¿sumando crisis en el perú?: la caída en precios y los

¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?:
LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS
CONFLICTOS SOCIALES POR EL
ORO
AUTOR: CLAUDIA IBETH MEJÍA MAMANI Y MANUEL FRANCISCO PALMI PADILLA
Octubre de 2013
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
RESUMEN
La presente investigación analiza la relación entre los precios del oro, la exportación y el
PBI peruano para el periódo 1994.4 al 2013.2, donde se demostró que en el largo plazo el
oro es un fuerte input para corregir la tendencia del PBI más no de la exportación.
Asimismo, se hace un cluster comparativo por departamentos, donde se demuestra que
los conflictos socioambientales se han venido incrementando contrariamente al
crecimiento económico. Además, el analisis del Índice de Desarrollo Humano (IDH) del
Perú, el cual no ha variado, nos da indicios de que hay un vacío institucional y políticas
públicas no efectivas.
Palabras Claves: Oro, Exportación, PBI, Conflictos Socioambientales, IDH.
Clasificación JEL: C52, E61,I15, I32
ABSTRACT
This investigation analyses the relationship between gold prices, export and peruvian GDP
from 1994.4 to 2013.2, which showed that in the long term gold is a strong input to
improve the trend of GDP but not of export. It also makes a comparative cluster
department, which showed that social environmental conflicts have been increasing
contrary to economic growth. Besides, analysis of the Human Development Index (HDI) of
Peru, which has not changed, gives signs that there is an institutional gap and ineffective
public policy.
Keywords: Gold, GDP, Export, Environmental Conflicts, HDI.
JEL Classification: C52, E61,I15, I32
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¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
1. INTRODUCCIÓN.Una de las actividades económicas más preponderantes en el Perú es la minería. Perú,
como economía emergente, es uno de los más grandes productores de oro, plata y cobre.
Este escenario propicio de crecimiento es en parte originado por la ubicación geográfica
que posee, como es el caso de la Cordillera de los Andes, que se comporta como la
columna vertebral del Perú por ser uno de los más grandes reservorios de depósitos de
minerales en el mundo. Así, la minería en el Perú, se ha desarrollado desde tiempos
precolombinos, con menor intensidad, pero con el objetivo siempre de aprovechar las
exportaciones de estos minerales.
Es un hecho que la minería ha evolucionado, así como ha ido creciendo el PBI (Producto
Bruto Interno) del Perú, y el mineral que mayores beneficios ha tenido para la economía
peruana es el oro. Es en esta tendencia, que los conflictos sociales también se han
desarrollado, pues la extracción de los minerales en distintas regiones de una u otra
manera siempre tienen un efecto (negativo o positivo) en las comunas; ya sea por la
distribución de los ingresos, como el caso del canon, o por los daños ambientales
irreversibles.
No obstante, la cantidad de trabajos empíricos que buscan analizar estos procesos
sociales y económicos que tienen efectos importantes en economías pequeñas y
mineralizadas, son reducidos. Como se ha hecho mención, el caso del Perú es especial,
pues dada las riquezas minerales que tiene, puede crecer de manera real, con políticas
públicas sostenibles y solventes, o nominalmente a costa de los perjuicios sociales y
ambientales. En este sentido, la presente investigación centra la parte cuantitativa y
analítica en dos partes: i) Un primer tramo de este trabajo se centra en la aplicación de un
modelo VAR con las variables en frecuencia trimestral: precio del oro (price), exportación
del oro (expor) y PBI (pbi) para el periodo 1994.4 - 2013.2. Este desarrollo permitió
visualizar el choque de impulso - respuesta (FIR) en el largo plazo que genera el oro
frente a la exportación del oro y el PBI, donde se demostró que el oro es un fuerte input
para corregir la tendencia del PBI mas no de la exportación. Y ii) Un cluster comparativo
por departamentos de los conflictos sociales que se han venido desarrollando en el Perú a
lo largo de los últimos años. Donde se observa que dentro de los conflictos sociales,
también se han estado incrementando los conflictos socioambientales de manera opuesta
al crecimiento económico. Asimismo, el análisis de la tendencia de estas variables como
también del Índice de Desarrollo Humano (IDH) del Perú, el cual no ha tenido mayores
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SOCIALES POR EL ORO
variaciones a pesar que el Perú ha venido creciendo sosteniblemente, nos dan indicios de
que hay un vacío institucional y políticas públicas no efectivas.
2. MARCO TEÓRICO.-
2.1 Minería y PBI.La minería es una actividad extractiva y su desarrollo forma parte de las bases del
crecimiento de muchas economías del mundo. Esta actividad genera el ingreso de
grandes capitales permitiendo así que se incrementen las exportaciones. Vinculada
positivamente como un factor importante para atraer inversión privada, también es
generadora de conflictos sociales, debido que al extraer minerales, se debe hacer uso de
maquinaria pesada, remover toneladas de tierra y, en la mayoría de los casos, esto afecta
a las regiones y comunas.
Por su parte, el PBI en función del consumo, inversión, gasto del gobierno, y
exportaciones netas, tiende a crecer más velozmente ante una mayor cantidad de
inversión privada y un incremento de la exportación. Es por esta razón, que ante el auge
de la minería, la inversión privada permite ejecutar los proyectos mineros, ergo, la
exportación de los minerales aumenta. En este sentido, es el oro, el mineral que más se
exporta, pues, al ser un activo seguro y muy demandado por los inversores, es bastante
tranzado y líquido en los mercados internacionales. Luego de la crisis de 2007 - 2008, la
demanda de oro creció exponencialmente y generó que los inversores tuvieran en la mira
al Perú, y un aumento de capitales extranjeros fijos ha permitido que el PBI se expanda
cada vez más, a pesar de la gran incertidumbre que se vive en la economía global.
