Documento CERAC No. 8: Convergencia: del análisis del nivel de actividad económica a las variables sociales. Una revisión de la literatura del caso colombiano

8
Convergencia:del análisis del nivel de actividad
económica a las variables sociales.
Una revisión de la literatura del caso colombiano
Katherine Aguirre Tobón
Diciembre,2008

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les de los resultados preliminares y avances de investigación
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http://www.cerac.org.co/acercade.htm)
El contenido de los documentos de la Serie no representa la
posición oficial de CERAC, los miembros de sus organismos
de dirección o las entidades que proveen apoyo al centro.
Katherine Aguirre: Investigadora de CERAC. Economista de la
Universidad del Valle, Cali. Fue investigadora invitada en el
Small Arms Survey (Ginebra) en el cual trabajó en el proyecto
Global Burden of Armed Violence en 2008. Realizó una
pasantía en el Departamento de Investigación Económica del
Banco de la República y también en el Departamento
Administrativo Nacional de Estadística (DANE), donde trabajó
en la Encuesta sobre Victimización en Colombia del 2003. En
CERAC ha realizado múltiples trabajos sobre violencia
armada en Colombia y es investigadora de ODECOFI, Centro
de Excelencia apoyado por Colciencias.
Katherine Aguirre: Researcher of CERAC. Economist from the
Universidad del Valle, Cali. She was a research fellow at the
Small Arms Survey (Geneva) where she took part in the
Global Burden of Armed Violence project (2008). She also
completed an internship in the Department of Economic
Research at Banco de la República and also at the Departa-
mento Administrativo Nacional de Estadísticas (DANE), where
she worked in the 2003 Colombian Victimization Survey. At
CERAC, she has worked in several projects regarding armed
violence in Colombia and is a researcher of ODECOFI, Center
of Excelence supported by Colciencias.
The Conflict Analysis Resource Center (CERAC) is a private and
independent think tank, focused in the generation of
resources to study violence, armed conflicts and their impact
on social and economic development and people’s welfare.
CERAC does not have any partisan or governmental
affiliation. The Center aims to contribute to the reduction of
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through social science research based on verifiable informa-
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Documentos de trabajo CERAC – número 8 – diciembre 2008 2
documentos de trabajo cerac
número 8
diciembre de 2008
Convergencia: del análisis del nivel de actividad económica a las
variables sociales.
Una revisión de la literatura del caso colombiano
Katherine Aguirre Tobón1
Resumen: Las diferencias regionales en el nivel de actividad económica han sido amplio
tema de discusión y análisis en Colombia. La aplicación de la metodología tradicional
planteada por Barro y Sala-i-Martin y además de metodologías alternativas, ha permitido
concluir, para la mayoría de los casos, que los departamentos de Colombia muestran una
distribución persistente en los ingresos. Variables de corte social, político, económico y
geográfico, entran en los diferentes trabajos con el objetivo de condicionar los estados
estacionarios a los cuales convergen los departamentos. Finalmente, la convergencia en
indicadores alternativos al ingreso es revisada por los trabajos más recientes, los cuales
muestran convergencia en la mayoría de los indicadores utilizados.
Summary: regional differences in the economic activity have been a widespread topic in
the national economic debate and analysis. Different methodologies including the
traditional based in Barro and Sala-i-Martin and their alternatives allow to conclude (for
the majority of the papers) that there is a persistent distribution in the national income.
Social, political, economic and geographical variables have been also used in order to
condition the different steady states of the Colombian departments. Finally, alternative
variables to the income are used in most the most recent documents that mostly
conclude convergence in that indicators.
Palabras clave: Crecimiento económico, convergencia económica, indicadores sociales,
ingreso / Economic growth, convergence, social indicators, income
Clasificación JEL: I31, O47, R11, R19.
1 Investigadora del Centro de Recursos para el Análisis de Conflictos (CERAC). Esta es una versión preliminar en desarrollo, se agradecen comentarios
al correo electrónico katherine.aguirre@cerac.org.co. Se agradecen los aportes a una versión previa de este documento por parte de Álvaro Riascos,
profesor asociado de la Facultad de Economía de la Universidad de los Andes. La investigadora hace parte de ODECOFI (Observatorio Colombiano
para el Desarrollo Integral, la Convivencia Ciudadana y el Fortalecimiento Institucional en regiones fuertemente afectadas por el conflicto armado),
www.odecofi.org.co, Centro de Excelencia apoyado por Colciencias.

Disparidad, concentración del ingreso, desequilibrios
regionales y desigualdad son algunos de los términos utilizados
para indicar que no existe una distribución adecuada de alguna
variable de nivel de actividad económica, como el ingreso o la
producción en algún país.
Pero más allá de considerar la situación actual del nivel
de ingreso de las regiones, es necesario tener en cuenta la
velocidad a la que cada una de éstas regiones crece, cerrando la
brecha entre ellas o aumentando tales disparidades. El proceso
relacionado con una reducción de la brecha entre las regiones se
llama convergencia económica, por el contrario, la divergencia se refiere
a un aumento de la brecha, relacionado con mayor crecimiento
de las regiones ricas frente a las pobres.
El concepto de convergencia económica fue
desarrollado por Robert Barro y Xavier Sala-i-Martin a
principios de la década de los noventa, partiendo del modelo de
básico de crecimiento neoclásico. Este proceso se encuentra
principalmente asociado a los rendimientos decrecientes del
capital (Barro y Sala-i-Martin, 1990, 1992; Sala-i-Martin, 1996).
Considerando el ingreso como la variable de actividad
económica, la hipótesis de convergencia sugiere una relación
negativa entre la tasa de crecimiento del ingreso y el nivel de
ingreso en el momento inicial. Ésta relación puede ser
representada en la siguiente ecuación:
000, )ln( −−− ++= tttt uya βγ (1)
Donde 0, −ttγ es la tasa de crecimiento del ingreso per
cápita entre el período actual (t) y el momento inicial (t-0); β
(beta) es el coeficiente de convergencia; 0−ty es el ingreso per
cápita en el período inicial del análisis, (t-0).
La ecuación (1) es llamada la “Ecuación de
Convergencia”. La regresión de corte transversal de la tasa de
crecimiento del ingreso y el logaritmo del ingreso inicial debería
generar un coeficiente negativo. En otras palabras, las regiones
pobres tenderían a crecer más rápido que las ricas (β
convergencia absoluta).
Al igual que con la β-convergencia absoluta, Barro y
Sala-i-Martin plantearon el concepto de β-convergencia
condicional o relativa, la cual mide la distancia entre el nivel de
ingreso de una región y su nivel de ingreso en el estado
estacionario, pero sujeto a las características propias de cada una
de las economías. Otra definición de convergencia es la σ
(sigma), la cual considera la dispersión del ingreso real per
cápita.
