105073 by UNIGIS América Latina

Master Thesis | 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 | Universidad del Salzburg

Análisis de municipios para el desarrollo del cultivo del cacao en el marco del postconflicto en Colombia

Analysis of municipalities for the development of the cacao crop within the framework of the Colombian post-conflict by/por

Fabio Alexander Castro Llanos 11746390

A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc (GIS) Advisor | Supervisor: Leonardo Zurita Arthos PhD

Cali – Colombia, 31 de marzo de 2021 1

Compromiso de Ciencia Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente el 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.

Cali, Colombia, 31 de marzo de 2021 (Lugar, Fecha)

(Firma)

Agradecimientos A la naturaleza por su majestuosidad. La realización del presente trabajo de maestría ha requerido de sacrificios, de perseverancia y de un gran esfuerzo a lo largo de todo este tiempo. Quiero agradecer a mi padre, mi abuela, mis hermanos, mi madrina y a mi sobrino Sebastián por todo el apoyo brindado por alcanzar este sueño. Además, quiero agradecer todas las enseñanzas y apoyo recibido por mi profesor Jorge Rubiano. Gracias por inculcarme el interés en la geografía. Finalmente, quiero dar las gracias al Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) por brindarme la información necesaria para realizar este trabajo de tesis.

Resumen Como consecuencia de los altos niveles de violencia, secuestros, y atentados, los acuerdos firmados en La Habana tienden a constituirse como un gran avance en el desarrollo y logro de la paz en Colombia, no obstante, la investigación académica que busca dar una nueva respuesta a los cultivos ilícitos en el país aún no cuenta con la relevancia suficiente como se esperaría. Partiendo de tal premisa, la presente investigación busca tomar como elemento fundamental el postconflicto en Colombia; éste como salida al posible desarrollo de los municipios que han sido mayormente afectados por la guerra a partir de la inclusión y/o aumento de área cultivada de un producto altamente importante en la economía de Colombia como lo es el cacao. Razón por la cual, el objetivo principal de esta investigación es analizar la idoneidad de los municipios para el desarrollo del cultivo de cacao en el marco del postconflicto en Colombia. La metodología de la presente investigación se basa en el uso de herramientas estadístico-espaciales, tales como el análisis de correlación lineal, análisis de clúster jerárquico, y autocorrelación espacial. Los usos de estas distintas técnicas ayudan a responder a la pregunta cuáles son los municipios más propicios para el desarrollo del cultivo de cacao en Colombia en el marco del postconflicto. Los resultados sugieren que algunos municipios fuertemente afectados por el conflicto armado localizados en los departamentos de Caquetá, Putumayo y Antioquia, que, a la vez, se encuentran a grandes distancias de sus centros poblados urbanos son los más indicados para el desarrollo del cultivo del cacao; esto producto del cruce de variables tales como, idoneidad del cacao, áreas cultivadas de cacao y coca, zonas deforestadas e índice de conflicto armado. Palabras clave Cacao, postconflicto, coca, análisis espacial, bosques, paz.

Abstract As a consequence of the high levels of violence, kidnappings, and attacks, the agreements signed in Havana tend to constitute a great advance in the development and achievement of peace in Colombia, however, the academic research that seeks to give a new response to illicit crops in the country still does not have the sufficient relevance as would be expected. Starting from this premise, this research seeks to take the post-conflict in Colombia as a fundamental element; this as a way out to the possible development of the municipalities that have been most affected by the war from the inclusion and / or increase of the cultivated area of a highly important product in the Colombian economy such as cocoa. For this reason, the main objective of this research is to analyze the suitability of municipalities for the development of cocoa cultivation in the context of the post-conflict in Colombia. The methodology of the present research is based on the use of statistical-spatial tools, such as linear correlation analysis, hierarchical cluster analysis, and spatial autocorrelation. The uses of these different techniques help to answer the question which are the most favorable municipalities for the development of cocoa cultivation in Colombia in the post-conflict context. The results suggest that some municipalities strongly affected by the armed conflict located in the departments of Caquetá, Putumayo and Antioquia, which at the same time, are located at great distances from their urban populated centers, are the most indicated for the development of cocoa cultivation; This is the product of the crossing of variables such as, suitability of cocoa, cultivated areas of cocoa and coca, deforested areas and index of armed conflict. Keywords Cocoa, post-conflict, coca, spatial analyst, forest, peace.

Glosario AGNES: Anidamiento Aglomerativo BACRIM: Bandas Criminales CNMH: Centro Nacional de Memoria Histórica DANE: Departamento Administrativo Nacional de Estadística DNP: Departamento Nacional de Planeación ELN: Ejército de Liberación Nacional ESDA: Exploratory Spatial Data Analysis FAO: Food and Agriculture Organization FARC: Fuerzas Armadas Revolucionarias de Colombia FEDECACAO: Federación Nacional de Cacaoteros FEDEGAN: Federación Colombiana de Ganaderos FINAGRO: Fondo para el Financiamiento del Sector Agropecuario IDEAM: Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales IGAC: Instituto Geográfico Agustín Codazzi IDH: Initiatief Duurzame Handel LISA: Local Indicators of Spatial Association MADR: Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural MADS: Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible MHCP: Ministerio de Hacienda y Crédito Público PDET: Programa de Desarrollo con Enfoque Territorial SAQ: Sistema Agroforestal Quesungual SIG: Sistema de Información Geográfico UPRA: Unidad de Planificación Rural Agropecuaria UNODC: Oficina de las Naciones Unidas para el Desarrollo y el Delito WRI: World Resources Institute ZOMAC: Zonas Más Afectadas por el Conflicto Armado

Contenido 1.

INTRODUCCIÓN .......................................................................................................................... 10 1.1.

Antecedentes ........................................................................................................................ 10

1.2.

Objetivos y preguntas de investigación .................................................................... 11

1.3.

Justificación........................................................................................................................... 12

1.4.

Alcance .................................................................................................................................... 14

MARCO TEÓRICO ........................................................................................................................ 17 2.1.

Estado del Arte .................................................................................................................... 17

2.2.

Cultivos ilícitos en Colombia ......................................................................................... 23

2.3.

Producción de cacao en Colombia .............................................................................. 24

2.4.

Deforestación en Colombia ............................................................................................ 26

2.5.

Métodos de análisis ........................................................................................................... 28

2.5.1. Análisis de correlación lineal .................................................................................... 28 2.5.2. Análisis clúster jerárquico.......................................................................................... 28 2.5.3. Análisis de autocorrelación espacial...................................................................... 29 3

METODOLOGÍA ........................................................................................................................... 31 3.1. Flujograma del proceso de investigación ..................................................................... 31 3.2. Área de estudio ........................................................................................................................ 33 3.3. Métodos y técnicas utilizadas ............................................................................................ 36 3.3.1.

Análisis de correlación lineal ................................................................................. 36

3.3.2.

Análisis clúster jerárquico ...................................................................................... 36

3.3.3.

Análisis de autocorrelación espacial .................................................................. 37

3.4. Descripción de las variables y fuente de datos .......................................................... 38 3.4.1. Bosque – No bosque ........................................................................................................ 40 3.4.1.1. Diferencias entre fuentes de datos de bosques ................................................. 42 3.4.2.

Conteo de áreas deforestadas ................................................................................ 45

3.4.3. Datos de producción de cacao a nivel municipal ................................................ 45 3.4.4.

Idoneidad del cultivo de cacao .............................................................................. 45

3.4.5.

Índice de conflicto armado ..................................................................................... 46

3.4.6.

Cultivos ilícitos en Colombia .................................................................................. 46

3.5.

Análisis espacial .................................................................................................................. 47

4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ........................................................................................................ 48 4.1. Descripción de los datos ...................................................................................................... 48 4.1.1. Deforestación en Colombia .......................................................................................... 48 7

4.1.2. Cultivo de cacao en Colombia ..................................................................................... 51 4.1.3. Idoneidad del cultivo del cacao .................................................................................. 53 4.1.4. Índice de conflicto armado en Colombia ................................................................ 57 4.1.5. Cultivo de coca en Colombia ........................................................................................ 59 4.2.

Análisis de resultados....................................................................................................... 63

4.2.1. Correlación lineal ............................................................................................................ 63 4.2.2. Análisis de clúster jerárquico ...................................................................................... 65 4.2.3. Análisis Moran bivariado.............................................................................................. 68 4.2.4. 5.

Yuxtaposición de resultados ................................................................................ 74

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.......................................................................... 76

BIBLIOGRAFÍA ....................................................................................................................................... 78 ANEXO A ................................................................................................................................................... 84

Listado de Figuras Figura 1. Presencia de las FARC. .................................................................................................... 20 Figura 2. Área sembrada y cosechada acumulada entre el 2007 y el 2017; (B) Producción acumulada de cacao en Colombia para el periodo 2007-2017; (C) Rendimientos en promedio para Colombia entre el 2007 y el 2017. ............................ 25 Figura 3. Diseño metodológico - Flujograma ........................................................................... 32 Figura 4. Municipios ZOMAC y PDET en Colombia. ............................................................... 35 Figura 5. Procesamiento de información espacial de cobertura de bosque para el año 2000. ................................................................................................................................................. 41 Figura 6. Bosque - No bosque - Sin información IDEAM para el año 2005. ................ 43 Figura 7. Conformación de las distintas ventanas (tiles) para los datos de deforestación según Hansen et al. (2013) ................................................................................. 44 Figura 8. Proceso de creación de capa de bosque para el año 2017 .............................. 45 Figura 9. Zonas deforestadas entre 2001 y 2018 ................................................................... 49 Figura 10. Porcentaje de área deforestada por municipio. ................................................ 50 Figura 11. Cantidad de municipios que cultivan cacao entre el 2007 y el 2017 ...... 51 Figura 12. Área sembrada de cacao en promedio entre 2007 y 2017 .......................... 52 Figura 13. Aptitud del cultivo de cacao ...................................................................................... 54 Figura 14. Área idónea de los 10 municipios con mayor idoneidad para el cacao en Colombia .................................................................................................................................................. 55 Figura 15. Porcentaje de área idónea por municipio............................................................ 56 Figura 16. Índice de conflicto armado en Colombia.............................................................. 58 Figura 17. (A) Área cultivada de coca año 2005 (B) Área cultivada de coca año 2010 ........................................................................................................................................................... 60 Figura 18. (A) Área cultivada de coca año 2015 (B) Área cultivada de coca año 2017 ........................................................................................................................................................... 61 Figura 19. Tendencia de área cultivada de coca en Colombia .......................................... 63 Figura 20. Matriz gráfica de correlación entre las variables ............................................. 64 Figura 21. Resultado del análisis clúster jerárquico. ........................................................... 66 Figura 22. Boxplot del comportamiento de las variables para cada clúster .............. 67 Figura 23. Resultado análisis de Moran bivariado entre el porcentaje de área deforestada y área cultivada de cacao ........................................................................................ 69 Figura 24. Resultado análisis de Moran entre el porcentaje de área idónea del cultivo de cacao y el índice de conflicto armado .................................................................... 71 Figura 25. Resultado análisis de Moran entre la idoneidad del cultivo de cacao y las áreas deforestadas ............................................................................................................................... 73

1. INTRODUCCIÓN 1.1. Antecedentes Colombia, un país localizado en la esquina noroccidente de Sur América, es comúnmente conocido por su gran biodiversidad (Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenibe, Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, 2014), por su rico café, pero, lamentablemente, también conocido por la guerra interna que se ha vivido desde la década de los 60’s, aspecto que le da una cara negativa a este país, y por lo cual es tildado a nivel mundial como violento (Echandía, 1997). Ante esto, ha existido varios intentos por parte del gobierno colombiano en terminar la guerra interna del país, liderada principalmente por las Fuerzas Armadas Revolucionarias de Colombia (FARC) y el Ejército de Liberación Nacional (ELN). Entre los principales intentos de negociaciones destaca el suscitado en 1990 por el en ese entonces, presidente César Gaviria, luego en 1998 el entonces presidente Andrés Pastrana reanudó conversaciones con las FARC (Arias, 2008). Luego en el año 2005 el presidente de turno Álvaro Uribe – y actual senador de la República – sostuvo conversaciones con la guerrilla colombiana (Arias, 2008). Sin embargo, solo fue hasta el gobierno de Juan Manuel Santos durante el período de 2008-2012 que se llegó a un acuerdo multilateral que ponía fin a los años de violencia ocasionados por este grupo al margen de la ley conocido como las FARC (Mesa de Conversaciones, 2017). Este acuerdo de paz finalizó el 24 de noviembre de 2016, con la firma entre el expresidente Juan Manuel Santos y Luciano Arango (más conocido bajo el alías Iván Márquez) en Cartagena de Indias, Colombia (Mesa de conversaciones, 2017). Con la firma de dicho acuerdo se llegó a varias concertaciones, entre ellos, el cese de armas, despeje de zonas que han sido emplazadas por las FARC, reparación de víctimas, así como también, y no menos importante, la estipulación de las áreas conocidas como zonas más afectadas por el conflicto armado (ZOMAC) bajo el Decreto 1650 del 9 de octubre de 2017 (Ministerio de Hacienda y Crédito Público, 2017), los municipios afectados gozarán de beneficios, entre los que se encuentran estímulos a la inversión y exención de impuestos; esto con el fin de lograr en ellos un desarrollo.

