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ARCHIVOS DE ECONOMÍA Impacto de la infraestructura de transporte en el desempeño económico Pablo RODA Francisco PERDOMO Jorge SÁNCHEZ Documento 424 Dirección de Estudios Económicos 26 de Febrero 2015 La serie ARCHIVOS DE ECONOMÍA es un medio de divulgación de la Dirección de Estudios Económicos, no es un órgano oficial del Departamento Nacional de Planeación. Sus documentos son de carácter provisional, de responsabilidad exclusiva de sus autores y sus contenidos no comprometen a la institución. Consultar otros Archivos de economía en: https://www.dnp.gov.co/estudios-y-publicaciones/estudios-economicos/Paginas/archivos-de-economia.aspx http://www.dotec-colombia.org/index.php/series/118-departamento-nacional-de-planeacion/archivos-de-economia

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ARCHIVOS DE ECONOMÍA

Impacto de la infraestructura de transporte en el desempeño económico

Pablo RODA Francisco PERDOMO Jorge SÁNCHEZ

Documento 424

Dirección de Estudios Económicos 26 de Febrero 2015

La serie ARCHIVOS DE ECONOMÍA es un medio de divulgación de la Dirección de Estudios Económicos, no es un órgano oficial del Departamento Nacional de Planeación. Sus documentos son de carácter provisional, de responsabilidad exclusiva de sus autores y sus contenidos no comprometen a la institución. Consultar otros Archivos de economía en: https://www.dnp.gov.co/estudios-y-publicaciones/estudios-economicos/Paginas/archivos-de-economia.aspx http://www.dotec-colombia.org/index.php/series/118-departamento-nacional-de-planeacion/archivos-de-economia

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Impacto de la infraestructura de transporte en el desempeño económico1

Pablo RODA2

Francisco PERDOMO Jorge SÁNCHEZ

Resumen

El estudio está dirigido a explicar las inter-relaciones entre la infraestructura de transporte y la actividad económica en Colombia. La causalidad bidireccional en esta relación hace extremadamente complejo obtener parámetros econométricos que permitan inferir la respuesta del PIB ante un shock de infraestructura. Por lo anterior, el estudio combina la modelación de los flujos de carga en el contexto de un modelo de transporte con diversos ejercicios econométricos. Se encontró en el estudio que la elasticidad del comercio a los costos de transporte es de -0.8 y la elasticidad al PIB de los nodos es unitaria; la elasticidad de los precios al consumidor final a los costos de transporte es cercana a -0.2; además, se encuentra alguna significancia estadística entre los flujos de transporte y la diversidad en la estructura económica entre núcleos urbanos. Por otra parte se estimó la relación beneficio costo para los proyectos (4G) que impulsa la ANI. Las relaciones beneficio costo son significativamente mayores q ue 1, con lo cual se confirma el elevado impacto de los proyectos viales dado el atraso del país en esta materia. Los proyectos de mayor retorno económico son aquellos que eliminan los cuellos de botella que aún persisten en los principales corredores de comercio. Finalmente, se plantean algunas inversiones de corto y mediano plazo que permiten ofrecer un nivel de servicio adecuado en los horizontes 2025 y 2035.

Abstract

This paper focus on the relationships between transport infrastructure and economics activities in Colombia. The unknown causality of the prior statement involves serious econometrical issues, in order to estimate unbiased parameters that allow an accurate inference of GDP responses from an infrastructure investment shock. This paper proceeds by linking trade flows modelling in a transport model context with several econometrical approaches. The first result, display the estimation of a gravity model, with transportation costs elasticity of about -0.8 and a unitary income elasticity; the second one is a regression between consumer prices and transportation costs, with a -0.2 elasticity; finally, the paper estimates a significant statistical link between trade flows and industrial structure at urban level. With the above results, the study run a cost/benefit analysis of the last generation (4G) infrastructure investment, commanded by ANI. The benefit/cost ratio is upper to 1, highlighting the positive impact of 4G investment plan in a country like Colombia, with enormous delays in this topic. The most relevant projects are the ones that fixes bottlenecks on the main trade corridors. Finally, there is a description of some short and middle run transport projects, suggested to aim for a suitable level of service by 2025 and 2035 horizon.

Palabras clave: Infraestructura de transporte, Impacto Fiscal, Economía Espacial, Modelo de

Gravedad, Planeación de Transporte, Evaluación Costo – Beneficio.

Clasificación JEL: D61, F17, R12, R15, R41, R42

1 Documento presentado a la Dirección de Estudios Económicos del DNP. Diciembre 2014 2 [email protected] ; www.economicaconsultores.com

pabloroda@economicaconsultores .com

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Contenido

1. Introducción ...............................................................................................................................5

2. Bases metodológicas...............................................................................................................11

2.1 Información General ................................................................................................................11

2.2. Proyección de demanda ......................................................................................................11

2.3. Cálculo del VOC...................................................................................................................12

2.4. Flujo capacidad ....................................................................................................................14

3. Caracterización de los flujos de comercio y la red de transporte ...........................................15

3.1. Relación dimensión de la red vial las toneladas y el parque ..............................................15

3.2. Principales corredores, flujos de carga y actividad económica ..........................................16

3.2.1. Caracterización de los flujos de carga.............................................................................16

3.3. Limitaciones modales ..........................................................................................................18

3.4. Accesos a las ciudades. ......................................................................................................20

4. Relaciones entre la infraestructura y el desempeño económico ............................................21

4.1. Corto plazo: Encadenamientos en construcción.................................................................21

4.2. Largo plazo: Modelo de gravedad – Costos de transporte y flujos de comercio ...............24

4.3. Competitividad (Productos y regiones). ..............................................................................29

4.3.1 Analisis agregado. ...............................................................................................................29

4.3.2 Analisis del producto. ...........................................................................................................32

4.3.3 Analisis por Región. .............................................................................................................29

5. Plan de inversiones .................................................................................................................41

5.1. Costo económico de la congestión en flujos interurbanos .................................................41

5.2. Beneficio costo del plan de inversiones ..............................................................................50

5.2.1. Programa vial de la ANI ...................................................................................................50

5.2.2. Generación de beneficios de las inversiones adicionales recomendadas .....................51

Bibliografía ......................................................................................................................................52

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Tablas

Tabla 1: Parámetros empleados para el cálculo del VOC (miles de pesos de 2013)...................13

Tabla 2: Estructura de Costos de Operación de los Vehículos a partir del VOC-HDM-4 .............13

Tabla 3: Jalonamientos directos e indirectos de las inversiones incluidas en el plan de Inversiones

de transporte. (Billones de pesos) ..................................................................................................23

Tabla 4: Contribución sectorial de los jalonamientos indirectos de las inversiones viales ...........24

Tabla 5: Modelo de gravedad .........................................................................................................27

Tabla 6: Modelo de gravedad con control por complementariedad del aparato productivo. ........28

Tabla 7: Efecto de la reducción en los costos de transporte atribuibles a la eliminación de la

congestión en tramos interurbanos ................................................................................................31

Tabla 8: Resultados econométricos de la relación precio – costos de transporte ........................32

Tabla 9: Resultados del análisis beneficio costo del Programa vial estructurado por ANI (millones

de pesos 2014) ...............................................................................................................................50

Tabla 10: Beneficios del Programa vial estructurado por ANI y las inversiones sugeridas (millones de pesos 2014) 51

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Ilustraciones

Ilustración 1: Conceptualización de las relaciones entre infraestructura de transporte y crecimiento

económico .......................................................................................................................................10

Ilustración 2: Respuesta de los costos de operación vehicular ante diferentes niveles de flujo

vehicular. Simulaciones con los parámetros de la función flujo capacidad. (Panel izquierdo:

Variación de α); (Panel derecho: Variación de β) ..........................................................................15

Ilustración 3: Asignación de los flujos de carga en la red actual ...................................................18

Ilustración 4: Relación motorización – kilómetros de doble calzada .............................................20

Ilustración 5: Costos de transporte a puertos. Caso Aguacate .....................................................33

Ilustración 6: Costos de transporte a puertos. Caso Piña .............................................................34

Ilustración 7: Costos de transporte a puertos. Caso Café .............................................................35

Ilustración 8: Costos de transporte a puertos. Caso abonos .........................................................36

Ilustración 9: Asignación de flujos de carga. Abonos ....................................................................37

Ilustración 10: Costos de transporte a puertos. Caso Maíz ...........................................................38

Ilustración 11: Asignación de flujos de carga. Maíz .......................................................................39

Ilustración 12: Frontera de competitividad con VOC de 30 USD/ton ............................................40

Ilustración 13: : Frontera de competitividad con VOC de 40 USD/ton ..........................................40

Ilustración 14: Frontera de competitividad con VOC de 50 USD/ton ............................................40

Ilustración 15: : Frontera de competitividad con VOC de 60 USD/ton ..........................................40

Ilustración 16: Estimaciones flujo – capacidad en 2014 ................................................................42

Ilustración 17: Sobre costos en la operación de los vehículos de carga en 2014 ........................42

Ilustración 18: Plan de inversiones viales ANI ...............................................................................44

Ilustración 19: Estimaciones flujo – capacidad en 2025 para dos condiciones de la red .............45

Ilustración 20: Estimaciones flujo – capacidad en 2025 incluidas las inversiones recomendadas

para el corto plazo ..........................................................................................................................46

Ilustración 21: Estimaciones flujo – capacidad ..............................................................................47

Ilustración 22: Sobre costos en la operación de los vehículos de carga en 2035 ........................47

Ilustración 23: Estimaciones flujo – capacidad en 2035 con inversiones de corto de plazo ........48

Ilustración 24: Estimaciones flujo – capacidad en 2035 con inversiones de mediano de plazo...49

Ilustración 25: Estimaciones flujo – capacidad en 2035 con inversiones férreas .........................49

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1. Introducción

La medición de los efectos de las redes de transporte en la competitividad y el crecimiento

económico ha significado un reto metodológico por el carácter endógeno de esta relación. En

efecto, existe una causalidad desde la economía hacia la infraestructura en la medida en que un

aumento en el nivel de ingreso permite construir más y mejores redes de transporte. Por otra

parte, cuando se expande la cobertura geográfica y capacidad de estas redes, aumentan la

integración y la competitividad y, en consecuencia, el nivel de actividad económica. De hecho con

un modelo econométrico simple no es posible determinar si el mayor crecimiento económico se

explica porque hay una mejor dotación de infraestructura de transporte o, si la mayor dotación de

infraestructura de transporte se debe a que esa particular región muestra una mayor dinámica

económica. La bidireccionalidad en la relación de causalidad de estas dos variables, hace difícil

estimar un parámetro que ayude a explicar en qué medida las inversiones de infraestructura se

traducen en crecimiento económico.

Los efectos de la infraestructura de transporte sobre la economía no se limitan a los impactos

sobre la competitividad externa. Un país mal conectado, con costos de transporte elevados entre

los centros de actividad, tiende a generar una distribución espacial de la producción autárquica

con estructuras sustitutas más que complementarias entre regiones. Esta configuración del

aparato productivo limita la especialización y, en consecuencia, la captura de economías de

escala y alcance3.

El desconocimiento de estos parámetros, por su parte, puede conducir al diseño de malas

políticas públicas. Así por ejemplo, se puede orientar un exceso de fondos fiscales para las redes

de transporte, hasta alcanzar niveles ineficientes en el sentido en que su aporte sobre la

competitividad es ya muy bajo e inferior al retorno económico y social de los recursos públicos en

otras prioridades (caso España). De igual forma, es posible imponer restricciones fiscales muy

3 En la Misión de Ciudades, liderada por el DNP, se mostró que las estructuras de participación sub sectorial de la industria manufacturera en Bogotá, Medellín y Cali son muy similares. De hecho las únicas regiones diferenciadas en su estructura productiva son Bolívar y Santander con una participación importante de sus sectores petroquímicos.

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fuertes que limitan el nivel de inversión en estas redes, al punto que se sacrifica la competitividad

y se encauza la economía en una senda de crecimiento bajo (caso Colombia)4.