Uno de los primeros trabajos empíricos realizados en el
mundo sobre convergencia fue el de Baumol (1986), quien
analizó la convergencia del ingreso en 1979 utilizando una
muestra de países ricos. Las similitudes de los parámetros
tecnológicos, las preferencias e instituciones de los países de la
muestra, fueron advertidas por otros investigadores en el
campo, por lo tanto, no fue sorprendente que el autor
encontrara evidencia de convergencia absoluta. De Long (1988),
al ampliar la muestra de Baumol, incluyendo países que en 1979
no eran considerados ricos, no encontró convergencia. Este
resultado se tomó como evidencia a favor de los modelos de
crecimiento endógeno simples, los cuales no predicen
convergencia2.
Para demostrar que no necesariamente los datos
entraban en contradicción con el modelo neoclásico, Barro y
Sala-i-Martin (1990, 1992) y Sala-i-Martin (1996, 2000)
introdujeron el concepto de convergencia condicional. Los
autores encuentran convergencia tanto en el sentido β como en
el sentido σ entre las regiones de Estados Unidos, Japón y
Europa, siendo el coeficiente β significativo y similar para todas
las regiones analizadas (dos por ciento).
Las ventajas de analizar la dinámica frente a la estática es
resaltado por el informe del Banco Mundial (2006) “Poverty
Reduction and Growth: Virtuous and Vicious Circles”. El
informe presenta que, excepto en muy pocos casos, los países
pobres crecen menos que los países ricos, específicamente, “a
comienzos de los años sesenta el país latinoamericano medio
tenía un nivel de ingreso que era un poco menor de una tercera
parte del ingreso en el país industrializado medio; hoy en día, es
de menos de 20%.” (Banco Mundial, 2006: 6).
La metodología planteada por Barro y Sala-i-Martin para
el análisis de la convergencia económica ha sido puesta en
discusión, principalmente por su naturaleza estática, por lo cual
no sería apropiado derivar implicaciones dinámicas. De esta
forma no es posible hacer afirmaciones con respecto a la
velocidad de ajuste, ni con respecto al proceso que lleva al
estado estacionario.
Uno de los críticos más importantes de la estimación de
ecuaciones de convergencia tradicionales es Quah (1993), quien
indica que los coeficientes de una regresión de corte transversal
no son informativos a cerca de la dinámica de la distribución,
sino que representan el comportamiento promedio. Entre las
principales críticas realizadas por Quah se encuentra la
obtención de coeficientes β negativos (lo que se relaciona con la
existencia de convergencia absoluta o condicional) aún cuando
la distribución del ingreso no haya cambiado.
Lo anterior puede implicar la existencia de la Falacia de
Galton3 y no precisamente el reflejo de una regresión de corte
transversal que converge.
2 La función de producción de los modelos sencillos de crecimiento
endógeno, el modelo AK, es lineal en el único factor de producción, el
capital. Hay rendimientos constantes a escala y rendimientos crecientes
del capital. Según este modelo la tasa de crecimiento de las regiones es
constante.
3 Galton examinó las estaturas de padres e hijos y encontró que los
hijos de padres altos tienden a ser más pequeños que sus padres;
similarmente, los padres de hijos altos tienden a ser más pequeños que
sus hijos (Friedman, 1992). Considerando este hecho en la estimación
de la ecuación de convergencia, la utilización de tasas de crecimiento
promedio puede llevar a la obtención del coeficiente negativo que
implica convergencia.

En Colombia la mayoría de trabajos utilizan la unidad de
análisis de departamentos, además de hacer agrupaciones
regionales, con el fin de concluir sobre la convergencia entre
departamentos y regiones. Diferentes fuentes de datos han sido
utilizadas para aproximarse al nivel de actividad económica. La
aplicación de la metodología tradicional planteada por Barro y
Sala-i-Martin y metodologías alternativas como análisis de la
dinámica de la distribución de los ingresos, han permitido
concluir, para la mayoría de los casos, que los departamentos de
Colombia muestran una distribución desigual en los ingresos.
Entre los estudios pioneros sobre la convergencia del
ingreso departamental en Colombia se encuentran los de
Cárdenas (1993) y Cárdenas, Pontón y Trujillo (1993). En estos
trabajos se aplica el enfoque de Barro y Sala-i-Martin al estudio
del PIB (Producto Interno Bruto) regional en Colombia
utilizando las mismas bases de datos (1950-1975 de INANDES
y 1980-1989 DANE). Los trabajos generan los mismos
resultados. Los autores encuentran un coeficiente de
convergencia de 4.22% entre 1950 y 1989, más del doble de lo
que ha sido estimado por Barro y Sala-i-Martin, lo cual es
justificado por lo autores “por el descubrimiento de recursos
naturales en los Territorios Nacionales, los cuales han
experimentado una mejoría espectacular en su ingreso”
(Cárdenas, 1993: 57).
La convergencia encontrada se confirma al mostrar una
baja persistencia (no siempre los mismos departamentos son los
que tienen mayores tasas de crecimiento) en las tasas de
crecimiento de los departamentos entre los períodos de 1950 y
1960, 1960 y 1970 y aún reforzada entre 1970 y 1980, lo que
según los autores indica que el crecimiento departamental es un
proceso inestable. Además, se muestran ordenamientos de
mayor a menor del PIB per cápita departamental, los cuales
indican que departamentos con bajos niveles de ingreso en una
década tienen mejoras sustanciales en las siguientes, lo que lleva
a una reducción de la relación entre departamentos ricos y
pobres, hechos que se relacionan con una constante
disminución de las disparidades departamentales en el país.
La ecuación de convergencia fue estimada
adicionalmente con la introducción de variables dicótomas
regionales y sectoriales, lo cual aumenta el coeficiente de
convergencia, para la mayoría de regiones, sectores y períodos.
La σ -convergencia muestra que “la tendencia histórica se
encamina hacia la reducción de la dispersión regional”
(Cárdenas, 1993: 63), hecho que no parece ser muy claro en la
gráfica presentada por los autores en los dos documentos de
investigación.
Al hacer uso de del concepto de β -convergencia
condicional, se pueden determinar los factores económicos,
políticos y sociales que afectan el crecimiento económico y la
evolución de las disparidades regionales. Las variables referentes
a la educación (tasa de analfabetismo, cobertura de educación
primaria y secundaria, nivel de escolaridad), la orientación del
mercado (coeficiente de importaciones), la situación de salud
(tasa de mortalidad infantil) y las condiciones políticas y
sociales, entre otras, son tenidos en cuenta en éste punto.
