EVALUACIÓN PROSPECTIVA DEL PROYECTO NUEVO PUENTE
PUMAREJO: UNA MIRADA ECONÓMICA Y SOCIAL
KAMILA ANDREA PEÑALOZA BLANCO
MEMORIA DE GRADO PARA OPTAR AL GRADO EN ECONOMÍA
&
GOBIERNO Y ASUNTOS PÚBLICOS
ASESORES:
JUAN CARLOS MENDIETA
MAURICIO VELASQUEZ
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE ECONOMÍA
ESCUELA DE GOBIERNO ALBERTO LLERAS CAMARGO
BOGOTÁ, COLOMBIA 2017
RESUMEN
Este trabajo realiza una Evaluación Prospectiva (EP) del proyecto Nuevo Puente Pumarejo
situado entre los departamentos de Atlántico y Magdalena. A través de este estudio se
pretende determinar cuál será el mejor resultado en términos económicos y sociales que
derivará de la construcción de este mega proyecto. Al utilizar la metodología de evaluación
prospectiva se pretende mirar adelante en el tiempo a través de la construcción de imágenes
del futuro. Lo anterior elimina problemas de incertidumbre sobre el futuro y permite orientar
los resultados a objetivos deseados en términos de políticas públicas. Como resultado
permitirá determinar si la inversión realizada en el proyecto de infraestructura afectará el
Valor Agregado (VA) de los municipios de los departamentos de Atlántico, Bolívar, Guajira
y Magdalena que se encuentran en el área de influencia. Adicionalmente ver la relación
existente con el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM), la cobertura neta en educación
y la población perteneciente al régimen subsidiado. Los resultados del escenario optimista
presentado indican que sí hay un impacto en el VA y en la cantidad de población del Régimen
Subsidiando, sin embargo, no se puede decir lo mismo del IPM y la cobertura neta en
educación. No obstante, es fundamental que el puente se concluya para que se evite obtener
los resultados presentados en el escenario pesimista, donde no hay un crecimiento
significativo de las variables analizadas.
Palabras Clave: Evaluación Prospectiva, proyecto de infraestructura, regresión datos panel,
políticas públicas, pobreza, desarrollo regional
Clasificación JEL: H54, O18, R11, R58
1. INTRODUCCIÓN
Actualmente se encuentra en construcción un proyecto de infraestructura llamado “Nuevo
Puente Pumarejo: Solución integral del paso sobre el Río Magdalena”, el cual será el
reemplazo del actual Puente Laureano Gómez, mejor conocido en la región como Puente
Pumarejo, este se encuentra en funcionamiento desde que fue inaugurado el año 1974 por el
presidente Misael Pastrana. Este puente se encuentra ubicado geográficamente en la zona
norte de Colombia, específicamente entre los departamentos del Atlántico y Magdalena,
concretamente en el costado izquierdo se encuentra el Distrito Especial Industrial y Portuario
de Barranquilla y al costado derecho, el corregimiento de Palermo del Municipio de Sitio
Nuevo, a 22 Km de la desembocadura del Río Magdalena sobre el Mar Caribe. Debido a la
existencia de esta infraestructura, el nuevo puente se construirá a 12 metros del existente, que
continuará en funcionamiento hasta finalizada la obra y posteriormente será demolido.
La intención principal de la construcción de este nuevo puente radica en resolver algunos de
los problemas derivados de la existencia del actual, pues a pesar de que se encuentre en
capacidad de funcionar, algunas de las características con las cuales fue construido no
permiten la navegabilidad río arriba, pues debido a la altura de 16 metros algunas
embarcaciones de gran tamaño no pueden atravesarlo, por lo que el nuevo tendrá una altura
de 45 metros, permitiendo el paso de buques handysize. Adicionalmente, en el tema vehicular
y peatonal se ve limitado el tránsito, ya que sólo cuenta con 2 carriles para vehículos ligeros
y pesados y un andén para el acceso peatonal, el cual es limitado. Lo anterior no responde a
la modernización y actualización de las vías y carreteras que se encuentra en proceso en el
país.
Teniendo en cuenta que el sector donde está ubicado el puente conecta algunas de las
troncales más importantes del país como la ruta 25 o troncal occidental que atraviesa el país
desde la frontera con Ecuador en Rumichaca, la troncal del Magdalena que recorre el país de
sur a norte desde el Puente de San Miguel en la frontera con Ecuador hasta Ciénaga, y permite
comunicar por vía terrestre a Barranquilla con Bogotá y la Transversal del Caribe, que inicia
su recorrido en Turbo, Antioquia y finaliza en el corregimiento de Paraguachón, La Guajira
en la frontera con Venezuela. Es necesario que está obra civil cumpla con las características
de las vías de primer orden que satisfagan el tráfico vehicular de la zona.
Como consecuencia de la construcción de un proyecto de tal magnitud, con una inversión de
650.000 millones de pesos en un plazo de 36 meses surge la necesidad de analizar la
influencia y relevancia del proyecto para verificar la utilidad que este traerá su zona de
influencia. Por consiguiente, se realizará una Evaluación Prospectiva (EP) con el fin de
identificar los factores y condiciones esenciales para asegurar el mejor resultado del proyecto.
Para lo anterior se utilizarán variables de carácter económico y social, las cuales permitirán
visibilizar el impacto en el desarrollo del departamento del Atlántico y consecuentemente en
la región caribe, debido a su importancia en cuanto a conectividad regional. Se analizará el
valor agregado, el Índice de Pobreza Multidimensional, la población perteneciente al régimen
subsidiado como indicador de vulnerabilidad en salud y la cobertura educativa para los 20
municipios que se encuentran en la zona de influencia directa según el “Estudio de Tránsito,
Capacidad y Niveles de Servicio” realizado por INVIAS (2013). Los municipios y ciudades
incluidas son: Barranquilla, Baranoa, Galapa, Luruaco, Malambo, Pondera, Puerto
Colombia, Sabanalarga, Cartagena, Arjona, Calamar, Mahates, Turbaco, Riohacha, Dibulla,
Maicao, Santa Marta, Ciénaga, Puebloviejo y Sitionuevo. Así establecer cuál será el futuro
probable más y deseable de la evaluación desde el punto de vista del desarrollo económico y
socialmente sostenible.
Una vez se haya establecido la línea de base de las variables mencionadas anteriormente, se
plantearán dos escenarios adicionales, uno pesimista y uno optimista donde se buscará probar
que de la construcción de este proyecto derivará el incremento del valor agregado en cada
municipio y habrá una mejoría en los indicadores sociales de pobreza, acceso a la salud y
educación.
Para poder probar la hipótesis de este trabajo se utilizará el análisis de datos por medio de
modelos econométricos y la evaluación prospectiva como herramienta, pues por medio de
esta se realiza “el análisis de sistemas sociales, que permite conocer mejor la situación
presente, identificar tendencias futuras y analizar el impacto del desarrollo científico y
tecnológico en la sociedad.” (Medina y Ortegón, 2006, p. 85) A pesar de que este campo se
encuentre en pleno desarrollo permite la intersección entre los estudios del futuro, el análisis
de las políticas públicas y la planificación estratégica. La utilidad de esta herramienta radica
en que disminuye los riesgos que pueden derivar de una política pública, en este caso la
construcción del puente, respecto al futuro y permite realizar una planeación teniendo
encuentra los imprevistos y el resultado que surgirá del proyecto una vez esté finalizado. De
esta manera se podrán generar recomendaciones de política que respondan al resultado de la
evaluación.
En este documento se utilizarán datos del Departamento Administrativo Nacional de
Estadísticas (DANE), el Departamento Nacional de Planeación (DNP) y el Centro de
Estudios sobre Desarrollo Económico (CEDE), Unidad para las Victimas - Registro Único
de Víctimas (RUV), Ministerio de Salud y Protección Social y Ministerio de Educación
Nacional.
En las secciones posteriores de este documento encontrarán una revisión de literatura en la
sección 2, el marco teórico en la sección 3, metodología y datos en la sección 4, resultados
en la sección 5 y conclusiones en la sección final.
