Inversiones Extractivas y Bienestar de las Personas en el Perú

Javier Arellano YanguasLima, 14 Octubre 2011

1Inversiones Extractivas y Bienestar de las Personas en el Perú

Esquema

1. Relevancia del tema

2. Breve perspectiva histórica

3. Los posibles caminos de la extracción al bienestar

4. Las evidencias para el caso peruano

5. Mi propio estudio

6. Entendiendo la situación

7. Conclusiones

2

1. Importancia del tema

Evidencia de una “maldición de los recursos” lascompañías y los gobiernos tienen que legitimar la opciónextractiva:

o Los indicadores macro-económicos no son suficientes

o Preocupación por el desarrollo social

o Dentro del nuevo ethos localista y de la proliferación de conflictos sociales: importancia de la generación de desarrollo alrededor de las operaciones.

. 3

1. Importancia del tema (II): Perú

Respuesta en Perú:

o Canon Minero: descentralización radical de los ingresos fiscales a las zonas productoras

o Participación más activa de las compañías privadas en la promoción del desarrollo local (Aporte Voluntario).

o Acompañado de un clima (y una acción de gobierno) muy favorable a las empresas.

.

4

Transferencias a gobiernos subnacionales 2007

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

Nue

vos

Sole

s pe

r cap

ita

Canon minero Otros canones Otras transferencias

Fuente: Ministerio de Economía y Finanzas - Perú, 2009Representación gráfica: el autor

Per cápita Perú

Per cápita Perú excepto Lima

1. Importancia del tema (III): Perú

Lo que pase en el caso peruano es importante para la industria que ve en la descentralización de los ingresos mineros una manera de legitimar su actividad:

o A finales de 2009 cartera de inversión en nuevos proyectos mineros ascendía a 31.000 millones de dólares (6% de las inversiones mineras planeadas en el mundo).

o Quinto puesto en el ranking mundial de inversiones mineras, únicamente por debajo de Canadá, Australia, Brasil y Rusia.

o Primer lugar entre los países “en vías de desarrollo” y es el país más pequeño y económicamente más dependiente entre los diez primeros de la lista (RawMaterial Group 2010).

2. Perspectiva histórica

El impacto de la minería estrechamente relacionado con la técnología del momento y los marcos institucionales.

Dos momentos históricos:

o Dell, Melisa (2010), “Los efectos persistentes de la mitaminera en el Perú” en Econometrica 78(6). El trabajoforzado en las minas en Perú entre 1573-1812 generóretraso en los distritos sometidos a este régimen. Argumento de la autoria: ese efecto negativo se reproduce hasta hoy (25% menos de ingreso per cápita, menor crecimiento infantil). Transmisión a travésde la forma de tenencia de la tierra que no genero“modernización”..

7Industrias extractivas, desarrollo y conflictos en el espacio local

2. Perspectiva histórica (II)

Seguno momento: Primera parte del siglo XX en los Andes centrales:

o Flores Galindo (1974) Los mineros de Cerro de Pasco y Kruijt y Vellinga (1979) Labor relations and multinational corporations: the Cerro de Pasco Coorporation in Perú: Minería un enclave sin relacióncon otros sectores económicos. Impacto negativo: pequeños agricultores desposeidos de tierras, explotación laboral, población ignorada.

o De Wind (1985) De campesinos a mineros. Impactonegativo si, pero no desconectada del resto de los sectores. La minería creció a expensas de de la agricultura (compra de tierras y cambio de estructura).

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2. Perspectiva histórica (III)

o Long y Roberts (1984) Campesinos, mineros y empresarios. Confirman la subordinación, peroencuentran tres conexiones positivas: empleo, comercio regional, transporte (región con dinamismoeconómico).

Con el cambio de tecnología la situación de la sierra central cambia y esos encadenamientos se debilitan. Cae el dinamismo económico.

