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Violencia guerrillera y productividad total de los factores:

Un ejercicio de contabilidad del crecimiento económico para los departamentos colombianos (1988-2005)

Tomás Guerrero Blanco

Asistente de Investigación, ESADEgeo Center for Global Economy and Geopolitics

ESADEgeo Working Paper 11

December 2012

Violencia guerrillera y productividad total de los factores:

Un ejercicio de contabilidad del crecimiento económico para los departamentos

colombianos (1988-2005)*

Tomás Guerrero Blanco†

ESADEgeo Center for Global Economy and Geopolitics

Noviembre, 2012

Resumen

Desde principios de la década de 1960, Colombia viene sufriendo las consecuencias de

un conflicto armado, que ha ido dejando tras de sí, la destrucción de una buena parte de

las dotaciones del capital humano y físico del país. En este trabajo, y desde una

perspectiva que no ha recibido la misma atención por parte de los investigadores,

evaluamos la relación que ha existido entre la violencia ejercida por las tres principales

guerrillas que operan en el país, (FARC, ELN y AUC), y el crecimiento económico que

han experimentado los treinta y dos departamentos y el distrito capital que configuran el

Estado de Colombia. Para ello, construimos un índice de violencia para cada una de las

guerrillas ya mencionas y desarrollamos un ejercicio de contabilidad del crecimiento a

nivel departamental. De la puesta en común de los dos ejercicios, obtenemos que la

media de la productividad total de los factores de los departamentos que sufrieron más

violencia guerrillera, ha sido inferior que la de los que sufrieron en menor medida ésta.

Palabras Clave: Principal Component Analysis, Índices de violencia, Contabilidad del

crecimiento, Productividad total de los factores FARC, ELN, AUC.

* Quisiera mostrar mi más sincero agradecimiento, a mi director de tesina, Carlos Santiago

Caballero, por su paciencia, aportaciones y compromiso en la dirección del trabajo. Agradecer

también, las aportaciones y comentarios, muchos de ellos aquí recogidos, de los profesores Carlos

Álvarez, Jordi Domenech y Joan Rosés del Departamento de Historia Económica e Instituciones

de la Universidad Carlos III de Madrid así como las sugerencias realizadas por el catedrático

Carlos Thiebaut y el profesor Alfredo Kramarz del Departamento de Humanidades, área de

filosofía, de la ya mencionada Universidad.

†[email protected]

mailto:[email protected]

1

1. Introducción

Con nuestro trabajo de investigación nos atrevemos a pensar cómo afecta el ejercicio de

la violencia política al crecimiento económico. No son pocas las cautelas que están

detrás de cada una de nuestras aseveraciones porque somos conscientes de las

dificultades de aproximarnos a la verdad en una sociedad en la que la reconciliación aún

no ha sido posible. Son tiempos interesantes para la sociedad colombiana que camina

entre mesas de negociación y un proceso de paz en ciernes, entre testimonios de

víctimas y la consciencia de las ausencias irrecuperables, al destino de hacer cuentas

con el pasado dolorido de su historia reciente. Entre los objetivos de mi investigación y

junto a los desasosiegos que conlleva la búsqueda de datos fiables, se encuentra el

intento de contribuir a esclarecer la huella de la violencia en el desarrollo económico de

un país como Colombia.

Aprender del horror significa atender adecuadamente las voces de las víctimas y ser

conscientes de que la cuantificación y la estadística es sólo una parte de cualquier

proceso de auto entendimiento colectivo sobre el pasado. Dar cuenta del sinsentido de la

violencia y su arbitrariedad sólo tiene como objeto ayudar en los intentos de que la

verdad de lo sucedido no penda tan sólo del dolor y del recuerdo de las familias y de los

allegados de los muertos.

En un párrafo inquietante, de quien dedicó mucho tiempo a pensar los fines de la

violencia, Arendt (2005) decía: “La violencia no promueve causas, ni la historia ni la

revolución, ni el progreso ni la reacción; pero puede servir para dramatizar agravios y

llevarlos a la atención pública”. En tiempos de paz, cartografiar el horror, construir

mapas del ejercicio del terror, sólo puede servir a una causa: llenar de contenido el

imperativo de que nunca más se repitan daños como los sucedidos y llamar la atención

de los que no se sienten concernidos. Introducir una mirada de experto en un pasado

doliente es necesario porque sólo la precisión y el intento de lograr objetividad en

nuestras apreciaciones pueden ayudar a restañar una comunidad moral que ha sido

quebrada.

Los informes de organizaciones como Amnistía Internacional –entre ellos Colombia:

Invisibles ante la justicia. Impunidad por actos de violencia sexual cometidos en el

conflicto: Informe de seguimiento o Situación en Colombia de la violencia sexual

contra las mujeres- nos alertan e inciden en nuestra desconfianza a la hora de tomar al

2

pie de la letra lo que sólo se emplea en la lengua de la oficialidad. No obstante, ser

atentos y precavidos no puede hacernos desistir de nuestra empresa teórica. El derecho a

la verdad, a la justicia y la lucha contra la impunidad siempre se acompaña de una

mirada que reconstruye con modelos políticos, jurídicos y económicos la densidad de

los crímenes.

Pensar Colombia y su historia de violencia nos ha conducido a ser conscientes de que

gran parte de la verdad de lo sucedido aún ha de parirse. Y en ese hecho fundamental, el

dar constancia del verdadero paisaje de la violencia se ubica nuestra contribución que

no tiene otro sesgo que el de la humildad detrás de nuestras apreciaciones y el

compromiso con una realidad que aunque lejana sentimos como nuestra.

Le corresponde al Premio Nobel de Literatura colombiano Gabriel García Márquez el

siguiente epígrafe: "La vida no es la que uno vivió, sino la que recuerda y cómo la

recuerda para contarla". En ese recuerdo de lo que fue y vivió Colombia, en el espacio

comprendido entre 1988 y 2005, se sitúa nuestra investigación.

En el marco del período anteriormente citado, y con los departamentos colombianos

como principal escenario, el trabajo que a continuación se desarrolla tiene como

principal objetivo, evaluar las secuelas económicas provocadas por el conflicto armado.

El trabajo alberga dos contribuciones inéditas. Por un lado, la construcción, a partir de

análisis de componentes principales, de tres índices de violencia a nivel departamental

para las guerrillas integrantes del conflicto, (FARC, ELN y AUC), y por otro, la

realización de un ejercicio de contabilidad del crecimiento para los departamentos

colombianos.

Para ello, el trabajo se estructura en cinco partes. En la primera, y a fin de conocer las

principales conclusiones alcanzas hasta el momento por otros investigadores, hacemos

un breve recorrido por la literatura existente. En la segunda, construimos tres índices de

violencia a nivel departamental para cada una de las guerrillas beligerantes (FARC,

ELN Y AUC) a partir de tres análisis de componentes principales. En la tercera, y a

pesar de la dificultad para reunir los datos, realizamos un ejercicio de contabilidad del

crecimiento para estimar la productividad total de los factores de cada uno de los

departamentos colombianos. En la cuarta, analizamos si la productividad total de los

factores de los departamentos a lo largo del período 1988-2005, ha sido mayor o menor

3

en función de la violencia sufrida por éstos. Por último, y en quinto lugar, presentamos

las conclusiones recogidas de los puntos anteriores

2. Causas y consecuencias económicas de la violencia: una revisión de la literatura

Los estudios relativos a los efectos derivados de la violencia, han suscitado siempre un

gran interés entre aquellos que aspiraban a conocer, desde una óptica científica, las

consecuencias económicas de la misma. Por ello, no ha de extrañarnos que gran parte de

los esfuerzos de los investigadores se sigan concentrando en dar respuesta a las

múltiples preguntas que genera este fenómeno, y por consiguiente, que los análisis,

como los que aquí abordamos, ocupen una buena parte de la literatura económica

existente.

Dentro de la densa1 literatura que aborda las distintas relaciones existentes entre la

violencia y la economía, encontramos de manera sistemática, dos maneras de

aproximarnos a la problemática que generan dos realidades tan complejas como las

anteriormente mencionadas.

La primera aproximación, la constituyen todas aquellas investigaciones que han puesto

un especial énfasis en analizar cuáles son los determinantes económicos que originan la

aparición de la violencia, mientras que la segunda, y en la que se enmarca este trabajo,

la conforman todos y cada uno de los estudios que han centrado sus investigaciones en

estimar la magnitud de los efectos derivados de la violencia.

De las investigaciones que abordan las causas que originan la violencia se desprenden a

su vez, dos formas de justificar el surgimiento de la violencia. Por un lado, encontramos

a quienes entienden que la presencia de la violencia es el resultado de un ejercicio de

racionalidad económica por parte de los individuos, es decir, de un uso racional a la

hora de decidir entre conculcar la ley y no hacerlo, y por otro, a quienes defienden que

la violencia es fruto de una situación de pobreza y desigualdad generalizada.

Respecto a las investigaciones que asocian violencia y racionalidad económica, cabe

destacar, a la hora de abordar la cuestión más allá de las fronteras del caso colombiano,

el artículo de Gary Becker (1968), Crime and punishment: an economic approach, el

cual no solo sentó las bases teóricas de la denominada economía del crimen, sino que

introdujo un modelo, tal y como señala Restrepo (2009), en el que el “individuo asigna 1 Aunque “desconocida” según Riascos y Vargas (2011).

4

su tiempo entre actividades legales e ilegales en presencia de diferentes sistemas

punitivos y diversos costos de oportunidad”.

En este sentido, y siguiendo la premisa descrita por Becker de que los individuos

delinquen “cuando los beneficios, monetarios y de otro tipo, obtenidos por el ejercicio

de actividades ilegales son superiores a los obtenidos trabajando legalmente”, un

grupo de investigadores ha desarrollado un buen número de investigaciones para el caso

colombiano.

Ocampo (2004) en su obra Entre las reformas y el conflicto: Economía, conflicto y

gobernabilidad en Colombia, sostiene que en Colombia han venido coexistiendo

durante décadas dos sistemas económicos antagónicos, uno formal basado en el imperio

de la ley y otro informal asentado en prácticas violentas. Por este motivo, el autor

concluye que ha sido fundamentalmente la propagación del sistema informal ligado al

narcotráfico lo que ha originado la espiral de violencia que desgraciadamente aún asola

a Colombia.

El estudio de Echeverry y Partow (1996) concluye que el incremento de la violencia en

Colombia se debió fundamentalmente a la proliferación del narcotráfico y a la ausencia

de un sistema judicial efectivo.

En su trabajo Crimen e impunidad: precisiones sobre la violencia, Rubio (1999) viene a

afirmar que la violencia en Colombia es fruto de un “sistema penal débil y

amedrentado”.

En la misma línea, Montenegro, Posada y Piraquive (2000) asocian los altos niveles de

violencia existentes en Colombia a la propagación del narcotráfico a lo largo y ancho

del país, así como a la explotación de determinadas commodities.

Sánchez y Chacón (2006), por su parte, señalan que existe:

“un nexo fuerte entre la intensificación de la acción armada y la mayor

independencia y fortaleza fiscal de los gobiernos locales, lo que corrobora la

hipótesis de que la descentralización trasladó el conflicto a una disputa por el

poder local que pasa por el uso de la violencia ya sea para apropiarse de los

bienes y recursos públicos, para influenciar los resultados políticos y electorales

5

de conveniencia para los grupos irregulares y/o para consolidar su dominio

territorial desde lo local”.

En relación a los estudios que apuntan a que la violencia está causada directamente por

variables socioeconómicas como los niveles de pobreza y de desigualdad en la

distribución de los ingresos, señalar que existen también una serie de investigaciones

que toman como campo de investigación el caso de Colombia.

López y García (2000), por su parte, demuestran que la violencia en Colombia es la

consecuencia de unas condiciones estructurales de pobreza y desigualdad y sostienen,

que la solución más efectiva para reducir drásticamente la violencia pasa por disminuir

los niveles de pobreza.

En este sentido, Alfredo Sarmiento (1999) demuestra que el principal determinante de la

violencia es la desigualdad2 en la distribución de los ingresos mientras que López y

García (2000) al respecto, señalan que es la susodicha desigualdad la que produce

violencia y no la pobreza.

Además, Sánchez y Chacón (2006) corroboran el hecho de que la pobreza estuvo detrás

de los orígenes del conflicto armado en Colombia:

“en sus comienzos, el conflicto o actividad armada estuvo en parte explicado

por las condiciones de exclusión y pobreza, como lo muestran la significancia

estadística de las variables pobreza y desigualdad (medida por la varianza de la

educación municipal)”.

Aunque son muchas las investigaciones sobre Colombia, como la señalada

anteriormente de Sánchez y Chacón, que apuntan a la pobreza como el principal motivo

para la proliferación de movimientos violentos, existen dentro de la literatura que nos

ocupa, otros autores como Bottía (2002) y Vélez (2001), que bajo el soporte teórico

desarrollado por el profesor de la Universidad de Oxford Paul Collier y otros autores de

reconocido prestigio, llegan a la conclusión de que los factores objetivos de la violencia

(pobreza, analfabetismo, desigualdad, etc.) no son tan determinantes para la aparición

de actores violentos, sino que es más bien, la disponibilidad de determinados recursos

2 Fajnzylber et al (1998) encontraron para el período 1970-1994 en una muestra de 34 países, que la

desigualdad en las distribución de los ingresos aumentaba el crimen.

6

naturales, tales como la coca3, el petróleo o la amapola, la que puede llevar a la

aparición y consolidación de grupos violentos.

Por último, y antes de dar paso a la literatura que ha abordado cuales han sido las

consecuencias económicas de la violencia en Colombia, creo que es de vital importancia

dejar patente la crítica realizada por el profesor Ocampo a los dos enfoques que pugnan

en las investigaciones sobre las causas de la violencia. A tal efecto, y partiendo de la

base de que Colombia registra unos niveles de violencia mayores que los de otros países

de su entorno a pesar de tener unas características similares, Ocampo (2004) cuestiona

ambos enfoques al considerar que “no es en los rasgos más latinoamericanos sino en

algunos más específicamente colombianos – como el impacto del narcotráfico, la

geografía abierta y la tradición de fragmentación del poder- donde debemos buscar las

causas más recientes de violencia”.

En línea con lo expuesto por Ocampo, el Global Peace Index 2012 elaborado por el

Instituto para la Economía y la Paz no deja lugar a las dudas. Colombia presenta

mayores niveles de violencia que países de su entorno como Ecuador o Perú que tienen

un grado de desarrollo socioeconómico similar4.

Figura 1: Niveles de Violencia en el Mundo

3 Castillo (2004) al respecto señala que “Una muestra fehaciente de la relación entre el narcotráfico y

todas las formas de violencia es la lucha por el control de los territorios en donde tiene lugar el cultivo y la elaboración de las drogas ilícitas: coca y amapola”. 4 En el informe del año 2011 del Programa de Desarrollo de las Naciones Unidas, Ecuador, (0.72) y Perú

(0.725) tienen un índice de desarrollo humano parejo al de Colombia (0.71).

7

Tal y como señalé al comienzo de este apartado, el trabajo que he desarrollado se

enmarca dentro del conjunto de investigaciones orientadas a estimar la magnitud de los

efectos de la violencia sobre determinadas variables socioeconómicas.

Dentro de esta literatura, que ha evolucionado durante las dos últimas décadas, según

Riascos y Vargas (2011), de comparaciones simples y cuentas de costos a sofisticadas

técnicas para captar la dinámica de la violencia, caben destacar en primer lugar los

trabajos desarrollado por Rubio (1995) para la década de los años 80 y 90.

Para este período, y dentro de su obra Crimen y crecimiento en Colombia, el autor

indaga en la correlación existente entre la tasa agregada de homicidios en Colombia y la

evolución del producto interior bruto para concluir, que aparte de las repercusiones

negativas en el bienestar de las personas, la violencia tiene altos costes económicos5

para Colombia:

“se estimó en un 15% del PIB el monto anual de los recursos que el sector

productivo colombiano le transfiere a quienes actúan por fuera de la ley.

Adicionalmente, el costo del crimen en términos del crecimiento perdido es

superior al 2% del PIB cada año, sin contar sus efectos más duraderos sobre la

producción, la productividad de los factores y la formación del capital”

Siguiendo a Riascos y Vargas (2011), encontramos que Montenegro y Posada (1995) a

diferencia de Rubio, hallaron a nivel departamental y para la década de 1970 una

relación positiva entre la tasa de homicidios y el crecimiento del producto interior bruto

a nivel regional6.

De las investigaciones que continuaron la senda descrita por Rubio en 1995 de intentar

cuantificar el costo económico de la violencia, cabe destacar las aportaciones realizadas

por Bejarano (1996) en primer lugar, y por Trujillo y Badel (1998) en segundo lugar.

5 Rubio (1997) afirma que la incidencia negativa que ejerce la violencia sobre el crecimiento económico

se puede explicar a través del efecto de la misma sobre la formación bruta del capital: la incertidumbre afecta a las decisiones de los inversores. 6 Riasco y Vargas (2011) al respecto: “Los autores sostienen que el alto nivel de violencia durante ese

período fue el resultado del rápido crecimiento económico de algunas regiones que no tienen la fortaleza institucional (por ejemplo, protección de los derechos de propiedad) requerida para transformar este crecimiento en un círculo virtuoso de desarrollo sin crimen.”

