteriores
• Duración: 3 a 35 años, set by the scenario y by whether the country is small, medium developing, or developed — the total is spread en it
• Desesperación climática: La sección 3.6 reduce entonces el coste resultante hasta en un 40%
• No modelado por separado: la ocupación, la reforma institucional, la reparación de infraestructuras y la estabilización son la narrativa detrás de la calibración, no partidas que el código sume

Cooperación voluntaria (mejor caso)

El comprador paga aproximadamente la mitad del coste de integración base, por lo que el precio sube en ese ahorro. Nada más cambia: se asume que el valor de la alianza y el capital humano sobreviven intactos a la transferencia.

Transferencia disputada (caso base)

El propio precio base, con el coste de integración completo clasificado por escenario ya deducido. Este es el valor empresarial principal que se muestra en todo el sitio.

Adquisición hostil (peor caso)

El comprador paga 1.50× el coste de integración base además del base, pierde 0.80 del valor de alianza del objetivo por expulsión, y pierde el capital humano que huye. En contrapartida, evita la deuda que declina asumir. No hay un multiplicador separado de coste de aplicación sobre los pasivos.

Fórmula de la puntuación de riesgo (granular)

Componente de garantía estratégica. Cuando un acreedor posee físicamente un activo estratégico del prestatario — un puerto, una base, un corredor — su apalancamiento supera lo que implica la cuota de deuda por sí sola, por lo que un cuarto componente añade hasta 15 puntos. Los multiplicadores de apalancamiento son específicos de cada activo (con tope en 3,0×): p. ej. China–Puerto de Hambantota (Sri Lanka) 2,0× → +10; China–Gwadar + CPEC (Pakistán) 2,5× → +15; EE. UU.–Base de Al Udeid (Catar) 2,0× → +10. Las entidades sin datos de acreedores en archivo (p. ej. territorios deshabitados o especulativos) reciben una puntuación de riesgo neutral por defecto de 50.

Interpretación de la puntuación de riesgo:

• 0-35: Alta autonomía - acreedores diversificados, el comprador controla la integración
• 36-55: Autonomía media - concentración moderada, se requieren negociaciones con acreedores
• 56-70: Baja autonomía - alta concentración, el cártel de acreedores controla los términos
• 71-100: Muy baja autonomía - concentración extrema, comprador severamente restringido

Seis dimensiones, ponderadas

Por qué la seguridad está limitada a un valor bajo (0,13): hosting a US base or buying US fighters is alliance, no acquisition. A weight in line with the other dimensions would push every NATO member into “captured.” El cap, combined with the gate below, prevents that.

Puerta de Vectores Activos

El page text has long defined capture as “decisive leverage on two or more de [the dimensions above].” El composite score alone doesn't enforce that — a single dimension scoring near 1.0 can drag the composite up without any second lever. El gate fixes this:

La captura es multivectorial o no es captura. Una alianza de seguridad de un solo vector (Israel, Japón, Corea del Sur: proveedor de armas estadounidense al 100 % y bases albergadas) alcanza como máximo una contribución de seguridad de 0,13 con un vector activo y permanece en LOW_CAPTURE. Suiza, sin vectores activos y con puntuaciones en el umbral de ruido, permanece en SOVEREIGN.

Umbrales SIPRI: las armas de la era soviética no constituyen captura actual

Las transferencias de armas tienen peso político solo mientras el proveedor mantenga una relación operativa con el régimen actual. Aplicamos una ventana de entregas predeterminada de 2014 hasta el presente, además de umbrales de vigencia por país en las transiciones de soberanía o de régimen:

• Estados sucesores postsoviéticos (1991): Estonia, Latvia, Lithuania, Ukraine, Moldova, Georgia, Armenia, Azerbaijan, Kazakhstan, etc. — pre-1991 USSR transfers do no count toward Russian capture.
• NATO accession states (1991–2008): Poland, Czechia, Hungary, Romania, Bulgaria, the Baltics, Slovenia, Croatia, Albania, Bosnia, Serbia, Montenegro, North Macedonia, Kosovo — alliance flip severs the prior supply relationship.
• Irak (2003), Libia (2011), Afganistán (2021), Siria (2025): el cambio de régimen restablece la línea de base del suministro de seguridad.
• Irán (1979), Egipto (1979): la revolución y el giro de Camp David, respectivamente, restablecen las transferencias de EE. UU./URSS.
• Juntas del Sahel (Malí 2020, Burkina Faso 2022, Níger 2023): giros impulsados por golpes de estado desde Francia hacia Rusia / Wagner.
• Cuba, Vietnam, Corea del Norte (1991): USSR→Russia continuity, no political flip — relationships preserved.

Calibración

Resiliencia del capital humano

En las adquisiciones hostiles, los trabajadores cualificados huyen. Cuantificamos esto como el porcentaje del valor del capital humano retenido:

Por qué un único modificador de dominio del inglés era insuficiente

Earlier versions de los brain-drain coefficient gated emigration intent by a single English-proficiency modifier (±6–12%). That signal conflated el dominio del idioma with the real apparatus de mobility — passports, visas, currency power, destination corridors, y exit feasibility — y applied identical treatment a populations who could execute flight y populations who could no. Under hostile conquest, a Tajik subsistence farmer y a Swedish engineer with the same English proficiency received the same brain-drain coefficient, despite radically different real-world ability a leave.

El modelo actual descompone el coeficiente en dos términos ortogonales:

Intención is unchanged from prior versions: it captures the scenario type (voluntary merger → military conquest → autocratic regime change), modulated by diaspora network strength y the regime delta between origin y acquirer. Movilidad is a new five-signal scalar that gates intent by the population's real capacity a execute flight. El geometric mean ensures that cualquier única near-zero gate dominates — matching the real-world pattern in which populations are trapped by any one de passport, poverty, currency, network, or war.

Cinco señales de movilidad

Calibración & Validation

El mobility factor was calibrated against UN DESA emigrant-stock data con the bilateral level (origin×destination pairs) using the predecessor bilateral model: pair-level R² = 0.19, Spearman rank correlation +0.42 — consistent with cross-sectional bilateral migration models in the literature, where idiosyncratic destination policy y cohort effects bound explanatory power. El current unilateral five-signal formula was no formally re-calibrated; it was verified against approximately twelve historical reference cases (post-Soviet emigration 1991–2000, Syrian conflict 2011–2024, Venezuelan collapse 2015–2024, North Korean defection 1998–2024, Greek crisis 2010–2018, Cuban migration cycles, others) y produced expected ordinal rankings.