De manera contraria a lo encontrado para la tasa de
crecimiento, el autor encuentra una alta persistencia en la
mayoría de indicadores considerados. Con respecto a la
convergencia, la relación negativa de la tasa de crecimiento y el
ingreso inicial se sigue manteniendo, confirmando el resultado
de convergencia, aún condicionándola a las variables
anteriormente mencionadas. Cárdenas recalca la importancia de
la inversión en los departamentos, en el sentido que “los
departamentos que invierten más en educación crecen más
rápido, independientemente de su posición inicial” (Cárdenas,
1993,: 74).
Los trabajos mencionados anteriormente, también se
encuentran encaminados a determinar los efectos de la
migración en la convergencia. Cárdenas, Pontón y Trujillo
(1993) indican que las migraciones interdepartamentales
deberían acelerar el proceso de convergencia en los niveles de
ingreso4. Para esto, la tasa neta de inmigración en los años
censales (calculada a partir del stock de inmigrantes y
emigrantes en un departamento en un tiempo dado) fue
agregada a la ecuación de convergencia. En los dos
documentos, los autores concluyen que el papel de las
migraciones no es tan importante en el proceso de convergencia
en Colombia, contrario a lo que se suele esperar en un modelo
de crecimiento para economías abiertas. Específicamente, “de la
tasa de convergencia estimada durante el período 1960-1989
(4.97%), 0.013 puntos se pueden atribuir al efecto de la
migración” (Cárdenas, 1993: 62).
Los trabajos sobre convergencia económica en
Colombia mencionados anteriormente generaron
inmediatamente una serie de reacciones. Meisel (1993), en su
comentario al artículo de Cárdenas, Pontón y Trujillo, encuentra
que al reducir el período de análisis de 1950-1989 a 1960-1989
la evidencia de β -convergencia disminuye significativamente.
Meisel además indica que las metodologías utilizadas para la
construcción de las bases de datos entre 1950-1955 y 1960-1975
(Fuente INANDES) son diferentes. Las dudas sobre los datos
utilizados para la primera década del análisis también aparecen
al observar las conclusiones que sobre la σ -convergencia
realizan los autores. Meisel (1993: 157) enfatiza que los autores
“concluyen equivocadamente que, en cualquier caso, la
tendencia histórica apunta hacia una disminución en la
dispersión regional del país”.
Cálculos de coeficientes de variación realizados por
Meisel a partir de información contenida en el informe de
Cárdenas, Pontón y Trujillo, le permiten afirmar que entre 1950
y 1960 se presentó una situación de convergencia, para 1960-
1970 la situación se mantiene, pero en la década de los 80 la
dispersión aumenta.
Cálculos con datos adicionales, confirman que desde
1960 en Colombia se ha presentado una situación de dispersión
en el ingreso. Finalmente, Meisel resalta que “las consecuencias
de un diagnóstico equivocado acerca del comportamiento de los
4 “Este resultado puede ser desvirtuado en la práctica si los
trabajadores que emigran poseen un stock de capital humano mayor
que el del promedio en el lugar de origen. En este caso, la migración
puede acentuar las disparidades regionales” (Cárdenas, Pontón y
Trujillo, 1993: 133).

desequilibrios regionales del ingreso per cápita pueden ser
enormes, especialmente si logra influir en la percepción de los
conductores de las políticas económicas nacionales, y en
particular de aquellas relacionadas con la descentralización
administrativa y fiscal” (Meisel, 1993: 159).
Mora y Salazar (1994) también cuestionaron tanto los
resultados como los conceptos metodológicos utilizados en los
trabajos realizados sobre convergencia para Colombia a inicios
de la década de los noventa. De la misma manera, como lo
indica Quah, las conclusiones sobre la convergencia derivadas
del modelo neoclásico, son puestas en duda por parte de Mora y
Salazar, primero, dado la naturaleza de estática comparativa de
tal modelo, (no sería muy apropiado para concluir sobre la
velocidad del ajuste del sistema a su estado de equilibrio);
segundo, las fuerzas automáticas que llevan a una convergencia
en el tiempo son directamente relacionadas con las
características de la función de producción neoclásica.
Los resultados de Cárdenas, Pontón y Trujillo (1993)
también son analizados por Mora y Salazar (1994), teniendo en
cuenta la estabilidad de la serie del PIB. Los autores realizan
cálculos que les permite concluir que no existe evidencia para
rechazar una raíz unitaria, situación que puede ser ocultada por
el uso de promedios, tal como se hace en los análisis de
convergencia, con lo cual se puede concluir que la serie del PIB
tiende a un proceso estable. Al respecto, Mora y Salazar (1994)
concluyen que la utilización de promedios oculta el proceso
generado en la serie del PIB por la presencia de una raíz
unitaria. En este punto, los autores resaltan la manera como la
Falacia de Galton ha sido considerada en los trabajos sobre
convergencia económica como una “simple curiosidad
estadística”, sin extraer de allí ninguna implicación.
Las recomendaciones de política que se pueden derivar
de los trabajos Cárdenas son puestas a consideración por Mora
y Salazar (1994) y por Bastidas (1996), en el sentido que se
puede realizar un diagnóstico errado sobre la convergencia en
Colombia. Los anteriores autores resaltan que los resultados de
los trabajos de Cárdenas pueden sugerir que “ante el rápido y
exitoso proceso de convergencia, el estado no tendría nada que
hacer en el proceso de disminución de las disparidades
regionales en materia de crecimiento económico”.
Adicionalmente, se resalta que “el cuadro que la
convergencia condicional ofrece de los procesos de crecimiento
económico es muy pobre, y las recomendaciones de política que
de ahí se derivan son, no solo apresuradas y equívocas, sino
peligrosas” (Mora y Salazar, 1994: 107).
Bastidas (1996) resalta los problemas metodológicos del
análisis de la convergencia de la misma manera como lo hacen
Mora y Salazar.
En un nuevo trabajo elaborado en 1995 que amplía el
período muestral a 1950–1992, Cárdenas y Escobar (1995)
reafirman los resultados encontrados anteriormente en los
trabajos pioneros sobre convergencia económica, al concluir
nuevamente que “Colombia ha vivido un inequívoco proceso
de convergencia económica interdepartamental durante los
últimos cuarenta años” y caracteriza la experiencia del país
como ”un caso exitoso de convergencia interdepartamental”.