2. REVISIÓN DE LITERATURA
Como punto de partida es importante mencionar que los trabajos realizados en Colombia que
relacionan la inversión pública y el crecimiento económico se empezaron con el trabajo de
Sánchez (1993) “El papel del capital público en la producción, la inversión y el crecimiento
económico en Colombia”, en este documento se evalúa por primera vez empíricamente el
efecto del capital e infraestructura pública sobre la productividad, la tasa de inversión y el
crecimiento económico. La importancia de este análisis radica en determinar la relevancia de
la inversión y la infraestructura en el gasto estatal en función de analizar su dinámica.
Conocer estos efectos permite enfocar el gasto público a actividades que tengan un impacto
significativo sobre el crecimiento económico.
En este trabajo se encontró que la infraestructura núcleo, que se define como las redes de
energía, electricidad, acueducto, infraestructura de transporte como aeropuertos, carreteras,
puentes y puertos incrementa en un 0.5% la productividad industrial ante un aumento de 1%
de esta, para el período analizado de 1970 a 1990 (Sánchez, 1993) También se evidencia que
un aumento de la infraestructura núcleo de 1% genera un aumento en la productividad total
de los factores de 0.14%, siendo esta la que mayor efecto tiene sobre la productividad total
de los factores, y dentro de este grupo, las carreteras son las que tienen un mayor impacto.
En concordancia con otros estudios, Sánchez (1993) determina que la infraestructura núcleo
tiene un impacto positivo sobre la productividad, la tasa de inversión y por consiguiente el
crecimiento económico. Por lo que, dada la restricción presupuestal del gobierno, se debería
enfocar en inversión en infraestructura núcleo para generar crecimiento y desarrollo.
Para otro estudio realizado por Cárdenas, Escobar y Gutiérrez (1995a) sobre la
infraestructura, crecimiento y productividad para el período 1950 a 1994 se cuantifica el
impacto sobre el crecimiento y la productividad del stock de la inversión en los sectores de
energía eléctrica, transporte (carreteras) pues no existía previamente un estudio para
Colombia que comparara los beneficios del gasto en ciertos sectores específicos de la
economía.
De acuerdo a esto, los autores establecieron que para el período analizado un aumento del
stock de capital público de 8% genera un incremento en el PIB del 1%. (Cárdenas, Escobar
y Gutiérrez, 1995a). Adicionalmente que la Productividad Total de los Factores (PTF) creció
a tasas aceleradas hasta mediados de los años ochenta, dejando así clara la relación e
importancia que tiene la inversión y la infraestructura sobre el crecimiento económico.
También explican que la inversión pública ha sido un factor decisivo en el proceso de
convergencia entre los departamentos, es decir que a un mayor desarrollo de infraestructura
hay un mayor crecimiento de los PIB departamentales, especialmente para aquellos menos
desarrollados, siguiendo la teoría económica que establece que, a menor capital inicial, los
incrementos en inversión e infraestructura generaran un mayor beneficio para el sector
analizado.
Una vez definido la importancia que tiene la inversión en obras públicas de infraestructura,
especialmente las de transporte como carreteras, puentes y puertos es relevante especificar
que la relación no es exclusiva para los temas de desarrollo económico. Otros estudios
realizados específicamente por el Banco Mundial permiten verificar la relación existente
entre la construcción de infraestructura y la mejora en las condiciones de vida de la población.
Dado estas implicaciones, para un estudio realizado por el Banco Mundial (1996) llamado
“El Reino de Marruecos-Evaluación de Impacto Socioeconómico de la Influencia de la
Pavimentación de Carreteras Rurales” se encontró que hubo una ampliación de las economías
agrícolas, incluyendo mayores producciones y transformación de diversos productos en
insumos modernos. Además, se mejoró el acceso a los servicios de educación, por medio de
un aumento en las tasas de matrícula en las escuelas rurales, según el estudio la tasa de
matriculación pasó en 1985 del 28% al 68% en 1995. Adicionalmente se incrementó el acceso
a los servicios de salud, pues las visitas a hospitales y centros médicos se duplicaron en un
periodo de 10 años, también se pudo contratar mejores profesionales para atender a la
población.
De acuerdo a la relevancia de los estudios del futuro los gobiernos de América Latina han
visto la necesidad de incluir esta metodología como parte fundamental en la planeación y
planificación de los proyectos para que se facilite la formulación de las políticas
multisectoriales.
Es pertinente discutir la metodología de evaluación prospectiva en función de las relaciones
del sector transporte con el desarrollo económico, la reducción de la pobreza y la relevancia
que ocupa en este tipo de temas por su aplicabilidad para llevar a cabo una reflexión colectiva
de escenarios futuros probables que permitan anticipar los posibles imprevistos o cambios en
proyecto y con base a esto generar las proyecciones que indiquen cuál será el escenario
óptimo que derivará de la construcción del puente.
La evaluación prospectiva cómo herramienta permite entender en términos económicos el
comportamiento de los diversos sectores para promover el aprovechamiento de los recursos
(Gobernación de Antioquia, U de Antioquia y U. Pontificia Bolivariana, 2015) También se
busca manejar los niveles de incertidumbre para analizar los efectos de una política pública
y sus consecuencias.
Por medio de esto se genera una coordinación de las políticas públicas, se facilita el uso de
los mecanismos de mercado, se disminuyen los problemas de asimetrías de información entre
todas las partes interesadas, se incrementa la rentabilidad y el impacto de los recursos,
aprovechando así los recursos para definir las prioridades y transparentar la gestión pública.
Una de las ventajas de la prospectiva para el análisis es tener un pensamiento de largo plazo
para una formulación de una visión estratégica para un territorio o institución. Por medio de
esta metodología se elabora una imagen del futuro y horizontes temporales de un alcance de
mediano y largo plazo, para alinear objetivos económicos, sociales, políticos y culturales
(Medina y Ortegón, 2007, p.86). Lo anterior permite que se construya un análisis de políticas
para hacer frente a los retos principales de los gobiernos democráticos, donde se comprenda
lo que ocurre con los procesos sociales, se comunique e informe para establecer dialogo
constructivo entre todos los actores y así conseguir respaldo en las acciones, y, por último,
se controlen las actividades que se realizan con los recursos públicos para que sean
convergentes con los fines comunes.
Lo importante de que la política pública y los intereses comunes se articulen radica en la
calidad del proceso de toma de decisiones, para así evitar impactos negativos de las
decisiones y acciones gubernamentales en el futuro, intencional o de manera imprevista.
Latinoamérica y el Caribe, es una región donde los recursos públicos son despilfarrados y
perdidos muchas veces por procesos de corrupción, pues existe una desconexión entre el
interés público, los centros de pensamiento y los de toma de decisiones, lo que determina
costumbres socio-organizaciones de cortoplacismo, clientelismo y baja disposición para
compartir información, afectando así los resultados del progreso y desarrollo para las diversas
regiones. (Sanabria, 2010)
Partiendo del hecho de que las comunidades tienen preferencias sociales específicas sobre
diversos asuntos y el gobierno tiene preferencias públicas, se debe procurar alinear y
emparejar las preferencias sociales para evitar que se creen brechas y generar mayor bienestar
social. Por ende, según Medina y Ortegón (2007) la planeación prospectiva tendría por
objetivo:
“contribuir a la construcción de un proyecto colectivo de nación y de un pensamiento
de largo plazo que oriente la modernización del Estado, coordine las políticas
públicas nacionales y regionales y siente una base estratégica para la evaluación de
los planes, programas y proyectos que utilizan los recursos públicos” (p. 90)
Generando así una mayor exigencia por parte de los ciudadanos hacia los gobernantes en la
responsabilidad de las decisiones para mejorar la capacidad de gobierno y la gestión pública.
