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				<journal-title>Revista Científica General José María Córdova</journal-title>
				<abbrev-journal-title abbrev-type="publisher">Rev. Cient. Gen. José María Córdova</abbrev-journal-title>
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				<publisher-name>Escuela Militar de Cadetes &quot;General José María Córdova&quot;</publisher-name>
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			<article-id pub-id-type="doi">10.21830/19006586.1299</article-id>
			<article-id pub-id-type="publisher-id">00010</article-id>
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					<subject>Dossier</subject>
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				<article-title>Incidencia de la pandemia de COVID-19 en el narcotráfico y su violencia asociada en Colombia</article-title>
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					<trans-title>The effect of the COVID-19 pandemic in drug trafficking and its linked violence in Colombia</trans-title>
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				<label>1</label>
				<institution content-type="original">Doctor en relaciones internacionales y globalización, Universidad Complutense de Madrid; máster en derecho internacional público y relaciones internacionales; máster en cooperación internacional; máster en estudios estratégicos y seguridad internacional, y abogado. Es profesor titular de la Facultad de Relaciones Internacionales, Estrategia y Seguridad de la Universidad Militar Nueva Granada (Campus), Colombia. Investigador asociado ante MinCiencias. https://orcid.org/0000-0002-7280-1662 - Contacto: hugo.guerrero@unimilitar.edu.co</institution>
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				<label>2</label>
				<institution content-type="original">Doctor en comunicación, Universidad Pompeu Fabra, Barcelona; magíster en estudios políticos y politólogo con grado de honor, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, y comunicador social y periodista, Universidad Central, Bogotá. Docente-investigador de la Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano y líder del Grupo Interdisciplinar en Asuntos Públicos (GIAP) de la misma universidad. https://orcid.org/0000-0002-4425-9394 - Contacto: jwilches@poligran.edu.co</institution>
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			<aff id="aff3">
				<label>3</label>
				<institution content-type="original">Estudiante del Doctorado en Administración, Universidad Nacional de Colombia. Magíster en economía aplicada y especialista en economía del riesgo y la información, Universidad de los Andes; MBA, Atlantis University, y administrador público, Escuela Superior de Administración Pública. Profesor de tiempo completo de la Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano. https://orcid.org/0000-0002-6292-3965 - Contacto: ratehortua@poligran.edu.co</institution>
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			<author-notes>
				<corresp id="c1">
					<label>*</label>Contacto: Hugo Fernando Guerrero-Sierra <email>hugo.guerrero@unimilitar.edu.co</email>
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			</author-notes>
			<!--<pub-date date-type="pub" publication-format="electronic">
				<day>30</day>
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				<year>2024</year>
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			<pub-date pub-type="epub-ppub">
				<season>Apr-Jun</season>
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			<issue>46</issue>
			<fpage>482</fpage>
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					<license-p>Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons</license-p>
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			<abstract>
				<title>RESUMEN</title>
				<p>Este artículo analiza la incidencia de la pandemia de COVID-19 en el narcotráfico y su capacidad de ejercer violencia sobre el territorio. Para eso, hace un análisis estadístico que cruza información sobre producción de hoja de coca en tres distritos cocaleros (enclaves) y sobre circuitos de violencia selectiva (masacres) en dichas zonas, durante los periodos 2017-2019 y 2020. Los resultados evidencian que el narcotráfico logró adaptarse a la pandemia y fortalecer su capacidad de violencia y control social en los tres distritos cocaleros. Esto también lleva a considerar la capacidad de las organizaciones criminales para adaptarse a situaciones de emergencia social, económica y política.</p>
			</abstract>
			<trans-abstract xml:lang="en">
				<title>ABSTRACT</title>
				<p>This article analyzes the effect of the COVID-19 pandemic on drug trafficking and its capacity to exert violence in the territory. For this purpose, a statistical analysis is made that matches information on coca-leaf production in three coca-growing regions (settlements) and circuits of selective violence (massacres) in said areas during 2017-2019 and 2020. Results evidence that drug trafficking managed to adapt to the pandemic and strengthen its capacity for violence and social control in the three coca-growing regions. This also leads to considering the capacity of criminal organizations to adapt to social, economic, and political emergencies.</p>
			</trans-abstract>
			<kwd-group xml:lang="es">
				<title>Palabras clave:</title>
				<kwd>COVID-19</kwd>
				<kwd>distritos cocaleros</kwd>
				<kwd>narcotráfico</kwd>
				<kwd>pandemia</kwd>
				<kwd>violencia</kwd>
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				<title>Keywords:</title>
				<kwd>Coca growing regions</kwd>
				<kwd>COVID-19</kwd>
				<kwd>drug trafficking</kwd>
				<kwd>pandemic</kwd>
				<kwd>violence</kwd>
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		<sec sec-type="intro">
			<title>Introducción</title>
			<p>En marzo de 2020, se declaró de manera oficial que el COVID-19 era una pandemia. Este suceso transformó las relaciones sociales, económicas y políticas, y sus efectos están todavía por establecerse (<xref ref-type="bibr" rid="B16">Dudek &amp; Spiewak, 2022</xref>). Este virus no solo provocó una crisis sanitaria y un cambio en las dinámicas sociales. También afectó la economía en los niveles local, nacional y global. Las medidas de contención para mitigar los efectos del virus supusieron grandes costos financieros. Como señala el <xref ref-type="bibr" rid="B5">Banco Mundial (2022</xref>, p. 1; trad, propia), &quot;las restricciones a la movilidad, los aislamientos y otras medidas de salud pública necesarias para hacer frente a la pandemia produjeron rápidamente la mayor crisis económica mundial en más de un siglo&quot;.</p>
			<p>Los Gobiernos intentaron controlar esta situación excepcional, pero sus niveles de endeudamiento y liquidez llevaron a una contracción económica sin precedentes (Comisión Económica para América Latina y el Caribe <xref ref-type="bibr" rid="B12">[CEPAL], 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B13">Deb et al., 2022</xref>). En América Latina, por ejemplo, la pandemia hizo que la inversión social de los Estados se concentrará en atender de manera prioritaria un problema de salud pública (<xref ref-type="bibr" rid="B12">CEPAL, 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B11">Clavellina &amp; Domínguez, 2020</xref>).</p>
			<p>Los Estados se encontraban bajo presión: tenían que actuar de forma rápida y efectiva. Pero, como ya se mencionó, las medidas de confinamiento y aislamiento, que tenían como fin contener la propagación del virus, provocaron una crisis económica mundial que, a su vez, derivó en que las economías criminales se vieron forzadas a suspender sus actividades y a acatar los mandatos de las autoridades sanitarias (<xref ref-type="bibr" rid="B36">Reid &amp; Baglivio, 2022</xref>).</p>
			<p>Una de las economías ilegales que más sintió este impacto fue el narcotráfico. La interrupción de la circulación tanto de personas como de mercancías le produjo serias afectaciones. El tráfico de drogas ilícitas se vio perjudicado desde su proceso productivo hasta su nivel comercial (<xref ref-type="bibr" rid="B35">Organización de las Naciones Unidas [ONU], 2020</xref>).</p>
			<p>Sin embargo, en comparación con otras actividades legales (una buena parte de las cuales todavía se encuentran en fase de recuperación), en menos de un año la economía del tráfico de drogas logró sobreponerse y demostrar una capacidad inusitada de adaptación y reacomodamiento de sus intereses en el ejercicio de la violencia y el control social. La ONU, a través de su Informe Mundial sobre las Drogas (<xref ref-type="bibr" rid="B32">Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito [UNODC], 2021</xref>), advirtió sobre la rápida recuperación del narcotráfico, que pronto alcanzó cifras iguales e incluso superiores a las que obtenían antes de la pandemia.</p>
			<p>La economía del narcotráfico -y del crimen organizado transnacional (<xref ref-type="bibr" rid="B43">Torrijos &amp; Marín, 2020</xref>)- demostró adaptación e innovación superior al de las instituciones legales y al del sector privado, al lograr reconfigurarse según las oportunidades y necesidades que le ofrecía la pandemia. Al estar un paso adelante, este contexto de crisis les permitió a las organizaciones criminales infiltrarse aún más en la economía legal (<xref ref-type="bibr" rid="B4">Aziani et al., 2021</xref>).</p>