2.2 Minería y Conflictos Sociales.Una de las características más discutidas que genera la minería, es la falta de confianza
entre sus principales actores y el impacto ambiental que generan, propiciando un
escenario óptimo para los conflictos sociales1. En consecuencia, nos encontramos con los
llamados Pasivos Ambientales Mineros (PAMs)2, que constituyen un serio problema entre
las comunidades dada las contaminación y el inadecuado tratamiento de los relaves;
filtraciones que han generado efectos altamente negativos a la biodiversidad (Banco
mundial, 2005).
1
Riqueza y sostenibilidad: Dimensiones Sociales y Ambientales de la minería en el Perú.
PAM´S: Son los impactos negativos y acumulativos de operaciones mineras y de fundición que se ubican a lo largo de
todo el territorio peruano.
2
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SOCIALES POR EL ORO
No cabe duda que Perú es un país minero, dado que en casi todo el país se viene
desarrollando esta actividad. Por ejemplo; en el departamento de La Libertad, se
encuentra la minera Barrick Misquichilca con una vida útil de 10 años aproximadamente;
en Tacna esta Southern Peru Cooper Corporation; en Ica esta Shougang Hierro Perú; en
Cajamarca se encuentra Yanacocha que tiene como mayor accionista a Newmont la
segunda minera más grande a nivel mundial; et al. La minería es una actividad que esta
sujeta a las reservas proyectadas, por ende, no es una actividad eterna muy por el
contrario posee un tiempo de vida útil. He ahí la gran importancia de analizar cuál es y
será el impacto de las mineras sobre las comunidades. Es así que, en vías de generar
una armonía en la convivencia minera - comunidad - medio ambiente, las mineras realizan
planes
de desarrollo como parte de la responsabilidad social que tienen con la
comunidad.
2.3 Desarrollo Económico para las comunidades: Bienestar Social y Crecimiento
Económico.¿Qué implica desarrollo para la comunidad? El desarrollo es un proceso que busca
reducir la pobreza y extender las libertades humanas. La minería, en el caso peruano, es
considerada como un medio para desarrollo de la comunidad. Entonces, sí buscamos el
desarrollo de las comunidades, debemos considerar los 3 pilares de la pobreza. Los
cuales se basan en la generación de ingresos, en la debilidad en el aspecto social,
económico y ambiental, y en la falta de poder expresarse con libertad (Banco Mundial,
2000).
Los países de América Latina comparten rasgos comunes en términos de conflictividad
así como estados omnipresentes en todas las esferas de conflictos, los cuales tienen una
serias complicaciones para procesarlas3 (Calderon 2012: 30). En este sentido, para que
exista desarrollo económico, es muy importante, que exista distribución de la riqueza que
permita generar bienestar social y crecimiento económico. Si bien es cierto, el Índice de
Gini para el Perú bordea el 60% (INEI, 2010), estudios posteriores indicarían que aún no
se supera el 50%. Por tanto, la participación del Estado peruano como proxy entre los
inversores y los pobladores aún no es robusto y carece de participación social activa.
3
Diez tesis sobre el conflicto social en América Latina.
5
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SOCIALES POR EL ORO
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3. MARCO REFERENCIAL Y ANALÍTCO.Conceptos fundamentales para el posterior análisis.
3.1
Tipos de minería4.-
3.1.1 Según tamaño de la producción.3.1.1.1 Gran minería.Cuando posee una capacidad productiva mayor a 5 000 TM.
3.1.1.2 Mediana minería.Cuando posee una capacidad productiva entre 3 500 y 5 000 TM.
3.1.1.3 Pequeña minería.Cuando la actividad se realiza en un menor terreno menor a 2 000 hectáreas y/o
con capacidad productiva entre 25 y 350 TM. Actividad minera ejercida a pequeña
escala, dentro de los límites de extensión y capacidad instalada de producción y/o
beneficios establecidos.
3.1.1.4 Minería artesanal
Cuando es realizada en un terreno de menor a 1 000 hectáreas y/o capacidad
productiva menos a 25 TM. Se considera una actividad de subsistencia que se
sustenta en la utilización intensiva de mano de obra con concesión hasta 1 000 ha.
3.1.2 Según legalidad.3.1.2.1 Minería legal.Es aquel que cuenta con un título de concesión, paga el derecho de vigencia,
realiza su declaración anual y trabaja dentro de su concesión minera sin contar en
muchos casos con permisos y autorizaciones tales como Certificación Ambiental o
uso de agua.
3.1.2.2.1 Minería formal: Cumple las normas legales.
3.1.2.2.2 Minería informal: Ad portas de formalizar.
3.1.2.2 Minería ilegal.Es aquel que realiza extracción ilícita en agravio del Estado sin contar con una
concesión o derecho minero. Este minero -de manera premeditada- actúa al
margen de la ley teniendo los medios para desarrollarse formalmente. Es el más
dañino para el medio ambiente.
4
Ley 27651 y la Ley General de Minería, DS 014-92-EM & Osinerming.
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Octubre de 2013
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SOCIALES POR EL ORO
3.1.3 Comunidad y su cosmovisiónEl elemento cultural de las comunidad campesinas está profundamente marcado
por su interacción con la naturaleza. Esta interacción se da a través de las
actividades para la reproducción de su vida.