8

El primero determinó que los costos de la violencia equivalían a un 2% del PIB, un

12.88% del PIB agropecuario, un 34.89% de la inversión pública nacional y a un 9.23%

del gasto público, mientras que los segundos estimaron que:

“los costos netos de la violencia urbana y el conflicto armado entre 1991- 1996,

alcanzaron los $12 billones de 1995, es decir un 17.6%, que en promedio al año

representan el 2.9% del PIB.”

En esta misma línea, Parra (1998) establece que la tasa de homicidios influye

negativamente en los niveles de inversión en Colombia y estima que una reducción del

10% en la tasa de homicidios se traduciría en un crecimiento anual del producto interior

bruto de un 1,2%.

Otra contribución importante, y que en parte sirve de base para este trabajo, la realizó

Cárdenas (2007), quién a diferencia de la gran mayoría de autores aquí mencionados,

centró sus investigaciones en intentar comprender si la violencia desarrollada en

Colombia a afectado al crecimiento económico a través de la productividad de los

factores de producción.

En su trabajo, Economic Growth in Colombia: a Reversal of “Fortune”? Cárdenas

sostiene que la desaceleración del crecimiento que se observa en Colombia desde 1980

en adelante, es el resultado de una “implosión de la productividad” 7

motivada

fundamentalmente, por el incremento extraordinario que muestra para este período los

niveles de criminalidad8. Así mismo, el trabajo comprueba también que, la reducción

del crecimiento económico de Colombia experimentado durante la década de los años

90, está motivada por su alta tasa de homicidios.

Por su parte, González (2006), que destaca en sus conclusiones “la importancia de

trabajar con medidas de violencia adicionales a la tasa de homicidios” para cuantificar

mejor los efectos de la violencia sobre el desempeño económico, demuestra por un lado

que para el período 1980-2004, hubo convergencia, tanto absoluta como condicional, en

Colombia, y por otro que la variable que más ha influido en la reducción del

7 Cárdenas (2001) al respecto sostiene que: “Antes de 1980, las ganancias de productividad añadían un

punto porcentual al crecimiento del PIB per cápita en promedio por año. Desde 1980, las pérdidas de productividad han ido restando una cantidad similar.” 8 Cárdenas (2001) demuestra que en la década de los 80, la tasa de criminalidad se multiplica por cuatro

en Colombia.

9

crecimiento económico de los departamentos colombianos ha sido la violencia derivada

del conflicto armado.

Querubín (2003) tras desarrollar un análisis, basado en la metodología de difference in

difference, para evaluar el impacto de la violencia del conflicto armado sobre el

crecimiento económico de los departamentos, concluye que:

“Disminuciones de 10 puntos porcentuales en la tasa de crecimiento de las

diferentes manifestaciones de violencia consideradas en este trabajo, puede

contribuir a un incremento cercano a los 0.6 puntos porcentuales en la tasa de

crecimiento del producto per cápita total.”

Por último, Vargas (2003), encuentra evidencias de que el recrudecimiento del conflicto

en los años ochenta es el principal responsable de que el crecimiento per cápita haya

sido en promedio inferior en un 0.33% a lo que hubiese sido en ausencia de violencia

armada.

De lo visto en la literatura, se desprende, por un lado, un número de contribuciones para

nada desdeñables dentro del campo de las relaciones de la violencia y el crecimiento

económico para Colombia, y por otro, la necesidad insoslayable de abordar la

problemática derivada del conflicto desde una óptica departamental. Tal y como

hacemos en nuestro trabajo.

10

3. Índices de violencia

Si bien la mayoría de estudios examinados en el punto anterior no hacen distinción

alguna entre la violencia surgida de la criminalidad cotidiana y la derivada del conflicto

armado, el estudio aquí desarrollado se centra, única y exclusivamente, en la violencia

producida por las distintas guerrillas existentes en Colombia durante el período 1988-

2005.

Además, motivado en la gran mayoría de los casos por la ausencia de datos a nivel

departamental, una buena parte de las investigaciones realizadas hasta el momento, han

huido de los análisis a nivel regional o departamental para refugiarse en estudios de

ámbito nacional que contienen una gran cantidad de información y datos.

En nuestro caso, tal como señalé en la introducción, el trabajo realizado tiene como base

para el desarrollo del mismo, el estudio de la violencia ejercida a nivel departamental

por las distintas partes beligerantes que integran el conflicto colombiano: Fuerzas

Armadas Revolucionarias de Colombia (FARC), Ejército de Liberación Nacional

(ELN) y Autodefensas Unidas de Colombia (AUC).

Para estimar la magnitud de la violencia practicada por los tres grupos armados

señalados anteriormente durante el período 1988-2005, hemos empleado como fuente,

la base de datos9 asociada al conflicto armado del Observatorio de Derechos Humanos

de la Vicepresidencia de la República de Colombia.

La base de datos contiene información sobre los diferentes tipos de acciones violentas

realizadas por las tres guerrillas durante el período comprendido entre 1988 y 2005 para

los treinta y dos departamentos y el distrito capital que configuran Colombia.

El número de variables que configuran el universo de acciones bélicas y que la base de

datos contempla para las FARC, el ELN y las AUC, es idéntico, (26 para cada uno de

los tres actores armados), y son las siguientes:

9 Vargas (2003) señala que en el caso de Colombia hemos de ser cautelosos a la hora de seleccionar la

base de datos con la que se va a trabajar, puesto que a su juicio, muchas de las existentes presentan un sesgo en la información que contemplan.

11

Tabla 1: Variables de violencia para las FARC, el ELN y las AUC.

Variables FARC, ELN y AUC Contenido

*enfrentamiento Enfrentamiento

*actoterroristaexplosivo Acto terrorista explosivo

*actoterroristaincendiario Acto terrorista incendiario

*asaltopropiedadprivada Asalto propiedad privada

*ataqueentidadinstalacin Ataque entidad/instalación

*atentadopoltico Atentado político

*bloqueodevas Bloqueo de vías

*contactoarmado Contacto armado

*emboscada Emboscada

*hostigamiento Hostigamiento

*incursinapoblacin Incursión a población

*otrosactosterroristas Otros actos terroristas

*pirateraterrestre Piratería terrestre

*retnilegal Retén ilegal

*totalaccof Total actos de acción ofensiva

*desplazados Desplazados

*heridosfuerzasarmadas Heridos Fuerzas Armadas

*homicidio Homicidio

*homicidiopoltico Homicidio político

*masacres Masacres

*muertosfuerzasarmadas Muertos Fuerzas Armadas

*secmaf Secuestro de miembros Fuerzas Armadas

*secuestropoltico Secuestro de políticos

*secuestrosciviles Secuestro de civiles

*totalpobcivil Número total de ataques contra la población civil

*muertos Número total de muertos * Para cada guerrilla, las variables aparecen en la base de datos con las siglas de las mismas antes de la denominación

de cada variable.

Fuente: Observatorio de Derechos Humanos de la Vicepresidencia de la República de Colombia.

Dado el elevado número de variables con las que contamos para describir los diferentes

tipos de acciones violentas para cada guerrilla, y de cara a poder obtener una medida

exacta, (tres índices), de la violencia ejercida por las mismas en cada departamento, lo

más riguroso es realizar un análisis de componentes principales para reducir la

dimensionalidad del conjunto de datos de los que disponemos.

Antes de entrar a describir el procedimiento que hemos seguido para realizar el análisis

de componentes principales con la muestra facilitada por el Observatorio de Derechos

Humanos de la Vicepresidencia de la República de Colombia, sería conveniente conocer

12

desde el punto de vista conceptual que es un análisis de componentes principales y que

objetivo se persigue en las investigaciones científicas con el mismo.

Siguiendo al profesor Vicente Villardón de la Universidad de Salamanca podemos

definir el análisis de componentes principales como el mecanismo estadístico que

“consiste en encontrar transformaciones ortogonales de las variables originales para

conseguir un nuevo conjunto de variables incorreladas, denominadas Componentes

Principales, que se obtienen en orden decreciente de importancia.”

A tenor de lo visto, podemos concluir que el propósito fundamental de esta técnica

estadística desarrollada por Hotelling (1933) no es otro que el de reducir la dimensión

de la muestra, de tal manera, que tras la aplicación de la misma, solo un grupo reducido

de variables sean capaces de explicar la mayor parte de la variabilidad de los datos.

Por último, y antes de dar paso a los índices de violencia obtenidos a través de esta

metodología para cada guerrilla, describiremos brevemente cual ha sido el

procedimiento estadístico seguido:

Sean y la matriz de covarianzas.

Dado que S y simétrica, su desintegración espectral es

= ,

donde , con T y , con .

Los componentes principales de X son las nuevas variables

,

Para cada , la nueva variable se construye a partir del autovector de .

De los resultados obtenidos por los componentes principales, el individuo se

expresa como

.

La matriz de datos transformados que representa a los componentes principales es

Por ello, si la variación de se define como

13

y la variación total de es igual a la variación total de :

dado que, , donde es una matriz ortogonal.

Cuando el porcentaje de variabilidad explicada

, ,

se encuentra próximo al 100% entonces las variables pueden sustituir a

sin que la perdida de información sea significativa.

En nuestro caso, los componentes principales obtenidos para cada guerrilla tras la

aplicación rigurosa de esta metodología, cumplen todos y cada uno de los

requerimientos exigidos para que éstos sean validos, tal y como se puede apreciar en el

Anexo A:

- Las variables contenidas en la base de datos cumplen para cada guerrilla con el

número mínimo de casos exigido para que el análisis sea válido, (≥ 50).

- La ratio de cases to variables presentada en cada uno de los análisis para las

guerrillas supera el mínimo exigido de 5 a 1.

- Las correlaciones obtenidas entres la variables de violencia incluidas en los tres

análisis son superiores a 0.3.

- La medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin es mayor de 0.5 para

cada variable individual así como para el conjunto de variables utilizadas en los

tres estudios de componentes principales.

- Los tres análisis superan el requerimiento exigido por el Bartlett's Test of

Sphericity. La probabilidad presentada por el Test en los tres casos desarrollados

es inferior al nivel de significancia (˂0.001).

14

- El valor de las communalities obtenidas en los tres análisis es superior al 0.5

exigido para cada variable.

3.1 Índice de Violencia de las FARC

Para el caso de las FARC, obtenemos, tal y como se puede apreciar en la matriz de

varianzas presentada en el Anexo A, tres componentes que explican el 70% de la

varianza total y por ende, que las variables que mejor explican la violencia ejercida por

esta guerrilla en todos los departamentos de Colombia durante el período 1988-2005

son las siguientes:

Tabla 2: Rotated Component Matrix FARC

Component

1 2 3

FARCactoterroristaexplosivo ,722 ,337 ,244

FARCasaltopropiedadprivada ,797 -,055 -,118

FARCcontactoarmado ,845 ,319 ,134

FARChostigamiento ,649 ,378 ,186

FARCreténilegal ,757 ,310 -,012

FARCheridosfuerzasarmadas ,744 ,130 ,057

FARCsecuestrosciviles ,295 ,786 ,207

FARCmasacres ,387 ,616 ,121

FARCenfrentamiento -,042 ,873 -,186

FARCotrosactosterroristas ,823 ,068 -,061

FARCsecmiembrosfuerzasarmad

as

,001 ,027 ,962

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 5 iterations.

Una vez que sabemos cuáles son los componentes que mejor explican la violencia

practicada por las FARC y los pesos porcentuales de cada una de las variables de

violencia que los integran, reducimos, tal y como se señala en el Anexo A, las once

variables de violencia obtenidas en la tabla anterior a tres para cada uno de

departamentos y años dentro del estudio.

15

Por último, mediante un promedio para cada año y departamento de la violencia

recogida por los tres componentes principales, elaboramos el índice de violencia para

las Fuerzas Armadas Revolucionarias de Colombia que se muestra a continuación.

ÍNDICE DE VIOLENCIA DEPARTAMENTAL FARC 1988-2005

Departamento Promedio

ANTIOQUIA 70,27

META 23,54

CAUCA 15,95

CAQUETA 12,20

CUNDINAMARCA 10,43

NARIÑO 9,98

ARAUCA 9,56

PUTUMAYO 6,48

TOLIMA 6,11

N. DE SANTANDER 3,94

HUILA 2,40

CALDAS 2,38

BOYACA 1,89

CHOCO 1,73

SUCRE 1,38

CASANARE 1,37

VALLE DEL CAUCA 1,15

BOLIVAR 0,99

RISARALDA 0,58

CESAR 0,43

SANTANDER 0,32

GUAVIARE 0,25

GUAJIRA 0,16

MAGDALENA 0,12

CORDOBA 0,08

QUINDIO 0,08

SFE DE BTA D. C. 0,04

S. ANDRES Y PROV. 0,02

VAUPES 0,01

VICHADA 0,01

GUAINIA 0,00

ATLANTICO 0,00

AMAZONAS 0,00 Fuente: Elaboración propia. 1 representa la media nacional de Colombia.

De lo dispuesto en el índice de violencia anterior, se desprende que el departamentos en

donde las FARC ha perpetrado más actos de violencia, con mucha diferencia sobre los

restantes, es el de Antioquia, debiendo recordarse con Bottía (2002) que citada

16

demarcación “posee parte del negocio del petróleo y se convierte en territorio propicio

para la extorsión y el secuestro”.

Figura 2: Mapa de la violencia ejercida por las FARC

(1988-2005)

Nota: Construido a partir del Índice de violencia para las FARC mostrado en este punto.

Fuente: Elaboración propia.

17

3.2 Índice de Violencia del ELN

En el caso del Ejercito de Liberación Nacional, como mostramos en el Anexo A, la

aplicación de la metodología de componentes principales a las variables que capturan la

violencia llevada a cabo por la susodicha guerrilla, nos muestra la existencia de cinco

componentes que explican el 69.65% de la varianza total. Además, determina que son

sólo diecinueve de las veintiséis variables de violencia contempladas inicialmente para

el ELN, las idóneas para explicar los crímenes y actos delictivos cometidos por ésta

guerrilla en los departamentos colombianos durante el período de estudio.

Tabla 3: Rotated Component Matrix ELN

Component

1 2 3 4 5

ELNenfrentamiento -,106 ,647 ,334 -,037 -,169

ELNterroristaincendiario ,560 ,321 ,390 -,079 -,189

ELNasaltopropiedadprivada ,044 ,651 ,054 ,070 ,312

ELNataqueentidadoinstalación ,807 ,064 -,023 ,255 -,016

ELNbloqueodevias ,005 ,060 ,074 -,027 ,923

ELNcontactoarmado ,352 ,375 ,767 ,072 ,054

ELNemboscada ,720 ,123 ,336 ,097 -,002

ELNhostigamiento ,742 ,202 ,189 ,215 ,077

ELNincursiónapoblación ,693 ,135 ,011 -,331 ,082

ELNotrosactosterroristas ,113 ,188 ,819 ,031 ,140

ELNpirateriaterrestre ,301 ,770 ,066 -,001 ,073

ELNretenilegal ,063 ,815 ,137 -,018 ,055

ELNdesplazados ,196 -,007 ,027 ,914 -,013

ELNheridosfuerzasarmadas ,297 ,121 ,707 -,024 -,045

ELNhomicidio ,777 ,296 ,280 ,187 -,071

ELNhomicidiopolitico ,766 -,048 ,104 -,079 -,027

ELNsecuestromiembrosfuerza

sarmadas

,728 -,050 ,147 ,092 ,048

ELNsecuestrosciviles ,270 ,748 ,258 -,026 -,175

ELNmuertos ,734 ,386 ,346 ,066 -,020




En este caso, al igual que en él visto anteriormente para las FARC, hemos procedido a

construir, sobre la base de los pesos porcentuales de cada una de las variables de

18

violencia que integran cada uno de los cinco componentes, un índice de violencia

departamental para el período comprendido entre 1988 y 2005.

ÍNDICE DE VIOLENCIA DEPARTAMENTAL ELN 1988-2005


ANTIOQUIA 6,28

SANTANDER 4,57

ARAUCA 4,00


CESAR 3,39

BOLIVAR 1,83

CAUCA 1,38

CHOCO 1,36

BOYACA 1,35

NARIÑO 1,08

TOLIMA 0,95

CASANARE 0,91

MAGDALENA 0,52


GUAJIRA 0,35

SUCRE 0,32

RISARALDA 0,18

HUILA 0,12

CALDAS 0,08

CORDOBA 0,07

ATLANTICO 0,07

CUNDINAMARCA 0,06


QUINDIO 0,03

VAUPES 0,02

PUTUMAYO 0,01

META 0,01

VICHADA 0,01

S. ANDRES Y PROV. 0,00

CAQUETA 0,00

GUAVIARE 0,00

AMAZONAS 0,00

GUAÍNIA 0,00 Fuente: Elaboración propia. 1 representa la media nacional de Colombia.

Del índice de violencia que acabamos de mostrar, se desprenden dos hechos relevantes

desde el punto de vista del estudio del conflicto armado. Por un lado, que la capacidad

operativa de esta guerrilla y por ende para infligir daño a la población, fue muy inferior

a la mostrada por las FARC durante el mismo período, y por otro, que al igual que

19

ocurre en el caso de las FARC, el departamento de Antioquia es nuevamente el que más

violencia sufre. Soporta seis veces más violencia que la media nacional.

Figura 3: Mapa de la violencia ejercida por el ELN

(1988-2005)

Nota: Construido a partir del Índice de violencia para el ELN mostrado en este punto.


