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Comparación de estimaciones nacionales de la población colombiana para el período 1950-1985

En la entrada Evaluación de las
estimaciones nacionales post COVID-19 para el período 1950-2020 se comenzó el estudio
de los problemas presentes en las Estimaciones vigentes del Dane, encontrando
que había notables diferencias entre las estimaciones del Dane y los valores
calculados en las conciliaciones demográficas de los censos levantados en el
período 1950-2005. con los valores
obtenidos en el análisis de los censos colombianos.

En esta entrada se continúa el estudio haciendo
la comparación con las estimaciones realizadas en la conciliación demográfica
del censo de 1985.

En el cuadro siguiente se presenta la
compasión de dos juegos de estimaciones de la población nacional por sexo para
el período 1950-1985, Se presenta información sobre la estimación post COVID-19
para períodos quinquenales de 1950-1985 y se contrasta con las cifras de la conciliación
demográfica del censo de 1985, el primer ejercicio hecho por el Dane para un
juego de estimaciones que se inician en 1950. También se presenta la diferencia
porcentual entre los dos juegos de estimaciones.

Colombia:
Estimaciones de la población masculina 1950-1985

Se puede apreciar que la población masculina tiene
una diferencia porcentual promedio (12,08 %). La diferencia porcentual de la
población masculina va aumentando a medida en que la retropolación avanza de
1985 hacia 1950, pasando de 1,89 % en 1985 a 24,14 % en 1950.

En la gráfica siguiente se puede apreciar la
comparación de las estimaciones de la población masculina en el período
1950-1985. La línea magenta muestra las estimaciones vigentes mientras que la
línea de puntos representa las estimaciones de la conciliación demográfica del
Censo de 1985.

Estimaciones
de la población masculina 1950-1985

En el gráfico se puede apreciar que en 1985 las
dos estimaciones no coinciden siendo las estimaciones post COVID-19 280 957
personas más que las calculadas en la CD1985. Durante todo el período 1985-1950
la diferencia entre las dos estimaciones va creciendo a medida en que avanza la
retropolación llegando a un máximo en 1950 de 1 432 276.

Esta diferencia entre los dos juegos de
estimaciones en 1950 (1 432 276) se puede descomponer en dos partes. La primera
es la diferencia existente en 1985 (280 957) y la segunda 1 151 319 es la parte
correspondiente al cambio demográfico entre 1950 y 1985. Las cifras anteriores
muestran que la contribución del cambio demográfico es un poco más de 4 veces
la correspondiente a la diferencia en la población del año base (1985).

Una diferencia de tal magnitud es una señal
clara de que el proceso de retropolación tiene fallas grandes que se deben
corregir para poder contar con un juego de estimaciones que refleje la dinámica
demográfica de la población masculina en el período 1950-1985.

Las cifras de la población femenina se
presentan en la siguiente tabla. Las nuevas estimaciones superan las
estimaciones de la CD1985. La diferencia entre los dos juegos de estimación no es
tan marcada como en el caso de la población masculina. Al comienzo de la
retropolación en 1985 la diferencia es 259 604 y su valor va aumentando hasta
llegar a 455 120 en 1965 al llegar a 1950 la diferencia entre los dos juegos de
estimaciones es 192 245 un poco menos de la diferencia existente en 1985.

Estimaciones
de la población femenina 1950-1985

La diferencia porcentual es mucho menor que la obtenida en la retropolación de la población masculina y además no tiene la tendencia monotónicamente creciente observada en la población masculina. A diferencia de lo observado con la población
masculina. la comparación de la población femenina entre los dos juegos de
estimaciones no presenta graves diferencias que indiquen serios problemas en el
proceso de retropolación.

En el siguiente gráfico se presenta la
información sobre la comparación de la población femenina para el período
1950-1985. La información de las estimaciones vigentes denominadas Post-COVID-19
se presenta en la línea magenta y los resultados de la Estimación realizadas en
la CD1985 en una línea punteada.

Estimaciones de la población femenina
1950-1985

La representación gráfica confirma lo ya
mencionado anteriormente. La diferencia es debida en buena parte a la población
inicial de la retropolación y la contribución del cambio demográfico no es tan
importante comparada con la diferencia en la población de 1985.

Para analizar el comportamiento diferencial
por sexo es conveniente utilizar el número de hombres por cada cien mujeres
conocido técnicamente como el Índice de masculinidad. Este índice tiene un
comportamiento relativamente estable a través del tiempo por lo que se utiliza
generalmente para detectar problemas en la coherencia temporal de los juegos de
E&P.

En el siguiente gráfico se compara el número
de hombres por cada cien mujeres para las estimaciones post COVID con los
valores correspondientes a los valores obtenidos en las conciliaciones
demográficas del censo de 1985.

En el gráfico siguiente se presentan los
resultados del IM tanto para las estimaciones post COVID como las obtenidas en
la CD. Según las estimaciones post COVID19 el IM para la población colombiana
en 1985 fecha en la que comienza la retropolación inversa el IM de las
estimaciones Post COVID (línea magenta) y el de las estimaciones CD1985 son
iguales. El IM de las estimaciones post COVID a medida en que avanza la
retropolación va aumentando mientras que el de la CD 1985 permanece constante. Al
final de la retropolación en 1950 el IM de las estimaciones vigentes es 118.7 hombres
por cada cien mujeres un valor muy alto que no es compatible con las
estimaciones hechas en la CD1985 ni en el análisis demográfico del censo de
1951.

Colombia:
Índice de Masculinidad 1950-1985

El análisis de la serie de tiempo del IM nos
confirma que las estimaciones vigentes del Dane tienen un exceso de hombres como
resultado en las deficiencias del cálculo de la proyección inversa a partir de
los valores calculados en 1985. Además, este exceso de hombres va aumentando en
términos relativos a medida en que avanza la retropolación llegando a su máximo
valor en 1950.

Además del análisis del IM a través del
tiempo también es conveniente analizar la variación del IM por edad. En
Colombia en donde la migración internacional no es significativa el IM para los
menores de un año es un poco menor del IM al nacer que es 105. Debido a la sobremortalidad
masculina el IM va reduciéndose con la edad siempre siendo menor de cien.

En el gráfico siguiente se compara el IM por
edades en 1985 para las estimaciones vigentes con el de las estimaciones de la
CD1985. La información de las estimaciones post COVID-19 se representan con una
línea magenta y las estimaciones de la CD1985 con una línea punteada, mientras
que la línea punteada comienza cerca al IM al nacer (105) y va descendiendo
monotónicamente la línea magenta es prácticamente horizontal.