3.2
Conflictos Sociales5.El conflicto social debe ser entendido como un proceso complejo en el cual
sectores de la sociedad, el Estado y las empresas perciben que sus objetivos,
intereses, valores o necesidades son contradictorios y esa contradicción puede
derivar en violencia
3.2.1 Tipos de Confictos.3.2.1.1 Conflictos activos: Conflictos activos en el mes.
3.2.1.2 Conflictos latentes: Conflictos que aún no han sido denunciados.
3.2.1.3. Conflictos emergentes: Posible nuevo conflicto.
3.2.1.4. Conflicto socioambiental: Conflicto generado por problemas en el sector
minero, hidrocarburo, fauna, etc.
3.3
Focalización de los departamentos-
Nuestro objetivo será enfocarnos en los departamento de La Ancash, Cajarmarca y Madre
de Dios, por ser los principales productores de oro. Pues, al desarrollar los temas de
producción minera de oro en el Perú, es necesario trasladarnos al estudio de 3 grandes
centros mineros como lo son: Barrick Misquichilca en La libertad; Yanacocha en
Cajarmarca y en la región de Madre de Dios (gran cantidad de minería informal).
Por otro lado, estudiaremos también al estado. Es decir, la relación minera-comunidadmedio ambiente y estado, siendo los prinicipales agentes de esta actividad. Más adelante
veremos qué papel cumple el estado en la relación minera - comunidades. Esto a
consecuencia de que según la Defensoría del Pueblo los conflictos sociales y ambientales
se han incrementado en 30% desde el año 1992 hasta la fecha. Sabemos que como toda
actividad económica posee externalidades. Sin embargo, ¿cuál es el
costo de
oportunidad de extraer minerales? Es una de las preguntas que nos planteamos en este
trabajo a fin de demostrar qué estamos sacrificando en la actualidad y con qué se
quedará el país.
5
Defensoría del Pueblo - Perú: Reportes de Conflictos Sociales.
7
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Octubre de 2013
3.3.1 Cajamarca: Yanacocha6.Cajamarca es un departamento del Perú en el que abunda la población rural (66.9%). Las
actividades económicas
preponderantes son la agricultura, pesca y minería (56.8%).
Respecto a la pobreza, los niveles se encuentran entre el 52.7% y el 57%. Y en el caso
de pobreza extrema, los niveles oscilan entre el 20.2% y el 24.3% con un intervalo de
confianza al 95%7. Las mineras le han traído a Cajamarca altos niveles de crecimiento
reflejados en el PBI, como bien lo demuestran las cifras del INEI, BCR así como
contribuciones a la región (CANON).
Sin embargo, ¿Qué sucede con los niveles de
pobreza, las tasas de conflictos socio ambientales?
Para ello, revisaremos literaturas acerca de la minería en el departamento de Cajamarca.
De acuerdo a:
-
Waldo Mendoza & José Gallardo (2011)8: en Cajamarca, hay 3 factores que impiden
el crecimiento, uno de ellos es la alta conflictividad social como consecuencia de la
relación minera-comunidad. En la que la comunidad ante experiencias altamente
negativas en los años 90´s se rehúsa generando así que los proyectos de inversión se
retrasen. Esto se pudo evitar, si se hubiese solucionado de la mejor manera los
problemas ambientales-sociales así como la mayor participación del estado. Las
mineras tratan de solucionarlo mediante proyectos como parte de su responsabilidad
social. Segundo, la débil infraestructura que posee dado que genera un costo elevado
de transacciones y para trasladarse. Por último, el gobierno y las instituciones que no
ejecutan bien el gasto público ni se tiene buenos criterios para la asignación de
recursos ni se aplican políticas fuertes que busquen reducir la pobreza. La falta de
institucionalidad genera riesgos sociales y políticos.
Para mayor análisis, es importante señalar que la minera más grande del Perú se
encuentra Cajamarca, Yanacocha; la minera de oro más grande de Sudamérica. La cuál
tiene como accionistas a Nemont Mining Corporation (51.35%), una de las mineras
estadounidense más grande del mundo, Cía de Minas Buenaventura (43.65%), compañía
peruana y
International Finance Corporation (5%), perteneciente al grupo del Banco
Mundial.
6
Página oficial de la minera Yanacocha: www. yanacocha.com.pe
Tomado de Perú en cifras del Instituto de Estadística e Informática. (INEI)
8
Waldo Mendoza & José Gallardo (2011), pp. 13: “Las barreras al crecimiento económico en Cajamarca”.
7
8
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Octubre de 2013
Yanacocha extrae el oro utilizando el método a tajo abierto y lixiviación con Cianuro. Un
método que genera un alto impacto ambiental. Los procesos de producción son:
exploración, pre minado, y minado, carguí y acarreo, lixiviación en pilas, refinería y cierre
de minas. Cada parte del proceso tiene un impacto en la comunidad y medio ambiente.
Nos enfocaremos en el cierre de minas.
El cierre de minas es un punto de suma importancia dado que a Yanacocha le queda 12
años de vida útil; es decir, que las operaciones para el 2018 habrán finalizado. He ahí la
importancia de regular, supervisar dicho proceso. El objetivo del cierre de minas es dejar
las zonas de operaciones mineras en iguales o mejores condiciones en la que se encontró.
¿Qué tan factible es ello? Yanacocha ya ha venido realizando ese cierre de minas en
algunos lugares de Yanacocha como. Hasta la fechas las comunidades no pueden
sembrar absolutamente nada, generando así que no puedan generar ingresos. Muchas de
los ganados están infectados. La pregunta es ¿De qué vivirán las comunidades?
