B. Geografía y desarrollo en América Latina

Tomando como fuente de inspiración el trabajo de Gallup et al. (1998), el BID promovió a través de la Red de Centros de Investigación, una serie de investigaciones nacionales comparativas. De la misma manera que en el caso de Gallup et al. (1998), el informe del BID (2000) inicia el examen de la relación entre geografía y desarrollo con la formulación de una ecuación básica semejante a la de Barro y Sala-i-Martin (1995a):

“Encontramos los resultados estándar para estas variables: condicionados a otras variables, los países más pobres tienden a crecer más rápido y el crecimiento es función creciente de la educación, la esperanza de vida, la apertura y la calidad de las instituciones públicas. (…) un gran número de países pobres no crece más rápido que los más ricos. Como veremos más adelante, ello se debe en gran medida a las condiciones geográficas desfavorables” (BID, 2000, p.162).

Los factores investigados son semejantes a los de Gallup et al. (1998), aunque se agregan los desastres naturales como variable explicativa adicional.

“De acuerdo con estos resultados, el crecimiento de los países que se encuentran en los trópicos es unos 0,3 puntos porcentuales más bajo que el de los países no tropicales. Aunque la importancia de esta variable no es mucha (…) cuando el indicador de tropicalidad interactúa con los niveles iniciales de ingreso, los resultados se vuelven muy significativos”.

“Los resultados también sustentan la hipótesis de que las condiciones de salud que se relacionan con la geografía pueden ser un obstáculo importante para el desarrollo. Los países con alto riesgo de malaria crecen más lentamente en 0,6 puntos porcentuales que los países que no la sufren” (BID, 2000, p.162).

“Existen también algunas evidencias de que los desastres naturales también afectan el crecimiento (…) un indicador de la mortalidad causada por los terremotos y las erupciones volcánicas ocurridas entre 1902 y 1996 se relaciona inversa y significativamente con el crecimiento (después de neutralizar el efecto de otros determinantes importantes del crecimiento, incluyendo las variables de geografía física)”.

“Los países con alta densidad poblacional cerca de la costa crecen más y los países con alta densidad poblacional en el interior crecen menos. Los resultados también sugieren que la distancia a los principales mercados internacionales afecta el crecimiento. En general, sin embargo, la precisión de los estimativos es mas bien baja y los parámetros varían sensiblemente de una especificación a otra. Por último, las estimaciones sustentan la hipótesis de que los beneficios económicos de la urbanización contrarrestan los costos, permitiendo que los países más urbanizados crezcan más rápidamente” (BID, 2000, p.163).

Además de contar como factores explicativos de las diferencias en el desarrollo entre países, los factores geográficos contribuyen a explicar una parte importante de las disparidades económicas territoriales.

“En los países que cuentan con medidas de ingreso por región, la geografía explica la mayor parte de la variación en el ingreso, desde el 66% hasta el 72%. El porcentaje de variación explicada en el ingreso de los hogares es menor, del 7% al 47%, pero dada la cantidad de factores que afectan los resultados obtenidos de los hogares, éstos siguen siendo valores muy altos” (BID, 2000, p.165).

Estas conclusiones en donde se empareja la situación de los diferentes países hay que mirarlas con más detalle y cuidado a los ojos de los resultados obtenidos por los estudios de caso realizados en el marco de la investigación comparativa internacional más arriba mencionada.

1. México

La primera restricción que se le impone al estudio de este país proviene del hecho de haber excluido del universo de estados al Distrito Federal y a Campeche.

“El caso del D. F. es especial por tratarse de la entidad en la que se localizan los poderes de la federación y porque históricamente se ha caracterizado por ejercer gran influencia en la vida económica del país. El caso de Campeche se explica porque un porcentaje importante de la actividad petrolera tiene lugar en dicho Estado, y porque la mayor parte de la explotación de petróleo que se obtiene del Golfo de México se contabiliza como parte de la producción de este Estado” (Esquivel, 2000, p.13).

