Šiuo dokumentu siekiama pateikti įrodymus, kurie yra pagrindiniai veiksniai, turintys įtakos tikimybei, kad bus atnaujintos derybos dėl transporto infrastruktūros koncesijos sutarties Kolumbijoje. Šiuo tikslu Probit modelis buvo įvertintas naudojant duomenų bazę, kuri buvo sukurta tyrimų metu ir pagal kurią buvo sudarytos visos sutartys, sudarytos nuo 1993 iki 2016 m. Kelių, oro uostų ir uostų sektoriams su jų pagrindinėmis savybėmis, kurios Jie buvo apibendrinti naudojant 15 kintamųjų, iš kurių 5 buvo reikšmingi, nes buvo aiškinamas visas jų ženklas, bet ne jų ribinis poveikis. Tarp svarbiausių rezultatų buvo nustatyta, kad tokie veiksniai kaip sutarties trukmė, minimalių pajamų garantija,valiutos kurso kitimas daro teigiamą ir reikšmingą poveikį pakartotinių derybų tikimybei, tuo tarpu reguliavimas pagal vidinę grąžos normą ir reguliavimas pagal tikslus daro neigiamą ir reikšmingą poveikį.
Raktažodžiai: Probit, koncesija, persvarstyta, ribinis poveikis, reguliavimas
JEL klasifikacija: C25, H11, H54, H83, K12, L51
APP: Viešoji ir privačioji asociacija
ANI: Nacionalinė infrastruktūros agentūra
CONPES: Nacionalinė ekonominės ir socialinės politikos taryba
INCO: Nacionalinis koncesijų institutas
IE: Laukiamos pajamos
IMG: garantuojamos minimalios pajamos
MLP: tiesinis tikimybės modelis
SECOP: elektroninė viešųjų pirkimų sistema
TDI: tikroji pajamų diskonto norma
IRR: Vidinė grąžos norma
VPIP: dabartinė rinkliavų pajamų vertė
Kolumbijos transporto infrastruktūros koncesijos sutarčių persvarstymo lemiantys veiksniai 1993–2016 m.: ekonominės politikos rekomendacijos
Autoriai:
Diego Felipe Segura Rivera ir Freddy Herniendo Hernández Camelo
Anotacija
Šiuo dokumentu siekiama pateikti įrodymų, kurie yra pagrindiniai veiksniai, turintys įtakos tikimybei, kad bus atnaujintos derybos dėl Kolumbijos transporto infrastruktūros koncesijos sutarties. Šiuo tikslu Probit modelis buvo įvertintas naudojant duomenų bazę, kuri buvo sukurta per tyrimo procesą ir pagal kurią buvo sudarytos visos sutartys, sudarytos nuo 1993 iki 2016 m. Kelių, oro uostų ir uostų sektoriams su jų pagrindinėmis savybėmis, kurias apibendrino 15 kintamųjų, iš kurių 5 buvo reikšmingos visam jo žymens aiškinimui, bet ne jo marginaliniam poveikiui. Tarp svarbiausių rezultatų buvo įmanoma nustatyti, kad tokie veiksniai kaip sutarties trukmė, minimalių pajamų garantija ir valiutų kurso svyravimai daro teigiamą ir reikšmingą poveikį pakartotinių derybų tikimybei, o vidinė grąžos norma,ir reglamentavimas per tikslus, turi neigiamą ir reikšmingą poveikį.
Raktažodžiai: Probit, koncesija, persvarstyta, ribinis poveikis, Reglamentas
JEL klasifikacija: C25, H11, H54, H83, K12, L51
APP: Viešoji ir privačioji asociacija
ANI: Nacionalinė infrastruktūros agentūra
CONPES: Nacionalinė ekonominės ir socialinės politikos taryba
INCO: Nacionalinis koncesijų institutas
IE: Laukiamos pajamos
IMG: garantuojamos minimalios pajamos
MLP: tiesinis tikimybės modelis
SECOP: elektroninė viešųjų pirkimų sistema
TDI: tikroji pajamų diskonto norma
IRR: Vidinė grąžos norma
VPIP: dabartinė rinkliavų pajamų vertė
1. Įvadas
Šis darbas prasideda nuo Harto parengtos sutarčių teorijos
„Numanomos sutartys pagal asimetrinę informaciją“ (1979) ir Holmstromo „Moralinis pavojus ir stebimumas“ (1979), atsižvelgiant į sutarčių neišsamumą kelių koncesijų požiūriu, remiantis jų sudėtingumu ir neapibrėžtumu. juose egzistuoja atsižvelgiant į ilgą jų gyvavimo laiką, o tai reiškia, kad neįmanoma numatyti visų atsitiktinių sukrėtimų, kurie gali turėti įtakos sutarties vykdymo raidai, be įvairių atstovų interesų, kurie atsispindi to paties projekto dizaine. struktūrizavimo etapuose, taip pat pasiūlymų teikimo ar įvairių dvišalių sutarčių sudarymo metu suteikiant koncesiją, baigiant jų vykdymu ir vykdymu.
Tyrimas taip pat grindžiamas ekonominio reguliavimo teorija, nes atlikus koncesijos rinkos Kolumbijoje analizę galima nustatyti, ar ji apibūdina natūralios monopolijos požymius, jei ji:
- Nemokamas įėjimas / išėjimas: didelės investicijos, kurių vidutiniškai reikia norint dalyvauti koncesijos procese, yra labai didelės, o tai sukelia kliūtis patekti į rinką. Šiuo metu 4G koncesijoms reikia didesnių nei 50 milijonų JAV dolerių. Kita vertus, šios investicijos į fiksuotą infrastruktūrą nėra atlygintinos ir dėl šios priežasties neišnaudotos išlaidos yra didelės, o tai neleidžia laisvai išeiti iš investuotojų. Asimetrinė informacija: tokio tipo kūriniuose yra nenuspėjamų reiškinių, sukeliančių didelį netikrumą. Jos turi geologines, topografines, klimato sąlygas ir kt., Be to, atsižvelgiant į rezervą, apibūdinantį tokio tipo sutarčių finansinį modelį, vyriausybė negali stebėti
rangovo investicijos ir jų įdėtos pastangos vykdant ir eksploatuojant koncesijas.
- Skaidrios kainos: 1993 m. Įstatymo 105 straipsnyje 21 straipsnyje minima, kad rinkliavų išlaidos nustatomos proporcingai nuvažiuotam atstumui, transporto priemonės charakteristikoms ir atitinkamoms jų eksploatavimo išlaidoms. Norint nustatyti jų vertę, remiantis ankstesniu straipsniu, „bus atsižvelgiama į fiskalinio teisingumo kriterijų“. Tačiau norint plėtoti koncesinius projektus, įkainius reikia nustatyti atsižvelgiant į atliktų investicijų sumą ir tam tikslui sukurtus finansinius modelius, dėl šios priežasties kainų formavimas nežinomas, tik srautai.
Minėti ankstesni dalyviai verčia konkurso dalyvius pateikti klaidinančius pasiūlymus, kurie ateityje bus paversti sutarčių persvarstymo prašymais, dėl kurių bus padaryta žala nacionalinės vyriausybės iždams, taip pat kelių, oro uostų ir uostų vartotojams.
Šis tyrimų projektas yra gyvybiškai svarbus, nes juo siekiama nustatyti, kurie veiksniai lemia 1993– 2016 m. Persvarstytas koncesijos sutartis dėl transporto infrastruktūros Kolumbijoje, taigi remiantis išvadomis pateikti kai kurias ekonominės politikos kryptis, galinčias sumažinti minėtas pakartotines derybas, kurios pastaraisiais metais buvo tik papildymai, kurių vertė siekia 18,9 milijardo pesų tik analizuojamuose sektoriuose operatorių naudai ir kenkiant nacionaliniam iždui.
Šiam darbui parengti buvo sukurta duomenų bazė, kurioje bus aprašytos visos koncesijos sutartys kelių, oro uostų ir uostų sektoriuose, kurias nacionalinė vyriausybė sudarė 1993–2016 m., Ir jų pagrindinės teismų bei reguliavimo ypatybės, Kita vertus, BVP, valiutos kurso, prezidento ir kongreso rinkimų kintamieji, taip pat korupcijos indeksas, kurį parengė
„Transparency International“, visa tai, kas išdėstyta pirmiau, yra lemiantys veiksniai, turintys įtakos pakartotinėms deryboms dėl koncesijos sutarčių, nustatytų plėtojant šį tyrimą.
Sukurtą duomenų bazę sudaro 103 sutartys, iš kurių 73 buvo sudarytos atliekant įverčius, neįtraukiant sutarčių, kuriose nenustatyta suma, taip pat tų, kurios sudarytos paskelbus 2012 m. Įstatymą 1508, nes šios vis dar jie nepradėjo egzekucijos.
