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Infraestructura y exportaciones de commodities agrícolas en Colombia
Enrique Gilles
Profesor Titular, Universidad EAN. Bogotá, Colombia
Jaime Vallecilla
Investigador y consultor privado. Manizales, Colombia
Resumen
Se utiliza el modelo analítico de insumo-producto para evaluar los efectos de una
mejora en la infraestructura de transporte en Colombia sobre la producción
doméstica de commodities y el resto de la economía. Los resultados apuntan a señalar
la presencia de efectos de precios importantes, los cuales modifican a su vez la
estructura de compras sectoriales provocando efectos sobre el ingreso, el consumo y
la producción sectorial de la economía.
1. Introducción
Colombia es un país de 47 millones de habitantes, 1,1 millones de km2, US$ 7.125 de
PIB per cápita en el año 2011 (año de referencia de este estudio) y una estructura de
la economía con predominio de los servicios en la producción (tabla 1).
1
Tabla 1. Colombia: Distribución del VAB y de las exportaciones, por sector, 2011
Sectores
Primario
Secundario
Servicios
VAB
X
18.5%
15.6%
65.9%
58.1%
37.3%
4.6%
Fuente: Elaboración propia con base en DANE
La composición de las exportaciones está fuertemente ligada al sector primario
(Gráfica 1) y específicamente a la minería energética: sobre un total exportado en
2013 de 59 mil millones de dólares, el 58% estuvo explicado por el petróleo crudo y el
carbón, siguiéndole en orden de importancia el oro (4%), el café (3%) y las bananas
(1%). O sea, estos cinco commodities son responsables del 66% del total exportado.
Gráfica 1. Colombia: estructura de las exportaciones, 2013.
Fuente: elaboración propia con base en Comtrade.
Esto es a todas luces un indicador de la concentración sectorial de las exportaciones,
algo que ha sido manifestado en la literatura (e.g. Torres y Gilles, 2012) y que
constituye en uno de las preocupaciones más importantes de la agenda de política
pública, sobre todo en la coyuntura actual de baja en los precios de los commodities.
2
La importancia de estas exportaciones es también evidente si se analiza la generación
de valor agregado doméstico por ellas producida, como lo muestra la Gráfica 2.
Gráfica 2. Colombia: estructura del valor agregado generado por las
exportaciones según sector exportador. 2013.
Fuente. Gilles (2014).
Estos cálculos están basados en las interrelaciones productivas de la economía,
obtenidas gracias a una matriz insumo-producto: un dólar exportado genera ingresos
a lo largo y ancho de la economía. De acuerdo a estas cifras, el petróleo tiene una
mayor importancia relativa en cuanto a la generación de valor agregado doméstico
que en cuanto a su participación en las exportaciones totales, ya que de cada 100
dólares generados de valor agregado por las exportaciones, 55 son explicados por las
exportaciones de este commodity, contra la mencionada participación del 47% en las
exportaciones.
3
El empuje de las exportaciones colombianas de productos primarios no está
acompañado, sin embargo, por una infraestructura de transporte adecuada. En efecto,
Colombia tiene un retraso considerable en esta materia, en particular en lo referente a
transporte terrestre. Se estima que el país debería tener un 26% más de kilómetros de
carreteras, lo cual es la manifestación de un déficit de 45 mil kilómetros (Yepes et al.,
2013). También se han señalado serios problemas en la infraestructura férrea y
problemas de congestión inminentes en puertos y aeropuertos (Roda et al., 2015). El
mismo estudio señala que la inversión necesaria para cerrar la brecha de
infraestructura equivale a 0,62% del PIB por año, hasta el año 2020. Por encima de
esa cifra, la inversión anual debería crecer otro 2,48% del PIB para adecuarse a la
mayor demanda de servicios de transporte asociada al crecimiento económico
esperado.
En parte esta situación tiene su origen en la peculiar y difícil topografía del territorio
del país (Mapa 1), que está cruzado por tres ramales de los Andes (cordilleras
occidental, central y oriental) con alturas superiores a los 5 mil m.s.n.m y dos valles
interandinos relativamente extensos. A pesar de poseer zonas costeras tanto en el
Océano Pacífico como en el Mar Caribe, la mayor parte de la población se encuentra en
la zona Andina y en ella se genera cerca del 80% del PIB.