Es muy posible entonces que estos dos constituyan casos especiales, pero también es evidente que su exclusión deja en franca fragilidad las conclusiones que puedan obtenerse de los ejercicios estadísticos realizados en este estudio: (a) porque excluyendo el DF se está dejando por fuera a una porción sustancial de la población y de la actividad económica mexicana, y (b) porque el fenómeno capital política allí descrito hace parte de la geografía humana de cualquier país que debe ser incorporado a las explicaciones de la relación entre geografía y desarrollo. La exclusión de Campeche arroja una duda semejante a la anterior, más aún porque se trata de un recurso natural cuya presencia e influencia hace parte sustancial de las relaciones entre geografía y desarrollo.

Una primera observación:

“muestra claramente que los estados localizados en latitudes más altas tienden a tener, en forma consistente, un mayor nivel del ingreso per cápita” (Esquivel, 2000, p.13).

Esta observación sería convergente con las conclusiones obtenidas por Gallup et al. (1998). Por otra parte, y al contrario del caso anterior, no parece haber una relación clara entre el carácter costero del Estado y su nivel de desarrollo:

“Por el contrario, cuatro de los cinco estados más pobres de México son estados costeros, mientras que la entidad más rica, el distrito federal, se localiza en la parte central del país y no cuenta con acceso al mar” (Esquivel, 2000, p.14).

En este mismo sentido también se observa que la mayor densidad poblacional y económica no está orientada hacia las costas, como lo sugieren Gallup et al. (1998).

Otros fenómenos geográficos fueron explorados en su relación con los niveles de ingreso per cápita de los estados mexicanos. La altitud apenas es significativa pero, sin embargo, desaparece al incluir la variable escolaridad. La variable frontera tiene un efecto positivo y significativo pero, nuevamente, no es robusto al momento de incluir la variable escolaridad promedio. Finalmente:

“los resultados muestran que la temperatura promedio no parece tener ningún efecto en el ingreso per cápita. Por su parte, la variable precipitación parece estar asociada negativamente con el nivel de ingreso, aunque este efecto desaparece cuando se controla por el nivel de escolaridad promedio” (Esquivel, 2000, p.26).

A pesar de las anteriores dificultades, Esquivel estima una ecuación explicativa de los niveles de ingreso per cápita en los estados mexicanos en función de variables geográficas, tales como la vegetación y el clima, encontrando que:

“explican, en conjunto, alrededor de dos terceras partes de las variaciones observadas en el nivel de ingreso per cápita estatal” (Esquivel, 2000, p.27).

No obstante, este resultado habrá que interpretarlo con suma cautela en la medida en que, como los resultados previos mostraron, los patrones de la geografía física están expresando desigualdades socioeconómicas, tal y como es el caso del nivel de escolaridad, más que ejercer una influencia explicativa directa sobre los niveles de desarrollo.

Este tipo de causalidad “disfrazada” parecería reiterarse al momento en que intenta explicarse la esperanza de vida y la educación en función de variables geográficas:

“uno de los canales por los que la geografía puede estar afectando el nivel de ingreso per cápita es a través de sus efectos en la formación de capital humano. Por una parte, nuestros resultados demuestran que estas variables influyen significativamente tanto en la esperanza de vida como en la escolaridad promedio de la población estatal” (Esquivel, 2000, p.35).

Para demostrar la “contundencia” de la relación entre geografía y desarrollo el autor debería aplicar un procedimiento que es totalmente pasado por alto. Las relaciones estadísticas entre geografía y desarrollo deberían mantener su grado de significancia estadística aunque estén en presencia de otras variables sociales y económicas. Esto sugeriría que, aún en condiciones socioeconómicas semejantes, la geografía seguiría incidiendo en la explicación de los diferentes niveles de desarrollo. En la medida en que este procedimiento no se aplica, esta conclusión queda, a nuestro entender, por ser demostrada.

Un sesgo semejante se encuentra en el examen que este estudio hace de las relaciones entre crecimiento económico, 1940-1995, y geografía en donde se establece relación estadística directa entre ambas, sin mediar variables de control de tipo socioeconómico. Se llega así nuevamente a conclusiones semejantes a las anteriores, de la “pertinencia y relevancia” de la geografía en la explicación de las tasas de crecimiento:

“Es decir, un Estado con un porcentaje mayor de superficie con clima húmedo y vegetación boscosa o agrícola, tiende a crecer a tasas más rápidas que el resto de los estados” (Esquivel, 2000, p.36).

