INTRODUCCIÓN

La relación entre inversión, conflictos y pobreza en la industria extractiva en general y en la industria minera en particular configura un problema de interés público académico y empresarial que ha sido tratado desde distintas perspectivas en la literatura reciente como puede apreciarse en los trabajos de investigación de ^{Hinojosa (2011}); ^{Richard (2013}); ^{Rasmussen & O'keefe (2014}); ^{Sharma & Bhatnagar (2015}); ^{Fontana, Sastre-merino& Baca(2017}); ^Pimpa(2017); ^{Sosa, Boelens & Zwarteveen (2017}) y ^{Ventura &Jáuregui (2017}) que reflejan la compleja relación entre la inversión y la pobreza agudizada en escenarios de conflictos sociales en zonas predominantemente mineras ubicadas en distintos lugares del planeta.

A nivel mundial, la naturaleza de la inversión minera se caracteriza principalmente por su alta intensidad en capital y tecnología (SMI, 2016) configurando una inversión de alto riesgo inicial por la incertidumbre geológica que se produce desde la exploración inicial hasta lograr caracterizar el yacimiento (^{Everingham, 2016}) calculándose que para el caso peruano apenas 4 de cada 10 mil exploraciones logran convertirse efectivamente en proyectos mineros (MINEM, 2017). De igual forma se estima que solo el 5% del territorio peruano ha sido explorado en su potencial minero (INGEMMET, 2017) dejando un potencial de crecimiento de enormes proporciones para el futuro.

El Perú es una sólida potencia minera mundial con una fuerte y ancestral tradición minera desde épocas precolombinas (^{De Lucio, 1997}) siendo al 2016 el 2do productor mundial de plata, 3er productor mundial de cobre y 6to productor mundial de oro (SNMPE, 2016) con una variada oferta polimetálica sustentada en la producción de 7773 titulares mineros agrupados en 1672 compañías de las cuales 15 pertenecen a la gran minería, 315 a la mediana minería y 1342 a la pequeña minería siendo el resto titulares de microempresas individuales asociadas a la minería artesanal (MINEM,2017) que generan en conjunto como sector el 14% del PBI peruano y sustentan el 57% de las exportaciones peruanas al mundo (INEI, 2017). Estas cifras no incluyen la informalidad en el sector, la cual está en proporción 5 a 1 respecto a las minas formales por lo que en realidad se estima que existen en el Perú alrededor de 35,000 puntos de extracción operando la principal industria extractiva del país (IIMP-SNMPE, 2015).

Las estadísticas sectoriales del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) y el Ministerio de Energía y Minas (MINEM) entre el 2007 y 2017 muestran el valor agregado de la inversión minera peruana y su correspondiente impacto económico. Cada dólar de inversión minera directa genera en el Perú un 70% de Valor Agregado Bruto (IPE, 2017, MINEM, 2017) y activa un movimiento económico equivalente a 8 dólares adicionales en su cadena de suministro ampliada generando una contribución tributaria global de $2.7 incluyendo un canon equivalente a $1.12 (MEF, 2017) que se reparte directamente a regiones con una lamentable muy poca o nula capacidad gestión de gasto e inversión (^{Magallanes, 2016}; MEF, 2017).

La eficiencia del gasto social regional en el Perú es del orden del 18% con un elevado 53% de gasto corriente (por cada dólar de gasto social regional, 53 centavos se gastan en administrarlo) y una tasa de filtración sobre la inversión restante que oscila entre 22% y 53% dependiendo del programa de gasto en ejecución (MEF, 2017). De igual forma la eficacia de la inversión pública peruana es en promedio del orden del 68.4% (IPE, 2017) medida como porcentaje de ejecución de la inversión, sin embargo mantiene un índice de valor ganado de apenas un 33%(MEF, 2017) con lo cual la eficacia traducida en inversión concreta se reduce a solo un 22.6% promedio nacional.

El estudio de los conflictos sociales asociados a la industria minera en el Perú ha sido revisado por investigadores como ^{Triscritti (2013}), ^{Ticci & Escobal (2015}), ^{Loayza & Rigolini(2016}), ^{Castellares & Fouche (2017}) y los reportes de la Defensoría del Pueblo (DP) encontrándose una naturaleza compleja de conflicto basado en relaciones reforzadas de inequidad entre la mina y sus comunidades con un cumulo de necesidades insatisfechas en un contexto marcado de ausencia estatal, falta de transparencia en la información y una desigual distribución de los recursos. Los indicadores registrados muestran que al 2017 se ha detectado un total de 188 conflictos sociales activos asociados a la minería (DP-OCS, 2017) que involucran una cartera de proyectos mineros detenidos por valor de $54Mil MM (SNMPE, 2017).