Con base en este gran logro de paz han nacido varias iniciativas a favor del desarrollo para las zonas rurales del país; una de ellas es la enmarcada en el “Acuerdo Cacao, Bosques y Paz”, iniciativa firmada por el gobierno colombiano, a través del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural y el Ministerio de Ambiente, la industria cacaotera con Federación de Cacaoteros (FEDECACAO) y casa Luker, además, de organizaciones de la sociedad civil de orden nacional e internacional como Initiatief Duurzame Handel (IDH, por sus siglas en alemán) y World Resources Institute (WRI). En este acuerdo, se sigue la idea de “aunar esfuerzos para poner fin a la deforestación y promover la protección y restauración de los bosques en la cadena del suministro de cacao en Colombia” (Cocoa & Forest Initiative, 2018, p. 1). En ese orden de ideas, el cultivo del cacao se presenta como una oportunidad para suplir los territorios que han sido cultivados con coca, a su vez, proteger los bosques de ser deforestados, mediante la inclusión de sistemas agroforestales con el cultivo del cacao; todo esto para aquellas zonas que han sido fuertemente devastadas por las acciones armadas en el marco del postconflicto. 1.2. Objetivos y preguntas de investigación A partir de los antecedentes previamente planteados, se desprenden los objetivos del presente estudio, enmarcando el objetivo general en: -

Analizar la idoneidad de los municipios de Colombia para el cultivo del cacao en pro de sustituir los cultivos ilícitos, como la coca, en el marco del postconflicto en Colombia.

El estudio se limita a los municipios de la parte continental de Colombia, esto en parte a que en San Andrés y Providencia no se cultiva cacao en grandes cantidades, sumado a que es un territorio que no tiene contigüidad espacial con los demás departamentos de Colombia. Este objetivo general está acompañado de los siguientes objetivos específicos: (1) Utilizar técnicas geoespaciales para la priorización de municipios para el cultivo de cacao, tales como clúster jerárquico y análisis de Moran Bivariado; (2) Describir espacialmente la producción de cacao, el índice del conflicto armado, la siembra del cultivo de coca, la deforestación, y la idoneidad del cultivo del cacao; 11

(3) Identificar los municipios con mayor índice de conflicto, mayor producción de cultivo de cacao y mayor idoneidad del cultivo de cacao. De los objetivos antes mencionados se desprenden una serie de preguntas que se constituyen como la guía principal de la investigación; la geografía y propiamente los Sistemas de Información Geográfico (SIG) ayudan a responder la pregunta ¿dónde? En ese sentido, la principal pregunta es ¿Cuáles son (y dónde están) los municipios idóneos para el cultivo del cacao, así como también cuáles variables son las más adecuadas para la estimación de ello? Sumada a esta pregunta de investigación se suman las preguntas que ayudarán a responder esa incógnita, como lo son: (1) ¿Cómo se comporta espacialmente la producción de cacao, coca, conflicto armado, deforestación e idoneidad del cultivo del cacao? (2) ¿Cuáles municipios tienen similitud en función de las variables de producción de cacao, coca, conflicto armado, deforestación e idoneidad del cultivo de cacao? (3) ¿Cuáles son las distintas relaciones espaciales existentes entre el conflicto armado, la producción de cacao y coca, la idoneidad del cacao, y la deforestación? Hipótesis La presente investigación va en función de las variables a utilizar dentro del análisis: Aquellos municipios que presentan altos índices de conflicto armado tienen a su vez alta idoneidad del cultivo de cacao y altas cifras de deforestación a diferencia de aquellos municipios que no han sido fuertemente azotados por el conflicto armado. 1.3. Justificación El 24 de noviembre del 2016 se celebró la ceremonia mediante la cual se llegaba al acuerdo de paz, en un acto sin precedentes, donde ambas partes, gobierno de Colombia en cabeza del presidente de turno Juan Manuel Santos, y el líder de las FARC Iván Márquez (Mesa de conversaciones, 2017). Este acuerdo de paz les abrió muchas puertas a las áreas rurales de Colombia, en tanto, muchas áreas que antes estaban invadidas por las FARC pasan a ser de orden 12

público. Por ende, podrían pasar de uso en cultivos ilícitos a la introducción e cultivos que generen armonía en la zona, ayudando al mismo tiempo en el desarrollo y crecimiento económico de dichos municipios. En adición, el cultivo del cacao resulta ser un producto importante en la economía de miles de campesinos y agricultores de Colombia, teniendo una cifra aproximada de 38,000 agricultores, según datos tomados de Abbot et al. (2018). Esta cantidad de agricultores se ve reflejada en las aproximadamente 200,000 ha de área sembrada al 2018, según datos del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR, 2018). Además, existen claros ejemplos en los que para un mismo municipio hay áreas cultivadas de cacao y coca; algunos de estos se encuentran en departamentos como Bolívar, Arauca, Norte de Santander, Cauca, Nariño y Chocó, lugares en los que hay alta producción de cacao, pero paralelamente grandes extensiones de cultivos de coca (MADR, 2018). A su vez, hay presencia de cultivos de coca según datos de la Oficina de las Naciones Unidas para el Desarrollo y el Delito (UNODC, 2017). Esto es a su vez confirmado por ECOCROP, base de datos que muestra cierta similitud en los requerimientos agroclimáticos para las dos especies, cacao y coca (FAO, 2000). En ese sentido, se hace ciertamente loable incorporar el cultivo del cacao en los lugares donde se tiene coca. Puesto que el cacao, actualmente se cultiva en 24 de los 32 departamentos de Colombia con un área aproximada de 40,000 hectáreas. De esa manera, se recuperan las zonas que han estado inmersas en la ilegalidad, así como también, desde la legalidad se les ofrece a los agricultores diferentes oportunidades de ingreso en el mercado del, esto en sintonía con la soberanía alimentaria y la exportación del cacao. De igual forma, la actual situación de las zonas rurales, los paros recurrentes; por ejemplo, el paro de los transportadores de los indígenas en las vías del Cauca, paro de arroceros en Tolima y Huila por incrementos en los precios de productos agrícolas (Agencia EFE, 2016); el abandono de tierras y desplazamiento forzado, incremento de cultivos ilícitos pues según un informe del UNODC (2017) desde el año 2013 al 2017 hubo un incremento de aproximadamente 120,000 hectáreas en el cultivo de coca. Estos son aspectos que ponen de manifestó la necesidad de ejecutar planes de desarrollo, por ejemplo, agrícola, y de paso aprovechar el proceso de paz que se dio con las FARC. 13

Lo mencionado anteriormente sobre la adhesión de Colombia a la Iniciativa Global “Acuerdo Cacao, Bosques y Paz” es otro motor que justifica la necesidad de incentivar el desarrollo del cultivo del cacao en zonas marginadas, siguiendo así con el objetivo de tal iniciativa “impulsar el desarrollo de zonas rurales que tengan una visión integral y sostenible, así como utilizar el cacao como medio para restaurar los paisajes degradados, y producir cacao de alta calidad sin deforestación (…)” (MADS, 2018, p. 1). Esta iniciativa tiene como objetivo la consolidación de la producción y la comercialización de cacao en Colombia con valores diferenciales tales como su contribución a la conservación y restauración de bosques y la biodiversidad, como también la consolidación de la paz a lo largo y ancho del territorio nacional. Para ello se firmó el Acuerdo Marco para la Acción Conjunta Cacao, Bosques y Paz en Colombia, que tiene como propósitos: "la protección y restauración forestal, con el fin de que el cacao contribuya plenamente a la protección y restauración de los bosques de Colombia, de acuerdo a la zonificación ambiental y la definición de la frontera agropecuaria […] Participación de la comunidad e inclusión social en torno al cacao, sobre todo en las áreas de importancia crítica del postconflicto en Colombia” (Cocoa & Forest Initiative, 2018, p. 3). Para finalizar, los SIG, y en general, las geotecnologías, hoy en día son una herramienta invaluable que haciendo buen uso de ella, brinda la posibilidad a dar respuesta que permitan así tener referentes de ayuda en la solución de muchos problemas. En ese sentido y gracias a la disponibilidad de técnicas espaciales, es posible analizar los municipios más idóneos para el cultivo del cacao en el marco del postconflicto y del acuerdo Cacao, Bosques y Paz en Colombia. 1.4. Alcance La presente investigación pretender dar una carta guía al sector cacaotero en Colombia y al gobierno colombiano en la tarea de identificar los municipios más idóneos para la implementación de programas de desarrollo del cultivo de cacao. Sea potencializando municipios donde ya se cultive cacao, o municipios en los cuales aún no haya presencia del cultivo; pero que según el presente análisis sean altamente idóneos para impulsar allí su producción.

De igual manera, posicionar los SIG y el análisis espacial como herramienta al servicio de la comunidad en general al ayudar a responder problemas como el abordado en el presente documento, en adicción presentar la metodología como una posible solución a resolver otros problemas en escenarios similares (por ejemplo, con otros cultivos importantes del país), o en una distinta área de estudio. Se espera con la investigación tener un completo panorama sobre la producción del cacao en el territorio colombiano, las áreas deforestadas, el índice del conflicto armado, la producción de coca y la idoneidad del cacao; todo esto desde un punto de vista descriptivo espacial. A su vez, se espera identificar la relación espacial entre cada par de variables para así distinguir las zonas con altos y bajos valores respecto a cada aspecto a evaluar. Finalmente, esto permitiría agrupar los municipios de Colombia según sus características mientras que se obtienen resultados a partir del uso de distintas técnicas, lo cual brindará la posibilidad de comparar y compartir con expertos para llegar a conclusiones que induzcan a conocer en cuáles municipios priorizar esfuerzos para la inclusión de sistemas de producción de cacao. Teniendo presente estas ideas, se re afirma la importancia de recurrir durante el desarrollo de la investigación al uso de herramientas estadísticas y de análisis espacial, disponibles en los SIG, para conducir un estudio de las condiciones que puedan favorecer la identificación de aquellos espacios en los cuales la intervención de la prevención social sea prioritaria. Espacialmente, el área de estudio del presente estudio abarcará todos los municipios en la Colombia continental y los resultados serán presentados en una escala de análisis a nivel poligonal -municipios-, pues el objetivo es priorizar municipios y no entrar en detalles de qué zonas del municipio priorizar como tal. Los resultados a obtener en la investigación serán de apoyo primeramente para el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR), así como también para la UPRA, en tanto son instituciones del gobierno que tienen como objetivo conocer el panorama del agro colombiano. Además, se vería beneficiado el sector cacaotero de Colombia, entidades nacionales como FEDECACAO, casa Luker1, Cooperativa

Es una importante empresa en la producción de chocolate de mesa a nivel Nacional en Colombia desde 1906. 1

Coopcacao y Coomprocar en Arauca y Aprocacao en el departamento del Meta. Esta investigación daría luces, similar a una carta inicial guía, sobre en cuáles municipios reunir esfuerzos para la implementación y/o mejora en el desarrollo del cultivo de cacao, todo en el marco del postconflicto.

MARCO TEÓRICO

En este apartado se abordará el apartado teórico que soporta la investigación, iniciando con el estado del arte para luego, en la siguiente sección, se tratará de una manera histórica descriptiva, el conflicto armado en Colombia abordando así por consecuencia, los cultivos ilícitos en el territorio nacional. Una vez abordado el contexto histórico social colombiano del conflicto armado, se aborda la producción el cultivo del cacao en Colombia, tomando temas como la deforestación y terminando con una descripción de los diferentes métodos de análisis que se utilizan en el desarrollo de la presente propuesta investigativa. 2.1. Estado del Arte En la literatura académica ya se ha puesto de manifiesto las relaciones espaciales entre los problemas del conflicto armado y los factores incidentes en Colombia. Tal es el caso de Rincón-Ruiz, Pascual y Flantua (2013), quienes pretenden mostrar que los factores asociados con la expansión de los cultivos ilícitos han cambiado geográficamente en Colombia durante los años 2003 al 2010, razón por la cual exigen la creación e implementación de nuevas políticas que integren las realidades locales en lugar de las más generales, esto en relación con las áreas deforestadas para la inclusión del cultivo de coca. En el estudio del IDEAM (2018) se manifiesta la urgencia de implementar procesos de reforestación en las diferentes zonas del país que han estado durante períodos largos en proceso de deforestación, teniendo como premisa siempre la reducción del impacto del cambio climático. Sumado a esto, se menciona la oportunidad de incorporar cultivos combinados con bosque en algunas zonas del territorio nacional. Un claro ejemplo de este tipo de combinación anteriormente abordada es la inclusión del Sistema Agroforestal Quesungual (SAQ) en zonas de Colombia (Rubiano, Rincón y Castro, 2014) en zonas de Colombia. El SAQ integra el componente arbóreo dentro de las unidades agrícolas como un elemento estratégico para la conservación de suelos, aumentando así la retención de humedad de estos, mediante las sucesivas adiciones a la tierra de materia orgánica proveniente del follaje de los árboles (Pauli, Barrios, Conacher y Oberthür, 2011).