Por consiguiente, es fundamental generar un ciclo de la prospectiva orientado hacia la
construcción social donde exista una dimensión estratégica que vaya de la anticipación a la
acción y otra dimensión sociocultural que incluya la apropiación y el aprendizaje. El aporte
de la anticipación a la prospectiva es mejorar la calidad de las visiones del futuro donde la
sociedad se involucre en el proceso democrático y tecnocrático. La apropiación es importante
para estimular la participación y asimilar los desafíos del futuro ampliando el debate político.
La acción se trata de poner en marcha los proyectos de manera eficaz para generar un mayor
desarrollo del territorio o región donde se efectué el proyecto. Finalmente, el aprendizaje es
fundamental para que se genere una retroalimentación que permita evaluar las brechas entre
lo que se planeó y lo que efectivamente se realizó, es decir contrastar las metas y planes con
lo que verdaderamente se ejecutó para así evaluar la acción pública.
Es decir que, en este aspecto la evaluación prospectiva no sólo funcionará para comprender
las relaciones entre el desarrollo económico y social que existen por la construcción del
puente en un escenario futuro, sino que amplía las funciones de utilidad de esta evaluación
para pensar en los problemas de la gestión pública, la comunicación y evitar fallas en el
proyecto, disminuyendo el riesgo que deriva de la toma de decisiones a través de un proceso
informado y riguroso metodológicamente para mejorar el resultado final. La diferencia
existente entre esta herramienta y la evaluación de impacto tradicional radica en que la
primera se efectúa el momento en el que el programa se está construyendo y diseñado,
mientras que la segunda pretende evaluar el impacto efectivo después de que este haya sido
ejecutado a cabalidad, es decir una es pre-proyecto y la otra es post-proyecto. (Gerler,
Martinez, Premand, Rawlings & Vermeersch, 2016)
El resultado de acuerdo a Medina y Ortegón (2007) de la participación de la prospectiva en
analizar proyectos con impacto regional es profundizar el trabajo con los diferentes sectores
para generar un fortalecimiento de los clústeres y cadenas regionales, descubriendo y
anticipando nichos productivos que puedan generar algún impacto en la estructura
económica. En el ámbito de la administración pública orienta las políticas y las decisiones
entre las organizaciones privadas, gobiernos y la academia para que el recurso humano
genere un resultado de asesoramiento de las políticas.
De acuerdo a Mojica (1999) la evaluación prospectiva debe constar de una serie de etapas
que se identifican como: 1) Detección de las variables que definen el desarrollo regional
donde se realiza el proyecto, 2) Establecimiento de escenarios o situaciones futuras que
modelaran como se desarrollará la región después del proyecto, 3) Determinar cuál será el
escenario ideal e identificar cuáles son las acciones más importantes para que se logre
cumplir el objetivo teniendo en cuenta los actores sociales y su nivel de poder.
Siguiendo esta lógica, a partir de las variables identificadas se construyen los escenarios
probables o tendenciales basados en tres condiciones, una hipótesis del futuro, un horizonte
de tiempo que para este caso será hasta el año 2024 y un indicador de la situación actual.
También se debe desarrollar otros escenarios alternos donde el futuro no dependa de las
tendencias sino de las acciones de los grupos involucrados u organizaciones encargadas de
desarrollar el proyecto. Estos escenarios son posibles ya que tienen alguna probabilidad de
ocurrencia por ende es importante anticiparse a lo que podría suceder si se cumpliera.
Una vez se realice la construcción de los escenarios se debe concluir que alguno de estos será
la imagen de futuro aceptable para el desarrollo de la región (Mojica, 1999), en este caso los
20 municipios en el área de influencia. Como consecuencia, lo ideal sería que 7 años en
adelante, es decir en el 2024 el desarrollo de estos municipios concuerde con la situación y
la proyección que se describe en el escenario de “apuesta” u optimista.
3. MARCO TEÓRICO
El desarrollo económico entendido como el crecimiento y acumulación de capital físico y
capital humano es ampliamente documentado en la literatura económica por autores como
Robert Solow y su modelo neoclásico de crecimiento (1956), también los modelos de
crecimiento endógeno basados en los trabajos de Romer (1986,1990) y Lucas (1988). De
esta manera, se entiende por capital físico aquellos recursos que ya están producidos, tales
como la infraestructura, maquinarias, insumos y por capital humano la acumulación de
educación, habilidades, valores y salud, los cuales son adquiridos por las personas y no
pueden ser extraídos de ellos. Ambos factores son indispensables dentro de la función de
producción para generar un producto final.
De acuerdo a lo anterior, la construcción de una obra civil de transporte algunas veces es
pensada sólo como un incremento en el capital físico de una región o de un país, sin embargo,
su importancia no es exclusiva para los sectores relacionados con la construcción, pues existe
una amplia literatura que relaciona el transporte, el crecimiento económico y la pobreza, tal
como mencionan Gannon y Liu (1997). Se considera que las mejoras cuantitativas de capital
físico aumentan el bienestar y desarrollo de la sociedad. No obstante, el incremento del
capital físico por sí sólo no es lo único que genera desarrollo, pues necesita ir acompañado
de mejoras en temas de capital humano, ya que la infraestructura no puede mantenerse
vigente sin el mantenimiento y actualización, y las actividades económicas no pueden
desarrollarse sin una base sólida de infraestructura.
Conforme a Rodrigue y Notteboom (2016) las funciones del transporte orientadas al servicio
de muchas actividades implican una relación compleja entre las necesidades físicas y de
capital humano.
Se considera que una alta densidad de infraestructura está relacionada con niveles altos de
desarrollo, pues si los sistemas de transporte son eficientes y tienen una buena conexión se
pueden generar dinámicas fuertes en la economía para ampliar las oportunidades sociales y
económicas y generar beneficios, como la apertura de mercados, empleo e inversión. Por el
contrario, cuando este es deficiente, estas se reducen y generan incrementos en los costos,
reducción en las oportunidades y una menor calidad de vida.
Por lo tanto, la importancia e impacto de la infraestructura del transporte se puede analizar
desde la perspectiva de la microeconomía y macroeconomía. Según Rodrigue y Notteboom
(2016) el aspecto macroeconómico se puede evaluar como el impacto que tiene el transporte
y la movilidad a los niveles de producción, ingresos y empleo dentro de una economía
nacional o regional. Si se analiza desde la perspectiva microeconómica, la inversión en
proyectos de transporte reduce los costos de enlazar los insumos intermedios para la
producción, reduciendo así los costos, lo cual también reduce el precio final de los productos
y por lo tanto se promueve el comercio regional e internacional, favoreciendo a los sectores
de la agricultura, industria generando por último expansión de la producción y las economías
de escala. Para este trabajo se pretende realizar un análisis desde el enfoque macroeconómico
y de esta manera comprender el impacto del Nuevo Puente Pumarejo en el valor agregado
debido a la imposibilidad de medir el PIB a nivel municipal, lo que es equivalente desde el
lado de “la oferta a la suma de los diferentes valores agregados de las ramas de actividad
económica, más los impuestos netos a la producción y las importaciones” (DANE, 2016)
Así mismo, observar que el impacto de una obra de transporte puede generar efectos directos
e indirectos en la economía de una región o zona en particular. Pues dentro de los impactos
directos se considera la ampliación de los mercados, se reducen los problemas de acceso a
ellos, se reducen los costos y tiempos de transporte, aumentando así la eficiencia y la
capacidad de la economía regional. Por otro lado, los impactos indirectos hacen referencia a
la accesibilidad a economías de escala y crecimiento del mercado laboral y en aspectos
sociales como reducción de la pobreza, acceso a la educación y vivienda.
En cuanto a la relación existente entre reducción de la pobreza e infraestructura de transporte
se puede decir que es un poco menos evidente, pues por lo general se desarrolla esta idea
cómo un aspecto secundario y con influencia indirecta. No obstante, Gannon y Liu (1997)
desarrollaron una teoría de la importancia de los sistemas de transporte dentro de la reducción
de la pobreza. Su argumento se basa en que a través de la infraestructura se generan
oportunidades para incrementar los ingresos y no mediante la provisión directa de bienes y
servicios específicos, es decir que indirectamente el transporte genera acceso a oportunidades
económicas y sociales incluyendo el mercado laboral, educación y salud. No obstante, los
autores mencionan que el transporte por sí solo no es capaz de reducir la pobreza, pues es un
bien intermedio que funciona como un complemento de los demás sectores de la economía.