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3. Los posibles caminos de la extracción al bienestar

Tres tipos de mecanismos por los que las IE puedencatalizar el desarrollo local:

o Encadenamientos con la economía local a través de la generación de empleo y las compras de productoslocales.

o La implementación de proyectos de desarrollofinanciados por las empresas (RSC).

o Transferencias fiscales a los gobiernos regionales y locales de parte de los impuestos pagados por las IE.

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3.1. ¿Encadenamientos con la economía local?

● Algunos autores dicen que las empresas promueven el desarrollo local dinamizando los negocios locales (Wise y Shtylla 2007).

● Auty (2006) dice que aunque son enclaves, esa naturalezapuede servir para promover los sectores más dinámicos de la economía (como si fueran zonas francas o Economic Special Zones).

● La mayoría de los análisis empíricos son menos optimistas: no existen encadenamientos entre las empresas extractivasmodernas y la economía local. A veces, incluso tieneefectos negativos sobre otros sectores (Bridge, 2008; Bury, 2007; Caselli & Michaels, 2009; Nylandsted, Yankson, & Fold, 2009).

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3.1. ¿Encadenamientos con la economía local? (ii)• Una excepción Aragón y Rud (2009) dicen que Yanacocha

(Perú – Cajamarca) ha tenido efectos positivos sobreindicadores sociales de los hogares de acuerdo a suproximidad. Por mejor mercado para productos agrícolas.

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3.2. ¿Empresas promotoras de desarrollo? RSC

● Nuevo impulso a la RSC que es presentada como ‘local partnership’ a ser desarrollada en colaboración con los actores locales (Hamann 2004)

● Varios autores ponen en duda la capacidad de estasprácticas de generar desarrollo:o Los intereses inmediatos de las empresas determinan

el diseño de las intervenciones en detrimento de supotencial transformador (Frynas 2005).

o La RSC en algunos casos no compensa lasexternalidades negativas de las operaciones (Idemudia2007).

o Con el aumento de la RSC las empresas han tendido a sustituir al estado dificultando la sostenibilidad de los servicios.

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3.3. ¿Transferencias a los gobiernos subnacionales?

● Pocos estudios sobre esto.

o Goldberg, Wibbels, & Mvukiyehe (2008) comparandolos distintos estados de EEUU descubren que los estados con mayor riqueza petrolera tienen menorcrecimiento económico que el resto. Clientelismo

o Por su parte, Caselli & Michaels (2009) analizandomunicipalidades de Brasil, concluyen quemunicipalidades donde hay explotaciones petroleras no crecen más ni mejoran sus indicadores sociales másque el resto. Parece que ni el canal del mercado ni la mayor capacidad de gatos de los gobiernos locales genera efectos positivos.

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4. Las evidencias del caso Peruano

● El debate sobre el efecto real de la minería sobre el desarrollo de las regiones mineras se ha convertido en un tema políticamente muy importante. Campañas y anti-campañas.

● En Perú hay varios estudios relativamente recientes con resultados diversos:

o De Echave & Torres (2005) encuentran que a nivel de departamenteos en el periodo 1991-2001 existe unacorrelación negativa entre PIB minero y los indicadoresde desarrollo humano. No demuestran causalidad.

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4. Las evidencias del caso Peruano

o Zegarra, Orihuela, & Paredes (2007) en el estudio del impacto de la minería en hogares de zonas andinas. Usan (ENAHO 2004) y emparejan hogares en distritosmineros con otros en no mineros. Llegan conclusionesmenos dramáticas:

• No hay efecto significativo sobre el ingreso.

• Cierto efecto positivo en la reducción de pobreza(más en zonas urbanas que rurales).

• Empeoramiento en la cobertura de agua potable en zonas rurales y de desague en zonas urbanas.

• ¿representatividad de la muestra de hogares paracada grupo?