Las inversiones en infraestructura de transporte demandan un porcentaje elevado del espacio

fiscal y de la capacidad de financiación del sector privado. Por otra parte, el ciclo de maduración

de los proyectos entre las fases de diseño, estructuración y construcción es extremadamente

largo. Bajo estas dos características, la priorización de los proyectos se debe soportar en

ejercicios técnicos de modelación que permitan identificar las intervenciones con mayor impacto

económico y social. Una mala selección de proyectos limita la consolidación de una red eficiente

de transporte por varias generaciones5. A pesar de las grandes distancias y la difícil topografía

que caracteriza las conexiones entre las principales ciudades, puertos y fronteras, en Colombia

las inversiones en carreteras solo se han orientado con ejercicios cuidadosos de priorización

técnicos y económicos en pocos episodios puntales de la historia6. Se evidencian, además,

múltiples fallas en el proceso de inversión asociado con los cortos horizontes de la administración

pública y la frecuente reorientación de las prioridades en respuesta a coyunturas políticas. Bajo

este esquema, no se cuenta con el tiempo necesario para realizar la pre-inversión de los

proyectos; no se asegura la financiación completa para concluir las obras en plazos razonables;

4 De acuerdo con estimativos de ANIF, la inversión pública en transporte pasó del 0.68% PIB en 2010 a 1.25% PIB en 2013. Si se incluye la inversión privada, el gasto ascendió a 2 puntos del PIB. Aún con este crecimiento, el porcentaje sigue siendo extremadamente bajo, dado el rezago del país en infraestructura. En efecto, en el último Reporte de Competitividad del Foro Económico Mundial (2013 – 2014), Colombia se ubica en la posición 130 en calidad de las vías, en una muestra de 144 países. 5 la infraestructura compromete un monto significativo de la capacidad de financiación pública y privada. En un caso extremo, un contrato vigente de peajes para intervenir un solo tramo, compromete el recaudo hasta 2054 para las casteas ubicadas en el Valle del Cauca. De igual forma, las concesiones del 4G están estructuradas con vigencias futuras de 25 años que se pueden extender hasta 2040 6 Ver Pachón, A. y Ramírez, M.T. (2006). La infraestructura de Transporte en Colombia durante el Siglo XX. Fondo de Cultura Económica y Banco de la República. En el texto se presenta un recuento de los escasos ejercicios de planeación que se han realizado en el país para priorizar las inversiones en carreteras del nivel nacional: 1931 - El gobierno firmó un contrato con el Banco de la República en el que cedió la explotación de minas d e sal en el altiplano a cambio de un monto para inversión, 55% de éste destinado a la construcción de 5 carreteras prioritarias. La contratación de estas obras se condicionó a que se presentaran estudios previos y se cumpliera con el cronograma contractual. 1955 - Misión del Banco Mundial “Bases de un Programa de Fomento para Colombia” liderado por Lauchlin Currie. 1960 – “Programa de Desarrollo Económico del Valle del Magdalena y Norte de Colombia”, liderado por Lauchlin Currie. 1962 – Parsons, Brinckerhorff, Quade & Douglas “Plan de Mejoramiento para los Transportes Nacionales” 1967 – Misión de Harvard “An Analysis of investment Alternatives in the Colombian Transport System” En años recientes el Ministerio de Transporte adelantó estudios completos de planeación de transporte, entre los que se debe citar el Plan Estratégico de Infraestructura de Transporte elaborado por Epypsa; El DNP por su parte ha realizado varios ejercicios en el marco de modelos de asignación de flujos como el Plan de Inversiones de transporte (2010) y los ejercicios en la Misión de las Ciudades.

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y no se consolida una red básica que optimice la conectividad entre los principales centros de

producción, consumo, puertos y fronteras7.

El panorama está cambiando en forma acelerada en estos últimos años. Por una parte, con el 4G

se han logrado concentrar los recursos fiscales sobre los corredores prioritarios, en proyectos

mejor estructurados y contratados bajo esquemas eficientes de incentivos. El programa completo

abarca inversiones por cerca de USD 20.000 MM, con lo cual la inversión en el sector puede

alcanzar, entre financiación pública y privada, 3 puntos del PIB en lo que resta de década.

También se han hecho esfuerzos por consolidar corredores multimodales con la concesión del rio

Magdalena y la rehabilitación de sectores estratégicos de la red férrea.

Por otra parte, la ley 1682 de 2013 (reglamentada por el decreto 946 de 2014) creó la Comisión

de Regulación de Infraestructura de Transporte (CRIT) y la Unidad de Planeación del

Infraestructura de Transporte (UPIT). Entre otros objetivos, se busca que la Comisión desarrolle

un marco general que permita la expansión y operación de redes intermodales y plataformas

logísticas, con acceso abierto a varios inversionistas y operadores. La UPIT, por su parte, asegura

que las inversiones en infraestructura de transporte respondan a procesos de optimización en el

marco de modelos de asignación de flujos y a ejercicios de beneficio – costo, con lo cual se evita

que los recursos se atomicen en proyectos de baja prioridad.

El DNP juega un papel central en la consolidación de la nueva institucionalidad. El Departamento

es integrante tanto de la CRIT como de la UPIT y, como tal, debe soportar las decisiones que se

tomen en estas entidades. En el caso particular de la UPIT, adicionalmente, corresponde al DNP

definir los objetivos y parámetros sobre los cuales se elabora y revisa el Plan Maestro de

Transporte, en función de los objetivos de política generales enmarcados en Plan Nacional de

Desarrollo en las dimensiones sectorial, regional, ambiental y de integración de “clusters”

productivos. Es importante tener presente que los ejercicios de planeación son eminentemente

técnicos y ese debe ser el perfil de los funcionarios de la UPIT. No corresponde a esta Unidad

7 La troncal del Magdalena, entre la etapa de planeación y su puesta en operación tomó 27 años, a pesar de que se trata de una carretera de sólo 300 Km en terreno plano. En las primeras generaciones de concesiones, 1992 - 2013, como lo afirmó el director de la ANI, sólo se ha logrado construir un promedio de 60 Km/año

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trazar los objetivos de política que orientan al Plan Maestro de Transporte8. Los lineamientos de

política son función del DNP y del Ministerio. Para elaborar el Plan Maestro de Transporte,

además, se deben considerar una serie de parámetros que por su carácter transversal los debe

proporcionar el DNP a la UPIT: espacio fiscal; bases de proyecciones (PIB sectorial y regional,

demografía, comercio exterior); tasa social de descuento; precios sombra, valor económico del

tiempo; entre otros.

En este contexto, el presente estudio, está dirigido a crear una línea de base que nutra los futuros

ejercicios de planeación del transporte al interior de la UPIT, soportados sobre los lineamientos y

perspectivas de desarrollo que trace el DNP y dentro de las limitaciones fiscales, ambientales y

de política pública contenidas en el Plan de Nacional de Desarrollo. En términos generales el

estudio persigue los siguientes objetivos:

Apoyar en la construcción de las bases estadísticas que alimentan el módulo económico

de un modelo de transporte y validar su consistencia con los flujos y costos de transporte

efectivamente observados.

Apoyar en la estimación de los balances regionales de oferta y demanda de carga, a partir

de la encuesta de carga y las cuentas regionales.

Apoyar en el cálculo de indicadores que arroja información nueva sobre el grado de

competitividad doméstica e internacional de las distintas regiones y su relación con los

costos de transporte

Cuantificar, en forma aproximada el beneficio económico del programa de inversiones en

la red de transporte.

Recomendar inversiones prioritarias en la red de transporte que no estén incluidas en el

pipe line de proyectos del gobierno.

8 Desde esta aproximación la UPIT cumple en el sector transporte las funciones que tiene a su cargo la UPME en el sector de energía. La UPME, por ejemplo, cuenta con un modelo para simular las condiciones operativas de la red de transporte ante distintas configuraciones de los elementos de red (proyectos alternativos). Con esta herramienta y ejercicios de costo beneficio, esta entidad prioriza el plan de expansión de la red energética nacional. Estos ejercicios son eminentemente técnicos. Las decisiones de política las traza el Ministerio y el DNP quien es definen los objetivos y restricciones sobre los cuales se debe elaborar el plan de expansión.

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El núcleo del estudio es la incorporación de toda la información económica y de transporte en una

herramienta especializada en asignación de flujos de carga (TRANSCAD)9. Las interrelaciones

entre los flujos de carga y la red de transporte son extremadamente complejas y no es posible

inferir, en ausencia de un modelo, su comportamiento ante distintas configuraciones de la red.

Por ejemplo, en el modelo utilizado que reduce el número de nodos a 81 y el número de productos

a 41, se presentan 295.240 combinaciones origen – destino / producto con comportamientos

específicos ante cada proyecto. La optimización de la rentabilidad económica y social de la red

de carreteras ante la restricción presupuestal exige analizar el efecto conjunto de las inversiones

sobre la red y los costos generalizados de transporte. Un análisis aislado, proyecto por proyecto,

impide definir el programa óptimo de intervenciones. De hecho, los proyectos compiten entre sí y

los mismos flujos de carga se pueden orientar por uno y otro de los corredores. Desde esta

perspectiva es incorrecto sumar los beneficios de dos proyectos evaluados de forma

independiente.

De igual forma son muchos los mecanismos de transmisión en la relación economía transporte.

En el corto plazo, la financiación de expansión de la red de transporte genera presión fiscal

(crowding out). Una vez iniciada la ejecución de las inversiones se eleva el gasto de inversión

pública que jalona el PIB de corto plazo, porque incrementa la demanda de mano de obra,

materiales y equipos. Por otra parte, la mayor capacidad de la red, reduce los costos de transporte

con lo cual, como predice el modelo de gravedad, en el mediano y largo plazo se dinamizan los

flujos de comercio, tanto externos como domésticos. El aumento del comercio por su parte, se

traduce en una mayor especialización de las economías regionales lo que redunda en una mayor

explotación de las economías de escala y alcance. Además, se reducen los costos de los insumos

importados de otras regiones, por la reducción en fletes. Estos factores, conjuntamente, impactan

positivamente la Productividad Total de los Factores (PTF) y el crecimiento del PIB. Por otra parte,

los menores fletes permiten reducir el costo de los productos en los mercados externos,

mejorando la competitividad de las exportaciones, y reducen los precios de la canasta básica, lo

que significa un aumento en los salarios reales (aumento en la oferta laboral). Dado que la

9 El TransCAD es un programa dirigido a la solución de modelos de redes, para lo cual, hace uso de diferentes algoritmos. Para la asignación del tráfico, se pueden emplear algoritmos de costo mínimo, estocástico y equilibrio del usuario. Para problemas de transporte, se utiliza la metodología Pathfinder que se define como un modelo estocástico de asignación por ruta corta y estrategias óptimas. En el caso de problemas de logística, TransCAD utiliza un modelo del árbol de extensión mínima, mediante el uso de costos mínimos, y un flujo máximo, para la solución de un problema de transporte.

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actividad económica aumenta, la demanda laboral se expande, lo que se traduce en un nuevo

equilibrio de mayor empleo. El crecimiento del PIB, manteniendo constante las tasas impositivas,

se traduce en mayores recaudos fiscales. De esta forma, es posible concebir un balance en

términos económicos y fiscales que compromete una optimización inter - temporal de los recursos

públicos destinados a infraestructura.

Ilustración 1: Conceptualización de las relaciones entre infraestructura de transporte y crecimiento económico

Está fuera del alcance del presente estudio parametrizar cada uno de estos impactos y cerrar el

ciclo completo de la relación infraestructura y transporte. El estudio, no obstante, aporta los

indicadores de transporte necesarios para alimentar los modelos macro. Los modelos que opera

la DEE permiten simular varios de los efectos descritos. Así por ejemplo, los efectos del déficit del

gasto en la disponibilidad de crédito sobre el sector privado, el impacto del gasto de infraestructura

sobre el crecimiento del PIB en el corto plazo y los nuevos equilibrios de las economías

regionales, pueden inferirse a partir de simulaciones con los modelos de programación financiera,

equilibrio general y crecimiento endógeno, con que cuenta el DNP.