Teniendo en cuenta que la pobreza puede ser medida de diversas formas, para este estudio se
utilizará el Índice de Pobreza Monetaria (IPM) el cual funciona como herramienta para el
seguimiento de la política pública, ya que refleja las privaciones que enfrentan los hogares
en términos de educación, salud y estándares de vida. Las ventajas radican en “que es un
indicador de incidencia, brecha y severidad: cumple con las propiedades axiomáticas
deseables en una medida de pobreza establecidas por Amartya Sen (1976, 1979)”
(DANE,2016)
Sin embargo , se analizará la reducción de la pobreza en la región caribe desde el enfoque
indirecto debido a la relación existente entre inversión en infraestructura de transporte la cuál
según Gannon y Liu (1997) “aborda la pobreza a través de inversiones y políticas que
fomentan el crecimiento económico, mejoran el desempeño de los mercados, facilitan la
flexibilidad de los ajustes y aumentan la eficiencia de la asignación de recursos” (p. 3) Donde
se espera que el resultado de este proyecto beneficie el crecimiento del PIB regional, el
ingreso per cápita y se traduzcan en beneficios para la población, especialmente para los más
vulnerables en forma de oportunidades económicas y sociales.
El rol que desempeña el transporte depende de la cantidad de infraestructura disponible en la
zona analizada, pues entre menos infraestructura haya, los retornos en términos de desarrollo
económico y reducción de pobreza son mayores, por el contrario, cuando la cantidad de
capital físico es alta, los retornos no son tan grandes. Adicionalmente se considera que el
impacto del transporte en las áreas rurales es diferente que para las zonas urbanas (Gannon y
Liu, 1997) Dentro de las zonas rurales la importancia del transporte se aprecia con respecto
a la teoría de Von Thunen y el uso de la tierra. Sin embargo, en este trabajo no se abordará
el tema de la tierra y su valorización derivada de este proyecto.
El uso de la prospectiva en proyectos de infraestructura ha sido limitado en Colombia y
Latinoamérica, sin embargo Mojica (1999) recopila algunos casos como el del “Análisis
Prospectivo del Desarrollo de la Región Bogotá-Cundinamarca” (Mojica, 2004) en
Colombia, “Ejercicio de Prospectiva del desarrollo de la Región Centro Occidente de
México” (Fiderco, 2004) y “Taller de Prospectiva Borde Costero de Región de Atacama
2006” (MIDEPLAN, 2004) en Chile. A través de estos expone la utilidad de esta herramienta
en desarrollar la capacidad del ser humano y de los hacedores de política en prever y modelar
el desarrollo del futuro. Para Mojica, la prospectiva sirve para articular las dinámicas
territoriales en la planificación de los municipios, ciudades y naciones para solucionar y
enfrentar los desafíos de los habitantes. “La prospectiva permite visualizar el modelo
territorial del futuro, mediante la construcción de escenarios, con la participación de los
principales actores de la comunidad” (Mojica, 2004, p.20) En términos generales, todo
proceso que involucre la EP tiene como punto de partida el diseño de escenarios probables y
alternos.
De acuerdo a Espinosa (2008) la prospectiva no se ha desarrollado extensivamente sin
embargo algunas instituciones tanto del orden nacional como territorial en el sector público,
el privado y la academia han venido desarrollando ejercicios de este tipo. Para el caso del
Estudio de “Prospectiva Estratégica para la Región Central 2007-2019” presentado por la
Universidad Nacional de Colombia utiliza esta metodología para indicar cómo está
compuesta la infraestructura de transporte en Colombia, la manera como se ha comportado a
lo largo de los años, la inversión pública nacional en este sector, el estado de la red vial y los
aspectos económicos y productivos de las regiones de Colombia considerando su
participación en el valor agregado total la participación y de esta manera determinar cuál
será el futuro de la región de acuerdo a los escenarios que plantearon inicialmente. Su
resultado indica que para el año 2019 la región se caracterizará por bajos niveles de violencia
y un alto capital social, de acuerdo a la construcción de una estructura organizacional
autónoma que impulse el desarrollo regional sostenible. En términos económicos los niveles
de productividad y competitividad aumentarán para generar una dinámica de generación de
empleo y empresas fortalecidas. En cuestiones sociales se encuentra a través de la
metodología en el escenario optimista que habrá mayores índices de empleo y contribución
al PIB nacional, en términos de educación se alcanza el cubrimiento de la educación básica.
Por último, para el sector transporte se encuentra que la infraestructura de movilidad se
organizará bajo un modelo regional desconcentrado con un aumento a lo largo de los años
del stock de infraestructura.
Para resumir, la construcción de un proyecto de transporte puede generar crecimiento
económico especialmente en el largo plazo (Gannon y Lui, 1997), no obstante, no se puede
asegurar que esto implique una reducción de la pobreza en la misma medida que incrementa
el producto de la economía. Los mecanismos que utilizan los hacedores de políticas para
alcanzar las metas y los objetivos de los programas son diversos, lo que genera resultados
directos o indirectos en la sociedad y la economía. La forma cómo actúan los proyectos de
transporte es que se genera una mejora en la eficiencia de los procesos económicos, se
reducen costos, se amplían los mercados y se fortalece el comercio. Consecuentemente, estos
beneficios se traducen en un mayor acceso a la población a servicios de salud y educación y
adicionalmente se incrementan sus ingresos debido a la activación y al crecimiento de los
mercados lo que puede generar una reducción de los niveles de pobreza. Por lo que una
estrategia de política pública que surge de la construcción de un proyecto de transporte no
debe limitarse únicamente a el fortalecimiento de las vías, sino que debe formularse en un
doble enfoque: fomentar el crecimiento económico y reducciones indirectas de la pobreza.
Este estudio, realizado para la Región Central de Colombia sirve como base para el análisis
del trabajo que se propuso hacer con el Proyecto del Nuevo Puente Pumarejo, la
identificación de las variables a utilizar y los escenarios que se plantearon en las secciones
posteriores.
4. METODOLOGÍA Y DATOS
Basándonos en la metodología propuesta por la Secretaria Distrital de Planeación (SDP) de
Bogotá para el “Estudio Prospectivo del Sistema Integrado de Transporte de Bogotá y la
Región” (2008) Se presentarán tres escenarios, uno tendencial, uno optimista y otro
pesimista. Pues la metodología de la prospectiva establece que se debe realizar una
aproximación hacia el futuro con base a tendencias de las variables evaluadas a través de un
análisis de extrapolación, es decir una descripción del pasado con carácter determinista y un
análisis exploratorio basado en las imágenes del futuro que permitan determinar la evolución
de las tendencias de acuerdo a las diferentes posibilidades. (SDP,2008). Estos escenarios
establecidos representan la descripción de una situación futura a partir de un camino de
acontecimientos pasados. Por medio de estos se pretende manejar la incertidumbre y errores
en el proceso de toma de decisiones para el análisis de las acciones de política y las
consecuencias. (SDP,2008).
De acuerdo a esto, los tres escenarios planteados se presentan en la tabla a continuación:
Escenario Tendencial
Esta situación supone que el
proyecto del Nuevo Puente
Pumarejo concluya en el
tiempo establecido pero que
el impacto que este genere no
sea significativo, es decir que
continúe
la
actividad
económica de la misma
manera
como
se
ha
desarrollado en los últimos 5
años, es decir, siguiendo la
tendencia. No habrá un
cambio mayor en ninguna de
las variables analizadas.