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4. Las evidencias del caso Peruano

o Macroconsult (2008) estudio de impacto de la minería en distritos de la sierra. Toman 168 distritos “mineros” (no explican selección) y comparan indicadores sociales tomados de la ENAHO 2006 y del Censo 2005 con distritos no mineros de la sierra que son comparables.

o Para emparejarlos toman variables del censo de 1993 y Ven qué ha pasado después.

o Conclusiones: (i) Ingresos mensuales más altos (calidad del dato problemática); (ii) mayor esperanza de vida; (iii) menor desnutrición infantil; (iv) menor analfabetismo; (v) mayor cobertura electricidad; (v) no efecto sobre agua y desagüe.

o Metodología: (i) selección; (ii) calidad datos; (iii) método de emparejamiento.

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5. Mi propio estudio

Resultados de una investigación de 8 meses en 2008 en tres regiones mineras (21 municipalidades)

Dos bases de datos de todo el país con datos regionales y municipales para el periodo 2001-2008. Además de los datos de los censos 1993 y 2007.

Combinación de análisis cuantitativo y cualitativo.

Cuantitativo: Dos niveles de análisis (regional = más datos y municipal = aproximación más exacta):

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Principales conclusiones a nivel regional

Ninguna de las variables ligadas a la actividad minera (Importancia relativa de la minería en la economía, PIB minero per cápita, y transferencias de canon minero) tienen incidencia sobre el crecimiento económico.

El trabajo de campo confirma esto: poco trabajo de la zona, pocas compras, incluso la comida viene de fuera.

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Regresion: Minería y crecimiento económico 2002-08Variable dependiente: la variación anual del PIB regional excluyendo las actividades extractivasPeriodo Panel data 2002–2008Especificación del modelo Random-effects GLS regressiona

Constante .053(.030)*

IE como % del PIB regional 2.38e-4

(3.61e-4)

Indice de variación anual del PIB en IE 4.64e-4

(8.40e-4)

Log del canon minero per capita .001(.002)

Porcentaje de pobreza en el año previo -6.71e-4

(1.84e-4)***

Servicios públicos como % del PIB regional -.042(.117)

Industria como % del PIB regional .027(.080)

Comercio como % del PIB regional .025(.106)

Agricultura como % del PIB regional .124(.040)***

Construcción como % del PIB regional .286(.190)*

R2 .20N 168Standard errors in parenthesis; a Standard errors are adjusted for clustering in regions;; *** significant at 1% level; ** significant at 5% level; * significant at 10% level.

Principales conclusiones a nivel regional (II)

● La misma falta de resulatdos positivos de la minería se encuentra para las siguientes variables:

o Variación anual en los niveles de pobreza.

o Variación anual en el % de personas con agua potable.

o Variación anual en el % de personas con alcantarillado.

o Variación anual en el % de niños-as de 3-5 años efectivamente escolarizados.

● Un único resultado positivo: variación anual en el % de jóvenes entre 12-16 años efectivamente escolarizados. ¿Causas? Entre la mejora de la oferta y los incentivos de la demanda.

21

Análisis a nivel municipal

● Los municipios que recibieron más transferencias de canon entre 2001 y 2007:

o No mejoraron los niveles de educación de sus habitantes entre 1993 y 2007.

o Mejoraron en su acceso a la electricidad.

o Empeoraron en servicio de aguan potable en el hogar. .

. 22

Análisis a nivel municipal / metodología

● Aplico un p-score matching para comparar la evolución de indicadores sociales en municipios que son iguales en una serie de variables (similar población en 1993, % de población rural en 2007, % de analfabetos en 1993, % de población indígena en 2007, altitud de la capital del distrito) pero que difieren en la cantidad de canon recibida, porcentaje de cobertura del servicio a estudiar en 1993)

● Divido las 1,834 municipalidades en tres categorías: o Excluidas del análisis por falta de información

disponible, ser mayores de 200,000 o menores de 1,500 habitantes, pertenecer a Lima (484 municipalidades)

o Aquellas que recibieron más de 2,100 Soles per capita entre 2001-2007 (97 municipios).

o Las que recibieron menos de 2,100 Soles pc (1253 munìcipios) 23

24

Without reliable data or excluded

Transfers per capita 2001-2007 < PEN 2,100

Transfers per capita 2001-2007 > PEN 2,100

Análisis a nivel municipal / metodología (ii)

