1. Contexto: cómo afecta la revaluación del peso al turismo

La revaluación del peso colombiano (caída de la TRM) afecta a las actividades vinculadas al turismo —comercio, hoteles, restaurantes, bares y transporte— a través de tres canales principales:

Turismo receptor (efecto negativo). Colombia se encarece en dólares para el visitante extranjero: la misma noche de hotel, comida o tour cuesta más en su moneda, lo que reduce las llegadas internacionales o el gasto promedio. Además, quienes reciben ingresos en dólares (hoteles con tarifas dolarizadas, agencias receptivas) obtienen menos pesos por cada dólar, comprimiendo sus márgenes.

Turismo emisor y sustitución (efecto negativo sobre la demanda interna). Viajar al exterior se abarata para los colombianos, de modo que parte de la demanda doméstica —el grueso del mercado en destinos como Armenia y el Paisaje Cultural Cafetero— se fuga hacia destinos internacionales, restando ventas a toda la cadena local.

Costos importados (alivio limitado). Aunque los insumos importados se abaratan, este alivio no se traslada a los precios al consumidor: en la estructura de costos de comercios y restaurantes dominan rubros en pesos y rígidos —arriendos indexados al IPC y nómina atada al salario mínimo—, por lo que el componente importado pesa poco. El pass-through es además asimétrico: las devaluaciones se trasladan a precios rápidamente, pero las revaluaciones se retienen como recuperación de margen. El resultado es que la revaluación no genera demanda vía precios más bajos y el destino se encarece en dólares en toda la magnitud de la apreciación. Adicionalmente, el salario mínimo colombiano medido en dólares sube, restando competitividad frente a destinos como México, Perú o República Dominicana.

En síntesis, la teoría predice que la revaluación es predominantemente negativa para el empleo del sector: el ajuste recae en volumen (ventas y ocupados), no en precios. Este informe contrasta esa hipótesis empíricamente para Armenia (Quindío).

2. En qué consiste el modelo

Se estima la relación OCOM = f(TRMPMES) mediante un modelo ARDL (Autoregressive Distributed Lag, Pesaran, Shin y Smith, 2001), que explica el empleo sectorial en función de sus propios rezagos y de los valores presentes y pasados de la TRM. Este enfoque es apropiado aquí por tres razones: funciona con muestras cortas, admite variables I(1) sin exigir el mismo orden de integración, y permite separar el efecto de corto plazo (impacto inmediato de un cambio en la TRM) del efecto de largo plazo (la relación de equilibrio hacia la que el empleo converge gradualmente), estimando además la velocidad de ese ajuste mediante un término de corrección de errores (ECT).

Datos

45 observaciones trimestrales (2015-T1 a 2026-T1). OCOM: ocupados en comercio, hoteles, restaurantes, bares y transporte en Armenia, en miles (GEIH-DANE). TRMPMES: TRM promedio mensual del trimestre, en pesos por dólar.

Especificación

El orden ARDL(4,3) fue seleccionado por el criterio de Akaike (AIC) con máximo 4 rezagos. Se incluyen dos variables de intervención por la pandemia: D2020 (=1 en los cuatro trimestres de 2020) y DQ2_2020 (pulso =1 en 2020-T2, confinamiento estricto). El pulso es necesario porque la caída de 2020-T2 (OCOM = 25.0 mil) es de magnitud muy superior al resto del año; sin él los residuos resultan no normales y heterocedásticos.

La validación sigue la secuencia estándar: pruebas de raíz unitaria (ADF), estimación, prueba de límites de cointegración (bounds test), modelo de corrección de errores y diagnósticos de los residuos.

3. Resultados del modelo

3.1 Panorama general

ARDL(4,3)

Especificación seleccionada por AIC, con dummies D2020 y D2020-T2

3.2 Evolución de las series

El desplome de 2020-T2 (25.0 mil ocupados) corresponde al confinamiento estricto por la pandemia. Desde 2024-T4 la TRM muestra tendencia descendente (de 4,347 a 3,696 pesos), mientras el empleo sectorial —que alcanzó su máximo en 2025-T4 (56.1 mil)— cayó a 51.0 mil en 2026-T1.