Tabla 1. Escenarios de Prospectiva
Escenario Optimista
Escenario Pesimista
Los supuestos de este escenario Este escenario supone que el actual
indican que el proyecto del Nuevo proyecto del puente Pumarejo no se
Puente Pumarejo es finalizado finalice, es decir que la obra que se
según el tiempo establecido por el encuentra en actual construcción se
gobierno y será entregado en el detiene y no existe proyecto. Por lo
año 2018. Adicionalmente se tanto, solo seguiría en funcionamiento
realiza el supuesto de que la el puente actual, con las mismas
ampliación del puente permitirá el características en su infraestructura,
incremento en la actividad que no permitirían el paso de
económica de los municipios que embarcaciones más grandes y que no
se encuentran en el área de se ampliará en cantidad de carriles. La
influencia y que en términos actividad económica permanecerá sin
generales traerá consecuencias ningún cambio, la inversión se
positivas para la región.
mantendrá constante y no habrá
ningún aumento que se relacione con
la construcción del proyecto en los
siguientes (7) años
Por lo tanto, es necesario contar con datos que nos permitan realizar la proyección de cada uno
de los escenarios y determinar cómo mejoraran los indicadores considerando cada una de las
situaciones. De acuerdo a esto, se recopilaron datos provenientes del Departamentos
Administrativo Nacional de Estadísticas (DANE) de donde se obtuvo el Valor Agregado (VA)
por municipio para los años 2011 a 2015, ya que a nivel municipal no es posible realizar una
medición de este. Para la construcción del IPM se utilizó información de la ficha municipal
del Departamento de Planeación Nacional (DNP), al igual que la inversión en transporte para
el departamento del Atlántico, la cual se obtuvo de los informes de regionalización presupuesto
de inversión, también para los años de 2011 a 2015. Los datos correspondientes a la cobertura
neta de educación se obtuvieron del Ministerio de Educación Nacional, los de población
perteneciente al régimen subsidiado se adquirieron de la base de datos del Ministerio de Salud
y Protección Social, la cantidad de víctimas del conflicto armado de la Unidad de Victimas.
Adicionalmente se contó con los datos de ingresos municipales, gasto municipal, número total
de establecimientos educativos, total de profesores, densidad de población, índice de ruralidad
y gasto en inversión del Panel Municipal del CEDE entre 2011 y 2016. Las variables que se
expresan en valor monetario están medidas en millones de pesos a precios constantes.
Para determinar el impacto de la inversión de la construcción de este megaproyecto en los
indicadores socioeconómicos se utilizará la información del Índice de Pobreza
Multidimensional (IPM), cobertura neta de educación y el número de personas que afiliadas
al régimen subsidiado para los periodos desde 2011 a 2016.
Con base en estos datos, se realizó la estimación de 4 modelos logarítmicos para las variables
dependientes (logaritmo del valor agregado, logaritmo del IPM, logaritmo de cobertura neta
en educación y logaritmo de población del régimen subsidiado) en búsqueda de obtener las
elasticidades entre estas y el logaritmo de la inversión en transporte para que junto con el
aumento porcentual del sector de transporte calculado por Hommes & Umaña (2010) se
determine el crecimiento del VA para los próximos 7 años en el primer escenario tendencial.
Para el segundo escenario se realizó la proyección utilizando el incremento de la inversión en
el puente con respecto al año 2014, es decir considerando el shock del valor del puente en los
4 primeros años del proyecto, luego se normaliza otra vez a los valores proyectados por
Hommes & Umaña, teniendo en cuenta también las elasticidades. Por último, para el escenario
pesimista asume que no hay un crecimiento en la inversión, ya que el puente no se realizó, por
lo tanto, solo se calculó el incremento al 1% anual.
Teniendo en cuenta que la muestra incluye 20 municipios y que las variables están medidas
para cada uno de ellos a través del tiempo, se puede decir que estructuralmente corresponde a
un panel de datos, pues presenta la combinación de un corte transversal y una serie de tiempo.
Se observa a través de esto que cada municipio tiene unos valores asignados para cada variable
a través del tiempo. De acuerdo a esto es pertinente utilizar modelos de datos panel (MDP),
específicamente efectos fijos, pues nos permite obtener las elasticidades, es decir el cambio
porcentual ante el incremento de la variable independiente sobre la dependiente. Esto resulta
de mucha utilidad para el análisis de políticas públicas, en este caso la inversión del Nuevo
Puente Pumarejo sobre el valor agregado, el IPM, la cobertura neta en educación y la población
que pertenece al régimen subsidiado. Esta metodología es funcional para determinar la
magnitud, si existe, del impacto del proyecto sobre las variables de interés, teniendo en cuenta
que el efecto será distinto para cada una de las unidades de estudio debido a las diferencias
inherentes en cada uno de ellos. (Perazzi & Merli, 2013)
Las ventajas que presentan los MDP es que “toman en cuenta de manera explícita la
heterogeneidad no observable, reduciendo el posible sesgo que ella genera”, también hay un
“mejor aprovechamiento de la información; menor riesgo de colinealidad; permite estudiar
dinámicas de ajuste, modelos con retardos, relaciones intertemporales”, “permite construir y
probar modelos de comportamiento relativamente más complejos sin recurrir a muchas
restricciones (eficiencia técnica, cambio tecnológico, economías de escala); reducen sesgo de
agregación, al recoger información de micro unidades (individuos, firmas, hogares),
aumentando la precisión de las estimaciones.” (Perazzi & Merli, 2013, p.122) De esta manera
no se afecta la estimación de los efectos de las variables independientes sobre la dependiente.
Esto a la vez permite modelar dinámicas de ajuste y diferencias en el comportamiento de los
municipios analizados para generar una evaluación del posible impacto. Los modelos que se
utilizan dentro de esta metodología son, efectos fijos y efectos aleatorios. Para el primero, la
desventaja es que no se pueden conocer los efectos de variables constantes en el tiempo sobre
la variable de respuesta. Para el segundo, la desventaja es la imposición de ortogonalidad sobre
los factores tiempo-invariantes.
Considerando un modelo de efectos fijos para cada una de las variables dependientes
(logaritmo del valor agregado, logaritmo del IPM, logaritmo de cobertura neta en educación y
logaritmo de población del régimen subsidiado) que se pretenden estimar, con la siguiente
forma funcional:
Log(𝑦) = 𝛽% 𝐿𝑜𝑔(𝑥+ ) + 𝑢+
(ecuación 1)
Este modelo aparece de la diferenciación entre las variables y su promedio, donde Yit se refiere
a la variable dependiente, vi es un vector de variables dicotómicas para cada municipio 𝛽% 𝑋%/
es el vector de variables independientes y eit es el término de error.
𝑌%/ = 𝑣% + 𝛽% 𝑋%/ + 𝑎% + 𝑒%/
( ecuación 2)
Se asume que 𝐶𝑜𝑣 𝑥%/ , 𝑎% ≠ 0, por lo que hay que remover 𝑎 . Esto se realiza tomando el
promedio de la ecuación original:
𝑦+ = 𝛽% 𝑥+ + 𝑎% + 𝑒% , i= 1,2..N
(ecuación 3)
se genera una diferencia de las dos ecuaciones, y se obtiene el estimador within o de efectos
fijos.
𝑦% − 𝑦 = 𝛽% (𝑥% − 𝑥+ ) + (𝑒% − 𝑒% )
𝑦 = 𝛽% 𝑥+ + 𝑒+
(ecuación 4)
(ecuación 5)
La variable independiente principal y más importante para el análisis será el logaritmo de la
inversión en transporte para el departamento del Atlántico, pues esta variable contiene el valor
de la inversión del puente dentro de rubro total. Como muestra de todos los municipios que
podrían verse impactados por el puente, se escogieron 20 municipios pertenecientes a 4
departamentos, Atlántico, Bolívar, La Guajira y Magdalena, los cuales están contemplados
dentro del área de influencia del proyecto. La razón por la cual se incluyen los demás
departamentos, aparte de los municipios en el departamento del Atlántico es porque una obra
de tal magnitud, la cual une diversas regiones del país no tiene una zona de influencia única
en el departamento del Atlántico dónde se encuentra el proyecto en construcción, sino que
puede afectar directamente o indirectamente los municipios en los demás departamentos.