Resumen del resultado de la calibración

Limitaciones conocidas

1. Las prohibiciones de salida del lado del origen no se modelan más allá de las anulaciones estrictas. Los regímenes que restringen la salida pero no figuran en la lista de regímenes cerrados (PRK, ERI, TKM) tendrán su movilidad sobreestimada. El indicador indirecto del índice de fragilidad capta parte de esto, pero no distingue la prohibición activa de emigración de un colapso estatal generalizado.
2. El escenario «hostil» es agnóstico respecto al adquirente a nivel soberano. El mismo objetivo produce la misma fuga de cerebros por adquisición hostil independientemente de quién sea el adquirente. El cálculo por pares a nivel de ciudad en city_sapa_engine.compute_brain_drain sí incorpora el contexto del adquirente, pero el coeficiente a nivel soberano no lo hace.
3. La libertad de circulación de la UE puede infravalorar ligeramente. Los orígenes de la UE/EEE/CH reciben un suelo de puntuación de destino de 0,85, pero la movilidad real dentro de la UE para profesionales cualificados se acerca más a ser funcionalmente completa. El suelo de 0,85 es conservador.
4. La depreciación cambiaria solo se capta mediante una ventana de 3 años. Currencies that have weakened gradually over longer horizons (e.g., 5–10 year structural depreciation) without showing in the 3-year monthly close series are under-penalized. Adding a longer FX window is a refinement.
5. No se modela el corredor del adquirente en pares bilaterales. El factor de movilidad unilateral puntúa la capacidad agregada de un origen de huir, no su capacidad de huir hacia un adquirente específico. Para predicciones específicas del adquirente, el modelo bilateral de bilateral_mobility.py sigue siendo la herramienta adecuada.

Prima por pertenencia a alianzas y riesgo de transferencia

Las pertenencias a alianzas crean primas de PIB cuantificables a través del acceso comercial, las garantías de seguridad y los beneficios de coordinación. Estas primas son condicionales: se transfieren a compradores amistosos pero se evaporan en las adquisiciones hostiles.

Perspectiva crítica: En una adquisición hostil, la pertenencia a una alianza normalmente se revoca, por lo que el comprador NO hereda estos beneficios. Normalmente siguen sanciones y expulsiones, creando «valor de alianza varado».

Cómo se calcula el valor de alianza: cada pertenencia aporta su prima conservadora de PIB más un impulso de IED de (FDI_multiplier − 1) × GDP × 0.50. Para cada alianza que el modelo asigna realmente, el impulso de IED es mayor que la prima de PIB, por lo que constituye la mitad más importante del valor de alianza.

Vínculos de seguridad bilaterales: Los bloques son clubes, por lo que la protección bilateral se cuenta por separado, a partir de data/bilateral_defense_ties.json: tratados de defensa de ATOP v5.1 (vigentes hasta 2018), tratados de EE. UU. confirmados en los Treaties in Force 2025 del Departamento de Estado, los 22 aliados principales extra-OTAN de EE. UU. y pactos fechados posteriores a 2018 (Rusia–Corea del Norte 2024, Arabia Saudí–Pakistán 2025). Solo se acredita a la parte protegida: un tratado de defensa con EE. UU. añade el 8 % del PIB (excluidos los miembros de la OTAN, que ya lo incorporan), la condición de aliado principal extra-OTAN el 3 % y cualquier otro pacto de defensa bilateral el 2 %, cada uno con un impulso de IED como arriba. Estas tres primas son supuestos no calibrados. Un tratado de defensa directo entre comprador y objetivo bloquea la coerción en SAPA, como un bloque compartido.

Qué NO son las columnas de transferencia por alianza: los porcentajes de «Transferencia a hostil» que figuran a continuación describen las definiciones de las alianzas, pero el motor de valoración no los lee. En el escenario hostil aplica una pérdida plana única de 0.80 al valor de alianza total de un país, independientemente de qué alianzas aportaran ese valor.

Alianzas occidentales

Bloques de seguridad euroasiáticos y no occidentales

Comunidades Económicas Regionales

Bloques Regionales Africanos

Fórmula de fricción de integración

La ideología modula la fricción base derivada de alianzas (0,0 / 0,10 / 0,30) con un multiplicador continuo:

El rango del modulador (0,70–1,15) es intencionalmente asimétrico: una alta alineación puede reducir significativamente la fricción, pero la oposición ideológica por sí sola no puede crear más fricción que la que ya imponen las barreras geográficas y militares.

Puntuación de alineación compuesta (-1,0 a +1,0)

Siete señales ponderadas se combinan en una única puntuación de alineación para cada par comprador-objetivo:

38 tipos de ideología, puntuación por pares (0,0–1,0)

La matriz de compatibilidad mide patrones de interacción histórica observados entre familias ideológicas — no juicios normativos sobre sistemas políticos. Las puntuaciones reflejan cooperación, conflicto y compatibilidad institucional documentados:

• Alta compatibilidad (0,7–1,0): Pares democráticos liberales (EE. UU.–Reino Unido), bloques de solidaridad suní (Arabia Saudí–Pakistán), alineación autoritaria (Rusia–China)
• Compatibilidad media (0,3–0,7): Pares de régimen mixto con cooperación pragmática pese a la distancia ideológica
• Baja compatibilidad (0,0–0,3): Adversarios ideológicos (EE. UU.–Irán), desajustes teocrático-seculares

La matriz se amplió de 18×18 a 38×38 para capturar distinciones subconfesionales (suní frente a chií, protestante frente a católico) donde son geopolíticamente significativas.

25 alianzas, 166 países

A diferencia de las alianzas de seguridad tradicionales (NATO, OTSC), las alianzas impulsadas por ideología reflejan afinidad civilizatoria, religiosa o de gobernanza compartida. Estas crean vías latentes de integración que reducen la fricción incluso en ausencia de tratados militares formales:

• Bloques religiosos: OIC (57 miembros), Liga Árabe (22), redes de cooperación budista
• Bloques de gobernanza: Five Eyes (5), EU (27), BRICS+ (membresía ampliada), GCC (6)
• Identidad regional: Unión Africana (55), ASEAN (10), Foro de las Islas del Pacífico (18)

La superposición de alianzas se pondera logarítmicamente para evitar contar en exceso pares que comparten muchos bloques — el beneficio marginal de integración de la quinta alianza compartida es menor que el de la primera.

102 eventos geopolíticos (1792–presente)

El conjunto de datos de eventos históricos valida las puntuaciones de alineación ideológica frente a resultados del mundo real. Cada evento se etiqueta con la alineación ideológica de los estados participantes, si la interacción fue cooperativa o conflictiva, y el resultado observado:

• Eventos cooperativos: Firmas de tratados, formación de alianzas, reunificaciones pacíficas, uniones económicas
• Eventos conflictivos: Invasiones, guerras por poder, campañas de sanciones, contención ideológica

Estos eventos sirven como verdad de referencia para calibrar la fórmula de alineación — los pares con un historial altamente cooperativo reciben modificadores positivos, los pares con un historial conflictivo reciben modificadores negativos.