Contradictoriamente, en los últimos años obtuvieron la certificación internacional ISO
14001, siendo la primera minera en obtenerla. Así como, codificación internacional del
uso de cianuro. Por otro lado, es el Estado peruano quien debe velar por el futuro de las
comunidades así como del medio. En la siguiente Tabla N° 1 se puede apreciar los
conflictos anuales por departamento.
Tabla N° 1
Cluster por Departamentos de los Conflictos Sociales Activos del Promedio Anual
(2005 - 2013)
IDH
Promedio
Amazonas
Ancash
Apurímac
Arequipa
Ayacucho
Cajamarca
Callao
Cusco
Huancavelica
Huancayo
Huánuco
Ica
Juliaca
2005
0,68
1,45
0
2 **
1
1
1
3 **
0
2 **
2 **
2 **
2 **
1
1
2006
0,70
0,69
1 **
1 **
0
1 **
2 **
1 **
0
1 **
0
0
1 **
1 **
0
2007
0,71
1,21
1
2 **
1
1
4*
3 **
0
0
1
0
1
1
0
2008
0,72
3,22
1
4 **
3
2
8 **
7 **
1
4 **
3
0
2
0
0
2009
0,72
7,08
2
11 **
6
5
10 **
16 **
2
16 **
5
0
3
2
0
2010
0,72
5,83
2
17 *
6 **
5
8 **
12 **
0
13 **
4
0
1
3
0
2011
0,73
5,29
2
17 *
9 **
3
8 **
11 **
0
12 **
5
0
1
2
0
2012
0,74
5,17
2
24 *
13 **
2
9 **
9 **
0
12 **
2
0
2
3
0
2013
0,74
5,36
2
26 *
20 **
6 **
9 **
10 **
0
10 **
2
0
2
3
0
9
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Octubre de 2013
Junín
La Libertad
Lambayeque
Lima
Loreto
Madre de Dios
Moquegua
Nacional
Pasco
Piura
Puno
San Martín
Tacna
Tumbes
Ucayali
Varios
1
2 **
2 **
2 **
5*
0
0
1
1
2 **
3 **
2 **
0
0
2 **
1
0
1 **
1 **
1 **
1 **
0
1 **
0
2*
1 **
1 **
1 **
1 **
0
0
0
0
1
1
2 **
1
0
2 **
1
1
2 **
3 **
2 **
2 **
0
1
1
5 **
4 **
2
6 **
3
2
4 **
9*
3
4 **
7 **
2
3
0
0
4 **
14 **
6
3
16 **
10 **
2
6
19 *
4
13 **
15 **
5
6
1
0
8 **
9 **
4
2
12 **
7 **
1
3
14 **
4
12 **
15 **
2
4
2
2
6 **
8 **
1
2
11 **
6 **
2
2
9 **
3
7 **
13 **
2
5
2
1
8 **
7 **
4
2
11 **
8 **
1
3
0
3
8 **
12 **
2
5
4
1
0
7 **
3
1
7 **
10 **
1
2
0
5
11 **
9 **
2
5
3
0
0
(*) Mayor cantidad de Conflictos Sociales Activos en el año.
(**) Conflictos Sociales Activos que superan el promedio en el año.
3.3.2 Ancash.Ancash, departamento del Perú que tiene una población rural estimada de 40.3%. Las
principales actividades económicas son la agricultura, pesca y minería (35.3%). Se tiene
estimado que para este año la población será 1 136 mil. Adicionalmente, la pobreza se
encuentra entre el 24.1 y 31% y las pobreza extrema en 4.3 y 9.6 % al 95% de confianza
Nos enfocaremos en Barrik Gold Corp, una de las mineras de oro más grande de mundo,
la cual tiene un centro en Ancash llamado Pierina.
Pierina inicio su producción en el año 1998. Alrededor del 98% de los trabajadores son
peruanos, generando así empleo. La extracción se da a tajo abierto como Yanacocha.
Pierina tiene una vida últil de 10 años
3.3.3 Madre de Dios.Madre de Dios, departamento del Perú, su nombre hace alusión a las riquezas naturales
(alberga grandes reservas naturales), así como el oro que se encuentra en sus ríos. La
población rural sólo es 23.2%. Las actividades económicas son la agricultura, pesca y
minería (31.2%). Se tiene estimado para este año una población 130 mil, siendo Madre de
Dios el departamento menos poblado del Perú. Prueba de ello, son los inmigrantes que
son 20 437 y emigrantes 6060. La pobreza se encuentra entre el 2 y 6.3%
10
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Octubre de 2013
Nos basaremos en la actividad que esta teniendo mayor impacto en el medio ambiente,
es decir, la minería. En Madre de Dios abunda la minería artesanal y la minería ilegal.
Antes,
definiremos
que
es
la
minería
artesanal
y
minería
ilegal.
Según la Le ley General de Minería en el régimen especial de minería; es considerada
minería artesanal cuando es una actividad de subsistencia que utiliza de manera intensiva
la mano de obra. Y que tiene como concesión hasta 1000 hectáreas y/o capacidad
productiva de menos a 25TM. La minería ilegal es aquella que desconoce las leyes y
evade del estado Peruano.
5 Metodologia
5.1 Primera parte
5.1.1 Estimación del Modelo
El propósito del primer tramo de la investigación es analizar el efecto que tendrá el oro
(variable explicativa) en el PBI (variable dependiente). En el siguiente Gráfico N° 1 se
puede observar las tendencias de las variables.