Una importante alternativa a la metodología que parte
del modelo neoclásico para analizar la convergencia económica
es aplicada por Birchenall y Murcia (1997), quienes utilizan el
kernel de densidad5 para analizar la evolución de las
disparidades de los departamentos colombianos, los cuales
permiten comparar la dinámica de la distribución en dos
momentos del tiempo. Los autores utilizan la metodología
planteada por Quah, quien indica que los coeficientes de una
regresión de corte transversal no son informativos a cerca de la
dinámica de la distribución6, sino que representan el
comportamiento promedio, aludiendo específicamente a la
Falacia de Galton.
Los kerneles resultantes para el PIB per cápita de los
departamentos colombianos en el período de 1960-1975
muestran una clara persistencia en la distribución con ciertos
indicios de concentración entre los departamentos de mayor
ingreso y menor ingreso, lo cual se relaciona como un proceso
de estratificación. Entre 1970 y 1985 la evidencia indica
convergencia en las regiones de ingresos “medio-altos” y
polarización para un conjunto de regiones con ingreso alto.
Finalmente para 1980-1994 los datos muestran una clara
persistencia. Para el período agregado (1960-1994) se ven los
efectos combinados: para los departamentos de ingresos bajos,
persistencia, para los departamentos ricos, polarización (se han
agrupado y separado del resto de departamentos) y
convergencia entre los departamentos de ingreso medio.
Adicionalmente, los autores ponderan los ingresos relativos a la
población de los departamentos, manteniéndose los resultados.
Con el objetivo de encontrar las causas que generaran la
convergencia en los departamentos de ingreso medio, los
autores condicionan la distribución ponderando por la distancia
o cercanía de los departamentos con Bogotá, la extracción de
los recursos mineros como el carbón y petróleo y, las
exportaciones7. Al condicionar por las anteriores variables, la
evidencia de convergencia desaparece, lo que según los autores
puede indicar que la dinámica de las economías regionales
5 Un kernel de densidad es un método de estimación no paramétrica de
densidad, que permite ver cómo evoluciona una distribución en el
tiempo. Los kerneles de densidad permiten concluir sobre la
convergencia al analizar aspectos como la amplitud de las
distribuciones, la aparición o desaparición de modas y la simetría en las
distribuciones.
6 La dinámica de distribución tiene cuatro casos extremos:
convergencia –los pobres crecen más rápido que los ricos–, divergencia
–los ricos crecen más rápido que los pobres-, persistencia –la
distribución mantiene sus características en los dos períodos, “los
pobres siguen siendo pobres” y los “ricos siguen siendo ricos”– y
movilidad –movimientos al interior de la distribución, algunos ricos se
vuelven pobres y viceversa–. Una situación que combine persistencia y
movilidad se puede traducir en polarización, en el cual existen dos
grupos o polos (pobres y ricos) y la clase media desaparece.
7 “El análisis consiste en comparar los kernel condicionados con la
estimación original, de forma que en el caso en que la información
adicional arroje cambios en la distribución de la sección cruzada (por
ejemplo sobre la convergencia), podremos considerar que la variable
involucrada como condición sobre la información original, explica en
buena medida el proceso” (Birchenall y Murcia, 1997; p. 27)

depende de factores individuales, reafirmando la situación de
persistencia en las condiciones iniciales de los departamentos.
Un análisis empírico de los determinantes y patrones del
crecimiento regional colombiano entre 1980 y 1994 es realizado
por Rocha y Vivas en 1998, para quienes las desigualdades en la
distribución del ingreso y las dotaciones iniciales explican el
crecimiento regional a través de cuatro canales8: la política fiscal
endógena (indicadores del gasto fiscal regional: transferencias a
los departamentos y a los municipios como participación del
PIB de cada región y participación del PIB estatal), la
inestabilidad sociopolítica (índices de delitos, de asesinatos y de
violencia por 10.000 habitantes), las restricciones al crédito
(relación del crédito y las captaciones del sistema financiero en
1994) y las decisiones de fertilidad (tasa bruta de natalidad) y
educación endógenas (tasas de cobertura de educación primaria
y secundaria).9
Los resultados obtenidos muestran que “es bien clara la
heterogeneidad de condiciones regionales que, intuitivamente
deben generar diferencias regionales en las preferencias
intertemporales y las tecnologías. Para dar solo un ejemplo, en
algunas regiones la mayor inestabilidad socio-política, las
restricciones al crédito y el menor nivel de educación deberían
inducir una mayor preferencia por consumo presente y la
adopción de tecnologías livianas en capital” (Rocha y Vivas,
1998: 25).
Lo anterior indica que no es adecuado asumir el
supuesto de homogeneidad en las condiciones de estado
estacionario de las preferencias y la tecnología, sugiriendo el uso
de una metodología que permita la existencia de heterogeneidad
en las condiciones del estado estacionario de las regiones y así
estimar las tasas de convergencia y los correspondientes estados
estacionarios.
El ejercicio se realiza con una aproximación bayesiana
(permite superar los problemas de incertidumbre en la
especificación de la ecuación de crecimiento), la cual se
encuentra basada en el documento de Canova y Marcet (1995),
quienes critican la metodología de Barro y Sala-i-Martin al
referirse a la existencia de sesgo de los efectos fijos, “se obvia la
información aportada por los procesos de convergencia de cada
región a su propio estado estacionario, y los resultados globales
privilegian la convergencia a un estado estacionario común”
(Rocha y Vivas, 1998; p. 29), lo que explica la tasa de
convergencia encontrada en la literatura internacional.
Los autores verifican la hipótesis de persistencia en la
desigualdad regional, al estimar la distribución de las trayectorias
de largo plazo o de estado estacionario en función de variables
relevantes.
8 Basados en Perotti (1995).
9 La inclusión de los departamentos de Quindío, Guajira, Chocó y
Caquetá genera una elevada dispersión en las tasas de crecimiento, lo
que lleva a los autores a no incluir los anteriores departamentos en el
análisis cuantitativo.
Aún citando la crítica a la metodología tradicional
planteada por Quah, Bonet y Meisel (1999) utilizan la
metodología planteada por Barro y Sala-i-Martin de estimación
de la ecuación básica de convergencia. Éste análisis cubre una
gran parte del siglo XX, el cual se divide en dos subperíodos de
acuerdo con las fuentes estadísticas disponibles.
El primer período es el comprendido entre 1926 a 1960
y se usan los depósitos bancarios de los departamentos
colombianos, también organizados en cinco regiones (caribe,
centro-oriente, centro-occidente, pacífica, territorios
nacionales)10.
