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The Impact of Data Centers on Local Economies

Este artículo demuestra que la expansión de los centros de datos impulsa significativamente el empleo local, la actividad comercial y los ingresos, al tiempo que aumenta simultáneamente la demanda de vivienda, agua y electricidad, junto con el incremento de la contaminación del aire.

Autores originales: Diana Van Patten, Fernando Alvarez, David Argente, Joyce Chow

Publicado 2026-09-29

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CC BY 4.0

Autores originales: Diana Van Patten, Fernando Alvarez, David Argente, Joyce Chow

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Detrás del mundo invisible de los servicios digitales subyace una realidad muy física. Mientras experimentamos la computación en la nube, la inteligencia artificial y el streaming como si existieran en todas partes y en ninguna a la vez, estos dependen en realidad de edificios masivos y concretos llenos de servidores. Estas instalaciones, conocidas como centros de datos, no son solo habitaciones vacías; son fábricas industriales para la computación que requieren vastas cantidades de tierra, un suministro constante y confiable de electricidad y conexiones de alta velocidad a cables de fibra óptica. A medida que la demanda de inteligencia artificial y almacenamiento digital ha explotado, la inversión en estas instalaciones ha alcanzado niveles sin precedentes, duplicándose casi en solo dos años para alcanzar los quinientos mil millones de dólares. Este auge plantea una pregunta crítica para las comunidades donde se construyen estos edificios: ¿trae la llegada de un centro de datos masivo a un pueblo local un auge económico duradero, o simplemente estresa los recursos locales como la vivienda y el agua sin ofrecer beneficios a largo plazo?

Investigadores de la Universidad de Yale y la Universidad de Chicago se propusieron responder a esto estudiando cómo la llegada de estas instalaciones cambia la economía local. El desafío que enfrentaron fue que los centros de datos no aparecen al azar; las empresas eligen cuidadosamente ubicaciones con electricidad barata, tierra disponible y redes de fibra óptica existentes. Debido a que estos mismos factores también atraen otros tipos de negocios, es difícil determinar si el crecimiento económico de un pueblo es causado por el centro de datos o si el centro de datos simplemente eligió un pueblo que ya estaba prosperando. Para resolver esto, el equipo miró mucho hacia atrás en el tiempo, utilizando la geografía de los ferrocarriles del siglo XIX para predecir dónde es probable que se construyan los centros de datos modernos. Razonaron que los cables de fibra óptica suelen seguir los mismos caminos que las antiguas líneas ferroviarias porque los derechos de propiedad de la tierra ya estaban asegurados, y que los lugares más valiosos para los centros de datos son donde estas rutas tienen puntos de conexión específicos, de forma muy similar a los antiguos nudos ferroviarios. Al utilizar estos patrones históricos como guía, pudieron aislar el verdadero impacto económico de los centros de datos de otros factores.

El estudio vinculó registros detallados de la construcción de centros de datos con datos económicos de condados en todo Estados Unidos, rastreando cambios en empleos, actividad empresarial, ingresos y precios de la vivienda. Los investigadores encontraron que cuando un condado está expuesto al crecimiento de centros de datos a gran escala, la economía local se expande significamente. A largo plazo, un aumento del diez por ciento en los ingresos de los centros de datos conduce a un aumento de aproximadamente el 2,7 por ciento en el empleo total y un aumento del 3,6 por ciento en la nómina total. Estas ganancias no son solo empleos de construcción temporales; el número de empresas y el número de personas que trabajan en ellas continúan creciendo incluso después de que termina la fase inicial de construcción. El estudio también encontró que los salarios locales y el número de declaraciones de impuestos presentadas en estas áreas aumentan, lo que sugiere que los ingresos generados por estas instalaciones se distribuyen a través de la comunidad.

Sin embargo, este crecimiento económico viene con costos tangibles y presiones sobre la infraestructura local. La investigación mostró que, a medida que los centros de datos se expanden, los precios de las viviendas en los condados circundantes tienden a subir, probablemente debido al aumento de la demanda de vivienda por parte de los nuevos trabajadores y la actividad económica general. Del mismo modo, la demanda de suministros de agua pública aumenta, con extracciones que crecen en más de un tres por ciento en las áreas más afectadas. El estudio también encontró evidencia de que los precios de la electricidad en estas regiones tienden a subir en años posteriores, lo que refleja las intensas necesidades energéticas de estas instalaciones. También existe una señal sugestiva de que los niveles de contaminación del aire pueden aumentar, aunque este hallazgo requiere mayor confirmación.

