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AUTOR: CLAUDIA IBETH MEJÍA MAMANI Y MANUEL FRANCISCO PALMI PADILLA

Octubre de 2013

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¿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

Octubre de 2013

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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

Octubre de 2013

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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.

2 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.

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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.

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SOCIALES POR EL ORO

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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SOCIALES POR EL ORO

3.1.3 Comunidad y su cosmovisión-

El 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-comunidad-

medio 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.

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SOCIALES POR EL ORO

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

7 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”.

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SOCIALES POR EL ORO

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)

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

IDH 0,68 0,70 0,71 0,72 0,72 0,72 0,73 0,74 0,74

Promedio 1,45 0,69 1,21 3,22 7,08 5,83 5,29 5,17 5,36

Amazonas 0 1 ** 1 1 2 2 2 2 2

Ancash 2 ** 1 ** 2 ** 4 ** 11 ** 17 * 17 * 24 * 26 *

Apurímac 1 0 1 3 6 6 ** 9 ** 13 ** 20 **

Arequipa 1 1 ** 1 2 5 5 3 2 6 **

Ayacucho 1 2 ** 4 * 8 ** 10 ** 8 ** 8 ** 9 ** 9 **

Cajamarca 3 ** 1 ** 3 ** 7 ** 16 ** 12 ** 11 ** 9 ** 10 **

Callao 0 0 0 1 2 0 0 0 0

Cusco 2 ** 1 ** 0 4 ** 16 ** 13 ** 12 ** 12 ** 10 **

Huancavelica 2 ** 0 1 3 5 4 5 2 2

Huancayo 2 ** 0 0 0 0 0 0 0 0

Huánuco 2 ** 1 ** 1 2 3 1 1 2 2

Ica 1 1 ** 1 0 2 3 2 3 3

Juliaca 1 0 0 0 0 0 0 0 0

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SOCIALES POR EL ORO

Junín 1 0 0 5 ** 14 ** 9 ** 8 ** 7 ** 7 **

La Libertad 2 ** 1 ** 1 4 ** 6 4 1 4 3

Lambayeque 2 ** 1 ** 1 2 3 2 2 2 1

Lima 2 ** 1 ** 2 ** 6 ** 16 ** 12 ** 11 ** 11 ** 7 **

Loreto 5 * 1 ** 1 3 10 ** 7 ** 6 ** 8 ** 10 **

Madre de Dios 0 0 0 2 2 1 2 1 1

Moquegua 0 1 ** 2 ** 4 ** 6 3 2 3 2

Nacional 1 0 1 9 * 19 * 14 ** 9 ** 0 0

Pasco 1 2 * 1 3 4 4 3 3 5

Piura 2 ** 1 ** 2 ** 4 ** 13 ** 12 ** 7 ** 8 ** 11 **

Puno 3 ** 1 ** 3 ** 7 ** 15 ** 15 ** 13 ** 12 ** 9 **

San Martín 2 ** 1 ** 2 ** 2 5 2 2 2 2

Tacna 0 1 ** 2 ** 3 6 4 5 5 5

Tumbes 0 0 0 0 1 2 2 4 3

Ucayali 2 ** 0 1 0 0 2 1 1 0

Varios 1 0 1 4 ** 8 ** 6 ** 8 ** 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%

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SOCIALES POR EL ORO

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

Fuente:

Banco Central de Reservas del Perú: Estadísticas Trimestrales.

Elaboración de los autores.

0

1,000,000,000

2,000,000,000

3,000,000,000

94 96 98 00 02 04 06 08 10 12

Exportación de Oro Trimestral (1990Q4 - 2013Q2)

0E+00

1E+10

2E+10

3E+10

4E+10

5E+10

94 96 98 00 02 04 06 08 10 12

PBI Trimestral (1990Q4 - 2013Q2)

0

400

800

1,200

1,600

2,000

94 96 98 00 02 04 06 08 10 12

Precio del Oro Promedio Trimestral (1990Q1 - 2013Q2)

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SOCIALES POR EL ORO

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

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SOCIALES POR EL ORO

Gráfico N° 02

Impulso - Respuesta (FIR / 1994Q4 - 2013Q2):

Impulso del Precio Promedio del Oro y Respuesta de la Exportación y el PBI

trimestralmente

Period LEXP LPBI

1 0.056326 -0.004385

(0.01605) (0.00622)

2 0.080797 -0.003271

(0.02548) (0.00916)

3 0.104510 -0.003482

(0.03368) (0.01174)

4 0.067218 -0.003927

(0.03952) (0.01330)

5 0.060505 0.000537

(0.04221) (0.01518)

6 0.064644 0.005026

(0.03895) (0.01488)

7 0.078247 0.003565

(0.03333) (0.01411)

8 0.079600 0.006110

(0.02779) (0.01250)

9 0.074144 0.010611

(0.02734) (0.01239)

10 0.070480 0.015568

(0.02840) (0.01078)

-.05

.00

.05

.10

.15

.20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of LEXP to LPRICE

-.04

-.02

.00

.02

.04

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of LPBI to LPRICE

Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

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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.