20

3.1 Índice de Violencia de las AUC

Al igual que para la elaboración de los dos índices anteriores, para la Autodefensas

Unidas de Colombia hemos realizado un análisis de componentes principales. Del

mismo se deduce que, para los paramilitares, existen cuatro componentes principales

que explican el 77.3% de la varianza total. De las veintiséis variables de violencia

empleadas en el análisis, las que mejor capturan la violencia cometida por esta guerrilla

para todos los departamentos colombianos durante el periodo que comprende de 1988 a

2005, se muestran a continuación:

Tabla 4: Rotated Component Matrix AUC

Component

1 2 3 4

AUCactoterroristaincendiario ,147 ,122 ,905 ,053

AUCataqueentidadoinstalación ,321 -,224 -,085 ,603

AUCbloqueodevias ,145 -,053 ,916 -,036

AUCcontactoarmado -,018 ,875 ,022 ,134

AUChostigamiento -,032 ,367 ,052 ,671

AUCotrosactosterroristas ,031 ,870 ,032 ,159

AUCretenilegal -,056 ,331 ,040 ,682

AUCheridosfuerzasarmadas ,779 ,107 -,035 -,175

AUChomicido ,944 -,043 ,063 ,104

AUChomicidiopolitico ,873 -,079 ,141 ,003

AUCmasacres ,846 ,007 ,251 ,320

AUCmuertosfuerzasarmadas ,927 -,019 ,068 -,009

AUCsecuestrosciviles ,879 -,013 ,056 ,033

AUCmuertos ,962 -,005 ,158 ,164




Antes de presentar el índice de esta guerrilla, y en aras a que en próximas

investigaciones se recoja, es obligatorio evidenciar el escaso número de trabajos que

contemplan entre sus variables las acciones cometidas por los paramilitares en

Colombia, que como se puede apreciar en el gráfico del Anexo B, causan más muertes

en la gran mayoría de los años del estudio que el resto de las guerrillas estudiadas.

21

Con los pesos porcentuales de las variables de violencia que configuran cada uno de los

cuatro componentes principales obtenidos, elaboramos, tal y como aparece en el Anexo

A, el índice de violencia para las AUC que presentamos a continuación:

ÍNDICE DE VIOLENCIA DEPARTAMENTAL AUC 1988-2005


ANTIOQUIA 12,18

SANTANDER 1,91


CESAR 1,60

META 1,50

CASANARE 1,44



CAUCA 0,88

BOLIVAR 0,84

CALDAS 0,84

BOYACA 0,83

TOLIMA 0,76

NARIÑO 0,69

MAGDALENA 0,67

ARAUCA 0,65

RISARALDA 0,60

CORDOBA 0,56

CUNDINAMARCA 0,55

GUAJIRA 0,45

HUILA 0,42

CHOCO 0,40

SUCRE 0,35

CAQUETA 0,31

ATLANTICO 0,25

PUTUMAYO 0,16

QUINDIO 0,10

GUAVIARE 0,07

VICHADA 0,04

GUAINIA 0,00

AMAZONAS 0,00

VAUPES 0,00

S. ANDRES Y PROV. 0,00 Fuente: Elaboración propia. 1 representa la media nacional de Colombia.

El índice muestra de nuevo a Antioquia como el departamento en donde se han

cometido más actos violentos. De hecho, pone de manifiesto que la violencia ejercida

22

por los paramilitares en este departamento, ha sido doce veces superior a la media

nacional.

Figura 4: Mapa de la violencia ejercida por las AUC

(1988-2005)

Nota: Construido a partir del Índice de violencia para el ELN mostrado en este punto.


23

4. Ejercicio de contabilidad del crecimiento departamental

El propósito del insólito10

estudio que se desarrolla en este apartado, es determinar

cuáles han sido las fuentes del crecimiento económico de los treinta y dos

departamentos y el distrito capital durante el período comprendido entre 1988 y 2005.

De tal manera, que a partir del residuo de Solow obtenido con este ejercicio de growth

accounting, cuantificamos cual ha sido la contribución de la productividad total de los

factores (PTF) al crecimiento económico de los distintos departamentos de Colombia.

Si bien es cierto que Zulueta et al (2010) consideran que “la metodología tradicional de

contabilidad del crecimiento descansa en un supuesto falso, basado en la constancia de

la participación de los factores”, en nuestro caso, y debido a que a nivel departamental

la medición de los factores es francamente complicada como consecuencia de la

ausencia de datos, tomamos una participación de los factores constante11

.

Tabla 5: Pesos de los factores de producción

Factores Peso

Cantidad de trabajo (L) 0,11

Capital Humano (H) 0,55

Inversión Privada (Kpr) 0,19

Inversión Pública (Kpub) 0,15

Fuente: Zulueta et al (2010) y Perdomo (2002)

Como se desprende de la tabla 5, los factores empleados12

para la realización del

ejercicio de contabilidad del crecimiento departamental son los habituales13

para este

tipo de estudios, a excepción del Capital Humano, que no es tan usual en la literatura

que nos concierne.

10

No existe en la literatura ninguna investigación rigurosa, que haya hecho una contabilidad del crecimiento a nivel departamental para Colombia 11

Los pesos atribuidos a cada uno de los factores empleados en el ejercicio, han sido extraídos de investigaciones similares a nivel nacional. 12

En nuestro caso el capital (K) es igual a la suma de la Inversión Privada (Kpr) y de la Inversión Pública (Kpub). 13

El factor tierra (N) no lo hemos incluido en nuestro ejercicio al no disponer de datos para ello. Por este motivo, el peso que le atribuye la literatura a este factor, (0.08), lo hemos repartido de manera proporcional entre los restantes factores recogidos en este análisis.

24

Los datos para la configuración de algunos de los factores de producción presentes en

este ejercicio y en el Anexo D, han sido obtenidos, como consecuencia de la ausencia de

datos para muchos de los factores, años o departamentos, a partir de arduas

elaboraciones:

- Producto Interior Bruto (PIB): empleamos las series de las cuentas nacionales

departamentales facilitadas por el Departamento Administrativo Nacional de

Estadística (DANE).

- Cantidad de trabajo (L): Los datos fueron extraídos de las series de población de

cada demarcación recogidas por DANE para el período 1988-200514

.

- Capital Humano (H): Los datos presentados para cada año y departamento en el

Anexo C, son el resultado de la descomposición de los Índices de Desarrollo

Humano departamentales recogidos en los informes Diez Años de Desarrollo

Económico en Colombia del Programa Nacional de Desarrollo Humano y de los

Indicadores Sociales Departamentales del Departamento Nacional de Planeación

(DNA). La descomposición llevada a cabo para poder obtener los niveles de

Capital Humano departamental fue la siguiente:

Tabla 6: Composición del Índice de Desarrollo Humano

Dada la formula de descomposición ,

los IDH aportados por los informes anteriormente señalados

y que a tenor de la literatura el Capital Humano puede explicarse como

.

Entonces

14

En el momento de realización del estudio, los datos para el año 2005 eran el resultado de proyecciones realizadas por el DANE.

Índices Indicadores

Esperanza de vida Esperanza de vida al nacer (EV)

Educación Tasa de alfabetización de adultos y tasa bruta de matriculación (TA)

Producto Interior Bruto PIB per cápita ,PPA en US$ (PIBpc)

25

- Inversión Privada (Kpr): Al no contar con datos a nivel departamental para

estimar la formación bruta del capital (FBK), hemos usado como variable proxy

como el consumo eléctrico departamental. La muestra de datos la hemos

obtenido de la base facilitada por la Comisión de Regulación de Energía y Gas

(CREG)15

.

- Inversión Pública (Kpub): La información sobre la inversión pública explicada

como una ratio que “calcula el porcentaje de los recursos que se destinan al

desarrollo de proyectos de carácter social (educación, salud servicios públicos)

para contribuir al desarrollo económico de la entidad”, es la que figura en

Matamoros (2009).

Una vez visto los datos, vamos ahora a desarrollar brevemente cual ha sido la

metodología empleada, para a posteriori mostrar los datos obtenidos de la aplicación de

la misma.

Dada la siguiente función de producción Cobb-Douglas

donde es la producción,

: stock de capital físico

: stock de capital humano

: cantidad del factor trabajo, y

: productividad total de los factores.

Diferenciando:

El residuo de Solow es:

15

Para suplir los missing values encontrados en la base de datos de la CREG, hemos utilizado la aproximación resultante de la fuerte correlación mostrada por las series de población y de consumo eléctrico.

26

TABLA 7

FUENTES DEL CRECIMIENTO DEL PRODUCTO INTERIOR BRUTO DEPARTAMENTAL

1988-2005

(I) (II) (III) (IV) (V) (VI)

PIB Población Inversión Privada Capital Humano Inversión Pública PTF

AMAZONA

ANTIOQUIA

ARAUCA

ATLANTICO

BOLIVAR

BOYACA

CALDAS

CAQUETA

CASANARE

CAUCA

CESAR

CHOCO

CORDOBA

CUNDINAMARCA

GUAINIA

GUAJIRA

GUAVIARE

HUILA

MAGDALENA

META

N.SANTANDER

NARIÑO

PUTUMAYO

QUINDIO

RISARALDA

S.ANDRES Y PROV

SANTANDER

SFE DE BTA D.C

SUCRE

TOLIMA

VALLE DEL

CAUCA

VAUPES

VICHADA


-0,76% 0,00% 0,01% -0,03% 0,32% -1,06%

2,66% 0,16% 1,19% 0,48% 0,96% -0,13%

-2,37% 0,25% 0,40% -0,16% 0,34% -3,20%

1,81% 0,17% 0,29% 0,20% 1,32% -0,18%

2,62% 0,14% 0,24% 0,24% 0,40% 1,60%

-0,22% -0,04% -0,06% 0,35% 0,58% -1,06%

1,71% -0,04% 0,37% 0,27% 0,53% 0,58%

0,47% 0,14% -0,06% 0,51% 0,62% -0,74%

4,85% 0,21% 0,34% 0,10% 0,41% 3,79%

3,70% 0,12% 1,45% 0,49% 0,53% 1,11%

2,71% 0,09% 0,15% 0,46% 0,94% 1,07%

0,53% 0,05% 0,08% 0,38% 0,44% -0,42%

3,95% 0,15% 0,25% 0,34% 0,77% 2,43%

3,52% 0,16% 1,85% 0,24% 0,28% 0,98%

1,60% 0,27% 0,44% -0,03% 0,13% 0,79%

4,05% 0,30% 0,50% 0,13% 0,95% 2,16%

-5,16% 0,06% 0,09% -0,20% 0,68% -5,79%

2,43% 0,17% 0,97% 0,24% 0,29% 0,76%

2,40% 0,09% 0,14% 0,28% 1,46% 0,43%

2,75% 0,23% 0,65% 0,25% 0,58% 1,05%

0,68% 0,11% 1,00% 0,31% 0,80% -1,54%

1,92% 0,12% 0,54% 0,35% 0,51% 0,39%

0,06% 0,12% 0,20% -0,04% 0,30% -0,52%

-0,11% 0,11% 0,19% 0,34% 0,66% -1,41%

1,15% 0,09% 0,14% 0,34% 1,17% -0,59%

0,21% 0,07% 0,12% -0,02% 0,73% -0,71%

3,14% 0,09% 0,34% 0,35% 0,49% 1,86%

3,02% 0,24% 0,66% 0,27% 0,32% 1,53%

1,45% 0,13% 0,42% 0,38% 0,51% 0,00%

1,87% 0,03% 0,05% 0,32% 0,92% 0,55%

2,45% 0,11% 0,19% 0,33% 0,36% 1,45%

-0,37% -0,11% -0,18% 0,02% 0,42% -0,53%

3,68% 0,31% 0,51% 0,03% 0,40% 2,42%

27

5. Violencia y productividad total de los factores

Una vez obtenidos los índices de violencia para las tres guerrillas y los residuos de

Solow para cada uno de los departamentos de Colombia durante el período de 1988 a

1995, nos disponemos, en este último punto, a ver cuál ha sido la relación que ha

existido entre la violencia ejercida por las guerrillas consideradas en el estudio y la

productividad total de los factores mostrada para cada departamento en la tabla 7.

Antes de mostrar los resultados de la susodicha vinculación, vamos a intentar poner de

manifiesto cuales han sido los trabajos que con anterioridad al aquí desarrollado, han

relacionado el comportamiento de la productividad total de los factores con la violencia

derivada del conflicto.

En primer lugar, Vargas (2003) de una manera muy gráfica, nos muestra cómo puede

incidir el conflicto armado en el crecimiento económico a través de la productividad

total de los factores.

Figura 5: Posibles efectos de la violencia armada sobre el crecimiento económico

Fuente: Vargas (2003)

En este sentido, Trujillo y Badel (1998) señalan que:

“La violencia puede alterar la administración eficiente de las empresas. Un

ejemplo típico en Colombia, es el de los propietarios de fincas o de empresas

ubicadas en territorios violentos que deben administran sus empresas a la

distancia y sin plena información. Adicionalmente, la violencia lesiona y deja

personas incapacitadas que ven disminuida su productividad”.

28

Castro, Perilla y Gracia (2006), por su parte, concluyen que “la violencia y la

inestabilidad macroeconómica afectan negativamente el crecimiento de la PTF.”

Siguiendo esta misma línea, Cárdenas (2007) apunta que la ruptura del orden

institucional colombiano durante la década de los ochenta provocó el desplome

estructural de la productividad y del crecimiento real de la economía de Colombia.

Además, como ya hemos señalado en el apartado dedicado a la revisión de la literatura

existente, Cárdenas añade que la expansión de las actividades ilícitas vinculadas al

narcotráfico se encuentra detrás de la caída de la productividad por el efecto que estas

tienen sobre la violencia.

Para nuestra investigación, y de cara a comprobar si los departamentos donde se han

registrado un mayor número de acciones guerrilleras la productividad total de los

factores ha sido menor, vamos a cruzar los datos obtenidos de los indicies de violencia

con los resultantes del ejercicio de contabilidad del crecimiento económico

departamental.

Dado que lo que nos interesa para nuestro análisis es ver si la violencia guerrillera ha

afectado a la productividad total de los factores y no el impacto individual de las

mismas, fusionamos los tres índices en uno mediante la suma de los promedios de los

actos violentos de las tres guerrillas para cada departamento.

Una vez integrados los tres índices de violencia, agrupamos los departamentos por el

nivel de violencia sufrida, obteniendo de esta manera, dos grupos que hemos

denominado Departamentos de Violencia Alta (DVA) y Departamentos de Violencia

Baja (DVB).

En los DVB se encuentran departamentos que a pesar de contar con presencia de las

guerrillas, han sido objeto de escasas acciones violentas, mientras que en los DVA se

agrupan una buena parte de los departamentos que componen la región del Magdalena

Medio como Antioquia, Norte de Santander16

y Boyacá, que en palabras de Bottía

(2002)

“consta diferentes economías ilegales (gasolina, cultivos ilícitos), compra de

tierras por parte de los narcotraficantes, explotación de oro, de excedentes

16

Bottía (2002) señala que una parte de este departamento está en disputa entre las FARC y las AUC.

29

ganaderos, petróleo, carreteras a la costa que la convierten en una zona

estratégica tanto por su economía como por su ubicación”

Por último, haciendo los promedios de la productividad total de los factores para los dos

grupos de departamentos anteriormente definidos, comprobamos que mientras que el

promedio de la productividad total de los factores en los Departamentos de Violencia

Alta ha sido negativa, (-0.16%), la misma ha sido positiva para los Departamentos de

Violencia Baja, (0.49%), tal y como se refleja a continuación.

Figura 6: Promedio en porcentaje de la PTF para los DVA y los DVB


6. Conclusiones

Tras la revisión de una buena parte de la literatura que ha abordado para Colombia la

problemática derivada de la violencia en general y del conflicto armado en particular,

hemos desarrollado para el período 1988 a 2005, un índice de violencia a nivel

departamental para cada una de las guerrillas que desafían la legitimidad democrática

estatal, (FARC, ELN, AUC), así como un ejercicio insólito de contabilidad del

crecimiento para los departamentos colombianos.

De los índices de violencia, no solo se extrae cuales fueron los departamentos

colombianos más azotados por la violencia guerrillera, sino que se obtiene una

perspectiva, que nos permite observar cuales fueron las guerrillas más activas en cada

DVA -0,16%

DVB 0,49%

-0,20%

-0,10%

0,00%

0,10%

0,20%

0,30%

0,40%

0,50%

0,60%

MEDIA PTF

30

departamento durante el período comprendido en el estudio. Por otra parte, el ejercicio

de contabilidad del crecimiento, nos permite conocer, cuáles fueron las principales

fuentes del crecimiento del producto interior bruto departamental para el período 1988-

2005.

Además, de la puesta en común de los mencionados índices y de los residuos de Solow

obtenidos del desarrollo de la contabilidad del crecimiento a nivel departamental,

extraemos dos conclusiones principales. Por un lado, que para el conjunto de años que

van desde 1988 a 2005, la media de la productividad total de los factores de los

departamentos que sufrieron más violencia guerrillera, ha sido inferior que la de los que

sufrieron en menor medida ésta. En segundo lugar como consecuencia de lo señalado en

la conclusión anterior, podemos afirmar que existe una relación entre la violencia

ejercida por las guerrillas y una reducción en los niveles de crecimiento económico de

los departamentos de Colombia.