			<p>La pandemia de COVID-19 dio evidencia de las capacidades de las organizaciones criminales para ejercer poder en algunas regiones del mundo (<xref ref-type="bibr" rid="B39">Sánchez &amp; Niño, 2022</xref>). Estas pueden proveer algunos servicios a la población a cambio de lealtad de parte de esta. Pero, si pone resistencia, comienzan a ejercer violencia directa o intimidación (que también se puede reflejar en saboteo a las actividades económicas que ejerce la población en contextos de legalidad).</p>
			<p>En el caso colombiano, los grupos armados y los jefes del narcotráfico aprovecharon la emergencia de la pandemia para presentarse como falsos proveedores con capacidad de atender necesidades en los territorios donde hacen presencia. Así, buscaron extender su poder a través del fortalecimiento de su rol en asuntos de orden y control económico y social, a fin de mantener sus intereses dentro de los territorios claves para el desarrollo de sus actividades ilícitas (que, en adelante, se denominarán enclaves o distritos cocaleros, según la denominación de la UNODC).</p>
			<p>Además, esta economía criminal no solo mantuvo su poder en la cadena logística (cultivo, producción, distribución y comercialización), sino que ha llegado a consolidar un modelo autoritario-coercitivo en los enclaves que están bajo su influencia (<xref ref-type="bibr" rid="B42">Teran-Mantovani &amp; Scarpacci, 2024</xref>), mediante un despliegue de violencia individual y colectiva contra quienes incumplen o se oponen a los acuerdos establecidos.</p>
			<p>Tomando como caso de estudio tres distritos (enclaves) cocaleros en Colombia, este artículo analiza la capacidad de adaptación del narcotráfico a la pandemia de COVID-19. Para eso, analiza la correlación estadística entre la producción de coca y la intensificación de eventos de violencia (asesinatos colectivos y masacres) en dichos distritos o enclaves durante los periodos 2017-2020.</p>
			<p>La estrategia empírica cruza las bases de datos del producto central en la economía del narcotráfico (cocaína) con los reportes de masacres y asesinatos colectivos en estas zonas del país. El resultado principal indica que sí existe una relación entre los dos fenómenos, con independencia del contexto pandémico, lo que evidencia la capacidad de reacomodamiento de las organizaciones criminales.</p>
			<p>La investigación contribuye al análisis de la relación entre narcotráfico y violencia en el contexto de la pandemia de COVID-19. Al respecto, la literatura y los informes de la UNODC muestran un aumento de las cifras de cultivos y producción, así como de las labores de provisión de servicios públicos (satisfacción de necesidades básicas y asistencialismo) y de control social para las poblaciones de los distritos cocaleros donde estas organizaciones criminales tienen presencia. Sin embargo, la literatura no relaciona estas dos dinámicas (producción de hoja de coca, provisión de servicios y control social por parte de organizaciones criminales) con la ocurrencia de eventos de violencia en estos distritos o enclaves.</p>
		</sec>
		<sec>
			<title>Marco teórico</title>
			<p>Según Grillo (citado en <xref ref-type="bibr" rid="B1">Alcona, 2020</xref>), la pandemia afectó la economía a nivel local, nacional y global, pero también benefició a empresas tecnológicas, sectores dedicados a la producción de fármacos y, de manera curiosa, a los empresarios de drogas ilícitas.</p>
			<p>Las medidas de confinamiento y aislamiento generaron un cambio en las actividades criminales. Se creía que, al afectarse la cadena logística, se mitigarían las labores delictivas y de narcotráfico (<xref ref-type="bibr" rid="B30">UNODC, 2020a</xref>). Pero realmente, en ese momento, la producción de cocaína se incrementó y el consumo de drogas asociado a temas de salud mental se agravó (Ríos &amp; <xref ref-type="bibr" rid="B38">Niño, 2021</xref>). Está situación les permitió a los grupos criminales fortalecer sus operaciones dentro de la economía legal e ilegal, lo que demuestra su nivel de influencia y adaptación en situaciones de crisis.</p>
			<p>La <xref ref-type="bibr" rid="B33">UNODC (2022</xref>) destaca el crecimiento continuo de la producción, a pesar de la interrupción del tráfico de drogas al principio de la pandemia. Entre los datos de importancia en el informe se encuentran los siguientes:</p>
			<p>
				<list list-type="bullet">
					<list-item>
						<p> A pesar del incremento de las incautaciones durante el periodo 2020 (1424 toneladas), la cocaína alcanzó un crecimiento récord: llegó a las casi 2000 toneladas de producción en Colombia.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p> En la misma dirección de la cocaína, las metanfetaminas sufrieron duros golpes de incautación, pero, a su vez, lograron extenderse a 117 países (en comparación con los 84 en los que hacían presencia en el periodo 2006-2010)</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p> En el caso del opio, se demuestra una readaptación del negocio, pues se dedica menos superficie a su cultivo (-16 %), pero su producción se concentra en zonas estratégicas y, gracias a la modernización, de tecnologías agrícolas (7 %).</p>
					</list-item>
				</list>
			</p>
			<p>En los inicios de la pandemia, el número de incautaciones se mantuvo con una tendencia al alza, debido al control de la movilización de mercancías y personas, lo que afectó directamente las rutas del narcotráfico. Pero, a pesar de ese contratiempo, los niveles de producción de drogas durante la pandemia no se vieron afectados (<xref ref-type="bibr" rid="B32">UNODC, 2021</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B33">2022a</xref>).</p>
			<p>Uno de los obstáculos para la producción fue la compra de químicos para sintetizar las metanfetaminas y opiáceos, pero, luego, en general, día a día los niveles se mantuvieron. En cuanto a la distribución, al cerrarse las rutas tradicionales, el modus operandi tuvo que evolucionar: se dejó de lado el uso de mulas y el envío de grandes cargas (<xref ref-type="bibr" rid="B21">Guillot, 2021</xref>). Ahora, como lo indica <xref ref-type="bibr" rid="B15">Díaz (2021</xref>), se usan alternativas como túneles transfronterizos, drones y aviones ultraligeros. Estos nuevos medios les han permitido a los grupos criminales mantener su cadena de distribución.</p>
			<p>
				<xref ref-type="bibr" rid="B17">Fuentes (2021</xref>) señala que día a día surgen nuevas expresiones de criminalidad y de adaptabilidad de estas. En este caso, se puede decir que el narcotráfico mutó para adaptarse y mantener su capacidad operacional. Los narcotraficantes demostraron así que una pandemia no es obstáculo para seguir con sus actividades ilícitas.</p>
			<p>Además de lo anterior, la emergencia sanitaria suscitó un acercamiento entre los grupos criminales y la población civil.</p>
			<p>En primer lugar, el narcotráfico se presentó como una oportunidad de supervivencia, en un momento en donde las familias no tenían con qué subsistir. El reclutamiento de personas, por parte de organizaciones criminales o de carteles, se vio como una fuente de empleo tanto para adultos como para jóvenes. El desempleo, así como las dificultades para continuar con los estudios (debidas a la falta de recursos tecnológicos virtuales), llevó a un incremento en el número de reclutamientos (<xref ref-type="bibr" rid="B9">Camargo, 2021</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B21">Guillot, 2021</xref>).</p>
			<p>En segundo lugar, gracias a que controlan las redes de contrabando, los carteles y los grupos criminales proporcionaron diferentes ayudas a las poblaciones de los territorios en donde ejercen algún control. Como lo exponen <xref ref-type="bibr" rid="B14">Dellasega y Vorrath (2020</xref>, p. 2; trad, propia): &quot;estos delincuentes están en condiciones de satisfacer parte de la demanda en gran medida mediante productos falsificados. Esto se aplica no solo a los productos farmacéuticos y a los suministros médicos, sino también a todo tipo de bienes de consumo y duraderos&quot;.</p>
			<p>Los grupos criminales, bandas y carteles de narcotráfico asumieron un rol de benefactores, como lo reportaron diferentes medios de México, Colombia y Brasil (<xref ref-type="bibr" rid="B1">Alcona, 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B22">Lazzetta, 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B40">Sieff et al., 2020</xref>). Estos grupos se convirtieron en un soporte para las poblaciones más vulnerables. Al ofrecerles oportunidades de trabajo, mercados, medicinas, servicios de salud y hasta créditos, empezaron a asumir una responsabilidad social que, en ciertos casos, los llevó a ganarse la lealtad de las poblaciones (<xref ref-type="bibr" rid="B45">Wilches-Tinjacá et al., 2020</xref>).</p>
			<p>Sin embargo, así mismo, y en tercer lugar, asumieron el control social de las poblaciones: en ciertos casos, eran las instancias que hacían cumplir las ordenanzas de confinamiento y aislamiento social (<xref ref-type="bibr" rid="B7">Boman &amp; Gallupe, 2020</xref>).</p>
