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Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en

Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburgo

Definición de un indicador de competitividad municipal usando SIG para Boyacá y Valle del Cauca enfocados a municipios en situación de condiciones de pobreza Defining indicators of local competitiveness using GIS for Boyacá and Valle del Cauca Municipalities focused on poverty conditions by/por

Ingeniero Wilson Arturo Espitia Manta 01633540

A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science– MSc Advisor ǀ Supervisor: Leonardo Zurita Arthos PhD

Bogotá - Colombia, Diciembre del 2019

COMPROMISO DE CIENCIA

Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Bogotá, Diciembre del 2019 (Lugar, Fecha)

Firma

AGRADECIMIENTOS

Agradezco al Ingeniero Josué López Gil por su acompañamiento en el planteamiento de la tesis, así como su conocimiento en el desarrollo de esta, así mismo al Departamento Nacional de la Estadística, el Departamento Nacional de Planeación y demás entidades por su contribución de información para este estudio, finalmente al equipo de UNIGIS por todo lo que he aprendido a los largo de la maestría especialmente al Dr. (PhD) Richard Resl y a Fernanda Bonilla por su acompañamiento constante en este trabajo.

DEDICATORIA

A Dios por guiarme siempre en mi camino, a mi madre porque es la mujer que siempre me ha apoyado en las decisiones que tomo, a mi padre porque es quien me ha enseñado a superarme día a día y ser mejor persona, a mi familia que me ayuda a terminar cada proyecto que comienzo y a mis amigos porque son siempre la luz en el camino cuando los necesito, finalmente, a Angie, que se convirtió en mi principal fuerza, por su constante apoyo e interés en que diera finalizado mis estudios.

RESUMEN

Colombia es un país que en los últimos años esta reduciendo los índices de pobreza en sus habitantes, esto ha sido reconocido por expertos externos, además el Departamento Administrativo Nacional de Estadística lo comprueba en la publicación de los resultados del tercer censo nacional agropecuario.

Así mismo se ha encontrado que la competitividad es un aspecto clave para el bienestar de los habitantes, es decir, las regiones donde existen niveles de alta competitividad son regiones que tienen más facilidades para progresar y crecer económicamente, así como también garantizar un bienestar para sus habitantes, es por esto que implementar un índice de competitividad a nivel municipal permite obtener un panorama del estado actual de los municipios del país, esto es posible gracias a diferentes factores que se definieron a lo largo de este trabajo, enfocándose en los departamentos de Boyacá y Valle del Cauca.

De igual forma para la definición de estos factores se utilizaron herramientas SIG obteniendo información adicional de los territorios y la disposición espacial de estos municipios, por último se encontraron los municipios con los índices de competitividad más altos, con los índices de competitividad más bajos, así como, los resultados

que

presentan

los

municipios

con

altos

niveles

de

pobreza

multidimensional y detallando las posibles causas de esta situación, encontrando que estos se caracterizan por agruparse en zonas dentro de los departamentos, sin embargo, existen casos aislados de municipios que no se agrupan en una zona específica, los cuales merecen un estudio más profundo debido a que no se encontró un relación directa con los otros municipios que hicieron parte del estudio, también se presentan los factores que tienen mayor margen de mejora para estos municipios, así mismo la investigación deja la puerta abierta para la réplica de esta para todo el país.

Palabras clave: índice de competitividad, pobreza multidimensional, crecimiento económico, análisis espacial, GIS. 5

ABSTRACT

Colombia is a country that in recent years has put much effort in reducing its poverty rate. Competitiveness is a key aspect for the well-beings of a population and reducing poverty. This thesis carried out the implementation of a Municipal Competitiveness Index for the Departments of Boyacá and Valle de Cauca, Colombia, and allowed getting a panorama of the level of competitiveness on a municipal level in Colombia.

It has found that competitiveness is a key aspect for populations well-beings, i.e. regions where there are high competitiveness levels are regions have more facilities to progress and grow economically and guarantee well-being for its inhabitants; therefore implementing a municipal competitiveness index allows getting a current panorama of the country’s municipalities state, this is possible because of different factors that will explain throughout this work, focusing on the Boyacá and Valle departments.

For defining the factors of this Competitiveness Index, GIS tools were used to gather spatial information on the study area. Results showed clearly that within both Departments municipalities with high and low levels of competitiveness could be found, partly identifying high levels of multidimensional poverty. Some of the municipalities with a low Competitiveness Index were spatially grouped. Some isolated cases of municipalities have been found, that would deserve in-depth investigations. In this sense, this research leaves an open door for a replica of this study in other Colombian Departments or countries.

Keywords: competitiveness index, multidimensional poverty, economic growth, spatial analysis, GIS.

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TABLA DE CONTENIDO 1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................... 11 1.1 ANTECEDENTES .................................................................................................. 12 1.2. OBJETIVO GENERAL ............................................................................................. 13 1.3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS.................................................................................... 13 1.4. PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN........................................................................ 14 1.5. HIPÓTESIS ............................................................................................................. 14 1.6. JUSTIFICACION ..................................................................................................... 14 1.7. ALCANCE ............................................................................................................... 16 2. REVISIÓN DE LITERATURA ......................................................................................... 17 2.1. MARCO TEÓRICO .................................................................................................. 17 2.1.1. POBREZA MULTIDIMENSIONAL ........................................................................ 17 2.1.2. COMPETITIVIDAD ............................................................................................... 18 2.2. MARCO HISTÓRICO .............................................................................................. 20 2.2.1. INDICADOR DE COMPETITIVIDAD .................................................................... 20 2.3. MARCO METODOLÓGICO ..................................................................................... 28 2.3.1. ANÁLISIS ESPACIAL ........................................................................................... 28 3. METODOLOGÍA ............................................................................................................ 30 3.1. ÁREA DE ESTUDIO ................................................................................................ 30 3.2. PROCESO METODOLÓGICO ................................................................................ 33 3.3 ÍNDICE DE POBREZA MULTIDIMENSIONAL.......................................................... 35 3.4 Factores del Índice de Competitividad ...................................................................... 38 3.4.1 Factor Infraestructura ............................................................................................ 38 3.4.2 Factor Ambiental ................................................................................................... 41 3.4.3 Factor Inversión ..................................................................................................... 44 3.4.4 Factor Social-Demográfico .................................................................................... 46 3.5 Normalizar y Ponderar .............................................................................................. 46 3.6 Cálculo de las dimensiones y el Índice de Competitividad Municipal ........................ 48 4. RESULTADOS Y DISCUSION ....................................................................................... 49 4.1. RESULTADOS ........................................................................................................ 49 4.2. DISCUSIÓN ............................................................................................................ 65 5. CONCLUSIONES .......................................................................................................... 74 5.1. CONCLUSIONES ....................................................................................................... 74 5.2. RECOMENDACIONES ............................................................................................... 76 6. REFERENCIAS ............................................................................................................. 77 7

INDICE DE FIGURAS

Figura 1 Localización Boyacá ............................................................................................. 31 Figura 2 Localización de Valle del Cauca ........................................................................... 32 Figura 3 Secuencia de Metodología usada ........................................................................ 34 Figura 4 Índice de pobreza multidimensional – Boyacá ...................................................... 36 Figura 5 l – Valle del Cauca ......................................................................................... 37 Figura 6 Mapa de vías principales – Boyacá ...................................................................... 40 Figura 7 Mapa de vías principales – Valle del Cauca ......................................................... 41 Figura 8 Mapa de pendientes – Boyacá ............................................................................. 42 Figura 9 Mapa de pendientes – Valle del Cauca ................................................................ 44 Figura 10 Ecuación usada para normalización de variables ............................................... 47 Figura 11 Ecuación usada para normalización de algún tipo de variables .......................... 47 Figura 12 Ecuación para calcular el factor.......................................................................... 48 Figura 13 Ecuación para el Índice de Competitividad Municipal ......................................... 48 Figura 14 Índice de pobreza multidimensional – Boyacá .................................................... 49 Figura 15 Índice de pobreza multidimensional – Valle del Cauca ....................................... 50 Figura 16 Mapa de los municipios de Boyacá con IPM alto ................................................ 51 Figura 17 Mapa de los municipios de Valle del Cauca con IPM alto ................................... 52 Figura 18 Mapa del Factor de Infraestructura - Boyacá ...................................................... 53 Figura 19 Mapa del Factor de Infraestructura – Valle del Cauca ........................................ 54 Figura 20 Mapa del Factor de Inversión – Valle del Cauca ................................................ 55 Figura 21 Mapa del Factor de Inversión – Boyacá ............................................................. 56 Figura 22 Mapa del Factor Sociodemográfico – Valle del Cauca ....................................... 57 Figura 23 Mapa del factor sociodemográfico – Boyacá ...................................................... 58 Figura 24 Mapa del Factor Ambiental – Boyacá ................................................................. 59 Figura 25 Mapa del Factor Ambiental - Valle del Cauca ..................................................... 60 Figura 26 Índice de Competitividad Municipal - Boyacá ..................................................... 61 Figura 27 Índice de Competitividad Municipal – Valle del Cauca ........................................ 62 Figura 28 Comparación de los factores resultantes - Boyacá ............................................. 67 Figura 29 Comparación de los factores resultantes – Valle del Cauca ............................... 71

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INDICE DE TABLAS

Tabla 1 Rangos IPM ........................................................................................................... 35 Tabla 2 Municipios de Boyacá con IPM más alto. ............................................................... 36 Tabla 3 Municipios de Valle del Cauca con IPM más alto. .................................................. 37 Tabla 4 Variables que componen el factor de Infraestructura. ............................................ 39 Tabla 5 Variables que componen el factor Ambiental. ........................................................ 42 Tabla 6 Variables que componen el factor de Inversión. ..................................................... 45 Tabla 7 Variables que componen el factor de Sociodemográfico ........................................ 46 Tabla 8 Top 5 de Municipios de Boyacá según ICM ........................................................... 63 Tabla 9 Últimos 5 de Municipios de Boyacá según ICM ..................................................... 63 Tabla 10 Top 5 de Municipios de Valle del Cauca según ICM ............................................ 64 Tabla 11 Últimos 5 de Municipios de Valle del Cauca según ICM ...................................... 64

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TABLA DE ACRÓNIMOS

CONPES

Consejo Nacional de Política Económica y Social

DANE

Departamento Administrativo Nacional de Estadística

DIMPE

Dirección de Metodología y Producción Estadística

DNP

Dirección Nacional de Planeación

ESEN

Escuela Superior de Economía y Negocios

FMI

Fondo Monetario Internacional

ICG

Índice de Competitividad Global

ICM

Índice de competitividad municipal

IMCO

Instituto Mexicano para la Competitividad A.C.

IMD

Institute for Management Development

IPM

Índice de pobreza multidimensional

KMO

Kaiser-Meyer-Olkin

MPPN

Multidimensional Poverty Peer Network

USAID

Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional

WEF

World Economic Forum

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1. INTRODUCCIÓN

La competitividad según el Foro Económico Mundial es “el conjunto de instituciones, políticas y factores que determinan el nivel de productividad de un país”, así pues entonces se puede decir que un país es competitivo cuando sus economías internas son competitivas, por consiguiente cada uno de sus departamentos, municipios, provincias o ciudades son competitivas, para determinar qué tan competitivo es un país, se determina por medio de un índice de competitividad, desarrollado por el Foro Económico Mundial desde 1979, este mide la productividad de un país por medio de sus recursos disponibles para la prosperidad de sus habitantes, luego entonces para establecer qué tan competitivo es un municipio de un país se puede realizar a través de diferentes variables como por ejemplo su producción agropecuaria, inversión en infraestructura, desarrollo vial, índice de pobreza multidimensional o densidad de población (Cann, 2016).

