Transporte y Estructuración Espacial Metropolitana: El ... · El presente trabajo busca explorar...

Transporte y Estructuración Espacial Metropolitana: El caso de la Región

Metropolitana de Bogotá

El papel de los principales medios de transporte en la estructuración espacial de la Región Metropolitana de Bogotá

(1993 – 2015)

Alexandra Silva Moyano

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Civil y Agrícola

Bogotá D.C., Colombia

2016

Transporte y Estructuración Espacial Metropolitana: El caso de la Región


El papel de los principales medios de transporte en la estructuración espacial de la Región Metropolitana de Bogotá

(1993 – 2015)

Alexandra Silva Moyano

Trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar al título de:

Magister en Ingeniería - Transportes

Director:

Ph.D. César Augusto Ruiz Rojas

Línea de Investigación:

Políticas y Planeación de la Movilidad y el Transporte

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Civil y Agrícola

Bogotá D.C., Colombia

2016

A mis padres y a mi hermano por su deseo de

acompañarlos en esta vida, y a la Vida por darme

una segunda oportunidad.

“Somos esclavos de la genética, atados de por

vida a esa cadena de ADN, desde el instante en

que el azar biológico nos fabricó a su antojo”.

Alexandra Silva Moyano, 2014.

Resumen y Abstract VII

Agradecimientos

A la Vida por cada una de las lecciones que me ha dado durante este camino, y especialmente

por ese inesperado momento de oscuridad del 2013 con el cual me enseñó la importancia de

la resiliencia y me ha permitido vivir con mayor fortaleza y serenidad.

A mis papás y a mi hermano, quienes son el motor y mayor orgullo de mi vida. Con su amor

incondicional han sido mi luz y mi guía, me han apoyado en cada decisión tomada y en cada

proyecto emprendido. La vida no me alcanzará para agradecerles su esfuerzo, su buen

ejemplo, sus consejos, su comprensión, su sinceridad, su paciencia y todos los valores bajo

los cuales me formaron, pues gracias a esto he venido tejiendo con orgullo mi propia historia.

A la Universidad Nacional de Colombia por todo el conocimiento que me ha brindado desde

el pregrado, por ser mi segunda casa desde hace 10 años, por enseñarme el verdadero

significado del sentido de pertenencia, y por darme la oportunidad de compartir un avance

de este trabajo en la Universidad Politécnica de Cataluña. Aunque en algunos momentos del

posgrado las circunstancias parecieron no estar a mi favor, con cada obstáculo me enseñó el

valor de la paciencia, la tolerancia y la gratitud.

A los profesores que durante el programa me dieron las herramientas necesarias para

formarme y crecer como profesional. Gracias por compartir su experiencia y sus

conocimientos durante este proceso de formación, los cuales sin duda alguna se reflejan en

este trabajo.

A mis amigos por su aprecio, su apoyo, su sinceridad, su respeto, las charlas existenciales, las

discusiones técnicas, las risas y todos los momentos compartidos. Me alegra mucho

compartir este camino con ustedes y saber que he contado con grandes personas en los

momentos buenos y no tan buenos de mi vida.

Al profesor César Ruiz, director de este trabajo, por tantos años de formación en los temas de

metropolización, planeación urbana y movilidad, desde la perspectiva de la economía. Con su

rigurosidad y exigencia académica orientó cada uno de los avances y retrocesos que me

llevaron a culminar satisfactoriamente este trabajo. Gracias por confiar en mi capacidad de

investigación, por los consejos y por el tiempo invertido en este tema de investigación.

A los profesores Carlos Moncada y Carlos Felipe Urazán, por aceptar la invitación a evaluar

este trabajo, y por cada una de las observaciones sugeridas con el fin de mejorar el resultado

final de este documento. Gracias por su exigencia y objetividad a la hora de evaluar el

VIII Transporte y Estructuración Espacial Metropolitana: El caso de la Región Metropolitana de Bogotá

trabajo, por darme la oportunidad de presentarlo públicamente y por considerarlo

merecedor de una mención meritoria.

Al equipo de trabajo de Región Metropolitana de Bogotá pues gracias a las investigaciones

realizadas durante los años 2013 y 2014 en la Secretaría Distrital de Planeación, conté con

un excelente referente técnico para estructurar y definir el alcance del tema abordado en

este trabajo final de maestría. Especialmente a Janneth Segura por todas las lecciones de

ArcGIS, a Juan Ricardo Mozo por sus asesorías en Dinámica de Sistemas y VENSIM, y a los dos

por todos los cafés y las historias compartidas durante esos dos años.

“El hombre atraviesa el presente con los ojos vendados. Sólo puede intuir y adivinar lo que de verdad está viviendo.

Y después, cuando le quitan la venda de los ojos, puede mirar al pasado y comprobar qué es lo que ha vivido y cuál era su sentido”

Milan Kundera

Resumen y Abstract IX

Resumen

Diversa literatura especializada ha mostrado la forma en que los principales medios de

transporte, históricamente implantados en el marco del crecimiento de las ciudades,

condicionan e inciden las formas y dinámicas de su estructuración espacial urbana. Esta

condición ha sido evaluada para el caso de las dinámicas de metropolización. En los últimos

20 años el proceso de estructuración espacial de la Región Metropolitana que tiene como

núcleo central a Bogotá, se ha caracterizado por una intensa dinámica interurbana que se ha

venido expresando en transformaciones de la jerarquía y concentración poblacional del

conjunto de aglomeraciones urbanas que la conforman. De acuerdo con las teorías de

localización, en especial los aportes conceptuales del modelo de localización de Von Thünen,

estos cambios pueden explicarse a partir de los costos de transporte representados

principalmente por los tiempos de desplazamiento de la movilidad cotidiana (vista ésta

como una forma de interacción espacial).

El presente trabajo busca explorar el caso del proceso de metropolización de Bogotá a partir

del papel que han tenido los principales medios de transporte que han persistido en las

últimas décadas en la región y en Bogotá. La predominancia de pocos medios de transporte

para la movilidad metropolitana y la baja incidencia de estos medios en la disminución de los

tiempos de desplazamiento entre Bogotá y los municipios, ha implicado un incremento

permanente de los costos reales de transporte, condicionando la accesibilidad metropolitana

y los patrones de ocupación del suelo de la región metropolitana.

Palabras clave: Estructuración espacial, metropolización, interacción, movilidad cotidiana,

costos de transporte, localización, Von Thünen.

Resumen y Abstract X

Abstract

Several studies have shown that the main means of transport, implanted historically within

the framework of the urban development of a city, determine and influence the forms and

dynamics of its urban spatial structuring. This condition has been evaluated for the case of

the dynamics of metropolization. During the last 20 years, the spatial construction process of

the Metropolitan Region that has as central nucleus to Bogota, has generated inter-urban

changes, expressed in transformations of the hierarchy and population concentration of

metropolitan municipalities. According to localization theories and the conceptual models of

the Von Thünen localization model, these changes can be explained by transport costs,

mainly represented by the times of displacement of daily mobility. (seen as a form of spatial

interaction). The present work seeks to show, from the case of the Metropolitan Region of

Bogotá, that in urban systems immersed in metropolitanization process, the main means of

transportation also determine and influence the forms and dynamics of its spatial

structuring.

The predominance of few means of transport for metropolitan mobility in the Region, and

the low incidence of these means in the reduction of commuting times between Bogota and

the municipalities, has implied a permanent increase in the actual costs of transport. This

fact has conditioned the metropolitan accessibility, and the land occupation patterns of the

Metropolitan Region.

Keywords: Spatial structure, metropolisation, interaction, commuting, costs of transportation,

location, Von Thünen

Contenido XI

Contenido

Pág.

Agradecimientos ...................................................................................................................................... VII

Resumen ...................................................................................................................................................... IX

Abstract .......................................................................................................................................................... X

Lista de gráficas ...................................................................................................................................... XIII

Lista de mapas ........................................................................................................................................ XVI

Lista de tablas ........................................................................................................................................ XVII

Introducción ................................................................................................................................................. 1

1 Estructuración Espacial de la Región Metropolitana de Bogotá (1991 – 2015).......... 7 La metropolización como una forma de estructuración espacial ................................... 9

1.1.1 La metropolización en el sistema urbano colombiano........................................ 14 1.1.2 La Región Metropolitana de Bogotá como caso de estudio ............................... 19

Cambios en la Estructuración Espacial de la Región Metropolitana de Bogotá ...... 30 1.2.1 Perspectiva demográfica: Dimensión y jerarquía ................................................. 31 1.2.2 Perspectiva económica: Producción de la aglomeración ................................... 42 1.2.3 Perspectiva morfológica: Expansión urbana y espacio geográfico ................ 50

2. Interacción espacial y movilidad cotidiana entre Bogotá y los municipios .............. 53 La demanda de viajes intermunicipales y cotidianos ......................................................... 54 Medios, redes y estructura de transporte ............................................................................... 61

2.2.1 Red flexible ............................................................................................................................ 64 2.2.2 Red semifija ........................................................................................................................... 66 2.2.3 Red fija ..................................................................................................................................... 68

Tiempo de viaje: el costo de oportunidad de la interacción espacial .......................... 70 Los costos de transporte en la localización de actividades.............................................. 76

3. Interdependencia entre transporte y Estructuración Espacial Metropolitana ........ 85 Los patrones de ocupación del suelo resultantes en la región ....................................... 86 Estructuras de ocupación del suelo en la Región Metropolitana: una visión teórica

desde la interacción de la localización y los medios de transporte ........................................... 90 3.2.1 Simulación 1: Periodo 1980 a 1990 ............................................................................ 96 3.2.2 Simulación 2: Periodo 1990 a 2000 ............................................................................ 97 3.2.3 Simulación 3: Periodo 2000 a 2010 ............................................................................ 99 3.2.4 Simulación 4: Periodo 2010 a 2020 ......................................................................... 100

XII Transporte y Estructuración Espacial Metropolitana: El caso de la Región Metropolitana de Bogotá

Dinámica de Sistemas: Escenarios de modelación prospectiva de la Estructuración Espacial de la Región ................................................................................................... 101

3.3.1 Escenario 1: Tendencial sin efecto por red de transporte .............................. 108 3.3.1 Escenario 2: Tendencial con efecto de red flexible ............................................ 108 3.3.1 Escenario 3: Tendencial con efecto de red fija ..................................................... 109 3.3.2 Comparación de escenarios ......................................................................................... 115

4. Conclusiones y recomendaciones ........................................................................................... 123 Conclusiones ..................................................................................................................................... 123 Recomendaciones ........................................................................................................................... 127

5. Bibliografía ..................................................................................................................................... 129

A. Anexo: Simulación de la adaptación del modelo de Von Thünen ................................ 133

B. Anexo: Simulación de un modelo poblacional incorporando un factor de ajuste por red de transporte. .................................................................................................................................. 139

C. Anexo: Cartografía para la comparación de escenarios simulados. ........................... 159

Contenido XIII

Lista de gráficas Pág.

Gráfica 1.1. Estructura básica de las dinámicas metropolitanas desde la lógica de los

submodelos de MARS ............................................................................................................................................. 11

Gráfica 1.2. Modelo metropolitano a) monocéntrico; b) policéntrico ............................................. 14

Gráfica 1.3. Evolución del Índice de Población Total (IPT) de las grandes ciudades de

Colombia del ámbito urbano ............................................................................................................................... 16


Colombia del ámbito metropolitano................................................................................................................. 18

Gráfica 1.5. Índice de Intensidad Metropolitana para las grandes ciudades en Colombia

(1918 a 2005). ........................................................................................................................................................... 18

Gráfica 1.6. Índice de Población Metropolitana (IPM) para la Región de Bogotá. ....................... 22

Gráfica 1.7. Modelo de región polinuclear: Polígonos de ordenamiento y Núcleos de

asentamientos e infraestructuras. Escenario 2000-2020. ...................................................................... 26

Gráfica 1.8. Modelo de Ocupación Territorial de Cundinamarca -MOT- (2008), y propuesta

para el Macroproyecto Urbano Regional del Área de Influencia del Aeropuerto El Dorado -

MURA- (2009). ........................................................................................................................................................... 28

Gráfica 1.9. Modelo Funcional del Macroproyecto Urbano Regional del Aeropuerto El

Dorado. ......................................................................................................................................................................... 29

Gráfica 1.10. Tasas de crecimiento poblacional Bogotá y Bordes Urbano y Rural 1985 - 2020

.......................................................................................................................................................................................... 32

Gráfica 1.11. Evolución del tamaño de población del ámbito urbano de la región

metropolitana de Bogotá ....................................................................................................................................... 35

Gráfica 1.12. Regla Rango- Tamaño de la Región Metropolitana de Bogotá. ................................. 37

Gráfica 1.13. Índice de Población Metropolitana para los municipios del ámbito urbano. ..... 41

Gráfica 1.14. Producto Interno Bruto en miles de millones de pesos de 2008 para Bogotá,

Cundinamarca y los municipios del ámbito urbano de la Región Metropolitana de Bogotá. ... 43

Gráfica 1.15. Evolución del Producto Interno Bruto en miles de millones de pesos a precios

constantes de 2008 para el ámbito urbano de la región metropolitana de Bogotá. ..................... 45

Gráfica 1.16. Relación entre la concentración económica y la concentración de población

metropolitana en el área de estudio. ................................................................................................................ 47

Gráfica 1.17. Participación del ámbito metropolitano de Bogotá en los principales sectores

económicos respecto al total de Cundinamarca en los periodos 2005 y 2007. .............................. 48

Gráfica 2.1. Reparto modal de los viajes intermunicipales en el ámbito urbano de la Región

Metropolitana de Bogotá según la Encuesta de Movilidad de 2011. .................................................. 62

XIV Transporte y Estructuración Espacial Metropolitana: El caso de la Región Metropolitana de Bogotá

Gráfica 2.2. Alcance de los modos y redes en la interacción espacial metropolitana ................. 70

Gráfica 2.3. Distancia a Bogotá en función del tiempo de viaje estimado para la Red de

Ciudades año 2005. .................................................................................................................................................. 72

Gráfica 2.4. Tendencias sobre la demanda de los viajes entre Bogotá y los municipios para

los principales medios de transporte. .............................................................................................................. 74

Gráfica 2.5. Representación geométrica de la renta de localización según Von Thünen .......... 81

Gráfica 2.6. Efecto del cambio en costos unitarios de transporte sobre la renta de

localización del modelo de Von Thünen ......................................................................................................... 81

Gráfica 2.7. Modelo de Von Thünen aplicado a 3 productos agrícolas ............................................. 83

Gráfica 3.1. Forma general del modelo de localización de Von Thünen adaptado a dos

centralidades .............................................................................................................................................................. 92

Gráfica 3.2. Simulación del modelo de Von Thünen adoptado para dos centralidades,

asociada al inicio de la fase de transición metropolitana entre los años 1980 y 1990. .............. 96


asociada al desarrollo de la transición metropolitana hacia el año 1990. ........................................ 97


asociada al desarrollo de la transición metropolitana entre los años 1990 y 2000. .................... 98


asociada al desarrollo de la transición metropolitana entre los años 2000 y 2010. .................... 99


asociada al desarrollo de la transición metropolitana entre los años 2010 y 2020. ................. 101

Gráfica 3.7. Modelo de Dinámica de Sistemas para la Región Metropolitana de Bogotá ....... 104

Gráfica 3.8. Incorporación del efecto de las redes de transporte en el modelo de Dinámica de

sistemas sobre la estructuración espacial de la región ......................................................................... 105

Gráfica 3.9. Índice de Población Metropolitana para los municipios del área de estudio, con

base en la proyección del tamaño de población sin efecto de red y con efecto de red flexible.

....................................................................................................................................................................................... 119


base en la proyección del tamaño de población sin efecto de red y con efecto de red fija. .... 120


base en la proyección del tamaño de población con efecto de red flexible y red fija. ............... 121

Gráfica 5.1. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Bojacá ........... 140

Gráfica 5.2. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Cajicá ............ 141

Gráfica 5.3. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Chía ............... 142

Gráfica 5.4. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Cota ............... 143

Gráfica 5.5. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Facatativa ... 144

Gráfica 5.6. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Funza ............ 145

Gráfica 5.7. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Gachancipá . 146

Gráfica 5.8. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de La Calera ..... 147

Gráfica 5.9. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Madrid ......... 148

Gráfica 5.10. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Mosquera . 149

Gráfica 5.11. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Sibaté ......... 150

Gráfica 5.12. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Soacha ....... 151

Contenido XV

Gráfica 5.13. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Sopo. .......... 152

Gráfica 5.14. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Tabio ......... 153

Gráfica 5.15. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Tenjo ......... 154

Gráfica 5.16. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Tocancipá 155

Gráfica 5.17. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Zipaquirá . 156

Gráfica 5.18. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Bogotá ....... 157

Contenido XVI

Lista de mapas Pág.

Mapa 1.1. Localización y delimitación de la Región Metropolitana de Bogotá. ............................. 22

Mapa 1.2. Delimitación del área de estudio.................................................................................................. 23

Mapa 1.3. Localización de industria en Bogotá y el ámbito urbano para los años 2000 y 2010.

.......................................................................................................................................................................................... 49

Mapa 1.4. Topografía del ámbito urbano de la Región Metropolitana de Bogotá y ocupación

del suelo en el año 2013. ....................................................................................................................................... 51

Mapa 1.5. Estructura Ecológica y ocupación urbana de la Región Metropolitana de Bogotá.. 52

Mapa 2.1. Distribución territorial de los viajes intermunicipales entre Bogotá y los

municipios para el año 2010................................................................................................................................ 57

Mapa 2.2. Líneas de deseo de los viajes realizados entre Bogotá y los municipios, año 2010.

.......................................................................................................................................................................................... 60

Mapa 2.3 Extensión y alcance de la Red Semifija de la Región Metropolitana de Bogotá ......... 67

Mapa 2.4. Redes y estructura espacial de transporte en la Región Metropolitana de Bogotá.

.......................................................................................................................................................................................... 69

Mapa 3.1. Tasa de variación del suelo urbanizado por municipio del ámbito metropolitano

1990 – 2010. ............................................................................................................................................................... 88

Mapa 3.2. Patrones predominantes de la ocupación del suelo urbano de la región

metropolitana de Bogotá. ...................................................................................................................................... 90

Mapa 3.3. Proyección tendencial del tamaño de población del área de estudio ........................ 112

Mapa 3.4. Proyección del tamaño de población del área de estudio con efecto de red flexible

....................................................................................................................................................................................... 113

Mapa 3.5. Proyección del tamaño de población del área de estudio con efecto de red fija ... 114

Mapa 5.1. Proyección del tamaño de población del área de estudio entre escenarios para el

año 2015. ................................................................................................................................................................... 160


año 2020. ................................................................................................................................................................... 161


año 2030 .................................................................................................................................................................... 162

Contenido XVII

Lista de tablas Pág.

Tabla 1.1. Tamaño de población de los municipios del área de estudio, para los años 1985,

1993, 2005 y 2013 ................................................................................................................................................... 33

Tabla 1.2. PIB de los municipios del área de estudio a precios constantes de 2008 en miles de

millones de pesos, para los años 1985, 1993, 2005 y 2010. ................................................................... 46

Tabla 2.1. Distribución de los viajes intermunicipales totales y entre Bogotá y los municipios.

.......................................................................................................................................................................................... 58

Tabla 3.1. Resumen de escenarios simulados con la propuesta de modelo ajustado de Von

Thünen .......................................................................................................................................................................... 95

Tabla 3.2. Jerarquía urbana resultante de la proyección tendencial sin efecto por red ......... 110

Tabla 3.3. Jerarquía urbana resultante de la proyección tendencial con efecto de red flexible

....................................................................................................................................................................................... 111

Tabla 3.4. Jerarquía urbana resultante de la proyección tendencial con efecto de red fija .. 111

Tabla 3.5. Variación porcentual de la población estimada para los años 2015, 2020 y 2030,

aplicando los efectos de redes, respecto a la población del año 2005. ........................................... 116

Tabla 5.1. Simulación base del modelo Von Thünen propuesto ...................................................... 134

Tabla 5.2. Simulación 2 del modelo Von Thünen propuesto ............................................................. 135




Tabla 5.6 Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Bojacá .. 140

Tabla 5.7. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Cajicá .. 141

Tabla 5.8. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Chía ..... 142

Tabla 5.9. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Facatativa

....................................................................................................................................................................................... 143

Tabla 5.10. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de

Facatativa .................................................................................................................................................................. 144

Tabla 5.11. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Funza145


Gachancipa ............................................................................................................................................................... 146

Tabla 5.13. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de La Calera

....................................................................................................................................................................................... 147

Tabla 5.14. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Madrid

....................................................................................................................................................................................... 148

XVIII Transporte y Estructuración Espacial Metropolitana: El caso de la Región Metropolitana de Bogotá

Tabla 5.15. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Mosquera

....................................................................................................................................................................................... 149

Tabla 5.16. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Sibaté

....................................................................................................................................................................................... 150

Tabla 5.17. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Soacha

....................................................................................................................................................................................... 151

Tabla 5.18. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Sopó . 152


....................................................................................................................................................................................... 153

Tabla 5.20. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Tenjo 154


Tocancipá .................................................................................................................................................................. 155

Tabla 5.22. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Zipaquirá

....................................................................................................................................................................................... 156

Tabla 5.23. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Bogotá

....................................................................................................................................................................................... 157

Introducción La metropolización puede entenderse como una fase de la evolución de la estructura espacial

interurbana de un conjunto de ciudades que ocurre en torno a una aglomeración urbana

principal o núcleo. Es un proceso que se caracteriza entre otras, por el reacomodamiento de

la población tendiente a la conformación de una nueva unidad geográfica de organización

socioespacial, la cual supera los límites jurisdiccionales del núcleo principal (Ruiz, 2015, pág.

69). Esta ampliación de la unidad espacial de concentración implica la “desvinculación entre

el lugar de residencia y el de las actividades productivas” (Jiménez, 2009, pág. 166) de los

habitantes metropolitanos, y por ende se presenta un incremento de la movilidad cotidiana

intermunicipal o interurbana de pasajeros. Una desvinculación de espacios en gran parte

inducida “por la creciente preponderancia del vehículo particular” (Jiménez, 2009, pág. 166).

Por tanto, un fenómeno de metropolización implica la existencia de una movilidad

permanente derivada del cambio de residencia de la ciudad núcleo al conjunto de ciudades o

municipios circundantes (o viceversa), donde la movilidad cotidiana tiende a condicionar las

decisiones de localización pues permite mantener las relaciones funcionales de los migrantes

con la ciudad.

Si bien en las últimas décadas las ciudades colombianas han implementado distintos

instrumentos para la planeación y desarrollo del territorio local, la metropolización en el

sistema urbano colombiano ha surgido de manera espontánea, como un resultado de la

dinámica evolutiva de la estructuración espacial nacional, orientada principalmente por la

lógica del mercado inmobiliario y no por instrumentos de planeación regional. En estos casos

la movilidad cotidiana a escala metropolitana estará condicionada por las particularidades de

los patrones de ocupación metropolitana resultantes y sus elementos estructurantes, como

es la infraestructura de transporte.

En el caso particular de la ciudad de Bogotá, el proceso de metropolización con los

municipios más próximos no ha obedecido a una planeación articulada respecto a la

2 Introducción

ocupación de su suelo. A pesar de las relaciones funcionales en doble vía que favorecen

socioeconómicamente tanto a Bogotá como a los municipios vecinos, las intervenciones

públicas en cada jurisdicción no son concebidas desde una perspectiva regional, sino más

bien local, y por ende no logran dar respuesta a las necesidades demandadas por la población

metropolitana, ni mucho menos logran ordenar la ocupación del suelo en la región. Desde la

perspectiva del transporte, por ejemplo, la intensificación y consolidación del proceso de

metropolización en los últimos años ha traído un importante aumento de los viajes

intermunicipales. Esto sumado a la ausencia de un sistema integrado de transporte público

urbano regional de pasajeros, y a la configuración del territorio de Bogotá y de la región en

torno a elementos estructurantes locales, ha aumentado las presiones sobre la

infraestructura vial regional de la ciudad y de los municipios. Un hecho que se traduce en

mayores costos de transporte, resultado de la predominancia de determinados modos e

infraestructuras de movilidad en los municipios y por ende en la región.

Por lo anterior, se hace necesario indagar en este trabajo de grado, la siguiente hipótesis: Así

como los principales medios de transporte, que históricamente se han implantado en el

marco del desarrollo urbano de una ciudad en particular, han condicionado e incidido en las

formas y dinámicas de la estructuración espacial urbana; en los sistemas urbanos inmersos

en procesos de metropolización, los principales medios de transporte también condicionan e

inciden las formas y dinámicas de su estructuración espacial. En este sentido, el presente

trabajo busca dar respuesta a la pregunta sobre: ¿Cuál ha sido el papel de los principales

medios de transporte urbano e intermunicipal de la movilidad cotidiana de pasajeros, en la

estructuración espacial y las formas de ocupación del suelo en la región metropolitana de

Bogotá en el periodo 1993 - 2014?

Este interrogante surge tras la participación de la autora y del director del presente trabajo

en dos estudios asociados al tema de la metropolización en el contexto tanto nacional como

local. El primero de ellos es la tesis doctoral, denominada “Metropolización de las grandes

ciudades en Colombia: Una aproximación desde las instituciones subnacionales y el

desarrollo económico”, del profesor César Augusto Ruiz Rojas, director del presente trabajo.

El segundo estudio es el denominado “Región Metropolitana de Bogotá: una visión de la

ocupación del suelo”, elaborado en el año 2013 por la Secretaría Distrital de Planeación como

parte de una estrategia territorial regional frente al cambio climático, donde el director del

Introducción 3

presente trabajo participó como coordinador y especialista técnico principal, y la autora

como profesional del equipo técnico de elaboración. Estos dos estudios además de inspirar el

tema de profundización de un trabajo final para optar al título de Magister en Ingeniería –

Transporte, constituyen los principales referentes y puntos de partida de un proceso de

investigación de varios años y de distintas fases; razón por la cual este trabajo puede

considerarse como una continuación de los estudios mencionados.

Teniendo en cuenta la hipótesis, la cuestión planteada y los estudios de referencia, este

trabajo se enfoca en identificar y caracterizar el papel que cumplen los principales

medios de transporte urbano e intermunicipal, empleados en la movilidad cotidiana

de pasajeros, sobre los procesos de estructuración espacial y ocupación del suelo de la

región metropolitana de Bogotá entre los años 1991 y 2014. Esto como base para

realizar posteriores investigaciones que permitan dimensionar el potencial del transporte

como mecanismo de planificación y gestión territorial. Dado que el sistema urbano

colombiano se encuentra en una fase de consolidación de la metropolización, el tema

adquiere relevancia en el contexto nacional pues busca comprender la relación entre los

modos de transporte y la metropolización a partir del caso de Bogotá. Una relación que incide

directamente en la movilidad cotidiana, en la calidad de vida de las personas y en el

desempeño de las regiones metropolitanas y del país en general. Por lo tanto la comprensión

de esta relación puede contribuir en la formulación de soluciones pertinentes a los crecientes

problemas de movilidad cotidiana de escala metropolitana en el país.

Para el cumplimiento de este objetivo, fueron aplicados al caso de estudio los conocimientos

y habilidades adquiridas en el proceso de formación del programa de Maestría en Ingeniería

– Transporte. Por tratarse de una cuestión que además del transporte involucra temas como

la planeación urbana y regional de nivel estratégico, se adopta un enfoque desde la Economía

Urbana y Regional para dar cumplimiento al objetivo. Esto no solo le aporta al trabajo

novedad y originalidad, pues emplea conceptos y teorías de la Economía Urbana y Regional

para explicar problemas comúnmente asociados a la Ingeniería del Transporte, sino también

le da rigor académico por el manejo de conceptos y teorías de estas dos disciplinas,

tradicionalmente distantes pero para nada ajenas.

4 Introducción

Teniendo claro este enfoque, el documento da respuesta a la cuestión en tres grandes partes.

La primera parte del documento, “Estructuración Espacial de la Región Metropolitana de

Bogotá (1991 – 2015)”, reconoce la metropolización como un proceso de estructuración

espacial de las ciudades. Busca identificar y examinar las dinámicas y los principales

elementos constitutivos de la estructuración espacial de la Región Metropolitana de

Bogotá en el periodo 1993 – 2014. Aunque la Región Metropolitana de Bogotá actualmente

no se constituye legalmente como una entidad político administrativa y gubernamental en

Colombia, para efectos de este documento se denomina región metropolitana al ámbito

territorial conformado por Bogotá (ciudad núcleo) y los municipios circunvecinos

(metropolitanos) entre los cuales se establecen relaciones funcionales en doble vía

expresadas, entre otras, a través de dinámicas demográficas y económicas.

La segunda parte del documento, “Interacción espacial y movilidad cotidiana entre Bogotá y

los municipios”, se centra en reconocer las dinámicas de movilidad como una expresión

de la dinámica de los procesos de metropolización. Más allá de la presentación de cifras y

datos sobre oferta y demanda de transporte a escala metropolitana, se indaga sobre la

relación entre la estructuración espacial metropolitana y la demanda de los principales

medios de transporte empleados en la región. Ante la ausencia de un sistema de transporte

público de pasajeros integrado a escala metropolitana, dispuesto para atender la creciente

movilidad cotidiana entre Bogotá y los municipios, medios de transporte urbano local como

el BRT de Bogotá (Transmilenio) y el vehículo particular han venido atendiendo la mayor

proporción de esta demanda de viajes.

La tercera parte del documento, “Interdependencia entre transporte y Estructuración

Espacial Metropolitana”, se enfoca en revisar las tendencias y posibles cambios que se

han dado entre los principales medios de transporte empleados en la movilidad

cotidiana de pasajeros de la región metropolitana de Bogotá y las tendencias de la

ocupación del suelo en la región; así como su relación con la estructuración espacial

metropolitana. Ante la escasa disponibilidad de información histórica sobre la movilidad a

escala metropolitana en la Región, se explica teóricamente la manera como los costos de

transporte y el predominio de medios como el BRT urbano y el vehículo particular parecen

incidir en la ocupación del suelo de la región. Para esto se parte de los postulados sobre las

Introducción 5

teorías de localización y los aportes de Von Thünen sobre la relación entre estructura

espacial y costos de transporte.

En la última parte del documento, “Conclusiones y recomendaciones”, se presenta una

síntesis de las evidencias encontradas sobre la evolución de la estructuración espacial

metropolitana de Bogotá, la movilidad cotidiana intermunicipal en los principales medios de

transporte, la ocupación territorial en la región y la relación entre estas partes. La disertación

presentada en este documento lleva a concluir que los costos de transporte correspondientes

al tiempo de viaje de la población a través de los medios y redes de transporte

predominantes han incidido en la estructuración espacial y en la ocupación territorial de la

Región Metropolitana de Bogotá: en los procesos de localización residencial

metropolitana, la búsqueda por la optimización de los costos de transporte asociados

a las distintas redes de transporte dispuestas para satisfacer la movilidad

metropolitana, han contribuido en la reconfiguración de la estructura espacial de la

región.

1 Estructuración Espacial de la Región Metropolitana de Bogotá (1991 – 2015)

Existen diversas aproximaciones teóricas a los conceptos de estructuración espacial y

estructura espacial, aunque difícilmente se encuentra en la literatura académica definiciones

exactas y genéricas para estos términos, por tratarse de un tema abordado por un amplio

conjunto de disciplinas. De forma simplificada puede entenderse como “la distribución

espacial de la población y del empleo en un área determinada, considerando las condiciones

de su densidad”, o “la forma en que los agentes económicos (familias y empresas) toman sus

decisiones en torno a su localización (Ramirez, 2008, págs. 143, 146)”. Desde la perspectiva

del urbanismo, por ejemplo, la estructura espacial está asociada a aspectos morfológicos y

funcionales sobre la manera como se organiza la ocupación urbana en el territorio (Matiz,

2005, pág. 121). En este sentido, puede entenderse la estructura espacial como “Una forma y

una extensión de patrones de interacción dentro de un subsistema, con un conjunto de reglas

organizacionales que conectan estos subsistemas dentro de un sistema urbano, de manera

que esas reglas organizacionales permiten integrar patrones de uso del suelo y flujos dentro

de una estructura urbana distintiva” ( (Medina)en (Matiz, 2005, pág. 121)).

A diferencia del urbanismo, la Economía asocia la estructura y la estructuración espacial

como la manifestación espacial de diversos fenómenos económicos (Polèse, 1998, pág. 17),

aunque definiciones más precisas varían entre las distintas corrientes e ideologías de esta

disciplina. Desde la perspectiva de la Economía Urbana, cuyo enfoque fue adoptado para el

desarrollo de este trabajo, podría definirse a grandes rasgos como un proceso de distribución

y organización de las entidades territoriales que conforman un sistema y que hacen parte de

un espacio geográfico determinado donde interactúan entre sí (Camagni, 2005). De acuerdo

con Camagni (2005, pág. 20), la organización del espacio urbano puede explicarse a partir de

cinco principios genéticos de organización respaldados por distintas teorías de la Economía

8 Transporte y Estructuración Espacial Metropolitana: El caso de la Región Metropolitana de Bogotá

Urbana y Regional: el principio de aglomeración, el principio de accesibilidad, el principio de

interacción espacial, el principio de jerarquía y el principio de competitividad. Aunque este

documento no busca exponer en detalle los postulados de cada uno de estos principios, los

principios de jerarquía, interacción espacial y accesibilidad constituyen el principal respaldo

teórico para evidenciar el papel que han cumplido los principales medios de transporte en la

estructuración espacial de la Región Metropolitana de Bogotá.

En síntesis, la estructuración espacial puede entenderse como un proceso dinámico sobre la

manera como se organizan y distribuyen espacialmente las personas y las actividades

económicas en un determinado sistema o en un subsistema urbano1 con el fin de satisfacer

sus necesidades económicas, sociales, políticas, culturales, etc., de acuerdo a los límites

impuestos por el espacio geográfico. Al tratarse de un proceso dinámico, la organización y

distribución espacial de la población y de las actividades económicas entre los centros que

conforman un determinado sistema/subsistema implica cambios espaciales y temporales

que caracterizan la estructuración espacial. Por lo tanto, la estructuración espacial varía de

un sistema a otro, o de un subsistema a otro, de acuerdo a las particulares condiciones

geográficas, demográficas, económicas, políticas, etc. Los cambios en la organización y

distribución poblacional y económica, que en el caso de las ciudades están asociados a las

formas del crecimiento urbano, según (Polèse, 1998, pág. 401) comúnmente se manifiestan

en un incremento del perímetro urbano (o mancha de ocupación), como consecuencia de: i)

1 Existen distintas aproximaciones al concepto de sistema urbano y subsistema urbano. El sistema urbano puede entenderse desde la economía espacial como un modelo conformado “por conjunto de partes que forman un todo y que se interrelacionan mediante algunos mecanismos o vínculos, que permiten comprender el todo y las partes, en forma conjunta o desde alguna de dichas partes” (Ruiz, 2015, pág. 41). De forma análoga y desde una perspectiva de red, un sistema urbano puede interpretarse como un conjunto de nodos (Ruiz, 2015, pág. 41), interrelacionados mediante arcos o segmentos, a través de los cuales se expresan las relaciones funcionales establecidas entre los nodos. Más allá de la representación de los elementos asociados a un sistema urbano, este modelo permite representar la distribución, el tamaño y la localización de un conjunto de ciudades enmarcadas en un determinado espacio geográfico ((Fujita, 2005) en (Ruiz, 2015, pág. 41)). Bajo esta aproximación y para efectos del presente estudio, el concepto de Sistema Urbano hace referencia al conjunto de ciudades pertenecientes a un territorio nacional, por ejemplo, el conjunto de ciudades colombianas. En este sentido, un subsistema urbano se asocia también un modelo conformado por un conjunto de ciudades enmarcadas en un espacio geográfico, cuya escala espacial es menor a la escala nacional, y por supuesto, pertenece a un determinado sistema urbano . Por lo tanto, en este documento se asumen las regiones metropolitanas como un subsistema urbano perteneciente al sistema urbano colombiano (Ruiz, 2015, pág. 56).