			<p>Así las cosas, los grupos criminales asumieron estos roles mediante un ejercicio de coerción y de amenazas de las poblaciones. Su propósito fue &quot;expandir su presencia, reestructurar sus ingresos ilícitos y formar nuevos mecanismos de relaciones sociales (Arjona, 2016), así como de gobernanza criminal (Blattman et al., 2021; <xref ref-type="bibr" rid="B23">Lessing, 2020</xref>)&quot; (<xref ref-type="bibr" rid="B39">Sánchez &amp; Niño, 2022</xref>, p. 226; trad, propia; <xref ref-type="bibr" rid="B29">Niño et al., 2023</xref>). La pandemia le permitió al narcotráfico extender sus redes de control. En algunos casos, al intentar ocupar el lugar del Estado, la criminalidad empezó construir una relación de complicidad, ayuda y tensión con la población (<xref ref-type="bibr" rid="B28">Niño, 2021</xref>).</p>
			<p>En esta línea, es importante señalar que, en el marco de la emergencia sanitaria, las fuerzas armadas adelantaron diferentes misiones para apoyar a los Gobiernos en el cumplimiento de sus objetivos fundamentales: garantizar la unidad del Estado y proteger a la población (en este caso, de una amenaza nunca antes enfrentada como el Covid-19).</p>
			<p>Así, las actividades de las fuerzas militares se centraron en reforzar la seguridad fronteriza, luego del cierre de las fronteras en respuesta a la propagación del virus a escala global. Estos esfuerzos tuvieron como objetivo no solo evitar el paso descontrolado de viajeros o migrantes, sino también mitigar el riesgo de consolidación de control por parte de las estructuras armadas ilegales en las fronteras en lo que respecta a actividades como el tráfico de migrantes, la explotación sexual y el contrabando (<xref ref-type="bibr" rid="B18">Garzón et al., 2020</xref>).</p>
			<p>En este periodo, pues, las capacidades militares y policiales se adaptaron a las necesidades sociales impuestas por el estado de emergencia sanitaria. Así, el eje del accionar de las Fuerzas Armadas estuvo fuertemente determinado por una visión de seguridad multidimensional, en el que las actividades humanitarias para hacer cumplir las medidas sanitarias se convirtieron en prioridades (<xref ref-type="bibr" rid="B6">Barón, 2021</xref>).</p>
			<p>Por supuesto, esta situación llevó a las Fuerzas Armadas a multiplicar sus ámbitos de acción: al tiempo que conservó los tradicionales, adoptó otros que no se incluían hasta ese entonces entre sus objetivos habituales.</p>
			<p>En resumen, como sucedió en el resto del mundo, las medidas de confinamiento y aislamiento paralizaron en buena medida la labor de las instituciones estatales. En respuesta, como lo explican <xref ref-type="bibr" rid="B39">Sánchez y Niño (2022</xref>) para el caso colombiano, la Policía y las Fuerzas Militares salieron a las calles a vigilar la cuarentena y orientaron sus esfuerzos a dinámicas de logística humanitaria.</p>
			<p>Sin duda, esta situación de sobreesfuerzo de la fuerza pública fue capitalizada por los grupos ilegales para procurar un aumento de su posicionamiento en el territorio. Grupos armados ilegales como el Ejército de Liberación Nacional (ELN), las estructuras disidentes de las FARC, el Clan del Golfo, entre otros, vieron en la pandemia una oportunidad para expandirse en los territorios en donde venían ejecutando sus actividades delictivas.</p>
			<p>Con respecto a los territorios en donde las organizaciones criminales tuvieron un interés, el foco está en los relacionados con la producción y cultivo de coca, pues es en estos lugares en donde hay una presencia decidida de narcotraficantes y organizaciones criminales que confluyen en las cadenas logísticas de cultivo, distribución y comercialización (<xref ref-type="bibr" rid="B15">Díaz, 2021</xref>). De acuerdo con <xref ref-type="bibr" rid="B38">Ríos (2021</xref>, p. 5):</p>
			<p><disp-quote>
				<p>Antioquia, Caquetá, Chocó, Cauca, Meta, Nariño, Norte de Santander y Putumayo son los lugares en donde se encuentra el 90 % de la producción cocalera de Colombia (<xref ref-type="bibr" rid="B32">UNODC, 2021</xref>); pero, asimismo, los lugares en donde más concurre el homicidio violento contra excombatientes y líderes sociales.</p>
			</disp-quote></p>
			<p>Estos departamentos son conocidos como enclaves productivos o distritos cocaleros. Son territorios en donde se encuentran las condiciones climáticas para el cultivo e industrialización de la hoja de coca (<xref ref-type="bibr" rid="B20">Guerrero-Sierra, 2012</xref>) y se han reforzado prácticas de represión y control social. Los diferentes grupos armados luchan por el control de estas zonas, debido a que les permiten construir estructuras de suministro y producción estables (<xref ref-type="bibr" rid="B15">Díaz, 2021</xref>).</p>
			<p>La literatura coincide en tres ideas generales:</p>
			<p>
				<list list-type="order">
					<list-item>
						<p> En la pandemia el narcotráfico logró un fortalecimiento gracias a su capacidad de adaptación.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p> Los oferentes ilegales fueron los actores capaces de suplir necesidades generadas por la situación de la pandemia.</p>
					</list-item>
					<list-item>
						<p> Los circuitos de violencia se mantuvieron constantes, pese al contexto de aislamiento social y de emergencia sanitaria.</p>
					</list-item>
				</list>
			</p>
			<p>Asimismo, ha hecho referencia a la conexión entre violencia y pandemia en Colombia: así lo hacen, por ejemplo, Ríos y <xref ref-type="bibr" rid="B38">Niño (2021</xref>) y <xref ref-type="bibr" rid="B39">Sánchez y Niño (2022</xref>). Pero, hasta ahora, no hay trabajos que establezcan conexiones entre la pandemia, la violencia, la producción de narcóticos y los cultivos ilícitos, es decir, entre narcotráfico y violencia en los distritos cocaleros durante la pandemia de COVID-19. La novedad de esta investigación reside, entonces, en indagar sobre esta relación.</p>
		</sec>
		<sec sec-type="materials|methods">
			<title>Materiales y métodos</title>
			<p>Para estimar el impacto del cambio en la producción de hoja de coca durante la pandemia sobre la ocurrencia de eventos de violencia en los distritos cocaleros, se combinan datos de producción de hoja de coca y circuitos de violencia homicida (asesinatos selectivos y masacres) para el año 2020 (año de la pandemia) y para los tres años precedentes (2017-2019).</p>
			<p>En el proceso de sistematización, se tuvo en cuenta: 1) el origen de las fuentes que sustentaban los datos y la depuración para diseñar las variables de análisis; 2) el proceso de construcción de estas variables de análisis; y 3) el resultado de las variables de análisis (siguiendo el método de la estadística descriptiva).</p>
			<sec>
				<title>Datos y fuentes de información</title>
				<p>La información anualizada sobre las hectáreas sembradas de hoja de coca se toma del Observatorio de Drogas de Colombia del Ministerio de Justicia y del Derecho. Estos datos se encuentran disponibles desde 1999 hasta 2020. Para esta investigación, se emplean desde el año 2017.</p>
				<p>La selección del periodo a partir de 2017 se justifica por el impacto que tuvo el Acuerdo de Paz firmado en 2016 sobre las dinámicas del narcotráfico en Colombia. Este evento alteró significativamente las estructuras y operaciones relacionadas con los cultivos ilícitos y la violencia, de modo que marcó un punto de inflexión. Esta decisión permite incluir en el modelo las consecuencias que tuvo el Acuerdo de Paz en el narcotráfico, lo que asegura un análisis actualizado que da cuenta de sus transformaciones.</p>
				<p>La información se encuentra disponible por cada municipio productor en el país. Para el año 2020, dicha base indicaba que había 72 municipios productores de hoja de coca, mientras que en 2017 había 68, de un total de 1103 municipios registrados por el DANE en el país (<xref ref-type="bibr" rid="B26">Ministerio de Justicia y del Derecho, 2022</xref>).</p>
				<p>La producción de toneladas de hoja de coca por área aumentó en años recientes. Esto hace que las hectáreas de hoja de coca sean un indicador insuficiente para evaluar el impacto de la producción en la comisión de crímenes violentos en las regiones productoras. Por eso, para estimar con más precisión las toneladas producidas de hoja de coca, se utiliza el promedio de producción de tonelada por hectárea en cada distrito cocalero. Esta información proviene del reporte de la UNODC.</p>
				<p>La información sobre el registro de asesinatos selectivos y masacres proviene del Sistema de Información de Eventos de Violencia del Conflicto Armado (SIEVCAC), del Centro Nacional de Memoria Histórica (CNMH). En el caso de las variables de control, la fuente de información proviene de los reportes suministrados por el panel de datos municipal (<xref ref-type="bibr" rid="B10">Centro de Estudios sobre Desarrollo Económico, 2022</xref>).</p>
				<p>Así pues, se escogió como periodo de análisis desde el año 2017 hasta el año 2020, incluido, y territorialmente se escogieron los principales distritos cocaleros de Colombia, los cuales son &quot;enclaves con más de 10 hectáreas por kilómetro cuadrado, diseñados para reducir costos, integrar fases de producción, transformación y tráfico y, en general, lograr grandes eficiencias&quot; (La República, 2020). Los distritos cocaleros estudiados fueron los siguientes:</p>