Dado que la relación entre la violencia resultante del conflicto armado y el crecimiento

económico aún despierta muchas más preguntas que respuestas y que nos encontramos

en una etapa decisiva para poner fin a tantos años de sinrazón, las aportaciones aquí

presentadas esperan poder añadir algo de luz a los debates académicos ya existentes y

contribuir a incrementar el interés de los investigadores por un tema, igual de complejo

que fascinante. Si un deseo hay detrás de estas páginas es el de pensar que algo de lo

dicho, de lo argumentado, de lo esclarecido, pueda formar parte de ese enorme

proyecto-proceso cuyo fin ha de ser la reconciliación del pueblo colombiano.

31

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33

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34

ANEXO A

Desarrollo de los Análisis de Componentes Principales

FARC

Descriptive Statistics

Mean Std. Deviation Analysis N

FARCactoterroristaexplosivo 3,10 6,534 593

FARCasaltopropiedadprivada ,86 2,944 593

FARCcontactoarmado 12,29 23,147 593

FARChostigamiento 3,88 6,913 593

FARCreténilegal 1,31 3,381 593

FARCheridosfuerzasarmadas ,56 2,018 593

FARCsecuestrosciviles 2,81 5,040 593

FARCmasacres ,50 1,132 593

FARCenfrentamiento ,45 1,618 593

FARCotrosactosterroristas 1,81 6,132 593

FARCsecmiembrosfuerzasarmada ,31 1,086 593

35

Correlation Matrix

Correlation FARCactoterroristaexplosi

vo

FARCasaltopropiedadpriva

da

FARCcontactoarma

do

FARChostigamient

o

FARCreténile

gal

FARCheridosfuerzasarmad

as

FARCsecuestroscivil

es

FARCmasacr

es

FARCenfrentamient

o

FARCotrosactosterrorist

as

FARCsecmiembrosfuerzasarma

das FARCactoterroristaexplosivo

1,000 ,493 ,693 ,676 ,586 ,584 ,488 ,399 ,253 ,535 ,189

FARCasaltopropiedadprivada

,493 1,000 ,566 ,329 ,536 ,460 ,214 ,351 -,004 ,645 -,029

FARCcontactoarmado

,693 ,566 1,000 ,656 ,652 ,635 ,547 ,545 ,201 ,797 ,126

FARChostigamiento

,676 ,329 ,656 1,000 ,694 ,528 ,461 ,348 ,241 ,411 ,113

FARCreténilegal ,586 ,536 ,652 ,694 1,000 ,589 ,415 ,376 ,265 ,542 ,029

FARCheridosfuerzasarmadas

,584 ,460 ,635 ,528 ,589 1,000 ,309 ,353 ,082 ,444 ,029

FARCsecuestrosciviles

,488 ,214 ,547 ,461 ,415 ,309 1,000 ,578 ,502 ,298 ,175

FARCmasacres ,399 ,351 ,545 ,348 ,376 ,353 ,578 1,000 ,373 ,401 ,135

FARCenfrentamiento

,253 -,004 ,201 ,241 ,265 ,082 ,502 ,373 1,000 ,076 -,064

FARCotrosactosterroristas

,535 ,645 ,797 ,411 ,542 ,444 ,298 ,401 ,076 1,000 ,001

FARCsecmiembrosfuerzasarmadas

,189 -,029 ,126 ,113 ,029 ,029 ,175 ,135 -,064 ,001 1,000

36

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,822

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3696,273

df 55

Sig. ,000

Anti-image Matrices

Anti-image Covariance

FARCactoterroristaexplosiv

o

FARCasaltopropiedadprivad

a

FARCcontactoarmad

o

FARChostigamient

o FARCreténilegal

FARCheridosfuerzasarmada

s

FARCsecuestroscivile

s FARCmasacres

FARCenfrentamient

o

FARCotrosactosterrorista

s

FARCsecmiembrosfuerzasarmada

s FARCactoterroristaexplosivo

,365 -,091 -,020 -,128 ,031 -,096 -,048 ,039 -,075 -,025 -,113


-,091 ,467 ,011 ,072 -,116 -,034 ,018 -,079 ,105 -,107 ,068

FARCcontactoarmado

-,020 ,011 ,159 -,070 ,003 -,090 -,078 -,048 ,023 -,138 -,036

FARChostigamiento

-,128 ,072 -,070 ,344 -,162 ,015 -,008 ,017 ,022 ,065 ,024

FARCreténilegal ,031 -,116 ,003 -,162 ,358 -,101 -,016 ,023 -,093 -,039 -,003


-,096 -,034 -,090 ,015 -,101 ,474 ,052 -,039 ,070 ,081 ,077


-,048 ,018 -,078 -,008 -,016 ,052 ,444 -,149 -,180 ,066 -,058

FARCmasacres ,039 -,079 -,048 ,017 ,023 -,039 -,149 ,547 -,126 -,002 -,070

FARCenfrentamiento

-,075 ,105 ,023 ,022 -,093 ,070 -,180 -,126 ,635 ,010 ,163


-,025 -,107 -,138 ,065 -,039 ,081 ,066 -,002 ,010 ,260 ,059


-,113 ,068 -,036 ,024 -,003 ,077 -,058 -,070 ,163 ,059 ,864

37

Anti-image Correlation FARCactoterr

oristaexplosivo


a

FARCcontactoarmad

o

FARChostigamient

o FARCreténilegal

FARCheridosfuerzasarmada

s

FARCsecuestroscivile

s FARCmasacres

FARCenfrentamient

o

FARCotrosactosterrorista

s

FARCsecmiembrosfuerzasarmada

s FARCactoterroristaexplosivo

,886 -,220 -,085 -,362 ,085 -,230 -,118 ,087 -,156 -,083 -,202


-,220 ,839 ,039 ,181 -,283 -,073 ,039 -,157 ,193 -,307 ,107

FARCcontactoarmado

-,085 ,039 ,807 -,300 ,012 -,328 -,295 -,164 ,072 -,681 -,097

FARChostigamiento

-,362 ,181 -,300 ,818 -,460 ,038 -,020 ,040 ,047 ,216 ,043

FARCreténilegal ,085 -,283 ,012 -,460 ,860 -,245 -,040 ,052 -,196 -,127 -,006


-,230 -,073 -,328 ,038 -,245 ,859 ,113 -,076 ,128 ,232 ,120


-,118 ,039 -,295 -,020 -,040 ,113 ,827 -,302 -,340 ,196 -,094

FARCmasacres ,087 -,157 -,164 ,040 ,052 -,076 -,302 ,882 -,213 -,006 -,101

FARCenfrentamiento

-,156 ,193 ,072 ,047 -,196 ,128 -,340 -,213 ,658 ,024 ,221


-,083 -,307 -,681 ,216 -,127 ,232 ,196 -,006 ,024 ,754 ,125


-,202 ,107 -,097 ,043 -,006 ,120 -,094 -,101 ,221 ,125 ,426

38

Communalities

Initial Extraction

FARCactoterroristaexplosiv

o

1,000 ,693


a

1,000 ,653

FARCcontactoarmado 1,000 ,834

FARChostigamiento 1,000 ,598

FARCreténilegal 1,000 ,669

FARCheridosfuerzasarmad

as

1,000 ,574

FARCsecuestrosciviles 1,000 ,748

FARCmasacres 1,000 ,544

FARCenfrentamiento 1,000 ,799

FARCotrosactosterroristas 1,000 ,685

FARCsecmiembrosfuerzasa

rmadas

1,000 ,926


39

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

1 5,208 47,344 47,344 5,208 47,344 47,344 4,333 39,390 39,390

2 1,444 13,126 60,470 1,444 13,126 60,470 2,240 20,367 59,757

3 1,072 9,742 70,212 1,072 9,742 70,212 1,150 10,455 70,212

4 ,846 7,695 77,907

5 ,537 4,879 82,786

6 ,459 4,174 86,959

7 ,414 3,763 90,722

8 ,379 3,442 94,164

9 ,338 3,075 97,239

10 ,200 1,814 99,053

11 ,104 ,947 100,000


41

Component Matrixa

Component

1 2 3

FARCactoterroristaexplosivo ,819 -,012 ,148

FARCasaltopropiedadprivada ,659 -,454 -,113

FARCcontactoarmado ,906 -,108 ,043

FARChostigamiento ,768 ,046 ,083

FARCreténilegal ,806 -,102 -,094

FARCheridosfuerzasarmadas ,719 -,236 ,015

FARCsecuestrosciviles ,650 ,570 ,015

FARCmasacres ,641 ,364 -,032

FARCenfrentamiento ,347 ,729 -,383

FARCotrosactosterroristas ,745 -,351 -,087

FARCsecmiembrosfuerzasarmadas ,133 ,212 ,929


a. 3 components extracted.

42

Component Transformation Matrix

Component 1 2 3

1 ,876 ,466 ,124

2 -,482 ,854 ,197

3 -,014 -,233 ,972


Rotation Method: Varimax with Kaiser

Normalization.

43

ELN



ELNenfrentamiento ,19 ,923 593

ELNterroristaincendiario 1,34 4,000 593

ELNasaltopropiedadprivada ,16 ,653 593

ELNataqueentidadoinstalación ,50 1,481 593

ELNbloqueodevias ,01 ,123 593

ELNcontactoarmado 4,73 10,605 593

ELNemboscada ,57 1,382 593

ELNhostigamiento 1,62 3,538 593

ELNincursiónapoblación ,13 ,420 593

ELNotrosactosterroristas ,64 2,304 593

ELNpirateriaterrestre ,81 2,169 593

ELNretenilegal ,57 1,950 593

ELNdesplazados ,01 ,115 593

ELNheridosfuerzasarmadas ,23 ,830 593

ELNhomicidio 1,56 3,584 593

ELNhomicidiopolitico ,38 1,306 593

ELNsecuestromiembrosfuerzas

armadas

,22 ,782 593

ELNsecuestrosciviles 2,17 6,317 593

ELNmuertos 5,56 11,791 593

44

CorrelationELNenfrenta

miento

ELNterroristaincendi

ario

ELNasaltopropiedadprivad

a

ELNataqueentidadoinstalación

ELNbloqueodevias

ELNcontactoarmad

o

ELNembosc

ada

ELNhostigamiento

ELNincursiónapoblación

ELNotrosactosterroristas

ELNpirateriaterrestr

e

ELNretenileg

al

ELNdesplaza

dos

ELNheridosfuerzasarmada

s

ELNhomicidi

o

ELNhomicidiopoliti

co

ELNsecuestromie

mbrosfuerzasarma

das

ELNsecuestroscivil

esELNmuertos

ELNenfrentamiento 1,000 ,255 ,279 ,018 ,025 ,351 ,079 ,123 ,061 ,324 ,368 ,487 -,024 ,300 ,213 -,007 ,004 ,572 ,225

ELNterroristaincendiario ,255 1,000 ,186 ,418 -,029 ,584 ,568 ,542 ,397 ,338 ,409 ,280 ,074 ,455 ,625 ,370 ,385 ,559 ,609

ELNasaltopropiedadprivada

,279 ,186 1,000 ,048 ,167 ,326 ,188 ,165 ,078 ,225 ,421 ,426 ,017 ,144 ,219 ,035 ,092 ,422 ,324


,018 ,418 ,048 1,000 -,004 ,322 ,542 ,650 ,474 ,136 ,267 ,118 ,326 ,240 ,656 ,518 ,576 ,229 ,588

ELNbloqueodevias ,025 -,029 ,167 -,004 1,000 ,091 ,010 ,108 ,068 ,117 ,091 ,085 -,011 ,039 ,004 -,007 ,009 -,011 ,014

ELNcontactoarmado ,351 ,584 ,326 ,322 ,091 1,000 ,560 ,490 ,326 ,743 ,479 ,429 ,142 ,621 ,629 ,267 ,313 ,551 ,675

ELNemboscada ,079 ,568 ,188 ,542 ,010 ,560 1,000 ,645 ,459 ,377 ,314 ,174 ,205 ,374 ,710 ,500 ,482 ,364 ,676

ELNhostigamiento ,123 ,542 ,165 ,650 ,108 ,490 ,645 1,000 ,387 ,261 ,399 ,215 ,261 ,378 ,701 ,514 ,491 ,375 ,658

ELNincursiónapoblación ,061 ,397 ,078 ,474 ,068 ,326 ,459 ,387 1,000 ,156 ,311 ,177 -,002 ,250 ,478 ,429 ,437 ,265 ,484

ELNotrosactosterroristas ,324 ,338 ,225 ,136 ,117 ,743 ,377 ,261 ,156 1,000 ,280 ,309 ,063 ,412 ,340 ,203 ,248 ,348 ,418

ELNpirateriaterrestre ,368 ,409 ,421 ,267 ,091 ,479 ,314 ,399 ,311 ,280 1,000 ,634 ,064 ,268 ,434 ,181 ,219 ,597 ,492

ELNretenilegal ,487 ,280 ,426 ,118 ,085 ,429 ,174 ,215 ,177 ,309 ,634 1,000 ,003 ,244 ,286 ,037 ,049 ,524 ,464

ELNdesplazados -,024 ,074 ,017 ,326 -,011 ,142 ,205 ,261 -,002 ,063 ,064 ,003 1,000 ,091 ,292 ,112 ,230 ,057 ,182

ELNheridosfuerzasarmadas

,300 ,455 ,144 ,240 ,039 ,621 ,374 ,378 ,250 ,412 ,268 ,244 ,091 1,000 ,412 ,299 ,328 ,315 ,512

ELNhomicidio ,213 ,625 ,219 ,656 ,004 ,629 ,710 ,701 ,478 ,340 ,434 ,286 ,292 ,412 1,000 ,570 ,517 ,506 ,862

ELNhomicidiopolitico -,007 ,370 ,035 ,518 -,007 ,267 ,500 ,514 ,429 ,203 ,181 ,037 ,112 ,299 ,570 1,000 ,562 ,254 ,589

ELNsecuestromiembrosfuerzasarmadas

,004 ,385 ,092 ,576 ,009 ,313 ,482 ,491 ,437 ,248 ,219 ,049 ,230 ,328 ,517 ,562 1,000 ,182 ,531

ELNsecuestrosciviles ,572 ,559 ,422 ,229 -,011 ,551 ,364 ,375 ,265 ,348 ,597 ,524 ,057 ,315 ,506 ,254 ,182 1,000 ,531

ELNmuertos ,225 ,609 ,324 ,588 ,014 ,675 ,676 ,658 ,484 ,418 ,492 ,464 ,182 ,512 ,862 ,589 ,531 ,531 1,000

Correlation Matrix

45




df 171

Sig. ,000

46

Anti-image CovarianceELNenfrentamiento


ario

ELNasaltopropiedad

privada


ELNbloqueodevias

ELNcontactoarmad

oELNembo

scadaELNhostig

amiento

ELNincursiónapobla

ción

ELNotrosactosterro

ristas


eELNretenil

egalELNdespl

azados


ELNhomicidio

ELNhomicidiopolitic

o


ELNenfrentamiento ,519 ,022 -,010 -,002 ,008 ,040 ,042 -,003 ,009 -,087 ,031 -,129 ,043 -,133 -,054 ,045 ,003

ELNterroristaincendiario

,022 ,441 ,048 -,003 ,040 -,030 -,058 -,045 -,030 ,021 -,002 ,012 ,078 -,063 -,027 ,029 -,036


-,010 ,048 ,685 ,035 -,132 -,019 -,041 ,016 ,057 ,019 -,073 -,038 ,001 ,043 ,029 ,048 -,044


-,002 -,003 ,035 ,391 ,027 ,009 -,003 -,112 -,094 ,020 ,001 -,011 -,101 ,035 -,042 -,019 -,102

ELNbloqueodevias ,008 ,040 -,132 ,027 ,902 -,010 ,036 -,101 -,079 -,044 -,013 -,024 ,012 -,005 -,005 -,005 ,012

ELNcontactoarmado ,040 -,030 -,019 ,009 -,010 ,179 -,018 -,012 -,021 -,173 -,024 -,004 -,009 -,126 -,036 ,076 ,036

ELNemboscada ,042 -,058 -,041 -,003 ,036 -,018 ,387 -,084 -,069 -,039 ,021 ,024 -,012 ,016 -,041 -,019 -,011

ELNhostigamiento -,003 -,045 ,016 -,112 -,101 -,012 -,084 ,370 ,057 ,028 -,058 ,014 -,026 -,022 -,024 -,045 -,007


,009 -,030 ,057 -,094 -,079 -,021 -,069 ,057 ,610 ,047 -,058 -,011 ,133 ,006 -,006 -,055 -,080


-,087 ,021 ,019 ,020 -,044 -,173 -,039 ,028 ,047 ,362 ,025 -,010 ,002 ,072 ,042 -,071 -,066

ELNpirateriaterrestre ,031 -,002 -,073 ,001 -,013 -,024 ,021 -,058 -,058 ,025 ,440 -,173 ,011 ,011 -,016 ,013 -,036

ELNretenilegal -,129 ,012 -,038 -,011 -,024 -,004 ,024 ,014 -,011 -,010 -,173 ,394 -,019 ,038 ,063 ,060 ,057

ELNdesplazados ,043 ,078 ,001 -,101 ,012 -,009 -,012 -,026 ,133 ,002 ,011 -,019 ,789 -,028 -,072 ,055 -,074