Sukūrus duomenų bazę ir ją išvalius, buvo atlikti ekonometriniai įvertinimai naudojant „Probit“ tipo modelį, buvo atlikti 4 modeliai, rangovo atrankos ir sutarties sudarymo kriterijai, sutarčių reguliavimo kriterijai, aplinka makroekonominis, rinkimų laikotarpis ir korupcijos indeksas bei atrankos procesas prieš korupcijos indeksą, per pirmuosius tris priklausomas kintamasis rodiklis buvo tai, ar sutartis buvo persvarstyta iš naujo (1, jei buvo pakartotinai deramasi, 0, jei nebuvo), o paskutiniame kintamajame - kintamasis Priklausė nuo atrankos proceso (1, jei tai buvo vykdoma per viešuosius kainų siūlymus, arba jei tai buvo vykdoma per kitą mechanizmą).
Tarp pagrindinių nustatytų apribojimų yra duomenų bazės apie koncesijų sutarčių Kolumbijoje nebuvimą, be to, kad informacija yra labai išsklaidyta, todėl reikėjo pradėti kurti duomenų bazę, nes kuris buvo labai brangus.
Šis straipsnis yra sudarytas iš penkių (5) skyrių ir dviejų (2) priedų, pirmasis atitinka įvadą, antrasis - pagrindinius, kuriame pateikiama ataskaita apie nuolaidų Kolumbijoje temą, be to, pateikiami kai kurie straipsniai. darbai, kuriuos šiuo klausimu sukūrė kai kurie tyrėjai, trečiajame skyriuje nurodoma įgyvendinta metodinė strategija bei duomenų bazės aprašymas, ketvirtame skyriuje pateikiami įvertinimų rezultatai, penktame skyriuje Suraskite išvadas ir kai kurias ekonominės politikos rekomendacijas, galiausiai A priede rasite duomenų bazės aprašą, o B priede - atliktų regresijų rezultatus.
2. Pagrindiniai faktai
Kolumbija, remdamasi konkurencingumo prielaida, pradėjo nuolaidų įgyvendinimą sukurdama reguliavimo sistemą, 1991 m. Politinės konstitucijos 60 ir 365 straipsniuose įvesdama galimybę, kad asmenys galėtų bendradarbiauti su valstybe vykdydami jos funkcijas. Tais atvejais, kai jų dalyvavimas yra tinkamas, tai iškyla kaip problemų, kurias pateikė šalis, kaip minėjo Guaschas (2004, p. 15), sprendimas „… aprėpties padidėjimas buvo ribotas; prastos paslaugos kokybė; ir žemas veiklos efektyvumo lygis. Kita vertus, siekiant pagerinti aptarnavimą ir aprėptį, daugumai valstybinių įmonių reikėjo didelių ir neatidėliotinų investicijų. Taigi,Atsižvelgiant į valstybinių lėšų trūkumą ir neatidėliotinus plačių socialinių sektorių poreikius, dauguma šalių pasirinko perduoti infrastruktūros paslaugų teikimą privačiam sektoriui… “.
1992–1994 m. Nacionalinė vyriausybė matė poreikį
„Bendradarbiavimas“ su asmenimis, siekiant pritraukti išteklius, kad būtų galima panaudoti įvairius kelių infrastruktūros darbus, kurie buvo laikomi būtinais siekiant pagerinti šalies konkurencingumą, atsižvelgiant į ekonominį atsivėrimą, kuris įvyko 90-ųjų pradžioje.
Es de esta forma y dados los nuevos retos económicos que se afrontaban cuando en el país se comenzó a fortalecer el marco jurídico necesario para realizar concesiones, es por ello que se elaboró el documento Conpes 2597 de 1992 «Contratos de obra pública por el sistema de concesión», se expidió la ley 80 de 1993 “Por medio de la cual se expide el Estatuto General de Contratación de la Administración Pública” que en sus artículos 32 al 37 define los contratos de concesión en el país, el decreto 2171 de 1992 mediante el cual se reestructuró el Ministerio de Obras Públicas y Transporte el cual desde ese momento se llamó Ministerio de Transporte, y finalmente vio la luz la Ley 105 de 1993 “Por la cual se dictan disposiciones básicas sobre el transporte, se redistribuyen competencias y recursos entre la Nación y las Entidades Territoriales, se reglamenta la planeación en el sector transporte y se dictan otras disposiciones».
En el año 1994 se comenzó con la primera generación de concesiones mediante la suscripción del contrato de concesión vial entre Villavicencio y Cáqueza, donde los particulares se encargaban de financiar la construcción de la obra y a partir del cobro de peajes era recuperada la inversión.
En el año 1995 se inició la segunda generación de concesiones mediante la expedición del documento Conpes 2775 denominado “Participación del sector privado en infraestructura física”.
La tercera generación de concesiones comenzó en el año 1998 mediante la sanción del Plan Nacional de Desarrollo “Cambio para Construir la Paz” del gobierno de Andrés Pastrana Arango.
Finalmente la cuarta generación de concesiones tiene su nacimiento en el año 2012 con la expedición por parte del gobierno de la Ley 1508 de 2012
“Por la cual se establece el régimen jurídico de las Asociaciones Público Privadas, se dictan normas orgánicas de presupuesto y se dictan otras disposiciones”, con la finalidad de “…entre otras razones, para enfrentar al menos tres síntomas que presentaba el Gobierno Central de acuerdo al concepto del Consejo Nacional de Política Económica y Social en su documento CONPES 3615 de 2009, a saber: 1.) Restricción del gasto del Gobierno Nacional Central y del presupuesto destinado a la modernización de los activos fijos que se requieren para realizar una eficiente gestión pública; 2.) Falta de proyección estratégica en materia de desarrollo de infraestructura y por último, 3.) Bajo nivel de integración al mercado inmobiliario de los activos fijos de las entidades públicas…” (Sepulveda, 2014).
Lo anterior nos muestra que el gobierno nacional ha realizado ingentes esfuerzos con la finalidad de mejorar la infraestructura del transporte del pais pero para nadie es un secreto que los vaivenes politicos y economicos han llevado a que los proyectos que se han ejecutado bajo la modalidad de contratos de concesión han tenido problemas de estructuracion, como el caso del Tunel de la Linea, de regulacion, debido a lo disperso de la normatividad existente y a la falta de un ente independiente encargado de regular dicho tipo de contratos; sucesos de corrupción, donde se puede mencionar el sonado caso de Odebrecht en el cual se ha podido establecer que se pagaron sobornos en favor de altos funcionarios del gobierno nacional con la finalidad que les fueran adjudicadas obras en materia vial por cuantiosas sumas de dinero como la construccion de la Ruta del Sol II sector, la adicion presupuestal a este mismo contrato años despues asi como la recuperacion de la navegabilidad del rio Magdalena, casos que hasta el momento han sido puestos al descubierto por los organismos investigativos y entes de control gubernamental. Lo anterior sólo por mencionar casos mediaticos ya que este tipo de conductas al parecer pululan en la administracion pública colombiana, en palabras de Guasch (2004, Pág. 19) “…En la mayoría de los países en desarrollo e industriales, los servicios de infraestructura han sido prestados por empresas del Estado, sin embargo, al menos en los países en desarrollo, estas empresas a menudo han demostrado ser ineficientes, incapaces de aportar las inversiones necesarias y estar sometidas a la manipulación política…”.
Situaciones como las descritas conducen a que los contratos de concesion sean renegociados, lo que en la mayoria de los casos ocasiona que el gobierno nacional se vea en la obligacion de realizar considerables adiciones a dichos contratos en favor de los operadores y consecuente menoscabo de los recursos publicos, esto sin contar con los multiples procesos que se encuentran en la actualidad en tribunales de arbitramento con la finalidad de dirimir conflictos contractuales entre el gobierno y los operadores que en su mayoria concluyen con la emision de fallos adversos a la administracion pública que es condenada al pago de excesivas cantidades de dinero.
Por su parte el tema de la incompletitud de los contratos y las consecuencias que ello acarrea a los gobiernos debido a la gran cantidad de renegociaciones que estos sufren, principalmente en lo que atañe a las concesiones realizadas para los sectores de infraestructura y telecomunicaciones, ha sido tema de estudio para múltiples investigadores a nivel mundial, los cuales han logrado determinar que la mayoría de las renegociaciones afectan negativamente las arcas de los estados y positivamente a los encargados de operar dichas concesiones.
Lo anterior ocurre debido a factores como la asimetría de la información ocasionada por el esquema de monopolio natural que presenta este tipo de negocio, la mala estructuración de los contratos en los procesos de planeación y contratación al tiempo que, los altos índices de corrupción que se presentan en algunos países.
Para dar mayor claridad, la renegociación en términos de Guasch (2004, Pág., 27), se produce, “… cuando un contrato de concesión sufre una modificación significativa que no había sido prevista o que viene motivada por determinadas contingencias en alguna de las siguientes aéreas: tarifas, planes y niveles de inversión, derechos de exclusividad, garantías, pagos de canon únicos o anuales, objetivos de cobertura, estándares de servicio y periodos de concesión…”.