				<p>
					<list list-type="bullet">
						<list-item>
							<p> Catatumbo (municipios: Ocaña, Ábrego, El Carmen, Convención, El Tarra, La Playa, Hacarí, Sardinata, San Calixto, Teorama y Tibú).</p>
						</list-item>
						<list-item>
							<p> Suroccidente (incluye los departamentos de Nariño, Cauca y Putumayo).</p>
						</list-item>
						<list-item>
							<p> Antioquia.</p>
						</list-item>
					</list>
				</p>
				<p>Se delimitó la investigación a estos distritos debido a que hay una identificación de zonas delictivas en las cuales hay una intersección de características sociales, políticas y ambientales. Esto permite una escala de análisis coherente entre las zonas con incidencia de acciones violentas y las zonas donde el narcotráfico se ha establecido al ser entornos sociopolíticos de gobernanza débil, derechos de propiedad en conflicto y altos niveles de pobreza y desigualdad (<xref ref-type="bibr" rid="B25">Magliocca et al., 2019</xref>).</p>
			</sec>
			<sec>
				<title>Variables de interés</title>
                <p><bold>Toneladas de hoja de coca.</bold> Partiendo de la información sobre producción de toneladas de hoja de coca a nivel municipal, la investigación analizó los resultados por distritos cocaleros desde 2017 hasta 2020. Para construir esta variable, se multiplicó el promedio de toneladas producidas por hectárea en cada distrito cocalero (reportadas por la UNODC) con las hectáreas de hoja de coca sembradas en cada municipio en el año correspondiente (<xref ref-type="bibr" rid="B26">Ministerio de Justicia y del Derecho, 2022</xref>). Esto permite que la variable incorpore el hecho de que, según UNODC, en el año 2020 disminuyeron la cantidad de hectáreas de hoja de coca sembradas, pero se incrementó la cantidad de toneladas producidas por hectárea. Es decir, hubo un aumento de la eficiencia en la producción.</p>
                <p><bold>Crímenes investigados: asesinatos selectivos y masacres.</bold> Los datos sobre eventos violentos tienen registros a nivel municipal por año para crímenes como asesinatos selectivos, masacres, violaciones, desapariciones, reclutamientos, etc. En este estudio, para el desarrollo de los modelos, se emplearon los asesinatos selectivos y las masacres consolidadas por municipio desde el año 2017 hasta el año 2020.</p>
			</sec>
			<sec>
				<title>Estadísticas descriptivas de los tres distritos cocaleros</title>
				<p>La <xref ref-type="table" rid="t1">Tabla 1</xref> es una matriz de estadísticas descriptivas que permite observar cada variable considerada y las acciones violentas tanto en un consolidado de todos los distritos cocaleros como por cada distrito para los años 2017 (inicio del periodo de análisis) y 2020 (final del periodo de análisis). El propósito es poder contrastar el comportamiento de cada una de las variables antes de la pandemia y durante el primer año de pandemia.</p>
				<p>
					<table-wrap id="t1">
						<label>Tabla 1.</label>
						<caption>
							<title>Estadísticas descriptivas de los distritos cocaleros (2017 y 2020)</title>
						</caption>
						<table frame="hsides" rules="groups">
							<colgroup>
								<col span="7"/>
							</colgroup>
							<thead>
								<tr>
									<th align="center" colspan="7">Consolidado de todos los distritos cocaleros</th>
								</tr>
								<tr>
									<th align="center"> </th>
									<th align="center"> </th>
									<th align="center">2017</th>
									<th align="center"> </th>
									<th align="center"> </th>
									<th align="center">2020</th>
									<th align="center"> </th>
								</tr>
								<tr>
									<th align="center"><italic>Variables</italic></th>
									<th align="center">Obs.</th>
									<th align="center">Media</th>
									<th align="center">Total</th>
									<th align="center">Obs.</th>
									<th align="center">Media</th>
									<th align="center">Total</th>
								</tr>
							</thead>
							<tbody>
								<tr>
									<td align="left">Toneladas de coca</td>
									<td align="center">87</td>
									<td align="center">7925</td>
									<td align="center">689458</td>
									<td align="center">84</td>
									<td align="center">8089</td>
									<td align="center">679493</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Hectáreas de coca</td>
									<td align="center">87</td>
									<td align="center">1415</td>
									<td align="center">123118</td>
									<td align="center">84</td>
									<td align="center">1264</td>
									<td align="center">106171</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Asesinatos</td>
									<td align="center">182</td>
									<td align="center">3</td>
									<td align="center">548</td>
									<td align="center">156</td>
									<td align="center">4</td>
									<td align="center">558</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Masacres</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">6</td>
									<td align="center">32</td>
									<td align="center">17</td>
									<td align="center">6</td>
									<td align="center">99</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Desaparecidos</td>
									<td align="center">25</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">47</td>
									<td align="center">12</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">24</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Reclutamiento</td>
									<td align="center">4</td>
									<td align="center">3</td>
									<td align="center">12</td>
									<td align="center">7</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">12</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Secuestros</td>
									<td align="center">29</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">68</td>
									<td align="center">12</td>
									<td align="center">3</td>
									<td align="center">31</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Población total</td>
									<td align="center">182</td>
									<td align="center">152328</td>
									<td align="center">27723668</td>
									<td align="center">156</td>
									<td align="center">157317</td>
									<td align="center">24541 510</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="center" colspan="7" style="background-color:#DBDDE1;color:#000000">Municipios del distrito cocalero de Catatumbo</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left"><italic>Variables</italic></td>
									<td align="center">Obs.</td>
									<td align="center">Media</td>
									<td align="center">Total</td>
									<td align="center">Obs.</td>
									<td align="center">Media</td>
									<td align="center">Total</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Toneladas de coca</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">25612</td>
									<td align="center">128059</td>
									<td align="center">7</td>
									<td align="center">29695</td>
									<td align="center">207868</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Hectáreas de coca</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">4574</td>
									<td align="center">22 868</td>
									<td align="center">7</td>
									<td align="center">4640</td>
									<td align="center">32479</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Asesinatos</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">27</td>
									<td align="center">7</td>
									<td align="center">4</td>
									<td align="center">29</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Masacres</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">1</td>
									<td align="center">8</td>
									<td align="center">8</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Desaparecidos</td>
									<td align="center">1</td>
									<td align="center">1</td>
									<td align="center">1</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Reclutamiento</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Secuestros</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">3</td>
									<td align="center">13</td>
									<td align="center">3</td>
									<td align="center">4</td>
									<td align="center">12</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Población total</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">36767</td>
									<td align="center">183 833</td>
									<td align="center">7</td>
									<td align="center">41 687</td>
									<td align="center">291 806</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="center" colspan="7">Consolidado de todos los distritos cocaleros</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="center"> </td>
									<td align="center"> </td>
									<td align="center">2017</td>
									<td align="center"> </td>
									<td align="center"> </td>
									<td align="center">2020</td>
									<td align="center"> </td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="center"><italic>Variables</italic></td>
									<td align="center">Obs.</td>