● Comparo como han evolucionado esos municipios usando cuatro formas diferentes de comparación y controlando por los niveles iniciales de los indicadores:

● Educación secundaria en población 15-24 años

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Método de deemparejamiento

Nº de municipios ricos en canon

(Tratados)

Nº de municipios pobres en canon

(Controles)

Efecto promedio en los tratados Errores estándar t-estadística

Vecino más cercano 97 85 .520 1.639 .317

Radio (.001) 92 730 1.775 1.165 1.523

Kernel 97 1204 .663 .811 .818

Estratificación 97 1204 .527 1.295 .407

Análisis a nivel municipal / Resultados

26

Método de deemparejamiento

Nº de municipios ricos en canon

(Tratados)

Nº de municipios pobres en canon

(Controles)

Efecto promedio en los tratados

Errores estándar t-estadística

Vecino más cercano 97 85 -7.735 4.183 -1.849

Radio (.001) 92 730 -3.906 3.044 -1.283

Kernel 97 1204 -2.826 2.773 -1.019

Estratificación 97 1204 -1.9651 2.545 -.772

Cobertura de agua

Análisis a nivel municipal / Resultados (ii)

27

Estimación del efecto medio de altos niveles de transferencia de canon a municipalidades peruanas entre 2001-2007 sobre el cambio en el % de hogares con alcantarillado durante el periodo 1993-2007

Método de deemparejamiento

Nº de municipios ricos en canon

(Tratados)

Nº de municipios pobres en canon

(Controles)

Efecto promedio en los

tratados

Errores estándar t-estadística

Vecino más cercano 97 85 -1.469 1.980 -.742

Radio (.001) 92 730 -.903 1.217 -.742Kernel 97 1204 -.425 1.178 -.361Estratificación 97 1204 -.037 1.219 -.030

Análisis a nivel municipal / Resultados (iii)

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Estimación del efecto medio de altos niveles de transferencia de canon a municipalidades peruanas entre 2001-2007 sobre el cambio en el % de hogares con electricidad durante el periodo 1993-2007

Método de deemparejamiento

Nº de municipios ricos en canon

(Tratados)

Nº de municipios pobres en canon

(Controles)

Efecto promedio en los

tratados

Errores estándar t-estadística

Vecino más cercano 97 85 2.549 3.477 .733

Radio (.001) 92 730 6.964 2.776 2.508Kernel 97 1204 4.675 1.874 2.495Estratificación 97 1204 4.436 2.768 1.603

Análisis similares

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Ticci, E. (2011). Extractive industries and local development in the Peruvian highlands: socio-economic impacts of the mid-1990s mining boom. San Domenico di Fiesole: European University Institute.

Identifica “distritos mineros” en función de movimiento de tierras y de porcentaje de territorio concesionado. Y compara distritos andinos mineros y no mineros su evolución durante el periodo 1993-2007.

Resultados similares en cuanto al a falta de resultados en la provisión de servicios mínimos.

Análisis a nivel municipal / análisis de sensibilidad

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● Si se sube el nivel de transferencias recibidas y se pasa a 3,500 soles, el número de municipalidades ‘ricas’ pasa de 97 a 53, pero los resultados son similares.

● Diferenceas cuando se excluyen las 23 municipalidades de Ancash: los resultados positivos respecto al servicio eléctrico desaparecen, y se acentúan los resultados negativos respecto al acceso a agua potable en el hogar.