Con base en estos datos y la metodología presentada anteriormente, se realizó una estimación
de 4 modelos logarítmicos por efectos fijos para cada variable de interés, los que
posteriormente se corrigieron en caso de presentar problemas de heterocedasticidad,
autocorrelación y correlación contemporánea.
Las regresiones a estimar son las siguientes:
Modelo 1:
Log (𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝐴𝑔𝑟𝑒𝑔𝑎𝑑𝑜)%/
= 𝛽B Log(Inversió𝑛 𝑒𝑛 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑜𝑟𝑡𝑒)%/ + 𝛽P log (𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜 𝑒𝑛 𝐼𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑖ó𝑛)%/
+ 𝛽U log (𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑐á𝑝𝑖𝑡𝑎)%/
+ 𝛽Y log (𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑐á𝑝𝑖𝑡𝑎)%/ + 𝛽Z 𝑙𝑜𝑔(𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙%/)
+ 𝛽^ 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑅𝑢𝑟𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑%/ + 𝛽` log (𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑖𝑐𝑡𝑖𝑚𝑎𝑠)%/
+ 𝛽d 𝐷𝑢𝑚𝑚𝑦𝑃𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜%/ + 𝑢%/
Modelo 2:
Log 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑅é𝑔𝑖𝑚𝑒𝑛 𝑆𝑢𝑏𝑠𝑖𝑑𝑖𝑎𝑑𝑜
= 𝛽B Log Inversió𝑛 𝑒𝑛 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑜𝑟𝑡𝑒
%/
+ 𝛽P log 𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑐á𝑝𝑖𝑡𝑎 %/
+ 𝛽U log 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑐á𝑝𝑖𝑡𝑎 %/ + 𝛽Y 𝐿𝑜𝑔(𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙%/ )
+ 𝛽Z log (𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑖𝑐𝑡𝑖𝑚𝑎𝑠)%/ + 𝛽^ 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑅𝑢𝑟𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑%/
+ 𝛽` 𝐷𝑢𝑚𝑚𝑦𝑃𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜%/ + 𝑢%/
Modelo 3:
Log (𝐶𝑜𝑏𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑁𝑒𝑡𝑎 𝑑𝑒 𝐸𝑑𝑢𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛)%/
= 𝛽B Log Inversió𝑛 𝑒𝑛 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝 𝑟𝑡𝑒 %/
+ 𝛽P log 𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑐á𝑝𝑖𝑡𝑎 %/
+ 𝛽U log 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑐á𝑝𝑖𝑡𝑎 %/ + 𝛽Y log 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑖𝑐𝑡𝑖𝑚𝑎𝑠 %/
+ 𝛽Z 𝐿𝑜𝑔 𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 %/ + 𝛽^ 𝐿𝑜𝑔 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒𝑐𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝑒𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 %/
+ 𝛽` 𝐿𝑜𝑔 𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠
%/
+ 𝑢%/
Modelo 4:
Log (𝐼𝑃𝑀)%/ = 𝛽B Log Inversió𝑛 𝑒𝑛 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑝𝑜𝑟𝑡𝑒
%/
+ 𝛽P log 𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑐á𝑝𝑖𝑡𝑎 %/
+ 𝛽U log 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑐á𝑝𝑖𝑡𝑎 %/
+ 𝛽Y log (𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑣𝑖𝑐𝑡𝑖𝑚𝑎𝑠)%/ + 𝛽Z 𝐿𝑜𝑔(𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜 𝑎𝑙)%/
+ 𝛽^ 𝑃𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜%/ + 𝑢%/
Con base en estos datos, se realizará una estimación de 4 modelos logarítmicos por efectos
fijos para cada variable de interés, los que posteriormente se corrigen en caso de que se
presente heterocedasticidad, autocorrelación y correlación contemporánea.
Por lo tanto, es importante realizar una explicación de las variables utilizadas en cada uno de
los modelos y la relación esperada con la variable dependiente, indicando así su causalidad.
Tabla 2. Descripción y Relación de las variables independiente y dependientes.
Al utilizar estos modelos, podemos obtener el porcentaje de incremento o decrecimiento de las
variables en cuestión con respecto a la inversión en transporte. Este porcentaje nos permite
entender la relación existente ante el incremento en la inversión en trasporte como
consecuencia del proyecto del Nuevo Puente Pumarejo y en conjunto con el crecimiento del
sector determinar si este impacto será positivo o negativo.
En la siguiente sección se presentan los resultados obtenidos de la prospectiva y los modelos
econométricos. Las tablas y cálculos realizados se presentan en la sección de anexos.
5. RESULTADOS
En concordancia con la metodología de prospectiva presentada en la sección anterior, se
realizó una proyección de las cuatro ciudades principales incluidas dentro de la muestra de
los 20 municipios para la variable de valor agregado y población del régimen subsidiado
teniendo en cuenta la significancia que se encontró en los modelos econométricos. Se
seleccionó Barranquilla, Cartagena, Riohacha y Santa Marta por la confiabilidad de los
valores reportados en los datos, y por el tamaño de su economía en relación con los demás
municipios. Para cada uno de los escenarios el cálculo realizado utilizó las elasticidades que
se obtuvieron de los modelos de efectos fijos, la variación en la inversión teniendo en cuenta
el puente y la proyección del crecimiento del sector de acuerdo a los cálculos de Hommes &
Umaña (2010).
Escenario Tendencial
Para Barranquilla, en el primer escenario se encontró un incremento entre el año 2014 y 2024
del 11%, pasando de un valor agregado de $18, 373 miles de millones a 20,320 miles de
millones de pesos. Siguiendo el mismo análisis, los resultados para Cartagena en el primer
escenario indican un decrecimiento entre el año 2014 y 2024 del 2.6%, pasando de un valor
agregado de $18, 371 miles de millones de pesos a $17,898 miles de millones de pesos. Al
analizar Riohacha, se encontró que bajo el primer escenario habrá un incremento del 9% en
el valor agregado de la ciudad, alcanzando un valor máximo de $1,530 miles de millones de
pesos. Finamente, para la ciudad de Santa Marta, los resultados fueron muy similares a los
obtenidos para Barranquilla en cuanto a la variación total. Bajo el primer escenario el valor
agregado aumenta un 15%, lo que en miles de millones de pesos es equivalente a un aumento
de $3,947 en 2014 a $4,557.
De modo similar, se utilizó esta herramienta para calcular el cambio en la cantidad de
personas que pertenecen al régimen subsidiado, utilizando el coeficiente que se obtuvo de la
regresión por efectos fijos y los demás supuestos sobre el crecimiento de la inversión en
transporte relacionada a la construcción del puente. Los resultados indican que: A excepción
de Riohacha, las ciudades de Barranquilla, Cartagena y Santa Marta, arrojaron variaciones
positivas en la población que pertenece al Régimen Subsidiado en Salud en el escenario 1.
En este caso hubo una disminución total de 13% para Barranquilla y Cartagena, y 11% para
Santa Marta.
Escenario Optimista
Bajo las condiciones del segundo escenario, es decir el optimista, el crecimiento del valor
agregado de la ciudad de Barranquilla fue mucho mayor que en el primer escenario,
alcanzando un 31% con un valor final de $24,131 miles de millones de pesos. De manera
similar los resultados para Cartagena indican que el crecimiento del valor agregado de la
ciudad fue mucho mayor, alcanzando un 16% con un valor final de $21,255 miles de millones
de pesos. En el caso de Riohacha, en el segundo escenario, habrá mejores condiciones que
permitirán un crecimiento total del 29% entre el año 2014 y 2024, pasando de un valor
agregado inicial de $1,405 a $1,817 miles de millones de pesos. Para Santa Marta, los
resultados fueron similares a Barranquilla, con un aumento del 37% equivalente a $3,947
miles de millones de pesos en 2014 a $5,411.