									<td align="center">Media</td>
									<td align="center">Total</td>
									<td align="center">Obs.</td>
									<td align="center">Media</td>
									<td align="center">Total</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="center" colspan="7" style="background-color:#DBDDE1;color:#000000">Municipios del distrito cocalero de Suroccidente</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="center"><italic>Variables</italic></td>
									<td align="center">Obs.</td>
									<td align="center">Media</td>
									<td align="center">Total</td>
									<td align="center">Obs.</td>
									<td align="center">Media</td>
									<td align="center">Total</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Toneladas de coca</td>
									<td align="center">27</td>
									<td align="center">13314</td>
									<td align="center">359485</td>
									<td align="center">34</td>
									<td align="center">9744</td>
									<td align="center">331311</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Hectáreas de coca</td>
									<td align="center">27</td>
									<td align="center">2378</td>
									<td align="center">64194</td>
									<td align="center">34</td>
									<td align="center">1523</td>
									<td align="center">51767</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Asesinatos</td>
									<td align="center">36</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">164</td>
									<td align="center">46</td>
									<td align="center">6</td>
									<td align="center">276</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Masacres</td>
									<td align="center">3</td>
									<td align="center">8</td>
									<td align="center">23</td>
									<td align="center">8</td>
									<td align="center">6</td>
									<td align="center">45</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Desaparecidos</td>
									<td align="center">3</td>
									<td align="center">3</td>
									<td align="center">8</td>
									<td align="center">7</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">16</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Reclutamiento</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">10</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Secuestros</td>
									<td align="center">7</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">14</td>
									<td align="center">7</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">17</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Población total</td>
									<td align="center">36</td>
									<td align="center">38713</td>
									<td align="center">1 393 652</td>
									<td align="center">46</td>
									<td align="center">50273</td>
									<td align="center">2312537</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="center" colspan="7" style="background-color:#DBDDE1;color:#000000">Municipios del distrito cocalero de Antioquia</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="center"><italic>Variables</italic></td>
									<td align="center">Obs.</td>
									<td align="center">Media</td>
									<td align="center">Total</td>
									<td align="center">Obs.</td>
									<td align="center">Media</td>
									<td align="center">Total</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Toneladas de coca</td>
									<td align="center">14</td>
									<td align="center">4828</td>
									<td align="center">67592</td>
									<td align="center">10</td>
									<td align="center">4109</td>
									<td align="center">41 093</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Hectáreas de coca</td>
									<td align="center">14</td>
									<td align="center">862</td>
									<td align="center">12070</td>
									<td align="center">10</td>
									<td align="center">642</td>
									<td align="center">6421</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Asesinatos</td>
									<td align="center">27</td>
									<td align="center">3</td>
									<td align="center">74</td>
									<td align="center">19</td>
									<td align="center">3</td>
									<td align="center">56</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Masacres</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">4</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">21</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Desaparecidos</td>
									<td align="center">5</td>
									<td align="center">1</td>
									<td align="center">7</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">1</td>
									<td align="center">2</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Reclutamiento</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">0</td>
									<td align="center">1</td>
									<td align="center">1</td>
									<td align="center">1</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Secuestros</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">4</td>
									<td align="center">7</td>
									<td align="center">2</td>
									<td align="center">1</td>
									<td align="center">2</td>
								</tr>
								<tr>
									<td align="left">Población total</td>
									<td align="center">27</td>
									<td align="center">147814</td>
									<td align="center">3990980</td>
									<td align="center">19</td>
									<td align="center">171 825</td>
									<td align="center">3264682</td>
								</tr>
							</tbody>
						</table>
						<table-wrap-foot>
							<fn id="TFN1">
								<p>Fuente: elaboración propia con base en Ministerio de Justicia y del Derecho (2022) y UNODC</p>
							</fn>
						</table-wrap-foot>
					</table-wrap>
				</p>
			</sec>
			<sec>
				<title>Estrategia empírica</title>
				<p>Para capturar el contexto social y económico en el inicio de la pandemia, se diseñó una variable <italic>dummy</italic> que adquiere valor de 1, si corresponde al año 2020, y 0, de lo contrario. Esta variable binaria permite observar la diferencia de medias de producción de los distritos cocaleros antes de la pandemia (2017-2019) y compararlas con respecto al primer año de esta (2020), pues el primer contagio por el nuevo coronavirus se reportó el 6 de marzo de 2020 y durante el resto del año el Gobierno declaró la emergencia sanitaria y las medidas asociadas que afectaron el contexto socioeconómico colombiano (<xref ref-type="bibr" rid="B2">Atehortúa &amp; Baquero, 2021</xref>).</p>
				<p>Este contexto se considera exógeno a los crímenes analizados, por lo que el riesgo de endogeneidad es bajo y permite observar la diferencia de medias de las variables de interés de los municipios pertenecientes a los distritos cocaleros durante el primer año de la pandemia y los tres años precedentes a ella.</p>
				<p>Se desarrollaron, entonces, tres modelos. El primero busca comprobar si la producción de hoja de coca en el contexto de pandemia incide o no sobre las masacres en cada uno de los distritos cocaleros. Dado que se observa un incremento en la producción de hoja de coca en las estadísticas descriptivas, particularmente en el distrito de Catatumbo, el segundo modelo busca examinar si la incidencia proviene del cultivo de hoja de coca con independencia o no de la pandemia. Finalmente, así como el primer modelo compara las medias de producción de los tres años previos y del primer año de la pandemia el tercer modelo consiste en una prueba &quot;placebo&quot; que retira el primer año de la pandemia y compara el año 2019 con respecto a lo ocurrido en 2017 y 2018.</p>
				<p>En los tres modelos se incluyen los mismos controles y efectos fijos de municipio j y de año t para controlar por heterogeneidad no observada de lugar y tiempo (<xref ref-type="bibr" rid="B27">Mummolo &amp; Peterson, 2018</xref>).</p>
				<p>El <italic>primer modelo</italic> para evaluar la incidencia de la producción de hoja de coca en los asesinatos selectivos en el contexto de la pandemia es el siguiente:</p>
				<p>
					<disp-formula id="e1">
						<graphic xlink:href="2500-7645-recig-22-46-482-e1.jpg"/>
					</disp-formula>
				</p>
				<p>Donde <italic>in(M</italic>
 <sub>
 <italic>jt</italic>
</sub> 
 <italic>)</italic> es la variable de resultado, que es el logaritmo natural del número de masacres cometidas en el municipio <italic>j</italic> en el año <italic>r, P</italic>
 <sub>
 <italic>t</italic>
</sub> es una variable <italic>dummy</italic> que será 1 si el año es 2020, que corresponde al inicio de la pandemia, y 0, en caso contrario; <italic>C</italic>
 <sub>
 <italic>jt</italic>
</sub> es la variable continua que contiene las toneladas de hoja de coca producidas en el municipio j en el periodo <italic>t; X</italic>
 <sub>
 <italic>it</italic>
</sub> ; es un vector con controles sociales y económicos a nivel municipal (índice de ruralidad, personas inscritas en el Sisbén Fase 3, población urbana y población rural); <italic>θ</italic>
 <sub>
 <italic>j</italic>
</sub> son efectos fijos de municipio; <italic>φ</italic>
 <sub>
 <italic>año</italic>
</sub> son efectos fijos de año; y <italic>ε</italic>
 <sub>
 <italic>jt</italic>
</sub> , es el término de error del modelo agrupado a nivel de municipio (&quot;clúster por municipio&quot;).</p>