Los investigadores fueron cuidadosos al distinguir entre diferentes tipos de centros de datos, señalando que sus hallazgos se aplican específicamente a las instalaciones masivas y expansibles que impulsan la computación en la nube y la inteligencia artificial modernas, en lugar de a las salas de servidores más pequeñas y tradicionales. Encontraron que los beneficios económicos son más pronunciados para estos proyectos a gran escala, que impulsan el actual auge de la inversión. Si bien la fase de construcción trae un rápido estallido de actividad, los efectos duraderos son una expansión más amplia de la economía local, con más empleos y mayores ingresos. No obstante, este crecimiento remodela el paisaje local, ejerciendo una presión al alza sobre el costo de vida y la demanda de recursos compartidos como el agua y la energía. El estudio concluye que la infraestructura que soporta la economía digital no es solo un trasfondo para la tecnología; es una fuerza poderosa que moldea activamente las economías locales, creando tanto oportunidades de prosperidad como nuevos desafíos para los recursos comunitarios.

Resumen Técnico: El Impacto de los Centros de Datos en las Economías Locales

Planteamiento del Problema
Aunque los servicios digitales como la computación en la nube y la inteligencia artificial (IA) parecen intangibles, su infraestructura subyacente —los centros de datos— ejerce demandas físicas significativas sobre las economías locales. El auge de la inversión global en centros de datos, que se proyecta alcanzará los 4 billones de dólares para 2030, ha generado una pregunta política crítica: ¿cuáles son los efectos causales de esta expansión en los condados receptores?

El desafío central para responder a esta pregunta es la selección de sitios no aleatoria. Las empresas de centros de datos localizan estratégicamente sus instalaciones basándose en precios de energía favorables, capacidad de la red, conectividad de fibra, disponibilidad de tierras y políticas fiscales. Estos mismos factores suelen correlacionarse con trayectorias económicas más amplias, lo que dificulta aislar el impacto causal de los centros de datos de las ventajas locales preexistentes. Además, el cambio hacia instalaciones a gran escala y orientadas al volumen (sitios de tipo wholesale, powered-shell e hiperscala) impulsado por la IA ha intensificado las demandas sobre los recursos locales, incluyendo electricidad, agua y vivienda, lo que requiere un análisis riguroso de estos efectos localizados.

Metodología
Para abordar la endogeneidad en la selección de sitios, los autores emplean un diseño de variable instrumental (IV) de tipo shift-share que aprovecha la geografía histórica como una fuente de variación exógena. La estrategia de identificación se basa en dos premisas clave respecto a la idoneidad de los centros de datos:

Proximidad de Ruta: Los troncales de fibra de larga distancia suelen seguir corredores de transporte históricos (específicamente ferrocarriles) para minimizar los costos de instalación y asegurar los derechos de vía.
Potencial de Nodo de Acceso: La mera proximidad a un corredor es insuficiente; una ubicación también debe ofrecer un punto de acceso físico (punto de empalme, punto de presencia o instalación de interconexión) a la red de fibra. Estos puntos de acceso coincidieron históricamente con uniones ferroviarias, terminales o puntos de ramificación.

Los autores construyen una medida de exposición a nivel de condado ( $s_c$ ) utilizando dos instrumentos históricos distintos:

Proximidad de Ruta Predicha por el Terreno: En lugar de utilizar las ubicaciones ferroviarias realizadas (que son endógenas a la actividad económica), los autores utilizan un algoritmo de costo mínimo basado en los puntos finales de la encuesta del ferrocarril del Pacífico de 1855 y datos de terreno de 2022 para predecir rutas transcontinentales óptimas. Esto captura el valor base de estar cerca de un corredor viable de larga distancia sin depender de resultados económicos modernos.
Interacción Histórica de Nodos de Acceso Ferroviario: Los autores interactúan la concentración de la cobertura ferroviaria de 1870 dentro de un condado con la presencia de terminales internas y uniones en relación con los cruces de límites. Esto mide el valor adicional de un corredor que históricamente ofreció un potencial punto de acceso a la red.

Estas medidas históricas se combinan en una única participación de exposición e interactúan con una variable de "desplazamiento" o shift ( $G_t$ ): el crecimiento acumulado de las aperturas de centros de datos orientados al volumen fuera de los Estados Unidos. Este diseño shift-share ( $Z_{ct} = s_c G_t$ ) explota la intuición de que la geografía histórica determina dónde la expansión debería importar, mientras que el crecimiento extranjero determina cuándo importa.