1. Estructuración Espacial de la Región Metropolitana de Bogotá (1991 – 2015) 9

mayor consumo del suelo resultado de las necesidades de localización residencial y de

localización de actividades económicas; ii) la localización o relocalización de actividades

económicas que demandan grandes cantidades de suelo; iii) la implementación de

infraestructuras y sistemas de transporte y de las comunicaciones que favorecen la

interacción espacial entre centros urbanos; este último ligado a iv) el grado de accesibilidad o

sensibilidad a la distancia respecto al centro de negocios.

Partiendo de estas aproximaciones al concepto de estructuración y estructura espacial, el

presente capítulo reconoce la metropolización como una forma de estructuración espacial de

los sistemas urbanos para así identificar y examinar las dinámicas y los principales

elementos constitutivos de la estructuración espacial de la Región Metropolitana de

Bogotá en el periodo 1993 – 2014. Si bien el proceso de estructuración espacial

metropolitana de Bogotá puede tener una explicación desde los ajustes del sistema urbano

nacional (Ruiz, 2015, págs. 68 - 88), también presenta una serie de dinámicas interurbanas, al

interior de su región de mayor influencia, que caracterizan su evolución. Por esta razón, en

este capítulo se presenta la metropolización en el contexto nacional, así como algunas

particularidades en el marco del sistema urbano colombiano. De allí se resalta la importancia

del subsistema urbano de Bogotá en el contexto nacional y se presenta una serie de

antecedentes que sugieren la pertinencia de estudiar su caso en la relación entre

estructuración espacial metropolitana y el transporte. Una vez delimitado el caso de estudio,

se identificarán los grandes cambios en la estructuración espacial metropolitana de la Región

desde una perspectiva demográfica, económica y morfológica. Para esto se hace énfasis en

conceptos como patrones de ocupación del suelo, jerarquía y concentración urbana, y

economías y deseconomías de aglomeración, presentando a la vez unos primeros matices

teóricos sobre la relación entre la estructuración espacial y el transporte.

La metropolización como una forma de estructuración espacial

La metropolización puede entenderse como una fase evolutiva de la estructuración espacial

de un sistema urbano, expresada principalmente por el reacomodamiento de la población en

una nueva unidad espacial de concentración que supera los límites jurisdiccionales de una

ciudad (Ruiz, 2015, pág. 78). Sin embargo, no todas las ciudades alcanzan esta fase de


estructuración espacial pues la metropolización implica mucho más que un

reacomodamiento espacial de la población. Algunos autores sugieren que más allá del

resultado del proceso evolutivo de la urbanización y de la expansión urbana, el fenómeno de

metropolización está relacionado con la manifestación de diversas dinámicas económicas

sobre el territorio. Dinámicas capaces de modificar la estructura espacial urbana, pues

traspasan los límites jurisdiccionales de las aglomeraciones urbanas (Alfonso, El sistema de

ciudades y el desequilibrio en la ocupación del territorio colombiano, Colombia 1985 - 2012,

2014).

Por lo anterior, para efectos del presente estudio, se considera la metropolización como un

proceso de estructuración espacial en el cual las fronteras no son claramente identificables ni

en tiempo ni en espacio, pues surge principalmente de las activas dinámicas demográficas y

económicas dadas entre una ciudad núcleo y las aglomeraciones vecinas. De manera

específica se considera como: “Un proceso complejo de ruptura de la estructura geográfica de

una aglomeración urbana, la cual converge a una estructura en la que se comparten

relaciones funcionales entre varias ciudades que tienden a conformar una unidad geográfica

más amplia y compleja. Esta unidad conformada por una ciudad núcleo y las ciudades

metropolizadas tiende a compartir y presentar espacios rurales o suburbanos sin que

necesariamente haya una fusión (conurbación) entre todo el conjunto de ciudades” (Ruiz,

2015, págs. 56-57).

La ampliación del área de influencia (hinterland) más allá de los límites jurisdiccionales de

las ciudades, implica cambios socioeconómicos y territoriales no solo a escala

intermetropolitana de un determinado sistema urbano, sino también a escala

intrametropolitana de una ciudad determinada. La Gráfica 1.1 muestra una representación

de la estructura básica de las dinámicas metropolitanas, con base en los Modelos de

Simulación de la Relocalización de Actividades Metropolitanas2. Esta estructura tiene como

principales componentes la localización residencial, la localización de puestos de trabajo y el

transporte, los cuales interactúan entre sí a manera de submodelos en la simulación de las

2 Conocido como MARS, por sus siglas en inglés Metropolitan Activity Relocation Simulator


dinámicas metropolitanas. Una manera sencilla de explicar el proceso de metropolización de

una ciudad, así como las implicaciones intrametropolitanas de la ampliación del hinterland de

una ciudad.

Gráfica 1.1. Estructura básica de las dinámicas metropolitanas desde la lógica de los

submodelos de MARS

Fuente: Elaboración propia a partir de (Guzmán, 2013, pág. 73)

En la medida en que una ciudad (CBD3) expande su ocupación urbana como resultado de un

sostenido crecimiento económico y poblacional, tiende a agotarse el suelo disponible para la

ocupación de actividades urbanas, destinado para este fin por las políticas públicas e

instrumentos de planeación urbana. Una disminución de la disponibilidad del suelo urbano

en el CBD tiende a aumentar los precios del suelo o rentas de localización en la ciudad. De

acuerdo con las teorías de localización, explicadas con más detalle en el capítulo 2, las rentas

3 Centro de negocios, conocido en la literatura académica como Central Bussines District (CBD)

Distribución espacial de residentes

Localización o relocalización Residencial

Localización o relocalización de Puestos de trabajo

Disminuye la

disponibilidad del suelo

urbano

Aumentan las rentas de localización

asociadas principalmente a mayores

precios del suelo

Aumento de los costos de transporte

Transporte

Distribución espacial de puestos de empleo

Crecimiento y expansión

urbana del CBD

Políticas públicas de

ocupación del suelo

Accesibilidad


del suelo serán mayores en los lugares más próximos al CBD, y disminuyen a medida que

aumenta la distancia al CDB. Ante la reducida oferta de suelo para las actividades urbanas

(incluso en los sectores periféricos de la ciudad) y con el incremento de las externalidades

negativas típicas de una gran aglomeración (CBD), por ejemplo la congestión vial, algunas

actividades económicas optan por relocalizarse en el territorio. Es el caso de las industrias,

pues al demandar mayores áreas para el desarrollo de sus actividades de producción sumado

a la necesidad de contrarrestar el incremento en los costos de transporte derivados de la

congestión para favorecer la distribución de la producción, cruzan los límites jurisdiccionales

de la ciudad y se relocalizan en los municipios más próximos.

El aumento de los precios del suelo en el CBD no solo incide en la localización de las

actividades económicas, sino también en la localización residencial de las personas. Ante un

escenario de disminución de la oferta de suelo en la ciudad (en parte por las restricciones

impuestas por las políticas públicas de ocupación del suelo) y el sostenido incremento de la

demanda para la localización económica y residencial, algunos sectores poblacionales se ven

obligados a cruzar los límites de la ciudad para satisfacer su demanda de vivienda. Si bien de

esta manera la relocalización residencial en los municipios metropolitanos significa menores

rentas de localización, implica un importante aumento en los costos de transporte. Esto se

debe a la ruptura que se genera entre el lugar de trabajo y el lugar de residencia, resultado de

estos procesos de relocalización económica y residencial.

Es así como la ampliación de la unidad espacial de concentración implica la “desvinculación

entre el lugar de residencia y el lugar de trabajo” (Jiménez, 2009, pág. 166) de los habitantes

metropolitanos, y por ende se presenta un incremento de la movilidad cotidiana

intermunicipal de pasajeros. Una desvinculación de espacios favorecida por la accesibilidad

ofrecida por elementos como la infraestructura vial y en gran parte inducida “por la creciente

preponderancia del vehículo particular” (Jiménez, 2009, pág. 166). Si bien los municipios más

próximos a la ciudad aumentan su oferta laboral y residencial como resultado de las nuevas

formas de organización y distribución espacial tanto de residentes como de puestos de

empleo, el CBD concentra la mayor proporción de vivienda y empleo, por lo que en principio,

la mayor movilidad cotidiana intermunicipal se da entre el centro y la periferia.


Desde la perspectiva morfológica de la estructuración, este modelo metropolitano se asocia a

una organización espacial de tipo monocéntrico (Gráfica 1.2) donde una ciudad núcleo

sobresale por su tamaño respecto a los cascos urbanos (suburbios residenciales y de

servicios) ubicados a su alrededor y con los cuales evidencia un incremento de los

movimientos pendulares cotidianos. Sin embargo, las dinámicas internas de esta forma

monocéntrica no son completamente homogéneas. Por el contrario, son cambiantes en

tiempo y espacio pues en algunos periodos puede darse un mayor crecimiento demográfico

de algunos municipios respecto a otros, mientras que algunos pueden concentrar mayor

actividad económica que otros.

En procesos avanzados de metropolización, tiende a manifestarse un modelo policéntrico

donde se da una mayor interacción entre los municipios periféricos respecto a la interacción

centro-periferia (Gómez & Rodríguez, 2012). Un ejemplo de esta morfología policéntrica

puede ser el caso de Bogotá tras la consolidación de su primer proceso de metropolización.

En el año 1954 Bogotá anexó a su jurisdicción 6 municipios circunvecinos4 con los cuales

establecía relaciones funcionales en doble vía debido su cercanía, similar a un modelo

metropolitano monocéntrico. La anexión de estos municipios a Bogotá favoreció un proceso

de expansión y consolidación urbana, y una mayor interacción entre las nuevas centralidades

de la ciudad. Es decir, con el paso de los años, tras la consolidación de la ocupación del suelo

entre Bogotá y sus nuevas centralidades, se pasó de un modelo metropolitano monocéntrico

a un modelo urbano similar al policéntrico: las nuevas centralidades de la ciudad y que antes

eran municipios entraron a ser parte de la estructura urbana de la ciudad, lo que sumado a

los avances en infraestructura vial favoreció el incremento en las relaciones entre el CBD y

las nuevas centralidades, pero sobre todo entre las nuevas centralidades.

4 Bosa, Engativá, Fontibón, Suba, Usaquén y Usme, hoy en día localidades adscritas a la jurisdicción de Bogotá.


Gráfica 1.2. Modelo metropolitano a) monocéntrico; b) policéntrico

Fuente: Adaptado de (Gómez & Rodríguez, 2012)

1.1.1 La metropolización en el sistema urbano colombiano

Como ocurrió en la mayoría de países latinoamericanos, Colombia vivió un acelerado proceso

de urbanización a partir de la segunda mitad del siglo XX. Según cifras del Banco Mundial, en

1960 la tasa de urbanización del país era de apenas el 45%, mientras que para el 2014 se

estimó en 76% (Banco Mundial). Entendiendo la urbanización como “el paso de una sociedad

mayoritariamente rural a una sociedad más urbana” (Polèse, 1998, pág. 29), con el inicio de

la urbanización, Colombia evidenció un crecimiento acelerado de sus ciudades derivado de

un cambio en la concentración de la población total del país, que repercutió en la

estructuración espacial de su sistema urbano.

Previo al acelerado proceso de urbanización en el país de la segunda mitad del siglo XX, el

sistema urbano colombiano ya se caracterizaba por una cuadricefalia urbana; término

empleado por Göuset (1998) para referirse a la primacía de cuatro ciudades en la jerarquía

urbana del país: Bogotá, Medellín, Cali y Barranquilla. Sin embargo, con el paso del tiempo la

primera ciudad fue aumentando considerablemente su nivel de concentración poblacional

A A

Ciudad Núcleo (CBD)

Suburbios residenciales y de servicios

Flujo masivo de movimientos pendulares

(Residencia – Trabajo)

Flujo reducido de movilidad diaria

A


dentro del sistema urbano colombiano, mientras las otras tres ciudades iban quedando

rezagadas. Este hecho generó un cambio en la primacía urbana del país pues se pasó de una

cuadricefalia a una monocefalia urbana (Gouëset, 1998), donde Bogotá se convirtió en la

única gran cabeza del sistema urbano colombiano.

Una manera de evaluar la concentración urbana y los cambios en la primacía y jerarquía del

sistema urbano es a través del Índice de Población Total -IPT- estimado por Cuervo y

González (1997) como el cociente entre la población de Bogotá y la población total del país

para cada año censal. Si bien el IPT de Bogotá permite identificar la evolución de la primacía

de Bogotá en el sistema urbano colombiano, la estimación de este indicador para las

principales ciudades del país permite comparar la evolución histórica de la primacía y

concentración urbana de las ciudades que encabezan el sistema urbano (Ruiz, 2015. Pág. 72).

La Gráfica 1.3 muestra la evolución del IPT de Bogotá y de las ciudades que históricamente

han sido las más grandes del país: Medellín, Cali, Barranquilla, Cúcuta, Bucaramanga y

Pereira. A partir de esta gráfica es posible identificar cuatro grandes periodos propuestos por

Cuervo y González (1997) los cuales caracterizan los grandes cambios en la concentración

poblacional en el país, acotados por los cambios de pendiente del IPT: Dos primeros periodos

denominados consolidación republicana (1820 a 1870) y expansión comercial (1870 a 1918)

caracterizados por una pérdida y posterior recuperación de la primacía de Bogotá, resultado

de diversos hechos históricos y económicos en el país; un tercer periodo denominado

industrialización (1920 a 1973) donde Bogotá empieza a incrementar el porcentaje de

concentración poblacional mientras el resto de ciudades lo hacen a un ritmo más bajo; y un

cuarto periodo llamado transición demográfica (1973 a 2005), caracterizado por la

estabilización del proceso de urbanización con una disminución del crecimiento del IPT e

incluso un decrecimiento del mismo en algunas de las grandes ciudades (Ruiz, 2015, pág. 73).



Colombia del ámbito urbano

Fuente: (Ruiz, 2015, pág. 72)

Aunque los cambios en el IPT evidenciados en este último periodo sugieren una aparente

pérdida de la concentración poblacional de las grandes ciudades del país, no debe

confundirse este hecho con un decrecimiento de la población. Si bien es cierto que en dicho

periodo el IPT en algunas ciudades decreció notablemente, este hecho obedece realmente a

la transición en la formación de áreas o regiones metropolitanas en el país (Ruiz, 2015, pág.

74). Esto significa que la aparente pérdida de concentración de las ciudades está asociada

más bien a un cambio en la unidad espacial de concentración: las ciudades amplían su área de

influencia más allá de las fronteras jurisdiccionales dando paso al surgimiento de áreas o

regiones metropolitanas. En otras palabras, se produce un “reordenamiento territorial de la

población que implica un reordenamiento de la distribución de la actividad económica”

(Jiménez, 2009), motivado por la relocalización de la actividad industrial, la relocalización

residencial y el aumento de las migraciones; aspectos clave que caracterizan un proceso de

metropolización.

Bogotá Medellín Cali Barranquilla Cúcuta Bucaramanga Pereira


Esta idea sobre el cambio en la unidad espacial de concentración se reafirma con la

reconstrucción del IPT para el ámbito metropolitano de las ciudades5 (Gráfica 1.4). Así al

comparar el IPT del ámbito urbano y el IPT del ámbito metropolitano es evidente que a partir

del año 1973 la metropolización ha introducido importantes cambios en la

estructuración espacial del sistema urbano de país. Aunque por un lado la

metropolización ha reforzado la primacía de Bogotá y con esto la monocefalia del sistema

urbano, por otro lado ha implicado la evolución del sistema urbano colombiano con el

surgimiento del polimetropolitanismo (Alfonso, 2012): las áreas metropolitanas tienden a

concentrar una importante proporción de la población y de la actividad económica del país, y

no las ciudades como ocurría hasta hace unos años.

Como una manera de medir la evolución de la metropolización dentro del sistema urbano

colombiano a partir de la concentración poblacional, Ruiz (2015, pág. 83) propone el Índice

de Intensidad Metropolitana (IIM), estimado como el cociente entre el IPT del ámbito

metropolitano y el IPT del ámbito urbano6. Al ubicar este índice sobre una línea de tiempo se

obtiene un modelo sobre la estructuración espacial metropolitana llamado U de

Metropolización. Tanto en su forma teórica7 como en su forma empírica aplicada al caso de

Colombia, la U de Metropolización describe claramente 3 grandes periodos sobre la

estructuración espacial de un sistema urbano (Gráfica 1.5): una primera fase denominada

consolidación urbana relacionada con un incremento lento de la urbanización en las ciudades,

dado en Colombia entre 1918 y 1938; una segunda fase de transición donde se produce un

incremento y consolidación de la urbanización como preámbulo al proceso de

metropolización, evidenciado en Colombia entre 1938 y 1973; y un tercer periodo de

5 Corresponde a la relación entre la suma de la población de una ciudad núcleo y de sus municipios metropolizados respecto a la población total del país (Ruiz, 2015, pág. 82).

6 𝐼𝐼𝑀 =𝐴𝑀

𝑇𝑁

𝑇

=𝐴𝑀

𝑁=

𝑁+𝑀

𝑁= 1 +

𝑀

𝑁 donde AM es la población del área metropolitana, N la población de la

ciudad núcleo del área metropolitana, M la población de los municipios del área metropolitana, T la población total del país (Ruiz, 2015, pág. 83). 7 El desarrollo teórico de la U de Metropolización puede consultarse en detalle en Ruiz (2015, pág. 83).


consolidación metropolitana donde las ciudades continúan creciendo, pero sus municipios

metropolitanos adquieren mayor importancia en la concentración poblacional.


Colombia del ámbito metropolitano.


Gráfica 1.5. Índice de Intensidad Metropolitana para las grandes ciudades en Colombia

(1918 a 2005).





Respecto a las tendencias definidas por la U de Metropolización para las grandes ciudades del

país (Gráfica 1.5), se destaca el caso particular de Bogotá. A diferencia del resto de las

grandes ciudades del país, Bogotá ha manifestado en las últimas décadas una tendencia a la

consolidación de su segundo proceso de metropolización (Ruiz, 2015, pág. 87). Una etapa a la

que entra luego de un proceso de estabilización y consolidación de la concentración urbana;

por un lado derivada del fenómeno de urbanización dado en todo el país, y por otro lado

derivada del primer proceso de metropolización de la ciudad inducido por la anexión de 6

municipios vecinos a la jurisdicción de Bogotá en el año 1954. Estos dos hechos facilitaron

una rápida conurbación entre el centro urbano de Bogotá y el casco urbano de los municipios

vecinos de aquella época, los cuales hoy hacen parte integral de la estructura urbana de la

ciudad y llevaron a una rápida consolidación de la concentración urbana. Lo anterior justifica

en gran medida el aumento considerable de la concentración poblacional de Bogotá y su

manifestación en el sistema urbano colombiano a través de la monocefalia, reforzada incluso

desde la perspectiva metropolitana del país. El alcance de este capítulo se centra en la

identificación de los cambios en la estructuración espacial a nivel intrametropolitano de

Bogotá, para así en los próximos capítulos dar una explicación a estos cambios desde la

visión de la movilidad cotidiana, los medios de transporte y los costos de transporte.

1.1.2 La Región Metropolitana de Bogotá como caso de estudio

Aunque la Región Metropolitana de Bogotá actualmente no se constituye como una entidad

político-administrativa conforme a las disposiciones de la Constitución Política de Colombia y

la normatividad vigente8, para efectos de este estudio se denomina región metropolitana al

ámbito territorial conformado por Bogotá (ciudad núcleo) y los municipios circunvecinos

(metropolitanos) entre los cuales se establecen relaciones funcionales en doble vía. Estas

relaciones se han expresado de distintas maneras a través de la estructura demográfica,

económica y espacial de la región. En este sentido, la metropolización de Bogotá ha implicado

8 La “Ley 1625 de 2013 por la cual se deroga la Ley Orgánica 128 de 1994 y se expide el Régimen para las Áreas Metropolitanas”, define en el parágrafo de su Artículo 1° que Bogotá deberá formular una ley especial para la definición de las normas asociadas a la gestión de esta figura administrativa. Una disposición legal que sin duda retrasa la posibilidad de contar con un escenario institucional apropiado para la planeación articulada de las jurisdicciones circunvecinas a Bogotá.


diversos cambios, que vistos desde una perspectiva temporal, se asocian a la evolución de la

estructuración espacial de la región en los últimos 25 años.

Hoy en día Bogotá vista como ciudad concentra cerca de 7,8 millones de habitantes y cerca

del 25.7% del PIB del país (Secretaría Distrital de Planeación, 2014). Vista como región

metropolitana, en los últimos años Bogotá ha establecido relaciones funcionales de tipo

urbano y de tipo rural con 33 municipios vecinos (asociados a una “Escala de Borde” de

Bogotá (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 75)) en diferentes niveles de

intensidad. Del total de municipios, 20 responden a relaciones funcionales de tipo urbano y

por ende conforman el ámbito urbano de la región: Bojacá, Cajicá, Chía, Cota, El Rosal,

Facatativá, Funza, Gachancipá, La Calera, Madrid, Mosquera, Sibaté, Soacha, Sopó,

Subachoque, Tabio, Tenjo, Tocancipá, Zipacón y Zipaquirá; y 11 municipios responden a

relaciones funcionales de tipo rural, es decir el ámbito rural que incluso supera los límites

departamentales al involucrar municipios de más de dos departamentos: en el departamento

de Cundinamarca los municipios de Arbeláez, Cabrera, Chipaque, Choachí, Gutiérrez, Pasca,

San Bernardo, Ubaque y Une; en el departamento del Meta los municipios de Guamal,

Cubarral y Uribe; y en el departamento del Huila el municipio de Colombia. Con base en esta

delimitación (Mapa 1.1) se estima que actualmente viven en la región cerca de 9,4 millones

de habitantes, que equivalen al 19,6% de la población del país y concentran casi el 31% del

PIB Nacional (Secretaría Distrital de Planeación, 2014).

El surgimiento de esta nueva unidad espacial de concentración conformada por 33

jurisdicciones ha sido el resultado de la evolución de la estructura espacial de Bogotá. El

Índice de Población Metropolitana (IPM), estimado como la relación entre la población

municipal y la población total de la región, ofrece una primera evidencia sobre la ampliación

de los límites de concentración de Bogotá, desde una perspectiva demográfica. Las

tendencias del IPM (Gráfica 1.6) muestran por un lado, un paulatino decrecimiento de la

concentración de la población en la ciudad de Bogotá y un incremento de la misma en los

municipios metropolitanos durante las últimas décadas. Una evidencia clara de la ampliación

de la unidad espacial de concentración de Bogotá, más allá de sus límites jurisdiccionales. Por

otro lado, las tendencias del IPM muestran que los municipios del ámbito urbano han

concentrado mayor población metropolitana, mientras que los municipios del ámbito rural

han disminuido su participación en la concentración poblacional de la región. Este último


hecho sugiere que en el proceso de metropolización de Bogotá han predominado y adquirido

mayor importancia las relaciones funcionales de tipo urbano.

Por esta razón, el presente estudio está enfocado únicamente en los municipios del ámbito

urbano, como se muestra en el Mapa 1.2. Sin embargo, en los análisis que hacen parte de este

estudio se excluyeron los municipios de El Rosal, Subachoque y Zipacón, que si bien hacen

parte del ámbito urbano, no cuentan con información suficiente sobre la movilidad cotidiana

que permita comparar estos casos con el resto de municipios. Por lo tanto, el área de estudio

está conformada por 17 municipios del departamento de Cundinamarca: Bojacá, Cajicá, Chía,

Cota, Facatativá, Funza, Gachancipá, La Calera, Madrid, Mosquera, Sibaté, Soacha, Sopó, Tabio,

Tenjo, Tocancipá y Zipaquirá.


Mapa 1.1. Localización y delimitación de la Región Metropolitana de Bogotá.

Fuente: Elaboración propia a partir de (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 49)

Gráfica 1.6. Índice de Población Metropolitana (IPM) para la Región de Bogotá.

Fuente: Elaboración propia a partir de proyecciones del DANE.

Localización de la Región



Mapa 1.2. Delimitación del área de estudio.

Fuente: Elaboración propia.


Antecedentes sobre la estructuración espacial de la región

A inicios de la década de los 90, si bien Bogotá continuaba en una fase de consolidación de la

urbanización, también reforzaba su proceso de metropolización con los municipios

circunvecinos, manifestado en un mayor crecimiento de la población de los municipios

aledaños, y en la expansión en la ocupación de su suelo. Ante esta situación, diferentes

expertos alertaron sobre los efectos que traería a largo plazo las tendencias de crecimiento

acelerado y no planificado en la región, pues se estimaba para el año 2000 una población de 9

millones de habitantes, de los cuales 1,3 millones habitarían en los municipios.

“La más probable imagen futura de la Sabana en términos de urbanización física se

caracterizará por una urbanización continua y bastante precaria en las subregiones sur y

occidente; a un predominio de la suburbanización suntuosa y en algunos casos precaria de

las subregiones centro, oriente y centro-norte, y a una urbanización concentrada en los

cascos urbanos de la subregión norte” (Gómez G. , 1992, pág. 255).

Con ocasión de la formulación del primer Plan de Ordenamiento Territorial de Bogotá bajo

las disposiciones de la Ley 388 de 1997 (conocida como la Ley de Ordenamiento Territorial),

y ante la necesidad de incorporar una visión regional en la planeación del crecimiento de

Bogotá, en el año 2000 el Ministerio de Medio Ambiente y el Departamento Nacional de

Planeación impulsan la “Misión de Estudios para la Definición de Lineamientos para el

Desarrollo Integral de la Sabana”. Esta Misión tenía como principal fin caracterizar las

tendencias de desarrollo de la Sabana de Bogotá, y a partir de esto, formular lineamientos de

política para el desarrollo integral capaces de dar respuesta a la problemática y a los debates

sobre el desarrollo de la Sabana (Mariño, 2003, pág. 30).

Los estudios resultado de esta Misión encontraron que el patrón de ocupación predominante

en la Sabana se caracterizaba por la “urbanización dispersa”, esto es, la incorporación de

suelos de baja densidad para uso residencial, distantes del casco urbano municipal, lo que en

un principio implica un mayor consumo de suelo pero posteriormente daría paso a una

ocupación de mayor densidad pero con un déficit en infraestructura, equipamientos,

servicios públicos, entre otros (Departamento Administrativo de Planeación Distrital, 2003,

pág. 249). Con el fin de evitar los resultados no deseables de la expansión acelerada sobre los

municipios, en su momento la Misión reafirma la necesidad de definir un escenario futuro de


ocupación regional y de esta manera ordenar el territorio para la creciente población de la

región metropolitana de Bogotá. En esta ocasión las proyecciones de población fueron un

poco más conservadoras respecto a las presentadas en 1992 por Gómez Montañez (Gómez G.

, 1992): a 2010 se estimaba una población regional de 9 millones, y a 2020 de 11 millones de

habitantes.

La Misión definió como escenario más óptimo a 2030 la consolidación de un modelo de

ordenamiento de región polinuclear (Gráfica 1.7), y así lograr una desconcentración de la

población y la distribución del empleo y la vivienda en dos grandes corredores: el corredor

transversal de occidente, conformado por Mosquera, Funza, Madrid y Facatativá; y el

corredor longitudinal del nor-occidente, conformado por Cota, Chía, Cajicá y Zipaquirá.

Adicional a estos corredores, se presentó la necesidad de controlar el crecimiento de los

desarrollos informales en el municipio de Soacha, producto de la migración de población de

escasos recursos proveniente de todo el país (Departamento Administrativo de Planeación

Distrital, 2003, págs. 256 - 261)

Para lograr la consolidación de una región polinuclear, se identificó como elemento

fundamental la red de infraestructuras y la implementación del sistema de transporte

regional más indicado (Departamento Administrativo de Planeación Distrital, 2003, pág.

261). Por lo tanto, se previó la implementación de vías y sistemas de transporte (tipo Metro y

Tren de Cercanías) que facilitaran la conexión centro-periferia y periferia-periferia, y de esta

manera inducir una distribución más equilibrada de la población sobre el territorio de la

región. Si bien la ampliación y la mejora en las condiciones de las vías de acceso a Bogotá ya

habían contribuido a la transformación de la región con el surgimiento de la “urbanización

dispersa” como patrón de ocupación, se esperaba que la implementación de estos nuevos

elementos de accesibilidad jugaran un importante rol a favor del modelo de ocupación

esperado.


Gráfica 1.7. Modelo de región polinuclear: Polígonos de ordenamiento y Núcleos de

asentamientos e infraestructuras. Escenario 2000-2020.

Fuente: (Departamento Administrativo de Planeación Distrital, 2003, págs. 257, 258)

Entre 2001 y 2005 la Mesa de Planificación Regional Bogotá – Cundinamarca9, impulsada por

la Gobernación de Cundinamarca y la Alcaldía Mayor de Bogotá, también contempló un

Escenario de Desconcentración como modelo óptimo para el desarrollo territorial, no solo de

la región metropolitana, sino de todo el departamento de Cundinamarca. Este modelo,

conocido como la Red de Ciudades, planteó como escenario deseable un cambio en la

tendencia de concentración que hasta el momento se focalizaba en Bogotá y los municipios

de la Sabana (Gobernación de Cundinamarca, 2012, págs. 67-98). De los análisis realizados

por esta Mesa para la elección del Escenario más deseable de crecimiento departamental,

vale la pena resaltar la evaluación de accesibilidad a Bogotá en función del tiempo de viaje y

9 “Espacio de concertación constituido por entidades del nivel nacional, distrital, departamental, municipal y de autoridades de manejo ambiental. Su propósito es integrar física, social y económicamente un territorio de 25.797 kilómetros cuadrados y 8,7 millones de habitantes, constituido por Bogotá Distrito Capital y los 116 municipios del Departamento de Cundinamarca” (UNCRD - United Nations Centre for Regional Development, 2005, pág. 6).


la distancia a la ciudad, el cual se empleará como referencia en el desarrollo del capítulo 2 del

presente documento. Como conclusión de estos análisis la Mesa consideraba necesario

ofrecer mejoras de infraestructura vial para garantizar una mayor conexión entre los

municipios y así motivar una desconcentración de la población fuera de la Sabana, donde

municipios como Zipaquirá y Facatativá adquirían mayor relevancia por su papel articulador

como centros subregionales.

Posteriormente, en el año 2008 se estructura la Región Capital como un acuerdo de

voluntades entre la Gobernación de Cundinamarca y la Alcaldía Mayor de Bogotá. En el

marco de este acuerdo se propone el Modelo de Ocupación Territorial (MOT), siguiendo la

línea definida por la Mesa de Planificación Regional Bogotá-Cundinamarca con respecto a la

Red de Ciudades como escenario de desarrollo deseable (Gobernación de Cundinamarca,

2012, pág. 85). En este modelo se jerarquizaron los centros urbanos del Departamento de

Cundinamarca en 5 categorías: Polo, Subpolo, Nodo principal, Nodo secundario y circuito de

ciudades (ordenadas jerárquicamente de manera descendente). De acuerdo a esta

categorización, municipios como Soacha, Chía y Zipaquirá se denominaban Nodos

Principales, Facatativá un Subpolo y Bogotá como el único Polo del departamento (Gráfica

1.8).

Dado que las infraestructuras de transporte se consideraban un componente clave para la

consolidación del modelo de red de ciudades de Cundinamarca, y ante la necesidad de

ampliar el Aeropuerto Internacional El Dorado, en el año 2009 se propone el Macroproyecto

Urbano Regional del Área de Influencia del Aeropuerto (MURA), conocido también como

Aerópolis. Este Macroproyecto de infraestructura buscaba posicionar el aeropuerto como

una centralidad aeroportuaria articulada con otras centralidades para generar una

complementariedad, y de esta manera trascender en una estructura territorial

desconcentrada en la región, inducida por las dinámicas derivadas del proceso de

Modernización del Aeropuerto El Dorado (Gobernación de Cundinamarca, 2012, pág. 88). En

este sentido, municipios como Zipaquirá y Facatativá cumplirían una función de articulación

de la Región Capital, siendo más importantes que los municipios del borde más próximo a

Bogotá.


Gráfica 1.8. Modelo de Ocupación Territorial de Cundinamarca -MOT- (2008), y propuesta

para el Macroproyecto Urbano Regional del Área de Influencia del Aeropuerto El Dorado -

MURA- (2009).

Fuente: (Gobernación de Cundinamarca, 2012, págs. 84, 87)

A grandes rasgos se esperaba que el Macroproyecto del Aeropuerto contribuyera a fortalecer

los Centros Subregionales, Facatativá y Zipaquirá. Incluso se proyectaba la conexión

longitudinal de estos dos municipios, involucrando otros municipios de menor crecimiento

(El Rosal, Subachoque, Tenjo, Tabio y Cajicá), y así impulsar el surgimiento de un segundo

anillo metropolitano, sobre el cual recaería la desconcentración poblacional de Bogotá y de

los municipios más próximos (Gráfica 1.9). En teoría, un modelo funcional de estructuración

espacial altamente dependiente de las inversiones en movilidad e infraestructura no solo de

Bogotá y la Nación (responsable de las intervenciones en el Aeropuerto) sino también de los

municipios involucrados en el la zona de influencia del proyecto.

Centralidades

de Articulación de la Región Capital

de Articulación de la Subregión Sabana de Bogotá

de Integración Interior Sabana de Bogotá

Aerópolis


Gráfica 1.9. Modelo Funcional del Macroproyecto Urbano Regional del Aeropuerto El

Dorado.

Fuente: (Gobernación de Cundinamarca, 2012, pág. 89)

Esta breve síntesis sobre las múltiples propuestas que han surgido desde diferentes

entidades (locales, departamentales e incluso nacionales) para intentar revertir el proceso de

concentración poblacional de Bogotá y de sus municipios más próximos, muestra que los

distintos casos han tenido como factor común la infraestructura de transporte: un elemento

estructurante para la desconcentración regional. A pesar de la importancia de estos

elementos en la consolidación de un modelo desconcentrado, a la fecha no se ha

implementado ningún proyecto de transporte de alcance regional. Esto se debe en parte a la

dificultad que han atravesado Bogotá y los municipios para adoptar instrumentos o figuras

asociativas mediante las cuales se logre una mayor articulación para el desarrollo de la

región.

Si bien la mayoría de las grandes ciudades del país han logrado constituir su propia área

metropolitana, incluso desde antes de la adopción de la descentralización como modelo de

gobierno en el país (1991) y de la adopción de la Ley Orgánica de áreas Metropolitanas de

1994, Bogotá ha sido la excepción. En el año 2013 se adoptó la Ley 1625 mediante la cual se

expidió el régimen para las Áreas Metropolitanas en Colombia, pero en el parágrafo del

Artículo 1 se aclara de manera contundente que dicha ley “no aplica para el caso de Bogotá,

Distrito Capital y sus municipios conurbados, los cuales tendrán una ley especial”. Un hecho

que sin duda alguna dificulta aún más alcanzar, lo que para muchos sería un escenario


institucional deseable para la planeación regional, la adopción del área metropolitana de

Bogotá como entidad administrativa de esta región.

Además de las dificultades para la implementación de esquemas asociativos en la región y la

financiación de proyectos de movilidad regional, el crecimiento de la región y su consecuente

proceso de estructuración espacial ha estado dominado por la debilidad institucional de los

municipios de la región. Esta situación, denominada la “paradoja de gobernabilidad local-

metropolitana”, fue alertada en el año 2000 por la Misión de Estudios para la Definición de

Lineamientos para el Desarrollo Integral de la Sabana.

“En la medida en que la gobernabilidad distrital siga aumentando, como es deseable, sin un

mejoramiento de la gobernabilidad de los municipios del área de influencia de Bogotá y sin la

creación de herramientas de concertación intermunicipal, se generarían tendencias

indeseables en lo ambiental y lo social, tanto en los ámbitos municipal como regional. (…) En

un escenario de debilidad de los gobiernos locales de la Sabana y de descoordinación

metropolitana, se producirán probablemente resultados indeseables de expansión acelerada

del espacio residencial y de las actividades económicas en ausencia de un plan de conjunto

que garantice adecuados resultados en términos de eficiencia, competitividad, sostenibilidad

ambiental y bienestar general de la población” (Cuervo, 2003, págs. 143, 144).