2. Brasil

La aproximación empleada por Azzoni et al. (2000, p.5) para la explicación de las diferencias en los niveles de desarrollo, combina la consideración de factores tanto de la geografía natural como de la social, agrupados todos bajo el término de “capital geográfico”. La intervención de estos factores geográficos sobre el desarrollo no sería directa sino intermediada por su influencia sobre la eficiencia del capital privado:

“Diferentes niveles de ‘capital geográfico’, tales como el clima, la infraestructura local, el acceso a los servicios públicos y el conocimiento de la realidad local y las tecnologías apropiadas, influenciarían el uso del capital privado. Es decir que las variables geográficas afectarían la tasa marginal de rentabilidad del capital privado. La movilidad imperfecta de factores, usualmente asumida en este tipo de modelos, crearía las condiciones para la persistencia de las desigualdades”.

El modelo econométrico aplicado hizo uso de técnicas de datos de panel que por sus exigencias de información redujo el número de estados incluidos en la muestra, de 27 a 19. La fuente de información utilizada fueron encuestas de hogares e ingresos de periodicidad anual entre 1981 y 1996. Se definió como variable dependiente el ingreso laboral mensual per cápita percibido del trabajo principal (Azzoni et al., 2000, p.10). Como variables explicativas puramente geográficas se utilizaron los niveles de lluvia (el inverso de) la latitud y la temperatura en junio. Agrupando los Estados en cuatro grandes regiones (Sudeste, Sur, Centro Oeste y Noreste) se observa una correlación positiva entre el nivel de ingresos latitud y el nivel de lluvia, y negativa con respecto a la temperatura (Azzoni et al., 2000, p.12).

Las pruebas econométricas provienen de la estimación de coeficientes de relación para distintas ecuaciones, con muy diferentes combinaciones de variables. Esta variedad de ecuaciones es utilizada para observar la persistencia en los signos y en los niveles de significancia estadística de las variables independientes. De esta contrastación, los autores proponen las siguientes conclusiones:

“De los resultados en su conjunto, la latitud parece ser la más estable de las variables geográficas, apareciendo en todas las regresiones con el signo esperado y significancia estadística en cinco de seis especificaciones; las otras dos aparecen solamente en algunas especificaciones y la temperatura lo hace siempre con un signo contrario al esperado. La participación de los miembros del hogar en la fuerza de trabajo, es la más robusta de las variables de capital humano, con signos positivos para la cabeza de familia y los hijos y negativo para el cónyuge. (…) La educación de la cabeza de la familia fue no significativa en solamente en un caso. En el caso de otras variables, el número de personas por habitación (densidad) aparece siempre con signo negativo y es significativa en cuatro de cinco especificaciones. El capital del hogar, medido a través de la posesión de refrigerador, es significativo y positivo en sólo dos de las cinco especificaciones, aunque siempre con signo positivo. La existencia del servicio de recolección de basura también es importante, para esta variable el resultado es significativo en todos los casos en los que fue incluido” (Azzoni et al., 2000, p.16).

De acuerdo con los resultados obtenidos, el capital geográfico, en la acepción otorgada por Azzoni, es relevante en la explicación de las diferencias en los niveles de ingreso interestatales en el Brasil. Estas conclusiones dan relevancia a la intervención pública en aquellos frentes en donde estas desigualdades de capital geográfico puedan ser disminuidas o mitigadas, además de contribuir a la construcción de una representación o imagen global del sistema de disparidades, caracterizado por la estratificación regional y la difusión del crecimiento al interior de estos estratos, es decir, a la existencia de convergencia condicional:

“En síntesis, los resultados indican una alta velocidad de convergencia en el ingreso entre los estados del Brasil después de tener en cuenta las diferencias geográficas, en capital humano, participación laboral y condiciones de infraestructura y desarrollo humano. Es interesante subrayar que este es un caso de convergencia condicional, es decir, en donde cada Estado está convergiendo hacia su propio estado estacionario. Así, más que indicar una situación positiva, en la cual las desigualdades entre estados estarían disminuyendo a una alta velocidad, los resultados muestran que los estados están cerca de su nivel de ingreso del estado estacionario, significando que la situación de equilibrio desigual es cercana al alto nivel de desigualdad actualmente presente en el país” (Azzoni et al., 2000, p.18).