Análisis a nivel municipal / análisis de sensibilidad

31

Estimación del efecto medio de altos niveles de transferencia de canon a municipalidades peruanas entre 2001-2007 (excepto Ancash) sobre el cambio en el % de hogares con agua potable durante el periodo 1993-2007

Método de deemparejamiento

Nº de municipios ricos en canon

(Tratados)

Nº de municipios pobres en canon

(Controles)

Efecto promedio en los

tratados

Errores estándar t-estadística

Vecino más cercano 74 67 -9.498 4.437 -2.141

Radio (.001) 67 751 -10.016 3.133 -3.197Kernel 74 1,187 -8.722 2.583 -3.377Estratificación 74 1,187 -8.157 2.497 -3.267

¿En qué gastan los municipios ricos?Marco temporal Datos de panel 2005–2008Especificación del modelo Regresión de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) con errores estándar robustos y dummies de año Variable dependiente: porcentaje de la inversión capital

Educación Agua y saneamiento Electrificaci Agricultura Infraestruct

transporteInfraestructu

ra urbanaConstruccione

s notorias

Logaritmo de las transferencias de canon per capita

-.008(.003)***

-.016(.003)***

-.004(.002)*

.021(.002)***

-.010(.003)***

.010(.004)**

.022(.004)***

Ratio inversión ejecutada al presupuesto de inversión

-.049(.011)***

-.045(.013)***

.008(.010)

-6.7e-4

(.011).017

(.012).035

(.015)**.039

(.015)**Ratio del gasto corriente a la inversión ejecutada.

-.001(2.7e-4)***

-.003(.002)

-9.3e-4

(3.3e-4)***.002

(1.9e-4)***-9.1e-4

(3.7e-4)**.001

(.002)-.001

(4.3e-4)***

Logaritmo de la población-.016

(.005)***-.010(.007)

-6.2e-4

(.004)-.029

(.004)***-.029

(.006)***.115

(.009)***-.045

(.008)***

Pobreza (2007).001

(1.6e-4)-7.0e-4

(1.8e-4)***-7.7e-5

(1.2e-4)8.8e-4

(1.2e-4)***4.5e-4

(1.7e-4)***-.001

(2.1e-4)***-2.2e-4

(2.1e-4)***Porcentaje de la población de entre 15 y 24 años con educación secundaria completa en 2007

-.040(.019)**

.003(.019)

.026(.018)

.067(.016)***

-.1348.021)***

.086(.020)***

.050(.023)**

Porcentaje de la población rural en 2007

3.6e-4

(1.2e-4)***-2.3e-4

(1.3e-4)*.001

(9.9e-5)***1.5e-4

(8.8e-5)*9.5e-4

(1.2e-4)***-.002

(1.4e-4)***3.3e-6

(1.5e-4)Porcentaje de la población indígena en 2007

4.9e-5

(8.5e-5)1.1e-5

(8.2e-5)-2.5e-4

(7.0e-5)***7.4e-4

(7.3e-5)***-5.1e-4

(9.4e-5)***6.3e-5

(9.4e-5)-7.0e-5

(1.0e-4)***

Año2006.025

(.006)***.032

(.006)***.021

(.006)***.016

(.005)***.011

(.006).030

(.009)***.025

(.008)***

Año2007.046

(.006)***.039

(.007)***.003

(.005).032

(.005)***.023

(.007)***.008

(.008).004

(.008)

Año2008.053

(.006)***.050

(.007)***-.016

(.005)***.041

(.005)***.020

(.006)***-.005(.008)

.003(.008)

R2 .11 .05 .08 .23 .16 .31 .03N 4,025 4,025 4,025 4,025 4,025 4,025 4,025Notas: Intersección calculada aunque no reportada: errores estándar en paréntesis *** significativo a nivel de 1%; ** significativo a nivel de 5%; *significativo a nivel de 10%.

¿Por qué gastan así?

● ¿Tiene que ver con la capacidad?

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Falta de resultados

Incapacidad de ejecutar el presupuesto de

inversión

Falta de capacidad técnica y de buenos

profesionales

La falta de capacidad no lo explica todo

● Municipios con diferentes capacidades gastan de maneraparecida.

● Incluso municipios con menos capacidad gastan másporque hacen cosas sencillas que les da popularidad a los alcaldes.

● La centralidad del empleo público: ejemplo de San Marcos.

● La tolerancia popular ante la corrupción

● Las limitaciones de los mecanismos de participación y transparencia.

● Las limitaciones de los esfuerzos por mejorar la capacidad.

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