Gráfico N° 1
Tendencia trimestral en dólares del periodo 1994Q4 – 2013Q2
Exportación de Oro Trimestral (1990Q4 - 2013Q2)
PBI Trimestral (1990Q4 - 2013Q2)
3,000,000,000
5E+10
4E+10
2,000,000,000
3E+10
2E+10
1,000,000,000
1E+10
0
0E+00
94
96
98
00
02
04
06
08
10
94
12
96
98
00
02
04
06
08
10
12
Precio del Oro Promedio Trimestral (1990Q1 - 2013Q2)
2,000
1,600
1,200
800
400
0
94
96
98
00
02
04
06
08
10
12
Fuente:
Banco Central de Reservas del Perú: Estadísticas Trimestrales.
Elaboración de los autores.
11
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Octubre de 2013
Para esos fines se utilizará la metodología VAR, la razón es que se quiere determinar el
vector de coeficientes de integración que determinan la relación de largo plazo entre el
oro, exportación y PBI. En este sentido, las variables arrojaran valores en LOG, es así que
los parámetros podrán ser contrastados.
Para fines de comprobación se hará uso FIR (Función Impulso Respuesta) la cual nos
mostrará la respuesta en el tiempo (t+s) del PBI y exportación ante un impulso del oro, lao
variable en el tiempo (t).
El modelo VAR lucirá así:
Perú
=
5.1.2 Análisis de Datos y Cointegración
Luego de analizar en niveles y diferencias; se contrastan las pruebas ADF y PP. En esta
etapa las series en niveles tienen raíz unitaria, y se acepta hipótesis nula; sin embargo, la
serie en primera diferencias son estacionarias, se rechaza hipótesis nula, ello quiere decir
que son integradas de orden I(1). Luego de los Test de Causalidad de Granger y
Johansen (Ver Anexo), los resultados quedan así:
Tabla N° 02
Coeficientes Cointegrantes Normalizados
LPBI
C
LEXP
LPRICE
1.000000
-27.00135
0.376632
-0.609037
(2.24075)
(0.15010)
(0.14371)
*() Error Estándar
Como se observa, todos los coeficientes obtenidos de ambas ecuaciones cointegrantes
son significativos individualmente, vemos que la elasticidad de largo plazo del PBI
respecto al precio del ORO es positiva pero menor a 1 (0.61).
Esto debido a que el precio del oro desde los años 1990 – 2000, fluctuó entre US$ 200 y
400 lo cual no fue muy signiticativo. Para ver el FIR, se presenta el Gráfico N° 02
12
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Octubre de 2013
Gráfico N° 02
Impulso - Respuesta (FIR / 1994Q4 - 2013Q2):
Impulso del Precio Promedio del Oro y Respuesta de la Exportación y el PBI
trimestralmente
Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.
Response of LPBI to LPRICE
Response of LEXP to LPRICE
.04
.20
.15
.02
.10
.00
.05
-.02
.00
-.04
-.05
1
2
3
4
5
6
Period
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
7
8
9
10
1
2
3
4
LEXP
LPBI
0.056326
(0.01605)
0.080797
(0.02548)
0.104510
(0.03368)
0.067218
(0.03952)
0.060505
(0.04221)
0.064644
(0.03895)
0.078247
(0.03333)
0.079600
(0.02779)
0.074144
(0.02734)
0.070480
(0.02840)
-0.004385
(0.00622)
-0.003271
(0.00916)
-0.003482
(0.01174)
-0.003927
(0.01330)
0.000537
(0.01518)
0.005026
(0.01488)
0.003565
(0.01411)
0.006110
(0.01250)
0.010611
(0.01239)
0.015568
(0.01078)
5
6
7
8
9
10
13
Octubre de 2013
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
5.2 Segunda parte
5.1.1 Estimación de los Resultados de los Conflictos Sociales
Los conflictos socioambientales siguen aumentando a pesar que hay un mayor
crecimiento económico
Fuente:
Defensoría del Pueblo - Perú, BM, FMI, UNESCO.
Elaboración de los autores.
La evolución del Índice del Desarrollo Humano aún es muy débil. El Estado peruano debe
esforzarse por acortar la brecha de sus pobladores y mejorar así su calidad de vida.
Fuente:
UNDESA, Barro and Lee (2011), UNESCO, BM, FMI.
Elaboración de los autores.
14
Octubre de 2013
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
6. Conclusiones
6.1 El oro es un buen input para el crecimiento del PBI; sin embargo, no lo será en gran
medida luego que las mineras lleguen a su punto de ensilladura. Además, debido a la
incertidumbre es muy difícil predecir su precio. Por lo que es importante mejorar las
políticas públicas con los resultados.
6.2 La minería es una actividad extractiva de alto impacto y ante ello se debe buscar tener
la mejor relación minera-comunidad-medio ambiente-estado dado que las empresas
mineras están de paso, cada una de ellas tiene una vida útil según sus reservas
proyectadas y mientras tanto las mineras deben realizar el mayor esfuerzo para convivir
con las comunidades.
6.2 Si bien es cierto que por ley ellos deben contribuir con el CANON, no se debe dejar de
lado la responsabilidad social que tienen para con la comunidad. La historia y las
estadísticas han demostrado que el hecho que grandes transnacionales estén ubicadas
en las regiones y se incrementen los precios de los minerales, en este caso oro, no
implica que las comunidades se estén desarrollando. Por el contrario, los niveles de
conflictos socio ambientales se han incrementado.