Colombia
Índice de masculinidad por edades 1985

En el gráfico también se ha incluido una
línea gris correspondiente al IM de una población cerrada en donde la
mortalidad ha permanecido constante y en el que el IM al nacer ha sido 105. La discrepancia entre la línea gris y la línea
magenta confirma que la retropolación de 1985 parte de una distribución por
sexo en la que hay un exceso de hombres mayores de cuarenta años. La estimación
de la CD1985 tiene un IM consistente con el modelo teórico.

El IM en 1985 muestra un mayor exceso de
hombres en 1950 al fin de la proyección inversa Como se muestra en la siguiente
gráfica el IM comienza a crecer con la edad a partir de un valor cercano a 105
y llega a su máximo valor (120) a los cincuenta y cinco años.

Colombia Índice de masculinidad por
edades 1950

El IM de la estimación derivada de la
Conciliación demográfica de 1985 (CD1985) tiene un patrón descendente con la
edad. Las gráficas de los dos juegos de estimación se van separando a medida que
aumenta la edad de la población. Para el grupo de edades de 75-79 años el IM de
la CD 1985 es 76 mientras que el IM de las estimaciones post COVID19 es de 120.
El gráfico pone en evidencia que el exceso de hombres en 1950 aumenta con la
edad.

En el gráfico también se ha incluido la línea
gris correspondiente al IM de una población cerrada en donde la mortalidad ha
permanecido constante y en el que el IM al nacer ha sido 105. La discrepancia entre la línea gris y la línea
magenta confirma que la retropolación de 1985 a 1950 no es consistente con el
modelo teórico (línea gris) mientras que la estimación de la CD1985 si tiene un
IM consistente con el modelo teórico.

El exceso de hombres en la estimación post
COVID en 1950 se aprecia mejor en la comparación entre esta y la gráfica del IM
teórico. Se puede ver que la línea magenta para todas las edades es creciente mientras
que la línea gris es decreciente y que esta diferencia entre las dos líneas se
va ampliando con la edad.

A manera de conclusiones, vale la pena mencionar
algunos de los hallazgos de la comparación entre los dos juegos de
estimaciones. La estimación de la población masculina tiene serias deficiencias,
lo que se traduce en un exceso de hombres en todas las edades y que va
creciendo a medida en que se avanza con la retropolación desde 1985 a 1950.

Al descomponer las diferencias entre los dos
juegos de proyecciones se ha podido establecer que para la población masculina la
contribución del cambio demográfico supera la contribución de la diferencia
observada en el año de 1985.

La utilización del Índice de masculinidad permite
analizar este desbalance entre los sexos que se observa en las estimaciones
vigentes del Dane. Se puede apreciar que el exceso de hombres va aumentando con
la edad y el IM llega a valores muy altos comparados con el modelo teórico.

June 17, 2023
Evaluación de las estimaciones nacionales post COVID-19 para el período 1950-2020

En la entrada “La actualización de
las proyecciones de la población colombiana” publicada el 19 de
abril de 2023 se analizaron las diferencias entre la actualización del juego de
Estimaciones[1] y Proyecciones
(E&P) de la población nacional de Colombia durante el período 1950 y 2070 y
las E&P calculadas en la conciliación demográfica del Censo Nacional de
Población y Vivienda de 2018 CNPV2018. Debido
a que en los dos juegos o conjuntos de proyecciones del Dane sólo se
introdujeron cambios en el período 2019-2070 no se realizó un análisis de las
E&P del periodo 1950-2019. En esta entrada se hará una comparación de las
E&P del Dane para el período 1950-2005 con los valores obtenidos en el
análisis de loso censos colombianos. En una próxima entrada se hará la
comparación con las E&P realizadas previamente por el Dane y se identificarán
algunas inconsistencias que se observan en la información oficial vigente.

El 18 de mayo de
2020 el Dane publicó el primer juego de estimaciones y proyecciones de
población Nacional, Municipal y Departamental. Las estimaciones vigentes para
el período 1950-2020 se realizaron como parte del análisis demográfico del
Censo Nacional de Población y Vivienda de 2018. El trabajo demográfico realizado
por el Dane se hizo con programas que estiman la población por años simples de
edad y sexo para cada uno de los años del período de la estimación. Para el CNPV
el Dane obtuvo, las estimaciones para un departamento sumando las estimaciones para
cabeceras y para Centros Poblados y Rural disperso (CP&RD) para así obtener
las E&P departamentales. La proyección nacional se obtuvo sumando las
proyecciones departamentales. Para el período 1950-1985 no se calcularon las
estimaciones departamentales sino únicamente las estimaciones nacionales por
edad, sexo y área geográfica.

Las estimaciones realizadas por el Dane toman
como su punto de referencia el cálculo de la población nacional por área
geográfica estimada para mediados de 2018 y calcula el resto de la serie por un
procedimiento de retropolación o proyección inversa. Es decir, obtiene la
población de 2017 a partir de la estimación de la población colombiana en 2018
restando los componentes del cambio demográfico para cada una de las cohortes que
fueron estimadas en el CNPV2018. Este procedimiento de proyección inversa se
repite para calcular la población de 2016, 2015 hasta llegar a 2005 año en que
se levantó el Censo General. El resultado
obtenido para 2005 por el procedimiento de proyección inversa es diferente al
obtenido en la conciliación demográfica del Censo General por lo que las
estimaciones anteriores pierden su validez.

De la misma manera se procedió calculando la
proyección inversa para el período 2005-1993 obteniendo los valores
actualizados de las E&P. A continuación se calcularon los valores para el
período 1993-1985 mediante el procedimiento de la proyección inversa. Finalmente,
se realizó el proceso de proyección inversa a nivel nacional por área geográfica
para el período 1985-1950.

El proceso seguido por el Dane tiene un gran
atractivo desde el punto de vista teórico pues minimiza la utilización de
procedimientos matemáticos inherentes en la desagregación de un total en sus
diferentes áreas menores. Sin embargo, la información requerida no siempre está
disponible ni es de la calidad suficiente para asegurar una precisión adecuada.
Por ejemplo, requiere información sobre la mortalidad, fecundidad y migración
para cada área geográfica de todos los departamentos.

Las estimaciones del Dane Post-Covid se han
hecho para todos los años entre 1950 y 2023 por lo tanto es muy fácil
contrastar las estimaciones para los años censales con valores que se han hecho
en el momento en que se hizo el análisis demográfico de los censos colombianos.
En el cuadro siguiente se aprecia la estimación del Dane y algunos valores de
referencia resultado de estimaciones de la población ajustada hechas por varios
investigadores y por el Dane, así como las diferencias porcentuales con
relación al valor de la diferencia en donde un valor positivo indica que el
valor estimado es mayor tasas de crecimiento intercensal.