-,133 -,063 ,043 ,035 -,005 -,126 ,016 -,022 ,006 ,072 ,011 ,038 -,028 ,500 ,061 -,055 -,056

ELNhomicidio -,054 -,027 ,029 -,042 -,005 -,036 -,041 -,024 -,006 ,042 -,016 ,063 -,072 ,061 ,158 -,018 ,013

ELNhomicidiopolitico ,045 ,029 ,048 -,019 -,005 ,076 -,019 -,045 -,055 -,071 ,013 ,060 ,055 -,055 -,018 ,457 -,100


,003 -,036 -,044 -,102 ,012 ,036 -,011 -,007 -,080 -,066 -,036 ,057 -,074 -,056 ,013 -,100 ,501

ELNsecuestrosciviles -,181 -,115 -,089 ,028 ,053 -,040 ,008 ,004 -,001 ,032 -,094 -,013 -,015 ,067 -,010 -,064 ,034

ELNmuertos ,054 ,002 -,050 -,008 ,028 -,014 -,013 -,007 -,008 -,003 ,021 -,103 ,043 -,056 -,088 -,061 -,031

Anti-image Matrices

47

Anti-image CovarianceELNenfrentamiento


ario

ELNasaltopropiedad

privada


ELNbloqueodevias

ELNcontactoarmad

oELNembo

scadaELNhostig

amiento

ELNincursiónapobla

ción

ELNotrosactosterro

ristas


eELNretenil

egalELNdespl

azados


ELNhomicidio

ELNhomicidiopolitic

o


ELNenfrentamiento ,519 ,022 -,010 -,002 ,008 ,040 ,042 -,003 ,009 -,087 ,031 -,129 ,043 -,133 -,054 ,045 ,003

ELNterroristaincendiario

,022 ,441 ,048 -,003 ,040 -,030 -,058 -,045 -,030 ,021 -,002 ,012 ,078 -,063 -,027 ,029 -,036


-,010 ,048 ,685 ,035 -,132 -,019 -,041 ,016 ,057 ,019 -,073 -,038 ,001 ,043 ,029 ,048 -,044


-,002 -,003 ,035 ,391 ,027 ,009 -,003 -,112 -,094 ,020 ,001 -,011 -,101 ,035 -,042 -,019 -,102

ELNbloqueodevias ,008 ,040 -,132 ,027 ,902 -,010 ,036 -,101 -,079 -,044 -,013 -,024 ,012 -,005 -,005 -,005 ,012

ELNcontactoarmado ,040 -,030 -,019 ,009 -,010 ,179 -,018 -,012 -,021 -,173 -,024 -,004 -,009 -,126 -,036 ,076 ,036

ELNemboscada ,042 -,058 -,041 -,003 ,036 -,018 ,387 -,084 -,069 -,039 ,021 ,024 -,012 ,016 -,041 -,019 -,011

ELNhostigamiento -,003 -,045 ,016 -,112 -,101 -,012 -,084 ,370 ,057 ,028 -,058 ,014 -,026 -,022 -,024 -,045 -,007


,009 -,030 ,057 -,094 -,079 -,021 -,069 ,057 ,610 ,047 -,058 -,011 ,133 ,006 -,006 -,055 -,080


-,087 ,021 ,019 ,020 -,044 -,173 -,039 ,028 ,047 ,362 ,025 -,010 ,002 ,072 ,042 -,071 -,066

ELNpirateriaterrestre ,031 -,002 -,073 ,001 -,013 -,024 ,021 -,058 -,058 ,025 ,440 -,173 ,011 ,011 -,016 ,013 -,036

ELNretenilegal -,129 ,012 -,038 -,011 -,024 -,004 ,024 ,014 -,011 -,010 -,173 ,394 -,019 ,038 ,063 ,060 ,057

ELNdesplazados ,043 ,078 ,001 -,101 ,012 -,009 -,012 -,026 ,133 ,002 ,011 -,019 ,789 -,028 -,072 ,055 -,074


-,133 -,063 ,043 ,035 -,005 -,126 ,016 -,022 ,006 ,072 ,011 ,038 -,028 ,500 ,061 -,055 -,056

ELNhomicidio -,054 -,027 ,029 -,042 -,005 -,036 -,041 -,024 -,006 ,042 -,016 ,063 -,072 ,061 ,158 -,018 ,013

ELNhomicidiopolitico ,045 ,029 ,048 -,019 -,005 ,076 -,019 -,045 -,055 -,071 ,013 ,060 ,055 -,055 -,018 ,457 -,100


,003 -,036 -,044 -,102 ,012 ,036 -,011 -,007 -,080 -,066 -,036 ,057 -,074 -,056 ,013 -,100 ,501

ELNsecuestrosciviles -,181 -,115 -,089 ,028 ,053 -,040 ,008 ,004 -,001 ,032 -,094 -,013 -,015 ,067 -,010 -,064 ,034

ELNmuertos ,054 ,002 -,050 -,008 ,028 -,014 -,013 -,007 -,008 -,003 ,021 -,103 ,043 -,056 -,088 -,061 -,031

Anti-image Matrices

48

Communalities

Initial Extraction

ELNenfrentamiento 1,000 ,571

ELNterroristaincendiario 1,000 ,611

ELNasaltopropiedadprivada 1,000 ,531

ELNataqueentidadoinstalaci

ón

1,000 ,721

ELNbloqueodevias 1,000 ,862

ELNcontactoarmado 1,000 ,862

ELNemboscada 1,000 ,656

ELNhostigamiento 1,000 ,679

ELNincursiónapoblación 1,000 ,614

ELNotrosactosterroristas 1,000 ,740

ELNpirateriaterrestre 1,000 ,693

ELNretenilegal 1,000 ,690

ELNdesplazados 1,000 ,876

ELNheridosfuerzasarmadas 1,000 ,605

ELNhomicidio 1,000 ,810

ELNhomicidiopolitico 1,000 ,606

ELNsecuestromiembrosfuer

zasarmadas

1,000 ,566

ELNsecuestrosciviles 1,000 ,731

ELNmuertos 1,000 ,812


49


Component



1 7,402 38,959 38,959 7,402 38,959 38,959 5,216 27,453 27,453

2 2,497 13,144 52,103 2,497 13,144 52,103 3,275 17,238 44,691

3 1,189 6,258 58,361 1,189 6,258 58,361 2,503 13,173 57,865

4 1,093 5,755 64,116 1,093 5,755 64,116 1,141 6,007 63,872

5 1,053 5,541 69,656 1,053 5,541 69,656 1,099 5,784 69,656

6 ,726 3,822 73,478

7 ,680 3,577 77,055

8 ,636 3,350 80,404

9 ,584 3,072 83,477

10 ,543 2,857 86,333

11 ,467 2,459 88,792

12 ,450 2,368 91,160

13 ,363 1,912 93,073

14 ,337 1,774 94,846

15 ,289 1,523 96,370

16 ,249 1,312 97,682

17 ,235 1,235 98,917

18 ,121 ,635 99,552

19 ,085 ,448 100,000


51

Component Matrixa

Component

1 2 3 4 5

ELNenfrentamiento ,367 ,623 -,016 -,202 ,080

ELNterroristaincendiario ,740 ,007 -,083 -,215 -,095


ELNataqueentidadoinstalación ,654 -,479 ,226 ,024 ,109

ELNbloqueodevias ,068 ,130 ,019 ,890 -,221

ELNcontactoarmado ,790 ,260 -,402 ,067 ,050

ELNemboscada ,762 -,264 -,078 ,014 -,012

ELNhostigamiento ,760 -,270 ,100 ,106 ,081

ELNincursiónapoblación ,565 -,248 ,187 -,013 -,446

ELNotrosactosterroristas ,542 ,290 -,580 ,160 ,022

ELNpirateriaterrestre ,619 ,415 ,370 ,016 -,009

ELNretenilegal ,489 ,609 ,280 -,002 ,027

ELNdesplazados ,237 -,263 ,054 ,190 ,843

ELNheridosfuerzasarmadas ,593 ,097 -,491 -,035 -,032

ELNhomicidio ,869 -,204 ,063 -,048 ,089



armadas

,602 -,442 ,008 ,067 -,049

ELNsecuestrosciviles ,667 ,454 ,173 -,221 ,031

ELNmuertos ,897 -,071 ,038 -,028 -,020


52

Component Matrixa

Component

1 2 3 4 5

ELNenfrentamiento ,367 ,623 -,016 -,202 ,080

ELNterroristaincendiario ,740 ,007 -,083 -,215 -,095


ELNataqueentidadoinstalación ,654 -,479 ,226 ,024 ,109

ELNbloqueodevias ,068 ,130 ,019 ,890 -,221

ELNcontactoarmado ,790 ,260 -,402 ,067 ,050

ELNemboscada ,762 -,264 -,078 ,014 -,012

ELNhostigamiento ,760 -,270 ,100 ,106 ,081

ELNincursiónapoblación ,565 -,248 ,187 -,013 -,446

ELNotrosactosterroristas ,542 ,290 -,580 ,160 ,022

ELNpirateriaterrestre ,619 ,415 ,370 ,016 -,009

ELNretenilegal ,489 ,609 ,280 -,002 ,027

ELNdesplazados ,237 -,263 ,054 ,190 ,843

ELNheridosfuerzasarmadas ,593 ,097 -,491 -,035 -,032

ELNhomicidio ,869 -,204 ,063 -,048 ,089



armadas

,602 -,442 ,008 ,067 -,049

ELNsecuestrosciviles ,667 ,454 ,173 -,221 ,031

ELNmuertos ,897 -,071 ,038 -,028 -,020



53


Component 1 2 3 4 5

1 ,758 ,469 ,444 ,088 ,006

2 -,593 ,742 ,259 -,161 ,070

3 ,206 ,468 -,856 ,045 ,059

4 -,014 -,068 ,038 ,222 ,972

5 -,176 ,076 ,034 ,956 -,217



54

AUC



AUCactoterroristaincendiario ,04 ,341 593

AUCataqueentidadoinstalación ,02 ,135 593

AUCbloqueodevias ,00 ,041 593

AUCcontactoarmado 1,54 5,503 593

AUChostigamiento ,15 ,599 593

AUCotrosactosterroristas ,19 ,950 593

AUCretenilegal ,08 ,395 593

AUCheridosfuerzasarmadas ,39 2,474 593

AUChomicido 13,59 36,963 593

AUChomicidiopolitico 2,30 6,360 593

AUCmasacres 1,79 5,452 593

AUCmuertosfuerzasarmadas 3,14 14,142 593

AUCsecuestrosciviles 5,72 13,984 593

AUCmuertos 38,80 107,600 593

55

CorrelationAUCactoterroristaincendiar

io

AUCataqueentidadoinstal

aciónAUCbloqueo

deviasAUCcontacto

armadoAUChostiga

mientoAUCotrosactosterroristas

AUCretenilegal

AUCheridosfuerzasarmad

asAUChomicid

oAUChomicidi

opoliticoAUCmasacre

s

AUCmuertosfuerzasarmad

asAUCsecuestr

osciviles AUCmuertos

AUCactoterroristaincendiario

1,000 ,023 ,718 ,124 ,102 ,158 ,077 ,097 ,193 ,235 ,351 ,195 ,189 ,284

AUCataqueentidadoinstalación

,023 1,000 -,005 ,037 ,076 ,056 ,073 ,068 ,350 ,214 ,395 ,329 ,252 ,379

AUCbloqueodevias

,718 -,005 1,000 -,011 -,010 -,008 -,008 ,110 ,182 ,231 ,326 ,226 ,169 ,273

AUCcontactoarmado

,124 ,037 -,011 1,000 ,331 ,693 ,274 -,011 -,034 -,081 ,059 -,053 -,038 ,014

AUChostigamiento

,102 ,076 -,010 ,331 1,000 ,314 ,457 -,003 ,008 -,043 ,204 -,028 ,007 ,081

AUCotrosactosterroristas

,158 ,056 -,008 ,693 ,314 1,000 ,329 -,006 ,036 -,028 ,064 ,009 ,025 ,060

AUCretenilegal

,077 ,073 -,008 ,274 ,457 ,329 1,000 -,014 -,009 -,048 ,168 -,042 -,010 ,048

AUCheridosfuerzasarmadas

,097 ,068 ,110 -,011 -,003 -,006 -,014 1,000 ,590 ,536 ,584 ,840 ,590 ,665

AUChomicido

,193 ,350 ,182 -,034 ,008 ,036 -,009 ,590 1,000 ,878 ,825 ,825 ,858 ,966

AUChomicidiopolitico

,235 ,214 ,231 -,081 -,043 -,028 -,048 ,536 ,878 1,000 ,764 ,725 ,774 ,871

AUCmasacres

,351 ,395 ,326 ,059 ,204 ,064 ,168 ,584 ,825 ,764 1,000 ,778 ,717 ,928

AUCmuertosfuerzasarmadas

,195 ,329 ,226 -,053 -,028 ,009 -,042 ,840 ,825 ,725 ,778 1,000 ,740 ,885

AUCsecuestrosciviles

,189 ,252 ,169 -,038 ,007 ,025 -,010 ,590 ,858 ,774 ,717 ,740 1,000 ,844

AUCmuertos ,284 ,379 ,273 ,014 ,081 ,060 ,048 ,665 ,966 ,871 ,928 ,885 ,844 1,000

Correlation Matrix

56




df 91

Sig. ,000

57

Anti-image CovarianceAUCactoterroristaincendiario

AUCataqueentidadoinstalació

nAUCbloqueodevias

AUCcontactoarmad

oAUChostigamiento

AUCotrosactosterro

ristasAUCreteni

legal


AUChomicido

AUChomicidiopoliti

coAUCmas

acres

AUCmuertosfuerzasarmada

s

AUCsecuestroscivil

esAUCmuer

tos


,426 ,024 -,265 ,006 -,004 -,064 ,008 ,009 ,011 -,001 ,006 ,017 -,007 -,005


,024 ,643 ,075 -,007 ,023 ,009 -,012 ,143 ,006 ,074 -,002 -,035 ,013 -,004

AUCbloqueodevias -,265 ,075 ,423 ,021 ,054 ,043 ,003 ,046 ,015 ,012 ,013 ,000 ,014 -,007

AUCcontactoarmado ,006 -,007 ,021 ,465 -,037 -,289 ,013 -,033 ,014 ,031 ,016 ,038 ,022 -,008

AUChostigamiento -,004 ,023 ,054 -,037 ,659 -,042 -,196 -,010 ,013 ,051 ,002 ,033 ,006 -,007


-,064 ,009 ,043 -,289 -,042 ,464 -,118 ,030 ,002 ,011 ,013 -,008 -,001 -,002

AUCretenilegal ,008 -,012 ,003 ,013 -,196 -,118 ,698 -,023 -,006 ,014 -,024 ,007 -,006 ,004


,009 ,143 ,046 -,033 -,010 ,030 -,023 ,200 ,008 ,001 ,002 -,060 -,033 -,001

AUChomicido ,011 ,006 ,015 ,014 ,013 ,002 -,006 ,008 ,012 ,005 ,015 ,013 ,000 -,006

AUChomicidiopolitico -,001 ,074 ,012 ,031 ,051 ,011 ,014 ,001 ,005 ,181 ,013 ,024 ,000 -,007

AUCmasacres ,006 -,002 ,013 ,016 ,002 ,013 -,024 ,002 ,015 ,013 ,028 ,022 ,015 -,009


,017 -,035 ,000 ,038 ,033 -,008 ,007 -,060 ,013 ,024 ,022 ,056 ,019 -,009

AUCsecuestrosciviles -,007 ,013 ,014 ,022 ,006 -,001 -,006 -,033 ,000 ,000 ,015 ,019 ,241 -,005

AUCmuertos -,005 -,004 -,007 -,008 -,007 -,002 ,004 -,001 -,006 -,007 -,009 -,009 -,005 ,004

Anti-image Matrices

58

Anti-image CorrelationAUCactoterroristaincendiario

AUCataqueentidadoinstalació

nAUCbloqueodevias

AUCcontactoarmad

oAUChostigamiento

AUCotrosactosterro

ristasAUCreteni

legal


AUChomicido

AUChomicidiopoliti

coAUCmas

acres

AUCmuertosfuerzasarmada

s

AUCsecuestroscivil

esAUCmuer

tos


,671 ,047 -,623 ,013 -,007 -,143 ,014 ,031 ,148 -,003 ,058 ,112 -,023 -,131


,047 ,703 ,145 -,012 ,035 ,016 -,017 ,399 ,067 ,218 -,015 -,184 ,033 -,086

AUCbloqueodevias -,623 ,145 ,612 ,047 ,102 ,096 ,005 ,159 ,211 ,043 ,120 -,002 ,044 -,185

AUCcontactoarmado ,013 -,012 ,047 ,549 -,067 -,623 ,022 -,107 ,189 ,106 ,140 ,232 ,067 -,203

AUChostigamiento -,007 ,035 ,102 -,067 ,711 -,076 -,290 -,027 ,138 ,149 ,015 ,171 ,014 -,138


-,143 ,016 ,096 -,623 -,076 ,593 -,207 ,098 ,027 ,040 ,119 -,053 -,002 -,057

AUCretenilegal ,014 -,017 ,005 ,022 -,290 -,207 ,713 -,063 -,068 ,038 -,172 ,034 -,016 ,086


,031 ,399 ,159 -,107 -,027 ,098 -,063 ,811 ,153 ,003 ,030 -,568 -,149 -,052

AUChomicido ,148 ,067 ,211 ,189 ,138 ,027 -,068 ,153 ,690 ,097 ,820 ,500 ,001 -,931