Cambios en la Estructuración Espacial de la Región Metropolitana de Bogotá

A pesar de contar con distintos escenarios de desarrollo regional asociados a un modelo de

desconcentración y una forma (o morfología) polinuclear, las tendencias de crecimiento en la

región no han logrado ser reorientadas como se esperaba. Incluso en los últimos 20 años, la

región ha crecido bajo la expectativa de implementar grandes proyectos de transporte como

el Metro y el Tren de Cercanías, que además de mejorar el tiempo de desplazamiento,

constituirían elementos clave en la estructuración espacial de la región. A continuación se

describe con mayor detalle el proceso de estructuración espacial dado en los últimos 20 años

en el ámbito urbano de la Región Metropolitana de Bogotá. Esto desde una perspectiva

demográfica, económica y morfológica, con el fin de determinar los grandes cambios dados

en este proceso, así como los grandes rasgos que caracterizan hoy la forma y patrones de

ocupación territorial.


Los cambios aquí identificados en la estructuración espacial de la región serán explicados en

los capítulos siguientes desde una visión de los costos de transporte y algunos conceptos y

teorías de la Economía Urbana y Regional. Por esta razón, los cambios de la estructuración

espacial se abordan desde conceptos como la jerarquía urbana, la concentración espacial, la

aglomeración y la expansión urbana, pues permiten abordar la estructuración espacial desde

la perspectiva demográfica, económica y morfológica, caracterizando la distribución, el

tamaño y la localización del conjunto de aglomeraciones ( (Fujita, 2005) en (Ruiz, 2015, pág.

41)) asociadas a la Región Metropolitana de Bogotá, enmarcada en el sistema urbano

colombiano.

1.2.1 Perspectiva demográfica: Dimensión y jerarquía

El tamaño de población está estrechamente relacionado a las dinámicas demográficas de una

región. Desde antes de los años 90 los municipios pertenecientes al ámbito urbano de la

Región Metropolitana de Bogotá han presentado mayores tasas de crecimiento que Bogotá, e

incluso que el promedio nacional. Contrario a esto, los municipios del borde rural, en

promedio, han presentado las menores tasas de crecimiento (Gráfica 1.6). Esto refleja que el

crecimiento de la región se ha concentrado principalmente en los municipios del borde

urbano, es decir, aquellos que manifiestan mayores dinámicas metropolitanas con Bogotá.

A pesar de las fuertes relaciones metropolitanas establecidas con Bogotá, y de acuerdo con

las proyecciones estimadas por el DANE presentadas en la Gráfica 1.10, los municipios del

ámbito urbano presentan una tendencia de crecimiento decreciente desde mediados de los

años 90. Si bien su crecimiento continúa siendo mayor a las tasas manifestadas por Bogotá y

por el promedio nacional, las tasas de crecimiento del ámbito urbano tienden a decrecer

hasta converger al 2%. Esta idea en cierta manera contradice la expectativa de crecimiento

acelerado esperado por muchos municipios, la cual se refleja en la habilitación de grandes

áreas de suelo para la expansión urbana (Secretaría Distrital de Planeación, 2014).


Gráfica 1.10. Tasas de crecimiento poblacional Bogotá y Bordes Urbano y Rural 1985 - 2020

Fuente: (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 87)

La Gráfica 1.11 muestra la evolución del tamaño de población del área de estudio, teniendo

en cuenta i) la población estimada en los censos nacionales realizados en los años 1985, 1993

y 2005 por el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), y ii) la población

proyectada a 2013 por la Secretaría Distrital de Planeación en su estudio “Región

Metropolitana de Bogotá: Una visión de la ocupación del suelo” (2014, págs. 383 - 387)10. Al

comprar el tamaño de la población en estos periodos, se encuentra que en general todos los

municipios aumentaron el tamaño de su población, sin que esto signifique un crecimiento

homogéneo de la población en la región. Incluso se observa una tendencia respecto al tamaño

poblacional: hacia 1985 los municipios de mayor tamaño eran aquellos ubicados en los ejes

sur, norte y occidente; hoy en día, los mayores tamaños corresponden a los municipios del

borde más próximo, además de los ejes norte y occidente.

Al observar en detalle las distintas imágenes sobre el tamaño de población y la relación entre

el tamaño del año 2013 respecto al tamaño del año 1985 (Tabla 1.1), se destacan los

10 La proyección de población realizada por la Secretaría Distrital de Planeación (2014), fue estimada a partir de un modelo de Sistemas Dinámicos con ayuda del software VENSIM. Esta proyección está fundamentada en diversas dinámicas y relaciones de variables no solo demográficas. Por esta razón, al considerar la región un subsistema urbano, se optó por emplear en este trabajo las proyecciones de población de la Secretaría, las cuales difieren de las proyecciones de población estimadas por el DANE; diferencias que radican en la metodología de proyección.


siguientes hechos. Bogotá a pesar de presentar uno de los aumentos más bajos en el tamaño

de su población, reafirma su posición de ciudad núcleo y principal centro de concentración,

donde su tamaño es significativamente superior al tamaño de los municipios que gravitan a

su alrededor. Con respecto a los municipios del área de estudio, si bien Soacha ha sido el

municipio de mayor tamaño en el periodo de estudio, su importante crecimiento podría

explicarse por la consolidación de su proceso de conurbación con Bogotá debido a su

cercanía a la ciudad; hoy su tamaño representa 3,6 veces la población del año 1985. Se

destaca también el caso de Mosquera, municipio ubicado al occidente, en el borde más

próximo a la ciudad, pues quintuplicó su tamaño en 30 años; mientras que en 1985 su

tamaño era inferior al de Funza (su municipio vecino), desde el año 2005 Mosquera empezó a

superar el tamaño de Funza. En el caso de Chía, ubicado al norte en el borde más próximo a

Bogotá, su tamaño se triplicó durante el periodo de análisis.

Tabla 1.1. Tamaño de población de los municipios del área de estudio, para los años 1985,

1993, 2005 y 2013

Fuente: Elaboración propia a partir del DANE y (Secretaría Distrital de Planeación, 2014).

Por otro lado, se destaca el caso de Tocancipá, Gachancipá, Tabio y Sopó, municipios ubicados

más allá del borde urbano más próximo a Bogotá, pero a pesar de su distancia con la ciudad

triplicaron su población entre 1985 y 2013. En el caso de los centros subregionales,

Zipaquirá y Facatativá, aunque duplicaron su tamaño, su crecimiento fue inferior al

crecimiento manifestado por otros municipios ubicados más cerca a Bogotá. Lo anterior pone

en evidencia su rezago desde la perspectiva demográfica, a pesar del papel estratégico

concebido para estos municipios en los distintos modelos de desconcentración de la región.

Municipio 1985 1993 2005 2013Relación de tamaño

2013 respecto a 1985

Mosquera 16.505 22.250 63.237 85.268 5,2

Soacha 132.758 254.625 401.996 482.226 3,6

Tocancipá 8.814 14.328 24.154 28.200 3,2

Chía 38.862 55.742 97.907 119.373 3,1

Gachancipá 4.386 5.994 10.886 12.615 2,9

Tabio 9.034 10.654 20.850 24.060 2,7

Cota 9.305 12.187 19.909 23.608 2,5

Sopó 9.499 12.327 21.223 23.691 2,5

Facatativá 55.324 75.711 107.463 134.147 2,4

Funza 31.366 41.119 61.391 75.615 2,4

Madrid 33.795 42.584 62.436 77.471 2,3

Cajicá 23.618 31.316 45.391 52.262 2,2

Bojacá 4.192 5.275 8.879 9.276 2,2

Zipaquirá 60.202 75.166 101.562 120.187 2,0

Bogotá, D.C. 4.225.649 5.413.484 6.840.116 7.527.980 1,8

Tenjo 11.676 16.169 18.466 20.618 1,8

Sibaté 21.802 22.849 31.675 34.349 1,6

La Calera 17.263 19.383 23.768 25.830 1,5

Total 4.716.035 6.133.156 7.963.314 8.878.789 1,9


Aunque en 1993 ya se empezaba a hablar de los problemas que traería a futuro la tendencia

de concentración de la población regional en Bogotá y en los municipios más próximos, los

tamaños de población del 2005 e incluso las proyecciones a 2013 evidencian la consolidación

de aquella tendencia denominada “poco deseable”. Esto significa que, a pensar de los intentos

por plantear un modelo de desconcentración de la población acompañado de lineamientos de

política pública que direccionarían dicho proceso de desconcentración, la tendencia de

crecimiento de la región ha recaído sobre los municipios más próximos a la ciudad como

Mosquera, Soacha, Chía, Cota, e incluso municipios más distantes como Tocancipá, Gachanciá

y Tabio han presentado significativos cambios en su tamaño. Las diferencias percibidas con

base en el tamaño de población sugieren que la estructuración espacial metropolitana de

Bogotá ha sido un proceso dinámico que ha implicado cambios en términos de jerarquía y

concentración urbana dentro del subsistema urbano de la Región Metropolitana de Bogotá.


Gráfica 1.11. Evolución del tamaño de población del ámbito urbano de la región

metropolitana de Bogotá

Fuente: Censos de población 1985, 1993 y 2005 DANE, y proyecciones de población de

(Secretaría Distrital de Planeación, 2014)


Jerarquía urbana

El concepto de jerarquía urbana surge de los distintos postulados sobre la teoría del lugar

central de la Economía Urbana. Se asocia a una lógica de organización económica y social, que

involucra la dimensión (o tamaño) y la localización de los distintos centros que conforman un

sistema urbano (Ruiz, Pág. 68). La regla rango-tamaño (rank-size rule) representa el orden

jerárquico de un sistema urbano, al ordenar de manera descendente el tamaño poblacional

de los núcleos urbanos (Camagni, 2005, pág. 129; Cuervo & González, 1997, págs. 254, 255).

Aunque no incluye de manera explícita el concepto de localización, Zipf en 1949 interpretó la

regla rango tamaño como el resultado de dos fuerzas que operan simultáneamente en el

territorio, asociadas a las economías de escala (fuerza de unificación) y a la reducción de los

costos de transporte (fuerza de diversificación) (Camagni, pág. 129).

La simpleza en su representación gráfica en función del tamaño de la población de los

centros urbanos y rango ocupado, hace de esta regla un instrumento útil para analizar los

cambios en la jerarquía urbana de un sistema urbano. El fundamento teórico de esta regla se

basa en la tendencia que puede darse en la formación de un equilibrio espacial de un

determinado sistema urbano donde “el producto de la dimensión de cada centro por su rango

r (su lugar en la jerarquía de los centros ordenados en sentido descendente según su

población) es constante y aproximadamente igual a la dimensión de la ciudad más grande”

(Camagni, pág. 129). Sin embargo, vale la pena aclarar que su aplicación en el estudio de caso

no busca un análisis sobre el equilibrio de la región vista como un subsistema urbano. La

representación gráfica de esta regla permite disponer un instrumento útil para evidenciar

cómo la estructuración espacial de la Región Metropolitana de Bogotá ha sido un proceso

dinámico que ha implicado el reacomodamiento de la jerarquía de este subsistema urbano.

La Gráfica 1.12 presenta la aplicación de la regla rango tamaño de la Región Metropolitana de

Bogotá con base en la población estimada en los últimos 3 censos nacionales (realizados en

los años 1985, 1993 y 2005) y en la población proyectada a 2013 por la Secretaría Distrital

de Planeación (2014, págs. 385 - 387). Como una adaptación metodológica a esta regla, el

orden de cada año obedece al orden jerárquico del año 2013 y no al orden del respectivo año.


De esta manera se encuentra que durante los últimos 30 años la variación del tamaño de la

población no fue homogénea en todo el subsistema urbano. Por el contrario, el crecimiento

heterogéneo de los municipios11 e incluso el decrecimiento de la población de algunos de los

municipios más pequeños de la región, dio paso a un reacomodamiento dinámico en la

jerarquía del subsistema. Mientras los municipios del ámbito rural por ser los más pequeños

tendieron a ocupar las últimas posiciones en la jerarquía, los municipios del ámbito urbano

fueron los más dinámicos en el reacomodamiento de la misma.

Gráfica 1.12. Regla Rango- Tamaño de la Región Metropolitana de Bogotá.


11 El crecimiento heterogéneo de los municipios se expresa en la gráfica como la distancia entre las curvas de población cada año. Por lo tanto, la distancia entre la curva de población del año 1985 respecto a la curva del año 2013 varía de un municipio a otro; estas variaciones en conjunto, expresan el reacomodamiento dinámico en la jerarquía del subsistema.


De manera análoga al sistema urbano colombiano, la primacía de Bogotá incide en un

desequilibrio en la estructura urbana de la región. Soacha ha sido el único municipio de la

región que ha conservado la misma posición en la jerarquía del subsistema durante el

periodo de consolidación de la metropolización. Su cercanía con Bogotá (primera ciudad) y la

temprana manifestación de la conurbación con la ciudad, posiblemente han contribuido a

mantener su segundo lugar en la jerarquía del subsistema y a consolidar dinámicas más de

tipo urbano que regional. A pesar de esto y en términos de la regla rango tamaño, hoy en día

el producto de la población de Soacha y de su rango (dentro de la jerarquía del subsistema

urbano) está lejos de ser equivalente a la población de Bogotá; en realidad Bogotá representa

17 veces el tamaño de Soacha y no 2 veces como lo sugiere la teoría de la regla rango tamaño.

Entre 1985 y 1993 algunos de los municipios que hoy hacen parte del borde urbano se

encontraban en posiciones inferiores a algunos de los municipios del borde rural. No

obstante, como resultado de la consolidación de la metropolización sobre el borde urbano,

entre 1993 y 2005 los municipios del borde urbano sobrepasaron el tamaño de los

municipios del borde rural. A partir de la Gráfica 1.12 se puede observar que la mayoría de

municipios del borde urbano pasaron a encabezar, según su tamaño de población, el

subsistema urbano de la Región Metropolitana de Bogotá (a excepción de Bojacá y

Gachancipá); mientras tanto los municipios del borde rural quedaron rezagados en las

últimas posiciones del subsistema, debido a su bajo crecimiento poblacional. Inclusive la

mayoría de municipios del ámbito rural manifestaron un decrecimiento o pérdida de

población en el periodo de análisis. Un hecho derivado de las migraciones rurales

características del proceso de urbanización de un país (Polèse, 1998).

Más allá de los cambios de posición manifestados por cada uno de los municipios, se

encuentra además un rezago de los polos subregionales y una mayor relevancia de los

municipios más próximos al casco urbano de Bogotá. Municipios como Zipaquirá y Facatativá

eran considerados importantes polos subregionales por su ubicación estratégica sobre los

únicos accesos de Bogotá hacia el río Magdalena, el gran eje de conexión nacional. Hasta el

año de 1985 estos dos municipios ocupaban el tercero y cuarto lugar dentro de la jerarquía

del subsistema urbano de la región pero como resultado del crecimiento heterogéneo de los

municipios metropolitanos, para el año 2005 Facatativá cambió del cuarto al tercer lugar,

dejando a Zipaquirá en el cuarto lugar. Si bien en este caso no se presentó un cambio


significativo en la posición de los polos subregionales, municipios como Chía y Mosquera,

ubicados sobre los ejes que conectan a Bogotá con Zipaquirá y con Facatativá

(respectivamente), presentaron un significativo crecimiento poblacional al punto de

posicionarse cerca de los polos subregionales: quinta y sexta posición. Según las

proyecciones a 2013, Chía podría igualar e incluso superar en tamaño a Zipaquirá y de esta

manera subiría al cuarto lugar, mientras que Zipaquirá quedaría relegada a la quinta

posición.

Concentración urbana

Así como la jerarquía urbana permite describir la manera como se organizan los centros que

conforman un sistema urbano, la concentración metropolitana permite caracterizar el

proceso evolutivo asociado a los cambios en la jerarquía. Cambios que han sido el resultado

del crecimiento natural de la población y de la capacidad de concentración de cada centro

urbano, donde las migraciones también adquieren un papel importante. Por tanto, un análisis

de concentración metropolitana permite evidenciar el reacomodamiento de la población

dado con el surgimiento de una nueva unidad espacial de concentración como lo es la región

metropolitana.

Retomando el concepto del Índice de Población Metropolitana presentado en el numeral

1.1.1, la Gráfica 1.13 muestra las tendencias de concentración poblacional de los municipios

del ámbito urbano entre los años 1985 y 201312. A partir de las tendencias del IPM de los

municipios del ámbito urbano se identifican los siguientes hechos particulares sobre la

estructuración espacial de la región metropolitana de Bogotá, desde la perspectiva de la

concentración poblacional. En primer lugar se destaca el caso de Soacha por presentar el

mayor incremento de la concentración, llegando a superar el 4% mientras que ninguno de los

demás municipios analizados alcanza a llegar al 1,6% de concentración respecto al total de la

población regional. Seguido, Mosquera y Chía presentan los mayores aumentos en la

concentración poblacional, que si bien se han mantenido por debajo del 1,6%, han dejado

12 En este caso el IPM se estimó con base en la población total del subsistema urbano de la región, es decir, la suma de la población del ámbito urbano y del ámbito rural de la Región Metropolitana de Bogotá, con base en las proyecciones del DANE.


como resultado el reposicionamiento de estos municipios en la jerarquía del subsistema.

Aunque el mayor incremento en la concentración de estos municipios se presentó entre 1993

y el 2005, las proyecciones de población a 2015 sugieren una tendencia de incremento

moderado del IPM en la última década, que solo podrá verificarse con los resultados de un

futuro censo en el país.

Adicional a esto, se identifican varios grupos de municipios en función del nivel de

concentración poblacional. Un primer grupo conformado por los denominados polos

subregionales (es decir Facatativá y Zipaquirá) además de Chía, donde se observa claramente

el rezago de estos polos subregionales, que a pesar de su moderado crecimiento siguen

presentando las mayores tasas de concentración del ámbito urbano. Un segundo grupo

conformado por Mosquera, Madrid y Funza, donde los dos últimos municipios han

presentado una tendencia similar de concentración en el periodo de análisis; mientras que

Mosquera, uno de los municipios que presentaba menor concentración poblacional, pasó a

concentrar más población que sus municipios vecinos, Madrid y Funza. Y un tercer grupo

conformado por Tocancipá, La Calera, Sopó, Tabio, Cota y Tenjo, donde los municipios

presentan un bajo nivel de concentración y mayor variación en sus dinámicas de

concentración si se comparan entre sí. Tocancipá por ejemplo, se destaca por su progresivo

aumento del IPM, que explica además el importante incremento de su tamaño mencionado

previamente. Finalmente un cuarto grupo conformado por El Rosal, Gachancipá y Bojacá con

el menor nivel de concentración espacial pero con tendencias más estables y moderadas

respecto al grupo anterior.

En el caso particular de La Calera y Tenjo, a pesar de no encontrarse en las últimas posiciones

de la jerarquía del subsistema, son los únicos casos en los que se ha presentado una

disminución en su concentración poblacional. Incluso se observa que en el periodo

comprendido entre 1985 y 1993 donde Bogotá consolidó su proceso de urbanización, varios

municipios entre los que se destacan Zipaquirá, Madrid, Funza, Sibaté, La Calera, Mosquera,

Tabio y Bojacá manifestaron una importante reducción en su concentración poblacional,

tendencia revertida entre 1993 y 2005, excepto en los casos de La Calera y Tenjo.


Gráfica 1.13. Índice de Población Metropolitana para los municipios del ámbito urbano.



Los análisis de jerarquía y concentración metropolitana llevan a concluir que en la fase de

consolidación metropolitana de Bogotá, los municipios del ámbito urbano ubicados en el

borde más próximo a la ciudad han sido los más dinámicos. Así, mientras municipios como

Mosquera y Chía adquirieron mayor importancia en la región pues aumentaron sus tasas de

concentración a mayores ritmos que municipios urbanos más distantes como Facatativá y

Zipaquirá; municipios como los que hacen parte del ámbito rural, más distantes al casco

urbano de Bogotá, quedaron rezagados por su bajo crecimiento poblacional y su baja

capacidad de concentración población. Mientras en 1985 no existía mayores diferencias

entre las posiciones ocupadas por los municipios del ámbito rural y del ámbito urbano, ya

para el año 2005 la jerarquía urbana manifestaba la formación de dos bloques de municipios:

los del ámbito urbano encabezando el subsistema y los del ámbito rural en las últimas

posiciones de la jerarquía. En este sentido, es importante resaltar la importancia de la

proximidad en el proceso de estructuración espacial metropolitana de Bogotá. Un concepto

que podría interpretarse como la reducción de los costos de transporte, asociada a una de las

fuerzas que operan en la mencionada regla rango tamaño.

1.2.2 Perspectiva económica: Producción de la aglomeración

Como ya se explicaba en el inicio del presente capítulo, la metropolización está directamente

relacionada con la dimensión territorial de dinámicas económicas, capaces de modificar la

estructura espacial urbana pues traspasan los límites jurisdiccionales de las aglomeraciones

urbanas. El Producto Interno Bruto (PIB), es un indicador comúnmente empleado en

economía para medir de manera aproximada el desempeño económico de una región. A

diferencia de los indicadores demográficos construidos a partir de la estimación de población

con base en Censos demográficos y modelos de proyección poblacional, el Producto Interno

Bruto se obtiene de modelos macroeconómicos de mayor complejidad. Por esta razón la

estimación del PIB en Colombia solamente se realiza a escala nacional, departamental y

Bogotá. A pesar de esto, la Secretaría Distrital de Planeación (2014) estimó una serie de PIB

municipal para la Región Metropolitana de Bogotá, la cual permite tener una primera

aproximación sobre el desempeño económico de los municipios metropolitanos.

La Gráfica 1.14 presenta una comparación del PIB, en el periodo 1985 – 2010, entre

diferentes escalas: Bogotá, el departamento de Cundinamarca, los municipios de la región

metropolitana de Bogotá y el resto de municipios del departamento. Allí se observa un


crecimiento sostenido del PIB en las cuatro escalas de análisis, siendo Bogotá la de mayor

tamaño y crecimiento: actualmente su tamaño representaría más de 6 veces la economía del

departamento. Adicionalmente se encuentra que la economía del departamento está

fuertemente influenciada por la economía de los municipios que hacen parte de la Región

Metropolitana de Bogotá: en 2010 municipios del ámbito urbano participan en el 85% de la

actividad económica del departamento (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 120).

Un hecho que pone en evidencia la influencia de Bogotá sobre los municipios del ámbito

urbano y la concentración de las mayores dinámicas metropolitanas sobre estos municipios,

ya evidenciadas desde la perspectiva demográfica.

Gráfica 1.14. Producto Interno Bruto en miles de millones de pesos de 2008 para Bogotá,

Cundinamarca y los municipios del ámbito urbano de la Región Metropolitana de Bogotá.


La Gráfica 1.15 muestra una manera de ver la evolución de la concentración de la actividad

económica en el área de estudio para los años 1985, 1993, 2005 y 2010, en función del

Producto Interno Bruto (PIB) a precios constantes de 2008; por lo tanto el tamaño

económico de cada año es perfectamente comparable entre municipios y entre años. En 1985

Bogotá sobresalía por el tamaño de su economía frente a las pequeñas economías de los


municipios de la región, donde solo alcanzaban a destacarse municipios del eje norte y del

costado suroccidental de la ciudad. A partir de 1993 se presenta un significativo crecimiento

económico en los municipios del norte, occidente y suroccidente; solo en algunos casos, el

tamaño de la economía se ha mantenido relativamente pequeño con respecto al tamaño

evidenciado en los demás municipios.

De manera análoga al crecimiento de la población, desde la perspectiva económica,

Facatativá y Zipaquirá a pesar de su papel como centros subregionales, no han sido los más

dinámicos de la región. Contrario a esto, se destaca el caso de municipios como Cota, Tenjo,

Sopó, Gachancipá y Tocancipá, pues a pesar de no encabezar la jerarquía del subsistema

urbano han sido los más dinámicos en el proceso de estructuración espacial de la región,

desde la perspectiva tanto demográfica como económica. Más allá de estos casos particulares,

al año 2010 se destaca un claro patrón de crecimiento económico en la región, similar al

patrón de crecimiento poblacional: los municipios ubicados en el borde urbano más próximo

y sobre los ejes norte y occidente tienen un mayor desempeño económico respecto al resto

de municipios, que en algunos casos supera a los centros subregionales.

Un patrón de crecimiento económico claramente impulsado por el sostenido crecimiento

económico de Bogotá. Sin embargo, al comparar la participación de cada jurisdicción en la

economía metropolitana, con base en el Índice de Economía Metropolitana (IEM)13,

presentado en la Tabla 1.2, se identifica una tendencia a la desconcentración económica en la

región. Es decir, aunque Bogotá no ha presentado un decrecimiento en su economía, si

demuestra un decrecimiento en su participación económica en la región. Esto a su vez

representa para los municipios un aumento en su participación económica de la región, por

el aprovechamiento de las economías de escala metropolitana y de proximidad. Una

tendencia característica de las áreas metropolitanas (Ruiz, 2015, pág. 107), y que en este caso

se hace evidente principalmente en los municipios del borde más próximo sobre los cuales

recae más el efecto de la ampliación de la zona de influencia (hinterland) de Bogotá.

13 Un indicador similar al Índice de Población Metropolitana (IPM). El IEM se estima como la relación entre el PIB de cada jurisdicción respecto la suma del PIB del área de estudio de la Región Metropolitana de Bogotá.


Gráfica 1.15. Evolución del Producto Interno Bruto en miles de millones de pesos a precios

constantes de 2008 para el ámbito urbano de la región metropolitana de Bogotá.

Fuente: Elaboración propia a partir de (Secretaría Distrital de Planeación, 2014).


Tabla 1.2. PIB de los municipios del área de estudio a precios constantes de 2008 en miles de

millones de pesos, para los años 1985, 1993, 2005 y 2010.

Fuente: Elaboración propia a partir de (Secretaría Distrital de Planeación, 2014).

Desde el punto de vista económico, otro aspecto característico de los procesos de

metropolización es la manifestación de economías de aglomeración: “una producción más

que proporcional a la población” por el aprovechamiento de la aglomeración y los efectos de

red (Ruiz, 2015, pág. 107). La Gráfica 1.16 muestra la relación entre la concentración

económica metropolitana (Índice de Economía Metropolitana) y la concentración poblacional

metropolitana (Índice de Población Metropolitana) de Bogotá y los municipios. Desde la

perspectiva metropolitana, Bogotá y los municipios en conjunto presentan una producción

más que proporcional a la población, pues en promedio la relación entre el IEM y el IPM para

2010 fue de 1,6 mientras que para el año 1985 fue de 1,3. Sin embargo, al revisar en detalle el

comportamiento municipal de esta relación (excluyendo a Bogotá), se encuentra que esta

regla no se cumple en todos los casos. Si bien el aumento de la concentración población de los

municipios ha estado acompañado por una mayor participación en la actividad económica de

la región, algunos municipios participan en la economía metropolitana hasta más de 3 veces

la participación de su población, mientras que en algunos casos la participación en la

economía no alcanza a ser la mitad de la participación en la concentración de población.

Municipio 1985 1993 2005 2010 1985 1993 2005 2010

Bogotá D.C. $ 13.158 $ 48.299 $ 99.928 $ 130.374 87,5% 86,6% 86,2% 85,7% 1,0 1,0 1,0 1,0

Bojacá $ 6 $ 1 $ 37 $ 35 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,5 0,0 0,3 0,2

Cajicá $ 209 $ 346 $ 739 $ 1.471 1,4% 0,6% 0,6% 1,0% 2,8 1,2 1,1 1,6

Chía $ 356 $ 276 $ 1.138 $ 1.722 2,4% 0,5% 1,0% 1,1% 2,9 0,5 0,8 0,9

Cota $ 10 $ 83 $ 425 $ 2.317 0,1% 0,1% 0,4% 1,5% 0,3 0,7 1,5 5,9

Facatativá $ 80 $ 440 $ 1.705 $ 1.671 0,5% 0,8% 1,5% 1,1% 0,5 0,6 1,1 0,8

Funza $ 63 $ 701 $ 1.705 $ 1.395 0,4% 1,3% 1,5% 0,9% 0,6 1,9 1,9 1,2

Gachancipá $ 2 $ 10 $ 20 $ 138 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% 0,2 0,2 0,1 0,6

La Calera $ 49 $ 350 $ 168 $ 430 0,3% 0,6% 0,1% 0,3% 0,9 2,0 0,5 0,9

Madrid $ 76 $ 184 $ 933 $ 913 0,5% 0,3% 0,8% 0,6% 0,7 0,5 1,0 0,7

Mosquera $ 183 $ 1.088 $ 1.763 $ 2.686 1,2% 2,0% 1,5% 1,8% 3,5 5,4 1,9 2,1

Sibaté $ 276 $ 1.081 $ 754 $ 855 1,8% 1,9% 0,7% 0,6% 4,0 5,2 1,6 1,4

Soacha $ 330 $ 1.730 $ 2.313 $ 2.792 2,2% 3,1% 2,0% 1,8% 0,8 0,7 0,4 0,3

Sopó $ 13 $ 475 $ 861 $ 1.015 0,1% 0,9% 0,7% 0,7% 0,4 4,2 2,8 2,4

Tabio $ 17 $ 16 $ 90 $ 130 0,1% 0,0% 0,1% 0,1% 0,6 0,2 0,3 0,3

Tenjo $ 5 $ 54 $ 304 $ 621 0,0% 0,1% 0,3% 0,4% 0,1 0,4 1,1 1,8

Tocancipá $ 104 $ 418 $ 2.619 $ 2.922 0,7% 0,7% 2,3% 1,9% 3,7 3,2 7,4 5,9

Zipaquirá $ 104 $ 197 $ 433 $ 670 0,7% 0,4% 0,4% 0,4% 0,5 0,3 0,3 0,3

Total $ 15.043 $ 55.749 $ 115.936 $ 152.157 100% 100% 100% 100% 1,3 1,6 1,4 1,6

Producto Interno Bruto Índice de Economía Metropolitana

IEM / IPM

1985

IEM / IPM

2010

IEM / IPM

1993

IEM / IPM

2005


Gráfica 1.16. Relación entre la concentración económica y la concentración de población

metropolitana en el área de estudio.

Fuente: Elaboración propia a partir de DANE y (Secretaría Distrital de Planeación, 2014)

Esta evidencia sugiere dos hechos relevantes. El primero está asociado a una

complementariedad de actividades, propia de los procesos de metropolización. Desde la

perspectiva metropolitana la región presenta claramente una producción más que

proporcional al tamaño de la población (economías), pero esto no significa que, desde una

perspectiva local, todos los municipios manifiesten este comportamiento de producción.

Como se observa en la Tabla 1.2 con base en la relación IEM/IPM, en el año 2010 municipios

como Cajicá, Cota, Funza, Mosquera, Sibaté, Sopó, Tenjo y Tocancipá presentaron economías

(IEM/IPM > 1), mientras que municipios como Bojacá, Chía, Facatativá, Gachancipá, La

Calera, Madrid, Soacha, Tabio y Zipaquirá presentaron “deseconomías de aglomeración”, es

decir una producción menos que proporcional al tamaño de su población (IEM/IPM < 1). Esta

evidencia revela el segundo hecho identificado: una tendencia a la relocalización económica y

residencial que da paso a una ruptura entre el lugar de trabajo y el lugar de residencia de los

habitantes metropolitanos. En este sentido, municipios con un IEM/IPM mayor a 1 estarán

asociados a una mayor actividad económica que podría ser el resultado de un mayor

asentamiento de empresas nuevas y relocalizadas. Contrario a esto, municipios con un

Bogotá y los municipios Municipios


IEM/IPM menor a 1 estarán asociados a una mayor localización residencial que supera la

capacidad de producción económica.

La Gráfica 1.17 muestra la participación de los principales sectores económicos en la

producción económica del departamento para los años 2005 y 2007. Al año 2007 la industria

del ámbito metropolitano mostró ser el sector económico de mayor importancia para la

región pues representaba el 80% de la producción industrial del departamento, seguido por

las actividades de logística, agricultura y comercio, las cuales participaron en un poco más de

la 50% del total percibido por Cundinamarca en cada rama. Teóricamente, la industria es una

de las actividades económicas donde más se perciben las necesidades de relocalización en un

entorno urbano y metropolitano. Usualmente la industria tiende a localizarse en las zonas

periféricas de una ciudad, pero con el crecimiento y expansión urbana dichas industrias

periféricas resultan inmersas en los cascos urbanos. Con el tiempo los costos de implantación

(precio del suelo, impuestos, servicios públicos), las restricciones a la actividad (normativa

ambiental, dificultades de ampliación), y la movilidad (congestión, limitaciones al tráfico

pesado) hacen menos atractiva para la industria una localización dentro del casco urbano,

por tanto, se da un proceso de relocalización hacia zonas o municipios periféricos (Gómez &

Rodríguez, 2012, pág. 41).

Gráfica 1.17. Participación del ámbito metropolitano de Bogotá en los principales sectores

económicos respecto al total de Cundinamarca en los periodos 2005 y 2007.

Fuente: (Secretaría Distrital de Planeación, 2014)


En el caso de Bogotá, la mayor concentración de industria históricamente se ha dado sobre el

eje vial de la Avenida Centenario (Calle 13) principal vía de integración regional que conecta

a Bogotá con el resto del país. Con el crecimiento de la ciudad, las industrias localizadas a lo

largo del eje quedaron inmersas en el casco urbano de la ciudad. Ante la reducción de suelo

disponible en las periferias de la ciudad y con la consolidación del proceso de

metropolización de la región, se ha dado un incremento de la localización industrial fuera de

los límites de la ciudad, sobre la extensión del corredor de la Calle 13. Este hecho se puede

observar a partir del Mapa 1.3 el cual muestra la localización de industria dada entre los años

2000 y 2010. Además de la extensión del eje de localización industrial en el corredor de

occidente, se destacan 3 ejes más de localización industrial (Centro de las Naciones Unidas

para el Desarrollo Regional - UNCRD, 2011): un eje al nororiente que involucra los

municipios de Sopó, Tocancipá y Gachancipá; un eje al suroccidente conformado por Soacha y

Sibaté; y un eje al occidente, perpendicular al eje de occidente, conformado por Cota y Funza.

Estos ejes de localización de industria, están conformados principalmente por aquellos

municipios que exhibieron en 2010 las mayores economías de aglomeración.

Mapa 1.3. Localización de industria en Bogotá y el ámbito urbano para los años 2000 y 2010.

Fuente: (Centro de las Naciones Unidas para el Desarrollo Regional - UNCRD, 2011, pág. 14)

Deseconomía de aglomeración

Economía de aglomeración


1.2.3 Perspectiva morfológica: Expansión urbana y espacio geográfico

Las dinámicas demográficas y económicas se expresan en el territorio a través de la

ocupación del suelo. Sin embargo, el territorio no es homogéneo ni completamente plano,

como lo suponen los principios básicos de las teorías de localización. Su heterogeneidad

depende de la presencia de distintos accidentes geográficos como pueden ser: elevaciones

mayores o menores, cuerpos de agua, costas marítimas, etc. Estos accidentes geográficos

representan un claro límite en los procesos de crecimiento y expansión urbana de las

ciudades pues generan un efecto barrera para la interacción espacial. La superación de estas

barreras geográficas implica mayores costos de transporte, los cuales pueden ser reducidos

mediante cambios tecnológicos representados en cierta medida por un mejoramiento en los

modos de transporte que faciliten la interacción espacial (Polèse, 1998, págs. 298-301). Por

lo tanto, es común que los límites de las aglomeraciones coincidan con la trayectoria de los

accidentes geográficos convirtiéndose así en elementos físicos estructurantes: condicionan y

dan forma a la ocupación urbana. Una vez superado el efecto barrera que representan, estos

elementos resultan inmersos en el espacio construido sin dejar de lado su rol condicionante

en la interacción espacial.

La Región Metropolitana de Bogotá se encuentra localizada sobre el altiplano

cundiboyacense ubicado en la Cordillera Oriental del país. Si bien gran parte de su territorio

se caracteriza por ser plano, cuenta con una cadena de elevaciones importantes que han

condicionado la expansión urbana de Bogotá y de los municipios metropolitanos. Como lo

muestra el Mapa 1.4, la expansión urbana de Bogotá ha estado limitada al oriente por una

extensa cadena montañosa (Cerros Orientales) que ha orientado la ocupación de la ciudad

desde este eje hacia el occidente donde se encuentran las zonas más planas. Con respecto a

los municipios, se identifica que los de mayor tamaño se encuentran en los sectores más

planos, e incluso algunos colindan con cadenas montañosas más próximas a Bogotá.

Contrario a esto, los municipios de menor tamaño se encuentran inmersos entre cadenas

montañosas las cuales generan un efecto barrera en las dinámicas de interacción espacial

metropolitana; este es el caso de Tabio, Tenjo, La Calera, Sopó, Tocancipá y Gachancipá.

