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SECRETARÍA DE PLANEACIÓN

Análisis de la dinámica urbanapara la planeación y el ordenamiento territorial

Carrera 30 No. 25-90. Pisos 5, 8 y 13PBX 335 8000. www.sdp.gov.co

Alcalde Mayor de Bogotá D.C.Enrique Peñalosa LondoñoSecretario Distrital de PlaneaciónAndrés Ortiz GómezSubsecretaria de Planeación SocioeconómicaPaola Gómez CamposDirector de Economía Urbana - SDPDaniel Santiago Higuera SalazarEquipo de trabajoAndrés DomínguezCarlos Eduardo Quiñones LadinoDiana Carolina Gutiérrez GonzálezAndrés Leonardo Acosta HernándezRafael Cubillos LópezMarcela Pantoja EcheverriCoordinación EditorialOficina Asesora de Prensa y Comunicaciones - SDPDiseño, diagramación e impresiónArkimax Internacional Ltda.ISBN: 978-958-8964-32-4Año de publicación 2017Bogotá D.C.

Contenido

Prefacio 5Determinantes del precio y del cambio de uso del suelo 7Dinámica de la localización industrial en Bogotá 31Identificación de los sectores y localizaciones estratégicas para el ordenamiento territorial 51Análisis de las condiciones físicas relacionadas con la localización de las unidades productivas en Bogotá: aplicación de un modelo de regresión logística para la localización en el polígono La Flecha 83Una mirada a la dinámica poblacional de Bogotá y los municipios circunvecinos 103

Nota: Los documentos y opiniones expresadas en esta publicación son responsabilidad de sus autores y no comprometen a la Secretaría Distrital de Planeación.

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Prefacio

La formulación de un Plan de Ordenamiento Territorial (POT) plantea una oportunidad valiosa para apreciar y evaluar las diferentes tendencias productivas y sociales vigentes en la ciudad. Para ello, se realizan investigaciones que cumplen no solamente con el rigor académico que cualquier análisis de este tipo requiere, sino que resuelven problemáticas particulares de manera práctica, vitales para la formulación de política pública en mate-ria territorial. Así, las investigaciones aquí presentadas soportan varias de las propuestas que serán planteadas en el nuevo POT, abordando diferentes aspectos relacionados con los tejidos económico y social, los cuales resultan críticos para el devenir de la ciudad en el mediano y largo plazo.

El primero de ellos, analiza la relación entre la conformación de los precios del suelo y los cambios de uso que se generan en la ciudad; puntos centrales de la economía urbana en general y determinantes de la forma en que Bogotá se transforma. Los precios del suelo actúan como resultado y como determinante del proceso en el que la mezcla de usos tiende a generalizarse y los usos residenciales exclusivos se reducen cada vez más. Además, iden-tificar los lugares en que con mayor probabilidad pueden concretarse futuras mezclas, per-mite definir y priorizar intervenciones específicas en función de los objetivos deseables.

El segundo estudio presenta un análisis de la dinámica de localización de la industria en Bogotá, contrastando en términos territoriales la expectativa de que la industria haya per-dido relevancia en la estructura económica de la ciudad. Más allá de ratificar que si bien ese es un resultado evidente en términos macroeconómicos, la industria mantiene gran impor-tancia en la generación de empleos y de valor agregado, el estudio pone sobre la mesa la necesidad de diferenciar el tipo de industria de la que se está hablando debido a que es una variable que implica resultados disímiles, las decisiones de localización de la gran industria son radicalmente diferentes de las de la pequeña industria, con implicaciones relevantes en la productividad sectorial y en los entornos urbanos donde se desarrolla dicha actividad.

El tercer estudio aporta al debate sobre las apuestas sectoriales a ser priorizadas por la política de desarrollo económico desde la perspectiva territorial y en el marco del Plan de Desarrollo “Bogotá Mejor para Todos”, del alcalde Enrique Peñalosa Londoño, que definió el desarrollo económico basado en el conocimiento como eje transversal. Para hacerlo, desa-rrolla un ejercicio de identificación de actividades económicas estratégicas y sus respectivas localizaciones. La apuesta con este estudio es crear puentes entre iniciativas que diferentes actores han construido (como la denominada “especialización inteligente”) y acciones con-cretas sobre el territorio, en últimas articular política sectorial con política territorial.

En concordancia con lo anterior, el cuarto estudio analiza la probabilidad de localización de diferentes actividades económicas estratégicas en un lugar específico, en función de las

condiciones físicas de dicha localización. Construye una metodología replicable para otras partes de la ciudad que permite una aproximación “conservadora” frente a las empresas que bajo ciertas condiciones se localizarían (para las nuevas) o relocalizarían en dicho lugar, lo que puede ser útil para definir condiciones de mezcla de usos o dimensiones de demanda de espacios construidos.

Finalmente, el quinto estudio analiza cambios demográficos experimentados durante los últimos quince años en Bogotá y la región, y que requieren de políticas poblacionales que hagan frente a las implicaciones que puede tener: el descenso de la fecundidad; la reducción en el tamaño de los hogares; el crecimiento de los municipios, generado principalmente por la emigración de familias bogotanas; tendencias decrecientes de la fuerza laboral, entre otros, van a implicar cambios relevantes en la forma en que se relaciona esta región, que si no son tenidos en cuenta en la planeación pueden ir en detrimento de la calidad de vida de sus habitantes.

Santiago Higuera SalazarDirector de Economía UrbanaSecretaría de Planeación Distrital

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Determinantes del precio y del cambio de uso del suelo

Elaborado por: Andrés Domínguez1

1. Introducción2. Renta del suelo y valores de referencia3. Un modelo de estructura urbana 3.1 Hipótesis y datos 3.2 Determinantes de los precios del suelo 3.3 Cambio en el uso predominante del suelo 3.4 Modelos de probabilidad de cambios de uso4. Áreas con oportunidad de desarrollo inmobiliario5. Conclusiones

1 Economista de la Universidad del Valle, Ph.D. en Economía Aplicada y Máster en Eco-nomía Aplicada de la Universidad Autónoma de Barcelona, España. Investigador con experiencia en temas de desarrollo territorial y economía regional y urbana.

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1. IntroducciónActualmente, más de la mitad de la pobla-ción mundial vive en ciudades, en el caso de Latinoamérica esta cifra llega al 80%, lo que la ubica como la región más urbanizada del mundo (ONU-Hábitat, 2012). Además, las tendencias indican que la concentración de población en áreas urbanas se acentúa con el tiempo, en buena parte por las oportunidades y mejoras en la calidad de vida que ofrecen. Sin embargo, esta tendencia genera retos impor-tantes en términos de desarrollo territorial, debido a que es necesario considerar temas de inclusión social, sostenibilidad económica, provisión del espacio público, transporte y control de la contaminación ambiental.

Según información registrada en los censos, en 1951 el 5,6% de la población de Colombia estaba concentrada en Bogotá, en 1973 el porcentaje llegó a 12%, en 1993 fue 15% y en 2005 llegó a 16,3%. Además, 21% del total de la población urbana del país se encuentra en Bogotá. Estas dinámicas de concentración poblacional en un área urbana generan presio-nes de demanda de suelo que se verán refleja-das tanto en los precios como en los usos.

En términos generales, el suelo es un activo sujeto a condiciones de escasez, que fundamentalmente está relacionada con la localización estratégica con respecto a lugares centrales como mer-cados de bienes y servicios, la accesibilidad a la malla vial tanto arterial como intermedia, puertos o centros de abastecimiento, etc. Por lo tanto, los agentes económicos toman deci-siones de localización de acuerdo con la dispo-nibilidad a pagar por localizaciones exclusivas y con su decisión excluirán a otros agentes.

Las dinámicas de localización de los agen-tes hacen que las ciudades cambien, surgen nuevos centros o subcentros de empleo, se expanden o se desplazan los que ya existen

y también es posible que algunos entren en procesos de declive. En este sentido, las estra-tegias del capital y del mercado inmobiliario juegan un papel fundamental en la estructura urbana porque responden a incentivos econó-micos de localización.

Ahora bien, los modelos teóricos de estructura urbana se enfocan en efectos de aglomeración y costos de desplazamiento. Los efectos de aglomeración son externalidades positivas que incrementan la productividad de las empresas, mientras que los costos de desplazamiento están relacionados con la manera en la cual se mueven las personas y las mercancías dentro de la ciudad. De hecho, las empresas toman sus decisiones de localización evaluando los efectos de aglomeración y las condiciones de accesibilidad.

La literatura especializada señala que las eco-nomías de aglomeración se enfocan en spillo-vers tecnológicos, concentraciones de empleo, o el hecho de compartir vínculos en la red de insumos intermedios (Marshall, 1890; Ellison, et al., 2010).2 Adicionalmente, y en términos prácticos, la accesibilidad se encuentra deter-minada por la conexión a la malla vial arterial, intermedia y local, lo cual tiene una correlación importante con los costos de desplazamiento.

Es importante mencionar que tanto las econo-mías de aglomeración como los costos de des-plazamiento son variables que tienen influencia en los gradientes de valores del suelo y en los patrones de usos. Es decir que determinan cómo se reproduce y cómo cambia la estructura urbana. De acuerdo con lo anterior, el presente documento se enfoca en el análisis de los pre-cios y los usos del suelo teniendo en cuenta estas dos fuerzas económicas.

El documento contiene cinco secciones. En la sección uno se encuentra la presente introduc-ción; en la sección dos se explica la relación

2 Duranton y Puga (2004) mencionan efectos como sharing, matching y learning.

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entre el concepto de renta del suelo y los valores de referencia que calcula la Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital (Uaecd); la sección tres, presenta un modelo de estructura urbana y se estiman dos mode-los econométricos: el primero es un modelo de precios del suelo y el segundo es un modelo para identificar las variables que incrementan la probabilidad de que una manzana cambie de uso residencial a no residencial; en la sección cuatro, se identifican áreas estratégicas para el desarrollo de proyectos inmobiliarios con énfasis económico o dotacional; finalmente la sección cinco está dedicada a las conclusiones.

2. Renta del suelo y valores de referencia

Detrás de las consideraciones de localización de empresas y personas se encuentra el concepto de renta del suelo. Este término refiere a una medida del valor que los agentes de una econo-mía le atribuyen a cada localización. Aquellas localizaciones que tengan ventajas en cuanto a efectos de aglomeración y accesibilidad serán mejor valoradas. De esta manera, la demanda de suelo se convierte en un mecanismo que crea renta y explica parcialmente la distribución de las distintas actividades económicas en el terri-torio (McDonald y McMillen, 2007).

Los valores de referencia del suelo que se uti-lizan en este documento son calculados por la Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital (Uaecd) para Zonas Homogéneas Físicas (ZHF). En términos conceptuales, los valores de referencia son el resultado del estudio del mercado inmobiliario realizado anualmente por la Uaecd para el valor del suelo urbano de la ciudad de Bogotá, determi-nando por zonas la tendencia de valor comer-cial por metro cuadrado de terreno. Mientras que las ZHF son unidades geográficas dentro del perímetro urbano que agrupan manzanas bajo características similares y, por lo tanto, es

posible diferenciarlas de otras zonas vecinas. Las características que se tienen en cuenta para definir las ZHF son: el destino económico, la adecuación al uso urbano y el uso de los inmuebles (Secretaría Distrital de Planeación (SDP), 2005).

El suelo es un activo sujeto a condiciones de escasez, que se encuentra determinado por la localización estratégica con respecto a lugares centrales como mercados de bienes y servicios, la accesibilidad a la malla vial tanto arterial como intermedia, puertos o centros de abaste-cimiento, etc. En términos teóricos, el valor del suelo en el mercado es igual al valor presente de las rentas que genera el activo. En un mercado competitivo, el valor se establece de manera que el comprador no ganaría un mayor retorno de su compra de lo que ganaría en otra inver-sión de igual riesgo. Por lo tanto, el valor pre-sente del suelo se calcularía como sigue:

1+r (1+r)2 (1+r)3 (1+r)i

R1 + R2

+ R3 +

...

+

RiV=

Donde R1 representa la renta del primer periodo, R2 la renta del segundo, Ri la renta para el periodo i, mientras que r representa una tasa de interés de referencia. Esta suma-toria de rentas se extiende hasta que el activo deja de existir. Si se adopta el supuesto de que la renta es igual en todos los periodos de exis-tencia del activo (R = R1 = R2 = R3 = ... = Ri), se obtiene que el valor del activo es el siguiente:

(1+r)i

RV=

En el caso de un activo con existencia infinita se tiene que la sumatoria converge a:

r

RV=

Por lo tanto, la renta anual de un activo de dura-ción infinita, es igual al valor del activo multi-plicado por la tasa de interés de referencia.

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Entre los factores que están relacionados de manera positiva con la renta del suelo y, por lo tanto, con los valores de referencia del suelo, se encuentra el uso, la densidad y la accesibilidad. La tabla 1 muestra los valores

de referencia por metro cuadrado para el año 2016 (en pesos colombianos nominales, COP) a nivel de manzana teniendo en cuenta el uso predominante en ella.

Tabla 1. Valor de referencia por uso predominante para 20163

Uso predominante en la manzana

Valor de referencia por m2 en COP, 2016

Desviación estándar en COP

Número de manzanas Porcentaje

Servicios $1.348.021 $22.299 3.233 8,4%

Residencial 60% $1.279.307 $15.964 4.176 10,9%

Comercial $1.270.044 $32.878 888 2,3%

Residencial 80% $1.191.679 $6.454 18.173 47,7%

Dotacional $1.186.181 $28.251 1.307 3,4%

Industrial $978.166 $61.042 143 0,4%

Residencial exclusivo

$936.773 $7.931 10.175 26,7%

Sin actividad $811.651 $230.382 16 0,0%

Total manzanas 38.111 100%

Fuente: Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación, con información suministrada por la Unidad

Administrativa Especial de Catastro Distrital (Uaecd) (2016).

Los valores de referencia más altos están aso-ciados a manzanas cuyo uso predominante es servicios, seguido de residencial al 60% y comercial, luego están las manzanas con uso residencial 80% y dotacional. Aquellas man-zanas cuyo uso predominante es industrial o residencial exclusivo tienen valores de referen-cia que, en términos relativos, son más bajos.

El desarrollo inmobiliario de la capital se enfrenta a un problema de escasez de suelo urbanizable, lo que implica efectos en el valor del suelo y en el valor de las edificaciones. La

figura 1 muestra series de tiempo de valores por metro cuadrado de suelo para diferentes usos económicos del suelo desde 1989 hasta 2016 con información de la Lonja de Bogotá.4 Los valores más altos corresponden a comercio y servicios en estratos altos, seguido de usos residenciales altos y comerciales y de servi-cios en el Distrito Central de Negocios (DCN).5 Mientras que los valores más bajos correspon-den a residenciales populares, residenciales de estratos medio-bajos y zonas industriales y de bodegas.

3 El uso del suelo se identifica mediante la agrupación de lo que la Uaecd denomina usos catastrales y a nivel de manzana las categorías se definieron de acuerdo con el predominio del uso (participación de área construida).

4 Precios expresados en términos relativos al índice de precios al consumidor (2005=1.0).5 El DCN incluye el centro tradicional de la ciudad y los principales subcentros del norte y occidente que con-

forman un área central expandida (Lonja de Bogotá, 2017).

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Figura 1. Valores por metro cuadrado de suelo 1989-2016

Fuente: Lonja de Bogotá y cálculos de la Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación.

La figura 2 muestra las tasas de crecimiento correspondientes a cada uno de los usos económicos del suelo. Entre 1992 y 1995 el crecimiento fue significativo, luego se presentó un proceso de disminución hasta 2005, año en que se retomaron las tendencias crecientes. La línea azul gruesa representa el crecimiento promedio de los precios del suelo. Las siguientes secciones se ocupan de analizar cuáles son los principales determinantes del valor del suelo y de un potencial cambio de usos.

Figura 2. Tasa de crecimiento de los valores por metro cuadrado 1989-2016

Fuente: Lonja de Bogotá y cálculos de la Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación.

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3. Un modelo de estructura urbana

El ejercicio empírico que se desarrolla en esta sección, tiene como objetivo analizar la rela-ción entre los valores de referencia del suelo por metro cuadrado para el año 2016, los usos del suelo y las condiciones de accesibilidad. Las categorías de uso del suelo se encuentran en la primera columna de la tabla 1, mientras que las condiciones de accesibilidad se aproxi-man con la conexión a la malla vial.

El modelo teórico de referencia es el de ciudad circular desarrollado por Lucas y Rossi-Hansberg

(2002) —en adelante LRH— en donde la inte-racción entre los efectos de aglomeración y los costos de desplazamiento determinan la estruc-tura urbana. Los efectos de aglomeración gene-ran incentivos para que las empresas se localicen cerca a otras empresas, mientras que los trabaja-dores prefieren estar cerca a los lugares de traba-jo para minimizar los costos de desplazamiento. Bajo un supuesto de simetría, las decisiones de localización de trabajadores y firmas generan anillos concéntricos de actividad económica, re-sidencial o mezcla de usos. La figura 3 muestra un esquema del uso del suelo descrito por el modelo.

Figura 3. Modelo de ciudad circular

Fuente: Lucas and Rossi-Hansberg (2002).

Koster y Rowendal (2013), desarrollaron una versión del modelo LRH para analizar las ren-tas del suelo dentro de la estructura urbana. Estas rentas resultan de las decisiones de localización de los diferentes agentes, donde los trabajadores buscan maximizar su utilidad dadas las restricciones en costos de despla-zamiento, y las firmas buscan incrementar su beneficio por medio de los efectos de las aglo-meraciones en la productividad.

La canasta de consumo de los trabajadores está compuesta por metros cuadrados de suelo residencial y otros bienes de consumo, con ello se construye la función de utilidad, y con los

precios asociados a estos bienes se obtiene la restricción presupuestaria. Adicionalmente, se asume que cada trabajador ha sido dotado con una unidad de trabajo y que el desplazamiento implica una pérdida en el tiempo de trabajo. Por lo tanto, los trabajadores valoran más el suelo que se encuentra más cerca de su lugar de trabajo. El modelo LRH también supone que aquellos trabajadores que residen en áreas con mezcla de usos trabajan en la misma área, por lo que no incurren en costos de desplaza-miento (o estos son muy bajos).

Por otro lado, se supone que las empresas opti-mizan una función de producción. Esta función

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depende de la tecnología y de los factores de producción, y se incluye un efecto de aglomera-ción. Bajo estas condiciones cada firma deter-mina la disponibilidad a pagar por las diferentes localizaciones en la estructura urbana. Lo rele-vante del modelo es la existencia de áreas de la ciudad en donde las disponibilidades a pagar de los trabajadores y de las firmas son iguales, dichas áreas tendrán mezcla de usos.

En el modelo LRH se plantea una dicotomía entre áreas residenciales y áreas con mezcla de usos, en el primer caso las rentas del suelo están en función de la distancia a la concen-tración de actividad económica más cercana (aglomeración consolidada); mientras que en el segundo caso, las rentas del suelo están en función de la aglomeración potencial.

3.1. Hipótesis y datosEl mapa de la figura 4 muestra las concen-traciones de actividad económica consoli-dada en Bogotá. En el Documento Técnico de Soporte de la propuesta para la Estructura Socioeconómica del POT6 estos núcleos de concentración de actividades reciben el nom-bre de Centralidades. Generalmente, la iden-tificación de estas áreas se realiza con datos de densidad de empleo y masa crítica de tra-bajadores. Sin embargo, las Centralidades de Bogotá han sido identificadas considerando la distribución espacial del empleo de la Cámara de Comercio de 2013, los precios del suelo, la densidad no residencial según área cons-truida de 2016, y el consumo de energía eléc-trica de septiembre de 2016. Por lo tanto, una aglomeración económica corresponde a un agrupamiento de manzanas que cumplen las siguientes condiciones: densidad de actividad económica relativamente alta y continuidad.

El objetivo del ejercicio fue identificar las man-zanas que aglomeran el mayor nivel de empleo y, además, presentan la mayor dinámica en términos de precios de suelo, niveles más altos de densidad no residencial y/o un consumo de energía importante. Este proceso se llevó a cabo mediante la utilización de dos métodos estadísticos y la combinación de sus respecti-vos resultados.

El primero es un análisis exploratorio espa-cial tipo I de Moran, con el que se obtiene un patrón de la distribución de la concentración del empleo y la dinámica económica. Se pro-puso estudiar las variables en cuatro grupos:

1. Empleo, precios del suelo y densidad no residencial.

2. Empleo, precios del suelo y densidad no residencial y consumo de energía comercial.

3. Empleo, precios del suelo y densidad no residencial y consumo de energía industrial.

Para cada uno de los grupos se seleccionaron las relaciones que muestran un alto nivel com-binado de las variables rodeados de áreas que también muestran altos valores frente al resto de la ciudad. Con estos resultados y con herra-mientas SIG se completó el mapa que describe la estructura económica y espacial de la ciu-dad. El segundo método es la Regresión Local Ponderada (RLP)7, que se usó para identificar posibles vacíos en la estructura económica y evaluar la consistencia de los resultados obte-nidos con la aplicación del método I de Moran.8

Con los modelos utilizados fue posible identi-ficar zonas bien definidas de mayor aglomera-ción de actividad económica, ciertos núcleos y unas áreas de desborde. Los núcleos son zonas específicas con mayor concentración

6 Documento que se encuentra en proceso de elaboración por parte de la Dirección de Economía Urbana (DEU) de la Secretaría Distrital de Planeación (SDP).

7 También se conoce como LGR por sus siglas en inglés (Locally Weighted Regression).8 El documento con la metodología completa se encuentra en proceso de elaboración por parte de la Dirección

de Economía Urbana (DEU) de la Secretaría Distrital de Planeación (SDP).

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de actividad económica, y las áreas de des-borde son zonas de actividad económica que en general tienen una función de soporte de otras actividades principales, pero que a su vez repre-sentan un potencial de ensanchamiento de las Centralidades en la medida que la dinámica

En cuanto a los usos, la Dirección de Economía Urbana definió una clasificación de manza-nas según su uso predominante. La tabla 1 que aparece en la introducción, muestra que las manzanas con mayor valor de referencia por metro cuadrado tienen los siguientes usos: servicios, residencial 80%, comercial residencial 60% y dotacional, mientras que, los valores más bajos corresponden a usos de tipo industrial y residencial exclusivo. Es importante destacar que, el 47,7% de las manzanas tienen la categoría residencial al 80% y el 27,7% son residencial exclusivo, segmento que ha venido perdiendo terreno,

del territorio permita su consolidación. Estos elementos diferenciales se identifican en la figura 4 de acuerdo con intensidades de color azul. Se cumple que las áreas de soporte se encuentran en los perímetros de las áreas de mayor actividad (aglomeraciones y núcleos).

Figura 4. Centralidades en Bogotá

Fuente: Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación (2017).

Como se mencionó en la introducción, los valo-res de referencia por metro cuadrado son cal-culados por la Uaecd a nivel de ZHF, las cuales corresponden a espacios geográficos dentro del perímetro urbano, que tienen caracterís-ticas similares en cuanto a destinación eco-nómica (clase de suelo, área de actividad y tratamiento), adecuación al uso urbano (topo-grafía, vías, servicios) y el uso de los inmuebles (actividad económica, tipo según la actividad del inmueble). Es necesario aclarar que el valor de referencia es diferente al valor de los inmuebles, aunque ambos valores se encuen-tran correlacionados.

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la ciudad con edificaciones de mayor altura, densidades poblacionales relativamente bajas y con mejores calidades urbanísticas, aunque con problemas de movilidad y saturación de redes de servicios públicos; mientras que los valores más bajos se encuentran en la periferia de la ciudad, mayoritariamente en el sur, esto sucede porque la población de bajos recursos se ha ido ubicando en estas zonas con con-diciones de baja edificabilidad, altos niveles de hacinamiento, déficit de equipamientos y espacio público de calidad.

puesto que en 2009 representaban la tercera parte de las manzanas, lo que indica que estas tienden hacia la mezcla de usos.

En la figura 5, el mapa de la izquierda mues-tra los valores de referencia del suelo de 2016 como desviaciones estándar con respecto a la media. El mapa de la derecha muestra los valo-res de referencia de 2016 en las Centralidades y áreas de desborde.9 Se evidencia que los valores más altos por metro cuadrado de suelo se encuentran en áreas de las localida-des Chapinero y Usaquén, que son zonas de

Fuente: Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital y Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación.

9 La figura 7 en la página 18 muestra la distribución del logaritmo de los valores de referencia del suelo.10 Los valores de referencia tienen una gran variabilidad y pueden contener datos atípicos como el valor máxi-

mo de las zonas azules en el mapa de la derecha. Esto justifica utilizar una transformación logarítmica en los modelos de regresión, lo que permite suavisar el efecto de los valores extremos.

Figura 5. Valores de referencia por metro cuadrado de suelo (cop 2016) para Bogotá (izq.) y Centralidades (der.)10

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3.2. Determinantes de los precios del suelo

El desarrollo económico de las ciudades y la ocupación del territorio, son fenómenos direc-tamente relacionados con la infraestructura de transporte puesto que de ello depende el costo de desplazamiento que deben asumir tanto las personas como las mercancías (precios y tiempos). En términos generales, las áreas de la ciudad con valores de referencia más altos

son aquellas en donde existe mayor concentra-ción de actividad económica relacionada con comercio y servicios, y también en áreas de servicio de las estaciones de Transmilenio. El mapa de la figura 6, muestra las Centralidades y las áreas de servicio de las estaciones de Transmilenio con distancias hasta de 500 metros, y entre 500 metros y 1 kilómetro res-pecto de estas áreas de actividad.

Figura 6. Centralidades y áreas de servicio de estaciones de Transmilenio de 500 metros y entre 500 y 1000 metros

Fuente: Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación.

Teniendo en cuenta lo anterior, es posible plantear un modelo de regresión para evaluar

determinantes de los valores de referencia del suelo. En términos formales se tiene que:

Vi=f(dAglomi , dEstTransi , dCentroi , Empleoi , dResidi , IMZi ,ei )

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Dónde Vi es el valor de referencia por metro cuadrado de la manzana i, dAglom es la dis-tancia al núcleo de las Centralidades (zonas con mayor densidad de actividad económica), dEstTrans es la distancia a la estación de Transmilenio más cercana, dCentro es la dis-tancia al Centro Histórico de Bogotá, Empleo es el empleo por metro cuadrado, dNResid es un indicador de densidad no residencial y la variable IMZ es un indicador de mezcla de usos. Esta variable se calcula como la propor-ción de metros cuadrados residenciales sobre el total de metros cuadrados construidos. En

Figura 7. Distribución del logaritmo de valores de referencia 2016


la variable IMZ los valores cercanos a cero representan uso no residencial, mientras que los valores cercanos a uno representan un uso residencial. Por último, ei es el término de error del modelo.

La figura 7 muestra la distribución del loga-ritmo de los valores de referencia para 2016, y la tabla 2 presenta los resultados de las estimaciones. Los modelos de regresión se estiman teniendo en cuenta diferentes umbra-les de distancia con respecto a la estación de Transmilenio más cercana: 500, 1000, 1500, 2000 y 5000 metros.

Los resultados indican que el coeficiente aso-ciado a la distancia con respecto al núcleo de las aglomeraciones es negativo y significativo, se encuentra entre -0,2 y -0,35. Es decir que manza-nas más alejadas de los núcleos de aglomeracio-nes tienen valores de referencia más bajos (los precios altos se encuentran dentro de la aglome-ración). Los coeficientes asociados a la distancia con respecto a la estación de Transmilenio más cercana son negativos y significativos. Además, como en el caso anterior, el valor de referencia disminuye a medida que se incrementa la dis-tancia. En cuanto a las variables de empleo por

metro cuadrado y densidad no residencial, resultan con coeficientes de signo positivo y son significativos en casi todos los casos por-que son indicadores de concentración de acti-vidad económica, son las zonas con mayores precios de la ciudad. La variable distancia al centro histórico de la ciudad resultó con coe-ficiente negativo y significativo para manza-nas que se encuentran a más de 5000 metros de una estación de Transmilenio o cuando se incluyen todas las manzanas en el modelo de regresión (última columna).

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Tabla 2. Estimaciones de determinantes de los precios del suelo

Variableexplicativa

Distancia a la estación más cercana de Transmilenio (VI)Todas lasmanzanas(I) 500 metros (II) 1000 metros (III) 1500 metros (IV) 2000 metros (V) 5000 metros

log(d Aglom)-0,207 -0,227 -0,262 -0,299 -0,337 -0,354

(-28,23)*** (-40,98)*** (-54,35)*** (-67,12)*** (-80,19)*** (-84,95)***

log(dEstTrans)-0,014 -0,020 -0,057 -0,068 -0,187 -0,188

(-1,71)* (-3,73)*** (-11,79)*** (-16,45)*** (-44,74)*** (-47,87)***

log(dCentro)0,025 0,019 0,028 0,007 -0,124 -0,104

(1,66)* (1,62) (2,58)** (0,69) (-12,19)*** (-11,54)***

Empleo-0,004 -0,018 0,0002 0,0005 0,001 0,001

(-0,75)* (-3,36)*** (0,32) (0,96) (2,86)*** (2,19)**

dNResid0,143 0,192 0,213 0,220 0,229 0,237

(8,06)*** (10,13)*** (11,15)*** (11,80) (11,42)*** (11,73)***

IMZ0,557 0,630 0,873 0,956 1,173 1,232

(7,82)*** (11,12)*** (16,44)*** (18,81)*** (22,55)*** (24,01)***

(IMZ)2

-0,376 -0,383 -0,595 -0,608 -0,707 -0,749

(-5,92)*** (-7,33)*** (-11,69)*** (-12,35)*** (-13,63)*** (-14,61)***

Coordenada X + + + + - -

Coordenada Y + + + + + +

Constante10,116 10,853 11,306 11,602 14,438 14,591

(55,94)*** (76,99)*** (86,80)*** (101,07)*** (104,41)*** (114,48)***

Observaciones 7.139 14.461 20.816 26.551 37.599 40.057

R-Cuadrado 36% 37% 39% 42% 49% 54%

Nota: Estadísticos t en paréntesis; * significativo al 10%, ** significativo al 5%, *** significativo al 1%.

En el modelo LRH se menciona que las deci-siones de localización de firmas y trabaja-dores pueden generar áreas con mezcla de usos. Por lo tanto, en el conjunto de variables explicativas de los modelos econométricos,

se incluye el índice de mezcla de usos (IMZ). Adicionalmente, se incluye la variable IMZ al cuadrado con el objetivo de explorar la no linealidad de la relación.

20

La figura 8 muestra la relación de u-inver-tida entre el valor de referencia del suelo y la variable IMZ con los coeficientes estimados en el modelo de regresión. Se comprueba que, controlando las otras variables, el valor del suelo se incrementa, pero ese incremento es decreciente. En la figura 8 se observa que los valores más altos del suelo están relacionados con índices de mezcla entre 0.7 y 0.8. Lo que significa que los metros cuadrados de uso no residencial representan entre el 20% y el 30% del total de metros cuadrados construidos. Con este resultado se puede concluir que las áreas que permiten interacciones entre usos residenciales y no residenciales son valoradas positivamente por parte de los agentes. Esta

relación de complementariedad y funcionali-dad entre usos residenciales y no residencia-les genera retos al ordenamiento territorial porque se deben garantizar condiciones de espacio público y seguridad y así permitir el aprovechamiento de externalidades locales potenciales en los usos del suelo.

Por último, se han incluido las coordenadas X y Y en el modelo de regresión como varia-bles de control. Estas variables desempeñan un papel importante porque en la ciudad se han presentado dinámicas de crecimiento urbanístico hacia el norte y hacia el occidente, que es necesario tener en cuenta en términos econométricos.

Figura 8. Relación entre el logaritmo de los precios del suelo y el índice de mezcla


3.3. Cambio en el uso predominante del suelo

La literatura menciona que existe una relación entre la infraestructura de transporte y el uso del suelo. Además, como se mencionó ante-riormente, la mezcla de usos del suelo tiene una importante relación con los valores de referencia. En la presente subsección se ana-lizan los determinantes de cambio de usos del

suelo, en particular los cambios que van de residenciales a actividad económica.

Este fenómeno tiene lugar incluso en zonas de la ciudad no previstas por la Norma Urbana. Es posible que los instrumentos de planificación urbana no hayan sido tan efectivos a la hora de direccionar el mercado y la competencia por el uso del suelo pasó por encima de ellos.

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Es importante estudiar las dinámicas de cam-bio de uso en entornos de transformación donde la probabilidad de que se localicen acti-vidades económicas es mayor. De hecho, la dinámica de cambio de usos del suelo permite identificar cuáles actividades se han conso-lidado, están cambiando o se están relocali-zando en el territorio. Por tanto, en el modelo de regresión, se estima la probabilidad de que una manzana que en 2009 tenía un uso predo-minante residencial cambie a un uso mixto o no residencial.