4
Mapa 1. Colombia: Relieve del territorio
Fuente: tomado de www.bc-maps.com
En un mundo crecientemente caracterizado por la segregación espacial de los
procesos productivos, fenómeno que ha sido bautizado como el de las cadenas
globales de valor (Blyde, 2014; Gilles, 2014), los países que basan su inserción
internacional en productos básicos deben hacer un esfuerzo adicional por competir,
ya que sus productos tienen un bajo nivel de diferenciación. Los servicios asociados a
las exportaciones y al consumo privado de estos productos pueden tener un papel
central en su competitividad.
Frente a esta realidad, cabe preguntarse cuáles serían los efectos de una mejora en la
provisión de dichos servicios sobre la competitividad. Este documento tiene como
objetivo analizar el impacto de las mejoras esperadas en infraestructura de transporte
terrestre sobre los precios y sobre la producción de commodities, específicamente en
5
café (agrícola y procesado o verde), otros bienes agrícolas1 y petróleo. La explotación
petrolera de Colombia está presente en varios departamentos (Mapa 2). De una
producción total de casi un millón de barriles diarios, el departamento del Meta —un
territorio mediterráneo y distante a más de mil kilómetros del puerto más cercano—
concentra el 50% de la producción. Una particularidad adicional radica en que gran
parte de este crudo es transportado, durante varios cientos de kilómetros, en
camiones tanque hasta la llegada a puerto o a oleoductos.
Mapa 2. Infraestructura petrolera
Fuente: tomado de www.simec.gov.co
1
El café exportado no es un bien agrícola sino (agro) industrial; sin embargo, el café agrícola (pergamino) es
el principal
del segundo.
i
n
p
u
t
6
Para lograr estos objetivos, la investigación se soporta metodológicamente en la
utilización del modelo de Insumo-Producto (Miller and Blair, 2009). En primer lugar
se construye una Matriz de Insumo-Producto (MIP) para Colombia con base en
diferentes fuentes, pero principalmente en el Departamento Administrativo Nacional
de Estadística de Colombia (DANE). La dimensión de la MIP que publica el DANE es de
61 x 61 sectores. Esta matriz desagrega los productos de la agricultura (en sentido
estricto) en dos: Café (agrícola) y Otros agrícolas. El hecho que el café sea tratado
como un sector aparte es otro indicador de la importancia que este cultivo ha tenido
históricamente en la economía colombiana (Vallecilla, 2012).
Dado los objetivos de este estudio, aquí se desagrega el sector Otros Agrícolas en dos,
para reflejar un componente de bienes agrícolas transables y otro de no transables. En
la Tabla 2 se muestran los principales cultivos de cada grupo según el valor de la
producción bruta.
Tabla 2. Colombia: Principales cultivos transables y no transables
Transables
No Transables
Flores
Caña de azúcar (panela) (*)
Bananas
Papa
Arroz
Legumbres
Plátano (plaintain)
Yuca
Fuente: Elaboración propia con base en SSCD v.3
(*): La panela es un azúcar moreno en bloque (similar a un ladrillo) elaborado en su mayor parte en las
fincas rurales.
El café agrícola (pergamino) representa 12% del VAB agropecuario (incluyendo
silvicultura y pesca), el café elaborado representa 1% del VAB industrial. En las
7
exportaciones, los cultivos transables representan 4%, los no transables 0,03% y el
café elaborado, como se mencionó, ronda en torno al 5%.2
Para analizar los efectos de la mejora en los servicios de transporte sobre la
estructura de costos y los precios de los commodities se usará un modelo de precios
de Leontief. Se utiliza el modelo clásico de Leontief para evaluar el impacto de la
mejora de la competitividad que sobreviene por la mejor infraestructura sobre la
producción doméstica. Por último, se presentan los encadenamientos hacia delante de
Ghosh, como forma de evaluar el potencial de arrastre de los sectores de interés.
Considerando los planes de mejora de la infraestructura que están en la agenda del
gobierno, la investigación aporta una cuantificación de los efectos de dichas mejoras
sobre la estructura de costos de los commodities; y cómo un aumento de inversión en
estos rubros afecta la producción de la economía, haciendo énfasis en los productos
primarios. Contar con dichas estimaciones es un aporte necesario para la toma de
decisiones.