El alto peso explicativo del capital geográfico sobre las desigualdades en el ingreso y desarrollo regional se explica por la combinación de variables naturales y sociales y no exclusivamente por la intervención de las primeras. Sugiere, además, una intervención colectiva en el campo del capital humano y de la distribución de la infraestructura física. Finalmente, plantea que la situación de desigualdad existente es cercana a un equilibrio de estado estacionario, es decir, que no posee fuerzas endógenas que conduzcan hacia una menor desigualdad regional en la distribución del ingreso y la riqueza en el Brasil.

3. Perú

Escobal y Torero (2000, p.17), utilizan una aproximación semejante a la de Azzoni (2000 ó 1998), para Brasil y combinan factores de geografía natural y física como explicativos de las diferencias en los niveles de ingreso regional.

“La principal interrogante que este trabajo intenta responder es si la geografía tiene algún impacto sobre los niveles de vida, después de hacer un control de la intervención de las características no geográficas de los hogares, y qué tanto el acceso a los activos públicos y privados pueden compensar los efectos adversos de la geografía”.

Como variable dependiente es definido el nivel de consumo de los hogares y como variables independientes, un conjunto (x) de activos humanos, otro (z) de activos privados, uno [r] de activos públicos a nivel de distrito, y finalmente un conjunto (g) de variables geográficas que incluyen el clima, las características del suelo y la altitud. Se utilizan también varias fuentes de información tales como los censos y las encuestas de hogares. Para estas últimas se aprovechan su periodicidad y continuidad para hacer algunos ejercicios de panel, con dos cortes de tiempo, 1991-1994 y 1994-1997.

Las pruebas realizadas con información de censos y desagregación provincial para 1972, 1981 y 1993 muestran un resultado semejante al ya encontrado para otros países en donde las variables geográficas intervienen principalmente por intermedio de procesos de exclusión social y económica, más que de manera independiente.

“Cuando las variables geográficas se incluyen como las únicas variables explicativas, la altitud y la longitud muestran alta significancia en la explicación del crecimiento en el nivel de gasto. En particular, puede mostrarse que las provincias de mayor altitud tienden a mostrar más lentos crecimientos en los niveles de gasto. Cuando se agrega la variable de necesidades básicas (…) la altitud conserva su significancia pero su impacto negativo disminuye considerablemente. Este efecto puede interpretarse como demostrativo de la importancia de la infraestructura pública en aminorar las externalidades geográficas negativas” (Escobal y Torero, 2000, p.29-30).

Para los ejercicios que utilizaron las encuestas de hogares como fuente de información y que se procesaron a través de las técnicas de datos de panel se encuentran conclusiones muy semejantes.

“En la primera columna vemos que la mayor parte de la diferencia en el consumo logarítmico per cápita entre las zonas altas y costeras dependen de las diferencias en la dotación de activos de infraestructura y privados” (Escobal y Torero, 2000, p.40).

En estas condiciones, las relaciones entre geografía y desarrollo deben establecerse de manera muy cautelosa y matizada.

“Sabemos que hay una gigantesca disparidad de bienestar a lo largo del Perú, y que hay una alta concentración de la población más pobre a lo largo de las regiones geográficas más adversas, como es el caso de la sierra y la selva. Aunque estas disparidades de bienestar pueden atribuirse a la geografía, también están relacionadas, por lo menos en parte, a una dispersión significativa en el acceso a los activos de infraestructura y otros. Por tanto, no hay evidencia clara de que las diferencias regionales en el nivel de ingreso puedan ser explicadas solamente por la geografía o si, más bien, ellas han sido facilitadas u obstaculizadas por las dotaciones locales socialmente elaboradas” (Escobal y Torero, 2000, p.44).