En las zonas cercanas a la infraestructura de transporte se tienen mejores condicio-nes de accesibilidad, los valores del suelo son más altos y por lo tanto se hace un uso más intensivo del suelo tanto en actividades

Figura 9. Usos predominantes por manzana 2009 y 2016

6%

19%

Cambio

Comercial Dotacional Industrial Residencial60%

Residencial80%

Residencialexclusivo

Servicios Sininformación

6%

2%

8%7%

11%10%

0,4%0,5%3% 3%2% 2%

33%

45%

42%

25%

7.329 mz

75%

2009 2016

No Cambio Sin Información

Fuente: Base de usos de la Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital (2016). Elaboración de la Dirección de Economía

Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación.

relacionadas con comercio como con servi-cios. En la presente sección se analizan los determinantes del cambio en la predominan-cia de uso del suelo. Para este propósito se utiliza la información a nivel de manzana para los años 2009 y 2016.

La figura 9 muestra que el 13,4% de las manza-nas revisadas tienen uso exclusivo de actividad económica, siendo servicios el sector de mayor participación (8%), seguido por la de uso dota-cional (3%), comercio con 2% e industria con 0,4%. Los datos revelan que el 45% de las man-zanas que componen la ciudad tienen un uso residencial del 80%, seguido de un uso residen-cial exclusivo que representa el 25%. Cabe des-tacar que en 2009 el porcentaje de manzanas con uso residencial exclusivo fue 33%.

La tabla 3 describe el cambio de usos entre los dos años. Los datos revelan que de las 39.083 manzanas que tienen información compara-ble, 7.329 cambiaron de uso (19%). Los usos de las manzanas se definen como dotacional,

industrial, comercial, servicios, mientras que el uso residencial tiene tres categorías: uso residencial exclusivo, uso residencial al 80% y uso residencial al 60%.

22

Tabla 3. Manzanas que cambiaron de uso del suelo entre 2009 y 2016

2009

2016

Vocación Comercial Dotacional IndustrialReidencial

60%Residencial

80%Residencial exclusivo

Servicios Total

Comercial NA 4% 3% 22% 4% 4% 62% 247

Dotacional 10% NA 1% 40% 8% 3% 38% 139

Industrial 1% 0% NA 5% 1% 1% 91% 82

Residencial 60%

14% 7% 1% NA 35% 2% 42 % 1.199

Residencial 80%

1% 1% 0% 65% NA 30% 4% 1.991

Residencial exclusivo

0% 1% 0% 4% 94% NA 1% 3.376

Servicios 29% 21% 11% 30% 8% 1% NA 295

TOTAL 7.329



En términos de actividad económica, se evi-dencia que servicios y comercio muestran dos tendencias similares: consolidación de usos complementarios a la vivienda y relocalización de nuevos usos que se intercambian mutua-mente para aprovechar ventajas de localización y mercado. Cabe destacar que existe una trans-formación más pronunciada de uso de suelo desde comercio hacia servicios. Con respecto al uso residencial, se observa un fuerte cambio hacia la mezcla de usos, reduciéndose inclusive el porcentaje de manzanas de uso exclusivo.

Por otro lado, los usos asociados a equipa-mientos o dotacionales presentan cambios hacia servicios, sin que necesariamente ello signifique una mutación dramática del entorno, y que de alguna manera progresan hacia actividades que se complementan ade-cuadamente con la vivienda. Con respecto a la actividad industrial, se observan dos fenóme-nos: el primero tiene que ver con la expansión de la industria artesanal en las zonas residen-ciales y otras de servicios; y en segundo lugar, con información externa y en virtud de las

condiciones económicas y de innovación, se observa la relocalización de ciertos segmentos competitivos de esta actividad hacia munici-pios aledaños a la capital, lo que a su turno ha derivado en mayores tasas de especialización industrial en estos municipios.

Lo anterior indica que la ciudad está expe-rimentando una profundización en la mez-cla de usos del suelo. Han ido apareciendo usos complementarios a la vivienda o existe una presión que genera transformación de la vocación de zonas muy concretas de la ciudad hacia las actividades de servicios y comercio, al tiempo que las áreas residenciales reclaman usos complementarios que hagan más holís-tico su entorno. La actividad económica de la ciudad está presentando una reconfiguración territorial con mayor relevancia de la actividad terciaria y de la industria de pequeña escala y bajo impacto (industrias artesanales). El mapa de la figura 10 muestra en color rojo las man-zanas en donde se presentaron los cambios en el uso predominante de las manzanas entre

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2009 y 2016, y lo que se encuentra es que esta dinámica se presenta en todo el territorio.

Es importante entender que las dinámicas de concentración económica tienen de manera implícita cambios en los usos del suelo, en ese

sentido debemos analizar qué tipo de mezcla en esos usos es la adecuada en términos de disminución de tiempos de viaje, equipamien-tos, espacio público y su función complemen-taria o de soporte en el territorio.

Figura 10. Manzanas que cambiaron de uso predominante entre 2009 y 2016



La figura 11 muestra las distribuciones de la participación de área construida con uso resi-dencial sobre el total de área construida para los años 2009 y 2016 en las áreas de concen-tración de actividad económica que han sido consideradas como Centralidades. Como en el ejercicio anterior, esta variable IMZ toma valores entre 0 y 1: los valores cercanos a cero indican baja participación de área cons-truida residencial, mientras que los valores cercanos a 1 indican una mayor participación de área construida en uso residencial. El uso

no residencial incluye servicios, comercio, dotacional e industria.

Si bien los cambios en las distribuciones son leves, se muestra una tendencia de disminución relativa en el uso residencial del suelo. En 2009 la ciudad tenía más manzanas con uso resi-dencial, es decir, un IMZ mayor a 0.6. Mientras que en 2016 gana peso el lado izquierdo de la distribución. De hecho, el promedio de la parti-cipación de área construida en uso residencial pasó de 0.43 a 0.37 en el periodo de tiempo analizado.

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Figura 11. Participación de uso residencial sobre el total de área construida para 2009 (izq.) y 2016 (der.) en Centralidades


La figura 12 muestra la distribución de la variable IMZ para las Centralidades, pero excluyendo las manzanas que conforman los núcleos (conjuntos de manzanas de mayor den-sidad de actividad económica). Se evidencia un

cambio relativo de pesos hacia la izquierda de la distribución, es decir que las manzanas se vuelven menos residenciales. En este caso el promedio de la variable pasa de 0.46 a 0.41 en el periodo de tiempo analizado.

Figura 12. Participación de uso residencial sobre el total de área construida para (izq.) y 2016 (der.) en Centralidades, excluyendo núcleos (mayor densidad)


La figura 13 presenta las distribuciones para las áreas de desborde. Los datos evidencian que las manzanas con alta participación de área construida con uso residencial pierden peso entre los dos años. El promedio de la

variable pasa de 0.76 a 0.73, en el periodo de tiempo analizado. En la siguiente sección se estiman modelos econométricos para evaluar cuáles son los determinantes de estos cambios de uso.

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Figura 13. Participación de uso residencial sobre el total de área construida para (izq.) y 2016 (der.) en áreas de desborde


3.4. Modelos de probabilidad de cambios de uso

El objetivo del ejercicio econométrico es eva-luar cuáles son los determinantes para que una manzana cambie de uso residencial a no residencial entre 2009 y 2016. La tabla 4 pre-senta los efectos marginales de tres modelos de regresión tipo Probit. El conjunto de varia-bles explicativas contiene: distancia al núcleo más cercano de una aglomeración, la distan-cia a la estación de Transmilenio más cercana, la distancia al centro; el valor de referencia por metro cuadrado en 2016 y el cambio de valores de referencia entre 2013 y 2016, la densidad no residencial de la población de 2005 a nivel de UPZ, y por último, las coor-denadas X y Y. Las coordenadas se incluyen para controlar efectos no observados del cre-cimiento urbano de la ciudad.

En el modelo I la variable dependiente toma el valor cero (0) para aquellas manzanas que tanto en 2009 como en 2016 tenían uso residencial exclusivo, y toma el valor uno (1) para aquellas que cambiaron de residencial exclusivo a residencial 80%. En este caso, mayores distancias a núcleos, a estaciones de Transmilenio y al centro disminuyen la

probabilidad de que una manzana cambie de uso residencial exclusivo a residencial 80%. Con respecto a las otras variables de control, se encuentra que manzanas con mayor valor de referencia por metro cuadrado también resultan con menor probabilidad al cambio de usos, mientras que el crecimiento de valo-res de referencia entre 2013 y 2016 está rela-cionado de manera positiva con el cambio de usos del suelo.

En el modelo II la variable dependiente toma el valor cero (0) para aquellas manzanas que tanto en 2009 como en 2016 tenían uso residencial 80%; y toma el valor de uno para aquellas manzanas que cambiaron de uso resi-dencial 80% a residencial 60%. En este caso se encuentra que la variable más relevante es la distancia al núcleo más cercano de una aglomeración, es decir que, manzanas más alejadas a estas zonas de mayor concentra-ción económica tienen menor probabilidad de cambiar de residencial 80% a residencial 60%. Además, tanto valores de referencia más altos como densidades no residenciales más altas están relacionados con mayores probabilida-des de cambiar a usos no residenciales. Por último, la población por UPZ también tiene

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una relación negativa con la probabilidad de que la manzana cambie hacia un uso residen-cial 60%. Este resultado indica que la disponi-bilidad a pagar de los empresarios por el uso

del suelo es relativamente baja respecto a la disponibilidad a pagar de los hogares por el uso residencial.

Tabla 4. Modelos de probabilidad de cambio en el uso predominante entre 2009 y 2016

I II III

Variable explicativaResidencial exclusivo

a residencial 80%Residencial 80% a residencial 60%

Residencial a no residencial

Log (dAglom)-0.076 -0.037 0.017

(-4.35)*** (-2.09)** (2.04)**

Log (dEstTrans)-0.037 -0.010 -0.011

(-2.55)** (-1.00) (-1.40)

Log (dCentro)-0.086

(-2.73)***

Log (valor de referencia 2016)-0.088 0.030 0.038

(-4.09)*** (1.99)** (3.19)***

Cambio en valores de referencia 2013-2016

0.0004 -0.0001 -0.0002

(2.69)*** (-1.22) (-2.89)***

0.018 0.020 0.009

(0.79) (2.04)** (1.11)

Log (población 2005 por UPZ)-0.045 -0.069

(-4.64)*** (-8.86)***

Coordenada X - - -

Coordenada Y + + +

Observaciones 2580 3993 6238

Porcentaje de aciertos estimados

55% 60% 56%

Nota: Estadísticos t en paréntesis; * significativo al 10%, ** significativo al 5%, *** significativo al 1%.


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En el modelo III se hace un ejercicio más gene-ral. Se estima la probabilidad de que una man-zana cambie de un uso residencial (residencial exclusivo, residencial 80% o residencial 60%) a un uso no residencial (comercial, servicios, industrial o dotacional). Por lo tanto, la varia-ble dependiente toma el valor cero (0) para las manzanas que eran residenciales tanto en 2009 como en 2016, y toma el valor uno (1) para las manzanas que cambiaron de uso resi-dencial a no residencial. En este caso, la dis-tancia al núcleo más cercano está relacionada de manera positiva con el cambio de uso, esto señala el fuerte impacto de la aglomeración, motivando su expansión entre estos períodos. En este sentido, las dinámicas de localización pueden estar permitiendo la consolidación de usos complementarios a la vivienda y reloca-lización de nuevos usos que se intercambian mutuamente para aprovechar ventajas de localización y mercado.

También se encuentra que los valores de refe-rencia tienen una relación positiva con la pro-babilidad de que una manzana cambie a un uso no residencial, indicando simplemente que los suelos se volvieron más costosos con el cambio de uso. Por último, la población a nivel de UPZ está relacionada negativamente con la proba-bilidad de cambio de uso del suelo. Como en el resultado anterior, la disponibilidad a pagar los empresarios por el uso del suelo es rela-tivamente baja respecto a la disponibilidad a pagar de los hogares por el uso residencial.

4. Áreas con oportunidad de desarrollo inmobiliario

Teniendo en cuenta los resultados de los dos ejercicios de estimación, se ajustó un con-junto de criterios para identificar áreas de la ciudad con potencial desarrollo de pro-yectos inmobiliarios con énfasis económico, de tal forma que el suelo se use de manera más intensiva. También surge la posibilidad que las zonas identificadas sean ocupadas por elementos de soporte para la actividad económica.

Las áreas identificadas con color violeta en la figura 14, tienen características como la conexión a troncales de Transmilenio actua-les y propuestas, la cercanía al trazado de la línea de metro, el crecimiento del área cons-truida en un radio de 500 metros11, (lo que es un indicador de dinámica inmobiliaria) y la presencia de actividad económica relacio-nada con nichos de especialización. Además, las manzanas que conforman estas áreas tienen bajos niveles de densidad residencial y no residencial, son áreas de al menos una hectárea y tienen máximo diez predios. Estos criterios desempeñan un papel clave porque hacen menos problemáticos los procesos de gestión del suelo.

11 Para identificar la dinámica inmobiliaria se revisó el cambio de área construida tanto residencial como no residencial entre 2009 y 2016. El radio de 500 se obtuvo de calcular la geometría del núcleo más grande de las Centralidades de la ciudad, este núcleo tiene un área igual a 807.000 metros cuadrados, lo que equivale a una circunferencia.

28

Figura 14. Identificación de áreas de oportunidad


5. ConclusionesSegún información de censos, en 1951 el 5,6% de la población de Colombia estaba concen-trada en Bogotá, en 1973 el porcentaje llegó a 12%, en 1993 fue 15% y en 2005 llegó a 16,3%. Esta dinámica de crecimiento poblacio-nal en el entorno urbano, con escasez de suelo, ha generado presiones en los precios del suelo y cambios de uso.

Los modelos teóricos de estructura urbana se enfocan en los efectos de aglomeración y los costos de desplazamiento. Los efectos de aglo-meración son externalidades positivas que incrementan la productividad de las empresas y por lo tanto los salarios de los trabajadores. Por otro lado, los costos de desplazamiento están relacionados con la manera en que se mueven las personas y las mercancías dentro de la ciudad. Sin embargo, en entornos densos

también tienen lugar efectos de expulsión como el exceso de tráfico vehicular o los pre-cios del suelo.

Bajo estas premisas teóricas, en el documento se estudian los determinantes del precio del suelo (aproximados por los valores de refe-rencia por metro cuadrado) y del cambio de usos de suelo. En los modelos de regresión se encuentra que los valores de referencia están relacionados negativamente con la distancia a las zonas de mayor concentración de actividad económica y a las estaciones de Transmilenio. Además, la cercanía a los núcleos de actividad determina un mayor precio del suelo. También se encuentra una relación en forma de u-in-vertida con el índice de mezcla de usos, con lo cual se encuentra que los valores más altos del suelo se relacionan con índices de mezcla que están entre 0.7 y 0.8.

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En el segundo ejercicio econométrico se estima la probabilidad de que una manzana cambie de uso predominante residencial a no residencial entre dos años de análisis: 2009 y 2016. En los modelos de regresión se utilizan las variables explicativas utilizadas en el ejercicio anterior como la distancia a las áreas de mayor concen-tración de las Centralidades y a las estaciones de Transmilenio. Los resultados indican que las distancias tanto a los núcleos de las aglomera-ciones como a estaciones de Transmilenio dis-minuyen la probabilidad de que una manzana cambie de uso residencial exclusivo a un perfil de mezcla en donde tiene lugar una consolida-ción de usos complementarios a la vivienda y relocalización de nuevos usos que se intercam-bian mutuamente para aprovechar ventajas de localización y mercado.

Para la administración pública es fundamen-tal comprender las dinámicas de localización para formular política pública. Los resultados obtenidos en este documento permiten expli-car por qué se consolida la concentración de actividad económica en algunas zonas y cómo puede cambiar la distribución de la actividad económica en el territorio con la construcción de nueva infraestructura de transporte. Esto porque los agentes, ya sean firmas u hogares, involucran estos cambios estructurales en sus decisiones de localización.

6. ReferenciasDuranton y Puga (2004). Micro-foundations of

urban agglomeration economics. En Hen-derson y Thisse, Hanbook of regional and urban economics (Vol. 4) (pp. 2063-2117).

Ellison, Glaeser y Kerr (2010). What causes industry agglomeration? Evidence from coagglomeration patterns. American Eco-nomic Review, 100, 1195-1213.

Koster and Rouwendal (2013). Agglomeration, commuting costs, and the internal struc-ture of cities. Regional science and urban economics, (43), 352-366.

Lonja de Bogotá (2017). Estudio del valor del suelo en Bogotá 2014, 2015 y 2016. Bogotá: Lonja de Propiedad Raíz de Bogotá.

Lucas y Rossi-Hansberg (2002). On the inter-nal structure of cities. Econométrica, (70), 1445-1476.

Marshall (1890). Principles of economics (8th. Edition). London: Macmillan and Co.

McDonald y McMillen (2007). Urban econom-ics and real state: theory and policy. USA: Blackwell Publishing Ltd.

ONU-Habitat (2012). Estado de las ciudades de América Latina y el Caribe 2012. Brasil: Programa de las Naciones Unidas para los Asentamientos Humanos.

Secretaría Distrital de Planeación (2005). Manual de procedimientos para la determi-nación de zonas homogéneas físicas urbanas y rurales. Bogotá: Departamento Adminis-trativo de Catastro, Secretaría Distrital de Planeación.

31

Dinámica de la localización industrial en Bogotá

Elaborado por: Carlos Eduardo Quiñones Ladino12

1. Introducción2. Evolución de la industria bogotana 2000-20163. Localización de la industria bogotana4. La industria artesanal en Bogotá5. Conclusiones

12 Economista de la Universidad Central, con experiencia profesional en temas de vi-vienda y economía urbana, tanto en el sector público como en el privado.

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1. IntroducciónLa industria bogotana ha perdido peso en el aparato productivo de la ciudad. Este fenó-meno obedece a que sectores como servicios empresariales, financieros e inmobiliarios y servicios logísticos han crecido en los últi-mos quince años a una tasa mayor que la de la economía bogotana. La menor participación de la industria en la economía de Bogotá no es un fenómeno exclusivo de la capital. En el resto del país el sector industrial también ha disminuido su participación en el Producto Interno Bruto (PIB) total, aunque este ha sido más moderado. A nivel mundial, la industria pasó de representar el 30,0% de PIB en 2007 al 27,6% en el 2014.

No obstante, la industria es el tercer generador de empleo de la ciudad, después del comer-cio y los servicios comunales y personales. Adicionalmente, Bogotá sigue siendo la indus-tria más grande del país (21,5% del total de la industria nacional) pese a que parte impor-tante de su tejido empresarial se ha despla-zado hacia los municipios aledaños.

Entre el 2009 y 2016 la industria se ha expan-dido en términos espaciales dentro del perí-metro urbano. Este fenómeno ha seguido un patrón de expansión en zonas ya existentes y de ocupación en zonas donde no existía. Este crecimiento obedece exclusivamente a un incremento de los metros cuadrados cons-truidos de “industria artesanal”. El análisis arroja que este tipo de industria es predomi-nantemente informal, conformada por micro y pequeñas empresas, de baja productivi-dad y que representarían al menos 174.456 empleos (27,5% del total de ocupados en la industria bogotana).

Otro aspecto relevante de la industria artesa-nal es que el 45,7% de los predios se mezcla en zonas de uso residencial. Esto indicaría dos cosas: i) existe una “convivencia” entre la industria artesanal y la vivienda y ii) la

industria artesanal corresponde a un espacio de la vivienda de los hogares destinado para generar ingresos. Dado este último punto no sorprende que una tercera parte de los metros cuadrados construidos de industria artesanal se encuentren en barrios de origen informal (con un promedio entre 19 y 34 años de con-solidación desde su legalización).

Por su parte, la industria grande, según la clasificación catastral, se concentra principal-mente en tres sectores: en las cercanías del Aeropuerto El Dorado, en Puente Aranda y sobre el corredor de la Autopista Sur entre la Av. Boyacá y el Perímetro Urbano.

El 62,8% del total de metros cuadrados se encuentra localizado en las piezas de tejido económico aglomerado, principalmente alre-dedor del núcleo (área de aglomeración y desborde). No obstante, la tasa de vacancia en estas zonas es alta, especialmente en el núcleo de la aglomeración. Este fenómeno es producto del desplazamiento de la industria grande hacia los municipios aledaños, lo cual ha dejado espacios vacantes en zonas con rele-vancia económica, absorbidos por actividades soporte a la industria u otros sectores econó-micos (por ejemplo servicios logísticos).

En cuanto a la industria mediana, según la clasi-ficación catastral, se concentra principalmente en un sector de Puente Aranda comprendido entre la Av. NQS y la Carrera 50 y, entre la Av. Comuneros y la Av. Las Américas. El 84% del total de metros cuadrados se encuentra locali-zado en las piezas de tejido económico aglome-rado. No obstante, la tasa de vacancia en estas zonas es alta, especialmente en el núcleo de la aglomeración. Al igual que la industria grande, este fenómeno es producto del desplazamiento de la industria hacia los municipios aledaños, toda vez que el 26% del tejido empresarial industrial de Bogotá corresponde a empre-sas grandes y medianas; mientras que en Cundinamarca asciende al 49%.

34

Este estudio concluye y sugiere en el marco de la revisión general del Plan de Ordenamiento Territorial de Bogotá, que las zonas con industria grande y mediana concentradas en zonas específicas de la ciudad y con presencia de otras actividades económicas de soporte o complementarias, deden considerar un trata-miento urbanístico de renovación urbana con un enfoque hacia la creación de clúster eco-nómico, toda vez que el 26% de los estableci-mientos industriales son grandes y medianos y, estos aportan el 81% del valor agregado de toda la industria capitalina.

Aunque la industria artesanal se encuentra presente en gran parte de la ciudad y una ter-cera parte está por fuera del tejido económico aglomerado, existen zonas donde dicha acti-vidad se concentra en términos espaciales. A diferencia de la industria grande y mediana, el tratamiento urbanístico sobre estas zonas con presencia industrial dependerá de varias consideraciones, ya que este tipo de actividad se mezcla fuertemente con la vivienda y se localiza en barrios de origen informal.

El uso industrial artesanal debe ser permi-tido en zonas con mezcla de otras actividades económicas, como hasta hoy se evidencia en el territorio. No obstante, esta convivencia deberá reglamentarse teniendo en cuenta los posibles impactos urbanos y ambien-tales de cada tipo de actividad económica. Adicionalmente, se requerirá una política sec-torial que aumente la productividad de secto-res asociados a la industria artesanal.

Además de la presente introducción, este documento contiene cuatro secciones. La primera, corresponde a la “Evolución de la industria bogotana 2000-2016” donde se desarrolla un sucinto análisis de la indus-tria bogotana desde diferentes indicadores macrosectoriales; en la segunda sección, el análisis se aborda desde una perspectiva espa-cial; la tercera sección, se dedica a la industria

artesanal en Bogotá analizando su impacto en el empleo, expansión territorial y caracteri-zación del tipo de actividades económicas en este tipo de industria; en la última sección, se muestran las conclusiones del estudio.

2. Evolución de la industria bogotana 2000-2016

Durante los primeros dieciséis años del siglo XXI la industria bogotana disminuyó su par-ticipación en el valor agregado de la econo-mía. En contraste, dicha tendencia no se dio únicamente en la capital sino también en el resto del país. Según los datos reportados por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), el aporte de la indus-tria manufacturera a la economía bogotana durante los primeros años de la poscrisis de los noventa (2000–2003) se mantuvo por encima del 13%; durante los años 2004–2007, período de recuperación y expansión de la eco-nomía, la participación se mantuvo en prome-dio en 12,7%; finalmente, desde el año 2008 hasta el 2016, la industria bogotana disminuyó año a año su contribución a la economía hasta llegar al actual 7,9% (figura 1).

Este fenómeno ha suscitado la inquietud sobre si la economía bogotana se encuentra en un proceso de desindustrialización. En el bole-tín 63 de “Bogotá Ciudad de Estadísticas” se aborda esta pregunta (Secretaría Distrital de Planeación, 2014). En el documento se afirma que el sector manufacturero es el que menos ha crecido en la ciudad dada la sensibilidad del sector industrial a indicadores macroeco-nómicos como la tasa de cambio, la caída del consumo de los hogares y el efecto exógeno de la crisis económica mundial.

Finalmente, se concluye que tomando como indicador la participación del valor agregado de la industria en el total de la economía, la ciudad

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sí presenta un proceso de desindustrialización; no obstante, la “desintegración vertical” ha cau-sado este efecto en el indicador mencionado, toda vez que “en décadas recientes, el cambio técnico ha llevado a que las firmas se especia-licen y no produzcan algunos insumos”, lo que

quiere decir que “las industrias contratan ser-vicios de aseo, vigilancia, mercadeo o tecno-logía, etc., que otrora estaban agrupados en el valor de la producción industrial” (Secretaría Distrital de Planeación, 2014).

Figura 1. Participación de la industria manufacturera en la economía 2000–2016

Panel AEconomía bogotana

Panel BNacional, Nacional sin Bogotá y Nacional

sin Bogotá y Cundinamarca

13,3 13,4 13,3 13,212,7

12,512,9

12,6

11,7

11,2

10,5

9,99,6

9,1

8,38,1

7,9

6

7

8

9

10

11

12

13

14

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

13,914,1 14,0

14,214,4

14,1 14,314,5

13,9

13,212,8

12,3 12,211,8

11,5 11,4 11,5

10,4 10,5 10,410,7

11,010,8 10,8

11,110,9

10,210,0 9,9 9,9

9,6 9,4 9,3 9,5

9,4 9,5 9,49,6

10,09,7 9,9

10,19,9

9,18,9 8,9 8,8

8,6 8,4 8,3 8,5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

Participación industria Nacional Participación industria Nacional sin Bogotá

Participación industria Nacional sin Bogotá y Cundinamarca

Fuente: Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación, con base en el PIB, precios corrientes. Cuentas

nacionales – DANE.

El drástico cambio del indicador de peso rela-tivo de la industria manufacturera desde el año 2008 se refleja en el crecimiento del sector frente al del total de la economía. Durante el período 2001–2007 la tasa promedio de cre-cimiento anual del PIB trimestral de la ciudad (5,1%) estuvo ligeramente por debajo de la del sector industrial (5,4%). En los años siguien-tes 2008–2016 la economía bogotana creció en promedio 3,7% frente al -1,0% del sector

manufacturero y, adicionalmente, la industria nunca igualó la tasa de crecimiento de la eco-nomía (figura 2). Al comparar el crecimiento promedio de los principales sectores económi-cos durante los primeros quince años del siglo XXI, se observa que el sector industrial registra el menor crecimiento real (2,0%) y, por ende, la mayor pérdida de peso en el valor agregado de la economía bogotana (figura 3).

36

Figura 2. Tasa de crecimiento real de la industria manufacturera en Bogotá 2001 – tercer trimestre 2016

-10

-5

0

5

10

15

I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014P 2015Pr 2016Pr

Variación anual industria Variación anual PIB

Fuente: Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación, con base en el PIB a precios constantes 2005. Cuentas


Figura 3. Correlación entre tasa de crecimiento real y el cambio en el peso relativo en Bogotá

5,0

4,0

3,0

2,0

1,0

0,0

-1,0

-2,0

-3,0

-4,0

-5,0

Crecimineto promedio economía bogotana (4,5%)

Cam

bio

peso

en

el P

IB (2

000-

2015

) %

Construcción

Elect. gas y agua

Serv. sociales,comunales y personales

Industria

Comercio

EF, SE, AI*

Transporte yalmacenamiento

0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0

Crecimiento anual promedio (2000-2015) %

* EF: Establecimientos financieros, SE: Servicios Empresariales, AI: Actividades Inmobiliarias.

Fuente: Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación, con base en el PIB a precios constantes 2005. Cuentas


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37

El comportamiento de la industria desde la perspectiva de otros indicadores revela aspectos importantes adicionales. A precios constantes, el valor agregado de la industria ha promediado en los últimos dieciséis años un total de 11,7 billones de pesos anuales. Entre los años 2000–2007 se evidenció un ascenso importante en el valor agregado de la industria al pasar de 9,1 billones de pesos a principios del siglo XXI a 13,1 billo-nes de pesos en el año 2007, cifra más alta registrada desde el año 2000. En el período

Figura 4. Valor producción industria bogotana

Panel AValor en miles de millones de pesos a precios constantes 2005

Panel BPeso relativo en la industria nacional

9.14

1 9.60

1

9.95

0

10.2

13

10.5

80 11.3

35

12.4

98 13.1

04

12.7

93

12.3

90

12.4

77

12.7

50

12.5

15

12.3

76

12.2

89

12.6

58

12.5

97

8.000

9.000

10.000

11.000

12.000

13.000

14.000

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

Mile

s de

mill

ones

de p

esos

con

stan

tes

5,7

1,6

1,8

2,1

2,4

3,2

5,4

8,6

8,9

12,6

14,4

16,0

17,5

0,0 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 16,0 18,0 20,0

Resto

Risaralda

Caldas

Tolima

Cauca

Boyacá

Atlántico

Bolívar

Cundinamarca

Valle

Antioquia

Santander

Bogotá D.C.

Fuente: Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación, con base en el PIB, precios corrientes y constantes.

Cuentas nacionales – DANE.

2008–2016 el valor agregado anual se man-tuvo en un rango entre los 12,2 – 12,8 billo-nes de pesos con una media de $12,5 billones (figura 4, panel a). Lo anterior evidencia que, si bien el sector industrial ha perdido peso relativo en la economía, el valor agregado se mantiene en niveles promedio superio-res a los 12 billones de pesos y cercano a los registrados en el período de mayor expan-sión (2006–2007), sin perder de vista que la ciudad sigue siendo la industria más grande del país (figura 4, panel b)

Por otra parte, el empleo demandado por el sector industrial promedió al año un total de 574 mil empleos durante el período de recu-peración económica (2002–2007) y el período de poscrisis internacional (2009–2010), mos-trando una tendencia creciente a lo largo de esos nueve años. Entre el 2011 y 2016, la

demanda de empleos superó el registro de los años anteriores y mantuvo un promedio de 645 mil empleos por año (figura 5, panel a), período durante el cual se redujo la informa-lidad en el sector al pasar del 51,1% en el año 2011 a 42,8% en el 2016 (figura 5, panel b).

38

Figura 5. Empleo promedio anual e informalidad en el sector industrial de Bogotá

Panel ANúmero de empleos y peso relativo en el total de ocupados

Panel BPorcentaje de ocupados informales

513

549569

604

561580

600 599 589

652635

648 654 646 634

18,6 18,9 19,3 19,6

17,7 18,1 17,9 17,516,3

16,915,9 15,9 15,6 15,4 15,1

0

5

10

15

20

25

400

450

500

550

600

650

700

750

800

850

900

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

Industria Participación industria (eje.der)

46,247,2

49,1

51,150,3

45,944,8 45,1

42,8

38

40

42

44

46

48

50

52

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Fuente: DANE.

3. Localización de la industria bogotana

En este apartado se analiza la localización de la industria bogotana en dos períodos de tiempo. Utilizando el censo inmobiliario de la Unidad Administrativa Especial de Catastro de Bogotá de las vigencias 2009 y 2016 se creó un mapa

de concentración de los lotes con uso indus-trial según el área construida consignada allí. El resultado evidencia que en los últimos siete años la industria se ha expandido en térmi-nos espaciales (figura 6), situación que llama la atención pues las estadísticas señalan un menor aporte al total del PIB bogotano y al empleo total.

Figura 6. Concentración uso industrial 2009 y 2016 – Área construida por km2

Fuente: Censo inmobiliario vigencia 2016, Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital. Elaboración de la Dirección de Economía


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39

Según tamaño de industria de acuerdo con la categoría usos de la base catastral, el área construida correspondiente a industria grande se contrajo 9%; en la industria mediana la dis-minución fue 7%, en tanto que para la deno-minada industria artesanal creció 105% (tabla 1). Estas cifras explican que la expansión terri-torial de la industria ha seguido un patrón de desborde en zonas ya existentes y de ocupa-ción de zonas donde dicha actividad no exis-tía (figura 6), explicada principalmente por la dinámica de la industria artesanal.

Tabla 1. Cambio en el área construida y unidades prediales de uso industrial

2009 – 2016

Industria

Unidades prediales (Variación

2009-2016)

Área construida (Variación 2009-2016)

Artesanal 123% 105%

Mediana 5% -7%

Grande -12% -9%

Fuente: Censo inmobiliario vigencia 2016, Unidad Administrativa

Especial de Catastro Distrital. Elaboración de la

Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital

de Planeación.

La industria grande, según la clasificación catastral, se concentra principalmente en tres sectores: en las cercanías del Aeropuerto El Dorado, en Puente Aranda y sobre el corre-dor de la Autopista Sur entre la Av. Boyacá y el Perímetro Urbano (figura 7). Otro hallazgo importante en la localización de la indus-tria grande corresponde a que el 62,8% de los metros cuadrados se encuentra loca-lizado en las Centralidades identificadas por la Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación de Bogotá; el restante 37,1% se encuentra distribuido en zonas cercanas a las Centralidades con una intensidad económica incipiente y por fuera del tejido económico (tabla 2). Por su parte, la industria mediana según la clasificación

catastral se concentra principalmente en un sector de Puente Aranda comprendido entre la Av. NQS y la Carrera 50, y entre la Av. Comuneros y la Av. Las Américas (figura 8). El 84% del total de metros cuadrados se encuentra localizado en las Centralidades, y ciertamente las mayo-res concentraciones de la industria mediana se localizan en zonas donde igualmente prevalece la concentración de la industria grande.