Cómo la ideología cambia la viabilidad de adquisición

La ideología actúa como un modulador, no un motor — ajusta el término de fricción de integración dentro de SAPA, pero no anula el impulso estratégico ni la viabilidad de coerción:

Nota metodológica: patrones observables, no juicios normativos

Toda la puntuación ideológica refleja patrones históricos documentados — cómo han interactuado realmente los estados con perfiles ideológicos dados — no juicios de valor sobre sistemas políticos o religiones. La alta compatibilidad entre estados autoritarios (p. ej., Rusia–China) refleja coordinación observada, no respaldo. La baja compatibilidad entre estados teocráticos y seculares refleja fricción documentada, no jerarquía cultural.

Los datos demográficos religiosos utilizan categorías académicas estándar (taxonomía del Pew Research Center). Las divisiones subconfesionales (suní/chií, protestante/católico) se incluyen solo donde son geopolíticamente significativas y están respaldadas por evidencia cuantitativa.

El Índice Lift

Medición de la brecha entre la producción territorial y la renta de los residentes

Marco conceptual basado en teorías del capital fantasma y la soberanía del capital. Cita: Poliks, M., & Trillo, R. A. (2025). Exocapitalismo: Economías sin límites absolutos. Becoming Press.

Fórmula: ((PIB - INB) / PIB) × 100

El Índice Lift mide la proporción del PIB de una nación que representa flujos de capital que atraviesan el territorio sin generar renta para los residentes. Revela:

Solo visualización; no se aplica al precio

El Índice Lift es una capa descriptiva. no entra en los precios soberanos publicados. El motor que los escribe no aplica ningún ajuste de calidad del PIB por lift; existe un ajuste de valor industrial basado en lift en un módulo de valoración más antiguo que no está en la ruta que produce los precios mostrados en este sitio. Versiones anteriores de esta página describían ese ajuste como si estuviera activo. No lo está.

Para lo que sirve el índice no cambia: separa la producción territorial de la renta de los residentes, y señala dónde un adquirente estaría comprando capital de tránsito en lugar de una economía. Léalo junto al precio, no dentro de él.

Lecturas actuales

• Irlanda +31.4%: una gran parte de la producción irlandesa registrada es capital extranjero en tránsito.
• Luxemburgo +31.9%: concentración extrema de PIB fantasma en las finanzas globales.
• Japón -6.3%: a creditor position — residents earn more abroad than foreigners earn in Japón.
• Estados Unidos +0.6%: cerca del equilibrio, como una gran economía que es tanto destino como fuente de renta de inversión.

Fuente: Brand Finance Global Soft Power Index

Qué mide: El valor económico de la reputación de una nación, su influencia cultural, su red diplomática y su prestigio institucional. El poder blando afecta a la capacidad de atraer inversión, talento, relaciones comerciales y credibilidad de alianzas.

Valores de ejemplo (2024):

• EE. UU.: $26.0T valor de marca país (puntuación: 74,8)
• China: $10.2T (puntuación: 63,2)
• Reino Unido: $5.4T (puntuación: 66,5)
• Alemania: $4.9T (puntuación: 62,7)
• Japón: $4.2T (puntuación: 62,5)

Brand Finance aplica la metodología de valoración ISO 10668 a las marcas país, tratando a los países como "marcas" con un valor de reputación cuantificable.

Fuente: World Bank KNOMAD

Qué mide: La conexión económica con los ciudadanos en el extranjero. Las remesas representan un compromiso económico continuo de la diáspora — un activo, no solo renta. Capitalizamos los flujos anuales para estimar el "valor de stock" de las redes de diáspora.

Principales valores de activos de la diáspora:

• India: $1,38T activo de la diáspora
• México: $676B activo de la diáspora
• Filipinas: $403B activo de la diáspora
• China: $314B activo de la diáspora
• Egipto: $296B activo de la diáspora

Nota: La fuga de capital humano se modela por separado como un pasivo (a través de la métrica de Resiliencia del Capital Humano). El valor de la diáspora captura la positiva conexión económica con los ciudadanos en el extranjero.

Fuente: Índice de Estados Frágiles (FSI) del Fund for Peace

Qué mide: Estabilidad y resiliencia estatal. Los estados frágiles tienen valores de activos descontados debido a: riesgo de gobernanza, potencial de conflicto, deterioro institucional y riesgo de fuga de capitales. El FSI captura 12 indicadores en las dimensiones de cohesión, económica, política y social.

Las dos fuentes se combinan porque cubren conjuntos diferentes de países. El Índice de Estados Frágiles alcanza 84 de los 217 países en la línea base económica; V-Dem y Freedom House juntos alcanzan 197 y 197. Donde solo está presente una fuente, esa fuente prevalece por sí sola; donde no lo está ninguna, el multiplicador es 1,0.

Extremos (las 84 entidades puntuadas por ambas fuentes, donde el multiplicador está totalmente determinado):

• Más frágil:
  • SSD: FSI 109 (×0.584)
  • SDN: FSI 109.3 (×0.585)
  • SYR: FSI 107.5 (×0.586)
• Más estable:
  • FIN: FSI 14.3 (×0.958)
  • ISL: FSI 15.2 (×0.957)
  • LUX: FSI 20.2 (×0.942)

En todo el conjunto valorado, el multiplicador va desde 0.58 a 1.00, pero el techo lo alcanzan entidades que no tienen datos ni de fragilidad ni de libertad política. Un multiplicador de 1,00 significa "no puntuado", no "perfectamente estable".

Fuente: Eurostat Tabla 29 / OECD Pensions at a Glance

Qué mide: Derechos de pensión acumulados como % del PIB. Representan promesas que los gobiernos han hecho a los jubilados actuales y futuros. Un adquirente heredaría (o debería repudiar) estas obligaciones.

Mayores cargas por pensiones (% del PIB):

• España: 507% del PIB (parcialmente capitalizado)
• Austria: 442% del PIB
• Italia: 420% del PIB
• Francia: 390% del PIB
• Japón: ~320% del PIB (envejecimiento severo)

Lo que registra el motor: Estados Unidos soporta un pasivo por pensiones de $14.6T y España $2.7T, ambos tras el factor 0.25 . Los países fuera de la cobertura de la fuente soportan cero, lo que subestima en lugar de estimar su obligación.

Advertencia de Eurostat: "Los derechos de pensión acumulados hasta la fecha NO son adecuados como medida de sostenibilidad y no deben considerarse deuda pública." Aplicamos un factor 0.25 conservador para reflejar este matiz.