En Colombia no existe un índice que categorice cual sería la competitividad de cada municipio del país, así que se pretende realizar por medio de los resultados del tercer censo nacional agropecuario, datos obtenidos del instituto nacional de vías, datos de la inversión en los municipios de los ministerios de hacienda y el departamento nacional de planeación, definir una serie de variables que cada una tenga un ponderación y se pueda agrupar en una serie de diferentes sub-índices, estos sub-índices serán temas relevantes para la productividad de los municipios por ejemplo: demografía, producción, inversión,

pobreza. A partir de estos

subíndices se puede determinar el Índice de Competitividad Municipal comenzando un piloto en los Departamentos de Valle del Cauca y Boyacá.

Se divide en subíndices para el momento que una entidad gubernamental desee analizar por qué un municipio tiene un nivel de competitividad bajo, pueda determinar de manera sencilla que tema en particular lo pudo haber afectado, descubriendo el subíndice que tuvo la ponderación más baja y examinando las 11

variables que determinaron que este subíndice tuviera este ponderado, para tomar las acciones preventivas.

1.1 ANTECEDENTES El Departamento Administrativo Nacional de la Estadística, como ente principal de la estadística en Colombia, realizó en el 2014 el tercer censo nacional agropecuario con el fin de generar información estratégica y actualizada sobre el sector agropecuario (DANE, Metodología General Tercer Censo Nacional Agropecuario, 2016). Los resultados de este censo fueron divididos en doce entregas, cada una de estas contempla un tema en particular, el tema número 4, publicado el 16 de marzo, fue “Condiciones de vida de la población residente en el área rural dispersa censada”. El Índice de pobreza multidimensional fue ajustado para los resultados del Censo Nacional Agropecuario, es decir que el índice está compuesto por cuatro (4) dimensiones, las cuales tienen en total diez (10) variables capturadas por el censo que contemplan temas de pobreza (DANE, Cuarta entrega de resultados 2014, 2015).

Colombia ha sido uno de los países pioneros en la medición de pobreza multidimensional, junto a México en Latinoamérica, añadiéndolo en su política integral (Conconi, 2017). Gracias a esto, en los últimos 5 años, el índice de pobreza multidimensional se ha visto reducido cerca de un 10 % (DANE, 2015), siendo uno de los líderes de la región en la lucha contra la pobreza por medio de la Mesa coordinada para la reducción de la pobreza (Conconi, 2017).

Esta Mesa ha hecho que más de 5 millones de personas salieran de la pobreza extrema gracias a las medidas que se han tomado (Conconi, 2017), sin embargo, en las zonas rurales la pobreza extrema es 37.6% para el 2016 (DANE, 2016) es decir aproximadamente 4’200.000 personas viven en condiciones de pobreza 12

extrema, siendo las zonas rurales, las que componen cerca del 99,6% del territorio nacional (IGAC, 2011) siendo un eje principal para la economía del país.

Para estas zonas de pobreza extrema, un análisis espacial a partir de esta información puede visualizar patrones que las caracterice con respecto a cada uno de los indicadores del índice de pobreza, determinando así zonas más influenciadas por un tema en común, precisamente pues se requiere definir un indicador de competitividad municipal que determine el potencial de desarrollo empresarial que tienen con miras en la toma de decisiones por parte del sector público o privado para la reducción del índice de pobreza multidimensional y el aumento de su producción.

1.2. OBJETIVO GENERAL Definir un indicador de competencia municipal para los departamentos de Boyacá y Valle del Cauca para municipios en condiciones de alta pobreza según el índice de pobreza multidimensional de acuerdo con los resultados del tercer censo nacional agropecuario.

1.3. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

▪ Determinar los factores que integraran el indicador de competitividad municipal.

▪ Clasificar y realizar un análisis espacial del indicador de pobreza que se obtuvo en el 3er censo nacional agropecuario.

▪ Zonificar los municipios de Boyacá y Valle del Cauca según el índice de pobreza multidimensional.

▪ Identificar zonas con menor índice de competencia donde el índice de pobreza sea el más alto.

▪ Describir las principales características de los municipios con alto índice de pobreza multidimensional.

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1.4. PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN

▪

¿Las zonas con mayor altitud sobre el nivel del mar de los departamentos de Boyacá y Valle del Cauca presentan mayor índice de pobreza multidimensional?”

▪ ¿La producción agropecuaria de los municipios se ve afectada cuando no hay cerca cuencas hídricas?

▪

¿La tecnificación de los cultivos aumenta la producción agropecuaria independiente de la altitud de la zona?

▪ ¿La inversión municipal se está viendo reflejada en el nivel de competitividad de cada municipio?

1.5. HIPÓTESIS

A través de GIS se puede obtener información espacial de las entidades territoriales para la contribución a realizar análisis más detallado sobre competitividad y posibles causas de pobreza.

1.6. JUSTIFICACION El desarrollo de este indicador surge a partir de la necesidad de encontrar un método de categorizar a los municipios del país según factores que tienen en común como la producción, índice de pobreza multidimensional, características demográficas, inversión gubernamental, infraestructura vial, densidad empresarial, uso del suelo, todo este conjunto de variables se pueden agrupar en un índice de competitividad, así, por medio de este índice y un análisis de expertos se puede llegar a encontrar que zonas del país tienen un potencial de competitividad bajo, si estas zonas están relacionadas espacialmente o por lo contrario son casos aislados en cada departamento.

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Así mismo se busca establecer por medio de los subíndices un análisis más profundo sobre cuales municipios tienen fortalezas o debilidades en las diferentes variables, se puedan tomar las decisiones asertivas para contrarrestar el problema.

La determinación de este indicador se realiza para que empresas privadas o públicas que su principal objetivo es realizar inversiones en desarrollo y economía observen los resultados presentados y vean cuales son los municipios con mayor potencial de competitividad, así como también en que factores tienen sus fortalezas, que diferencias tienen con los demás municipios de la zona y dependiendo del campo de acción de cada empresa, decida invertir en estos municipios mejorando así la economía de la zona en pro de la del país.

También se busca que el Gobierno Nacional Colombiano y sus principales ministerios observen estos resultados y presten atención a cuáles son los municipios que por otro lado tienen el menor índice de competitividad y potencial de desarrollo, para que identifiquen en cada caso en particular que causas influyen en este resultado y se pueda crear un plan de desarrollo en estos puntos críticos mejorando a futuro su competitividad.

De igual modo para los gobiernos locales como alcaldías y gobernaciones que están más cerca en el seguimiento del desarrollo de su territorio, según los resultados puedan contrastar con su plan de gobierno si la planeación e inversión realizada planeada es la correcta o por si lo contrario deben rectificar para aprovechar las características de su territorio y generar más productividad.

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De este modo, si se logran las acciones correctas para mejorar la competitividad de cada municipio, por consiguiente, se estará mejorando la competitividad del país, conduciendo al crecimiento de la economía y prosperidad del país.

1.7. ALCANCE El presente estudio espera abarcar los municipios de los departamentos del Valle del Cauca, ubicado en la región pacífica y andina, que tiene cuatro (4) pisos térmicos, desde cálido hasta páramo, con salida al mar por varios de sus municipios, y del departamento de Boyacá, ubicado en la región andina, este cuenta con todos los pisos térmicos, además de tener 3 grandes cuencas hidrográficas.

Como piloto de la investigación se desea escoger dos municipios con características dispares, tanto en su altitud, su cercanía a una ciudad capital de departamento, estado de las vías y producción agropecuaria.

Una de las limitaciones que se puede encontrar al momento del desarrollo de la investigación, es la nula o parcial de información o bases de datos para algunos municipios, o por lo contrario que sea información bastante desactualizada.

Se pretende al finalizar este estudio generar a partir de una serie de factores multidimensionales, un indicador que determine qué tan competitivo es y puede llegar a ser un municipio, además describa en que factores es más fuerte, así luego entonces los gobiernos departamentales, a partir de esta información, generen políticas públicas que realicen diferentes correcciones en los municipios donde el indicador es bajo o por lo contrario fortalezcan los que tiene el indicador alto.

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2. REVISIÓN DE LITERATURA 2.1. MARCO TEÓRICO 2.1.1. POBREZA MULTIDIMENSIONAL El programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo menciona que el índice de pobreza multidimensional se utiliza para encontrar las privaciones que tiene los países o las áreas observadas a nivel de salud, educación y condiciones de vida.

Este índice muestra un panorama general de cuantas personas viven en la pobreza, así como también no solo cuales carencias tiene el área observada sino también el nivel de carencia que se tiene además explica que en el 2015 hay 101 países que ya están realizando esta medición y que cerca del 30% de la población de estos países vivieron situación de pobreza (UNDP, s.f.).

Por otro lado, la Red de pobreza multidimensional define la pobreza no como un término económico, sino más bien social y como la misma gente en esta situación la define como algo más que la carencia de dinero, ya que esta comprende más de un aspecto, que va más allá de los ingresos, por esta razón es un problema de más de una dimensión así se puede identificar una de que forma la gente en esta situación es pobre (MPPN, s.f. a).

En Colombia el encargado de realizar la medición de Índice de pobreza multidimensional era el Departamento Nacional de Planeación, luego del decreto CONPES 150 (DNP, 2012), se determinó que el Departamento Administrativo Nacional de la Estadística, a partir del 2012 era quien realizaría esta medida, esta entidad usa para medir la pobreza la clasificación de Amartya Sen (Sen, 1981), que se enfoca en medición directa e indirecta, la medición directa identifica la privación de las características que se consideran fundamentales para el estado colombiano como educación, empleo, salud, condición de la vivienda y la indirecta sobre la adquisición de servicios (DANE, 2017).

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El DANE divide el índice de pobreza multidimensional en 5 factores, condiciones de la niñez, salud, condiciones educativas del hogar, trabajo y acceso a servicios públicos (DANE, 2018).

Para el 2018 se estima que en Colombia la situación de pobreza multidimensional fue de un 19.6%, en las cabeceras municipales de 3.8% y en la zona rural se multiplico 2.9 veces respecto a las cabeceras, es decir de un 39.9% (DANE, 2018).

La obtención de un índice de pobreza multidimensional sirve para tomar medidas por parte del Gobierno para realizar políticas públicas, para intentar resolver cada una de las dimensiones donde se alcanza unos niveles más altos de pobreza según estos resultados, además determinar este índice puede servir para realizar comparaciones

temporales,

comparaciones

entre

grupos

de

étnicos,

comparaciones entre regiones y comparar la composición de la pobreza (MPPN, s.f. b).

2.1.2. COMPETITIVIDAD Porter (1990), menciona que, para determinar la competitividad de una nación, ciudad o una región no se puede simplemente usar la economía como único factor de medición, ya que no depende únicamente de esta, se debe observar como el conjunto de varios componentes, externos e internos, que generan un ambiente propicio para que la productividad de una región sea considerada buena o mala.

Algunos autores indican que la palabra competitividad ha sido definida de muchas maneras al largo del tiempo y según cada autor, sin embargo mencionan que la competitividad contemporánea se puede definir como “la capacidad de generar un entorno que favorezca el crecimiento sostenido de la productividad”, así mismo esta competitividad afecta a la condición de vida para la población y desarrollan un marco para analizar diferentes niveles de competitividad además de aclarar que el centro de todo es la empresa, la que responde al entorno creado para maximizar las utilidades (Romo Murillo & Musik, 2005).