En cuanto a la industria artesanal, esta hace referencia al trabajo de transformación de materia prima a una escala local y sin auxi-lio de maquinaria sofisticada, sino de baja tecnología. Es una actividad de bajo impacto ambiental (ruido, polución). Las empresas identificadas en manzanas con uso industrial artesanal corresponden en su gran mayoría a microempresas (90%) y pequeñas empresas (8,1%). En cuanto a su localización, se encuen-tra a lo largo y ancho de la ciudad (figura 9).

Es importante destacar que la tercera parte de los metros cuadrados construidos de industria artesanal se encuentran en barrios de origen informal (con un promedio entre 19 y 34 años de consolidación desde su legalización), lo que implica que, para una porción considerable de hogares, la actividad industrial constituirá su única fuente de ingresos y es la manera de insertarse a la dinámica económica de la ciudad. Sin embargo, como se muestra en la figura 9, sí hay zonas bien definidas en donde la concentración de la industria artesanal es mayor, como en el eje Los Mártires, Antonio Nariño, y el eje que recorre Barrios Unidos hasta Engativá, zonas concurrentes con la industria mediana; este hecho puede denotar un grado de complementariedad entre estos dos segmentos, en donde la artesanal sirve a la mediana (procesos de maquila o servicios industriales). En contraste, la industria artesa-nal del eje sur Bosa-Kennedy se desarrolla en un contexto espacial independiente, muy segu-ramente no solo siendo subsidiaria de indus-trias mayores, sino atendiendo demanda final.

40

Figura 7. Concentración de la industria grande en el 2016

SUBA

USME

BOSA

USAQUEN

KENNEDY

CIUDAD BOLIVAR

ENGATIVA

SANTA FE

FONTIBON

SAN CRISTOBAL

CHAPINERO

PUENTE ARANDA

TEUSAQUILLO

TUNJUELITO

BARRIOS UNIDOS

RAFAEL URIBE URIBE

LOS MARTIRES

ANTONIO NARIÑO

CANDELARIA

2.400 0 2.4001.200 Metros

1:132.129,59

µLeyendaKernel_Industria_Grande<VALOR>

0,052660736 - 1,421839882

1,421839883 - 3,212304919

3,21230492 - 5,424055847

5,424055848 - 8,267735612

8,267735613 - 13,42848778

localidades

Poligonos_Aglomerados

Eje vial

Fuente: UAECD 2016. Cálculos DEU



Figura 8. Concentración de la industria mediana en el 2016

SUBA

USME

BOSA

USAQUEN

KENNEDY

CIUDAD BOLIVAR

ENGATIVA

SANTA FE

FONTIBON

SAN CRISTOBAL

CHAPINERO

PUENTE ARANDA

TEUSAQUILLO

TUNJUELITO

BARRIOS UNIDOS

RAFAEL URIBE URIBE

LOS MARTIRES

ANTONIO NARIÑO

CANDELARIA

2.400 0 2.4001.200 Metros

1:132.129,59

µLeyendaKernel_Industria_Mediana<VALOR>

0,246793111 - 3,948689779

3,94868978 - 10,36531067

10,36531068 - 19,990242

19,99024201 - 34,79782867

34,79782868 - 62,93224335

localidades


Eje vial




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41

Figura 9. Concentración de la industria artesanal en el 2016

SUBA

USME

BOSA

USAQUEN

KENNEDY

CIUDAD BOLIVAR

ENGATIVA

SANTA FE

FONTIBON

SAN CRISTOBAL

CHAPINERO

PUENTE ARANDA

TEUSAQUILLO

TUNJUELITO

BARRIOS UNIDOS

RAFAEL URIBE URIBE

LOS MARTIRES

ANTONIO NARIÑO

CANDELARIA

2.400 0 2.4001.200 Metros

1:132.129,59

µLeyendaKernel_Industria_Artesanal<VALOR>

0,523932962 - 11,52652516

11,52652517 - 27,24451402

27,24451403 - 46,10610064

46,10610065 - 71,25488281

71,25488282 - 133,6029053

localidades


Eje vial




Figura 10. Localización de la industria artesanal vs. Barrios de origen informal (legalizados – regularizados)

2.400 0 2.4001.200 Metros

1:130.000

µLeyendaIndustria_artesanal_point

Barrios_legalizados&regularizados

localidades

Eje vial


Cifras de legalización y regularización de barrios a 23 de marzo de 2017.



690 0 690345 Metros

1:35.000



localidades

Eje vial


690 0 690345 Metros

1:35.000



localidades

Eje vial


42

Tabla 2. Porcentaje de metros cuadrados construidos de usos industriales por tipo de tejido económico. Año 2016

Tejido económico Industria grande Industria mediana Industria artesanal

1-Núcleo 9,4 26,6 5,5

2-Aglomeración 41,1 47,6 30,0

3-Área de desborde 12,3 9,7 21,7

4-Tejido incipiente 12,1 4,3 6,4

5-Elementos aislados 5,2 2,2 0,6

6-Fuera tejido económico 19,8 9,5 35,8

Total 100 100 100

Metros cuadrados 1.350.596 1.524.619 1.546.003

Nota: Los elementos núcleo, aglomeración y área de desborde componen una centralidad y corresponden al resultado del estudio

de la estructura socioeconómica para la revisión general del POT, desarrollado por la Dirección de Economía Urbana de la

Secretaría Distrital de Planeación.



Las manzanas con presencia de lotes con uso industrial tienden a tener una mezcla de activi-dades económicas. En el caso de manzanas con presencia de industria grande, el 39,5% de las empresas ubicadas en dicha manzana según la Cámara de Comercio pertenecen al sector servicios, 30,1% al sector comercio y 25,2% a

la industria. En contraste con las cifras anterio-res, en las manzanas con industria mediana, la mayor cantidad de empresas pertenecen al sec-tor comercial (35,8% del total). La combinación de usos económicos en el caso de manzanas con industria artesanal es muy parecida a la regis-trada en la industria mediana (tabla 3).

Tabla 3. Participación de empresas por sector económico en manzanas con usos industriales

Sector según CCB Industria artesanal Industria mediana Industria grande Total

Comercio 38,1% 35,8% 30,1% 37,7%

Servicios 33,0% 31,2% 39,5% 32,8%

Industria 23,1% 27,7% 25,2% 23,8%

Construcción 4,8% 3,5% 2,7% 4,6%

Agricultura 0,6% 1,2% 1,4% 0,7%

No informa 0,2% 0,2% 0,3% 0,2%

Explotación de minas y canteras

0,2% 0,3% 0,8% 0,2%

Total 100% 100% 100% 100%

Fuente: Censo inmobiliario vigencia 2016, Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital y Base Cámara de Comercio de Bogotá,

2013. Elaboración de la Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación.

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43

Al realizar un análisis de la mezcla de usos en lotes con presencia de industria, se concluye que 45,7% de los predios con industria arte-sanal se mezclan exclusivamente con usos residenciales (tabla 4), lo que indicaría que: i) existe una “convivencia” entre la industria artesanal y la vivienda y ii) la industria artesa-nal corresponde a un espacio de la vivienda de los hogares destinado para generar ingresos. En el caso de la industria mediana y grande

(tabla 4), 31,5% de los predios con indus-tria mediana y 24,1% de la industria grande no registra mezcla; 52,3% de los predios con industria mediana y 58,4% con industria grande combina con usos dedicados al alma-cenamiento y/o a la parte administrativa de la empresa (oficinas), mezcla que refleja la siner-gia entre la actividad industrial y las activida-des de soporte a ese sector económico.

Tabla 4. Mezcla de usos en lotes con industriaCombinación de usos

en el predioIndustria artesanal Industria mediana Industria grande Total

Industria y vivienda 45,7% 1,1% 0,0% 37,6%

Solo industria 14,0% 31,5% 24,1% 17,0%

Industria con otros 9,9% 12,8% 16,2% 10,5%

Industria, bodegas y oficinas 4,3% 22,6% 32,0% 7,8%

Industria y oficinas 4,1% 20,7% 15,4% 7,0%

Industria y bodegas 5,9% 9,0% 11,0% 6,5%

Industria, comercio y vivienda 7,4% 0,2% 0,4% 6,1%

Industria, bodegas y vivienda 5,2% 0,8% 0,0% 4,4%

Industria y comercio 3,5% 1,4% 0,9% 3,1%

Total 100% 100% 100% 100%



Dado que el presente análisis de localización de la industria se basa en los resultados del censo inmobiliario de Catastro Bogotá, existe un fac-tor clave que dicha información no refleja, ¿cuál es el estado de vacancia u ocupación de dichos predios? La vacancia de predios con uso indus-trial es un aspecto clave en el análisis del tejido económico y del análisis sectorial y territorial de una actividad económica en particular. La siguiente es una aproximación a este concepto, a partir de los predios con uso industrial y el consumo de energía facturado por Codensa en el mes de septiembre de 2016 a clientes indus-triales y/o comerciales. Aunque no se tienen

referentes frente a este indicador, el resultado parece responder a la dinámica de localización de la industria de la ciudad.

En términos generales, la tasa de vacancia sería del 23,36% teniendo en cuenta los tres tipos de industria (grande, mediana y artesa-nal). Dado que la industria artesanal está fuer-temente vinculada con la vivienda y, por ende, su fuente de energía sea facturada a partir de un cliente “residencial” dicha tasa podría estar subestimada dada la metodología de cálculo de la tasa de vacancia aquí presentada (tabla 5). Al tomar solo el resultado de la industria mediana y grande, tendríamos que al menos la

44

tasa de vacancia de lotes industriales en la ciu-dad es del 30%, cifra nada despreciable para

lotes con importancia estratégica en la ciudad y de dimensiones importantes.

Tabla 5. Tasa de vacancia sector industrial. Septiembre 2016

Tipo de industriaMetros cuadrados construidos con uso

catastral industrial

Metros cuadrados construidos con uso catastral industrial SIN consumo

de energía industrial y de comercio en septiembre de 2016

Tasa de vacancia

Industria artesanal 1.546.003 177.351 11,47%

Industria mediana 1.524.619 345.683 22,67%

Industria grande 1.350.596 509.784 37,75%

TOTAL 4.421.217 1.032.819 23,36%

Fuente: Censo inmobiliario vigencia 2016, Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital y Base de energía Codensa, septiembre


Al analizar la tasa de vacancia en con-traste con el tejido económico de la ciudad (Centralidades) se encuentran otros resulta-dos interesantes que reflejan la dinámica de la localización de la industria bogotana. En los lotes con industria grande, la tasa de vacancia es muy alta en los núcleos de las Centralidades de la ciudad. Este fenómeno puede ser pro-ducto del desplazamiento de la industria grande hacia los municipios aledaños dejando

espacios vacantes en zonas con relevancia eco-nómica absorbidos por actividades soporte a la industria u otros sectores económicos, por ejemplo, servicios logísticos. En el caso de la industria mediana, la vacancia se revela más hacia las áreas de desborde. No obstante, en todos los casos las tasas de vacancia más altas se registran por fuera de las Centralidades, incluso, en zonas donde no se evidencia un tejido económico importante (tabla 6).

Tabla 6. Tasa de vacancia en lotes con uso industrial por tipo de tejido económico. Año 2016

Tejido económico Industria grande Industria mediana Industria artesanal

1-Núcleo 51,6 10,2 6,5

2-Aglomeración 22,4 14,7 2,7

3-Área de desborde 26,8 54,1 7,4

4-Tejido incipiente 15,9 33,8 8,6

5-Elementos aislados 14,5 1,4 6,1

6-Fuera tejido económico 89,2 65,2 22,7

Total 37,7 22,7 11,5

Fuente: Censo inmobiliario vigencia 2016, Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital y Base de energía Codensa, septiembre


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4. La industria artesanal en Bogotá

La dinámica de localización de la indus-tria muestra que la grande y mediana en los últimos cinco años se ha desplazado hacia municipios aledaños a la capital. Esta situa-ción ha llevado a que la productividad de la industria localizada en Bogotá respecto a la ubicada en Cundinamarca evidencie cambios relativos. Así lo demuestran las cifras de la Encuesta Anual Manufacturera de 2015 reali-zada por el DANE; en tanto que el valor agre-gado por trabajador del sector industrial en

Cundinamarca es de 166 millones de pesos, en Bogotá es de 73 millones. Las diferen-cias en la composición empresarial explican esta diferencia en productividad; la industria grande (más 200 ocupados) de Cundinamarca representa el 14% de del total de número de establecimientos y aporta el 70% del valor agregado de la industria, en tanto que en Bogotá aporta el 6% de los establecimientos y el 53% del valor agregado (figura 11). Lo ante-rior se debe a un menor coeficiente técnico de consumo intermedio y una productividad 2,4 veces mayor a la registrada en la industria bogotana grande.

Figura 11. La industria grande en Bogotá y Cundinamarca. Año 2015BOGOTÁ

73.816millones de valor

agregado portrabajador

CUNDINAMARCA

166.459millones de valor

agregado portrabajador¿Por qué la diferencia?

Establecimientos grandes Valor Establecimientos grandes Valor

Número respecto al total 6% Número respecto al total 14%

Valor agregado del total 53% Valor agregado del total 70%

Consumo inter/producción 0.58 Consumo inter/producción 0.46

Valor agregado/trabajador (millones)

80.985Valor agregado/trabajador (millones)

197.332

Fuente: Encuesta Anual Manufacturera 2015 – DANE. Elaboración de la Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de

Planeación.

El cambio negativo en unidades prediales y área construida entre el año 2009 y 2016 como se mostró anteriormente confirma la relocalización de la industria grande y mediana de Bogotá hacia Cundinamarca (tabla 1). Ahora bien, a esta dinámica contrasta el hallazgo obtenido en torno a la industria arte-sanal identificada por el censo inmobiliario de Catastro; que contrariamente a la de la indus-tria grande y mediana, ha crecido en número de predios y área construida, y adicionalmente se ha expandido territorialmente. De lo ante-rior surgen dos preguntas: ¿a qué actividades económicas específicas corresponde a esta

industria artesanal?, y ¿cuánto empleo podría representar este tipo de industria?

Para responder a la primera pregunta, se tomaron las manzanas donde se registraron predios con usos de industria artesanal y se identificaron las empresas industriales locali-zadas en dicha manzana según el registro de la base de establecimientos de la Cámara de Comercio de Bogotá del año 2013. El resultado arrojó un listado de códigos CIIU, de los cuales aquí se muestran los diez con mayor cantidad de establecimientos, los cuales consolidan el 81,8% del total (tabla 7).

46

Se evidenció que la industria artesanal se encuentra en zonas con una alta informalidad empresarial13. Para ser más exactos, el 64,2% de los metros cuadrados construidos de uso industrial artesanal se encontraba en zonas con una alta informalidad empresarial (figura 12). Bajo el supuesto que dicha proporción

sería parecida en términos de empleo (una relación de trabajador por m2 no muy dife-rente entre industrias informales de cualquier tamaño) el empleo asociado a la industria artesanal sería de al menos 174.456 empleos para el año 201614.

Tabla 7. Actividades económicas asociadas a la industria artesanal

Descripción de la actividad (Código CIIU a dos dígitos)CIIU

4 A.CParticipación de

empresas

Confección de prendas de vestir 14 16,6%

Elaboración de productos alimenticios 10 12,8%

Actividades de impresión y de producción de copias a partir de grabaciones originales 18 10,0%

Fabricación de productos elaborados de metal, excepto maquinaria y equipo 25 8,7%

Fabricación de muebles, colchones y somieres 31 8,3%

Curtido y recurtido de cueros; fabricación de calzado; fabricación de artículos de viaje, maletas, bolos de mano y artículos similares, y fabricación de artículos de talabartería y guarnicionería; adobo y teñido de pieles

15 7,4%

Instalación, mantenimiento y reparación especializado de maquinaria y equipo 33 6,2%

Fabricación de productos textiles 13 4,1%

Otras industrias manufactureras 32 4,0%

Trasformación de la madera y fabricación de productos de madera y de corcho, excepto muebles; fabricación de artículos de cestería y espartería

16 3,7%

Fuente: Censo inmobiliario 2016, Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital y Base de la Cámara de Comercio de Bogotá


13 La informalidad empresarial utilizada en este documento se obtuvo del artículo “Análisis de informalidad em-presarial para la ciudad de Bogotá D.C” de la Secretaría Distrital de Planeación en el año 2015. En dicho paper se menciona lo siguiente: “aprovechando la disponibilidad de los microdatos de la GEIH es posible ahondar aún más acerca de las actividades económicas específicas que explican estos elevados niveles de informalidad laboral. De esta manera es posible priorizar el análisis de actividades económicas con el objetivo de profun-dizar acerca de una caracterización espacial de la informalidad empresarial en Bogotá”.

14 La cifra se obtiene de multiplicar los 271.638 empleos informales en el sector industrial de Bogotá por 62,4%, equivalente a la participación de los metros cuadrados de la industria artesanal en el total de metros cuadra-dos localizados en los quintiles 4 y 5 del indicador de informalidad empresarial del trabajo de la Secretaría Distrital de Planeación titulado “Análisis de la informalidad empresarial para la ciudad de Bogotá” publicado en el año 2015.

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Figura 12. Informalidad empresarial vs. Industria artesanal

Fuente: Unidad Administrativa Especial de Catastro Distrital (2016). Elaboración de la Dirección de Economía Urbana de la Secretaría

Distrital de Planeación.

el sector (ciento setenta y cuatro mil empleos (174.000) de un total de seiscientos treinta y cuatro mil (634.000) para el año 2016), altamente informal, ubicado en una porción importante en barrios de origen informal con más de diecinueve años de consolidación y en su mayoría asociado a actividades con baja pro-ductividad. La reglamentación y la necesidad de políticas que atiendan esta nueva dinámica serán vitales para mejorar la productividad de este tipo de industria. A diferencia de la indus-tria grande y mediana, el tratamiento urbanís-tico sobre estas zonas con presencia industrial dependerá de varias consideraciones, ya que este tipo de actividad se mezcla fuertemente con la vivienda, se localiza en barrios de origen informal y es responsable de al menos unos ciento setenta y cuatro mil (174.000) empleos.

Dado que la industria artesanal en una alta proporción es informal, se esperaría que su productividad sea baja. Teniendo en cuenta las principales divisiones industriales asociadas a este tipo de industria y con base en la Encuesta Anual Manufacturera se identificó que, de ocho sectores, cinco se encuentran en niveles bajos de productividad (más del 30% por debajo del promedio de la ciudad) y dos con un nivel de hasta 30% por debajo de la ciudad (figura 13). Adicionalmente, los sectores de mayor preva-lencia en la industria artesanal tienen bajos requerimientos a la entrada en el mercado: capital de inversión relativamente bajo y bajo nivel tecnológico.

El avance y expansión de la industria en Bogotá, ha sido liderado exclusivamente por el segmento artesanal, el cual es responsable de al menos el 27,5% del total de ocupados en

48

Figura 13. Categorización de los principales sectores de la industria artesanal según su nivel de productividad

1

2

3

Actividades industria artesanal identificados

1. Productos alimenticios (CIIU 10 – 4 A.C)


1. Impresión y productos de copias (CIIU 18 – 4 A.C)2. Productos elaborados de metal, excepto maquinaria y equipo

(CIIU 25 – 4 A.C)3. Otras industrias manufactureras (CIIU 32 – 4 A.C)


1. Productos textiles (CIIU 13 – 4 A.C)2. Muebles, colchones y somieres (CIIU 31 – 4 A.C)3. Productos de madera y corcho (CIIU 16 A.C)4. Curtido y fabricación de artículos de cuero (CIIU 15 4 A.C)5. Prendas de vestir (CIIU 14 – 4 A.C)

Sectores con una productividad por encimadel total de la ciudad. El consumo intermediode este grupo es del 62,8% del total de laindustria. Uno de siete sectores estánasociados a la industria artesanal

Sectores con una productividad por debajo deltotal de la ciudad hasta un 30%. El consumointermedio de este grupo es del 23,9% deltotal de la industria. Tres de ocho sectoresestán asociados a la industria artesanal

Sectores con una productividad por debajo deltotal de la ciudad en más del 30%. El consumointermedio de este grupo es del 13,3% deltotal de la industria. Cinco de siete sectoresestán asociados a la industria artesanal

Fuente: “Encuesta Anual Manufacturera 2015 - DANE. Elaboración de la Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de

Planeación.”

5. ConclusionesLa dinámica industrial de Bogotá en la última década, ha mostrado cambios importantes tanto desde el punto de vista económico como territorial. Desde los indicadores macroeco-nómicos tradicionales, la industria ha perdido peso relativo frente al PIB de la ciudad, situa-ción que se ha dado también a nivel nacio-nal. En cuanto al empleo demandado por la industria, este se ha incrementado frente a su promedio histórico superando los 600 mil empleos, aunque su participación en el total de ocupados en la ciudad haya disminuido, debido al crecimiento más acelerado de otros sectores económicos como los servicios y el comercio. A pesar de estos cambios desde el punto de vista económico, la industria bogotana sigue siendo la más grande del país tanto en generación de valor agregado como en demanda de empleo.

Desde el aspecto territorial, existen dos fe-nómenos claros en la dinámica industrial: i) el desplazamiento de la industria grande y

mediana hacia municipios aledaños a la capital y, como lo demostró este documento, ii) la ex-pansión de la industria artesanal en varias par-tes de la ciudad. Pese a la informalidad y baja productividad de la industria artesanal, este sector económico representa al menos el 27% del empleo industrial de la ciudad y, adicional-mente, tiende a ser una actividad económica que comparte espacios con la vivienda. Es por ello que en el marco de la Revisión General de Plan de Ordenamiento Territorial que adelanta la Alcaldía de Bogotá, se debe plantear una re-glamentación de usos acorde con las dinámicas ya existentes en la ciudad donde la industria artesanal (fami-industria) se mezcla con la vivienda. Lo anterior dependerá de la identifi-cación y mitigación de impactos ambientales y urbanos para ciertas actividades industriales, que si bien son de baja escala, pueden generar efectos no deseados en la comunidad.

Finalmente, la situación con la industria me-diana y grande plantea otros retos en materia de ordenamiento territorial. El desplazamiento

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hacia la Sabana de Bogotá ha dejado vacantes lotes de grandes dimensiones, los cuales en parte han venido siendo ocupados por acti-vidades económicas complementarias a la actividad industrial como el transporte y al-macenamiento, entre otras actividades del segmento de servicios. Dado que esta diná-mica está en zonas específicas de la ciudad, la revisión del Plan de Ordenamiento Territorial debe considerar un tratamiento urbanístico y uso del suelo acorde con la realidad eco-nómica de dichos territorios, toda vez que

el 26% de los establecimientos industriales son grandes y medianos, los cuales aportan el 81% del valor agregado de la industria más grande del país.

6. ReferenciasSecretaría Distrital de Planeación. (Septiem-

bre de 2014). Boletín 63. ¿Existe un proceso de desindustrialización en Bogotá? Bogotá. Recuperado de http://www.sdp.gov.co.

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Identificación de los sectores y localizaciones estratégicas para el ordenamiento territorial

Elaborado por: Diana Carolina Gutiérrez González15

1. Introducción2. ¿Qué es la especialización inteligente? 2.1 ¿Qué es un nicho? 2.2 ¿Qué es un área de especialización?

15 Economista Urbana de la Universidad La Sorbonne de Paris en 2015, consultora de la Organización Internacional del Trabajo, ONU y BID; docente de la Universidad Exter-nado de Colombia (temas de Econometría y métodos cuantitativos).

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3. Metodología para la selección sectorial de los sectores estratégicos 3.1 Identificación sectorial 3.2 Capacidad de aglomeración espacial de los sectores estratégicos 3.3 Análisis Kernel 3.4 Conjunto de localizaciones estratégicas4. ¿Qué tan estratégicos son los 81 sectores priorizados respecto al resto de la economía?5. Conclusiones

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1. IntroducciónLa acelerada modernización basada en el conocimiento y la tecnología a nivel de las grandes urbes, impone retos sobre el terri-torio, ¿hacia dónde va la ciudad del futuro?; depende de las apuestas sobre el cómo y del qué van a vivir sus habitantes. En térmi-nos productivos, preguntarse hacia dónde se dirige la economía de la ciudad no solo implica el desarrollo de una serie de apuestas en materia económica, social y cultural, sino cómo estas reconfigurarán la forma actual del territorio, para lo cual la planeación territo-rial debe adecuarse a los retos y a los objeti-vos que en estos aspectos quiere alcanzar la sociedad en un futuro.

En particular, Bogotá le ha apostado a una serie de iniciativas económicas para elevar la productividad, la innovación y la competitivi-dad a escala local, regional y mundial conte-nidas en el Decreto 064 de 2011, por medio del cual se formula la política Distrital de Productividad, Competitividad y Desarrollo Socioeconómico de Bogotá D.C. La política tiene como fines principales la promoción del crecimiento económico y el posicionamiento competitivo de Bogotá, mediante la identifi-cación y priorización de sectores productivos que requieran localización urbana de acuerdo con su capacidad de generación de empleo productivo, dinámica de la demanda interna y externa, generación de valor agregado,

recursos disponibles, organización y su capa-cidad de contribuir al desarrollo tecnológico de la ciudad y el país.

La construcción del conjunto de apues-tas productivas inició en febrero de 2001 con la creación de la Mesa de Planificación Regional Bogotá-Cundinamarca, entre la Alcaldía Mayor de Bogotá, la Gobernación de Cundinamarca y la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca. Esto con el fin de aumentar la productividad y la compe-titividad de este territorio, elevar el ingreso per cápita y el acceso a los servicios sociales necesarios para el bienestar y desarrollo16.

En el año 2013, la Cámara de Comercio de Bogotá y Connect Bogotá Región, adelantaron un proceso de identificación a partir de expe-riencias en otras regiones del mundo deno-minadas “especialización inteligente” para llevar a cabo la transformación socioeconó-mica del territorio a partir de la innovación17. De esta reflexión surgieron cinco áreas de especialización productiva: Biopolo, Bogotá región creativa, servicios empresariales, hub de conocimiento y ciudad región sostenible, que se desagregan en diecinueve nichos.

La estrategia de especialización inteligente, es una adaptación de la iniciativa que desa-rrolló la Comisión Europea cuyo enfoque innovador pretendía impulsar el crecimiento y el empleo para enfrentar la crisis en Europa, permitiendo que cada región identificara y

16 En 2004 se formula el Plan Regional de Competitividad; en 2005 la Agenda Interna de productividad y duran-te el 2008 y 2009 se actualizó el Plan de Competitividad donde se formularon cinco planes con énfasis en el sector servicios. Hoy, la CRC cuenta con una nueva actualización de su Plan de Competitividad con un horizon-te de realización a 2019, que comprende un grupo de actividades económicas estratégicas hacia donde debe orientarse la ciudad que implican el mejoramiento del entorno regional territorial y sectorial en las apuestas de: agroindustria, moda (textil, confecciones, marroquinería), envases y empaques, y cosméticos, y en el sec-tor de servicios los de turismo, salud, educación superior, TIC, industrias creativas y culturales, logística, así como el sector de diseño, construcción y obras civiles.

17 Con base en un conjunto de criterios (fortalezas y ventajas competitivas del área de especialización en la región, capacidades tecnológicas, potencial de innovación de los sectores, alineación con ejercicios previos de priorización, masa crítica productiva y dinamismo empresarial, así como existencia de empresas innovadoras y clúster.)

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desarrollara sus propias ventajas competi-tivas. La especialización inteligente reunía autoridades, el mundo académico, las esferas empresariales y la sociedad civil, trabajando en estrategias de crecimiento a largo plazo apoyadas por fondos de la Unión Europea.

Recogiendo lo anterior, el objetivo de este documento es la identificación de los sec-tores y localizaciones estratégicas sobre los cuales se focalizará el interés para realizar intervenciones desde el ámbito territorial y contribuir a su fortalecimiento en el marco de la formulación del componente socioeco-nómico y espacial de la revisión del Plan de Ordenamiento Territorial 2017. Para cumplir con el objetivo, se parte del avance logrado por la Comisión Regional de Competitividad (CRC) sobre la estrategia de especialización inteligente, pero se incorpora la dimensión territorial de esa estrategia en aras de posi-bles intervenciones urbanas. De esta manera, lo que se obtiene en una visión de mediano plazo es el componente espacial de las apues-tas económicas sectoriales y la identificación de potencialidades en términos de la aglome-ración económica, empleo y producción.

La identificación espacial de las aglomeracio-nes de las actividades estratégicas es lo que se denomina “localizaciones estratégicas”. Estas son el objetivo final del ordenamiento territorial, y requieren una atención especial en la formulación del componente socioeco-nómico y espacial de la revisión del Plan de Ordenamiento Territorial de Bogotá 2017, en términos de las intervenciones en infraes-tructura y/o renovación urbana, soporte físico, normatividad de usos del suelo y edi-ficabilidad, construcción de equipamientos, servicios públicos y logísticos y, proyectos que desde el punto de vista territorial pue-dan contribuir a potencializar las actividades estratégicas que servirán de base para impul-sar la competitividad y el desarrollo econó-mico de la ciudad.

En ese orden, este documento describe la metodología y los criterios mediante los cuales se construyó el grupo de los sectores estratégicos a los que Bogotá le apostará en su Plan de Ordenamiento Territorial; se incorpora otro grupo de apuestas institucio-nales de los sectores de la Economía Naranja y vocación exportadora lideradas por la Secretaría Distrital de Desarrollo Económico, Invest in Bogotá y de las industrias creativas y culturales de la Secretaría Distrital de Cultura y Secretaría Distrital de Turismo, así como ejercicios adicionales que realizó la Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación, respecto a los sectores estraté-gicos de la industria artesanal.

La definición de los sectores estratégicos, parte de las apuestas de especialización inte-ligente que satisfacen al mismo tiempo dos tipos de condiciones: de orden sectorial y de orden espacial. Respecto al orden secto-rial son: 1) sectores que presentan una pro-ductividad por encima del promedio de la productividad sectorial para Bogotá. 2) sec-tores que presenten la mayor participación en el empleo de la ciudad, 3) sectores que presentan tasas de crecimiento del empleo por encima del promedio de la tasa de cre-cimiento de la ciudad, 4) sectores con nive-les de especialización según el indicador de “cociente de localización” por encima del pro-medio de especialización de la ciudad. Este último es un indicador de la capacidad de las actividades económicas de insertarse al mer-cado internacional con ventaja competitiva, 5) sectores con altos encadenamientos hacia atrás y hacia adelante (por encima del prome-dio de la ciudad). Y respecto al orden espacial 6) sectores que presentan alta capacidad de aglomeración espacial.

El principal resultado de la identificación, es que una vez aplicados los criterios técnicos de los 181 sectores iniciales definidos bajo la estrategia de especialización inteligente,

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quedan seleccionados 81 sectores estraté-gicos claves para la ciudad. Estos se refieren al conjunto de actividades orientadas a las industrias creativas, software e innovación, industria basada en medicamentos y far-macéutica, alimentos con propiedades salu-dables de origen vegetal o animal basados en productos autóctonos del país, servicios avanzados de salud, construcción sostenible, servicios de transporte inteligente, y servi-cios de investigación e innovación.

Adicionalmente, se muestra que el grupo de los sectores estratégicos presentan las meno-res brechas comparados con el resto de la economía, en cuanto a los máximos niveles de productividad, empleo, ventaja comparativa y encadenamientos productivos que podrían alcanzarse en la economía bogotana. En ese orden de ideas, las intervenciones urbanas están dirigidas a potencializar a este grupo de sectores que por sus altos encadenamientos productivos extenderán su efecto hacia los menos estratégicos generando empleo hacia toda la economía.

Este documento se organiza de la siguiente manera: la primera sección incluye una revisión de la literatura internacional sobre especialización inteligente y el proceso de adaptación a Bogotá región. La segunda sec-ción, describe la metodología para la selec-ción sectorial de las actividades estratégicas y para la identificación espacial de las locali-zaciones estratégicas. La tercera sección, eva-lúa las brechas que aun enfrentan los sectores estratégicos respecto al máximo nivel de efi-ciencia esperado comparado con el resto de la economía. La cuarta sección revisa las conclusiones.

2. ¿Qué es la especialización inteligente?

El concepto de especialización inteligente tiene su origen en la reflexión estratégica llevada a cabo entre 2006 y 2009 por un grupo de expertos a nivel europeo, apoyados por la Dirección General de Investigación e Innovación llamado “Conocimiento para el crecimiento” (K4G) (Pontikakis, Kyriakou, y Van Bavel, 2009)18. El concepto de especiali-zación inteligente se refiere a

una priorización que tiene lugar, a nivel territorial, en actividades econó-micas, ámbitos científicos y dominios tecnológicos que son potencialmente competitivos y generadores de nue-vas oportunidades comerciales en un contexto global frente a la prioriza-ción que llevan a cabo otros territo-rios (Comisión Europea, 2017).

Inteligente se refiere a que se basa en los activos y recursos disponibles para que las regiones identifiquen oportunidades únicas de desarrollo y crecimiento. Es una estrategia porque significa tomar decisiones de inver-sión. Las regiones deberían apoyar solo un número limitado de prioridades bien identifi-cadas para las inversiones basadas en el cono-cimiento y/o los clústeres. Especialización significa concentrarse en las fuerzas compe-titivas y potenciales de crecimiento realistas apoyados por una masa crítica de actividad y recursos empresariales.