Fórmula actualizada de activos/pasivos

Resumen de impacto:

• Poder blando: EE. UU. gana $26.0T, impulsando significativamente el valor total
• Diáspora: India gana $1,4T, Filipinas $400B+
• Fragilidad: el multiplicador de estabilidad más bajo del conjunto valorado es 0.58 (SSD), es decir, una depreciación del 42% de los activos base
• Pensiones: España añade $2.7T de pasivo; EE. UU. añade $14.6T

Fuentes de datos principales

Niveles de confianza:

• Confianza alta (±5%): Países de la OCDE, sistemas financieros transparentes (EE. UU., UE, Japón)
• Confianza media (±15%): Mercados emergentes con informes aceptables (Brasil, India, México)
• Confianza baja (±30%): Estados frágiles con datos limitados (Somalia, Siria, Venezuela)
• Confianza muy baja (±50%+): Zonas de conflicto o países que no informan (RPDC, partes del África subsahariana)

Lagunas de datos conocidas

• Porcentajes de deuda de China que muestran 0%: AidData rastrea los préstamos chinos a países en desarrollo, pero puede subcontabilizar debido a estructuras de financiación opacas. Las principales economías no informan formalmente de tenencias chinas
• Porcentajes del IMF bajos en general: La participación del IMF aparece durante los préstamos de crisis. El conjunto de datos actual refleja períodos precrisis para la mayoría de los países
• Datos de economías en desarrollo: Muchas naciones subsaharianas y del Pacífico tienen una composición de acreedores incompleta debido a la falta de transparencia
• Subcontabilización de acreedores privados: Los inversores institucionales se rastrean a través del World Bank CRS, pero los agregados pueden ocultar la verdadera concentración
• Perfiles y descripciones de países: Los datos de población, económicos y políticos provienen de CIA World Factbook, Banco Mundial, IMF y Trading Economics. Cada entrada de país incluye blurbSources matriz que enumera las fuentes específicas utilizadas para ese perfil
• Fotos de capitales: Obtenido de API de fotografía de stock gratuitas (Unsplash, Pexels, Pixabay). Las fotos son imágenes reales de capitales (no imágenes de banderas). Colección actual: 67% fotos profesionales de alta calidad (≥150KB). 30% en cola de actualización para reemplazar marcadores de posición de menor calidad. El ciclo de actualización trimestral mantiene el estándar de calidad de un tamaño mínimo de archivo de ≥150KB
• Penetración de Internet y multiplicador de productividad digital: Derived from ITU Facts & Figures 2025 y World Bank WDI. Fórmula: ≥50% penetration: 1.0 + (penetration - 0.50); <50% penetration: 1.0 - (0.50 - penetration) × 0.5. Multiplies human capital value by 0.75x to 1.5x range based on internet access. Empirical basis: correlation r=0.87 between penetration and GDP growth; each 10% increase yields +1.4-1.6% GDP growth in developing economies
• Inversión en IA e infraestructura digital: Cobertura limitada a más de 50 países con inversión significativa en IA. Datos de Crunchbase (financiación de capital riesgo), World Bank (capex), presupuestos gubernamentales (inversión pública). Métricas clave: inversión total en IA (2023-2025), capacidad de centros de datos, capacidad de fabricación de GPU/semiconductores, concentración de talento en IA. Nota: las economías emergentes (India, Vietnam) están expandiendo rápidamente sus capacidades de IA; los datos pueden retrasarse 6-12 meses para naciones más pequeñas
• Índice de elevación: Mide la brecha entre la producción territorial (PIB) y la renta de los residentes (INB). Fórmula: ((PIB - INB) / PIB) × 100. Índice de elevación positivo = "PIB fantasmagórico" (el capital transita sin acumularse a los residentes, típico de paraísos fiscales y centros financieros); Índice de elevación negativo = "Prima de acreedor" (los residentes ganan más en el extranjero de lo que los extranjeros ganan en el país, típico de naciones acreedoras). Obtenido en vivo de la API del World Bank: 200 países con ambas cifras en el mismo año, media global +1.23%, abarcando desde -62.8% (Tuvalu) hasta +32.3% (Puerto Rico (US)). Display only — it is no applied a the price (Section 9)

51 Cases (1776–2023)

La base de datos incluye todos los casos modernos importantes de desagregación territorial, categorizados por resultado:

Qué registra cada caso

• Entity name & host nation en el momento de la desagregación
• Año de la desagregación o intento
• Resultado: exitoso, fallido, en curso, absorbido
• Mecanismo: negociado (Singapur), declaración unilateral (Kosovo), guerra (Bangladés), referéndum (Sudán del Sur), colapso (estados soviéticos)
• Estatus nuclear del anfitrión: Si la nación anfitriona estaba armada nuclearmente en el momento de la desagregación. Hallazgo clave: ninguna ciudad ha sido jamás desagregada de una potencia nuclear contra su voluntad
• PIB en el momento de la desagregación (cuando esté disponible): Valida la puntuación de apalancamiento económico
• Perfil estructural: Población, host nation GDP share, dominant Bratton layer — enables pattern matching a current ciudades

¿Cuánto valor estratégico posee una ciudad en relación con su cuota del PIB?

Lambda measures whether a city "punches above its weight" — holding more strategic value than its share de national GDP would suggest.

Donde cuota_de_valoración_ajustada_de_la_ciudad es un compuesto ponderado de cinco dimensiones:

Interpretación:

• λ < 1.0: La ciudad contribuye menos valor estratégico de lo que sugiere su cuota del PIB ("Pasajero")
• λ = 1.0: El valor estratégico de la ciudad es proporcional a su PIB ("Línea base")
• λ 1.0–1.5: La ciudad rinde por encima de su peso ("Apalancada")
• λ 1.5–2.0: La ciudad posee un valor estratégico desproporcionado ("Candidata a desagregación")
• λ > 2.0: La ciudad es el activo estratégico principal de la nación anfitriona ("Activo central")

Límite: λ is clamped con 3.00. El límite no es raro y no es un marcador de ciudad-estado: 27 de los 74 ciudades puntuadas lo alcanzan, entre ellas ciudades-estado soberanas pero también grandes áreas metropolitanas cuyas subpuntuaciones se saturan. Hong Kong, anteriormente listada aquí como un caso de límite, puntúa 0.78: it is no flagged as already-sovereign in the scores file, so its λ comes from the ordinary sub-score blend rather than the fixed ceiling that Singapur y Luxemburgo receive.

Distribución de valor Tierra / Flujo / Nube

Siguiendo el modelo de soberanía vertical de Benjamin Bratton (El Stack, 2016), el valor estratégico de cada ciudad se descompone en tres capas. Esto informa la viabilidad de escisión: las ciudades con alto valor en las capas superiores son más fáciles de desagregar porque los mecanismos de control físico de la nación anfitriona no capturan el valor.