				<p>El estimador <italic>β</italic>
 <sub>
 <italic>1</italic>
</sub> mide la incidencia de la producción de toneladas de hoja de coca en las masacres cometidas durante la pandemia. En particular, porque la variable <italic>dummy P</italic>
 <sub>
 <italic>t</italic>
</sub> permite contrastar las circunstancias de los municipios en los tres años previos a la pandemia con respecto al primer año de esta. La interacción entre las variables <italic>P</italic>
 <sub>
 <italic>t</italic>
</sub> y <italic>C</italic>
 <sub>
 <italic>jt</italic>
</sub> posibilita comparar la incidencia de las medias de producción de toneladas de hoja de coca en las masacres en el primer año de la pandemia (2020) con el comportamiento de esta dinámica en los tres años precedentes (2019-2017).</p>
				<p>Como primera estrategia de prueba, el segundo modelo busca evaluar la incidencia de la producción de hoja de coca en las masacres sin discriminar el contexto de la pandemia:</p>
				<p>
					<disp-formula id="e2">
						<graphic xlink:href="2500-7645-recig-22-46-482-e2.jpg"/>
					</disp-formula>
				</p>
				<p>En este modelo se emplean las mismas variables del primer modelo y se mantiene la forma funcional de tipo logarítmico-lineal. El cambio se realiza en el estimador <italic>β</italic>
 <sub>
 <italic>1,</italic> 
</sub> en el que se conserva solamente la variable <italic>C</italic>
 <sub>
 <italic>jt</italic>
</sub> que corresponde a la producción de toneladas de hoja de coca en el municipio <italic>j</italic> en el periodo t. De manera que estimador <italic>β</italic>
 <sub>
 <italic>1,</italic>
</sub> mide la incidencia de la producción de toneladas de cocaína en las masacres cometidas sin discriminar el contexto de la pandemia al retirar la interacción propuesta en el primer modelo. Esto permite observar las diferencias de los resultados sobre las masacres sin tener en cuenta la variable <italic>dummy</italic> que captura el contexto del primer año de pandemia.</p>
				<p>Finalmente, el tercer modelo realiza una prueba &quot;placebo&quot; sobre el primer modelo. Para esto se retira la información de la base de datos del primer año de la pandemia y se construye otra variable <italic>dummy</italic> de interacción como se muestra a continuación:</p>
				<p>
					<disp-formula id="e3">
						<graphic xlink:href="2500-7645-recig-22-46-482-e3.jpg"/>
					</disp-formula>
				</p>
				<p>En este modelo, se emplean las mismas variables y la misma forma funcional de tipo logarítmico-lineal del primer modelo. <italic>C</italic>
 <sub>
 <italic>jt</italic>
</sub> , corresponde a las toneladas de hoja de coca producidas en el municipio j en el periodo <italic>t; Q</italic>
 <sub>
 <italic>jt</italic>
</sub> es una variable <italic>dummy</italic> que será 1, si el año es 2019, y 0, en caso contrario. Esta nueva variable binaria <italic>Q</italic>
 <sub>
 <italic>jt</italic>
</sub> , permite realizar la misma interacción con la variable <italic>C</italic>
 <sub>
 <italic>jt</italic>
</sub> , a manera de prueba &quot;placebo&quot; sobre la metodología empleada en el primer modelo.</p>
			</sec>
		</sec>
		<sec sec-type="results">
			<title>Resultados</title>
			<p>Los modelos desarrollados permiten corroborar la tesis de que la pandemia tuvo incidencia sobre el narcotráfico y este, a su vez, sobre las masacres cometidas en los distritos cocaleros. Dado que las dinámicas del narcotráfico varían entre distritos cocaleros, las estimaciones de los modelos se elaboraron de forma separada así: para el total de la muestra y para cada uno de los tres distritos; es decir, de cada modelo se realizaron cuatro estimaciones.</p>
			<p>En el primer modelo (<xref ref-type="table" rid="t2">Tabla 2</xref>), la variable de resultado, <italic>M</italic>
 <sub>
 <italic>jtf</italic>
</sub> se encuentra en la forma de logaritmo natural para interpretar las relaciones en términos de elasticidades y mejorar la distribución de los valores en las estimaciones (log-lin). Al ser un modelo exponencial (log-lin), la interpretación consiste en que un cambio en un valor absoluto de la variable independiente genera un cambio en términos porcentuales de la variable dependiente.</p>
			<p>
				<table-wrap id="t2">
					<label>Tabla 2.</label>
					<caption>
						<title>Resultados del primer modelo.</title>
					</caption>
					<table frame="hsides" rules="groups">
						<colgroup>
							<col span="5"/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="center" colspan="5">Variable dependiente: logaritmo natural de las masacres</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center">Variables dependientes</th>
								<th align="center">Consolidado de todos los distritos</th>
								<th align="center">Catatumbo</th>
								<th align="center">Suroccidente</th>
								<th align="center">Antioquia</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Toneladas de hoja de coca</td>
								<td align="center">0,0000134**</td>
								<td align="center">0,0000189***</td>
								<td align="center">0,0000176*</td>
								<td align="center">0,0000569</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">* dummy para año de inicio de la pandemia (<italic>Cjt*Pt</italic>)</td>
								<td align="center">(0,0000045)</td>
								<td align="center">(0,00000159)</td>
								<td align="center">(0,00000859)</td>
								<td align="center">(0,0000361)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Personas inscritas en Sisbén</td>
								<td align="center">0,0000</td>
								<td align="center">-0,0001</td>
								<td align="center">0,0000</td>
								<td align="center">0,0000</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Fase 3</td>
								<td align="center">(0,00000288)</td>
								<td align="center">(0,0001)</td>
								<td align="center">(0,0000336)</td>
								<td align="center">(0,00000494)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones</td>
								<td align="center">273</td>
								<td align="center">32</td>
								<td align="center">156</td>
								<td align="center">85</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">R-cuadrado</td>
								<td align="center">0,42</td>
								<td align="center">0,59</td>
								<td align="center">0,40</td>
								<td align="center">0,63</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Efectos fijos</td>
								<td align="center"> </td>
								<td align="center"> </td>
								<td align="center"> </td>
								<td align="center"> </td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Municipio</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Año</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN2">
							<p>Errores estándar ajustados de acuerdo con el agrupamiento a nivel municipal indicado entre paréntesis. *** p &lt; 0,01; ** p &lt; 0,05; * p &lt; 0,1. Los resultados sugieren significancia estadística para el consolidado de todos los distritos cocaleros y para Catatumbo y Suroccidente. Para el consolidado de los distritos, se observa que un incremento de 1000 toneladas en la producción de hoja de coca genera un aumento de 1,34 % en las masacres al comparar el año de inicio de la pandemia con los tres años precedentes. Puede observarse que el efecto es estadísticamente significativo al 1 % de significancia y de magnitud en el Catatumbo, en donde un aumento de la producción de 1000 toneladas de hoja de coca genera un aumento de 1,89 % en las masacres.</p>
						</fn>
						<fn id="TFN3">
							<p>Fuente: elaboración propia.</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
			</p>
			<p>Para el consolidado de todos los distritos cocaleros, los resultados sugieren que un incremento de 1000<xref ref-type="fn" rid="fn1"><sup>1</sup></xref> toneladas producidas de hoja de coca genera un aumento de 1,34 % en el número de masacres (entre el inicio de la pandemia y los tres años previos). Esto equivale a un aumento de las medias de 1,3 masacres entre los periodos mencionados.</p>
			<p>En el distrito de Catatumbo, el incremento de la producción de hoja de coca genera un aumento de 1,89 % en las masacres. En el distrito de Suroccidente, los resultados sugieren que, ante el mismo aumento de la producción de hoja de coca, se produce un incremento de 1,76 % en las masacres. Cabe resaltar de los resultados de este primer modelo que su estimación para el distrito cocalero del Catatumbo tiene un alto grado de significancia estadística. Con menor grado de significancia, aunque aún relevante, se encuentra la estimación para el distrito cocalero de Suroccidente.</p>
			<p>En los dos casos, los signos son congruentes con los esperados: a mayor producción de hoja de coca, mayor también es la comisión de masacres.</p>
			<p>En la <xref ref-type="table" rid="t3">Tabla 3</xref>, se pueden observar los resultados del segundo modelo, que muestra el efecto que la producción de hoja de coca tiene en las masacres cometidas en los distritos cocaleros sin discriminar el primer año de pandemia.</p>
			<p>
				<table-wrap id="t3">
					<label>Tabla 3.</label>
					<caption>
						<title>Resultados del segundo modelo.</title>
					</caption>
					<table frame="hsides" rules="groups">
						<colgroup>