AUChomicidiopolitico -,003 ,218 ,043 ,106 ,149 ,040 ,038 ,003 ,097 ,930 ,190 ,240 -,001 -,296

AUCmasacres ,058 -,015 ,120 ,140 ,015 ,119 -,172 ,030 ,820 ,190 ,672 ,550 ,178 -,920


,112 -,184 -,002 ,232 ,171 -,053 ,034 -,568 ,500 ,240 ,550 ,727 ,165 -,653

AUCsecuestrosciviles -,023 ,033 ,044 ,067 ,014 -,002 -,016 -,149 ,001 -,001 ,178 ,165 ,966 -,186

AUCmuertos -,131 -,086 -,185 -,203 -,138 -,057 ,086 -,052 -,931 -,296 -,920 -,653 -,186 ,667

59

Communalities

Initial Extraction

AUCactoterroristaincendiario 1,000 ,859

AUCataqueentidadoinstalación 1,000 ,524

AUCbloqueodevias 1,000 ,865

AUCcontactoarmado 1,000 ,784

AUChostigamiento 1,000 ,589

AUCotrosactosterroristas 1,000 ,785

AUCretenilegal 1,000 ,580

AUCheridosfuerzasarmadas 1,000 ,651

AUChomicido 1,000 ,908

AUChomicidiopolitico 1,000 ,788

AUCmasacres 1,000 ,881

AUCmuertosfuerzasarmadas 1,000 ,864

AUCsecuestrosciviles 1,000 ,776

AUCmuertos 1,000 ,978


60


Component



1 5,943 42,451 42,451 5,943 42,451 42,451 5,685 40,606 40,606

2 2,302 16,443 58,894 2,302 16,443 58,894 1,856 13,256 53,862

3 1,580 11,284 70,178 1,580 11,284 70,178 1,793 12,804 66,666

4 1,007 7,191 77,368 1,007 7,191 77,368 1,498 10,702 77,368

5 ,908 6,485 83,853

6 ,586 4,188 88,041

7 ,549 3,924 91,965

8 ,315 2,250 94,215

9 ,261 1,862 96,077

10 ,240 1,711 97,788

11 ,149 1,064 98,852

12 ,102 ,729 99,581

13 ,056 ,401 99,982

14 ,003 ,018 100,000


62

Component Matrixa

Component

1 2 3 4

AUCactoterroristaincendiario ,336 ,296 ,810 ,033

AUCataqueentidadoinstalación ,372 ,096 -,244 ,563

AUCbloqueodevias ,326 ,109 ,861 ,065

AUCcontactoarmado -,001 ,784 -,108 -,397

AUChostigamiento ,062 ,676 -,135 ,332

AUCotrosactosterroristas ,052 ,791 -,112 -,379

AUCretenilegal ,038 ,653 -,140 ,363

AUCheridosfuerzasarmadas ,726 -,102 -,144 -,305

AUChomicido ,942 -,069 -,123 -,007

AUChomicidiopolitico ,877 -,128 -,011 -,051

AUCmasacres ,913 ,139 ,019 ,166

AUCmuertosfuerzasarmadas ,912 -,108 -,094 -,108

AUCsecuestrosciviles ,868 -,077 -,106 -,073

AUCmuertos ,987 ,013 -,054 ,025



63


Component 1 2 3 4

1 ,970 -,007 ,207 ,127

2 -,109 ,806 ,204 ,545

3 -,176 -,117 ,953 -,219

4 -,127 -,580 ,089 ,799



64

ANEXO B

Número total de muertos provocados por la violencia guerrillera

(1988-2005)

Fuente: Base de Datos del Observatorio de Derechos Humanos de la Vicepresidencia de la República.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