En efecto:

“hemos mostrado que las que parecen ser las más notables diferencias geográficas en los niveles de vida en Perú pueden ser casi totalmente explicadas cuando se toma en cuenta la concentración espacial de los hogares con características no geográficas observables, en particular activos públicos y privados. (…) Esto no significa, sin embargo, que la geografía no importe, sino que su influencia sobre los niveles de gasto y de crecimiento se producen a través de la dispar distribución espacial de infraestructura pública” (Escobal y Torero, 2000, p.45).

4. Bolivia

Morales et al. (2000) exploran las relaciones entre geografía y desarrollo utilizando

diferentes bases de datos y, más especialmente, tomando como referencia diferentes indicadores de desarrollo: las necesidades básicas insatisfechas, el ingreso laboral y el producto interno bruto.

a) En el primer caso se define como variable dependiente un índice de necesidades básicas insatisfechas cuyo nivel es explicado en función de:

“Las variables socioeconómicas incluidas en X son variables insumo tales como la escolaridad, el acceso a los servicios de salud y variables producto tales como la tasa de analfabetismo, la tasa de desnutrición, la mortalidad infantil y otras” (Morales et al., 2000, p.16).

Estas relaciones de causalidad son investigadas utilizando información para los años de

1976, 1988-1989 y 1992. Los resultados señalan la existencia de relaciones estadísticas significativas entre el índice y algunas variables geográficas:

“Varios grupos de variables socioeconómicas, entre estos, los de educación, salud, vivienda y sus servicios, establecen un marco de (in)satisfacción de las necesidades básicas a nivel provincial medido por el índice δ. Éste ha sido puesto en relación con variables geográficas y de población, manifestando un nivel de asociación relativamente elevado, con un R2 igual a 65,2 por ciento (112 observaciones). Se ha añadido a este modelo variables institucionales, lo que hizo aumentar el R2 hasta 76,4 por ciento” (Morales et al., 2000, p.28).

b) En el segundo ejercicio se emplea información proveniente de Encuestas de Hogares y se define como variable dependiente el logaritmo natural del ingreso laboral por hora trabajada, incluyendo el Excedente Bruto de Explotación para el caso de los trabajadores por cuenta propia. Por el lado de las variables independientes, se consideran tres grupos de factores: Atributos del trabajador, Organización Social y Geografía (Morales et al., 2000, p.30).

(i) En primer lugar, para caracterizar las diferencias en los ingresos de acuerdo con su origen, se realiza un análisis de varianza que distingue el peso de dos fuentes de diferenciación del ingreso: las diferencias entre provincias y las diferencias al interior de las provincias.

“Este cuadro informa: (a) que la diferencia de ingresos entre provincias es estadísticamente significativa; (b) que la variación de ingresos al interior de las provincias es bastante más importante que entre provincias (…) El resto de la variación total, 83,8%, es explicado por las diferencias de ingresos entre provincias” (Morales et al., 2000, p.32).

(ii) En segundo lugar, se analizó el peso de los tres grupos de variables explicativas antes mencionadas, sobre las diferencias en los niveles de ingreso laboral de las personas (no de los agregados territoriales).

“Los 3 grupos de variables explican el 40,4% por ciento de las variaciones del logaritmo del ingreso laboral a nivel de los individuos. (…) Las variables relativas al capital humano, particularmente, los años de instrucción, son las que muestran más importancia predictiva, seguidas de las variables relativas a la organización social. Las variables geográficas son estadísticamente significativas, pero su importancia es menor que las variables que conforman los otros 2 grupos de variables. Obsérvese nuevamente que la variable erosión es más importante que las otras variables geográficas, en particular, que la altura. Es también más importante que algunas variables relativas a la organización social y también a la diferencia de género” (Morales et al., 2000, p.38).

(iii) En conclusión:

“la geografía tiene incidencia en los rendimientos laborales a través de las siguientes variables: (a) erosión y participación laboral en la agricultura (la erosión está a su vez asociada a la pendiente y a los vientos); (b) urbanización; (c) altura (asociada a la temperatura y a la precipitación), y (d) posición fronteriza con el Brasil” (Morales et al., 2000, p.43).

En un trabajo previo, Urquiola et al. (1999, p.32) ponen en relación los niveles de pobreza de las provincias y algunas variables geográficas, encontrando que:

“una mayor altitud está asociada con menores niveles de ingreso. Este resultado, no obstante, es no significativo a nivel estadístico”.