Las prioridades podrían ser enmarcadas en campos de conocimiento o actividades (no

18 La misión de este grupo fue estudiar la brecha de crecimiento entre los esfuerzos de I+D (en términos de recursos monetarios y humanos) y los efectos de esta en términos de crecimiento económico para las pro-puestas para la Estrategia Europa 2020 (Comisión Europea, 2017).

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solo científicas, sino también sociales, cul-turales y creativas), subsistemas dentro de un sector o transversales a sectores y corres-pondientes a nichos de mercado específicos, clúster o tecnologías. Si bien algunas regiones o países pueden dar prioridad a una o más tec-nologías clave habilitadoras (KET); otras se centrarán en las aplicaciones de dichas tecno-logías a fines específicos o campos definidos19.

Las KET, son tecnologías intensivas en capital y conocimiento, con un alto grado de I+D+i que presentan ciclos de innovación rápidos e integrados, con elevadas necesidades de inver-sión y son demandantes de empleo cualificado. Desempeñan un papel vital en el desarrollo de la base industrial y tecnológica indispensable para un crecimiento inteligente, sostenible e inclusivo de la economía y la sociedad.

2.1. ¿Qué es un nicho?La palabra nicho se refiere al mercado, es una porción de usuario o mercado de consumo que puede ser abordado por productos o ser-vicios específicos (Comisión Europea, 2009). Generalmente se define en función del perfil de los clientes potenciales y sus necesida-des, satisfacer estas necesidades es el obje-tivo de la firma identificar/ocupar el nicho correspondiente.

2.2. ¿Qué es un área de especialización?

Un campo/área de especialización inteligente, consiste en poder “equiparar eficazmente los dominios del conocimiento con los potencia-les de mercado, posiblemente en vista de un nicho de mercado. El conocimiento por sí solo no genera necesariamente un valor económico per se del tipo que se refleja en las estimacio-nes del PIB o del bienestar total. Por otro lado, los productos con poco contenido de conoci-miento, por lo general no pueden defender sus nichos durante mucho tiempo. Por lo tanto; los campos de especialización inteligentes están a menudo en la sección transversal de diferen-tes sectores, tecnologías o dominios de conoci-miento.” (Comisión Europea, 2009).

Para el caso de Bogotá región, la identificación y priorización de las áreas de Especialización partió de un análisis cuantitativo y cualitativo del contexto regional, y en la información de entrevistas, talleres y reuniones con gremios y expertos. Las áreas de especialización priori-tarias que configuran la propuesta del modelo conceptual de la estrategia son cinco: Biopolo, Bogotá región creativa, servicios empre-sariales, ciudad región sostenible y hub de conocimiento avanzado. Se añade además un elemento transversal definido como cultura

19 Para ayudar a las regiones y países en el proceso de la definición de las RIS3, la Comisión Europea lanzó la Plataforma como una iniciativa para «proporcionar información, metodologías, experiencia y asesoramiento a los responsables políticos nacionales y regionales, así como para promocionar el aprendizaje mutuo, la cooperación transnacional y contribuir a los debates académicos sobre el concepto de especialización inteli-gente». Como la referencia metodológica principal, la Plataforma S3 fue elaborada con el apoyo de expertos a nivel europeo, constituye la Guía sobre estrategias de investigación e innovación para especialización in-teligente (JRC - S3 Platform, 2012). La Guía expone el concepto y proporciona orientaciones sobre cómo desarrollar estrategias de investigación e innovación para la especialización inteligente (RIS3). Se estructura alrededor de seis medidas prácticas: 1) análisis del potencial de innovación, 2) establecimiento del proceso RIS3 y gobernanza, 3) desarrollo de una visión compartida, 4) identificación de prioridades, 5) definición de un plan de acción con una combinación política coherente, y 6) seguimiento y evaluación.

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transformadora, que incide en cómo Bogotá Región debe enfrentarse de forma innovadora a una serie de problemáticas educativas, cultu-rales, de liderazgo, y de innovación que condi-cionan su desarrollo económico y social.

Por otra parte, para el apoyo a estas áreas y nichos de especialización se definieron siete gru-pos de KET como esenciales para Bogotá región, en función de las cuáles se identificaron tecno-logías específicas en las áreas de especialización seleccionadas y definidas. Las tecnologías iden-tificadas como clave para la definición de inicia-tivas, programas y proyectos a futuro, podrán pertenecer a estos grupos de KET: a) materia-les avanzados, b) nanotecnología, c) micro y nano electrónica, d) biotecnología, e) fotónica, f) fabricación avanzada, g) tecnologías de la información y la comunicación.

3. Metodología para la selección sectorial de los sectores estratégicos

3.1. Identificación sectorialEl primer paso para la identificación de los sectores y localizaciones estratégicas fue par-tir del conjunto de sectores previamente prio-rizados por la estrategia de especialización inteligente de Bogotá-Región que consta de 181 códigos CIIU Revisión 4.a.c. (clasificación Internacional Uniforme) (tapa del embudo del esquema que aparece en la figura 1).

Figura 1. Esquema de priorización de las actividades estratégicas

Indicador Umbral

ProductividadFactor de prosperidad económica

Productividad del sector i >Productividad promedio de la economía

1,1

EspecializacionCociente de localización

Nivel de especialización del sector i

>Mínimo nivel exigido de especialización sectorial de la economía 1,2

Encadenamientos productivos Industria

Encadenamientos productivos según la MIP Bogotá 2014

Encadenamientos productivos del sector i de la Industria

>Número promedio de encadenamientos productivos >26

II. Alta productividad; mercado interno

I. Alta productividad; potencial mercado

externo

Encadenamientos productivos Servicios

Encadenamientos productivos según la MIP Bogotá 2014

Encadenamientos productivos del sector i de servicios

>Número promedio de encadenamientos productivos >42

III. Baja productividad;

mercado interno

IV. Baja productividad; potencial mercado

externo

Territorios con masa crítica por localidades

Tasa departicipación en labase empresarial

> 5% 5%

Índice deEspecializaciónRelativa (IER)

>= 1 1

Tendencias de aglomeración relativa

> 1 1

EmpleoNúmero de empleos formales según DATLAS

Participación del empleo del sector i

>

Mediana de la participación del empleo de los sectores de la economía 0,07%

Crecimiento del empleo

Cambios en el número de empleos entre 2008-2014

Crecimiento del empleo de los sector i

>

Mediana del crecimiento del empleo de los sectores de la economía 6,93%

181 CIIUS DE ESPECIALIZACIÓN INTELIGENTE; 19 NICHOS Y 5 ÁREAS DE ESPECIALIZACIÓN

2) Aglomeración espacialTerritorios con especialización y tendencia de crecimiento por localidades

3)

1)

Criterios MedidaRegla de Decisión Valor del

umbral

35 Sectores

A

B

83 Sectores

+ Análisis Kernel

Análisis DATLAS

Aglomeración

63 Sectores

Filtro empleo


Inicialmente, la distribución espacial de la espe-cialización inteligente muestra un patrón de localización dispersa que ocupa todo el terri-torio. El objetivo es priorizar sobre aquellos sectores estratégicos de especialización que for-man aglomeraciones en el territorio en orden a

focalizar la planificación territorial. Antes de proceder con ello, se seleccionaron de los 181 sectores, los más “ganadores”, es decir, los que presentan los mayores niveles de productivi-dad, de ventaja competitiva al mercado externo, y mayores encadenamientos productivos.

58

Los criterios para construir las actividades ganadoras consisten simultáneamente en el cumplimiento de los siguientes pasos: 1) selec-cionar todas las actividades cuyo nivel de pro-ductividad fuese superior a la productividad promedio de la ciudad, 2) cuyo nivel de espe-cialización sea superior a un umbral mínimo internacional20, 3) los encadenamientos pro-ductivos hacia adelante y hacia atrás supe-riores al promedio de encadenamientos de la economía; en el caso industrial el punto de corte son veintiséis (26) encadenamientos y en el caso de servicios el punto de corte es cuarenta y dos (42)

En la figura 1, hacia el lado izquierdo se presen-tan los criterios utilizados en el orden como se construyó este proceso. El indicador utilizado para productividad fue el “Factor de prosperi-dad económica” que relaciona el salario pro-medio de un sector de un territorio (Bogotá) respecto del salario promedio total del país. Entre mayor sea la capacidad del sector de generar ingresos, más productivo es. Si el FPE es mayor al promedio que se obtiene en la econo-mía de la ciudad (tal valor es de 1,1 y se mues-tra en la última columna “umbral”), entonces el sector se denomina de alta productividad.

El siguiente criterio es el de especialización económica medida por el cociente de localiza-ción; se calcula como el cociente entre la par-ticipación del empleo formal de un sector en Bogotá y la participación del empleo formal total del mismo sector en todo el país y signi-fica que dicho sector puede penetrar mercados más especializados, incluyendo los mercados externos. Si el valor de este cociente excede un umbral mínimo internacional definido como

1,2 entonces el sector es de alto nivel de espe-cialización21. Finalmente, si el sector sobre-pasa el número promedio de encadenamientos productivos hacia adelante y hacia atrás22, se considera al sector como de alto nivel de enca-denamientos productivos.

El análisis de los tres indicadores anteriores, permite elaborar un esquema de cuadran-tes que se observa en la parte derecha de la figura 1. Todos los cuadrantes comparten en común altos encadenamientos, con la dife-rencia que el primer cuadrante se refiere a los sectores de más alta productividad, y especia-lización u orientación al mercado externo. El segundo cuadrante presenta alta productivi-dad, pero su especialización está por debajo del promedio, lo que significa que están orien-tados al mercado interno. El tercer cuadrante exhibe sectores de baja productividad, espe-cialización y el cuarto cuadrante exhibe baja productividad, pero hay potencial de mercado externo, es decir, si se mejora su especializa-ción es posible penetrar el mercado externo.

A partir de los resultados anteriores, se tomaron los cuadrantes I, II, IV por conside-rar que existe algún potencial en la medida que uno de los indicadores se puede mejorar. Los cuadrantes I y II son claves en la medida que han logrado alcanzar una alta productivi-dad, a pesar de que los sectores del cuadrante II deben fortalecerse para incrementar sus niveles de especialización. El cuadrante IV se incluyó, a pesar de su bajo nivel de producti-vidad considerando que en el territorio las actividades de baja productividad, continúan en masa ofreciendo una gran cantidad de empleos. Para este caso se ha decidido escoger

20 Este umbral fue establecido por el criterio de la experiencia del equipo de expertos de la Secretaría Distrital de Planeación.

21 Este umbral fue establecido por el criterio de la experiencia del equipo de expertos de la Secretaría Distrital de Planeación.

22 Los encadenamientos productivos fueron calculados mediante la Matriz de Insumo-Producto para Bogotá 2014 elaborada por la Secretaría de Hacienda Distrital.

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las mejores actividades dentro de aquellas pro-liferantes con baja productividad pero que son sujetas de alguna mejora de especialización.

El cuadrante III quedó por fuera del análisis, puesto que son sectores que presentan los más bajos niveles de productividad y especializa-ción de la economía e iniciar priorizándolos llevaría más tiempo para desencadenar exter-nalidades positivas sobre la economía que empezar por los sectores que ya presentan potencialidades. En ese sentido, del total de 181 CIIU de los que se partió, se llega a un total de 81 sectores de estudio en el primer eslabón del embudo presentado en la figura 1.

3.2. Capacidad de aglomeración espacial de los sectores estratégicos

El segundo paso de la metodología, se refiere a la capacidad de los sectores económicos de los cuadrantes I, II y IV para aglomerarse en la ciudad. Para llevar a cabo este análisis, se partió de la metodología y los resultados a nivel de localidad propuestos por el Centro de Pensamiento en Estrategias Competitivas (Cepec) – Universidad del Rosario, bajo el desa-rrollo de la primera fase del convenio con las Cámaras de Comercio de Bogotá y Facatativá y la Gobernación de Cundinamarca.

Básicamente Cepec elaboró un conjunto de mapas estratégicos a nivel de las localidades combinando los dos criterios que se enuncian en el numeral 2 de la figura 1. La metodología la llevan a cabo en dos pasos;

a. El paso 1 consiste en evaluar la masa crí-tica de empresas asociadas a los nichos de especialización inteligente (EEI) en las localidades, es decir, identifica loca-lidades que cuentan con una cantidad de

empresas suficiente como para articularse al respectivo nicho de la EEI. El indicador utilizado es la tasa de participación en la base empresarial (TPE) que se refiere al porcentaje de empresas de la localidad que se articulan al total de empresas de Bogotá en cada nicho. De acuerdo con Cepec si la TPE>5% se considera que el nicho i de EEI presenta masa crítica.

b. El paso 2 complementa al paso 1 y permite: identificar otros territorios que, a pesar de no contar con masa crítica empresarial, vienen especializándose y creciendo en la localización empresarial en el respectivo nicho, por encima del promedio urbano. Para llevar a cabo el paso 2, Cepec utiliza dos indicadores a saber; el índice de espe-cialización relativa (IER) y el de tendencias de aglomeración relativa (TAR). El primer indicador da cuenta de la especialización de un territorio en un sector económico específico, en relación con el peso del sec-tor en el conjunto del territorio23. Cepec considera que un territorio j está especia-lizado en un nicho i si IER>1. El segundo indicador se denomina Tendencias de Aglomeración Relativa (TAR) y pretende averiguar si la aglomeración de empresas de un determinando nicho se ha ensan-chado espacialmente en el tiempo (entre 2006 y 2010). Se considera que la aglo-meración está creciendo en el número de empresas si TAR>1.

Cepec organiza los resultados de sus indica-dores por cuadrantes como se observa en la figura 2 y cada esquema de estos se realiza para cada uno de los diecinueve nichos de EEI con sus respectivas localidades ubicadas por cuadrante según el resultado que brinden los indicadores TAR e IER.

23 Es el mismo cociente de localización utilizado en el paso uno, pero la diferencia es que la especialización ya no se mide desde el ámbito sectorial utilizando como criterio el empleo formal, sino se mide en el ámbito espacial utilizando como variable el conteo de empresas en una localidad j.

60

Figura 2. Cuadrantes Cepec

Mapa estratégico de las subregiones Cundinamarca en nichos de la estrategia de especialización inteligente

2.0

1.8

1.6

1.4

1.2

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0

Tasa de aglomeración relativa (TAR) 2010 Vs. 2016

Índi

ce d

e es

peci

aliz

ació

n re

lativ

a (IE

R) 2

016

ESTANCADAS DINÁMICAS

BAJOCRECIMIENTO DE SEGUIMIENTO

Fuente: Cepec, Universidad del Rosario (2017).

Así, Cepec llama al cuadrante I, como aquellos sectores dinámicos, es decir territorios donde el número de empresas en un nicho de especia-lización inteligente está creciendo y además de manera especializada. El cuadrante II lo deno-mina estancadas y se refiere a aquellas locali-dades donde no han llegado nuevas empresas, se ha mantenido estable pero su nivel de espe-cialización sí ha aumentado. El tercer cua-drante se refiere a aquellas localidades donde se muestra crecimiento en el tamaño de la aglomeración, pero la especialización es baja. Finalmente, el cuadrante IV se refiere a territo-rios donde la aglomeración de un determinado nicho i ni crece ni se especializa.

Claramente los sectores del paso 1, que obtu-vieron masa crítica se localizan ya sea en el cua-drante 1 o 2, porque continúan aumentando su masa crítica o porque sencillamente se siguen

consolidando en el territorio. Usualmente este cuadrante corresponde a las zonas de aglome-ración tradicional mientras que las zonas diná-micas van apareciendo en lugares alternativos en la periferia urbana24.

Por razones de priorización, para este estu-dio se decidió seleccionar las localidades que hubiesen quedado en los cuadrantes I y II del estudio del Cepec por considerar que son los que tienen mayor potencial para aglomerarse de manera especializada y/o que contienen la masa crítica actual para llevar a cabo acciones de intervención territorial. Los cuadrantes III y IV muestran sectores con poca aglome-ración y especialización que se deja al mer-cado que avancen en su ciclo de madurez y se espera que, potencializando las primeras, los efectos de contagio sobre las últimas termi-nen por fortalecerlas.

24 El análisis de Cepec es de utilidad en la medida en que aporta las localizaciones estratégicas a nivel de locali-dad que deberán ser tenidas en cuenta en la revisión de POT, por cuanto son el punto de partida para abordar las zonas de mayor aglomeración espacial estratégica de los nichos de EEI.

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La especialización de los 83 sectores obteni-dos en la sección anterior no muestra ningún patrón espacial de aglomeración, y el pro-ceso siguiente es llegar a una selección más fina de los sectores estratégicos mediante la aplicación de los criterios de productividad, especialización y encadenamientos de la sección 2. Combinando este análisis con las localidades encontradas por Cepec a nivel de nicho, se obtiene “el conjunto de los secto-res estratégicos de EEI en sus localizacio-nes estratégicas”. Dicho en otras palabras, los sectores previamente definidos en los cuadrantes I, II y IV de la figura 1, delimita-dos por las localidades priorizadas por los nichos obtenidos por Cepec.

3.3. Análisis KernelEl total de los 81 sectores previamente defini-dos en los cuadrantes I, II y IV de la figura 1 se distribuyen por toda la ciudad, lo cual no resulta interesante si de encontrar localizaciones estra-tégicas se trata. Por ende, el vasto territorio, se delimitó por las localidades priorizadas por

Cepec y así el número de sectores estratégicos se reduce a un total de 35.

Las localizaciones de estos 35 sectores prio-rizados bajo criterios técnicos, se presentan por grupos siguiendo las denominaciones de aglomeraciones dinámicas o estancadas según la definición adoptada por Cepec por-que así podemos identificar las aglomeracio-nes consolidadas ya presentes en el territorio y aquellas que se encuentran en un estado incipiente, pero con potencial para crecer en el territorio25. Así, Las figuras 3a a 3d muestran los kernel o a las zonas de mayor densidad de aglomeración de dichos sectores26.

Lo que se observa es que los sectores altamente estratégicos del cuadrante I y además de aglo-meración dinámica definidos según Cepec, se localizan en el Distrito Central de Negocios, pero también se van encontrando hacia zonas más periféricas como es el caso del nicho de Finanzas 4.0 hacia Suba y cerca del Aeropuerto y del Transporte inteligente alrededor del Aeropuerto Eldorado y Barrios Unidos.

25 Para ver la lista de los 35 sectores estratégicos que resultaron del embudo de la figura 1 y luego de la aplicación del kernel espacial vea el Anexo 1. Este presenta el detalle de los CIIU Rev 4A.C y su localización en los cuadrantes.

26 Note que el interés ahora recae no sobre la totalidad de la localidad sino en los puntos más densos de activi-dad económica estratégica dentro de la localidad.

62

Figura 3. Sectores altamente estratégicos en productividad, encadenamientos productivos, especialización y que presentan una aglomeración dinámica

a. Nichos de extensionalismo b. Software c. Finanzas 4.0 d. Transporte inteligente para pymes

Localización de nichos estratégicos dinámicosde especialización inteligente

Extensionismo para Pymes

Densidad (kernel Has.)Extensionismo para pymes

0,000 - 0,007

0,008 - 0,014

0,015 - 0,021

0,022 - 0,028

0,029 - 0,035

0,036 - 0,042

0,043 - 0,049

0,050 - 0,056

0,057 - 0,063

Tejido_Incipiente

Elementos_Aislados

Piezas_Economicas_SpatialJoi1

Piezas_Economicas


Las actividades económicas definidas como altamente estratégicas con aglomeración

dinámica son once y se pueden observar en la tabla 1.

Tabla 1. Once sectores altamente estratégicos (Dinámicos, alta productividad y mercado externo)

Áreas de especializaciónNichos del cuadrante I y además

dinámicasCIIU Rev 4 Descripción

Servicios empresariales

Servicios de extensionalismo para pymes

7220 Investigaciones y desarrollo experimental

Finanzas 4.0 6421 Actividades de las corporaciones financieras

Finanzas 4.0 6422 Actividades de las compañías de financiamiento

Finanzas 4.0 6920 Actividades de contabilidad, teneduría de libros

Bogotá región creativa

Soluciones de software 5820 Edición de programas de informática (software)

Soluciones de software 6201 Actividades de desarrollo de sistemas informáticos

Soluciones de software 6202 Actividades de consultoría informática

Soluciones de software 6312 Portales web

Ciudad región sostenible

Transporte inteligente 2910Fabricación de vehículos automotores y sus motores

Transporte inteligente 2930 Fabricación de partes, piezas (autopartes)

Transporte inteligente 3020 Fabricación de locomotoras y de material rodante


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Es importante aclarar que un mismo sector (CIIU) puede localizarse en una aglomeración dinámica o en una estancada (según definición de Cepec), dependiendo del grado de madurez sectorial de una localización. Es por esto que

a continuación se muestra el mismo análisis anterior pero esta vez para las actividades altamente estratégicas con aglomeraciones estancadas o bajo crecimiento espacial (tabla 2 y figura 4).

Tabla 2. Sectores altamente estratégicos (Estancados, alta productividad y mercado externo)

Áreas de especialización Nichos del cuadrante I y

además estancadasCIIU Rev 4 Descripción

BiopoloAlimentos funcionales y naturales

1089 Elaboración de otros productos alimenticios n.c.p.

Bogotá región creativa

Creación de contenidos en español

5920 Actividades de grabación de sonido y edición de música


6010Actividades de programación y transmisión en el servicio de radiodifusión sonora


6020 Actividades de programación y transmisión de televisión

Diseño sostenible 5811 Edición de libros

Diseño sostenible 5812 Edición de directorios y listas de correo

Diseño sostenible 5813Edición de periódicos, revistas y otras publicaciones periódicas

Diseño sostenible 5819 Otros trabajos de edición

Soluciones de software 5820 Edición de programas de informática (software)

Soluciones de software 6201Actividades de desarrollo de sistemas informáticos (plani-ficación, análisis, diseño, programación, pruebas)

Soluciones de software 6202Actividades de consultoría informática y actividades de administración de instalaciones informáticas

Soluciones de software 6312 Portales web


Servicios de extensionismo para pymes

7220Investigaciones y desarrollo experimental en el campo de las ciencias sociales y las humanidades

Finanzas 4.0 6421 Actividades de las corporaciones financieras

Finanzas 4.0 6422 Actividades de las compañías de financiamiento

Finanzas 4.0 6920Actividades de contabilidad, teneduría de libros, auditoría financiera y asesoría tributaria


Los conjuntos de localizaciones estratégicas para las aglomeraciones estancadas se compo-nen del Distrito central de negocios tradicio-nal en el caso de los nichos del diseño, finanzas 4.0, software y extensionismo para pymes. Se destaca una aglomeración consolidada y alta-mente estratégica en la periferia occidental de

la ciudad cerca de Bosa, Corabastos y Ciudad Bolívar para el nicho de los alimentos funcio-nales y naturales. La descripción de las activi-dades. Nótese también que los códigos CIIU de la tabla 2 se repiten porque en algunas zonas pueden hacer parte de una aglomeración con-solidada o en crecimiento.

64

Figura 4. Sectores altamente estratégicos en productividad, encadenamientos productivos, especialización y que presentan una aglomeración dinámica

Localización de nichos estratégicos estáticosde especialización inteligente

Diseño sostenible

TextText

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas

Elementos_Aislados

Diseño_sostenibleDensidad kernel (Has)

0,000000 - 0,010072

0,010073 - 0,027328

0,027329 - 0,046303

0,046304 - 0,068178

0,068179 - 0,098965

0,098966 - 0,138447

0,138448 - 0,186137

0,186138 - 0,255846

0,255847 - 0,335126


Soluciones de software

TextText

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas

Elementos_Aislados

softwareDensidad (kernel Has)

0,000 - 0,110

0,111 - 0,220

0,221 - 0,330

0,331 - 0,440

0,441 - 0,550

0,551 - 0,650

0,651 - 0,760

0,761 - 0,870

0,871 - 0,980


Finanzas 4.0

TextText

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas

Elementos_Aislados

Finanzas 4.0Densidad (kernel Has)

0,000 - 0,220

0,221 - 0,440

0,441 - 0,670

0,671 - 0,890

0,891 - 1,100

1,101 - 1,300

1,301 - 1,600

1,601 - 1,800

1,801 - 2,000



TextText

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas

Elementos_Aislados

ExtensionismoDensidad (kernel Has)

0,000 - 0,030

0,031 - 0,061

0,062 - 0,091

0,092 - 0,120

0,121 - 0,150

0,151 - 0,180

0,181 - 0,210

0,211 - 0,240

0,241 - 0,270


Alimentos funcionales

TextText

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas

Elementos_Aislados

Alimentos funcionalesDensidad (kernel Has)

0,000 - 0,013

0,014 - 0,027

0,028 - 0,040

0,041 - 0,054

0,055 - 0,067

0,068 - 0,081

0,082 - 0,094

0,095 - 0,110

0,111 - 0,120


Enseguida, se muestran los mapas Kernel (figura 5) para los sectores del cuadrante II con bajo nivel de especialización sectorial altamente productivos (orientado al mercado interno) y que se encuentran en aglomeracio-nes estancadas. Las localizaciones estratégicas son similares a las de los Kernel anteriores,

los alimentos funcionales, por ejemplo, se van extendiendo hacia Bosa y Ciudad Bolívar, tam-bién aparece Fontibón. En el caso del nicho de la biocosmética aparece la zona de la Primera de Mayo hacia el sur oriente y en el occidente Engativá.

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Figura 5. Sectores altamente estratégicos en productividad, encadenamientos productivos, orientados al mercado interno y que presentan una aglomeración estancada

Localización de nichos estratégicos estancados y de mercado interno(relaja el supuesto de especialización)

Farmacogenética

FarmacogenéticaDensidad (kernel Has)

0,000 - 0,001

0,002 - 0,014

0,015 - 0,028

0,029 - 0,037

0,038 - 0,046

0,047 - 0,055

0,056 - 0,064

0,065 - 0,074

0,075 - 0,083

Tejido_Incipiente

Elementos_Aislados

Piezas_Economicas


Serv avanzados en salud

Adv en saludDensidad (kernel Has)

0,0000 - 0,0002

0,0003 - 0,0007

0,0008 - 0,0011

0,0012 - 0,0026

0,0027 - 0,0030

0,0031 - 0,0036

0,0037 - 0,0043

0,0044 - 0,0047

0,0048 - 0,0065

Tejido_Incipiente

Elementos_Aislados

Piezas_Economicas



Alimentos funcionalesDensidad (kernel Has)

0,000 - 0,018

0,019 - 0,053

0,054 - 0,090

0,091 - 0,130

0,131 - 0,177

0,178 - 0,232

0,233 - 0,308

0,309 - 0,425

0,426 - 0,645

Tejido_Incipiente

Elementos_Aislados

Piezas_Economicas


Biocosmética

BiocosméticaDensidad (kernel Has)

0,000 - 0,014

0,015 - 0,039

0,040 - 0,064

0,065 - 0,090

0,091 - 0,117

0,118 - 0,147

0,148 - 0,185

0,186 - 0,237

0,238 - 0,324

Tejido_Incipiente

Elementos_Aislados

Piezas_Economicas


Diseño sostenible

Diseño sostenibleDensidad (kernel Has)

0,000 - 0,004

0,005 - 0,014

0,015 - 0,025

0,026 - 0,037

0,038 - 0,048

0,049 - 0,061

0,062 - 0,078

0,079 - 0,099

0,100 - 0,132

Tejido_Incipiente

Elementos_Aislados

Piezas_Economicas


La lista de los sectores por código CIIU Rev 4.a.c correspondientes a la figura 4, se muestran a continuación:

Tabla 3. Sectores altamente estratégicos (estancados, alta productividad y mercado interno)

Áreas de especializaciónNichos del cuadrante II

y cuadrante IV y además dinámicas

CIIU Rev 4 Descripción

Biopolo

Biocosmética 4645Comercio al por mayor de productos farmacéuticos, medici-nales, cosméticos y de tocador

Farmacogenética 7210Investigaciones y desarrollo experimental en el campo de las ciencias naturales y la ingeniería



0,000 - 0,020

0,021 - 0,230

0,231 - 0,360

0,361 - 0,460

0,461 - 0,580

0,581 - 0,690

0,691 - 0,810

0,811 - 0,920

0,921 - 1,000

Tejido_Incipiente

Elementos_Aislados

Piezas_Economicas

66

Áreas de especializaciónNichos del cuadrante II

y cuadrante IV y además dinámicas

CIIU Rev 4 Descripción

Ciudad Región sostenible

Construcción sostenible 3511 Generación de energía eléctrica

Construcción sostenible 3512 Transmisión de energía eléctrica

Construcción sostenible 3513 Distribución de energía eléctrica

Construcción sostenible 3514 Comercialización de energía eléctrica


Extensionismo para pymes

7490 Otras actividades profesionales, científicas y técnicas n.c.p.

Servicios profesionales 7110Actividades de arquitectura e ingeniería y otras actividades conexas de consultoría técnica

Servicios profesionales 7990 Otros servicios de reserva y actividades relacionadas

Hub de conocimientoServicios de investiga-ción e innovación

8541 Educación técnica profesional

8543 Educación de instituciones universitarias

8544 Educación de universidades


Finalmente, se describen aquellos sectores de los cuadrantes II y IV que se localizan en aglomera-ciones dinámicas (tabla 4).

Tabla 4. Sectores altamente estratégicos (dinámicos, alta o baja productividad y mercado interno)

Áreas de especializaciónNichos del cuadrante II y

además estancadasCIIU Rev 4 Descripción

BiopoloServicios avanzados en salud

6521 Servicios de seguros sociales de salud

BiopoloServicios avanzados en salud

6522 Servicios de seguros sociales de riesgos profesionales


4632 Comercio al por mayor de bebidas y tabaco

Biopolo Biocosmética 4645Comercio al por mayor de productos farmacéuticos, medicinales, cosméticos y de tocador

Bogotá región creativa Diseño sostenible 7410 Actividades especializadas de diseño

Servicios empresarialesExtensionismo para pymes

7490 Otras actividades profesionales, científicas y técnicas n.c.p.

Biopolo Farmacogenética 7210Investigaciones y desarrollo experimental en el campo de las ciencias naturales y la ingeniería


Para este grupo, las zonas de Suba y Usaquén mantienen una alta localización de activida-des con alta productividad y/o algún nivel de

especialización. En el Anexo 1, se presenta la lista de los 35 sectores estratégicos prioriza-dos espacialmente.

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Localización de nichos estratégicos dinámicos y de mercado interno(relaja supuesto especializacióny productividad)

FarmacogenéticaDensidad (kernel Has)

0,0000 - 0,0056

0,0057 - 0,0110

0,0111 - 0,0170

0,0171 - 0,0220

0,0221 - 0,0280

0,0281 - 0,0330

0,0331 - 0,0390

0,0391 - 0,0440

0,0441 - 0,0500

Elementos_Aislados

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas

Figura 6. Sectores de los cuadrantes II y IV en aglomeraciones dinámicas


Biocosmetica

biocosmetciaDensidad (kernel Has)

0,000000 - 0,064000

0,064001 - 0,130000

0,130001 - 0,190000

0,190001 - 0,260000

0,260001 - 0,320000

0,320001 - 0,390000

0,390001 - 0,450000

0,450001 - 0,510000

0,510001 - 0,580000

Elementos_Aislados

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas


Construcción sostenible

construccionDensidad (kernel Has)

0,000 - 0,082

0,083 - 0,160

0,161 - 0,250

0,251 - 0,330

0,331 - 0,410

0,411 - 0,490

0,491 - 0,570

0,571 - 0,660

0,661 - 0,740

Elementos_Aislados

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas


Servicios profesionales

Servicios profesionalesDensidad (kernel Has)

0,000000 - 0,350000

0,350001 - 0,710000

0,710001 - 1,100000

1,100001 - 1,400000

1,400001 - 1,800000

1,800001 - 2,100000

2,100001 - 2,500000

2,500001 - 2,800000

2,800001 - 3,200000

Elementos_Aislados

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas




0,000 - 0,028

0,029 - 0,057

0,058 - 0,085

0,086 - 0,110

0,111 - 0,140

0,141 - 0,170

0,171 - 0,200

0,201 - 0,230

0,231 - 0,260

Elementos_Aislados

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas


3.4. Conjunto de localizaciones estratégicas

El análisis anterior, describe detalladamente el conjunto de localizaciones para los 35 sec-tores estratégicos según el tipo de aglome-ración dinámica o estancada. Sin embargo, el embudo presentado en la figura 1, dejó de considerar otro tipo de sectores, que por la aplicación de los criterios técnicos dejaron de ser estratégicos. Por ello fue necesario agregar otras apuestas institucionales que por motivos de priorización diferentes al de la metodología aplicada, Bogotá le apostará en el mediano plazo. Estas se relacionan en la siguiente lista:

1. La priorización de los principales secto-res del ejercicio con vocación exportadora, que trae consigo 6 códigos CIIU Rev. 4 a.c. adicionales.

2. El ejercicio de industria artesanal, por su carácter de baja productividad, pero estra-tégico para el empleo, y considerando las problemáticas de informalidad de la eco-nomía, fue priorizado.

3. Aquellos sectores económicos de las indus-trias creativas y culturales desarrollados por la Secretaría de Desarrollo Económico y la Secretaría Distrital de Cultura, que no fueron tenidas en cuenta en la metodología presentada anteriormente.

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4. Los sectores y polígonos priorizados por la economía naranja, sector que lidera la Secretaría de Desarrollo Económico.