Entre la literatura más relevante que trata el tema de las concesiones desde un punto económico se puede mencionar principalmente a Guasch (2004) “Granting and Negotiating Infraestructure Concessions: Doing it Right”, quien se da a la tarea de revisar el tema de las concesiones en infraestructura para Latinoamérica utilizando datos que cubrieron el periodo del año 1986 hasta el año 2000, el principal problema del trabajo anterior es que se trataron de generalizar los datos entre los diferentes países desconociendo un poco que la normatividad entre todos ellos es muy dispar, sumado a esto, para el caso particular colombiano la implementación de las concesiones viales hasta ahora estaba empezando dado que el primer contrato de concesión vial se firmó en el año 1994, de manera que para la época en que se realizó el estudio apenas contaba con 6 años de ejecución y la duración de este tipo de contratos es como mínimo de 20 años, razón por la cual se consideró que el estudio realizado por Guasch no contaba con la información necesaria que permitiera inferir de forma concluyente.
También se puede mencionar a Green & Pardina (1999) “Resetting Price Controls for Privatized Utilities: A Manual for Regulators” donde los autores realizan un estudio sobre las utilidades presentadas por algunas empresas en el Reino Unido que se encargan de manejar las concesiones de electricidad, gas y agua, así como sus solicitudes de ajustes de tarifas con la finalidad de asegurar las tasas de retorno convenidas contractualmente, donde los autores encuentran que estas empresas muestran contablemente tasas de retorno promedio de capital mucho más bajas de la realidad, con la finalidad de obtener renegociaciones que favorezcan sus intereses económicos en detrimento del estado.
El estudio de Guasch, Laffont y Straub (2008) “Renegotiation of concession contracts in Latin America: evidence from the water and transport sectors” nos presenta un marco muy similar al del estudio anterior donde los autores realizan un análisis enfocado a encontrar las principales causas de la renegociación de contratos en Latinoamérica para los sectores de agua y transporte utilizando datos que cubren el periodo comprendido entre 1989 y el año 2000, haciendo énfasis en las características institucionales, los choques económicos y las características de los contratos de concesión.
Es pertinente mencionar estudios como el realizado por Hart y Moore (2008) en el cual se enfocaron sobre el costo de construir clausulas contractuales de riesgos que no den cabida a múltiples interpretaciones, así como Engel, Fisher y Galetovic (2003) los cuales estudiaron las renegociaciones y erogaciones que se realizan en los contratos en épocas electorales hechas por los gobernantes de turno o funcionarios públicos con la finalidad de obtener reelecciones o ser elegidos, también vale la pena mencionar el estudio realizado por Guash, Kartacheva y Quesada (2000) quienes indagaron sobre las expectativas de los oferentes de los procesos licitatorios para renegociar los contratos que les sean adjudicados mediante la oferta de precios bajos, con la finalidad de obtener la adjudicación del contrato para luego solicitar una renegociación, bajo el argumento de un desequilibrio financiero.
Finalmente se pueden mencionar algunos importantes artículos teóricos de Hart (1988, 1999), como lo son “Foundations of Incomplete Contracts” y
“Incomplete Contracts and Renegotiation” los cuales estudian las razones de la incompletitud de los contratos.
El presente trabajo busca realizar un análisis similar al elaborado por Guasch (2004) pero únicamente enfocado al caso nacional, además de construir una base de datos que permita identificar las principales causas que generan la renegociación de los contratos de concesión, lo que se convertiría en una herramienta imprescindible para los “Policy Makers” en materia de contratación estatal y en estructuración de proyectos de concesión.
3. Estrategia empírica
3.1. Metodología
Para la realización del presente análisis se utilizó un modelo de elección discreta tipo Probit donde la variable latente reneg (renegociación de contratos) toma valores de cero (0) si no hubo renegociación ò uno (1) en el caso de renegociación, depende de un conjunto de variables explicativas que generan las alternativas que se dan en la vida real expresando el modelo planteado como:
Donde εi se distribuye como una normal con media 0 y varianza 1, dado lo anterior el modelo probabilístico seria:
De esta forma nuestra variable endógena representa la probabilidad de que ocurra una renegociación a un contrato de concesión siendo la probabilidad de que acurra 1 cuanto mayor sea.
La función de distribución para el caso del análisis Probit es la normal tipificada, por lo que la especificación del modelo tendría la siguiente expresión:
La estimación de parámetros en el modelo Probit se realiza por el método de Máxima Verosimilitud, por tanto, el modelo elige aquellos parámetros que maximizan el logaritmo de la función de verosimilitud, la función para la observación i se define de la siguiente forma:
Para una muestra de tamaño n, se tendría:
Donde el estimador de máxima verosimilitud β maximiza el logaritmo de la verosimilitud. Los estimadores de máxima verosimilitud son consistentes, asintóticamente normales y asintóticamente eficientes (Wooldridge, 2010. Pág. 579).
En cuanto a la interpretación de los resultados, los modelos tipo Probit no pueden ser evaluados de la misma forma que los modelos lineales de probabilidad, dado que estos no tienen una interpretación cuantitativa y sólo es posible interpretar su signo, debido a su no linealidad, por tal motivo para poder hacer una interpretación cuantitativa sobre el efecto que tiene cada variable sobre la probabilidad de renegociación de un contrato de concesión se hace necesario recurrir a los efectos marginales, estos efectos marginales dependen de los valores que toman las variables explicativas y por tal razón ya no son constantes como en los MLP, los efectos marginales se obtienen partiendo de la siguiente derivada parcial:
Siendo Ф la función de densidad de la distribución normal tipificada.
Con los datos obtenidos y la base de datos construida se procederá a correr cuatro modelos Probit con la finalidad de encontrar cuales son los principales determinantes de la renegociación de contratos de concesión en infraestructura del transporte en Colombia, las variables para conformar cada modelo se determinaron según las siguientes categorías:
- Criterios de selección del contratista y estructuración del contratoCriterios de regulación contractualEntorno macroeconómico e índice de corrupciónProceso de selección e índice de corrupción, donde se analizara la incidencia que tiene el índice de corrupción sobre la probabilidad de que un contrato de concesión sea adjudicado mediante licitación pública.
En la siguiente tabla se presentan los determinantes de la renegociación de contratos identificados que serán implementados como las variables en el modelo Probit, en el Apéndice B se encuentra una descripción detallada de cada uno de ellos.
Tabla 3-1. Variables utilizadas
moncontr Monto del contrato
| Variables | |
| naccontr | Nacionalidad del contratista |
| durcontcon | Duración del contrato |
| procselecc | Proceso de selección |
| critadj | Criterio de adjudicación |
| criregul | Criterio de regulación |
| marregpe | Margen de regulación de precios |
| nofer | Numero de oferentes |
| nrengcon | Numero de renegociaciones |
| tribarbit | Tribunales de arbitramento |
| fuenfi | Fuentes de financiación |
| regtir | Regulación por tasa interna de retorno |
| garimin | Garantía de ingresos mínimos |
| nprorrog | Numero de prorrogas |
| tprorrog | Tiempo prorrogado |
| tcpib | Variación PIB |
| tcamrez | Tasa de cambio rezagada un periodo |
| elecrez | Época de elecciones rezagada un periodo |
| incorr | Índice de corrupción |
| Yconreneg | Variable dependiente-renegociación de contrato |
Fuente: Elaboración propia
La descripción y categorización de las variables a implementar es la siguiente:
Variable dependiente: Yconreneg, variable binaria donde:
=1 si la concesión fue renegociada
=0 si la concesión no fue renegociada
Variables independientes
En el modelo 1 se seleccionaron las variables independientes moncontr, naccontr, durcontcon, procselecc, critadj, nofer, y fuenfi las cuales hacen parte de la etapa precontractual (estudios previos y estructuración del contrato), en donde se establecen los criterios y requisitos técnicos, de experiencia y calidad de los oferentes que pretenden hacerse a la adjudicación del contrato de concesión, la idea primordial de este modelo es lograr dilucidar cuales de estas variables afectan la probabilidad de renegociación del contrato, para así identificar recomendaciones de política económica que puedan contribuir a disminuir la probabilidad de renegociación en la etapa previa a la adjudicación del negocio de concesión en infraestructura del transporte en Colombia.
En el modelo 2 se seleccionaron como variables independientes criregul, marregpe, regtir, y garimin, las cuales se establecen en la estructuración financiera del contrato, así como en las diversas propuestas presentadas por los interesados en adjudicarse el negocio concesionario, estas variables establecen principalmente las diversas garantías que otorga el gobierno con la finalidad de mantener el equilibrio contractual en cuanto a márgenes de operación y ganancia para el contratista con la finalidad de hacer rentable el negocio y que no se presenten posibles detrimentos económicos para ninguna de las partes del contrato de concesión, además de mantener el equilibrio financiero del contrato, también con fundamento en ellas se desprenden los beneficios para los usuarios en cuanto a precios y tasas de peajes y/o usos de la infraestructura y calidad del servicio prestado por parte del operador.