Para 1951 y para 1964 se ha tomado el valor obtenido
por Jorge Arévalo un demógrafo del Celade que hizo el análisis demográfico del
censo de 1964[2].
Para 1973 el valor estimado por el DNP[3], para
1985, 1993 y 2005 los datos estimados en la conciliación del Censo General 2005
y para 2018 el valor estimado por el Dane a partir de la encuesta de cobertura.

Comparación entre las
estimaciones de la población post COVID y valores de referencia 1951-2018

La tabla muestra claramente que en el período
1951 -1985 la diferencia relativa va disminuyendo con el tiempo. La mayor diferencia
relativo ocurre en 1951 es casi un 15% que corresponde a una diferencia de un
millón ochocientos mil personas. La diferencia relativa se va reduciendo y en 1964
es un poco menos de nueve por ciento que equivale a un millón seiscientos mil
personas y para el censo de 1973 la diferencia es casi igual a la observada en
el período anterior con un millón 611 mil personas que equivale al 7.12 %. La
estimación del Dane basada en el CNPV2018 para 1985 su diferencia es de es un
1,2% menos de la calculada en el Censo General 2005 y su valor es 375 mil personas menos de la estimación
realizada en la conciliación demográfica del censo de 2005. Finalmente, debe
anotarse que el Dane tomó como base para la conciliación demográfica la
población estimada por la encuesta de cobertura por lo tanto en 2018 no hay
diferencia entre la cifra de referencia y la cifra de la conciliación
demográfica es cero.

La población calculada por la conciliación
demográfica del CNPV2018 para 1993 y 2005 es menor a la calculada anteriormente
en el CG2005. En 1993 la diferencia es de un millón 176 mil y en 2005 es un
millón 217 mil. La diferencia relativa en 1993 es 3,2 % y en 2005 de 2,8%

La diferencia entre la estimación post
COVID-19 y los referentes se aprecia más fácilmente en el siguiente gráfico

La población colombiana 1951-2018



Se puede determinar en el gráfico que la
estimación del Dane es más alta que el valor de los referentes en el período
1951-1985 y tal como se puso de presente anteriormente se aprecia la mayor
brecha entre las dos líneas al comienzo del período y prácticamente una
coincidencia para 1985.

Para el período 1985-2018 las estimaciones
del Dane son más bajas que el valor de los referentes. La mayor diferencia
ocurre entre los censos de 1993 y 2005.
Sin embargo, las nuevas estimaciones no parecen estar muy alejadas de
los refrentes utilizados.

Tratando de precisar el origen de las
diferencias entre las nuevas estimaciones del Dane y los valores de referencia
se consideró conveniente analizar las diferencias para las poblaciones
masculina y la femenina.

En el cuadro siguiente aparecen los
resultados de este ejercicio.

Comparación entre las estimaciones de
la población por sexo post Covid y valores de referencia 1951-2018

La mayor diferencia porcentual corresponde a
la población masculina. El promedio de las diferencias relativas en valor
absoluto para la población masculina es de 7,8 % mientras que es de 3,49 % para
la población femenina. La diferencia porcentual de la población masculina
muestra una clara tendencia a irse reduciendo con el tiempo en el período 1950-
1985 mientras que la diferencia porcentual de la población femenina no tiene
esa tendencia.

La diferencia porcentual de la población
masculina para el censo de 1951 es ligeramente superior al 25 por ciento cifra
que de ser verdadera implicaría una omisión censal fuera de todas proporciones
pues las cifras de referencia ya tienen incorporada una omisión de 8,55 %

Lo mismo puede decirse de las cifras para los
años censales de 1964 y 1973 pues la omisión total de los censos de 1964 y 1973
implícitos en los valores de las estimaciones post COVID-19 están fuera de
totos los cálculos hechos previamente.

Las cifras de la población femenina son más
cercanas a los valores de referencia, pero de todas maneras parecen elevadas
considerando las omisiones implícitas de los censos de 1951 a 1973.

Los gráficos correspondientes, presentados a
continuación , corroboran el análisis anterior. Una gran discrepancia en el
período 1950-1985 para la población masculina y una mejor aproximación en el
período 1985 -2018.

Colombia, Estimaciones
de la población masculina 1950-2018

Con base en estas consideraciones es posible
concluir que las estimaciones de la población masculina hechas por el Dane para
los años censales son bastante alejadas de los valores de referencia en
especial en el período 1950-1985.

Como se muestra en la siguiente gráfica, la
población femenina se aproxima a los valores de referencia para los diferentes
años censales. Sin embargo, los valores correspondientes a las E&P post COVID-19
son más altos que los valores de referencia lo que indica que los parámetros utilizados
en la retropolación de 1985-1950 requerirían una revisión para que las
estimaciones post COVID sean más cercana a la verdadera dinámica poblacional de
Colombia.

Colombia, Estimaciones de la población femenina 1950-2018

Saber que hay serias inconsistencias en los
niveles y composición por sexo de la población nacional del período 1950-2020
es apenas el comienzo de la evaluación de las nuevas estimaciones del Dane. Si
los niveles de la población y su distribución por sexo no son los adecuados, entonces
los componentes del cambio demográfico es decir el número de nacimientos,
defunciones y migraciones no estarán bien calculados. Las tasas de crecimiento
de las poblaciones masculina y femenina, en especial la primera de ellas tendrá
graves errores debido a las discrepancias en los años censales.

Con el fin de poder presentar una alternativa
más adecuada de la población verdadera de Colombia en el período 1950-2020, en
una próxima entrada se hará la comparación de las E&P actuales con los
ejercicios realizados en las conciliaciones demográficas de 1985 y 2005. También se harán comparaciones de las estimaciones
del Dane con otras fuentes como las de las Naciones Unidas y la Oficina de
Censos de los Estados Unidos (USCBD por sus siglas en inglés) con el fin de tener
suficientes elementos de juicios que permitan precisar la dinámica demográfica
colombiana del período 1950-2020.

Algunas conclusiones preliminares del análisis
realizado:

1.
Las estimaciones del Dane 1950-2020 tienen
serias deficiencias. Por una parte, los niveles de la población calculados por
el Dane son superiores a valores estimados para los años censales.

2.
Hay un exceso de hombres en las estimaciones
del Dane que va reduciéndose a medida que pasa el tiempo.

3.
La comparación de las estimaciones de la
conciliación demográfica del Dane basada en el CNPV2018 con las cifras ajustadas
de los censos muestra que existen importantes diferencias que ameritan una
reestimación de la población colombiana en el período 1950-2020.

4.
Los parámetros demográficos de la población
masculina resultan inconsistentes con la dinámica demográfica colombiana en el
período 1950-1985 y deben ser objeto de una revisión detallada.