Por su parte Dávalos et al. (2011) analizan los cambios de cobertura de bosque en un período comprenddio entre el año 2002 y el 2007, al norte de la cordillera de los Andes, cuantificando así el impacto de los cultivos ilícitos en los bosques al mismo tiempo en el que se evalúa la relación espacial que existe con las áreas protegidas y determinando así los efectos de la erradicación de la coca en el mismo territorio. Parte de sus conclusiones es la determinación de la no relación espacial clara entre la erradicación de la coca y la deforestación; pero que sí existe una relación en el aumento de población en las zonas incrementando así las tasas de deforestación. De otro lado, Chadid, Dávalos, Molina y Armenteras (2015) evalúan relaciones espaciales entre la pérdida de cobertura forestal y otros usos de la tierra, entre ellos el cultivo ilícito de la coca. Adicionalmente, se preguntan cuál es la influencia de las variables específicas en el cambio de uso de la tierra forestal a pastos y cultivos de coca. Uno de los principales resultados de su investigación es que la coca tiende a abrir nuevas fronteras forestales y los pastizales tienden a consolidar la expansión ganadera como también la influencia urbana. Haciendo un seguimiento a los estudios que involucren la evaluación de las relaciones espaciales, entre una de las variables a tener presente en esta investigación se tiene que Rincón-Ruiz et al. (2013) identifican y determinan los factores que pueden estar asociados con la presencia y expansión del cultivo de coca en el periodo de los años 2001 y 2008 a escala local e identificando diferencias existentes con los resultados de un análisis global; utilizando para este estudio el análisis Local Indicators of Spatial Autocorrelation (LISA por sus siglas en inglés) desarrollado por Anselin, Bera, Flora y Yoon (2002) aplicando un análisis espacial a nive municipal para el período mencionado anteriormente con los siguientes objetivos: (1) determinar la relación entre cultivos ilícitos y los factores generalmente mencionados en la literatura y por expertos, al evaluar la presencia de cultivos de coca para uso ilegal en 2001 y 2008 en Colombia; (2) identificar los factores que pueden estar asociados con la presencia y expansión del cultivo de coca entre 2001 y 2008 a escala local e identificar las diferencias con el análisis global; en el estudio para lograr cumplir con estos objetivos, se lleva a cabo un análisis exploratorio de datos espaciales (ESDA, por sus siglas en inglés), se utilizará información sobre factores sociales, económicos, ambientales e institucionales a 18

nivel municipal. Llegando así, en uno de sus principales resultados a demostrar que la expansión del cultivo de coca ha producido un proceso de deforestación que afecta principalmente a los ecosistemas húmedos de bosques tropicales. Siguiendo con la variable de conflicto como objeto de estudio, se tiene que CastroNunez, Mertz y Sosa (2017) contribuyen a entender de una mejor manera cómo el conflicto armado y la cobertura de bosque se influencian mutuamente en el caso específico de Colombia. Entre sus principales hallazgos se tiene que las áreas prioritarias para el secuestro de carbono son presumiblemente aquellas con mayor riesgo de deforestación, y que los bosques con menor riesgo de deforestación son típicamente afectados por el conflicto armado. En adición, existe un ejemplo claro del uso del cacao en el postconflicto en el país de Liberia. La investigación suscitada por Skoog y The Nordic Africa Institute (2016) tuvo como objetivo establecer si el mercado en general, se ha vuelto más inclusivo al circunscribir y beneficiar a los pequeños agricultores a diferencia de cuando el conflicto estaba presente, así como también analizar la inclusión del mercado de cacao y las instituciones de Liberia después del conflicto dado en dicho país. Esta investigación busca contribuir a la comprensión del papel de las instituciones en el desarrollo de mercados agrícolas inclusivos, esto mediante el análisis del mercado del cacao en Liberia después del conflicto. Dentro de sus principales hallazgos es que los cambios estructurales en el mercado del cacao de Liberia han contribuido a fortalecer la posición del mercado y el poder de negociación de los pequeños agricultores les ha dado cierto poder de mercado, lo que ha fortalecido aún más la negociación de los agricultores. En síntesis, la inclusión del cacao en el marco del postconflicto en el territorio Libanes ha beneficiado a los agricultores y mejorando el mercado a lo largo y ancho del territorio. Frente a la temática abordada en el presente estudio, no existe información puntual que aborde como respuesta alguna de las preguntas de investigación que ayuden entonces a resolver problemas dados en zonas rurales de Colombia, problemas tales como presencia de cultivos ilícitos y el agro colombiano. Con esto por medio de este estudio, se espera y se pretende aportar brindando herramientas que ayuden a los entes encargados en la toma de decisiones respecto a las temáticas agricolas que

incluyan el desarrollo del agro en el postconflicto y al cacao y su producción como variables principales en Colombia. En su estudio, Salazar (2019a) adaptó información proveniente de Fundación Paz y Reconciliación (2015), quienes resaltaron la relación espacial que tiene la presencia de las FARC con el cultivo de la palma de aceite manifestando así, el problema de la deforestación y su relación con tal cultivo. En la figura 1 se presenta la presencia de las FARC conforme la adaptación al estudio de Fundación Paz y Reconciliación. Figura 1. Presencia de las FARC.

Adaptado de Salazar (2019a)

Como se puede apreciar en el mapa presentado en la figura 1, existe una gran presencia de las FARC en el oriente de Colombia, siendo más exactos, en los llanos orientales y también en varios municipios localizados en la costa del océano Pacífico al occidente del país. Para continuar con el análisis, es necesario aclarar el concepto que se utilizará como base teórica en el desarrollo de la investigación, puesto que este concepto tiende a

causar controversia al tener una multiplicidad en su definición que varía desde los diferentes ángulos de la academia. Wallensteen y Sollenberg (2001) definen el conflicto armado como: Aquellos que han desencadenado en violencia directa, fundamentalmente debido a la divergencia de intereses en lo concerniente al gobierno y/o territorio donde hay un uso de la fuerza armada entre las dos partes, de la que al menos una está en el gobierno del Estado y que ha producido más de 25 muertos (p. 643). Desde luego que el conflicto armado que ha vivido Colombia ha dejado más de 25 mil muertos en toda su historia, y se han visto varios episodios de enfrentamientos entre Ejército Nacional de Colombia y grupos al margen de la ley (Centro Nacional de Memoria Histórica, 2018). La guerra en Colombia es un fenómeno de larga duración, de alta intensidad y gran heterogeneidad en la violencia. En esta contienda se han enfrentado, durante la mayor parte del tiempo, tres polos: Las guerrillas, las fuerzas de seguridad del estado y los grupos paramilitares (Granada, Restrepo y Vargas, 2009), esto sumado a otros grupos al margen de la ley, como las bandas criminales (BACRIM), así como también los urabeños, las águilas negras, las rondas campesinas populares (más conocidas como rastrojos), grupos armados no identificados, entre otros (Granada, Restrepo y Vargas, 2009). De acuerdo con Entelman (2002), el conflicto armado integra varias características y elementos propios, entre los que se encuentran los actores directos e indirectos que intervienen en el conflicto, que, para el caso de Colombia, vienen siendo, desde la década de los 70’s, el gobierno colombiano, los partidos políticos, la guerrilla y los paramilitares. Según Velásquez (2007), otros actores directos del conflicto armando son los bandidos, la sociedad civil, el narcotráfico. En cuanto a los actores indirectos o externos se tiene a los Estados Unidos a través del Plan Colombia, las empresas multinacionales y los organismos gubernamentales internacionales (Albert, 2004).

De lo anteriormente mencionado, se debe destacar que existe una fuerte relación entre el narcotráfico y los grupos al margen de la ley. Pues estos grupos al margen de la ley, obtienen del narcotráfico una gran fuente de financiación y de intereses propios, aumentando así las fortunas de manera significativa y permitiendo entonces el apoderamiento de armas por parte de los mismos (Sánchez y Díaz, 2005). En un contexto más histórico acerca del origen de los movimientos al margen de la ley como las Farc, según Pizarro (1992), se remonta al periodo entre los años 1948 y 1966, tiempo en el que se produce la “resistencia armada comunista”; siendo producto esta resistencia a la estructura política en Colombia por parte de la oposición. La localización de los grupos campesinos desplazados de las zonas afectadas por la violencia dio inicio en departamentos como Tolima, Cundinamarca y Meta. Las FARC, como se conoce hoy día, se estructuraron como guerrilla comunista en el año de 1966 (Arias, 2008). Las FARC, como uno de los entes al margen de la ley de mayor fuerza en Colombia, ha sido autor material de varios eventos desastrosos en Colombia. Por ejemplo, en la década de los 90’s, este grupo guerrillero se tomó la base militar de Las Delicias, ubicada en Putumayo, donde hubo más de 20 muertos, 20 heridos y más de 60 secuestros. Otro atentado fue la emboscada en El Billar, donde hubo decenas de muertos, varios heridos y también se ejecutaron secuestros, evento ocurrido en el Departamento de Caquetá. A su vez, han sido los autores de secuestros a personalidades importantes como la candidata presidencial Ingrid Betancourt (año 2002), y la aspirante a la vicepresidencia Clara Rojas. Además, fueron los causantes de una bomba en la ciudad de Granada, donde hubo una decena de muertos y heridos (Centro Nacional de Memoria Histórica, 2013). Por su parte, Sánchez y Díaz (2005) afirman que tanto la presencia del conflicto armado como las diferentes materializaciones de la violencia obstaculizan el desarrollo económico de Colombia, reducen la inversión y los niveles de ahorro, aumentan la pérdida del capital físico y consumen gran porcentaje del gasto público debido a la inversión que hace el gobierno nacional en armamento y demás.

Con todo esto, el Departamento Nacional de Planeación (DNP) hizo el cálculo del índice de incidencia de conflicto, el cual mide el grado de afectación a nivel municipal por parte de los grupos armados al margen de la ley. Las variables que tuvieron en cuenta al desarrollar este cálculo fueron las acciones armadas, la cantidad de homicidios, personas secuestradas, número de víctimas por minas antipersonas, el desplazamiento forzado y el área sembrada con cultivos de coca (DNP, 2016). Recientemente, algunos de los líderes de las FARC, como alías Iván Márquez, retornaron a las armas (El Espectador, 2019). Esto ciertamente supone que todos los acuerdos llevados a cabo entre el gobierno nacional y las FARC se pierden, como también todos los esfuerzos consignados en anteriores gobiernos que beneficiaban directamente a las poblaciones rurales y al crecimiento económico del país, sin embargo, esto no pone todos los acuerdos en el olvido. Entre tanto, más de 13,000 guerrilleros entregaron las armas y regresaron a sus casas, muchos de ellos hoy día hacen parte de expediciones científicas, participan de campeonatos mundiales como rafting, casi 1,000 han terminado sus estudios de bachillerato, así como también han decidido tener familia (Salazar, 2019b). Paralelo a esto, Rodrigo Londoño (alías Timochenko), uno de los líderes de las FARC, afirma que son muy pocos los que están del lado de la guerra, sumado a que seguirá comprometido con los acuerdos de Paz (Lissardy, 2019). 2.2. Cultivos ilícitos en Colombia Los cultivos ilícitos en Colombia han servido como una fuente de ingresos para los grupos armados. Usualmente, estos cultivos se localizan en la parte alta de las montañas donde el acceso es bastante limitado por escasez de vías que así lo permitan, debido a las altas inclinaciones que poseen las pendientes de estas montañas. De igual manera, otra variable recurrente en la ubicación de estos cultivos que propician un financiamiento a los grupos armados, es la deforestación, puesto que estos grupos generan procesos previos en los que “despejan” las zonas para luego ser utilizadas en cultivos ilícitos (Díaz y Sánchez, 2004). En Colombia, el cultivo ilícito más popular es la coca, según datos de la Oficina de las Naciones Unidas Contra la Droga y El Delito (UNODC, 2017), aproximadamente, desde 1999 hasta el 2017 se ha cultivado anualmente 170,000 hectáreas en un total de 24 departamentos a diciembre 31 del 2017 (UNODC, 2017). 23

En el 2018, Colombia alcanzó el máximo histórico en el área sembrada de coca desde el inicio de la medición de estos cultivos por parte de las Naciones Unidas. En adición, por el quinto año consecutivo las cifras muestran incremento del área, aunque con una tasa de crecimiento del 17% anual, cifra menor que en el 2016. El 44% de la coca está concentrada en solo 10 municipios de este país (UNODC, 2017). 2.3. Producción de cacao en Colombia Según Tovar (2000), “el cacao se ha cultivado en Colombia desde la época de la colonia, llegando a ser en un momento, época de la colonia, el principal producto agrario de exportación, inclusive por encima del cultivo del café” (p. 1); aunque actualmente el cultivo tiene presencia en casi todos los departamentos del país, la producción y el área sembrada se concentra en 11 departamentos que producen más del 90% del grano (FEDECACAO, 2018). Según datos del MADR (2018), para el 2007 el cacao se cultivó en 28 departamentos en Colombia, mientras que para el año 2017 se cultivó en un total de 30 departamentos, generándose así un aumento de 2 departamentos, Amazonas y Vaupés. En adición, tanto la producción, área sembrada y cultivada, como los rendimientos han ido en aumento desde hace 10 años; crecimiento que se puede observar en lo representado en la figura 2. Para el área cultivada y cosechada que se puede observar en la gráfica A de la figura 2, se presenta en general un incremento desde el año 2007 hasta el 2017, con un aumento de más de 100,000 hectáreas sembradas de cacao. Por su parte, la producción representada en la gráfica B de la figura 2 tiene un comportamiento ascendente, pues se pasó de producir casi 60,000 ton a producir aproximadamente 100,000 ton en el 2017, existiendo un pico descendente en la producción el cual es comprendido entre los años 2012 y 2013. Por último, en relación a los rendimientos representados en ton por ha en la gráfica C de la figura 2, existe una mayor inestabilidad a nivel general, pues se presentaron algunos picos de decrecimiento durante los períodos de los años 2009, 2013 y 2015; como también unos picos de alto rendimiento como los presentados notoriamente a los años 2008 y el 2010 teniendo como punto más alto de rendimiento el año 2012.