Aunque estos municipios cuentan con infraestructura vial que ha favorecido no solo la

accesibilidad a los cascos urbanos sino también un crecimiento económico y poblacional, la


región no cuenta con sistemas de transporte que permitan reducir aún más los costos de

transporte a estos municipios y superar fácilmente estas barreras geográficas.

Mapa 1.4. Topografía del ámbito urbano de la Región Metropolitana de Bogotá y ocupación

del suelo en el año 2013.

Fuente: Elaboración propia a partir de http://maps-for-free.com/

Además de orientar la expansión urbana, las cadenas montañosas de la región representan

elementos de gran valor ecológico, ecosistémico y paisajístico pues representan una

importante oferta de recursos naturales que soportan la ocupación urbana de la región

(Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 53). Por esta razón están catalogados como

suelos de protección dentro de la categoría de suelos rurales de la clasificación general del

suelo (Mapa 1.5). Por lo tanto, la ocupación de estos suelos de protección además de implicar

mayores costos de transporte por las condiciones de su topografía, implican un importante

impacto ecológico a la estructura natural que además de dar soporte al desarrollo urbano,

condiciona los suelos rurales para la producción agrícola. Sin embargo, al año 2013 se

encontró que la expansión urbana de la región ha superado estas barreras geográficas

declaradas como zonas de protección (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 53).

Como se verá en el capítulo 3.1, la expansión urbana sobre suelos de protección es el

resultado de la consolidación de un patrón de ocupación del suelo lineal en torno a las vías

que comunican a Bogotá con los municipios más próximos.


Mapa 1.5. Estructura Ecológica y ocupación urbana de la Región Metropolitana de Bogotá.

Fuente: Elaboración propia a partir de información cartográfica de (Secretaría Distrital de

Planeación, 2014).

2. Interacción espacial y movilidad cotidiana entre Bogotá y los municipios

En términos de ocupación territorial, la ampliación de la unidad de concentración espacial

supone un reacomodamiento territorial de la población y una relocalización de la actividad

económica hacía los sectores periféricos de la ciudad (Jiménez, 2009). En la dinámica de

estos procesos de estructuración espacial metropolitana se produce de manera simultánea

un aumento de la movilidad permanente (migraciones) y de la movilidad cotidiana

intermunicipal, resultado de la “desvinculación entre el lugar de residencia y el lugar de

trabajo” de los habitantes metropolitanos (Jiménez, 2009). En una estructura espacial, en

este caso una región metropolitana, la movilidad cotidiana es una forma de interacción

espacial.

Como se veía en el capítulo anterior a partir de la aplicación de la función rango-tamaño al

subsistema urbano de la Región Metropolitana de Bogotá, éste no expresa un equilibrio

espacial entre la ciudad núcleo y los municipios del entorno. Por lo tanto, en términos de los

postulados de Zipf, puede inferirse que tampoco existe un equilibrio entre las economías de

escala y los costos de transporte. Esto sugiere que la búsqueda en la reducción de los costos

de transporte de los actores económicos (empresas y habitantes) ha cambiado con los años.

Esta perspectiva simplificada de la Teoría del Lugar Central, deja en evidencia que los costos

de transporte han sido determinantes en la estructuración espacial de la región.

Al estar asociados a la distancia, entendida como un factor de impedancia y determinante de

la accesibilidad en la interacción espacial, los costos de transporte permiten explicar además

las decisiones de localización dentro de una aglomeración. Decisiones que por efecto

acumulativo van incidiendo en la estructuración del espacio (Camagni, 2005, pág. 51). Como

se verá más adelante, los costos de transporte reflejados por los distintos medios de


transporte, y representados en este capítulo desde una lógica de redes de transporte, inciden

sobre las rentas de localización con respecto a un mercado central. Por esta razón, el

reacomodamiento y los grandes cambios de la estructura espacial de la región metropolitana

de Bogotá puede explicarse de manera teórica a partir de la Teoría de Localización propuesta

por Von Thünen.

Este capítulo busca reconocer la movilidad cotidiana como una expresión de la

dinámica de los procesos de metropolización, partiendo de una caracterización general de

la demanda y la oferta de transporte intermunicipal (es decir de los viajes realizados entre

jurisdicciones en los distintos medios y redes de transporte disponibles), así como del tiempo

de viaje asumido por los habitantes de la Región Metropolitana de Bogotá, asociado en este

estudio a los costos de transporte. Posterior a esto, y teniendo en cuenta la escasa

información disponible sobre tiempos de viaje a escala metropolitana para distintos periodos

de tiempo, se presenta una disertación teórica sobre los cambios que se han dado en los

costos de transporte del área de estudio, contemplando además su variación entre los

diferentes medios de transporte. Para esto se hace énfasis en la manera como la

configuración espacial de determinadas redes de transporte determina el uso de los distintos

medios en la movilidad metropolitana, y a su vez condicionan los costos de transporte

representados por el tiempo de viaje de los usuarios. Este análisis en torno a los costos de

transporte, constituye el punto de partida para identificar la relación entre redes de

transporte, accesibilidad, preferencias de localización residencial en la región y sus efectos

acumulativos reflejados en la estructuración espacial metropolitana, partiendo de los

postulados de la Teoría de Localización de Von Thünen.

La demanda de viajes intermunicipales y cotidianos

La demanda de viajes de un área determinada usualmente es estimada mediante Encuestas

de Viajes o Encuestas de Movilidad, a partir de diferentes metodologías. La más empleada es

la encuesta de hogares, que consiste en la definición de un tamaño de muestra a la cual se

realizará la recolección de información a partir de encuestas y formularios donde se

registran, entre otras cosas, los viajes que realiza cada una de las personas que conforman un

hogar en un día típico. La información recolectada es empleada para la elaboración de

modelos de transporte, como lo es el tradicional Modelo de Cuatro Etapas, para la expansión

2. Interacción espacial y movilidad cotidiana entre Bogotá y los municipios 55

de la muestra y proyección de la demanda; herramientas útiles para la definición, planeación

y evaluación de políticas de movilidad (Santana, 2009) y de crecimiento urbano.

La ciudad de Bogotá ha realizado 3 encuestas de movilidad, correspondientes a los años

1995, 2005 y 2011, de las cuales las dos primeras se emplearon para la elaboración del Plan

Maestro de Transporte Urbano de 1996 y para el Plan Maestro de Movilidad de 2005

(Santana, 2009, pág. 149), respectivamente. No obstante, cada una de las tres encuestas

empleó una metodología y cobertura geográfica distinta, lo que dificulta la realización de

análisis comparativos en series de tiempo, especialmente entre los años 1995 y 2005

(Santana, 2009, pág. 154). Si bien en los tres casos se tuvo en cuenta los municipios del borde

urbano más próximo a Bogotá (17 municipios), solo las encuestas del 2005 y 2011

recolectaron información en dichos municipios. En el caso de la encuesta de 1995 solo se

registró la información, es decir, no se realizaron encuestas, y la proyección de los viajes

parece derivarse de los viajes identificados en la recolección de información en Bogotá.

Las inconsistencias entre las encuestas de 1995 y 2005, no solo metodológicas sino también

conceptuales (en la definición de variables), fueron identificadas por un estudio realizado en

el año 2009 por la Universidad de Los Andes (Santana, 2009). Aunque no se encontró un

análisis similar sobre la comparación de las encuestas de 2005 y 2011, para el presente

estudio solo se realizaron análisis con base en los resultados de la encuesta del 2011. Esto

debido al limitado acceso a la información, pues no se contó con los manuales e informes de

la encuesta del 2005 que permitieran identificar las incompatibilidades (entre las encuestas

del 2005 y 2011) en términos metodológicos y conceptuales, y por lo tanto no fue posible

depurar la base de datos de este año y así realizar comparaciones directas con la encuesta del

2011.

En el caso de la encuesta del 2011, se contó con los informes elaborados por la Unión

Temporal Steer Davies & Gleave – Centro Nacional de Consultoría, lo que permitió

comprender los supuestos conceptuales de la encuesta, y así tener un mayor dominio de la

información en los procesamientos requeridos. Aunque la encuesta incluyó la mayoría de

municipios del ámbito urbano, es importante aclarar que en los análisis del presente trabajo

se excluyó el caso de un municipio en particular ubicado al occidente de Bogotá, Madrid, pues

la información obtenida de la encuesta para este caso específico revela grandes


inconsistencias que podrían afectar los análisis comparativos derivados de esta información

(Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 226).

De acuerdo con la mencionada encuesta, se estima que para ese año diariamente se

realizaron en promedio cerca de 12.576.600 viajes totales en Bogotá y 825.700 viajes totales

intermunicipales. De estos viajes intermunicipales (los cuales representan el 6% de los viajes

que diariamente se realizan en Bogotá) el 86% (cerca de 710.100 viajes) se realizó entre

Bogotá y los municipios, y el 14% restante (cerca de 115.600 viajes) se realizó entre

municipios (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 230). En términos de dinámicas

metropolitanas, estos resultados evidencian la primacía de Bogotá y su papel como núcleo

metropolitano, pues no solo concentra la mayor población y la mayor actividad económica,

sino también la mayor cantidad de viajes cotidianos realizados en la región. Desde la

perspectiva municipal, aunque la mayor proporción de la movilidad intermunicipal tiene

como origen o como destino a Bogotá, los municipios también han establecido relaciones

funcionales entre sí, ajenas a la ciudad.

El Mapa 2.1 muestra gráficamente la participación de cada uno de los municipios en: (i) el

total de los viajes intermunicipales del área de estudio, (ii) los viajes desde y hacia Bogotá y

(iii) los viajes entre municipios (excluyendo a Bogotá); datos que pueden apreciarse de

manera cuantitativa en la Tabla 2.1. Con base en esta información se encuentra un hecho

determinante sobre la movilidad intermunicipal de la región, asociado a las dinámicas de la

estructuración espacial metropolitana descritas en el capítulo anterior: los municipios más

cercanos a Bogotá tienden a concentrar una mayor proporción de viajes intermunicipales,

donde predominan las relaciones con la ciudad, mientras que los municipios más distantes a

Bogotá tienden a concentrar una menor proporción de viajes intermunicipales y tienden a

relacionarse más con otros municipios que con la ciudad.

En este sentido, se observa que municipios como Soacha, Chía, Mosquera, Funza y Cota,

ubicados en el borde urbano más próximo a Bogotá, concentran una parte importante de los

viajes intermunicipales que diariamente se realizan en la región y predominan, en diferente

medida, los viajes con Bogotá (ya sea como origen o como destino de estos viajes). En el caso

particular de los llamados centros subregionales, Zipaquirá muestra una mayor participación


en la movilidad intermunicipal respecto a Facatativá, y en ambos casos predomina la

movilidad intermunicipal con Bogotá.

Mapa 2.1. Distribución territorial de los viajes intermunicipales entre Bogotá y los

municipios para el año 2010.

Fuente: Adaptado de (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 236)

Contrario a esto, municipios de menor tamaño, más distantes a Bogotá y menos dinámicos en

el proceso de estructuración espacial de la región, tienden a manifestar una menor

participación en la movilidad regional y tienden a relacionarse más con otros municipios. Es

el caso de municipios como Gachancipá, Bojacá, Tabio, Sopó y Sibaté, cuya participación en el

total de viajes intermunicipales de la región es de las más bajas y tienden a relacionarse más

con otros municipios que con Bogotá. Se resalta además el caso de La Calera, otro municipio

con baja participación en el total de viajes intermunicipales de la región, pero tiende a

relacionarse más con Bogotá que con otros municipios de la región. Esto se debe

principalmente a las dificultades de accesibilidad que supone su localización en un sector


montañoso (como se veía en el capítulo 1), lo cual ha condicionado y limitado su interacción

espacial con otros municipios vecinos. El concepto de accesibilidad, asociado a un principio

de genético de organización espacial (Camagni, 2005, pág. 20), será abordado más adelante

pues contribuye a explicar la relación entre localización, costos de transporte y estructura

espacial metropolitana de la región de estudio.

Tabla 2.1. Distribución de los viajes intermunicipales totales y entre Bogotá y los municipios.

Fuente: Elaboración propia a partir de (Secretaría Distrital de Movilidad, 2012).

Con respecto a los motivos de los viajes intermunicipales realizados en la región, los

resultados de la Encuesta de Movilidad de 2011 permiten constatar la presencia de una

interacción espacial de tipo cotidiana, asociada al acceso de actividades que diariamente

realiza una persona fuera del hogar y por lo tanto le demandan la necesidad de movilidad,

como son el trabajo y el estudio. Del total de los viajes realizados entre Bogotá y los

municipios se estima que cerca del 66% tienen como principales motivos: trabajo, estudio y

regreso al hogar (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 241). Esto reafirma la

desvinculación espacial entre el lugar de residencia y el lugar de trabajo de los habitantes

metropolitanos, pues el lugar de residencia y el lugar de trabajo y de estudio no se

Municipio Bogotáel resto de

municipios

Soacha 43,7 94 6

Chía 9,5 71 29

Mosquera 8,4 51 49

Funza 7,9 48 52

Cota 6,1 76 24

Zipaquirá 6,0 67 33

Facatativá 3,9 56 44

Cajicá 2,9 39 61

Sibaté 2,4 45 55

Tocancipá 2,0 51 49

Tenjo 1,8 57 43

Sopó 1,5 44 56

La Calera 1,2 89 11

Tabio 1,0 35 65

Bojacá 0,9 33 67

Gachancipá 1 24 76

100

Porcentaje de viajes

intermunicipales entre el

municipio y…

Participación de cada

municipio en el total de

viajes intermunicipales

del área de estudio


encuentran en la misma jurisdicción, resultado del proceso de estructuración espacial

metropolitana de Bogotá.

De acuerdo con las tendencias descritas, la magnitud de los viajes cotidianos al interior de

Bogotá, y entre Bogotá y los municipios, sugiere la manifestación de un modelo

metropolitano de tipo monocéntrico, donde Bogotá es el principal centro de generación y

atracción de viajes en la región. Si bien los municipios han establecido relaciones funcionales

entre sí, como lo muestra la participación de la movilidad intermunicipal, en este caso la

magnitud de estos viajes no representa un flujo significativo de movilidad cotidiana que

pueda asemejarse a un modelo metropolitano policéntrico. Esto demuestra que a pesar de los

intentos por inducir un modelo de crecimiento regional tendiente a la desconcentración de la

población y de las actividades económicas, predominan las relaciones metropolitanas

monocéntricas basadas en Bogotá como núcleo central de la región.

El Mapa 2.2 muestra, a manera de líneas de deseo, el total de los viajes realizados entre

Bogotá y los municipios. Estas líneas de deseo conforman una red de relaciones

bidireccionales desarrolladas por el núcleo central como resultado de su interacción espacial

con el entorno (Camagni, 2005, pág. 79), es decir, los municipios circunvecinos. Allí se

reafirma la presencia de una interacción espacial más intensa de Bogotá con los municipios

más próximos, respecto a la interacción de Bogotá con los municipios más distantes. Como ya

se mencionaba desde la distribución territorial de los viajes intermunicipales, municipios

como Soacha, Mosquera y Chía, identificados como los más dinámicos en el proceso de

estructuración espacial metropolitana, actualmente tienden a participar en mayor

proporción en la movilidad con la ciudad; mientras que municipios menos dinámicos en la

estructuración espacial metropolitana tienden a manifestar una menor participación en la

movilidad cotidiana con Bogotá. Es importante tener en cuenta que si bien el municipio de

Madrid parece tener una interacción espacial más intensa con Bogotá, respecto a municipios

más cercanos a la ciudad, esta tendencia podría estar sobreestimada pues de los distintos

análisis realizados a la base de datos de la encuesta, se encontraron diferentes

inconsistencias asociadas al proceso de la toma de información, en particular en el caso de

Madrid (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 224).


Mapa 2.2. Líneas de deseo de los viajes realizados entre Bogotá y los municipios, año 2010.



Medios, redes y estructura de transporte

A pesar de las evidentes relaciones funcionales entre Bogotá y los municipios, actualmente la

Región Metropolitana de Bogotá no cuenta con un sistema de transporte público

metropolitano donde se integren distintos modos14 y medios de transporte15 para atender la

creciente demanda cotidiana de viajes intermunicipales. No obstante, la interacción espacial

no reconoce límites político-administrativos en un espacio geográfico determinado. Por lo

tanto, la estructura de transporte que soporta la movilidad cotidiana intermunicipal obedece

más a un conjunto de redes de transporte existentes en el área de estudio, las cuales en su

mayoría han sido concebidas bajo un enfoque local. En este sentido, la planeación local de

estas redes ha inducido ineficiencias a nivel regional manifestadas principalmente en

mayores costos de transporte, entendidos como los tiempos de viaje de los usuarios

(llamados en la economía como costos de oportunidad). Uno de los principales elementos

que caracteriza las redes son los medios de transporte. Una revisión sobre las tendencias de

reparto modal en la región, permite tener una idea sobre los medios de transporte que

predominan en la movilidad intermunicipal entre Bogotá y los municipios metropolitanos.

Para esto es importante hacer una aclaración conceptual respecto al reparto modal. En este

estudio se denomina medio principal al medio de transporte empleado para cubrir la mayor

distancia de un viaje, lo que en muchos casos implica el uso de otros medios

complementarios o auxiliares para cubrir la distancia total del viaje desde el origen hasta el

destino. Por consiguiente el medio principal no corresponde a un único medio empleado

desde el origen hasta el destino de los viajes, pues su uso depende tanto de las preferencias

de los usuarios como de la oferta disponible, es decir, las redes. Esta simplificación

conceptual se deriva de la metodología empleada por la Encuesta de Movilidad de Bogotá del

año 2011, de la cual se extraen los resultados analizados en el presente estudio.

14 “Modo de transporte: espacio aéreo, terrestre o acuático soportado por una infraestructura especializada, en el cual transitan los respectivos medios de transporte y a través de éstos la carga y/o los pasajeros” (Decreto 736 del 10 de abril de 2014). 15 “Medio de transporte: hace referencia al vehículo utilizado en cada modo de transporte” (Decreto 736 del 10 de abril de 2014).


La Gráfica 2.1 presenta a manera de resumen el reparto modal de los viajes intermunicipales

del área de estudio del año 2011, resultado de la Encuesta. Esta gráfica revela que el 75% de

los viajes intermunicipales del ámbito urbano de la Región Metropolitana de Bogotá se

realizaron en medios motorizados, mientras que el 25% restante se realizó en medios no

motorizados. Los medios motorizados de mayor uso en la región, de acuerdo a su

participación en el reparto modal, son el Transporte Público Colectivo y el Intermunicipal

(34%), el vehículo particular (11%), el Transporte Masivo de Bogotá (15% incluido el

servicio de alimentación), la motocicleta (4%), el transporte informal (3%), y el transporte

escolar (4%).

Gráfica 2.1. Reparto modal de los viajes intermunicipales en el ámbito urbano de la Región

Metropolitana de Bogotá según la Encuesta de Movilidad de 2011.


Cada uno de estos medios de transporte presenta sus propios límites de capacidad y

condiciones de operación dentro de una red de transporte, por lo tanto inciden

significativamente en los costos de transporte (Rodrigue, Comtois, & Slack, 2006). Si bien

todos los medios empleados en la movilidad intermunicipal del área de estudio están

asociados a un mismo modo de transporte, el carretero, es posible distinguir varios tipos de

red, en función de la infraestructura y el equipo móvil (medios de transporte). Dos factores

que de acuerdo con la función de producción de la Industria del Transporte, son


determinantes en la eficiencia y capacidad del transporte (De Rus, Campos, & Nombela,

2003), y por ende en el comportamiento de los costos del transporte.

Una red de transporte puede definirse como el conjunto de puntos (o nodos) y líneas de

conexión (arcos) organizadas con el fin de permitir el tránsito de pasajeros de un punto a

otro (De Rus, Campos, & Nombela, 2003), a través de distintos medios de transporte. Dicha

organización de arcos y nodos dispuesta con el fin de atender una demanda determinada,

permite coordinar los recursos dispuestos para el transporte de pasajeros, como son las

infraestructuras y los medios de transporte, para así reducir los costos de transporte

representados principalmente por los tiempos de viaje de los usuarios (De Rus, Campos, &

Nombela, 2003).

En la planeación de las redes de transporte bajo una perspectiva local, no se logra una

coordinación eficiente (tanto técnica como económica) entre las infraestructuras y los

medios que las conforman, lo cual tiene un impacto directo en los costos de transporte

asumidos principalmente por los usuarios (tiempos de viaje). Por lo tanto, una coordinación

eficiente no solo depende de los factores de producción del transporte, como lo es la

infraestructura y el equipo móvil, sino también de factores exógenos, como lo son en este

caso las decisiones de planeación local (De Rus, Campos, & Nombela, 2003).

Existen distintos tipos de redes definidas en función de la interacción entre los elementos

que las conforman. De acuerdo con la facilidad con la cual puede modificarse la

infraestructura y el equipo móvil, las redes de transporte pueden ser de carácter fijo o

flexible, y pueden basarse en conexiones directas o conexiones con trasbordos (De Rus,

Campos, & Nombela, 2003, pág. 112). La diferencia entre los tipos de redes y el tipo de

conexiones radica en los costos de transporte incurridos por los usuarios y por los

productores para la realización de los viajes. Por ejemplo, una red de conexiones con

transbordos implica mayores costos oportunidad para los usuarios, si se compara con una

red de conexiones directas, pues cada transbordo representa una ruptura entre el origen y el

destino donde se incrementan los costos para los usuarios.

Una red fija de transporte se caracteriza por el uso de infraestructuras y medios de

transporte rígidos con pocas posibilidades de ser modificados (De Rus, Campos, & Nombela,


2003). Esto se debe a la magnitud de los costos irrecuperables en los cuales se debe incurrir

para la prestación del servicio, pues requieren de infraestructura especializada para la

circulación del equipo móvil. En este caso, la infraestructura no puede ser compartida entre

distintos medios de transporte, por lo cual el uso exclusivo de la infraestructura por un solo

medio de transporte ofrece ventajas operacionales como mayores velocidades de circulación,

menores tiempos de viaje y una menor sensibilidad ante costos externos como la congestión.

Contrario a esto, una red flexible se caracteriza por el uso de infraestructuras y medios de

transporte fácilmente modificables pues los costos fijos son relativamente bajos (De Rus,

Campos, & Nombela, 2003). A diferencia de una red fija, la infraestructura de una red flexible

puede ser empleada por distintos medios de transporte (uso mixto) con distintas

especificaciones de operación, lo cual tiende a disminuir su desempeño a largo plazo por

efecto de la congestión.

Teniendo en cuenta esta clasificación general de las redes de transporte, para el área de

estudio es posible identificar 3 tipos de redes de acuerdo con la infraestructura de transporte

disponible y el reparto modal: una red flexible, una red semifija y una red fija. A continuación

se caracteriza cada una de estas redes, con el fin de reconocer la estructura metropolitana de

transporte (Mapa 2.4) que soporta la movilidad intermunicipal, y las implicaciones de su

configuración y alcance espacial (Gráfica 2.2) en los costos de transporte entendidos como el

tiempo de viaje de los usuarios.

2.2.1 Red flexible

Conformada por la infraestructura vial de nivel local, departamental y nacional

(representada por líneas amarillas en el Mapa 2.4 y en los demás mapas y gráficas

relacionados con las redes de transporte que se presentan en este documento a partir de este

punto), sobre la cual transitan medios de transporte de uso público como el transporte

público colectivo (TPC), el transporte intermunicipal, el transporte escolar, el transporte

informal y el taxi; y de uso privado como el vehículo particular y la motocicleta. Teniendo en

cuenta las cifras de reparto modal, se estima que a través de esta red se mueve el 80% de los

viajes intermunicipales motorizados, que a su vez equivalen al 60% del total de viajes

intermunicipales entre Bogotá y los municipios. Al compartir la misma infraestructura

carretera, en la red flexible se ha hecho más sensible el incremento de los costos de

transporte intermunicipal, por efectos del aumento del parque automotor y la congestión


(ley de rendimientos decrecientes). No obstante, las cifras de reparto modal dejan ver que el

crecimiento de la región ha dependido fundamentalmente de la infraestructura carretera

pues ha sido el modo predominante en la región.

Según el Plan de Ordenamiento Territorial de Bogotá, la ciudad cuenta con 11 ejes de

integración regional y nacional, mediante los cuales se conecta de Norte a Sur y de Oriente a

Occidente con la región y con el resto del país. De estos ejes de integración regional se

destacan cinco por su conexión directa con vías de orden nacional y regional, representando

así los principales accesos a la ciudad:

Avenida Calle 13: conecta al occidente con Mosquera, Funza, Madrid y Facatativá.

Avenida Calle 80 (Avenida Medellín): conecta directamente al noroccidente con Cota,

y mediante variantes se conecta con municipios del occidente y del norte de la ciudad.

Avenida del Sur NQS: conecta con Soacha y Sibaté

Avenida Paseo de Los Libertadores: Conecta directamente con Chía, y a partir de dos

bifurcaciones conecta por un lado con Cajicá y Zipaquirá, y por otro lado con Sopó,

Gachancipá y Tocancipá.

Vía La Calera: Conecta al oriente con el municipio de La Calera.

Por esta razón, la cobertura geográfica de esta red abarca toda el área de estudio, pues

conecta a Bogotá con los municipios metropolitanos mediante una serie de “arcos” que

favorecen un acceso directo entre las jurisdicciones, donde los nodos principales están

representados por los puntos de peaje para el pago por el derecho de uso de las vías de orden

nacional; los cuales no representan una ruptura en los viajes. No obstante, las conexiones

dependen de los medios de transporte que hacen uso de esta red, para lo cual solo se van a

mencionar los medios más empleados de acuerdo al reparto modal: transporte público

colectivo (TPC), el transporte intermunicipal y vehículo particular. Los medios de uso

privado como el vehículo conectan de manera directa el origen y el destino, de acuerdo a las

necesidades y preferencias del usuario. Contrario a esto, medios de uso público como el TPC

y el transporte intermunicipal requieren de transbordos o conexiones para cubrir la totalidad

del viaje desde el origen hasta el destino, pues la operación de estos modos depende de las

rutas ofrecidas por empresas operadoras y acceder a ellas implica un tiempo de acceso e

incluso de espera (Gráfica 2.2).


Dado que la Región Metropolitana de Bogotá no se encuentra legalmente constituida como

una entidad administrativa, existen distintas restricciones a la circulación de vehículos que

prestan el servicio de transporte público en la región. Un ejemplo de esto es el transporte

público colectivo tradicional. Éste hace referencia al servicio público que se presta al interior

de cada jurisdicción, regulado por la respectiva autoridad local, y por lo tanto no se le

permite operar en otra jurisdicción, a menos que exista un acuerdo entre las respectivas

autoridades locales como ocurre entre Bogotá y Soacha. Esto significa que su uso en los viajes

intermunicipales implica el uso de otros medios complementarios que aumentan el tiempo

de viaje de los usuarios, por concepto de las esperas y transbordos.

2.2.2 Red semifija

Conformada por el sistema de transporte público masivo tipo BRT de Bogotá (representada

por líneas rojas en el Mapa 2.4 y en los demás mapas y gráficas relacionados con las redes de

transporte que se presentan en este documento a partir de este punto). Transmilenio (TM)

fue implementado hacia el año 2000 para atender únicamente la demanda de viajes al

interior de la ciudad, razón por la cual su infraestructura y operación no superan los límites

jurisdiccionales de Bogotá. Esto significa que depende de otros medios de transporte de la

red flexible para la realización de viajes intermunicipales. A pesar de eso, es uno de los

medios más empleados en la movilidad cotidiana entre la ciudad y los municipios. Esto es

favorecido principalmente por una condición de la infraestructura de las estaciones de

cabecera (o portales) ubicadas al norte y noroccidente de la ciudad donde se permite la

entrada de rutas intermunicipales que operan como medio auxiliar de los viajes entre Bogotá

y los municipios (sin que esto implique una integración tarifaria, operacional o institucional),

tal como se muestra en el Mapa 2.3.

Como puede observarse en este mapa, desde los portales del sistema no es posible llegar a

todos los municipios de la región. Este es el caso de municipios como Mosquera, Bojacá,

Zipacón, Soacha, Sibaté y La Calera, razón por la cual su movilidad cotidiana depende

exclusivamente de la Red Flexible; es decir, son altamente sensibles al aumento en los costos

de transporte. En el caso particular de Soacha, en el año 2011 entró a operar en el municipio

una extensión de la troncal NQS-Sur del sistema, lo que sin duda alguna introdujo una

disminución en los costos de transporte. No obstante, no es posible determinar los cambios

en la demanda de viajes a este municipio por efecto de la operación de Transmilenio, pues


como se mencionó previamente, la información analizada en este estudio corresponde a la

encuesta de movilidad publicada en el año 2011, y cuya información se recolectó en el año

2010.

Para efectos de este estudio el sistema Transmilenio se ha denominado como una red de

transporte semi-fija pues aunque cuenta con infraestructura especializada para su tránsito

exclusivo, favoreciendo su velocidad de circulación respecto a los medios de tránsito mixto,

depende de los medios de la red flexible para la realización de viajes intermunicipales. Esto

implica una ruptura en la interacción espacial, que si bien ha sido cubierta por los medios de

la red flexible, es una condición de operación que aumenta significativamente los tiempos de

viaje de los usuarios (Gráfica 2.2).

Mapa 2.3 Extensión y alcance de la Red Semifija de la Región Metropolitana de Bogotá



2.2.3 Red fija

Hacia finales del siglo XIX se construyeron tres corredores férreos con el fin de comunicar la

ciudad con el resto del país y prestar un servicio regional a los municipios cercanos a Bogotá,

los cuales contaban con una estación de tren para el ascenso y descenso de pasajeros: el

Ferrocarril del Norte, que pasaba por Usaquén (municipio anexado a Bogotá en 1954), Chía,

Cajicá y Zipaquirá hasta llegar al departamento de Boyacá; el Ferrocarril del Occidente que

pasaba por Fontibón (municipio anexado a Bogotá en 1954), Mosquera, Funza y Facatativá

hasta llegar a Puerto Salgar; y el Ferrocarril del Sur que pasaba por Bosa (municipio anexado

a Bogotá en 1954), Soacha y Sibaté hasta llegar al Salto de Tequendama. Este modo de

transporte favoreció la expansión de la ciudad, especialmente en el eje norte (Montezuma,

2000, pág. 27). Sin embargo, con el auge de los vehículos y el transporte por carretera y las

mejoras en velocidad traídas con el avance tecnológico, hacia los años 50 el transporte férreo

entró en un proceso de decaimiento en todo el país (Montezuma, 2000, pág. 32).

El Tren de la Sabana operó como un sistema de transporte regional hasta finales de los años

50, y fue reemplazado por carreteras que conectaban a Bogotá con la región y otras ciudades

del país. Hoy en día se conserva una parte importante de la infraestructura férrea de la

región, a excepción del corredor del Ferrocarril del Sur, retirado para permitir la ampliación

de la infraestructura carretera y de BRT entre Bogotá y Soacha. A pesar de esto, en los

últimos años han surgido diversas iniciativas por reactivar la operación del tren (como

Alianzas Público Privadas), para hacer frente a la congestión vial que diariamente se vive en

los accesos norte y occidente de la ciudad donde se ha percibido un mayor aumento de los

tiempos de viaje. Sin embargo, a pesar de contar con un reciente estudio denominado

“Sistema Integrado de Transporte Urbano Regional SITUR” que respalda la necesidad de

implementar un sistema tipo tren de cercanías en el ámbito metropolitano de Bogotá, estas

iniciativas no han logrado coordinarse ni materializarse entre Bogotá y los municipios del

área de influencia del proyecto.


Mapa 2.4. Redes y estructura espacial de transporte en la Región Metropolitana de Bogotá.


Vías principales Vías secundarias Red semi-fija Red fija Aeropuertos Peajes Portales Intercambio entre red flexible y red semifija

Mosquera Funza

Madrid

Facatativá Cota

Tenjo Chía

Cajicá Sopó

Tocancipá

Gachancipá Zipaquirá

La Calera

Tabio Subachoque

El Rosal

Soacha

Sibaté

N

Red flexible

Av. Calle 80

Av. Calle 13

Av. del Sur NQS

Av. Paseo de Los Libertadores

Vía La Calera


Gráfica 2.2. Alcance de los modos y redes en la interacción espacial metropolitana

Fuente: Elaboración propia

Tiempo de viaje: el costo de oportunidad de la interacción espacial

Al entenderse la movilidad cotidiana intermunicipal como una forma de interacción espacial,

ésta depende de la distancia entre la ciudad núcleo y los municipios. Cubrir una distancia en

la interacción espacial exige costos de diversa índole (Polèse, 1998). En el caso de la

movilidad cotidiana de pasajeros dichos costos se denominan costos de transporte y varían

de acuerdo a las redes y medios de transporte disponibles para cubrir las distancias

geográficas (De Rus, Campos, & Nombela, 2003; Camagni, 2005). Una variable proxy útil para

representar los costos de transporte es el tiempo de viaje16, el cual varía en función de la

distancia pero también en función de los medios de transporte (tecnología). Por lo tanto, más

16 Los costos de transporte también pueden representarse mediante un valor monetario incurrido por los productores en la prestación del servicio o por los usuarios en el acceso al servicio; sin embargo, para efectos del presente estudio, el término “costos de transporte” se refiere únicamente al tiempo de viaje de los usuarios, pues a diferencia del valor monetario, el tiempo de viaje es una variable clave en las encuestas de movilidad.

TPC

BRT (TM)

Intermunicipal

Vehículo

Tren

Bogotá Municipios

Conexión directa

Conexión con

transbordos

Acceso a los modos mediante

infraestructuras

especializadas (BRT, Tren) o

sobre vías específicas (TPC)

Transbordos para la

realización de un viaje

intermunicipal entre Bogotá

y los municipios

Límite de Bogotá

Tiempo de acceso, tiempo de espera Tiempo de acceso, tiempo de espera


que la distancia, son los costos de transporte derivados de cada medio de transporte los que

contribuyen a explicar el principal hecho característico de la evolución de la estructuración

espacial de la región: el aumento de la dinámica de los municipios más próximos a Bogotá y

el rezago de los municipios más distantes (centros subregionales).

Si bien no se cuenta con información suficiente que permita comparar el tiempo de viaje

entre Bogotá y los municipios de la región para distintos periodos de tiempo que puedan ser

comparables, existen ejercicios anteriores que pueden ayudar a visualizar los tiempos de

desplazamiento. Por ejemplo, en la Gráfica 2.3 se muestra a manera de isocronas una

aproximación del tiempo de viaje que, según análisis realizados por la Mesa de Planificación

Regional (2005), implicaba la movilidad desde cada uno de los municipios del departamento

(Cundinamarca) al centro de Bogotá en el año 2005. De acuerdo con este análisis, para dicho

año el costo de transporte entre la ciudad y los municipios de la región oscilaba entre 60 y 90

minutos. Incluso en su momento, la Mesa consideraba necesario ofrecer mejoras en la

infraestructura vial para garantizar una mayor conexión entre los municipios y así motivar

una desconcentración de la población fuera de la Sabana, donde municipios como Zipaquirá y

Facatativá adquirían mayor relevancia por su papel articulador como centros subregionales.

Aunque este ejercicio no ofrece mayor precisión en la estimación de los tiempos de viaje

entre Bogotá y los municipios para el año 2005, permite tener una aproximación sobre el

tiempo de viaje máximo que para ese momento implicaban dichos viajes: 90 minutos. Otro

ejercicio para la estimación de los tiempos de viaje en otro periodo de tiempo es el realizado

a partir de la Encuesta de Movilidad de Bogotá del año 2011 (Secretaría Distrital de

Movilidad, 2012), cuyos resultados corresponden al año 2010. Con base en dicha

información, la Gráfica 2.4 presenta las tendencias sobre el comportamiento de los viajes

intermunicipales, asociados a los principales medios de transporte, en función de tres

variables y la combinación entre ellas: distancia promedio entre Bogotá y cada uno de los

municipios17, tiempo promedio ponderado de los viajes intermunicipales, y el total de viajes

17 Estimada a partir de la ruta más corta entre los centroides de los cascos urbanos con base en la malla vial principal existente.


intermunicipales. A partir de esta gráfica se identifican varios hechos que, con base en el

comportamiento de la demanda de transporte, dejan en evidencia la relación entre los

medios de transporte y la estructuración espacial metropolitana.