La evidencia empírica señala que en Colombia se dio un
proceso de convergencia tipo β entre 1926 y 1960, tanto para
los departamentos como para las regiones. Con respecto a la σ -
convergencia, los autores también encuentran evidencia de una
disminución de la brecha en el nivel de actividad económica,
utilizando indicadores como la desviación estándar, el
coeficiente de variación, el coeficiente de variación ponderado
(pondera de acuerdo al tamaño de la población de cada ciudad
frente al total), el índice de Theil (pondera de acuerdo con la
participación del PIB de cada ciudad frente al total), la relación
entre el valor máximo y el mínimo del PIB per cápita
departamental, la relación entre la diferencia entre los valores
extremos de la serie y el promedio nacional y el índice de
Herfindahl-Hirschman (mide la concentración espacial).
Según los autores, la experiencia del crecimiento regional
en Colombia en el período 1926-1960 se ajusta a las
predicciones del modelo de crecimiento neoclásico de Solow y
al del intercambio de Heckscher-Ohlin, asociado a los avances
en el intercambio entre los departamentos gracias al desarrollo
vial y de las comunicaciones.
Bonet y Meisel, utilizando de datos del PIB de
INANDES (1960-1975) y del PIB del DANE (1980-1995)11,
encuentran que para el segundo período de análisis, entre 1960
y 1995, se dio un claro proceso de polarización. El análisis
regional se hace para las cinco regiones consideradas para el
período anterior, más Bogotá. Los autores adjudican la
polarización encontrada principalmente a los efectos de las
políticas para el fomento de la industrialización por sustitución
de importaciones, la consolidación de Bogotá como la gran
metrópoli colombiana y el declive económico relativo de los
departamentos de la Costa Caribe.
Según lo anterior y lo encontrado para el primer
período, “la evolución de las disparidades inter-regionales
depende de fuerzas económicas (como las economías de escala),
políticas (como las inversiones públicas) y geográficas (como los
cambios en las ventajas comparativas en materia de acceso a
vías de comunicación naturales)” (Bonet y Meisel, 1999: 45).
10 Coeficientes de correlación fueron estimados con el objetivo de
determinar que los depósitos bancarios son una buena proxy del PIB
per cápita departamental.
11 Los autores indican que hay un vacío de datos entre 1976 y 1979.

De la misma manera que en el anterior documento,
Galvis y Meisel (2000) analizan la evolución de las disparidades
económicas, utilizando como unidades de análisis las principales
ciudades del país12. Los autores indican que la ventaja de
estudiar la dinámica económica regional a través del análisis de
las ciudades en vez de los departamentos, consiste en que las
ciudades son unidades económicas definidas con menos
arbitrariedad que los departamentos, para los cuales los límites
son principalmente accidentales (Galvis y Meisel, 2000: 2).
Utilizando como proxy al nivel de actividad económica
los depósitos bancarios per cápita reales13 de las veinte
principales ciudades del país14 no se encuentra convergencia
tipo β, ni σ convergencia entre 1973 y 1998. Los autores
involucran variables relacionadas con el capital humano, la
infraestructura, institucionalidad, proxis del tamaño del
mercado local, economías de escala y aglomeración, además
variables referentes a violencia, localización y geografía para
realizar cálculos de convergencia condicionada entre las
principales ciudades del país. La conclusión es que no existe tal
convergencia y que las ciudades con menor ingreso en 1973 son
las que menos crecieron entre 1973 y 1993.
Para analizar la σ -convergencia, los autores utilizan los
mismos indicadores que Bonet y Meisel (1999) –la desviación
estándar, el coeficiente de variación, el coeficiente de variación
ponderado, el índice de Theil y el índice de Herfindahl-
Hirschman–. La conclusión al respecto es que ha habido un
proceso de concentración de la riqueza en las ciudades, proceso
que ha sido evidentemente más fuerte desde 1990, explicado
por el “proceso de apertura, la reforma tributaria, laboral y a la
seguridad social” (Galvis y Meisel, 2000: 29).
Mora (2003) haciendo uso de kerneles de densidad
univariados, de la manera sugerida por Quah, muestra que la
distribución del PIB de los departamentos colombianos pasa de
tener una moda en 1962 a tener dos en 1985 y 2000, mostrando
un claro caso de polarización. El autor realiza pruebas de
multimodalidad15 basadas en Silverman (1986) para comprobar
lo encontrado.
12 Los autores indican que es mejor estudiar los determinantes del
crecimiento de las principales ciudades frente al de los municipios,
dado que se pondera de igual forma municipios pequeños y agrícolas a
grandes y urbanizados. Los autores resaltan que es importante entender
las “dinámicas regionales de un país industrial y altamente urbanizado
como Colombia” (Galvis y Meisel, 2000: 10).
13 “Se podría pensar que esta variable proxy sobreestima el PIB de
Bogotá, dado que esta ciudad concentra los depósitos del gobierno y
una parte proveniente de otras ciudades, es importante anotar que lo
que nos importa medir con esta variable es la jerarquía relativa de cada
ciudad en términos de su PIB, y conservándose esa jerarquía, se
pueden considerar los depósitos como una buena variable proxy del
PIB municipal” (Galvis y Meisel, 2000: 24).
14 Éstas son las ciudades que en 1973 tenían más de 50.000 habitantes
en su cabecera. Estas ciudades concentran más del 40% de la
población y aportan cerca del 50% al PIB nacional.
15 Esta prueba tiene como objetivo evaluar, dado una amplitud de la
banda, si la distribución tiene una cantidad determinada de modas.
Un análisis descriptivo de las disparidades en Colombia
entre 1980 y 2000 es realizado por Barón (2003) utilizando el
PIB per cápita departamental del DANE. La presencia de
notables disparidades en el ingreso departamental se hace
evidente en el hecho que Antioquia, Valle y Bogotá D.C.
aportan casi la mitad del PIB en el período. Además, una breve
observación del comportamiento histórico de las series de PIB
departamental, que deja al descubierto grandes diferencias entre
grupos de departamentos, con lo cual se puede empezar a
visualizar la situación de no convergencia y de persistencia: los
departamentos más pobres del país tanto en 1980 como en
2000 –Chocó, Cauca, Nariño y Sucre– crecieron por debajo de
lo que creció el país en el mismo período.
Adicionalmente, la persistencia en el crecimiento de los
departamentos de Colombia se demuestra en la clara relación
positiva entre el crecimiento del PIB per cápita entre 1980 y
1990 y el crecimiento del PIB per cápita entre 1990 y 2000
(Barón, 2003: 15 – Gráfico 3). Los departamentos que tenían
una baja tasa de crecimiento entre 1980 y 1990 continúan
teniendo una baja tasa de crecimiento en la última década del
siglo, y lo mismo sucede en los departamentos con altas tasas de
crecimiento.