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.


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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.

Octubre de 2013

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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.

Octubre de 2013

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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 73 0.89849 0.4120

EXPOR does not Granger Cause PBI 16.5465 1.E-06 PRICE does not Granger Cause EXPOR 73 1.65706 0.1983

EXPOR does not Granger Cause PRICE 3.40988 0.0388 PRICE does not Granger Cause PBI 73 17.0571 1.E-06

PBI does not Granger Cause PRICE 0.56090 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 Statistic Prob.**

ADF - Fisher Chi-square 5.54020 0.4766

ADF - Choi Z-stat 0.90562 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 Prob. Lag Max Lag Obs

LEXP 0.5702 0 11 74

LPBI 0.1104 5 11 69

LPRICE 0.9956 0 11 74

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SOCIALES POR EL ORO

Anexo N° 03

Akaike: ADF Fisher Unit Root Test en Level



Date: 09/15/13 Time: 03:27

Sample: 1994Q4 2013Q2



Automatic lag length selection based on AIC: 1 to 8




ADF - Choi Z-stat 2.02627 0.9786 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi


Intermediate ADF test results UNTITLED


LEXP 0.7244 3 11 71

LPBI 0.8196 8 11 66

LPRICE 0.9772 1 11 73

Anexo N° 04

Schwarz: ADF Fisher Unit Root Test en Diferencias Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process)


Date: 09/15/13 Time: 03:28

Sample: 1994Q4 2013Q2



Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 4




ADF - Choi Z-stat -6.39393 0.0000 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi


Intermediate ADF test results D(UNTITLED)


D(LEXP) 0.0000 0 11 73

D(LPBI) 0.0944 4 11 69

D(LPRICE) 0.0000 0 11 73

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SOCIALES POR EL ORO

Anexo N° 05

Akaike: ADF Fisher Unit Root Test en Diferencias



Date: 09/15/13 Time: 03:29

Sample: 1994Q4 2013Q2



Automatic lag length selection based on AIC: 0 to 7




ADF - Choi Z-stat -6.99609 0.0000 ** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi


Intermediate ADF test results D(UNTITLED)


D(LEXP) 0.0000 2 11 71

D(LPBI) 0.0031 7 11 66

D(LPRICE) 0.0000 0 11 73

Anexo N° 06

Phillips – Perron Fisher Unit Root en Level



Date: 09/15/13 Time: 03:30

Sample: 1994Q4 2013Q2


Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel

Total (balanced) observations: 222


PP - Fisher Chi-square 18.5540 0.0050

PP - Choi Z-stat -0.75597 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 Prob. Bandwidth Obs

LEXP 0.4513 13.0 74

LPBI 0.0002 2.0 74

LPRICE 0.9904 3.0 74

Octubre de 2013

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SOCIALES POR EL ORO

Anexo N° 07

Phillips – Perron Fisher Unit Root en Diferencias



Date: 09/15/13 Time: 03:31

Sample: 1994Q4 2013Q2


Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel

Total (balanced) observations: 219


PP - Fisher Chi-square 83.3576 0.0000

PP - Choi Z-stat -8.25203 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 Prob. Bandwidth Obs

D(LEXP) 0.0000 21.0 73

D(LPBI) 0.0000 3.0 73

D(LPRICE) 0.0000 1.0 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 -65.18245 NA 0.001448 1.976303 2.073438 2.014840

1 225.6003 547.8515 4.11e-07 -6.191313 -5.802772* -6.037166

2 235.7497 18.23950 3.98e-07 -6.224628 -5.544683 -5.954871

3 248.4118 21.65410 3.60e-07 -6.330778 -5.359427 -5.945410

4 263.9025 25.14421 3.00e-07 -6.518912 -5.256156 -6.017934

5 281.5685 27.13909* 2.36e-07* -6.770100* -5.215939 -6.153513*

6 287.0826 7.991518 2.66e-07 -6.669061 -4.823495 -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

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SOCIALES POR EL ORO

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 59.72465 57.72281 168.6501

[ 3.55e-15] [ 6.73e-13] [ 1.80e-12] [ 0.000000]

Lag 2 3.756746 3.200052 0.527849 6.792126

[ 0.288958] [ 0.361798] [ 0.912732] [ 0.658752]

Lag 3 0.497104 6.119993 7.023597 13.77689

[ 0.919527] [ 0.105916] [ 0.071149] [ 0.130486]