							<col span="5"/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="center" colspan="5">Variable dependiente: logaritmo natural de las masacres</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center">Variables dependientes</th>
								<th align="center">Consolidado de todos los distritos</th>
								<th align="center">Catatumbo</th>
								<th align="center">Suroccidente</th>
								<th align="center">Antioquia</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Toneladas de hoja de</td>
								<td align="center">-0,00000832*</td>
								<td align="center">-0,0000116</td>
								<td align="center">0,00000513</td>
								<td align="center">0,0000127</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">coca (<italic>Cjt</italic>)</td>
								<td align="center">(0,00000366)</td>
								<td align="center">0,0000215</td>
								<td align="center">(0,00000866)</td>
								<td align="center">(0,0000114)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Personas inscritas en</td>
								<td align="center">0,0925</td>
								<td align="center">-0,00000983</td>
								<td align="center">-0,00000407</td>
								<td align="center">-0,00000555**</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Sisbén Fase 3</td>
								<td align="center">(0,8832)</td>
								<td align="center">(0,0000348)</td>
								<td align="center">(0,000024)</td>
								<td align="center">(0,0000018)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones</td>
								<td align="center">201</td>
								<td align="center">25</td>
								<td align="center">110</td>
								<td align="center">66</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">R-cuadrado</td>
								<td align="center">0,41</td>
								<td align="center">0,42</td>
								<td align="center">0,43</td>
								<td align="center">0,66</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Efectos fijos</td>
								<td align="center"> </td>
								<td align="center"> </td>
								<td align="center"> </td>
								<td align="center"> </td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Municipio</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Año</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN4">
							<p>Errores estándar ajustados de acuerdo con el agrupamiento a nivel municipal indicado entre paréntesis. *** p &lt; 0,01; ** p &lt; 0,05; * p &lt; 0,1. En contraste con los resultados del primer modelo, los resultados de este segundo modelo muestran ausencia de significancia estadística para los distritos cocaleros. Para el consolidado de todos los distritos se observa que, al 10 % de significancia estadística, se tiene que un incremento de producción de 1000 toneladas genera una disminución del 0,83 % en la comisión de masacres. Aunque parece un contrasentido, si se deja por fuera el contexto de pandemia, se observa fundamentalmente la presencia de grupos ilegales ejerciendo control sobre el territorio.</p>
						</fn>
						<fn id="TFN5">
							<p>Fuente: Elaboración propia</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
			</p>
			<p>En este segundo modelo, se puede observar, a través del parámetro de la variable <italic>β</italic>
 <sub>
 <italic>1,</italic> 
</sub> que la estimación del modelo para el consolidado de todos los distritos tiene bajo nivel de significancia estadística. La relación entre la producción de hoja de coca y los asesinatos para el periodo de tiempo evaluado es negativa. Los resultados sugieren que, ante un incremento de la producción de 1000 toneladas de cocaína, se genera una disminución del 0,83 % en la comisión de masacres. Esto es congruente con la consolidación de la presencia de grupos criminales y su control sobre la población.</p>
			<p>Para cada uno de los distritos cocaleros no se tienen resultados significativos, lo que demuestra que la variable <italic>dummy</italic> creada para comparar el contexto social y económico de la pandemia tiene un papel relevante en las estimaciones. En particular, porque, al integrar esta variable de pandemia, se obtienen resultados positivos y significativos tanto para el consolidado de todos los distritos como para los distritos de Catatumbo y Suroccidente. Si bien se trata de un resultado obtenido sobre las variables de control, vale la pena mencionar que se observa una correlación negativa entre la comisión de masacres y el número de personas inscritas en el Sisbén Fase 3.</p>
			<p>Finalmente, la <xref ref-type="table" rid="t4">Tabla 4</xref> muestra los resultados del tercer modelo, que funciona a manera de prueba &quot;placebo&quot; para examinar si, al cambiar el año de la variable <italic>dummy</italic>, se afectan también los resultados (<xref ref-type="bibr" rid="B24">Martínez et al., 2018</xref>).</p>
			<p>
				<table-wrap id="t4">
					<label>Tabla 4.</label>
					<caption>
						<title>Resultados del tercer modelo</title>
					</caption>
					<table frame="hsides" rules="groups">
						<colgroup>
							<col span="5"/>
						</colgroup>
						<thead>
							<tr>
								<th align="center" colspan="5">Variable dependiente: logaritmo natural de las masacres</th>
							</tr>
							<tr>
								<th align="center">Variables dependientes</th>
								<th align="center">Consolidado de todos los distritos</th>
								<th align="center">Catatumbo</th>
								<th align="center">Suroccidente</th>
								<th align="center">Antioquia</th>
							</tr>
						</thead>
						<tbody>
							<tr>
								<td align="left">Toneladas de hoja de coca *</td>
								<td align="center">-0,0000038</td>
								<td align="center">0,00000765</td>
								<td align="center">-0,00000725*</td>
								<td align="center">-0,0000124</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">dummy &quot;placebo&quot; (<italic>C * Q</italic>)</td>
								<td align="center">(0,0000025)</td>
								<td align="center">(0,0000123)</td>
								<td align="center">(0,00000357)</td>
								<td align="center">(0,0000221)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Personas inscritas en Sisbén Fase 3</td>
								<td align="center">-0,000000881</td>
								<td align="center">-0,00000591</td>
								<td align="center">-0,0000078</td>
								<td align="center">-0,00000574**</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left"> </td>
								<td align="center">(0,00000357)</td>
								<td align="center">0,0000368</td>
								<td align="center">(0,0000239)</td>
								<td align="center">(0,00000186)</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Observaciones</td>
								<td align="center">201</td>
								<td align="center">25</td>
								<td align="center">110</td>
								<td align="center">66</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">R-cuadrado</td>
								<td align="center">0,43</td>
								<td align="center">0,43</td>
								<td align="center">0,45</td>
								<td align="center">0,67</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Efectos fijos</td>
								<td align="center"> </td>
								<td align="center"> </td>
								<td align="center"> </td>
								<td align="center"> </td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Municipio</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
							</tr>
							<tr>
								<td align="left">Año</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
								<td align="center">Sí</td>
							</tr>
						</tbody>
					</table>
					<table-wrap-foot>
						<fn id="TFN6">
							<p>Errores estándar ajustados de acuerdo con el agrupamiento a nivel municipal entre paréntesis *** p &lt; 0,01; ** p &lt; 0,05; * p &lt; 0,1. A diferencia de los resultados del primer modelo, se observa ausencia de significancia estadística y signos negativos para tres de las cuatro estimaciones.</p>
						</fn>
						<fn id="TFN7">
							<p>Fuente: elaboración propia.</p>
						</fn>
					</table-wrap-foot>
				</table-wrap>
			</p>
			<p>El supuesto clave que subyace a los resultados del modelo principal presentados en la <xref ref-type="table" rid="t2">Tabla 2</xref> en este trabajo es que la pandemia tuvo una incidencia en la producción de la hoja de coca que, a su vez, tenía consecuencias sobre la comisión de masacres en los distritos cocaleros. Para corroborar esta hipótesis se estima una regresión de placebo. La regresión es parecida al primer modelo, con la diferencia de que se emplea el año 2019 como un año ficticio de inicio de la pandemia.</p>
			<p>En presencia de la interacción de la <italic>dummy</italic> ficticia no hay cambio de resultados significativos en tres de las cuatro estimaciones y los signos son negativos, es decir, opuestos a los obtenidos en el primer modelo. Por lo cual es posible afirmar que sí existen diferencias entre la incidencia sobre la comisión de masacres cometidas en el contexto social y económico de la pandemia de COVID-19 y la de los tres años precedentes.</p>
		</sec>
		<sec sec-type="conclusions|discussion">
			<title>Discusión y conclusiones</title>