Barón hace la claridad entre indicadores estáticos y
dinámicos para medir la disparidad regional, los primeros
muestran la situación en cada momento del tiempo, los
segundos reflejan las tendencias históricas del comportamiento
de las disparidades, entre los cuales se incluyen las nombradas
convergencias β y σ .
Entre las medidas estáticas de disparidad regional se
encuentran la relación máximo-mínimo (tiene un aumento en la
última década del siglo, lo que indicaría una mayor brecha entre
los departamentos ricos y pobres), el coeficiente de variación y
el coeficiente de variación ponderado (muestran mayores
valores para la década de los noventa con respecto a los valores
de la década de los ochenta, indicando un aumento en la
disparidad), la desviación relativa a la media (aumento entre
1990 y 1996), el coeficiente de Gini (muestra aumento de las
disparidades en la década de los noventa) y el índice de Theil
(aumento de las disparidades entre 1990 y 1993 y disminución
desde ése año).
Por otro lado, las medidas dinámicas indican un caso
claro de no convergencia. Esto se muestra inicialmente con un
gráfico de dispersión de la tasa de crecimiento entre 1980 y
2000 y los correspondientes logaritmos de los valores del PIB
per cápita para 1980, en el cual hay una clara relación negativa.
Para verificar ésta relación se realiza la consecuente estimación
de la ecuación básica de convergencia, encontrando que el
coeficiente es negativo, pero no significativo, lo que indica que
no existe convergencia en los departamentos colombianos (la
situación se mantiene aún eliminando los valores atípicos del
departamento de La Guajira y los Nuevos Departamentos –son
las intendencias y comisarías para años previos a la Constitución
de 1991– los cuales tienen tasas de crecimiento del ingreso muy
elevadas y pueden sesgar la relación a la existencia de

convergencia16). El análisis de β-convergencia se realiza
adicionalmente para los subperíodos de 1980-1990 y 1990-2000,
encontrando convergencia para el primero, pero no para el
segundo, lo cual concuerda con la mayoría de los resultados
encontrados con las medidas estáticas de medición de la
disparidad.
La σ -convergencia está asociada a una disminución de la
dispersión en los ingresos, y se analiza con la evolución de
medidas estáticas como el coeficiente de variación y la
desviación estándar. Con éstas medidas se confirma lo
anteriormente encontrado: una disminución de la disparidad en
la década de 1980 y un fuerte aumento para la década de 1990.
Finalmente, Barón (2003) ubica las disparidades
regionales de Colombia en un contexto internacional, por
medio de una sencilla comparación de las medidas estáticas de
coeficiente de variación ponderado, desviación relativa a la
media, coeficiente de Gini e índice de Theil, concluyendo que
“Colombia resulta ser un país con disparidad media en un
contexto internacional en cuanto al ingreso regional por
habitante se refiere. Esto contradice la percepción generalizada
en cuanto las abismales diferencias de ingresos regionales en
Colombia” (Barón, 2003: 43). El autor indica que los países con
mayores disparidades regionales son Vietnam, Tailandia, China
e Indonesia y los de menores los Estados Unidos, Canadá y
Pakistán (Barón, 2003: 43 – Gráfico 16).
Acevedo (2003) llega a los mismos resultados
encontrados por Barón (2003) para el período 1980-2000 y para
los subperíodos correspondientes a las dos décadas que lo
componen. El análisis se complementa con la estimación de
coeficientes de convergencia condicional, al incluir variables
dicotómicas para diferenciar los departamentos por grupos de
ingresos (altos, medios y bajos), llegando a las mismas
conclusiones.
Por otro lado, la relación de la descentralización fiscal y
las disparidades regionales es analizada por Bonet (2004)17,
mediante una aproximación de datos de panel, de manera que
se pueda controlar por otras variables que pudieron incidir en
tales disparidades (para este estudio se consideraron la
aglomeración de la producción –externalidades tecnológicas y
pecuniarias– y el proceso de liberación económica). El autor
resalta que la Constitución Política de 1991 introduce un nuevo
marco legislativo que fortalece la descentralización fiscal, dado
que se introducen importantes cambios en la distribución de los
recursos. La Constitución se reformó en 2001 con la creación
16 Las altísimas tasas de crecimiento de estos departamentos están
asociadas principalmente a los recursos naturales. En La Guajira por el
elevado volumen de exportaciones de carbón de la región, en los
Nuevos Departamentos, por el gran crecimiento del PIB per cápita,
principalmente del Casanare y Arauca desde 1994 (explotaciones de
yacimientos petroleros de Cupiagua y Cusiana). Lo anterior se traduce
notables aumentos del nivel de PIB per cápita, dado que son
departamentos ricos en recursos naturales y relativamente despoblados.
17 Barón y Meisel (2003) indican que las disparidades regionales en
Colombia aumentaron dado el proceso de descentralización (década
del noventa), sin embargo no realizan una verificación formal.
del Sistema General de Participaciones en el cual “los recursos
se transfieren de acuerdo con la población beneficiaria y no de
acuerdo al costo de los recursos” (Bonet, 2004: 2).
Este cambio en el sistema de transferencias ha generado
un aumento de las disparidades regionales, dada una relación
positiva entre las medidas de descentralización fiscal (gastos de
la descentralización per cápita, gastos como porcentaje del PIB
y participación de los gastos departamentales en el total de
gastos) y las disparidades en el ingreso regional (distancia de la
participación de un departamento entre el total y la
participación de los departamentos cuando es equitativa)18.
Siguiendo la metodología planteada por Quah, Ardila
(2004) realiza un análisis de convergencia económica
considerando los efectos del consumo público y la inversión
pública departamental. Ardila hace uso de una fuente de
información nunca antes usada para el análisis de convergencia
departamental, el Sistema Simplificado de Cuentas
Departamentales de CEGA (SSCD)19.
Al igual que Birchenall y Murcia (1997), Ardila utiliza la
metodología del kernel estocástico de densidad; los resultados
se verifican por medio de la prueba de correlación no
paramétrica de Spearman20. Para el período entre 1985 y 1996,
los resultados son consistentes con los encontrados en la
mayoría de los trabajos realizados para Colombia, con lo cual se
verifica la alta persistencia en la distribución del ingreso per
cápita entre los departamentos colombianos. Con respecto al
análisis condicionado, se encuentra que el gasto público,
especialmente la inversión, sí ha afectado la posición relativa de
algunos departamentos mas no la dinámica de la distribución en
su conjunto.
Por otro lado, la convergencia en indicadores
alternativos al ingreso sólo vino a ser considerada en el trabajo
de Meisel y Vega (2004), en el cual se tiene en cuenta el
comportamiento de la estatura a través del tiempo, ya que ésta
refleja la situación nutricional durante los años que la persona
está en crecimiento y sobre la cual influyen factores como el
consumo de alimentos, la salud y el esfuerzo laboral.