[1] Técnicamente se habla de estimaciones de población cuando los cálculos
ser refieren a lo ocurrido antes de la fecha actual y proyecciones cuando se
refiere a cálculos sobre la población de un período posterior a la fecha
actual. Por convención la población se calcula a mitad del año.

[2] Arévalo, J. (1968). AJUSTE DEL CENSO DE POBIACION DE COLOMBIA DE 1964.
Santiago de Chile: Celade.

[3] Rueda, J. O., Manrique de Llinás, H., & Vergara, V. (1982).
DINÁMICA DEMOGRÁFICA Y PROYECCIONES DE POBLACIÓN DEL PAÍS, LOS TERRITORIOS
NACIONALES, BOGOTÁ, LOS DEPARTAMENTOS Y LAS 30 PRINCIPALES CIUDADES: ASPECTOS
METODOLÓGICOS Y PRINCIPALES RESULTADOS. Revista de Planeación y Desarrollo,
XIV(3), 9-52. Obtenido de
https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/RevistaPD/1982/pd_vXIV_n3_1982_art.1.pdf

June 1, 2023
La actualización de las proyecciones de la población colombiana

El 21 de marzo de 2023 el Departamento
Administrativo Nacional de Estadística (Dane) actualizó su conjunto de
estimaciones y proyecciones basado en el Censo Nacional de Población y Vivienda
de 2018 (CNPV2018).

Es una gran noticia para el país que el Dane ofrezca
una información actualizada y que por primera vez en su historia haya reconocido
la importancia de ajustar sus proyecciones teniendo en cuenta las variaciones que
afectan los componentes del cambio demográfico (nacimientos, defunciones y
migraciones). El COVID-19 y la continuación de la migración venezolana han sido
eventos que no se habían tenido en cuenta cuando se hicieron las proyecciones
iniciales y que ameritaban una revisión cuidadosa de las proyecciones vigentes
para poder incorporar estos cambios en la dinámica demográfica colombiana.

Esta actualización es muy oportuna por dos
razones principales. La primera estamos en vísperas de las elecciones
regionales y las estimaciones y proyecciones[1]
de los departamentos y municipios van a ser de gran utilidad a los alcaldes y
gobernadores que serán elegidos el 29 de octubre de 2023. Además, en este
momento se están discutiendo reformas trascendentales como la pensional, la de
la salud y la laboral para las que unas proyecciones actualizadas a nivel
nacional son fundamentales para poder
analizar las consecuencias de estas reformas en el largo plazo.

Al igual que las proyecciones iniciales el nuevo conjunto de estimaciones y proyecciones del
Dane, trae unas proyecciones nacionales por años simples de edad y por área geográfica[2]
para todos los años del período 2018-2070, unas proyecciones departamentales por
área geográfica, por años simples de edad y para todos los años del período
2018-2050 y unas proyecciones municipales por área geográfica, años simples
de edad, para todos los años del período
2018-2035.

Para destacar el efecto del COVID-19, el Dane
denomina el conjunto de proyecciones iniciales como Pre COVID-19 y el conjunto actualizado de las proyecciones como Post COVID-19. En una nota al pie del gráfico en el que
muestran los resultados del ejercicio el Dane escribe: “El crecimiento
observado en el año 2018 responde al incremento de la inmigración. El distanciamiento
de la serie pre COVID-19 y post COVID-19
responde al exceso de mortalidad entre los años 2020-2021”.

En la presentación de los
resultados el Dane
ha incluido como elemento de comparación los resultados recientes de la ONU o
sea la versión 2022 del World Population
Prospects
en la que por primera vez se hacen las estimaciones y proyecciones por años
simples de edad para cada año calendario.

A continuación se presentará un análisis
comparativo de las dos proyecciones del Dane para el período 2018-2070 pues las estimaciones del
período 1950-2017 no tuvieron cambios. El análisis de la comparación entre el nuevo conjunto de proyecciones y los resultados de WPP se hará en una próxima entrada.

En el siguiente Gráfico se presentan los
resultados para la población colombiana. Las dos versiones del Dane parten de la
población corregida por omisión censal y mala declaración de edad (48,258,494)
del Censo Nacional de Población y Vivienda 2018 CNPV2018. La proyección post-COVID-19 a partir de 2020 presenta
valores inferiores a los de la proyección pre-COVID-19.

Colombia:
Estimaciones y proyecciones de población nacional 2018-2070

La diferencia entre las dos proyecciones del Dane va creciendo a medida
que pasa el tiempo. Al final del período de análisis (2070) el Dane proyecta
una población de 55,4 millones, un 12 % menos
que los 63,0 millones de la proyección anterior.

En las nuevas proyecciones del Dane, el
máximo de la población de Colombia ocurriría en 2051 con una población de 57,7
millones de personas. En las proyecciones anteriores el máximo se estimaba que ocurriría en 2064 y su valor sería
63,2 millones.

Las tasas de crecimiento de las proyecciones
del Dane son diferentes en especial a partir de 2020 cuando las dos curvas del
gráfico comienzan a separarse. En el siguiente gráfico se presentan las tasas
de crecimiento de los dos conjuntos de estimaciones y proyecciones del Dane así
como la diferencia entre las tasas de crecimiento.

Colombia:
Tasa anual de crecimiento de población nacional (%) 2018-2070

Siguiendo las convenciones utilizadas en la
presentación de los resultados, las cifras pre COVID-19 se representa con una
línea punteada y el conjunto Post Covid-19 con una línea magenta. Se ha incluido
una línea azul que representa la diferencia entre las tasas de crecimiento de los
dos conjuntos de estimaciones y proyecciones del Dane. Se ha utilizado una
escala diferente (eje derecho) para poder apreciar mejor las diferencias entre las
dos tasas de crecimiento.

En 2018 las tasas de crecimiento de los dos conjuntos
de estimaciones del Dane son iguales. De 2019 a 2023 la tasa de crecimiento post
COVID-19 es mayor que la pre COVID-19. En este período el COVID-19 y su
consecuente aumento en la mortalidad afectaron
negativamente la tasa de crecimiento de la población colombiana, mientras que la
inmigración venezolana tuvo un efecto positivo en la tasa de crecimiento de la
población. Como el resultado final fue un incremento en la tasa de crecimiento
de la población el efecto del aumento de la migración venezolana fue mayor que
el efecto negativo del COVID-19.

A partir de 2023 las nuevas proyecciones
tienen una tasa de crecimiento menor que las de preCOVID-19. La mayor diferencia
entre las tasas de crecimiento de los dos conjuntos de proyecciones (línea azul)
ocurre en 2028.