El modelo 4 nace de la hipótesis de que el índice de corrupción se encuentra estrechamente ligado al proceso de selección del contratista, que para nuestro caso de estudio es Licitación Pública o Contratación Directa, mas no a la acción de renegociación del contrato como lo manifiesta Guasch 2004, quien considera que el índice de corrupción afecta de manera positiva la probabilidad de renegociación de los contratos de concesión, desde nuestra óptica y para el caso Colombiano consideramos que éste presenta una incidencia negativa dado que a medida que el índice presenta aumento el gobierno tiende a endurecer sus posturas normativas frente a los procesos de contratación pública, de otra parte consideramos que el índice de corrupción se encuentra ligado al proceso de selección en sí, dado que es en este momento, el de la adjudicación del contrato donde se presentan malas prácticas con la finalidad de favorecer a terceros, por ello se podría mencionar las adjudicaciones de forma directa o bilateral donde existen incentivos a negociar ex ante con la finalidad de no tener que renegociar los contratos a futuro, o los procesos licitatorios con pliegos de condiciones a la medida de un proponente en particular.
3.2. Los datos
Los datos utilizados para la realización de las estimaciones provienen de la construcción de una base datos elaborada durante el proceso de investigación del presente artículo, para su construcción inicialmente se indago cuantas y cuáles han sido las concesiones adjudicadas entre los años 1993 y
2016 en el sector Infraestructura del Transporte en Colombia por el Instituto
Nacional de Concesiones-INCO, hoy denominado Agencia Nacional de Infraestructura-ANI, entidad del orden nacional encargada de adjudicar y realizar el seguimiento a los proyectos de esta naturaleza en el país.
Del barrido realizado se identifica que la nación adjudicó durante el periodo analizado un total de ciento trece (113) contratos de concesión, con este dato se procedió a la consecución de las minutas contractuales y sus correspondientes documentos precontractuales y postcontractuales, por mencionar algunos, los estudios previos, documentos CONPES, adiciones y prórrogas, documentos modificatorios de los contratos de concesión, propuestas de los oferentes, entre otros; estos documentos se descargaron de la página web del Sistema Electrónico para la Contratación Pública-SECOP operada por la entidad pública Colombia Compra Eficiente y en la cual es obligación de todas las entidades públicas cargar la totalidad de los documentos que den cuenta de los procesos de contratación realizados en cada vigencia, la información es de consulta pública-abierta, también se revisaron las bases de datos y archivos de consulta pública de la ANI.
De los documentos recabados se extractó la información necesaria para proceder con la construcción de la base de datos en la cual se compila la información obtenida para los ciento trece (113) contratos de concesión adjudicados y las características de interés para cada uno de ellos de donde se extractaron los principales determinantes que inciden sobre la probabilidad de renegociación de contratos.
Tabla 3-2. Descripción de la base datos
| Nacionalidad del contratista | Local y extranjero
Local |
48 42%
57 50% |
| Extranjero | 8 7% |
| Contratos por fuente de financiación | Deuda ≥ 70% Deuda < 70% | 84 74%
29 26% |
| Contratos con garantía de ingresos mínimos | Si
No |
35 31%
78 69% |
| Contratos que han tenido Tribunales de Arbitramento | Si
No |
32 28%
81 72% |
| Contratos prorrogados | Si
No |
24 21%
89 79% |
| Criterio de Adjudicación | Oferta Económica
Ingresos Esperados |
50 44%
4 4% |
| Otros | 59 52% |
| Criterio de Regulación | Medios
Funcionamiento |
2 2% 49 43% |
| Ambos | 62 55% |
| Marco regulador de precios | TIR
IMG VPIP |
51 45%
3 3% 29 26% |
| IE | 8 7% | |
| otros | 22 19% |
| Solicitud de renegociación | Gobierno
Contratista |
3 7% 20 49% |
| Ambos | 18 44% |
| Proceso de selección | Licitación Publica
Contratación Directa |
29 26%
65 58% |
| APP | 19 17% |
| Oferentes por proceso de selección | Licitación Publica
APP |
129 66% 65 34% |
| Concesiones por tipo | Vial
Aeroportuario |
52 46%
8 7% |
| Portuario | 53 47% |
| Contratos renegociados por proceso de selección contractual | Licitación Publica
Contratación Directa |
20 69%
21 32% |
| APP | 0 0% |
Fuente: Elaboración propia con datos recopilados del SECOP-2017
Con la base de datos conformada se procedió a eliminar aquellos contratos sin cuantía determinada (2 contratos) y aquellos que fueron adjudicados después de la expedición de la Ley 1508 de 2012 “Por la cual se establece el régimen jurídico de las Asociaciones Público Privadas, y se dictan normas orgánicas de presupuesto y se dictan otras disposiciones” (38 contratos) dado que los contratos adjudicados soportados en esta norma comenzaron ejecución en el año 2017, por este motivo la base de datos definitiva quedó conformada por 73 contratos.
En la siguiente tabla se observan los principales determinantes que influyen sobre la renegociación de contratos durante los años 1993 y 2016.
| Proceso de selección | Licitación Publica
Contratación Directa |
20
21 |
49%
51% |
| Oferentes por proceso de selección | Licitación Publica | 75 | 100% |
| Contratos renegociados por sector | Vías
Aeropuertos |
17
6 |
41%
15% |
| Puertos | 18 | 44% |
Tabla 3-3. Descripción contratos renegociados 1993-2016
| Nacionalidad del contratista | Local y extranjero
Local |
20
19 |
49%
46% |
| Extranjero | 2 | 5% |
| Contratos por fuente de financiación | Deuda ≥ 70%
Deuda < 70% |
33
8 |
80%
20% |
| Contratos con garantía de ingresos mínimos | Si
No |
17
24 |
41%
59% |
| Contratos que han tenido Tribunales de Arbitramento | Si
No |
23
18 |
56%
44% |
| Criterio de Adjudicación | Oferta Económica
Ingresos Esperados |
20
2 |
49%
5% |
| Otros | 19 | 46% |
| Criterio de Regulación | Medios
Funcionamiento |
2 34 | 5%
83% |
| Ambos | 5 | 12% |
| Marco regulador de precios | TIR
IMG VPIP |
19
3 1 |
46%
7% 2% |
| IE | 5 | 12% | |
| otros | 13 | 32% |
| Solicitud de renegociación | Gobierno
Contratista |
2 21 | 5%
51% |
| Ambos | 18 | 44% |
Fuente: Elaboración propia con datos recopilados del SECOP-2017
Además de la información relacionada con los procesos de contratación estatal, y regulación se incluyeron series tales como la variación del PIB y la variación de la tasa de cambio rezagada un periodo, las cuales fueron tomadas de la pagina del Banco de la República, el Índice de Corrupción, serie que se obtuvo de la pagina web de Transparencia Internacional, finalmente se construyó una variable rezagada un periodo que da cuenta de las elecciones de Presidencia y Congreso para los años de estudio, la información se extractó del portal web de la Registraduría de Nacional del Estado Civil, las anteriores variables también se considera que juegan un papel determinante en el proceso de renegociación, en el Apéndice A se puede observar una descripción más detallada sobre la base de datos.
4. Análisis de resultados
A continuación, se presentan los resultados obtenidos luego de correr cada uno modelos Probit planteados con la finalidad de establecer los determinantes más relevantes de la renegociación de los contratos de concesión de infraestructura del transporte en Colombia.
En un primer momento y siguiendo a Gujarati (2004, pág. 585) quien menciona, “…en los modelos con regresión binaria, la bondad del ajuste tiene una importancia secundaria. Lo que interesa son los signos esperados de los coeficientes de la regresión y su importancia practica y/o estadística…”, en consecuencia, interpretarán los signos de los coeficientes obtenidos en las regresiones realizadas haciendo caso omiso del nivel de significancia de los mismos.
En un segundo momento se analizarán los efectos marginales de aquellos coeficientes que resultaron ser estadísticamente significativos.
4.1. Resultado de las estimaciones propuestas
Para este modelo se encontró que, en efecto es significativo en términos estadísticos, debido a que se obtuvo un LR chi2(7) = 20.35 con una probabilidad asociada de Prob > chi2 = 0.0004, lo cual nos indica que las variables en conjunto son significativas para explicar la renegociación de un contrato de concesión de la misma forma que en el modelo anterior.
Tabla 4-2. Estimaciones M2: Criterios de regulación contractual
(probit, Yconreneg, criregul, marregpe, regtir, garimin)
| Variable | Coeficiente | dF/dx |
| criregul* | -1,952495** (0,8669) | -0,6520834*** (0,1932) |
| marregpe* | 0,9345816 (0,7333) | 0,3597081 (0,2622) |
| regtir* | -1,601506** (0,7436) | -0,5425564*** (0,1856) |
| garimin* | 3,299744*** (1,1058) | 0,7104875*** (0,0927) |
| _cons | 0,3747859 (0,3664) | –
– |
| Numero de observaciones = 73
LR chi2(7) = 20.35 Prob > chi2 = 0.0004 Pseudo R2 = 0.2014 Logaritmo de la función de verosimilitud = y = Pr(Yconreneg) (predict) =.56328474 |
-40.360996 |
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
Errores estándar entre paréntesis
***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1
En los resultados encontrados en la salida del modelo 2, se observó que cuando el criterio de regulación es por funcionamiento (objetivos) se presenta una incidencia negativa en la probabilidad de renegociación, mientras que cuando la regulación de precios se hace por tasa interna de retorno la incidencia sobre la probabilidad es de corte positivo.