19

88

19

89

19

90

19

91

19

92

19

93

19

94

19

95

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

Nú

me

ro t

ota

l de

mu

ert

os

Año

FARC

ELN

AUC

65

ANEXO C

Descomposición de los Índices de Desarrollo Humano17

17

El PIBpc está en miles de pesos

66

1988

Departamentos PIBpc IDHpib IDH Capital Humano

Antioquia 1.880 0,70 0,70 0,71

Atlántico 1.625 0,67 0,76 0,80

Bogotá D. C. 2.378 0,74 0,78 0,80

Bolívar 1.232 0,62 0,72 0,77

Boyacá 1.463 0,65 0,70 0,72

Caldas 1.209 0,62 0,71 0,75

Caquetá 1.242 0,63 0,66 0,67

Cauca 735 0,54 0,63 0,68

Cesar 1.194 0,62 0,67 0,70

Córdoba 943 0,58 0,67 0,72

Cundinamarca 1.398 0,65 0,73 0,77

Chocó 793 0,55 0,62 0,65

Huila 1.324 0,64 0,72 0,76

La Guajira 1.668 0,68 0,75 0,78

Magdalena 761 0,54 0,68 0,75

Meta 1.863 0,69 0,72 0,73

Nariño 784 0,55 0,66 0,71

Norte Santander 1.076 0,60 0,69 0,74

Quindío 1.543 0,66 0,72 0,74

Risaralda 1.424 0,65 0,71 0,75

Santander 1.813 0,69 0,73 0,74

Sucre 803 0,55 0,67 0,73

Tolima 1.195 0,62 0,69 0,73

Valle 1.708 0,68 0,72 0,74

Amazonas 1.019 0,59 0,71 0,77

Arauca 4.237 0,83 0,84 0,84

Casanare 2.812 0,76 0,80 0,82

Guanía 819 0,56 0,69 0,75

Guaviare 2.601 0,75 0,79 0,81

Putumayo 736 0,54 0,68 0,75

San Andrés y Providencia 3.070 0,78 0,81 0,82

Vaupés 1.198 0,62 0,72 0,77

Vichada 1.067 0,60 0,71 0,77

67

1989


Antioquia 1836 0,69 0,71 0,72

Atlántico 1701 0,68 0,76 0,80

Bogotá D. C. 2378 0,74 0,78 0,81

Bolívar 1227 0,62 0,72 0,77

Boyacá 1502 0,66 0,70 0,72

Caldas 1255 0,63 0,71 0,75

Caquetá 1323 0,64 0,66 0,68

Cauca 815 0,55 0,64 0,68

Cesar 1149 0,61 0,68 0,71

Córdoba 1005 0,59 0,68 0,72

Cundinamarca 1422 0,65 0,73 0,78

Chocó 893 0,57 0,62 0,65

Huila 1304 0,63 0,72 0,77

La Guajira 1944 0,70 0,75 0,77

Magdalena 780 0,55 0,68 0,75

Meta 2035 0,71 0,72 0,72

Nariño 825 0,56 0,66 0,71

Norte Santander 1080 0,60 0,69 0,74

Quindío 1374 0,64 0,72 0,76

Risaralda 1451 0,65 0,72 0,75

Santander 1830 0,69 0,73 0,75

Sucre 854 0,56 0,67 0,73

Tolima 1267 0,63 0,70 0,73

Valle 1739 0,68 0,73 0,75

Amazonas 1077 0,60 0,71 0,77

Arauca 4478 0,84 0,84 0,84

Casanare 2973 0,77 0,80 0,82

Guanía 866 0,57 0,69 0,76

Guaviare 2749 0,76 0,80 0,82

Putumayo 778 0,55 0,68 0,75

San Andrés y Providencia 3244 0,79 0,81 0,82

Vaupés 1266 0,63 0,73 0,78

Vichada 1128 0,61 0,72 0,77

68

1990


Antioquia 1914 0,66 0,70 0,73

Atlántico 1727 0,63 0,75 0,80

Bogotá D. C. 2422 0,67 0,77 0,82

Bolívar 1259 0,58 0,70 0,77

Boyacá 1521 0,58 0,69 0,75

Caldas 1309 0,59 0,70 0,75

Caquetá 1390 0,57 0,65 0,70

Cauca 876 0,51 0,62 0,68

Cesar 1211 0,57 0,66 0,71

Córdoba 1012 0,55 0,67 0,73

Cundinamarca 1423 0,63 0,72 0,77

Chocó 950 0,52 0,61 0,66

Huila 1440 0,62 0,71 0,76

La Guajira 2154 0,69 0,74 0,76

Magdalena 817 0,51 0,67 0,75

Meta 1983 0,65 0,70 0,73

Nariño 777 0,49 0,64 0,72


Quindío 1452 0,60 0,71 0,76

Risaralda 1500 0,60 0,70 0,75

Santander 1872 0,65 0,72 0,76

Sucre 801 0,50 0,66 0,74

Tolima 1320 0,58 0,68 0,73

Valle 1742 0,61 0,71 0,76

Amazonas 978 0,59 0,70 0,76

Arauca 4685 0,85 0,85 0,84

Casanare 2794 0,76 0,80 0,82

Guanía 785 0,55 0,68 0,75

Guaviare 2724 0,76 0,80 0,82

Putumayo 662 0,52 0,67 0,74


Vaupés 934 0,58 0,70 0,76

Vichada 1356 0,64 0,73 0,78

69

1991


Antioquia 1888 0,69 0,72 0,73

Atlántico 1713 0,67 0,76 0,80

Bogotá D. C. 2345 0,72 0,78 0,82

Bolívar 1336 0,63 0,72 0,77

Boyacá 1563 0,63 0,71 0,75

Caldas 1408 0,65 0,72 0,75

Caquetá 1317 0,61 0,67 0,70

Cauca 846 0,56 0,65 0,69

Cesar 1204 0,62 0,68 0,71

Córdoba 1037 0,61 0,69 0,73

Cundinamarca 1412 0,67 0,74 0,77

Chocó 777 0,54 0,63 0,67

Huila 1505 0,66 0,73 0,77

La Guajira 2226 0,74 0,76 0,77

Magdalena 792 0,55 0,68 0,75

Meta 2105 0,71 0,72 0,73

Nariño 772 0,54 0,66 0,73


Quindío 1679 0,67 0,73 0,76

Risaralda 1511 0,65 0,72 0,76

Santander 1849 0,69 0,74 0,76

Sucre 736 0,52 0,67 0,75

Tolima 1352 0,64 0,70 0,73

Valle 1755 0,66 0,73 0,76

Amazonas 1066 0,60 0,71 0,77

Arauca 4491 0,84 0,84 0,84

Casanare 2903 0,77 0,80 0,82

Guanía 807 0,55 0,69 0,75

Guaviare 2766 0,76 0,80 0,82

Putumayo 712 0,53 0,68 0,75


Vaupés 1024 0,59 0,71 0,77

Vichada 1202 0,62 0,72 0,77

70

1992


Antioquia 1938 0,69 0,72 0,73

Atlántico 1784 0,68 0,76 0,81

Bogotá D. C. 2434 0,72 0,79 0,82

Bolívar 1587 0,66 0,74 0,78

Boyacá 1446 0,63 0,71 0,75

Caldas 1433 0,65 0,72 0,76

Caquetá 1212 0,61 0,68 0,71

Cauca 895 0,56 0,65 0,70

Cesar 1138 0,61 0,69 0,72

Córdoba 1033 0,59 0,69 0,74

Cundinamarca 1467 0,67 0,74 0,78

Chocó 720 0,53 0,63 0,68

Huila 1453 0,65 0,73 0,77

La Guajira 1963 0,71 0,75 0,77

Magdalena 882 0,56 0,69 0,75

Meta 2001 0,70 0,73 0,74

Nariño 731 0,54 0,67 0,73


Quindío 1686 0,66 0,73 0,76

Risaralda 1576 0,65 0,72 0,76

Santander 1876 0,69 0,74 0,77

Sucre 809 0,54 0,68 0,75

Tolima 1410 0,64 0,71 0,74

Valle 1831 0,67 0,73 0,77

Amazonas 946 0,58 0,70 0,76

Arauca 4336 0,84 0,84 0,84

Casanare 2795 0,76 0,80 0,82

Guanía 850 0,56 0,69 0,76

Guaviare 2751 0,76 0,80 0,82

Putumayo 792 0,55 0,69 0,75


Vaupés 1215 0,62 0,72 0,77

Vichada 1046 0,60 0,71 0,77

71

1993


Antioquia 1958 0,70 0,72 0,74

Atlántico 1825 0,69 0,77 0,81

Bogotá D. C. 2665 0,74 0,80 0,83

Bolívar 1449 0,65 0,74 0,78

Boyacá 1661 0,66 0,72 0,76

Caldas 1622 0,66 0,73 0,77

Caquetá 1260 0,61 0,68 0,71

Cauca 875 0,56 0,66 0,71

Cesar 1145 0,62 0,69 0,73

Córdoba 1028 0,58 0,69 0,74

Cundinamarca 1581 0,68 0,75 0,78

Chocó 690 0,51 0,63 0,69

Huila 1402 0,65 0,73 0,78

La Guajira 1781 0,69 0,75 0,77

Magdalena 858 0,57 0,69 0,76

Meta 2019 0,71 0,73 0,74

Nariño 834 0,54 0,68 0,74


Quindío 1559 0,65 0,72 0,75

Risaralda 1576 0,66 0,73 0,77

Santander 1822 0,68 0,74 0,77

Sucre 821 0,55 0,69 0,76

Tolima 1422 0,65 0,71 0,75

Valle 1928 0,69 0,75 0,78

Amazonas 1139 0,61 0,72 0,77

Arauca 4295 0,84 0,84 0,84

Casanare 2980 0,77 0,80 0,82

Guanía 898 0,57 0,70 0,76

Guaviare 2443 0,74 0,79 0,81

Putumayo 793 0,55 0,69 0,75


Vaupés 1520 0,66 0,74 0,79

Vichada 953 0,58 0,70 0,76

72

1994


Antioquia 2069 0,73 0,75 0,76

Atlántico 1638 0,69 0,78 0,82

Bogotá D. C. 2968 0,79 0,82 0,83

Bolívar 1334 0,66 0,75 0,79

Boyacá 1455 0,67 0,73 0,76

Caldas 1585 0,68 0,74 0,77

Caquetá 1206 0,64 0,69 0,72

Cauca 827 0,57 0,67 0,72

Cesar 1164 0,64 0,71 0,75

Córdoba 1031 0,60 0,71 0,76

Cundinamarca 1749 0,70 0,76 0,79

Chocó 682 0,54 0,65 0,70

Huila 1489 0,67 0,74 0,78

La Guajira 1777 0,70 0,76 0,78

Magdalena 973 0,60 0,72 0,78

Meta 1971 0,72 0,74 0,75

Nariño 806 0,57 0,69 0,75


Quindío 1545 0,68 0,74 0,77

Risaralda 1487 0,67 0,74 0,78

Santander 1897 0,71 0,76 0,78

Sucre 816 0,57 0,70 0,77

Tolima 1472 0,67 0,73 0,76

Valle 2110 0,73 0,77 0,79

Amazonas 1076 0,60 0,71 0,77

Arauca 3863 0,82 0,83 0,83

Casanare 2899 0,77 0,80 0,82

Guanía 845 0,56 0,69 0,76

Guaviare 2613 0,75 0,79 0,81

Putumayo 800 0,55 0,69 0,75


Vaupés 1415 0,65 0,74 0,78

Vichada 900 0,57 0,70 0,76

73

1995


Antioquia 2151 0,72 0,74 0,75

Atlántico 1689 0,68 0,77 0,82

Bogotá D. C. 2960 0,77 0,80 0,81

Bolívar 1369 0,64 0,74 0,79

Boyacá 1469 0,65 0,72 0,76

Caldas 1584 0,67 0,73 0,77

Caquetá 1249 0,63 0,70 0,73

Cauca 862 0,56 0,68 0,73

Cesar 1297 0,63 0,71 0,74

Córdoba 1119 0,61 0,71 0,76

Cundinamarca 1828 0,69 0,75 0,79

Chocó 747 0,54 0,65 0,70

Huila 1484 0,66 0,74 0,78

La Guajira 1617 0,67 0,76 0,80

Magdalena 1037 0,60 0,71 0,76

Meta 2095 0,71 0,74 0,75

Nariño 797 0,55 0,68 0,75


Quindío 1561 0,66 0,73 0,77

Risaralda 1539 0,66 0,74 0,78

Santander 1975 0,70 0,76 0,78

Sucre 842 0,56 0,70 0,77

Tolima 1509 0,66 0,73 0,76

Valle 2263 0,73 0,76 0,77

Amazonas 887 0,57 0,70 0,76

Arauca 3783 0,81 0,83 0,83

Casanare 3896 0,82 0,83 0,83

Guanía 889 0,57 0,70 0,76

Guaviare 2823 0,76 0,80 0,82

Putumayo 786 0,55 0,68 0,75


Vaupés 1327 0,64 0,73 0,78

Vichada 923 0,58 0,70 0,76

74

1996


Antioquia 2131 0,77 0,77 0,78

Atlántico 1662 0,73 0,80 0,83

Bogotá D. C. 2851 0,82 0,84 0,84

Bolívar 1352 0,69 0,77 0,81

Boyacá 1410 0,70 0,75 0,78

Caldas 1450 0,71 0,76 0,78

Caquetá 1260 0,66 0,72 0,74

Cauca 845 0,61 0,71 0,76

Cesar 1342 0,69 0,74 0,77

Córdoba 1136 0,66 0,74 0,78

Cundinamarca 1864 0,75 0,79 0,81

Chocó 747 0,59 0,68 0,73

Huila 1483 0,71 0,77 0,79

La Guajira 1881 0,74 0,78 0,80

Magdalena 1042 0,65 0,74 0,79

Meta 2200 0,77 0,77 0,77

Nariño 826 0,61 0,71 0,77


Quindío 1404 0,70 0,75 0,78

Risaralda 1470 0,71 0,77 0,80

Santander 2177 0,77 0,79 0,79

Sucre 842 0,61 0,73 0,79

Tolima 1571 0,72 0,76 0,78

Valle 2263 0,78 0,80 0,80

Amazonas 864 0,56 0,69 0,76

Arauca 4101 0,83 0,83 0,84

Casanare 5120 0,87 0,85 0,85

Guanía 945 0,58 0,70 0,76

Guaviare 3415 0,80 0,82 0,83

Putumayo 844 0,56 0,69 0,76


Vaupés 1571 0,67 0,75 0,79

Vichada 874 0,57 0,69 0,76

75

1997


Antioquia 2195 0,75 0,77 0,78

Atlántico 1711 0,70 0,79 0,83

Bogotá D. C. 2874 0,79 0,83 0,85

Bolívar 1313 0,66 0,76 0,81

Boyacá 1436 0,67 0,75 0,78

Caldas 1496 0,68 0,75 0,78

Caquetá 1351 0,64 0,71 0,75

Cauca 850 0,58 0,71 0,78

Cesar 1328 0,65 0,74 0,78

Córdoba 1211 0,64 0,74 0,79

Cundinamarca 1902 0,72 0,78 0,81

Chocó 751 0,56 0,67 0,73

Huila 1476 0,68 0,76 0,80

La Guajira 2024 0,72 0,77 0,80

Magdalena 1054 0,62 0,74 0,80

Meta 2305 0,74 0,76 0,77

Nariño 801 0,58 0,71 0,77


Quindío 1538 0,69 0,75 0,78

Risaralda 1520 0,68 0,77 0,81

Santander 2175 0,74 0,78 0,79

Sucre 860 0,59 0,72 0,79

Tolima 1716 0,70 0,76 0,79

Valle 2232 0,75 0,79 0,81

Amazonas 914 0,57 0,70 0,76

Arauca 3580 0,80 0,82 0,83

Casanare 5412 0,87 0,86 0,85

Guanía 969 0,58 0,70 0,76

Guaviare 3765 0,81 0,83 0,83

Putumayo 855 0,56 0,69 0,76


Vaupés 1734 0,68 0,76 0,79

Vichada 752 0,54 0,68 0,75

76

1998


Antioquia 2095 0,72 0,77 0,79

Atlántico 1660 0,69 0,78 0,83

Bogotá D. C. 2849 0,78 0,83 0,85

Bolívar 1378 0,65 0,76 0,81

Boyacá 1360 0,65 0,73 0,77

Caldas 1468 0,67 0,75 0,79

Caquetá 1662 0,65 0,73 0,77

Cauca 868 0,58 0,71 0,77

Cesar 1321 0,64 0,73 0,78

Córdoba 1334 0,64 0,74 0,78

Cundinamarca 1796 0,70 0,77 0,80

Chocó 769 0,55 0,67 0,73

Huila 1426 0,65 0,75 0,79

La Guajira 1986 0,70 0,77 0,81

Magdalena 1038 0,60 0,73 0,80

Meta 2147 0,71 0,75 0,77

Nariño 805 0,57 0,71 0,78


Quindío 1449 0,66 0,75 0,79

Risaralda 1506 0,67 0,76 0,81

Santander 2147 0,72 0,78 0,80

Sucre 870 0,58 0,72 0,80

Tolima 1671 0,69 0,76 0,79

Valle 2211 0,73 0,79 0,82

Amazonas 995 0,59 0,71 0,76

Arauca 2981 0,77 0,80 0,82

Casanare 6872 0,91 0,88 0,86

Guanía 745 0,54 0,68 0,75

Guaviare 1571 0,67 0,75 0,79

Putumayo 1136 0,61 0,72 0,77


Vaupés 1422 0,65 0,74 0,78

Vichada 624 0,51 0,66 0,74

77

1999


Antioquia 2011 0,69 0,75 0,79

Atlántico 1535 0,65 0,77 0,83

Bogotá D. C. 2468 0,74 0,81 0,85

Bolívar 1280 0,61 0,75 0,81

Boyacá 1354 0,61 0,72 0,77

Caldas 1326 0,63 0,74 0,80

Caquetá 1201 0,60 0,72 0,77

Cauca 887 0,53 0,69 0,77

Cesar 1282 0,60 0,72 0,78

Córdoba 1277 0,60 0,73 0,79

Cundinamarca 1678 0,66 0,76 0,81

Chocó 725 0,51 0,67 0,74

Huila 1391 0,62 0,74 0,80

La Guajira 1875 0,66 0,76 0,80

Magdalena 967 0,57 0,72 0,80

Meta 2092 0,68 0,74 0,77

Nariño 781 0,53 0,70 0,78


Quindío 1354 0,62 0,74 0,79

Risaralda 1335 0,63 0,75 0,80

Santander 2165 0,69 0,76 0,80

Sucre 821 0,54 0,71 0,80

Tolima 1565 0,65 0,75 0,80

Valle 2092 0,69 0,77 0,81

Amazonas 709 0,53 0,68 0,75

Arauca 3093 0,78 0,81 0,82

Casanare 7482 0,93 0,89 0,87

Guanía 706 0,53 0,67 0,75

Guaviare 1905 0,70 0,76 0,80

Putumayo 1571 0,67 0,75 0,79


Vaupés 1505 0,66 0,74 0,79

Vichada 461 0,46 0,64 0,73

78

2000


Antioquia 2098 0,70 0,76 0,79

Atlántico 1559 0,67 0,77 0,83

Bogotá D. C. 2500 0,75 0,81 0,85

Bolívar 1340 0,63 0,75 0,81

Boyacá 1395 0,63 0,73 0,79

Caldas 1400 0,64 0,75 0,80

Caquetá 1264 0,62 0,73 0,78

Cauca 951 0,55 0,69 0,76

Cesar 1293 0,63 0,72 0,77

Córdoba 1281 0,61 0,74 0,80

Cundinamarca 1766 0,69 0,77 0,80

Chocó 728 0,53 0,67 0,74

Huila 1463 0,63 0,74 0,80

La Guajira 1892 0,68 0,77 0,82

Magdalena 926 0,58 0,73 0,80

Meta 2099 0,70 0,75 0,77

Nariño 776 0,54 0,70 0,77


Quindío 1314 0,64 0,73 0,78

Risaralda 1305 0,65 0,75 0,80

Santander 2229 0,71 0,77 0,80

Sucre 790 0,56 0,73 0,81

Tolima 1580 0,67 0,75 0,79

Valle 2077 0,71 0,78 0,82

Amazonas 666 0,52 0,68 0,74

Arauca 2471 0,74 0,79 0,81

Casanare 6284 0,90 0,85 0,86

Guanía 733 0,54 0,68 0,75

Guaviare 1426 0,65 0,74 0,78

Putumayo 1707 0,68 0,70 0,79


Vaupés 1355 0,64 0,73 0,78

Vichada 744 0,54 0,68 0,75

79

2001


Antioquia 2055 0,71 0,77 0,80

Atlántico 1516 0,67 0,78 0,84

Bogotá D. C. 2481 0,76 0,82 0,85

Bolívar 1343 0,63 0,76 0,83

Boyacá 1408 0,64 0,74 0,79

Caldas 1425 0,65 0,75 0,80

Caquetá 1138 0,63 0,73 0,78

Cauca 954 0,56 0,71 0,79

Cesar 1381 0,63 0,72 0,77

Córdoba 1234 0,63 0,74 0,80

Cundinamarca 1925 0,69 0,77 0,81

Chocó 706 0,54 0,68 0,75

Huila 1487 0,64 0,74 0,79

La Guajira 1909 0,69 0,76 0,80

Magdalena 945 0,59 0,73 0,80

Meta 2025 0,71 0,75 0,77

Nariño 825 0,55 0,71 0,79


Quindío 1305 0,65 0,73 0,77

Risaralda 1288 0,66 0,76 0,81

Santander 2286 0,72 0,78 0,81

Sucre 740 0,56 0,72 0,80

Tolima 1572 0,68 0,75 0,79

Valle 2107 0,72 0,79 0,83

Amazonas 746 0,54 0,68 0,75

Arauca 1874 0,70 0,76 0,84

Casanare 5530 0,88 0,83 0,85

Guanía 790 0,55 0,69 0,75

Guaviare 1635 0,67 0,75 0,79

Putumayo 1345 0,64 0,70 0,73


Vaupés 1448 0,65 0,74 0,78

Vichada 1080 0,60 0,71 0,77

80

2002


Antioquia 2126 0,70 0,77 0,81

Atlántico 1511 0,65 0,80 0,88

Bogotá D. C. 2533 0,74 0,81 0,85

Bolívar 1420 0,61 0,75 0,82

Boyacá 1363 0,62 0,75 0,82

Caldas 1544 0,64 0,75 0,81

Caquetá 1021 0,61 0,74 0,81

Cauca 984 0,54 0,71 0,80

Cesar 1351 0,61 0,73 0,79

Córdoba 1257 0,61 0,73 0,79

Cundinamarca 1863 0,67 0,76 0,81

Chocó 705 0,53 0,68 0,76

Huila 1409 0,62 0,74 0,80

La Guajira 1628 0,67 0,75 0,79

Magdalena 936 0,57 0,72 0,80

Meta 2016 0,69 0,74 0,77

Nariño 863 0,53 0,70 0,79


Quindío 1323 0,63 0,74 0,80

Risaralda 1327 0,64 0,75 0,81

Santander 2237 0,70 0,78 0,82

Sucre 749 0,55 0,71 0,79

Tolima 1562 0,67 0,75 0,79

Valle 2067 0,70 0,78 0,82

Amazonas 859 0,56 0,69 0,76

Arauca 1888 0,70 0,76 0,80

Casanare 5152 0,87 0,85 0,85

Guanía 787 0,55 0,68 0,75

Guaviare 1717 0,68 0,75 0,79

Putumayo 823 0,56 0,69 0,75


Vaupés 1537 0,66 0,74 0,79

Vichada 1084 0,60 0,71 0,77

81

2003


Antioquia 2197 0,72 0,79 0,83

Atlántico 1573 0,68 0,78 0,83

Bogotá D. C. 2558 0,77 0,83 0,86

Bolívar 1461 0,64 0,76 0,82

Boyacá 1466 0,65 0,76 0,82

Caldas 1572 0,66 0,77 0,83

Caquetá 1067 0,64 0,74 0,79

Cauca 1048 0,57 0,72 0,80

Cesar 1551 0,63 0,73 0,78

Córdoba 1318 0,64 0,75 0,81

Cundinamarca 1891 0,70 0,78 0,82

Chocó 686 0,56 0,68 0,74

Huila 1497 0,65 0,76 0,82

La Guajira 1927 0,70 0,76 0,79

Magdalena 954 0,60 0,74 0,81

Meta 2020 0,71 0,76 0,79

Nariño 880 0,56 0,71 0,79


Quindío 1246 0,66 0,76 0,81

Risaralda 1338 0,66 0,77 0,83

Santander 2381 0,73 0,79 0,82

Sucre 758 0,57 0,73 0,81

Tolima 1475 0,70 0,77 0,81

Valle 2065 0,73 0,80 0,84

Amazonas 834 0,56 0,69 0,76

Arauca 1848 0,69 0,76 0,80

Casanare 4979 0,86 0,85 0,85

Guanía 706 0,53 0,67 0,75

Guaviare 1249 0,63 0,73 0,78

Putumayo 633 0,51 0,67 0,74


Vaupés 1347 0,64 0,73 0,78

Vichada 1059 0,60 0,71 0,77

82

2004


Antioquia 2270 0,74 0,79 0,82

Atlántico 1667 0,69 0,79 0,84

Bogotá D. C. 2670 0,77 0,83 0,86

Bolívar 1570 0,68 0,78 0,83

Boyacá 1443 0,68 0,76 0,80

Caldas 1626 0,70 0,78 0,82

Caquetá 1058 0,63 0,74 0,80

Cauca 1048 0,62 0,73 0,79

Cesar 1596 0,68 0,75 0,79

Córdoba 1372 0,67 0,75 0,79

Cundinamarca 1879 0,73 0,79 0,82

Chocó 756 0,57 0,68 0,74

Huila 1592 0,69 0,78 0,83

La Guajira 1994 0,70 0,78 0,82

Magdalena 975 0,61 0,75 0,82

Meta 2057 0,74 0,77 0,79

Nariño 900 0,60 0,73 0,80


Quindío 1178 0,66 0,77 0,83

Risaralda 1408 0,67 0,77 0,82

Santander 2479 0,76 0,80 0,82

Sucre 798 0,57 0,73 0,81

Tolima 1561 0,70 0,77 0,81

Valle 2112 0,74 0,80 0,83

Amazonas 856 0,56 0,69 0,76

Arauca 1873 0,70 0,76 0,80

Casanare 4741 0,85 0,85 0,84

Guanía 773 0,55 0,68 0,75

Guaviare 942 0,58 0,70 0,76

Putumayo 549 0,49 0,65 0,73


Vaupés 1291 0,63 0,73 0,78

Vichada 1107 0,61 0,72 0,77

83

2005


Antioquia 2316 0,73 0,79 0,82

Atlántico 1698 0,67 0,79 0,85

Bogotá D. C. 2756 0,75 0,83 0,87

Bolívar 1542 0,66 0,77 0,83

Boyacá 1494 0,67 0,76 0,81

Caldas 1703 0,68 0,77 0,82

Caquetá 1089 0,61 0,73 0,79

Cauca 1130 0,61 0,73 0,79

Cesar 1637 0,67 0,76 0,81

Córdoba 1446 0,65 0,75 0,80

Cundinamarca 1968 0,70 0,79 0,84

Chocó 807 0,54 0,67 0,74

Huila 1536 0,67 0,77 0,82

La Guajira 2087 0,71 0,78 0,82

Magdalena 1001 0,59 0,74 0,82

Meta 2096 0,71 0,76 0,79

Nariño 906 0,58 0,72 0,79


Quindío 1276 0,63 0,76 0,83

Risaralda 1517 0,65 0,77 0,83

Santander 2685 0,74 0,80 0,83

Sucre 849 0,55 0,73 0,82

Tolima 1562 0,67 0,76 0,81

Valle 2167 0,72 0,79 0,83

Amazonas 890 0,57 0,70 0,76

Arauca 1927 0,70 0,77 0,80

Casanare 4609 0,85 0,84 0,84

Guanía 720 0,53 0,68 0,75

Guaviare 969 0,58 0,70 0,76

Putumayo 619 0,51 0,66 0,74


Vaupés 1323 0,64 0,73 0,78

Vichada 1242 0,63 0,73 0,78

84

ANEXO D

Datos empleados para el ejercicio de contabilidad del crecimiento económico a nivel departamental18

18

Los datos del Capital Humano ya han sido mostrados en el ANEXO C.