3.3 Pruebas de raíz unitaria (ADF)

Variable	Estadístico ADF	p-valor	Conclusión
OCOM (nivel)	−2.366	0.152	No estacionaria
ΔOCOM	−6.451	0.000	I(1)
TRMPMES (nivel)	−2.137	0.230	No estacionaria
ΔTRMPMES	−4.527	0.000	I(1)

Ambas series son I(1) y ninguna es I(2): se cumplen las condiciones del enfoque de límites de Pesaran, Shin y Smith (2001).

3.4 Estimación del ARDL(4,3)

Variable	Coeficiente	Error est.	t	p-valor
Constante	7.3525	4.042	1.819	0.079
OCOM(−1)	0.2140	0.107	2.005	0.054
OCOM(−2)	−0.0257	0.115	−0.223	0.825
OCOM(−3)	0.2530	0.104	2.437	0.021
OCOM(−4)	0.2823	0.100	2.823	0.008
TRMPMES	−0.0029	0.002	−1.463	0.154
TRMPMES(−1)	0.0014	0.003	0.413	0.683
TRMPMES(−2)	−0.0001	0.003	−0.038	0.970
TRMPMES(−3)	0.0035	0.002	1.921	0.064
D2020	−4.0894	1.572	−2.601	0.014
DQ2_2020	−14.6073	2.418	−6.041	0.000

n = 41 efectivas · R² ajustado = 0.887 · AIC = 180.0 · σ = 1.62

3.5 Cointegración y corrección de errores (UECM)

Prueba de límites (caso III, k=1): F = 12.40 > 5.73 (límite superior al 5%); t(OCOM₋₁) = −3.79 < −3.22. Se rechaza la no cointegración: existe relación de largo plazo entre empleo sectorial y TRM.

Variable	Coeficiente	p-valor
OCOM(−1) — término de corrección de errores	−0.2764	0.001
TRMPMES(−1)	0.0019	0.003
ΔOCOM(−1)	−0.5096	0.000
ΔOCOM(−2)	−0.5353	0.000
ΔOCOM(−3)	−0.2823	0.008
ΔTRMPMES	−0.0029	0.154
ΔTRMPMES(−1)	−0.0034	0.124
ΔTRMPMES(−2)	−0.0035	0.064
D2020	−4.0894	0.014
DQ2_2020	−14.6073	0.000

El ECT (−0.276) indica que cada trimestre se corrige el 27.6% del desequilibrio; la vida media del ajuste es ≈ 2.1 trimestres y el efecto de un choque cambiario se materializa plenamente en torno a un año.

3.6 Diagnósticos

Prueba	Resultado	Conclusión
Breusch-Godfrey LM(4) — autocorrelación	p = 0.740	Sin autocorrelación
Breusch-Pagan — heterocedasticidad	p = 0.647	Homocedasticidad
Jarque-Bera — normalidad	p = 0.863	Residuos normales
Ramsey RESET — forma funcional	p = 0.688	Especificación correcta
Durbin-Watson	1.63	Aceptable

El modelo supera todas las pruebas de especificación.

3.7 Escenarios: ¿qué pasa si el dólar sigue bajando?

Partiendo de la TRM de 2026-T1 (3,696 pesos) y del coeficiente de largo plazo (+0.00677 mil ocupados por peso), se estima la pérdida de empleo sectorial de largo plazo bajo tres escenarios de apreciación adicional:

Escenario	TRM objetivo	Revaluación adicional	Pérdida estimada de empleo (largo plazo)
Moderado	3,500	−196 pesos (−5.3%)	≈ 1,300 ocupados (−2.6%)
Intermedio	3,300	−396 pesos (−10.7%)	≈ 2,700 ocupados (−5.3%)
Fuerte	3,100	−596 pesos (−16.1%)	≈ 4,000 ocupados (−7.9%)

Efectos de largo plazo, materializados gradualmente (≈ 27.6% por trimestre, efecto pleno en 4–5 trimestres). Suponen constante todo lo demás; no incluyen efectos compensatorios de menor inflación o menores tarifas aéreas.