Gráfica 2.3. Distancia a Bogotá en función del tiempo de viaje estimado para la Red de

Ciudades año 2005.

Fuente: (Mesa de Planificación Regional, 2005)

Desde el punto de vista de la distancia promedio del viaje o distancia entre cascos urbanos, se

encuentra que los municipios más cercanos a Bogotá realizan más viajes en TPC, TM y

vehículo particular; mientras que en los municipios más distantes, la mayoría de los viajes se

realizan en vehículo particular y TM. El predominio del uso del TPC por encima de otros


medios en los municipios más cercanos tiene su explicación en el caso de Soacha, único

municipio completamente conurbado con Bogotá. La pérdida de los límites jurisdiccionales

sugiere el establecimiento de relaciones más de tipo urbano-local que intermunicipal. Por

tanto, la conurbación se asocia a una mayor cercanía con Bogotá y una mayor demanda de

servicios urbanos como el TPC. No obstante, en el año 2013 entró en operación una extensión

de TM a Soacha la cual conecta directamente el municipio con la ciudad. Un hecho que sin

duda alguna habrá modificado las tendencias aquí descritas con base en la Encuesta de

Movilidad para Bogotá 2011. Aunque en el año 2015 la Secretaría Distrital de Movilidad

realizó una Encuesta de Movilidad para el ámbito metropolitano de Bogotá, durante la

realización del presente estudio no se contó con dicha información pues los resultados de esa

encuesta fueron publicados tiempo después de la finalización del presente estudio. Por esta

razón no fue posible realizar una comparación de la movilidad para los años 2010 y 2015.

Respecto al tiempo promedio de viaje de los medios más empleados, se encuentra que tanto

para los municipios más cercanos como para los municipios más distantes, el vehículo

particular tiende a manifestar un menor tiempo promedio de viaje respecto al tiempo de

viaje de TM. La diferencia que hay en el tiempo de viaje de estos dos medios oscila entre 30

minutos (en los municipios más cercanos) y 40 minutos (en los municipios más distantes).

Una diferencia significativa relacionada con los transbordos por cambio de medio a los que

está sujeto el uso de TM en los viajes intermunicipales. Un cambio modal del que está exento

el vehículo particular pues a diferencia de TM, permite cubrir la totalidad del viaje desde el

origen hasta el destino mediante conexiones directas, es decir, sin ayuda de medios

complementarios o auxiliares (Gráfica 2.2).

Partiendo de estas evidencias se destaca el papel de TM y del vehículo particular en el

proceso de estructuración espacial de la región metropolitana: en los municipios más

cercanos predomina el uso de TM, a pesar de ser el medio con mayor tiempo de viaje;

mientras que en los municipios más distantes predomina el uso del vehículo particular. Si

bien no se cuenta con información que permita caracterizar la evolución de las tendencias de

movilidad intermunicipal en la región antes del 2011, la entrada en operación de TM hace 15

años coincide con el periodo donde incrementaron las dinámicas entre Bogotá y los

municipios más cercanos. Por lo tanto, en los últimos años TM ha logrado atender la


necesidad de movilidad intermunicipal, a pesar de las limitaciones en su cobertura a escala

regional.

Gráfica 2.4. Tendencias sobre la demanda de los viajes entre Bogotá y los municipios para

los principales medios de transporte.

Fuente: Elaboración propia a partir de la Encuesta de Movilidad de Bogotá 2011 (Secretaría

Distrital de Movilidad, 2012).

Debido a la configuración de las redes de transporte, a la ausencia de un sistema de

transporte metropolitano formalmente constituido y a la predominancia del medio carretero

para la realización de viajes intermunicipales, el vehículo particular es el único modo de

transporte que ofrece una conexión directa entre Bogotá y los municipios. Contrario a esto,

para el caso de otros modos predominantes como TM y el TPC dependen de otros modos

como el intermunicipal para completar un viaje intermunicipal, como se veía en la Gráfica

2.2. Este esquema permite comprender los tipos de conexión entre las redes de transporte y

los modos de transporte. La comprensión de estas conexiones, justifica en gran medida el

comportamiento de los tiempos de viaje en los modos de transporte predominantes entre

Municipios más

cercanos a Bogotá

Municipios más distantes a Bogotá

Municipios más

cercanos a Bogotá Municipios más

distantes a Bogotá


Bogotá y los municipios: mayor en TM a pesar de las ventajas operacionales que ofrece el

tránsito de buses en carriles exclusivos; frente a un menor tiempo en vehículo particular, a

pesar de las desventajas que representa el tráfico mixto y la congestión. De esta manera se

ratifica para el caso analizado que “el transbordo de un medio de transporte a otro implica

costos, principalmente los costos de oportunidad del tiempo perdido” (Polèse, 1998, pág.

292) de los usuarios.

Este costo de oportunidad, entendido como el costo de transporte o el tiempo de viaje de las

personas varía significativamente de un modo a otro, debido a la configuración de las redes

de transporte previamente descritas. En términos generales, el tiempo total de un viaje (𝑇)

puede desagregarse de la siguiente forma (De Rus, Campos, & Nombela, 2003):

𝑇 = 𝑡𝑎 + 𝑡𝑒 + 𝑡𝑣 + 𝑡′𝑎 + 𝑡𝑒′ + 𝑡𝑣

′ + 𝑡𝑎′′

Donde 𝑡𝑎 representa el tiempo de acceso desde el punto de origen del viaje al punto donde el

usuario debe abordar el medio de transporte elegido, 𝑡𝑒 el tiempo de espera del vehículo o

ruta, 𝑡𝑣 el tiempo a bordo del vehículo, y el tiempo de acceso 𝑡𝑎′′ al destino. En caso de

requerirse un transbordo, se tiene en cuenta el tiempo de acceso (𝑡𝑎′ ), el tiempo de espera

(𝑡𝑒′ ) y el tiempo en el vehículo (𝑡′𝑣) que implica esta ruptura en el viaje. Visto esto para los

medios de transporte predominantes en los viajes entre Bogotá y los municipios, es decir

para TM y el vehículo particular, se encuentra una diferencia sustancial en la desagregación

de sus tiempos de viaje. Dado que las redes de transporte operantes en la región han sido

concebidas desde una perspectiva local, la realización de viajes intermunicipales está sujeta

de conexiones que aumentan significativamente el tiempo de viaje (TM e intermunicipales),

respecto a los viajes directos entre origen y destino (vehículo particular).

𝑇𝑇𝑀 = 𝑡𝑎 + 𝑡𝑒 + 𝑡𝑣 + 𝑡′𝑎 + 𝑡𝑒′ + 𝑡𝑣

′ + 𝑡𝑎′′

𝑇𝑉𝐸𝐻 = 𝑡𝑎 + 𝑡𝑣 + 𝑡𝑎′′


Los costos de transporte en la localización de actividades

Las Teorías de Localización de la economía urbana permiten dar una explicación sobre las

decisiones individuales de localización de agentes económicos como son las personas y

actividades económicas, entre otros, en un espacio geográfico con respecto a las

centralidades económicas y sociales. De manera general estas centralidades suelen

representarse en estas teorías por un gran distrito urbano central CBD (por sus siglas en

inglés Central Business District), que a su vez y de manera agregada trascienden en un orden

de la estructura intraurbana. Detrás de estas decisiones de localización surge una

competencia entre agentes por las localizaciones más ventajosas donde se obtiene una

maximización de los beneficios. Ubicarse en el CBD supone la disponibilidad inmediata de los

factores de producción demandados en las distintas formas de interacción espacial.

Como ya se veía en la sección 2.3, la interacción espacial conlleva costos de oportunidad

entendidos como los costos de transporte (de pasajeros y mercancías), los cuales pueden

aumentar por diversas razones, muchas de ellas asociadas con la distancia geográfica y la

tecnología o los medios de transporte empleados; por lo cual, es razonable pensar que los

agentes económicos buscarán localizaciones donde estos costos sean menores respecto a las

distancias con las principales centralidades o el gran centro urbano en el caso que sea

representado por el CBD. Puesto que el espacio geográfico puede llegar a ser considerado

como un bien, es claro que su disponibilidad es limitada y por lo tanto su ocupación, entre las

distintas actividades económicas y sociales, puede entenderse como un proceso que resulta

de la competencia entre los agentes económicos por las localizaciones más cercanas a ese

Centro, es decir, las más ventajosas pues suponen menores costos de transporte.

Para comprender la forma como los agentes económicos, y especialmente la población, se

distribuyen en el territorio, las Teorías de Localización parten del concepto de accesibilidad,

que como lo expresa Camagni, puede ser considerado como un principio genético de

organización espacial (Camagni, 2005). La accesibilidad, entendida como la superación de las

restricciones impuestas por la distancia (el espacio) a la interacción espacial (como es el

movimiento de personas de un punto a otro para el desarrollo de actividades económicas y

acceso a servicios urbanos), constituye un factor determinante no solo de la competencia por

la localización sino también del orden y estructura espacial metropolitana. Si bien la


accesibilidad depende principalmente de la distancia, también depende de los medios de

transporte disponibles y los costos asociados a éstos.

De esta manera y desde estas teorías, la competencia por la localización no solo obedece a

una cuestión de cercanía como una variable de la distancia respecto al CBD, sino también a

una búsqueda por la reducción de los costos de oportunidad incurridos en el desplazamiento

hacia dicho centro. Una de las deducciones más importantes de las Teorías de la Localización

es la incidencia de los costos de transporte en las elecciones individuales de localización

(Polèse, 1998, pág. 290) para los distintos usos urbanos, como por ejemplo la localización

residencial: localizaciones con mayor accesibilidad al centro, es decir, con menores costos de

transporte ofrecerán mayores ventajas y por lo tanto serán más atractivas respecto a las

localizaciones con menor accesibilidad o con mayores costos de transporte.

Estas ventajas de localización aprovechadas por los agentes económicos suelen expresarse

en la Economía Urbana como rentas de localización, pues dichas ventajas derivan en

beneficios obtenidos de la ubicación, por ejemplo al CBD, y antes que de la capacidad

productiva o actividad económica que desarrolla. Estos beneficios se derivan, por un lado, de

la valoración que los agentes otorgan a cada localización, y por otro lado, del ahorro en los

costos de transporte que implica localizaciones más próximas o accesibles al CBD. Por lo

tanto, en un espacio geográfico donde la interacción espacial implica costos de transporte

(como una función de la distancia y de los medios de transporte disponibles) siempre estará

sujeto a la manifestación de rentas de localización como un reflejo de la competencia por el

espacio entre productores y residentes. La competencia por el espacio supone una valoración

implícita o explícita de los agentes sobre las distintas localizaciones en el espacio, donde la

accesibilidad y los costos de transporte son determinantes en las elecciones de localización.

En este sentido, tanto las rentas de localización como los costos de transporte contribuyen a

explicar los procesos de estructuración espacial urbana y metropolitana, en función de la

distancia (principal variable espacial empleada en las teorías de localización) e incluso los

medios de transporte disponibles en el espacio urbano como se explorará más adelante.

El denominado modelo de Von Thünen, propuesto a principios del siglo XIX, constituye una

de las bases conceptuales más importantes sobre las cuales se han desarrollado las teorías de

localización. La simplicidad del modelo es una de sus mayores virtudes pues logró explicar


las dinámicas de la localización económica, que puede ser aplicada a distintas escalas

geográficas. Para el caso de la formación de las ciudades, el resultado del modelo finalmente

logra relacionar las rentas de localización, los costos de transporte y la estructura urbana,

por lo que hacen de este modelo una herramienta conceptual aún vigente para explicar

distintos fenómenos urbanos. Aunque el modelo originalmente fue concebido para explicar la

localización de la producción agrícola en un espacio geográfico homogéneo con respecto a un

mercado central, su base conceptual ha sido replicada por distintos autores al contexto

urbano y a la distribución espacial de las distintas actividades productivas de una

aglomeración. El modelo parte de una serie de supuestos simplificadores que permiten

comprender la génesis de las rentas de localización y su carácter organizador del espacio en

función de los costos de oportunidad (o de transporte) de los desplazamientos cotidianos

(Camagni, 2005).

Para Von Thünen, el mercado central (CBD) es un punto en el espacio donde se comercializan

todos los productos agrícolas que llegan allí desde los diferentes puntos de producción

distribuidos alrededor del centro sobre un espacio o llanura homogénea (es decir carente de

accidentes geográficos) cuyo suelo cuenta con una capacidad de producción uniforme. El

desplazamiento de los productos desde los puntos de producción hacia el mercado central se

realiza a través de la infraestructura disponible la cual, teóricamente, conecta el centro con

todos los puntos de producción en todas las direcciones. De acuerdo con Von Thünen, la

renta por unidad espacial (Ecuación 1) surge como un residuo obtenido luego de restar al

ingreso total resultado de la producción (𝑝 ∗ 𝑥), los costos incurridos en la producción (𝑐 ∗ 𝑥)

y los costos de oportunidad por cuenta del transporte de los productos al mercado central

(𝜏 ∗ 𝛿 ∗ 𝑥); por lo tanto la renta surge “del ahorro sobre los costos de transporte que puede

realizar el productor localizado sobre los terrenos más cercanos al mercado central”

(Camagni, 2005, pág. 54).


𝑟(𝛿) = (𝑝 − 𝑐 − 𝜏𝛿)𝑥 Ecuación 118

La representación gráfica de este fenómeno económico se muestra en la Gráfica 2.5, donde el

eje vertical representa la renta de localización con respecto al CBD ubicado en este eje,

mientras que el eje horizontal representa la distancia a la cual puede localizarse un agente

con respecto a este centro. Para cierto productor, el máximo beneficio que podrá percibir

será (𝑝 − 𝑐)𝑥, solo si se localiza en el CBD. A medida que se aleja del CBD (al aumentar la

distancia de localización), el beneficio percibido disminuirá por efecto del incremento en los

costos de oportunidad incurridos en el transporte de su producción al mercado central (𝜏𝛿𝑥),

y encontrará un punto en el cual no percibirá beneficios de la localización debido a la

magnitud en estos costos. La renta de localización del productor disminuye a medida que

aumenta la distancia al mercado central, por efecto del aumento en los costos de transporte y

existirá una distancia máxima donde no se perciben beneficios en la localización por cuenta

de los altos costos de oportunidad.

Si por alguna razón los costos unitarios de transporte disminuyen, supone una disminución

en la pendiente de la recta que define las rentas de localización, razón por la cual se produce

un efecto de aumento en las rentas de localización (Gráfica 2.6). Al introducir una mejora en

la accesibilidad al mercado central, los costos unitarios de transporte disminuyen (𝜏2𝛿𝑥), y

por lo tanto aumenta el ahorro derivado de los mismos. Este efecto podría verse desde dos

perspectivas: por un lado, el productor podría localizarse a una mayor distancia del centro

(pasaría de 𝛿𝐴 a 𝛿𝐵), sin que esto implique una disminución de las rentas percibidas ((𝑟1)𝐴); y

18 Según Camagni (2005, pág. 54), las variables del modelo se definen como:

𝑝 = precio del producto definido exógenamente y considerado fijo en el modelo.

𝑐 = coste unitario de producción, considerado fijo en el modelo.

𝜏 = Coste de transporte unitario, considerado constante y definido exógenamente. El coste total de

transporte aumenta en función del volumen de la producción y de la distancia recorrida hasta el

centro. Incluso, el costo de transporte puede cambiar de un bien a otro.

𝑥 = Rendimiento o cantidad de producto obtenible por unidad espacial.


por otro lado, el productor podría percibir una mayor renta ((𝑟2)𝐴) sin cambiar su

localización (𝛿𝐴).

También puede darse el caso de una disminución en la accesibilidad (por ejemplo por efecto

de la congestión), donde los costos unitarios de transporte aumentan. Ante este escenario, si

el productor mantiene su localización (𝛿𝐵), percibirá una disminución en las rentas de

localización; si por el contrario decide mantener su renta de localización ((𝑟1)𝐴), buscará

localizarse más cerca al centro (pasaría de 𝛿𝐵 a 𝛿𝐴).

Ahora bien, suponiendo que en una región se producen 3 tipos de productos, como se

muestra en la Gráfica 2.7, este modelo conceptual responde a la cuestión sobre dónde se

localiza cada productor, así como la renta de localización de cada punto, entendida como el

precio que está dispuesto a pagar cada productor por el suelo de acuerdo a su localización

con respecto al centro. Para esto, se asume que cada producto agrícola tiene su propia

función de producción y sus propios costos de transporte que dependen del volumen

transportado y la distancia recorrida.

En la Gráfica 2.7, el productor del bien 1 percibe mayores beneficios en el CBD pues incurre

en menores costos de oportunidad que el productor del bien 2, y éste a su vez percibe

mayores beneficios en el CBD pues incurre en menores costos de oportunidad que el

productor del bien 3. Por esta razón, el productor del bien 1 está dispuesto a pagar más por

su localización en el CBD respecto a lo que estaría dispuesto a pagar el productor 2, y éste a

su vez está dispuesto a pagar más por su localización en el CBD respecto a lo que estaría

dispuesto a pagar el productor 3. Dado que el productor del bien 1 es el único que ofrece la

mayor disposición a pagar entre los productores de los distintos bienes, gana la competencia

por la localización más cercana al CBD. No obstante, por efecto del incremento de los costos

de transporte en función de la distancia, el productor del bien 1 pierde rápidamente los

beneficios de su localización con respecto al centro a medida que se aleja de éste, hasta el

punto en el cual los costos de transporte son tan altos que anulan los beneficios esperados

por el productor; escenario en el cual se pierde toda disposición a pagar por dicha

localización.


Gráfica 2.5. Representación geométrica de la renta de localización según Von Thünen

Fuente: Elaboración propia a partir de Von Thünen (Instituto de Desarrollo Urbano -

Universidad Nacional de Colombia, 2015)

Gráfica 2.6. Efecto del cambio en costos unitarios de transporte sobre la renta de

localización del modelo de Von Thünen

Fuente: Elaboración propia a partir del modelo de Von Thünen (Instituto de Desarrollo

Urbano - Universidad Nacional de Colombia, 2015).

En el caso del productor 2, si bien su disposición a pagar por la localización más próxima al

CBD no es tan alta como la manifestada por el productor 1, existe una localización en la cual

su disposición a pagar es mayor a la del productor 1 y a la del productor 3. Esto se debe a que

𝑟1(𝛿)

Distancia

Renta de

localización

CBD

(𝑝 − 𝑐)𝑥

𝛿𝑚á𝑥

Pendiente: 𝜏𝛿𝑥

Aumento del costo de oportunidad de la localización

𝑟1(𝛿)

Distancia

Renta de

localización (𝑟)

CBD

(𝑝 − 𝑐)𝑥

𝛿𝑚á𝑥1

𝜏1𝛿𝑥 > 𝜏2𝛿𝑥

𝑟2(𝛿)

𝛿𝑚á𝑥2

Efecto de la reducción en los costos unitarios de transporte (𝑟1)𝐴

(𝑟2)𝐴

𝛿𝐴

Efecto del aumento en los costos unitarios de transporte

𝛿𝐵

Cambio en el costo de oportunidad de la localización


sus costos de transporte incrementan en menor proporción si se compara con los costos de

transporte del bien 1. Por lo tanto, la localización donde mayores beneficios percibe el

productor 2 y por la cual está dispuesto a pagar, define el límite de la localización óptima del

productor 1. Finalmente, en el caso del productor 3 cuya disposición a pagar por la

localización en el CDB es la más baja en esta competencia por la localización más ventajosa,

sus bajos costos de transporte le permiten localizarse lo más distante al centro, donde los

productores 1 y 2 manifiestan su disposición más baja a pagar o incluso no manifiestan la

intensión por localizarse allí; definiendo así el límite de localización óptima del productor 2.

De esta manera, la competencia entre 3 productores de distintos bienes por la localización

más ventajosa con respecto al CBD se resuelve mediante un proceso de maximización de

beneficios y minimización de los costos de oportunidad (transporte). Así, la estructura

espacial resultante consiste en una serie de anillos concéntricos al mercado central, donde

cada anillo representa la localización óptima de cada bien, resultado de las decisiones

individuales de localización, en función de la distancia al CBD. Si bien el modelo explica la

localización de productos agrícolas en el espacio, la localización de actividades y usos

urbanos ocurre bajo la misma lógica. Tanto los productores de distintos sectores económicos

como los residentes de una región, se encuentran todos en constante competencia por las

localizaciones más ventajosas de acuerdo a los costos de transporte que están dispuestos a

asumir. Sin embargo, dado que los fenómenos económicos que ocurren entorno a una

aglomeración urbana son más complejos, las rentas de localización en el contexto urbano no

solo están definidas por la accesibilidad y los costos de transporte, sino también por la

dimensión de la unidad de suelo o unidad habitacional.

Esto significa que la explicación de las rentas de localización puede complejizarse a medida

que se involucran distintas variables a considerar como determinantes en las decisiones de

localización de una persona o de una empresa. Incluso factores ajenos al proceso de decisión

de los individuos, como lo es la disponibilidad de suelo y las normas que rigen el uso y

ocupación del suelo, pueden ser determinantes en las rentas de localización. No obstante, el

supuesto simplificador bajo el cual se asume que la localización depende únicamente de la

accesibilidad y los costos de transporte, permite dar una explicación válida de las decisiones

individuales de localización y de un determinado orden espacial sin hacer una diferenciación

por agentes o actividades.


Gráfica 2.7. Modelo de Von Thünen aplicado a 3 productos agrícolas

Fuente: Elaboración propia a partir de Von Thünen (Camagni, 2005, pág. 55) y (Polèse,

1998)

R1 R2 R

3

R1

R2

R3

Distancia

Renta de localización o

beneficios percibidos

R1 > R2 > R3

CBD

CBD

τ1 < τ

2 < τ

3

3. Interdependencia entre transporte y Estructuración Espacial Metropolitana

Considerando la ocupación territorial como una expresión geográfica de la estructuración

espacial metropolitana, con base en distintos análisis geográficos tomados del estudio Región

Metropolitana de Bogotá (Secretaría Distrital de Planeación, 2014), se encuentra que los

cambios asociados a la jerarquía y concentración poblacional de la región han ido de la mano

de un aumento en la urbanización del suelo. Si bien la ocupación del suelo, como una

expresión de la estructura espacial de la Región Metropolitana de Bogotá, ha obedecido más a

la lógica del mercado inmobiliario, los costos de transporte derivados de medios y redes de

transporte han incidido en la consolidación de un patrón de ocupación que llegó a ser de tipo

“disperso lineal” en torno a los llamados Ejes de Integración Regional, es decir, las vías de

acceso entre Bogotá y la región, consolidándose en los últimos años más hacía un patrón de

expansión urbana.

Las decisiones individuales de localización, que vistas de manera agregada trascienden en las

dinámicas que rigen los procesos de estructuración espacial (urbana, metropolitana,

regional, interurbana, etc), finalmente se materializan en el espacio mediante la ocupación

del suelo. Por lo tanto, la ocupación del suelo para usos urbanos, así como sus patrones y

formas resultantes, pueden verse como una expresión de las preferencias de localización de

los distintos actores urbanos frente a un CBD; preferencias fuertemente dominadas por los

costos de transporte. Con el fin de revisar las tendencias y posibles cambios que se han

dado entre los principales medios de transporte empleados en la movilidad cotidiana

de pasajeros de la región metropolitana de Bogotá y las tendencias de la ocupación del

suelo en la región, así como su relación con la estructuración espacial metropolitana,

en este capítulo se presenta de manera teórica cómo la dinámica entre rentas de localización


y costos de transporte asociados a cada medio explican las distintas formas de ocupación del

suelo en la Región Metropolitana de Bogotá. Para esto, primero se presenta una descripción

de los patrones de ocupación del suelo resultantes en la región de estudio, tomados del

estudio “Región Metropolitana de Bogotá: una visión de la ocupación del suelo” (Secretaría

Distrital de Planeación, 2014). Seguido, se presenta una propuesta de ajuste al modelo de

localización de Von Thünen, aplicado a un modelo metropolitano de tipo monocéntrico, y así

adaptarlo a las dinámicas entre núcleo y periferia de la Región. Con base en este modelo se

realizan una serie de simulaciones que permiten dar una explicación a los patrones de

ocupación del suelo previamente identificados, desde la perspectiva de los costos de

transporte asociados a las distintas redes de transporte, y su interacción con la fertilidad

urbana, así como su trascendencia en la estructuración espacial metropolitana.

Finalmente, se propone un ajuste al modelo de Dinámica de Sistemas formulado por la

Secretaría de Planeación (2014) con el fin de simular de forma cuantitativa el crecimiento de

la población y la incidencia de las redes de transporte en la estructuración espacial

metropolitana de la Región. Para esto, se definen tres escenarios a simular que permitan

identificar posibles “consecuencias que la evolución del fenómeno de metropolización puede

tener sobre el territorio” (Gómez & Rodríguez, 2012) que son: tendencial sin efecto por redes

de transporte; tendencial con efecto por red flexible asociada a mayores costos de

transporte; y tendencial con efecto por red fija asociada a menores costos de transporte.

Los patrones de ocupación del suelo resultantes en la región

El crecimiento y expansión urbana ha sido un resultado de la evolución de la estructuración

espacial dada en los últimos 20 años en la región. Esta expansión urbana se ha caracterizado,

por un lado, por las decisiones de ordenamiento territorial local definidas por cada

jurisdicción de los respectivos municipios, y por otro lado, por la lógica del mercado

inmobiliario de la región (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 68). Se ha venido

observando cómo los cambios en la concentración de población que han caracterizado la

evolución de la estructuración espacial de la Región Metropolitana han tendido a modificar

los patrones de ocupación del suelo de la región. Ante un escenario normativo relativamente

laxo con las decisiones de ocupación del suelo en los municipios, especialmente en lo

referente a la localización de actividades urbanas, el aumento de las dinámicas de los

3. Interdependencia entre transporte y Estructuración Espacial Metropolitana 87

municipios más próximos a Bogotá ha ido de la mano con un aumento de la urbanización

(entendida ésta como la ocupación del suelo para usos urbanos).

Con el fin de tener una aproximación sobre las tendencias y principales características de la

ocupación del suelo en la región, a continuación se presentan algunos análisis que hacen

parte del libro “Región Metropolitana de Bogotá: una visión de la ocupación del suelo”

(Secretaría Distrital de Planeación, 2014). Estos análisis sobre la urbanización del suelo y los

patrones de ocupación, resultado del crecimiento y expansión urbana de los municipios,

contribuyen a explicar de manera teórica cómo los costos de transporte, ligados a las rentas

de localización, y el predominio de medios como el BRT urbano y el vehículo particular

parecen incidir en la ocupación del suelo de la región. El Mapa 3.1 muestra la tasa de

variación del suelo urbanizado en los años 1990, 2000 y 2010, donde se encuentra que los

municipios más próximos a la ciudad manifestaron un importante incremento de la

urbanización en los últimos 20 años, mientras que municipios más distantes como los

centros subregionales presentaron una menor variación del suelo urbanizado.

Sin embargo, este incremento de la urbanización del suelo no necesariamente ha significado

una consolidación de los cascos urbanos municipales. A pesar de contar con suelo urbano y

de expansión disponibles para la ocupación y desarrollo de actividades urbanas, según

estudios de la Secretaría Distrital de Planeación (2014), los municipios han priorizado la

habilitación de suelo rural para la ocupación en altas densidades. Muestra de ello es el alto

“grado de antropización” o “impacto de las actividades humanas sobre el territorio”

presentado por los municipios más próximos a Bogotá y de mayor urbanización expansiva en

los últimos 20 años (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 56). Incluso, algunos de

estos municipios han venido habilitando la ocupación urbana en zonas de protección

ambiental, lo que afecta a largo plazo la sostenibilidad ambiental de la región (Secretaría

Distrital de Planeación, 2014, págs. 56 - 60). Contrario a lo que ha ocurrido con los

municipios más próximos a la ciudad, municipios más distantes como los centros

subregionales, han tenido una menor intensidad y expansión en la urbanización, así como un

menor “grado de antropización” y una menor ocupación de suelos rurales para el desarrollo

de actividades urbanas.


Mapa 3.1. Tasa de variación del suelo urbanizado por municipio del ámbito metropolitano

1990 – 2010.

Fuente: Adaptado de (Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 154)

El aumento de las dinámicas metropolitanas de los municipios más próximos y el rezago de

los municipios más distantes, como hecho característico de la evolución de la estructuración

espacial metropolitana de la Región de Bogotá, no solo se ha reflejado en las dinámicas de

movilidad sino también en las dinámicas y patrones de ocupación del suelo. La expansión

urbana llevada a cabo sobre suelos rurales por los municipios más próximos a Bogotá no se

ha dado de manera aislada en el territorio. Esta expansión urbana ha obedecido a una

característica fundamental: la habilitación de suelo rural para uso urbano se ha venido

concentrando en torno a las vías de integración regional que conectan a Bogotá con la Región

(Secretaría Distrital de Planeación, 2014, pág. 396). Esta característica ha fomentado la

consolidación de un patrón de ocupación, que comenzó en forma de “disperso lineal”

pasando a un patrón expansivo urbano en suelos rurales, en los municipios del borde más

próximo; orientado por las vías de acceso a la ciudad. Adicionalmente, como se muestra en el

Mapa 3.2, se observa incluso que algunos de los municipios más distantes (como los centros

subregionales) presentan un patrón de ocupación un poco más compacto, asociado a una


menor ocupación de suelos rurales para uso urbano y por ende un menor “grado de

antropización” de las áreas rurales.

La consolidación de este patrón de ocupación de expansión urbana en suelo rural, inducido

en torno a las vías de acceso a la ciudad de los municipios más próximos a Bogotá, ha dado

paso a un proceso que podría denominarse consuburbanización: “fusión de la ocupación de

los suelos suburbanos de dos o más municipios distintos”, caracterizada por “el incremento

de las densidades de ocupación de los suelos suburbanos, los cuales, desde el marco

normativo colombiano pertenecen a la categoría de suelos rurales” (Secretaría Distrital de

Planeación, 2014, pág. 68). Este proceso de consuburbanización de los municipios más

próximos a Bogotá podría entenderse como una consecuencia, entre otros factores, de la

predominancia de medios de transporte dependientes de la infraestructura carretera (red

flexible) y a la constante búsqueda de los habitantes por reducir el costo de oportunidad de

sus desplazamientos entre Bogotá y los municipios. Si bien la habilitación de suelo rural para

uso urbano depende de las decisiones locales de planeación del territorio, la debilidad

institucional de los municipios y de sus instrumentos de planeación ha sido una condición

aprovechada por el mercado inmobiliario y por la necesidad de localización residencial de las

personas induciendo de esta manera la consolidación de un patrón de ocupación expansivo

urbano en suelo rural sobre los municipios más próximos a Bogotá.

En este sentido, los ejes de integración regional al garantizar la accesibilidad con Bogotá,

gran centro de empleo y de actividad económica de la región, han favorecido un escenario de

localización residencial en suelo rural de los municipios más próximos, pues es allí y no en

los cascos urbanos o en municipios más distantes donde los tiempos de desplazamiento y la

predominancia del vehículo particular parecen garantizar un mayor aprovechamiento del

potencial económico-espacial de Bogotá como ciudad núcleo de la Región Metropolitana. Un

hecho asociado a una la dependencia de la red de transporte flexible, más sensible al

aumento en los costos de transporte.


Mapa 3.2. Patrones predominantes de la ocupación del suelo urbano de la región

metropolitana de Bogotá.


Estructuras de ocupación del suelo en la Región Metropolitana: una visión teórica desde la interacción de la localización y los medios de transporte

Estos patrones de ocupación del suelo, resultado de los cambios en el proceso de

estructuración espacial de la región, pueden explicarse de manera teórica a partir de los

postulados de Von Thünen y su teoría de la localización. Si bien en esta teoría, los costos

contribuyen a explicar las preferencias de localización de los agentes económicos, es

importante tener en cuenta las redes de transporte disponibles así como su configuración,

pues son determinantes en la estructura y forma adoptada por una región metropolitana

(Anas, Arnott, & Small, 1997).


Como se presentó previamente, el modelo de localización de Von Thünen así como las

posteriores contribuciones de Alonso, Muth y Mills (Camagni, 2005, pág. 61) permiten

comprender con su simplicidad conceptual la relación entre rentas de localización, costos de

transporte y estructura urbana. Este modelo de localización, donde se representa de manera

abstracta un núcleo y su periferia, no solo incorpora la distancia como variable de la

localización espacial de las actividades urbanas en una u otra aglomeración, sino también

reconoce la incidencia de factores como son los costos de transporte y la fertilidad urbana en

la localización espacial. Por lo tanto las decisiones de localización de las personas en un

espacio geográfico surgen como un proceso de optimización individual capaz de trascender

en un orden colectivo, donde se busca maximizar los beneficios derivados de la localización

residencial y a su vez disminuir al máximo los costos de transporte.

La abstracción conceptual de Von Thünen resulta ser un instrumento de gran utilidad para

explicar los procesos de estructuración espacial derivados de las decisiones de localización

de los habitantes de una región. Si bien el modelo original parte de una centralidad y su

relación con el territorio circundante, es posible introducir adaptaciones a este modelo base

y así involucrar en los análisis de estructuración espacial más de una centralidad. La Gráfica

3.1 presenta una propuesta del modelo de localización de Von Thünen aplicado a dos

centralidades, el cual podría semejarse a un modelo metropolitano de tipo monocéntrico,

como el presentado en el Capítulo 1 de este documento (Gráfica 1.2).

Este modelo propuesto reconoce la relación existente entre una ciudad núcleo (centralidad

1), y los municipios periféricos representados de forma abstracta como un punto en una

segunda centralidad (segundo eje vertical de la Gráfica 3.1). El espacio entre estos ejes

corresponde a la distancia que separa, de manera abstracta, tales centralidades conectadas

entre sí a través de las distintas redes de transporte disponibles. Como se veía en la sección

1.1 de este documento, los modelos metropolitanos de tipo monocéntrico se caracterizan por

una importante movilidad cotidiana entre la ciudad núcleo (CBD) y los municipios

periféricos, respecto a la reducida movilidad cotidiana entre los municipios periféricos. Por lo

tanto esta adaptación propuesta al modelo de Von Thünen está pensada únicamente para

modelos metropolitanos de tipo monocéntrico, donde la interacción espacial entre el núcleo

y las aglomeraciones periféricas es más dinámica respecto a la interacción entre las

aglomeraciones periféricas, como es el caso la Región Metropolitana de Bogotá. Sin duda


alguna el modelo de Von Thünen podría adaptarse también a modelos metropolitanos de tipo

policéntrico, donde cada centralidad periférica al CBD estaría representada por un eje

vertical. Sin embargo, el desarrollo conceptual de esta adaptación policéntrica no hace parte

del alcance del presente trabajo pues no corresponde a las dinámicas metropolitanas del caso

de estudio.

Gráfica 3.1. Forma general del modelo de localización de Von Thünen adaptado a dos

centralidades

Fuente: Elaboración propia a partir de Von Thünen (Camagni, 2005, pág. 75)

La adaptación propuesta al modelo de localización de Von Thünen centra su atención en dos

factores determinantes en la renta de localización: La fertilidad urbana y los costos de

transporte. La fertilidad urbana, está asociada a las dinámicas de crecimiento económico,

crecimiento poblacional, densidad de las edificaciones y demás aspectos relacionados con el

potencial de una aglomeración y su grado de atractividad frente a otras aglomeraciones. Por

su parte, los costos de transporte, considerados en el modelo como un factor endógeno,

representan las redes y medios de transporte disponibles para la movilidad de pasajeros

entre las dos centralidades, los cuales tienden a aumentar a medida que crece la fertilidad

urbana (por ejemplo la congestión resultado de un incremento en la densidad urbana), y

pueden disminuir por acción de la intervención pública (por ejemplo construcción de

infraestructura vial o implementación de sistemas de transporte público). Teniendo en

cuenta la base conceptual del modelo básico de Von Thünen (presentada en la sección 2.4 del

presente documento), la Gráfica 3.1 muestra para una región hipotética, los efectos en la

Efecto de los

cambios en los

costos de

transporte

Efecto de los

cambios en la

fertilidad urbana

Renta de

localización

RCBD

Renta de

localización

RMPIOS

Distancias óptimas de

localización en la región

Centralidad 1 Centralidad 2


estructuración espacial provocados por los cambios en la fertilidad y en los costos de

transporte dentro de las respectivas ecuaciones de renta de localización de cada centralidad

(Ecuación 2 y Ecuación 3): El incremento en la fertilidad urbana induce un incremento en la

renta máxima de localización; el incremento en los costos de transporte induce una

reducción de la distancia óptima de localización; y la reducción en los costos de transporte

induce una extensión de la distancia óptima de localización.

