impacto de la implementaciÓn de las vÍas de cuarta
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IMPACTO DE LA IMPLEMENTACIÓN DE LAS VÍAS DE CUARTA
GENERACIÓN EN LAS ZONAS RURALES DE COLOMBIA
CASO DE ESTUDIO: MUNICIPIO DE GIRARDOT
DANIELA GÓMEZ GUERRERO
MEMORIA DE GRADO
ASESOR: JUAN CARLOS MENDIETA
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE ECONOMÍA
BOGOTÁ D.C., COLOMBIA
2018
1
RESUMEN
El presente trabajo tiene como objetivo responder a la pregunta ¿la implementación de vías
de cuarta generación (4G) le devolverá el valor de la tierra a las zonas rurales de país?, a
través de un análisis prospectivo del municipio de Girardot el cual pertenece al corredor
Santana-Puerto Salgar, para determinar el impacto de las 4G sobre la valorización de los
predios. Se utilizaron los modelos de Regresión Geográficamente Ponderada y Modelo
Hedónico Espacial para medir el impacto económico que trae la inversión en el desarrollo de
infraestructura vial. Lo anterior, con el fin de determinar el valor real que esto trae sobre las
zonas rurales y la competitividad económica del país. De acuerdo a los resultados, si se
evidencia un impacto de la vía 4G sobre la zona rural del municipio de Girardot y el efecto
que presenta es inverso entre la variable de distancia de la vía al predio y el valor de este. La
elasticidad distancia-precio arroja que por cada metro que el predio se aleja de la vía, el precio
de este disminuye -0,21%. Lo anterior, corrobora el efecto positivo que tiene la
implementación de este tipo de vías sobre el valor del suelo de las zonas rurales.
2
CONTENIDO
Resumen..................................................................................................................................1
Índice de tablas e ilustraciones……………............................................................................3
Introducción............................................................................................................................4
Objetivo general y delimitación de la investigación...............................................................6
Revisión de literatura..............................................................................................................8
Marco teórico y metodológico..............................................................................................11
Caso de estudio: tramo Girardot-Honda-Puerto Salgar.............................................11
Análisis descriptivo y diseño de variables…………................................................13
Modelo hedónico espacial…………………………….............................................15
Modelo de Regresión Geográficamente Ponderada (RGP).......................................16
Resultados y análisis ............................................................................................................17
Conclusiones.........................................................................................................................21
Bibliografía...........................................................................................................................22
Anexos…...............................................................................................................................25
3
ÍNDICE DE TABLAS E ILUSTRACIONES
Tabla 1. Valor agregado departamental año 2015 ................................................................ 12
Tabla 2. Valor agregado municipal año 2015....................................................................... 12
Tabla 3. Variables modelo hedónico espacial ...................................................................... 14
Tabla 4. Resultados modelo hedónico espacial .................................................................... 18
Tabla 5. Elasticidad y efecto marginal de la distancia a la vía 4G ....................................... 19
Ilustración 1. Composición de la malla vial de Colombia ...................................................... 4
Ilustración 2. Efecto de la inversión en infraestructura 4G Vs crecimiento de la economía .. 9
Ilustración 3. Ubicación geográfica del tramo Girardot-Honda-Puerto Salgar .................... 11
Ilustración 4. Ejemplo modelo de Regresión Geográficamente Ponderada ......................... 16
Ilustración 5. Impacto de la vía 4G sobre los municipios por los cuales atraviesa .............. 20
Ilustración 6. Conformación de la malla vial en Colombia .................................................. 21
Ilustración 7. Red Vial nacional primaria ............................................................................. 21
Ilustración 9. Red vial nacional terciaria .............................................................................. 21
Ilustración 8. Red vial nacional secundaria .......................................................................... 21
Ilustración 10. Distribución del PIB sobre los municipios que conforman el tramo Girardot-
Honda-Puerto Salgar..................................................................................................... 21
Ilustración 11. Distribución de la población de los municipios que conforman el tramo
Girardot-Honda-Puerto Salgar ...................................................................................... 21
Ilustración 12. Densidad de la población Salgar (Hab/Km2) de los municipios que
conforman el tramo Girardot-Honda-Puerto ................................................................ 21
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INTRODUCCIÓN
Colombia se ha caracterizado por no tener una infraestructura vial adecuada, lo cual ha
rezagado al país en términos de competitividad. La implementación de las concesiones viales
de cuarta generación (4G) llevará a la construcción, reconstrucción y mantenimiento de vías
primarias, secundarias y terciarias que terminarán de conectar la zona urbana con la zona
rural. De acuerdo a lo anterior, ¿la implementación de vías de cuarta generación le devolverá
el valor de la tierra a las zonas rurales de país?