Lag 4 2.224533 5.214392 37.75545 43.41326

[ 0.527132] [ 0.156755] [ 3.18e-08] [ 1.81e-06]

Lag 5 2.148844 1.140713 21.44851 23.34243

[ 0.542095] [ 0.767256] [ 8.49e-05] [ 0.005471] df 3 3 3 9

Anexo N° 10

AR Roots Graph (1994Q4 - 2013Q2)

-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

Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial

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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 -0.056777 0.453350

(0.11598) (0.13448) (0.31178)

[ 7.52936] [-0.42221] [ 1.45405]

LPBI(-2) 0.094059 0.198007 0.275269

(0.13601) (0.15771) (0.36564)

[ 0.69156] [ 1.25555] [ 0.75284]

LPBI(-3) -0.324774 -0.104980 -0.624606

(0.12972) (0.15041) (0.34872)

[-2.50373] [-0.69796] [-1.79114]

LPBI(-4) 0.750703 -0.190792 -0.466786

(0.13674) (0.15856) (0.36762)

[ 5.48983] [-1.20330] [-1.26977]

LPBI(-5) -0.533581 0.164182 0.215642

(0.11996) (0.13909) (0.32248)

[-4.44812] [ 1.18039] [ 0.66869]

LPRICE(-1) -0.007476 1.081518 0.513205

(0.13814) (0.16017) (0.37136)

[-0.05412] [ 6.75216] [ 1.38196]

LPRICE(-2) -0.019789 -0.199232 0.210092

(0.18779) (0.21775) (0.50485)

[-0.10538] [-0.91496] [ 0.41615]

LPRICE(-3) -0.072304 0.006654 -0.909287

(0.18983) (0.22011) (0.51032)

[-0.38089] [ 0.03023] [-1.78180]

LPRICE(-4) 0.271174 0.118285 0.591664

(0.19183) (0.22243) (0.51570)

[ 1.41363] [ 0.53179] [ 1.14731]

LPRICE(-5) -0.087111 -0.083828 -0.228762

(0.14023) (0.16260) (0.37699)

[-0.62119] [-0.51554] [-0.60681]

LEXP(-1) 0.017931 0.067488 0.919241

(0.05655) (0.06557) (0.15202)

[ 0.31709] [ 1.02928] [ 6.04683]

LEXP(-2) 0.000935 -0.042416 -0.273054

(0.07101) (0.08234) (0.19089)

[ 0.01317] [-0.51516] [-1.43040]

LEXP(-3) 0.040442 -0.002388 -0.004476

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SOCIALES POR EL ORO

(0.06967) (0.08078) (0.18728)

[ 0.58051] [-0.02956] [-0.02390]

LEXP(-4) -0.136075 0.018450 0.153926

(0.06918) (0.08022) (0.18599)

[-1.96687] [ 0.23000] [ 0.82761]

LEXP(-5) 0.042091 0.019582 0.019940

(0.04990) (0.05786) (0.13414)

[ 0.84355] [ 0.33846] [ 0.14865]

C 3.419376 -0.952145 6.071490

(1.30189) (1.50957) (3.49993)

[ 2.62646] [-0.63074] [ 1.73475] R-squared 0.953703 0.992860 0.983797

Adj. R-squared 0.940842 0.990876 0.979297

Sum sq. resids 0.146622 0.197131 1.059658

S.E. equation 0.052108 0.060420 0.140083

F-statistic 74.15851 500.5755 218.5859

Log likelihood 116.5682 106.2076 47.34353

Akaike AIC -2.873376 -2.577360 -0.895529

Schwarz SC -2.359434 -2.063418 -0.381588

Mean dependent 23.13450 6.300046 20.26451

S.D. dependent 0.214238 0.632547 0.973566 Determinant resid covariance (dof adj.) 1.61E-07

Determinant resid covariance 7.41E-08

Log likelihood 276.6399

Akaike information criterion -6.532569

Schwarz criterion -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 Trace 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.323763 47.82502 35.19275 0.0014

At most 1 * 0.200439 20.83140 20.26184 0.0417

At most 2 0.075231 5.396575 9.164546 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 Max-Eigen 0.05

No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.323763 26.99362 22.29962 0.0103

Octubre de 2013

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SOCIALES POR EL ORO

At most 1 0.200439 15.43482 15.89210 0.0588

At most 2 0.075231 5.396575 9.164546 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 LEXP LPRICE C

-7.509275 -2.828231 4.573428 202.7606

0.772988 -4.961913 4.209227 56.20490

-3.008657 -2.488099 4.649805 89.77493

Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(LPBI) 0.020964 -0.007313 0.007048

D(LEXP) 0.047522 0.032728 -0.019846

D(LPRICE) 0.006521 -0.011126 -0.012502

1 Cointegrating Equation(s): 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)

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