¿Qué tan realista es la desagregación?

Puntuación compuesta de 0.0 a 1.0 que mide la probabilidad realista de que una ciudad pueda ser desagregada de su nación anfitriona. Utiliza 6 subpuntuaciones ponderadas por importancia, multiplicadas por un modificador nuclear.

La puntuación principal

La clasificación final de cada ciudad combina Lambda (cuán valiosa es) con la viabilidad de escisión (cuán desagregable es):

Donde:

• lambda_normalizada = λ / 3.0 (scales a 0.0–1.0 range)
• viabilidad_de_escisión = compuesta de la Sección 12.3
• factor_de_valor_estratégico = 1.0 + (bonus de capa Nube de Bratton) + (bonus de centro financiero GFCI)

Niveles de viabilidad:

¿Qué ciudades se puntúan?

Una ciudad entra en el análisis de desagregación si supera las tres puertas:

• GaWC rank ≥ Gamma+ (score ≥ 0.4) — minimum global connectivity threshold
• PIB metropolitano ≥ $50 billion — minimum economic mass for viabilidad as a standalone entity
• Datos climáticos disponibles para el país anfitrión (ND-GAIN o Swiss Re a nivel de ciudad)

Actualmente 74 ciudades pass all gates. All 49 originally curated ciudades plus 25 expansion ciudades meet eligibility. El gate is designed for forward-looking expansion — as coverage grows toward 150+ ciudades, the filter removes candidates that lack the structural prerequisites for meaningful detachment analysis.

84 Entidades de plataforma a través de 6 funciones soberanas

Cada entidad de plataforma se categoriza según qué función(es) soberana(s) ejerce:

Cada plataforma también tiene preferencias de adquirente — weighted scores for energía, agua, conectividad de fibra, capital humano, entorno regulatorio, market size, tax regime, coste del suelo, y estabilidad geológica — used in platform-city matching.

Medición por país y por ciudad

Para cada uno de los 50 países que albergan ciudades puntuadas, el PSI mide la profundidad con que las empresas de plataforma han penetrado en las funciones soberanas:

Rango del PSI: 0,0 (plena soberanía estatal sobre las funciones digitales) a 1,0 (las plataformas han sustituido efectivamente las funciones estatales). Países con mayor PSI: GBR 0.8650, USA 0.8601, DNK 0.8333, AUS 0.8299, SGP 0.8293.

PSI a nivel de ciudad: Puntuación nacional ajustada por el porcentaje de la capa Cloud de la ciudad según la descomposición de Bratton. El PSI de ciudad más alto es Boston con 0.8171 (Nube 0.45); San Francisco le sigue con 0.7827 (Nube 0.41). Las ciudades con capas Earth altas tienen menor exposición a la soberanía de plataformas.

84 Platforms × 74 Ciudades = 6,216 Puntuaciones de preferencia

Cada plataforma tiene requisitos de infraestructura únicos. El modelo de preferencias empareja las necesidades de las plataformas con las capacidades de las ciudades:

Las preferencias plataforma-ciudad alimentan el emparejamiento Gale-Shapley a nivel de ciudad (Fase 5), donde las plataformas actúan como adquirentes junto a los actores estatales tradicionales. Una ciudad emparejada con Amazon afronta implicaciones de soberanía distintas que una emparejada con Apple.

Proyecciones de demanda de recursos físicos

Plataforma companies are no purely digital — they require massive physical infrastructure. El demand model projects platform resource consumption en three horizons:

Para 2030, los parques de energía renovable de las plataformas ocuparán unos 933.000 acres — overwhelmingly sited in low-cost agricultural areas (Texas Panhandle, Midwest, desert Southwest, southern Spain). Each GW de solar requires approximately 5,000–10,000 acres. Amazon alone is the world's largest corporate renewable energía purchaser con 20+ GW contracted.

13 adquisiciones documentadas de la capa Earth por plataformas

Las empresas de plataforma ya están adquiriendo territorio físico para infraestructura. El modelo rastrea estas adquisiciones con un ratio de extracción — the estimated ratio de value extracted from a territory versus value returned through jobs, taxes, y investment:

Patrón: Platforms preferentially acquire territory in small, economically limited communities with cheap energía y permissive regulation. Extraction ratios are highest where the community has fewest economic alternatives. Swedish tax system (Meta Luleå: 15:1) captures more value than U.S. localities (Google El Dalles: 40:1).

Divulgación de cobertura de datos

Las puntuaciones de soberanía de plataformas utilizan un modelo de datos de tres niveles que refleja la disponibilidad de datos de medición directa entre países:

Countries below the line (Tiers 2 y 3) lack direct platform market share measurement. Their PSI scores are structural estimates — useful for comparative ranking but no calibrated a observed platform activity. El Activos Desagregables explorer marks each platform entry with a confidence dot: medido, parcial, modelado.

Preferencia del adquirente estatal por la ciudad

Cada adquirente estatal clasifica las 74 ciudades usando una puntuación de sinergia de 5 factores (Especificación Sección 3A). Capacidad: 3 ciudades por adquirente estatal.

Preferencia de la ciudad por el adquirente estatal

Cada ciudad clasifica a los adquirentes estatales según cuán bien sirve el adquirente a los intereses de gobernanza y económicos de la ciudad:

Preferencia del adquirente de plataforma por la ciudad

Las empresas de plataforma clasifican las ciudades según la idoneidad de la infraestructura digital (Especificación Sección 3D.4). Capacidad: 5 ciudades por plataforma.

Preferencia de la ciudad por el adquirente de plataforma

Las ciudades clasifican las plataformas según el potencial de beneficio económico local:

Algoritmo de emparejamiento

La sinergia combinada para cada par (adquirente, ciudad) es la media geométrica de la preferencia del adquirente y la preferencia de la ciudad: synergy = sqrt(acquirer_score × city_pref). Dos rondas independientes de Gale-Shapley producen emparejamientos estables por encima de un umbral mínimo de sinergia de 0,25. Las restricciones duras bloquean emparejamientos donde el adquirente es hostil a la alianza anfitriona de la ciudad, la plataforma es el empleador dominante (>15% de la plantilla) o existen acciones antimonopolio en la jurisdicción anfitriona.