𝑅𝐶1(𝛿) = (𝐵𝐶1 − 𝐶𝐶1 − 𝜏𝐶1 ∗ 𝛿)𝑥𝐶1 Ecuación 2

𝑅𝐶2(𝛿) = (𝐵𝐶2 − 𝐶𝐶2 − 𝜏𝐶2 ∗ 𝛿)𝑥𝐶2 Ecuación 3

La abstracción de este modelo conceptual, aplicada al caso de la Región Metropolitana de

Bogotá permite dar una aproximación sobre cómo la búsqueda por la disminución de los

costos de transporte de los habitantes de la región ha tendido a reconfigurar la estructura

espacial metropolitana en los últimos años, de acuerdo a los medios de transporte

predominantes en la región. Los medios de transporte, así como las redes, resultan

determinantes en la accesibilidad entre la ciudad núcleo y los municipios periféricos, y

determinan el costo de oportunidad de los desplazamientos cotidianos a escala

metropolitana; razón por la cual “la metrópoli se extiende tan lejos como son posibles los

desplazamientos diarios y no más allá” (Gómez & Rodríguez, 2012, pág. 26). Esto sugiere que,

como resultado del proceso de optimización individual (y colectivo), surge una distancia

óptima en la cual estaría dispuesto a localizarse un habitante metropolitano, donde logre un

balance (trade off) entre los beneficios percibidos del CBD (núcleo) como de la periferia

(municipios). Es importante tener en cuenta que esta adaptación del modelo representa

únicamente la localización residencial, por ser la actividad urbana donde la demanda de

suelo crece tanto más crezca la población de cada aglomeración.

A continuación se presenta un ejercicio de simulación teórica de escenarios sobre la

adaptación propuesta al modelo de Von Thünen, con el fin de evidenciar cómo puede

entenderse el papel de las redes, así como de los principales medios de transporte, en la

estructuración espacial de la Región Metropolitana de Bogotá. Con base en las evidencias

presentadas a lo largo del documento sobre los cambios en la estructuración espacial de la

región, tanto desde la perspectiva demográfica como económica, la simulación del modelo de

Von Thünen parte de una serie de supuestos que particulariza la abstracción del modelo al


caso de la Región Metropolitana de Bogotá, y centra su atención en dos variables: los costos

de transporte asociados a los medios y redes de transporte para la movilidad metropolitana y

la fertilidad urbana que expresa la atractividad y potenciales beneficios que genera una

centralidad (ciudad), no solo a la localización residencial, sino en general a la localización de

cualquier actividad. De esta manera, la simulación de distintos escenarios para la

representación de la dinámica en la estructuración espacial asociada a periodos de tiempo

diferentes, permite explicar la dinámica de metropolización en la región así como el papel

que han cumplido en este proceso de estructuración los medios de transporte, asociados a las

redes y representados a manera de costos de transporte en el modelo. Si bien es un modelo

abstracto y por ende teórico, tanto los supuestos como la simulación conceptual arrojan

resultados coherentes y contundentes sobre la forma y estructura espacial adoptada con el

tiempo por la región, de acuerdo a las redes y medios de transporte predominantes.

La simulación basada en la ecuación del modelo de Von Thünen, fue realizada en una hoja de

cálculo de la herramienta Microsoft Excel (Anexo A). Presenta diferentes escenarios bajo una

secuencia temporal, donde varían las condiciones de cada centralidad en términos de costos

de transporte y fertilidad urbana. La definición de escenarios, la secuencia temporal y la

valoración de las variables en cada escenario, tiene en cuenta el modelo de estructuración

espacial metropolitana, a partir del concepto de la U de metropolización, propuesto por Ruiz

Rojas (2015) y expuesto con mayor detalle en la sección 1.1.1 de este documento. Este

modelo presenta la metropolización como un proceso evolutivo de un sistema urbano, en el

cual se destacan 3 grandes periodos: Consolidación de la concentración urbana, Fase de

transición a la metropolización y Consolidación metropolitana (Ruiz, 2015, pág. 86).

Al revisar la U de Metropolización de Bogotá y su región (Ruiz, 2015, pág. 88), se identifica la

ocurrencia de una evolución metropolitana sobre distintos periodos iniciados a mediados del

siglo pasado. Específicamente esta evolución de la estructura espacial se dio de la siguiente

manera: Entre 1918 y 1951 la Consolidación de la urbanización donde Bogotá incrementaba

lentamente su ritmo de urbanización; una fase de transición entre 1951 y 1964 donde la

ciudad empezó a urbanizarse de forma más rápida, y empieza a manifestar su primer proceso

de metropolización con los municipios vecinos que, hacia finales de este periodo, fueron

anexados a la jurisdicción de la ciudad; este hecho da lugar a una nueva etapa de

consolidación de la concentración urbana, entre 1964 y 1973, donde se urbaniza el nuevo


territorio de la jurisdicción, para luego entrar a una nueva fase de transición entre 1973 y

1985 con los municipios circunvecinos, y ya desde 1985 entra a una fase de consolidación de

la metropolización donde los municipios empiezan a crecer a un ritmo considerable.

En este orden de ideas, la simulación de la adaptación del modelo de Von Thünen parte de la

culminación del segundo proceso de consolidación de la urbanización, posterior a la anexión

de los municipios vecinos a Bogotá, y del inicio de la segunda fase de transición a la

metropolización. Esto con el fin de dar una explicación, desde la interacción entre fertilidad

urbana, costos de transporte y rentas de localización, a lo que se conoce como el segundo

proceso de metropolización de la ciudad. La Tabla 3.1 presenta a manera de resumen la

valoración cualitativa dada a los costos de transporte y la fertilidad urbana en las ecuaciones

de cada centralidad, para cada periodo de análisis (delimitados por décadas). Este resumen

orienta también los supuestos asumidos en cada simulación, los cuales serán explicados a

continuación en el desarrollo de las mismas. Esta valoración cualitativa cuenta con un

respaldo cuantitativo asumido intuitivamente para el desarrollo del ejercicio, el cual puede

consultarse en el Anexo A de este documento.

Tabla 3.1. Resumen de escenarios simulados con la propuesta de modelo ajustado de Von

Thünen

Consolidación

urbana

1970 – 1980

Fase de

transición

1980 - 1990

Consolidación

metropolitana

1990 - 2000

Consolidación

metropolitana

2000 - 2010

Consolidación

metropolitana

2010 – 2020*

CN MPIOS CN MPIOS CN MPIOS CN MPIOS CN MPIOS

Fertilidad Baja-

Media Muy baja Media Baja

Media-

Alta

Media-

Baja Alta Media

Muy

Alta

Media-

Alta

Costos de

Transporte Alto Muy alto Medio Alto

Medio-

Alto Alto

Alto Alto Muy

alto

Muy

alto

Medio - Alto -

Bajo Bajo

* Simulación tendencial – prospectiva

Fuente: Elaboración propia


3.2.1 Simulación 1: Periodo 1980 a 1990

Debido a las dificultades de accesibilidad entre las centralidades, la ciudad de Bogotá como

núcleo metropolitano atraviesa un proceso de consolidación de la urbanización concentrado

en su casco urbano, caracterizado por un incremento de la población y de la densidad urbana

(Gráfica 3.2); es decir, pasa de una fertilidad media-baja a una fertilidad media. Suponiendo

que la ciudad crece a un mayor ritmo y que las inversiones públicas en infraestructura

urbana y metropolitana no responden de manera oportuna a este crecimiento, el crecimiento

de la ciudad manifestado en un incremento de la fertilidad urbana viene acompañado por un

incremento en los costos de transporte.


asociada al inicio de la fase de transición metropolitana entre los años 1980 y 1990.

Fuente: Elaboración propia basado en Von Thünen (Camagni, 2005, pág. 75)

Por esta razón, se ve la necesidad de intervenir la infraestructura de transporte y de esta

manera inducir una disminución en los costos de transporte hacia la ciudad núcleo. Teniendo

en cuenta que las centralidades solo cuentan con una red flexible de transporte, la manera de

reducir los costos de transporte es a través de la construcción de nuevas vías o la ampliación

de vías existentes. Como resultado de esta disminución en los costos de transporte en las

centralidades, se produce una reconfiguración de la estructura espacial puesto que aumenta

la distancia óptima de localización residencial (Gráfica 3.2). Así surge un punto de

Reducción de los

costos de transporte

a Bogotá

Aumento de la

fertilidad urbana

de Bogotá


indiferencia de localización: una persona podrá elegir localizarse en el CBD o en las

centralidades de la periferia, incluso en las más distantes del CBD, pues en ambos lugares

podrá percibir la misma renta de localización.

Una vez superada la consolidación de la urbanización, y como resultado de su crecimiento

económico, manifestado en una mayor fertilidad, inicia el proceso de metropolización donde

la ciudad continúa creciendo pero ahora los municipios metropolitanos empiezan a adquirir

mayor importancia en la concentración espacial de la población (Ruiz, 2015, pág. 86). Los

municipios circunvecinos incrementan su fertilidad urbana, pues con respecto a la ciudad,

empiezan a ofrecer más ventajas en los procesos de relocalización característicos de la

metropolización (Gráfica 3.3).


asociada al desarrollo de la transición metropolitana hacia el año 1990.



La ciudad núcleo continúa su senda de crecimiento, consolidándose como el gran centro de la

región. El incremento de su fertilidad urbana incide en el aumento de los costos de

transporte a nivel metropolitano. Dado que la movilidad en la región depende únicamente de

la red flexible (es decir, de modos como el vehículo particular y el transporte intermunicipal),

Aumento de la

fertilidad urbana

de los municipios

Reducción de los costos de transporte a los municipios


por efecto de la ley de rendimientos decrecientes (infraestructura con pocas variaciones en

su capacidad frente a un equipo móvil creciente), se da un incremento progresivo en los

costos de transporte hacia el CBD. Por esta razón, se produce una reconfiguración de la

estructura espacial definida por una disminución de la distancia óptima de localización

(Gráfica 3.4).

Si bien antes era atractiva la localización a una mayor distancia del centro, el punto de

indiferencia de localización se desplaza hacia el CBD por efecto del incremento en los costos

de la movilidad cotidiana. Este incremento progresos de los costos llevará a un escenario en

el cual se pierde el punto de indiferencia, y es ahí donde las decisiones de localización

deberán elegir entre localizarse en el CBD o en los municipios más próximos sin perder los

beneficios de la localización. Por esta razón, con el paso del tiempo los municipios más

distantes empiezan a ser menos atractivos en la localización residencial respecto a los

municipios más próximos a la ciudad. De esta manera se observa que la dependencia a la red

flexible y su sensibilidad al incremento en los costos de transporte tienden a limitar el

desarrollo metropolitano de los municipios más distantes a la ciudad.


asociada al desarrollo de la transición metropolitana entre los años 1990 y 2000.


Aumento de los costos de transporte a Bogotá



A pesar de los efectos producidos por el incremento en los costos de transporte sobre la

estructura espacial de la región, tanto el CBD como los municipios continúan creciendo e

incrementando su fertilidad urbana. Al interior del CBD los niveles de congestión derivados

del crecimiento en las economías de aglomeración evidencian la necesidad de implementar

sistemas de transporte masivo para resolver la creciente movilidad urbana del CBD. Hacia el

año 2000 Bogotá implementa el sistema de transporte público tipo BRT, Transmilenio, donde

se combina la operación de buses troncalizados (tráfico exclusivo) y el uso de buses

alimentadores en vías de tráfico mixto. Aunque su implementación no superó los límites de la

ciudad, ofreció la posibilidad de conexión a nivel metropolitano, junto con el uso de buses

intermunicipales. Esta situación ofreció una nueva opción de accesibilidad metropolitana

frente a la predominancia de la red flexible. No obstante, la extensión del sistema refuerza la

dependencia de la red flexible en la movilidad intermunicipal (Gráfica 3.5).




Estas condiciones de operación y dependencia de la red flexible, han llevado a un nuevo

estado de reconfiguración de la estructura espacial metropolitana. Si bien el sistema tipo BRT

contribuyó a reducir el tiempo de viaje al interior de la ciudad, su uso en la movilidad

Aumento de la fertilidad urbana

de Bogotá


Implantación de BRT en Bogotá

(Red semifija)


cotidiana implica distintos transbordos y conexiones desarticuladas que trascienden en

importantes incrementos en los tiempos de viaje. Por esta razón la distancia óptima de

localización continúa su acercamiento hacia el CBD: los municipios más distantes cada vez

parecen ser menos atractivos en las preferencias de localización residencial, frente a los

municipios más próximos. Incluso si se compara la morfología de las redes presentes en este

periodo, es posible afirmar que la configuración de la red semifija favorece un crecimiento de

tipo lineal en torno a las vías de acceso, mientras que la red flexible favorece un crecimiento

más expansivo pues permite llegar a zonas un poco más distantes de las vías principales.


La región continúa creciendo y poco a poco van consolidándose las estructuras espaciales

definidas por la distancia óptima de localización inducida por cada red. Suponiendo un

escenario tendencial prospectivo para los próximos años la última simulación presentada,

supone el progresivo incremento de los costos de transporte sin mayores intervenciones

públicas orientadas a mejorar la movilidad entre las centralidades. De no ser amortiguado el

incremento de los costos de transporte a través de inversiones en sistemas de transporte

masivo de alcance metropolitano (tipo tren de cercanías), a futuro podrían presentarse

fenómenos de conurbación entre las centralidades con fuertes problemas de accesibilidad. En

este sentido, la simulación muestra cómo la localización tiende a concentrarse en los sectores

más próximos a cada centralidad, de manera similar como ocurría en la fase de consolidación

urbana.

Suponiendo que se logra introducir una reducción significativa en los costos de transporte

con la implementación de un sistema de transporte masivo de escala metropolitana, tipo tren

de cercanías, podría inducirse un nuevo cambio en la estructuración espacial: la reducción en

los costos de transporte llevan a una extensión de la distancia óptima de localización, y al

surgimiento del punto de indiferencia en la localización. Este hecho sumado a la

configuración morfológica de la red fija, favorecería modelos de ocupación más concentrados

en torno a las centralidades (o cascos urbanos principales de los municipios), respecto a los

modelos expansivos y lineales inducidos por las redes flexible y semifija respectivamente.





Dinámica de Sistemas: Escenarios de modelación prospectiva de la Estructuración Espacial de la Región

La Dinámica de Sistemas es un tipo de modelo no espacial empleado en la simulación de

escenarios cuantitativos asociados al crecimiento urbano y metropolitano (Gómez &

Rodríguez, 2012, pág. 196). Como su nombre lo insinúa, la Dinámica de Sistemas permite

comprender las dinámicas características de un sistema urbano, así como de un subsistema

urbano, sintetizando la complejidad de la realidad “a partir de la identificación de las

relaciones entre la estructura del sistema (o subsistema), su comportamiento, la

identificación de los procesos de retroalimentación existentes y la determinación de los

valores que las variables adoptan a lo largo del tiempo” ( (Aracil & Gordillo, 1997) en (Gómez

& Rodríguez, 2012, pág. 199)). En otras palabras, este tipo de modelo busca representar un

sistema o subsistema a partir de una serie de variables y las relaciones causales que puedan

existir entre ellas. Por lo tanto, bajo la visión de la Dinámica de Sistemas, los modelos podrán

ser tan complejos como se desee; sin embargo su principal limitación será, entre otras cosas,

la disponibilidad de información para alimentar las variables del modelo, así como la

identificación de las relaciones causales entre las variables.

Aumento de la fertilidad urbana

de Bogotá


Implantación de red fija


La combinación de escenarios futuros y de modelos de simulación constituye un enfoque de

representación de las dinámicas espaciales, denominado spatial scenario planning,

ampliamente explorado desde la academia por su utilidad en el “análisis y evaluación de

cuestiones territoriales” y en la toma de decisiones asociadas a la planeación a escala urbana

y metropolitana (Gómez & Rodríguez, 2012, pág. 186). Este enfoque parte del planteamiento

de escenarios futuros a manera de “fotografías” del sistema proyectadas a un determinado

horizonte temporal, para mostrar de forma cuantitativa “posibles situaciones, consecuencia

de procesos causales o de toma de decisiones” (Gómez & Rodríguez, 2012, pág. 186). Si bien

su uso ha cobrado importancia en las últimas décadas, los modelos de simulación están

fundamentados en los postulados teóricos de la Economía Urbana y Regional, como son la

teoría de localización de Von Thünen (siglo XIX), ampliamente explorada en la sección

anterior de este documento (2.4. Los costos de transporte en la localización de actividades),

además de la teoría del lugar central de Christaller y Lösch (Gómez & Rodríguez, 2012, pág.

193).

Dada la utilidad de estos modelos en la formulación de escenarios futuros sobre la

estructuración espacial, el estudio “Región Metropolitana de Bogotá: una visión de la

ocupación del suelo” (Secretaría Distrital de Movilidad, 2012), propone un modelo

prospectivo basado en la lógica de la Dinámica de Sistemas, para evaluar distintos escenarios

futuros asociados al ordenamiento territorial de la Región centrando su atención en la

ocupación más probable del suelo que podría darse en los próximos años (Secretaría Distrital

de Planeación, 2014, pág. 382), así como en los cambios a nivel demográfico. En este sentido,

el modelo propuesto por la Secretaría Distrital de Planeación parte de dos grandes

componentes: población y demanda de suelo urbano. La Gráfica 3.7 muestra una

representación del modelo de Dinámica de Sistemas para la Región Metropolitana de Bogotá,

que bajo la lógica de una serie de relaciones causales entre distintas variables,

retroalimentan anualmente el comportamiento del crecimiento de la población y del

incremento de la demanda del suelo a escala metropolitana, en un horizonte temporal

comprendido entre los años 2005 (correspondiente al último Censo demográfico del país) y

2030.

De acuerdo con este modelo, la evolución de la población que ocuparía el suelo en cada

municipio de la Región depende de variables demográficas típicas de los modelos de


proyección poblacional, como son la tasa de natalidad, la tasa de mortalidad y la tasa de

migración. Adicional a esto, el modelo reconoce como relación causal del crecimiento de la

población, un efecto sobre la migración asociado a la movilidad cotidiana que incide en las

decisiones de localización de los residentes: “No solo la limitación del suelo desarrollable en

los municipios condiciona su nivel de ocupación, sino también las relaciones de movilidad

que tienden a estructurar el ordenamiento territorial metropolitano” (Secretaría Distrital de

Planeación, 2014, pág. 383). Un supuesto sustentado principalmente a partir de las teorías de

localización de la Economía Urbana y Regional, así como el modelo de localización de Von

Thünen explicado en la sección 2.4.

Dicho efecto sobre la migración resulta de una valoración de la fricción en la interacción

espacial entre Bogotá y los municipios de la región. Esta valoración se obtiene de la

aplicación del modelo gravitacional19, utilizado para interpretar fenómenos territoriales

(Camagni, 2005, pág. 80), y comúnmente empleado en la etapa de distribución de viajes del

tradicional modelo de cuatro etapas de la Ingeniería de Transporte. De acuerdo con esto, el

efecto sobre la migración es una estimación del factor de impedancia del modelo

gravitacional20 aplicado al área de estudio, con base en los resultados de la Encuesta de

Movilidad del año 2011. Es así como la propuesta de la Secretaría Distrital de Planeación

(2014) incorpora una variable espacial a un modelo cuantitativo para determinar la manera

19 De acuerdo con el modelo gravitacional o gravitatorio, “dos cuerpos (a y b) se atraen de forma directamente proporcional al producto de sus masas e inversamente proporcional al cuadrado de la distancia que los separa” (Camagni, 2005, pág. 80), y se representa mediante la expresión 𝑇𝑎𝑏 =𝐾(𝑀𝑎𝑀𝑏)/𝛿𝑎𝑏

2 , donde 𝑇𝑎𝑏 corresponde a la intensidad de la interacción, 𝐾 la fricción o impedancia en la interacción entre a y b, 𝑀𝑎 la masa del cuerpo a, 𝑀𝑏 la masa del cuerpo b, y 𝛿𝑎𝑏 la distancia que separa los cuerpos a y b (Ortuzar & Willumsen, 2008, pág. 264). 20 Entendiendo la movilidad cotidiana como una forma de interacción espacial entre Bogotá y los municipios, la estimación de la impedancia en el modelo gravitatorio se obtiene mediante la siguiente expresión: 𝐾𝑎𝑏 = (𝑉𝑎𝑏 ∗ 𝛿𝑎𝑏

2 )/(𝑃𝑎𝑃𝑏), donde 𝐾 es el factor de impedancia de la movilidad cotidiana entre Bogotá (a) y cada municipio (b), 𝑉𝑎𝑏 los viajes cotidianos realizados entre Bogotá y cada municipio, 𝛿𝑎𝑏 la distancia promedio que separa a cada municipio respecto a Bogotá, 𝑃𝑎 la población de Bogotá y 𝑃𝑏 la población de cada municipio. Teniendo en cuenta esta asociación conceptual, se obtiene un factor de impedancia de la movilidad cotidiana para cada municipio respecto a Bogotá, es decir, un vector de 17 elementos para el área de estudio. Si bien en la práctica “no existe simetría entre los factores de interacción en ambas direcciones” (Camagni, 2005, pág. 81), para efectos de la simulación presentada en este capítulo se asume una simetría en la interacción espacial entre Bogotá y los municipios, con el fin de simplificar conceptualmente el ejercicio.


como la localización de los municipios respecto a Bogotá puede incidir en la migración y por

ende en la distribución de la población en la región.

Gráfica 3.7. Modelo de Dinámica de Sistemas para la Región Metropolitana de Bogotá

Fuente: Anexos metodológicos de (Secretaría Distrital de Planeación, 2014).

De acuerdo con los hallazgos evidenciados en las simulaciones del modelo teórico propuesto

con base en los conceptos de localización de Von Thünen (sección 3.2 Estructuras de

ocupación del suelo en la Región Metropolitana: una visión teórica desde la interacción de la

localización y los medios de transporte), los costos de transporte asociados a las redes de

transporte disponibles para la movilidad cotidiana a escala metropolitana también inciden en


los procesos de estructuración espacial. Si bien la impedancia permite ajustar la tasa de

migración por concepto de la ubicación relativa de los municipios con respecto a Bogotá

(como una fricción que implica la superación de la distancia), ignora el efecto de las redes de

transporte en la estructuración espacial.

Por esta razón, en este trabajo se propone la incorporación al modelo de Dinámica de

Sistemas de la región una variable denominada “Efecto por tipo de red de transporte

predominante”, como se muestra en la Gráfica 3.8. Esta predominancia se entiende en el

modelo como las redes y los respectivos medios de transporte de mayor uso en la movilidad

cotidiana a escala metropolitana (mayor participación en el reparto modal). De esta manera,

la combinación de los efectos sobre la migración por concepto de la ubicación de los

municipios con respecto a Bogotá y por concepto de las redes disponibles para la interacción

espacial entre los municipios y Bogotá, permite ajustar las tendencias sobre las decisiones de

localización en la región, lo que trasciende en cambios en la distribución de la población a

escala metropolitana.

Gráfica 3.8. Incorporación del efecto de las redes de transporte en el modelo de Dinámica de

sistemas sobre la estructuración espacial de la región

Fuente: Adaptado de anexos metodológicos de (Secretaría Distrital de Planeación, 2014).


La incorporación de este factor al modelo de Dinámica de Sistemas permite evaluar

escenarios futuros sobre la estructuración espacial, desde una perspectiva demográfica, con

base en los cambios futuros que podrían darse en las redes de transporte para la movilidad

entre Bogotá y los municipios. Para la simulación de estos escenarios únicamente se

empleará el bloque demográfico del modelo propuesto por la Secretaría Distrital de

Planeación (2014) pues por un lado, en el documento se ha hecho mayor énfasis en la

perspectiva demográfica de la estructuración espacial (sección 1.2.1); y por otro lado, el

crecimiento de la población puede entenderse también como una variable tipo proxy de las

rentas de localización de las aglomeraciones: entre mayor sea la aglomeración, las rentas de

localización tenderán a ser mayores si se comparan con las aglomeraciones de menor tamaño

(Polèse, 1998, pág. 350).

Teniendo en cuenta esto, el ejercicio de simulación consiste en la estimación prospectiva de

la población, calculada de forma anualizada para un horizonte temporal de 25 años tomando

como punto de partida el año 2005, fecha en la cual se realizó el último censo poblacional del

país. Por lo tanto, los ajustes demográficos para la proyección de la población parten de un

conteo oficial de la población del país y no de proyecciones estimadas mediante métodos

estadísticos y probabilísticos desconocidos. Así mismo, es importante tener en cuenta que el

ejercicio aquí propuesto, no busca especular sobre el crecimiento de la población en la

región. Por el contrario, busca evaluar los efectos que podría tener a lo largo del tiempo las

intervenciones en las redes de transporte del área de estudio sobre su estructuración

espacial, entendida en este caso como los cambios de distribución de la población, la

concentración y la jerarquía urbana (sección 1.2.1).

Si bien existen herramientas especializadas para la simulación de modelos de Dinámica de

Sistemas, el ejercicio que aquí se presenta fue realizado en una hoja de cálculo de la

herramienta Microsoft Excel (Anexo B). La estimación de la población año a año en el

horizonte temporal definido es el resultado de la aplicación de las ecuaciones que

representan las variables del modelo (Gráfica 3.8): Población, incremento de población,

natalidad, saldo migratorio y mortalidad (donde i representa el año de proyección).

𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑖 = 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑖−1 + 𝐼𝑛𝑐𝑟𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑖


𝐼𝑛𝑐𝑟𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑖 = 𝑁𝑎𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑖 + 𝑆𝑎𝑙𝑑𝑜 𝑀𝑖𝑔𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟𝑖𝑜𝑖 − 𝑀𝑜𝑟𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑖

𝑁𝑎𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑖 = 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑖−1 ∗ 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑁𝑎𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑖−1

𝑆𝑎𝑙𝑑𝑜 𝑀𝑖𝑔𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟𝑖𝑜𝑖 = 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑖−1 ∗ 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑀𝑖𝑔𝑟𝑎𝑡𝑜𝑟𝑖𝑎𝑖−1 ∗ 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑠𝑜𝑏𝑟𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑖𝑔𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑖−1 ∗ 𝐸𝑓𝑒𝑐𝑡𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝑟𝑒𝑑(𝑖−1)

𝑀𝑜𝑟𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑖 = 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑖−1 ∗ 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑀𝑜𝑟𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑖−1

La tasa de natalidad, la tasa de mortalidad y la tasa migratoria son valores específicos para

cada jurisdicción obtenidos de un ejercicio de series de tiempo, trabajado por el modelo de la

Secretaría Distrital de Planeación (2014) a partir de la información histórica del

Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE). Estos valores, así como los

resultados de las proyecciones se presentan con más detalle en el Anexo B. Por su parte, el

efecto sobre la migración se asume anualmente constante de acuerdo a las estimaciones

realizadas sobre el modelo gravitatorio con base en la Encuesta de Movilidad de 2011. En el

caso de la valoración del efecto por red, variable incorporada al modelo de referencia, se

parte de un valor inicial adoptado de forma subjetiva para el año 2005 y varía anualmente de

acuerdo al tipo de red y a la disponibilidad de la red en cada jurisdicción. Si bien la

estimación de estos valores puede realizarse mediante ejercicios econométricos para la

calibración del modelo propuesto, la información disponible resulta insuficiente para este fin.

Teniendo en cuenta lo anterior y dado que se busca revisar los posibles cambios en la

estructuración espacial del área de estudio por el efecto de las redes de transporte entre los

años 2005 y 2030, se definen 3 escenarios en función de la red predominante: tendencial sin

efecto por red, tendencial con efecto de red flexible y tendencial con efecto de red fija. Los

supuestos de cada escenario, así como los resultados obtenidos se detallan a continuación. Es

importante tener en cuenta que en los escenarios planteados se excluye el caso de la red

semifija, que si bien ha sido determinante en la estructuración espacial de la Región, la

configuración de su infraestructura especializada no supera los límites de la ciudad y

depende de la red flexible para la movilidad intermunicipal. Por lo tanto las implicaciones en

la estructuración espacial por la predominancia de la red semifija en los próximos años, se

asumen similares a los resultados del escenario tendencial con efecto por red flexible.


3.3.1 Escenario 1: Tendencial sin efecto por red de transporte

El primer escenario simulado en el modelo de Dinámica de Sistemas corresponde a un

crecimiento tendencial de la población sin la incorporación del efecto por red. Los resultados

de esta simulación, mostrados espacialmente en el Mapa 3.3 para los años 2015, 2020 y

2030, resultan de la estimación de población bajo una tasa de migración constante en el

tiempo. Los posibles cambios en la jerarquía que podrían resultar de esta tendencia de

crecimiento se muestran en la Tabla 3.2. Bajo ciertas condiciones de crecimiento tendencial,

a lo largo del horizonte temporal podría darse un cambio en la jerarquía de los municipios

del área de estudio. Esto significa que, como venía ocurriendo en los últimos 20 años, el

crecimiento de la región no se da de forma homogénea en todo el territorio. De acuerdo con

los resultados de este escenario, municipios como Chía, Mosquera, Funza y Cota

protagonizarían los principales cambios en la jerarquía del subsistema.

Lo anterior sugiere que en los próximos 15 años los municipios del borde urbano más

próximo a la ciudad continuarían reafirmando su predominancia en las dinámicas

metropolitanas, respecto a los municipios más distantes a la ciudad. Como consecuencia de

esto, los municipios considerados como polos subregionales (Zipaquirá y Facatativá)

quedarían relegados a posiciones de menor jerarquía por el importante crecimiento de Chía y

Mosquera, municipios ubicados entre los polos subregionales y Bogotá en el corredor norte y

el corredor de occidente, respectivamente. Las implicaciones de esta tendencia sobre los

patrones de ocupación del suelo, podrían resultar en la consolidación de un modelo de

expansión sobre los municipios más próximos a la ciudad y que inició a manera de patrón

disperso lineal en torno a los corredores de acceso a Bogotá. En estos municipios del borde

más próximo a la ciudad se concentraría una parte importante de la población metropolitana,

por las ventajas que ofrece su localización con respecto al gran núcleo central.

3.3.1 Escenario 2: Tendencial con efecto de red flexible

El segundo escenario simulado corresponde a un crecimiento tendencial de la población

aplicando un efecto por red flexible de transporte. Los resultados de esta simulación para los

años 2015, 2020 y 2030 (Mapa 3.4), resultan de la aplicación de un factor de 1 en el año de

partida, el cual va disminuyendo a una tasa anual de 0.02. Esta disminución se asume como

un efecto de los rendimientos decrecientes a los que está sujeta la red flexible (sección 2.2.1):


aun cuando se presente una ampliación de la capacidad de las vías que conectan a Bogotá con

los municipios, factores como el continuo crecimiento del parque automotor en el país así

como la dependencia de la movilidad metropolitana a medios de transporte carreteros, el

tiempo de viaje en este tipo de red aumentará progresivamente. Como posibles cambios en la

jerarquía, resultado del efecto de la red flexible sobre las decisiones de localización de la

población en los municipios, se identifica un comportamiento similar al escenario tendencial

sin efecto por redes. Es decir, Chía, Mosquera, Funza, Cota e incluso Toncancipá

protagonizarían los mayores cambios en términos de su posición en la jerarquía del

subsistema.

No obstante, bajo este escenario la magnitud de crecimiento sería menor que la presentada

en el anterior escenario. Si bien los municipios del borde urbano más próximo concentrarían

una parte importante de la población metropolitana, el incremento progresivo en los costos

de transporte de la red flexible tiende a limitar las preferencias por localizarse fuera de la

ciudad, e incluso al interior de ella. Por esta razón, ante una eventual preponderancia de la

red flexible en la interacción espacial de Bogotá con los municipios cercanos, el resultado

sobre la ocupación del suelo sería la consolidación de una ocupación expansiva iniciada bajo

un patrón disperso lineal. Una ocupación expansiva con tendencia a la conurbación entre

Bogotá y los municipios más próximos, orientada principalmente por los corredores de

acceso a Bogotá.

3.3.1 Escenario 3: Tendencial con efecto de red fija

El tercer escenario simulado corresponde a un crecimiento tendencial de la población

aplicando un efecto por red fija de transporte, que podría estar representando un sistema de

transporte férreo masivo tipo tren de cercanías. Los resultados de esta simulación para los

años 2015, 2020 y 2030 (Mapa 3.5), resultan de la aplicación de un factor de 1 en el año de

partida, el cual va aumentando a una tasa anual de 0.02. Es importante resaltar que la

valoración del factor por red fija varía de acuerdo a la cercanía entre el municipio y el

corredor férreo. Como se veía en el esquema de la estructura de transporte de la región,

municipios como Chía, Sopó, Cota, Tabio, Tejo, Bojacá y La Calera se encuentran distantes del

corredor férreo, por tanto la valoración de su factor se asumió entre 0 y 0,5, dependiendo del

caso. En el caso de los municipios con valoración de factor 0, es decir sin acceso a la red fija,

se tomaron las respectivas proyecciones de la red flexible, por ser el medio predominante en


su interacción espacial metropolitana. Por otro lado, el incremento del factor en este

escenario se entiende como un crecimiento progresivo de la demanda tras la implementación

de un sistema de transporte masivo de escala metropolitana que facilitaría la interacción

espacial entre Bogotá y los municipios. A diferencia de la red flexible, en el caso de la red fija

se asume positivo el ajuste anual aplicado al factor de red pues la configuración de la red fija

es poco sensible a los rendimientos decrecientes.

El principal cambio en la jerarquía, resultado del efecto de la red fija sobre las decisiones de

localización de la población en los municipios, se identifica en las posiciones ocupadas por

Mosquera y Chía. A diferencia del escenario por efecto de red flexible donde Chía se ubicaba

en el tercer lugar de la jerarquía del subsistema urbano, ante la implementación de una red

fija Mosquera ocuparía el tercer lugar mientras que Chía quedaría relegada a un quinto lugar.

Si bien los municipios del borde urbano más próximo continuarían concentrando una parte

importante de la población metropolitana, la reducción en los costos de transporte asociados

a la red fija podrían favorecer las decisiones de localización en los municipios más distantes a

la ciudad. Esto en términos de ocupación del suelo daría lugar a patrones de ocupación más

concentrados en torno a las estaciones de tren, mitigando de esta manera la consolidación de

un patrón disperso lineal inducido por la red flexible.

Tabla 3.2. Jerarquía urbana resultante de la proyección tendencial sin efecto por red


2005 2015 2020 2030

Bogotá Bogotá D.C. Bogotá D.C. Bogotá D.C.