5. Los atractivos y zonas de negocios e inte-rés turísticos, formulados por la Secretaría Distrital de Turismo.

Figura 7. Cálculo del total de los sectores estratégicos priorizados

Transporte

Transporte

Tejido_Incipiente

Elementos_Aislados

Piezas_Economicas

Localización de nichos estratégicos dinámicosde especialización inteligente


TextText

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas

Elementos_Aislados

Localizacion de nichos estratégicosestancados y de mercado interno(relaja el supuesto de especialización)

Tejido_Incipiente

Elementos_Aislados

Piezas_Economicas


Elementos_Aislados

Tejido_Incipiente

Piezas_Economicas

1 2 3 4+ + +

+= 35 sectoresestratégicos

Sectores convocación exportadora(6 CIIUs)

= Total de 81 sectores

estratégicos

+Atractivos yzonas denegocios einterés turísticos(11 CIIUs)

+Zonas estratégicasde industriaartesanal(5 CIIUs)

+Circuito creativoindustrias creativas y cultura y economía naranja (24 CIIUs)


Como se observa en la parte inferior de la figura 7, de la unión de los 35 sectores estra-tégicos identificados en la sección 2 (Anexo 1), más las apuestas institucionales, suma un total

de 81 sectores, que en términos espaciales se distribuyen conforme al mapa de la figura 8. La lista de los 81 códigos CIIU se presenta en el anexo 2 y se resumen en la tabla 5.

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Figura 8. Localizaciones estratégicas de los 81 sectores económicos estratégicos priorizados

I.Artesanal

Innovacion

Innovacion

Innovacion

Transporte

Transporte

turismo

Extensionismo para pymes

Software

Software

Finanzas 4.0

Finanzas 4.0

Finanzas 4.0

contenidos

contenidos

construcción


Farmacogenética

Adv en salud

Biocosmética

Biocosmética

antiguo_bronx

ASAB

circuito_Creativo

distrito_filmico

estacion_sabana

Zona interés turísticaZona interés turística

Localización de nichos estratégicos

²


Para resumir, los 81 CIIU que se localizan en el territorio acorde al mapa de la figura 8, están relacionados con trece nichos de las cinco

áreas de especialización inteligente y diecio-cho sectores de las demás apuestas institucio-nales, tal como se observa en la tabla 5.

Tabla 5. Resumen del conjunto de nichos y áreas de especialización inteligente a los que pertenecen los 81 sectores priorizados

Área de especialización NichoNúmero de CIIU

involucrados

Biopolo

Alimentos funcionales y naturales 3

Biocosmética 1

Farmacogenética 2

Servicios avanzados de salud 2

Ciudad-región sostenibleConstrucción sostenible 4

Transporte inteligente 4

Hub de conocimiento avanzado Servicios de investigación e innovación 4

70

Área de especialización NichoNúmero de CIIU

involucrados

Región creativa

Creación de contenidos en español 16

Diseño sostenible 6

Soluciones de software 6


Finanzas 4.0 3

Servicios de extensionismo para pymes 2

Servicios profesionales especializados 10

Demás industrias creativas de los sectores de Cultura y Turismo

8

Industria artesanal 4

Turismo 3

Vocación exportadora 3

Total general 81


Estos 81 sectores estratégicos que serán la base para la transformación productiva de Bogotá basados en el conocimiento y la inno-vación se refieren al conjunto de actividades orientadas a las industrias creativas, software e innovación industrial en medicamentos y ali-mentos. Enseguida se presentan estos nichos en mayor detalle:

a. Servicios de atención tecnológica para pymes.

b. Operaciones innovadoras y sofisticadas del sector financiero.

c. Soluciones de software, (sistemas opera-tivos, programas informáticos, portales web), al sector público (administración electrónica) y a la ciudadanía (aplicaciones digitales).

d. Contenidos audiovisuales (animación digi-tal, videojuegos, música, edición y publi-cidad, entre otros) dirigidos al mundo hispano mediante soportes tradicionales o innovadores.

e. Actividades de diseño gráfico y de moda (confecciones) industrial, de interfaz, entre otros) con un enfoque de sostenibi-lidad económica, social y medioambiental, que generen una identidad cultural propia en Bogotá Región.

f. Desarrollo del sector farmacéutico, medi-camentos y tratamientos personalizados de acuerdo con las características genéti-cas de cada persona.

g. Alimentos funcionales: Desarrollo de ali-mentos con propiedades saludables de origen vegetal o animal basados en pro-ductos autóctonos del país.

h. Servicios avanzados de salud.

i. Construcción sostenible.

j. Servicios de transporte inteligente.

k. Servicios de investigación e innovación.

En términos espaciales, los sectores estraté-gicos ocupan en su mayoría las localizaciones tradicionales, aunque despierta interés que las periferias presentan potenciales económicos

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para equilibrar en términos de empleo esas porciones de ciudad. Como se observa en el mapa de la figura 8, dichos sectores coinciden en su localización sobre el eje sur-norte com-prendido entre el Centro Internacional y la calle 127, coincidiendo con las Centralidades económicas. A medida que aumenta la distan-cia a la periferia se observa la tendencia a la especialización espacial de pocas actividades estratégicas. Por ejemplo, hacia el suroccidente sobre el eje de la Avenida de Las Américas y Corabastos, aparecen Centralidades con fuertes potencialidades en la fabricación de alimentos funcionales y de productos de bio-cosmética, y hacia la zona de Tunjuelito se presentan actividades relacionadas con la construcción. Hacia el norte, en Suba, a pesar de que su tamaño relativo es pequeño en empleo, es una zona donde existen señales de mercado en el desarrollo potencial de activida-des financieras y de innovación, dada la pre-sencia de un grupo de empresas relacionadas.

Hacia la periferia occidental sobre la localidad de Engativá, se observa la localización de algu-nas empresas relacionadas con la biotecnolo-gía, que podrían desencadenar el desarrollo industrial de la ciudad. Por su parte, la zona de influencia del Aeropuerto presenta un fuerte potencial en transporte y logística, gracias a la cercanía con el Aeropuerto e incluso en la centralidad de Fontibón se observan algunas empresas en sectores en los que se podrían generar soluciones innovadoras en finanzas. Como se observa, es posible contribuir a desa-rrollar en otras zonas de la ciudad, diferentes al Distrito Central de Negocios, sectores que pueden jalonar el empleo y la competitividad.

4. ¿Qué tan estratégicos son los 81 sectores priorizados frente al resto de la economía?

Hasta la sección 4, se ha venido priorizando un grupo de sectores a partir de un conjunto de criterios. Sin embargo, a pesar de los altos puntajes de los sectores priorizados es impor-tante tener una idea de si estos se encuentran alcanzando la máxima eficiencia o el máximo nivel de productividad que podrían alcanzar en la economía. Si bien es cierto que son los mejores sectores económicos a nivel local, estos mismos sectores a nivel internacional alcanzan mayores umbrales en los criterios de selección utilizados. ¿Qué tan lejos se encuen-tran estos sectores de alcanzar mayores están-dares de eficiencia? Se espera que los que presenten las menores brechas respecto a los máximos niveles de productividad, especiali-zación y empleo sean más estratégicos que los más lejanos, y que focalizar los recursos sobre ellos los lleve más rápidamente a su desarrollo óptimo frente a aquellos con mayores brechas.

En esta sección, se muestra que los sectores priorizados son estratégicos porque son acti-vidades económicas que se encuentran más cerca de alcanzar su máximo potencial en pro-ductividad, especialización y generación de empleo. El máximo potencial se define como la capacidad de un sector de lograr incrementar sus niveles de productividad, especialización y empleo por encima del promedio de la econo-mía+1Desviación estándar.

72

Tabla 6. Brechas de los sectores estratégicos

SectorProductividad promedio

(1)Participación del empleo

promedio (2)Crecimiento promedio en

el empleo (3)Efecto multiplicador en el

empleo (4)

81 sectores estratégicos 1,15 0,19% 8% 1,13

Resto de la economía 0,88 0,14% 6% 0,85

Máximo potencial 1,82 0,7% 16,49% 4,60

(1) Productividad medida por el factor de prosperidad económica tomando como proxy los salarios.

(2) Productividad medida por el factor de prosperidad económica tomando como proxy los salarios,

(3) Cambio en el empleo entre 2008 y 2016.

(4) Coeficiente de efecto multiplicador se refiere a la capacidad de un sector de crear empleos directos e indirectos en la economía.

(5) Los empleos se calcularon a partir del empleo reportado en 2014 de la información de la PILA.

(6) El número de empresas corresponde al total de la Base de la Cámara de Comercio de Bogotá (CCB) de 2016.


Como se observa en la tabla 6, los 81 secto-res priorizados presentan una productivi-dad promedio que se encuentra 0,67 puntos del máximo potencial de productividad que puede alcanzar la economía bogotana, mien-tras que el resto de la economía requiere casi dos veces más esfuerzos para lograr la máxima eficiencia. Por su parte, lograr que los sectores priorizados incrementen su capaci-dad para participar en el empleo, es aún una tarea ardua, y a pesar de que se encuentran apenas 5pp por encima del resto de la eco-nomía, su brecha respecto a la máxima capa-cidad de generación de empleo es de 5pp. Igualmente, la capacidad de crecimiento inte-ranual de los sectores priorizados podría ser en promedio del 16,44%, pero actualmente crecen a la mitad del potencial.

Finalmente, la brecha respecto al máximo efecto multiplicador que los sectores podrían alcanzar es de 3,47 veces, mientras que el resto de la economía tendría que hacer un esfuerzo

de 3,75 veces para alcanzar los mayores efec-tos multiplicadores del empleo.

Lo anterior justifica que realizar intervencio-nes que contribuyan a jalonar estos sectores los llevará a encontrarse más cerca de los máxi-mos umbrales de eficiencia para la economía que si se jalonan indiscriminadamente cual-quier sector de la economía. A continuación, se detallan las brechas a los máximos umbrales para cada una de las apuestas priorizadas.

Respecto a la productividad, los 35 sectores priorizados en el embudo de la figura 1, son los que están más cerca del máximo umbral, seguidos de las propuestas de las industrias creativas y culturales de la Secretaría Distrital de Cultural y de Desarrollo Económico las cuá-les hoy se encuentran por encima de los pro-medios de productividad de la economía. Sin embargo, los esfuerzos deben ser mayores en los sectores de turismo, de industria artesanal y de aquellos priorizadas como de vocación exportadora.

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Figura 1. Brecha de productividad de los sectores priorizados


Para el caso de la capacidad de generación de empleo, los sectores de turismo, los 35 del embudo y la industria artesanal, se encuen-tran mejor que el resto de la economía. Sin embargo; los sectores que componen la

vocación exportadora y las industrias creati-vas de desarrollo económico deberán hacer un esfuerzo adicional para incrementar su participación en la generación de empleo en la economía.

Figura 2. Brecha de empleo de los sectores priorizados


Respecto a las brechas de crecimiento en el empleo, los sectores de industria artesanal y

vocación exportadora, así como los del embudo, tendrán que hacer esfuerzos adicionales.

74

Figura 3. Brecha de crecimiento del empleo de los sectores priorizados


Respecto a las ventajas competitivas orien-tadas hacia el mercado externo, los sectores del embudo lideran, seguidos por las indus-trias creativas de desarrollo económico. Los

esfuerzos deben ser mayores para los sectores priorizados de vocación exportadora y del sec-tor de cultura.

Finalmente, los efectos multiplicadores del empleo sugieren que los 81 sectores están

muy cerca deben ser potencializados en conjunto.

Figura 4. Brecha de especialización de los sectores priorizados


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Figura 5. Brecha del efecto multiplicador de los sectores priorizados


5. ConclusionesEste documento presenta la metodología que utilizó la Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación para seleccionar y priorizar aquellos sectores de la economía bogotana, que de acuerdo con sus ventajas en productividad, potencial de mercado externo, capacidad de generación de empleo, encadenamientos productivos y aglomeración, son más susceptibles de aprovechar las ventajas de las externalida-des positivas generadas por intervenciones territoriales, para contribuir a que la ciudad alcance la transformación productiva basada en el conocimiento y la innovación, como ha sido el objetivo de estrategias como la de especialización inteligente. Lo anterior, parte del supuesto de que las actividades de alta productividad, que además hacen parte de la estrategia de especialización inteligente, tie-nen mayor capacidad para desarrollar el cono-cimiento y la innovación que aporte valor y desarrollo económico a la ciudad.

Las actividades estratégicas con potencial para transformar la economía y que presentan una gran capacidad para aglomerarse en el terri-torio o que a futuro presentan potencial de

aglomeración, están contempladas aquí, con-formando un total de 81 sectores. A nivel de la planeación territorial es crucial realizar las intervenciones territoriales que contribuyan al desarrollo y expansión de estas actividades en el mercado, más aún si el territorio, la infraes-tructura, y el soporte urbano en general es un factor requerido por las empresas para crecer. Por lo anterior, no solo es suficiente identificar lo estratégico a nivel sectorial, sino las locali-zaciones estratégicas que son potencialmente susceptibles a intervención urbanística. Así, el objetivo de este ejercicio es el de servir de base a la revisión del Plan de Ordenamiento Territorial, para focalizar las zonas de interés de desarrollo económico de las aglomeracio-nes, en orden a contribuir con el diseño de usos del suelo más compatibles con las activi-dades económicas estratégicas, que surgen y se desarrollan en la ciudad.

Estas actividades estratégicas son aquellas que se encuentran a una menor brecha de alcanzar la máxima eficiencia o el máximo nivel de pro-ductividad que podrían alcanzar en la economía. Si bien es cierto que son los mejores sectores económicos a nivel local, estos mismos sectores a nivel internacional alcanzan mayores umbra-les de los criterios de selección utilizados.

76

Los 81 sectores priorizados presentan una productividad promedio que se encuentra 0,67 puntos del máximo potencial de productividad que puede alcanzar la economía bogotana, mientras que el resto de la economía requiere casi dos veces más esfuerzos para lograr la máxima eficiencia.

Con base a la aplicación de los criterios ante-riores, para el proceso de formulación del com-ponente socioeconómico y espacial de Bogotá se define al grupo de los sectores estratégicos, como aquellos de especialización inteligente y de otro tipo de apuestas institucionales que presentan las menores brechas (por ende, las mayores potencialidades) respecto a los máxi-mos niveles de productividad, empleo, ventaja comparativa y encadenamientos productivos que podrían alcanzarse en la economía bogo-tana. En ese orden de ideas, las intervenciones urbanas están dirigidas a potencializar a este grupo de sectores, que por sus altos encade-namientos productivos extenderán su efecto hacia los menos estratégicos, generando empleo hacia toda la economía.

Estos 81 sectores estratégicos que serán la base para la transformación productiva de Bogotá basados en el conocimiento y la innovación se refieren al conjunto de actividades orientadas a las industrias creativas, software e innovación industrial en medicamentos y alimentos. Estos son en mayor detalle: a) servicios de atención tecnológica para pymes, b) operaciones inno-vadoras y sofisticadas del sector financiero, c) soluciones de software, (sistemas operativos, programas informáticos, portales web), al sec-tor público (administración electrónica) y a la ciudadanía (aplicaciones digitales), d) conte-nidos audiovisuales (animación digital, video-juegos, música, edición y publicidad, entre otros), dirigidos al mundo hispano mediante soportes tradicionales o innovadores, e) activi-dades de diseño gráfico y de moda (confeccio-nes) industrial, de interfaz, entre otros, con un enfoque de sostenibilidad económica, social

y medioambiental que generen una identidad cultural propia en Bogotá Región, f) desarro-llo del sector farmacéutico, medicamentos y tratamientos personalizados de acuerdo con las características genéticas de cada persona, g) alimentos funcionales: desarrollo de ali-mentos con propiedades saludables de origen vegetal o animal, basados en productos autóc-tonos del país, h) servicios avanzados de salud, i) construcción sostenible, j) servicios de trans-porte inteligente, y k) ervicios de investigación e innovación.

6. ReferenciasDepartamento Nacional de Planeación (DNP)

(2017). Agenda Interna para la Productivi-dad y la Competitividad. Bogotá: DNP.

Centro de Pensamiento en Estrategias Com-petitivas (2017). Formulación e implemen-tación de una estrategia de planificación y gestión del desarrollo y el ordenamiento territorial sostenible y competitivo. Bogotá: Universidad del Rosario.

European Comission (2009). Guide to Research and Innovation Strategies for smart specia-lisations (Ris 3), Research policy, Luxem-bourg: European Union.

Idom consulting (2015). Estrategia de especia-lización inteligente de Bogotá Región. Entre-gable 5. Bogotá: Cámara de Comercio de Bogotá.

Comisión Regional de Competitividad (2010). Plan regional de competitividad Bogotá y Cundinamarca 2010-2019.

6.1. Sitios webCámara de Comercio de Bogotá (2017).

Estrategia de especialización inteligente. Recuperado de http://www.ccb.org.co/Transformar-Bogota/Especializacion-Inte-ligente-Bogota-Region.

European commission (2017). What is Smart specialization. Recuperado de http://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/guides/smart_spec/strength_innov_regions_en.pdf

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Anexo 1. Lista de los 35 sectores estratégicos priorizados espacialmente y su ubicación en los cuadrantes

Área Nicho Cuadrante CIIU 4.AC. Descripción del CIIU 4.A.C.


I 1089Elaboración de otros productos alimenticios n.c.p.

Ciudad-Región sostenible

Transporte inteligente I 2910Fabricación de vehículos automotores y sus motores


Transporte inteligente I 2930Fabricación de partes, piezas (autopar-tes) y accesorios (lujos) para vehículos automotores


Transporte inteligente I 3020Fabricación de locomotoras y de material rodante para ferrocarriles

Región creativa Diseño sostenible I 5811 Edición de libros

Región creativa Diseño sostenible I 5812 Edición de directorios y listas de correo

Región creativa Diseño sostenible I 5813Edición de periódicos, revistas y otras publi-caciones periódicas

Región creativa Diseño sostenible I 5819 Otros trabajos de edición

Región creativa Soluciones de software I 5820Edición de programas de informática (software)

Región creativaCreación de contenidos en español

I 5920Actividades de grabación de sonido y edición de música


I 6010Actividades de programación y transmisión en el servicio de radiodifusión sonora


I 6020Actividades de programación y transmisión de televisión

Región creativa Soluciones de software I 6201Actividades de desarrollo de sistemas informáticos (planificación, análisis, diseño, programación, pruebas)

Región creativa Soluciones de software I 6202Actividades de consultoría informática y actividades de administración de instalacio-nes informáticas

Región creativa Soluciones de software I 6312 Portales web

Servicios empresariales Finanzas 4.0 I 6421 Actividades de las corporaciones financieras

Servicios empresariales Finanzas 4.0 I 6422Actividades de las compañías de financiamiento

Servicios empresariales Finanzas 4.0 I 6920Actividades de contabilidad, teneduría de libros, auditoría financiera y asesoría tributaria

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Área Nicho Cuadrante CIIU 4.AC. Descripción del CIIU 4.A.C.

Servicios empresarialesServicios profesionales especializados

I 7110Actividades de arquitectura e ingeniería y otras actividades conexas de consultoría técnica

Biopolo Farmacogenética I 7210Investigaciones y desarrollo experimental en el campo de las ciencias naturales y la ingeniería

Servicios empresarialesServicios de extensionismo para pymes

I 7220Investigaciones y desarrollo experimental en el campo de las ciencias sociales y las humanidades


II 4632 Comercio al por mayor de bebidas y tabaco

Biopolo Biocosmética II 4645Comercio al por mayor de productos farmacéuticos, medicinales, cosméticos y de tocador

Biopolo Servicios avanzados de salud II 6521 Servicios de seguros sociales de salud

Biopolo Servicios avanzados de salud II 6522Servicios de seguros sociales de riesgos profesionales

Región creativa Diseño sostenible II 7410 Actividades especializadas de diseño


II 7490Otras actividades profesionales, científicas y técnicas n.c.p.

Hub de conocimiento avanzado

Servicios de investigación e innovación

II 8541 Educación técnica profesional



II 8542 Educación tecnológica



II 8543Educación de instituciones universitarias o de escuelas tecnológicas



II 8544 Educación de universidades


Construcción sostenible IV 3511 Generación de energía eléctrica


Construcción sostenible IV 3512 Transmisión de energía eléctrica


Construcción sostenible IV 3513 Distribución de energía eléctrica


Construcción sostenible IV 3514 Comercialización de energía eléctrica


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Anexo 2. Tabla de priorización de los sectores estratégicos

Área de especialización Nicho CIIU 4.A.C Descripción

Biopolo Alimentos funcionales y naturales 1089Elaboración de otros productos alimenticios N.C.P.

Pertenece a vocación exportadora

Pertenece a vocación exportadora 1420 Fabricación de artículos de piel

Pertenece a industria artesanal Pertenece a industria artesanal 1511 Curtido y recurtido de cueros

Pertenece a industria artesanal Pertenece a industria artesanal 1512Fabricación de artículos de viaje, bolsos de mano

Pertenece a industria artesanal Pertenece a industria artesanal 1811 Actividades de impresión


Pertenece a vocación exportadora 2100

Fabricación de productos farmacéuticos, sustancias químicas medicinales y productos botánicos de uso farmacéutico


Pertenece a vocación exportadora 2310Fabricación de vidrio y productos de vidrio

Pertenece a industria artesanal Pertenece a industria artesanal 2599Fabricación de otros productos elaborados de metal


Pertenece a vocación exportadora 2630Fabricación de equipos de comunicación

Ciudad Región sostenible Transporte inteligente 2910Fabricación de vehículos automotores y sus motores

Ciudad Región sostenible Transporte inteligente 2930Fabricación de partes, piezas (autopartes) y accesorios (lujos) para vehículos automotores

Ciudad Región sostenible Transporte inteligente 3020Fabricación de locomotoras y de material rodante para ferrocarriles


Pertenece a vocación exportadora 3210Fabricación de joyas, bisutería y artículos conexos

Pertenece a sector de desarrollo económico y a secretaría de cultura


3220 Fabricación de instrumentos musicales



3240 Fabricación de juegos y juguetes

Ciudad Región sostenible Construcción sostenible 3511 Generación de energía eléctrica

Ciudad Región sostenible Construcción sostenible 3512 Transmisión de energía eléctrica

Ciudad Región sostenible Construcción sostenible 3513 Distribución de energía eléctrica

Ciudad Región sostenible Construcción sostenible 3514 Comercialización de energía eléctrica

Biopolo Alimentos funcionales y naturales 4632Comercio al por mayor de bebidas y tabaco

Biopolo Biocosmética 4645Comercio al por mayor de productos farmacéuticos, medicinales, cosméticos y de tocador

80


Ciudad región sostenible Transporte inteligente 4921 Transporte de pasajeros

Pertenece a turismo Pertenece a turismo 5111 Transporte aéreo nacional de pasajeros

Pertenece a turismo Pertenece a turismo 5112Transporte aéreo internacional de pasajeros

Servicios empresariales Servicios profesionales especializados 5511 Alojamiento en hoteles

Servicios empresariales Servicios profesionales especializados 5512 Alojamiento en aparta hoteles

Servicios empresariales Servicios profesionales especializados 5513 Alojamiento en centros vacacionales

Servicios empresariales Servicios profesionales especializados 5621 Catering para eventos

Bogotá región creativa Diseño sostenible 5811 Edición de libros

Región creativa Diseño sostenible 5812Edición de directorios y listas de correo

Bogotá región creativa Diseño sostenible 5813 Edición de periódicos

Bogotá región creativa Diseño sostenible 5819 Otros trabajos de edición

Región creativa Soluciones de software 5820 Edición de programas

Región creativa Creación de contenidos en español 5911 Producción de película

Región creativa Creación de contenidos en español 5912 Postproducción de películas

Región creativa Creación de contenidos en español 5913 Distribución de películas

Región creativa Creación de contenidos en español 5914 Exhibición de películas

Región creativa Creación de contenidos en español 5920Grabación de sonido y edición de música

Región creativa Creación de contenidos en español 6010 Programación y transmisión de radio

Región creativa Creación de contenidos en español 6020 Programación y transmisión de TV

Región creativa Soluciones de software 6201 Sistemas informáticos

Región creativa Soluciones de software 6202 Consultoría informática

Región creativa Soluciones de software 6209 Tecnologías de la información

Región creativa Soluciones de software 6311 Procesamiento de datos

Región creativa Soluciones de software 6312 Portales web

Servicios Empresariales Servicios profesionales especializados 6391 Agencias de noticias

Servicios Empresariales Finanzas 4.0 6421Actividades de las corporaciones financieras

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Servicios empresariales Finanzas 4.0 6422Actividades de las compañías de financiamiento

Biopolo Servicios avanzados de salud 6521 Servicios de seguros sociales de salud

Biopolo Servicios avanzados de salud 6522Servicios de seguros sociales de riesgos profesionales

Servicios empresariales Finanzas 4.0 6920Actividades de contabilidad, teneduría de libros, auditoría financiera y asesoría tributaria

Servicios empresariales Servicios profesionales especializados 7110Actividades de arquitectura e ingeniería.

Biopolo Farmacogenética 7210Investigaciones y desarrollo experimental en el campo de las ciencias naturales y la ingeniería


7220 Investigación y desarrollo experimental

Región creativa Creación de contenidos en español 7310 Publicidad

Región creativa Diseño sostenible 7410 Actividades especializadas de diseño

Región creativa Diseño sostenible 7420 Artes plásticas y visuales


7490Otras actividades profesionales, científicas y técnicas n.c.p.



7740 Arrendamiento de propiedad intelectual

Servicios empresariales Servicios profesionales especializados 7911 Actividades de las agencias de viaje

Servicios empresariales Servicios profesionales especializados 7912 Actividades de operadores turísticos

Servicios empresariales Servicios profesionales especializados 7990Otros servicios de reserva y actividades relacionadas

Servicios empresariales Servicios profesionales especializados 8230Organización de convenciones y eventos comerciales

Hub de conocimiento avanzadoServicios de investigación e innovación

8541 Educación técnica profesional


8542 Educación tecnológica


8543Educación de instituciones universitarias o de escuelas tecnológicas


8544 Educación de universidades



8553 Enseñanza cultural

Pertenece a secretaría de cultura

Pertenece a secretaría de cultura 9000 Actividades creativas

82


Región creativa Creación de contenidos en español 9001 Creación literaria

Región creativa Creación de contenidos en español 9002 Creación musical

Región creativa Creación de contenidos en español 9003 Creación teatral

Región creativa Creación de contenidos en español 9004 Creación audiovisual

Región creativa Creación de contenidos en español 9005 Artes plásticas y visuales

Región creativa Creación de contenidos en español 9006 Actividades teatrales

Región creativa Creación de contenidos en español 9007 Espectáculos musicales en vivo

Región creativa Creación de contenidos en español 9008 Espectáculos en vivo



9101 Actividades de bibliotecas y archivo


Pertenece a secretaría de cultura 9102 Funcionamiento de museos


Pertenece a secretaría de cultura 9103 Jardines botánicos

Pertenece a turismo Pertenece a turismo 9321Actividades de parques de atracciones y parques temáticos


83

Análisis de las condiciones físicas relacionadas con la localización de las unidades productivas en Bogotá: aplicación de un modelo de regresión logística para la localización en el polígono La Flecha27

Elaborado por: Andrés Leonardo Acosta Hernández28

27 La Flecha es el nombre que de manera informal se ha dado a un área de la ciudad so-bre la cual la Secretaría Distrital de Planeación de Bogotá ha desarrollado un análisis evaluando la posibilidad de que sea incorporada al tratamiento de renovación urbana. Es de aclarar que este polígono se encontraba en fase de análisis al momento de gene-rar esta publicación y por lo tanto no hay ninguna decisión en firme al respecto.

28 Economista de la Universidad Católica de Colombia, Magíster en Economía de la Pontificia Universidad Javeriana, con cinco años de experiencia en investigación eco-nómica de temáticas relacionadas con vivienda, hábitat, ordenamiento territorial y salud pública.

84

1. Introducción2. Revisión de literatura3. Datos y metodología 3.1. Fuentes de información 3.2. Construcciones de varibales del entorno físico 3.3. Análisis descriptivo de los datos 3.4. Análisis de las variables de entorno físico 3.5. Metodología 3.5.1. Estimación de la probabilidad de localización 3.5.2. Estimación de empleos esperados en La Flecha4. Resultados 4.1. Estimación de la probabilidad de localización 4.2. Aplicación a la estimación de empleos5. Conclusiones

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1. IntroducciónLa planeación de una ciudad es una tarea com-pleja. La provisión y ordenamiento del territo-rio necesario para el desarrollo de condiciones de vida favorables a los ciudadanos, implica un análisis profundo sobre todos los aspec-tos inherentes al espacio. Es por esto que, los Planes de Ordenamiento Territorial (POT) han surgido como instrumento de integración entre el territorio y las estructuras socioeco-nómicas y ambientales, teniendo como fin último la definición de una estructura urbana y rural eficiente para el desarrollo de las rela-ciones sociales y económicas.

Uno de los principales desafíos del ordena-miento territorial es la cualificación de espa-cios físicos con vocación económica. De hecho, la conformación de aglomeraciones económi-cas y la formación de clústeres de ciertas acti-vidades económicas han sido fuente creciente de investigaciones en el ámbito de la economía urbana y regional. La literatura especializada ha reconocido que la proximidad espacial entre firmas, brinda beneficios en términos de una mayor productividad, reducción de costos y mejor calidad de los productos (Yang, Hao, & Cai, 2015); razón por la cual, conocer los patro-nes o características del territorio que motivan la localización de empresas en determinados espacios, es un instrumento relevante para el ejercicio de toma de decisiones de políticas públicas.

Teniendo en cuenta que actualmente el Distrito Capital de Bogotá se encuentra en un proceso de formulación de un nuevo POT, que puede modificar los lineamientos propuestos para la ciudad en el Decreto 190 de 2004, el presente documento se enfoca en el análisis de cómo la estructura física urbana determina la localización de empresas en la ciudad. El obje-tivo principal es modelar la probabilidad de ubicación de determinadas actividades econó-micas estratégicas que se espera aumenten su

participación en el mercado en los próximos años y que por ende se convertirán en fuentes importantes de empleo para los bogotanos.

El documento se organiza de esta manera: la siguiente sección está dedicada a la literatura relacionada. En la sección tres se llevan a cabo los análisis descriptivos de las variables de estructura física urbana. Posteriormente estas variables son usadas en el modelamiento y estimación de la probabilidad de ubicación de empresas en La Flecha (un polígono de la ciu-dad que se encuentra en tratamiento de reno-vación urbana). Adicionalmente, se realiza una aplicación a la estimación de empleos directos e indirectos esperados en esta zona de análisis. Finalmente, la última sección del documento se dedica a extraer las principales conclusio-nes del ejercicio, realizando una discusión de los resultados respecto a estudios anteriores y su utilidad frente a ejercicios de formulación de intervenciones o políticas públicas como los POT.

2. Revisión de literaturaEn lo que respecta al análisis sobre la localiza-ción de unidades productivas, la literatura eco-nómica y urbana da cuenta del especial interés que el tema despierta sobre todo en escenarios de formulación de política pública. La base teórica de los estudios de localización indus-trial radica en los aportes de Marshall (1890) —pionero de la teoría de la localización—, quien plantea que la decisión de ubicación de una empresa cuando la de otras actividades ya está dada, depende fundamentalmente de tres aspectos: 1) los costos originados por el des-plazamiento de factores o de productos; 2) los efectos o externalidades positivas que en tér-minos tecnológicos pueden compartir empre-sas espacialmente cercanas, y; 3) la forma en que una industria aglomerada geográfi-camente impulsa la creación de un mercado laboral especializado. A partir de este análisis

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de Marshall, los estudios sobre localización industrial han crecido sustancialmente incor-porando al análisis otros factores que influen-cian las decisiones, como el precio del suelo, la densidad de población, entre otros.

El desarrollo de investigaciones en la mate-ria se ha centrado fundamentalmente en el estudio de la localización para sectores indus-triales, que por naturaleza requieren ciertas disposiciones físicas para el desarrollo de su actividad y por ende presentan relaciones estrechas con las condiciones del territorio, como por ejemplo, la disposición de grandes superficies y la accesibilidad, especialmente al transporte de carga. No obstante, otros secto-res han ido ganando especial interés como el hotelero, financiero y en los últimos años las denominadas industrias creativas. En esta sec-ción se presentan algunos de los estudios rela-cionados con estos sectores con la finalidad de extraer los principales hallazgos en términos metodológicos para el modelamiento de la localización, así como las principales conclu-siones en la aplicación de estos modelos para la formulación de política.

El estudio de Hansen (1987), abarca un análi-sis sobre las decisiones de localización de las industrias en la ciudad de Sao Paulo, Brasil. Con información de 360 industrias, realiza un análisis sobre la probabilidad de ubicación en esta ciudad versus la posibilidad de ubicarse en ciudades aledañas. Para ello realiza la estima-ción de un modelo logit multinomial anidado, donde la variable dependiente corresponde a una categórica con las opciones de localiza-ción y utiliza como variables explicativas la distancia al centro de Sao Paulo, los precios del suelo industrial, número de empleados en el sector manufacturero al que pertenece, los niveles salariales y los años de educación de los empleados. Los resultados de su análisis muestran que las decisiones de localización obedecen a una lógica de aglomeración, en la que la distancia al centro de la ciudad tiene

un peso importante en la decisión, a diferen-cia de los niveles salariales que no mostraron una relación fuerte. En términos de política los resultados de Hansen sugieren la generación de alternativas de transporte o en su defecto, definición de zonas o locaciones cercanas al centro o a otros centros de aglomeración eco-nómica con el fin de incentivar la construcción de una ciudad conectada para la realización de actividades productivas.