La accesibilidad a infraestructuras viales, permite la movilidad entre municipios y abarata
los costos de transporte, de mercancías y de usuarios. Lo anterior, debido a que el costo de
oportunidad del tiempo, entendido como “la valoración monetaria del tiempo que transcurre
mientras el usuario o su mercancía son transportados” (Mendoza et al, 2003), es menor. Una
mejora en infraestructura de transporte, por lo tanto, impacta positivamente en el crecimiento
económico de una región ya que por ejemplo, los insumos producidos se vuelven atractivos
para la comercialización; lo cual, se traduce en competitividad para la región.
La malla vial del país está conformada por 215.988 km los cuales están distribuidos de la
siguiente manera:
➢ Vías primarias conformadas por 17.382 Km
➢ Vías secundarias conformadas por 44.399 Km
➢ Vías terciarias conformadas por 154.207 km
Ilustración 1. Composición de la malla vial de Colombia
Fuente: Elaboración propia
5
Las concesiones 4G tienen como principal objetivo la recuperación y mejoramiento de las
vías primarias con el fin de facilitar la integración de la economía y la sociedad. Sin embargo,
tras este esfuerzo de modernización de la infraestructura vial, “el Gobierno anunció la
inversión de 1,26 billones de pesos para avanzar en la construcción y la recuperación de 2.600
kilómetros de carreteras y en la reparación de 11.683 kilómetros de la red vial terciaria. Con
este esfuerzo se busca conectar las zonas rurales con una vía principal” (Perfetti, 2017) La
primera generación de concesiones fue adjudicada en 1992 tras la creación del Instituto
Nacional de Vías (INVIAS) y su horizonte ha estado enfocado en promover la competitividad
y el desarrollo del país.
El presente trabajo pretende realizar un análisis prospectivo del municipio de Girardot, el
cual es uno de los municipios por los cuales atraviesa el corredor Santana-Puerto Salgar, para
determinar el impacto de las vías 4G sobre el precio del suelo. La motivación detrás de esto
es entender el impacto positivo que deja la inversión para poder extrapolar los resultados a
municipios y demás concesiones. Se propone medir esto a través de dos modelos: el primero
es mediante una regresión geográficamente ponderada (RGP o GWR por sus siglas en inglés)
el cual nos permitirá conocer el efecto de la distribución espacial de los datos y el segundo,
es un modelo hedónico espacial el cual nos permitirá medir el impacto de la distancia a la vía
4G a la valorización de los predios. Los datos a usar en el primer modelo provienen de las
bases del INVIAS y el DANE y los datos del segundo modelo provienen de la Agencia
Nacional de Infraestructura (ANI) y del Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC).
Según lo anterior, la estructura de mi trabajo se divide de la siguiente manera: seguido de la
introducción, empezaré con la revisión de literatura relevante para establecer una base
conceptual y un diagnóstico del estado de las concesiones 4G. Seguido a esto, determinaré el
marco teórico y metodológico con el cual probaré mi hipótesis. Finalmente, presentaré los
resultados arrojados tras correr los modelos y las conclusiones de mi trabajo.
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OBJETIVO GENERAL
Evidenciar si la implementación de vías de cuarta generación generará un incremento
“plusvalor” al valor de la tierra del municipio de Girardot, el cual hace parte del corredor
vial Santana-Puerto Salgar.
DELIMITACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN
La presente investigación pretende evidenciar a través de un análisis prospectivo, si la
implementación de vías de cuarta generación le devolverá el valor de la tierra a las zonas
rurales de Colombia. De acuerdo a lo anterior, se decidió tomar como caso de estudio el
municipio de Girardot el cual hace parte del tercer tramo del corredor vial Santana-Puerto
Salgar, ya que se caracteriza por aportar el 37.5% del PIB del tramo con un valor agregado
(en miles de millones de pesos de 2015) de 1.013. A nivel municipal se puede aproximar
que los diez municipios que atraviesa la vía aportan 0,2% del PIB. En este contexto, para la
modelación de este trabajo se realizará un modelo hedónico espacial con transformación box
cox para determinar la forma funcional adecuada, para así entender la valorización de los
predios del municipio de Girardot de acuerdo a la distancia de la vía 4G y otros atributos
sociales, de orden estructural y convencionales.