Soacha Soacha Soacha Soacha

Facatativá Facatativá Chía Chía

Zipaquirá Chía Facatativá Facatativá

Chía Zipaquirá Mosquera Mosquera

Mosquera Mosquera Zipaquirá Zipaquirá

Madrid Funza Funza Funza

Funza Madrid Madrid Madrid

Cajicá Cajicá Cajicá Cajicá

Sibaté Sibaté Sibaté Tocancipá

Tocancipá Tocancipá Tocancipá Sibaté

La Calera La Calera Cota Cota

Sopó Cota La Calera Tabio

Tabio Tabio Tabio La Calera

Cota Sopó Sopó Sopó

Tenjo Tenjo Tenjo Tenjo

Gachancipá Gachancipá Gachancipá Gachancipá

Bojacá Bojacá Bojacá Bojacá


Tabla 3.3. Jerarquía urbana resultante de la proyección tendencial con efecto de red flexible


Tabla 3.4. Jerarquía urbana resultante de la proyección tendencial con efecto de red fija


2005 2015 2020 2030



Facatativá Facatativá Chía Chía

Zipaquirá Chía Facatativá Facatativá

Chía Zipaquirá Mosquera Mosquera


Madrid Funza Funza Funza

Funza Madrid Madrid Madrid





Sopó Cota La Calera La Calera

Tabio Tabio Tabio Tabio

Cota Sopó Sopó Sopó

Tenjo Tenjo Tenjo Tenjo

Gachancipá Gachancipá Gachancipá Gachancipá


2005 2015 2020 2030



Facatativá Facatativá Facatativá Mosquera

Zipaquirá Chía Mosquera Facatativá

Chía Zipaquirá Chía Chía


Madrid Madrid Madrid Madrid

Funza Funza Funza Funza





Sopó Cota La Calera La Calera

Tabio Tabio Tabio Tabio

Cota Sopó Tenjo Tenjo

Tenjo Tenjo Sopó Gachancipá

Gachancipá Gachancipá Gachancipá Sopó



Mapa 3.3. Proyección tendencial del tamaño de población del área de estudio


(Año de partida)


Mapa 3.4. Proyección del tamaño de población del área de estudio con efecto de red flexible


(Año de partida)


Mapa 3.5. Proyección del tamaño de población del área de estudio con efecto de red fija


(Año de partida)


3.3.2 Comparación de escenarios

Al realizar una comparación entre los resultados obtenidos en cada escenario planteado para

el periodo de proyección propuesto, y específicamente para los tres años de análisis, se

observa de forma más clara el efecto de las redes en la concentración de la población. Si bien

el modelo de Dinámica de Sistemas no aborda de manera explícita la interacción espacial

entre municipios, sino por el contrario se enfoca en estimar las migraciones individuales de

cada municipio, los resultados permiten identificar un patrón de concentración de la

población en el área de estudio resultado de la preponderancia de las distintas redes de

transporte. Para la comparación de los resultados obtenidos en los distintos escenarios, se

revisan por un lado las variaciones porcentuales entre los resultados de los escenarios y el

tamaño de la población en el año 2005, año base del modelo; por otro lado, se revisa la

variación que podría presentarse en términos de concentración poblacional, con base en el

indicador de Índice de Población Total (IPT), presentando en la primera parte de este

documento.

La Tabla 3.5 muestra la variación porcentual que podría darse en el tamaño de la población

de cada municipio en los años 2015, 2020 y 2030, con respecto a la población estimada por el

Censo del año 2005, para los tres escenarios: sin efecto de red (tendencial), con efecto de red

flexible, y con efecto de red fija. Estos datos sugieren que, al año 2030, tanto para el escenario

tendencial, como para el escenario con efecto de red flexible, los municipios más dinámicos

en la estructuración espacial metropolitana podrían ser Mosquera, Chía, Facatativá y Funza,

pues aumentarían su tamaño al doble o más. La diferencia entre estos dos escenarios radica

en la magnitud del cambio, pues en el escenario tendencial la variación porcentual tiende a

ser mayor respecto a la variación porcentual del escenario con efecto de red flexible. Esto se

debe a la manifestación de los rendimientos decrecientes a los que está sujeta la red flexible:

ante una oferta vial limitada y un progresivo crecimiento del parque automotor, aumentan

los costos de transporte que a su vez desincentivan las tendencias de relocalización en la

región.

En el caso de implementarse una red fija en la región (tipo metro o tren de cercanías), los

municipios más dinámicos en la estructuración espacial metropolitana serán aquellos que se

encuentren más cerca de la línea férrea. Suponiendo que la red fija implementada

corresponda al trazado actual de las vías férreas de la región, los municipios más dinámicos


serían Mosquera, Facatativá, Chía y Tocancipá, Soacha, Gachancipá y Funza. A diferencia del

caso anterior, la red fija favorecería las tendencias de localización en municipios más

distantes, como son Facatativá, Tocancipá y Gachancipá, y no solo a los municipios del borde

más próximo, como lo sugieren los escenarios sin efecto de red y con efecto de red flexible.

Tabla 3.5. Variación porcentual de la población estimada para los años 2015, 2020 y 2030,

aplicando los efectos de redes, respecto a la población del año 2005.


La variación porcentual del tamaño de la población en los periodos proyectados permite

identificar los municipios que podrían presentar mayores cambios en su tamaño, mas no los

cambios o dinámica que podría presentar en conjunto el subsistema metropolitano. En este

sentido, la Gráfica 3.9 y la Gráfica 3.10, muestran la evolución del Índice de Población Total

(IPT) de acuerdo con las proyecciones de población estimadas a partir del modelo de

Dinámica de Sistemas. Si bien estas proyecciones pueden no ser lo suficientemente precisas,

permiten tener una noción sobre los cambios que podría inducir a futuro la predominancia

de las diferentes redes de transporte en la estructuración espacial metropolitana. Al

comparar el escenario tendencial y el escenario con efecto de red flexible (Gráfica 3.9), no se

encuentran mayores diferencias en la jerarquía urbana de cada escenario al año 2030.

2015 2020 2030 2015 2020 2030 2015 2020 2030

Bogotá 15% 22% 35% 15% 21% 34% 15% 22% 37%

Bojacá 7% 11% 20% 7% 10% 15% 4% 7% 14%

Cajicá 22% 35% 67% 20% 30% 50% 24% 41% 91%

Chía 64% 112% 258% 60% 101% 208% 44% 76% 176%

Cota 35% 58% 115% 32% 48% 83% 32% 48% 83%

Facatativá 51% 84% 169% 49% 79% 148% 53% 91% 202%

Funza 46% 74% 150% 41% 62% 106% 34% 57% 127%

Gachancipá 29% 47% 91% 26% 40% 67% 32% 56% 129%

La Calera 13% 21% 39% 12% 19% 31% 12% 19% 31%

Madrid 33% 53% 100% 31% 46% 78% 36% 61% 134%

Mosquera 84% 148% 352% 75% 122% 235% 94% 182% 573%

Sibaté 14% 22% 40% 13% 19% 31% 16% 26% 54%

Soacha 31% 50% 94% 29% 43% 72% 34% 58% 129%

Sopó 17% 25% 43% 16% 22% 33% 5% 7% 12%

Tabio 22% 34% 62% 20% 29% 47% 20% 29% 47%

Tenjo 20% 30% 52% 18% 26% 40% 18% 26% 40%

Tocancipá 32% 51% 100% 29% 43% 73% 35% 61% 143%

Zipaquirá 28% 40% 61% 27% 37% 54% 29% 42% 71%

Con Efecto de Red FijaSin Efecto de Red Con Efecto de Red Flexible


Incluso se ratifica que la principal diferencia entre estos dos escenarios radica en la magnitud

y no en los cambios de tendencia de la estructuración espacial.

Al comparar el IPT del escenario tendencial y el escenario con efecto de red fija (Gráfica 3.10)

es posible identificar diferencias en la jerarquía de cada escenario. Como se mencionó

previamente, al implementar una red fija el municipio más dinámico sería Mosquera. Esto

induce a un cambio de jerarquía, pues por su cercanía a la línea férrea favorece las tendencias

de localización en este municipio, respecto a municipios cercanos a Bogotá pero más

distantes a la red fija, como es el caso de Chía. Incluso si se compara el escenario de red

flexible y el escenario de red fija (Gráfica 3.11), se puede observar que los municipios con

mayores cambios en su posicionamiento dentro del subsistema metropolitano serían

Mosquera y Facatativá, ubicados al occidente de Bogotá. Esto se debe principalmente a la

dependencia que estos municipios tienen a la red flexible, pues como se mencionó en la

segunda parte de este documento, la red semifija no tiene cobertura en dichos municipios.

Por esta razón, la implementación de una red fija induciría una importante reducción en los

costos de transporte de los municipios de occidente, y por consiguiente, favorecería las

tendencias de localización en estos municipios.

En general, la implementación de una red fija podría inducir un reposicionamiento de los

centros subregionales en la Región Metropolitana debido a la reducción de los costos de

transporte que este tipo de red representaría en la movilidad cotidiana metropolitana. En

este sentido, además de favorecer los desplazamientos a los municipios más distantes de la

ciudad, la red fija podría inducir nuevas dinámicas en la estructuración espacial

metropolitana así como patrones de ocupación del suelo menos dispersos. Contrario a esto,

una interacción espacial totalmente dependiente de la red flexible reforzaría las tendencias

de concentración de la población sobre los municipios más próximos a la ciudad y patrones

de ocupación del suelo dispersos y expansivos en torno a las vías de acceso.

Como se veía en las simulaciones del modelo propuesto con base en los postulados de Von

Thünen, los resultados de los escenarios replicados mediante el modelo de Dinámica de

Sistemas reafirman que, a medida que los costos de transporte disminuyan, aumentaría la

distancia óptima de localización en la región. Esto significa que ciertos municipios que aún

cuentan con un potencial de crecimiento, como son los centros subregionales, pueden


nuevamente tomar importancia y condicionar la ocupación de los demás municipios. Pero

también, a medida que los costos de transporte aumenten, disminuiría la distancia óptima de

localización metropolitana, fomentando patrones de ocupación expansivos, de baja densidad

y tendientes a la conurbación con Bogotá. Estos patrones, además de demandar un

importante consumo de suelo, poco deseable bajo la perspectiva de la sostenibilidad urbana,

requieren a futuro de altas inversiones públicas orientadas a mejorar las condiciones de

movilidad de una jurisdicción a otra, como ocurre hoy en día entre Bogotá y Soacha.

Así como “la forma que adopta la ciudad sobre el territorio, su extensión, la localización de

sus actividades y, en gran parte, su intensidad de producción dependen de la extensión y

forma de sus redes de infraestructura” (Herce, 2009, pág. 62); los ejercicios de simulación

llevan a concluir que, la organización de la Región Metropolitana de Bogotá a un horizonte

temporal de 15 años, además de la forma que adopte sobre el territorio, dependerá en gran

medida de la extensión y configuración de las redes de transporte disponibles para la

movilidad a escala metropolitana en los próximos años.



base en la proyección del tamaño de población sin efecto de red y con efecto de red flexible.




base en la proyección del tamaño de población sin efecto de red y con efecto de red fija.




base en la proyección del tamaño de población con efecto de red flexible y red fija.


4. Conclusiones y recomendaciones

Conclusiones

La estructuración espacial puede entenderse como un proceso dinámico sobre la manera

como se organiza y distribuye geográficamente una sociedad. Esta organización puede

expresarse en un marco de un determinado sistema territorial, como puede ser el caso de los

sistemas urbanos de espacios geográficos nacionales o regionales. Dicho proceso implica

cambios espaciales y temporales que varían de un sistema/subsistema a otro, de acuerdo a

las particulares condiciones geográficas, demográficas, económicas, políticas e incluso

sociales. Teniendo en cuenta esto, la estructuración espacial metropolitana hace referencia a

la manera como se organiza un conjunto de aglomeraciones en torno a un núcleo principal,

así como la forma en que se desarrolla la interacción espacial entre ellas (monocéntrica o

policéntrica).

El caso de estudio del presente trabajo se ha centrado sobre la dinámica metropolitana de los

últimos 20 años (e incluso antes) que ha regido la formación de una región particular, que

acá se ha denominado como la Región Metropolitana de Bogotá; caracterizada por un

proceso de estructuración espacial que ha representado importantes cambios espaciales y

temporales desde la perspectiva demográfica, económica y morfológica. Con base en el

concepto de jerarquía urbana, identificado por Camagni (2005, pág. 20) como un principio

genético de la organización de las ciudades, los análisis correspondientes a la

metropolización muestran que los principales cambios de la estructuración espacial de la

región se han concentrado en los municipios más próximos a Bogotá. Municipios como

Mosquera y Chía, presentaron una mayor concentración de la población metropolitana,

respecto a Facatativá y Zipaquirá que por su importante tamaño y localización estratégica

(aunque distantes con respecto a Bogotá), se denominaban polos subregionales. Si bien en

distintos escenarios de planificación estratégica elaborados por entidades públicas no


recomendaban un crecimiento concentrado en el borde más próximo a la ciudad, las

dinámicas de concentración poblacional evidencian la consolidación de este escenario no

deseado, que a su vez ha incidido en un rezago de los municipios más distantes dentro de la

jerarquía del subsistema urbano.

Hace unas décadas, estos centros subregionales, como anteriormente se les conoció,

establecían importantes dinámicas de interacción espacial con Bogotá, a pesar de ser los

municipios más distantes del ámbito urbano de la región. Con el tiempo los municipios

ubicados más cerca de la ciudad (en medio de Bogotá y de los centros subregionales) además

del mejoramiento de su posición en la jerarquía urbana, han manifestado una interacción

espacial más dinámica con la ciudad frente al rezago de los centros subregionales.

Teóricamente la interacción espacial depende principalmente de la distancia. Por lo tanto,

considerando la movilidad cotidiana como formas concretas de interacción espacial de tipo

metropolitano entre Bogotá y los municipios de la región, se encuentra que la distancia

pareciera condicionar las dinámicas metropolitanas de las últimas décadas.

De manera general se puede considerar que la estructura geográfica urbana de la región, al

menos en sus cascos fundacionales, no ha cambiado respecto a Bogotá. Por ello no se puede

considerar que el rezago de los centros subregionales en su importancia jerárquica

(económica, urbana y poblacional) no se debe a un aumento significativo en la distancia

respecto a Bogotá; más bien, se explica por un considerable aumento en los costos relativos

de transporte, que si bien son función de la distancia, dependen más de los medios de

transporte empleados en la movilidad cotidiana intermunicipal. Ante la ausencia de un

sistema de transporte público metropolitano, concebido de manera más integrada, con

infraestructura vial segregada que garantice una menor variación de los costos de transporte

en el tiempo, los costos reales de transporte asociados al uso de los principales medios,

agrupados bajo el concepto de red flexible y red semifija, han aumentado significativamente

en los últimos años. Al compartir la misma infraestructura carretera disponible entre Bogotá

y los municipios, se hace más sensible el aumento generalizado de los costos de transporte de

los principales medios de transporte por efectos de la congestión. Este costo recae

directamente sobre los usuarios, razón por la cual estos costos inciden en las decisiones de

localización residencial de los habitantes de la región: tienden a ubicarse sobre los

4. Conclusiones y recomendaciones 125

municipios que conllevan menores costos de desplazamiento, es decir, los más próximos a

Bogotá.

De esta manera, el reacomodamiento en la jerarquía y por lo tanto el ajuste en la

estructuración espacial medido principalmente en términos poblacionales, tiene una

importante explicación en la configuración de las redes que condicionan los tiempos de los

desplazamientos cotidianos entre los municipios y Bogotá. El tiempo de viaje, además de ser

una función de la distancia, es una expresión de los costos de transporte desde la perspectiva

de la demanda. Al persistir en el periodo de estudio solamente dos medios de transporte

fundamentados en vías carreteras como son el vehículo privado y el transporte público

basado en buses sin enfoque de sistema (integrado), se ha hecho más sensible el incremento

en los costos de transporte desde los municipios hacia Bogotá y viceversa. Como se ha

mostrado a lo largo de todo el trabajo, este incremento de los costos de transporte ha

contribuido a que se haya dado cambios de jerarquía de los centros subregionales

(municipios más distantes) hacia los municipios borde (municipios más cercanos). Por tanto,

“parece defendible la hipótesis de que la aparición del automóvil y de los medios de

transporte urbano de masas ha contribuido fuertemente a jerarquizar la estructura urbana,

creando las grandes concentraciones metropolitanas” (Camagni, 2005, pág. 117).

Este cambio de la jerarquía desde los centros subregionales hacia los municipios borde

también ha caracterizado las transformaciones en los patrones de ocupación territorial. En

los últimos 20 años los municipios de borde presentaron la mayor variación de urbanización

del suelo. Sin embargo, este incremento del suelo urbanizado no se concentró en los cascos

urbanos de los municipios, sino en las áreas rurales ubicadas en torno a las vías que conectan

la región con Bogotá; un hecho inducido además por las permisivas decisiones locales de

planeación territorial y de la lógica del mercado inmobiliario. La expansión urbana en suelos

rurales de los municipios borde ha dado paso a un proceso que podría denominarse como

consuburbanización, una fusión de la ocupación urbana dada en suelos suburbanos

(categorizados como suelos rurales) de varias jurisdicciones (Secretaría Distrital de

Planeación, 2014)

Con base en los postulados del modelo de localización de Von Thünen aplicados al caso de la

Región, puede inferirse que la ocupación expansiva del suelo del borde más próximo a


Bogotá, ocurrida en el periodo de análisis del presente trabajo, parece ser una consecuencia

de la predominancia de la red flexible y red semifija de transporte (así como de los

respectivos medios de transporte que las operan) y del incremento en los costos de

transporte entre los municipios y Bogotá: la habilitación de suelo de expansión urbana e

incluso rural como nuevas zonas de ocupación urbana en torno a las vías de acceso a Bogotá

de los municipios borde, facilita el acceso a Bogotá con menores tiempos de desplazamiento

respecto a los tiempos de desplazamiento a municipios más distantes. Una tendencia

palpable en las estimaciones prospectivas realizadas mediante un modelo básico de

Dinámica de Sistemas a un horizonte temporal de 15 años, bajo el supuesto de continuar una

movilidad cotidiana dependiente de la red flexible.

La disertación presentada en este documento lleva a concluir que los costos de transporte

correspondientes al tiempo de viaje de la población a través de los medios y redes de

transporte predominantes han incidido en la estructuración espacial y en la ocupación

territorial de la Región Metropolitana de Bogotá: en los procesos de localización

residencial metropolitana, la búsqueda por la optimización de los costos de transporte

asociados a las distintas redes de transporte dispuestas para satisfacer la movilidad

metropolitana, han contribuido en la reconfiguración de la estructura espacial de la

región. Por lo tanto, el papel de los medios de transporte en los procesos de estructuración

espacial metropolitana, pueden actuar de dos maneras: una a través de cambios en la

estructura económica y demográfica de la jerarquía interurbana de las principales ciudades

de la región; y por otro lado, con la posibilidad de inducir procesos de ocupación urbana más

concentrada o más expansiva, dependiendo de la predominancia de sus redes de transporte y

la configuración espacial de las mismas.

Respecto a esta última idea, las evidencias teórico-empíricas del estudio sugieren que, el

predominio de la red flexible (vehículo particular, buses interurbanos) y de la red semifija

(Transmilenio y buses interurbanos) ha favorecido patrones de ocupación del suelo más

expansivos, a lo largo de las vías que conectan la ciudad con los municipios. Contrario a esto,

en caso de implementarse una red fija, el efecto de la ocupación en el suelo tendería a ser más

concentrado en torno a las estaciones de la red. Al contar con puntos específicos para el

acceso a la red (estaciones fijas), usualmente ubicados en los cascos urbanos de los

municipios, las preferencias de localización se concentrarían en torno a las estaciones pues

4. Conclusiones y recomendaciones 127

en dichos sectores se garantiza un rápido acceso a una red de menores costos de transporte.

No obstante, la implementación de una red fija de escala metropolitana debe coordinarse con

las disposiciones asociadas al ordenamiento territorial de cada municipio; principalmente en

temas asociados a la clasificación y usos del suelo, además de los instrumentos de gestión y

financiación. De esta manera se potenciaría el efecto de la red fija en la estructuración

espacial metropolitana, pues además de favorecer localizaciones en municipios más

distantes, puede ser también un mecanismo de planificación y gestión territorial no solo a

nivel metropolitano sino también a nivel municipal.

Recomendaciones

Las reflexiones teóricas y los hallazgos empíricos que hacen parte de este trabajo

demuestran la importancia de abordar las cuestiones sobre movilidad urbana y

metropolitana mediante la combinación de distintas disciplinas, como fue en este caso la

Economía Urbana y Regional y la Ingeniería de Transporte. Si bien la cuestión enmarcada en

este estudio puede abordarse desde otras disciplinas o incluso desde otros enfoques de las

dos disciplinas aquí trabajadas, estas reflexiones y hallazgos constituyen una importante

base conceptual y teórica para posteriores investigaciones orientadas a dimensionar el

potencial del transporte como mecanismo de planificación y gestión territorial. Con base en

la experiencia adquirida durante el desarrollo de esta investigación, se recomienda para

futuros trabajos lo siguiente:

Abordar y profundizar en otros modelos teóricos que explican las dinámicas tipo

núcleo y periferia en un sistema urbano, así como el impacto de los costos de

transporte en dichas dinámicas. En este sentido, la Dinámica de Sistemas, abordada

en este trabajo ofrece una buena aproximación a la explicación de la estructuración

espacial de un sistema urbano. Sin embargo, se recomienda revisar otras alternativas

no dependientes de la definición de relaciones causales entre variables.

Una vez se encuentre depurada y disponible la Encuesta de Movilidad del año 2015

realizada por la Secretaría Distrital de Movilidad y el próximo Censo poblacional del

país a cargo del Departamento Administrativo Nacional de Estadística, será necesario

replicar los ejercicios planteados en este documento. Esto con el fin de validar de

forma cuantitativa las disertaciones teóricas enmarcadas en la cuestión del papel de


las redes y los medios de transporte en la estructuración espacial de la Regi+on

Metropolitana de Bogotá.

Establecer análisis comparativos con otras regiones metropolitanas que hayan

contado con sistemas de transporte masivo en sus procesos de estructuración

espacial, y así explorar a partir de otros casos el potencial de las redes de transporte

público y de las formas de movilidad como mecanismo de planificación y gestión

territorial.

Evaluar el estudio de caso a partir de otros modelos e instrumentación de distintas

disciplinas, incorporando de forma más directa el componente geográfico en las

simulaciones (SIG – Sistemas de Información Geográfica); por ejemplo la herramienta

matemática llamada Autómatas Celulares ampliamente desarrollada en la academia

durante los últimos años. Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos

modelos aplicados a cuestiones de planeación territorial no son más que una

herramienta estratégica en el proceso de toma de decisiones. Por lo tanto, los

resultados obtenidos de escenarios supuestos y de modelos simulados deberán

tomarse como la visualización de posibles efectos a futuros ante determinadas

condiciones de partida y no como elementos de especulación sobre el crecimiento

urbano y metropolitano.

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ocupación del suelo. Bogotá: Alcaldía Mayor de Bogotá.

Secretaría Distrital de Planeación. (2015). Somos un territorio metropolitano. Bogotá: Cámara

de Comercio de Bogotá.

UNCRD - United Nations Centre for Regional Development. (2005). De las Ciudades a las

Regiones. Desarrollo Regional Integrado en Bogotá - Cundinamarca. Bogotá: UNCRD.

A. Anexo: Simulación de la adaptación del modelo de Von Thünen

A continuación se presentan los resultados obtenidos del ejercicio de simulación de la

adaptación propuesto del modelo de Von Thünen aplicado al área de estudio, cuyas gráficas

se presentan y se explican en la sección 3.2. Los valores a partir de los cuales se cuantifica el

modelo propuesto se asumen de manera subjetiva, con base en las dinámicas metropolitanas

identificadas a lo largo del documento.


Tabla 5.1. Simulación base del modelo Von Thünen propuesto

Fuente: Elaboración propia a partir de (Secretaría Distrital de Planeación, 2015)

Fertilidad Baja - Media

Costos tte Muy Altos

Fertilidad Muy Baja


PCBD 200 PMPIOS 120

CCBD 40 CMPIOS 30

0,8 0,4

Baja-Media Muy baja

ƮCBD 15 ƮMPIOS 15

ƮCBD ƮMPIOS

ƮCBD ƮMPIOS

d dmpios RCBD RMPIOS

0 30 128 36

2 28 104 24

4 26 80 12

6 24 56 0

8 22 32 -12

10 20 8 -24

12 18 -16 -36

14 16 -40 -48

16 14 -64 -60

18 12 -88 -72

20 10 -112 -84

22 8 -136 -96

24 6 -160 -108

26 4 -184 -120

28 2 -208 -132

30 0 -232 -144

Simulación 0

Red Flexible

CN

MPIOS

XCBD XMPIOS

Red Flexible

Proceso de consolidación de la urbanización, donde

cada centralidad tiene pocas posibilidades de

extenderse más allá de sus límites debido a los altos

costos de transporte, pues cuenta con infraestructura

vial muy básica y pocos avances tecnológicos en la

operación de los modos de transporte

Anexos 135

Tabla 5.2. Simulación 2 del modelo Von Thünen propuesto


Fertilidad Media

Costos tte Bajos

Fertilidad Baja


PCBD 200 PMPIOS 120

CCBD 40 CMPIOS 30

0,4

1 0,6

Media Baja

ƮCBD 15 ƮMPIOS 10

ƮCBD 6 ƮMPIOS

ƮCBD ƮMPIOS


0 30 160 36

2 28 130 28

4 26 100 20

6 24 70 12

8 22 40 4

10 20 10 -4

12 18 -20 -12

14 16 -50 -20

16 14 -80 -28

18 12 -110 -36

20 10 -140 -44

22 8 -170 -52

24 6 -200 -60

26 4 -230 -68

28 2 -260 -76

30 0 -290 -84

Simulación 2

CN

MPIOS

El mejoramiento de los costos de transporte hacia el

CBD induce una extensión de la distancia óptima de

localización. Esto favorece a las centralidades

periféricas, produciéndose un incremento en su

fertilidad urbana. De esta manera empieza a percibirse

el inicio del proceso de consolidación metropolitana

donde los municipios periféricos aumentan su ritmo de

crecimiento

XCBD XMPIOS

Red Flexible

Red Flexible

RCBD RMPIOS

160 54

148 42

136 30

124 18

112 6

100 -6

88 -18

76 -30

64 -42

52 -54

40 -66

28 -78

16 -90

4 -102

-8 -114

-20 -126

Red Flexible




Fertilidad Media

Costos tte Bajos

Fertilidad Baja


PCBD 200 PMPIOS 120

CCBD 40 CMPIOS 30

0,5

1 0,6

Media Baja

1

ƮCBD 6 ƮMPIOS 10

ƮCBD 7 ƮMPIOS

ƮCBD 8 ƮMPIOS


0 30 160 36

2 28 148 28

4 26 136 20

6 24 124 12

8 22 112 4

10 20 100 -4

12 18 88 -12

14 16 76 -20

16 14 64 -28

18 12 52 -36

20 10 40 -44

22 8 28 -52

24 6 16 -60

26 4 4 -68

28 2 -8 -76

30 0 -20 -84

Simulación 3

CN

MPIOS

El crecimiento de los municipios, sumado al

mejoramiento en los costos de transporte hacia el CBD,

produce un incremento en el flujo de los

desplazamientos cotidianos entre las centralidades. La

interacción de las centralidades depende únicamente de

la red flexible, y del uso del vehículo particular, por

efectos de la ley de rendimientos decrecientes,

empiezan a incrementar los costos en la red flexible.

Por esta razón, empieza a acortarse la distancia óptima

de localización a escala metropolitana.

XCBD XMPIOS

Red Flexible

Red Flexible

RCBD RMPIOS

160 54

146 42

132 30

118 18

104 6

90 -6

76 -18

62 -30

48 -42

34 -54

20 -66

6 -78

-8 -90

-22 -102

-36 -114

-50 -126

Red Flexible

RCBD

160

144

128

112

96

80

64

48

32

16

0

-16

-32

-48

-64

-80

Anexos 137



Fertilidad Media - Alta

Costos tte Bajos

Fertilidad Baja


PCBD 200 PMPIOS 120

CCBD 40 CMPIOS 30

0,5

1,2 0,6

Media-Alta Baja

1

ƮCBD 8 ƮMPIOS 10

ƮCBD 9 ƮMPIOS

ƮCBD 10 ƮMPIOS


0 30 192 36

2 28 172,8 28

4 26 153,6 20

6 24 134,4 12

8 22 115,2 4

10 20 96 -4

12 18 76,8 -12

14 16 57,6 -20

16 14 38,4 -28

18 12 19,2 -36

20 10 0 -44

22 8 -19,2 -52

24 6 -38,4 -60

26 4 -57,6 -68

28 2 -76,8 -76

30 0 -96 -84

Simulación 4

CN

MPIOS

El CBD continua creciendo, y aumenta su fertilidad

urbana. Esto induce un continuo incremento en los

costos de transporte, pues al depender de la red flexible,

los incrementos en los tiempos de viaje son más

sensibles. Surge la necesidad de implementar un sistema

de transporte masivo en el CBD, el cual llega hasta los

límites de su jurisdiccón. No obstante, permite realizar

viajes intermunicipales, si se combina con otros modos

asociados a la red flexible (transporte intermunicipal).

El ritmo de crecimiento de los costos de transporte es

menor en la red seminifija respecto a la red flexible.

XCBD XMPIOS

Red Flexible

Red Flexible

RCBD RMPIOS

192 54

170,4 42

148,8 30

127,2 18

105,6 6

84 -6

62,4 -18

40,8 -30

19,2 -42

-2,4 -54

-24 -66

-45,6 -78

-67,2 -90

-88,8 -102

-110,4 -114

-132 -126

Red FlexibleRCBD

192

168

144

120

96

72

48

24

0

-24

-48

-72

-96

-120

-144

-168

RCBD RCBD RCBD

192 192 192

168 166,32 164,64

144 140,64 137,28

120 114,96 109,92

96 89,28 82,56

72 63,6 55,2

48 37,92 27,84

24 12,24 0,48

0 -13,44 -26,88

-24 -39,12 -54,24

-48 -64,8 -81,6

-72 -90,48 -108,96

-96 -116,16 -136,32

-120 -141,84 -163,68

-144 -167,52 -191,04

-168 -193,2 -218,4

Red Semifija




Fertilidad Alta

Costos tte Bajos

Fertilidad Media - Baja


PCBD 200 PMPIOS 120

CCBD 40 CMPIOS 30

0,5

1,4 0,8

Media Baja

1,5

ƮCBD 10 ƮMPIOS 10

ƮCBD 11,5 ƮMPIOS

ƮCBD 13 ƮMPIOS


0 30 224 72

2 28 196 56

4 26 168 40

6 24 140 24

8 22 112 8

10 20 84 -8

12 18 56 -24

14 16 28 -40

16 14 0 -56

18 12 -28 -72

20 10 -56 -88

22 8 -84 -104

24 6 -112 -120

26 4 -140 -136

28 2 -168 -152

30 0 -196 -168

Simulación 5

CN

MPIOS

El CBD continua creciendo, y aumenta su fertilidad

urbana. Esto induce un continuo incremento en los

costos de transporte, pues al depender de la red flexible,

los incrementos en los tiempos de viaje son más

sensibles. Surge la necesidad de implementar un sistema

de transporte masivo en el CBD, el cual llega hasta los

límites de su jurisdiccón. No obstante, permite realizar

viajes intermunicipales, si se combina con otros modos

asociados a la red flexible (transporte intermunicipal).

El ritmo de crecimiento de los costos de transporte es

menor en la red seminifija respecto a la red flexible.

XCBD XMPIOS

Red Flexible

Red Flexible

RCBD RMPIOS RCBD RMPIOS RCBD RCBD RCBD RCBD RMPIOS

224 54 224 36 224 224 224 224 72

191,8 42 187,6 36 192,08 189,28 186,48 207,2 62,4

159,6 30 151,2 36 160,16 154,56 148,96 190,4 52,8

127,4 18 114,8 36 128,24 119,84 111,44 173,6 43,2

95,2 6 78,4 36 96,32 85,12 73,92 156,8 33,6

63 -6 42 36 64,4 50,4 36,4 140 24

30,8 -18 5,6 36 32,48 15,68 -1,12 123,2 14,4

-1,4 -30 -30,8 36 0,56 -19,04 -38,64 106,4 4,8

-33,6 -42 -67,2 36 -31,36 -53,76 -76,16 89,6 -4,8

-65,8 -54 -103,6 36 -63,28 -88,48 -113,68 72,8 -14,4

-98 -66 -140 36 -95,2 -123,2 -151,2 56 -24

-130,2 -78 -176,4 36 -127,12 -157,92 -188,72 39,2 -33,6

-162,4 -90 -212,8 36 -159,04 -192,64 -226,24 22,4 -43,2

-194,6 -102 -249,2 36 -190,96 -227,36 -263,76 5,6 -52,8

-226,8 -114 -285,6 36 -222,88 -262,08 -301,28 -11,2 -62,4

-259 -126 -322 36 -254,8 -296,8 -338,8 -28 -72

Red FijaRed Flexible Red Flexible Red Semifija

B. Anexo: Simulación de un modelo poblacional incorporando un factor de ajuste por red de transporte.

A continuación se presentan los resultados obtenidos del ejercicio de proyección de la

población para cada uno de los municipios del área de estudio, con base en el modelo

poblacional presentado en la sección 3.3, al cual se le incorporó un factor de ajuste a la

migración por efecto de los medios y redes de transporte predominantes a escala

metropolitana.