Un mejor resultado se obtiene con una especificación no lineal, poniendo de manifiesto una relación cambiante:

“la pobreza inicialmente declina con la altitud, pero posteriormente se incrementa” (Urquiola et al., 1999, p.37).

Este comportamiento parece explicarse por la presencia de Santa Cruz de la Sierra situada a un nivel de altitud intermedio dentro de los estándares de un país como Bolivia.

Como en los casos anteriores, la influencia de la geografía se ejerce a través tanto de su dimensión natural y física, como de la social y humana. En su acepción amplia, se encuentra una influencia de la geografía sobre el desarrollo, aunque limitada pero, en este caso más que en los anteriores, más nítida y directa.

5. Colombia

Sánchez y Núñez (2000) realizaron un estudio para Colombia con una importante novedad con respecto a los ya revisados cual es la escala espacial de la unidad básica de análisis. Como se ha visto en lo precedente, la mayor parte de estos estudios han tomado estados, provincias y departamentos como unidades básicas de análisis, probablemente a causa de la ausencia de información más desagregada. Estas unidades, por su tamaño, albergan condiciones geográficas y sociales muy heterogéneas que hacen difícil captar la relación directa y exacta entre las variables investigadas. En contraste con lo anterior, Sánchez y Núñez (2000), hicieron el esfuerzo por trabajar con el municipio como unidad básica de análisis, consiguiendo neutralizar, al menos parcialmente,19 el negativo efecto del tamaño en el discernimiento de las relaciones entre geografía y desarrollo.

El propósito general del trabajo es, como en los casos anteriores, investigar las relaciones entre geografía y desarrollo:

“El propósito de este trabajo es examinar el impacto de variables geográficas, sociales y económicas (capital humano, infraestructura y niveles de vida) en el ingreso per cápita, en su crecimiento, en la densidad de la población y en su crecimiento, a nivel municipal” (Sánchez y Núñez, 2000, p.5).

Dado que no existe información directa del ingreso per cápita municipal, ésta, la variable dependiente, se construye a través de estimaciones:

“Las variables de ingreso utilizadas en este estudio son los recursos generados por los impuestos municipales a la propiedad, la industria y el comercio. Usamos estas variables puesto que ellas reflejan tanto la riqueza como el nivel de la actividad económica de una municipalidad. Basados en los ingresos tributarios municipales, calculamos el ingreso per cápita tomando el porcentaje del ingreso tributario de cada municipio en su departamento, multiplicado por el PIB del departamento” (Sánchez y Núñez, 2000, p.16).

Tal y como se afirmó en el párrafo introductorio, el uso del municipio como unidad de análisis es una de las principales novedades creativas de este estudio. El uso de una estimación del PIB municipal es inevitable, dada la inexistencia de fuentes directas de recolección de esta cifra. Como cualquier estimación está sujeta a sesgos y limitaciones que lamentablemente no son expuestas por los autores del trabajo. Tampoco exponen las pruebas de consistencia y confiabilidad de las estimaciones, ni las correcciones a las cuales probablemente tuvieron que someter los primeros resultados. A pesar de estos vacíos de la exposición, que tendrán que ser debatidos ampliamente en el seno de la comunidad de especialistas, los resultados del trabajo son de gran interés y pertinencia.

Las variables geográficas utilizadas fueron la calidad del suelo, los niveles de precipitación, la altitud, la densidad de ríos y carreteras (incluyendo información de calidad y pendiente), y la distancia a los principales mercados domésticos (las cuatro ciudades más grandes, a saber, Bogotá, Medellín, Cali y Barranquilla) y a los puertos marítimos más importantes (Sánchez y Núñez, 2000, p.16). Las variables demográficas y de capital humano se construyeron sobre la base de la información censal de 1973 y 1993 y se consideró información como: población, migración, distribución etárea, asistencia escolar, número de universitarios graduados, escolaridad promedio de la fuerza de trabajo, índices de pobreza y mortalidad por enfermedades tropicales (Sánchez y Núñez, 2000, p.17).