De acuerdo al DANE, las actividades económicas de mayor valor agregado para 2016 en esta
región fueron el sector turismo, el sector agropecuario y el sector de servicios sociales con
una participación porcentual sobre el PIB total departamental de 12, 16 y 21%
respectivamente. Lo anterior, debido en gran parte a la fertilidad de sus tierras y a su
topografía plana, la cual no sólo favorece al desarrollo de estas actividades económicas sino
que hace la inversión en infraestructura vial atractiva para el desarrollo de la región. En ese
orden de ideas una mejora en accesibilidad y movilidad generarían un aumento del turismo
y la comercialización de productos agrícolas.
Para el segundo caso, se realizará un modelo de Regresión Geográficamente Ponderada
(GWR) que permitirá relacionar los datos espacialmente de acuerdo a su ubicación
7
geográfica. Lo anterior, deja en evidencia el efecto que tendrá la proximidad de la vía sobre
los departamentos y municipios que atraviesa. Para este modelo se usará una base de datos
que contiene la referencia geográfica de los municipios que se verán afectados por la
implementación de la vía y la base de datos del PIB municipal el cual nos permitirá reconocer
cómo ha cambiado la participación del municipio en el PIB nacional para los años 2012-2015
del DANE. Por otra parte, a partir de la ubicación geográfica de los departamentos, se
pretenderá reconocer la zona actual por la que atraviesa la vía principal y por la cual pasará
la nueva infraestructura 4G.
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REVISIÓN DE LITERATURA
Colombia a lo largo de su historia ha presentado un importante rezago en términos de
infraestructura vial debido, en gran parte, a la geografía montañosa que caracteriza al país.
"La infraestructura vial es de vital importancia en el desarrollo y crecimiento de un país,
mueve la economía y vincula las regiones aisladas” (Barrera y Zamora, 2012). Lo anterior,
ha resultado en la concentración de esfuerzos para el mejoramiento continuo de las carreteras
que comunican las zonas rurales, las zonas urbanas y estas a los puertos. En el año 1992 se
comenzó con una ola de inversiones cuyo fin era la recuperación, mantenimiento y
construcción de la malla vial nacional. Actualmente, el país se encuentra atravesando la
cuarta generación de concesiones la cual promete corregir las oportunidades y errores que se
han presenciado en el pasado. Según establece Rojas (2016)
La cuarta generación de las obras es tal vez la más importante para el país, pues reúne
toda la experiencia adquirida en el pasado y plantea la ejecución de grandes
construcciones, que sin lugar a duda incrementan la competitividad y la economía,
incentivando el intercambio comercial y facilitando el tránsito de personas y
mercancías en tiempos más cortos y a menores costos.
La implementación de las 4G es por lo tanto uno de los proyectos con mayor relevancia en
la actualidad debido a que se traduce en crecimiento económico y social para el país, en
términos de incremento del PIB, empleo, mejora en las condiciones de vida, acceso a
servicios básicos, entre otros. Lo anterior, entendiendo que parte del problema de
productividad del campo y la pobreza rural se debe en algún sentido a problemas de calidad
en la infraestructura del transporte. “Mejores vías reducen los costos de transacción que
modifican el uso del tiempo de los hogares y generan una reasignación eficiente en los
recursos dentro la economía rural” (Sánchez, 2016)
En adición a esto, es necesario entender que el impacto del desarrollo de vías está atado a
distintos factores como por ejemplo la demografía. Colombia concentra gran parte de la
población en grandes y medianas urbes y es necesario definir la distancia que existe entre los
municipios que concentran las zonas más apartadas y la población más vulnerable del país.
9
“En efecto, la distancia a las densidades ya sea explicada por la geografía o por deficiencias
en la infraestructura, es uno de los principales factores que explican la baja productividad,
los bajos ingresos per cápita y los altos niveles de pobreza” (Ramírez & Villar, 2014). Es
decir, que una reducción en las distancias de conectividad entre los municipios y las vías
principales llevará indiscutiblemente a la reducción de pobreza y desarrollo regional.
Como lo confirma Duranton (2015), la distancia entre ciudades es un gran impedimento para
el comercio en Colombia. En el artículo, Access to markets and the benefits of rural roads,
se establece mediante un estudio empírico en Nepal cómo el acceso a carreteras que conectan
las zonas rurales con las urbanas aumentan los beneficios económicos de los hogares pobres,
lo anterior, debido a que los costos de transporte se reducen y los beneficios se traducen a
estos. “Las inversiones en vías rurales reducen la pobreza de manera significativa a través de
una mayor producción agrícola, menores costos en los insumos de producción y transporte,
y mayores precios de la producción de la tierra” (Khandker et. al, 2009)
Por otra parte, los retos que afrontan este tipo de proyectos son las demoras en otorgar las
concesiones, el desembolso del presupuesto y el tiempo que tardan las licencias. Sin
embargo, los beneficios a largo plazo que traen todos estos esfuerzos son cuantificables en
garantías en términos de competitividad. En la ilustración 2 se evidencia un pronóstico del
impacto que tendrá la concesión de vías 4G en el PIB nacional hasta el año 2024.