El estudio de la pobreza asociado a la industria extractiva peruana ha sido analizado en la literatura tanto desde el enfoque de pobreza monetaria (INEI, 2017) como desde el enfoque de pobreza multidimensional en los trabajos de ^{Alkire & Santos (2010}),Alkire & Foster(2011), ^{Castro, Baca & Ocampo (2012}), ^{Keenan, Kemp & Ramsay (2016}), ^{Metaxas & Kechagia (2016}) y ^{Urbina-Padilla & Quispe (2018}), encontrándose marcados factores de pobreza asociados a una combinación perversa entre la poca efectividad de la articulación económica empresa-sociedad y la escaza eficacia de la inversión pública regional y nacional. Los indicadores muestran que la pobreza monetaria en el Perú medida a partir de la capacidad de gasto de las personas es de 21.7% (INEI, 2017).

La Tabla 1 muestra la estadística integrada de inversión minera conflictos y pobreza distribuido por regiones en el Perú en el período 2007-2017 resaltando la contribución de un PBI Minero de $20,500MM, una cartera de proyectos detenidos por valor de $54 Mil MM con una inversión minera promedio anual de $4,500MM y un canon desembolsado a las regiones superior a $1,100MM (MEF, 2017; SNMPE, 2017) en un contexto de pobreza monetaria de 21.7% (INEI, 2017) y de 188 conflictos sociales detectados (DP-OCS, 2017).

MÉTODOS Y TÉCNICAS

La investigación desarrolla un análisis de series de tiempo sobre los valores anuales de inversión minera, inversión potencial minera de proyectos en espera, tasa de conflictos sociales, asignación de canon minero, producto bruto interno minero, eficiencia del gasto social y eficiencia del gasto en la infraestructura por región en análisis per-cápita entre los años 2007 al 2017 en su correlación con la pobreza monetaria para estimar el grado de bienestar económico regional aproximado a través del diferencial de pobreza extractiva (Dpe) como una función directa de la inversión minera y la eficiencia del gasto en cada región analizada. En ese contexto el diferencial de pobreza extractiva (Dpe) queda definido de manera agregada de la siguiente forma:

Dpe = f (Img, Egs, Eii,α)

Dónde:

Img: Inversión minera potencial global (inversión minera actual + inversión minera potencial de cartera de proyectos en espera)

Egs: Eficiencia del gasto social

Eii: Eficiencia de la inversión en infraestructura

α: Otros factores de contexto externo

Para todos los cálculos se utilizó Stat Tools® 7.5 Palisade.

Tabla 1. Estadística promedio de series de tiempo por Región - Perú 2007-2017 

Fuente: Elaboración propia a partir de datos INEI, SNMPE, DP-OCS, MEF, MINEM, SUNAT 2007-2017

RESULTADOS

El análisis de los datos permite estimar que la inversión minera anual promedio per-cápita en el Perú es de 131 US$/habitante llegando a máximos de 1,270 US$/habitante (Región Pasco). De igual forma la inversión minera potencial per-cápita correspondiente a la cartera de proyectos detenidos problemas de conflictividad es de 1,539 US$/habitante llegando a máximos de 36,690 (Región Moquegua). Esto representa para el Perú una inversión potencial global media por habitante de US$1,670que en términos de impacto asumiendo una probabilidad de ejecución del 80% para la cartera y un efecto multiplicador minero conservador de solo 3 a 1 por cada dólar en el sector puede significar un crecimiento de hasta 27,5% del PBI nacional.

La distribución de la inversión minera per-cápita por regiones en el período 2007-2017 se muestra en el Gráfico 1.

Fuente: Elaboración propia a partir de MEF 2017

Grafico 1. Inversión minera (U$$) promedio anual por poblador  

La distribución de la inversión minera potencial per-cápita asociada a conflictos sociales por regiones en el Gráfico 2.

Fuente: Elaboración propia a partir de data DP-OCS-PNUD, MEF 2007-2017

Grafico 2. Inversión minera potencial (U$$) bajo conflicto social promedio anual por poblador 

Los resultados del diferencial de pobreza extractiva incluyen la capacidad de inversión medida como la inversión minera potencial global que surge al agregar la inversión minera regional actual con la inversión minera regional potencial producto de la cartera de proyectos mineros detenida por problemas sociales. Los resultados pueden apreciarse en el Gráfico 3 que muestra la compleja relación existente entre inversión minera, conflictividad, eficiencia de gasto-inversión y pobreza en el Perú promedio en el período 2007-2017 para cada región.

Fuente: Elaboración Propia.