Este artículo está estructurado de la siguiente forma. Luego de esta introducción, se
exponen los fundamentos del análisis insumo-producto y se presenta el modelo de
precios de Leontief. En la tercera sección se presenta la matriz utilizada, junto con los
cambios hechos a la misma. En la cuarta sección se presentan los resultados del
modelo. Finalmente, la quinta sección presenta las conclusiones del estudio.
2
No hay exportaciones de café pergamino.
8
2. Aspectos metodológicos
Presentamos a continuación el modelo Insumo-Producto, que sirve de soporte
metodológico para el presente estudio.
Modelo Insumo-Producto3
La estructura simplificada de este modelo se presenta en la Figura 1, en donde se
muestran las interrelaciones productivas de la economía en una submatriz de
transacciones de dimensión 63 x 63, cuyos elementos
denotan las ventas de
insumos intermedios del sector i (fila) al sector j (columna). La lectura por filas
muestra la generación del valor bruto de producción sectorial de acuerdo a su
utilización: demanda intermedia y demanda final.
Figura 1: Estructura simplificada de la matriz insumo-producto
Sectores
Sectores
1
1
...
...
Demanda
j
...
63
Final
VBP
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
i
...
63
...
VAB
...
...
VBP
...
...
Fuente: elaboración propia.
3
El lector interesado en profundizar esta presentación encontrará una muy buena guía en Miller &
Blair (2009).
9
El valor bruto de producción (VBP) o producto bruto del sector i, puede expresarse
entonces como:
(1)
A partir de la ecuación (1) se desarrolla el modelo básico de insumo-producto o
modelo de Leontief, cuyo objetivo es analizar cambios en la producción derivados de
modificaciones en la demanda final de la economía. En particular, se definen los
coeficientes directos
como
(2)
,
los cuales indican la relación entre el insumo i utilizado en la producción del bien j
(por ejemplo, el porcentaje de harina contenido en la producción de galletas). Luego,
se sustituye
en la ecuación (1) utilizando la ecuación (2) para obtener una relación
entre el producto de un sector dado, con el producto de todos los sectores y la
demanda final,
(3)
Adoptando una notación matricial, podemos expresar esta ecuación como:
(4)
Donde
sector,
es un vector columna cuyos elementos son el valor de la producción de cada
es una matriz cuadrada de coeficientes directos , y
es un vector columna
con las demandas finales de cada sector. Luego de algo de álgebra matricial, se obtiene
el resultado fundamental del modelo:
(5)
10
que vincula la producción sectorial a las demandas finales. La matriz
es la llamada
“inversa de Leontief”; sus elementos ( ) son denominados multiplicadores de
Leontief y representan los requerimientos directos e indirectos (i.e. totales) de la
producción. La i-ésima ecuación se escribe:
(6)
en donde se ve de forma clara que la producción del sector i responde a la demanda
final de todos los sectores de la economía. Así, un incremento en –por ejemplo— la
demanda final de automóviles tendrá un efecto directo sobre otros sectores de la
economía, esto a su vez implicará aumentos de compras de insumos y generación de
valor agregado en otros sectores, y así sucesivamente. La magnitud de estos efectos
totales está medida por los multiplicadores de Leontief.
Modelo de precios de Leontief.
La lectura por columnas de la matriz insumo-producto, en cambio, muestra la
generación de valor de acuerdo al gasto de cada sector en compras de insumos
intermedios y pago a los factores de producción (usualmente capital y trabajo),
agrupados bajo la variable
que denota el valor agregado bruto generado por el
sector j:
(7)
Dividiendo cada lado de la ecuación (7) por el VBP del sector encontramos la
participación de cada componente del producto sectorial, entre insumos intermedios
y valor agregado:
(8)
11
Esta ecuación plantea una igualdad entre los costos por unidad de producción del bien
(homogéneo) del sector j (el lado derecho de la ecuación) y el precio de dicho bien.