En cuanto a los resultados del segundo escenario en el cálculo prospectivo de la población
en régimen subsidiado, se encontró que, hay una reducción en la cantidad de población del
Régimen Subsidiado para todas las ciudades. En Barranquilla, hay una reducción entre el año
2014 y el 2024 de 498,748 a 423,460 personas, es decir un 15% menos. Para Cartagena se
redujo el número de 369,871 personas a 312,771, también en un 15%. En el caso de Riohacha,
inicialmente había 143,244 personas en el 2014 y en 2024 habrán de acuerdo a la proyección
68,855 personas, con una reducción del 52%. Santa Marta tendrá una reducción similar a la
de Barranquilla y Cartagena, disminuyendo 17% el número de personas que pertenecen al
Régimen Subsidiado de 194,431 personas a 161,650.
Escenario Pesimista
Por último, se realizó la proyección del incremento del valor agregado y la reducción de la
población perteneciente al régimen subsidiado teniendo en cuenta los supuestos del escenario
pesimista expuestos en la sección de datos y metodología.
En el caso del valor agregado para Barranquilla considerando solo un crecimiento del valor
agregado del 1% anual, al cabo del 2024 el valor agregado solo habrá aumentado un 10%,
con un valor total de $20,133 miles de millones de pesos. En el caso de Cartagena al cabo
del 2024 el valor agregado no habrá aumentado, sino que habrá disminuido 3.5% alcanzando
los $17,733 miles de millones de pesos. Para Riohacha en el escenario pesimista, solo habrá
un incremento de 8% en el valor agregado, que representa $1,516 miles de millones de pesos.
Finalmente, para Santa Marta hubo un incremento del 14% equivalente a un aumento de
$3,947 miles de millones de pesos a $4,515.
De forma similar, al escenario 1 se encuentran variaciones positivas en la población que
pertenece al Régimen Subsidiado en Salud en las ciudades de Barranquilla, Cartagena y Santa
Marta, excepto par Riohacha. El tercer escenario muestra una disminución del 15% en
Barranquilla y Cartagena y del 13% para Santa Marta.
Dejando a un lado el hecho de que Riohacha cuenta con el menor número de personas
afiliadas al Régimen Subsidiado y que la proyección indica que la construcción del puente
llevará a una reducción de casi la mitad de la población que hace parte de este régimen, los
resultados para las demás ciudades son muy similares, con un promedio de 15.6%. (Ver
Anexo 1-8)
Resultados modelos econométricos
Para poder llegar a los resultados que se presentaron anteriormente fue necesario realizar la
estimación de los modelos propuestos en la sección de metodología. Utilizando los datos
presentados anteriormente se procedió a estimar cada uno de los modelos a través de la
metodología propuesta. Para las variables de interés se realizó una transformación
logarítmica con el fin de capturar el efecto de las variables explicativas en función del cambio
porcentual, de esta manera se mide la elasticidad existente entre las variables. Esta estrategia
de transformación fue empleada para reducir la dispersión de la serie y limitar la aparición
de heterocedasticidad que genera problema de eficiencia en los estimadores.
Los resultados obtenidos para el modelo 1, realizado por efectos fijos robustos indican que
las variables logran explicar 61% de la variación del valor agregado municipal, teniendo en
cuenta el estadístico R-cuadrado. Sin embargo, solo cuatro variables presentan significancia
con un nivel de confianza del 90% con los coeficientes esperados. Se encontró que existía
una relación positiva entre la inversión en transporte y el valor agregado municipal,
generando este un incremento promedio para cada municipio de 0.27% cuando la inversión
en transporte aumenta 10%. También, al estimar la variable de proyecto como una interacción
entre una variable dicótoma y la inversión en transporte se encontró que la existencia del
proyecto genera una diferencia adicional de 0.12% en el valor agregado. El gasto per cápita
también resulta significativo, indicando que un aumento en 10% genera que el valor agregado
se incremente en 1.6%, lo que va acorde con la relación esperada. Los resultados se muestran
en la tabla 3.
Adicionalmente se comprobó a través de las diferentes pruebas la existencia de problemas en
el modelo. Se utilizó la prueba de autocorrelación de Wooldrige para datos panel, la prueba
Modificada de Wald para detectar heterocedasticidad en grupos, y la prueba de Breusch y
Pagan para identificar problemas de correlación contemporánea en los residuales del modelo
de efectos fijos. Se encontró que no existían problemas de correlación contemporánea ni de
autocorrelación pero sí de heterocedasticidad, por lo que se procedió a corregir la estimación
a través de un modelo de Errores Estándar Corregidos para Panel (Panel Corrected Standard
Errors o PCSE) que permite eliminar los problemas de heterocedasticidad arrojando
estimadores consistentes.
Tabla 3. Modelo de Valor Agregado
VARIABLES
(1)
Log(Valor Agregado)
Log(Inversión Transporte)
Log(Gasto Inversión)
Log(Ingreso per cápita)
Log(Gasto per cápita)
Log(víctimas)
Log(Densidad)
Índice de Ruralidad
Dummy Proyecto
Constante
Observaciones
Número de Municipios
R-cuadrado
0.0270*
(0.0147)
-0.1748
(0.7111)
0.0924
(0.0793)
0.1606*
(0.1075)
0.0415
(0.0269)
1.2941
(0.7859)
11.2485***
(3.9750)
0.1206***
(0.0442)
-3.3957
(5.6201)
99
20
0.6176
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Para el segundo modelo analizado, presentado en la tabla 4, se encuentra que las variables
incluidas logran explicar el comportamiento de la variable dependiente en un 96%, un ajuste
bastante alto, sin embargo, para los datos en forma de panel es considera aceptable. En este
caso existe un mayor número de variables significativas que para el modelo anterior, como:
la inversión en transporte, la cantidad de víctimas del conflicto armado, la densidad
poblacional del municipio y el índice de ruralidad. Un incremento del 10% en la inversión
en transporte genera una reducción de 0.6% en la población que pertenece al régimen
subsidiado, implicando así que los proyectos de infraestructura sí pueden generar una
variación en la cantidad de personas pobres, por diferentes factores que incluyen la
ampliación del mercado laboral y mayores oportunidades de que se amplíe la economía
regional. Adicionalmente es importante mencionar la relación positiva que se encontró con
la cantidad de víctimas, pues es un indicador de que en presencia conflicto armado hay un
incremento del 3.7% en la población del régimen subsidiado.
Tabla 4. Modelo de Población del Régimen Subsidiado.
VARIABLES
Log(Inversión Transporte)
Log(Ingreso per cápita)
Log(Gasto per cápita)
Log(víctimas)
Log(Densidad)
Índice de Ruralidad
Dummy Proyecto
Constante
(1)
Log(Población
Régimen Subsidiado)
-0.0644**
(0.0310)
-0.1067
(0.1644)
-0.0342
(0.1579)
0.3756***
(0.0501)
0.2048***
(0.0584)
-0.8922**
(0.3490)
-0.0304
(0.0931)
8.3006***
(0.6235)
Observaciones
99
R-cuadrado
0.9607
Número de Municipios
20
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
También se comprobó a través de las diferentes pruebas la existencia de problemas en el
modelo. Se utilizaron las mismas pruebas que en el modelo anterior, sin embargo, se encontró
que si existían problemas de autocorrelación y heterocedasticidad. Por ende, se corrigió
utilizando de nuevo el modelo de Errores Estándar Corregidos para Panel, el que arrojó los
resultados de la tabla 4 con estimadores consistentes.
El modelo 3, trata de establecer la relación existente entre la inversión en transporte y la
cobertura neta en educación, esta medida pretende determinar si es significativo el impacto
del puente sobre la tasa de personas que asisten a una institución educativa. En la tabla 5, se
presentan los resultados de la estimación.