Continuando con el análisis se puede establecer que cuando la regulación es por tasa interna de retorno el efecto sobre la probabilidad de renegociación es negativo; si en el contrato existe clausula de ingresos mínimos garantizados el efecto sobre la probabilidad de renegociación es positivo.
En cuanto a los efectos marginales se tiene que hubo significancia estadística para las variables criregul, regtir, garimin, por ello podemos deducir que cuando el criterio de regulación es por funcionamiento (objetivos) éste provoca un cambio en la probabilidad predicha de -0,6520834, es decir la probabilidad de renegociación disminuiría en 65.21 puntos porcentuales, dado todo lo demás constante.
Cuando la regulación financiera del contrato se desarrolla por TIR ésta provoca un cambio en la probabilidad predicha de -0,5425564, es decir la probabilidad de renegociación disminuiría en 54.25 puntos porcentuales.
Finalmente, si en el contrato de concesión existe cláusula de garantía de ingresos mínimos esta provoca un cambio en la probabilidad predicha de 0,7104875, es decir la probabilidad de renegociación aumentaría en 71.05 puntos porcentuales.
En el Modelo 3 se encuentra que éste es significativo en términos estadísticos, sólo a un nivel del 13% debido a que se obtuvo un LR chi2(4) = 7.11 con una probabilidad asociada de Prob > chi2 = 0.1304, lo que nos indica que en este modelo a diferencia de los dos anteriores se ha perdido confianza en la determinación de la significación del modelo.
Tabla 4-3. Estimaciones M3: Entorno macroeconómico, periodo electoral e índice de corrupción
(probit Yconreneg tcpib tcamrez elecrez incorr)
| Variable | Coeficiente | dF/dx |
| tcpib | -0,0445637 (-0,0939) | -0,017755 (-0,3741) |
| tcamrez | 1,845717 (-2,2611) | 0,7353695 (-0,9008) |
| elecrez* | -0,7009953* (-0,4053) | -0,2712598* (-0,1463) |
| incorr | -0,034119 (-0,0507) | -0,01359387 (-0,0202) |
| _cons | 1,48564 (-1,6746) | –
– |
Numero de observaciones = 73
LR chi2(4) = 7.11
(probit Yconreneg tcpib tcamrez elecrez incorr)
Variable Coeficiente dF/dx
Prob > chi2 = 0.1304
Pseudo R2 = 0.0703
Logaritmo de la función de verosimilitud = -46.984942 y = Pr(Yconreneg) (predict)
= 0.52042391
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
Errores estándar entre paréntesis
***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1
En el modelo 3 se encontró que, las variaciones positivas del PIB afectan de manera negativa la probabilidad de renegociación, mientras que aumentos en la variación de la tasa de cambio tienen un efecto positivo en ésta, de otra parte se observa que el efecto de la elecciones es negativo, lo cual posiblemente se debe a la aplicación de la Ley 996 de 2005, conocida como Ley de Garantías, y a que los candidatos políticos no tienen expectativas de efectuar renegociaciones sobre aquellos contratos en tanto no fueron adjudicados por ellos.
De los resultados se infiere que, la variable “índice de corrupción” afecta de forma negativa la probabilidad de renegociación, resultado que consideramos acertado dado que al contrastar la serie del índice frente a la incidencia en la renegociación encontramos que a medida que ésta aumenta las renegociaciones disminuyen, probablemente debido al aumento en la contratación directa y a las medidas tomadas por el gobierno nacional con la finalidad de fortalecer el proceso contractual, el seguimiento y supervisión a los contratos de concesión.
En cuanto a los efectos marginales la única variable que se encontró significativa fue elecrez lo que nos lleva a pensar que un año antes de época electoral la Ley de Garantías y las expectativas de los posibles vencedores en las justas electorales induce un cambio en la probabilidad predicha de 0,2712598, es decir la probabilidad de renegociación disminuye en 27.126 puntos porcentuales, dado todo lo demás constante.
Finalmente en el Modelo 4 se encuentra que éste no es significativo en términos estadísticos, a un nivel de confianza “aceptable” debido a que se obtuvo un LR chi2(1) = 0.07 con una probabilidad asociada de Prob > chi2 = 0.797, por lo cual se deduce que la variable incorr por sí sola no explica la modalidad de selección escogida por el gobierno de turno, pero vale la pena resaltar que la idea de esta regresión es únicamente evaluar el posible impacto que tiene el Índice de Corrupción frente a la modalidad de selección, mas allá de la bondad de ajuste que presenta el modelo.
Tabla 4-4. Estimaciones M4: Proceso de selección vs índice de corrupción
| (probit, procselecc, incorr) | |
| Variable Coeficiente | dF/dx |
| 0,0090171 incorr
(0,0351) |
0,0033126 (0,0129) |
| -0,7103407
_cons (1,1977) |
–
– |
| Numero de observaciones = 73
LR chi2(1) = 0.07 Prob > chi2 = 0.797 Pseudo R2 = 0.0007 |
Logaritmo de la función de verosimilitud = -46.880924 y = Pr(Yconreneg) (predict)
= 0.3423323
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
Errores estándar entre paréntesis
***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1
En las estimaciones presentadas para M4 se observa que incorr presentó una incidencia de tipo positivo frente a la probabilidad de escogencia del tipo de selección contractual, no es posible ir más allá en el análisis debido a la no significancia estadística del coeficiente y de los efectos marginales encontrados en el análisis de regresión desarrollado.
5. Conclusiones y recomendaciones de política
5.1. Principales resultados
Entre los principales resultados encontrados a la luz de las estimaciones econométricas realizadas en el presente análisis se encuentra que para los criterios de selección y estructuración de los contratos de concesión, que ante mayor sea el monto del contrato y la duración de este, aunado a un gran nivel de endeudamiento del contratista se tiene una mayor probabilidad de renegociación del mismo, de otra parte se logra establecer que si el contratista es local y el criterio de selección es el de Licitación Pública donde los oferentes son evaluados mediante oferta económica la probabilidad de renegociación se afecta de forma positiva.
En cuanto al número de oferentes el modelo 1 arroja que entre menor número pujen por los contratos de concesión la probabilidad de renegociación se afecta negativamente, resultado que en principio parece contrario a los principios contractuales de selección objetiva y pluralidad de oferentes establecidos en la Ley 80 de 1993, pero una vez analizadas las estadísticas descriptivas de la base de datos se encuentra que los contratos realizados mediante la modalidad de Contratación Directa presentan una menor incidencia de renegociación, en un porcentaje muy superior a los contratos adjudicados por medio de proceso competitivo, esta diferencia es aproximadamente de un 50%.
Frente a los criterios de regulación contractual se logró establecer que aquellos contratos en los cuales las reglamentaciones establecidas para que tanto el contratista como el contratante cumplan con lo establecido en las cláusulas contractuales y se respete el equilibrio económico del negocio de concesión, la aplicación de regulación por funcionamiento (objetivos) y tasa interna de retorno tienen un incidencia negativa sobre la probabilidad de renegociación, mientras que si se establece garantía de ingreso mínimo y regulación de precios de peajes y tasas mediante tasa interna de retorno esta incidencia es de carácter positivo.
Por el lado de las variables de tipo macroeconómico, se encontró que las variaciones positivas del PIB afectan de forma negativa la probabilidad de renegociación, mientras que aumentos en la tasa de cambio producen el efecto contrario.
El índice de corrupcion presentó una incidencia negativa frente a la renegociación de los contratos de concesión, debido a que a medida que este ha aumentado, la respuesta del gobierno nacional ha sido la de fortalecer la normatividad en contratación estatal, por lo tanto se revisan las tablas presentadas en el apéndice A, se logra establecer que a medida que el índice de corrupcion en promedio ha aumentado el número de renegociaciones ha disminuido, pero en contraparte la contratación directa ha venido aumentando paulatinamente hecho que permite inferir que al ser fortalecidos los procesos de selección competitiva se ha optado por usar, como regla general, el mecanismo de negociación bilateral en mayor medida.
Contrastando lo anterior, se tiene que la incidencia de las elecciones (rezago de un periodo) presentó una incidencia de tipo negativo sobre la probabilidad de renegociación, lo anterior se debe a la Ley de Garantías y posiblemente a que en las expectativas de los candidatos no está la de renegociar contratos que no han sido adjudicados por ellos.
Finalmente se encontró que el índice de corrupcion presenta una incidencia positiva sobre el proceso de selección contractual.
5.2. Recomendaciones de política económica
Las recomendaciones de política para los “Policy Makers” van dirigidas principalmente a la estructuración de los contratos de concesión, en sus diferentes etapas; precontractual y contractual, así como supervisión y seguimiento, para Guasch (2004, Pág. 27) “…los temas centrales son, en primer lugar, el diseño apropiado de la concesión, el marco regulador y las condiciones contractuales, y en segundo lugar, la forma de incrementar la probabilidad de que las partes que suscriben el contrato cumplan con los términos y condiciones pactadas y evitar las renegociaciones oportunistas…”.