Resultado: city_acquirer_matches.json — stable matches en 74 ciudades, 217 adquirentes estatales y 83 adquirentes de plataforma. Explorar en Activos Desagregables

Fricción del anfitrión con el adquirente estatal

Los adquirentes estatales afrontan cuatro componentes de fricción por parte de la nación anfitriona:

Fricción del anfitrión con el adquirente de plataforma

Los adquirentes de plataforma afrontan fricción regulatoria en lugar de militar:

La divergencia de alianzas entre el adquirente y el país anfitrión escala la viabilidad de la operación: mismo bloque = 0.0 de penalización, bloques opuestos (NATO vs BRICS) = 1.0 de penalización. Las operaciones en las que un adquirente alineado con China se dirige a una ciudad alojada en un país de la NATO afrontan la máxima fricción por divergencia. Solo las operaciones por encima del 10% de viabilidad se muestran en el Explorador de Operaciones.

Resultado: city_sapa_deals.json — 524 operaciones valoradas, de las cuales 227 superan el umbral del 10% de viabilidad y se muestran. Explorar en Explorador de Operaciones

Puntuación de Viabilidad de Coalición (10 Subpuntuaciones + Multiplicador de Gobernanza)

Sección 3C.2 de la especificación. Cada coalición se puntúa en 10 dimensiones ponderadas y luego se escala por la calidad media de gobernanza de la coalición:

Optimización Voraz con Reinicios

Sección 3C.4 de la especificación. El algoritmo usa 50 anclas (entidades con mayor puntuación) más 30 anclas regionales para sembrar la construcción de coaliciones:

• Sembrar: Partir de cada entidad ancla como núcleo
• Crecer: Añadir el miembro compatible de mayor sinergia del conjunto de entidades. Restricciones: sin naciones anfitrionas duplicadas, al menos un centro financiero, al menos una entidad soberana por coalición, máx. 3 plataformas por coalición, máx. 5 apariciones por entidad en todas las coaliciones
• Podar: Eliminar miembros que reducen la viabilidad general
• Deduplicar: Reject coalitions with >40% membership overlap with existing selections
• Seleccionar la mejor: Ordenar por puntuación de viabilidad y tomar las mejores coaliciones, hasta un límite de 40. 22 sobreviven a los filtros de deduplicación y restricciones en la ejecución actual. Cada una recibe una narrativa escrita por Claude Opus que describe la estructura de gobernanza, la lógica económica y los riesgos estratégicos

Resultado: network_state_coalitions.json — 22 coaliciones del conjunto multi-entidad (ciudades, estados, territorios, ciudades-estado, plataformas). Explorar en Activos Desagregables → Constructor de redes

Modelo de Impacto Fiscal

Los ingresos fiscales se concentran en las ciudades de forma desproporcionada respecto a su cuota de población. Un multiplicador de concentración fiscal infla la pérdida de ingresos más allá de la cuota bruta de GDP:

Cascada de Fuga de Capital Humano

Los trabajadores cualificados siguen la oportunidad económica hacia la ciudad desagregada. La emigración se acelera a lo largo de cuatro horizontes, calibrada con la emigración postsoviética (75-90% retenido), la crisis griega (88% retenido) y el colapso venezolano (85% retenido):

Puntuación de Viabilidad Soberana de 7 Componentes

Combina la capacidad institucional con la severidad del shock económico:

Los estados se clasifican como Viable/Disminuido (≥60%), En dificultades/Crisis grave (≥35%), En fallo/Declive terminal (≥15%), o Trayectoria de colapso/No viable below that. City-states (Singapur, Luxemburgo, Hong Kong) score 0% by definition — detachment eliminates the state entirely.

Capas de Impacto Adicionales

• Varamiento de infraestructura: 5 categories (port, airport, data center, energía grid, telecom) — the detached city takes the infrastructure; the residual state bears maintenance costs for underutilized connecting networks
• Cambio en la desigualdad: Coeficiente de Gini calculado para 48 países a partir de datos del World Bank. Eliminar poblaciones de ciudades de altos ingresos comprime la distribución a la baja, pero la tasa de pobreza aumenta a medida que se evaporan las transferencias fiscales
• Capa de riesgo de adquisición de plataformas: La desesperación fiscal hace que los estados residuales sean vulnerables a ceder soberanía a cambio de estabilización económica mediada por plataformas. Mayor brecha fiscal = mayor tolerancia al ratio de extracción
• Proyecciones temporales: El lastre del GDP se acumula en cada horizonte (A1/A5/A10/A25) con annual_drag = brain_drain × 0.35 + 0.005 × fiscal_gap_pct
• Narrativas estructuradas de 8 secciones: Cada nación anfitriona recibe una evaluación de impacto escrita por Claude Opus basada en marcos teóricos de Milanovic (desigualdad global), Povinelli (abandono/desechabilidad), Mbembe (necropolítica) y Sassen (expulsión)

Resultado: residual_state_impacts.json — 50 naciones anfitrionas, 4 horizontes temporales, 30 escenarios compuestos de coalición. Explorar en Activos Desagregables → Estados residuales

Índice de Umbral de Dignidad (DFI): Medida Conjuntiva de 7 Dimensiones

Cada país recibe una puntuación DFI compuesta y un desglose por dimensión. El DFI es conjuntivo — a country fails the floor if cualquier única dimensión cae por debajo de su umbral, independientemente de lo bien que rindan las demás dimensiones.

Subindicadores de Dimensión

Los valores de los indicadores se propagan en cascada a través de una resolución de 4 niveles: (1) medidos a partir de dfi_indicators.json, (2) medidos a partir de economic_baselines.json, (3) aproximados a partir de world_bank_indicators.json, (4) development-scaled global median default (poor países receive worse defaults via a GDP-per-capita sigmoid). Active conflict países (UKR, SDN, SOM, YEM, SYR, MMR, AFG, LBY, ETH, COD, SSD, IRQ) receive a hard conflict penalty (0.35–0.65) on service delivery dimensions.

Calibración frente a las líneas de base del Banco Mundial

El DFI mide un concepto más amplio que solo la renta. El informe del Banco Mundial Pobreza, prosperidad y planeta report (2024) provides the canonical income-based baselines against which DFI results can be compared. Our dignity floor captures populations that income measures miss — people above the income line who nonetheless lack adequate health systems, political voice, vivienda, or medioambiental safety.

Comparación clave: El Banco Mundial contabiliza 3.530 millones de personas por debajo de 6,85 $/día. Nuestro umbral estructural del DFI a nivel nacional identifica 3.56B in países where con least one dimension fails — a similar magnitude because national averages mask dentro de-country inequality (India “passes” nationally despite 82% de its population being below $6.85/day per WB PIP 2022). When we inject World Bank poverty headcount ratios as an individual-level floor — recognizing that the income-poor dentro de DFI-green países still lack dignity in practice — the inequality-adjusted figure asciende a 5.85B (71.5%). El 2.2B gap between the WB’s income-only count y our adjusted count represents populations affected by non-income structural failures: authoritarian governance (China 1.4B, Russia 144M), weak health systems, medioambiental vulnerability, y inadequate vivienda that income measures alone do no capture.