Bajo el supuesto de competencia perfecta, y teniendo en cuenta que todos los costos
están representados en la ecuación, dicho precio es igual a la unidad. Esto es un caso
particular, correspondiente a los precios del año base. Podemos servirnos de un índice
de precios para generalizar el resultado anterior. En notación matricial tenemos la
siguiente expresión:
(9)
Donde
es un vector fila (1x63) de precios,
es la matriz de coeficientes y
es el
vector (1x63) de razones VAB/VBP por sector. De acuerdo a esta formulación, las
variaciones son explicadas únicamente por los precios, manteniendo constantes las
cantidades. Luego, podemos expresar el modelo de precios de Leontief como:
(10)
Donde
es la transpuesta de la matriz inversa de Leontief. La i-ésima fila de esta
ecuación se vería así:
(11)
Esta ecuación muestra que los cambios en los valores agregados sectoriales tienen
efectos sobre el precio de cada uno de los sectores de la economía. En este artículo se
asume un aumento generalizado en la inversión en infraestructura que tiene como
consecuencia una reducción en la depreciación del capital, lo cual se modela por
medio de una disminución del componente de ganancias del valor agregado bruto
(VAB) del sector Transporte terrestre.
El modelo de precios de Leontief ha sido utilizado en muchos ambientes para
satisfacer diferentes objetivos. Por ejemplo, Bazzaza et al. (2003) lo utilizan en el
contexto de la evaluación de políticas energéticas; Davar (2006) plantea una forma de
analizar la discriminación de precios con la ayuda de este modelo; mientras que
12
Folloni et al. (1993) evalúan por su intermedio diferentes hipótesis de formación de
precios.
Modelo de Ghosh.
En tercer lugar presentamos la perspectiva de análisis desde el lado de la oferta: el
modelo de Ghosh. Mientras que el modelo de demanda de Leontief se pregunta cuál es
el impacto de un incremento de la demanda final sobre la oferta, el modelo de Ghosh
busca cuantificar el impacto sobre la producción asociadas a variaciones en los
insumos primarios (ingreso o valor agregado). Por esto, se dice que el modelo de
Ghosh es uno “impulsado por la oferta” (supply driven).
El desarrollo de este modelo es análogo al de Leontief, pero observando el proceso
productivo en términos de las diferentes filas de la matriz insumo-producto y no de
sus columnas. En lugar de calcular los coeficientes directos de insumos (ver ecuación
2), este modelo primero calcula los “coeficientes directos de producto”, así definidos:
(12)
,
los cuales indican la distribución de los insumos provenientes del sector i a lo largo de
todos los sectores j, en términos de la producción total del sector i, y también son
llamados “coeficientes de asignación” (análogos a los coeficientes técnicos). De esta
manera, se puede expresar el VBP como la suma de insumos intermedios y valor
agregado bruto:
(13)
Donde
es una matriz de nxn cuyos componentes son los coeficientes
y
es un
vector fila con los valores agregados brutos sectoriales. Luego de un poco de álgebra,
(14)
13
La matriz
es denominada la inversa de producto, en contraposición con la inversa de
insumos o de Leontief. La ecuación típica del modelo está dada por:
,
(15)
en donde se puede ver el efecto que implica un cambio en el valor agregado de un
sector determinado sobre la producción de otro sector. A manera de ejemplo, una
mayor disponibilidad de trabajo en el sector agrícola productor de café, posibilitará
una mayor producción en este sector que tendrá un impacto sobre la oferta de otros
sectores que utilizan insumos del primero (en este ejemplo, es razonable adelantar
que el más importante será el sector de procesamiento industrial del café).
Habiendo presentado los fundamentos del análisis insumo-producto, a continuación
se presentan los ejercicios a realizarse. En primer lugar se simulan los efectos sobre
los precios de la economía de una mejora en la infraestructura de transporte. Para
esto, se utiliza el modelo de precios de Leontief. El mecanismo de transmisión que
consideramos es el siguiente: un aumento de inversión en infraestructura provocará
una disminución en el rubro depreciación del capital en los sectores de transporte. En
efecto, una mejora en la calidad de la infraestructura implicará un aumento en la vida
útil del material de transporte y por lo tanto una disminución de costos. Esta
reducción se verá reflejada en una disminución del consumo de capital fijo, uno de los
componentes del valor agregado bruto sectorial. Así, en esta primera parte
simularemos los efectos de una disminución del valor agregado bruto del sector
Servicios de Transporte, para obtener una variación de precios de producción a lo
largo de la economía.
En la segunda etapa, se corre el modelo de demanda de Leontief (aquí denominado
simplemente “Modelo de Leontief” dado que es el originalmente propuesto por el
autor) por medio del cual se obtiene la variación de la producción sectorial luego de
un determinado aumento de la demanda final. Se considera los resultados del ejercicio
anterior, su efecto de reducción de costos en las compras de insumos intermedios, y
14
el aumento del ingreso (VAB) resultante genera un aumento del consumo. Este es el
impulso de la demanda que se simula.