Entre las principales normas que en la actualidad rigen el tema de concesiones en Colombia se citan, la Ley 80 de 1993 “Por la cual se expide el Estatuto General de Contratación de la Administración Pública”, la Ley 1508 de
2012 “Por la cual se establece el régimen jurídico de las Asociaciones Público Privadas, se dictan normas orgánicas de presupuesto y se dictan otras disposiciones” y el Decreto 1082 de 2015 “ Por medio del cual se expide el Decreto Único Reglamentario del Sector Administrativo de Planeación Nacional” el cual en la sección 5, reglamenta las Asociaciones Público Privadas, modalidad que actualmente es la principal herramienta utilizada por el gobierno nacional para la contratación de las concesiones en el país.
La normatividad mencionada anteriormente aunque robusta en cuanto a la forma en que se deben realizar los procesos y procedimientos de la contratación pública, no profundiza en aquellos determinantes que afectan de forma directa la renegociación de los contratos de concesión, quedando así a discrecionalidad de los ordenadores del gasto y de sus oficinas de planeación y contratación el establecimiento de cláusulas y parámetros encaminados a limitar el número de controversias que puedan surgir en la dinámica de los procesos de contratación, adjudicación y operación de los proyectos, por tal motivo en muchas ocasiones y más allá de la incompletitud natural de este tipo de contratos, la renegociación se convierte en una herramienta oportunista de los operadores con la finalidad de obtener mayores beneficios en detrimento de los recursos del estado.
De lo anterior se colige la necesidad de que los “Policy Makers” a la luz de los resultados encontrados en el presente análisis implementen políticas dirigidas a evitar y contrarrestar adendas y prórrogas en los contratos de concesión ya adjudicados al tiempo que propendan por hacer cumplir las propuestas ganadoras, claro está salvo en casos de fuerza mayor, ya que sería temerario decir que la totalidad de las renegociaciones solicitadas sean de corte oportunista.
También se hace necesario fortalecer en los procesos de contratación la cantidad de deuda permitida a los operadores a la hora de ofertar, nótese que cuando el operador se encuentra fuertemente apalancado sus costos hundidos son menores, lo que le da la posibilidad de abandonar el proyecto de concesión, permitiéndole tener una posición de privilegio al momento de solicitar una renegociación, aunado a esto se requiere ponerle freno a la adjudicación de contratos de concesión mediante la modalidad de Contratación
Directa dado que “…las negociaciones bilaterales permiten al operados obtener términos mucho más favorables para la concesión y esa flexibilidad reduce los incentivos de renegociación…”, (Guasch, 2004, Pág. 33), contrario sensu robustecer las iniciativas de tipo competitivo, para nuestro caso los procesos de
Licitación Pública en tanto “…de esta manera, es probable que, mediante el proceso, no se seleccione al operados más eficiente si no al más habilidoso en cuestiones de renegociación…”, (Guasch, 2004, Pág. 38), incluyendo parámetros para la presentación de las ofertas económicas con la intención de evitar propuestas que contengan precios artificialmente bajos. También es menester establecer medidas de transparencia en la información debido a que en nuestra legislación los modelos financieros de las concesiones tienen reserva, situación que evita conocer la formación de precios y la evolución de las inversiones realizadas por los operadores, características propias de los monopolios naturales; este tipo de incertidumbres también suscitan que el operador tenga una posición de privilegio frente a posibles procesos de renegociación de tipo oportunista.
En lo que atañe a la regulación de la operación del contrato propiamente dicho se hace necesario incluir reglamentación que propenda por la medición de la evolución del contrato por objetivos de funcionamiento y la regulación por tasa interna de retorno, mientras que se deben eliminar las garantías por ingresos mínimos, así como la regulación de precios por tasa interna de retorno.
En lo relacionado con las variables de tipo económico se hace necesario evitar cambios bruscos y de tipo negativo en la variación del PIB, así como aumentos en la tasa de cambio.
Finalmente se recomienda que los “ Policy Makers” mantengan la Ley de Garantías y creen políticas encaminadas a fortalecer el mérito para la provisión de cargos directivos en la administración pública con la finalidad de evitar posibles direccionamientos en la adjudicación de contratos de concesión que resulten de los procesos de Licitación Pública, todo esto con la finalidad de combatir la corrupción.
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APÉNDICE A: Estadísticas descriptivas
A.1. Concesiones otorgadas en el sector Infraestructura del Transporte en Colombia 1993-2016
| Año | # de concesiones otorgadas | % | Frecuencia acumulada |
| 1993 | 3 | 2,65 | 2,65 |
| 1994 | 10 | 8,85 | 11,50 |
| 1995 | 3 | 2,65 | 14,16 |
| 1996 | 4 | 3,54 | 17,70 |
| 1997 | 4 | 3,54 | 21,24 |
| 1998 | 1 | 0,88 | 22,12 |
| 1999 | 2 | 1,77 | 23,89 |
| 2000 | 1 | 0,88 | 24,78 |
| 2002 | 1 | 0,88 | 25,66 |
| 2003 | 1 | 0,88 | 26,55 |
| 2004 | 3 | 2,65 | 29,20 |
| 2005 | 3 | 2,65 | 31,86 |
| 2006 | 2 | 1,77 | 33,63 |
| 2007 | 11 | 9,73 | 43,36 |
| 2008 | 4 | 3,54 | 46,90 |
| 2009 | 1 | 0,88 | 47,79 |
| 2010 | 11 | 9,73 | 57,52 |
| 2011 | 4 | 3,54 | 61,06 |
| 2012 | 1 | 0,88 | 61,95 |
| 2013 | 5 | 4,42 | 66,37 |
| 2014 | 12 | 10,62 | 76,99 |
| 2015 | 22 | 19,47 | 96,46 |
| 2016 | 4 | 3,54 | 100,00 |
| Total |
113 |
100 |
A.2. Concesiones otorgadas sector Infraestructura Vial años 1993-2016
Año # de concesiones otorgadas % Frecuencia acumulada
| Año | # de concesiones otorgadas | % | Frecuencia acumulada |
| 1994 | 6 | 11,54 | 11,54 |
| 1995 | 2 | 3,85 | 15,38 |
| 1996 | 1 | 1,92 | 17,31 |
| 1997 | 1 | 1,92 | 19,23 |
| 1999 | 1 | 1,92 | 21,15 |
| 2002 | 1 | 1,92 | 23,08 |
| 2004 | 1 | 1,92 | 25,00 |
| 2007 | 4 | 7,69 | 32,69 |
| 2010 | 4 | 7,69 | 40,38 |
| 2013 | 2 | 3,85 | 44,23 |
| 2014 | 8 | 15,38 | 59,62 |
| 2015 | 17 | 32,69 | 92,31 |
| 2016 | 4 | 7,69 | 100,00 |
| Total |
52 |
100,00 |
A.3. Concesiones otorgadas sector Infraestructura Aeroportuaria años 1993-2016
| Año | # de concesiones otorgadas | % | Frecuencia acumulada |
| 1995 | 1 | 12,50 | 12,50 |
| 1996 | 1 | 12,50 | 25,00 |
| 2000 | 1 | 12,50 | 37,50 |
| 2006 | 1 | 12,50 | 50,00 |
| 2007 | 1 | 12,50 | 62,50 |