Para poder analizar en mayor detalle las
diferencias entre las tasas de los dos conjuntos de proyecciones del Dane es
conveniente analizar primero el efecto del crecimiento natural o sea, la
diferencia entre las tasas brutas de natalidad y las tasas brutas de mortalidad.
En el gráfico se presentan los resultados de la tasa de crecimiento natural. Al igual
que en el gráfico anterior se ha añadido una línea correspondiente a la
diferencia entre los dos conjuntos de estimaciones y proyecciones del Dane

Colombia: tasa de crecimiento natural
2018-2070 TCN x mil hab.

Desde 2019 a 2029 la tasa de crecimiento natural
del nuevo conjunto de proyecciones del Dane es menor que la que se había calculado
anteriormente. Este es el efecto del COVID-19 y de la manera como se ajustarán
las tasas de natalidad y mortalidad para volver a la tendencia de largo plazo
que se supone llegue a su tendencia anterior en 2029. De 2030 a 2064 la tasa de
crecimiento natural del nuevo conjunto es ligeramente superior. En los seis últimos años la tasa del nuevo conjunto es
ligeramente inferior a la del conjunto inicial.

El efecto de los cambios en los supuestos de
la migración internacional se puede apreciar en el gráfico siguiente.

Colombia: Tasa Migración Internacional
Neta 2018-2070 TNM x mil hab.

El gráfico muestra que en el segundo conjunto de
proyecciones hay un descenso más lento de la tasa de migración venezolana y,
por otra parte, un cambio importante de largo plazo pues en el primer conjunto de proyecciones
se consideraba que Colombia tendría un flujo de inmigrantes mientras que en el
segundo juego se considera que Colombia volvería en 2029 a su condición
habitual de un exceso de emigrantes sobre los inmigrantes.

Una diferencia importante entre los dos conjuntos
de proyecciones es que la desagregación por área geográfica es decir entre cabeceras, por
un lado, y centros poblados y rural disperso por el otro, solo se presenta
hasta 2035. De ahí en adelante únicamente se presenta el agregado del total
nacional o departamental. Pienso que esa decisión es correcta pues el análisis
del conjunto de proyecciones iniciales mostraba que la información no era compatible
con otras estimaciones, ni con las tendencias observada en otros países similares
a Colombia.

Del análisis presentado en esta entrada del
Blog se podrían sacar algunas conclusiones.

1.
Cambiar
las proyecciones de población cuando ha aparecido nueva información que no se
había contemplado en el cálculo inicial es un paso adelante ya que los
interesados en el tema de la población cuentan con cifras más confiables. Esta
actualización se convertirá en un insumo básico para el análisis del efecto de
las reformas que se están estudiando en el Congreso y para los gobernadores y
alcaldes que se elegirán el 29 de
octubre de 2023

2.
El
Dane ha incorporado cambios en los supuestos de población más acordes con la
dinámica demográfica. Los niveles de población calculados en la actualización
de las proyecciones de población lucen más acertados.

3.
El
cambio en los supuestos de migración explicaría en buena parte la disminución
de los niveles de población así como la reducción en las tasas del crecimiento
de la población.

4.
Dada
las dificultades metodológicas del proceso de proyección por área utilizado en
el primer conjunto de proyecciones resulta encomiable que el Dane haya dejado de
desagregar por área a partir de 2035.

[1] Una
estimación se refiere a una población que tiene una fecha igual o anterior a la
fecha actual y una proyección es la que se refiere a una fecha posterior a la
actual.

[2] Cuando
se habla de proyecciones por área geográfica se quiere decir que se
presenta la población para dos categorías: i) cabecera y ii) centros poblados y rural disperso. En
el nuevo conjunto de proyecciones no existe una desagregación por área geográfica a partir de
2035 y sólo se presenta información para el total nacional o departamental..

April 19, 2023

Evaluación de un juego de proyecciones de población: Análisis demográfico para no demógrafos Parte II

En la entrada anterior comenzamos la
evaluación de un juego de proyecciones y para ello hicimos tres gráficos en
los que se compararon los resultados con
un referente. Mostramos en primer lugar un gráfico en el que aparecía la
población total de Colombia, otro en el que comparamos la
población urbana de los dos juegos de proyecciones y un tercero en el que se hacía una comparación entre las
proyecciones de la población rural.

Concluimos que la diferencia entre los
dos juegos se debía a diferencias en la proyección de la población rural. Para
poder terminar la evaluación era necesario evaluar el tercer gráfico desde el
punto de vista demográfico.

Los que han trabajado con proyecciones
de población rural para Colombia se sorprenderían mucho de que el número
absoluto de habitantes en la zona rural crezca de manera continuada por un
período de 65 años entre 2005 y 2070.

En 2005 cuando trabajaba en el Censo
General 2005 y tuve que revisar juegos de proyecciones de población rural me acordé
de los escritos del profesor Lauchlin Currie y en especial de su propuesta de la
Operación Colombia[1]
que se basaba en una revisión histórica del desarrollo económico de los Estados Unidos y me pareció
que dado el estado de desarrollo de Colombia en 2005 se estaría entrando en una
fase en la que el número absoluto de habitantes de la parte rural permanecería
constante por un tiempo para luego descender.

Esta hipótesis es muy fácil de
incorporar en el análisis gráfico pues lo único que se requiere es trazar una
recta horizontal que pase por el nivel de la población al inicio del período.
En el siguiente gráfico se incorpora la idea de una población rural estacionaria mediante una linea de color gris. Si la hipótesis de que la población se mantiene por debajo del nivel inicial esta línea gris señalaría un techo para las proyecciones de la población
rural colombiana.

Dicho de otra manera una proyección
por encima de la línea gris daría una señal de alerta que debería ser
investigada de inmediato.

Al introducir esta línea gris (ver
gráfico siguiente) en nuestro análisis se pone en evidencia que el juego de
proyecciones relativos a la proyección A no está de acuerdo con el posible
desarrollo económico colombiano.

Por el contrario la línea naranja está de acuerdo con la hipótesis derivada del trabajo del Profesor Currie, pues al comienzo está cerca al techo indicado en la línea gris y luego a partir del año 2020 comienza a descender..

Basado en este comportamiento de la
proyección con relación al techo fijado, podemos concluir que la línea azul no
refleja la posible trayectoria de la población colombiana hasta el año 2070
mientras que la línea naranja muestra una trayectoria por debajo del techo pero
que podría tener un descenso muy rápido a partir de 2020.

En un trabajo reciente revisé la información demográfica del Censo Nacional Agropecuario
levantado en 2014 y me sorprendió que la población del rural disperso era muy inferior
a la observada en el Censo General 2005 lo que haría que el valor estimado para
2014 en la línea azul no fuera consistente con nuestra realidad demográfica.