El documento está estructurado en 4 partes. En la primera se exponen las bases metodológicas

del modelo de transporte que se utiliza en el análisis. La segunda busca caracterizar la red de

transporte, los flujos de carga y la estructura espacial de la economía. En la tercera parte, se

parametrizan las relaciones económicas de corto y largo plazo entre la economía y el transporte.

Para el corto plazo, se estiman los jalonamientos directos e indirectos que genera la ejecución de

obras de infraestructura a través de la matriz insumo – producto. Para el largo plazo, se reestima

el modelo de gravedad y se construye un indicador de competitividad que mide la incidencia de

Presión FiscalPlan de inversiones en

infraestructura

Impacto directo del gasto sobre el PIB en el corto plazo

+

Reducción en Costos de Transporte

Aumento en flujo de comercio

Efectos sobre la economía:- PTF (Economías de escala y alcance; menores costos de insumos)

- Competitividad (menores fletes a los mercados)

- Aumento salarios reales (menor valor de la canasta)

- Mayor demanda laboral

Mayores recaudos fiscales

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los ahorros en los costos de transporte sobre los precios de cada producto, considerando los

orígenes y destinos. La cuarta parte del documento está orientada a analizar el plan de

inversiones. En esta sección se cuantifican los ahorros en los costos generalizados de transporte

del programa de inversiones del gobierno y los incrementos esperados en los flujos explicados

por el efecto gravedad. Además, se analiza el impacto de algunos proyectos aún no incluidos en

el pipe line del gobierno, con el objeto de presentar recomendaciones para un plan de inversiones

de largo plazo. Dado el carácter espacial del ejercicio la mayoría de resultados se expone en

mapas que se incluyen en anexo. El cuerpo del informe se centra en resumir las conclusiones de

cada etapa del estudio.

2. Bases metodológicas

2.1. Información general

El análisis de las relaciones entre la infraestructura de transporte y las variables macroeconómicas

se soportó en las siguientes bases de información:

Red actualizada de carreteras del orden nacional (Inventario INVIAS actualizada con

información de la ANI de nuevos proyectos nuevos )

Actualización de costos de transporte con el módulo VOC–HDM4

Carga por carretera según la Encuesta de Carga del Ministerio de Transporte 2013

Matriz de comercio exterior DANE–DIAN 2013

Precios y costos de productos agrícolas (AGRONET-SIPSA)

EAM 2013

Población (DANE)

Información Socioeconómica DANE–DNP

2.2. Proyección de demanda

El análisis alrededor de la economía del transporte realizado en este documento, exige la

determinación de escenarios de demanda futura de los viajes de carga que se modelarán en

TransCAD, con el fin de determinar la eficiencia de la oferta de transporte en las próximas

décadas.

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Las proyecciones de demanda son vegetativas, por lo que se suponen tasas asociadas a la

dinámica de la economía y de crecimiento poblacional.

Para el crecimiento económico, se toman las proyecciones de los Macroflujos desarrollados por

DNP, Banco de la República y el Ministerio de Hacienda. De acuerdo a estos pronósticos, se

espera un gradiente de largo plazo situado en niveles del 4,6% de crecimiento anual. Estas tasas

son aplicables a productos intensivos en capital, como la producción de bienes manufacturados,

vehículos, textiles, químicos y fabricación de maquinaria.

Con respecto al crecimiento poblacional, se tomaron las tasas anuales a nivel municipal y nacional

calculadas por Pachón (2012), para la Misión de las Ciudades. En el largo plazo, el gradiente

calculado es del 0.6%, empleado primordialmente en bienes de consumo agrícola, como la leche,

el maíz, legumbres y hortalizas, trigo, soya, entre otros.

2.3. Cálculo del VOC

El algoritmo que se implementa en este ejercicio, toma como impedancia el Costo de Operación

Vehicular -VOC- calculado con las características propias de cada tramo vial asociado con cada

tipo de vehículo. Los costos de operación se estiman a partir del Módulo VOC del HDM-4. Se trata

de un modelo desarrollado por el Banco Mundial que permite estimar los costos de operación de

los vehículos en función de parámetros específicos para cada país (costo de capital, gasto en

combustible, llantas, lubricantes, reparaciones, valor del tiempo de viaje) y las condiciones del

tramo simulado (tipo de terreno, características de la vía, estado de la capa de rodadura).

El VOC se actualizó a precios de 2014, con los costos de los insumos (costo de la gasolina,

ACPM, lubricantes, llantas, repuestos, valor del tiempo, valor del vehículo nuevo y costo de

capital) y se simuló el costo de operación de distintos tipos de vehículos para diferentes grados

de conservación de la vía (buena, regular y mala), distintas tipologías de terreno (plano, ondulado,

montañoso y escarpado) y distintos tipo de superficie (pavimentadas y en suelo afirmado). En el

siguiente cuadro se muestran los parámetros empleados para la calibración del modelo.

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13

Tabla 1: Parámetros empleados para el cálculo del VOC (miles de pesos de 2013)

Fuente: Datos comerciales y s imulaciones de los autores

El modelo arroja la siguiente estructura de costos para las distintos tipos de terreno y tipo de

vehículo. El resultado de este ejercicio se consigna en la siguiente tabla:

Tabla 2: Estructura de Costos de Operación de los Vehículos a partir del VOC-HDM-4

Fuente: Datos comerciales y s imulaciones de los autores

A partir de la encuesta de carga se conformaron matrices origen destino para cada uno de los 41

productos y las 81 regiones.

Superficie Terreno Autos Buses Camion C2

Grandes

Camion C2

Pequeños

Camion C-3

y C-4Camión C5

Camion

Mayor a C5Promedio

Plano 36% 54% 27% 37% 36% 39% 29% 37%

Ondulado 36% 60% 25% 32% 38% 43% 34% 38%

Montañoso 39% 64% 31% 30% 44% 46% 41% 42%

Plano 1% 2% 1% 2% 2% 1% 1% 2%

Ondulado 1% 2% 1% 2% 2% 1% 1% 1%

Montañoso 1% 1% 1% 2% 1% 1% 1% 1%

Plano 1% 3% 3% 2% 4% 7% 4% 3%

Ondulado 2% 5% 4% 2% 6% 12% 8% 6%

Montañoso 3% 10% 8% 2% 12% 22% 16% 10%

Plano 13% 14% 8% 6% 30% 31% 44% 21%

Ondulado 13% 10% 8% 7% 27% 25% 36% 18%

Montañoso 11% 6% 7% 7% 20% 15% 25% 13%

Plano 1% 7% 4% 6% 9% 9% 7% 6%

Ondulado 1% 5% 4% 6% 8% 7% 6% 6%

Montañoso 1% 3% 3% 6% 6% 5% 4% 4%

Plano 48% 12% 52% 41% 14% 8% 11% 27%

Ondulado 48% 9% 52% 44% 13% 7% 10% 26%

Montañoso 45% 6% 44% 44% 10% 5% 8% 23%

Plano 0% 5% 2% 3% 3% 2% 2% 2%

Ondulado 0% 6% 3% 4% 3% 3% 2% 3%

Montañoso 0% 6% 3% 5% 3% 3% 2% 3%

Plano 0% 3% 2% 2% 2% 2% 2% 2%

Ondulado 0% 3% 2% 3% 3% 3% 2% 2%

Montañoso 0% 3% 2% 4% 2% 3% 2% 2%

Coste de Capital

Tripulación

Gastos Generales

% VOC sobre el total

Combustible

Aceite Lubricante

Ruedas

Repuestos

Tareas

Mantenimiento

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14

2.4. Flujo capacidad

Los proyectos viales de la red troncal se soportan en los beneficios asociados con la reducción

de los costos de transporte de los flujos actuales y esperados10. Los proyectos pueden consistir

en ampliaciones de capacidad, tales como pasar las especificaciones de calzada sencilla a doble

calzada, o en la apertura de nuevas conexiones que desvían una parte de los flujos desde las

redes existentes hacia los nuevos tramos.

De acuerdo con lo anterior, el primer paso para estructurar un plan de inversiones es determinar

que tramos de la red vial se encuentran operando por encima de su capacidad, o se saturarán en

el horizonte de planeación. Para llevar a cabo este ejercicio es necesario proyectar la demanda

de carga entre cada origen y destino y caracterizar la red de transporte en términos de su

capacidad en cada tramo. La capacidad depende de características fijas del tramo tales como

topografía, especificaciones de la vía, capa de rodadura y estado, así como de la composición del

flujo vehicular. Una alta composición de vehículos pesados, por ejemplo, reduce la capacidad del

tramo.

Una de las principales funciones de los ejercicios de planeación de las redes de transporte es

anticipar la demanda sobre los distintos corredores de tal forma que se expanda la capacidad

para evitar cuellos de botella y situaciones de congestión. Se ha mostrado que el costo social de

la congestión en vías intermunicipales es muy superior al monto de las inversiones necesarias

para superarlas.

Para evaluar la relación entre los flujos y la capacidad vial, se utilizó el algoritmo de asignación

correspondiente al equilibrio del usuario, definido con un modelo determinístico que considera la

impedancia (costo de operación del vehículo) como el elemento fundamental para la selección de

rutas. El algoritmo tiene en cuenta, además, los efectos del tráfico asignado sobre la capacidad

(congestión), con lo cual el costo en cada tramo se incrementa en función de su demanda.

Normalmente, el comportamiento de una vía obedece a una ecuación de tipo exponencial, en

10 A diferencia de las vías de acceso rurales donde los beneficios se suelen encontrar en el mayor valor agregado que se genera por expandir la frontera agrícola o minera; o en los beneficios de mejorar las condiciones de acceso de los habitantes a los servicios sociales y centros de comercio.

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15

donde la afectación sobre la impedancia del tramo evaluado (el tiempo o el costo), es función de

la ocupación de la vía (relación flujo capacidad) y de parámetros constantes propios de cada arco

y asociados al tipo de vía. La ecuación que describe este comportamiento se presenta a

continuación.

• Ct = Impedancia (Costo final de recorrer el tramo vial)

• Ci = Costo inicial de recorrer el tramo vial

• x = Flujo asignado

• C = capacidad

• α = constante de la vía (para el caso varía entre 0 y 0.5)

• β = Constante de la vía (para el caso varía entre 2 y 7)

Ilustración 2: Respuesta de los costos de operación vehicular ante diferentes niveles de flujo vehicular. Simulaciones con los

parámetros de la función flujo capacidad. (Panel izquierdo: Variación de α); (Panel derecho: Variación de β)

Fuente: Simulaciones de los autores

3. Caracterización de los flujos de comercio y la red de transporte

3.1. Relación dimensión de la red vial las toneladas y el parque

De acuerdo con la encuesta de carga del Ministerio de Transporte, en Colombia en 2013 se

movilizaron 220 millones de toneladas por modo carretero. De acuerdo con lo anterior, el 97% de

la carga, excluyendo los combustibles fósiles, se transporta por carretera. Dada la dispersión

geográfica entre los centros de producción y consumo, los recorridos son relativamente largos,

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con un promedio de aproximadamente 455 Km/viaje, sin considerar los camiones vacíos. Lo

anterior se traduce en un número importante de toneladas/km transportadas anualmente

(aproximadamente 100.268 millones ton/km/año). En Colombia, el transporte de carga, adquiere

magnitudes de país desarrollado. Así, por ejemplo, mientras el PIB del Reino Unido es 5,9 veces

el de Colombia, sus vehículos/km equivalen apenas a 1,5 veces los del país. Esta diferencia entre

la relación del PIB y los flujos de carga, es similar en comparaciones con Italia, España, Francia

e incluso México.

Como se observa en el cuadro, el país está muy rezagado en términos de dobles calzadas para

soportar los flujos de carga. Los kilómetros de doble calzada en el Reino Unido son 3.5 veces los

de Colombia y, en España, 13.4. Se concluye de este análisis, que el país requiere elevar a doble

calzada los estándares de los principales corredores de comercio exterior para equilibrar las

condiciones de competitividad en infraestructura en el país.