Figura 2. Área sembrada y cosechada acumulada entre el 2007 y el 2017; (B) Producción acumulada de cacao en Colombia para el periodo 2007-2017; (C) Rendimientos en promedio para Colombia entre el 2007 y el 2017.

Fuente: Adaptado del MADR (2018)

2.4. Deforestación en Colombia Es necesario definir previamente el concepto de deforestación que guiará el panorama de esta investigación antes de continuar; en ese orden de ideas, la deforestación es entendida como el proceso mediante el cual se hace extracción de la cobertura boscosa, dejando el suelo bien, ya sea desnudo completamente o con poca vegetación no arbórea. Este proceso ha venido afectado la cobertura boscosa de Colombia, pues según el estudio liderado por González et al. (2011), los principales agentes de transformación de los bosques son los agricultores, ganaderos, empresas mineras y los actores armados. Por su parte, las zonas agrícolas se encuentran en una disputa constante que se refleja en una competencia con las zonas de bosques, pues los agricultores generalmente se ven incentivados a deforestar por una baja productividad de la tierra todas las zonas ganaderas (González et al., 2011). Actualmente en Colombia las principales zonas ganaderas están localizadas en diferentes puntos de la geografía colombiana, al noroccidente departamentos como Córdoba y Antioquia y al oriente colombiano, en pleno llano oriental en los departamentos como Casanare, César y Caquetá; las cuales suman un aproximado de más de 23 millones de cabezas de ganado en casi 40 millones de hectáreas según se informa en diversos documentos de FEDEGAN (2006). Por otro lado, existe un detonante de deforestación diferente a la ganadería y son las actividades de extracción de recursos llevadas a cabo por el sector minero; actividades como la explotación petrolera y la búsqueda de minerales en diferentes zonas del país, tienen una incidencia negativa directa sobre la cobertura boscosa de las zonas en intervención por dichas actividades; sumado a estos dos grandes factores planteados previamente, se vinculan los actores armados al margen de la ley los cuales han sido agentes claves y activos en los procesos de transformación de los ecosistemas forestales colombianos (González et al., 2011). Según datos expuestos por González et al. (2011), para el año de 1990, Colombia tenía una cobertura boscosa de casi 65 millones de hectáreas, representando esta el 56.5% del territorio nacional, ubicándose estas zonas principalmente en la región de la Amazonía y de los Andes colombianos. Hacía el año 2000, la extensión de 26

cobertura boscosa detectada fue de aproximadamente 61.7 millones de hectáreas que representa el 54.1% del territorio nacional; esto denota una reducción de 3.3 millones de hectáreas deforestadas en un lustro. Para el año 2005, se contabilizó una superficie de cobertura boscosa cercana a 60.2 millones de hectáreas, lo cual representa casi el 53% del territorio nacional. Esto supone una disminución de cobertura boscosa de 1.5 millones de hectáreas. Luego, para el año 2010, se registró una cobertura boscosa de 58 millones de hectáreas. Esto representa el 51.4% del territorio nacional. Todo esto representa una reducción de aproximadamente 14 millones de hectáreas de bosques en un total de 15 años (González et al., 2011). Acorde con Parody y Zapata (2015), la reducción del área de cobertura natural de bosque está relacionada a conflictos sociopolíticos y el sector productivo. De igual manera, Armenteras y Rodríguez (2014) expresan que la deforestación está fuertemente influenciada principalmente por tres factores, como lo son: La actividad económica, la tenencia de la tierra y la accesibilidad; como también la suma de la presencia de cultivos ilícitos y proyectos agroindustriales en la región de la Orinoquía colombiana. Una vez firmados los acuerdos con las FARC, para el año 2017 se siguieron registrando grandes tasas de deforestación. Precisamente, la Revista Semana (2018), en su sección Ambiental, publicó una noticia en la que mencionan una deforestación de casi 220,000 hectáreas en el año 2017, superficie equivalente el área urbana de Bogotá y Medellín juntas, esto basado en cifras del IDEAM (2018). Entre sus principales causas se suscitan algunas de las ya mencionadas anteriormente, tales como: la usurpación de tierras, expansión de la frontera agrícola, cultivos de uso ilícito – como la coca y la amapola -, minería ilegal, obras viales entre otros aspectos (Cabrera et al., 2011). La zona más afectada para el 2017 se encuentra en la zona geográfica del Amazonas, región en la cual se concentra el 65% de la deforestación total a nivel nacional, lo que equivale a 144,000 hectáreas; es en esta región donde las principales razones fueron incendios provocados por colonos y campesinos movidos por la especulación

de tierra, dinero y coerción de algunos grupos al margen de la ley (Revista Semana, 2018). Estos índices de deforestación han sido potencializados principalmente por actividades impulsadas desde el Gobierno Nacional con la premisa de un desarrollo económico y propiciando espacios a grandes multinacionales y terratenientes a lo largo y ancho del país. 2.5. Métodos de análisis En este apartado se abordará en forma de justificación el uso de las técnicas descriptivas a utilizar en el desarrollo de la investigación como métodos de análisis base para el alcance de los objetivos propuestos como punto de partida y, que a la vez soportan un marco metodológico en el presente documento. 2.5.1. Análisis de correlación lineal La correlación lineal es una medida de asociación monótona entre 2 variables; entendiendo por relación monótona entre dos variables aquella que a medida que aumenta el valor de una variable, también lo hace el valor de la otra variable; o a medida que aumenta el valor de una variable disminuye el valor de la otra variable. En otras palabras, los valores cercanos a 1 tienden a estar más correlacionados de manera positiva o directamente proporcional, mientras que valores cercanos a -1 significan que existe una correlación inversamente proporcional (Montgomery, Peck y Vining, 2000), es decir, cuando aumenta el valor de una variable el valor de la otra variable disminuye. La estimación de la correlación lineal en el presente estudio se realiza con todas las posibles combinaciones de las variables: porcentaje de área deforestadas, área cultivada de cacao, rendimientos del cultivo del cacao, índice de conflicto armado y porcentaje de área idónea para el cultivo del cacao. 2.5.2. Análisis clúster jerárquico El análisis de clúster jerárquico tiene como propósito agrupar un conjunto de individuos en función de factores o variables que relacionan a los individuos entre sí. Están clasificados en dos métodos: los aglomerativos y los disociativos; en el primero, se van formando grupos o lo que también se conoce como clúster de 28

manera ascendente, de tal manera que al final del proceso todos los individuos analizados estén agrupados en un mismo grupo; en el caso de los disociativos, se da el caso contrario; es decir, se comienza con un conjunto que agrupa a todos los casos, y a partir del grupo inicial, se van desagregando grupos de menor tamaño (Kassambara, 2017). De estos dos métodos para estimar clústers se hizo uso del aglomerativo, propiamente la técnica Ward (Ward, 1963). Este método une todos los casos buscando minimizar la varianza existente entre cada grupo. Aquí se calcula la media de las variables en cada grupo; luego, se calcula la distancia existente entre cada caso y la media ya calculada (Kassambara, 2017); para al final sumar la distancia entre todos los casos y agrupar entonces aquellos individuos. El método clúster jerárquico Ward a aplicar en este estudio, con el fin de agrupar los individuos que, para el presente estudio, cumplirán el papel de municipios, está en función de las variables del área óptima del cacao tomando datos de UPRA para el año 2014; el índice del conflicto armado presentado por datos oficiales del DPN en el año 2016; área calculada de cultivo de cacao promedio entre los años 2007 y 2017 y finalmente, el área deforestada a una escala municipal según Hansen et al. (2013). 2.5.3. Análisis de autocorrelación espacial En un contexto histórico, el análisis de autocorrelación espacial comenzó a mediados del siglo XX, cuando Moran (1948) y Geary (1954) comenzaron a realizar los primeros análisis de series a nivel espacial, aparecieron estos como complemento al análisis de correlación, pero incluyendo el componente espacial con varias medidas u observaciones (Chun y Griffith, 2013). La correlación hace referencia a una sola observación; cuando se incluyen más observaciones se habla de autocorrelación; si estos datos están localizados en un espacio, se puede hablar de autocorrelación espacial (Cai y Wang, 2006). La autocorrelación espacial se define como la correlación de una variable consigo misma en el espacio, es decir, estimar la autocorrelación espacial del dengue en una región como el Suroccidente de Colombia; para este caso, se necesitaría conocer si la ubicación del dengue sigue un patrón; es decir, que, si cerca de un barrio con alta

tasa de dengue se localiza otro barrio con alta taza de dengue o, por el contrario, se localiza un barrio con baja taza de dengue (Peña, 2012). Esta autocorrelación varía entre los valores -1 y 1, valores positivos se dan cuando se conforman grupos espaciales de valores altos o bajos; es decir, valores altos con valores altos y valores bajos con valores bajos. Para el caso de los valores de autocorrelación negativos, se indica que cerca de valores altos hay valores bajos o viceversa. En este caso, se considera que las observaciones están dispersas. De otro lado, valores cercanos a cero significa que no existe autocorrelación, es decir, las observaciones están localizados aleatoriamente (Cai y Wang, 2006). La técnica de Moran es un índice que mide autocorrelación espacial de una variable, comparando el valor de ésta en una ubicación con su valor en otras ubicaciones (Cliff y Ord, 1973). Los resultados van acompañados del valor p de significancia. Estadísticamente, los valores bajos que se encuentran abajo del valor p indican que existe una alta significancia de los resultados, en otras palabras, existe autocorrelación espacial; caso opuesto, valores altos de significancia se interpretan como la no existencia de una autocorrelación espacial, o, en otras palabras, que los datos siguen un patrón aleatorio (Braz, Cardoso, Correa y Muniz, 2009). Es así como el análisis de clúster jerárquico permite realizar la agrupación de individuos en función de su similitud de variables (Kassambra, 2017) y la autocorrelación espacial bivariado permite conocer la similitud que tienen dos variables en el espacio; esto siguiendo el orden de continuidad existente entre los individuos (Geary, 1954).

METODOLOGÍA

El enfoque utilizado en este estudio consistió en la búsqueda e integración de grandes bases de datos que permitieran, a través de información cuantitativa analizar la idoneidad de los municipios de Colombia para el cultivo del cacao con el fin de propiciar la sustitución de cultivos ilícitos, como la coca, en el marco del postconflicto en Colombia. En este enfoque, se hace uso de bases de datos, métodos de prospección como la correlación línea, correlación espacial, y análisis estadísticos como la técnica de aglomeración jerárquicos. Antes de abordar en detalles los métodos y técnicas utilizados, se presenta el flujograma del proceso de investigación, el cual ilustra los pasos realizados para lograr con los objetivos de la investigación, seguido a ello se presenta el área de estudio, manifestando claramente la ubicación de los municipios ZOMAC y los catalogados bajo el Programa de Desarrollo Territorial (PDET). Finalmente, se presentan en forma descriptiva, los pasos realizados en la aplicación de cada una de las técnicas, tales como, el análisis de autocorrelación lineal, el análisis de clúster jerárquico y el análisis de autocorrelación espacial; como también las variables utilizadas en el marco de esta investigación, describiendo así, el análisis espacial a ejecutar durante el presente estudio. 3.1. Flujograma del proceso de investigación El flujograma en el cual se puede visualizar la metodología a seguir en la presente investigación se puede observar en la figura 3 en la cual se encuentra a nivel explicativo una secuencia del proceso investigativo que parte desde la selección de los métodos a aplicar, variables, procesos y entre otros; hasta la obtención de los resultados. El proceso para la realización del análisis se dividió en tres grandes pasos descritos, a continuación: 1. Una revisión bibliográfica que, comprendió un proceso de análisis riguroso de la literatura relacionada con la temática del presente documento que permitiera la construcción de un estado del arte que visualizara el panorama académico en diferentes regiones y tiempos sobre el cultivo de cacao. En adicción a ello, la recolección de los datos que servirán como referentes 31

informacionales a nivel espacial en un proceso de revisión exhaustiva de portales de información que permitieran la descarga de dichos datos. 2. Organizar la información recolectada previamente de diferentes portales; datos como la capa de cobertura boscosa y no boscosa, el índice de conflicto armado, el área cultivada de cacao y el área total del cultivo de coca. Sumado a esto, en la presente etapa se elaboró un análisis de carácter exploratorio de los datos, con el cual se pretendía clasificar la información obtenida, conforme a lo necesario, es decir, los datos tenerlos agregados a nivel municipal, permitiendo así un mejor manejo de la información en la siguiente etapa. 3. Finalmente, se elaboró el análisis descriptivo espacial al tiempo en que se ejecutó una aplicación de las tres técnicas descritas en el apartado anterior, tales como, la corrección lineal simple, el clúster jerárquico y el análisis de moran bivariado. Figura 3. Diseño metodológico - Flujograma