Por otra parte, el porcentaje urbano es decir la
participación de las cabeceras
municipales en el total del país en la mayoría de las proyecciones es
creciente por tanto un gráfico de esta proporción con relación al tiempo
ayudaría mucho a dilucidar la validez de nuestra línea azul.

A través del tiempo se ha podido
observar que la proporción urbana ha aumentado como consecuencia de un
crecimiento más rápido de la población urbana que la población rural. Esta observación
ha dado lugar a una metodología denominada diferenciales del crecimiento desarrollada
inicialmente por las Naciones Unidas, por lo que ahora se conoce entre los demógrafos como el método
de las Naciones Unidas. Bajo la hipótesis de un diferencial constante el porcentaje
urbano tiene una trayectoria logística muy similar a las observadas en
epidemiología.

Para introducir en la comparación un porcentaje
urbano correspondiente a la línea gris tomaremos como población urbana la
calculada en la proyección A y obtendremos el total como la suma de esta población rural estacionaria y la población rural de nuestro juego de proyecciones designado con la letra A.

Los resultados de este ejercicio se
presentan en el gráfico siguiente.

Cómo se aprecia en el gráfico la línea azul está siempre por debajo de la línea gris correspondiente a nuestro modelo de población rural estacionaria. No tiene una forma logística y tiende a mantenerse constante lo que significa que los sectores urbano rural crecen a tasas similares lo que va en contra de la evidencia observada en el mundo.

La línea naranja si se comporta de acuerdo a modelo de los diferenciales del crecimiento y parece seguir una trayectoria logística. Se puede apreciar que la línea naranja está siempre por encima de la línea gris como es de esperar pues la hipótesis de una población rural estacionaria define un piso para el porcentaje de la población urbana.

Basados en el gráfico anterior podemos decir que la proyección A está por debajo del piso establecido por nuestra línea gris mientras que la línea naranja está por encima del piso establecido por la hipótesis de la población rural estacionaria.

Hasta el momento hemos concentrado
nuestro análisis en dos proyecciones sobre Colombia por lo que antes de dar el veredicto
me puse a mirar proyecciones de otros países similares a Colombia.

El CELADE trae ejemplos de
proyecciones de largo plazo para los países de nuestra región decidí bajar las
proyecciones de los diez países de la Conmebol para analizar el comportamiento demográfico
futuro.

En líneas generales observé una población rural decreciente y un
porcentaje urbano creciente lo que me reafirmo que las proyecciones
representadas en nuestro ejercicio por la línea azul tienen serias deficiencias
que requerirían un ajuste urgente.

Por considerar que el caso del Perú era
representativo de la situación en otros países de la región y teniendo en
cuenta las similitudes con nuestro caso colombiano presentaré a continuación un
gráfico de la población rural de dicho país

En el gráfico se puede apreciar que la
población proyectada es decreciente a partir de 2020.

Este comportamiento de la población
rural proyectada para el Perú nos da un argumento más en contra de las proyecciones que hemos
rotulado como A porque no describen adecuadamente la evolución futura de
Colombia y en especial de la población rural.

El lector que ha seguido nuestra
discusión es probable que hace mucho tiempo descubrió que el juego de
proyecciones que hemos venido denotando con la letra A fueron elaboradas por el
Dane como parte del trabajo posterior al CNPV 2018.

Los especialistas en demografía
probablemente también han adivinado que las proyecciones que se han
representado con la línea naranja corresponden a las elaboradas por las
Naciones Unidas y que se pueden descargar del sitio de internet del Celade.

Sorprende, eso sí que el Dane no haya
hecho un ejercicio parecido al que se ha presentado en estas dos entradas del
Blog que hubiera hecho sonar las alarmas y evitado la publicación de unas
proyecciones con serios problemas.

Más sorprendente aún es que las
dificultades se hayan originado en un cambio metodológico introducido en la
elaboración de las proyecciones. A diferencia de la metodología utilizada por
Naciones Unidas de comenzar con una proyección nacional para después obtener la
población urbana por el método de los diferenciales del crecimiento.

El Dane adoptó una metodología definida
de manera críptica así:”

“Tipo de proyección: determinística
con desagregación geográfica a nivel total nacional por área (bottom-up)
consistente con la división político administrativa del país. Así mismo, para cabeceras,
centros poblados y rural disperso; total departamental y municipal se sigue un esquema
top-down. Para la elaboración de las proyecciones, se contó con el aplicativo
RUP RUPAGG desarrollado por U. S. Census Bureau.”

Si la comunidad demográfica hubiera entendido
bien que el Dane estaba planeando se hubiera se hubiera declarado una alerta naranja porque el
procedimiento descrito anunciaba un desastre inminente tal como ocurrió, pues
se estaba construyendo un edificio con bases muy débiles en la parte rural.

Por otra parte ignorar información
demográfica en algunos departamentos con buenos registros de nacimientos y
defunciones no es adecuado pues con el software utilizado por el Dane es
posible hacer las proyecciones departamentales muy rápidamente y luego obtener el
total nacional por la suma de las proyecciones departamentales mediante el RUPAGG..

Más aún, con la liberación de nuevo
software por la Oficina de Censos se cuenta con programas apropiados que ni
siquiera necesitan tener una licencia de Office para poder hacer proyecciones
de población.

Cuando comenzaba mi carrera de consultor
uno de mis jefes me enseño que un trabajo de consultoría siempre debería tener
una sección que se llamara conclusiones y recomendaciones y que cada recomendación
se debía basar en una conclusión soportada en el trabajo de consultoría También
era superfluo llegar a una conclusión que no diera lugar a una recomendación pues
la consultoría a diferencia de la investigación debe ser orientada a cosas
prácticas que se puedan llevar a cabo.

Siguiendo ese sabio consejo de la existencia
de una relación biunívoca entre conclusiones y recomendaciones voy a terminar
mi análisis con una conclusión y su correspondiente recomendación

CONCLUSIÓN	RECOMENDACIÓN
Las proyecciones realizadas por el Dane no son apropiadas para la formulación de políticas públicas	La Dirección de Demografía del Departamento Administrativo Nacional de Estadística debe producir un nuevo juego de proyecciones

Añadido el 15 de julio de 2020

A solicitud de algunos lectores del Blog he incluido unos gráficos en los que se muestran las fuentes y los datos que sirvieron de base para el análisis presentado

Muy pronto pondré a disposición de los interesados un documento técnico sobre las proyecciones.