Cuadro 1: Comparación de los flujos de carga en camión y dobles calzadas para una muestra de países

Fuente: European Commission (2013) EU Transport in Figures. Statistical Pocketbook 2012. Para México, la información se obtiene del reporte de la Secretaría de Comunicaciones y Trasporte del Gobierno Federal (2012) principales estadísticas del sector comunicaciones y transporte. Para Colombia el dato de

flujo se obtiene de la Encuesta de Carga del Ministerio de Transporte (2013) y el de dobles calzadas de la ANI.

3.2. Principales corredores, flujos de carga y actividad económica

3.2.1. Caracterización de los flujos de carga

Desde el Plan Maestro de 1968, realizado por el equipo de Harvard, se identificaron los corredores

por terreno plano, en los valles de los ríos Cauca y Magdalena, como los ejes articuladores de la

red de transporte nacional. No obstante, históricamente las carreteras se construyeron siguiendo

los sinuosos trazados de la colonia que conectaban por las cordilleras los principales centros

urbanos de la época. Esto ha impedido que se consolide una red vial eficiente que aproveche

totalmente los trazados planos de los ríos Cauca, Magdalena y pie de Monte llanero, para agregar

Mil Millones / KmÍndice

COL=1

Mil Millones

USD

Índice

COL=1Km Índice COL=1

Colombia 100 1.0 378 1.0 1,047 1.0

México 227 2.3 1,177 3.1 10,140 9.7

Italia 175 1.8 2,022 5.3 6,661 6.4

Reino Unido 146 1.5 2,218 5.9 3,674 3.5

España 210 2.1 1,366 3.6 14,021 13.4

Francia 182 1.8 2,512 6.6 11,163 10.7

País

Ton/Km PIB Dobles calzadas

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17

los flujos con orígenes y destinos en las áreas de producción y consumo localizadas en las

cordilleras a lado y lado de estos corredores. Como se señaló en la Misión de Ciudades el país

tuvo que esperar hasta principios de los ochenta para contar con una conexión directa entre

Bogotá y Medellín y hasta la última década del siglo XX para conectar directamente a Bogotá con

los puertos del Caribe. Las bajas especificaciones unidas a las dificultades geológicas y

topográficas de los trazados hacen que la red vial sea muy vulnerable al cambio climático.

El siguiente mapa ilustra la asignación de los flujos sobre la red actual de carreteras 11. Como se

observa, los principales corredores de carga están claramente definidos. El mapa representa en

tonos rojos los sectores más cargados (porcentaje de la carga total) y en tonos oscuros los que

concentran relativamente menos carga. Se destacan los flujos entre el centro y el norte del país

por la cuenca del río Magdalena. Este corredor está saturado con varios tramos operando por

encima de su capacidad. La situación se revertirá con las intervenciones a través de los tres

contratos de concesión “Ruta del Sol”. Se espera que antes de finalizar la década se encuentre

en doble calzada la totalidad del recorrido.

Le sigue en importancia el corredor Villavicencio - Bogotá – Buenaventura que también presenta

sectores completamente saturados. Las intervenciones en estos tramos se están ejecutando

mediante contratos de obra pública y algunos sectores en concesión. Se están estructurando

varias iniciativas privadas, que buscan resolver los conflictos contractuales y financieros que

impiden conformar una doble calzada completa en el corredor. Se observan flujos importantes de

carga en el corredor occidental, entre el sur del país y la costa atlántica por la cuenca del Río

Cauca. En este corredor adquieren importancia las concesiones englobadas como “Autopistas

para la Prosperidad”, que se adjudicaron en los últimos meses. Con este programa se mejorarán

sustancialmente las conexiones de Medellín con el Pacífico (y sur occidente) y con el Caribe.

11 Encuesta de Carga del Ministerio de Transporte 2013.

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Ilustración 3: Asignación de los flujos de carga en la red actual

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

Se deben destacar, el circuito vial en la costa atlántica; el sistema vial de la cordillera oriental que

conecta Bogotá – Tunja – Bucaramanga – Cúcuta - Yopal; el sistema vial de la zona cafetera y

todos los accesos de capitales departamentales a las troncales de oriente y occidente. Se

evidencia, finalmente, una insuficiencia marcada de transversales oriente occidente que integren

las troncales.

3.3. Limitaciones modales

En la primera mitad del siglo pasado Colombia desarrolló una red férrea con amplia cobertura

geográfica que conectaba Santa Marta con Bogotá, Medellín y Neiva, en el corredor del

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Magdalena; y a Buenaventura con Cali, Medellín y La Tebaida, en el corredor del Cauca. Esta

infraestructura se fue abandonando por la competencia del modo carretero y por problemas en el

esquema de gestión del servicio ferroviario. Desde la década de los 90s, se han ensayado

modelos de concesión para rehabilitar la infraestructura y prestar el servicio a terceros. En general

estos intentos no han sido exitosos y los movimientos de carga son realmente marginales.

En contraste, la construcción y operación de infraestructura férrea financiada y gestionada

directamente por los dueños de la carga ha sido muy exitosa. El tramo de Chirigüaná a Ciénaga

rehabilitado y operado por Drummond y posteriormente concesionado a FENOCO que agrupa los

mayores productores de carbón técnico del Cesar movilizó 38 millones de toneladas año (MTA)

en 2013; a través de la línea Cerrejón – Puerto Bolívar en la Guajira, por su parte se movilizaron

33 MTA este mismo año.

Algo similar ocurre con el transporte fluvial. El rio Magdalena que fue el principal corredor de

transporte hasta principios del siglo XX, no da garantías de navegabilidad los 265 días del año.

En estas condiciones la carga se desplazó casi en su totalidad al modo carretero. Solo Ecopetrol,

que cuenta con terminales en Cartagena y Barranca utiliza este modo de transporte en forma

frecuente, utiliza este modo con volúmenes importantes y bajo una operación eficiente.

Actualmente no hay un servicio regular para ofrecer transporte a terceros con los niveles de

confiabilidad que exigen las operaciones logísticas.

Lo anterior se ha traducido en que Colombia no explote el multimodalismo, a pesar de que un

porcentaje importante de la carga tiene vocación férrea y fluvial y se encuentran trayectos de casi

1.000 kilómetros en terreno plano para los principales pares origen – destino, donde estos modos

compiten con márgenes muy amplios con el modo carretero. De hecho, solo con el desarrollo del

intermodalismo es posible ampliar la frontera comercial de productos como el carbón. El bajo

desarrollo del intermodalismo, por su parte, ha frenado los procesos de modernización de la

logística tanto en el desarrollo de plataformas físicas y sistemas de telecomunicaciones, como en

los procesos industriales y administrativos que las acompañan.

Esta situación está cambiando. En materia férrea están en marcha contratos de rehabilitación de

tramos estratégicos de la red (La Dorada – Chirigüaná y La Caro – Belencito). Por otra parte se

avanza en la construcción de la segunda línea entre Chirigüaná y Ciénaga, lo que permite

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aumentar las exportaciones de carbón de los asociados en FENOCO y, presumiblemente, libere

alguna capacidad para movilizar carga de terceros. Además se han presentado varias iniciativas

privadas para construir, rehabilitar y operar miles de kilómetros de red férrea. Por otra parte se

concesionó el rio Magdalena. El concesionario debe asegurar en el corto plazo la navegabilidad

permanente entre Barrancabermeja y Barranquilla con un calado suficiente para operar convoyes

de hasta 6.000 toneladas. A mediano plazo se asegurará la navegabilidad desde Puerto Salgar.

3.4. Accesos a las ciudades.

A diferencia de la carga, si se consideran los patrones internacionales, el número de dobles

calzadas parece suficiente para atender los volúmenes actuales de parque automotor. No

obstante, como se observa en el Panel (B), el número de automóviles por 1.000 habitantes en

Colombia es extremadamente bajo con respecto al esperado dado su nivel de ingreso per cápita.

Además, el país está superando un umbral de ingresos a partir del cual el número de vehículos

por habitante acelera su tasa de crecimiento significativamente. Con una probabilidad muy alta,

las tasas de crecimiento del parque, hacia el futuro, seguirán en los niveles elevados que se han

reportado en los últimos años.

Ilustración 4: Relación motorización – kilómetros de doble calzada

Fuente: European Commission (2013) EU Transport in Figures. Statistical Pocketbook 2012. Para Colombia:

estadísticas del parque vehicular – Ministerio de Transporte; estadísticas dobles calzadas – ANI.

El crecimiento esperado del parque presionará la demanda por dobles calzadas, sobre todo, en

las áreas metropolitanas. En efecto, 90% de los tráficos de livianos en el país se genera al interior

de las áreas metropolitanas o entre éstas y los municipios cercanos. Para enfrentar esta mayor

demanda, es indispensable que el Plan Maestro de Transporte considere las soluciones de los

tráficos nacionales en sus accesos a las ciudades y en las conexiones con las diferentes

MK

BG

RO

CO

TR

RU

MX

LV

LT

PL

HU

HR

EESK

CZ

MT

PT

SI

EL

CY

ES

IT

UK

IS

DEFR

JP

BE

FI

ATIENLUS

SE

DK

CH

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1.000

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

Kiló

met

ros

DC

po

r M

M d

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eh

ícu

los

PIB per cápita (M USD)

CN

MK

BG

RO

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800

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

Tasa

de

Mo

tori

zaci

ón

(p

or

mil

hab

itan

tes)

PIB per cápita (M USD)

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plataformas logísticas. La experiencia ha mostrado que las inversiones para conformar anillos que

enlacen las distintas autopistas de entrada a las ciudades se han restringidos por problemas de

coordinación y acción colectiva entre distintas municipalidades e insuficiencia de recursos.

Corresponde a la nación asegurar que las autopistas de acceso a las ciudades estén conectadas

mediante sistemas eficientes de anillos.

En el modelo de gravedad estimado por Giles Duranton (2014), de hecho se encuentra que los

coeficientes de la variable “calidad de los accesos a las ciudades” son significativos en las

ecuaciones que explican la propensión a exportar e importar de las ciudades.

4. Relaciones entre la infraestructura y el desempeño económico

4.1. Corto plazo: Encadenamientos en construcción

Las inversiones en la red de transporte persiguen objetivos por el lado de la oferta porque mejoran

transversalmente la competitividad del aparato productivo en todos los sectores de las regiones

beneficiadas con los proyectos. Además, en el corto plazo, el gasto en infraestructura tiene un

efecto importante de tipo “Keynesiano” en el sentido en que estimula la demanda tanto

directamente sobre los factores e insumos empleados, como indirectamente por la demanda

jalonada por estos en otros sectores de la actividad.

El impacto de corto plazo del gasto en infraestructura sobre la demanda final se puede inferir a

través de la matriz insumo – producto, acudiendo a la inversa de Leontief que permite cuantificar

la respuesta de un impacto en un sector específico sobre la demanda de directa e indirecta de

otros sectores de la economía. La siguiente ecuación describe la metodología aplicada, tomando

la matriz insumo – producto 2010 para Colombia, que contiene una matriz cuadrada de 61

productos.

Con el fin de dar mayor claridad al procedimiento empleado, se parte de la ecuación básica de

contabilidad del modelo, en su versión más simplificada, definida como:

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Ecuación 1. Ecuación base de contabilidad

Donde:

X es un vector de tamaño n*1, donde n es el número de sectores de la economía, y cada uno

de su componentes Xi es la producción del sector i.

Y es un vector n*1, donde cada fila representa el componente respectivo de la demanda final

del sector i.

A es una matriz n*n. Esta matriz se denomina de requerimientos técnicos, y cada uno de sus

componentes aij, se constituyen en los coeficientes técnicos de la economía, que se interpretan

como la cantidad del insumo i empleado en la producción del producto j.