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El WEF es quien lleva midiendo el índice de competitividad desde 1979, afirma que la competitividad es la unión de varios factores, políticas y normas que genera un país para mejorar su productividad, así mismo considera que un país que tiene un alto nivel de competitividad también tiene un mejor bienestar para sus habitantes, ya que se cree que una economía competitiva es una economía productiva. (Cann, 2016).

Según Sobrino (2005) la competitividad económica y las condiciones de vida no deben verse como indicadores independientes, sino que se deben ver que están correlacionados, que se puede interpretar como la mejor economía o competitividad a mejores condiciones de vida para la población observada, relación que las entidades gubernamentales deben tener en cuenta al momento de realizar políticas públicas sociales que mejoren las condiciones de vida.

López , Méndez, & Dones (2009) aluden que la competitividad es un campo que permite el análisis de hechos y leyes que miden la capacidad de una entidad que crear un ambiente propicio que permite no solo crear un valor a la entidad, sino también permite un crecimiento sostenido y desarrollo económico y social, así mismo es la que permite mantener esta posición destacada, también indica que la competitividad va asociada a la productividad, ya que al mejorar los rendimientos de una producto, de una actividad, logra que una entidad aumente su competitividad, también se determina que una entidad es competitiva si las entidades que la conforman son en conjunto eficaces, eficientes, emprendedoras e innovadoras.

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2.2. MARCO HISTÓRICO 2.2.1. INDICADOR DE COMPETITIVIDAD La principal entidad a nivel que realiza indicadores de competitividad es el WEF, este, publica cada año el Reporte Global de Competitividad además del ICG, este lo publica desde 1979, mide la productividad de un país por medio de sus recursos disponibles para la prosperidad de sus habitantes, este indicador se construye en base a 114 variables de 2 tipos, cuantitativas que son tomadas de fuentes nacionales como las Naciones Unidas, el FMI o el Banco Mundial y cualitativas que son tomadas a partir de encuestas (Cann, 2016).

Para Biehl (1986) existen Factores de Potencialidad de Desarrollo, que pueden determinar las posibilidades de una región a desarrollarse, este es un concepto que busca diferenciar de los factores de producción como el capital y la fuerza de trabajo, y sus factores son la locación geográfica, la aglomeración, la estructura y la infraestructura.

Del Canto (2000) menciona que la competitividad de un territorio se basa en el capital territorial, que son el conjunto de elementos que están a disposición del mismo, y plantea su trabajo en una afirmación de Garofoli, que sugiere que el desarrollo de un territorio se basa en activar y valorizar los recursos que no se usan o se emplean de manera incorrecta, así que es necesario encontrar esos activos que aún no se utilizan, que están en el capital territorial y aún no tienen el verdadero valor, los componentes que propone para la activación del capital territorial son: recursos físicos y su gestión, cultura e identidad, recursos humanos, conocimientos técnicos, instituciones y administraciones locales, actividades y empresas, mercados y relaciones externas, imagen y la percepción del territorio estos ocho (8) componentes se pueden agrupar en los cuatro (4) componentes de la competitividad, competitividad del entorno, competitividad social, competitividad económica y localización global.

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En el 2009, la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional por medio de uno de sus programas, decidió implementar un Índice de Competitividad en el país del Salvador, pero a nivel Municipal, incluyendo a cien (100) municipios con el fin que las inversiones en dicho país generaran más empleos e ingresos que beneficiaran a cada municipio, se realizó por medio de encuestas a los dueños de los negocios de los municipios y a los alcaldes y funcionarios públicos, este índice se calculó con nueve (9) variables de medición que equivalían a temas económicos que los inversionistas tenían en cuenta para tomar un decisión al momento de realizar un inversión, este comenzó en Enero del 2009 con una duración de ocho (8) meses hasta el mes de Agosto del mismo año, la población equivalente a estos cien (100) municipios equivalía a cerca del ochenta y un porciento (81%), los resultados de esta implementación sugirieron que los municipios aún presentan grandes oportunidades para mejorar su interés de inversión y competitividad, incluyendo a los que quedaron en las primeras posiciones (RTI Internacional, 2009).

López , Méndez, & Dones (2009) sugieren que, según el estado del arte, se concede una importancia a variables relacionadas con innovación y capital humano, y en su trabajo determinan cinco (5) grandes factores: mercado laboral, eficiencia empresarial, aspectos macroeconómicos, infraestructura e innovación, En el 2010 en México (Pérez, Quijano & Cetina, 2010), realizaron una investigación para obtener el índice de competitividad municipal en el estado de Campeche, en este estudio mencionaron que la globalización está muy vinculado con el concepto de competitividad, ya que los países compiten todos los días para realizar inversiones productivas, define que la competitividad es el grado en el cual, en condiciones libres y claras de mercado, se puede producir bienes y servicios que sean aprobados a nivel internacional, aumentando la calidad de vida para su habitantes.

Esta investigación menciona a Sobrino (2005) y comenta que existen cuatro (4) aportaciones teóricas sobre la competitividad local, sin embargo existen tres propuestas de medición que tuvieron en cuenta, son las siguientes: la primera 21

identifica que la competitividad se mide distinto en corto y en largo plazo, a corto plazo se determina por la estructura económica del municipio, infraestructura y efectividad de las instituciones, a largo plazo se determina por medio de la innovación tecnológica e inversión en la formación del recurso humano.

La segunda propuesta determina la competitividad local por medio de variables económicas y estratégicas, en las variables económicas se encuentran algunas como la producción, localización e infraestructura, variables cuantitativas, por su parte las variables estratégicas se definen como las políticas de las alcaldías locales o cooperación entre los sectores, estas son variables cualitativas (Kresl, 1995).

La tercera propuesta establece que la competitividad local se puede calcular por el desempeño poblacional y ocupacional (tendencias de empleo y desempleo) determinando como estos factores influyen en el cambio y la participación de la ciudades, según los resultados de la aplicación de esta propuesta en Inglaterra, se encontró que las localidades cercanas a ciudades más grandes son las que han mejorado, pero se complementan argumentando que la inclusión de nuevas actividades económicas se relación con estos resultados (Begg, 2002).

A partir de estas tres propuestas los autores determinaron realizar un estudio descriptivo ya que solo pretenden medir la información de manera conjunta, y se declararon variables multidimensionales, seis (6) factores cuantitativos para crear un indicador de competitividad, factores que también son tenidos en cuenta por el International Institute for Management Development y el Foro Económico Mundial, estos factores a su vez tienen cada uno una serie de variables, para un total de treinta y dos (32) variables.

Los autores diseñaron una matriz de factores para el área de estudio y así mismo según esta información se asignó un peso a cada uno de los factores, donde el de 22

mayor peso es para los factores competitivos más usados y uno menor para los que eran más internos del área.

Para asignar una calificación, primeramente, se obtuvo una media de cada variable por factor para que fueran posible promediarlos, así pues, se calculó la desviación estándar para obtener la distribución de la información, el siguiente paso es obtener una calificación general de los factores, esto lo realizaron sumando las calificación de cada variable, además de calcular la media y la desviación estándar, esto lo realizaron para cada factor, basado en la información del International Institute for Management Development (IMD, 2009), se designaron los pesos para cada factor.

En Benzaquen, del Carpio, Zegarra, & Valdivia (2010), definen un indicador por medio de pilares, que están compuestos las bases de las ventajas competitivas regionales de Kitson, Martin y Tyler, estas bases son seis (6), capital productivo, capital conocimiento, capital en infraestructura, capital cultural, capital socialinstitucional y capital humano, también hace una aclaración con respecto al capital cultural, que no se ha encontrado evidencia donde las incluyan como un pilar individual, sino como un sub factor vinculado a otros factores, los pilares que componen la propuesta son: Gobierno e instituciones,

Desarrollo económico,

Infraestructura productiva, Capital humano y Eficiencia de las empresas.

Un estudio de Gómez (2011) en el departamento de Antioquia, por medio del anuario estadístico de Antioquia 2009, genero un índice de competitividad municipal para dicha región, este índice tenía que ser declarado por medio de variables multidimensionales, ya que el autor postula que la competitividad depende de muchas dimensiones, además de tener que jerarquizarlos según la importancia de este, así que deben tener ponderaciones, así que se incluyeron treinta y dos (32) variables categorizas en diez (10) temas diferentes, estos temas se volvieron una vez más a categorizar en cinco (5) dimensiones o subíndices, para a partir de estos generar el índice de competitividad.

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En el 2013 nuevamente en México (Peón & García, 2015), dando continuidad a un estudio ya realizado en el 2010 (Peón, 2010), generaron un estudio para determinar el Índice de Competitividad Municipal con datos de ese año, basándose en cuatro dimensiones de la competitividad: económica, institucional, sociodemográfica y urbano-ambiental, cada dimensión contiene a su vez un conjunto de variables.

Para el desarrollo de esta investigación usaron el análisis factorial para la construcción del índice, ya que esta técnica de reducción de datos permite resumir la información, reduciendo las dimensiones de la matriz que contiene la información extrayendo la mayor cantidad de información, así pues se utilizó el análisis factorial para analizar la estructura de las relaciones entre las variables que fueron observadas, sin dejar de tener en cuenta que el índice de competitividad está basado en cuatro subíndices mencionados anteriormente, para obtener este índice se debe realizar el promedio aritmético de los subíndices o dimensiones obtenidas, luego se sugiere normalizarlo de 0 a 100.

En el 2013 la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (RTI International, 2013) volvió a realizar una actualización del índice de competitividad municipal que había realizado anteriormente en el año 2009, esta vez el desarrollo fue con el apoyo de la Escuela Superior de Economía y Negocios (ESEN), la cual quedo con el desarrollo de este índice a partir del 2017, para esta nueva versión de índice se aumentó el número de municipios a 108, además se construyó una línea base para realizar comparaciones de futura mediciones, así mismo permite la comparación entre municipios en las mismas condiciones, aún existan diferencias en el nivel de desarrollo, se mantuvo la misma recolección de los datos, por medio de encuestas a cerca de 8.800 establecimientos y funcionarios.

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Para cada subíndice se ajustó a una escala de 1 a 10, donde el menor es 1 y el mayor valor es 10, como conclusión se encontró que el crecimiento económico permite un mejoramiento en los niveles de empleo, que a su vez mejora la recolección de impuestos y mejoramiento del entorno local, para el bienestar de la población (RTI International, 2013).

Ramírez & de Aguas (2015) hablan sobre la competitividad a nivel de departamentos, y determinan que el índice calculado refleja las ventajas competitivas de cada uno de los departamentos de Colombia, para que las políticas públicas que se han realizado para el desarrollo de estos departamentos sean evaluadas, este índice lo componen 5 factores: Infraestructura, Fortaleza de la economía, Capital humano, Instituciones y finanzas públicas y Ciencia e innovación.

Este estudio utiliza los que menciona Jollife (2002) el primer componente posee la mayor varianza posible, reflejando la mayor parte de los cambios, esto debido al uso del método de análisis de componentes principales, este procedimiento transforma las variables correlacionadas en componentes, estos componente se definen como la suma de las variables que se usaron originalmente, esto multiplicadas por una ponderación que fue calculada por el método de análisis de componentes, estas ponderaciones no pueden ser fijas, ya que con el tiempo pueden ir cambiando, este método es aplicado dos veces, el primero para obtener cada uno de los factores que componen el índice y luego a estos factores para obtener el índice de competitividad departamental.