18 Ésta relación es explicada, según el autor, por la falta de un sistema
de transferencias equitativo, por el tipo de gasto asignado por los
gobiernos subnacionales – gastos corrientes: sueldos y salarios– y por
la falta de capacidad institucional en muchos de los departamentos y
municipios de Colombia.
19 “Las cifras del SSCD en general son menores que las del DANE,
pero no para las economías más grandes (Bogotá, Antioquia, Valle y
Cundinamarca). Es así como para 1996, éstos cuatro departamentos
tienen el 61.2% del PIB total según CEGA, mientras que de acuerdo
con la información del DANE, los mismos representan el 55% del
total, lo cual indica que el PIB está más concentrado geográficamente
en las cuentas del CEGA” (Ardila, 2004: 235)
20 “Ésta prueba se basa en el ordenamiento de las observaciones de
mayor (menor) a menor (mayor) y el coeficiente de correlación se
calcula a partir del puesto en el cual se sitúa cada observación” (Ardila,
2004: 246). Cuando hay persistencia en la distribución esta prueba no
paramétrica toma el valor de uno, movilidad perfecta –1, en el casi de
convergencia o divergencia, el valor de cero.

Utilizando datos de la estatura de hombres y mujeres
entre 1910-2002 provenientes de la Registraduría Nacional del
Estado Civil, los autores encuentran que existe convergencia β
departamental tanto para los hombres como para las mujeres.
Con respecto a la convergencia de tipo σ se encuentra una
reducción de la dispersión de la estatura de hombres y mujeres
entre los departamentos de Colombia.
De la misma manera, la convergencia en indicadores
sociales es analizada ampliamente por Aguirre (2006), quien
indica que “de la misma manera como en las regiones pobres, el
ingreso aumenta más aceleradamente en las regiones ricas,
según el modelo de crecimiento neoclásico, las regiones en
condiciones menos favorables con respecto a indicadores
sociales podrían tener mejoramientos sustanciales en
comparación a las regiones en mejor situación, considerando la
hipótesis de convergencia. De acuerdo con esto, inversiones en
regiones rezagadas generan mejoramientos muy significativos
con respecto a los mejoramientos asociados a regiones con
mejores indicadores sociales.” (Aguirre, 2006: 149).
La autora utiliza las variables de esperanza de vida al
nacer (datos provenientes de los CENSOS de 1985 y 1993, y
proyecciones a 2000 del DANE), tasa de analfabetismo (datos
provenientes de los CENSOS y del Índice de Desarrollo
Humano (DNP)), tasa de mortalidad infantil (DANE) y el PIB
per cápita departamental (Cuentas Departamentales - DANE).
El análisis de convergencia en indicadores sociales
involucra un análisis descriptivo, que es sustentado
estadísticamente por la metodología tradicional propuesta por
Barro y Sala-i- Martin (1990, 1992) y por estimaciones no
paramétricas de la densidad (kerneles de densidad univariados)
de la manera como lo sugiere Quah (1993).
Para el PIB per cápita se observa, al igual que para la
mayoría de los trabajos realizados en Colombia, una
polarización en el ingreso tal como lo señala Quah, la cual se
refleja en una distribución bimodal -“Twin Peaks”.
La existencia de convergencia en los indicadores sociales
como esperanza de vida al nacer y la tasa de mortalidad infantil,
muestra que estos indicadores siguen, de manera similar, la
dinámica planteada por el modelo neoclásico en el análisis de la
convergencia en ingreso. Las regiones en condiciones menos
favorables respecto a indicadores sociales, pueden mejorar
sustancialmente en comparación a las regiones en mejor
situación. Partiendo de niveles bajos, se obtienen tasas altas de
crecimiento, y a medida que aumenta el nivel inicial, la tasa de
crecimiento va disminuyendo (Aguirre, 2006: 174).
Con relación a la tasa de analfabetismo, la conclusión es
de no convergencia, lo que indica que los mayores logros en
cuanto a este indicador se presentaron en los departamentos
que en 1985 ya tenían bajas tasas de analfabetismo, además de
un buen desempeño económico, tales como Bogotá, Antioquia
y Valle del Cauca, lo que no responde a la dinámica planteada a
partir de la hipótesis de convergencia. Éste hecho ya había sido
señalado anteriormente en el informe “10 Años de Desarrollo
Humano en Colombia” (DNP, PNUD, 2003).
Un informe del Banco Mundial (2006) utiliza igualmente
los datos de esperanza de vida al nacer, encontrando para el
mundo, al igual que para el ejercicio para Colombia, un
aumento en éste indicador y convergencia.
Bonet y Meisel (2006) aprovechan la nueva fuente de
información brindada por el CEGA (CEGA, 2006), ingreso per
cápita departamental, como alternativa al PIB como variable
proxy al nivel de actividad económica, resaltando además la alta
asociación de éste con el nivel de calidad de vida.
El documento resalta las ventajas del uso de esta variable
en el sentido que mide realmente los recursos que quedan en
cada uno de los departamentos, más no lo producido. La
utilización de una metodología única durante todo el período
cubierto por los datos es una ventaja adicional de los datos
utilizados en este documento de trabajo.
Con respecto al PIB, el ingreso se presenta más
uniformemente distribuido a través de los departamentos
colombianos (asociado a la política de descentralización y
transferencias), según la entidad generadora de los datos. Sin
embargo, los resultados de este estudio muestran que, a pesar
de efectivamente encontrar convergencia económica para el
ingreso per cápita, no hay evidencia de una distribución más
equitativa del ingreso.
Los autores indican que la convergencia se da “hacia
abajo”, en el sentido que la capital del país se aleja del resto de
departamentos (por el aumento del ingreso per cápita): Bogotá,
la ciudad con el mayor ingreso per cápita fue la unidad
territorial que más aumento tuvo en esta variable entre 1975 y
2000. No se encuentra convergencia económica al hacer el
análisis con todos los departamentos, sin embargo al excluir la
capital las estimaciones muestran convergencia económica.
Los métodos utilizados incluyen tanto estimaciones de
funciones de kernel de densidad y matriz de probabilidades de
Markow21 como estimación de σ-convergencia (normal y
ponderando por la participación con respecto a la población
nacional de cada departamento) e índice de Theil.
Ventura (2006) hace alusión a los dos conceptos
ampliamente estudiados hasta el momento de β y σ
convergencia. De esta manera el documento parte de analizar
los determinantes del crecimiento económico de los
departamentos para las últimas décadas del siglo XX, además
incluir en la discusión indicadores de nivel de actividad
económica como los usualmente analizados como producción,
además de producción agrícola, precios, área sembrada de
productos agrícolas, consumo, empleo e inversión.