6.3 Las instituciones como las municipalidades, las regiones y el estado se caracteriza por
su presencia débil y por no distribuir eficientemente las riquezas y por no palear el
impacto ambiental. El Estado peruano debe velar por la seguridad, libertad y desarrollo
de las comunidades.
7. Propuestas
7.1 Implementación de políticas de ordenamiento territorial en el que se haga explicito que
áreas serán para la agricultura, que reservas de agua será utilizadas por la comunidad.
7.2 Comunicación constante con las comunidades ex - ante y ex - post de la operación
minera. En muchos casos la desinformación causa conflictos. En pro de una convivencia
armonica se debe dar lugar a las comunidades como actor de esta actividad.
15
Octubre de 2013
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
8. Bibliografia
(2012) Estadísticas Ambientales 2013, Ministerio del Medio Ambiente - Perú
(2012) Exploring the dynamic interdependence between gold and other financial
markets, Volume 29, Issue 2, Economics Bulletin.
(2012) Calderón, F., “Diez tesis del conflicto social en América Latina”, Revista
Cepal, N° 107.
(2011) Monetary Policy and Stock Markets Boom, DT. N° 2011-005, Serie de
Documentos de Trabajo del Banco Central de Reservas del Perú.
Hamori, Shigeyuki.
(2011) Ministerio del Ambiente – Perú, “Minería Aurífera en Madre de Dios y
contaminación con mercurio”, Informe preparado por el Instituto de la Amazonía
Peruana - IIAP, 54 - 59.
(2009) Effects of international gold market on stock exchange volatility: evidence
from asean emerging stock markets, Volume 29, Issue 2, Economics Bulletin.
(2005) Banco Mundial, “Riqueza y sostenibilidad: dimensiones sociales y
ambientales de la minería en el Perú”, Unidad de Gestión País.
(2002) Madrid, E., “Minería y comunidades campesinas: ¿Coexistencia o
Conflicto?”, Fundación PIEB.
16
Octubre de 2013
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
9. Anexos
Anexo N° 01
Granger Causality Test 1994Q4 – 2013Q2
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 09/14/13 Time: 11:11
Sample: 1994Q4 2013Q2
Lags: 2
Null Hypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
PBI does not Granger Cause EXPOR
EXPOR does not Granger Cause PBI
73
0.89849
16.5465
0.4120
1.E-06
PRICE does not Granger Cause EXPOR
EXPOR does not Granger Cause PRICE
73
1.65706
3.40988
0.1983
0.0388
PRICE does not Granger Cause PBI
PBI does not Granger Cause PRICE
73
17.0571
0.56090
1.E-06
0.5733
Anexo N° 02
Schwarz: ADF Fisher Unit Root Test en Level
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)
Series: LEXP, LPBI, LPRICE
Date: 09/15/13 Time: 03:26
Sample: 1994Q4 2013Q2
Exogenous variables: Individual effects
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 5
Total number of observations: 217
Cross-sections included: 3
Method
ADF - Fisher Chi-square
ADF - Choi Z-stat
Statistic
5.54020
0.90562
Prob.**
0.4766
0.8174
** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi
-square distribution. All other tests assume asymptotic normality.
Intermediate ADF test results UNTITLED
Series
LEXP
LPBI
LPRICE
Prob.
0.5702
0.1104
0.9956
Lag
0
5
0
Max Lag
11
11
11
Obs
74
69
74
17
Octubre de 2013
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Anexo N° 03
Akaike: ADF Fisher Unit Root Test en Level
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)
Series: LEXP, LPBI, LPRICE
Date: 09/15/13 Time: 03:27
Sample: 1994Q4 2013Q2
Exogenous variables: Individual effects
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on AIC: 1 to 8
Total number of observations: 210
Cross-sections included: 3
Method
ADF - Fisher Chi-square
ADF - Choi Z-stat
Statistic
1.08884
2.02627
Prob.**
0.9820
0.9786
** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi
-square distribution. All other tests assume asymptotic normality.
Intermediate ADF test results UNTITLED
Series
LEXP
LPBI
LPRICE
Prob.
0.7244
0.8196
0.9772
Lag
3
8
1
Max Lag
11
11
11
Obs
71
66
73
Anexo N° 04
Schwarz: ADF Fisher Unit Root Test en Diferencias
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)
Series: LEXP, LPBI, LPRICE
Date: 09/15/13 Time: 03:28
Sample: 1994Q4 2013Q2
Exogenous variables: Individual effects
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 4
Total number of observations: 215
Cross-sections included: 3
Method
ADF - Fisher Chi-square
ADF - Choi Z-stat
Statistic
62.7047
-6.39393
Prob.**
0.0000
0.0000
** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi
-square distribution. All other tests assume asymptotic normality.
Intermediate ADF test results D(UNTITLED)
Series
D(LEXP)
D(LPBI)
D(LPRICE)
Prob.
0.0000
0.0944
0.0000
Lag
0
4
0
Max Lag
11
11
11
Obs
73
69
73
18
Octubre de 2013
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Anexo N° 05
Akaike: ADF Fisher Unit Root Test en Diferencias
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)
Series: LEXP, LPBI, LPRICE
Date: 09/15/13 Time: 03:29
Sample: 1994Q4 2013Q2
Exogenous variables: Individual effects
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on AIC: 0 to 7
Total number of observations: 210
Cross-sections included: 3
Method
ADF - Fisher Chi-square
ADF - Choi Z-stat
Statistic
65.5806
-6.99609
Prob.**
0.0000
0.0000
** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi
-square distribution. All other tests assume asymptotic normality.