En la Figura 2 se resume el abordaje metodológico de los dos primeros ejercicios
implementados con la matriz insumo-producto.
Figura 2. Esquema metodológico
Fuente: elaboración propia.
En el tercer ejercicio, de la mano del modelo de Ghosh, se analizan los coeficientes de
producto para identificar cuáles son los sectores que tienen mayor potencial de
convertirse en cuellos de botella para la producción de commodities.
3. Datos y ajustes
La matriz insumo-producto es proporcionada por el DANE y cuenta originalmente con
61 sectores productivos. Dado el alcance de este proyecto, se juzgó conveniente
mejorar el nivel de desagregación de algunos sectores así: en primera instancia, se
abrió el sector de “Servicios de transporte terrestre” en dos: Servicios de carga y otros
15
servicios de transporte terrestre. En segundo lugar, debido a que intentamos analizar
efectos sobre la producción de algunos bienes agrícolas, se desagregó el sector “Otros
productos agrícolas” en dos subsectores: transables y no transables, como se explicó
en la introducción. Luego de estas modificaciones, el estudio cuenta con una matriz
insumo-producto de 63 sectores.
4. Resultados
i.
Efectos sobre los precios de la economía
Los primeros resultados que presentamos en esta sección hacen referencia a la
aplicación del modelo de precios de Leontief, dado por la ecuación (10). Se simula una
reducción simultánea del 10% en el valor agregado bruto del sector 46.1 (Servicios de
carga transporte terrestre) y en el del sector 49 (Servicios complementarios y
auxiliares del transporte); y del 2% en el sector 46.2 (Servicios de otros transportes
terrestres). La magnitud escogida responde a estimaciones obtenidas por Roda et al.
(2015). Se trata así de reflejar la disminución del costo del capital (provisiones de
depreciación) debido a una mejora de la infraestructura de carreteras. La Gráfica 3
presenta los resultados. En ella puede verse que los mayores descensos en los precios
se dan en los sectores Productos de papel, cartón y sus productos con una reducción
de 7,05%; el propio sector de Servicios complementarios y auxiliares al transporte (5,80%); Productos metalúrgicos básicos (-5,48%); Servicios de carga transporte
terrestre (-4,57%); Azúcar y panela (-2,41%).
Gráfica 3. Reducción porcentual de costos primarios en la economía, según
sector
16
25
49
31
46.1
15
33
32
46.2
26
30
36
18
16
29
17
42
41
28
35
48
08
24
39
34
19
12
21
23
10
06
43
11
04
13
60
20
50
22
47
05
44
09
53
45
02.1
57
54
59
03
38
58
51
02.2
40
56
55
27
07
01
14
52
61
37
0,00%
-1,00%
-2,00%
-3,00%
-4,00%
-5,00%
-6,00%
-7,00%
-8,00%
Fuente: elaboración propia.
ii.
Efectos sobre la producción doméstica
Aprovechando los resultados de variación de precios debido a la mejora en la
infraestructura, en el segundo ejercicio se modifica la matriz de transacciones: en
concreto, dentro de los supuestos del modelo de insumo-producto, la disminución de
precios representa una disminución proporcional en el valor monetario de las
compras de estos sectores por concepto de servicios de transporte (dicho de otra
forma, no hay cambios en las cantidades demandas y todo el ajuste es vía precios). De
esta forma, los elementos de la matriz de transacciones se modifican como lo indica la
ecuación (16):
(16)
Esta ecuación aplica a todas las intersecciones de la matriz, por lo tanto se tiene una
nueva matriz de transacciones, lo cual redundará en una nueva inversa de Leontief.
17
A su vez, dado que esto implica un ahorro monetario en las compras de insumos
intermedios de cada sector, y para mantener constante el producto sectorial, se asume
naturalmente que dicho ahorro pasa a ser parte del valor agregado del sector.
(17)
De esta manera, la mejora en infraestructura se refleja en un aumento en la
remuneración de los factores. Por último, dicha mejora se traducirá, vía la propensión
marginal a consumir, en aumentos de demanda generalizados en la economía y en
términos de bienes importados. Por lo tanto, en este ejercicio se evalúan los efectos de
la mejora en la demanda final (consumo) que es posibilitada por el aumento del VAB
derivado de una mejor infraestructura, para lo cual se utiliza la ecuación (5). Los
resultados se presentan en la Gráfica 4.