Ilustración 2. Efecto de la inversión en infraestructura 4G Vs crecimiento de la economía
Fuente: Departamento Administrativo de Planeación Nacional (DNP)
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Por último, según el modelo de Von Thunen, la renta económica depende directamente de la
distancia de los predios a los atributos asociados a estos. Se entiende como renta económica
del suelo, la renta que depende del mejor y mayor uso y la ubicación del predio. Es decir que
el precio efectivo dependerá de qué tan alejado o cerca se encuentra localizado el predio en
relación a los equipamientos de interés cómo vías principales, los centros poblados, el acceso
a servicios básicos, entre otros.
Partiendo de lo anterior, en la siguiente sección, se presentarán los modelos teóricos
escogidos para evaluar el impacto de la inversión en infraestructura vial sobre el valor de la
tierra en las zonas rurales del país. En ese orden de ideas, se partirá de la contextualización
de la zona de estudio para luego diseñar los modelos económicos de acuerdo a las variables
disponibles más relevantes.
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MARCO TEÓRICO Y METODOLÓGICO
Esta sección se divide en cuatro literales y espera dar a entender la intuición económica detrás
de los modelos que se eligieron para determinar el impacto de las concesiones 4G sobre las
zonas rurales de Colombia. Para efectos de este trabajo, se utilizarán dos modelos: el primero
es un modelo de Regresión Geográficamente Ponderada el cual fue introducido por Brunsdon
et al. en el año 1996 y el segundo es un modelo Hedónico Espacial propuesto por Kevin
Lancaster en el año 1966.
CASO DE ESTUDIO: MUNICIPIO DE GIRARDOT
Para este trabajo, se decidió tomar como caso de estudio el municipio de Girardot, el
cual pertenece al tercer tramo que conforma el corredor Santana-Puerto Salgar debido
a que el conjunto de sus características sirven de base para evaluar el impacto
económico para luego extrapolar los resultados a los demás municipios y concesiones
viales.
Ilustración 3. Ubicación geográfica del tramo Girardot-Honda-Puerto Salgar
12
El tramo Girardot-Honda-Puerto Salgar se caracteriza por aportar el 9% del PIB
nacional con un valor agregado (en miles de millones de pesos de 2015) de 64.145.
A nivel municipal se puede aproximar que los once municipios que atraviesa la vía
aportan 0,2% del PIB. En la tabla 1. se puede apreciar el aporte de cada departamento
en el valor agregado nacional y en la tabla 2. el aporte de cada municipio y el grado
de importancia económica, siendo 1 el de mayor y 7 el de menor importancia.
Tabla 1. Valor agregado departamental año 2015
Departamento / Distrito Valor agregado
(Miles de millones de pesos)
Peso relativo departamental en el
Valor Agregado nacional %
Caldas 10.963 2%
Cundinamarca 37.041 5%
Tolima 16.141 2%
Total tramo 64.145 9%
Total nacional 730.066 Fuente: Elaboración propia con base al indicador de importancia económica municipal de 2015 del DANE.
Tabla 2. Valor agregado municipal año 2015
Departamento / Distrito Municipio
Valor agregado (Miles de
millones de pesos)
Peso relativo municipal en el Valor Agregado departamental %
Grado de importancia económica
Caldas La Dorada 619 5,6 3
Cundinamarca Beltrán 17 0,05 7
Cundinamarca Chaguaní 39 0,1 7
Cundinamarca Guaduas 349 0,9 4
Cundinamarca Girardot 1013 2,7 3
Cundinamarca Guataquí 17 0,05 7
Cundinamarca Nariño 27 0,1 7
Cundinamarca Puerto Salgar 133 0,4 6
Cundinamarca San Juan de Río Seco 81 0,2 7
Tolima Flandes 237 1,5 5
Tolima Honda 170 1,1 5
Total 11 2.702 Fuente: Elaboración propia con base al indicador de importancia económica municipal de 2015 del DANE.