Para validar la utilidad del resultado se utilizan tres medidas (Jolliffe, 2002), una prueba de esfericidad de Bartlett, el índice de Kaiser-Meyer-Olkin y la fracción de la varianza, según estas medidas se puede determinar la validez del resultado y un indicador de heterogeneidad.

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Cadavid (2016), desarrolla para el Oriente Antioqueño, un índice de competitividad, en este estudio se decanta por tres (3) factores para generar el índice, según plasma el Foro mundial económico en el índice global de competitividad, cada uno de estos factores tiene algunos pilares para su cálculo, que a su vez están compuestos por una serie de variables, el primer factor esta contenido por las condiciones básicas para una economía, el siguiente tiene seis (6) pilares relacionados con la eficiencia y el tercer contiene los dos (2) restantes relacionados con la innovación, esta agrupación se realiza para diferencias las dimensiones de las características más básicas hasta las complejas.

Para realizar el cálculo del índice, se realiza una suma ponderada de las variables que componen cada uno de los pilares, este puntaje obtenido para cada pilar se realiza una transformación para normalizar los resultados y queden en el rango de 0 a 10, donde 0 es lo mínimo y 10 el valor máximo, para el caso de estudio se cambiaron los límites para el mínimo un valor de 1 y para el máximo un valor de 7.

En 2018 el Consejo Privado de competitividad público el estudio de un índice de competitividad de ciudades, todo esto bajo la premisa del acuerdo que se realizó en el 2006, donde bajo el marco de Sistema Nacional de Competitividad, Ciencia, Tecnología e Innovación se puso de meta ser una de las tres economías más competitivas de América, este acuerdo comprende que para conseguir la meta es necesario gestar la competitividad en el país (Consejo Privado de Competitividad & Universidad del Rosario, 2018).

El Consejo determina que es necesario para mejorar la calidad de vida, la generación de empleo, la igualdad de oportunidades y los ingresos, una ciudad debe ser más atractiva para los mercados prósperos e inversionistas, esta capacidad de atraerlos es competitividad (Consejo Privado de Competitividad & Universidad del Rosario, 2018).

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El consejo en la composición del índice decidió mantener la estructura que define el Foro Económico Mundial que son tres (3) factores, condiciones básicas, potenciadores de eficiencia y factores de sofisticación e innovación, que contienen diez (10) pilares.

Ese índice se construye para ocho (8) áreas metropolitanas y quince (15) ciudades del país que están clasificadas en etapas según el nivel de desarrollo, esta clasificación depende del valor agregado per cápita, el índice de pobreza multidimensional entre otros indicadores, así quien tiene mayor desarrollo están en la etapa 3 por lo contrario las de menor desarrollo en la etapa 1, las restantes en la etapa 2 (Consejo Privado de Competitividad & Universidad del Rosario, 2018).

Según lo que el mismo Consejo determino en el 2013, (Consejo Privado de Competitividad & Universidad del Rosario, 2013).) que a pesar de que los pilares son relevantes para todas las entidades territoriales, esta importancia es relativa según el desarrollo de cada una de las entidades, es por lo que para cada etapa las ponderaciones para el índice cambian por pilar.

Para realizar la normalización de las variables es necesario, obtener el puntaje más alto y el puntaje más bajo, a partir de estos datos se realiza la operación de normalización para que el puntaje quede normalizado entre 0 y 10 (Consejo Privado de Competitividad & Universidad del Rosario, 2013).

En 2018, el Instituto Mexicano para la Competitividad A.C. (IMCO, 2018) realizó el índice de competitividad urbana, para aportar información a las autoridades además de poder dar seguimiento a las políticas públicas que promuevan la competitividad entre estas entidades, una premisa que menciona el estudio es que el talento y la inversión tienden a ir a donde están los lugares más competitivos y con mayor retorno económico, así que al mismo tiempo de ser competitiva maximizaría las condiciones de vida de sus habitantes.

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Este índice está compuesto por diez (10) subíndices que se componen en total de ciento veinte (120) indicadores, para la publicación continuada de este índice el IMCO determino que los ciento veinte (120) indicadores deberían tener unas condiciones como que se publiquen regularmente, que sean de fácil interpretación y sus cálculos sean sencillos para cualquier usuario, que no sea redundantes y que la fuente donde se obtienen sea neutral y de prestigio (IMCO, 2018).

Fue necesario estandarizar en una escala de 0 a 100 en función de cada variable, así el mayor valor de la muestra toma el valor de 100 y el menor valor toma el de 0, todo esto fue necesario para que las comparaciones entre indicadores fuesen homogéneas independiente de las unidades de estos, es más sencillo visualizar la posición del indicador en un valor de 0 a 100 y el índice de competitividad quedará en la misma escala (IMCO, 2018).

Para la ponderación de pesos de este índice, se cambió la asignación de pesos, se realizó por dos etapas, la mitad del peso se realizó por medio de un experto del IMCO para que asignaran valores, y la otra mitad se calcula según la varianza de cada indicador (IMCO, 2018).

2.3. MARCO METODOLÓGICO 2.3.1. ANÁLISIS ESPACIAL Una de las leyes de la Geografía argumenta que las entidades territoriales esta relacionadas entre sí, sin embargo, las que están más cercanas se relacionan más (Tobler, 1970), basado en esta ley se puede inferir que existen municipios donde la pobreza o algún factor de esta, se presente en varios municipios con condiciones parecidas, o puede que en Colombia esto no pase y los municipios no compartan ninguna relación entre ellos aun compartiendo sus límites fronterizos.

Una forma de comprobar que la ley de Tobler es cierta, es por medio de la correlación espacial que es un indicador que mide el grado de similitud entre las 28

entidades observadas, y por medio del Índice de Moran para obtener el valor de la correlación espacial (Castañeda & Ríos, 2017) así se puede determinar si lo valores presentan correlación espacial positiva o negativo, por otro lado, no tienen ninguna correlación entre ellos.

En 2015 se analizó el índice de necesidades básicas insatisfechas (Aponte Gómez, Romero Aroca & Santa Guzmán, 2015) donde hallaron la correlación espacial para un grupo de municipios de una región de Colombia, obteniendo que municipios de escasos recursos están sitiados de otros con las mismas características, y lo de mayor inversión están sitiados por otros con la misma condición.

Una de las temáticas más usadas para el análisis espacial es la economía y el crecimiento económico de alguna región, además de incluir el componente temporal, para analizar su crecimiento, este tipo de temáticas han sido analizadas los últimos años por medio de un Análisis Exploratorio de Datos Espaciales, el cual contiene técnicas que permite representar la distribución espacial, patrones de asociación e identificando aglomeraciones, además de esto es necesario obtener la correlación espacial para determinar si los patrones encontrados están ligados a su posición espacial esto sumado a un mapa de indicadores locales de asociación espacial permite realizar un análisis mucho más sencillo (Rodríguez-Gámez & Cabrera-Pereyra, 2017).

Este mapa de indicadores locales se realiza a través de cuatro (4) posibles agrupaciones, las agrupaciones de valores altos-altos (AA), bajos-bajos (BB) o mezclados entre ellos altos-bajos (AB) y bajos-altos (BA), este tipo de visualización ligado con el resultado obtenido por el Indicador de Moran, se puede concluir que si el indicador I de Moran da un valor positivo significa que hay una posible distribución o agrupación de valores con similitudes (casos AA y BB), por lo contrario si da un valor opuesto significa que hay agrupamiento entre valores sin tanta similitud (casos AB y BA) (Rodríguez-Gámez & Cabrera-Pereyra, 2017).

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3. METODOLOGÍA 3.1. ÁREA DE ESTUDIO El área de estudio escogida para realizar la investigación son dos departamentos con características dispares en cuanto a ubicación, extensión y demografía del país, los departamentos son Boyacá y Valle del Cauca, ver figura 1 y 2.

Boyacá es un departamento de Colombia ubicado en la zona central del país o región Andina, limita con otros 7 departamentos del país además de Venezuela en la zona este, en su división política administrativa cuenta con 123 municipios, es el segundo departamento con más municipios de Colombia después de Antioquia, es el departamento número trece (13) con mayor número de población con aproximadamente un millón doscientos sesenta y siete mil (1.267.000) habitantes (DANE, 2010a), un departamento que cuenta con todos los pisos térmicos debido a su orografía donde se puede encontrar temperaturas de hasta 35°C en el municipio de Puerto Boyacá como temperaturas de 0°C en la cima del Nevado del Cocuy en los municipios de Cocuy y Güicán, cuenta con tres (3) municipios con más de cien mil (100.00) habitantes, Duitama, Sogamoso y su capital Tunja; el departamento representa el 2.69 % del PIB del país (DANE, 2019), esto debido a su enfoque en la agricultura debido a su amplia variedad hidrográfica, tiene tres (3) cuencas hidrográficas, el río Magdalena, el río Arauca y el río Meta, además cuenta con catorce (14) lagos, lagunas o embalses usados para diferentes objetivos turísticos, agroindustriales o para la generación de energía.

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Figura 1 Localización Boyacá Fuente: Elaboración propia

Valle del Cauca es un departamento de Colombia ubicado en la zona occidental del país o región Pacifico, limita con otros 5 departamentos del país además del océano pacífico en la zona oeste, en su división política administrativa cuenta con 42 municipios, es el departamento número tres (3) con mayor número de población con aproximadamente cuatro millones trescientos ochenta y dos mil (4.382.000) habitantes (DANE, 2010b), un departamento que cuenta con cuatros (4) pisos térmicos debido a su orografía donde se puede encontrar temperaturas entre 23 y 24 °C en el municipio de Buenaventura que es el municipio que colinda con el océano pacifico, así mismo se pueden encontrar temperaturas de hasta los 3°C en las zonas montañosas como lo son las Cordilleras Occidental y Central cerca sus picos, cuenta con ocho (8) municipios con más de cien mil (100.00) habitantes, Buga, Yumbo, Jamundí, Tuluá, Cartago, Buenaventura, Palmira y su capital, Santiago de Cali; el departamento representa el 9.71 % del PIB del país (DANE, 31

2019), esto debido a que es un departamento con amplia oferta de cultivos agronómicos, así como también tener la tercera ciudad con cantidad de habitantes del país como es Cali o poseer unos de los distritos portuarios del país como lo es Buenaventura.

Figura 2 Localización de Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

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3.2. PROCESO METODOLÓGICO El proceso que se realizó para construir el índice de competitividad municipal para los municipios de Boyacá y de Valle del Cauca, se dividió en nueve (9) pasos para completar la metodología planteada, la primera parte del proceso se enfoca en reconocer cuales son los municipios que cumplen con el criterio de tener un índice de pobreza alto, según los resultados del Tercer Censo Nacional Agropecuario, después de haberlos identificado, el proceso sigue con la planificación de la estructura del índice de competitividad, se debe definir cuantas dimensiones va a tener y cuantas variables va tener cada dimensión.

Luego sigue una serie de pasos de transformación de información y de cálculos para que la información quede homogénea y pueda ser más fácil su análisis, los últimos pasos del proceso es la realización de los cálculos para cada una de las dimensiones y luego para el índice como tal, en la Figura 3 a continuación se puede ver gráficamente la secuencia seguida, y luego de eso una profundización de los pasos más importantes.