El coeficiente técnico 𝑎𝑖𝑗 =𝑋𝑖𝑗

𝑋𝑗

Tomando la ecuación 1, y despejando la expresión comprimida matricialmente para X. La

expresión queda reflejada en la ecuación 2. En esta ecuación, I representa la matriz identidad:

Ecuación 2. Ecuación basada en la matriz inversa de Leontief

𝑋 = (𝐼 − 𝐴)−1× 𝑦

A partir de estas ecuaciones, el primer procedimiento se centra en el cálculo de la matriz inversa

de Leontief12, basado en la estimación previa de los coeficientes técnicos derivados de la insumo

–producto. La funcionalidad de la estimación de la matriz inversa de Leontief, radica en la

posibilidad de encontrar los impactos indirectos para cada sector, a partir de un cambio en la

demanda final (vector “y” de la ecuación 2). La matriz inversa de Leontief, guarda consigo la

información de todas las interrelaciones entre los diferentes sectores. Cuando se produce un

cambio en la demanda final, manteniendo la estructura productiva constante, se pueden estimar

los efectos directos e indirectos sobre la economía colombiana.

12 El cálculo de la matriz inversa de Leontief es idéntico al reportado en la investigación realizada por el DANE . Ver https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/pib/especiales/metodologia_matriz_insumo_producto.pdf

𝑋 = 𝐴 ∗ 𝑋 + 𝑦

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Con el objeto de cuantificar el impacto de la inversión en las redes de transporte se simuló un

“shock” en el modelo equivalente al valor estimado de las inversiones en el rubro “Trabajos de

construcción, construcción de obras civiles y servicios de arrendamiento de equipo con operario”

y se estimó la respuesta en términos de demanda para cada uno de los subsectores.

La siguiente tabla resume los resultados para los proyectos considerados en el 4G para cada una

de las etapas (Olas 1, 2 y 3) así como las iniciativas privadas que está evaluando la ANI. En anexo

se presentan los efectos, discriminados por subsector económico. De igual forma se presenta el

análisis para una lista de proyectos individuales.

Tabla 3: Jalonamientos directos e indirectos de las inversiones incluidas en el plan de Inversiones de transporte. (Billones de pesos)

Fuente: Base de Insumo – Producto (Dane) y cá lculo de autores

La Ola 1 del 4G, actualmente contratada en su totalidad, significa inversiones aproximadas de

11.8 billones de pesos. Este gasto, por su parte, generará incrementos en la demanda a otros

sectores por el equivalente a 11.1 billones. En consecuencia, el efecto conjunto sobre la demanda

agregada será de alrededor de 22.9 billones. El impacto sobre la economía se difiere durante el

tiempo de ejecución de las obras. Si se asume un ritmo constante de 8 años en ejecución se

tendría que el impacto anual de la primera Ola del 4G sobre la demanda agregada de la economía

equivale a 2.8 billones, o el equivalente a 0,58 puntos del PIB.

Como se muestra en la tabla, si se consideran conjuntamente todas las etapas del 4G y las

iniciativas privadas evaluadas por la ANI, los efectos directos e indirectos sobre la demanda

agregada ascienden a cerca de 91.5 billones, o el equivalente a 18,56 puntos del PIB. En este

caso hay que considerar un período de ejecución más largo, porque muchos de estos proyectos

aún no cuentan con estudios ni están completamente estructurados. Por su parte, las inversiones

involucradas en este paquete de proyectos ascienden a 47.1 billones de pesos lo que exige

asegurar el espacio de financiación tanto pública como privada.

Como se observa en la siguiente tabla, los efectos indirectos se distribuyen en un gran número

de sectores de la economía. En 25 sectores se recoge el 96% del incremento inducido en la

4G Ola 1 4G Ola 2 4G Ola 3 IP Total 4G + IPs

Efecto Directo 11.8 14.3 10.0 11.0 47.1

Efectos indirectos 11.1 13.5 9.4 10.4 44.4

Total 22.9 27.8 19.4 21.4 91.5

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demanda a través de efectos indirectos, con jalonamientos de magnitudes considerables en

servicios a las empresas, productos metalúrgicos, minerales no metálicos, comercio, servicios de

transporte y sustancias químicas.

Tabla 4: Contribución sectorial de los jalonamientos indirectos de las inversiones viales

Fuente: Base de Insumo – Producto (Dane) y cá lculo de autores

4.2. Largo plazo: Modelo de gravedad – Costos de transporte y flujos

de comercio

Los modelos gravitacionales históricamente se han estructurado para determinar las dinámicas

entre un par origen – destino en el contexto del comercio internacional (Tinbergen, 1962). En

términos generales, el impacto de los costos de transporte en el desempeño económico, se

captura a través de un modelo de gravedad, según el cual, la magnitud de los flujos de comercio

entre una región “i” y una región “j”, depende directamente del PIB de cada nodo e inversamente

de los costos de transporte. Como se mencionó la medición del parámetro de gravedad

Producto Distribución Acumulado

Servicios a las empresas excepto servicios financieros e inmobiliarios 16% 16%

Productos metalúrgicos básicos (excepto maquinaria y equipo) 14% 30%

Productos minerales no metálicos 12% 42%

Comercio 6% 49%

Servicios de transporte terrestre 5% 54%

Sustancias y productos químicos 5% 59%

Servicios de intermediación financiera, de seguros y servicios conexos 4% 63%

Productos de caucho y de plástico 4% 67%

Productos de la refinación del petróleo; combustible nuclear 3% 70%

Minerales no metálicos 3% 73%

Minerales metálicos 3% 76%

Otra maquinaria y suministro eléctrico 3% 79%

Energía eléctrica 2% 81%

Trabajos de construcción, construcción de obras civiles y servicios de arrendamiento de equipo con operario 2% 83%

Maquinaria y equipo 2% 85%

Servicios de reparación de automotores, de artículos personales y domésticos 2% 87%

Servicios inmobiliarios y de alquiler de vivienda 2% 88%

Petróleo crudo, gas natural y minerales de uranio y torio 1% 89%

Productos de madera, corcho, paja y materiales trenzables 1% 91%

Productos de silvicultura, extracción de madera y actividades conexas 1% 92%

Desperdicios y desechos 1% 93%

Servicios de correos y telecomunicaciones 1% 94%

Servicios de alojamiento, suministro de comidas y bebidas 1% 94%

Productos de papel, cartón y sus productos 1% 95%

Servicios complementarios y auxiliares al transporte 1% 96%

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(elasticidad del comercio a los costos de transporte), enfrenta problemas de endogeneidad. En la

última década, se han desarrollado algunos estudios que resuelven este problema, acudiendo a

variables instrumentales que muestran una estrecha correlación con la variable independiente

(costos de transporte), pero son independientes a las variables que explican la variable

dependiente (actividad económica).

Recientemente Gilles Duranton realizó un estudio para el caso colombiano, en el cual se utilizan

los caminos de la colonia y la red vial de 1938 como instrumentos alternativos para la red vial

actual. Se muestra en el “paper” que los parámetros del modelo MCO son similares a los del

TSLS, instrumentando los costos de transporte. Se infiere de este resultado que el problema de

endogeneidad en el caso colombiano no introduce sesgos importantes en la estimación

econométrica13. La razón de lo anterior puede tener su origen, por lo menos parcialmente, como

lo menciona el autor, precisamente en el alto grado de politización en las decisiones de inversión

sobre la red vial, que debilita la dirección de causalidad entre actividad económica y disponibilidad

de infraestructura.

Además del ejercicio de Duranton en el país se han estimado diferentes modelos de gravedad.

En estos modelos la variable dependiente es el flujo de comercio entre el país i y el país j. Entre

las variables independientes se incluyen indicadores de “atracción”, la distancia entre el origen y

el destino (proxy de los costos de transporte); el producto del PIB entre el origen i y el destino j;

el producto del PIB per cápita entre los pares de origen – destino; el producto del área, la

composición sectorial; y otras variables, generalmente dicótomas, que capturen rasgos

específicos del país, la región u otras características (grado de apertura, idioma, adyacencia, etc.).

Entre estos estudios se deben mencionar los siguientes:

Modelo gravitacional para evaluar el impacto del TLC con Estados Unidos (Cárdenas y García,

2004).

Modelo de gravedad de comercio exterior, enfocado en la producción y competitividad regional

(Lozano et al, 2005)

13 En anexo se presenta un resumen del modelo teórico desarrollado por Duranton y de los resultados de las estimaciones. En particular Duranton ofrece un modelo con fundamentos microeconómicos en el cual se obtiene un modelo estructural que explica las propensiones a importar y exportar de cada región (comercio doméstico e internacional) en función de variables observables y no observables. De igual forma plantea un camino econométrico para estimar en 2 pasos, mediante la expresión reducida del modelo, los parámetros de graved ad. En el anexo 1 se incluye un resumen del modelo y sus resultados. Este modelo constituye el marco teórico del presente estudio.

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Misión Ciudades (2012): modelo interno de gravedad para explicar las relaciones comerciales

entre las regiones del país.

Duranton (2014): modelo de gravedad instrumentado a partir de las redes de rutas coloniales,

para determinar la relación de causalidad entre la infraestructura y comercio.

A continuación se presentan los resultados de una nueva estimación econométrica del modelo de

gravedad. Se parte del hallazgo de Duranton según el cual el problema de endogeneidad no

introduce sesgos en el caso colombiano. De acuerdo con lo anterior el modelo se estima sin acudir

a instrumentos para la red de transporte. Por otra parte, se incluye la variable de costos de

transporte estimada con el VOC - HDM IV y el TRANSCAD, que constituye una medición más

precisa de los costos de transporte (Duranton utilizó distancias euclidianas, que ignoran un factor

importante de varianza que introduce la accidentada topografía en Colombia, y como alternativa

los tiempos de viaje en “Google Maps” que pueden ser un mejor proxy para los costos de los

vehículos livianos que para el transporte de carga).

En la estimación la variable dependiente son los flujos de carga obtenidos de la Encuesta de

Carga (2013), expresados en toneladas/año, para 41 productos y 81 zonas del país. Como

variables de control se consideraron los datos socioeconómicos trabajados por DNP para la

Misión de Ciudades (2012) a nivel municipal: población; proxy de PIB municipal a partir de los

ingresos de los municipios; área; número de pobres; establecimientos industriales sobre el total

de establecimientos de actividad económica. El modelo gravitacional se estima capturando

efectos fijos regionales. La siguiente tabla resume los resultados de la estimación.

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Tabla 5: Modelo de gravedad

Fuente: Encuesta de Carga (2013), DANE (2014), precios SIPSA, y estimación de los autores

Los resultados son robustos para diversas configuraciones y significativos al 99%, con una

relación cercana al -0.8 entre el flujo de comercio entre cada par i – j y los costos de transporte

(Duranton estimó valores cercanos a -0.6). Una reducción del 10% en los costos de transporte,

de acuerdo con el modelo, se traduce en un incremento en los flujos comerciales entre el par

origen – destino de 8%. La elasticidad al PIB es cercana a la unidad. Los signos de las demás

variables son los esperados.

Siguiendo la metodología aplicada en el estudio del Sistema de Ciudades (DNP 2012), se calculó

un índice para determinar el grado de complementariedad en el sector industrial entre dos

regiones. El índice se calcula como la suma del cuadrado de las diferencias entre las

participaciones de un determinado sector entre dos regiones. Si este indicador tiende a cero, las

dos regiones tienen estructuras similares. En Colombia las principales ciudades tienen estructuras

industriales muy parecidas, en parte como resultado del desarrollo autárquico generado por las

deficiencias en la infraestructura de transporte, lo que ha implicado sacrificios en términos de

especialización y aprovechamiento de economías de escala. El indicador se construyó para los

principales pares orígenes – destino de la base para el modelo gravitacional. Este factor podría

constituir una de las variables omitidas de los modelos gravitacionales, tradicionalmente

estimados para Colombia.