De acuerdo al flujograma presentado en la figura 3, el desarrollo de la presente investigación inició con la revisión bibliográfica en bases de datos de orden nacional e internacional como lo son IDEAM y Hansen et al. (2014) respectivamente; para el 32

caso de la base de datos del índice de conflicto armado de la base de datos se visitó la página web del Departamento Nacional de Planeación, en el caso del área cultivada de cacao hizo se visitó la página web del MADR. Después de la recolección de los datos se realizó la limpieza de estos con el fin de evitar tener información no relevante bajo el tema de estudio de la presente investigación, al mismo tiempo en que se ordenan los datos conforme la necesidad del estudio. Por ejemplo, la información de la producción de cacao y coca, así como también el índice de conflicto armado, se transformó su formato tipo tabla a un archivo tipo shapefile. De otro lado, la información relacionada con bosques se convirtió de información tipo ráster a información tabular, para después hacer el conteo del área y por último llevarla a un formato tipo shapefile de manera agregada a nivel municipal. Todo este procesamiento se realizó por medio de códigos construidos en el lenguaje de programación R2. Una vez se ordenaron y unificaron todas las bases de datos, se hizo el análisis exploratorio de los datos y la descripción espacial de las variables. Luego de ello, se desarrollaron las distintas técnicas de análisis, empezando con la correlación lineal entre todos los pares de variables, seguido por la agrupación de los municipios mediante el análisis de clúster jerárquico, y la aplicación de la técnica de análisis moran bivariado para los siguientes pares de variables: 1. Porcentaje de área deforestada versus el área del cultivo de cacao. 2. Idoneidad del cultivo de cacao versus el índice del conflicto armado. 3. Idoneidad del cultivo del cacao versus el porcentaje de área deforestada. Por último, se realizó la sobreposición espacial del resultado de los índices de moran bivariados, esto con la finalidad de responder a las preguntas: ¿Cuáles son los municipios con bajo porcentaje de área deforestada, alta área cultivada de cacao, alta idoneidad del cultivo de cacao, y alto índice del conflicto armado? 3.2. Área de estudio El área de estudio se limita a los municipios que conforman la parte continental de República de Colombia, país localizado en el norte de Suramérica con un área Los códigos de R realizados para el desarrollo de la presente investigación, están disponibles en este repositorio de GitHub: https://github.com/fabiolexcastro/thesisCocoa 2

continental total de aproximadamente 1’150.000 km2 según el Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC, 2016). Por otro lado, Colombia cuenta con la particularidad geográfica de ser el único país de Suramérica que tiene acceso a los dos océanos, el pacífico y el atlántico (IGAC, 2016). Actualmente, el país se divide políticamente en 32 departamentos continentales y un área insular llamada San Andrés, dividido el territorio además en un total de 1,123 municipios, de los cuales 344 municipios están denominados bajo la categoría ZOMAC; a su vez, hay 170 municipios que fueron priorizados por ser los territorios más afectados por el conflicto armado, estos municipios se denominan PDET según datos del MADR (2017) como se muestra en la figura 4. Los municipios ZOMAC fueron declarados a través del decreto 1650 del gobierno colombiano (Decreto 1650); decreto en el cual se con templan las diferentes zonas a lo largo y ancho del país en las cuales se otorgan beneficios tributarios a las empresas y/o nuevas sociedades con el fin de revitalizar la economía en estas zonas, es decir, las empresas que se ubiquen en cualquier zona de los 344 municipios contemplados por el decreto tendrán algunos beneficios tributarios que podrán llegar al punto de evitar completamente el pago de impuestos (MHCP, 2017). Los municipios ZOMAC se localizan en 28 de los 32 departamentos de Colombia, siendo el departamento de Antioquia con mayor cantidad de municipios contemplados dentro del decreto con una representatividad total de 55 municipios, seguido de Nariño y Cauca, con 23 municipios cada uno de ellos (MHCP, 2017). Cabe aclarar que el punto en común para todos estos municipios es que han sido fuertemente afectados por el conflicto armado desde varias décadas atrás.

Figura 4. Municipios ZOMAC y PDET en Colombia.

Elaboración propia a partir de datos del DNP (2016)

De otro lado, los municipios PDET están ubicados en 19 de los 32 departamentos que conforman Colombia, de igual manera que las ZOMAC, los departamentos de Antioquia, Cauca y Nariño son los que más representatividad tienen con 24, 20 y 17 municipios, respectivamente (MADR, 2017). 3.3. Métodos y técnicas utilizadas A continuación, se describen en detalle los fundamentos técnicos y científicos de los métodos utilizados en el presente estudio. 3.3.1. Análisis de correlación lineal Aquí se tabularon todas las variables obtenidas como referentes dentro del desarrollo de la investigación en una única tabla, estas variables son: 1. Porcentaje de área deforestada 2. Área cultivada de cacao en unidades de toneladas 3. Rendimientos del cacao en unidades de toneladas por hectárea 4. Índice del conflicto armado 5. Porcentaje de área idónea del cacao Se ajustó el índice de correlación lineal de Pearson (1895) entre cada par de las variables listadas anteriormente, al tiempo en que se estimó el valor p (conocido en inglés como p-value) el cual al ser menor a 0.05 indica que existe suficiente evidencia científica para validar el valor de correlación. Los rangos de valores establecidos para p van desde -1 hasta 1, dentro de los cuales, los valores que son cercanos a -1 o 1 significa que existe una correlación, inversa o directa respectivamente y los valores que son cercanos a 0 significa que no existe una correlación entre las variables trabajadas. 3.3.2. Análisis clúster jerárquico La agrupación aglomerativa es el tipo más común de agrupación jerárquica que se utiliza en este tipo de situaciones en las cuales se requiere al agrupar objetos en función de su similitud. Este tipo de agrupación también es conocido como anidamiento aglomerativo (AGNES). El algoritmo comienza por tratar cada objeto como un clúster único. A continuación, los pares de grupos se fusionan sucesivamente hasta que todos los grupos terminan en un grupo grande que

contiene todos los objetos (Kassambra, 2017). El resultado de esta agrupación es una representación basada en árboles de los objetos, denominada dendograma3. Los datos que se toman de entrada para realizar el de entrada al análisis clúster debe estar en una matriz con las variables que van a ser objeto de estudio, esta matriz no debe omitir ningún tipo de dato, con lo cual en está matriz se compilaron todos los datos para los municipios que tienen información en las siguientes variables: -

Porcentaje de área deforestada

Área sembrada de cacao

Rendimientos

Índice de conflicto armado

Porcentaje de área idónea

Esta base de datos o matriz construida se compone por un total de 546 municipios, localizados en un total de 28 departamentos, donde el departamento con mayor cantidad de representatividad de municipios es Antioquia y Santander con 69 y 43 municipios respectivamente, y el departamento con menos municipios es Amazonas, con solo un municipio. Después de la interpretación del dendograma se realizó el agrupamiento de los municipios para así poder lograr graficar los diagramas de cajas y alambres para realizar la descripción de cada clúster en función de las respectivas variables. 3.3.3. Análisis de autocorrelación espacial Con base en los datos espaciales de los diferentes municipios, con los datos de las variables agregadas para cada municipio; se estimó la tabla de vecindad la cual básicamente indica con cuántos vecinos tiene contacto cada polígono que, para este caso de la investigación son los municipios. Para luego estimar así el índice de moran, el cual está dado por la siguiente fórmula: 𝐼=

∑𝑖 ∑𝑗 𝑤𝑖𝑗(𝑋𝑖 − 𝑋̅)(𝑋𝑗 − 𝑋̅) 𝑁 ∑𝑖 ∑𝑗 𝑤𝑖𝑗 ∑𝑖(𝑋𝑖 − 𝑋̅) ^2

El dendograma es un tipo de representación gráfica que tiene similitud a un árbol, en el cual se organizan los datos, incluidos en el análisis, en subcategorías que se van dividiendo en función de la similitud de los datos. 3

Donde 𝑁 es el número de unidades espaciales indexados por i y j, 𝑋 es la variable de interés, 𝑋̅ es la media de 𝑋, y wij es un elemento de una matriz de pesos espaciales. Este proceso de índice de moran fue realizado en el software GeoDa. 3.4. Descripción de las variables y fuente de datos Las variables para evaluar en este estudio se dividen en tres grandes grupos: 1. Bosque 2. Producción / cultivos 3. Conflicto armado Esta información fue accesible en bases de datos de orden nacional, tales como los datos de producción y el índice de conflicto armado y también en bases de datos de orden internacional, para los datos de deforestación. En la tabla 1 se presenta el nombre de cada variable, su respectiva fuente, el año de la información y el tipo de formato en el que se encuentran los datos originalmente. Después de la revisión bibliográfica y de la disponibilidad de información espacial existente, se llegó a un total de 7 variables, las cuales ayudarían a conocer cuáles son los municipios más idóneos para el desarrollo del cultivo del cacao; estas variables son listadas en la Tabla 1. Inicialmente, para la evaluación e la variable de pérdida en la cobertura de bosques, se tomaría los datos presentados por IDEAM, sin embargo, estos datos presentan muchas inconsistencias y se encuentran incompletos, lo que podría ocasionar inconvenientes en el momento de iniciar el procesamiento del cálculo del área total deforestada por cada municipio en el país. Por ende, se decidió utilizar la base de datos de deforestación presentada por Hansen et al. (2013), gracias a que esta base no presenta el problema de datos faltantes. Gracias a las variables del área cultivada, la producción y rendimientos del cacao se logran caracterizar las zonas con mayor producción de cacao, y así conocer los municipios en los cuáles se pudo potenciar la siembra del cultivo; esto de la mano con la variable de idoneidad del cultivo de cacao para los municipios; variable la cual fue construida por UPRA (2014) a partir de un análisis multicriterio que incluía variables como temperatura, precipitación, déficit pluvial, profundidad efectiva, pedregosidad y textura del suelo, drenaje natural, inundaciones, salinidad y 38

saturación de aluminio del suelo, régimen de humedad, acidez, capacidad de intercambio catiónico, carbono orgánico, erosión, pendiente, humedad, entre otras. Estos datos de idoneidad tienen las categorías: -

Idoneidad alta

Idoneidad media

Idoneidad baja

No apto

Exclusión legal

Tabla 1. Variables en la determinación de la idoneidad de los municipios en marco del postconflicto armado. Tipo

Variable Área de bosque

Bosque

Área de bosque (cobertura de bosque, ganancia, y pérdida) Área cultivada cacao Producción de cacao

Producción / Cultivos

Conflicto armado

Periodo

Fuente

Formato

Descripción

2017

IDEAM (2015)

Raster (tif)

Clasificado en bosque, no bosque y sin información

(Hansen et al., 2013)

Raster (tif)

Área de bosque y área deforestada a nivel de píxel (resolución 30 mts)

(MADR, 2018)

Tabla (csv)

(MADR, 2018)

Tabla (csv)

2000 a 2017 2007 a 2017 promedio 2007 a 2017 promedio

Rendimiento s del cacao

2007 a 2017 promedio

(MADR, 2018)

Tabla (csv)

Área cultivada de coca

2007 a 2017 promedio

(UNODC, 2017)

Tabla (csv)

Área idoneidad cacao

2017

(UPRA, 2014)

Raster (tif)

Índice de conflicto armado

2016

(DNP, 2016)

Tabla (csv)

Cantidad de cacao (ha) sembrada a nivel municipal Producción de cacao (ton) a nivel municipal Rendimientos (ton/ha) para el cacao a nivel municipal Área cultivada de coca (ha) a nivel municipal Cantidad de hectáreas idóneas para el cacao a nivel municipal Índice de conflicto armado (variable adimensional)

En este punto del procesamiento, se calculó el área total idónea de cacao teniendo en cuenta las categorías alta y media en una escala a nivel municipio. Paralelamente, la base de datos de área cultivada de coca se convirtió de un formato tipo tabular a espacial, esto mediante el uso del lenguaje de programación R.