Intermediate ADF test results D(UNTITLED)
Series
D(LEXP)
D(LPBI)
D(LPRICE)
Prob.
0.0000
0.0031
0.0000
Lag
2
7
0
Max Lag
11
11
11
Obs
71
66
73
Anexo N° 06
Phillips – Perron Fisher Unit Root en Level
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)
Series: LEXP, LPBI, LPRICE
Date: 09/15/13 Time: 03:30
Sample: 1994Q4 2013Q2
Exogenous variables: Individual effects
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Total (balanced) observations: 222
Cross-sections included: 3
Method
PP - Fisher Chi-square
PP - Choi Z-stat
Statistic
18.5540
-0.75597
Prob.**
0.0050
0.2248
** Probabilities for Fisher tests are computed using an
asymptotic Chi-square distribution. All other tests
assume asymptotic normality.
Intermediate Phillips-Perron test results UNTITLED
Series
LEXP
LPBI
LPRICE
Prob.
0.4513
0.0002
0.9904
Bandwidth
13.0
2.0
3.0
Obs
74
74
74
19
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Octubre de 2013
Anexo N° 07
Phillips – Perron Fisher Unit Root en Diferencias
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)
Series: LEXP, LPBI, LPRICE
Date: 09/15/13 Time: 03:31
Sample: 1994Q4 2013Q2
Exogenous variables: Individual effects
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Total (balanced) observations: 219
Cross-sections included: 3
Method
PP - Fisher Chi-square
PP - Choi Z-stat
Statistic
83.3576
-8.25203
Prob.**
0.0000
0.0000
** Probabilities for Fisher tests are computed using an
asymptotic Chi-square distribution. All other tests
assume asymptotic normality.
Intermediate Phillips-Perron test results D(UNTITLED)
Series
D(LEXP)
D(LPBI)
D(LPRICE)
Prob.
0.0000
0.0000
0.0000
Bandwidth
21.0
3.0
1.0
Obs
73
73
73
Anexo N° 08
Lag Length Criteria (1994Q4 - 2013Q2)
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: LPRICE LEXP LPBI
Exogenous variables: C
Date: 09/15/13 Time: 03:32
Sample: 1994Q4 2013Q2
Included observations: 69
Lag
LogL
LR
FPE
AIC
SC
HQ
0
1
2
3
4
5
6
-65.18245
225.6003
235.7497
248.4118
263.9025
281.5685
287.0826
NA
547.8515
18.23950
21.65410
25.14421
27.13909*
7.991518
0.001448
4.11e-07
3.98e-07
3.60e-07
3.00e-07
2.36e-07*
2.66e-07
1.976303
-6.191313
-6.224628
-6.330778
-6.518912
-6.770100*
-6.669061
2.073438
-5.802772*
-5.544683
-5.359427
-5.256156
-5.215939
-4.823495
2.014840
-6.037166
-5.954871
-5.945410
-6.017934
-6.153513*
-5.936863
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)
FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion
SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
20
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Octubre de 2013
Anexo N° 09
Lag Exclusion Wald Test (1994Q4 - 2013Q2)
VAR Lag Exclusion Wald Tests
Date: 09/15/13 Time: 03:34
Sample: 1994Q4 2013Q2
Included observations: 70
Chi-squared test statistics for lag exclusion:
Numbers in [ ] are p-values
LPRICE
LEXP
LPBI
Joint
Lag 1
70.36840
[ 3.55e-15]
59.72465
[ 6.73e-13]
57.72281
[ 1.80e-12]
168.6501
[ 0.000000]
Lag 2
3.756746
[ 0.288958]
3.200052
[ 0.361798]
0.527849
[ 0.912732]
6.792126
[ 0.658752]
Lag 3
0.497104
[ 0.919527]
6.119993
[ 0.105916]
7.023597
[ 0.071149]
13.77689
[ 0.130486]
Lag 4
2.224533
[ 0.527132]
5.214392
[ 0.156755]
37.75545
[ 3.18e-08]
43.41326
[ 1.81e-06]
Lag 5
2.148844
[ 0.542095]
1.140713
[ 0.767256]
21.44851
[ 8.49e-05]
23.34243
[ 0.005471]
df
3
3
3
9
Anexo N° 10
AR Roots Graph (1994Q4 - 2013Q2)
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
21
Octubre de 2013
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
Anexo N° 11
Vector Autoregression Estimates (1996Q1 - 2013Q2)
Vector Autoregression Estimates
Date: 09/15/13 Time: 12:05
Sample (adjusted): 1996Q1 2013Q2
Included observations: 70 after adjustments
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
LPBI
LPRICE
LEXP
LPBI(-1)
0.873230
(0.11598)
[ 7.52936]
-0.056777
(0.13448)
[-0.42221]
0.453350
(0.31178)
[ 1.45405]
LPBI(-2)
0.094059
(0.13601)
[ 0.69156]
0.198007
(0.15771)
[ 1.25555]
0.275269
(0.36564)
[ 0.75284]
LPBI(-3)
-0.324774
(0.12972)
[-2.50373]
-0.104980
(0.15041)
[-0.69796]
-0.624606
(0.34872)
[-1.79114]