Por su parte, Costa, Segarra, & Viladecans (2000) reconocen que la localización de las empresas está en gran medida relacionada con los atributos propios de la industria que se analiza, así como con las características de las empresas. En su aproximación economé-trica aplican un modelo probit para la localiza-ción de las industrias manufactureras nuevas en España entre 1980 y 1994, desagregando análisis por tamaño de empresa, así como por la intensidad de requerimientos tales como mano de obra, recursos naturales, economías de escala, entre otros. Los resultados muestran que para la mayoría de las actividades anali-zadas, las ciudades de mayor tamaño, más densamente pobladas y con mayores niveles de diversificación productiva, han perdido atractivo respecto a opciones de localización en ciudades de menor tamaño que han desa-rrollado mercados especializados. Además, observan que los patrones de localización son distintos en relación a la actividad industrial que se desarrolle. En este sentido, la creación de “distritos especializados” cobra relevancia, siempre que las condiciones propias de la acti-vidad se originen con el tiempo en la locación.

Uno de los sectores que puede ser considerado sensible a la ubicación en zonas aglomeradas es el de diseño y moda. Ubicarse en zonas cer-canas a la provisión de insumos para la fabri-cación de prendas, acoger conocimientos o nuevas tendencias del sector, así como contar con empleo especializado son conceptos que podrían aplicar a esta industria. No obstante,

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Wenting, Atzema, & Frenken (2011), llevan a cabo la aplicación de un modelo de regresión logística sobre información recolectada con empresarios del sector de la moda, encon-trando que la provisión de infraestructuras y espacios urbanos que les permitan mejorar sus oportunidades de networking con pares dentro y fuera del clúster afectan mucho más su decisión que la ubicación dentro de una aglomeración en sí misma.

El sector hotelero también ha sido objeto de estudio sobre patrones de localización. Hao & Yang (2016) y Puciato (2016), estudian los determinantes de localización de cadenas hoteleras. En esta literatura se incorporan variables como los precios del suelo, la dispo-nibilidad de medios de transporte, los costos laborales, la densidad de población, servicios urbanos relacionados con el sector hotelero y beneficios tributarios como posibles deter-minantes. Además, el estudio de Hao & Yang (2016), considera que la localización intra-ur-bana depende del tipo de hotel, por lo cual su análisis se centra en la comparación entre cadenas hoteleras calificadas frente a no cali-ficadas. La especificación econométrica que aplican estos autores nuevamente corres-ponde a modelos de elección discreta con una función logística.

Finalmente, el sector de las industrias creati-vas ha crecido sustancialmente en las últimas décadas. La denominada “clase creativa” ha mostrado una tendencia fuerte a aglomerarse en la ciudad, y son un gran ejemplo de activi-dades productivas que se han abierto camino en la generación de distritos especializados. Por ejemplo You & Bie (2017), utiliza mode-los de regresión espacial rezagada y partición de varianzas para establecer la importancia sobre la localización que tienen tres grandes dimensiones de variables: servicios urbanos (proximidad a equipamientos urbanos como universidades, parques, plazoletas, así como el porcentaje de jóvenes); tolerancia social y

apertura, entendida como la diversidad social (étnica, generacional, de la vivienda, entre otras); y aspectos económicos (precios del suelo y vivienda, tasa de empleo, oferta de tra-bajo, riqueza del hogar, entre otras). Su análisis es aplicado para los años 2000 y 2010; encon-trando que para el año 2000, la mayor impor-tancia relativa correspondía a las variables de tolerancia social y apertura, mientras que para el 2010, cuando la industria se encuentra mucho más consolidada, se ve afectada princi-palmente por las variables económicas.

A partir de los hallazgos descritos en la litera-tura especializada, se puede extraer que desde la perspectiva metodológica, la utilización de modelos de elección discreta o multinomial, son los más adecuados para este tipo de análisis. A su vez, en lo referente a los factores o patrones que afectan la localización de las empresas, se observa que estos varían fundamentalmente en razón al tipo de sector al que pertenezca la empresa. Sin embargo; es posible identificar que la provisión de servicios e infraestructura urbana, la cercanía a Centralidades, aspectos de accesibilidad a medios de transporte, precios del suelo y variables de población, se muestran como los factores básicos que pueden determi-nar las decisiones de localización.

3. Datos y metodología3.1. Fuentes de informaciónPara la estimación de la probabilidad de la loca-lización de empresas en el polígono La Flecha, se contó con información proporcionada por diferentes entidades responsables de mante-ner y actualizar los datos. La base de datos de la Cámara de Comercio de Bogotá (CCB) del año 2016, se tomó como referencia de locali-zación de actividades productivas en la ciudad, además la fuente del stock de empleos directos e indirectos surgió de un ejercicio realizado por la Dirección de Economía Urbana (DEU)

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de la Secretaría Distrital de Planeación (SDP), en el que ajustaron e imputaron (cuando fue necesario) los empleos reportados en esta base en su versión 2013.

Para el análisis de sectores de actividad eco-nómica se utiliza la clasificación internacional CIIU revisión 4 —publicada por el DANE—, y para la desagregación de los análisis se tomó en cuenta el ejercicio de priorización de activi-dades económicas estratégicas que la DEU, en conjunto con otras entidades distritales han definido para la ciudad. Además, la priorización de sectores CIIU ha estado basada principal-mente en criterios derivados de la aplicación de la metodología DATLAS y especialización inte-ligente, aplicados actualmente por Bancoldex y la CCB, para mediciones de competitividad. Por otro lado, la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH), se tomó como referencia para hacer la estimación de flujos anuales de empleo con datos desde 2009 a 2016.

De manera complementaria, el mapa de refe-rencia de Ideca, se usó para identificar las divisiones espaciales existentes en la ciudad (Manzana, Barrio, UPZ y Localidad); la malla vial del IDU se usó para calcular indicadores de vías arteriales e intermedias; y la ubica-ción de las troncales y estaciones de los medios de transporte en la ciudad actualizado por la Secretaría de Movilidad, se usó para identificar proximidades.

3.2. Construcción de variables del entorno físico

Con el objeto de que el modelo ajustado pueda ser utilizado para estimar la probabilidad de que una actividad específica se traslade a otra parte de la ciudad, en este caso al polígono de La Flecha; y de la disponibilidad de los datos, se crearon diferentes indicadores a nivel de manzana, que miden las condiciones físicas del entorno y que cumplen con el supuesto de invariabilidad en el tiempo. Este supuesto

de invariabilidad es importante debido a que muchas características físicas pueden tener cambios a lo largo de un proceso de renova-ción urbana, afectando de manera directa las estimaciones realizadas con el modelo.

Para realizar el cálculo de los indicadores a nivel de manzana, se utilizó el software ArcGIS 10.5 debido a que todos se basan en distancias eucli-dianas o condiciones específicas de los polígo-nos de las manzanas. Estos son los indicadores:

» Distancia a la estación de Transmilenio más cercana: es un indicador de accesibilidad que sirve para identificar qué tanto deben desplazarse los empleados o consumidores para acceder a este medio de transporte masivo. La unidad de medida es metros.

» Distancia al nodo de transporte más cer-cano: es un indicador de accesibilidad que sirve para identificar qué tanto deben des-plazarse los empleados o consumidores para acceder a cualquier nodo de trans-porte (puntos de acceso al SITP). La unidad de medida es metros.

» Área de la manzana: es un indicador de configuración del espacio. Este indicador está medido en metros cuadrados.

» Perímetro de la manzana: es un indicador de configuración del espacio. Este indica-dor está medido en metros.

» Indicador área/perímetro: es el cociente entre el área y el perímetro de la manzana y proporciona una idea del aprovechamiento de construcción posible en la manzana, entre mayor sea, la disponibilidad de área aprovechable es mayor.

» Distancia al centro de la ciudad: sirve para identificar qué tan lejos se encuentra la man-zana del centro financiero (carrera 7 con calle 72). Este indicador está medido en metros.

» Cantidad de estaciones de Transmilenio en un buffer de 1000 metros: sirve para

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identificar la oferta de estaciones de Transmilenio en un área de 1000 metros. Este indicador está medido en metros.

» Cantidad de estaciones de Transmilenio en un buffer de 500 metros: sirve para identifi-car la oferta de estaciones de Transmilenio en un área de 500 metros. Este indicador está medido en metros.

» Cantidad de nodos de transporte en un buffer de 250 metros: sirve para identificar la oferta de nodos de transporte en un área de 250 metros. Este indicador está medido en metros.

» Longitud de malla vial arterial en un buffer de 250 y 500 metros: sirve para identificar la longitud de las vías arteriales en un área de 250 y 500 metros. Este indicador está medido en metros.

» Densidad de malla vial arterial en un buffer de 250 y 500 metros: sirve para identificar la cantidad de metros lineales de las vías arteriales en un área de 250 y 500 metros que le corresponden a cada metro cua-drado de la manzana. Este indicador está medido en metros lineales por cada metro cuadrado de área.

» Longitud de malla vial intermedia en un buffer de 250 y 500 metros: sirve para identificar la longitud de las vías interme-dias en un área de 250 y 500 metros. Este indicador está medido en metros.

» Densidad de malla vial intermedia en un buffer de 250 y 500 metros: sirve para iden-tificar la cantidad de metros lineales de las vías intermedias en un área de 250 y 500 metros que le corresponden a cada metro cuadrado de la manzana. Este indicador

está medido en metros lineales por cada metro cuadrado de área.

» Longitud y densidad de malla vial que hace parte del corredor logístico: es un indicador de acceso a transporte de carga. El corre-dor está compuesto principalmente por la Autopista Norte, Autopista Sur, Avenida Boyacá y calle 80.

Estos indicadores fueron asignados a todas las empresas relacionadas en la base de datos de la Cámara de Comercio con corte al año 2016, por medio del código de la manzana para reali-zar el modelo correspondiente.

3.3. Análisis descriptivo de los datosLa figura 1 presenta el mapa de la ubicación del polígono de análisis. Respecto a los datos primarios, se tiene que en el año 2016 hay un total de 512.184 empresas registradas en la Cámara de Comercio que fueron ubicadas correctamente a nivel de manzana; de ellas, 879 se encuentran actualmente en el polígono de La Flecha.

Por otro lado, del total de empresas analiza-das 63,4% pertenece a códigos CIIU no clasi-ficados dentro de los nichos de especialización inteligente29. De la proporción restante, cons-trucción sostenible, servicios profesionales especializados, alimentos funcionales y natu-rales y soluciones de software, representan el 60% de las empresas; mientras que en La Flecha, los nichos de alimentos funcionales y naturales, y transporte inteligente, son los nichos que tienen la misma participación. Vale la pena señalar que en La Flecha, los otros nichos no tienen una participación superior al 6,7% (ver figura 2).

29 “Es una agenda integrada de desarrollo productivo, construida colectivamente para la transformación de Bo-gotá y Cundinamarca, basada en el conocimiento y la innovación. Es una estrategia dinámica que responde a las capacidades regionales y a las tendencias internacionales para la generación de proyectos”. Para mayor información ver: http://www.ccb.org.co/Transformar-Bogota/Especializacion-Inteligente-Bogota-Region.

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Figura 1. Polígono de La Flecha

Fuente: Mapa de referencia Ideca, Secretaría Distrital de Movilidad y Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de

Planeación.

Adicionalmente, del total de empresas regis-tradas, cerca del 50% se encuentran en la rama de servicios, el 21,3% se encuentra en comer-cio y el 10% en industrias manufactureras. Las

ramas restantes no presentan participaciones superiores al 10%. Actualmente en el polígono de La Flecha, la mayor participación es comer-cio (ver figura 3).

Figura 2. Distribución de empresas para los nichos de especialización inteligente

0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18%

Construcción sostenibleServicios profesionales especializados

Alimentos funcionales y naturalesSoluciones de software

Finanzas 4.0Creación de contenidos en español

Transporte inteligenteServicios avanzados de salud

Servicios de extensionismo para pymesBiocosmética

Economía circularDiseño sostenibleFarmacogenetica

Ecosistema rio Bogotá y sus afluentesServicios de investigación e innovación

La Flecha Ciudad

Fuente: Cámara de Comercio de Bogotá (2016) y Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital de Planeación.

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Figura 3. Distribución de empresas por grandes ramas de actividad

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%

Servicios comunales, sociales y personales

Comercio, hoteles y restaurantes

Industrias manufactureras

Transporte, almacenamiento y comunicaciones

Construcción

Actividades inmobiliarias

Intermediación financiera

Agricultura, ganadería, caza, silvicultura y pesca

Suministro de Electricidad Gas y Agua

Explotación de minas y canteras

Rama de Actividad

La Flecha Ciudad

Fuente: Cámara de Comercio de Bogotá (2016) y DANE.

En la figura 4, se muestra la distribución según el tamaño de empresa. Con respecto al total de empresas registradas el 91,3% están clasifica-das como micro; 6,4% son pequeñas empresas; 1,8% son medianas y 0,6% son grandes. En La

Flecha se mantiene esta distribución aunque las participaciones cambian, la participación de las microempresas se baja en aproximadamente 20 puntos porcentuales (pp), las empresas peque-ñas crecen 11pp y las medianas 7pp.

Figura 4. Distribución por tamaño de empresa

91,28%

6,36%1,76% 0,60%

70,65%

17,41%

8,65%3,30%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Micro Pequeña Mediana Grande

Ciudad La Flecha

Fuente: Cámara de Comercio de Bogotá (2016).

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Una de las principales apuestas de la ciudad en la formulación del nuevo POT, es incentivar el crecimiento de algunas actividades econó-micas consideradas estratégicas; y, específica-mente, la localización de industrias creativas30 en el polígono de La Flecha. Actualmente, del total de empresas analizadas en la ciudad,

Figura 5. Participación CIIU estratégicos y creativos

12,32%

6,85%

Ciudad

Estratégicos Creativos

17,18%

2,73%

La Flecha

Estratégicos Creativos

Fuente: Cámara de Comercio de Bogotá (2016) y DANE.

12,3% corresponden a códigos CIIU priori-zados, mientras que 6,9% son actividades de la industria creativa. Al revisar estos CIIU en el polígono de La Flecha, de 879 empresas, 17,2% pertenecen a actividades estratégicas y 2,7% a creativas.

A nivel desagregado, en las actividades eco-nómicas creativas analizadas hay algunas que presentan cambios en la distribución por tamaño de las empresas como actividades de programación y transmisión en el servicio de radiodifusión sonora, en donde el 61,2% son microempresas, el 24,5% son pequeñas y el 11,5% son medianas. Actividades de progra-mación y transmisión de televisión, cuentan con una participación de empresas grandes de 9,4%; seguido de las pequeñas con 14,1%

y microempresas con 68,2%. La actividad arrendamiento de propiedad intelectual y pro-ductos similares, excepto obras protegidas por derechos de autor, presenta otro comporta-miento particular ya que la mayor proporción la tienen las pequeñas empresas, seguido de microempresas y medianas con participacio-nes de 40%, 33,3% y 20%, respectivamente.

En las actividades económicas estratégicas también se presentan cambios en los patrones

30 La Cámara de Comercio de Bogotá ha venido impulsando la conformación de clústeres de industrias dedicadas a actividades relacionadas con el cine, publicidad, medios de comunicación, videojuegos y animación digital como lo son: agencias de publicidad, agencias de medios, agencias de marketing, canales de TV, productoras cinematográficas, productoras audiovisuales, postproductoras, estudios de animación digital y estudios de videojuegos. Para la DEU, estas empresas son un subconjunto de las actividades estratégicas priorizadas. Se realiza la distinción con el fin de resaltar estas actividades como una apuesta de ciudad.

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metros es de 1.540 metros lineales; mientras que en el polígono de interés es de 2.909, casi el doble de longitud. De manera opuesta ocu-rre con la longitud promedio de vías inter-medias, pues el resultado general es de 6.040 metros y en La Flecha es de 4.761 metros.

Ahora bien, como las medidas de longitud están directamente relacionadas con la ubica-ción, se estandarizó el indicador dividiéndolo por el área de la manzana. De esta forma en Bogotá en un buffer de 250 metros la densidad de malla vial arterial de 0,25 metros lineales por cada metro cuadrado de área en las man-zanas, mientras que en La Flecha es de 0,42. De manera contraria ocurre con la malla vial intermedia, puesto que en Bogotá esta densi-dad es de 0,39 metros lineales por metro cua-drado de área en las manzanas, y en La Flecha es de 0,17.

Así las cosas, La Flecha tiene una localiza-ción estratégica dentro de la ciudad —apro-ximadamente en el centro geográfico—. Adicionalmente, las características del polí-gono La Flecha en términos de accesibilidad al transporte masivo y la calidad de la malla vial que lo rodea, son claves para plantear proyectos de desarrollo económico. Los esta-blecimientos productivos tienen potenciales beneficios al estar cerca de la Avenida de Las Américas, la calle 13 y la Avenida NQS.

3.5. Metodología

3.5.1. Estimación de la probabilidad de localización

La metodología utilizada para estimar la pro-babilidad de que una actividad económica específica se desplace a una zona determi-nada de la ciudad —tomando como referencia los indicadores físicos del entorno descritos anteriormente—, es un modelo de regresión logística.

Bajo este modelo se presume que a cada uno de los valores de la variable resultado, sea 0 o 1,

generales. Por ejemplo, en transmisión de energía eléctrica, las empresas grandes tie-nen una participación de 28,6%, la más alta de las actividades estratégicas. Algo similar sucede con distribución de energía eléctrica y generación de energía eléctrica, debido a que las grandes empresas tienen participaciones de 25% y 20,2%, respectivamente. Por otra parte, transporte aéreo internacional de pasa-jeros, presenta la participación más alta en las empresas medianas con 20,6%; luego están las pequeñas y microempresas con participacio-nes de 32,4% cada una.

3.4. Análisis descriptivo de las variables de entorno físico

En esta subsección se hace una comparación entre la situación actual de la ciudad y La Flecha, en términos de indicadores físicos del entorno.

En cuanto a la distancia que tienen que des-plazarse las personas para llegar a la estación de Transmilenio más cercana en Bogotá, el promedio es de 946 metros, mientras que en La Flecha es de 298 metros. En contraste, la distancia promedio al nodo de transporte más cercano en Bogotá es de 57 metros, mientras que en La Flecha es de 90 metros, aproximada-mente el doble. Lo anterior está directamente relacionado con la cantidad de estaciones que se encuentran alrededor de las manzanas, en un buffer de 1000 metros en la ciudad, se tie-nen en promedio 2 estaciones; mientras que en La Flecha son 5. Aun siendo más restrictivos con el área de influencia, si se toma un buffer de tan solo 500 metros en Bogotá, se encuen-tra en promedio menos de una estación y en La Flecha se encuentran aproximadamente 2. De manera contraria ocurre con la cantidad de nodos de transporte en un buffer de 250 metros, en la capital se encuentran en prome-dio 9 nodos de transporte, mientras que en La Flecha son 6.

Por otro lado, en la ciudad, la longitud pro-medio de vías arteriales en un buffer de 250

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le corresponde una probabilidad esperada que varía en función de las variables explicativas que tiene cada observación (en este caso las observaciones son las empresas registradas en la base de datos de la Cámara de Comercio). Esto se puede expresar como:

E[Yi=1│X=x]=P(Yi=1)

Donde P(Yi=1) representa la probabilidad de observar la condición de éxito (definida como pertenecer al polígono) para la empresa dados los valores particulares de las variables inde-pendientes (indicadores físicos del entorno). Se asume que estas probabilidades tienen una distribución binomial. Una característica única de este tipo de distribución es que, aunque la distribución de probabilidad tiene una media general definida (esto es, la proporción de empresas que cumplen con el criterio, definido como éxito), la varianza cambia como una fun-ción de la empresa en consideración, esto es,

Vari= P(Yi=1)*[1-P(Yi=1)]

donde P(Yi=1) se define como se describió anteriormente, y [1-P(Yi=1)] representa la pro-babilidad de que la empresa no pertenezca al polígono en cuestión. En cuanto a la natura-leza de la relación existente entre la variable dependiente binaria y las variables indepen-dientes dadas, la regresión logística asume que esta asociación puede ser contabilizada por medio de una función logística. En térmi-nos formales, esta función se representa de la siguiente manera:

P

i=1

= β0+ βιXι1-P(Y)

P(Y)L = ln

Donde L es llamada Logit, b0 representa el intercepto, bi es el parámetro asociado a cada una de las variables explicativas y P(Y) repre-senta la probabilidad esperada de Y dados los valores de X. Ahora bien, como las probabilida-des son el foco de atención de este análisis, la ecuación anterior puede ser reformulada así:

1+ exp (β0 +Σ βιXι) 1+ exp (-β0 −Σ βιXι)

1exp (β0 +Σ βιXι)P(Y)= =pi=1

pi=1

pi=1

La estimación de los parámetros b0, b1, ... bi, se realiza por el método de Máxima Verosimilitud. Este método supone que la relación existente entre la variable dependiente y las variables independientes sigue una función de probabi-lidad en forma de S. La estimación de Máxima Verosimilitud define la verosimilitud (LE) de los datos como el producto de las probabilida-des de éxito y fracaso sobre todas las muestras posibles, formalmente se tiene que:

LE=Π P(YǀX)=Π[( )Y

( )1−Y

]exp (β0 + Σι=1βιXι)

1 + exp (β0 + Σι=1βιXι)

1

1 + exp (β0 + Σι=1βιXι)pp

pn

j=1 j=1

n

El uso de Yi y 1 - Yi en los exponentes de la ecua-ción implica que la verosimilitud incluye el tér-mino de probabilidad apropiado teniendo en cuenta si la variable dependiente es éxito o fra-caso. El proceso de maximización es un poco más complejo si se lo compara con el método de mínimos cuadrados ordinarios. En máxima verosimilitud, el proceso consiste en estable-cer valores iniciales para los parámetros des-conocidos y luego en un proceso iterativo se van ajustando estos parámetros hasta que el valor máximo de LE sea encontrado.

3.5.2. Estimación de empleos esperados en La Flecha

Luego de estimar la probabilidad de que deter-minadas actividades económicas se trasladen al polígono de La Flecha, se hace necesario estimar la cantidad de empleos esperados luego de que este desplazamiento se realice, ya que de esta manera se le puede dar prioridad a aquellas actividades que puedan movilizar más empleo a esta zona de la ciudad.

Es así como partiendo de la base de datos ajus-tada con empleos directos e indirectos impu-tados de la Cámara de Comercio de Bogotá con corte a 2013, se realizó la estimación del número de empleos (stock y flujos) que se

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ubicarían en este polígono dadas las caracte-rísticas físicas mencionadas anteriormente. De manera formal la estimación de empleos está dada por:

E(L)= * Σ LiCIIU(imp)Σpi��

nciiu

Donde 𝐿 es el número de empleos, piCIIU es la probabilidad predicha de que la empresa 𝑖 de una actividad económica específica (CIIU) se ubique en La Flecha, nciiu es el número total de empresas en el CIIU y LiCIIU(imp) es el número de empleos para la empresa 𝑖 del CIIU en stock o flujo.

Ahora bien, como es de interés conocer los flujos de empleo que se ubicarían en la zona de análisis, se llevó a cabo un ejercicio de esti-mación de un delta de cambio en los ocupados partiendo de la GEIH. En la tabla 1 se muestran los resultados a nivel de rama de actividad:

Tabla 1. Flujos de empleos promedio año en Bogotá 2009–2016 por ramas de actividad

Rama de actividad"Delta promedio

2009-2016"

Agrícultura, ganadería, caza, silvicultura y pesca

279

Explotación de minas y canteras -532

Industria manufacturera 3.980

Suministro de electricidad, gas y agua 1.390

Construcción 5.885

Comercio, hoteles y restaurantes 36.037

Transporte, almacenamiento y comunicaciones

4.356

Intermediación financiera 7.834

Actividades inmobiliarias, empresariales y de alquiler

29.901

Servicios comunales, sociales y personales 21.087

Total flujo anual de empleos 110.216

Fuente: Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital

de Planeación a partir de la Gran Encuesta Integrada de

Hogares - DANE.

Luego de estas estimaciones, los flujos de empleo fueron redistribuidos en cada activi-dad económica, partiendo de la participación que cada una de ellas presenta en la base de datos de la Cámara de Comercio de 2016.

4. ResultadosEn la presente sección se muestran los prin-cipales hallazgos de la aplicación del modelo propuesto en la anterior sección. Como se des-cribió anteriormente, el análisis ha sido desa-rrollado con el fin de establecer la probabilidad de localización en el polígono denominado La Flecha y tiene como supuesto fundamental que este territorio será sometido a tratamiento de renovación urbana. Por tal motivo, busca esta-blecer la posibilidad de que, una vez llevada a cabo la renovación urbana en el territorio, se ubiquen nuevamente empresas y con ellas se generen empleos.

Los procesos de renovación traen consigo cambios importantes en variables como den-sificación, precios del suelo y equipamientos urbanos; sin embargo, las variables explicati-vas corresponden a aquellas que se cree no van a variar por este proceso. En general se espera que el entorno físico relacionado con accesibi-lidad a vías arteriales e intermedias, el acceso a nodos de transporte y su oferta no varíen; y por tanto, las estimaciones reflejen el mínimo potencial de atracción que el territorio tiene y que una vez desarrollado, podrá ser mejorado.

Estimadas las probabilidades de localiza-ción, en esta sección también se presentan los principales resultados acerca de empleos esperados para todos los CIIU, tanto los estra-tégicos como los correspondientes a indus-trias creativas.

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4.1. Estimación de la probabilidad de localización

Para la aplicación del modelo en primera ins-tancia se llevó a cabo un análisis de correla-ciones de todas las variables disponibles, esto con el fin de seleccionar aquellas que mos-traran una mayor relación con el polígono de La Flecha, y además para descartar aquellas que por construcción pudiesen esta correla-cionadas entre sí (para evitar problemas de multicolinealidad).

El vector de características final, quedó com-puesto por las siguientes variables: distancia a estación de Transmilenio más cercana, número estaciones a 1000 metros, distancia a nodo de transporte, distancia al centro, relación área/perímetro, número de nodos de transporte, metros de malla arterial a 500 metros, metros de malla vial intermedia a 500 metros de corredor logístico.

Una vez seleccionadas, se estimó la probabili-dad de localización dentro del polígono. La pro-babilidad general estimada de que cualquier actividad económica se ubique en el polígono de La Flecha, dadas las características del entorno físico, es 0,1762%. Al clasificar por nichos de especialización inteligente (tabla 2), se obtiene que las actividades con mayor potencial para ubicarse en este polígono corresponden a aque-llas relacionadas con los servicios de extensio-nismo para pymes, seguida de la creación de contenidos en español y los servicios avanzados de salud. Las probabilidades resultan consis-tentes en relación con el tamaño del territorio evaluado, toda vez que la estimación provista está dada para toda la ciudad; por lo cual, es de esperarse, que en una zona específica las proba-bilidades de ubicación sean acordes al tamaño que representan en todo el territorio.

Tabla 2. Probabilidad predicha de ubicación en La Flecha según nicho de

especialización inteligente

Nicho de especiallización Inteligente Probabilidad

Servicios de extensionismo para pymes 0,245%

Creación de contenidos en español 0,231%

Servicios avanzados de salud 0,230%

Finanzas 4.0 0,226%

Diseño sostenible 0,221%

Servicios profesionales especializados 0,218%

Farmacogenética 0,215%

Biocosmética 0,186%

Servicios de investigación e innovación 0,186%

Soluciones de software 0,175%

Ecosistema rio Bogotá y sus afluentes 0,174%

Construcción sostenible 0,154%

Alimentos funcionales y naturales 0,150%

Transporte inteligente 0,145%

Economía circular 0,089%

Fuente: Dirección de Economía Urbana de la Secretaría Distrital

de Planeación.

Por otro lado, al revisar las probabilidades por tamaño de empresa y desagregando para las actividades estratégicas priorizadas y aquellas estratégicas que pertenecen a la industria creativa (tabla 3), se obtiene que las empresas medianas y pequeñas de activida-des creativas cuentan con el mayor potencial de ubicación en el polígono. Este resultado refuerza la posibilidad de incentivar la forma-ción de un distrito especializado creativo en esta zona de la ciudad.

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Tabla 3. Probabilidad predicha por tamaño de empresa y actividad priorizada

Tamaño Estrategicos Industria creativa

No Sí No Sí

Grande 0,212% 0,327% 0,224% 0,329%

Mediana 0,242% 0,349% 0,246% 0,406%

Pequeña 0,243% 0,341% 0,246% 0,386%

Microempresa 0,155% 0,224% 0,158% 0,239%


Finalmente, resulta clave conocer cuáles son las actividades específicas de los CIIU priori-zados que cuentan con mayor posibilidad de ubicarse en La Flecha. La tabla 4 presenta las 10 actividades económicas con mayor proba-bilidad de ubicarse en este polígono. Como se puede observar, actividades como las rela-cionadas con atracciones y parques temáti-cos, comercialización de energía eléctrica y actividades de producción cinematográfica y de televisión, se muestran potencialmente

atraídas dadas las condiciones mínimas de entorno que exhibe este polígono. Es impor-tante destacar que, de las 10 actividades lista-das, 4 hacen parte de las industrias creativas, reafirmando la vocación potencial de la zona para este tipo de empresas. Es posible argu-mentar que la ubicación central del polígono y su accesibilidad a medios de transporte masi-vos representan una gran ventaja comparativa en lo que respecta a estas actividades.

Tabla 4. Actividades estratégicas con mayor probabilidad de localizarse en La Flecha

CIIU Descripción CIIU Probabilidad Industria creativa

9321 Actividades de parques de atracciones y parques temáticos 0,746% No

3514 Comercialización de energía eléctrica 0,533% No

5912Actividades de posproducción de películas cinematográficas, videos, programas, anuncios y comerciales de televisión

0,473% Sí

5512 Alojamiento en apartahoteles 0,438% No

9001 Creación literaria 0,419% Sí

9003 Creación teatral 0,394% Sí

5513 Alojamiento en centros vacacionales 0,383% No

5511 Alojamiento en hoteles 0,370% No

5911Actividades de producción de películas cinematográficas, videos, programas, anuncios y comerciales de televisión

0,328% Sí

3512 Transmisión de energía eléctrica 0,318% No

5111 Transporte aéreo nacional de pasajeros 0,316% No

6010Actividades de programación y transmisión en el servicio de radiodifusión sonora

0,310% Sí

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6202Actividades de consultoría informática y actividades de admi-nistración de instalaciones informáticas

0,303% Sí

128 Cultivo de especias y de plantas aromáticas y medicinales 0,301% No

9101 Actividades de bibliotecas y archivos 0,300% Sí

5811 Edición de libros 0,291% Sí

7490 Otras actividades profesionales, científicas y técnicas n.c.p. 0,290% No

7110Actividades de arquitectura e ingeniería y otras actividades conexas de consultoría técnica

0,289% Sí

6201Actividades de desarrollo de sistemas informáticos (planifica-ción, análisis, diseño, programación, pruebas)

0,281% Sí

6522 Servicios de seguros sociales de riesgos profesionales 0,276% No

2630 Fabricación de equipos de comunicación 0,265% No

5920 Actividades de grabación de sonido y edición de música 0,261% Sí

5813Edición de periódicos, revistas y otras publicaciones periódicas

0,260% Sí

2100Fabricación de productos farmacéuticos, sustancias químicas medicinales y productos botánicos de uso farmacéutico

0,258% No

9008 Otras actividades de espectáculos en vivo 0,256% Sí

6209Otras actividades de tecnologías de información y actividades de servicios informáticos

0,255% Sí

4645Comercio al por mayor de productos farmacéuticos, medicina-les, cosméticos y de tocador

0,253% No

5621 Catering para eventos 0,251% No

4632 Comercio al por mayor de bebidas y tabaco 0,250% No

8541 Educación técnica profesional 0,239% No

7310 Publicidad 0,237% Sí

7912 Actividades de operadores turísticos 0,237% No

6920Actividades de contabilidad, teneduría de libros, auditoría financiera y asesoría tributaria

0,232% No

5819 Otros trabajos de edición 0,231% Sí

8553 Enseñanza cultural 0,231% Sí

3240 Fabricación de juegos, juguetes y rompecabezas 0,228% Sí

9005 Artes plásticas y visuales 0,227% Sí

7410 Actividades especializadas de diseño 0,222% Sí

5914Actividades de exhibición de películas cinematográficas y videos

0,220% Sí

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6311Procesamiento de datos, alojamiento (hosting) y actividades relacionadas

0,220% Sí

6312 Portales web 0,219% Sí

6391 Actividades de agencias de noticias 0,218% Sí

5112 Transporte aéreo internacional de pasajeros 0,214% No

8230 Organización de convenciones y eventos comerciales 0,213% No

3511 Generación de energía eléctrica 0,211% No

7220Investigaciones y desarrollo experimental en el campo de las ciencias sociales y las humanidades

0,208% Sí

6020 Actividades de programación y transmisión de televisión 0,207% Sí

7990 Otros servicios de reserva y actividades relacionadas 0,204% No

7911 Actividades de las agencias de viaje 0,203% No

1811 Actividades de impresión 0,202% No

9007 Actividades de espectáculos musicales en vivo 0,197% Sí

5820 Edición de programas de informática (software) 0,194% Sí

9004 Creación audiovisual 0,190% Sí

2910 Fabricación de vehículos automotores y sus motores 0,189% No

7210Investigaciones y desarrollo experimental en el campo de las ciencias naturales y la ingeniería

0,189% No

5913Actividades de distribución de películas cinematográficas, videos, programas, anuncios y comerciales de televisión

0,185% Sí

8543Educación de instituciones universitarias o de escuelas tecnológicas

0,181% No

9102Actividades y funcionamiento de museos, conservación de edificios y sitios históricos

0,178% Sí

8544 Educación de universidades 0,177% No

1512Fabricación de artículos de viaje, bolsos de mano y artículos similares elaborados en cuero, y fabricación de artículos de talabartería y guarnicionería

0,168% No

7420 Actividades de fotografía 0,165% Sí

3210 Fabricación de joyas, bisutería y artículos conexos 0,165% No

2310 Fabricación de vidrio y productos de vidrio 0,162% No

9006 Actividades teatrales 0,158% Sí

4921 Transporte de pasajeros 0,155% No

1089 Elaboración de otros productos alimenticios n.c.p. 0,147% No

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1420 Fabricación de artículos de piel 0,146% No

2599 Fabricación de otros productos elaborados de metal n.c.p. 0,144% No

2930Fabricación de partes, piezas (autopartes) y accesorios (lujos) para vehículos automotores

0,142% No

7740Arrendamiento de propiedad intelectual y productos similares, excepto obras protegidas por derechos de autor

0,136% Sí

9002 Creación musical 0,130% Sí

6521 Servicios de seguros sociales de salud 0,128% No

6421 Actividades de las corporaciones financieras 0,121% No

6422 Actividades de las compañías de financiamiento 0,104% No

1511 Curtido y recurtido de cueros; recurtido y teñido de pieles 0,095% No

8542 Educación tecnológica 0,081% Sí

9103Actividades de jardines botánicos, zoológicos y reservas naturales

0,058% Sí

5812 Edición de directorios y listas de correo 0,057% No

3513 Distribución de energía eléctrica 0,047% No

3220 Fabricación de instrumentos musicales 0,036% Sí

3020Fabricación de locomotoras y de material rodante para ferrocarriles

0,005% No


5. Aplicación a la estimación de empleos

Una vez estimadas las probabilidades de loca-lización de las empresas en el polígono, resulta importante conocer los empleos que poten-cialmente podrían ubicarse en la zona. Bajo un escenario de renovación urbana, la estimación propuesta en este documento corresponde a los empleos que nuevamente se ubicarían en La Flecha, condicionados a las características del entorno físico actual; esto es, es el mínimo de expectativas de empleo que podrían espe-rarse, sin tener en cuenta los cambios que traen consigo los desarrollos urbanos nue-vos, que en general podrían generar mayor atracción hacía esta zona. Con la renovación

urbana puede esperarse la llegada de nuevas viviendas, que representen un aumento en la demanda potencial de bienes y servicios, así como la modificación de normas de construc-ción que podrían incentivar la instalación de un mayor número de empresas.