13
La Agencia Nacional de Infraestructura (ANI) determinó que el valor de la inversión
para este corredor es de 1.548.656 millones de pesos (a diciembre de 2014) los cuales
comprenden la construcción, rehabilitación y mantenimiento de la vía. Además,
según el Ministro Jorge Eduardo Rojas, "este corredor vial de Girardot a Puerto Salgar
está en estos momentos en 3.6 horas y se va a acortar en 2.2 horas, la reducción será
un poco más del 40 %. Eso es algo muy importante ya que reducirá el costo de
operaciones, genera un alza importante para el rendimiento económico"
(Mintransporte, 2017)
Para efectos de este trabajo, como se mencionó anteriormente, se tomará como caso
de estudio el municipio de Girardot, el cual hace parte del departamento de
Cundinamarca, debido a que aporta cerca del 37.5% del PIB de este tramo y además
tiene un grado de importancia económica de 3. En las ilustraciones 10, 11 y 12 que
se encuentran en los anexos se puedes apreciar que este municipio presenta
características que lo hacen relevante como ejemplo para el modelo. La población del
municipio es de 106.283 habitantes y la densidad de la población es 817.56 hab/Km2
es decir que es el municipio más grande en términos de población por el cuál atraviesa
la vía 4G y tendrá un efecto importante según veremos a continuación sobre la
valorización de los predios.
ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y DISEÑO DE VARIABLES
Para el modelo hedónico espacial se cuenta con 1.513 observaciones y nueve
variables que se describen en la tabla 3, las cuales provienen de las bases de datos de
la Agencia Nacional de Infraestructura (ANI) y del Instituto Geográfico Agustín
Codazzi (IGAC). Las anteriores, permitirán comprobar el efecto de distintos atributos
sociales, de entorno estructural y convencionales, sobre el precio del predio.
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Tabla 3. Variables modelo hedónico espacial
Tipo de Variable Nombre de la variable Descripción de la variable
Dependiente precio_predio Representa el precio del predio en pesos
colombianos
Explicativa dist_via4g Representa la distancia en metros del
predio a la vía 4G más cercana
Explicativa area_m2 Representa el área en metros cuadrados
del predio
Explicativa dist_cabecera Representa la distancia en metros del
predio a la cabecera del municipio
Explicativa dist_estacion_servicio Representa la distancia en metros del
predio a la estación de servicio más
cercana
Explicativa dist_centro_cultural Representa la distancia en metros del
predio al centro cultural más cercano
Explicativa dist_centro_acopio Representa la distancia en metros del
predio al centro de acopio más cercano
Explicativa dist_hospital Representa la distancia en metros del
predio al hospital más cercano
Explicativa dist_acueducto Representa la distancia en metros del
predio al acueducto más cercano
Fuente: Elaboración propia con base a información de la Agencia Nacional de Infraestructura (ANI) y del Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC)
Por otra parte, las bases de datos a utilizar en el modelo de regresión geográficamente
ponderada provienen del INVIAS y el DANE, la selección de las variables se
determinó según el objetivo de la investigación el cual es medir el impacto de las vías
15
4G en las zonas rurales de Colombia. De acuerdo a esto, se utilizará una base de datos
que contiene la correlación entre la ubicación de los municipios, la distancia en metros
de los municipios por los cuales atraviesa la vía 4G, el PIB departamental y la
población. Con esto se espera definir los atributos económicos y sociales que se verán
impactados por la concesión del tramo.
MODELO HEDÓNICO ESPACIAL
El modelo hedónico espacial, es un método de preferencias reveladas, el cual parte de
la idea de que un bien puede valorarse con base a atributos cualitativos. Lo anterior
quiere decir que el precio del predio está determinado en función de los atributos ya
sea de orden social, económico, estructural o ambiental. Este tipo de modelo permite
determinar el impacto que tendrá la construcción de la vía 4G sobre los municipios
por los cuales atraviesa. Para este trabajo se utilizará la estimación del modelo a través
de una trasformación tipo box cox, ya que esta permite establecer la mejor forma
funcional a la que se ajusta la información disponible, para capturar el efecto de los
atributos sobre el precio del suelo. La especificación del modelo de precios hedónicos
presenta a continuación:
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜_𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑜
= 𝛽0 + 𝛽1𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝑣𝑖𝑎4𝑔 + 𝛽2𝑎𝑟𝑒𝑎_ 𝑚2 + 𝛽3𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝑐𝑎𝑏𝑒𝑐𝑒𝑟𝑎
+ 𝛽4𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛_ 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜 + 𝛽5𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝑟𝑒𝑠𝑔𝑢𝑎𝑟𝑑𝑜
+ 𝛽6𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜_𝑎𝑐𝑜𝑝𝑖𝑜 + 𝛽7𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝐻𝑜𝑠𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙
+ 𝛽8𝑑𝑖𝑠𝑡_𝑎𝑐𝑢𝑒𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜 + 𝜀
Donde la variable dependiente 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜_𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑜 representa el precio del predio en
pesos colombianos, la variable independiente 𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝑣𝑖𝑎4𝑔 representa la distancia en
metros del predio a la vía 4G más cercana, la variable 𝑎𝑟𝑒𝑎_ 𝑚2 representa el área en
metros cuadrados del predio y las variables 𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝑐𝑎𝑏𝑒𝑐𝑒𝑟𝑎,
𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛_ 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜, 𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝑟𝑒𝑠𝑔𝑢𝑎𝑟𝑑𝑜, 𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜_𝑎𝑐𝑜𝑝𝑖𝑜,
𝑑𝑖𝑠𝑡_ 𝐻𝑜𝑠𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙, 𝑑𝑖𝑠𝑡_𝑎𝑐𝑢𝑒𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜 representan la distancia en metros del predio a
estos atributos.