85

Miles de Pesos

DEPARTAMENTOS 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 p

Antioquia 1.880 1.836 2.037 1.888 1.938 1.958 2.069 2.151 2.131 2.195 2.095 2.011 2.098 2.055 2.126 2.197 2.270 2.316

Atlántico 1.625 1.701 1.460 1.713 1.784 1.825 1.638 1.689 1.662 1.711 1.660 1.535 1.559 1.516 1.511 1.573 1.667 1.698

Bogotá D. C. 2.378 2.378 2.630 2.345 2.434 2.665 2.968 2.960 2.851 2.874 2.849 2.468 2.500 2.481 2.533 2.558 2.670 2.756

Bolívar 1.232 1.227 1.285 1.336 1.587 1.449 1.334 1.369 1.352 1.313 1.378 1.280 1.340 1.343 1.420 1.461 1.570 1.542

Boyacá 1.463 1.502 1.313 1.563 1.446 1.661 1.455 1.469 1.410 1.436 1.360 1.354 1.395 1.408 1.363 1.466 1.443 1.494

Caldas 1.209 1.255 1.307 1.408 1.433 1.622 1.585 1.584 1.450 1.496 1.468 1.326 1.400 1.425 1.544 1.572 1.626 1.703Caquetá 1.242 1.323 1.114 1.317 1.212 1.260 1.206 1.249 1.260 1.351 1.662 1.201 1.264 1.138 1.021 1.067 1.058 1.089

Cauca 735 815 796 846 895 875 827 862 845 850 868 887 951 954 984 1.048 1.048 1.130

Cesar 1.194 1.149 1.099 1.204 1.138 1.145 1.164 1.297 1.342 1.328 1.321 1.282 1.293 1.381 1.351 1.551 1.596 1.637

Córdoba 943 1.005 837 1.037 1.033 1.028 1.031 1.119 1.136 1.211 1.334 1.277 1.281 1.234 1.257 1.318 1.372 1.446

Cundinamarca 1.398 1.422 1.730 1.412 1.467 1.581 1.749 1.828 1.864 1.902 1.796 1.678 1.766 1.925 1.863 1.891 1.879 1.968

Chocó 793 893 686 777 720 690 682 747 747 751 769 725 728 706 705 686 756 807

Huila 1.324 1.304 1.283 1.505 1.453 1.402 1.489 1.484 1.483 1.476 1.426 1.391 1.463 1.487 1.409 1.497 1.592 1.536La Guajira 1.668 1.944 1.591 2.226 1.963 1.781 1.777 1.617 1.881 2.024 1.986 1.875 1.892 1.909 1.628 1.927 1.994 2.087

Magdalena 761 780 847 792 882 858 973 1.037 1.042 1.054 1.038 967 926 945 936 954 975 1.001

Meta 1.863 2.035 1.680 2.105 2.001 2.019 1.971 2.095 2.200 2.305 2.147 2.092 2.099 2.025 2.016 2.020 2.057 2.096

Nariño 784 825 687 772 731 834 806 797 826 801 805 781 776 825 863 880 900 906

Norte Santander 1.076 1.080 1.023 1.074 1.027 1.076 1.025 1.061 1.040 1.043 1.040 1.043 1.029 1.076 1.054 1.019 1.019 1.015

Quindío 1.543 1.374 1.235 1.679 1.686 1.559 1.545 1.561 1.404 1.538 1.449 1.354 1.314 1.305 1.323 1.246 1.178 1.276

Risaralda 1.424 1.451 1.371 1.511 1.576 1.576 1.487 1.539 1.470 1.520 1.506 1.335 1.305 1.288 1.327 1.338 1.408 1.517Santander 1.813 1.830 1.684 1.849 1.876 1.822 1.897 1.975 2.177 2.175 2.147 2.165 2.229 2.286 2.237 2.381 2.479 2.685

Sucre 803 854 673 736 809 821 816 842 842 860 870 821 790 740 749 758 798 849

Tolima 1.195 1.267 1.234 1.352 1.410 1.422 1.472 1.509 1.571 1.716 1.671 1.565 1.580 1.572 1.562 1.475 1.561 1.562

Valle 1.708 1.739 1.931 1.755 1.831 1.928 2.110 2.263 2.263 2.232 2.211 2.092 2.077 2.107 2.067 2.065 2.112 2.167

Amazonas 1.019 1.077 978 1.066 946 1.139 1.076 887 864 914 995 709 666 746 859 834 856 890

Arauca 4.237 4.478 4.685 4.491 4.336 4.295 3.863 3.783 4.101 3.580 2.981 3.093 2.471 1.874 1.888 1.848 1.873 1.927

Casanare 2.812 2.973 2.794 2.903 2.795 2.980 2.899 3.896 5.120 5.412 6.872 7.482 6.284 5.530 5.152 4.979 4.741 4.609Guanía 819 866 785 807 850 898 845 889 945 969 745 706 733 790 787 706 773 720

Guaviare 2.601 2.749 2.724 2.766 2.751 2.443 2.613 2.823 3.415 3.765 1.571 1.905 1.426 1.635 1.717 1.249 942 969

Putumayo 736 778 662 712 792 793 800 786 844 855 1.136 1.571 1.707 1.345 823 633 549 619

San Andrés y Providencia 3.070 3.244 3.041 3.285 3.451 2.903 3.017 2.741 3.030 2.932 2.996 2.813 3.033 2.419 2.651 2.758 2.770 2.843

Vaupés 1.198 1.266 934 1.024 1.215 1.520 1.415 1.327 1.571 1.734 1.422 1.505 1.355 1.448 1.537 1.347 1.291 1.323

Vichada 1.067 1.128 1.356 1.202 1.046 953 900 923 874 752 624 461 744 1.080 1.084 1.059 1.107 1.242

Producto interno bruto departamental por habitante a precios constantes de 1994, 1988-2005

86

Departamento 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005d

Antioquía 4.472.751 4.553.832 4.636.086 4.719.520 4.804.141 4.889.955 4.978.947 5.067.129 5.155.199 5.243.911 5.222.255 5.300.385 5.377.854 5.454.871 5.531.893 5.608.829 5.685.198 5.671.689

Atlántico 1.627.320 1.664.974 1.703.388 1.742.577 1.782.551 1.823.321 1.863.425 1.902.109 1.942.750 1.984.912 2.035.351 2.081.038 2.127.567 2.174.929 2.223.229 2.272.170 2.321.446 2.112.128

Bogotá D.C 4.736.203 4.868.692 5.004.566 5.143.898 5.286.764 5.433.239 5.573.949 5.708.015 5.852.146 6.004.782 6.112.196 6.276.428 6.437.842 6.573.291 6.712.247 6.865.997 7.029.928 6.778.691

Bolívar 1.500.170 1.536.283 1.573.167 1.610.831 1.649.289 1.688.554 1.727.019 1.764.047 1.803.020 1.843.628 1.904.174 1.950.626 1.996.906 2.043.508 2.090.322 2.137.258 2.184.227 1.860.445

Boyacá 1.283.624 1.289.727 1.295.777 1.301.770 1.307.705 1.313.581 1.323.784 1.335.884 1.344.858 1.351.832 1.344.148 1.354.669 1.365.110 1.375.222 1.385.184 1.394.952 1.404.309 1.211.186

Caldas 959.308 972.308 985.422 998.648 1.011.984 1.025.432 1.040.341 1.055.578 1.070.071 1.084.080 1.081.288 1.094.451 1.107.627 1.120.692 1.133.791 1.146.846 1.159.779 908.841

Caquetá 327.706 334.926 342.285 349.782 357.419 365.200 373.012 380.632 388.459 396.537 401.963 410.368 418.998 427.823 436.860 446.084 455.508 404.896

Cauca 1.032.426 1.049.769 1.067.336 1.085.126 1.103.141 1.121.380 1.140.709 1.160.067 1.178.997 1.197.875 1.212.777 1.233.881 1.255.333 1.277.128 1.299.256 1.321.702 1.344.487 1.244.886

César 765.664 776.936 788.323 799.826 811.444 823.175 835.804 848.538 860.932 873.045 926.587 943.892 961.535 979.443 997.577 1.015.889 1.034.435 879.914

Córdoba 1.169.623 1.188.938 1.208.494 1.228.294 1.248.336 1.268.620 1.290.201 1.311.851 1.332.943 1.353.923 1.293.439 1.308.114 1.322.852 1.337.610 1.352.279 1.367.010 1.381.851 1.472.699

Cundinamarca 1.742.334 1.766.740 1.791.373 1.816.231 1.841.314 1.866.620 1.894.282 1.922.370 1.949.364 1.975.566 2.055.369 2.099.193 2.142.260 2.184.664 2.226.236 2.266.806 2.305.535 2.228.478

Chocó 410.241 409.539 408.811 408.060 407.283 406.480 407.428 409.229 409.861 409.597 404.995 406.091 407.255 408.560 410.116 411.844 413.905 441.395

Huila 776.326 788.643 801.103 813.708 826.457 839.349 853.204 867.168 880.709 894.112 897.165 910.949 924.968 939.136 953.426 967.831 982.263 1.006.797

Guajira 397.244 403.825 410.487 417.233 424.063 430.975 438.094 445.119 452.244 459.324 466.605 474.794 483.106 491.512 500.029 508.650 517.359 623.250

Magdalena 998.725 1.021.833 1.045.408 1.069.457 1.093.989 1.119.009 1.143.867 1.167.981 1.192.940 1.218.828 1.235.068 1.259.923 1.284.135 1.308.494 1.332.516 1.356.555 1.380.971 1.136.901

Meta 559.710 570.340 581.135 592.095 603.223 614.520 625.861 636.911 648.301 659.826 672.761 686.489 700.506 714.659 729.023 743.597 758.316 789.276

Nariño 1.282.029 1.311.028 1.340.597 1.370.744 1.401.478 1.432.804 1.464.019 1.494.343 1.525.652 1.558.042 1.572.964 1.602.933 1.632.093 1.661.323 1.690.354 1.719.162 1.747.711 1.531.777

Norte de Santander1.033.094 1.056.313 1.079.985 1.104.116 1.128.712 1.153.780 1.178.420 1.202.173 1.227.104 1.252.866 1.286.453 1.316.119 1.345.697 1.375.374 1.405.297 1.435.237 1.464.956 1.228.028

Quindío 436.912 447.339 457.986 468.856 479.953 491.279 502.300 512.866 524.062 535.711 540.942 551.746 562.156 572.565 582.966 593.218 603.185 518.691

Risaralda 757.570 773.186 789.074 805.235 821.675 838.393 855.197 871.588 888.483 905.780 911.708 928.196 944.298 960.585 976.964 993.332 1.009.556 863.633

Santander 1.679.032 1.703.350 1.727.910 1.752.711 1.777.751 1.803.030 1.830.686 1.858.786 1.885.632 1.911.831 1.912.911 1.938.910 1.964.361 1.989.666 2.014.590 2.039.336 2.063.451 1.916.366

Sucre 633.751 645.937 658.316 670.888 683.655 696.620 709.797 722.721 735.846 749.154 764.240 779.370 794.631 809.647 824.668 839.770 854.948 765.285

Tolima 1.273.261 1.275.830 1.278.323 1.280.736 1.283.071 1.285.325 1.292.330 1.301.529 1.307.420 1.310.967 1.288.982 1.292.982 1.296.942 1.300.944 1.304.950 1.308.944 1.312.703 1.335.177

Valle del Cauca 3.414.930 3.473.358 3.532.560 3.592.539 3.653.296 3.714.835 3.779.226 3.843.298 3.906.826 3.970.303 4.033.071 4.104.475 4.175.515 4.246.896 4.318.191 4.389.486 4.460.850 4.060.196

Arauca 142.599 149.874 157.510 165.524 173.935 182.761 189.227 194.238 200.246 206.151 223.681 232.013 240.190 248.440 256.664 264.888 273.136 208.605

Casanare 206.831 207.695 208.549 209.393 210.226 211.050 213.910 217.748 222.551 226.893 269.508 277.540 285.416 293.391 301.387 309.398 317.406 282.452

Putumayo 249.039 251.861 254.699 257.551 260.419 263.301 266.063 268.676 271.833 273.983 314.571 323.549 332.434 341.513 350.705 359.990 369.357 299.286

San Andrés 53.230 54.619 56.041 57.497 58.986 60.510 61.823 62.990 64.410 65.700 69.525 71.485 73.465 75.445 77.446 79.459 81.453 59.573

Amazonas 55.719 55.843 55.962 56.079 56.192 56.302 56.928 57.803 59.088 60.251 66.638 68.569 70.489 72.445 74.403 76.381 78.403 56.036

Guainía 20.300 21.631 23.048 24.556 26.161 27.868 29.052 29.914 30.564 31.149 34.740 35.964 37.162 38.370 39.577 40.786 41.990 30.232

Guaviare 74.696 78.542 82.581 86.821 91.274 95.948 99.789 103.080 106.827 110.629 110.948 114.083 117.189 120.361 123.560 126.795 130.076 81.411

Vaúpes 31.916 30.419 28.990 27.626 26.325 25.083 25.120 25.793 26.357 26.866 28.631 29.295 29.942 30.591 31.234 31.875 32.510 27.124

Vichada 34.731 38.724 43.174 48.132 53.655 59.808 62.841 63.985 65.398 66.676 77.340 80.491 83.467 86.296 88.899 91.357 93.745 55.158

Población

87

Inversión/Total de Gastos

Departamentos 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Antioquía 0,27 0,30 0,33 0,35 0,38 0,46 0,52 0,61 0,51 0,57 0,53 0,59 0,57 0,6 0,65 0,75 0,87 0,79

Atlántico 0,19 0,23 0,27 0,31 0,35 0,49 0,56 0,26 0,23 0,58 0,66 0,67 0,78 0,71 0,75 0,76 0,78 0,82

Bogotá D.C 0,55 0,57 0,59 0,61 0,64 0,66 0,3 0,67 0,74 0,74 0,77 0,82 0,78 0,74 0,76 0,8 0,76 0,78

Bolívar 0,54 0,56 0,58 0,60 0,62 0,68 0,68 0,5 0,64 0,74 0,69 0,67 0,75 0,87 0,8 0,76 0,81 0,85

Boyacá 0,43 0,46 0,48 0,51 0,53 0,58 0,62 0,61 0,4 0,72 0,66 0,71 0,76 0,73 0,79 0,81 0,79 0,83

Caldas 0,44 0,45 0,47 0,49 0,50 0,57 0,61 0,57 0,63 0,66 0,58 0,64 0,64 0,63 0,69 0,75 0,76 0,79

Caquetá 0,43 0,45 0,48 0,51 0,54 0,48 0,57 0,53 0,64 0,77 0,72 0,74 0,71 0,8 0,76 0,83 0,83 0,85

Cauca 0,43 0,45 0,47 0,48 0,50 0,5 0,55 0,73 0,7 0,67 0,67 0,7 0,74 0,7 0,77 0,79 0,7 0,78

César 0,31 0,34 0,37 0,40 0,43 0,52 0,55 0,59 0,69 0,72 0,65 0,69 0,74 0,78 0,81 0,83 0,88 0,88

Córdoba 0,38 0,41 0,44 0,47 0,50 0,57 0,56 0,61 0,74 0,67 0,68 0,7 0,76 0,84 0,82 0,85 0,86 0,9

Cundinamarca 0,58 0,60 0,62 0,63 0,65 0,61 0,61 0,59 0,64 0,66 0,62 0,69 0,7 0,68 0,78 0,77 0,74 0,8

Chocó 0,49 0,51 0,53 0,55 0,58 0,5 0,55 0,65 0,69 0,76 0,66 0,64 0,8 0,77 0,8 0,77 0,8 0,8

Huila 0,62 0,63 0,65 0,66 0,68 0,6 0,67 0,67 0,72 0,77 0,67 0,67 0,72 0,78 0,79 0,83 0,69 0,86

Guajira 0,32 0,36 0,39 0,42 0,46 0,56 0,57 0,54 0,59 0,55 0,57 0,73 0,72 0,84 0,87 0,84 0,87 0,91

Magdalena 0,18 0,22 0,26 0,30 0,34 0,51 0,49 0,61 0,19 0,69 0,61 0,77 0,77 0,77 0,84 0,85 0,88 0,87

Meta 0,44 0,47 0,50 0,52 0,55 0,41 0,64 0,62 0,61 0,62 0,6 0,65 0,66 0,67 0,75 0,8 0,79 0,85

Nariño 0,50 0,52 0,55 0,58 0,61 0,54 0,55 0,64 0,72 0,78 0,75 0,78 0,8 0,82 0,86 0,87 0,87 0,88

Norte de Santander 0,36 0,38 0,41 0,44 0,46 0,58 0,55 0,59 0,66 0,72 0,73 0,72 0,74 0,74 0,83 0,85 0,86 0,86

Quindío 0,38 0,41 0,43 0,46 0,48 0,49 0,56 0,52 0,65 0,64 0,62 0,67 0,68 0,72 0,8 0,78 0,79 0,79

Risaralda 0,22 0,25 0,28 0,31 0,33 0,39 0,5 0,51 0,56 0,74 0,55 0,59 0,67 0,6 0,59 0,8 0,8 0,8

Santander 0,47 0,49 0,51 0,54 0,56 0,54 0,57 0,61 0,59 0,66 0,35 0,47 0,62 0,73 0,72 0,77 0,79 0,81

Sucre 0,47 0,49 0,51 0,53 0,55 0,57 0,63 0,62 0,72 0,77 0,73 0,77 0,8 0,74 0,64 0,86 0,89 0,83

Tolima 0,29 0,31 0,34 0,36 0,38 0,48 0,48 0,57 0,62 0,63 0,6 0,65 0,39 0,68 0,74 0,76 0,63 0,81

Valle del Cauca 0,46 0,47 0,48 0,50 0,51 0,52 0,54 0,53 0,6 0,51 0,47 0,49 0,59 0,64 0,58 0,66 0,66 0,68

Arauca 0,56 0,57 0,58 0,59 0,60 0,55 0,57 0,53 0,64 0,78 0,65 0,66 0,68 0,59 0,59 0,64 0,66 0,8

Casanare 0,58 0,60 0,62 0,64 0,66 0,69 0,69 0,78 0,86 0,57 0,68 0,75 0,84 0,85 0,87 0,93 0,89 0,92

Putumayo 0,61 0,63 0,65 0,66 0,68 0,64 0,68 0,72 0,61 0,65 0,73 0,76 0,75 0,79 0,86 0,81 0,8 0,85

San Andrés 0,28 0,29 0,31 0,32 0,34 0,52 0,57 0,37 0,53 0,4 0,26 0,34 0,42 0,41 0,66 0,62 0,66 0,63

Amazonas 0,56 0,57 0,58 0,59 0,60 0,55 0,57 0,53 0,64 0,78 0,65 0,66 0,68 0,59 0,59 0,64 0,66 0,8

Guainía 0,81 0,82 0,82 0,83 0,84 0,58 0,74 1 0,78 0,86 0,84 0,77 0,69 0,79 0,75 0,81 0,8 0,94

Guaviare 0,36 0,38 0,41 0,43 0,46 0,19 0,62 0,6 0,76 0,58 0,68 0,77 0,76 0,8 0,77 0,79 0,61 0,76

Vaúpes 0,56 0,57 0,59 0,61 0,62 1 0,45 0,28 1 0,7104 0,66 0,81 0,74 0,71 0,87 0,86 0,81 0,89

Vichada 0,55 0,58 0,61 0,64 0,67 0,34 0,78 0,59 0,89 0,73 0,75 0,81 0,85 0,84 0,89 0,88 0,92 0,87

Ratio de Inversión Pública Departamental

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