Supuesto escalar: We use WB poverty headcount ratios as a baseline floor because conditions para las income-poor are scalar with structural capacity — if a country’s governance, health system, or environment degrades, the poorest suffer disproportionately. WB poverty data thus serves as a minimum individual-level dignity violation rate, with structural DFI failures adding additional affected populations on top.

Trayectorias proyectadas: El World Bank projects 622 million will remain below the extreme income line by 2030, y estimates it would take more than a century con current rates a bring all populations above $6.85/day. Climate change could push an additional 100+ million below income thresholds by 2030 (World Bank Climate y Development Reports). Our archetype configurations model how structural reforms — ranging from fiscal federalism a full sovereign restructuring — could accelerate or retard these trajectories en all seven dimensions simultaneously.

Fuente: Banco Mundial, Pobreza, prosperidad y planeta (2024); OPHI/PNUD, Índice de Pobreza Multidimensional Global (2024). El subindicador de adecuación de renta del DFI utiliza directamente el umbral de 6,85 $/día: income_adequacy = min(1.0, mediana_income / (2.0 × $6.85/day)).

Desagregación subnacional del DFI

Para 20 países con datos subnacionales disponibles, el motor multiplica las puntuaciones nacionales de cada dimensión por factores de ajuste regional para producir estimaciones del DFI a nivel regional. Esto captura la desigualdad dentro del país que las medias nacionales ocultan (p. ej., Bihar rural frente a Maharashtra urbano en India, o el sur profundo de EE. UU. frente al noroeste del Pacífico). Datos cargados desde subnational_adjustments.json, produciendo 75 desgloses regionales del DFI, de los cuales 30 caen por debajo del umbral.

Capa residual de capital humano

Conecta la Fase 8 con la Fase 9 calculando el DFI posterior a la desagregación para cada una de las 49 naciones anfitrionas que soportan un escenario residual de capital humano. Modela la población que no puede marcharse:

Algoritmo de búsqueda en 5 etapas

Cada configuración de arquetipo se genera mediante un pipeline formal de 5 etapas:

Fondo de redistribución (Etapa 3)

5 funciones objetivo

18 Configuraciones de arquetipos

La fracción del presupuesto y la eficacia de la transferencia figuran como «no registrado» para los arquetipos cuyo generador no las escribe en optimal_configurations.json. Esos arquetipos sí utilizan ambas internamente; los valores simplemente aún no se publican, y esta página no repetirá una cifra que el resultado no incluye.

Viabilidad de la transición (5 componentes)

El compromiso fundamental: el cumplimiento de la dignidad y la viabilidad de la transición están inversamente correlacionados. El federalismo fiscal logra 56.9% de cumplimiento con 0.81 de viabilidad; la optimización completa logra 97.0% de cumplimiento con 0.13 viabilidad. El Impuesto de Resiliencia Climática muestra el techo fiscal: incluso con financiación ilimitada, el cumplimiento se detiene en 62.3% porque la participación política no puede comprarse. El Monarca Global Benevolente elimina ese techo al imponer una reforma institucional, alcanzando 100.0% — but requires authority that has never existed, y scores 0.02 en viabilidad. No existe ninguna configuración que maximice simultáneamente el cumplimiento y la viabilidad.

Conceptual Territorio: Archetypes I–O

Archetypes A–H model governance arrangements that build on or reform existing state structures. Archetypes I–O expand the analysis into geopolitical territories from climate politics, collapse studies, y political theory — scenarios that dominate real-world policy debate but fall outside conventional institutional reform. Q y R ask a different question again: no how the state should be reformed, but whether delivery has a run through it con all, y whether one floor can be defined for everyone.

Economía de mando estatal (I) occupies the territory where a vanguard party or authoritarian state seizes control de los economy for rapid decarbonization. Historical precedents include Soviet-era industrialization, Cuban healthcare universalization, y Chinese state-directed development. El model shows high material delivery but zero political freedom. El medioambiental score (0.55) is lower than expected because command economies historically produce severe non-carbon pollution even when they reduce CO&sub2;.

Ecofascismo (J) models the territory where medioambiental crisis is instrumentalized a justify biopolitical exclusion — border militarization, carrying-capacity ideology, y the construction de protected vs. expendable populations. This archetype exists in the analysis specifically a demonstrate that exclusionary approaches produce worse agregada outcomes than any constructive alternative.

Ecomodernismo (K) represents the territory where technological deployment bypasses political reform entirely — nuclear energía, atmospheric geoengineering, AI-optimized resource allocation, y precision agriculture. Environmental safety is the star dimension (0.85 effectiveness). But the model reveals that technology cannot bypass governance absorption: países with weak institutions still cannot deploy or maintain complex technical systems.

Decrecimiento / Retirada gestionada (L) ocupa el territorio de la contracción económica intencionada dentro de los límites planetarios. La seguridad ambiental obtiene la puntuación más alta (0,90 de eficacia), pero el 40% de la puntuación de material_security es el PIB per cápita, que el decrecimiento reduce deliberadamente. Este arquetipo funciona dentro de sistemas electorales, arrojando la eficacia de participación política más alta (0,65) entre el nuevo conjunto.

Gobernanza algorítmica no consentida (M) modela la gobernanza POR algoritmo en lugar de la gobernanza CON algoritmos, impuesta sin mandato democrático. La eficacia de transferencia es la más alta (0,85) porque los sistemas algorítmicos eliminan la fricción burocrática. Pero la democracia electoral de V-Dem equivale a cero, las libertades civiles equivalen a cero, y la infraestructura de vigilancia destruye la sociedad civil.

Gobernanza de IA consentida (P) models the same algorithmic efficiency as M, but with a critical difference: the population willingly accepts AI as legitimate authority. Political participation is non-zero because citizens democratically choose algorithmic decision-making — a world where people believe AI is better than human governance. Social connection is preserved rather than destroyed, because there is no need for surveillance when compliance is voluntary. El comparison between M y P isolates the question: does AI governance fail because algorithms cannot govern, or because people will no accept being governed by algorithms?

Colapso total / Señorío de la guerra (N) represents the true floor — complete institutional failure en all regions including wealthy ones. Rich países degrade con 40% de el total rate due a infrastructure inertia. El analytical purpose is establishing the absolute bottom de los possibility space.

Elusión soberana / Desintermediación (Q) routes the floor around the treasury rather than through it — direct transfers, index- y satellite-triggered parametric payouts, platform-delivered services, subnational revenue capture. It is the archetype that treats state fiscal absorption as the binding constraint rather than the amount de money available. Compliance lands close a Fiscal Federalism, on a noticeably lower feasibility score, because the delivery infrastructure has a exist before the state consents a being bypassed.