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Figura 3 Secuencia de Metodología usada Fuente: Elaboración propia

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3.3 ÍNDICE DE POBREZA MULTIDIMENSIONAL Tomando en cuenta la literatura leída y el planteamiento inicial de las preguntas a resolver, el primer paso es obtener el índice de pobreza multidimensional, que será la base para responder a las preguntas que se plantearon al principio del problema.

Este índice se obtuvo de los resultados publicados del Censo Nacional Agropecuario (DANE, 2016) en el tema 5, Condiciones de vida de la población residente en el área rural dispersa censada, que se realizó en el 2014, para toda la población en la zona rural dispersa del país, como el estudio está enfocado a los municipios de Valle del Cauca y Boyacá solo se tomaron los datos para estos dos departamentos.

Teniendo esta información ya tabulada, se procede a realizar la unión con la capa geográfica, este proceso se realizó en ArcMap, con la tabla exportada del índice, luego se verifica que la unión con la tabla donde está el índice haya quedado realizado correctamente, así que se procede a clasificar los datos para la analizar los resultados, según el boletín de prensa del DANE (2015) las personas que están en un estado de pobreza cuando en la suma de sus privaciones es igual o mayor al treinta y tres por ciento (33%) , es decir en el mapa se deben mostrar con un tono rojo los municipios que en el porcentaje de incidencia del IPM sea mayor al 39% y sea más oscuro cuando tienda a 55% o más, así se puede identificar en que zonas se agrupan los municipios con pobreza más alta.

IPM

Color

10 – 25% Verde 25 – 33% Oliva 33 – 39% Amarillo 39 – 55% Naranja 55 – 100% Rojo Tabla 1 Rangos IPM

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Figura 4 Índice de pobreza multidimensional – Boyacá Fuente: Elaboración propia

Después de obtener que municipios son los de mayor índice de pobreza, para el caso de Boyacá son:

Municipio Paya Quípama Muzo Chita Socotá Güicán

Valor IPM 69,7 61,9 60,5 59,6 58,5 58

Tabla 2 Municipios de Boyacá con IPM más alto.

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Figura 5 l – Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

Después de obtener que municipios son los de mayor índice de pobreza, para el caso de Valle del Cauca son: Municipio Caicedonia Buenaventura Argelia El Cairo El Dovio

Valor IPM 64,3 60,7 58,3 57,8 57,7

Tabla 3 Municipios de Valle del Cauca con IPM más alto.

Lo siguiente es realizar la tabulación de los datos obtenidos para generar el índice de competitividad, poniendo especial atención en los municipios que salieron en las tablas anteriores para observar que variable pueden demostrar el valor del índice de pobreza multidimensional.

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3.4 Factores del Índice de Competitividad Para realizar el índice de competitividad municipal, se tomó en cuenta la literatura leída que mencionaba tener más de un factor al momento de componer el índice, ya que la competitividad al igual que el índice de pobreza, tiene más de una dimensión, (RIT International, 2013), (Pérez y Quijano, 2010), (Gómez, 2011) y (Ramírez y de Aguas, 2015) así entonces se determinó que fueran cuatro (4) los factores que compondrían el índice de competitividad municipal, ya que según Cadavid (2015) y Cann (2016) era común ver que se asociaba en los factores económicos, ambientales, sociales y de inversión u otra tema similar, con estas cuatro (4) temáticas embarcaba todo el ambiente de la competitividad y no había necesidad de crear más factores o de quitar alguno.

Así entonces se utilizaron estos cuatro (4) factores, sin embargo, se cambió el de factor social, y se llamó sociodemográfico, ya que es importante conocer las características de las poblaciones que se estudian, teniendo en cuenta la literatura que ha expuesto que tanto la pobreza como la competitividad no son temas solo económicos, sino que tienen su dimensión social y de condición de vida.

3.4.1 Factor Infraestructura Para el factor de Infraestructura se utilizaron catorces variables que componen este factor, cada una de las variables fue tomada de una entidad del estado que publica esa información, a continuación, se listan las variables, la entidad o entidades que elaboran la información y el año de su publicación, para algunos datos fue necesario realizar un procesamiento antes de tabularlo ya que no todos vienen con el dato, sino hay que realizar procesos de conteo o de agrupamiento.

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Variable Cobertura Agua

Entidad que elabora la variable DNP

Cobertura Electricidad DNP Cobertura Gas Ministerio de Minas Cobertura Teléfono Ministerio TIC Internet Ministerio TIC Vías primarias Invias y cálculo propio Vías secundarias Invias y cálculo propio Vías terciarias Invias y cálculo propio Hospitales Ministerio de Salud Colegios Ministerio de Educación Cobertura educación Ministerio de Educación Pruebas Saber 11 ICFES Cobertura Educación básica Ministerio de Educación Valor agregado per cápita DANE Tabla 4 Variables que componen el factor de Infraestructura.

Año 2016 2016 2019 2018 2018 2018 2018 2018 2019 2018 2017 2017 2017 2015

Para el caso de la vías primarias, secundarias y terciarias, se encontró un archivo con la geografía de las vías más importantes de Colombia que se pueden usar para los departamentos de Boyacá y Valle del Cauca, con esta simbología y a partir de esta información se realizó un proceso de análisis espacial para identificar cuantas y que vías cruzaban por algún municipio de estos departamentos y a qué tipo de vía pertenece.

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Figura 6 Mapa de vías principales – Boyacá Fuente: Elaboración propia

Este proceso consto en realizar obtener las vías que pasan por cada municipio y según el tipo de vía, realizar el cálculo para saber el porcentaje de vías de cada tipo según el total de vías que pasa por este municipio, ya después de identificar cuales vías se cruzaban se procedió a realizar la tabulación de esta información.

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Figura 7 Mapa de vías principales – Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

3.4.2 Factor Ambiental Para el factor Ambiental, se utilizaron diez y siete (17) variables que componen este factor, al igual que el factor anterior se identificaron variables que fueran de acceso público y de entidades gubernamentales que respaldaran la información extraída, para algunos casos como los de área de bosques, de páramos, se tuvo que hacer un cálculo adicional ya que era necesario encontrar el porcentaje de extensión de suelo del municipio que se usaba para cada variable, ya que el valor absoluto solo beneficiaba a municipios que tuvieran mayor extensión y no mostraba la realidad.

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Variable Extensión en hectáreas SINAP (área) SINAP (porcentaje) Pendientes Bajas Pendiente Medias Bajas Pendientes Medias Pendientes Medias Altas Pendientes Altas Índice de vulnerabilidad y riesgo por cambio climático Área de humedales Área de páramos Área de bosque seco tropical Área de manglares Número de Unidades de Producción Agropecuaria Área de las Unidades de Producción Agropecuaria - UPA

Entidad que elabora la variable IGAC DNP -DADS DNP -DADS DANE – Cálculos Propios DANE – Cálculos Propios DANE – Cálculos Propios DANE – Cálculos Propios DANE – Cálculos Propios IDEAM

Año 2018 2019 2019 2017 2017 2017 2017 2017 2017

Instituto Humboldt Instituto Humboldt Instituto Humboldt Instituto Humboldt DANE - CNA

2016 2016 2016 2016 2014

DANE - CNA

2014

Área de bosque estable Instituto Humboldt Área deforestada en la entidad IDEAM territorial Tabla 5 Variables que componen el factor Ambiental.

2016 2016

El cálculo de las pendientes se realizó por medio de un archivo geográfico que contenía las curvas de nivel más actualizadas de Colombia, a partir de estas curvas de nivel se realizó una superficie de red irregular de triángulos (TIN), esta superficie se le realizó una operación en el software para que mantuviera la forma del departamento, además de eso se convirtió en una imagen tipo RASTER para luego por medio del software usado obtener el mapa de pendientes, para estas zonas.

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Figura 8 Mapa de pendientes – Boyacá Fuente: Elaboración propia

Sin embargo, para que los mapas se pudieran comparar fue necesario realizar una reclasificación, ya que el mapa que se obtuvo tenía nueve (9) rangos de pendiente, luego de aplicar la reclasificación se dejó solo cinco (5) cada una representaba la pendiente más baja, una pendiente media-baja, una pendiente media, una pendiente media-alta y finalmente una pendiente alta.

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Figura 9 Mapa de pendientes – Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

3.4.3 Factor Inversión

El factor de Inversión es el que tiene más variables, veintiséis (26), ya que era necesario determinar cada parte de inversión y de gastos de los municipios, ya que la inversión de más dinero en un sector que en otro puede influir en el desarrollo de una región o municipio, así mismo los gastos y cuánto dinero reciben por impuestos, por regalías incluso dinero que reciben por recursos propios y de ese dinero cuanto se gastan en inversión o en deuda pública, además se añadieron variable como el número de empresas generadoras de empleo formal que son parte importante de la competitividad de un país como lo mencionaron Romo y Musik (2005).

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Variable Entidad que elabora la variable % Participación PIB Departamental DANE Regalías DNP, FUT y DANE Empresas productivas DNP y Ministerio del Trabajo Ingreso tributario DNP, FUT y DANE Ingresos corrientes per cápita DNP, FUT y DANE Porcentaje de inversión con recursos DNP, FUT propios Recursos asignados per cápita DNP, SICODIS, SGP y DANE Ingresos Totales DNP, FUT y DANE Gastos en Inversión DNP, FUT y DANE Gastos Totales DNP, FUT y DANE Índice de Desempeño Institucional Función Pública Indicador de desempeño fiscal DNP - DDDR Porcentaje de Inversión en prevención de Ministerio de Educación desastres Porcentaje Inversión en Justicia y DNP y FUT Seguridad Porcentaje Inversión Fortalecimiento DNP y FUT Institucional Porcentaje Inversión Vivienda DNP y FUT Porcentaje Inversión Salud DNP y FUT Porcentaje Inversión Agua potable DNP y FUT Porcentaje Inversión Transporte DNP y FUT Porcentaje Inversión Promoción del DNP y FUT desarrollo Porcentaje Inversión Deporte DNP y FUT Porcentaje Inversión Educación DNP y FUT Porcentaje Inversión Desarrollo DNP y FUT comunitario Porcentaje Inversión Agropecuario DNP y FUT Porcentaje Inversión Ambiental DNP y FUT Porcentaje Inversión Cultura DNP y FUT Tabla 6 Variables que componen el factor de Inversión.

Año 2016 2017 2016 2017 2017 2016 2017 2017 2017 2017 2018 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017

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3.4.4 Factor Social-Demográfico Para el último factor se utilizaron catorces variables, este factor comprende variables más heterogéneas, ya que no solo implican variables de cuanta población y donde viven sino además las características del entorno social donde viven, de las condiciones mínimas de vivienda y de vida, como el acceso a la salud.

Variable Población Densidad poblacional Población Urbana Población Rural Déficit cuantitativo de vivienda Indicador de pobreza multidimensional Mortalidad Infantil en menores de 5 año

Entidad que elabora la variable DANE DANE – Cálculos propios DANE DANE DANE DANE – CNA Ministerio de Salud y Protección Social Cobertura Salud Porcentaje Ministerio de Salud y Protección Social – Cálculos propios Cobertura Vacunas Ministerio de Salud y Protección Social Hurtos DNP, Ministerio de Defensa Nacional y DANE Homicidios DNP, Ministerio de Defensa Nacional y DANE Violencia intrafamiliar DNP, Ministerio de Defensa Nacional y DANE Tasa de fecundidad Ministerio de Salud y Protección Social Tasa de mortalidad Ministerio de Salud y Protección Social Tabla 7 Variables que componen el factor de Sociodemográfico

Año 2019 2019 2019 2019 2005 2014 2016 2017 2016 2017 2017 2017 2016 2016

3.5 Normalizar y Ponderar Después de tener tabulada toda la información se dispuso a normalizarla, esto para cuando se trabaja con variables heterogéneas que difieren de las unidades, al realizar esta normalización se puede trabajar como si fueran homogéneas.