De otro lado, el índice de conflicto armado es una variable que fue calculada por el DNP (2016) a partir de variables que tienen relación con el conflicto armado en Colombia, tales como, cantidad de personas secuestradas, carros bomba, atentados contra estaciones de policía, entre otros; estos datos son tabulares donde cada municipio contiene un valor que va de 0 a 1 el cual indica el nivel de afectación por el conflicto armado, donde 0 es bajo y 1 es muy altamente afectado; y como se había realizado con otras variables, estos datos se agrupan de un formato tipo tabular a un formato espacial, mediante el uso del código de los municipios. 3.4.1. Bosque – No bosque Esta variable permitió con base al área total de deforestación en los municipios, encontrar cual ha sido el impacto por deforestación en cada una de las zonas del país, de igual manera; esta variable es incluida en virtud del proyecto “Cacao, Deforestación y Paz”, que busca aunar esfuerzos para poner fin a la deforestación y restaurar los bosques en la cadena del suministro de Cacao en Colombia (Cocoa & Forest Initiative, 2018). Durante el análisis de los datos, se logró notar que las capas del IDEAM de bosqueno bosque incluye grandes zonas sin información por problemas en el sensor de Landsat, con lo cual se hizo necesario acudir a usar la información del estudio de Hansen et al. (2013). En este estudio de Hansen se ha venido monitoreando la cobertura boscosa año tras año desde el 2000 hasta la actualidad, donde cada nuevo año publican la capa de pérdida y ganancia de bosque, información que es tomada a partir de imágenes de satélite a una resolución de 30 metros. Los datos corresponden a tres distintos ráster: 1. Cobertura boscosa para el año 2000, es un archivo espacial ráster de resolución de 30 metros con valores de 0 a 100, el cual indica el porcentaje de cobertura boscosa de cada píxel. 2. Pérdida de bosque, es un archivo espacial ráster de misma resolución de 30 mt, con valores de 0 a 19, el cual indica el año en el que hubo deforestación para el píxel, si el valor es 0 indica que no hubo deforestación y si, por ejemplo, el valor es 4 indica que ese píxel presento deforestación para el año 2004. 40

3. Ganancia de bosque, es un archivo espacial ráster de resolución 30 mt, con valores de 0 a 19, si el valor es 0 indica que no hubo ganancia de bosque y si, por ejemplo, el valor es 7 indica que ese píxel presento ganancia de cobertura boscosa para el año 2017. En la figura 5 se ilustran los pasos realizados por medio de la herramienta en ArcGIS de model builder para la cobertura de bosque, este mismo diagrama de modelo fue utilizado para las capas de ganancia y pérdida de bosque. Figura 5. Procesamiento de información espacial de cobertura de bosque para el año 2000.

Los datos de Hansen et al. (2013) vienen por ventanas (tiles, en inglés) y Colombia está conformado por 4 de ellas, con lo cual el primer paso fue la unificación de las 4 capas raster dentro de 1 sola, esto a partir de la herramienta “Mosaic to new raster”. 41

Paralelamente se ejecutó el comando “dissolve” con el fin de obtener el límite de Colombia para usar este archivo como máscara y poder cortar los datos, esto como último paso, haciendo uso del comando “Extract by mask”, todos estos pasos fueron realizados en ArcGIS, y replicado para las tres capas de cobertura boscosa, ganancia y pérdida de bosque.

3.4.1.1. Diferencias entre fuentes de datos de bosques El IDEAM ha realizado estudios donde se detectan zonas con bosque y sin bosque, estudios basados en el análisis de imágenes de los sensores Landsat, con lo cual su resolución es de 30 metros aproximadamente (Gonzáles et al., 2011; IDEAM, 2018). Sin embargo, estos datos tienen problemas relacionados con el bandeado (omisión de datos) generado por el satélite (USGS, s.f.). A las categorías dadas se suma las zonas sin información (están señalizadas de color naranja y dentro de un cuadrado rojo en la Figura 6).

Figura 6. Bosque - No bosque - Sin información IDEAM para el año 2005.

Elaboración propia a partir de datos del IDEAM (2015)

Como se puede observar en la figura 6 existen grandes zonas para el territorio nacional que no cuentan con información al respecto y estas se encuentran ubicadas al norte de la selva en el departamento de Chocó, en el departamento de Bolívar; como también al sur del país, en el departamento de Nariño y en el norte de Bolívar. Estas zonas sin información frente a la cobertura generan un ruido en el momento del procesamiento, pues no se cuenta con un registro que permita clasificarlas para 43

así obtener datos precios en el área total de coberturas para cada variable. En total, las zonas con carencia de información suman aproximadamente 3 millones de hectáreas para todo el país, por lo cual se optó por hacer uso del conjunto de datos desarrollados por Hansen y otros, en compañía con la Universidad de Maryland. Los datos de ráster vienen conformados por distintas ventanas las cuales se conocen inglés como tiles. Actualmente, Colombia está conformado por un total de 5 ventanas como se observa en la figura 7, las cuales fueron descargadas una a una y luego procesadas en ArcGIS para hacer su respectiva unión y extracción por máscara. Figura 7. Conformación de las distintas ventanas (tiles) para los datos de deforestación según Hansen et al. (2013)

Las ventanas descargadas para Colombia corresponden a las siguientes coordenadas: -

00 N y 70 W 00 N y 80 W 10 N y 70 W 10 N y 80 W 00 N y 80 W

Una vez se obtuvieron las capas de cobertura boscosa, pérdida y ganancia de bosque; cortadas y ordenadas para toda Colombia, se procesó la información para obtener al final la cantidad de áreas deforestadas para todos los municipios. La capa de cobertura de bosque tiene valores de 0 a 100, el cual indica el porcentaje de cobertura boscosa de cada píxel; sin embargo, no se tiene certeza cuáles rangos de valores pertenecen a bosque, para lo cual se extrajo los valores de cobertura de bosque tienen las zonas de bosque del IDEAM, y de esta manera se pudo conocer el valor sobre el cual se establece que sea o no bosque cada píxel. 44

3.4.2. Conteo de áreas deforestadas Haciendo uso de las capas de cobertura de bosque y pérdida planteadas por Hansen fue estimado el total de áreas deforestadas (no bosque) desde el año 2000 hasta el 2017. Con base en esto, se adjudicaron las zonas de bosque y no bosque para los datos de Hansen esto para el año 2000 y finalmente en esta capa se eliminaron las zonas con presencia de deforestación sumándoles así mismo las zonas con ganancia de bosque (ver Figura 8). Figura 8. Proceso de creación de capa de bosque para el año 2017

Producto del proceso presentando en la anterior figura se obtuvo la capa de bosque tanto para el año 2000 como para el 2017, con lo cual se realizó el conteo de pérdida deforestada entre los dos periodos de tiempo, paso seguido se calculó el porcentaje de área deforestada, esto pues no es lo mismo 100 hectáreas de deforestación en un municipio con 1,000 hectáreas, a una pérdida de bosque de 100 hectáreas de deforestación en un municipio con 200 hectáreas. 3.4.3. Datos de producción de cacao a nivel municipal Estos datos corresponden al área sembrada, producción y rendimientos del cultivo de cacao, vienen a nivel temporal desde el año 2007 hasta el año 2017 (Fedecacao, 2018). Estos datos venían originalmente en versión tabla, lo realizado fue la unión con el shapefile de municipios para así poder tener estos datos a nivel espacial. Para las 3 variables, se calculó el promedio sobre los 10 años de datos existentes. 3.4.4. Idoneidad del cultivo de cacao Los datos de idoneidad del cultivo de cacao fueron tomados del estudio realizado por UPRA (2014), donde estimaron cuál es la aptitud del cultivo. La resolución

espacial de estos datos es de 1 km2. Estos datos vienen categorizados en 5 clases de aptitud del cultivo para las condiciones ambientales del píxel. -

Nula Baja Media Alta Exclusión legal (parques nacionales naturales)

De las anteriores clases se tabularon las áreas de aptitud media y alta bajo una única categoría de aptitud, esto pues según la explicación del análisis realizado por Florez et al. (2018) a partir de la evaluación multicriterio, las zonas que están bajo estas categorías son altamente probables para que el cacao se de en tales zonas. 3.4.5. Índice de conflicto armado Este dato representa que tan afectado están los municipios en cuanto al conflicto armado. Los datos presentados por el DNP (2016) se establecen en una escala de 0 a 1, donde 0 es baja incidencia del conflicto y 1 alta incidencia del conflicto armado. Los datos vienen en formato tipo tabular, para lo que fue necesario realizar la unión con el archivo shapefile de municipios de Colombia, mediante el código del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE)4, pudiendo finalmente tener el archivo en formato espacial. Este procedimiento fue realizado en R, lenguaje de programación utilizado para el análisis de datos. 3.4.6. Cultivos ilícitos en Colombia La cocaína uno de los principales cultivos ilícitos de Colombia (UNODC, 2019). La UNODC ha venido adelantando diversos estudios temporales en los que analiza el crecimiento o decrecimiento del área cultivada de coca en Colombia, sus bases de datos son construidas a partir de información satelital principalmente, estos datos vienen agregados a nivel municipal con el área estimada de coca sembrada; análisis que realizan año tras año desde el 2000, estos datos fueron convertidos de forma tabular a espacial a partir de la conexión de los códigos “divipola” de cada municipio,

El Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) tiene una nomenclatura llamada “divipola” (división político administrativa) en la cual cada departamento tiene un número de dos cifras, y cada municipio dentro de cada departamento tiene un código de tres cifras, con lo cual, con base en este campo se hace la unión entre las tablas y el shapefiles, lo que se llama en SQL (Search Query Language), el campo “key”. 4

posteriormente se calculó el promedio desde el año 2007 hasta el 2017, esto para hacer coincidir el período de tiempo con los de las demás variables. 3.5. Análisis espacial Una vez obtenida las bases de datos para todas las variables, se aplicaron las 3 técnicas de análisis: La correlación lineal simple, el análisis clúster jerárquico y la autocorrelación espacial bivariado, o también conocido como índice de Moran Bivariado. La correlación lineal es necesaria para conocer que tanto están relacionadas las variables entre sí, es decir, que si mientras una variable, por ejemplo, el área idónea del cacao y la producción de cacao, aumenta la otra también lo hace, o viceversa. Para el análisis de clúster jerárquico, se estimó la matriz de distancias entre todas y cada una de las variables para los municipios de Colombia en los que se registran datos requeridos según los criterios establecidos previamente en el presente estudio; una vez construida la matriz se estimó el dendograma y a partir de su interpretación se seleccionaron la cantidad de clúster. En cuanto al análisis de correlación espacial, se estimó el índice de Moran bivariado; esto para las distintas combinaciones de variables, tales como: porcentaje de cobertura de bosques y porcentaje de área sembrada de cacao en promedio, el índice de conflicto y el porcentaje de área sembrada de cacao, y también las variables de porcentaje de bosque e índice de conflicto armado. Por último, se realizó el análisis espacial para hacer la intersección entre los dos análisis, el de clúster jerárquico y del moran bivariado. En esta parte se respondieron las siguientes preguntas: -

¿Cuáles municipios tienen una alta idoneidad para el cultivo de cacao, un alto índice de conflicto armado y una alta deforestación de bosques?

Para los municipios que resultan como respuesta al primer cuestionamiento, ¿En cuál categoría de clúster se encuentran?, ¿Cuáles son sus características para las variables evaluadas en este estudio?

Paralelamente, se respondió a la pregunta ¿si los municipios con esta característica pertenecen a las categorías de ZOMAC y PDET?

4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN En este capítulo se describen y analizan los resultados obtenidos en el presente estudio. En la sección 4.1. se aborda la descripción de los resultados. En la sección 4.2. se realiza la discusión de los resultados de las técnicas de análisis. 4.1. Descripción de los datos En esta sección se describen todas y cada una de las variables tenidas en cuenta dentro del análisis. Primero se describe la variable de deforestación de Colombia, seguido por los datos del cultivo del cacao en Colombia, tales como, el área cultivada y la producción; para luego describir la variable del índice del conflicto armado, seguido por deforestación en Colombia; usando siempre los datos presentados en el estudio realizado por Hansen. Luego se presenta el área cultivada del cacao a nivel espacial, seguido de la idoneidad del mismo cultivo. 4.1.1. Deforestación en Colombia El área deforestada fue calculada a partir de las zonas que registran pérdida de bosque entre el año 2001 y el 2018, haciendo uso del estudio presentado por Hansen, luego se dividió el área deforestada sobre el área total de cada municipio para obtener el resultado final de deforestación. En la figura 9 se presentan las zonas que han sido deforestadas en color rojo, mientras que en la Figura 10 se presenta el porcentaje del área deforestada respecto al total del municipio. El resultado dio que valores entre el rango de 94 a 100 corresponden a la categoría de cobertura de bosque.

Figura 9. Zonas deforestadas entre 2001 y 2018

Elaboración propia a partir de datos de Hansen et al., (2013)

Figura 10. Porcentaje de área deforestada por municipio.

Elaboración propia a partir de datos de Hansen et al., (2013)

Como se puede apreciar en las figuras 9 y 10, hay ciertas zonas en las cuales la deforestación tiene un impacto mucho más pronunciado que en otras, es decir, son zonas con impactos de deforestación entre 42.1% y el 91.6% sobre el área total; tal es el caso al sur del país en departamentos como Caquetá, Guaviare y Nariño. Se resalta una alta deforestación en el municipio más al sur occidente de Colombia, en el departamento de Nariño. Precisamente, el municipio de Tumaco registra más de la mitad de su territorio alto en deforestación. Se denota, con base al análisis del mapa que no existe un alto porcentaje de deforestación en la línea costera pacífica colombiana tocando departamentos como Chocó, Valle del Cauca y Cauca. 4.1.2. Cultivo de cacao en Colombia Según los datos del MADR para el año 2007, se registraban 436 municipios cultivando cacao mientras que para el 2017 hubo un aumento a 526 municipios cultivando cacao (2018). En la Figura 11 se ilustra el aumento de la cantidad de municipios a lo largo del tiempo. Figura 11. Cantidad de municipios que cultivan cacao entre el 2007 y el 2017

Elaboración propia a partir de datos del MADR (2018)

Entre el 2007 y el 2017 se cultivó cacao en un total de 570 municipios, al inicio del periodo se cultivó en 436 municipios, mientras que para el 2017 se cultivó en 526, sin embargo, en total, se cultivó en los 570 municipios, estos localizados en 30 de los 32 departamentos que tiene Colombia. En la figura 12 se ilustra su ubicación.