Para capturar econométricamente el efecto de la complementariedad en el flujo de comercio se

reestimó el modelo de gravedad utilizando como variable dependiente el flujo entre cada par i – j

Variable dependiente: ln (Flujo) i ja (1) (2) (3) (4)

ln(VOC) i j -0.828*** -0.826*** -0.818*** -0.840***

(0.053) (0.042) (0.042) (0.040)

ln(PIB per cápita) i j 1.072*** 1.066*** 0.917***

(0.029) (0.029) (0.033)

ln(Area) i j -0.093* 0.118**

(0.052) (0.055)

Pobreza -3.125***

(0.302)

Constante 20.251*** 2.203*** 3.553*** 4.774***

(0.647) (0.705) (1.068) (1.053)

Observaciones 3,388 3,344 3,344 3,344

R2 ajustado 0.265 0.502 0.503 0.517

Errores estándar robustos en paréntesis

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1a Efectos regionales incluidos en todas las estimaciones

MCO

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a nivel producto (en el modelo anterior la variable dependiente colapsa todos los productos en un

solo flujo para cada par OD). La mayor desagregación de la información hizo necesario, por su

parte, incluir efectos fijos por producto y región. Con los efectos fijos se evita crear sesgos de

variable omitida asociados a las especificidades de oferta y demanda entre cada par OD y

producto, como pueden ser ofertas restringidas, patrones diferenciales de consumo, la existencia

de autoconsumo y flujos regionales de corta distancia no capturados en la encuesta del Ministerio

de Transporte, entre otras.

Tabla 6: Modelo de gravedad con control por complementariedad del aparato productivo.

Fuente: Encuesta de Carga (2013), DANE (2014), precios SIPSA, EAM (2013) y estimación de los autores

El parámetro de complementariedad es positivo y estadísticamente significativo al 95%. Como es

esperable, estructuras productivas disímiles generan mayores flujos de comercio entre sí. Tanto

el parámetro del VOC como el del PIB se reducen sustancialmente por las especificidades

capturadas por los efectos fijos región y producto. La importancia del parámetro de

complementariedad invita a reflexionar sobre el impacto de la red de transporte en el crecimiento

económico. A medida que se mejore la conectividad de los mercados internos aumenta la

especialización. Mayor especialización, por su parte, se traduce en mayor complementariedad de

las economías regionales y, en consecuencia, mayores flujos de comercio. Esta hipótesis es

interesante. La reducción de costos de transporte solo tendrá efectos importantes en los flujos

comerciales domésticos, en la medida en que se traduzca en mayor especialización de las

estructuras productivas y el aprovechamiento de escalas. El efecto de la infraestructura en la

economía no es automático. El aparato productivo debe adecuarse a las nuevas condiciones de

competitividad que genera la infraestructura.

ln(VOC)i j -0.081***

(0.025)

ln(PIB)i j 0.317***

(0.010)

ln(Complementariedad)i j 0.032**

(0.014)

Constante -0.197

(0.430)

Observaciones 9,744

R2 ajustado 0.324

Errores estándar robustos en paréntesis

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1a Efectos regionales incluidosb Efectos fijos por producto incluidos

MCO a/bVariable dependiente: ln (Flujo)i j

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El modelo así estimado, por otra parte, muestra que no es conveniente trazar el plan de

inversiones exclusivamente sobre las proyecciones de flujos que se derivan del modelo de

gravedad. Por ejemplo, en Colombia, se deberían esperar niveles de intercambio considerables

entre Bogotá y Medellín que son las ciudades con mayor población y PIB. No obstante, proponer

la construcción de una autopista de mayor capacidad o un ferrocarril entre estas dos ciudades

puede llevar a sobredimensionar la infraestructura, en la medida en que, dada la similitud de sus

estructuras productivas, los flujos comerciales que predice el modelo sencillo de gravedad no se

darán hasta que las estructuras productivas en cada ciudad se transformen.

4.3. Competitividad (Productos y regiones).

4.3.1. Análisis agregado

Un componente central del presente estudio es analizar el efecto de la infraestructura de

transporte sobre la competitividad para los distintos productos y regiones. El análisis no es trivial

en la medida en que los puntos de abastecimiento, y las distancias al mercado para vender la

producción, varían de región en región y de producto a producto. En otras palabras un índice

promedio del costo de transporte sobre valor del producto no representa el problema que genera

la infraestructura de transporte para una región específica y un producto determinado. Por lo

anterior, el cálculo de un indicador de competitividad desde el punto de vista del transporte,

requiere determinar, para cada caso, cual es la ruta relevante y su costo asociado.

La ruta relevante por producto y región se obtuvo mediante ejercicios de asignación de flujos en

TRANSCAD para cada producto. Dadas las matrices origen – destino de cada producto, el modelo

asigna los flujos optimizando las rutas para acceder a cada nodo atractor de carga desde un

posible nodo generador. El modelo equilibra, de esta forma, los balances geográficos entre oferta

y demanda, optimizando la ruta y el punto de abastecimiento, para acceder a cada mercado.

Para ilustrar el impacto de los costos de transporte en cada producto – región, se llevaron a cabo

dos simulaciones alternativas en TRANSCAD. En la primera, se consideran los costos de

transporte bajo las especificaciones de la red actual (línea de base). En la segunda, se crea un

escenario en el cual se eliminan todos los cuellos de botella en la red donde la capacidad es

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insuficiente para atender los flujos esperados14. El contraste de estos escenarios muestra cual

sería el ahorro en los costos de transporte, y su efecto sobre precios finales, de contar con una

infraestructura adecuada a los flujos.

La siguiente tabla resume los resultados agregados. En anexo se reportan los cálculos para cada

uno de los productos. De acuerdo con el modelo, el costo total de transporte para movilizar las

220 MTA por modo carretero15, bajo las condiciones actuales de red, asciende a USD 8.842 MM;

si en el TRANSCAD se amplían artificialmente las especificaciones de los tramos con

capacidades insuficientes (cuellos de botella) los costos totales de transporte se reducen a USD

8.078 MM; es decir, estas intervenciones en infraestructura generan un ahorro anual de USD 764

MM, que equivale a un 9.5% de los costos de transporte.

La reducción de los costos de transporte, como se desprende del modelo de gravedad, se traduce

en un aumento en los flujos de comercio y en la carga movilizada. Aplicando el parámetro de

gravedad en el modelo base se esperaría que estos aumentos de la capacidad vial generen un

aumento de casi 9 MTA.

14 La metodología para medir esta diferencia consiste en asignar flujos bajo dos algoritmos complementarios: Costo mínimo (no considera costos de congestión); Equilibrio del usuario. (el modelo incorpora los excesos de tiempos de viaje que impone la congestión y desvía parte de los flujos hacia vías alternas de mayor recorrido o peores condiciones para equilibrar el sistema. Estos beneficios son muy inferiores a los potenciales por varias razones. No considera inversiones en modos alternativos: Ferrocarril y rio; no considera la reducción en distancias y pendientes implícitas en algunos proyectos del 4G del INVIAS (Ej: Prosperidad y túnel de la línea); no considera los menores costos de operación en vías de mayores especificaciones (ej: dobles calzadas)

15 Es importante tener en cuenta que un porcentaje muy elevado de las exportaciones se movilizan por modo férreo (carbón), ductos (petróleo) o rio (Banano). Esta carga no se considera en las simulaciones. Por otra parte, la carga de importación, en su mayoría se transporta en camión y, como tal está incluida en la carga total capturada en la Encuesta del Ministerio de Transporte 2013.

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Tabla 7: Efecto de la reducción en los costos de transporte atribuibles a la eliminación de la congestión en tramos interurbanos

Fuente: Encuesta de Carga (2013), Base COMEX DANE-DIAN (2013), precios SIPSA, y s imulación de los autores

El valor promedio de la carga por camión en Colombia se estimó en USD 1.304/ton y el costo

promedio de transporte, en USD 54/ton. Es decir, para la carga promedio el costo de transporte

explica un 4.17% del precio final. Este margen podría indicar que el costo de transporte no

constituye una barrera importante a la competitividad. No obstante, la relación VOC/precio varía

considerablemente entre productos y regiones, como se mostrará a continuación. Los altos costos

de transporte constituyen un tema de primer orden para la competitividad de productos con baja

relación precio/tonelada o para las regiones alejadas.

El impacto de la insuficiencia vial tiene, finalmente un efecto en el precio final que deben soportar

los consumidores en las diferentes regiones. En términos metodológicos es complejo encontrar

la relación entre precios finales y costos de transporte, precisamente por la dificultad para

establecer el punto de abastecimiento de cada mercado geográfico en cada producto. No

obstante, puesto que en las simulaciones de TRANSCAD se cuenta con una ruta asignada para

cada par origen – destino por producto, fue posible plantear un modelo de regresión sencillo que

estime la elasticidad entre precio final y costo de transporte.

En particular, se tomó como variable dependiente el logaritmo del precio al consumidor de los

productos agrícolas de la base del sistema de información SIPSA para cada región, combinado

con el referente de precios implícitos derivados de la información de la base de Comercio Exterior

DANE – DIAN (2013), y se regresó con el logaritmo de los costos de transporte simulados en

Indicadores Carga Total

Flujo de Encuesta de Carga (MM Ton, 2013) 220.31

Expo (MM Ton, 2013) 131.97

Crecimiento (% 2012-2013) 1.99%

Impo (MM Ton, 2013) 31.31

Crecimiento (% 2012-2013) 3.36%

VOC congestión (MM USD) 8,842.3

VOC sin congetión (MM USD) 8,078.1

Ahorro congestión (MM USD) 764.2

Tasa de congestión 9.46%

Elasticidad -0.84

Delta Flujo (MM Ton) 8.97

Elasticidad Precio/VOC 0.231

Precio Implícito (USD/Ton) 1,304

VOC Implícito (USD/Ton) 54

VOC/Precio 4.17%

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TRANSCAD que, como se ha explicado, determinan el punto de abastecimiento del mercado para

cada localidad y producto. En la siguiente tabla se presentan los resultados de dos modelos

alternativos. El primero considera efectos fijos por región; el segundo efectos fijos por región y

producto. El parámetro de elasticidad de precios finales a costos de transporte es estable entre

las dos especificaciones y estadísticamente significativo al 99%. De acuerdo con el modelo, una

reducción del 10% en los costos de transporte, disminuiría en 2.3% los precios al consumidor.

Más o menos de este orden de magnitud es la reducción en VOC en el escenario modelado en

que se eliminan los cuellos de botella en la red intermunicipal.

Tabla 8: Resultados econométricos de la relación precio – costos de transporte

Fuente: Encuesta de Carga (2013), Base COMEX DANE-DIAN (2013), precios SIPSA, y estimación de los autores

El cuadro general da una idea de los impactos microeconómicos agregados de las mejoras en la

capacidad vial. No obstante estos efectos se deben analizar por producto y región. En anexo se

incluyen tanto el cuadro general de medición de impactos por producto como el mapa en cada

producto donde se muestra los puntos de generación y atracción de carga y las rutas óptimas que

sigue la distribución del mismo.

4.3.2. Análisis por producto

Para facilitar la comprensión de los mapas del anexo, a continuación se discuten los resultados

para una muestra de productos seleccionada en forma aleatoria.

Variable dependiente: ln (Precio)i j (1)a (2)a/b

ln(VOC)i j 0.251*** 0.231***

(0.023) (0.020)

Constante 12.269*** 12.036***

(0.249) (0.225)

Observaciones 12,871 12,871

R2 ajustado 0.220 0.406

Errores estándar robustos en paréntesis

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1a Efectos regionales incluidosb Efectos fijos por producto incluidos

MCO

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a. Aguacate

En el fondo del mapa se observan las curvas de iso – costos. El tono de la circunferencia el peso

de los costos de transporte hasta el puerto como proporción del costo de producción (SIA –

Minagricultura). Tonos claros significan un costo de transporte bajo con relación al costo de

producción. Las ciudades cercanas a los puertos del Caribe y el Pacífico enfrentan los menores

costos de transporte para el recorrido interno (0-20 USD/ton); Bogotá y Medellín se sitúan en iso

– costos equivalentes (50 – 60 USD/ton); los llanos orientales se localizan en los extremos de

costos de transporte con costos cercanos a 100 USD/ton.

Con relación al aguacate, se observa que para la región de mayor producción, Tolima, el costo

de transporte representa entre 15% y 17% del costo de producción. Para las plantaciones de

Bolívar, este costo no supera el 6%. La producción de Antioquía, por su parte, enfrenta costos de

transporte a los puertos equivalentes a más del 17%. El sacrificio en competitividad para la

producción de aguacate de los llanos por transporte, excede el 20% del costo.