Cultural & Civilizational Sovereignty (R) deja que los bloques civilizatorios definan y financien sus propios suelos en lugar de medir a todos contra un único estándar. Cambia comparabilidad por consentimiento. La cifra de cumplimiento que obtiene aquí es, por tanto, una afirmación más débil que las demás de esta tabla: se puntúa contra nuestras siete dimensiones, que es precisamente la premisa que el arquetipo rechaza.

Anarquismo utópico / Ayuda mutua (O) occupies the territory de bottom-up commons governance without state institutions. Our DFI model shows anarchism scoring moderate (~60% compliance), but this reflects the model’s institutional bias more than anarchist wellbeing. GDP per capita does no capture cooperative production. V-Dem indices cannot distinguish direct democracy from no democracy. Anarchism provides something our model cannot fully measure.

Viabilidad estructural (7 componentes)

Calculada por país para evaluar si cada nación puede sostener sus funciones soberanas bajo un arquetipo dado:

Resultado: optimal_configurations.json — 228 entidades soberanas, 18 configuraciones de arquetipos, DFI subnacional para 20 países (75 regiones), capital humano residual para 49 naciones anfitrionas, validación cruzada de SPI. Explorar en Optimizaciones

Nota metodológica: el análisis de ciudades como extensión, no como sustitución

El city-level detachment framework (Sections 11–13) extiende the country-level valuation (Sections 1–10); it does no replace it. País valuations remain the foundation — a city's Lambda y severance scores are derived from its relationship a the host nation's valuation. Plataforma sovereignty analysis adds a new analytical dimension that applies a both países y ciudades. El viabilidad scores in this framework are composite indices, no calibrated probabilities — they measure structural feasibility, no likelihood.

Incertidumbre del modelo de integración

El marco valora entidades soberanas y ahora modela los impactos posteriores a la desagregación mediante la Fase 8 (Evaluación del impacto estatal residual), incluida la erosión fiscal, la fuga de capital humano, el cambio en la distribución de habilidades y los efectos de inmovilidad sobre las naciones anfitrionas. Sin embargo, la modelización completa posterior a laintegración modeling — what happens if a nation is actually absorbed by an acquirer — remains unmodeled. Key uncertainties:

• Escenarios de solo extracción: Población ignored, local elites maintained—capital humano valuations may overstate realizable value
• Dinámicas de trampa de deuda: Cuando el control económico ya existe, la adquisición formal añade un valor marginal difícil de cuantificar
• Costes de ocupación militar: Los precedentes históricos (Afganistán: 2,3 billones de dólares en 20 años) sugieren que los costes de ocupación pueden empequeñecer el valor de los activos
• Integración completa: No existe ningún precedente moderno de integración completa voluntaria de una nación soberana

La brecha entre la captura económica y la adquisición formal sigue siendo la mayor incertidumbre conceptual del marco.

Lo que este marco NO captura

• Cultural identity & nationalism: Ninguna fórmula cuantifica la resistencia al dominio extranjero
• Redes de diáspora: Las poblaciones históricas en el extranjero pueden apoyar u oponerse a las adquisiciones. Nota: las coaliciones de red (Sección 14.3) modelan parcialmente las conexiones transfronterizas de tipo diaspórico
• Dinámicas de poder regionales: Abordadas parcialmente por el análisis de redes de alianzas (Sección 7) y el emparejamiento de adquirentes de Gale-Shapley, pero los efectos de segundo orden específicos de cada vecino (p. ej., Irán-Arabia Saudí) siguen sin modelarse
• Shocks pandémicos y de cadena de suministro: Los eventos cisne negro crean valoraciones discontinuas
• Conflicto religioso/étnico: Las tensiones sectarias reducen la valoración pero se resisten a la cuantificación
• Probabilidad de cambio de régimen: La inestabilidad política interna afecta al momento de la adquisición pero no se modela dinámicamente; el índice de fragilidad solo proporciona un proxy estático

Reproducibilidad

Volver a ejecutar el pipeline con entradas sin cambios reproduce cada salida del motor byte a byte, aparte de las marcas de tiempo de generación que lleva cada archivo. El emparejamiento, la formación de coaliciones y la fijación de precios de las operaciones son deterministas y no dependen del orden de iteración de conjuntos ni de la semilla hash de Python.

Degradación de la confianza con el tiempo

• 1-2 años: Highest accuracy—current assets, debts, y relationships are well-documented
• 5-10 años: Media accuracy—institutional changes, debt accumulation, y alliance shifts introduce uncertainty
• 20+ años: Baja accuracy—geopolitical realignment, demographic transitions, y technological disruption make projections speculative

Este marco de valoración está simplificado intencionadamente por claridad. El análisis geopolítico real requiere modelización de escenarios, teoría de juegos y experiencia regional. Las 18 archetype configurations (Fiscal Federalism, Devolution, Network de City-States, Plataforma Commons, Full Optimization, Climate Resilience Tax, Benevolent Global Monarch, Sovereign Realpolitik, State Command Economy, Eco-Fascism, Ecomodernism, Degrowth, Non-Consensual Algorithmic Governance, Full Collapse, Utopian Anarchism, Consensual AI Governance, Sovereign Bypass, Cultural & Civilizational Sovereignty) each operate on different time horizons, y confidence degrades con different rates depending on the archetype assumed. Use this as a starting point, no an oracle.

Limitaciones de los datos de soberanía de plataformas

El análisis de soberanía de plataformas puntúa 50 países y 74 ciudades directly; every other sovereign entity relies on modelled platform data (Tiers 2–3) rather than observed metrics. El inequality-adjusted dignity floor count (5.85B personas) depende de la calidad de los datos de recuento de pobreza del Banco Mundial, que cubren 182 países with varying recency (2014–2024). Countries with older survey data may have dignity floor estimates that lag real conditions by several años.

Agregación a nivel nacional

El Índice de Suelo de Dignidad trata cada país como una unidad homogénea, calculando una única puntuación de viabilidad por nación. La desigualdad dentro del país se aborda parcialmente mediante el ajuste por desigualdad (inyección del recuento de pobreza del Banco Mundial en el cálculo de la brecha fiscal) y la desagregación subnacional (20 países, 75 regiones). Sin embargo, la mayoría de los países carecen por completo de datos subnacionales, lo que significa que la variación significativa dentro del país en capacidad de gobernanza, base económica y calidad de infraestructuras se promedia y se pierde. Las federaciones, los Estados afectados por conflictos y los países con grandes divisiones urbano-rurales son los más propensos a que su variación subnacional quede oscurecida por la agregación a nivel nacional.