Gráfica 5.1. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Bojacá


Tabla 5.6 Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Bojacá


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 8.879 8.879 8.879

2006 8.928 0,00022 0,00284 1,00 0,60 8.928 8.899

2007 8.984 0,00000 0,00192 0,98 0,61 8.983 8.927

2008 9.046 0,00000 0,00124 0,96 0,62 9.042 8.961

2009 9.110 0,00010 0,00121 0,94 0,64 9.101 8.998

2010 9.175 0,00020 0,00128 0,92 0,65 9.160 9.036

2011 9.238 0,00000 0,00125 0,90 0,66 9.216 9.073

2012 9.309 0,00000 0,00047 0,89 0,68 9.279 9.119

2013 9.381 0,00017 0,00058 0,87 0,69 9.340 9.167

2014 9.450 0,00018 0,00101 0,85 0,70 9.398 9.212

2015 9.522 0,00019 0,00072 0,83 0,72 9.456 9.261

2016 9.595 0,00019 0,00066 0,82 0,73 9.515 9.312

2017 9.668 0,00019 0,00078 0,80 0,75 9.572 9.363

2018 9.736 0,00019 0,00138 0,78 0,76 9.622 9.410

2019 9.806 0,00020 0,00111 0,77 0,78 9.673 9.461

2020 9.882 0,00020 0,00065 0,75 0,79 9.728 9.518

2021 9.954 0,00020 0,00103 0,74 0,81 9.779 9.573

2022 10.026 0,00020 0,00117 0,72 0,82 9.827 9.628

2023 10.101 0,00020 0,00084 0,71 0,84 9.878 9.688

2024 10.179 0,00020 0,00064 0,70 0,86 9.930 9.751

2025 10.256 0,00020 0,00081 0,68 0,87 9.979 9.815

2026 10.330 0,00020 0,00120 0,67 0,89 10.023 9.876

2027 10.409 0,00020 0,00076 0,65 0,91 10.071 9.944

2028 10.489 0,00021 0,00067 0,64 0,93 10.119 10.015

2029 10.566 0,00021 0,00103 0,63 0,95 10.163 10.084

2030 10.642 0,00021 0,00111 0,62 0,97 10.205 10.154

BOJACÁ

Tasa

migratoria0,00928032

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,879919 1 0,6

Anexos 141

Gráfica 5.2. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Cajicá


Tabla 5.7. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Cajicá


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 45.391 45.391 45.391

2006 46.371 0,00309 0,00157 1,00 1,00 46.371 46.371

2007 47.359 0,00310 0,00189 0,98 1,02 47.340 47.377

2008 48.317 0,00090 0,00074 0,96 1,04 48.261 48.375

2009 49.278 0,00000 0,00020 0,94 1,06 49.163 49.396

2010 50.253 0,00104 0,00131 0,92 1,08 50.060 50.455

2011 51.251 0,00113 0,00136 0,90 1,10 50.957 51.562

2012 52.263 0,00088 0,00120 0,89 1,13 51.847 52.711

2013 53.249 0,00056 0,00177 0,87 1,15 52.687 53.863

2014 54.327 0,00093 0,00077 0,85 1,17 53.596 55.139

2015 55.380 0,00116 0,00185 0,83 1,20 54.456 56.424

2016 56.457 0,00138 0,00200 0,82 1,22 55.315 57.769

2017 57.621 0,00157 0,00102 0,80 1,24 56.235 59.243

2018 58.815 0,00167 0,00103 0,78 1,27 57.156 60.789

2019 60.054 0,00176 0,00075 0,77 1,29 58.096 62.428

2020 61.293 0,00180 0,00125 0,75 1,32 59.006 64.116

2021 62.552 0,00185 0,00138 0,74 1,35 59.909 65.878

2022 63.867 0,00195 0,00099 0,72 1,37 60.836 67.757

2023 65.206 0,00205 0,00115 0,71 1,40 61.757 69.722

2024 66.585 0,00214 0,00107 0,70 1,43 62.685 71.796

2025 67.976 0,00228 0,00146 0,68 1,46 63.594 73.954

2026 69.406 0,00238 0,00143 0,67 1,49 64.507 76.230

2027 70.900 0,00248 0,00102 0,65 1,52 65.447 78.661

2028 72.424 0,00256 0,00113 0,64 1,55 66.383 81.214

2029 73.988 0,00261 0,00109 0,63 1,58 67.321 83.908

2030 75.578 0,00267 0,00125 0,62 1,61 68.249 86.736

CAJICÁ

Tasa

migratoria0,0237624

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,8448219 1 1


Gráfica 5.3. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Chía


Tabla 5.8. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Chía


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 97.907 97.907 97.907

2006 102.623 0,02089 0,00319 1,00 0,50 102.623 101.131

2007 107.603 0,02139 0,00333 0,98 0,51 107.540 104.529

2008 113.031 0,02335 0,00337 0,96 0,52 112.836 108.274

2009 119.095 0,02648 0,00331 0,94 0,53 118.687 112.534

2010 125.331 0,02626 0,00437 0,92 0,54 124.621 116.854

2011 131.440 0,02253 0,00426 0,90 0,55 130.330 120.954

2012 137.792 0,02097 0,00312 0,89 0,56 136.175 125.189

2013 144.720 0,02416 0,00435 0,87 0,57 142.475 129.860

2014 152.433 0,02686 0,00404 0,85 0,59 149.420 135.142

2015 160.501 0,02670 0,00423 0,83 0,60 156.572 140.638

2016 168.868 0,02530 0,00364 0,82 0,61 163.861 146.296

2017 177.607 0,02517 0,00389 0,80 0,62 171.346 152.180

2018 187.053 0,02690 0,00419 0,78 0,63 179.336 158.577

2019 197.187 0,02792 0,00422 0,77 0,65 187.789 165.461

2020 207.656 0,02626 0,00363 0,75 0,66 196.350 172.531

2021 218.475 0,02553 0,00390 0,74 0,67 205.016 179.801

2022 230.055 0,02667 0,00414 0,72 0,69 214.156 187.612

2023 242.552 0,02794 0,00408 0,71 0,70 223.893 196.090

2024 255.824 0,02804 0,00379 0,70 0,71 234.065 205.112

2025 269.572 0,02709 0,00382 0,68 0,73 244.370 214.437

2026 283.859 0,02661 0,00409 0,67 0,74 254.845 224.122

2027 299.198 0,02765 0,00409 0,65 0,76 265.932 234.579

2028 315.639 0,02829 0,00381 0,64 0,77 277.637 245.847

2029 332.792 0,02770 0,00382 0,63 0,79 289.582 257.623

2030 350.649 0,02724 0,00405 0,62 0,80 301.730 269.909

CHÍA

Tasa

migratoria0,0308456

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,98783087 1 0,5

Anexos 143

Gráfica 5.4. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Cota


Tabla 5.9. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Facatativa


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 19.909 19.909 19.909

2006 20.503 0,00005 0,00186 1,00 0,00 20.503 19.873

2007 21.130 0,00029 0,00134 0,98 0,00 21.117 19.852

2008 21.777 0,00014 0,00117 0,96 0,00 21.738 19.831

2009 22.429 0,00005 0,00178 0,94 0,00 22.347 19.797

2010 23.105 0,00000 0,00152 0,92 0,00 22.966 19.767

2011 23.813 0,00000 0,00101 0,90 0,00 23.600 19.747

2012 24.548 0,00000 0,00077 0,89 0,00 24.243 19.732

2013 25.312 0,00010 0,00064 0,87 0,00 24.896 19.721

2014 26.089 0,00013 0,00108 0,85 0,00 25.543 19.702

2015 26.890 0,00016 0,00110 0,83 0,00 26.193 19.684

2016 27.728 0,00018 0,00068 0,82 0,00 26.858 19.674

2017 28.594 0,00019 0,00062 0,80 0,00 27.527 19.666

2018 29.488 0,00019 0,00057 0,78 0,00 28.200 19.658

2019 30.410 0,00021 0,00060 0,77 0,00 28.876 19.651

2020 31.360 0,00021 0,00063 0,75 0,00 29.552 19.642

2021 32.345 0,00021 0,00044 0,74 0,00 30.236 19.638

2022 33.359 0,00021 0,00052 0,72 0,00 30.919 19.632

2023 34.402 0,00021 0,00058 0,71 0,00 31.602 19.624

2024 35.483 0,00021 0,00043 0,70 0,00 32.291 19.620

2025 36.600 0,00021 0,00038 0,68 0,00 32.981 19.617

2026 37.755 0,00022 0,00034 0,67 0,00 33.674 19.614

2027 38.944 0,00022 0,00038 0,65 0,00 34.366 19.611

2028 40.165 0,00022 0,00050 0,64 0,00 35.054 19.606

2029 41.432 0,00022 0,00034 0,63 0,00 35.747 19.603

2030 42.740 0,00022 0,00029 0,62 0,00 36.441 19.602

COTA

Tasa

migratoria0,0342157

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,92506447 1 0


Gráfica 5.5. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Facatativa



Facatativa


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 107.463 107.463 107.463

2006 111.876 0,02818 0,00401 1,00 1,00 111.876 111.876

2007 116.683 0,03038 0,00431 0,98 1,02 116.645 116.721

2008 121.798 0,03213 0,00519 0,96 1,04 121.681 121.917

2009 127.452 0,03467 0,00514 0,94 1,06 127.208 127.703

2010 133.007 0,03275 0,00607 0,92 1,08 132.585 133.446

2011 138.551 0,02972 0,00493 0,90 1,10 137.897 139.243

2012 144.480 0,03038 0,00448 0,89 1,13 143.532 145.499

2013 150.222 0,02977 0,00693 0,87 1,15 148.916 151.647

2014 156.007 0,02923 0,00762 0,85 1,17 154.275 157.926

2015 162.263 0,02930 0,00609 0,83 1,20 160.029 164.781

2016 168.969 0,03022 0,00579 0,82 1,22 166.148 172.200

2017 176.105 0,03201 0,00667 0,80 1,24 172.606 180.181

2018 183.159 0,03103 0,00787 0,78 1,27 178.891 188.214

2019 190.367 0,03016 0,00770 0,77 1,29 185.233 196.555

2020 198.048 0,03085 0,00739 0,75 1,32 191.936 205.547

2021 205.960 0,03064 0,00759 0,74 1,35 198.756 214.960

2022 214.105 0,03019 0,00754 0,72 1,37 205.689 224.815

2023 222.321 0,02964 0,00816 0,71 1,40 212.571 234.962

2024 230.786 0,03022 0,00904 0,70 1,43 219.570 245.608

2025 239.856 0,03115 0,00875 0,68 1,46 227.017 257.156

2026 249.255 0,03045 0,00817 0,67 1,49 234.637 269.345

2027 258.895 0,03020 0,00842 0,65 1,52 242.342 282.109

2028 268.787 0,03068 0,00936 0,64 1,55 250.132 295.491

2029 278.984 0,03078 0,00974 0,63 1,58 258.051 309.581

2030 289.605 0,03045 0,00928 0,62 1,61 266.199 324.549

FACATATIVÁ

Tasa

migratoria0,0208239

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,81139106 1 1

Anexos 145

Gráfica 5.6. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Funza


Tabla 5.11. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Funza


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 61.391 61.391 61.391

2006 63.817 0,00348 0,00215 1,00 0,70 63.817 63.114

2007 66.377 0,00406 0,00213 0,98 0,71 66.329 64.957

2008 69.016 0,00324 0,00168 0,96 0,73 68.865 66.865

2009 71.719 0,00249 0,00152 0,94 0,74 71.407 68.827

2010 74.505 0,00247 0,00181 0,92 0,76 73.969 70.863

2011 77.328 0,00107 0,00136 0,90 0,77 76.501 72.934

2012 80.272 0,00149 0,00162 0,89 0,79 79.080 75.121

2013 83.267 0,00056 0,00143 0,87 0,80 81.633 77.362

2014 86.359 0,00072 0,00177 0,85 0,82 84.199 79.704

2015 89.530 0,00037 0,00184 0,83 0,84 86.756 82.133

2016 92.832 0,00033 0,00164 0,82 0,85 89.349 84.701

2017 96.214 0,00027 0,00202 0,80 0,87 91.924 87.368

2018 99.725 0,00017 0,00186 0,78 0,89 94.523 90.182

2019 103.344 0,00019 0,00209 0,77 0,91 97.120 93.129

2020 107.114 0,00012 0,00183 0,75 0,92 99.749 96.255

2021 111.028 0,00014 0,00178 0,74 0,94 102.398 99.560

2022 115.060 0,00010 0,00198 0,72 0,96 105.036 103.026

2023 119.269 0,00010 0,00170 0,71 0,98 107.713 106.718

2024 123.623 0,00010 0,00179 0,70 1,00 110.391 110.612

2025 128.154 0,00008 0,00161 0,68 1,02 113.094 114.750

2026 132.836 0,00010 0,00176 0,67 1,04 115.790 119.118

2027 137.682 0,00008 0,00179 0,65 1,06 118.485 123.741

2028 142.728 0,00009 0,00162 0,64 1,08 121.204 128.665

2029 147.935 0,00009 0,00180 0,63 1,10 123.905 133.868

2030 153.340 0,00009 0,00174 0,62 1,13 126.615 139.403

FUNZA

Tasa

migratoria0,0443225

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,86156834 1 0,7


Gráfica 5.7. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Gachancipá



Gachancipa


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 10.886 10.886 10.886

2006 11.165 0,00089 0,00169 1,00 1,00 11.165 11.165

2007 11.452 0,00078 0,00156 0,98 1,02 11.446 11.458

2008 11.737 0,00101 0,00252 0,96 1,04 11.719 11.755

2009 12.037 0,00057 0,00147 0,94 1,06 12.000 12.075

2010 12.353 0,00000 0,00016 0,92 1,08 12.291 12.418

2011 12.675 0,00039 0,00077 0,90 1,10 12.580 12.776

2012 13.004 0,00000 0,00053 0,89 1,13 12.868 13.150

2013 13.347 0,00015 0,00021 0,87 1,15 13.163 13.549

2014 13.700 0,00025 0,00022 0,85 1,17 13.459 13.969

2015 14.062 0,00031 0,00031 0,83 1,20 13.756 14.410

2016 14.435 0,00034 0,00025 0,82 1,22 14.054 14.876

2017 14.815 0,00036 0,00049 0,80 1,24 14.350 15.363

2018 15.209 0,00039 0,00023 0,78 1,27 14.650 15.881

2019 15.613 0,00040 0,00031 0,77 1,29 14.949 16.425

2020 16.022 0,00040 0,00061 0,75 1,32 15.244 16.995

2021 16.445 0,00040 0,00047 0,74 1,35 15.541 17.598

2022 16.881 0,00041 0,00031 0,72 1,37 15.840 18.239

2023 17.325 0,00042 0,00055 0,71 1,40 16.134 18.912

2024 17.783 0,00042 0,00046 0,70 1,43 16.430 19.625

2025 18.252 0,00044 0,00048 0,68 1,46 16.726 20.380

2026 18.735 0,00045 0,00045 0,67 1,49 17.021 21.181

2027 19.232 0,00047 0,00038 0,65 1,52 17.317 22.032

2028 19.742 0,00049 0,00043 0,64 1,55 17.612 22.934

2029 20.263 0,00050 0,00052 0,63 1,58 17.904 23.890

2030 20.802 0,00051 0,00034 0,62 1,61 18.198 24.910

GACHANCIPÁ

Tasa

migratoria0,0372956

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,70899142 1 1

Anexos 147

Gráfica 5.8. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de La Calera


Tabla 5.13. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de La Calera


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 23.768 23.768 23.768

2006 24.021 0,00132 0,00232 1,00 0,00 24.021 23.744

2007 24.273 0,00081 0,00200 0,98 0,00 24.267 23.716

2008 24.576 0,00237 0,00152 0,96 0,00 24.559 23.736

2009 24.945 0,00529 0,00194 0,94 0,00 24.911 23.816

2010 25.258 0,00245 0,00156 0,92 0,00 25.201 23.837

2011 25.568 0,00188 0,00123 0,90 0,00 25.482 23.853

2012 25.924 0,00321 0,00095 0,89 0,00 25.803 23.907

2013 26.322 0,00431 0,00060 0,87 0,00 26.160 23.996

2014 26.648 0,00124 0,00050 0,85 0,00 26.438 24.013

2015 26.964 0,00070 0,00050 0,83 0,00 26.700 24.018

2016 27.316 0,00179 0,00040 0,82 0,00 26.992 24.052

2017 27.674 0,00176 0,00030 0,80 0,00 27.283 24.087

2018 28.024 0,00122 0,00020 0,78 0,00 27.560 24.111

2019 28.392 0,00157 0,00010 0,77 0,00 27.847 24.147

2020 28.817 0,00343 0,00010 0,75 0,00 28.185 24.227

2021 29.259 0,00378 0,00010 0,74 0,00 28.531 24.316

2022 29.660 0,00217 0,00010 0,72 0,00 28.831 24.367

2023 30.089 0,00291 0,00010 0,71 0,00 29.150 24.435

2024 30.513 0,00256 0,00010 0,70 0,00 29.457 24.495

2025 30.908 0,00139 0,00010 0,68 0,00 29.729 24.527

2026 31.303 0,00123 0,00010 0,67 0,00 29.994 24.555

2027 31.709 0,00142 0,00010 0,65 0,00 30.262 24.587

2028 32.124 0,00154 0,00010 0,64 0,00 30.532 24.623

2029 32.535 0,00122 0,00010 0,63 0,00 30.790 24.650

2030 32.981 0,00207 0,00000 0,62 0,00 31.074 24.701

LA CALERA

Tasa

migratoria0,0133877

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,87005149 1 0


Gráfica 5.9. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Madrid


Tabla 5.14. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Madrid


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 62.436 62.436 62.436

2006 64.396 0,01015 0,00200 1,00 1,00 64.396 64.396

2007 66.304 0,00838 0,00198 0,98 1,02 66.274 66.334

2008 68.310 0,00859 0,00158 0,96 1,04 68.218 68.403

2009 70.366 0,00830 0,00144 0,94 1,06 70.178 70.559

2010 72.377 0,00722 0,00188 0,92 1,08 72.057 72.711

2011 74.391 0,00588 0,00130 0,90 1,10 73.901 74.910

2012 76.460 0,00572 0,00115 0,89 1,13 75.760 77.213

2013 78.613 0,00591 0,00099 0,87 1,15 77.662 79.654

2014 80.940 0,00716 0,00079 0,85 1,17 79.692 82.330

2015 83.248 0,00594 0,00067 0,83 1,20 81.656 85.051

2016 85.636 0,00624 0,00079 0,82 1,22 83.651 87.924

2017 88.015 0,00518 0,00064 0,80 1,24 85.588 90.863

2018 90.503 0,00553 0,00050 0,78 1,27 87.579 93.998

2019 92.975 0,00460 0,00053 0,77 1,29 89.500 97.207

2020 95.509 0,00444 0,00043 0,75 1,32 91.427 100.578

2021 98.127 0,00459 0,00042 0,74 1,35 93.378 104.144

2022 100.849 0,00496 0,00046 0,72 1,37 95.369 107.934

2023 103.657 0,00506 0,00046 0,71 1,40 97.380 111.943

2024 106.497 0,00452 0,00036 0,70 1,43 99.359 116.125

2025 109.370 0,00414 0,00041 0,68 1,46 101.303 120.490

2026 112.323 0,00414 0,00038 0,67 1,49 103.255 125.104

2027 115.323 0,00383 0,00036 0,65 1,52 105.183 129.945

2028 118.404 0,00390 0,00043 0,64 1,55 107.116 135.065

2029 121.534 0,00361 0,00042 0,63 1,58 109.023 140.446

2030 124.810 0,00409 0,00037 0,62 1,61 110.988 146.218

MADRID

Tasa

migratoria0,0263181

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,883037885 1 1

Anexos 149

Gráfica 5.10. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Mosquera


Tabla 5.15. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Mosquera


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 63.237 63.237 63.237

2006 67.301 0,00454 0,00115 1,00 1,00 67.301 67.301

2007 71.577 0,00383 0,00118 0,98 1,02 71.495 71.659

2008 76.135 0,00425 0,00145 0,96 1,04 75.875 76.398

2009 80.902 0,00309 0,00136 0,94 1,06 80.355 81.467

2010 85.975 0,00309 0,00127 0,92 1,08 85.014 86.984

2011 91.350 0,00263 0,00099 0,90 1,10 89.831 92.972

2012 97.015 0,00219 0,00104 0,89 1,13 94.778 99.453

2013 103.036 0,00233 0,00115 0,87 1,15 99.899 106.526

2014 109.405 0,00202 0,00109 0,85 1,17 105.166 114.223

2015 116.154 0,00202 0,00121 0,83 1,20 110.590 122.626

2016 123.316 0,00195 0,00117 0,82 1,22 116.177 131.822

2017 130.918 0,00196 0,00119 0,80 1,24 121.930 141.901

2018 139.007 0,00205 0,00114 0,78 1,27 127.865 152.986

2019 147.587 0,00198 0,00113 0,77 1,29 133.960 165.163

2020 156.703 0,00210 0,00121 0,75 1,32 140.224 178.577

2021 166.392 0,00210 0,00114 0,74 1,35 146.663 193.379

2022 176.679 0,00212 0,00118 0,72 1,37 153.264 209.722

2023 187.615 0,00219 0,00116 0,71 1,40 160.039 227.813

2024 199.226 0,00217 0,00116 0,70 1,43 166.973 247.852

2025 211.563 0,00221 0,00117 0,68 1,46 174.072 270.092

2026 224.665 0,00219 0,00114 0,67 1,49 181.331 294.810

2027 238.572 0,00221 0,00118 0,65 1,52 188.739 322.314

2028 253.349 0,00222 0,00115 0,64 1,55 196.306 352.991

2029 269.034 0,00219 0,00116 0,63 1,58 204.018 387.241

2030 285.690 0,00220 0,00117 0,62 1,61 211.877 425.559

MOSQUERA

Tasa

migratoria0,0637665

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,95468471 1 1


Gráfica 5.11. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Sibaté




Población sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

31.675 31.675 31.675

32.177 0,00495 0,00263 1,00 1,00 32.177 32.177

32.657 0,00333 0,00194 0,98 1,02 32.649 32.666

33.134 0,00312 0,00205 0,96 1,04 33.108 33.161

33.565 0,00090 0,00143 0,94 1,06 33.512 33.620

33.957 0,00049 0,00234 0,92 1,08 33.868 34.050

34.378 0,00039 0,00154 0,90 1,10 34.244 34.519

34.834 0,00036 0,00061 0,89 1,13 34.646 35.037

35.295 0,00015 0,00046 0,87 1,15 35.042 35.571

35.757 0,00015 0,00060 0,85 1,17 35.430 36.119

36.218 0,00013 0,00075 0,83 1,20 35.807 36.680

36.683 0,00013 0,00084 0,82 1,22 36.178 37.259

37.170 0,00011 0,00036 0,80 1,24 36.561 37.877

37.666 0,00016 0,00035 0,78 1,27 36.942 38.520

38.167 0,00013 0,00037 0,77 1,29 37.318 39.185

38.679 0,00017 0,00029 0,75 1,32 37.694 39.880

39.201 0,00020 0,00023 0,74 1,35 38.070 40.605

39.734 0,00028 0,00021 0,72 1,37 38.445 41.363

40.273 0,00024 0,00022 0,71 1,40 38.815 42.147

40.819 0,00035 0,00032 0,70 1,43 39.182 42.963

41.379 0,00035 0,00017 0,68 1,46 39.550 43.818

41.951 0,00042 0,00012 0,67 1,49 39.919 44.712

42.530 0,00038 0,00012 0,65 1,52 40.283 45.641

43.120 0,00049 0,00014 0,64 1,55 40.646 46.611

43.714 0,00040 0,00015 0,63 1,58 41.002 47.618

44.320 0,00045 0,00012 0,62 1,61 41.357 48.670

SIBATÉ

Tasa

migratoria0,0180079

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,75143742 1 1

Anexos 151

Gráfica 5.12. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Soacha


Tabla 5.17. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Soacha


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 401.996 401.996 401.996

2006 413.335 0,00799 0,00406 1,00 1,00 413.335 413.335

2007 425.043 0,00808 0,00403 0,98 1,02 424.843 425.244

2008 436.941 0,00716 0,00346 0,96 1,04 436.326 437.565

2009 448.574 0,00591 0,00357 0,94 1,06 447.320 449.865

2010 460.780 0,00589 0,00296 0,92 1,08 458.648 463.006

2011 473.003 0,00525 0,00300 0,90 1,10 469.745 476.458

2012 485.915 0,00503 0,00201 0,89 1,13 481.266 490.924

2013 499.666 0,00555 0,00153 0,87 1,15 493.344 506.590

2014 513.840 0,00559 0,00151 0,85 1,17 505.551 523.072

2015 528.327 0,00542 0,00151 0,83 1,20 517.763 540.297

2016 542.725 0,00522 0,00225 0,82 1,22 529.573 557.894

2017 557.231 0,00490 0,00246 0,80 1,24 541.165 576.102

2018 571.780 0,00469 0,00287 0,78 1,27 552.465 594.897

2019 586.551 0,00459 0,00304 0,77 1,29 563.639 614.507

2020 601.389 0,00468 0,00367 0,75 1,32 574.526 634.819

2021 616.316 0,00482 0,00428 0,74 1,35 585.139 655.908

2022 631.685 0,00481 0,00415 0,72 1,37 595.806 678.201

2023 647.743 0,00476 0,00362 0,71 1,40 606.746 702.034

2024 665.018 0,00464 0,00226 0,70 1,43 618.436 728.057

2025 682.803 0,00450 0,00204 0,68 1,46 630.188 755.603

2026 701.247 0,00444 0,00171 0,67 1,49 642.124 784.930

2027 720.138 0,00445 0,00179 0,65 1,52 654.032 815.904

2028 739.517 0,00451 0,00188 0,64 1,55 665.933 848.678

2029 759.588 0,00455 0,00169 0,63 1,58 677.997 883.600

2030 779.963 0,00455 0,00201 0,62 1,61 689.858 920.356

SOACHA

Tasa

migratoria0,0242828

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración1 1 1


Gráfica 5.13. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Sopo.


Tabla 5.18. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Sopó


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 21.223 21.223 21.223

2006 21.594 0,00589 0,00179 1,00 0,20 21.594 21.367

2007 21.970 0,00610 0,00206 0,98 0,20 21.964 21.511

2008 22.305 0,00355 0,00166 0,96 0,21 22.288 21.612

2009 22.719 0,00629 0,00111 0,94 0,21 22.684 21.785

2010 23.093 0,00497 0,00188 0,92 0,22 23.034 21.915

2011 23.422 0,00200 0,00114 0,90 0,22 23.332 21.999

2012 23.764 0,00180 0,00060 0,89 0,23 23.637 22.091

2013 24.098 0,00170 0,00101 0,87 0,23 23.928 22.175

2014 24.461 0,00254 0,00086 0,85 0,23 24.240 22.282

2015 24.811 0,00142 0,00052 0,83 0,24 24.533 22.373

2016 25.147 0,00078 0,00060 0,82 0,24 24.805 22.450

2017 25.492 0,00102 0,00069 0,80 0,25 25.079 22.532

2018 25.839 0,00070 0,00045 0,78 0,25 25.349 22.614

2019 26.195 0,00073 0,00037 0,77 0,26 25.619 22.701

2020 26.548 0,00060 0,00050 0,75 0,26 25.880 22.783

2021 26.903 0,00043 0,00041 0,74 0,27 26.136 22.866

2022 27.268 0,00044 0,00028 0,72 0,27 26.394 22.953

2023 27.630 0,00026 0,00035 0,71 0,28 26.642 23.037

2024 27.999 0,00032 0,00036 0,70 0,29 26.889 23.125

2025 28.375 0,00030 0,00024 0,68 0,29 27.135 23.216

2026 28.753 0,00018 0,00025 0,67 0,30 27.376 23.307

2027 29.135 0,00019 0,00030 0,65 0,30 27.613 23.399

2028 29.522 0,00013 0,00023 0,64 0,31 27.847 23.494

2029 29.916 0,00015 0,00019 0,63 0,32 28.080 23.592

2030 30.313 0,00013 0,00024 0,62 0,32 28.308 23.691

SOPÓ

Tasa

migratoria0,018348

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,72928112 1 0,2

Anexos 153

Gráfica 5.14. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Tabio




AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 20.850 20.850 20.850

2006 21.312 0,00383 0,00126 1,00 0,00 21.312 20.903

2007 21.753 0,00336 0,00227 0,98 0,00 21.744 20.926

2008 22.208 0,00256 0,00119 0,96 0,00 22.183 20.955

2009 22.656 0,00211 0,00155 0,94 0,00 22.604 20.967

2010 23.105 0,00189 0,00163 0,92 0,00 23.019 20.972

2011 23.563 0,00135 0,00114 0,90 0,00 23.431 20.976

2012 24.038 0,00175 0,00115 0,89 0,00 23.851 20.989

2013 24.507 0,00100 0,00110 0,87 0,00 24.255 20.987

2014 24.987 0,00100 0,00101 0,85 0,00 24.658 20.986

2015 25.455 0,00090 0,00174 0,83 0,00 25.041 20.969

2016 25.948 0,00070 0,00093 0,82 0,00 25.436 20.964

2017 26.451 0,00060 0,00079 0,80 0,00 25.830 20.960

2018 26.953 0,00060 0,00122 0,78 0,00 26.211 20.947

2019 27.469 0,00040 0,00085 0,77 0,00 26.594 20.937

2020 28.001 0,00050 0,00072 0,75 0,00 26.980 20.933

2021 28.522 0,00030 0,00128 0,74 0,00 27.344 20.912

2022 29.065 0,00030 0,00082 0,72 0,00 27.718 20.901

2023 29.619 0,00020 0,00076 0,71 0,00 28.087 20.890

2024 30.182 0,00020 0,00077 0,70 0,00 28.454 20.878

2025 30.759 0,00020 0,00066 0,68 0,00 28.821 20.868

2026 31.342 0,00020 0,00085 0,67 0,00 29.179 20.855

2027 31.932 0,00010 0,00086 0,65 0,00 29.531 20.839

2028 32.544 0,00010 0,00054 0,64 0,00 29.888 20.830

2029 33.157 0,00010 0,00085 0,63 0,00 30.234 20.814

2030 33.788 0,00010 0,00065 0,62 0,00 30.582 20.803

TABIO

Tasa

migratoria0,0255827

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,7656961 1 0


Gráfica 5.15. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Tenjo


Tabla 5.20. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Tenjo


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 18.466 18.466 18.466

2006 18.847 0,00752 0,00220 1,00 0,00 18.847 18.564

2007 19.193 0,00554 0,00256 0,98 0,00 19.187 18.620

2008 19.542 0,00475 0,00190 0,96 0,00 19.524 18.673

2009 19.922 0,00629 0,00215 0,94 0,00 19.887 18.750

2010 20.286 0,00494 0,00203 0,92 0,00 20.226 18.804

2011 20.617 0,00310 0,00212 0,90 0,00 20.526 18.823

2012 20.974 0,00272 0,00072 0,89 0,00 20.846 18.861

2013 21.337 0,00266 0,00070 0,87 0,00 21.164 18.897

2014 21.716 0,00289 0,00045 0,85 0,00 21.492 18.944

2015 22.091 0,00224 0,00033 0,83 0,00 21.808 18.980

2016 22.458 0,00149 0,00021 0,82 0,00 22.109 19.004

2017 22.829 0,00146 0,00027 0,80 0,00 22.407 19.027

2018 23.205 0,00151 0,00034 0,78 0,00 22.703 19.049

2019 23.588 0,00138 0,00022 0,77 0,00 22.997 19.071

2020 23.968 0,00108 0,00031 0,75 0,00 23.280 19.086

2021 24.348 0,00081 0,00029 0,74 0,00 23.556 19.096

2022 24.733 0,00083 0,00034 0,72 0,00 23.829 19.105

2023 25.129 0,00085 0,00019 0,71 0,00 24.104 19.117

2024 25.525 0,00070 0,00028 0,70 0,00 24.371 19.125

2025 25.923 0,00056 0,00027 0,68 0,00 24.632 19.131

2026 26.327 0,00048 0,00022 0,67 0,00 24.891 19.136

2027 26.738 0,00049 0,00023 0,65 0,00 25.147 19.141

2028 27.154 0,00048 0,00026 0,64 0,00 25.400 19.145

2029 27.572 0,00038 0,00032 0,63 0,00 25.646 19.146

2030 27.998 0,00032 0,00019 0,62 0,00 25.891 19.148

TENJO

Tasa

migratoria0,0198094

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,77412201 1 0

Anexos 155

Gráfica 5.16. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Tocancipá


Tabla 5.21. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Tocancipá


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 24.154 24.154 24.154

2006 24.821 0,00052 0,00128 1,00 1,00 24.821 24.821

2007 25.503 0,00051 0,00140 0,98 1,02 25.489 25.517

2008 26.220 0,00053 0,00079 0,96 1,04 26.176 26.263

2009 26.943 0,00022 0,00099 0,94 1,06 26.855 27.034

2010 27.687 0,00043 0,00118 0,92 1,08 27.538 27.844

2011 28.452 0,00021 0,00097 0,90 1,10 28.223 28.694

2012 29.256 0,00003 0,00014 0,89 1,13 28.929 29.608

2013 30.080 0,00003 0,00023 0,87 1,15 29.636 30.567

2014 30.922 0,00001 0,00038 0,85 1,17 30.340 31.572

2015 31.790 0,00003 0,00034 0,83 1,20 31.049 32.633

2016 32.689 0,00002 0,00010 0,82 1,22 31.766 33.758

2017 33.613 0,00002 0,00013 0,80 1,24 32.484 34.945

2018 34.562 0,00004 0,00018 0,78 1,27 33.202 36.198

2019 35.540 0,00004 0,00012 0,77 1,29 33.924 37.524

2020 36.547 0,00007 0,00008 0,75 1,32 34.649 38.928

2021 37.583 0,00007 0,00011 0,74 1,35 35.374 40.413

2022 38.647 0,00005 0,00012 0,72 1,37 36.098 41.984

2023 39.744 0,00009 0,00007 0,71 1,40 36.825 43.653

2024 40.871 0,00005 0,00007 0,70 1,43 37.550 45.420

2025 42.029 0,00006 0,00009 0,68 1,46 38.275 47.296

2026 43.220 0,00005 0,00008 0,67 1,49 38.999 49.289

2027 44.445 0,00003 0,00006 0,65 1,52 39.722 51.407

2028 45.705 0,00005 0,00006 0,64 1,55 40.444 53.661

2029 47.000 0,00003 0,00008 0,63 1,58 41.163 56.059

2030 48.332 0,00004 0,00006 0,62 1,61 41.881 58.616

TOCANCIPÁ

Tasa

migratoria0,0349425

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,81190994 1 1


Gráfica 5.17. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Zipaquirá


Tabla 5.22. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Zipaquirá


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 101.562 101.562 101.562

2006 104.334 0,02213 0,00352 1,00 1,00 104.334 104.334

2007 107.422 0,02396 0,00304 0,98 1,02 107.404 107.440

2008 110.527 0,02319 0,00297 0,96 1,04 110.471 110.583

2009 113.351 0,01944 0,00256 0,94 1,06 113.238 113.467

2010 116.117 0,01861 0,00289 0,92 1,08 115.925 116.318

2011 118.891 0,01861 0,00341 0,90 1,10 118.597 119.201

2012 121.772 0,01851 0,00296 0,89 1,13 121.353 122.220

2013 124.327 0,01531 0,00301 0,87 1,15 123.761 124.942

2014 126.942 0,01547 0,00311 0,85 1,17 126.204 127.757

2015 129.723 0,01618 0,00296 0,83 1,20 128.786 130.772

2016 132.155 0,01325 0,00319 0,82 1,22 130.996 133.473

2017 134.572 0,01261 0,00300 0,80 1,24 133.165 136.196

2018 137.120 0,01314 0,00289 0,78 1,27 135.438 139.092

2019 139.533 0,01209 0,00318 0,77 1,29 137.550 141.894

2020 141.852 0,01096 0,00302 0,75 1,32 139.542 144.646

2021 144.137 0,01042 0,00300 0,74 1,35 141.473 147.410

2022 146.509 0,01089 0,00312 0,72 1,37 143.462 150.313

2023 148.745 0,00953 0,00295 0,71 1,40 145.289 153.129

2024 150.844 0,00851 0,00308 0,70 1,43 146.955 155.859

2025 153.070 0,00917 0,00310 0,68 1,46 148.717 158.777

2026 155.240 0,00844 0,00294 0,67 1,49 150.396 161.698

2027 157.268 0,00747 0,00309 0,65 1,52 151.909 164.534

2028 159.327 0,00746 0,00305 0,64 1,55 153.424 167.468

2029 161.403 0,00733 0,00299 0,63 1,58 154.928 170.489

2030 163.396 0,00677 0,00310 0,62 1,61 156.325 173.495

ZIPAQUIRÁ

Tasa

migratoria0,0124023

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración0,7 1 1

Anexos 157

Gráfica 5.18. Proyección de población en tres escenarios para el municipio de Bogotá


Tabla 5.23. Supuestos y resultados de la proyección de población del municipio de Bogotá


AñoPoblación sin

efecto red

Tasa de

natalidad

Tasa de

mortalidad

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Población con

efecto red

flexible

Población con

efecto red fija

2005 6.840.120 6.840.120 6.840.120

2006 6.943.864 0,01780 0,00436 1,00 1,00 6.943.864 6.943.864

2007 7.051.353 0,01812 0,00436 0,98 1,02 7.051.113 7.051.592

2008 7.159.267 0,01804 0,00446 0,96 1,04 7.158.541 7.160.002

2009 7.266.355 0,01747 0,00424 0,94 1,06 7.264.891 7.267.858

2010 7.366.383 0,01650 0,00446 0,92 1,08 7.363.926 7.368.942

2011 7.462.634 0,01577 0,00443 0,90 1,10 7.458.923 7.466.550

2012 7.559.620 0,01549 0,00423 0,89 1,13 7.554.390 7.565.213

2013 7.656.504 0,01549 0,00440 0,87 1,15 7.649.487 7.664.112

2014 7.754.842 0,01538 0,00427 0,85 1,17 7.745.764 7.764.819

2015 7.852.510 0,01513 0,00426 0,83 1,20 7.841.093 7.865.228

2016 7.948.901 0,01482 0,00427 0,82 1,22 7.934.867 7.964.750

2017 8.044.294 0,01456 0,00429 0,80 1,24 8.027.362 8.063.680

2018 8.139.561 0,01441 0,00429 0,78 1,27 8.119.444 8.162.913

2019 8.235.337 0,01430 0,00426 0,77 1,29 8.211.745 8.263.102

2020 8.330.955 0,01410 0,00422 0,75 1,32 8.303.596 8.363.601

2021 8.425.372 0,01383 0,00423 0,74 1,35 8.393.954 8.463.383

2022 8.518.779 0,01360 0,00424 0,72 1,37 8.483.010 8.562.659

2023 8.613.098 0,01343 0,00408 0,71 1,40 8.572.674 8.663.381

2024 8.705.752 0,01330 0,00427 0,70 1,43 8.660.381 8.762.983

2025 8.799.021 0,01319 0,00420 0,68 1,46 8.748.397 8.863.778

2026 8.892.922 0,01305 0,00411 0,67 1,49 8.836.736 8.965.808

2027 8.985.100 0,01289 0,00425 0,65 1,52 8.923.056 9.066.725

2028 9.078.011 0,01274 0,00412 0,64 1,55 9.009.797 9.169.028

2029 9.170.810 0,01262 0,00412 0,63 1,58 9.096.116 9.271.891

2030 9.263.769 0,01251 0,00410 0,62 1,61 9.182.283 9.375.616

BOGOTÁ

Tasa

migratoria0,00172678

Efecto por red

flexible

Efecto por red

fija

Efecto sobre la

migración1 1 1


C. Anexo: Cartografía para la comparación de escenarios simulados.

A continuación se presenta una serie de mapas que permiten comparar espacialmente los

resultados obtenidos del ejercicio de proyección de la población en cada uno de los

escenarios propuestos. Estos mapas, que corresponden a los mapas 3.3., 3.4. y 3.5., se

encuentran agrupados por periodos, lo que facilita comparar las proyecciones de cada año

estimadas para los tres escenarios: el efecto sin red (tendencial), el efecto de red flexible y el

efecto de red fija.



año 2015.


(Año de partida)

Bibliografía 161


año 2020.


(Año de partida)



año 2030


(Año de partida)

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