Ilustración 5: Costos de transporte a puertos. Caso Aguacate

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

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b. Piña

La piña es un ejemplo de la alta incidencia de los costos de transporte en los márgenes de

competitividad. Como se trata de un producto con costos relativamente bajos de producción, la

incidencia de los fletes es elevada. Se observa que para plantaciones localizadas cerca de la

frontera agrícola (piedemonte llanero), el costo de transporte equivale a más de 2 veces el valor

del producto. Para la piña de los Santanderes el costo de transporte al puerto es igual al costo de

producir la fruta. Aún en zonas muy próximas a los puertos, como el Valle, el costo de transporte

se acerca a un 50% del costo de producción. En este tipo de productos de bajo costo de

producción por tonelada los costos de transporte tienen un impacto muy elevado en la

competitividad.

Ilustración 6: Costos de transporte a puertos. Caso Piña

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

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c. Café

El café ilustra un ejemplo del otro extremo, donde los costos de transporte solo inciden

marginalmente en la competitividad del producto. Incluso en regiones situadas en curvas elevadas

de iso – costos como Huila, los fletes de transporte interno apenas representan un 5% del costo

de producción. Estos mapas muestran que si bien las mejoras en la infraestructura pueden ser

determinantes para elevar la competitividad de algunos productos con baja relación valor/peso,

no se debe esperar que la expansión de infraestructura de transporte asegure la competitividad

de las exportaciones en productos con alto valor agregado por tonelada, como el café.

Ilustración 7: Costos de transporte a puertos. Caso Café

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

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d. Abono

Los costos de transporte no solo afectan la competitividad en los productos con propensión a

exportar. Los sobrecostos que imponen las limitaciones de infraestructura a los bienes exportados

se traducen en el equivalente a un sobre arancel que grava la eficiencia en todo el aparato

productivo y castiga la competitividad. En el mapa de la izquierda no se expresan en el fondo los

iso – costos sino directamente el porcentaje que representan los costos de transporte interno

sobre el valor CIF de las importaciones (Tomado de la base de Comercio Exterior DANE – DIAN).

El mapa de la derecha, construido como los que se incluyen en el anexo para cada producto,

muestra en barras los puntos de generación de carga y las líneas las rutas en que se moviliza el

producto (el ancho de la línea ilustra el volumen de transporte del producto en el tramo).

Ilustración 8: Costos de transporte a puertos. Caso abonos

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

En el caso de los abonos, un producto con alta incidencia en la estructura de costos de la

agricultura, se observa que los puntos de generación de carga son Barranquilla, Cartagena y

Buenaventura. En consecuencia, en las áreas cercanas a los puertos del Pacífico y el Caribe el

costo interno de transporte por carretera pesa menos de un 6% del valor CIF. Este porcentaje se

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eleva al rango de entre 10% y 16% para las zonas productoras de Antioquia, los departamentos

del sur, y la cordillera oriental. Los abonos llegan a los llanos orientales con un sobre costo

equivalente al 20%.

Ilustración 9: Asignación de flujos de carga. Abonos

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y simulación de los autores

Generación y Consumo

0 150 300 450

Kilometers

Toneladas - Año

Densidad de Flujo

1000000 500000 250000

Abonos y Fertilizantes

1000000

500000

250000

Generación

Consumo

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e. Maíz

El maíz es un insumo base de la industria pecuaria. También incide directamente en el índice de

la canasta básica de consumo humano. Los márgenes que impone el transporte al maíz son muy

similares a los reportados en el caso de los abonos, en la medida en que un porcentaje importante

del maíz consumido en el país es importado. Para el maíz, no obstante, el costo de transporte se

eleva hasta cerca de un 30% para ciertas zonas del oriente de la cordillera oriental y por encima

del 35% en los llanos orientales.

Ilustración 10: Costos de transporte a puertos. Caso Maíz

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

Maíz - importación

0 100 200 300

Kilometers

% Transporte

0.06 and below

0.06 to 0.10

0.10 to 0.16

0.16 to 0.19

0.19 to 0.20

0.20 to 0.29

0.29 to 0.35

0.35 and above

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Ilustración 11: Asignación de flujos de carga. Maíz

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

4.3.3. Análisis por región

Una forma de presentar el impacto de los costos de transporte en la competitividad externa desde

una perspectiva regional, es graficar la frontera geográfica de competencia bajo distintos criterios

de costos. Por ejemplo, si dados los costos de producción domésticos y los precios

internacionales, el margen máximo de transporte interno para competir en el mercado

internacional es de 30 USD/ton, solo las áreas al interior de la franja amarilla en las siguientes

figuras serán competitivas bajos las condiciones actuales de la red. En este caso solo los

departamentos de la costa y el valle del Cauca tendrían un potencial exportador bajo este criterio.

Si se eliminan los cuellos de botella que generan congestión, la frontera de competitividad se

amplía al área azul.

Generación y Consumo

0 150 300 450

Kilometers

Toneladas - Año

Densidad de Flujo

1000000 500000 250000

Maíz

1000000

500000

250000

Generación

Consumo

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Ilustración 12: Frontera de competitividad con VOC de 30 USD/ton

Ilustración 13: : Frontera de competitividad con VOC de 40 USD/ton

Ilustración 14: Frontera de competitividad con VOC de 50 USD/ton

Ilustración 15: : Frontera de competitividad con VOC de 60 USD/ton

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

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Es interesante constatar que con la eliminación de restricciones de capacidad en la red vial

Bogotá y Medellín se sitúan en la frontera de competitividad para productos que soporten un

costo interno de USD 50/ton. De igual forma, si se eliminan los cuellos de botella, los llanos

orientales entrarían a la frontera de competitividad para productos que soporten USD 60/ton.

5. Plan de inversiones

5.1. Costo económico de la congestión en flujos interurbanos

El punto de partida del plan de inversiones es evaluar la capacidad de la red frente a los flujos de

carga actuales y esperados en el horizonte de planeación. La primera prioridad es remover los

cuellos de botella y anticipar el crecimiento de la demanda con expansiones de capacidad que

eviten sobre costos al futuro16. Se debe recordar que los ciclos de los proyectos de infraestructura

vial son extremadamente largos mientras que la actividad económica y los flujos de carga

asociados, pueden reaccionar en ventanas reducidas de tiempo.

El mapa a la derecha muestra la relación flujo - capacidad en las condiciones actuales de la red

vial. En verde se presentan los tramos con un nivel de servicio adecuado; en amarillo, congestión

moderada; el rojo problemas severos de congestión. El mapa de la derecha muestra el exceso

de costo de operación de los camiones, atribuible a la insuficiencia de capacidad vial, en las

condiciones actuales de red y de demanda. Los tonos amarillos reflejan costos de transporte en

exceso inferiores al 4%. A medida que se oscurece el tono aumentan los sobrecostos. Los tramos

en negro representan tramos donde el costo de operación de los vehículos de carga supera en

más de un 40% los costos normales para las características del tramo sin congestión.17.

16 Con las herramientas utilizadas en este análisis se capturan los sobre costos estrictamente asociados a la operación de los camiones y su efecto en fletes. No obstante, se debe tener presente que la insuficiencia vial genera, además, otros costos como incertidumbre en los tiempos de entrega. Con la red actual es difícil predecir el tiempo de un recorrido. Cualquier accidente o desperfecto mecánico en un tramo congestionado impone horas de retraso a todo el flujo que circula por el tramo. Estas contingencias, a su vez, generan costos difíciles de cuantificar como la pérdida de mercancías perecederas, el incumplimiento de entrega en los tiempos acordados contractualmente, o el desabastecimiento de insumos que, a su vez, se puede traducir en cambios en los programas de producción de las plantas. En general, la competitividad no solo requiere cotos bajos de transporte sino precisión en los tiempos de entrega y esto solo se logra con infraestructura con las especificaciones necesarias para gestionar los fluj os.

17 Como se mencionó, la congestión se captura utilizando el algoritmo de asignación “equilibrio del usuario” donde el costo del tramo es función de la carga que soporta. En condiciones de congestión, los usuarios enfrentan velocidades menores (con mayores costos” y una fracción del flujo se desvía hacia rutas más largas y costosas para evitar la congestión. Se crea así un equilibrio en que todos los usuarios con el mismo O-D enfrentan un costo de equilibrio. En

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Los dos mapas aportan evidencia sobre las bajas especificaciones de la infraestructura de

transporte para soportar los flujos actuales y de la magnitud de los sobre costos que impone a la

carga a lo largo de los corredores Bogotá – Caribe y Villavicencio – Buenaventura. En estos

corredores, además, se señalan en rojo verdaderos cuellos de botella en el tramo Villeta - Puerto

Salgar, el paso de la línea y Buga - Buenaventura. Se evidencian además los problemas

generalizados de acceso a Bogotá, Cali, Medellín, Barranquilla y Cartagena.

Ilustración 16: Estimaciones flujo – capacidad en 2014

Ilustración 17: Sobre costos en la operación de los vehículos de carga en 2014

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

Gran parte de estos cuellos de botella se superarán con los proyectos que se encuentran en

ejecución, están contratados o por aquellos del programa de inversiones que se licitarán en los

próximos años. Dentro de los proyectos en ejecución el que mayor impacto tendrá sobre los

contraste, los costos en el escenario sin congestión, se obtienen asignando con el algoritmo de costo mínimo que no considera la función flujo capacidad. Bajo esta última aproximación el costo del tramo no es función de la demanda que soporta.

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costos de transporte es la Ruta del Sol, que conecta Villeta con Ciénaga incluidos los ramales a

Valledupar y Carmen de Bolívar. Con este proyecto, unido a la construcción en proceso de la

doble calzada entre El Vino y Villeta, será posible desplazarse de Bogotá al caribe en doble

calzada.

El siguiente mapa muestra la amplia cobertura geográfica del plan de inversiones trazado por la

ANI. El 4G está estructurado en 3 olas. La Ola 1, ya contratada (rojo), resuelve con las Autopistas

de la prosperidad los graves problemas de conectividad de Medellín tanto hacia el caribe como

hacia el Pacífico y su integración con la red de autopistas del occidente colombiano (zona

cafetera, Cali, frontera con Ecuador). En esta ola, además se da continuidad a la troncal del Valle

del Magdalena con la conexión directa entre Cambao y Puerto – Bogotá; se crea un acceso directo

desde Cali hacia el puerto de Buenaventura (Mulaló – Loboguerrrero); se mejoran las

especificaciones y accesos en el circuito vial entre Barranquilla y Cartagena y se mejora el tramo

Ocaña – Aguachica, en el corredor de acceso de Cúcuta a la Ruta del Sol. Esta Ola incluye,

finalmente La perimetral de Oriente a Bogotá.

La segunda ola (azul), interviene la Troncal de Oriente hacia el sur hasta la frontera con Ecuador

en San Miguel; la Troncal de Occidente, tanto al sur como en el sector norte para conectar con

Barranquilla y Cartagena. Además, se mejoran las especificaciones y trazado de la conexión entre

Bucaramanga y la Ruta del Sol, la carretera a Urabá y la troncal del Pie de Monte Llanero, incluido

el mejoramiento del acceso desde el altiplano por el Valle de Tenza.

La Ola 3 (verde), actúa sobre los tramos aún no intervenidos en el sector sur de la Troncal de

Occidente; la conexión Manizales Ruta del Sol; el sistema vial de la cordillera oriental que

involucra a Bogotá, Chiquinquirá, Tunja, Bucaramanga y Cúcuta, incluida la conexión con los

llanos orientales en el tramo Aguazul – Sogamoso. Finalmente, esta ola actúa sobre el tramo Hato

Corozal – Arauca, cerrando así la conexión de la troncal del pie de monte llanero hasta la frontera

con Venezuela.