Figura 12. Área sembrada de cacao en promedio entre 2007 y 2017

Elaboración propia a partir de datos del MADR (2018)

Como se puede observar en la figura 12, hay ciertos municipios que se resaltan, propiamente en el departamento de Nariño, Santander, Norte de Santander y Arauca, por haber sido históricamente conocidos por su producción cacaotera y de

alta calidad (FINAGRO, 2018). Algo para resaltar es que en todos los departamentos continentales5 se produce cacao. 4.1.3. Idoneidad del cultivo del cacao Los datos de UPRA (2016) registran las áreas idóneas del cultivo de cacao, en la Figura 13 se ilustran las zonas de aptitud baja, media, alta, exclusión legal y no apta para tal cultivo. En la figura 13, se puede observar la zonificación en una escala de 1:100,000 para el establecimiento de cultivos comerciales de cacao en Colombia. Actualmente, en el país se cuenta con 14 millones de ha idóneas por las características de sus suelos clasificadas dentro de las dos categorías de idoneidad alta y media. De igual manera, existen un poco más de 16 millones de ha que se enmarcan bajo la categoría de exclusión legal -áreas protegidas- y un registro de al menos 80 millones de ha que corresponden a la categoría de no idóneo, representando esto casi el 70 % del territorio continental del país. En una escala de análisis departamental, se puede observar que la mayor aptitud para cultivo de cacao, se presenta en el departamento del Meta con un poco más de 3 millones de hectáreas, Vichada con aproximadamente 2.2 millones de hectáreas, Antioquia con 1.6 millones, Caquetá con 1.3 millones y finalmente Córdoba con un poco más de 1.2 millones de ha idóneas; representando esto por lo menos el 50 % del área total con aptitud para el cultivo de cacao en el país. Reduciendo la escala al nivel municipal, se puede observar en la figura 15 que la mayor porción de superficie apta para el cultivo comercial del cacao se encuentra en el municipio de Puerto Gaitán en el departamento del Meta con un total de 800.000 ha, seguido por el municipio de La Primavera en Vichada con aproximadamente 500,000 ha y finalmente, el municipio de Puerto López en el Meta con 400,000 ha aptas para este cultivo. Geográficamente estos municipios se ubican todos al oriente del país, zona en la cual el área municipal es mayor con respecto a las otras zonas en el país.

Los departamentos continentales son aquellos que se encuentran dentro del continente como tal, esto incluiría a todos los departamentos de Colombia exceptuando San Andrés, el cual es un departamento insular. 5

Figura 13. Aptitud del cultivo de cacao

Elaboración propia a partir de datos de UPRA (2014)

Figura 14. Área idónea de los 10 municipios con mayor idoneidad para el cacao en Colombia

Elaboración propia a partir de datos de UPRA (2014)

La figura 15 representa el porcentaje de área idónea del cacao respecto al total del municipio, esto en razón de la gran diferencia existente del área entre los diferentes municipios; se puede observar como en los departamentos localizados al oriente del país se presenta una alta idoneidad, seguido de algunos municipios localizados en la costa norte, propiamente en el departamento de Córdoba, y un poco al centro-norte del país en el municipio de Santander se presentan muchos municipios cercanos unos de otros, estos tienen una alta área idónea del cacao respecto al total del municipio.

Figura 15. Porcentaje de área idónea por municipio

Elaboración propia a partir de datos de UPRA (2014)

4.1.4. Índice de conflicto armado en Colombia El índice del conflicto armado corresponde a la variable que indica cuál es el nivel del conflicto armado a niel espacial. Esta variable es adimensional y fue construida a nivel municipal, es decir, todos los municipios de Colombia tienen un valor asociado; valor el cual se registra en una escala de 0 a 1, donde si el valor es cercano a 0 indica que no ha sufrido por el conflicto armado y entre más alto sea este valor indica que si lo es. Se puede observar la aplicación de esta variable del índice del conflicto a nivel espacial en la figura 16. Similar al caso de la producción de cacao, el índice del conflicto armado tiene también altos valores en el departamento de Nariño, Arauca y Norte de Santander, zonas que son altamente productoras del cultivo de cacao. Otra zona que ha sido fuertemente atacada por el conflicto armado es el piedemonte llanero, en cercanías a la Sierra de La Macarena en el departamento del Meta. Para el caso de esta variable, se tienen datos para todos los municipios.

Figura 16. Índice de conflicto armado en Colombia

Elaboración propia a partir de datos del DNP (2016)

4.1.5. Cultivo de coca en Colombia La base de datos del UNODC (2017) indican que en Colombia desde 1999 hasta el 2017 se ha cultivado coca en 24 de los 32 departamentos y en un total de 313 municipios. Para el año 1999 se cultivaba la coca en 91 municipios, mientras que para el 2017 este se cultivó en 186 municipios, haciendo así un incremento de más del 100%, en contraste, para el año 1999 hubo un total de 160,000 ha de coca cultivada, mientras que para el 2017 hubo un total de 171,000 ha de coca, lo que supone que se ha reducido el área cultivada a nivel municipal, pero que ha registrado un aumento en la cantidad de municipios donde se cultiva. En las figuras 17 y 18 se ilustran los mapas que representan el área cultivada de coca para los años 2005 (Figura 17A), 2010 (Figura 17B), 2015 (Figura 18A) y 2017 (Figura 18B) (último año del que se disponen datos a la fecha). Estos mapas fueron realizados después de realizar la unión entre la tabla de área cultivada de coca de UNODC (2017) y el shapefile a nivel municipal de Colombia.

Figura 17. (A) Área cultivada de coca año 2005 (B) Área cultivada de coca año 2010

Elaboración propia a partir de datos de UNODC (2017)

Figura 18. (A) Área cultivada de coca año 2015 (B) Área cultivada de coca año 2017

Elaboración propia a partir de datos de UNOD, (2017)

Con respecto al cultivo de coca en el país, se logra observar un aumento considerable para el área total cultivada de coca a nivel general tal como se muestra en las figuras 17 y 18, donde los principales departamentos en los cuales se ha incrementado potencialmente la coca y su cultivo son los departamentos localizados al sur del país, como lo son Cauca, Nariño, Putumayo y Caquetá, así como también en Antioquia, Norte de Santander, y Bolívar. En un nivel más detallado de análisis, se logra observar en la figura 17A que la mayor área cultivada de coca se presenta en el departamento del Meta y Nariño, localizados ambos al oriente y suroccidente del país respectivamente, y en menor medida en Antioquia y Cauca, ahora bien, cinco años después como se puede observar en la figura 17B se registra la disminución leve del área cultivada de coca, ver última categoría, color rojo oscuro, sin embargo, se logra apreciar que hay un aumento de área cultivada en el departamento del Cauca y Caquetá, dejando ver así un hot-spot de producción de coca al sur del país. Por otro lado, hay departamentos que han logrado disminuir sus hectáreas de cultivo de cacao como es el caso de los departamentos de Arauca, Meta, Putumayo, Vichada y Amazonas. En la figura 18 se ilustra el área cultivada de coca en dos períodos registrados como lo son el año 2015 y 2017 referenciados como A y B respectivamente. Se observa en las representaciones espaciales que tanto los departamentos del Cauca como Caquetá registran una leve reducción en el área cultivada de coca, mientras que por su parte aparece Norte de Santander con un aumento considerable en la siembra de este cultivo que para el año 2015 contaba con más de 9,000 ha. Ahora bien, para el año 2017 se registra la mayor cantidad de área cultivada de coca, ahora son 6 los departamentos los cuales cuentan con más de 9,000 ha de coca, estos son: Cauca, Nariño, Putumayo, Caquetá, Norte de Santander y Antioquía. En la figura 19 se ilustra la tendencia que se ha estado presentando en la cantidad de área cultivada de coca basándose en los datos de la Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito. El mayor incremento de área cultivada de coca se da después del año 2012, año en el cual su aumento fue de aproximadamente un 150%.

Figura 19. Tendencia de área cultivada de coca en Colombia

Elaboración propia a partir de datos de UNODC (2017)

En conclusión, se puede observar que a partir del año 2000 se presenta una reducción considerable de la producción de coca por hectáreas hasta el año 2005, momento en el cual se presenta un comportamiento inverso, es decir, aumentan en pequeña medida los cultivos de coca hasta más o menos el año 2008, momento en el cual se presenta nuevamente una caída leve que va hasta mediados del 2012 y 2012, punto en el que se llegó a registrar menos de 50,000 hectáreas de coca cultivada, un gran avance para el país. Sin embargo, desde el 2013 al 2017, se ha registrado un aumento del 150% en el área cultivada de este cultivo ilícito. 4.2. Análisis de resultados En esta subsección se describen los resultados de los análisis realizados. El primero de ellos es un análisis exploratorio de datos, el cual incluye la correlación lineal entre todos los pares de las variables, luego se presentan los resultados del análisis clúster jerarquizado, seguido de la descripción del análisis Moran bivariado, y, por último, la sobreposición de los resultados. 4.2.1. Correlación lineal A continuación, en la figura 20 se presenta el resultado del análisis de correlación realizado con el método de Pearson.

Figura 20. Matriz gráfica de correlación entre las variables

(1) prc_dfr: porcentaje de área deforestada por municipio, (2) area_cacao: área cultivada de cacao, (3) rdtos: rendimientos del cacao, (4) conflicto: índice de conflicto armado, (5) prc_idoneidad: porc.

Entre las variables en relación con el cacao existe cierta relación, desde luego que a una área con altos porcentajes sembrada de cacao se espera tener un alto porcentaje de idoneidad como se muestra en las variables 2 y 5, sin embargo el valor de correlación no da muy alto (0.4), pero su valor p si da por debajo de 0.05, precisamente es de 0.049; en adición, se tiene cierta correlación entre el porcentaje de área deforestada y el conflicto armado visto en las variables 1 y 4, a mayor conflicto armado existe ciertamente alta deforestación, el valor p aquí es de 0.10, es estadísticamente significativo con un 90% de confiabilidad. Una combinación de variables que resalta es el área idónea de cacao y el área cultivada de cacao como se observa en las variables 5 y 2, aquí la relación no es alta, el valor es de tan solo 0.1, y su valor p es bastante alto (0.74); bajo este resultado se puede decir que hay muchos municipios en los cuales hay una alta idoneidad del cacao, pero no se siembra el cultivo, o se cultiva muy poco. Algo importante de este análisis es que es una correlación que no tiene en cuenta el factor espacial (continuidad ni vecindad). 64

4.2.2. Análisis de clúster jerárquico Los resultados del análisis de clúster jerárquico sugieren la agrupación de un total de 4 grupos de municipios (ver Anexo A). Después de realizar la unión de todas las bases de datos, quedaron 546 municipios; es decir, que todas las bases de datos coinciden en valor para esa cantidad de municipios. Esto se hace con la finalidad de no incluir valores NA o valores vacíos en los distintos análisis. En la figura 21 se ilustra el resultado del análisis clúster.

Figura 21. Resultado del análisis clúster jerárquico.

Ahora bien, para poder llegar a una discusión sobre el comportamiento de las variables para cada uno de los grupos generados, se presenta en la figura 22 los gráficos de cajas y alambres que representan la distribución de los valores que toma cada grupo para las variables analizadas: porcentaje de área deforestada, área cultivada de cacao, rendimientos del cacao, índice de conflicto armado, y porcentaje de área idónea. 66

Figura 22. Boxplot del comportamiento de las variables para cada clúster

Como se puede ver en la figura 22, el grupo 1 se caracteriza por tener baja área deforestada, con algunos municipios que tienen alrededor del 25% de su área deforestada, a su vez, presenta área cultivada de cacao bastante baja, rendimientos en torno al promedio nacional. El índice de conflicto armado es en general bajo, con algunos puntos atípicos. Por último, la mediana del área idónea es el más bajo respecto a los demás. Por otro lado, el grupo 2 se caracteriza por tener un porcentaje de área deforestada de alrededor del 10%, un área sembrada de cacao de alrededor de 3,000 ha. En cuanto a los rendimientos, son muy similares al grupo 1 respecto a su mediana. Luego con el índice de conflicto armado se tiene la mediana más alta en comparación

con los demás grupos de municipios, y, por último, el área idónea del cacao es de alrededor del 30% en su valor de mediana. Los municipios del grupo 3 registran poca área deforestada y el área sembrada de cacao para estos municipios es de alrededor de 300 ha, los rendimientos son muy parecidos a los demás grupos, alrededor de 0.6 ton/ha, el índice de conflicto armado no es tan alto respecto al grupo 2, y el área idónea del cacao oscila alrededor del 25%, y tiene además este grupo la característica que contiene el municipio con mayor área idónea del cultivo de cacao de Colombia, este municipio es Puerto Gaitán en el departamento del Meta. En cuanto al último grupo, sus municipios tienen el mayor porcentaje del área deforestada, además se representa por los municipios que mayor área sembrada de cacao tienen, y la variabilidad en los rendimientos es la más reducida. En cuanto al conflicto armado, tiene la mediana más baja respecto a los demás municipios, y el porcentaje de área idónea del cacao es la más alta respecto a los demás grupos, en cuanto al valor de la mediana. 4.2.3. Análisis Moran bivariado 4.2.3.1. Porcentaje de área deforestadas y área de cultivo de cacao Para el análisis de Moran bivariado se escogieron distintas combinaciones de pares de variables para agruparlas y conocer cuál es su distribución espacialmente, y si existe una correlación entre las mismas. En la figura 23 se ilustran las agrupaciones del análisis de Moran bivariado. El índice de Moran bivariado entre el área deforestada y el área cultivada de cacao tiene un valor de 0.087, es bastante bajo, con lo cual hay evidencia estadística para mencionar que no existe una correlación clara entre ambas variables mencionadas.