[1] El 10 de
noviembre de 2014 escribí una entrada en el Blog en el que repasé las ideas de Currie relacionadas
con el tema. Esta entrada se puede consultar en el siguiente enlace. https://alvaropachon.blogspot.com/2014/11/lauchlin-currie-ya-lo-habia-dicho.html

July 14, 2020

Evaluación de un juego de proyecciones de población: Análisis demográfico para no demógrafos Parte I

En mi actividad profesional muchas
veces he tenido que revisar unos juegos de proyecciones de población para
establecer su validez. En esas ocasiones he utilizado un tratamiento propio de
la demografía y he notado que la audiencia tiende a perder interés en el tema
muy pronto. En esta entrada presento un enfoque basado en gráficos que han
puesto de moda los epidemiólogos aficionados.

Como en la propaganda de los
detergentes en la televisión voy a presentar la información sin que el lector
pueda identificar fácilmente el fabricante del producto. Para esto voy a identificar
un juego de proyecciones con el rótulo Proy A
y el otro juego como Proy B.

He considerado que para no revelar
fácilmente los autores de las proyecciones no es conveniente colocar en los
gráficos las cifras de las proyecciones sino que es mejor trabajar con cifras
relativas al año base. Voy a tomar como base cien el valor de la proyección A en
2005 y voy a analizar solamente el nivel
de la población total del país y sus componentes urbanos y rurales.

He preparado seis gráficos para hacer
mi exposición. El primero es una comparación de las dos proyecciones a nivel
nacional. El segundo presenta las proyecciones para las cabeceras municipales
que por facilidad hablaré de proyecciones urbanas. El tercero presenta las
proyecciones de los Centros Poblados y Rural Disperso que denominaré resto o rural.

Una vez presentados estos tres
gráficos en una segunda entrada que publicaré muy pronto presentaré en un
cuarto gráfico un modelo muy sencillo sobre la evolución de la población rural en
un país como Colombia. Este gráfico nos permitirá
valorar las dos alternativas presentadas. En el quinto gráfico se mostrarán los
resultados de los dos juegos de proyecciones en lo que se refiere al porcentaje
urbano o sea la participación de las cabeceras municipales sobre el total del
país. El sexto gráfico traerá un gráfico de la población rural de un país
suramericano similar a Colombia.

El análisis de los dos juegos de
proyecciones comienza con las cifras
correspondientes al total del país. A lo largo del trabajo la proyección A se
presenta con el color azul y la proyección B se presenta con el color naranja.

A simple vista se aprecia que en lo
que corresponde a un momento anterior a hoy, es decir el trece de julio de 2010,
las dos cifras son parecidas[1]. A
partir de la fecha es decir lo que corresponde propiamente a una proyección las
dos cifras divergen. Se ve claramente que la proyección A es mayor que la
proyección B y que tiene su máximo en una fecha posterior al momento en que la
Proyección B tiene su máximo.

Para los que entienden mejor un tema
con números me he permitido preparar una tabla con algunos años seleccionados.

En la tabla anterior se debe tener presente que se ha tomado como
base cien la estimación de la población de 2005 para la proyección A.

Como se puede apreciar en la tabla para 2005 y para 2020 la
población es prácticamente la misma. Para 2050 la diferencia ha llegado a
superar en 14,4 a la proyección B. Al final del período la diferencia entre las
dos proyecciones es 21,96.

Se ha señalado en verde el valor máximo de la proyección. Según la
tabla, la proyección B llega a su máximo en 2064 y la proyección B lo hace 14
años antes en 2050.

Los resultados presentados nos dan una señal de alarma pues a
priori uno podía pensar que las dos proyecciones deberían ser muy parecidas y
la discrepancia no debería ser tan grande.

Una vez descubierta una gran
discrepancia entre los dos juegos de proyecciones para la población total es conveniente mirar por aparte las proyecciones del sector urbano y las del sector
rural

En el siguiente gráfico se presentan
los resultados de esta comparación para el sector urbano. Debe recalcarse que la base cien corresponde a
la población el 30 de junio de 2005 para el juego de proyecciones A.

La línea azul está por debajo de la
línea naranja y a simple vista parece que a partir de 2020 las curvas son
paralelas.

Para precisar el comportamiento de las
dos proyecciones se ha hecho una comparación de los resultados de las dos proyecciones.
Los resultados aparecen la siguiente tabla.

Se puede ver que para 2005 la
diferencia es de 1,17 y de ahí en adelante la diferencia es de un poco más de
cinco por ciento de la población base en el año 2005.

La comparación entre las cifras correspondientes a los dos juegos
de proyecciones confirma lo dicho con base en el análisis del gráfico. En la tabla
también se observa que el máximo de la población que se ha resaltado en color
verde ocurre en 2059 para la proyección A y en 2058 para la proyección B.

El análisis está mostrando cierta congruencia entre los dos juegos
en lo que respecta a la parte urbana. Sin embargo, como el signo de la
diferencia es el opuesto al observado en el total nacional nos da una
indicación de que el análisis de las proyecciones del sector rural mostrará una
divergencia muy grande entre los dos juegos de proyecciones,

Lo dicho anteriormente se comprueba
cuando una mira el gráfico correspondiente a la población rural en los dos
juegos de proyecciones.

Las proyecciones que hemos rotulado
con la letra A son siempre crecientes mientras que las que se han rotulado con
la letra B decrecen permanentemente. Al final del período la línea azul llega
a 38,51 mientras que las proyecciones
representadas por la línea naranja se han reducido a 11,38, Menos de una
tercera parte de la proyección B.

La tabla siguiente muestra las cifras para algunos años
seleccionados.

El máximo de la población rural ocurre
al final del período para la proyección A, mientras que el máximo ocurre al comienzo del período para la
proyección B.

Del análisis anterior se puede
concluir que la discrepancia entre las proyecciones nacionales se explica
principalmente por las diferencias en el componente rural y que por lo tanto es
necesario contar con la asistencia de un demógrafo que nos explique cuál de las
dos proyecciones explican mejor el comportamiento del sector rural.

Para dilucidar entonces es necesario
hacer una consulta a un demógrafo para que nos ayude a dar el veredicto sobre cuál
de los dos tiene deficiencias.

En la próxima entrada del Blog, que
espero publicar mañana, me pondré mi gorro de demógrafo para dar un veredicto
sobre el tema…

[1] Técnicamente
a las cifras correspondientes a la fecha de hoy y anteriores se les denomina
estimaciones y las que corresponden a una fecha posterior se les da el término
de proyecciones. Como las cifras sobre el nivel de población están referidas a
la mitad del período hoy en día las cifras de población relativas a 2020 son
estimaciones y no proyecciones.

July 13, 2020
La información demográfica nos ayuda a entender mejor los efectos de la pandemia en Bogotá.

Suba Usaquén y Kennedy las localidades con el mayor número de casos no son
las más golpeadas por la pandemia. Chapinero, Teusaquillo y La Candelaria ocupan
los tres primeros lugares.