Adicionalmente a las variables de nivel de actividad económica
incluye información sobre educación y violencia.
21 ”El análisis dinámico de distribuciones por medio de cadenas de
Markov, permite un estudio poco condicionado de las observaciones y
explota la información disponible de una forma más eficiente que el
análisis de regresión de datos de sección cruzada, ya que considera
explícitamente tanto la dimensión transversal” (Quilis, 1997)

El autor, a pesar de confundir en el planteamiento
teórico los conceptos de convergencia σ con el de convergencia
β condicionada, parte de una revisión de la literatura sobre el
tema tanto a nivel internacional como nacional y realiza
estimaciones de convergencia económica considerando tres
paneles de datos para incluir las diferentes agrupaciones
territoriales a las cuales se ajustan los datos (asociado a la falta
de información para los nuevos departamentos). En la
metodología se indica el uso estimaciones con datos tipo panel
y estimaciones no paramétricas de kernel de densidad, sin
abordar las implicaciones metodológicas del último que han
sido ampliamente mencionadas y estudiadas en documentos
previos a la fecha de la publicación de éste. Utilizando tanto
información del DANE como del CEGA para el PIB per
cápita, confirma los resultados de no convergencia en tanto en
el sentido β como en el σ para los departamentos colombianos
entre 1975 y 2003. Para el resto de variables se usa una
multiplicidad de fuentes incluyendo DANE, Ministerio de
Agricultura, Contraloría de la República, PROFAMILIA,
Policía Nacional, entre otros.
A partir de estos resultados, el autor indica la necesidad
de usar el PIB per cápita como variable dependiente en
estimaciones de modelos tipo panel para los determinantes del
crecimiento económico. Se hacen hipótesis sobre el impacto de
cada una de las variables sobre el PIB departamental: asociación
positiva los indicadores de productividad agrícola e industrial,
ingresos tributarios, inversión pública.
Por el lado de los indicadores sociales se hacen hipótesis
tanto del impacto en el PIB per cápita como en la convergencia
económica, indicando, a partir de un análisis inicial de los datos
y de observaciones previas a las estimaciones. Para la educación
básica se indica una relación positiva tanto con el PIB per cápita
como con la convergencia, por el lado de la mortalidad infantil
no se espera un impacto significativo en el PIB pero sí en la
convergencia (se habla ahora de convergencia en las tasas de
mortalidad más no en el PIB confundiendo el planteamiento
inicial del documento), para las variables de seguridad un
impacto positivo en el PIB.
En la sección descriptiva de los datos el autor plantea
una serie de relaciones sin ninguna base empírica y teórica, que
finalmente son en gran parte confirmadas por las estimaciones
realizadas. Sólo para el caso de las variables de violencia se
encuentran resultados contrarios a los planteados, sin embargo
no se indica la revisión de estimaciones alternativas (diferentes
indicadores, variables incluidas) que permitan explicar la
diferencia.
De manera sorpresiva (no se anuncia en la introducción
o en la presentación de los datos), se realizan estimaciones de
kernel de densidad con los indicadores sociales de manera
similar a lo realizado en Aguirre (2006), documento no citado
en esta publicación. Se muestra la convergencia en la cobertura
de educación básica y en la tasa de mortalidad infantil. El
análisis de las variables de violencia parece haber sido olvidado
en esta última sección.
Los métodos tradicionales para evaluar la existencia de
convergencia económica, además de los métodos planteados
por Quah son usados por Gómez (2006) para revisar la
hipótesis de convergencia en el PIB per cápita entre 1960-2000,
considerando adicionalmente los agregados monetarios. Se
realizan estimaciones de β convergencia condicionada al las
exportaciones regionales (con el objetivo de evaluar el impacto
del comercio internacional en el crecimiento económico de
largo plazo) y la profundización del ahorro financiero regional
(para determinar la importancia del dinero en el crecimiento
regional sostenido).
Los datos de PIB regional vienen de una combinación
de fuentes: DNP, CEGA y DANE. Los datos de agregados
monetarios son procedentes del Banco Central,
complementados con series de la Superintendencia Bancaria
(Ahora Superintendencia Financiera). Por el lado de las
exportaciones regionales, se cuenta con información
proveniente de los anuarios de la Contraloría General de la
Nación (el análisis se hace con respecto a la participación
nacional, los datos de exportaciones nacionales son tomados del
Banco de la República).
Previo análisis de estacionaridad de las series del PIB, el
autor realiza estimaciones de β convergencia en los cuales se
encuentran los confirmados resultados de no evidencia de
convergencia absoluta para el ingreso nacional.
La inclusión de las variables condicionantes del estado
estacionario aumentan la evidencia de convergencia
condicionada, mostrando la “la presencia de fenómenos
económicos aún no estudiados a fondo” (Gómez, 2006: 21).
La profundización del ahorro financiero y la
participación departamental en las exportaciones nacionales se
presentan como factor determinante en el crecimiento
económico y la posible convergencia económica en las regiones.
Específicamente, “La profundización del ahorro financiero
regional parece ser integral a la dinámica económica: tasas de
crecimiento altas parecen corresponder con niveles bajos del
indicador, pero el arbitraje del sistema financiero no captado
por el modelo implica prudencia en las interpretaciones.”
(Gómez, 2006: 33).
Conclusiones
La presente revisión de la literatura hizo referencia a más
de veinte documentos que examinaron, describieron y
analizaron la evolución de las disparidades regionales en
Colombia para diferentes períodos que abarcan desde principios
del siglo XX hasta finales del mismo, que dada la aplicación de
diferentes metodologías y la utilización de diversas variables que
se aproximan al nivel de actividad económica, llegan a un
relativo consenso con respecto a la existencia de una
persistencia en las tasas de crecimiento de los departamentos
colombianos, acentuada en la última década del siglo XX. Los
trabajos de Cárdenas (que fueron los primeros sobre el tema en
Colombia) son los únicos que concluyen que “Colombia es un
caso exitoso de convergencia”.
Variables de corte social, político, económico y
geográfico, entre otros, entran en los diferentes trabajos con el

objetivo de condicionar los estados estacionarios a los cuales
convergen los departamentos.
Finalmente, la convergencia en indicadores alternativos
al ingreso es revisada por los trabajos más recientes, los cuales
muestran convergencia en la mayoría de los indicadores
utilizados, lo que indica que los indicadores sociales no siguen
directamente la dinámica en la distribución del ingreso entre los
departamentos.
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_________________(2000) Apuntes de Crecimiento
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Septiembre.

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