La tabla 5 presenta las estimaciones de empleos directos e indirectos que se espera lle-guen a conformar el stock de empleo mínimo de la zona, así como los flujos anuales espera-dos. Respecto a los empleos esperados de cual-quier actividad económica, la expectativa de empleos totales es aproximadamente 4.412, con un flujo potencial anual de crecimiento de 253 empleos por año. El tamaño de empresa que mayor número de empleos generaría es la empresa grande, pero la que mayores flujos

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aporta es la microempresa. Por otro lado, en lo que respecta a las actividades estratégicas, el potencial de empleos se ubica en 1.023 en el stock y 42 empleos anuales adicionales. En

este caso los flujos esperados cuentan con mayor aporte de la empresa pequeña, segui-dos de las microempresas.

Tabla 5. Empleos directos e indirectos y flujos de empleo anuales esperados para La Flecha

Tamaño de empresaEmpleos esperados

"Directos e indirectos (Stock)"

Flujos anuales

Todos los CIIU

Grande 1.654 20

Mediana 1.173 53

Pequeña 907 94

Microempresa 678 87

Total 4.412 253

CIIU estratégicos

Grande 361 4

Mediana 319 10

Pequeña 137 16

Microempresa 205 11

Total 1.023 42


6. ConclusionesEste documento ha presentado la propuesta metodológica para la estimación de la proba-bilidad de localización de unidades producti-vas en una zona determinada de la ciudad. Si bien la aplicación presentada corresponde al polígono de La Flecha, el modelo ha sido cons-truido pensando en su potencial de aplicación para toda la ciudad; es decir, que la metodolo-gía puede ser aplicada para cualquier polígono de interés. Este aspecto es de suma importan-cia desde la perspectiva de desarrollo urbano de la ciudad, ya que, con el tiempo, la expan-sión del territorio o la modificación de los existentes pueden requerir la consolidación de información de soporte como la expuesta aquí.

En términos generales, el modelo propuesto se limita a la estimación de localización potencial

bajo unas condiciones mínimas del entorno físico, por lo cual deja de lado otras variables que potencialmente pueden influenciar las decisiones de los empresarios al momento de tomar decisiones de localización. Como se mencionó en la revisión de literatura, el uso de modelos que incorporan el precio del suelo es frecuente en este tipo de análisis. No obstante, bajo escenarios de renovación urbana, esta variable pierde validez, pues resulta endógena a las condiciones del territorio. Por otro lado, la provisión de equipamientos urbanos puede representar una variable complementaria, en caso de realizar análisis para actividades específicas, lo cual puede significar una aplica-ción adicional al modelo propuesto en la que dependiendo la actividad se incluyan variables que den cuenta de la oferta de equipamientos urbanos complementarios a ella.

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Con respecto a la estimación de empleos, es válido anotar que las actividades creativas representan un potencial de empleo en la zona evaluada; no obstante, estas estimaciones corresponden a lo mínimo esperado bajo las condiciones del entorno físico. En este sentido, es necesario que a futuro se evalúen los reque-rimientos necesarios para atraer este tipo de industrias, de manera tal que para los empresa-rios resulte atractiva la localización en la zona. Un ejemplo claro es el desarrollo de un distrito especializado, en el que se priorice y beneficie la locación de estas actividades, incentivando la formación de clústeres que generen exter-nalidades positivas a quiénes desarrollan estas actividades económicas estratégicas. Bajo este escenario, una recomendación frente a la for-mulación de un plan de desarrollo urbanístico en la zona, es la provisión de equipamientos para centros educativos y culturales, ya que como lo evidencian You & Bie (2017) repre-sentan amenidades deseables para el desarro-llo de las industrias creativas.

7. ReferenciasCosta, M. T., Segarra, A., & Viladecans, E. (2000).

Pautas de localización de las nuevas empre-sas y flexibilidad territorial. Barcelona, España: Institut d’Economia de Barcelona.

Hao, L., & Yang, Y. (2016). Intra-metropolitan location choice of star-rated and non-rated budget hotels: the role of agglomeration economies. International Journal of Hospi-tality Management, 59, 72–83.

Marshall, A. (1890). Principles of economics. New York: Macmillan.

7.1. Sitios webHansen, E. R. (1987). Industrial location choice

in São Paulo, Brazil. Regional Science and Urban Economics, 17(1), 89–108. https://doi.org/10.1016/0166-0462(87)90070-6

Puciato, D. (2016). Attractiveness of municipal-ities in South-Western Poland as determi-nants for hotel chain investments. Tourism Management, 57, 245–255. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.06.019

Wenting, R., Atzema, O. & Frenken, K. (2011). Urban amenities and agglomeration economies?: The locational behaviour and economic success of dutch fash-ion design entrepreneurs. Urban stud-ies, 48(7), 1333–1352. https://doi.org/10.1177/0042098010375992

Yang, Z., Hao, P., & Cai, J. (2015). Economic clusters: A bridge between economic and spatial policies in the case of Beijing. Cities, 42, Part B, 171–185. https://doi.org/10.1016/j.cities.2014.06.005

You, H., & Bie, C. (2017). Creative class agglomeration across time and space in knowledge city: Determinants and their relative importance. Habitat International, 60, 91–100. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2016.12.010

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Una mirada a la dinámica poblacional de Bogotá y los municipios circunvecinos

Elaborado por: Rafael Cubillos López31

Marcela Pantoja Echeverri32

31 Economista de la Universidad de los Andes, MA en Desarrollo Económico, Williams College. Director del Grupo Observatorio de Dinámica Urbano Regional (ODUR).

32 Profesional en Estadística de la Universidad del Valle, Especialista en Métodos de Análisis Demográfico de la Universidad Externado de Colombia. Grupo Observatorio de Dinámica Urbano Regional (ODUR).

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1. Resumen2. Introducción3. Dinámica demográfica 3.1 Evolución de la fecundidad 3.2 Migración 3.3 Composición de hogares4. Escenarios de población5. Características de la fuerza laboral6. Roles en el hogar e incidencia laboral

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1. ResumenLas dinámicas demográficas tienen profun-das implicaciones en todas las esferas del desarrollo, en lo social, en lo económico, en lo ambiental y en el territorio. El tener un diag-nóstico certero de las distintas aristas de este fenómeno permitirá abordar políticas pobla-ciones y sectoriales acordes. Dichas políticas han de reconocer para su población objetivo, sus necesidades inmediatas y de largo plazo, sus carencias o vulnerabilidades, pero tam-bién debe potenciar las oportunidades para formar capital humano, para mejorar el bien-estar de la población y procurar el desarrollo de la región o país pertinente.

En este artículo se exploran distintas estima-ciones de la dinámica reciente de la población en Bogotá y 31 municipios circunvecinos, determinados según relación funcional con la capital. A partir de una caracterización y evo-lución de la dinámica demográfica, se estable-cen algunos hechos notables e implicaciones para la política pública. Se abordan temas de migración, que determina en buena medida la dinámica poblacional de los municipios del pri-mer anillo, de cambios en su estructura etaria y sus implicaciones para el mercado laboral, y demandas de bienes y servicios; se estudia la reducción en el tamaño de los hogares, y como ello es resultado del descenso marcado en la fecundidad y de los arreglos sociales que lle-van a la reducción de los hogares extensos, y al repunte de los hogares sin hijos. Precisamente se encuentra evidencia que el tener hijos en el hogar aumenta dramáticamente la probabi-lidad de engrosar las filas de hogares pobres. Se aborda la temática del mercado laboral, tanto desde las implicaciones que tienen los cambios en la estructura etaria, como el des-balance laboral de las mujeres en el mercado bogotano y de la región, introduciendo para ello un análisis de roles al interior de los hoga-res. Finalmente se dan algunas pautas para

actuación de política, que considere no solo los elementos territoriales y económicos, sino que incorpore políticas poblacionales.

2. IntroducciónLos avances en el proceso de desarrollo de Colombia en las últimas décadas se manifies-tan en distintos factores, entre ellos, la caída de la mortalidad y el descenso de la fecundi-dad, y la consecuente transformación en la estructura y tamaño de los hogares.

La población de Bogotá, y la de las grandes urbes del país y sus aglomeraciones urbanas, está atravesando por un proceso avanzado de transición demográfica, que se expresa en un progresivo envejecimiento de la población, una notable reducción de infantes y la disminución de la mortalidad en todas las edades. Según el informe de la Misión del Sistema de Ciudades (Departamento Nacional de Planeación, 2014), el bono demográfico de Bogotá alcanzó su punto de quiebre en 2014, momento en que la relación de dependencia demográfica llegó al nivel más bajo, iniciándose una fase en donde los dependientes, particularmente mayores de 65 años, crecen más rápidamente que la pobla-ción en edad de trabajar. Estas transformacio-nes demográficas tienen efectos directos sobre la demanda de bienes y servicios, sobre los patrones de consumo y las estrategias de ven-tas; sobre los sistemas de seguridad social para atender su población adulta mayor; sobre los hogares, cuyo tamaño desciende rápidamente por la creciente de hogares unipersonales y de parejas; sobre la política poblacional misma para atender la menor capacidad de reproduc-ción de su población; sobre la oferta laboral, que es una resultante directa de lo sucedido con el bono demográfico; sobre el sistema educativo, el cual podría enfrentar excesos de oferta física en algunas zonas y enfrentar nuevos retos en formación; y sobre el nivel de ingresos o de pobreza del hogar, al tener que

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enfrentar un crecimiento de sus miembros no activos, siendo factible que se agudice la frag-mentación social.

Considerando el entorno metropolitano de Bogotá, con múltiples relaciones en ambas vías con los municipios circunvecinos, la polí-tica pública tanto de Bogotá como de estos municipios, enfrenta el reto de incorporar en sus directrices estos cambios a fin de lograr territorios sostenibles y mejorar las condicio-nes de desarrollo de sus poblaciones.

En este artículo, se presentan los principa-les hallazgos de la demografía de Bogotá y 31 municipios circunvecinos, en un ejercicio comparativo y con elementos de prospectiva; elementos que permiten reflexionar acerca del impacto que estas transformaciones tie-nen sobre el devenir social y económico. Estos municipios se abordan según los ani-llos metropolitanos que se han definido en el análisis de esta subregión. En la sección 2. —dinámica demográfica—, se presenta la tendencia observada en algunos indicadores desde inicios de este siglo hasta 2015; indi-cadores como la fecundidad, la migración y los cambios en estructura de los hogares son claves para explicar no solo la historia reciente sino para prever hacia donde se va en el inmediato futuro. En la sección 3, se aborda el crecimiento poblacional de estos entes territoriales, para lo cual se presentan tres escenarios de proyecciones de población hasta 2030 de acuerdo a distintas fuentes y eventos migratorios. Estas estimaciones ponen de manifiesto la importante dinámica de los municipios más metropolitanos (pri-mer anillo). Finalmente, en las dos últimas secciones se hace una caracterización de la

fuerza laboral según el entorno de anillos metropolitanos, mostrando las brechas no solo entre estos territorios, sino en cuanto a la participación femenina en el mercado labo-ral. Igualmente se presenta un estimativo de la evolución de la estructura laboral ligada a la evolución demográfica. Precisamente como complemento de este análisis, la sec-ción final expone algunos elementos del rol de las mujeres en los hogares como explica-tivos de la menor participación de ellas en la oferta laboral. Se cierra el documento con algunas conclusiones acerca del comporta-miento demográfico de Bogotá y los munici-pios circunvecinos.

3. Dinámica demográficaAntes de entrar en materia, es necesario precisar el ámbito del estudio, el cual está definido por los municipios incluidos en la Encuesta Multipropósito 2014, realizada por el DANE para la Secretaría de Distrital de Planeación; esto es, Bogotá y 31 municipios de Cundinamarca, considerados con mayores vínculos con la capital (municipios del primer y segundo anillo) o que tienen relevancia por ser capital de alguna de las 15 provincias en el departamento de Cundinamarca. Empero, dependiendo de los enfoques, otros estu-dios identifican más municipios con relacio-nes vinculantes con la capital del país, como en la Misión de Ciudades del Departamento Nacional de Planeación (DNP) (2012-2013), que incorpora a esta baraja seis municipios adicionales: Cogua, Guatavita, Nemocón, Sesquilé, Sutatausa, Tausa. Se espera que estos municipios puedan ser incorporados en la próxima Encuesta Multipropósito.

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Tabla 1. Ámbito del estudio

Nodo aglomeración Segundo anillo Capital de provincia

Bogotá Bojacá Cáqueza

Primer anillo El Rosal Chocontá

Cajicá Gachancipá Fusagasugá

Chía Sibaté Gachetá

Cota Sopó Girardot

Funza Subachoque Guaduas

La Calera Tabio La Mesa

Madrid Tenjo Medina

Mosquera Tocancipá Pacho

Soacha** San Juan de Ríoseco

Ubaté

Villeta

Facatativá*

Zipaquirá*

Del segundo anillo solo hace falta Zipacón** Es capital de la provincia de Soacha* Son considerados centros subregionales

Aunque el análisis incluye este conjunto de municipios, el trabajo hace énfasis en los muni-cipios de mayor relación funcional con Bogotá, básicamente los del primer anillo metropoli-tano, los que evidencian ciertamente mayores dinámicas poblacionales y productivas.

Los cambios demográficos de los últimos años ocurren dentro del denominado proceso de transición demográfica. Dicho proceso es de larga duración, en donde ocurren cambios en dos de los determinantes de la dinámica poblacional, fecundidad y mortalidad. En una situación inicial, dados estadios de desarrollo básico, se cuenta con altas tasas de mortalidad y de fecundidad; pero es una situación contra-ria, con altos niveles de desarrollo, se cuenta con bajas tasas de mortalidad y fecundidad. En ambas situaciones, la tasa de crecimiento demográfico es baja. En el transcurso de la

situación inicial a la situación final se pueden distinguir dos etapas. En la primera, la tasa de crecimiento de la población aumenta, como consecuencia de la caída en la tasa de morta-lidad. Por el contrario, en la segunda etapa la caída en la tasa de fecundidad provoca una dis-minución en la tasa de crecimiento poblacional (Cepal, Celade, BID, 1996).

A continuación, se presenta un acercamiento a los principales indicadores de estructura y crecimiento de población de Bogotá y los 31 municipios del estudio. Indicadores que permiten una lectura descriptiva y un análi-sis referente a la dinámica poblacional desde algunas de sus características básicas, como fecundidad, migración y estructura de los hogares, con base en datos del censo de pobla-ción de 2005, Encuesta Multipropósito 2014, principalmente.

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3.1. Evolución de la fecundidadEl componente biológico encargado de aportar individuos a la población es la fecundidad, que en los últimos años ha tenido un comporta-miento descendente en el país, por diferentes determinantes, entre los que se destacan, la generalización del uso de métodos de planifi-cación familiar (asociado a su vez a cambios culturales importantes) y la incorporación de la mujer en el mercado laboral.

En demografía, la fecundidad se refiere al número de hijos e hijas que una mujer tendría a lo largo de su período reproductivo (gene-ralmente entre los 15 y los 49 años), noción que se plasma en la Tasa Global de Fecundidad (TGF) (Ministerio de Salud y Protección Social, 2015). La información sobre cuántos naci-mientos se registran, dónde ocurren, edad de la madre, entre otros, no solo permite la pla-nificación de servicios y políticas dirigidos a infantes, sino que también permite identificar los patrones reproductivos de la población y, en consecuencia, atender las necesidades de planificación familiar y salud reproductiva.

Los resultados obtenidos en distintas fuen-tes, en especial de la Encuesta Nacional de Demografía y Salud (ENDS), han puesto en evidencia el descenso que ha tenido la fecun-didad en las últimas décadas. Desde la década de los sesenta, Colombia ha vivido un proceso acentuado de transición demográfica, con descenso marcado de la mortalidad, princi-palmente infantil, y un descenso de la fecun-didad, que fue muy acelerado hasta mediados de la década de los ochenta (entre los más acentuados en el contexto de América Latina). Posterior a ello, si bien a un ritmo menor, el descenso de la fecundidad ha sido sostenido y

ya para 2015 dicha tasa desciende a 2 hijos por mujer (Ministerio de Salud y Protección Social, 2015), cifra considerada ligeramente inferior al nivel de reemplazo, situación en la cual se da una desaceleración más aguda en el creci-miento poblacional o incluso se puede llegar a una disminución absoluta de la población33.

En concordancia con su fase más avanzada de transición demográfica, en Bogotá, el descenso de la fecundidad ha sido más acelerado de lo que ha ocurrido en el país, pues desde 2001 la TGF en la capital se ha mantenido por debajo de la tasa de reemplazo, alcanzando, según la ENDS 2015, 1.8 hijos por mujer. En estimativo alternativo, para el mismo año, utilizando los registros de Estadísticas Vitales (EEVV), indi-caría que la tasa sería aún inferior, 1.57 hijos por mujer34.

Según la ENDS 2015, la TGF en Cundinamarca es de 2.2 hijos por mujer, sin embargo, los esti-mativos del ODUR muestran que en los munici-pios que conforman el primer anillo, segundo anillo, centro subregional y cabeceras de pro-vincia, esta tasa estaría por debajo de la tasa de reemplazo (figura 1). Esta evidencia sugiere que, en los municipios cundinamarqueses, particularmente los del entorno urbano de Bogotá, existen mecanismos de difusión de la acelerada transición demográfica de la capital.

En consecuencia, los bajos niveles de fecundi-dad han contribuido a la desaceleración en el crecimiento de la población. Pero tales cambios en la fecundidad también han contribuido al cambio en la estructura de edades, pues como se evidencia en la figura 2, entre 2005 y 2014, se ha disminuido la proporción de infantes y jóve-nes, en favor de un aumento en la participación de las personas mayores de 60 años.

33 La tasa de fecundidad a nivel de reemplazo hace referencia al número promedio de niños que sería suficiente para reemplazar a ambos padres dentro de la población, en ausencia de flujos migratorios; dada la mortalidad en mujeres, no todas llegarán a su edad reproductiva, por lo que la tasa de reemplazo usualmente se fija en 2.1 hijos por mujer.

34 Estimativos del ODUR con base en EEVV y a partir de las tasas específicas de fecundidad.

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Figura 1. Evolución de la TGF en Bogotá y municipios vecinos

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1,20

1,40

1,60

1,80

2,00

2,20

2,40

2,60

2,80

3,00

Bogotá, D.C. Cabecera de provincia Centro subregional

Primer anillo Segundo anillo

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional - ODUR.

Un análisis adicional, permite establecer que los índices de envejecimiento son mayores en los municipios de cabecera de provincia y Bogotá, mientras en los municipios del centro

subregional y del primer anillo, se dan las rela-ciones de dependencia de infantes más altas, por lo que se podrían considerar territorios menos envejecidos.

Figura 2. Comparación estructura demográfica

Bogotá

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Primer anillo

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Segundo anillo

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MujeresHombres

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-6% -4% -2% 0% 2% 4% 6%

MujeresHombres

Cabecera de provincia

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-6% -4% -2% 0% 2% 4% 6%

MujeresHombres

Centros subregionales

Censo 2005EM 2014

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional - ODUR, con base en el censo de población de 2005 y la Encuesta Multipropósito 2014.

110

El fuerte descenso en la fecundidad y su nivel por debajo del nivel de reemplazo determina, en gran medida, las tendencias de crecimiento de la población.

3.2. MigraciónSegún la ecuación compensadora, la población aumenta o disminuye su magnitud de acuerdo con el balance de los nacimientos, defunciones y movimientos migratorios. Y, aunque es com-plejo de medir por la dificultad que implica la obtención de los datos que permitan su cuantificación, el estudio de la migración es fundamental en cualquier análisis demográ-fico, debido a su relación con los cambios en el estado y la dinámica de la población.

La migración se define como el cambio de resi-dencia en un intervalo de tiempo. Su considera-ción resulta importante por sus repercusiones demográficas (puede favorecer el envejeci-miento o el rejuvenecimiento de la población de destino) y socioeconómicas (crecimiento de las desigualdades sociales e impacto econó-mico) tanto en el territorio de origen como en el de destino.

En la Encuesta Multipropósito de 2014, se rea-lizaron algunas preguntas sobre migración, con las cuales ha sido posible estimar las prin-cipales corrientes migratorias, principalmente inmigratorias en los 32 municipios.

Con base en las preguntas sobre el municipio de residencia anterior y los años que lleva en el municipio de residencia al momento de la encuesta, se identificó a los inmigrantes recientes (últimos cinco años) en los hogares de destino y se establecieron algunas caracte-rísticas de sexo, edad, razón del último movi-miento y desagregación geográfica del lugar de origen de la migración.

Como se evidencia en la figura 5, la migración en Bogotá y la subregión tiene dos patrones clara-mente diferenciables: el grueso de los inmigran-tes que llegan a Bogotá proviene del resto del país

y, el grueso de la inmigración en la subregión se concentra en el primer anillo, y esta proviene en buena medida de Bogotá. En efecto, del total de personas que llegaron a Bogotá, cerca del 80% proviene del resto del país, mientras que el 10% proviene de Cundinamarca (la mitad de ellos de los dos anillos metropolitanos). En contraste, el 65% de los inmigrantes que en 2014 residían en algún municipio del primer anillo provenían de Bogotá. En los municipios del segundo ani-llo y cabeceras de provincia, Bogotá coloca la mayor parte de los inmigrantes, pero también hay una importante proporción originaria del resto del país.

Se destaca de sobremanera la población bogo-tana que muda su residencia a Soacha (50% de los que emigran de la capital), movidos por la importante oferta inmobiliaria de bajo costo que se ha generado en ese municipio desde 2010. Pero es que este municipio atrae pobla-ción de todas las latitudes, aún del resto del país; de hecho, es el primer destino en la subre-gión de estudio (excluyendo Bogotá). Luego de Soacha, otros destinos de los bogotanos para migrar de residencia han sido Chía (con seg-mento de vivienda de mayor valor), Mosquera, Funza, Madrid (municipios que compiten por vivienda de rango medio), y Fusagasugá y otros municipios de clima templado (este ha de ser otro tipo de población).

Otro punto interesante en estos movimientos migratorios es el cambio de residencia dentro de los mismos municipios del primer anillo, y entre estos con Zipaquirá. Un último elemento que destacar es que a esta región llega gente de todo el país, que luego de los dos centros receptores, Bogotá y Soacha, aparecen muni-cipios como Facatativá, Fusagasugá, Chía y Mosquera. Así que se puede decir que Bogotá y su entorno metropolitano del primer anillo son grandes atractores a nivel nacional.

Una alternativa para entender los flujos migra-torios es considerar el impacto que tendría la

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población inmigrante sobre la población del municipio receptor; la relación del primero al segundo determina la tasa de inmigración. En la figura 4 se han plasmado estas tasas de inmigración para los municipios del estudio. En general, la población migrante de Bogotá ha tenido un importante impacto en la población de los municipios del primer anillo, que como se vio en los escenarios de población, dina-miza el crecimiento poblacional de estos cen-tros. Los centros que se han mencionado como receptores (Soacha, Mosquera, Funza, Madrid) registran altas tasas de migración proveniente de Bogotá, entre 133 y 173 según estimativos realizados con la Encuesta Multipropósito 2014. Dicho de otra manera, para un municipio como Soacha, el 17% de su población reciente

provino de Bogotá en los últimos cinco años. Los municipios del norte, del mismo primer anillo: Chía, Cota y Cajicá, también registran altas tasas, 142 a 164 inmigrantes bogotanos por cada 1000 residentes. En el mapa también se puede apreciar el mencionado fenómeno de migración al interior de los municipios del primer anillo. Como dos últimos hechos a destacar, se aprecia el impacto de los despla-zamientos de bogotanos hacia los municipios más templados al occidente del departamento. En el segundo anillo, aunque con pequeñas poblaciones, sobresalen por acumular tasas superiores al 200 por mil, Bojacá y El Rosal, los cuales no solo reciben el influjo de Bogotá, sino del primer anillo, centros subregionales y del resto del departamento y del país.

Figura 3. Estructura etaria de inmigrantes y emigrantes

0

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Inmigrantes Emigrantes

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Bogotá

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MujeresHombres

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MujeresHombres

Primer anillo Segundo anillo

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MujeresHombres


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-10% -5% 0% 5% 10%


MujeresHombres

Centros subregionales

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional - ODUR, con base en la Encuesta Multipropósito 2014. Estructuras suavizadas.

De otra parte, al analizar la estructura etaria de la población migrante, se encuentra que la mayor proporción de personas que llega a Bogotá es población en edad de trabajar35. En cambio, las per-sonas que emigran desde Bogotá están concentradas principalmente en dos grupos de edades: el

35 El 60.8% de los inmigrantes aduce motivos laborales o académicos como razón de su cambio de residencia, y efectivamente el 71% de ellos trabaja y/o estudia.

112

30% con edades entre los 5 y 19 años y el 33% con edades entre 30 y 49 años (figura 3); tal con-figuración indica que los que dejan de residir en Bogotá son preferentemente grupos fami-liares, familias nucleares con hijos menores. El 52% de ellos argumentó motivos familia-res como razón del cambio, es decir la familia entera cambió de residencia.

Los inmigrantes que llegaron entre 2010 y 2014 a los municipios del primero y segundo anillo, centro subregional y cabeceras de provincia, se encuentran en edad académica y productiva, al igual que en Bogotá, adujeron principalmente motivos laborales o familiares como razón de

Figura 4. Tasas de inmigración por municipio según anillo de procedencia

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional, a partir de la Encuesta Multipropósito 2014.

cambio. Pero particularmente para los munici-pios del anillo más metropolitano, su estructura corresponde con el traslado de grupos familia-res; lo que coincide con los flujos ya de migra-ción revelados en los mapas. Son marcadas las estructuras de los emigrantes, particularmente en las cabeceras de provincia y centros subre-gionales, quienes expulsan su fuerza laboral en busca de oportunidades en otros territorios; fenómeno contrario se da en Bogotá, en donde los que llegan tienen una estructura preferente-mente de mano de obra joven. Para los centros subregionales es marcada la salida de niñas y jovencitas.

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Figura 5. Número de inmigrantes por municipio según anillo de procedencia

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional, a partir de la Encuesta Multipropósito 2014.

3.3. Composición de los hogaresComo se ha señalado, la dinámica demográ-fica de Bogotá y 31 municipios vecinos de Cundinamarca, principalmente con el des-censo de la fecundidad, ha producido cambios en el tamaño y estructura de la población y, en

consecuencia, también en el tamaño y compo-sición de los hogares. La figura 6 muestra el marcado descenso en el tamaño de los hogares, motivado en gran medida por el incremento de los hogares unipersonales, los de dos personas y la reducción de los hogares extensos.

114

Figura 6. Tamaño promedio de los hogares

3,2

3,3

3,3

3,1

3,5

3,5

3,8

3,9

3,7

3,7

Bogotá

Primer anillo

Segundo Anillo

Cabeceras de provincia

Centro subregional

Censo 2005 EM 2014

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional - ODUR, a partir del censo de población de 2005 y la Encuesta Multipropósito

2014.

Para casi todos los grupos de municipios, los hogares unipersonales y los constituidos por dos personas se han incrementado entre 2005 y 2014, mientras los constituidos por 5 o más personas consistentemente para todos los municipios han descendido en forma dra-mática (figura 7). Para Bogotá y considerando las cifras de la Encuesta de Calidad de Vida de 2016, los dos primeros representaban en el 2005 el 30% de los hogares, para 2016 son el 37,3%; en tanto que los extensos cayeron, en igual período, del 25,5% a solo 16,4%. Este fenómeno se ve favorecido por la mejora en los ingresos medios, lo que permite la indepen-dencia de miembros del hogar.

En cuanto a los hogares constituidos por dos personas, según los resultados de la Encuesta Multipropósito 2014, la mitad de ellos se encuentran conformados por parejas (esposos

o compañeros) y alrededor del 30% son hoga-res monoparentales, es decir conformados por padre o madre y un hijo o hija.

En los municipios cabecera de provincia se hallan, según la Encuesta Multipropósito 2014, las proporciones más altas de hogares conformados por 1 y 2 personas y las más bajas para hogares conformados por 4 o más personas, mientras que en los municipios del centro subregional se encuentran las menores proporciones de hogares conformados por 1 y 2 personas y las mayores proporciones de hogares de 4 y más personas. Si se compara con los resultados del censo de población de 2005, se evidencia desde entonces, la reduc-ción del tamaño de hogares en los municipios de cabecera de provincia, donde la proporción de hogares conformados por 1 y 2 personas, estaba por encima, inclusive que la de Bogotá.

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Figura 7. Distribución de hogares según número de personas

0,00%

5,00%

10,00%

15,00%

20,00%

25,00%

30,00%

35,00%

1 2 3 4 5 +0,00%

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1 2 3 4 5 +0,00%

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20,00%

25,00%

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35,00%

1 2 3 4 5 +

Bogotá Primer anillo Segundo anillo

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1 2 3 4 5 +

Cabeceras de provincia Centros subregionales

Censo 2005EM 2014

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional - ODUR, con base en del censo de población de 2005 y la Encuesta Multipropósito

2014.

Uno de los aspectos que toma relevancia con estos cambios sociodemográficos, es el aumento de los roles de la mujer en la sociedad y, en particular, en los hogares. En la figura 8 se muestra que, del total de hogares establecidos

en 2014, en los 32 municipios, 37,8% tienen jefatura femenina. Las proporciones más altas de jefatura femenina se dan en los hogares unipersonales y a medida que el hogar es más grande esta proporción se reduce.

Figura 8. Jefatura femenina según tamaño del hogar

46

42

49

51

43

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40

44

43

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38

35 34

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29

32

25

29 28

34 32

22

37

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20

30

40

50

60

Bogotá Primer anillo Segundo Anillo Cabecera de provincia Centro subregional

Porc

enta

je

Unipersonales 2 personas 3 personas 4 personas 5 + personas

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional - ODUR, a partir de la Encuesta Multipropósito 2014.