Con el paso del tiempo se ha
puesto de presente que en tiempos de pandemias considerar únicamente el número de pacientes
infectados es insuficiente cuando se quiere hacer comparaciones entre diferentes
unidades geográficas.

Para hacer cotejos entre países se
ha vuelto rutina tener en cuenta el tamaño de la población y establecer la
prevalencia del Corona virus. Para poder entender bien la discusión técnica de
la evolución de la pandemia transcribo la definición que trae la Rae en su
Diccionario de la Lengua Española. “En epidemiología, proporción de personas
que sufren una enfermedad con respecto al total de la población en estudio.”

(more…)

April 22, 2020
Colombia ya tiene cincuenta millones de habitantes

El 14 de octubre de 2019 el Dane
publicó la estimación de la población de los municipios colombianos ajustada por omisión para mediados de 2018. Ciento dos días después, el 24 de enero de 2020,
la institución puso a disposición del público la estimación de la población
municipal a 30 de junio de 2019 y la proyección para mediados del presente año.
A partir de esta fecha las proyecciones elaboradas con base en el Censo General
2005 perdieron su vigencia y las cifras oficiales para Colombia para los tres
últimos años son las que aparecen en los cuadros
liberados por el Dane el 24 de enero de 2020.

Como se había previsto la población de
Colombia a mediados de 2018 resultó inferior a la cifra de 49.834.240
calculada por el Dane hace más de 10 años. La nueva cifra oficial publicada por
el Dane fue 48.258.494. Esto quiere decir que la proyección de la población a
finales de junio de 2018 tenía una sobreestimación de 1.575.746 personas. Para
mediados del año 2020 la nueva proyección del Dane es de 50.372.424 habitantes,
Como referente es conveniente mencionar que el Dane había proyectado que para
mediados de 2020 habría 50.911.747. Es decir, una diferencia de 539.323
habitantes.

El World Factbook publicado por la
Agencia Central de Inteligencia de los Estados Unidos contiene información
sobre los diferentes países. En lo referente a Colombia tiene una
proyección para mediados del año de 49.084.841 un poco inferior a la nueva
cifra oficial.

Según la publicación mencionada anteriormente Colombia ocupa el
puesto 30 en el mundo por su población. El puesto 29 corresponde a España con una cifra
para mediados de 2020 de 50.015.792 habitantes. Con las nuevas proyecciones
Colombia superaría a España y pasaría a ocupar el puesto 29 entre los países
más poblados del Mundo.

Pero no solo es noticia nuestro avance en el
escalafón poblacional, sino que a mediados del año vamos a estar en el Club de
los treinta países que tienen más de cincuenta millones de habitantes. Para
saber si en este momento somos ya pertenecemos a este club se me hizo lógico
actualizar mi reloj de población que he venido ajustando a medida que el Dane
produce más información sobre el CNPV2018. Al introducir la información en mi
reloj encontré que todavía no habíamos llegado pero que pronto el 12 de febrero
llegaríamos a esa mágica cifra.

Lo interesante de esta información publicada por el
Dane es que estamos cerca a los cincuenta millones de habitantes que el Dane
había previsto para el 20 de octubre de 2018 a las 9:52 de la mañana. Esto
quiere decir que el reloj del Dane se adelantó 480 días en anunciar la llegada
a los cincuenta millones de habitantes. Es decir, un año, tres meses y
veintitrés días.

Al actualizar el
reloj de la población me pareció interesante ampliar el alcance del reloj y
comencé con un ejercicio para Bogotá. Me di cuenta de que sería conveniente ir
más allá y decidí entonces Hacer el cálculo de la población para todos los
departamentos. En esta entrada incluyó
el reloj departamental para el beneficio de mis lectores.

January 25, 2020

En Colombia, ser pilo pagaba

La semana pasada, el 5 de septiembre de 2018, durante
el estudio del Presupuesto 2019 en las comisiones económicas de Senado y
Cámara, María Victoria Angulo, ministra de Educación del recién posesionado
presidente Iván Duque Marquéz, anunció[1] el fin del programa
“Ser Pilo Paga”, pues se encuentra desfinanciado en 2 billones de pesos.

Ser Pilo Paga se inició en 2014, siendo Gina
Parody d’Echeona Ministra de Educación. Buscaba que 40.000 estudiantes de
bajos recursos, pero con muy buenos puntajes en las pruebas Saber, accedieran
a una carrera profesional en una de las 33 instituciones de educación
superior colombianas con Acreditación Institucional de Alta Calidad.

(more…)

September 16, 2018

$Censo 2018: La crónica de un fracaso anunciado.$

Censo 2018: La crónica de un fracaso anunciado.

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Hace cuatro
años, el siete de septiembre de 2014, cuando recién incursionaba en esta
aventura del periodismo electrónico, en
mi quinta entrada del blog escribí sobre un tema que me pareció
interesante tratar: el Reloj de la Población del Dane. En ese momento destaque
que el Dane había hecho más visible esta herramienta demográfica en la página
web institucional (algo positivo) pero
me di cuenta que el Dane podría estar sobreestimando la población en Colombia (algo
negativo).

(more…)

September 8, 2018
El final de la fiesta, llegó la hora de enfrentar la dura realidad

El once de agosto de 2014, cuando hice
mi debut como periodista electrónico, escribí la primera entrada de mi Blog que
titulé Santos
II: Cuatro años, tres palabras. En esa publicación hice referencia
a la idea principal del discurso de posesión del reelecto presidente. El siete
de agosto de 2014 Juan Manuel Santos dijo: “A Colombia en paz, con equidad y
educada, no la frena nadie.”

En ese momento analicé uno de los
principales argumentos económicos de los partidarios del proceso de paz, eje de
la campaña reeleccionista Santos 2014. Ana María Ibáñez, en esa época, decana
de economía de la Universidad de los Andes lo sintetizaba así: “Un estudio de Edgar Villa, Manuel Moscoso y Jorge Restrepo muestra que hoy debido al conflicto el
PIB departamental en Colombia demora 18.5 años en duplicarse. Sin el conflicto,
demoraría en duplicarse 8.5 años, es decir nos ahorraríamos 10 años (una
generación)”^{^[1]}.

(more…)

August 7, 2018

Blog

Suba Usaquén y Kennedy las localidades con el mayor número de casos no son las más golpeadas por la pandemia. Chapinero, Teusaquillo y La Candelaria ocupan los tres primeros lugares.

Suba Usaquén y Kennedy las localidades con el mayor número de casos no son
las más golpeadas por la pandemia. Chapinero, Teusaquillo y La Candelaria ocupan
los tres primeros lugares.