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Esta normalización se realiza usando lo que RIT International (2013) o el Consejo Privado de Competitividad implementaron en su metodología, se calcula el mayor valor de la serie y el menor, luego al valor para el caso exacto se resta el mayor valor de la serie y se divide entra la sustracción del mayor valor contra el menor valor, todo esto multiplicado por 100 para quede en el rango de 0 a 100.

Figura 10 Ecuación usada para normalización de variables Fuente: RIT International (2013), Consejo Privado de Competitividad & Universidad del Rosario.

(2013)

Para algunos casos puntales la normalización se hizo diferente, ya que estas variables envés de sumar al factor lo castigaba, estos casos son como la cantidad de hurtos por cada cien mil (100.000) habitantes, o la de violencia intrafamiliar, es decir un número más alto en estas variables al normalizarlo sería un valor más bajo ya que son variables que representan comportamientos que se deben reducir o evitar, esto se realiza de la siguiente forma, a un valor de 100, el más alto, se le resta el resultado de la normalización.

Figura 11 Ecuación usada para normalización de algún tipo de variables Fuente: RIT International (2013), Consejo Privado de Competitividad & Universidad del Rosario.

(2013)

Después de tener las variables normalizadas el siguiente paso es realizar la ponderación para obtener el factor, para este caso se dejó aproximadamente el mismo peso para cada variable según el factor sin embargo hubo caso especiales donde se aumentó ligeramente el peso y se disminuyó para otros, por ejemplo para el caso de las vías, las primarias tiene más peso que las secundarias y terciarias, ya que al tener mejores vías de acceso, es mucho más fácil para un 47

municipio el transporte para mover producción agrícola, para el acceso más fácil de visitantes, para el transporte intermunicipal de los habitantes, que si tuviera vías más pequeñas o en sin pavimentar.

3.6 Cálculo de las dimensiones y el Índice de Competitividad Municipal Luego de calcular las ponderaciones para cada uno de los factores se realiza el cálculo para obtener el valor de factor, este es la sumatoria de la variable normalizada multiplicada por el peso o ponderación escogida.

Figura 12 Ecuación para calcular el factor

En la Figura 12 se puede observar que el factor se calcula realizando la sumatoria del producto de todas las variables (v) por el peso (w) obtenido para esa variable.

Para calcular el Índice de Competitividad Municipal, se determinó que el peso de los factores fuera el mismo (0.25) ya que la importancia de los cuatro (4) factores era la misma para el índice, así que se debe realizar la sumatoria de los cuatro (4) factores multiplicados por el peso que es el mismo para todos, esto daría el índice.

Figura 13 Ecuación para el Índice de Competitividad Municipal

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4. RESULTADOS Y DISCUSION 4.1. RESULTADOS

Una de las bases principales del estudio es el índice de pobreza multidimensional obtenido por medio de los resultados del 3er Censo Nacional Agropecuario, por medio de este índice se obtienen los municipios de Boyacá y Valle del Cauca que están sufriendo de pobreza extrema, teniendo en cuenta que estos municipios son los que tienen un valor mayor a 55 en este índice.

Figura 14 Índice de pobreza multidimensional – Boyacá Fuente: Elaboración propia

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En la figura 14 se observa la distribución de los municipios que sufren de pobreza extrema, los de mayor rango, están distribuidos en la parte este del departamento, mientras existe otro grupo en la parte oeste, además otros departamentos que están en el siguiente rango al más alto, esta cercanos a los que sufren de pobreza extrema, salvo algunos casos en la zona central y sur del departamento, por lo contrario los municipios con un índice de pobreza bajo están agrupado en la zona central de Boyacá.

Figura 15 Índice de pobreza multidimensional – Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

Para Valle del Cauca, figura 15, se puede observar como el municipio de mayor extensión está en el rango de pobreza extrema, además de algunos municipios en la zona norte, también se pueden encontrar varios municipios en la zona norte con rango de pobreza, pero no extrema, que son los de rango de 33 a 55, así mismo en el centro del departamento se concentran los que están en los rangos más bajo del índice de pobreza multidimensional.

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Como se mencionó anteriormente según el índice de pobreza multidimensional, en el departamento de Boyacá, los municipios de Paya, Quípama, Muzo, Chita, Socotá y Güicán son los del índice más alto es decir que más pobreza multidimensional tienen, en la figura 16 se observa estos seis (6) municipios resaltados en el mapa, donde además se muestran los parques nacionales naturales o área protegidas en el departamento de Boyacá, las corrientes hídricas o ríos del departamento, y las vías que existen en Boyacá, así mismo en la figura 17 se da el mismo caso para Valle del Cauca y los cinco (5) municipios de Caicedonia, Buenaventura, Argelia, El Cairo y El Dovio.

Figura 16 Mapa de los municipios de Boyacá con IPM alto Fuente: Elaboración propia

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Se puede observar como dos (2) de los municipios tienen en gran parte de extensión áreas de parques naturales o áreas protegidas, uno de los municipios de Boyacá no tiene cerca una fuente de recursos hídricos principales, también se puede observar que estos municipios no tienen una carretera de primer orden que pase por su extensión geográfica, sino son atravesados por carreteras de segundo y tercer orden.

Figura 17 Mapa de los municipios de Valle del Cauca con IPM alto Fuente: Elaboración propia

Para el caso de Valle del Cauca se observa que de igual forma que en Boyacá algún municipio tiene en su extensión un área protegida o parque natural, también que cuatro (4) de los cinco (5) no tiene una fuente hídrica importante, sin embargo el de mayor extensión tiene 4 fuentes diferentes a lo largo de extensión además de una salida al mar pacifico, también se puede observar que solo uno de los municipios tiene conexión con una vía de primer orden, los otros tiene acceso por vías de segundo y tercer orden.

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En las siguientes figuras se pueden encontrar los resultados de los cuatro (4) factores que componen el índice de competitividad municipal, los cuales muestran en tonalidades más oscuras cuales municipios tuvieron puntajes más altos y los más claros cuales municipios no tuvieron tanto puntaje, de igual manera se categorizo en cinco (5) clases, desde alto hasta bajo.

Figura 18 Mapa del Factor de Infraestructura - Boyacá Fuente: Elaboración propia

La figura 18 representa el factor de Infraestructura, este factor está constituido por variables que representan la cobertura de los servicios básicos como educación, salud, servicios de la vivienda y el estado de las vías, se puede ver que la zona central del departamento tuvo los puntajes más altos, salvo la excepción de un municipio que estuvo en el rango medio-alto respecto a la puntuación de los demás municipios.

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Figura 19 Mapa del Factor de Infraestructura – Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

En la figura 19 se representa este factor en Valle del Cauca, donde se observa como dos municipios son los que tienen el rango más alto, y en la zona central del departamento también se concentran municipios con valores medios-altos y medios, por lo contrario, en la zona norte del departamento están los municipios que se encuentran en el peor de los rangos.

En la figura 20 y 21 representan el factor de Inversión, este factor está compuesto por una variable importante como el porcentaje de participación respecto al PIB departamental, además de los porcentajes de inversión para diferentes sectores como cultura o educación, así mismo del recaudo del municipio a través de los impuestos.

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Figura 20 Mapa del Factor de Inversión – Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

En la figura 20 se ve el caso del Valle del Cauca, donde se observa como dos (2) municipios son los que tienen el rango más alto, municipios que están contiguos, y cerca a estos dos (2) se encuentran tres (3) municipios con el siguiente rango, medio-alto, así que se puede ver una centralización de la inversión en el departamento, con respecto a los municipios que están en el rango más bajo están un grupo disperso en la zona noreste y otro, aislado en la zona sur.

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Figura 21 Mapa del Factor de Inversión – Boyacá Fuente: Elaboración propia

La figura 21 representa el mapa de Boyacá, este tiene varios municipios en el rango más alto, pero están dispersos por el departamento, algunos se pueden encontrar en la zona sureste del departamento, pero no se puede decir que están agrupados, por el contrario, los que están en el rango más bajo si se pueden ver que están agrupados en el centro, oeste y noreste del departamento.

Las figuras 22 y 23 representan los mapas del factor sociodemográfico, este factor tiene una variable significativa como es la población, además variables que reducen el crecimiento de un municipio como lo son los hurtos, homicidios, mortalidad en infantes y violencia, también características de la calidad de vida como el acceso a la salud o vacunas.

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Figura 22 Mapa del Factor Sociodemográfico – Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

Para el Valle del Cauca, figura 22, se puede observar un municipio que se encuentra en el rango más alto y luego varios municipios en el siguiente rango, cerca de la zona norte del departamento, en el rango más bajo se encuentra el municipio con la extensión más grande del departamento a la zona occidental de este, así mismo unos cuantos en la zona norte y otro aislado en la zona sur.

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Figura 23 Mapa del factor sociodemográfico – Boyacá Fuente: Elaboración propia

Para la figura 23, representa el departamento de Boyacá, se puede observar una distribución más aleatoria de los municipios en el rango mayor, en el siguiente nivel se puede ver un grupo de municipios en la zona central del municipio la que colinda con Casanare, pero así mismo hay más también de forma dispersa del departamento, en el rango más bajo, se puede ver un grupo en la zona occidental y otros no agrupados, pero ubicados en la zona oriental del departamento.

Las siguientes figuras 24 y 25 representan el mapa del factor ambiental, donde se tienen en cuenta variables como la extensión del municipio y el porcentaje de hectáreas destinadas para diferentes tipos de áreas protegidas como bosques o paramos, además de la cantidad de Unidad de Producción Agropecuaria, que se encuentran en la zona rural de estos municipios.

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Figura 24 Mapa del Factor Ambiental – Boyacá Fuente: Elaboración propia

La figura 24 representa el caso de Boyacá, aquí se pude ver que tres (3) municipios están en el rango más alto, y están en diferentes lugares del departamento, en la zona noroeste, noreste y sureste, pero también en la zona este se encuentran varios municipios que están en el siguiente rango, medio-alto, mientras tanto en la zona central se encuentran municipios que están en el rango más bajo de este factor.

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Figura 25 Mapa del Factor Ambiental - Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

La figura 25, el mapa de Valle del Cauca se puede observar que el municipio con mayor extensión del departamento, esta en el rango más alto, luego algunos que están contiguos a este en el siguiente rango, y en la zona norte del departamento, se encuentran los que están en el rango más bajo, con unos cuantos en la zona central.

En las siguientes figuras se muestra los mapas con los resultados obtenidos en todo el proceso para determinar el Indicador de Competitividad Municipal, para la clasificación de los resultados se utilizó el algoritmo “Natural Breaks”, esto dio como resultado 5 tipos de clasificación que se catalogaron como alto, medio-alto, medio, medio-bajo y bajo, así que por medio de un mapa de coropletas se muestra esta información para que la visualización de su distribución sea más sencilla, usando tonos más oscuros para ver los municipios con mayor puntuación obtenida y los más claros los de menor puntuación.