Señal temprana ya observable: entre 2025-T4 y 2026-T1 la TRM cayó de 3,819 a 3,696 pesos y la ocupación sectorial pasó de 56.1 a 51.0 mil. Aunque parte es estacionalidad, la magnitud es coherente con el inicio del ajuste que predice el modelo tras la apreciación acumulada desde 2024-T4 (−651 pesos), cuya pérdida asociada de largo plazo ronda los 4,400 empleos.

4. Conclusiones

1. Relación estructural confirmada. Existe cointegración entre la ocupación del sector comercio-turismo de Armenia y la TRM: no es una correlación espuria sino una relación estable de largo plazo (F = 12.40).
2. La revaluación destruye empleo sectorial. Cada 100 pesos de apreciación del peso se asocian con la pérdida de ≈ 680 empleos en el largo plazo (elasticidad ≈ 0.52). Los canales: encarecimiento del destino en dólares para el turista extranjero, fuga del turismo doméstico hacia el exterior y encarecimiento del costo laboral colombiano en dólares frente a destinos competidores.
3. El alivio de costos importados no compensa. Como el arriendo y la nómina atada al salario mínimo dominan la estructura de costos de comercios y restaurantes, el abaratamiento de insumos importados no se traslada a precios (pass-through bajo y asimétrico): recompone márgenes pero no genera demanda. El ajuste recae en volumen y empleo.
4. El efecto opera con rezago. El impacto contemporáneo no es significativo; el efecto se acumula durante 3 a 5 trimestres. La apreciación de 2025–2026 aún no ha desplegado todo su efecto sobre el empleo.
5. La pandemia fue un choque transitorio identificable. D2020 (−4.1 mil) y el pulso de 2020-T2 (−14.6 mil adicionales) capturan el efecto sin contaminar la relación estructural.

5. Recomendaciones si el dólar mantiene la tendencia a la baja

Para gremios y empresarios del sector

• Anticipar el ajuste, no esperarlo: el rezago de 3–5 trimestres da una ventana para actuar. Revisar estructura de costos, renegociar arriendos (el rubro rígido más pesado) e indexaciones antes de que la caída de demanda se materialice plenamente.
• Reorientar la mezcla de mercado hacia el turista nacional de gasto medio-alto: con el peso fuerte, el extranjero se encarece y el colombiano gana poder adquisitivo; capturarlo localmente (Paisaje Cultural Cafetero, turismo de naturaleza y bienestar) compensa parte de la fuga hacia el exterior.
• Competir por valor y no por precio: con costos en pesos crecientes y precios rígidos, la diferenciación (experiencias, certificaciones, gastronomía local) protege el margen mejor que descuentos que la estructura de costos no permite sostener.
• Aprovechar el dólar barato para capitalizarse: renovar equipamiento hotelero y gastronómico importado y tecnología ahora que cuesta menos en pesos, preparando la oferta para el siguiente ciclo de devaluación.

Para la política pública local y departamental

• Monitoreo trimestral empleo–TRM: institucionalizar el seguimiento de este indicador; el modelo predice que cada 100 pesos de caída de la TRM comprometen ≈ 680 empleos, un insumo directo para alertas tempranas.
• Alivios focalizados y temporales (predial, industria y comercio, tasas de aseo) para establecimientos turísticos durante episodios de apreciación fuerte, dado que el sector no puede ajustar vía precios.
• Promoción del destino en mercados emisores de moneda fuerte (EE.UU., Europa) con énfasis en valor y conectividad aérea: las menores tarifas aéreas —el único rubro con pass-through relevante de la revaluación— son el instrumento natural para sostener el flujo.
• Programas de reconversión y formación para absorber el empleo desplazado del sector en episodios prolongados de peso fuerte.

Advertencias: muestra corta (41 observaciones efectivas) y modelo bivariado que omite determinantes como el ingreso regional, la ocupación hotelera y las tarifas aéreas. Los escenarios son condicionales (ceteris paribus) y deben leerse como órdenes de magnitud, no pronósticos puntuales. Este análisis es informativo y no constituye asesoría financiera.