16
MODELO DE REGRESIÓN GEOGRÁFICAMENTE PONDERADA (RGP)
El método de Regresión Geográficamente Ponderada (o GWR por sus siglas en
inglés) “proporciona un modelo local de la variable o proceso que intenta
entender/prever al ajustar una ecuación de regresión a cada entidad en el dataset.
GWR construye estas ecuaciones individuales mediante la incorporación de las
variables dependiente y explicativa de las entidades que caen dentro del ancho de
banda de cada entidad de destino” (ArcMap, 2016). Gutiérrez, García & Cardozo,
utilizan este método para la estimación de la demanda de las estaciones de metro en
Madrid ya que como lo establecen en su artículo, una de las ventajas de este tipo de
modelos es que “al proveer resultados específicos para cada localización, estos
pueden ser usados como evidencias para apoyar políticas o tomas de decisiones
locales” (Gutiérrez et al., 2012).
En la ilustración 4 se puede apreciar un ejemplo de una regresión geográficamente
ponderada donde los resultados de los coeficientes 𝛽0, 𝛽1 𝑦 𝛽2 se relacional
espacialmente de forma tal que se muestra que en las zonas con mayor intensidad de
color representa un valor más alto de ese coeficiente. Una vez establecido de forma
gráfica los valores de los beta, se procede a hacer una ponderación de cada uno de
ellos para así obtener un mapa con el resultado final como en el ejemplo se ilustra
crime.
Ilustración 4. Ejemplo modelo de Regresión Geográficamente Ponderada
En otras palabras, este modelo una forma de regresión lineal que se utiliza para
modelar relaciones que varían espacialmente. De acuerdo a esto, se pretende analizar
17
el impacto de la vía según la distancia al municipio más cercano, el PIB departamental
y el índice de pobreza multidimensional. Se espera que esta concesión genere un
impacto positivo en las variables económicas y que permita que los municipios se
vuelvan más competitivos.
RESULTADOS Y ANÁLISIS
El objetivo del presente trabajo es responder a la pregunta ¿la implementación de vías de
cuarta generación le devolverá el valor de la tierra a las zonas rurales de país?, para esto se
especificaron dos modelos que ayudan a determinar el impacto de la construcción de vías de
cuarta generación. El primero es un modelo hedónico espacial el cuál se calcula a partir de
una transformación tipo Box Cox para determinar la forma funcional adecuada. De acuerdo
a Haab & McConnell (2002), la mayoría de aplicaciones de este tipo de modelo se relacionan
con los precios de los predios, sin embargo, las ecuaciones que incluyen precios hedónicos
se han utilizado para mejorar la disposición a pagar para evitar el riesgo. Por lo anterior, para
la estimación de este modelo, se utilizó información disponible para el municipio de Girardot
y se contó con 1513 observaciones. En la tabla 4 se puede evidenciar los resultados del
modelo, lo cual arroja que todas las variables son significativas al 95% de confianza.
De acuerdo a los resultados obtenidos, se realiza el siguiente análisis:
Por cada metro de distancia de la vía 4G al predio el precio de este disminuye -.0111444
pesos, comprobando que la implementación de la vía 4G tendrá un impacto positivo sobre el
valor de los predios que se encuentran a su alrededor. En otras palabras, la relación inversa
entre el precio del predio y la distancia de este a la vía 4G más cercana nos indica que entre
mayor sea la distancia entre el predio y la vía, menor será su valorización. En cuanto a las
demás variables, se puede establecer que el área en metros cuadrados del predio y las
distancias al centro de acopio, a la estación de servicio y al hospital tienen un impacto
positivo sobre el precio del predio. En contraste, la distancia a la cabecera, al centro cultural
y al acueducto más cercano tienen un impacto negativo sobre el precio del predio.