Gráfica 4. Colombia: Variación de la producción luego del aumento de consumo
posibilitado por la mejora en la infraestructura
Fuente: elaboración propia
18
Los sectores más beneficiados por este efecto indirecto son Equipo de Transporte,
Curtidos y preparados de cuero y productos de tabaco. El efecto total sobre la
economía es un aumento del 1,5% en el PIB.
iii.
Modelo de Ghosh
En esta sección se presenta un análisis de los multiplicadores de Ghosh, que como se
dijo anteriormente proporcionan una estimación del potencial de algunos sectores
para convertirse en cuellos de botella en la producción de otros. El objetivo es
identificar qué papel juega la infraestructura en la actividad productora de
commodities agrícolas y petróleo. La Tabla 3 presenta los resultados, en donde se
suman los sectores de infraestructura para identificar su potencial efecto sobre la
producción de commodities.
Tabla 3. Vínculos de oferta de sectores de infraestructura con commodities.
Sector
Servicios de carga transporte terrestre
Servicios otro transporte terrestre
Servicios complementarios y auxiliares al transporte
Total
Petróleo
0,0291
0,0975
0,0164
0,1429
Carbón
0,0304
0,0001
0,0576
0,0882
Café
0,0013
0,0000
0,0011
0,0024
Agrícolas T
0,0380
0,0001
0,0115
0,0497
Agrícolas NT
0,0079
0,0001
0,0029
0,0108
Fuente: elaboración propia.
De la información de la tabla se desprende que el efecto de la oferta de infraestructura
es importante para la producción de petróleo, seguido por el sector carbón y el de
agrícolas transables y finalizando agrícolas no transables y café. En este último caso el
efecto es casi nulo, lo cual parece indicar que las mejoras en infraestructura no
tendrían un efecto significativo sobre el café. Vale aclarar que aparte del sector café
pergamino (i.e. el insumo agrícola fundamental en la producción de café) el resto de
insumos es insignificante. En todos los casos, los insumos ligados a la infraestructura,
aparte de su peso relativo, pertenecen a los primeros puestos en cuanto a su potencial
limitante por el lado de la oferta sobre la producción sectorial.
19
5. Conclusiones
En este artículo se abordaron las potenciales consecuencias de un mejoramiento
generalizado de la infraestructura de transporte en Colombia. En particular, se analizó
el efecto sobre los precios de producción, sobre el ingreso (valor agregado) y se
estimó los encadenamientos productivos asociados. Si bien los efectos sobre los
sectores de interés no son los más grandes, sí se permite apreciar mejoras en la
competitividad de los mismos. Además, las mejores en servicios de transporte
implican mejoras de ingresos para los consumidores, lo cual se traduce en aumentos
de la producción sectorial y de la producción total de la economía. Por lo tanto, el
mejoramiento de la infraestructura permite desencadenar un efecto multiplicador que
beneficia a toda la economía.
Referencias
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Extended Input-Output Price Models. Economic Systems Research. 15:1, pp. 6886.
Blyde, Juan S. (coordinador) (2014). Fábricas sincronizadas. América Latina y el Caribe
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Davar, Ezra (1993). Price discrimination in Input-Output. Economic Systems Research,
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Input-Output Tables. Economic Systems Research. 6:3, pp. 249-264.
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Finanzas y Ciencias Económicas, Universidad EAN.
Miller, Ronald E. and Peter D. Blair (2009). Input-Output Analysis. Foundations and
Extensions. 2nd ed. Cambridge UK: Cambridge University Press.
Roda, P., F. Perdomo y J. Sánchez (2015). Impacto de la infraestructura de transporte
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Planeación Nacional (DNP).
Torres, Danilo y Enrique Gilles (2012). Las exportaciones industriales de Colombia:
estructura tecnológica, diversificación y sofisticación. Cuadernos de Economía,
31(57). Edición especial, pp. 201-220.
Vallecilla, Jaime (2012). Breve historia económica del café. Colombia y el mundo.
Editorial Académica Española. Alemania.
Yepes, Tito, Juan Mauricio Ramírez, Leonardo Villar y Juliana Aguilar (2013).
Infraestructura de Transporte en Colombia. Cuadernos de Fedesarrollo No. 46.
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