| 2008 | 1 | 12,50 | 75,00 |
| 2010 | 1 | 12,50 | 87,50 |
| 2015 | 1 | 12,50 | 100,00 |
| Total |
8 |
100,00 |
A.4. Concesiones otorgadas sector Infraestructura portuaria años 1993-2016
Año # de concesiones otorgadas % Frecuencia acumulada
- 3 5,66 5,664 7,55 13,212 3,77 16,983 5,66 22,641 1,89 24,531 1,89 26,421 1,89 28,302 3,77 32,08
| Año | # de concesiones otorgadas | % | Frecuencia acumulada |
| 2005 | 3 | 5,66 | 37,74 |
| 2006 | 1 | 1,89 | 39,62 |
| 2007 | 6 | 11,32 | 50,94 |
| 2008 | 3 | 5,66 | 56,60 |
| 2009 | 1 | 1,89 | 58,49 |
| 2010 | 6 | 11,32 | 69,81 |
| 2011 | 4 | 7,55 | 77,36 |
| 2012 | 1 | 1,89 | 79,25 |
| 2013 | 3 | 5,66 | 84,91 |
| 2014 | 4 | 7,55 | 92,45 |
| 2015 | 4 | 7,55 | 100,00 |
| Total |
53 |
100,00 |
A.5. Concesiones otorgadas por año según tipo de proceso de selección contractual en el sector Infraestructura del Transporte en Colombia años 1993-2016
Año # de concesiones otorgadas Licitación Publica Contratación Directa APP
1993 3 0 3 0 1994 10 3 7 0 1995 3 3 0 0
- 4 1 3 04 1 3 01 0 1 02 1 1 01 1 0 01 1 0 01 0 1 03 1 2 03 0 3 02 1 1 0 2007 11 4 6 1 2008 4 1 3 0
2009 1 0 1 0 2010 11 5 6 0 2011 4 0 4 0
- 1 0 1 05 0 3 2 2014 12 1 4 722 4 10 8 Año # de concesiones otorgadas Licitación Publica Contratación Directa APP 4 1 2 1
Total 113 29 65 19
- Concesiones renegociadas según tipo de proceso de selección contractual en el sector Infraestructura del Transporte en Colombia años 1993-2016 (contratos renegociados)
| Año | Licitación Publica | # contratos renegociados | Contratación Directa | # contratos renegociados | APP | # contratos renegociados |
| 1993 | – | – | 3 | 3 | – | – |
| 1994 | 3 | 3 | 7 | 3 | – | – |
| 1995 | 3 | 3 | – | – | – | – |
| 1996 | 1 | 1 | 3 | 3 | – | – |
| 1997 | 1 | 1 | 3 | 2 | – | – |
| 1998 | – | – | 1 | 0 | – | – |
| 1999 | 1 | 1 | 1 | 1 | – | – |
| 2000 | 1 | 1 | – | – | – | – |
| 2002 | 1 | 1 | – | – | – | – |
| 2003 | – | – | 1 | 0 | – | – |
| 2004 | 1 | 0 | 2 | 2 | – | – |
| 2005 | – | – | 3 | 0 | – | – |
| 2006 | 1 | 1 | 1 | 0 | – | – |
| 2007 | 4 | 3 | 6 | 2 | 1 | 0 |
| 2008 | 1 | 1 | 3 | 0 | – | – |
| 2009 | – | – | 1 | 0 | – | – |
| 2010 | 5 | 4 | 6 | 2 | – | – |
| 2011 | 0 | 0 | 4 | 2 | – | – |
| 2012 | 0 | 0 | 1 | 0 | – | – |
| 2013 | 0 | 0 | 3 | 0 | 2 | 0 |
| 2014 | 1 | 0 | 4 | 1 | 7 | 0 |
| 2015 | 4 | 0 | 10 | 0 | 8 | 0 |
| 2016 | 1 | 0 | 2 | 0 | 1 | 0 |
| Total | 29 | 20 | 65 | 21 | 19 | 0 |
- Numero de oferentes en las Concesiones renegociadas durante los años 1993-2016 procesos de Licitación Pública y APP sector Infraestructura del Transporte
Año Licitación Publica # Oferentes APP # Oferentes
1994 3 5 – – 1995 3 17 – – 1996 1 1 – –
1997 1 1 – –
- 1 3 – –1 3 – –
| Año | Licitación Publica | # Oferentes | APP | # Oferentes |
| 2002 | 1 | 1 | – | – |
| 2004 | 1 | 6 | – | – |
| 2006 | 1 | 5 | – | – |
| 2007 | 4 | 21 | 1 | 2 |
| 2008 | 1 | 6 | – | – |
| 2010 | 5 | 20 | – | – |
| 2013 | 0 | – | 2 | 13 |
| 2014 | 1 | 2 | 7 | 24 |
| 2015 | 4 | 34 | 8 | 24 |
| 2016 | 1 | 4 | 1 | 2 |
| Total | 29 | 129 | 19 |
65 |
- Porcentaje de concesiones renegociadas según tipo de selección contractual años 1993-2016 sector Infraestructura del Transporte
| LP | CD | APP |
| 69% | 32% | 0% |
- Porcentaje de concesiones renegociadas según tipo de selección contractual años 1993-2012 sector Infraestructura del Transporte
| LP | CD | APP |
| 87% | 43% | 0% |
- Numero de renegociaciones por contratos de concesión sector Infraestructura del Transporte 1993-2016
| # de renegociaciones | # contratos | % |
| 1 | 25 | 61% |
| 2 | 6 | 15% |
| 3 | 3 | 7% |
| 4 | 4 | 10% |
| 6 | 1 | 2% |
| 15 | 1 | 2% |
| 17 | 1 | 2% |
| Total | 41 | 100% |
- Numero de Tribunales de Arbitramento por contrato renegociado sector Infraestructura del Transporte años 1993-2016
| # de Tribunales | # contratos | % |
| 0 | 19 | 46% |
| 1 | 15 | 37% |
| 2 | 3 | 7% |
| 3 | 2 | 5% |
| 7 | 1 | 2% |
| 8 | 1 | 2% |
| Total | 41 | 100% |
A.11. Numero de prorrogas por contrato renegociado sector Infraestructura del Transporte años 1993-2016
| # de prorrogas | # contratos | % |
| 0 | 22 | 54% |
| 1 | 15 | 37% |
| 2 | 1 | 2% |
| 4 | 1 | 2% |
| 6 | 1 | 2% |
| 10 | 1 | 2% |
| Total | 41 | 100% |
APÉNDICE B: Estimaciones econométricas
B.1. Estadísticas descriptivas de las variables implementadas en el análisis Econométrico
Variable Mean Std. Dev. Min moncontr 1,12E+08 2,53E+08 12846
| naccontr | 0,9315068 | 0,2543383 | 0 | 1 |
| durcontcon | 22,33082 | 8,564869 | 3 | 50 |
| procselecc | 0,3424658 | 0,4778185 | 0 | 1 |
| critadj | 0,3150685 | 0,467758 | 0 | 1 |
| criregul | 0,2739726 | 0,4490816 | 0 | 1 |
| marregpe | 0,6712329 | 0,4730162 | 0 | 1 |
| nofer | 2,041096 | 1,939633 | 0 | 7 |
| nrengcon | 1,342466 | 2,779984 | 0 | 17 |
| tribarbit | 0,7123288 | 1,428669 | 0 | 8 |
| fuenfi | 0,8767123 | 0,3310424 | 0 | 1 |
| regtir | 0,6438356 | 0,4821786 | 0 | 1 |
| garimin | 0,2191781 | 0,4165525 | 0 | 1 |
| nprorrog | 0,6027397 | 1,543262 | 0 | 10 |
| tprorrog | 4,28 | 8,859446 | 0 | 40 |
| tcpib | 4,531219 | 2,138927 | -4,204015 | 6,900628 |
| tcamrez | 0,04 | 0,1 | -0,12 | 0,25 |
| elecrez | 0,2191781 | 0,4165525 | 0 | 1 |
| incorr | 33,73973 | 4,419111 | 22 | 40 |
| Yconreneg | 0,5205479 | 0,5030349 | 0 | 1 |
| B.2. Matriz de correlación de las variables | |||||||||||||||||
| Variable | moncontr | naccontr | durcontcon | procselecc | critadj | criregul | marregpe | nofer | nrengcon | tribarbit | fuenfi | regtir | garimin | nprorrog | tprorrog | tcpib | |
| moncontr naccontr durcontcon
procselecc critadj criregul marregpe nofer nrengcon tribarbit fuenfi regtir garimin nprorrog tprorrog tcpib |
1
0,0862 -0,0822 0,5206 0,5186 0,302 -0,4485 0,3408 0,1898 0,2151 -0,331 -0,4765 0,1467 0,1372 0,1005 -0,1002 |
1 -0,1361 0,0814 0,0672 0,045 -0,1898 -0,0224 0,0926 0,1361 -0,1017 -0,0884 0,1437 0,0713 -0,053 0,0097 |
1 -0,3033 -0,2521 -0,3393 -0,0179 -0,3602 0,0417 -0,0506 0,1446 0,1436 -0,0266 0,065 0,3617 -0,0827 |
1 0,8776 0,7217 -0,4781 0,7639 0,3915 0,3701 -0,4318 -0,6689 0,5248 0,2059 0,0915 0,0113 |
1 0,6413 -0,4669 0,6132 0,3965 0,3246 -0,2838 -0,604 0,496 0,195 0,1154 0,0187 |
1 -0,3547 0,5609 0,3243 0,4709 -0,4236 -0,3769 0,714 0,2193 -0,07 0,0849 |
1 -0,3181 -0,1772 -0,2036 0,2697 0,7583 -0,3341 -0,1433 -0,2229 0,2297 |
1 0,2034 0,3 -0,2516 -0,5633 0,2809 -0,0965 -0,0313 0,1219 |
1 0,2525 -0,2402 -0,2082 0,45 0,1519 0,1067 -0,2816 |
1 -0,3697 -0,1105 0,5975 0,4136 0,1167 0,0914 |
1 0,2432 |
1 |
1 0,3966 0,0461 0,0163 |
1 0,4487 -0,1162 |
1 |
1 |
|
| -0,4056 -0,1591
-0,1516 -0,0435 -0,0075 -0,2021 0,1665 0,2353 |