18
Tabla 4. Resultados modelo hedónico espacial
En la tabla 5 se puede apreciar la elasticidad y el efecto marginal que tiene la variable
distancia a la vía 4G sobre el precio del predio. En cuanto al efecto marginal se puede deducir
que por cada metro de distancia entre el predio a la vía 4G, este se desvaloriza 4.062 pesos y
19
la elasticidad precio distancia es -0.21%. El impacto total sobre el universo de predios sería
de -6.145.806 pesos.
Tabla 5. Elasticidad y efecto marginal de la distancia a la vía 4G
Por otra parte, en cuanto al segundo modelo de regresión geográficamente ponderada se
corrió una regresión espacial para determinar el efecto esperado según los resultados
encontrados para el caso de Girardot. Para esto, se definieron tres zonas de influencia a 500m,
1Km y 3Km de la vía 4G a la ubicación de los predios. En la ilustración 5, se puede apreciar
el mapa que arrojó el programa y los resultados de la estimación fueron los siguientes: Por
cada 500 m que se aleja el predio de la vía 4G este disminuye su valor 2.031.000, por cada 1
Km que se aleja el predio de la vía 4G este disminuye su valor 4.062.000 y por cada 500 m
que se aleja el predio de la vía 4G este disminuye su valor 12.186.000. De acuerdo a lo
anterior, el impacto de desvalorización sobre el universo de predios de Girardot por alejarse
500m, 1Km y 3Km de la vía 4G es de 3.072.903.000, 6.145.806.000 y 18.437.418.000
respectivamente. Por otra parte, de acuerdo al mapa, los municipios con mayor influencia de
la carretera son: Beltrán, Guataquí, Nariño y Girardot debido a que atraviesan su territorio en
mayor medida.
20
Ilustración 5. Impacto de la vía 4G sobre los municipios por los cuales atraviesa
21
CONCLUSIONES
Luego de correr el modelo hedónico espacial y el modelo de regresión geográficamente
ponderada, es posible responder a la pregunta de investigación ¿la implementación de vías
de cuarta generación le devolverá el valor de la tierra a las zonas rurales de país?. En efecto,
de acuerdo a los resultados, la implementación de las vías 4G si trae un valor agregado al
valor de la tierra en las zonas rurales del país. Encontramos que existe un efecto inverso entre
el precio del predio y la distancia a la vía 4G más cercana, lo cual se debe a que el acceso a
las vías es determinante en la valorización. De acuerdo a los resultados del modelo, por cada
metro de distancia entre el predio y la vía 4G más cercana, este se desvaloriza 4.062 pesos.
Como lo establece el modelo de Von Thunen, la renta económica depende directamente de
la distancia de los predios a los atributos asociados a estos, en este caso al tramos de la vía
Girardot-Honda-Puerto Salgar.
Por otra parte, los modelos de regresión permiten establecer de forma cuantitativa las
variables que pueden explicar el valor de la tierra. Es posible determinar que el desarrollo de
las vías de cuarta generación no solo permitirá un beneficio a la economía del país; si no que,
genera un aumento del valor de la tierra de manera proporcional a la cercanía de la vía. Por
ejemplo, de acuerdo a los resultados del modelo de regresión geográficamente ponderada, el
universo de predios de Girardot se desvaloriza 3.072.903.000 pesos por estar tan solo a 500m
más lejos de la vía 4G. De acuerdo a lo anterior, es necesario precisar que este tipo de
proyecto también necesita de una reinvención del análisis catastral donde se evalúe el cambio
del uso de los suelos, lo cual generará un valor agregado a los municipios y departamentos
por los cuales se planea desarrollar el proyecto de infraestructura vial.
Por último, el desarrollo de vías 4G es necesario para el crecimiento económico del país ya
que incrementa el valor del suelo en las zonas rurales vía valorización de predios y esto lleva
a una mejora en los ingresos fiscales de los gobiernos locales. Además, permitirá abaratar los
costos en términos de transporte e insumos ya que la accesibilidad conectará el país desde las
zonas de desarrollo hasta los puertos.