El programa incluye además una serie de iniciativas privadas que complementan el 4G. Los

proyectos de mayor impacto se ubican en el corredor Villavicencio – Bogotá - Buenaventura y

están dirigidos a completar el trazado en doble calzada en todo el recorrido. En particular, ya se

adjudicó el proyecto de segunda calzada entre Ibagué y Cajamarca; se encuentran en

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estructuración los tramos faltantes entre Villavicencio y Bogotá; Calarcá – La Paila; Buga – Media

Canoa; Loboguerrero Citronela y la solución de acceso al terminal portuario de Buenaventura

desde Citronela. Las IPs también contemplan el mejoramiento en la red del Meta hasta Puerto

Gaitán, al oriente y Granada al sur; la troncal del carbón para transportar el mineral desde el norte

de Boyacá hasta el rio Magdalena; los tramos faltantes del norte de la Troncal de occidente,

incluyendo la vía por el mar entre Tolú y Cartagena; y el tramo San Roque – La Paz.

Ilustración 18: Plan de inversiones viales ANI

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

En los siguientes mapas se contrasta el comportamiento de la relación flujo – capacidad en la red

vial al 2025, entre los escenarios sin y con inversiones previstas (4G y IPs). El mapa de la

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izquierda contempla la Ruta de Sol y otros proyectos en ejecución, pero no la nueva generación

de autopistas que se construirán en el marco del 4G y las IPs. Se observa que con la Ruta del

Sol, el corredor Bogotá – Caribe adquiere niveles de servicio aceptables para movilizar la carga

de 2025, con problemas muy localizados en pocos sectores que registran niveles de congestión

moderada. En este escenario de infraestructura se identifican cuellos de botella severos con

implicaciones para la operación del transporte de carga en los accesos a Bogotá, Cali y

Cartagena; el tramo Barranquilla – Ciénaga y, muy especialmente, en el corredor Bogotá

Buenaventura, con niveles extremos de congestión en el paso de la Línea y el tramo Buga –

Buenaventura y congestión entre Buga y La Paila.

El mapa de la derecha, por su parte, muestra que la nueva generación de proyectos corrige la

mayoría de las limitaciones de la red para la demanda esperada en 2025, con excepción de los

accesos a Bogotá, el tramo Barranquilla - Ciénaga y el tramo La Paila – Buga.

Ilustración 19: Estimaciones flujo – capacidad en 2025 para dos condiciones de la red Sin 4G ni IPs Con 4G y IPs

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

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De acuerdo con el análisis, el plan de inversiones planteado por la ANI es adecuado para resolver

la debilidad de la red troncal en un horizonte de 10 años. Es necesario, no obstante, estudiar y

adicionar el programa en los siguientes proyectos:

Segundo túnel de la línea

Tercer carril por sentido Buga – La Paila

Accesos a Bogotá (ALO, Perimetral de occidente y segundo túnel en Boquerón en la vía

Villavicencio Bogotá)

Solución a la congestión en el tramo Barranquilla – Ciénaga. (Fundación – Pivajiay – Puerto

Giraldo) 18

Acceso sur de Cartagena

El siguiente mapa muestra que este paquete de recomendaciones, permitiría ofrecer un buen

nivel de servicio en la red troncal nacional a 2025.

Ilustración 20: Estimaciones flujo – capacidad en 2025 incluidas las inversiones recomendadas para el corto plazo

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

18 Dada la fragilidad ambiental de la Isla de Salamanca, donde se sitúa la vía entre Barranquilla y Ciénaga, se incluyó en el modelo el tramo Fundación- Pivijay – Puerto Giraldo y se constató que esta alternativa soluciona los problemas de congestión en el tramo existente. Este proyecto fue presentado al equipo de la Misión Ciudades del DNP como una de las prioridades planteadas por la región.

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Si se analiza un horizonte más lejano, no obstante, la capacidad de la red vial nuevamente se

torna insuficiente para movilizar los flujos esperados de carga. Los siguientes mapas ilustran la

relación flujo – capacidad (izquierda) y sobre costos de operación (derecha) que enfrentaría la

red con los volúmenes de carga esperados para el 2035. Se evidencia que nuevamente se

saturan completamente los corredores Bogotá – Caribe y Bogotá Buenaventura; algunos sectores

de la troncal de occidente y de las Autopistas de la prosperidad y los accesos a la costa atlántica.

Ilustración 21: Estimaciones flujo – capacidad en 2035

Ilustración 22: Sobre costos en la operación de los vehículos de carga en 2035

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

Si bien aún restan veinte años al 2035, dado el largo proceso de maduración de los proyectos de infraestructura vial, es importante iniciar los estudios técnicos y económicos de las alternativas de fortalecimiento de la red de transporte para evitar que el país enfrente nuevamente situaciones como la actual. Se modelaron algunos proyectos que podrían contribuir a solucionar los futuros cuellos de botella de la red19: Recomendaciones de mediano plazo Doble calzada Medellín Santa Fe y conexión Santa Fe – Puerto Valdivia

Paso alternativo al sur de la Línea (Palmira – Colombia, Huila – Granada, Meta)

Ampliación de la vía Puerto Giraldo – Barranquilla

19 Algunos de estos proyectos ya se habían recomendado para su estudio en la Misión de Ciudades del DNP.

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Ampliación Bogotá – Girardot

Doble Calzada Puerto Berrio – Alto de Dolores

Solución Férrea (Carare – corredor Dorada Chiriguaná – Ramales Puerto Lleras - Barranquilla

y Cartagena)

En los siguientes mapas se reporta el desempeño de estos proyectos. En los mapas de arriba se muestra el nivel de saturación de la red a 2035 en dos escenarios. En el primero sólo se consideran las inversiones de corto plazo, y en el segundo las de mediano plazo. Como se observa, aún con estas soluciones, el corredor del Magdalena se satura. Se consideró entonces, simular un escenario con el ferrocarril (mapa de abajo)20. En el escenario multimodal, si se contemplan las inversiones viales recomendadas, es posible movilizar la totalidad de la carga esperada al 2035 sin cuellos de botella en la infraestructura.

Ilustración 23: Estimaciones flujo – capacidad en 2035 con inversiones de corto de plazo

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

20 El escenario contempla una conexión con Bogotá en la Caro, el ferrocarril del Carare, la rehabilitación del tramo por el Magdalena hasta Chirigüaná, y conexiones a Barranquilla y Cartagena. Se consideraron productos con potencial vocación ferroviaria: abonos, azúcar, biocombustibles, carbón, cemento, derivados del petróleo, metalurgia, minerales no metálicos, papel y petróleo. El escenario no incluye carga generada por el proyecto, tal como el carbón metalúrgico del altiplano. En este escenario, al 2035, el ferrocarril movilizaría 35 MTA.

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Ilustración 24: Estimaciones flujo – capacidad en 2035 con inversiones de mediano de plazo

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

Ilustración 25: Estimaciones flujo – capacidad en 2035 con inversiones férreas

Fuente: Encuesta de Carga (2013) y s imulación de los autores

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5.2. Beneficio costo del plan de inversiones

5.2.1. Programa vial de la ANI

A partir de los estimativos de costos de la ANI y los ahorros en los costos de transporte estimados

con base en las simulaciones de flujos con y sin inversiones, se estimaron los indicadores de

beneficio costos del programa estructurado por la ANI. El análisis se realizó para cada una de las

Olas y las IPs en forma independiente y para el agregado de los proyectos. Los supuestos del

análisis se resumen a continuación:

Ahorro carga – año. Corresponde a la diferencia entre los costos de operación de los vehículos

de carga entre los escenarios con y sin proyecto

Ahorro livianos año. Corresponde a la diferencia entre los costos de operación de los vehículos

livianos entre los escenarios con y sin proyecto

“Rule of Half”. Corresponde a los beneficios económicos derivados por el incremento en la

carga inducido por las reducciones en los costos de operación. Se estima como un medio del

producto entre la reducción del VOC por el incremento esperado en el flujo.

VPN Beneficios. Se obtiene aplicando la tasa de crecimiento promedio anual esperada de la

carga en el estudio de demanda. (3.78%). Al flujo derivado se aplica el valor presente con una

tasa de descuento del 12%.

VPN Costo total. Se utilizaron los estimativos globales de CAPEX de la ANI afectados por el

precio sombra de la construcción de obras civiles (0.82) y se distribuyeron en forma

homogénea en un período de 8 años. Se calculó el valor presente de este flujo. Se incluyó,

además, un OPEX equivalente al 50% del CAPEX en valor presente neto.

Relación beneficio Costo (B/C): Se estima como el cociente entre el valor presente de los

beneficios y los costos totales.

Tabla 9: Resultados del análisis beneficio costo del Programa vial estructurado por ANI (millones de pesos 2014)

Fuente: Cá lculos autores

El programa de inversiones en su conjunto arroja una relación Beneficio – Costo de 2.37 en

precios económicos. El mayor aporte lo arrojan las iniciativas privadas, particularmente aquellas

orientadas a eliminar los cuellos de botella en el corredor Villavicencio – Bogotá – Buenaventura.

La relación B/C del 4G es muy similar entre olas.

EscenarioAhorro

Carga/Año

Ahorro

Livianos/Año

Rule of

Half/Año

Total

Beneficios/Año

VPN

BeneficiosCostos Total Costos/Año VPN Costos B/C

Ola 1 329,411 265,804 9,656 604,871 6,612,984 11,800,000 1,209,500 5,115,621 1.29

Ola 2 408,801 258,210 14,870 681,881 7,454,926 14,300,000 1,465,750 6,199,439 1.20

Ola 3 569,072 140,775 28,816 738,664 8,075,725 10,000,000 1,025,000 4,335,272 1.86

Iniciativas Privadas (IP) 2,277,955 516,549 461,734 3,256,238 35,600,081 11,000,000 1,127,500 4,768,799 7.47

Ola 1 y 2 717,004 513,353 45,745 1,276,102 13,951,477 26,100,000 2,675,250 11,315,060 1.23

Ola 1, 2 y 3 1,270,204 649,287 143,565 2,063,057 22,555,163 36,100,000 3,700,250 15,650,332 1.44

4G Completo 3,332,647 1,069,638 988,280 5,390,565 58,934,439 47,100,000 5,887,500 24,901,379 2.37

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Con el ejercicio se concluye que los recursos públicos y privados destinados a la ampliación de

capacidad vial son convenientes desde el punto de vista de eficiencia económica.

5.2.2. Generación de beneficios de las inversiones adicionales

recomendadas

Finalmente, se estimaron los ahorros en costos de transporte para los proyectos recomendados.

En este caso, no es posible calcular los indicadores de beneficio/costo, porque no se cuenta con

un estimativo de los costos que tendría cada uno de estos proyectos. Por lo anterior, las

recomendaciones se orientan a iniciar los estudios de estas inversiones de alto impacto sobre la

red. Como se observa en el siguiente cuadro, los proyectos de mediano plazo generarían un

ahorro incremental sobre los beneficios del 4G en valor presente equivalente a 6.7 billones de

pesos. El proyecto ferroviario por su parte, arroja beneficios en valor presente por 18.2 billones

de pesos.

Tabla 10: Beneficios del Programa vial estructurado por ANI y las inversiones sugeridas (millones de pesos 2014)

El estudio valida la percepción común según la cual el atraso en infraestructura de transporte en

Colombia es tan grande, que las inversiones orientadas a superar a los cuellos de botella

presentes o previsibles al futuro, genera ganancias en eficiencia económica superiores a los

costos. Desde este punto de vista, el esfuerzo fiscal y de financiación privada para implementar

este plan de inversiones, previsto por el gobierno y las recomendaciones adicionales,

identificadas en este estudio, parecen convenientes desde el punto de vista macroeconómico.

EscenarioAhorro

Carga/Año

Ahorro

Livianos/Año

Rule of

Half/Año

Total

Beneficios/Año

VPN

Beneficios

4G Completo 3,332,647 1,069,638 988,280 5,390,565 58,934,439

4G + Proyectos corto plazo 4,119,815 1,142,090 1,510,277 6,772,182 74,039,495

Proyectos mediano plazo 474,527 123,999 15,123 613,649 6,708,958

Proyectos mediano plazo + tren 1,387,340 148,081 129,265 1,664,686 18,199,821

Año 2025

Año 2035

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Bibliografía

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