Autoritat internacional

Autoritat internacional

En primer lloc necessitem descarregar la base de dades MIA dataset de la web dels autors. Ho podem fer manualment (MIA_authority en l’apartat Data) o bé amb el següent codi:

download.file("http://garymarks.web.unc.edu/files/2019/06/IO-authority-june-2019.zip",
              "mia.zip") # Baixem la MIA dataset
unzip(zipfile <- "mia.zip", exdir = getwd()) # traiem de l'arxiu comprimit

Un cop hem descarregat i descomprimit l’arxiu DP_volIII_june2019_15.dta dins del nostre directori de treball, l’anomenarem a R com a objecte mia:

mia <- read_dta("DP_volIII_june2019_15.dta")

El marc de dades resultant el trobeu a la Taula 1. Podeu explorar-lo teclejant:

• mia
• head(mia)
• glimpse(mia)

Comencem creant un diagrama de dispersió, tal com veiem a la Figura 1, en el qual podem observar els nivells de pooling i delegation de les OI l’any 2010, l’últim per al que tenim dades.

Figure 1: Delegation i pooling en les organitzacions internacionals

Observem que hi ha una OI que destaca per sobre de la resta pels seus nivells de delegació. Si busquem quina és, tal com fem amb el següent codi, podem comprovar que el resultat no és gens sorprenent: la Unió Europea és l’organització que té majors nivells de delegació de la mostra.

mia %>% 
  filter(year==2010) %>%
  filter(delegation == max(delegation)) %>% 
  select(ioname)

## # A tibble: 1 x 1
##   ioname
##   <chr> 
## 1 EU

mia %>% 
  filter(year == 2010) %>%
  filter(??? == max(???)) %>%
  select(io_name)

mia %>% 
  filter(year == 2010) %>%
  filter(??? == min(???),
         ??? == min(???)) %>%
  select(ioname)

Àrees de competència

Una altra variable important són les àrees de competència en què actuen les organitzacions. Per exemple, algunes IOs tenen competències en comerç però no en medi ambient o en seguretat. Aquestes dades les podem trobar a una base de dades molt semblant a la que hem treballat fins ara, que és la MIA policy data set. Per fer això, descarregarem el marc de dades corresponent que també podem trobar a la web de MIA.

download.file("http://garymarks.web.unc.edu/files/2019/06/IO-policy-june-2019.zip", 
              "mia_policy.zip")
unzip(zipfile <- "mia_policy.zip", exdir = getwd()) 

A continuació convertim l’arxiu policy_june2019.dta en l’objecte d’R mia_policy i l’ajuntem amb l’objecte mia a través de les variables year i ionumber, que és el codi de l’OI segons la categorització de Correlates of War.

mia_policy <- read_dta("policy_june2019.dta") %>% 
  select(-c("SCOPE_AGGR","SCOPE_VARIABLES")) %>%
  inner_join(mia,by=c("ionumber", "year"))

glimpse(mia_policy)
names(mia_policy)

Causes de pooling i delegation

Intentem destriar què pot estar relacionat amb pooling i delegation. En els següents apartats considerem diverses variables que poden influir-hi.

La regió

Pot ser que IOs de regions diferents tinguin diferents nivells de pooling i delegation? En el gràfic següent observem la mitjana de pooling i delegation desagregada per regions. La regió ‘Global’ està formada per estats de més d’una regió, per exemple la UNESCO.

Figure 2: Delegation i pooling segons regió

Exercici 2. A partir de la secció III. Dimensions of International Authority: Delegation and Pooling del capítol 1 del llibre Measuring International Authority: International Authority: From Concept to Measure i del gràfic que acabem de reproduir, respon a les següents preguntes (màx. 200 paraules):

• Per què justifiquen els autors que és necessari mesurar el grau en què els estats mancomunen les decisions (pooling) i no només el grau en què les deleguen a un tercer –els secretariats internacionals–?
• Què hi veus de destacable en el gràfic? Per què creus que succeeix?

La democràcia

També ens podem plantejar la possibilitat que el nivell de democràcia dels països que conformen l’OI pugui tenir un efecte significatiu sobre els nivells de delegation i pooling. Per obtenir els nivells de democràcia dels països, necessitem una base de dades com la Polity V (Marshall and Gurr 2020), que conté una classificació de grau en què el nivell de democràcia dels països oscil·la entre -10 i 10. També utilitzarem un arxiu que ens indica a quines OI pertany cada estat (Schimmelfennig et al. 2020), elaborat a partir de la International Organizations dataset (v3) (Pevehouse et al. 2019).

En la següent Figura 3 veiem un gràfic molt semblant al de la Figura 1 que hem reproduït anteriorment. Fixeu-vos com ara hem afegit una variable més al gràfic, ja que ara els punts estan codificats per color segons la mitjana que tenen els seus estats a la base de dades Polity V (variable PolityV).

Figure 3: Delegation i pooling segons nivells de democràcia

Exercici 3. Respon a les següents preguntes (màx. 200 paraules):

• Fes una descripció del gràfic.
• Per què creus que hauríem d’observar un nivell sistemàticament diferent de pooling i delegation per a les organitzacions amb un alt nivell mitjà de democràcia entre els seus membres i les que no el tenen? Relaciona-ho amb el que saps de teoria de les Relacions Internacionals.

L’antiguitat

Hem vist que ni la regió dels estats ni el seu nivell de democràcia tenen una relació clara amb el nivell d’autoritat internacional de les seves organitzacions. Podria ser que les IO més antigues tinguessin menys autoritat que les més noves? En la Figura 4 fem dos diagrames de dispersió que relacionen les dues dimensions d’autoritat amb l’edat de les organitzacions, a partir de l’any de creació (variable inception).

Figure 4: Delegation i pooling segons antiguitat

Exercici 4: Hi veus una tendència (una relació entre antiguitat i autoritat)? Comenta quins problemes pot tenir la interpretació d’aquest gràfic (màx. 100 paraules).

c <- mia_policy %>% 
  filter(year == 2010)%>% 
  ggplot(aes(x= ???, y = delegation)) +
  geom_smooth(method=lm, se=F, fullrange=T)+
  geom_point(size=2, shape=1,color="#000078")+
  labs(x="N policies")+
  theme_minimal()

d <- mia_policy %>% 
  filter(year == 2010)%>% 
  ggplot(aes(x = ???, y = pooling)) +
  geom_smooth(method=lm, se=F, fullrange=T)+
  geom_point(size=2, shape=1,color="#000078")+
  labs(x="N policies")+
  theme_minimal()

plot_grid(c, d)