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Figura 26 Índice de Competitividad Municipal - Boyacá Fuente: Elaboración propia

En la figura 26 se muestra el mapa con los resultados para Boyacá del Índice de Competitividad Municipal, donde se visualizan los 5 municipios que tienen el mayor índice de competitividad, se pueden ver que 4 de estos están en el centro del departamento y solo uno está en la zona occidental de este, también se puede observar que un grupo de municipios con menor índice de competitividad están cerca a uno de los municipios con mayor índice, otros están distribuidos aparentemente aleatoriamente por el departamento.

Así mismo en la figura 27 se muestra el mapa con los resultados para Valle del Cauca del Índice de Competitividad Municipal, el mapa muestra un único municipio con el nivel más alto de competitividad del departamento y ocho (8) municipios en el siguiente nivel de competitividad, este único municipio es la capital del departamento, los municipios con un índice bajo, según los resultados, se agrupan en la zona norte del departamento.

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Figura 27 Índice de Competitividad Municipal – Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

Según los resultados obtenidos por el índice de competitividad municipal para Boyacá, Tabla 8, el municipio con mejor capacidad competitiva, según los factores y las variables escogidas, fue Sogamoso con un puntaje de 43.58, le siguió a este la capital de Boyacá, Tunja con un puntaje de 41.16 y el tercero es para Duitama, Puerto Boyacá y Sogamoso fueron los que tuvieron los puntajes más altos en dos diferentes factores y Tunja tuvo el mejor puntaje en los otros dos, cabe destacar a Duitama que sin ser el mejor en ninguno de los factores es el 3er mejor municipio más competitivo.

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Municipio

Factor Infraestructura 57,86325846

Factor Ambiental 28,11812261

Tunja

68,92666368

7,36185261

32,75991477

55,60030856

41,1621849

Duitama

63,29616619

20,95080475

24,85087345

54,36378976

40,86540854

Puerto Boyacá Paipa

42,95962392

42,15169141

23,92539725

46,24306783

38,8199451

44,74098275

22,5259342

27,72894237

50,93979513

36,48391361

Sogamoso

Factor Factor Inversión Sociodemográfico 26,96701137 61,38453389

ICM 43,58323158

Tabla 8 Top 5 de Municipios de Boyacá según ICM

Respecto a la Tabla 9, se observa los 5 municipios menos competitivos, según los resultados, siendo el peor San Pablo de Borbur con un puntaje de 21.32, seguido de Quípama con 21.96 y La Victoria con 23.07, sin embargo, las diferencias entre estos son mínimas, San Pablo de Borbur y La Victoria tuvieron los peores puntajes en dos factores y se destaca a Chivatá, que a pesar de ser el peor en dos factores, es el cuarto peor.

Municipio San Pablo de Borbur Quípama La Victoria Chivatá Pauna

Factor Infraestructura

Factor Ambiental

Factor Inversión

Factor Sociodemográfico

ICM

22,28734826

8,440879695

15,4384392

39,11415499

21,32020554

22,25777939 21,55436208 31,97970154 23,96834823

6,681215586 5,700989199 5,661558907 11,92755767

19,97170143 23,77222061 19,65082951 16,72627447

38,93115184 41,26987821 36,04888145 40,75946683

21,96046206 23,07436253 23,33524285 23,3454118

Tabla 9 Últimos 5 de Municipios de Boyacá según ICM

En la Tabla 10, se encuentran los 5 municipios más competitivos, según los resultados, del Valle del Cauca, el más competitivo es Cali, la capital del departamento, con 50.33 y una amplia distancia, respecto al segundo, Yumbo con 39.51 y Palmira con 39.34, la capital tuvo dos factores donde obtuvo los mayores puntajes, Infraestructura y Sociodemográfico, Yumbo lo obtuvo en Inversión y Buenaventura, Distrito Portuario, en Ambiental, Palmira sin ser el mejor en ningún factor tuvo el tercer lugar respecto a Competitividad.

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Municipio

Factor Infraestructura 70,51675923

Factor Ambiental 23,62352474

Factor Factor Inversión Sociodemográfico 45,39850436 61,78794396

50,33168307

Yumbo

52,78703686

11,58754889

50,31359752

43,37221448

39,51509944

Palmira

58,28989722

22,67585533

32,18060799

44,24184198

39,34705063

Buenaventura

33,64444964

53,00544888

28,93306488

35,07611606

37,66476986

Guadalajara de Buga

53,40177341

25,03963597

26,93096947

38,09774842

35,86753182

Cali

ICM

Tabla 10 Top 5 de Municipios de Valle del Cauca según ICM

Respecto a los menos competitivos, en la tabla 11, se encuentra a Alcalá siendo el menos competitivo con 20.61, además de ganar en dos de los factores, Ambiental y Sociodemográfico, el segundo es El Cairo con 22.49 y obtuvo la puntuación más baja en cuanto al factor de Infraestructura, el tercero es Toro con 23.05, el peor en el factor de Inversión es El Águila.

Municipio

Factor Infraestructura 19,1909037

Factor Ambiental 4,679390712

Factor Factor Inversión Sociodemográfico 24,00739702 34,58923161

20,61673076

18,98567607

11,22616216

21,80756937

37,964841

22,49606215

28,034374

6,221371606

18,23952144

39,74137779

23,05916121

El Águila

22,14265958

17,71755057

15,08837606

40,2733035

23,80547242

Versalles

30,91564437

8,6694303

21,51395615

35,37195825

24,11774727

Alcalá El Cairo Toro

ICM

Tabla 11 Últimos 5 de Municipios de Valle del Cauca según ICM

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4.2. DISCUSIÓN En la sección anterior se pueden encontrar los mejores cinco (5) municipios de Boyacá y los cinco (5) de Valle del Cauca, con respecto al índice de competitividad municipal, este índice al ser compuesto de cuatro (4) factores (Pérez, Quijano & Cetina, 2010), (Peón, 2010), es necesario desagregar cada factor para observar al detalle el porqué de cada resultado.

En la tabla 8, se observa que de los mejores cinco municipios quien tiene mejor factor de Infraestructura es Tunja, esto debido a ser la capital del departamento, además de su posición geográfica, queda en la zona central de Boyacá, al ser una capital de departamento, la cobertura de servicios básicos de vivienda debería ser superior al resto de los municipios, asimismo al estar en la zona central, la mayoría de sus vías son de primer o segundo orden.

El peor en este factor es Puerto Boyacá, que a diferencia de los otros cuatro (4) no se encuentra en la misma zona geográfica, ya que este municipio no es central sino queda en la zona norte del departamento y limita con otros departamentos como Santander, Caldas, Antioquia y Cundinamarca, al estar lejos de una zona de influencia como estar cerca de la capital, las vías de acceso no serán las mejores, otro aspecto a tener en cuenta es que por esto mismo es posible que la cobertura de los servicios básicos de vivienda no sea la misma que los municipios cercanos a la capital.

Respecto al factor ambiental se encuentra a la cabeza Puerto Boyacá, municipio que tiene una mayor extensión que los otros municipios, pese a no tener la misma cantidad de Unidad Agropecuarias como Sogamoso, municipio que tiene el mayor número de estas, si tiene mayor número de hectáreas de estas, así mismo al estar al límite del rio Magdalena, su piso térmico es probablemente más aprovechable que los de otros municipios que se encuentran a mayor altura y tienen áreas de paramo protegidas.

65

En el factor ambiental Tunja se queda última con un pobre valor de 7.36, teniendo en cuenta que la extensión del municipio es la menor de los 4 restantes, además de eso que al ser capital del departamento se ha desarrollado más urbana que rural y probablemente esto repercuta a que tenga la menor cantidad de unidades agropecuarias de los municipios.

Un factor que tuvo valores muy parecido fue el de Inversión, sin embargo Tunja es primero ya que se puede inferir que al ser la capital del Departamento es quien recibe más inversión y por consiguiente tiene más recursos para realizar inversiones, esto se comprueba ya que Tunja es el primer municipio en el porcentaje de influencia del PIB Departamental, respecto a las inversión sobresale que Duitama, Tunja y Sogamoso sean los 3 que más invierten en educación con respecto a los demás municipios del departamento, esto debido a que las 3 ciudades tienen establecimientos de educación superior y se han caracterizado por que muchos estudiantes viajan allá para realizar sus estudios de educación superior.

El último factor es el Sociodemográfico, donde ampliamente gana el municipio de Sogamoso, esto debido a que tiene mejores resultados en lo que se refiere a homicidios, violencia y cobertura en salud aunque sea una ciudad con menos habitantes que Tunja, además es de los municipios que tienen un nivel bajo de pobreza entre sus habitantes a diferencia de Puerto Boyacá donde el índice de pobreza esta entre los más alto del departamento, esto lo perjudicó, asimismo el tener una tasa de mortalidad alta y una cobertura en salud baja.

En la figura 28 se puede observar estos resultados para Boyacá en un solo mapa.

66

Figura 28 Comparación de los factores resultantes - Boyacá Fuente: Elaboración propia

67

De igual forma en la tabla 9 se encuentra los resultados para los municipios menos competitivos, el peor es San Pablo de Borbur, este municipio está en la zona oeste del departamento, lejos de la zona central del departamento, con respecto al factor de Infraestructura el municipio que tiene menor puntaje es La Victoria, esto es debido a que la cobertura de sus servicios públicos tiene los puntajes más bajos respecto a los demás municipios, así mismo no tiene vías de primer orden que atraviesen su extensión, y es el segundo con peores puntajes de cobertura de educación justo después de San Pablo de Borbur.

Con respecto al factor ambiental, el municipio con el puntaje más bajo es Chivatá, esto es a razón que es uno de los municipios más pequeños del departamento y no tiene casi áreas de unidades productoras agropecuarias, así mismo tampoco tiene área de parques naturales, páramo o casi nada de bosques estables.

El factor de Inversión nos muestra que el municipio de San Pablo de Borbur tiene el puntaje más bajo, esto se debe a que es uno de los municipios con menor participación en el producto interno bruto del departamento, como también, es al igual que los otros cuatro (4) municipios no tiene ninguna empresa productiva, es el de menor puntaje en cuanto ingresos, también respecto a inversiones tiene bajos puntajes en Transporte, Desarrollo, Deporte, Ambiente y Vivienda, sin embargo es de los que más disponen recursos para inversión en Salud y Agua potable.

En cuanto al factor Sociodemográfico, el municipio que tiene el peor puntaje es Chivatá, ya que siendo uno de los municipios con menor población así también tiene el índice más bajo de cobertura respecto a salud y además el más bajo respecto a fecundidad.

Respecto a la tabla 10 se puede observar que el municipio más competitivo del Valle del Cauca es la capital del Departamento, Cali, con una amplia distancia respecto a la demás esto se puede inferir debido a que es la tercera ciudad más 68

importante del país, esto también se representa en ser el municipio con el mayor puntaje en el factor de Infraestructura, debido a su alta cobertura de servicios públicos de vivienda, también en sus vías de primer orden, sin embargo sus puntajes en cobertura de educación no son tan altos, pero más hospitales que los demás municipios (RTI Internacional, 2009).

Por lo contrario, respecto a Infraestructura, el peor es Buenaventura, el municipio más grande de Valle del Cauca, sin embargo, su cabecera municipal queda retirada a la zona central de departamento, así que sus vías se dividen entre de primer, segundo y hasta tercer orden, la cobertura de servicios públicos también tiene algunas deficiencias por ejemplo agua e internet son tienen baja cobertura.