Grafico 3. Perú: Inversión Minera, Conflictos Sociales y Pobreza 2007-2017 

El Gráfico 3 muestra la existencia de cinco conjuntos de regiones mineras claramente definidas. Un primer conjunto de regiones de inversión-alta, conflictividad-alta y pobreza-alta (Apurímac, Ancash, Cusco y Cajamarca), un segundo conjunto de regiones de inversión-media, conflictividad-media y pobreza-alta(Ayacucho, Junín, Piura y Puno),un tercer conjunto de regiones con inversión-media, conflictividad-baja y pobreza-media(Lambayeque, La Libertad, Huancavelica), un cuarto conjunto de regiones de inversión-alta, conflictividad-baja y pobreza-baja (Arequipa, Ica, Madre de Dios, Moquegua, Pasco y Tacna) y un quinto conjunto de regiones de inversión-baja a muy baja, conflictividad-baja y pobreza variable de media a media-alta (Loreto, San Martin, Tumbes, Ucayali).

Los resultados de las correlaciones múltiples con Stat Tools® de la pobreza regional monetaria relativa respecto a las variables de inversión minera per-cápita agregada real y potencial por región muestran que no existe una correlación directa entre inversión minera regional y conflictividad de las regiones, mostrándose una alta dispersión (R=0.00285) que se intensifica aún más cuando se correlaciona inversión minera y pobreza regional(R=0.000182). De igual forma los resultados muestran que la correlación entre conflictividad minera y pobreza regional (R=0.006265) es poco significativa para la inversión minera real actual con un incremento aún poco significativo para la inversión minera potencial (R=0.013226) que puede activarse si se resuelven los conflictos sociales que mantienen detenidos los proyectos. Este crecimiento es mayor en el análisis diferenciado por conjuntos de regiones identificadas en el Gráfico 3 aunque insuficiente para caracterizar los espacios multidimensionales de factores externos que configuran los resultados para cada región minera materia de estudio.

CONCLUSIONES

La investigación demuestra la complejidad de la relación entre inversión minera, tasa de conflictos y pobreza monetaria regional registrando un comportamiento diferenciado por conjuntos entre regiones que comparten similitudes respecto a su capacidad de gestión de recursos en un contexto donde los factores externos tienen una significativa incidencia en la economía regional.

El conjunto de regiones con inversión minera-alta, conflictividad-alta y pobreza-alta (Apurímac, Ancash, Cusco y Cajamarca) no ha logrado reducir sus niveles de pobreza a pesar de la sólida presencia de la actividad minera lo cual puede explicarse principalmente por la existencia de factores complejos de distorsión como la subsistencia de grandes demandas sociales por sectores desatendidos, la amplia desigualdad en la distribución de los recursos, la escasa capacidad de gestión de inversiones y gasto público, la falta de políticas de desarrollo articuladas al empleo y la pobre dinamización del movimiento comercial que permitan rentabilizar la inversión minera recibida. El caso más dramático se da en Cajamarca donde la inversión minera es significativamente alta y sin embargo muestra los mayores de niveles de pobreza a nivel nacional.

En el otro extremo encontramos un conjunto de regiones con inversión minera-alta, conflictividad-baja y pobreza-baja (Arequipa, Ica, Madre de Dios, Moquegua, Pasco y Tacna) que se caracterizan por ser regiones de intensa actividad minera (algunas con un alto grado de informalidad organizada como Ica y Madre de Dios) donde la presencia de la minería ha contribuido significativamente a la economía regional y donde la combinación de factores vinculados al movimiento económico derivado de su capacidad de gasto e inversión pública es más elevado, muestran una pobreza significativamente menor al resto de regiones a nivel nacional. El caso de Moquegua y Tacna pueden explicarse por una intensa relación directa con las principales grandes empresas mineras que operan en esas regiones, mientras que el de Ica está vinculado directamente a la existencia de otros sectores industriales como la agroindustria que generan pleno empleo y reducen directamente la pobreza. La excepción es Pasco donde la pobreza no se ha reducido significativamente debida principalmente a la escaza eficacia del gasto público y a la falta de inversión en infraestructura básica pública y privada asociada al desarrollo regional.

Finalmente, el conjunto de regiones con inversión minera-media, conflictividad-media y pobreza-alta (Ayacucho, Junín, Piura y Puno) así como el conjunto de regiones con inversión minera-media, conflictividad-baja y pobreza-media (Lambayeque, La Libertad, Huancavelica) y el conjunto de regiones con inversión-baja a muy baja, conflictividad-baja y pobreza variable de media a media-alta (Loreto, San Martin, Tumbes, Ucayali), mantienen en común la escasa presencia agregada de la actividad minera que no es significativa en la economía regional, sin embargo si realizamos el análisis a una escala distrital el escenario de contribución y correlación puede variar significativamente puesto que la presencia de la mina sustituye prácticamente al Estado en lugares donde la presencia estatal es escasa o prácticamente nula generando un polo de desarrollo que no puede ser apreciado en el análisis regional de esta investigación y puede ser materia de futuros estudios complementarios.