|||||||||||||||||
| -0,1045 | |||||||||||||||||
| tcamrez | 0,0207 | -0,0769 | 0,0924 | 0,0545 | 0,0368 | 0,1183 | -0,1819 | -0,1099 | 0,1957 | 0,1835 | -0,1639 -0,1292 | 0,295 | 0,1633 | 0,1216 | -0,4669 | ||
| elecrez | -0,0771 | -0,3807 | 0,0066 | -0,173 | -0,1455 | -0,1027 | 0,0888 | -0,0973 | -0,1737 | -0,2193 | 0,1987 -0,0208 | -0,2007 | -0,1003 | 0,0396 | -0,1799 | ||
| incorr | -0,0664 | -0,0284 | -0,105 | 0,0296 | 0,0201 | 0,0014 | 0,1379 | 0,1471 | -0,0899 | -0,0054 | -0,0222 0,0993 | -0,1044 | -0,1498 | -0,0209 | 0,501 | ||
| Yconreneg | 0,2194 | 0,0654 | 0,3792 | 0,3459 | 0,3558 | 0,1592 | -0,2047 | 0,1913 | 0,4369 | 0,2692 | -0,1097 -0,1985 | 0,3759 | 0,2164 | 0,3099 | -0,1425 |
| tcamrez | elecrez | incorr | Yconreneg | |
| tcamrez elecrez
incorr Yconreneg |
1
0,275 -0,6779 0,187 |
1 -0,0742 -0,1544 |
1 -0,2256 |
1 |
48
B3. Salida Stata 13 M1: Criterios de selección del contratista y estructuración del contrato
(probit, Yconreneg, moncontr, naccontr, durcontcon, procselecc, critadj, nofer, fuenfi)
| Estimación Probit | Numero de observaciones = 73
LR chi2(7) = 34.42 Prob > chi2 = 0.0000 |
||||
| Logaritmo de la función de verosimilitud = -33.325583 | Pseudo R2 = 0.3406 | ||||
| Yconreneg Coeficiente | Desviación Estándar | z | P>│z│ | ||
| moncontr | 2,53E-10 | 1,23E-09 | 0,21 | 0,837 | -2.16e-09 2.67e-09 |
| naccontr | 0,707328 | 0,9069525 | 0,78 | 0,435 | -1.070266 2.484922 |
| durcontcon | 0,1100289 | 0,0265717 | 4,14 | 0,000 | 0.0579494 0.1621084 |
| procselecc | 1,226025 | 1,17686 | 1,04 | 0,298 | -1.080579 3.532628 |
| critadj | 0,6491382 | 0,862215 | 0,75 | 0,452 | -1.040772 2.339049 |
| nofer | -0,012075 | 0,1810281 | -0,07 | 0,947 | -.3668835.3427336 |
| fuenfi | 0,1113679 | 0,7890215 | 0,14 | 0,888 | -1.435086 1.657822 |
| _cons | -3,735648 | 1,382798 | -2,70 | 0,007 | -6.445883 -1.025412 |
B4. Salida Stata 13 M1: Efectos marginales criterios de selección del contratista y estructuración del contrato
(probit, Yconreneg, moncontr, naccontr, durcontcon, procselecc, critadj, nofer, fuenfi)
| y = Pr(Yconreneg) (predict)
=.54217477 |
||||||
| Yconreneg | dF/dx | Desviación Estándar | z | P>│z│ | X | |
| moncontr | 1,00E-10 | 0,0000 | 0,21 | 0,837 | -8.6e-10 1.1e-09 | 1,10E+08 |
| naccontr* | 0,2711945 | 0,3125 | 0,87 | 0,385 | -.341221.88361 | 0,931507 |
| durcontcon | 0,0436497 | 0,0105 | 4,14 | 0,000 | 0.022989 0.06431 | 22,3308 |
| procselecc* | 0,4423566 | 0,3552 | 1,25 | 0,213 | -0.253849 1.13856 | 0,342466 |
| critadj* | 0,2482974 | 0,3107 | 0,80 | 0,424 | -0.360703 0.857297 | 0,315068 |
| nofer | -0,0047903 | 0,0718 | -0,07 | 0,947 | -0.145547 0.135966 | 2,0411 |
| fuenfi* | 0,0443158 | 0,3145 | 0,14 | 0,888 | -0.572037 0.660669 | 0,876712 |
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
B5. Salida Stata 13 M2: Criterios de regulación contractual
(probit, Yconreneg, criregul, marregpe, regtir, garimin)
Estimación Probit Numero de observaciones = 73
LR chi2(7) = 20.35
Prob > chi2 = 0.0004
Logaritmo de la función de verosimilitud = -40.360996 Pseudo R2 = 0.2014
| Yconreneg | Coeficiente | Desviación Estándar | z | P>│z│ | |
| criregul | -1,952495 | 0,8669214 | -2,25 | 0,024 | -3.65163 -0.2533603 |
| marregpe | 0,9345816 | 0,7333226 | 1,27 | 0,203 | -.5027043 2.371867 |
| regtir | -1,601506 | 0,7436511 | -2,15 | 0,031 | -3.059035 -0.1439767 |
| garimin | 3,299744 | 1,105807 | 2,98 | 0,003 | 1.132403 5.467085 |
| _cons | 0,3747859 | 0,3664484 | 1,02 | 0,306 | -.3434398 1.093012 |
B6. Salida Stata 13 M2: Efectos marginales criterios de regulación contractual
| (probit, Yconreneg, criregul, marregpe, regtir, garimin) | ||||||
| y = Pr(Yconreneg) (predict)
=.56328474 |
||||||
| Yconreneg dF/dx Desviación Estándar | z | P>│z│ | X | |||
| criregul* | -0,6520834 | 0,19328 | -3,37 | 0,001 | -1.03091 -0.273258 | 0,273973 |
| marregpe* | 0,3597081 | 0,26227 | 1,37 | 0,170 | -0.154337 0.873753 | 0,671233 |
| regtir* | -0,5425564 | 0,18564 | -2,92 | 0,003 | -0.906403 -0.17871 | 0,643836 |
| garimin* | 0,7104875 | 0,09277 | 7,66 | 0,000 | 0.528662 0.892313 | 0,219178 |
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
B7: Salida en Stata 13: Entorno macroeconómico, periodo electoral e índice de corrupción
Estimación Probit Numero de observaciones = 73
LR chi2(4) = 7.11
Prob > chi2 = 0.1304
Logaritmo de la función de verosimilitud = -46.984942 Pseudo R2 = 0.0703
Yconreneg Coeficiente Desviación Estándar z P>│z│
| tcpib | -0,0445637 | 0,0939152 | -0,47 | 0,635 | -0,2286341 | 0,1395067 |
| tcamrez | 1,845717 | 2,261199 | 0,82 | 0,414 | -2,586152 | 6,277586 |
| elecrez | -0,7009953 | 0,4053946 | -1,73 | 0,084 | -1,495554 | 0,0935635 |
| incorr | -0,034119 | 0,0507192 | -0,67 | 0,501 | -0,1335267 | 0,0652887 |
| _cons | 1,48564 | 1,67464 | 0,89 | 0,375 | -1,796594 | 4,767875 |
B8: Salida en Stata 13: Efectos marginales entorno macroeconómico, periodo electoral e índice de corrupción
| (probit Yconreneg tcpib tcamrez elecrez incorr) | ||||||
| y = Pr(Yconreneg) (predict) = 0.52042391 | ||||||
| Yconreneg dF/dx | Desviación Estándar | z | P>│z│ | X | ||
| tcpib | -0,017755 | 0,3741 | -0,47 | 0,635 | -0.091077 0.055567 | 4,53122 |
| tcamrez | 0,7353695 | 0,9008 | 0,82 | 0,414 | -1.03017 2.50091 | 0,039179 |
| elecrez* | -0,2712598 | 0,14634 | -1,85 | 0,064 | -0.558088 0.015569 | 0,219178 |
| incorr | -0,01359387 | 0,02021 | -0,67 | 0,501 | -0.053209 0.026022 | 33,7397 |
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
B9: Salida en Stata 13: Proceso de selección vs índice de corrupción
Estimación Probit Numero de observaciones = 73
LR chi2(1) = 0.07
Prob > chi2 = 0.797 Logaritmo de la función de verosimilitud = -46.880924 Pseudo R2 = 0.0007
procselecc Coeficiente Desviación Estándar z P>│z│ incorr 0,0090171 0,0351518 0,26 0,798 -0,0598791 0,0779133 _cons -0,7103407 1,197795 -0,59 0,553 -3,057976 1,637295
B10: Salida en Stata 13: Efectos marginales Proceso de selección vs índice de corrupción
(probit, procselecc, incorr) y = Pr(Yconreneg) (predict)
= 0.3423323
procselecc dF/dx Desviación Estándar z P>│z│ X
incorr 0,0033126 0,01291 0,26 0,02862 33,7397
(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1
Tomado de Estudio de Política Pública “Pertinencia de la implementación de las APP en la realización de las concesiones de cuarta generación y su impacto fiscal en Colombia” Dirección de Estudios Sectoriales C.D. Infraestructura CGR 2015 pág. 11.
Entidad creada mediante el Decreto 4165 de 2011.
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