Impactos locales del boom global de materias primas: ¿Qué nos dice la experiencia de Perú entre 2007-2011?

Keyword: 
Natural resource
Topic: 
Agricultural - Natural Resource Economics

 Los efectos que tiene la abundancia de los recursos naturales sobre el desempeño de las economías y el bienestar de la población ha sido un tema recurrente en la literatura económica desde Adam Smith. La bibliografía al respecto es extensa, sin embargo, es a partir del influyente trabajo seminal de Sachs y Warner (1995), el cual inaugura la tradición de la llamada maldición de los recursos naturales, cuando aparece una ola de estudios basados en datos nacionales de corte transversal, que parece confirmar una relación empírica entre la abundancia de RR.NN. y un relativo pobre desempeño económico y social.

Lo que no ha sido muy frecuente en esta literatura es el uso extensivo de datos de corte transversal a nivel subnacional, donde se pudieran explotar diferencias sistemáticas en la abundancia de RR.NN. entre unidades políticas dentro de un mismo país. La ventaja de este marco analítico sería que, al compartir el mismo marco legal e institucional, las mismas características culturales, los mismos patrones demográficos, y al enfrentar el mismo entorno internacional, el estudio de datos de nivel subnacional podría ofrecer, al menos potencialmente, fuentes de variación exógena que resulten ventajosas para propósitos de identificación, sin los potenciales sesgos de los datos internacionales de corte trasversal.

En un papel de trabajo publicado recientemente por el Banco Interamericano de Desarrollo, junto con mis coautores exploramos el caso de Perú, una economía pequeña y abierta, con gran abundancia de los recursos naturales, que se ha beneficiado enormemente del más reciente auge de los precios de las materias primas. En el caso de Perú, el marco legal sobre distribución fiscal de recursos mineros ofrece algunas ventajas.

La primera característica a resaltar del marco legal del Perú -en particular desde la promulgación de la Ley de Canon Minero de 2004- es que una porción substancial de los ingresos tributarios y no tributarios es compartida con los niveles subnacionales de gobierno. De hecho, en un período caracterizado por el crecimiento exponencial de los precios de los minerales, el marco legal peruano permitió que las transferencias mineras pasaran de US$100 millones en 2004 a US $2,500 millones en 2012 (Ver Gráfico No. 1).

La segunda característica fundamental del marco legal peruano en materia de ingresos mineros es que, en términos generales, las transferencias subnacionales son dirigidas hacia zonas productoras del recurso mineral, sin provisiones legales para compensación de zonas no productoras. La ausencia de un mecanismo de compensación territorial implica que es la aleatoriedad geológica la determinante fundamental para la obtención de este tipo de transferencia a nivel subnacional. Esto último, nos permite utilizar la recepción de transferencias mineras como proxy de la “condición minera” de un distrito, lo cual será un supuesto principal en nuestra estrategia empírica.

El segundo supuesto, estrechamente relacionado con lo anterior, es la postulación de un marco de resultados potenciales, con dos resultados potenciales para cada variable de interés que son mutuamente excluyentes por cada distrito i, contingente a haber recibido o no ingresos mineros. Lo anterior nos permite una estrategia de identificación de impactos basado en el supuesto de que la probabilidad de recibir transferencias mineras es independiente de cualquier característica observable de los distritos receptores. En este contexto, como método preferido para la identificación de una relación causal del efecto de la minería sobre las variables objetivo, el estudio sigue el modelo básico de doble diferencia de Imbens and Wooldridge (2009).

Para este estudio utilizamos una novedosa base de datos construida especialmente a partir de seis distintas fuentes oficiales. En particular, y crucial para la investigación, fue la generación de mapas de pobreza siguiendo procedimiento metodológico para la obtención de datos comparables en Elbers et al (2003), mediante la cual se obtuvieron estimaciones válidas a nivel distrital para la incidencia de la pobreza (FGT0) y la desigualdad de la distribución del consumo (coeficiente de Gini) para 2007 y 2011.

Se utilizaron datos de 1839 distritos del Perú, de los cuales 1.362 distritos son considerados “mineros” (grupo tratamiento), mientras los 477 distritos “no mineros” restantes conforman el grupo de control. En nuestro modelo, el grupo de tratamiento recibe una cantidad discernible de transferencias de la minería entre 2007 y 2011 como porcentaje del total de ingresos fiscales del distrito. Las variables objetivo evaluadas fueron las estimaciones distritales de pobreza y desigualdad provenientes de dos oleadas de mapas de pobreza en 2007 (línea de base) y 2011.

En su resultado central, el estudio encuentra evidencia de que los distritos mineros en Perú experimentaron una reducción de la pobreza de 2,65 puntos porcentuales por año mayor que los distritos no mineros. Del mismo modo, los distritos mineros lograron una reducción en nuestra medida de desigualdad que es mayor en 1,3 puntos por año a la observada en los distritos no mineros.

Con el fin de identificar respuestas heterogéneas de los distritos según la distribución marginal de la tasa de pobreza y desigualdad, se estimaron impactos mediante la metodología de quantile diff-in-diff (QDID). Los resultados sugieren una respuesta heterogénea a los ingresos mineros, con un impacto 3,9 veces superior del distrito menos pobres con respecto a la del distrito típico más pobre de la distribución. Por su parte, en promedio, los distritos más desiguales observaron una respuesta 3,6 veces superior a los distritos más igualitarios. (Ver Gráfico No. 2).

Finalmente, encontramos evidencia de un “efectos de dosis” diferenciales de la exposición a la “abundancia” de recursos mineros. La tendencia estimada sugiere impactos marginales incrementales sobre las variables objetivos de pobreza y desigualdad, al dividir la muestra según el tamaño relativo del Canon Minero sobre las finanzas distritales -como proxy de intensidad/abundancia minera-. (Ver Gráfico No. 3)

 

Las particularidades del caso peruano, cuyo marco legal crea diferencias sistemáticas entre los distritos mineros y los distritos no mineros, permiten la identificación de impactos de la abundancia de recursos naturales a nivel subnacional, un área de investigación aún incipiente. En el caso peruano, se puede afirmar que la actividad minera permitió una más rápida reducción de los índices de pobreza y desigualdad en aquellos distritos donde se dio esta actividad. Estos impactos serían heterogéneos, con los distritos inicialmente menos pobres y/o más desiguales, o aquellos que exhibían mayor abundancia relativa de recursos mineros, experimentando los impactos más fuertes.

Los efectos estimados en este estudio, serían una confluencia de múltiples factores, incluyendo la infusión de transferencias fiscales para gasto de inversión; la actividad económica privada de la minería y sus potenciales encadenamiento productivos locales, y; el efecto de los flujos de migración interna, entre otros. Sin embargo, los detalles sobre los posibles canales de transmisión de la minería sobre el bienestar, escapan del alcance de este estudio.

Los resultados aquí presentados son sugestivos sobre la naturaleza de la dinámica reciente de desarrollo local en Perú, sin embargo podrían ser extensibles a países con realidades similares. A la luz de estos resultados, surge un debate más amplio de políticas, que ciertamente resulta relevante para el caso de Perú: el rol de las transferencias mineras en el desarrollo local y su cantidad óptima; el análisis de la progresividad de las reglas de distribución fiscal, y; la creación de mecanismos de compensación para distritos no "bendecidos" por la geología.


Omar Zambrano es Economista Senior del Banco Interamericano de Desarrollo. Las opiniones expresadas en esta nota son exclusivas del autor y no deben ser atribuidas al Banco Interamericano de Desarrollo, su Directorio Ejecutivo, o los países que ellos representan.
 

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