a) Se exploró la relación entre los niveles de ingreso per cápita municipal y las variables geográficas, aisladamente y en compañía de las socioeconómicas. En el caso de las variables geográficas consideradas aisladamente, aquella que posee un mayor peso explicativo es la cercanía a los mercados domésticos y su relación es negativa: a mayor distancia menor ingreso per cápita. La precipitación también tiene una influencia negativa y estadísticamente significativa; la calidad del suelo influye positivamente y también es significativa; y la altitud también es estadísticamente significativo y su influencia es no lineal: positiva hasta un nivel medio de altitud y negativa a partir de él. El conjunto de las variables geográficas explica el 36% de las diferencias en el nivel de ingreso municipal (Sánchez y Núñez, 2000, p. 25-27). En un segundo momento, con la introducción de las variables socioeconómicas dentro de las independientes, los factores geográficos no modificaron su significancia estadística ni su signo. Esta dimensión socioeconómica revela la presencia de nuevos y significativos factores explicativos de las diferencias en los niveles de ingreso per cápita municipal: las tasas de escolaridad, la densidad de la infraestructura y la mortalidad por enfermedades tropicales fueron significativos (los dos primeros positivamente y el tercero negativamente).

Estas relaciones se investigaron discriminadamente para municipios ricos y pobres, encontrando algunas diferencias interesantes. Aunque no hay grandes diferencias en la magnitud de los coeficientes, las variables geográficas tienen un mayor peso explicativo en los municipios pobres (24%), que en los ricos (19%). Además, en el caso de una variable en particular se presenta una diferencia notoria en el valor del coeficiente: la distancia a los mercados domésticos es más grande y más significativa para el caso de los municipios pobres (Sánchez y Núñez, 2000, p.29).

b) Se investigó la relación entre tasas de crecimiento del ingreso per cápita y los mismos factores geográficos y socioeconómicos, obteniendo resultados muy semejantes y consistentes. Como información adicional se obtuvo la siguiente: el carácter cafetero del municipio aparece como una desventaja para las tasas de crecimiento, lo mismo que los niveles de desigualdad en la distribución de la riqueza (Sánchez y Núñez, 2000, p.40).

c) Se investigaron los determinantes de la densidad demográfica y de las tasas de crecimiento poblacional. Con respecto a lo primero, para 1995, se obtuvieron los siguientes resultados:

“Las variables geográficas, de infraestructura y de servicios públicos y sociales son importantes para la distribución de la población. Entre las variables geográficas, la precipitación, la temperatura y la distancia a los puertos marítimos tienen un impacto negativo en la densidad demográfica. En contraste, la calidad de la tierra y la altitud tiene un efecto positivo” (Sánchez y Núñez, 2000, p.44).

Las tasas de crecimiento demográfico, por su parte, están negativamente influenciadas por la densidad:

“los otros resultados muestran que la población de las municipalidades distantes de los mercados domésticos y de los puertos marítimos crecen más rápido cuando se acompañan de la presencia de buenos suelos, mayor densidad de carreteras, mejor cobertura de servicio eléctrico y mayor densidad cafetera. La altitud de la municipalidad tiene un efecto cuadrático sobre el crecimiento de la población. Altitudes muy altas y muy bajas son desfavorables al crecimiento de la población” (Sánchez y Núñez, 2000, p.44).

d) Finalmente, se hace un ejercicio de descomposición del impacto de los distintos factores explicativos tanto sobre los niveles del ingreso per cápita, como sobre sus tasas de crecimiento. Se hace particular énfasis en presentar el contraste entre la región andina (excluyendo a Bogotá) y la atlántica (o Caribe) por ser ambas, los extremos del espectro de comportamiento económico regional, el primero por su relativo dinamismo y el segundo por su franco estancamiento y retroceso. Adicionalmente, de nuestra parte resulta interesante presentar los resultados de este contraste pues sirve de pretexto para precisar los alcances y limitaciones de una línea de investigación como la revisada a lo largo de este capítulo.