Mientras tanto en el factor Ambiental Buenaventura es el municipio con mayor puntuación esto debido a principalmente a su extensión y al área que tiene de parques naturales, asimismo también tiene el mayor número de unidades productoras agropecuarias, en la otra punta se encuentra Yumbo el municipio que tiene peor puntaje de los mejores en este factor, ya que es un municipio con una extensión de su territorio baja, además tiene un porcentaje de bajo de áreas destinadas a las unidades de producción agropecuario y áreas de bosques.

Sin embargo, si se observa el factor de Inversión, Yumbo, es justo el municipio con el mayor puntaje que tiene ese factor, superando incluso a Cali, esto a pesar de no ser de los primeros en cuanto a la participación del Producto Interno Bruto departamental, sin embargo, sus ingresos per cápita son los más altos y es de los mejores en cuanto a empresas productivas, es el de mejor puntaje en cuanto a desempeño fiscal se refiere y respecto a inversión en algunos temas invierte más que en otros.

Por lo contrario, Buga, es el municipio con peor puntaje en este factor de inversión, a pesar de que tiene el mayor número de empresas productivas, la inversión de sus recursos en diferentes temas en pro de la población es muy baja respecto a los de 69

los otros municipios, sin embargo, esto también le pasa a Buenaventura, otro municipio con bajos puntajes de inversión, y esto se refleja en que tienen ambos puntajes similares en este factor.

Respecto al factor Sociodemográfico encontramos que el municipio de mejor puntaje es Cali, esto es debido a su alta población, además de tener buenos puntajes en temas de cobertura de salud de su población, sin embargo también tiene un alto índice de hurtos, pero respecto a temas de pobreza tiene un índice de pobreza multidimensional bajo, es decir que gran parte de su población no esta en la pobreza, por lo contrario Buenaventura es el municipio de peor puntaje, lo principal debido a que es el municipio con el mayor índice de pobreza multidimensional de departamento, siendo el de menor puntaje de cobertura de salud y vacunas, sin embargo, tiene puntajes bajo en cuanto al índice de hurtos y homicidios.

70

Figura 29 Comparación de los factores resultantes – Valle del Cauca Fuente: Elaboración propia

71

Con respecto a los municipios que quedaron últimos según el indicador de competitividad municipal se puede encontrar que el peor ha sido Alcalá, queda ubicado en la zona norte del departamento, colinda con el departamento del Quindío y es de lo más pequeños en cuanto a extensión.

Así pues, el factor de infraestructura muestra que el municipio de menor puntaje es El Cairo, esto es a raíz que es un municipio con bajos niveles de cobertura en servicios públicos de algunas características de la vivienda, además las vías que le atraviesan son de segundo y tercer orden, también la cobertura de educación es la segunda peor después de Alcalá.

El factor Ambiental, muestra que el municipio con el puntaje más bajo es Alcalá, es de los municipios más pequeños del departamento, tiene puntajes bajos en cuanto a áreas de producción agropecuaria y área de bosques, así mismo tampoco tiene área de parques naturales o paramos, el factor sociodemográfico Alcalá también es el que tiene menor puntaje debido a es uno de los municipios con menor población del departamento, además de la cobertura de salud no es de las mejores con respecto a los otros cinco (5) peores, además de tener una tasa baja de fecundidad.

Sobre el factor de Inversión, El Águila es el municipio que tiene el puntaje más bajo respecto a los otro cuatro (4), esto se puede explicar ya que es uno de los municipios con menor participación en el producto interno bruto del departamento, así mismo no tiene empresas productivas, es el municipio con el menor ingreso per cápita, en el indicador de desempeño fiscal es el municipio con el peor puntaje, teniendo bajos puntajes en cuanto a inversión en la mayoría de temas en pro de la población sin embargo tiene un puntaje aceptable en la inversión en salud.

Se obtuvieron los diferentes factores propuestos en la fase de metodología para obtener el indicador de competitividad municipal, se establecieron en cuatro (4) factores, ambientales, infraestructura, sociodemográfico e inversión, así mismo se realizó la tabulación del indicador de pobreza multidimensional y luego se 72

espacializó esta información para luego ser clasificada en un mapa según lo que establece (DANE, 2016a) así se puede observar los municipios con pobreza extrema.

Se identifico como se distribuyen los municipios con pobreza multidimensional (UNDP, s.f.) (DANE, 2017) en los departamentos de Boyacá para obtener una visión de estos, los municipios de Chita, Muzo, Güicán, Paya, Quípama y Socotá, son los que se encuentran en pobreza extrema, la mayoría de estos están sobre la zona oriental del departamento, a parte, otros dos, se agrupan en la zona occidental de Boyacá, se puede observar que de estos seis (6) municipios, tres están en el rango más bajo del índice de competitividad municipal, dos son los que se encuentran agrupados en la zona occidental y el tercero en la zona oriental, luego otro se encuentra en el segundo peor rango, solo dos municipios se encuentran en el rango medio-alto de competitividad, son Chita y Socotá.

De estos municipios se puede encontrar que el factor donde tiene más posibilidades de mejorar es en Inversión e Infraestructura (Sobrino, 2005), ya que son los que han tenido las calificaciones más bajas, caso particular el de Quípama que además tiene el factor Ambiental entre los más bajos a nivel departamental, respecto a factor sociodemográfico tienen un nivel en promedio del departamento.

Para Valle del Cauca son cinco (5) los que se encuentran en Pobreza Extrema, Argelia, Caicedonia, El Cairo, El Dovio, Buenaventura, se distribuyen en la zona norte del departamento, con el caso aislado de Buenaventura que siendo el municipio más grande se encuentra en la zona occidental, colindando con el océano pacífico, de estos cinco (5) se encuentra que El Dovio está en el rango más bajo del índice de competitividad, luego se encuentran tres (3) que se encuentran en el segundo peor rango, caso particular el de Buenaventura que siendo el segundo con mayor índice de pobreza, es el cuarto municipio con mejor índice de competitividad municipal.

73

Se observa que respecto al factor de Infraestructura, El Cairo tiene el valor más bajo, sin embargo los demás municipios aunque aumentan el puntaje, siguen teniendo valores por debajo de la media departamental, respecto al factor Ambiental, está el caso especial de Buenaventura que es el mejor en este factor, tanto por su extensión como por su capacidad de área productoras agropecuarias, pero los demás municipios sí que se encuentran debajo de la media del departamento, siendo su principal causa que tiene un número bajo de áreas para producción agropecuaria, en relación al factor Inversión solo se encuentra el caso de Caicedonia que se encuentra en el rango más bajo de este factor, y los otros se encuentran

cercanos

a

la

media

del

departamento,

y

sobre

el

factor

sociodemográfico tienen la capacidad para mejorar ya que se encuentran en la media del departamento (Sobrino, 2005).

5. CONCLUSIONES 5.1. CONCLUSIONES Se realizo el proceso completo planteado en la metodología propuesta, se obtuvo el índice de pobreza multidimensional, para espacializar esta información así luego poder visualizar esta información en un mapa, pudiendo observar tendencias, luego de obtener la información de cada factor y tabularla por departamento, se logró realizar la normalización de cada variable para luego realizar la ponderación y el cálculo de cada factor, para luego completar el cálculo del índice de competitividad propuesto, así, se pudo realizar un análisis de los resultados para los dos departamentos de Boyacá y Valle del Cauca.

Esta investigación muestra una visión diferente sobre la competitividad de las entidades territoriales, si bien es cierto que no hay muchos estudios sobre esta temática en Colombia, salvo de unas cuantas ciudades o regiones en específico, el punto más fuerte es poder analizar por medio de la espacialización de los resultados la tendencia de distribución de los resultados, o por lo contrario cuando no tiene alguna tendencia y son casos aislados, esta información espacial permite 74

luego analizar cada una de las variables de cada factor para encontrar causas más específicas de los resultados obtenidos.

Si bien es cierto que la información espacial dio una visión diferente de los resultados, se puede llegar más a fondo aplicando técnicas más sofisticadas de GIS no solo obteniendo la información espacial de las entidades territoriales si no de su entorno, como el tipo de suelo, las cuencas hidrográficas, la elevación del terreno, las distancias a las capitales o al centro del departamento, la distancias a vías principales, otro tipo de información con la cual se pueda realizar más interpretaciones de los resultados.

Respondiendo a las preguntas establecidas al principio del documento, ¿Las zonas con mayor altitud sobre el nivel del mar de los departamentos de Boyacá y Valle del Cauca presentan mayor índice de pobreza multidimensional?, Si bien en Boyacá se encuentra casos donde los lugares con mayor altura están en niveles altos de pobreza, hay zonas que no cumplen esta afirmación y tiene niveles bajos de pobreza, para Valle del Cauca si no hay casos donde en grandes altura tengan índices de pobreza altos; ¿La producción agropecuaria de los municipios se ve afectada cuando no hay cerca cuencas hídricas? Con los datos obtenidos no se puede establecer exactamente la relación de estas variables, ya que se obtuvo que hay casos donde el número de unidades de producción agropecuaria es bajo y cerca al municipio no hay una fuente hídrica, también hay casos donde hay fuentes hídricas el número de unidades es bajo. ¿La tecnificación de los cultivos aumenta la producción agropecuaria independiente de la altitud de la zona? No se puede responder con precisión esta pregunta, pero si se puede observar que los municipios con una gran inversión en el desarrollo agropecuario no son los que tienen más unidades agropecuarias respecto a los demás municipios, pero tampoco están en zonas de gran altitud, solo tienen una mayor inversión en el desarrollo agropecuario; ¿La inversión municipal se está viendo reflejada en el nivel de competitividad de cada municipio? Teniendo en cuenta que en Valle del Cauca la mayoría de los municipios utilizan cerca del 90% de los ingresos en inversión, haciendo un análisis sobre los que más invierten no 75

hay una relación entre más inversión mejor competitividad, pero analizando solo la inversión en temas ambientales, agropecuarios, de educación, desarrollo, salud, vivienda, justicias y seguridad, se observa que de los tres (3) municipios con más inversión dos (2) están en entre los municipios con mayor índice de competitividad, respecto al caso de Boyacá, pasa lo mismo, cuando se analiza la inversión en todas las temáticas no hay una correlación, sin embargo si se observan solo las nombradas anteriormente resaltan cuatro (4) municipios, de estos dos (2) pertenecen a los mejores cinco (5) en competitividad municipal del departamento.

5.2. RECOMENDACIONES

Es necesario obtener información reciente de cada uno de los municipios para obtener una perspectivas más actual, ya que si es cierto que la mayoría de información es del año 2015 a la actualidad, si es importante saber que el índice de pobreza multidimensional es del 2014 y para la zona rural del país, los resultados del Censo Nacional de Población y Vivienda 2018 realizado por el DANE puede servir para realizar una actualización de los datos e inclusive utilizar más variables, así mismo la actualización de información de vías o la obtención de información sobre usos de suelo es importante para poder realizar un análisis más profundo.

Se observa que la metodología aplicada puede ser replicada para otros caminos de análisis, para realizar análisis sobre variables compuestas por factores, también se puede aplicar para el desarrollo de un nuevo indicador que se pueda usar a partir de

otras

variables,

siempre

y

cuando

las

variables

sean

actualizadas

constantemente para observar un cambio año a año de este.

76

6. REFERENCIAS Aponte Gómez, C., Romero Aroca, E., & Santa Guzmán, L. (2015). Análisis de datos espaciales del Índice de Necesidades Básicas Insatisfechas en la Región Andina.

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