LPBI(-4)
0.750703
(0.13674)
[ 5.48983]
-0.190792
(0.15856)
[-1.20330]
-0.466786
(0.36762)
[-1.26977]
LPBI(-5)
-0.533581
(0.11996)
[-4.44812]
0.164182
(0.13909)
[ 1.18039]
0.215642
(0.32248)
[ 0.66869]
LPRICE(-1)
-0.007476
(0.13814)
[-0.05412]
1.081518
(0.16017)
[ 6.75216]
0.513205
(0.37136)
[ 1.38196]
LPRICE(-2)
-0.019789
(0.18779)
[-0.10538]
-0.199232
(0.21775)
[-0.91496]
0.210092
(0.50485)
[ 0.41615]
LPRICE(-3)
-0.072304
(0.18983)
[-0.38089]
0.006654
(0.22011)
[ 0.03023]
-0.909287
(0.51032)
[-1.78180]
LPRICE(-4)
0.271174
(0.19183)
[ 1.41363]
0.118285
(0.22243)
[ 0.53179]
0.591664
(0.51570)
[ 1.14731]
LPRICE(-5)
-0.087111
(0.14023)
[-0.62119]
-0.083828
(0.16260)
[-0.51554]
-0.228762
(0.37699)
[-0.60681]
LEXP(-1)
0.017931
(0.05655)
[ 0.31709]
0.067488
(0.06557)
[ 1.02928]
0.919241
(0.15202)
[ 6.04683]
LEXP(-2)
0.000935
(0.07101)
[ 0.01317]
-0.042416
(0.08234)
[-0.51516]
-0.273054
(0.19089)
[-1.43040]
LEXP(-3)
0.040442
-0.002388
-0.004476
22
Octubre de 2013
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
(0.06967)
[ 0.58051]
(0.08078)
[-0.02956]
(0.18728)
[-0.02390]
LEXP(-4)
-0.136075
(0.06918)
[-1.96687]
0.018450
(0.08022)
[ 0.23000]
0.153926
(0.18599)
[ 0.82761]
LEXP(-5)
0.042091
(0.04990)
[ 0.84355]
0.019582
(0.05786)
[ 0.33846]
0.019940
(0.13414)
[ 0.14865]
C
3.419376
(1.30189)
[ 2.62646]
-0.952145
(1.50957)
[-0.63074]
6.071490
(3.49993)
[ 1.73475]
0.953703
0.940842
0.146622
0.052108
74.15851
116.5682
-2.873376
-2.359434
23.13450
0.214238
0.992860
0.990876
0.197131
0.060420
500.5755
106.2076
-2.577360
-2.063418
6.300046
0.632547
0.983797
0.979297
1.059658
0.140083
218.5859
47.34353
-0.895529
-0.381588
20.26451
0.973566
R-squared
Adj. R-squared
Sum sq. resids
S.E. equation
F-statistic
Log likelihood
Akaike AIC
Schwarz SC
Mean dependent
S.D. dependent
Determinant resid covariance (dof adj.)
Determinant resid covariance
Log likelihood
Akaike information criterion
Schwarz criterion
1.61E-07
7.41E-08
276.6399
-6.532569
-4.990743
Anexo N° 12
Johansen Cointegration Test (1994Q4 - 2013Q2)
Date: 09/15/13 Time: 12:02
Sample (adjusted): 1996Q2 2013Q2
Included observations: 69 after adjustments
Trend assumption: No deterministic trend (restricted constant)
Series: LPBI LEXP LPRICE
Lags interval (in first differences): 1 to 5
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized
No. of CE(s)
Eigenvalue
Trace
Statistic
0.05
Critical Value
Prob.**
None *
At most 1 *
At most 2
0.323763
0.200439
0.075231
47.82502
20.83140
5.396575
35.19275
20.26184
9.164546
0.0014
0.0417
0.2427
Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized
No. of CE(s)
Eigenvalue
Max-Eigen
Statistic
0.05
Critical Value
Prob.**
None *
0.323763
26.99362
22.29962
0.0103
23
Octubre de 2013
¿SUMANDO CRISIS EN EL PERÚ?: LA CAÍDA EN PRECIOS Y LOS CONFLICTOS
SOCIALES POR EL ORO
At most 1
At most 2
0.200439
0.075231
15.43482
5.396575
15.89210
9.164546
0.0588
0.2427
Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):
LPBI
-7.509275
0.772988
-3.008657
LEXP
-2.828231
-4.961913
-2.488099
LPRICE
4.573428
4.209227
4.649805
C
202.7606
56.20490
89.77493
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):
D(LPBI)
D(LEXP)
D(LPRICE)
0.020964
0.047522
0.006521
1 Cointegrating Equation(s):
-0.007313
0.032728
-0.011126
0.007048
-0.019846
-0.012502
Log likelihood
276.6669
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
LPBI
LEXP
LPRICE
C
1.000000
0.376632
-0.609037
-27.00135
(0.15010)
(0.14371)
(2.24075)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(LPBI)
-0.157421
(0.04431)
D(LEXP)
-0.356857
(0.12757)
D(LPRICE)
-0.048971
(0.05442)
2 Cointegrating Equation(s):
Log likelihood
284.3843
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
LPBI
LEXP
LPRICE
C
1.000000
0.000000
-0.273491
-21.47513
(0.07320)
(0.45922)
0.000000
1.000000
-0.890913
-14.67275
(0.12060)
(0.75656)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(LPBI)
-0.163074
-0.023001
(0.04389)
(0.03321)
D(LEXP)
-0.331559
-0.296798
(0.12367)
(0.09357)
D(LPRICE)
-0.057572
0.036764
(0.05348)
(0.04046)
24