“La diferencia en el ingreso per cápita promedio de las regiones Andina y Caribe es de 0,75 (log). Las variables geográficas cuentan en 0,62 (82%) de esta diferencia, aunque la magnitud y el valor de contribución de cada variable es muy diferente. No obstante, la variable que más contribuye (en favor de la región Andina) la diferencia en el ingreso per cápita es la distancia a los mercados domésticos. Las variables de infraestructura favorecen a la región Caribe, pero solamente a causa del stock de 1973 (densidad de carreteras y de cobertura eléctrica). En contraste, el crecimiento de la densidad de carreteras ha favorecido a la región Andina” (Sánchez y Núñez, 2000, p.45).

Un resultado semejante se obtiene cuando se hace la descomposición de las tasas de crecimiento del ingreso per cápita, no de los niveles, como inicialmente.

“La diferencia no ponderada en las tasas de crecimiento entre la región Andina y Caribe es de 4,89 puntos porcentuales. Las variables geográficas contribuyen con 3,02 puntos porcentuales o el 61,2% de la diferencia. La distancia a los mercados domésticos explica la mayor parte de esta diferencia en las tasas de crecimiento entre las regiones Andina y Caribe” (Sánchez y Núñez, 2000, p.50).

Estos resultados del caso colombiano son útiles para destacar algunas dificultades presentes en la aproximación desarrollada por los estudios realizados para América Latina con la inspiración del trabajo de Gallup et al. (1998). El contraste que Sánchez y Núñez (2000), establecen entre la región Caribe y la Andina es particularmente revelador pues parecería contradecir las predicciones básicas del modelo general. La primera apariencia es que las conclusiones del caso colombiano apoyan las predicciones del mencionado modelo pues “demuestran” la importancia y la pertinencia de la geografía en la explicación de los diferenciales de desarrollo entre regiones de un país. Esta aparente convergencia se transforma en duda cuando se considera el significado preciso de “geografía” en este caso: primero, se trata principalmente de la dimensión humana y social de la geografía, menos de la meramente física pues los factores determinantes son sociales: cercanía a los mercados domésticos, densidad de redes de transporte, calidad del capital humano, mortalidad por enfermedades tropicales (que dependen de la prevención y la atención). Segundo, porque los factores físicos parecen tener signo contrario al esperado: la cercanía a los ríos y los mares no cuenta como factor explicativo positivo y la altitud juega en una relación curvilineal.

En estas condiciones, cuando Sánchez y Núñez (2000), afirman el significativo peso de la geografía en la explicación de los diferenciales de desarrollo, están haciendo referencia a un contenido opuesto al que Gallup et al. (1998), otorgan al término. El rezago socioeconómico de la Costa Caribe es uno de los puntos centrales del debate regional en Colombia pues a pesar de contar con mejores condiciones para el desarrollo, por su facilidad de acceso al mercado mundial, creció y se desarrolló a un ritmo inferior que el interior, tanto con respecto a la zona cafetera (primera mitad del siglo XX), como con relación al altiplano Cundiboyacense (segunda mitad del siglo XX). Connotados estudiosos del tema atribuyen este comportamiento a las políticas proteccionistas y de sustitución de importaciones, y al “marcado centralismo” del Estado colombiano. No obstante, estas interpretaciones pasan por alto lo más elemental y visible de la geografía económica contemporánea: que el acceso al océano y al mercado mundial otorga ventajas que muy difícilmente serían contrabalanceadas para favorecer territorios internos con inmensas dificultades de transporte y de acceso al litoral y que, sin embargo, fueron los que permitieron el despegue industrial de Colombia.

Este debate doméstico, por tanto, es útil para introducir dos ideas críticas acerca de esta aproximación de la “nueva geografía física”. Primera, que cuando los distintos autores revisados y reseñados a lo largo de esta sección hacen referencia a la categoría de “geografía” están aludiendo a contenidos y significados poco homogéneos y universales. Segundo, que las pruebas de causalidad que establecen los modelos lo que en realidad registran son patrones y permanencias de la geografía económica contemporánea y no necesariamente explicaciones. En Colombia, este “patrón” favorece el interior y no la costa y no otorga ventajas por la cercanía a los ríos navegables. Así este patrón y la asociación estadística no deba ponerse en tela de juicio, si cuestiona el significado de causalidad que se le asigna: Bogotá no se desarrolló mejor por (a causa de) estar a más de 500 km de distancia del litoral Pacífico y a 1.000 del Atlántico.