116

Al relacionar el número de personas por hogar en los distintos municipios con el porcentaje de personas por debajo del nivel de la línea de pobreza monetaria y las razones de dependen-cia económica (figura 9), se puede señalar que existe una relación positiva entre la pobreza y la dependencia económica: más personas sobre las que hay que repartir el ingreso. En

este sentido, Bogotá se encuentra en un estado de transición demográfica más avanzado: tiene menor porcentaje de residentes por debajo de la línea de pobreza y la relación de dependen-cia es la más baja, mientras que las cabeceras de provincia tienen los más altos niveles de personas por debajo de la línea de pobreza y de dependencia demográfica.

Figura 9. Relación entre razón de dependencia, pobreza monetaria y personas por hogar

Bogotá


Centro subregional

Primer anillo

Segundo Anillo

0%

10%

20%

30%

40%

50%

3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6

Pobr

eza

Mon

etar

ia

Personas por Hogar

El tamaño de la burbuja es una medida de dependencia demográfica


Pero esta radiografía se torna más crítica cuando se toman los hogares según el número de hijos en lugar del tamaño promedio del hogar. La gran diferencia es que los hogares sin hijos (unipersonales y parejas) tienen un con-junto de demandas y necesidades distintas a los hogares con hijos. Como se verá esta última condición, tener hijos, agrava la situación eco-nómica del hogar. Para un ejercicio a nivel de las 13 áreas metropolitanas, el DANE ha desa-gregado la pobreza monetaria según algunas características del hogar; en la figura 10, panel A, se muestra que los hogares que no tienen niños (que podrían ser un 30% de los hoga-res), la pobreza es solo del 7,5%, es decir en 75

de cada mil de estos hogares su ingreso no le alcanza para comprar la canasta básica. Pero este nivel de pobreza tiene una escala geomé-trica cuando aumenta el número de niños en el hogar, al punto que con dos niños en el hogar (un 25% de los hogares) el nivel de pobreza se cuadruplica respecto al grupo base de com-paración. La figura 10 muestra igualmente la situación de pobreza para los hogares donde ninguno de sus miembros trabaja, cerca del 30% (Panel B); pero también permite ver lo rápido que esta pobreza se disminuye cuando al menos un miembro del hogar consigue trabajo, y mejor aún si son dos los que pueden acceder a trabajo, la pobreza se reduce a un tercio.

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Figura 10. Pobreza monetaria según número de niños y número de ocupados por hogar, 13 áreas metropolitanas, 2016

No tiene niños; 7,5

Un niño; 14,7

Dos niños; 27,8

Tres o más niños; 53,6

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x2

x4

x7x2 respecto

2 niños

Ningún ocupado;

29,7

Un ocupado; 24,1

Dos o más ocupados;

10,5

0

5

10

15

20

25

30

35

1/3 respecto 0 ocupados

A. Pobreza monetaria según número de niños en el hogar

B. Pobreza monetaria según númerode ocupados en el hogar

Fuente: Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) del DANE. Incidencia de la pobreza monetaria según características del hogar.

4. Escenarios de población

No es posible planificar o llevar a cabo acti-vidades de desarrollo económico y social ni actividades administrativas o de investigación científica, sin contar con datos precisos y deta-llados acerca de la magnitud, la distribución y la composición de la población. Y, a falta de censos de población con una periodicidad más corta, las proyecciones demográficas cumplen esta función fundamental de planificación (Organización de las Naciones Unidas, 2010).

Desde la realización del último censo, y hasta que se hace el siguiente (la ONU recomienda cada diez años), las administraciones requie-ren saber la cantidad de habitantes en sus territorios, de manera que deben calcular de alguna forma la evolución que dicha población ha tenido desde entonces, y para ello se pro-yectan en el tiempo las tendencias de las varia-bles que componen la ecuación compensadora, conocidas como componentes demográficos: nacimientos, defunciones y migraciones. Como

este ejercicio suele incluir hipótesis del com-portamiento futuro de cada componente, se considera que el resultado es un abanico de escenarios en los que se presentan tendencias que pudieran darse en el futuro. Escenarios que se complican cuando se introducen otros elementos que no son demográficos, pero que afectan los flujos poblacionales; las migracio-nes de personas y hogares, particularmente en la región metropolitana de la Sabana, en un fenómeno que, como se ha visto en este artí-culo, afecta cada vez más la localización de la población; las tasas de migración desde Bogotá hacia los municipios circunvecinos introducen grandes cambios en las estructuras demográ-ficas de estas municipalidades, y en general en la demanda de bienes y servicios.

El último censo de población y vivienda rea-lizado en Colombia por el DANE fue en 2005, se elaboraron proyecciones de población a nivel municipal hasta el año 2020, horizonte que a la fecha se quedó corto ante la ausencia de un censo reciente. Por esta razón han sur-gido iniciativas de otras entidades, como el

118

Departamento Nacional de Planeación (DNP), la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá (EAB) y la Secretaría Distrital de Planeación (SDP) en la construcción de esce-narios de proyecciones de población para Bogotá y otros municipios de Cundinamarca y del país.

El DNP, en el marco del Plan Nacional de Desarrollo (2010-2024) Prosperidad para Todos, propuso “establecer una política de largo plazo para consolidar el Sistema de Ciudades” y “fortalecer el buen gobierno en la gestión urbana” como estrategias de tra-bajo para orientar y potenciar la actuación de las entidades nacionales en los territorios y articularla con las políticas de las entidades territoriales, para lograr los fines de desa-rrollo acordado (Departamento Nacional de Planeación, 2014), y dentro de este planea-miento territorial y nacional se realizaron pro-yecciones demográficas al 2050, siguiendo las proyecciones del DANE hasta el 2020.

En 2014, la EAB realizó un estudio para actua-lizar sus proyecciones de demanda de agua para Bogotá y 24 municipios vecinos, ejerci-cio que incluyó la proyección de población al 2030, para Bogotá y 24 municipios circunve-cinos, que le permitió considerar los eventos recientes en cuanto a dinámica inmobiliaria y económica, motores de los flujos migratorios. Por su parte, la SDP extendió el período de las proyecciones del DANE, para Bogotá y 16 municipios de Cundinamarca hasta 2050 con base en modelos estocásticos.

A partir de estas tres fuentes se realiza el ejer-cicio de comparación de los resultados y de escenarios probables de población en Bogotá y

16 municipios de Cundinamarca: Cajicá, Chía, Cota, Funza, La Calera, Madrid, Mosquera y Soacha, del primer anillo; Bojacá, Gachancipá, Sibaté, Sopó, Tabio y Tocancipá, del segundo anillo, y Facatativá y Zipaquirá del centro subregional.

En cualquiera de los tres escenarios planteados (figura 11), para el período 2014 y 2030, los 16 municipios en conjunto crecen a un ritmo mayor que Bogotá. Esta situación se explica en parte por la migración que reciben los muni-cipios del entorno, pero también porque en poblaciones grandes las tasas de crecimiento tienden a ser menores cuando se acerca a los niveles de saturación del territorio, caracterís-tica propia de las trayectorias poblacionales que siguen una curva logística.

Las tasas de crecimiento más altas ocurren en el escenario propuesto por la EAB, donde los municipios del primer anillo crecen a un ritmo más acelerado que el resto, cerca del 4% promedio anual, en contraste con Bogotá que alcanza una tasa promedio de crecimiento anual del 0,5%, cifra que está marcada por las fuertes tendencias a la baja de la fecundi-dad. Por el contrario, las cifras de mayor diná-mica de la región son determinadas en buena medida por los eventos migratorios. Unas bre-chas similares se observan para los dos munici-pios denominados centros subregionales, que como su nombre lo indica, reciben la afluencia de otros municipios. Pero las brechas en diná-micas poblaciones se reducen para el conjunto de municipios del segundo anillo, denotando una menor dinámica de estos municipios en la estimación de la EAB y que responde a otro tipo de dinámicas al ser poblaciones más aleja-das de la capital.

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Figura 11. Tasa de crecimiento promedio anual de población, 2014-2030, según escenario

0,53

4,09

2,32

3,26

1,161,50

1,67

1,14

1,11

1,87 2,05

1,48

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1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

Bogotá Primer anillo Segundo anillo Centro subregional

EAB SDP SC

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional - ODUR, con información de la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá,

el Departamento Nacional de Planeación y la Secretaría Distrital de Planeación.

Como se observa en la tabla 2, las proyecciones del conjunto de 17 municipios al 2030 no difie-ren en mayor medida; las diferencias radican en la repartición de este globo de 11 millones de personas, lo que subyace en los supuestos y metodología de cada ejercicio. El ejercicio de la EAB consulta la dinámica regional en vivienda y economía desde el primer año de proyección (2006); los otros dos ejercicios toman la diná-mica de las proyecciones del DANE al 2020, que fueron elaboradas en 2007, con información netamente tendencial de los últimos cuatro datos censales ajustados.

Bogotá, en los mismos tres escenarios, registra la mayor cantidad de población y las menores tasas de crecimiento. En el escenario que crece a mayor ritmo, el planteado por la SDP (1,16% promedio anual entre 2014 y 2030), Bogotá tendría en el año 2030, 9’362.122 habitantes, mientras en el escenario que crece a un ritmo más lento (0,53%), EAB, para el mismo año, Bogotá tendría 8.338.031 habitantes y en el medio, aunque más cercano a las proyeccio-nes de SDP, se encuentra el escenario de SC, en

el que se proyectan 9.282.705 de habitantes (tabla 2).

Del primer anillo, los municipios que crecen a mayor ritmo son: Mosquera, que a 2030 tendría, según el escenario SDP, 109.029 y según el esce-nario EAB, 252.156 habitantes; y el municipio de Soacha, que al 2030 tendría entre 642.241 y 1.055.181, según escenario SDP y EAB, respec-tivamente. Y es que Soacha, después de Bogotá, es el municipio que mayor cantidad de pobla-ción concentra en su territorio y según las tasas de crecimiento estimadas, mantendrá entre 2014 y 2030, un mayor nivel de crecimiento que el proyectado para Bogotá (en el escenario que menos crece, lo hace a tasa de 1,52% pro-medio anual).

Del segundo anillo, Tocancipá y Gachancipá, son los municipios que crecen a mayor ritmo en los tres escenarios, mientras Facatativá y Zipaquirá según el escenario de EAB, alcanzarían tasas de crecimiento entre 2,9% y 3,5% promedio anual, respectivamente. En el escenario más conserva-dor, el de SDP, estos dos municipios, crecerían con tasas de alrededor del 1,1%.

120

Tabla 2. Proyección de población 2014 y 2030, según escenarios

MunicipioEAB SDP SC

2014 2030 2014 2030 2014 2030

Bogotá 7.652.860 8.338.031 7.776.845 9.362.122 7.776.845 9.282.705

Primer anillo

Cajicá 64.015 115.104 55.708 70.120 55.708 73.801

Chía 128.695 195.953 123.673 163.268 123.673 172.483

Cota 34.882 82.517 24.406 30.721 24.406 32.411

Funza 90.971 167.860 73.962 91.686 73.962 95.103

La Calera 35.325 70.911 27.169 30.507 27.169 31.917

Madrid 81.518 122.718 76.112 94.069 76.112 98.956

Mosquera 89.421 252.156 80.688 109.029 80.688 115.395

Soacha 559.160 1.055.181 500.097 642.241 500.097 676.936

Segundo anillo

Bojacá 10.640 13.575 11.254 15.419 11.254 16.152

Gachancipá 13.835 19.706 14.058 19.518 14.058 20.684

Sibaté 36.982 48.465 37.711 46.222 37.711 48.515

Sopó 27.958 36.610 26.187 33.508 26.187 35.436

Tabio 24.871 31.825 26.391 34.996 26.391 37.281

Tocancipá 32.401 62.518 31.146 43.155 31.146 45.448

Centro subregional

Facatativá 122.952 197.626 129.671 158.565 129.671 166.120

Zipaquirá 120.366 211.470 120.312 143.987 120.312 150.140

Total 9.126.852 11.022.226 9.135.390 11.089.133 9.135.390 11.099.483

Fuente: Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá, Departamento Nacional de Planeación, DEM - Secretaría Distrital de

Planeación.

5. Características de la fuerza laboral

Los indicadores de mercado laboral indagan sobre las condiciones de la fuerza de trabajo en un territorio, proporcionan información básica sobre el tamaño, período y estructura del empleo, desempleo e inactividad de la pobla-ción. Son un reflejo del estado de la estructura y dinámica económica, pero también revelan

el estado de la estructura demográfica de su población. Una región que ha descuidado su base demográfica productiva puede quedarse sin mano de obra, o puede sucumbir por la baja productividad laboral, resolviéndose en algunos casos por la facilitación de inmigran-tes de otras regiones o países.

Utilizando los datos de la Encuesta Multipro-pósito 2014 se calcularon algunos indicadores del mercado laboral, como:

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» Tasa Global de Participación (TGP), enten-dida como la relación porcentual entre la población económicamente activa (PEA) y la población en edad de trabajar (PET); en las zonas urbanas personas de 12 años y más, en lo rural personas de 10 años y más. Este indicador refleja la presión de la población en edad de trabajar sobre el mer-cado laboral; a mayor necesidad de trabajo, mayor el indicador.

» Tasa de Desempleo (TD), es la relación porcentual entre el número de personas que están buscando trabajo, y el número de personas que integran la fuerza labo-ral (PEA). La PEA se compone de aquellos que efectivamente tienen un trabajo, y por aquellos que andan en busca de uno.

» Tasa de ocupación (TO), es la relación por-centual entre la población ocupada y el número de personas que integran la pobla-ción en edad de trabajar (PET).

» Razón de masculinidad, es la relación entre el número de hombres por cada 100 muje-res, expresada en porcentaje.

En la figura 12, se muestra la razón de mas-culinidad para tres variables del mercado laboral, considerando los cinco agregados territoriales que se han adoptado en este estu-dio. Se observa que mientras este índice para la población total está por debajo del 100% en todos los casos, el índice en ocupados y PEA está cercano a 140%. Este resultado eviden-cia el rezago de la participación femenina en el mercado laboral, pero con matices distintos. La menor participación de las mujeres en la PEA revela la existencia de factores culturales, acuerdos sociales sobre roles, y factores eco-nómicos que hacen que dicha participación no sea mayor; pero la menor participación feme-nina en la población ocupada revela, en primer lugar, la herencia en el sesgo en la PEA antes mencionada (menos mujeres se vuelcan al mercado laboral), pero en segundo lugar, tiene que ver con una menor penetración o acepta-ción en el mercado, como lo revelan las cifras de desempleo según género (mayores tasas de desempleo para las mujeres, figura 13).

Figura 12. Razón de masculinidad de la población total, PEA y ocupados

60

80

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140

160

BOGOTÁ Primer anillo Segundo anillo Cabecera de provincia Centro subregional

Población Total PEA RM_Ocupados


122

Las brechas observadas en la razón de mascu-linidad son una consecuencia de los dos facto-res antedichos: menos mujeres van al mercado laboral (a lo sumo limitadas por factores cul-turales) y, una menor aceptación en el mer-cado de trabajo. En tanto que el primer factor es ajeno a la equidad de género, el segundo sí está ligado.

A continuación se señalan algunos hechos esti-lizados de la dinámica regional mostrada en la figura 13. En cuanto la participación en el mer-cado laboral, esta desciende a medida que el municipio se aleja de la capital, hecho que revela la conexión funcional entre estos municipios y el nodo de la aglomeración, entre más alejados esta relación tiende a ser menor. La participación laboral femenina es sustancialmente menor que la masculina (74% vs 55% en Bogotá), brecha que se amplía para los demás munici-pios; situación que se puede interpretar como que las mujeres de la región tienen menor nece-sidad de volcarse al mercado laboral y, como se ha indicado, puede esconder factores culturales y socioeconómicos, no relacionados con la equi-dad de género, sino más con el establecimiento de roles (ver siguiente punto “6. Roles en el hogar e incidencia laboral”)..

En cuanto a la tasa de desempleo, es superior en las mujeres, 7,1% frente al 6,1% en los hom-bres. Hay que advertir que, aparte de Bogotá, el segundo mercado laboral en importancia se da en el primer anillo, asiento del crecimiento empresarial de la última década (con una PEA de 400 mil personas); los dos centros subre-gionales dan cuenta de una PEA cercana a las

100 mil personas, en tanto que el agregado de 12 cabeceras de provincia totaliza 145 mil per-sonas como fuerza laboral. De esta manera se puede explicar que la mayor tasa de desempleo se da en el mercado laboral más grande de la subregión, reflejando una mayor presión sobre este mercado, y que a su vez recoge la compe-tición por plazas de trabajo entre trabajadores locales y aquellos de municipios circunvecinos. Por su parte los centros subregionales parecen resolver de mejor manera los excesos de mano de obra, que les permite tener la menor tasa de desempleo entre los municipios del estudio (5,6%). Bogotá exhibe una tasa de desempleo relativamente baja, 6,6%, por lo que es un mercado que también rota rápidamente los desempleados (ver figuras 4 y 5).

La prevalencia de una mayor tasa de desem-pleo femenina puede derivarse de una mezcla de factores, que conllevan a una segmentación del mercado laboral, es decir el exceso de oferta de un segmento no puede emplearse en cier-tos segmentos, un ejemplo sería una secretaria realizando labores de construcción. Algunas evidencias se pueden tomar del estudio del SPE (Servicio Público de Empleo, 2016), que señala que la mitad de las mujeres inscritas allí tienen altas capacidades (técnicas o profesio-nales), pero su perfil es específico para ciertas áreas del conocimiento. La mayor prevalencia a contratar mujeres se da en los sectores de servicios y comercio, pero hay actividades en donde la contratación masculina prevalece: minería, construcción, transporte.

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Figura 13. Tasa de participación (TGP) y tasa de desempleo (TD) según sexo

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BOGOTÁ Primer anillo Segundo anillo Cabecera de provincia Centro subregional

TDTGP

TGP_Hombres TGP_Mujeres TD_Hombres TD_Mujeres


La evolución de este mercado laboral depende de dos grandes factores, el devenir de la eco-nomía y la evolución de la estructura demo-gráfica. La economía determina la demanda laboral, pero la oferta laboral depende de la capacidad de pago de los hogares y los movi-mientos migratorios. A su turno, la estructura demográfica actúa igualmente sobre la oferta al posibilitar la fuerza laboral y los grupos eta-rios que participarán en ella, y mediados por factores culturales, dictaminará la razón de sexo en dicho mercado.

A modo de ejemplo, la figura 14 compara algu-nos de estos factores demográficos. El mer-cado laboral de Bogotá difiere del de Soacha como se anticipó en el contraste de anillos de las gráficas precedentes; en el panel A, para el año 2016, se explica la mayor razón de

masculinidad de Soacha: las mujeres entre 20 y 50 años tienen una menor tasa de ocupación frente al mercado laboral femenino de Bogotá. En los otros dos paneles se muestra un escena-rio de evolución de esta estructura laboral para el año 2030. Dicha evolución ha sido estimada con base en las estructuras y evolución de la población utilizando el método de participa-ción laboral por grupos de edad y sexo, con-tenidas en la Encuesta Multipropósito 201436. Las gráficas contrastan para cada período 2016 y 2030 la estructura de los ocupados y la correspondiente estructura de la pobla-ción. De una parte, para ambos municipios se observa el avance de la transición demográfica hacia estructuras de población con mayores índices de envejecimiento: con menos niños y más adultos mayores. En el mercado laboral,

36 Estas tasas se aplican sobre las estructuras de población proyectada en forma correspondiente (edad y sexo), y se mantienen constantes para todo el horizonte de la proyección. Eventualmente se puede incorporar una evolución de este parámetro para reflejar cambios en la participación femenina, u otro factor de política labo-ral y económica (ingresos).

124

además del ya anotado sesgo de Soacha hacia una menor participación femenina, ambas estructuras evolucionan hacia una menor participación de los trabajadores de 20 a 35 años, en favor de los trabajadores de 40 y más años, en especial de los hombres; cierta-mente se trata de la transición de la misma

cohorte poblacional, que a la vuelta de 15 años permanece en el mercado laboral, solo que parece no haber una población joven que llene el vacío que deja las generación de 20 a 35 años. El descenso en la fecundidad en una fase avanzada de la transición ha de ser gran parte de la explicación.

Figura 14. Contraste y evolución de la estructura etaria de los ocupados

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Hombres Mujeres

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6% 4% 2% 2% 4% 6%

Hombres Mujeres

A. Contraste Bogotá-Soacha B. Evolución Bogotá C. Evolución Soacha

-2080

Población-2030 Ocupados-2030

Población-2016 Ocupados-2016

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional - ODUR, a partir del censo de población 2005 y Encuesta Multipropósito 2014.

6. Roles en el hogar e incidencia laboral

Uno de los hallazgos en el mercado laboral es, sin duda, la menor participación de la mujer acompañada de tasas de ocupación inferiores, pero mayores niveles de desempleo, como se expuso en el apartado anterior. Se considera que parte de esta cadena se inicia en el hogar, en donde se dan cuenta de los roles de género definidos al interior de este, de los parámetros culturales, y por supuesto de las necesidades económicas de las familias. Se ha identificado que una de las razones de peso que explicarían la menor participación de la mujer en el mer-cado laboral es el tiempo dedicado al hogar (Servicio Público de Empleo, 2016, p.3).

Según la Encuesta Nacional de Uso del Tiempo (ENUT, DANE, 2012-2013), en el país las mujeres tienen más horas de trabajo (remunerado y no remunerado) que los hom-bres. Sin embargo, existe un rol aparente en cuanto a que las mujeres dedican mucho más tiempo al hogar (trabajo no remunerado)37, en tanto que los hombres dedican más tiempo a las actividades de trabajo remunerado. En el caso particular de Bogotá, tanto los hombres como las mujeres trabajan más tiempo que en el resto del país: las mujeres 16 horas más a la semana, y los hombres 11 (figura 14)38. En cuanto al trabajo no remunerado en Bogotá, en tanto que el hombre dedica solo 26 horas a la semana, las mujeres 54, un poco más del doble que los hombres. Pero la brecha en

37 Esta categoría incluye el típico oficio del hogar (cocina, limpieza, arreglo), pero también considera un ítem que para algunos hogares resulta en una dedicación de tiempo importante, el cuidado y apoyo de las personas.

38 Estos gráficos no incluyen el tiempo dedicado a actividades personales, el cual da cuenta de la mayor parte del uso del tiempo.

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trabajo remunerado es muchísimo menor, los hombres dedican 72 horas a la semana, en tanto que las mujeres 66; en cualquier

caso, estas cifras implican horarios más allá de las 8 horas diarias, 10,3 horas y 9,4 horas, respectivamente.

Figura 15. Tiempo dedicado a la semana según remuneración de trabajo, por sexo, Bogotá y resto del país

72 66 65 55

2654

21 49

Hombre Mujer Hombre Mujer

Trabajo remunerado Trabajo no remunerado

Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional - ODUR, a partir de la encuesta Nacional de Uso del Tiempo, DANE 2012-2013.

Pero en los hogares nucleares (parejas de hombre y mujer, con o sin hijos), estas diferen-cias podrían ser parte de los roles que la pareja decide, toda vez que en esos casos los hombres tienen más horas laborales remuneradas, en

tanto que la mujer tiene más horas laborales en los quehaceres del hogar o trabajo no remu-nerado. Sin embargo, el tiempo dedicado por el hogar con hijos es sustancialmente mayor (ver figura 16, panel D).

Figura 16. Tiempo dedicado a la semana según remuneración de trabajo, por sexo, por tipo de hogar, nacional

A. Hogares Unipersonales

6046 58 56

2529 16

46


Monoparental (hombre) con hijos Monoparental (mujer) con hijos


B. Hogares monoparentales

63 53

1726

Hombre Mujer

Unipersonal


C. Hogares Extensos

64 53

21 51

Hombre Mujer

Extenso - compuesto


D. Hogares Nucleares

6447

6547

2239

25 59


Nuclear sin hijos Nuclear con hijos


Fuente: Observatorio de Dinámica Urbano Regional - ODUR, a partir de la Encuesta Nacional de Uso del Tiempo, DANE.

126

Se observa que aún en los hogares con jefatura femenina, la dedicación de tiempo a labores del hogar es mayor en comparación con los hogares con jefatura masculina (paneles A y B), fenómeno tal vez asociado al mayor cuidado del hogar que muestran las mujeres, y no como un elemento de exclusión o segregación. En los hogares extensos, al igual que en los nuclea-res con hijos y en los de jefatura femenina con hijos, el trabajo no remunerado de la mujer es mayúsculo, en donde la economía del cuidado en los hogares extensos podría ser responsa-ble de la mitad de dicho tiempo.

7. ConclusionesLas dinámicas demográficas que se han desa-rrollado en Bogotá y municipios vecinos, han ido configurando territorios en los que se han dado importantes cambios de organización y estructura poblacional y económica. Hoy resultan fundamentales para el devenir de Bogotá y de la misma subregión, el rol de los municipios del primer anillo metropolitano. Ya no solo Bogotá es un gran atractor de las migraciones a nivel nacional, sino que también lo es su entorno metropolitano del primer ani-llo. Pero además la migración reciente muestra que buena parte de la población que reciben estos municipios son hogares que provienen de Bogotá. En contraste, Bogotá recibe una migración que tiene un perfil distinto, fun-damentalmente personas jóvenes, sin hijos, en busca de oportunidades. La migración de hogares bogotanos arrastra sus condiciones socioeconómicas y demográficas y han impac-tado de manera notable el acervo de población residente de los municipios receptores, situa-ción que es válida para todos los municipios del primer anillo, y aún otros más alejados.

Como parte del estadio avanzado de transición demográfica, la tendencia decreciente de la fecundidad en Bogotá y la subregión, superior a lo estimado hace una década, el aumento en

la esperanza de vida, y la transformación hacia hogares con menor número de personas, y la notable migración de bogotanos hacia su entorno, han determinado un menor creci-miento poblacional en favor de uno mayor en los municipios, en particular, del primer anillo. La reducción en el tamaño de los hogares pasa por la drástica caída en el tamaño de los hoga-res extensos, el incremento de los unipersona-les (hoy 15% en Bogotá, pero con tendencia similar en municipios del segundo anillo y aún cabeceras de provincia), y con dos personas (parejas —Dinki en la jerga anglosajona— y monoparentales con hijo). Actualmente los hogares con dos o menos personas repre-sentan el 30% en toda la subregión, 35% en Bogotá, 40% en las cabeceras de provincia, un crecimiento notable (20% a 30%) respecto de la situación en 2005. Las mejoras en la condi-ción económica media habrían favorecido el desdoblamiento de los hogares más grandes.

Por su parte, el descenso de la fecundidad y el mejoramiento de la calidad de vida han deter-minado marcadas tendencias diferenciales según grupos de edad de la población, lo cual afecta la estructura de la oferta laboral, ten-dencias que hacia el futuro inmediato serán más acentuadas. Tal situación impone cambios y retos en la prestación de servicios públicos y privados, dando lugar a nuevos paradigmas en mercadeo, asistencia al hogar, educación, salud, entre otros, todos ellos con una dimen-sión regional importante, toda vez que una fracción de los hogares bogotanos reside ahora en su periferia, situación que irá en ascenso.

Los impactos de estas transformaciones demo-gráficas sobre el mercado laboral son igual-mente interesantes. Bogotá habría agotado su bono demográfico hacia 2014, por lo que ahora su población dependiente crecerá más rápido que su población en edad productiva, particularmente notable por el incremento esperado en los adultos mayores. Como con-secuencia adicional, el margen para formar a

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su base productiva es hoy en día más limitado que antes, pues los jóvenes ya se encuentran volcados al mercado laboral, con unas capa-cidades moderadas para generar mayor valor agregado, fuente de ingreso y bienestar para los hogares. De esta manera se ve que el futuro se encuentra comprometido.

Y es que, además, en esta mirada al futuro, el tamaño de los hogares cuenta. En esto se presenta una paradoja, una disminución de la población joven compromete la base labo-ral de mediano plazo, pero el tener hijos en el hogar aumenta la probabilidad de ser pobre. Un hogar con un hijo es el doble de pobre que los unipersonales, y uno con dos hijos cuadruplica su nivel de pobreza, ya con tres muchachos la pobreza monetaria alcanza un escandaloso 53%, es decir, para la mitad de los hogares con tres hijos menores su ingreso no le es suficiente para comprar la canasta básica; dependiendo del estimativo se podría estar hablando entre 125 mil a 300 mil hogares (sin contar los de uno y dos hijos).

Los municipios de la subregión no escapan a estas tendencias, como quiera que las tasas específicas de fecundidad han descendido para todas las edades de las madres, pero principalmente entre las mayores de 35 años, aunque aún puede considerarse un patrón de fecundidad joven, pues las tasas más altas de fecundidad ocurren en las mujeres con eda-des entre 20 y 24 años. En concordancia con el mayor tamaño del hogar, los resultados muestran que, en general, la pobreza en los municipios circunvecinos va en aumento, y es superior a la estimada para Bogotá, alcan-zando el 30% promedio en los municipios de cabecera provincial.

La participación laboral presenta diferencias a lo largo del ciclo de vida de las personas. En términos generales, es esperable que los indi-viduos se incorporen lentamente al mercado laboral en la juventud a medida que culminan

sus estudios formales, participen masiva-mente en las edades intermedias, y reduzcan su participación a medida que se acerca la edad de retiro, observando tasas muy bajas al final de la vida (CEPAL, Banco Mundial, 2016). Sin embargo, se observan brechas importantes en la participación laboral de las mujeres y de las personas mayores de 45 años. En principio se plantea la disyuntiva de género, de por qué tal participación es notablemente menor (18 puntos por debajo de los hombres en Bogotá, pero hasta 25 puntos en algunas subregiones) si ellas representan el 51% de la población, proporción que se mantiene en la oferta labo-ral demográfica o según edad para trabajar.

Un conflicto similar se observa con la tasa de desempleo, en donde las mujeres tienen, en promedio, un punto adicional respecto de los hombres en todos los grupos de municipios considerados. El problema ha de separarse en dos: la menor participación laboral tiene que ver con cuestiones culturales y socioeconómi-cas vinculadas al hogar, en donde se decide las que van al mercado laboral (igual sucede con los hombres); por su parte, el mayor desem-pleo relativo de las mujeres puede derivarse de una mezcla de factores, algunos podrán ser relativos a la cuestión de género, pero otros ligados a una segmentación del mercado labo-ral. La mayor prevalencia a contratar mujeres se da en los sectores de servicios y comercio, pero hay actividades en donde la contratación masculina prevalece: minería, construcción, transporte. El que Bogotá goce de una baja tasa de desempleo frente a sus vecinos, 6,6%, habla del tamaño y eficiencia del mercado para resolver los desbalances de oferta y demanda. Pero los municipios del primer anillo, con el mayor mercado subregional, exhiben la mayor tasa de desempleo, particularmente femenina (8,1%), más grande de la subregión, refle-jando una mayor presión sobre este mercado, situación que se explica por las presiones que recibe el mercado laboral, pues allí confluyen

128

trabajadores locales y de otros municipios, incluyendo la capital.

Uno de los argumentos que justifican la menor presencia de la mujer en el mercado laboral, es el tiempo dedicado al hogar. Tal argumento no podría convertirse en elemento de política si se procura su reducción o aún su eliminación para hacer más igualitaria la situación frente al sexo masculino. La lectura de la definición de roles al interior de los hogares indica que, ciertamente las mujeres dedican más tiempo al trabajo no remunerado en el hogar, pero los hombres dedican más horas al trabajo remu-nerado. El trabajo no remunerado de la mujer resulta fundamental particularmente en los hogares con hijos, donde se aprecia su mayor intensidad. Pero aún en los hogares con jefa-tura femenina la dedicación de tiempo a labo-res del hogar es mayor en comparación con los hogares con jefatura masculina, situación ajena a toda cuestión de género o segregación.

Los análisis presentados en este documento, desde la óptica demográfica, son una apro-ximación a su entendimiento y a las implica-ciones que tiene la dinámica de su población, en especial en el contexto metropolitano en que se mueve Bogotá y los distintos niveles de interacción con los municipios circunveci-nos. Lo complejo de estas problemáticas ame-rita que se piense en políticas poblacionales,

integradas a los órdenes económico y territo-rial. Eventualmente, la problemática alrede-dor de este conjunto de tres niveles de política podría limitar el ordenamiento territorial, así como el dinamismo económico; la población es la expresión primaria de la fuerza laboral, por el capital humano que encierra, por lo que es crucial abordar políticas poblacionales que consideren su estructura etaria y aborden sus capacidades, determinante de la productividad.

8. ReferenciasCepal. (2014). Los datos demográficos: alcan-

ces, limitaciones y métodos de evaluación. Santiago de Chile: ONU.

Cepal, Celade, BID. (1996). Impacto de las tendencias demográficas sobre los secto-res sociales en América Latina. Santiago de Chile.

Cepal, Banco Mundial. (2016). Cambio demo-gráfico y desafíos económicos y sociales en el Uruguay del siglo XXI. Santiago de Chile.

Departamento Nacional de Planeación (DNP). (2014). Misión Sistema de ciudades, una política nacional para el sistema de ciudades colombiano con visión a largo plazo. Bogotá.

Ministerio de Salud y Protección Social. (2015). Encuesta Nacional de Demografía y Salud 2015. Bogotá.

Organización de las Naciones Unidas. (2010). Principios y recomendaciones para los cen-sos de población y habitación. Nueva York.

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