Tabla 5. Modelo Cobertura Neta de Educación
(1)
VARIABLES
Log(Inversión Transporte)
Log(Ingreso per cápita)
Log(Gasto per cápita)
Log(víctimas)
Log(Total de
Establecimientos)
Log(Total Docentes)
Log(Densidad)
Constante
Log(Cobertura Neta)
-0.0103*
(0.0061)
0.0521
(0.0446)
0.0853**
(0.0372)
-0.0426***
(0.0131)
0.0426
(0.0481)
-0.0034
(0.0524)
0.0320**
(0.0150)
-0.0365
(0.1671)
Observaciones
56
R-cuadrado
19
Número de Municipios
0.4142
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Los resultados anteriores indican que las variables explican con una bondad de ajuste del
41% el cambio en la cobertura neta de educación y sólo 4 variables presentan un nivel de
significancia de al menos 90%. Para este caso un aumento en la inversión en transporte del
10% genera una disminución de la cobertura en educación del 0.1%, sin embargo, este
resultado no concuerda con la hipótesis planteada de que habría un aumento en la cantidad
de personas que estudian por las mejoras en infraestructura. No obstante, este resultado puede
estar explicado por el hecho de que un aumento en el porcentaje de recursos al sector
transporte puede implicar una disminución en la inversión en educación o una reasignación
del gasto. La relación existente entre transporte y educación no se visualiza en este modelo,
pues genera en vez de un impacto positivo uno negativo. Por el contrario, un aumento en el
gasto per cápita del 10% genera un incremento en la cobertura de 8%, además un aumento
del 10% en la cantidad de víctimas disminuye la cobertura en educación en un 0.4%, lo que
implica que ante un aumento en los sucesos relacionados con el conflicto hay menor número
de personas que asisten a una institución educativa.
De igual manera se comprobó que el modelo no tuviera problemas relacionados con la
autocorrelación, la heterocedasticidad y la correlación contemporánea. Con las respectivas
pruebas se estableció que sí existían problemas de autocorrelación de grado 1 y
heterocedasticidad, a causa de esto se corrigió utilizando el mismo método de Errores
Estándar Corregidos para Panel obteniendo así los resultados presentados en la tabla 5, con
estimadores consistentes.
Por último, el modelo 4 busca probar a través de la estimación por efectos fijos que el
aumento en la inversión genera una reducción en el Índice de Pobreza Multidimensional. Sin
embargo, se debe tener en cuenta que este índice solo ha sido calculado para el censo del
2005, por lo que los valores que se utilizaron son proyecciones basadas en una aproximación
al dato departamental realizada por el DNP a partir de la encuesta de hogares (GEIH-DANE)
No obstante, los resultados indican que la inversión en transporte no es significativa y no
cumple con las condiciones necesarias para generar un impacto en el índice. En este caso
solo el número de víctimas es significativo al 95%, pues ante un aumento en 10% de esta
variable existe un aumento en el índice de 1.5%, es decir que el conflicto armado sí es una
condición para que aumente la pobreza. Los resultados se muestran en la tabla 6.
Considerando el IPM está compuesto por 10 dimensiones: Bajo logro educativo,
Analfabetismo, Inasistencia escolar, Rezago escolar, Barreras de acceso a servicios para el
cuidado de la primera infancia, Trabajo infantil, Desempleo de larga duración, Empleo
informal, Sin aseguramiento en salud, Barreras de acceso a servicios de salud dada una
necesidad, Acceso a fuente de agua mejorada, Eliminación de excretas, Pisos, Paredes
exteriores y Hacinamiento crítico
Sería necesario que la inversión en trasporte ayudara a mejorar las condiciones de al menos
una de las dimensiones que se miden en el índice para que fuera significativo el impacto de
esta sobre el indicador. Debido a que la inversión en transporte no hace parte de ninguno de
las dimensiones que componen este índice, se podría generar un problema al intentar solo
medir el impacto de un solo sector de la economía sobre este. Por otra parte, el hecho de que
se utilicen proyecciones y se asuma que en el departamento todos los municipios tienen el
mismo IPM puede generar problemas de error de medición en la variable.
Tabla 6. Modelo del Índice de Pobreza Multidimensional
VARIABLES
Log(Inversión Transporte)
Log(IPM)
0.0758
(0.0698)
Log(Victimas)
Dummy Proyecto
Log(Ingreso per cápita)
Log(Gasto per cápita)
Log(Densidad)
Constante
0.1577***
(0.0171)
-0.0541
(0.0533)
-0.0783
(0.1307)
-0.0038
(0.1163)
-0.1876***
(0.0124)
2.4914***
(0.8326)
Observaciones
80
Número de Municipios
20
R-cuadrado
0.7129
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
En términos generales, a pesar de que los coeficientes que arroja esta estimación parecen
pequeños, estos concuerdan con los resultados presentados por Cárdenas, Escobar y
Gutiérrez, el efecto que tiene la inversión de transporte puede considerarse como marginal,
no obstante, es significativo de acuerdo a los resultados de este estudio.
6. CONCLUSIONES
El aporte principal de este trabajo fue establecer y determinar a través de las proyecciones a
futuro cual será el impacto del proyecto Nuevo Puente Pumarejo sobre su zona de influencia.
Por medio de la metodología utilizada se pudo cuantificar el incremento en el valor agregado
municipal como consecuencia de la construcción del puente en los próximos 7 años. Al ser
este tipo de evaluación una herramienta de análisis futurístico, permite realizar una
aproximación que la evaluación de impacto no puede ofrecer en la fase en la que se encuentra
el proyecto. Por lo tanto, la extrapolación de los datos históricos permite comprender la senda
que seguirá el crecimiento económico de acuerdo a las tendencias pasadas.
En este documento se discute la construcción del puente como un shock transitorio a la
inversión en transporte para el departamento del Atlántico entre los años 2015 a 2018, años
donde se perciben 650 mil millones de pesos adicionales al presupuesto de este sector. El
impacto que esto genera en las variables escogidas es diverso. Para el escenario optimista, el
cual presenta los resultados del mejor resultado posible que puede derivar del puente indica
que habrá un aumento significativo en el valor agregado de los municipios a lo largo de los
años después de la finalización del proyecto y una reducción de la cantidad de personas que
pertenecen al régimen subsidiado, considerándolo como una disminución a la cantidad de
personas en condición de vulnerabilidad según el SISBEN. De esta manera se mejora la
comunicación entre las ciudades y municipios que utilicen esta obra, generando así una
mayor dinamización de la economía regional.
Los indicadores sociales utilizados para esta investigación indican que: 1. La cobertura en
educación ha presentado una disminución a lo largo de los años para los cuales se tienen
datos a nivel municipal, lo que no permite determinar con exactitud cuál es la influencia del
puente sobre esta variable. 2. No hay una influencia lo suficientemente grande del proyecto
en el Índice de Pobreza Multidimensional para realizar proyecciones a futuro y esto se puede
deber a la complejidad de la medición y a la cantidad de dimensiones que recoge este
indicador de pobreza.
Adicionalmente, el escenario pesimista nos indica que, si el puente no se termina de construir
y la obra queda inconclusa, el aumento del valor agregado responderá solo al crecimiento
natural teniendo en cuenta la inflación esperada y no habrá un impacto adicional en la zona
que mejore el resultado económico y social de los municipios involucrados.
Lo anterior nos lleva a discutir la forma en cómo se planean e implementan las políticas
públicas, pues el hecho de que esta evaluación arrojara que ni la tasa de cobertura neta en
educación, ni el IPM se vieran impactados por el proyecto nos lleva a pensar que se deben
realizar cambios en el diseño de los programas de inversión pública regional. Este tipo de
proyectos de gran escala deberían incluir componentes sociales, pues el valor de su inversión
podría ser suficientemente significativo para que mejoraran las condiciones de la sociedad,
ya sea a través de la mejora en oportunidades laborales con el crecimiento de un sector
económico que absorba la mano de obra desempleada, también invirtiendo en el territorio
donde se desarrolla el proyecto, de esta manera aprovechando las ventanas de oportunidad
(Kingdon, 2014) que se puedan abrir con la implementación de políticas públicas sectoriales
y cambios en la corriente política de los gobernantes.
7. ANEXOS
Anexo 2
Construcción Propia
Anexo 3
Anexo 4
Construcción Propia
Anexo 5
8. Referencias
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