			<p>Según la <xref ref-type="bibr" rid="B34">UNODC (2022b</xref>), en <xref ref-type="bibr" rid="B30">2020</xref>, Colombia alcanzó datos históricos en el número de hectáreas y en el nivel de producción de cocaína. La producción de clorhidrato de cocaína logró el récord histórico de 1400 toneladas, y los empresarios del tráfico de drogas han logrado mantener el control de los territorios donde se asientan los cultivos de coca (distritos o enclaves cocaleros).</p>
			<p>Pero ¿está tendencia es resultado de la pandemia? Según el director de la UNODC, el incremento de la productividad es un fenómeno que se gesta desde el 2016 y, por lo tanto, no es una situación que se le pueda atribuir exclusivamente a la emergencia sanitaria. Además, teniendo en cuenta los resultados aquí obtenidos, se puede decir que el negocio del narcotráfico no disminuyó como consecuencia de la pandemia. Esta sí afectó a otros sectores formales de la economía, pero el narcotráfico permaneció inmutable.</p>
			<p>Es tal el alcance en producción de cocaína que las agencias antidrogas de Estados Unidos le han exigido a Colombia disminuir su oferta interna de cocaína. En el país se reconoce que gran parte de la ayuda que recibe Colombia en su lucha contra las drogas proviene de Washington. Pero, como lo menciona <xref ref-type="bibr" rid="B44">Vargas (2021</xref>), el negocio del narcotráfico cuenta con apoyo estatal: &quot;por acción u omisión, [esto] configura un escenario muy difícil de solucionar, pues la combinación de lo legal con lo ilegal produce un blindaje donde se conjugan las prácticas mafiosas de protección con la manipulación amañada de recursos legales&quot;.</p>
			<p>En cuanto a la violencia, se ha sostenido que ha sido agenciada por la disputa de rentas del narcotráfico entre grupos armados. Por ejemplo, para agosto del año 2020, el número de masacres iba en aumento. El Gobierno sostuvo que la razón de estos acontecimientos era el narcotráfico. Al respecto, el expresidente Iván Duque afirmó lo siguiente:</p>
			<p><disp-quote>
				<p>Esos hechos de violencia derivados del narcotráfico no son gratuitos, son producto de la expansión de los cultivos ilícitos y el narcotráfico [...]. Pero tenemos que hacer más, mucho más, y eso implica hacer erradicación, sustitución, desarrollo alternativo y demás herramientas que se requieran para enfrentar las estructuras criminales. (<xref ref-type="bibr" rid="B8">Calle, 2020</xref>)</p>
			</disp-quote></p>
			<p>La estrategia era combatir la cadena productiva y comercial del narcotráfico, para así disminuir los niveles de violencia. Pero, como lo menciona la <xref ref-type="bibr" rid="B31">UNODC (2020b</xref>), la conformación de los enclaves productivos va más allá de solo la concentración de la coca. Estas zonas funcionan según una lógica particular, en la que la instauración de modelos de control social es legitimada por una espiral de motivaciones (miedo, conveniencia, convicción).</p>
			<p>El narcotráfico es su motor. Por lo tanto, el Estado debería, primero, atender las necesidades económicas de estos lugares, mediante políticas públicas que no solo se traduzcan en pie de fuerza, sino también en oportunidades de empleo (<xref ref-type="bibr" rid="B15">Díaz, 2011</xref>). La situación se ha recrudecido y, como lo afirma <xref ref-type="bibr" rid="B3">Ávila (2022</xref>), se enfrenta un contexto de grupos criminales que logran reciclarse y movilizar sus objetivos con la renovación de actores, contextos, intereses, discursos y estrategias.</p>
			<p>Al carecer el Estado de políticas públicas efectivas para atender las necesidades de los habitantes en los distritos cocaleros, los grupos armados y los jefes del narcotráfico logran mantener su poder y control en ellos gracias a su dominio en el territorio derivado de la fuerza y el miedo. La emergencia sanitaria agudizó los problemas de violencia en el país (<xref ref-type="bibr" rid="B37">Ríos &amp; Niño, 2021</xref>), como se evidencia con el caso de los asesinatos en Antioquía y de las masacres en los distritos de Catatumbo y Suroccidente, y han sido maquilladas con programas de asistencia social que funcionan solo de manera paliativa (<xref ref-type="bibr" rid="B19">Gómez, 2020</xref>).</p>
			<p>Aunque la pandemia de COVID-19 no modificó las tendencias de producción de narcóticos y de violencia, sí fue una situación excepcional que afianzó las economías criminales en los distritos cocaleros y sus cadenas logísticas de producción, distribución, comercialización y consumo. El abandono estatal histórico de los distritos cocaleros se presenta desde antes de la pandemia y corrobora la capacidad de adaptación de las organizaciones criminales en los territorios donde hacen presencia. Este fenómeno ha permitido que los grupos armados capitalicen sus intereses económicos y crezcan en sus habilidades para controlar los territorios vía represión y coerción.</p>
			<p>Las limitaciones de la investigación radican en la ausencia de un trabajo de campo que corrobore la articulación de dinámicas ilegales y legales, en una suerte de coexistencia de gobernanzas (<xref ref-type="bibr" rid="B41">Swed, 2021</xref>). Esa connivencia puede resultar frágil en la medida en que los acuerdos se incumplan y termine imponiéndose el que tenga más o mejores repertorios para ejercer la violencia. Además, este fenómeno incide en la sistematización de los hechos, como el subregistro o mala clasificación de los eventos violentos, lo que dificulta la labor del investigador en la realización de análisis estadísticamente significativos.</p>
			<p>Otra limitación del estudio es que, a pesar de reconocer la existencia de distintas fases de la cadena logística del narcotráfico, se restringe a su fase de producción y a sus efectos en circuitos de violencias. Está pendiente la tarea de ahondar en las fases de distribución, comercialización y mimetización en rentas legales, que también tienen efectos en violencias simbólicas, estructurales e institucionales.</p>
			<p>Se espera que estos resultados permitan comprender mejor otros fenómenos asociados a los indicadores de insatisfacción de necesidades básicas en los distritos cocaleros, en donde los narcotraficantes tienen poder de facto (represión, violencia, amenazas) y poder <italic>de jure</italic> (mediación en la provisión de servicios públicos, salud, vivienda, educación), y demuestran su capacidad para superar crisis económicas de orden local, nacional y global, administrar sus negocios, incidir en la vida cotidiana de las poblaciones y extender las fronteras de su poder territorial.</p>
		</sec>
	</body>
	<back>
		<ref-list>
			<title>Referencias</title>
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				</mixed-citation>
				<element-citation publication-type="newspaper">
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							<surname>Alcona</surname>
							<given-names>H.</given-names>
						</name>
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					<day>19</day>
					<month>08</month>
					<year>2020</year>
					<source>loan Grillo: &quot;Los narcos aprovechan la pandemia para afirmar sus bases en la sociedad&quot;</source>
					<publisher-name>La Nación</publisher-name>
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					<chapter-title>La emergencia sanitaria por COVID 19: relación y evolución del origen de los ingresos de las familias y su aseguramiento en salud durante la pandemia en Colombia</chapter-title>
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				<label>1</label>
				<p> Las medias de producción de hoja de coca de los municipios en cada año de la muestra se encuentran por encima de 7000, por lo que los cambios en el incremento o decrecimiento de la producción en miles de toneladas son plausibles.</p>
			</fn>
			<fn fn-type="other" id="fn2">
				<label>Citación APA:</label>
				<p> Guerrero-Sierra, H. F., Wilches-Tinjacá, J. A., &amp; Atehortúa Santamaría, R. (2024). Incidencia de la pandemia de COVID-19 en el narcotráfico y su violencia asociada en Colombia. <italic>Revista Científica General José María Córdova</italic>, 22(46), 483-502. <ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://doi.org/10.21830/19006586.1299">https://doi.org/10.21830/19006586.1299</ext-link>
				</p>
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			<fn fn-type="other" id="fn3">
				<label>Responsabilidad de contenidos:</label>
				<p> La responsabilidad por el contenido de los artículos publicados por la Revista Científica General José María Córdova (Revista Colombiana de Estudios Militares y Estratégicos) corresponde exclusivamente a los autores. Las posturas y aseveraciones presentadas son resultado de un ejercicio académico e investigativo que no representa la posición oficial ni institucional de la Escuela Militar de Cadetes &quot;General José María Córdova&quot;, el Ejército Nacional, las Fuerzas Militares de Colombia o el Ministerio de Defensa Nacional.</p>
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			<fn fn-type="other" id="fn4">
				<label>Declaración de divulgación</label>
				<p> Los autores declaran que no existe ningún potencial conflicto de interés relacionado con el artículo.</p>
			</fn>
			<fn fn-type="other" id="fn5">
				<p>Los autores no declaran fuente de financiamiento para la realización de este artículo.</p>
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