El estudio utiliza datos a nivel de instalación de la base de conocimientos de centros de datos 451 Research (DCKB) vinculados a resultados a nivel de condado, incluyendo empleo, nóminas, establecimientos comerciales, declaraciones de impuestos, precios de la vivienda (FHFA), precios de la electricidad (EIA) y extracciones de agua de suministro público (USGS). El análisis abarca desde 1995 hasta 2023, empleando tanto especificaciones anuales agrupadas como modelos dinámicos de diferencia de largo plazo.

Contribuciones Clave

Instrumento Novedoso: Este artículo introduce, según el conocimiento de los autores, el primer instrumento de red y topología ferroviaria histórica diseñado específicamente para predecir el desarrollo de centros de datos a nivel de condado. Adapta la lógica de utilizar antiguas redes de transporte para aislar la exposición a la infraestructura (por ejemplo, Atack et al., 2010; Donaldson y Hornbeck, 2016) al contexto de la infraestructura digital.
Diferenciación de Tipos de Instalaciones: El diseño se dirige específicamente a las instalaciones "orientadas al volumen" (wholesale, powered-shell, hiperscala) en lugar de los centros de datos empresariales tradicionales. Esta distinción es crucial, ya que estas grandes instalaciones son los principales motores del actual auge de inversión impulsado por la IA y poseen requisitos de recursos distintos.
Análisis Integral de Resultados: El estudio va más allá de los efectos en el mercado laboral para proporcionar una visión holística de los impactos locales, incluyendo los mercados de vivienda, los sistemas de servicios públicos (electricidad y agua) y los indicadores ambientales.

Resultados
Las estimaciones revelan ganancias económicas positivas generalizadas en los condados receptores, junto con una mayor presión sobre los recursos locales:

Actividad Económica: Un aumento del 10% en los ingresos anualizados de los centros de datos se asocia con un aumento del 2,7% en el empleo total y un aumento del 3,6% en las nóminas a largo plazo (1995–2023). El empleo en la construcción experimenta un impulso mayor (6,0%), mientras que las ganancias en establecimientos comerciales e ingresos brutos ajustados también son estadísticamente significativas.
Dinámicas Temporales: Las ganancias en empleo y establecimientos persisten a largo plazo, mientras que los efectos de la construcción son más fuertes en horizontes de corto plazo.
Precios de Activos y Servicios Públicos:
- Vivienda: Los precios de la vivienda aumentan (1,4% por un aumento del 10% en los ingresos), con efectos que persisten en el tiempo.
- Servicios Públicos: Las extracciones de agua de suministro público aumentan significativamente (3,1% en los datos más recientes disponibles). Los precios de la electricidad muestran estimaciones puntuales positivas en los últimos años (un aumento del 0,5%), lo que sugiere una presión al alza en los costos de los servicios públicos.
- Medio Ambiente: Existe evidencia sugestiva de un aumento en la contaminación del aire, con un incremento del 1,7% en las concentraciones de partículas finas.
Magnitud: Los efectos son sustancialos. Por ejemplo, el efecto implícito en el empleo para un incremento de ingresos positivo mediano es de aproximadamente 4,2%, y los efectos totales en el empleo pueden alcanzar casi el 10% en escenarios de alto crecimiento.

Significancia y Reivindicaciones
El documento sostiene que la infraestructura que sustenta la economía digital redefine fundamentalmente la actividad económica local. Los hallazgos demuestran que, si bien la expansión de los centros de datos estimula el empleo local, la actividad empresarial y los ingresos, simultáneamente aumenta la demanda de la infraestructura de recursos compartidos, particularmente la vivienda, el agua y la electricidad.

Los autores posicionan este trabajo como un paso necesario para evaluar las consecuencias del auge mundial de la computación. Al abordar la selección de sitios endógena de los centros de datos y abarcar una amplia gama de resultados, el estudio complementa la literatura existente sobre el uso de energía y los efectos locales. Los autores señalan que su diseño base es preferible a otras especificaciones alternativas (basadas en nodos de fibra modernos o participaciones urbanas) porque los instrumentos históricos son más plausiblemente exógenos, proporcionando una estimación causal robusta de los impactos impulsados por la expansión global de las instalaciones orientadas al volumen.

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