22
BIBLIOGRAFÍA
ANI. (2015). CAPEX y OPEX corredor Santana-Puerto Salgar. ANI. Bogotá: ANI
ArcMap (2016). Regresión Ponderada Geograficamente. Recuperado el 3 de marzo de 2018
de http://desktop.arcgis.com/es/arcmap/10.3/tools/spatial-statistics-toolbox/geographically-
weighted-regression.htm
Brunsdon, C., Fotheringham, A., & Charlton, M. (1996). Geographically weighted
regression: a method for exploring spatial nonstationarity. Geographical Analysis 28 (4),
281-298.
Cortés, N. (2016). Impacto social de las 4G de concesiones viales en la actividad empresarial
colombiana. Repository.unimilitar.edu.co. Recuperado el 3 de marzo de 2018,
de http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/14468/3/CORTESMALDONA
DONELSON2016.pdf
Gutiérrez, J., García, J., & Cardozo, O. (2012). Regresión geográficamente ponderada
(GWR) y estimación de la demanda de las estaciones del Metro de Madrid. In Ponencia
presentada en el XV Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica (pp.
19-21).
Haab, T., & MacConnell, K. (2002). Valuing environmental and natural resources.
Cheltenham UK: E. Elgar
Hernández, I. (2016). El impacto del transporte terrestre de carga en Colombia.
Repository.unimilitar.edu.co. Recuperado el 25 de febrero de 2018, de
http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/15691/3/HernandezGaliciaInd
ira2016.pdf
Jacoby, H. (2000). Access to markets and the benefits of rural roads. The Economic
Journal, 110(465), 713-737.
23
Khandker, S., Bakht, Z., & Koolwal, G. (2009). The poverty impact of rural roads: Evidence
from Bangladesh. Economic Development and Cultural Change, 57(4), 685-722.
Lancaster, K. (1966). A new approach to consumer theory. Journal of Political Economy,
74(1), 132–157.
Londoño, W. (2005) Modelos de ecuaciones múltiples. Modelos VAR y cointegración.
Recuperado el 3 de marzo de 2018, de
https://repository.eafit.edu.co/bitstream/handle/10784/134/Wbaldo_Londo%F1o_2005.pdf?
sequence=3
Mendoza, G., Campos, J., & Nombela, G. (2003). Economía del transporte. Barcelona:
Antoni Bosch.
Mintransporte (2017) Autopista Girardot-Honda-Puerto Salgar avanza en un 37%.
Recuperado el 25 de febrero de 2018, de
https://www.mintransporte.gov.co/Publicaciones/autopista_girardot_-_honda_-
_puerto_salgar_avanza_en_un_37
Ospina, Germán (2016) El papel de las vías secundarias y los caminos vecinales en el
desarrollo de Colombia. Revista De Ingeniería, 0(44), 20. DOI: 10.16924/riua.v0i44.911
Perfetti, J. (2017). Por fin, vías terciarias. www.elcolombiano.com. Recuperado el 3 de
marzo de 2018, de http://www.elcolombiano.com/opinion/columnistas/por-fin-vias-
terciarias-ED7173446
Pulido, L. (2017). El campo se raja frente a la productividad urbana.
www.elcolombiano.com. Recuperado el 3 de marzo de 2018,
dehttp://www.elcolombiano.com/negocios/economia/el-campo-se-raja-frente-a-la-
productividad-urbana-EB7399767
Ramírez, J., & Villar, L. (2014). Infraestructura Regional y Pobreza Rural. Fedesarrollo.
Bogotá D. C.
24
Rojas, D. (2016). Desarrollo vial en Colombia y el impacto de las vías de cuarta generación.
Repository.unimilitar.edu.co. Recuperado el 25 de febrero de 2018,
de http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/14893/3/RojasArdilaDianaMa
rcela2016.pdf
Sánchez, C. (2016). El impacto de la infraestructura vial en los hogares rurales colombianos.
¿Hacia dónde van las vías? Bogotá D.C.: Serie Documentos Cede, 2016-02, Universidad de
los Andes.
25
ANEXOS
©√©√©√
Ilustración 6. Conformación de la malla vial en Colombia
26
Ilustración 7. Red Vial nacional primaria
Ilustración 9. Red vial nacional secundaria Ilustración 8. Red vial nacional terciaria
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Ilustración 10. Distribución del PIB sobre los municipios que conforman el tramo
Girardot-Honda-Puerto Salgar
28
CUNDINAMARCA
TOLIMA
CALDAS
Ilustración 11. Distribución de la población de los municipios que conforman el tramo
Girardot-Honda-Puerto Salgar
29
CUNDINAMARCA
TOLIMA
CALDAS
Ilustración 12. Densidad de la población Salgar (Hab/Km2) de los municipios que
conforman el tramo Girardot-Honda-Puerto