Figura 23. Resultado análisis de Moran bivariado entre el porcentaje de área deforestada y área cultivada de cacao

En total 43 municipios se localizan en la categoría bajo-bajo, municipios los cuales se ubican principalmente en los departamentos del Valle del Cauca, Cauca, y el piedemonte llanero. Es decir, en estas zonas existe poca área deforestada y baja producción del cultivo de cacao. Por otro lado, 28 municipios están en la categoría alto-alto, y son municipios localizados principalmente al norte de Colombia, en departamentos como Santander Norte de Santander, y Cesar; zonas caracterizadas por una alta deforestación y una alta área cultivada de cacao. Son 23 municipios los agrupados bajo la categoría alto-bajo; es decir, alta área deforestada y baja producción de cacao. Estas áreas se localizan dispersamente en el país en departamentos como Valle del Cauca, Risaralda, Caldas y Quindío, Guajira, Cesar y Arauca. Por último, 13 municipios se localizan en la categoría bajo-alto, de baja deforestación y alta producción de cacao. Estos municipios se localizan principalmente en los departamentos de Arauca y Santander. 4.2.3.2. Idoneidad del cultivo de cacao y índice de conflicto armado El índice de Moran bivariado entre las variables de idoneidad del cultivo de cacao e índice de conflicto armado da un valor de -0.16. En la figura 24 se ilustran los resultados de la agrupación para estas variables de idoneidad del cultivo de cacao y el conflicto armado en Colombia.

Figura 24. Resultado análisis de Moran entre el porcentaje de área idónea del cultivo de cacao y el índice de conflicto armado

Dentro de este análisis y como se observa en la figura 24, se presenta que 53 municipios se localizan bajo la categoría alto-bajo, es decir que hay un alto 71

porcentaje de área idónea y un bajo índice de conflicto armado y, son municipios ubicados principalmente en los departamentos de Córdoba, Antioquia, Santander, Huila y Tolima. Por otro lado, 48 municipio se localizan bajo las categorías bajo-alto, es decir, un bajo porcentaje de área idónea y un alto índice de conflicto armado; municipios localizados principalmente en los llanos orientales (oriente de Colombia), sur del país en departamentos como Caquetá y Nariño, y al norte del país en departamentos como Santander y Antioquía. Son 30 municipios los que se ubican bajo la categoría bajo-bajo que corresponde al bajo porcentaje de área idónea y bajo índice de conflicto armado. Por último, 20 municipios están bajo la categoría altoalto; es decir, tienen una alta idoneidad del cultivo de cacao y un alto índice de conflicto armado. 4.2.3.3. Idoneidad del cultivo de cacao y áreas deforestadas El valor del índice de Moran bivariado es de 0.11, valor bastante bajo, lo que puede intuirse en una baja autocorrelación espacial. En la figura 25 se ilustra el resultado de la relación espacial que existe entre estas dos variables.

Figura 25. Resultado análisis de Moran entre la idoneidad del cultivo de cacao y las áreas deforestadas

Como se observa en la figura 25, la categoría de bajo-bajo, cuenta con 57 municipios los cuales se encuentran principalmente al occidente y oriente de Colombia en los cuales se registra una baja idoneidad del cultivo de cacao y una baja deforestación. Por otro lado, 39 municipios se localizan en la categoría de alto-alto, que refiere a una alta idoneidad del cultivo de cacao y una alta deforestación en municipios ubicados principalmente en los departamentos de Antioquía, Santander y Norte de Santander. De igual manera, 32 municipios se encuentran bajo la categoría alto-bajo, y se encuentran ubicados en los departamentos del Valle del Cauca, Meta, y Huila, principalmente, caracterizados principalmente por tener una baja idoneidad del cultivo y una alta área deforestada. Finalmente, 30 municipios se localizan en la categoría bajo-alto. Estos se localizan principalmente en el sur del país, en los departamentos como Caquetá y Meta y en el norte del país, en departamentos como Santander, Norte de Santander y Antioquia. 4.2.4. Yuxtaposición de resultados Como se mencionó en la sección 3.5 del presente documento, se hizo el análisis espacial de sobreposición de resultados, con la finalidad de responder a la pregunta de investigación principal de cuáles son los municipios más aptos para desarrollar el cultivo del cacao en el marco del postconflicto de Colombia. Se realizó la sobreposición entre los resultados del análisis de Moran bivariado y el análisis clúster jerárquico, esto con el fin de conocer el comportamiento de las distintas variables entre sí. Bajo este cruce de información, un total de 7 municipios pertenecen a la categoría de alta idoneidad del cultivo de cacao –alto índice de conflicto armado y a su vez hacen parte de la categoría de una alta idoneidad del cultivo de cacao– alto índice de deforestación. Con esto es posible interpretar que en estos municipios se pudiesen desarrollar planes para promover y consolidar el cultivo del cacao, pues han sufrido un alto índice de conflicto armado, en adicción, han tenido una alta deforestación, pero que a su vez resultan ser áreas idóneas para el cacao; pero por su parte la alta deforestación dejaría pensar que implementando sistemas agroforestales con el cultivo del cacao permitirían ir ciertamente reforestando estas zonas. Los 7 municipios que se han mencionado anteriormente son listados en la tabla 2 junto con el departamento donde están ubicados: 74

Tabla 2. Municipios más idóneos para la implementación del cultivo del cacao en el marco del postconflicto en Colombia

Departamento Caquetá Antioquia Putumayo Caquetá Caquetá Caquetá Caquetá

Municipio Curillo Puerto Nare Valle del Guamez (La Hormiga) Albania Valparaíso Solita Puerto Rico

Al mismo tiempo, 6 de estos 7 municipios se ubican bajo el grupo 1 - Curillo, Puerto Nare, Albania, Valparaíso, Solita, Puerto Rico-, los cuales presentan un área baja de cultivos de cacao actualmente; por este lado, se podría impulsar entonces a que estos municipios aumenten su área cultivada de cacao, pues tienen las condiciones como un área idónea alta y presencia de conflicto armado, lo que ayudaría entonces a potenciar estos municipios que han estado atrasados en el desarrollo. Por otro lado, el otro municipio faltante que es Valle del Guamuez (La Hormiga), pertenece al clúster 3, en el cual se caracteriza principalmente por tener un área idónea del 25% respecto al total del municipio. Un común denominador de estos municipios es que se encuentran lejos de grandes urbes. Estos municipios se localizan en los departamentos de Antioquía (Puerto Nare), Putumayo (Valle del Guamez La hormiga), y Caquetá (Curillo, Albania, Valparaíso, Solita, y Puerto Rico). La mayoría de estos municipios se localizan al sur del país, excepto Puerto Nare que se ubica en el departamento de Antioquía. Finalmente, de todos los municipios presentados anteriormente, el único municipio que no hace parte de las áreas ZOMAC es Puerto Nare, municipio localizado en el departamento de Antioquia. De igual manera, la Fundación Paz y Reconciliación (2015) identifica al municipio como una zona de no afectación grave por parte del conflicto armado. En relación con las zonas históricamente afectadas por el conflicto armado, según la Fundación Paz y Reconciliación (2015), estos municipios hacen parte de estos municipios que han vivido el conflicto armado, de igual manera excepto Puerto Nare.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

La metodología implementada permitió conocer cuáles municipios resultan con mejores condiciones que permitan fortalecer el desarrollo del cultivo del cacao. Esto deja ver que la combinación de técnicas estadísticas y técnicas espaciales permiten llegar a conclusiones que puedan ser utilizadas en el proceso de toma de decisiones técnicas y políticas en diferentes campos, en este caso, la vinculación de estas técnicas pueden permitir que en el campo de la agricultura se tomen acciones desde lo social, capacitando personas en los municipios con este tipo de idoneidad para el cultivo de cacao en todo lo concerniente al cacao, como también la toma de decisiones económicas respecto a la inversión en estas zonas para potencializar el cultivo de cacao, como también desde lo político como un instrumento que sirva como soporte de políticas agrarias que respalden y fortalezcan el desarrollo del cultivo de cacao en Colombia. Los municipios idóneos para el desarrollo del cultivo de cacao se localizan en zonas lejanas de sus respectivos cascos urbanos o incluso de las grandes ciudades del territorio nacional, lugares que por mucho tiempo han presentado un abandono estatal creando brechas entre el desarrollo nacional y el desarrollo de estos remotos lugares en medio de montañas, vegetación y soledad; sumado a este abandono estatal, se agrega que fueron afectados fuertemente por el conflicto armado. Razón por la cual, la promoción y el desarrollo potencial de cultivo de cacao en estas zonas, podría ser un condicionante de cambio para estas zonas a lo largo y ancho del país, pues sería una oportunidad para replantear sus economías y generar alternativas más estables de desarrollo integral como territorio. El objetivo general que pretendía analizar la idoneidad de los municipios de Colombia para el cultivo del cacao en pro de sustituir los cultivos ilícitos pudo ser alcanzado gracias a la metodología propuesta; como también se pudo dar respuesta a la pregunta de investigación principal al mismo tiempo en que se respondían los diversos cuestionamientos resultantes a partir de la pregunta principal. La hipótesis planteada al inicio de la investigación fue que los municipios que presentaban altos índices de conflicto armado tienen a su vez altas cifras de deforestación e idoneidad, sin embargo, no fue del todo así pues se encontraron municipios con alto índice de conflicto armado y baja idoneidad del cultivo, sobre 76

todo estos ubicados en los departamentos de Caquetá y Meta, en cercanías a la selva amazónica. Como se mencionó en la introducción, aunque actualmente existen ciertas disidencias de las FARC en Colombia, las cuales amenazan con volver a la guerra; el objeto de estudio de esta investigación se desarrolló bajo el marco del postconflicto que resultó a partir de la firma del acuerdo de paz en La Habana, supuesto en el cual se desarrolla una idea de nación de crecimiento sin espacio para enfrentamientos armados en el territorio nacional. La capacidad de estimación por parte de la autocorrelación espacial permitió distinguir que 6 de los 7 municipios pertenecen a zonas vividas por el conflicto armado. La metodología implementada podría ser replicada en otros escenarios, por ejemplo, en la búsqueda de la implementación de otros cultivos para el desarrollo de los municipios que han sido víctimas del conflicto armado o han presentado un atraso en su desarrollo económico por otro tipo de conflictos. Este podría ser fuertemente un proyecto por parte del gobierno nacional en el cual se busque los cultivos más propicios para cultivar, sumando distintas fuentes de datos, tales como la idoneidad de cultivos, zonas de conflicto armado, quizá áreas protegidas, y las áreas afectadas por el conflicto armado. Se sugiere la realización de un próximo estudio en el cual se entre más en detalle; es decir, aumentar la escala de análisis para así mismo conocer las áreas más acordes para el cultivo de cacao, esto en función de variables como el uso de la tierra, accesibilidad a vías, cercanía a mercados, pendientes, entre otras. Esto se propone pues el estudio realizado prioriza la escala a nivel municipal. Sin embargo, haría falta priorizar la zona más idónea dentro del propio municipio.

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ANEXO A En la Figura A.1. se ilustra el dendograma estimado en el análisis clúster aglomerativo. En colores se pueden apreciar los distintos clústeres obtenidos, los cuales en total fueron 4. Estos fueron estimados a partir de las variables de porcentaje de área deforestada, área sembrada de cacao, rendimientos, índice de conflicto armado y el porcentaje de área idónea de cacao.

Figura A.1. Dendograma del análisis clúster jerárquico.

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ANEXO A

BIBLIOGRAFÍA

4.1.2. Cultivo de cacao en Colombia

4.2.2. Análisis de clúster jerárquico

4.2.4. Yuxtaposición de resultados

4.1.4. Índice de conflicto armado en Colombia

4.2.3. Análisis Moran bivariado

4.1.3. Idoneidad del cultivo del cacao

5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

4.1.5. Cultivo de coca en Colombia