ALFA. Revista de Investigación en Ciencias Agronómicas y Veterinarias
Enero-abril 2023 / Volumen 7, Número 19
ISSN: 2664-0902 / ISSN-L: 2664-0902
https://revistaalfa.org
pp. 193 – 208
Relación de la producción minera con la
actividad agrícola y pecuaria en la región Puno, Perú
Relationship of mining production with agricultural
and livestock activity in the Puno region, Peru
Relação da produção mineira com a atividade
agropecuária na região de Puno, Peru
Charles
Arturo Rosado Chávez1
charlesrosado575@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-8441-6905
Marleny Quispe Layme2
maquispe@unamad.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-5255-6794
Wilian Quispe Layme2
wquispe@unamad.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-2581-6810
Santotomas Licimaco
Aguilar Pinto3
d02291995@uancv.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-1796-9278
Yethy Melixa Poma Palma4
melixa9907@gmail.com
https://orcid.org/0009-0006-6605-904X
Vladimir
Ylich Felipe Mamani Sonco4
vmamanis@unap.edu.pe
https://orcid.org/0000-0001-7598-6810
1Universidad Nacional
de Moquegua. Moquegua, Perú
2Universidad Nacional
Amazónica de Madre de Dios. Puerto Maldonado, Perú
3Universidad Andina
Néstor Cáceres Velásquez. Juliaca, Perú
4Universidad Nacional
del Altiplano. Puno, Perú
Artículo
recibido el 11 de noviembre 2022 / Arbitrado el 19 de diciembre 2022 /
Publicado el 28 de abril 2023
Escanea
en tu dispositivo móvil o revisa este artículo en:
https://doi.org/10.33996/revistaalfa.v7i19.209
RESUMEN
La región de Puno
cuenta con diversos recursos potenciales mineros, agrícolas y pecuarios; donde
la extracción de los minerales se realiza de manera poco sostenible, afectando
al medio ambiente, toda vez que la producción de papa, quinua y pecuaria de
carne de alpaca y ovino al ser parte de las actividades productivas
potenciales, en muchos de los casos es afectado por los pasivos ambientales de
la actividad minera. El objetivo del estudio es determinar la relación
existente entre la actividad minera y la producción de la papa, quinua y
producción pecuaria de la carne de alpaca y ovino en la región Puno-Perú,
durante el periodo 2006-2020; considerando el enfoque cuantitativo, no
experimental, con diseño descriptivo- correlación y longitudinal, aplicando el
modelo econométrico de tipo Lin-Lin. La producción de papa, está relacionado de
manera negativa por la producción del oro y del estaño en 0.3527 y 14.33
toneladas por año; la producción de quinua se relaciona con la producción
minera del estaño de manera negativa en 0.711 toneladas al año; la producción
de la carne de ovino, está relacionado de manera inversa con la producción
minera del Oro en 0.00040 toneladas al año; y la producción de la carne de alpaca, se
relaciona de manera inversa con la producción minera del estaño en 0.03676
toneladas al año. Por lo cual, existe una relación inversa entre la producción
de la actividad minera con la producción agrícola y pecuaria.
Palabras clave: Producción; Agricultura; Agropecuario; Minería; Productividad
ABSTRACT
The Puno region has
various potential mining, agricultural and livestock resources; where the
extraction of minerals is carried out in an unsustainable way, affecting the
environment, since the production of potatoes, quinoa and livestock of alpaca
and sheep meat as part of the potential productive activities; in many cases it
is affected by the environmental liabilities of the mining activity. The
objective was to determine the relationship between mining activity and the
production of potatoes, quinoa and livestock production of alpaca and sheep
meat in the Puno-Peru region, during the period 2006-2020; considering the
quantitative, non-experimental approach, with a descriptive-correlation and
longitudinal design, applying the Lin-Lin econometric model. Potato production
is negatively related to gold and tin production at 0.3527 and 14.33 tons per
year; Quinoa production is negatively related to tin mining production at 0.711
tons per year; sheep meat production is inversely related to gold mining
production at 0.00040 tons per year; and the production of alpaca meat is
inversely related to tin mining production at 0.03676 tons per year. Therefore,
there is an inverse relationship between the production of mining activity with
agricultural and livestock production.
Key words: Production;
Agriculture; Agricultural; Mining, Productivity
RESUMO
A região de Puno tem vários recursos potenciais de mineração,
agricultura e pecuária; onde a extração de minerais é realizada de forma
insustentável, afetando o meio ambiente, uma vez que a produção de batata, quinua e gado de alpaca e carne de ovelha fazem parte das
atividades produtivas potenciais; em muitos casos ela é afetada pelo passivo
ambiental da atividade mineradora. O objetivo foi determinar a relação entre a
atividade mineradora e a produção de batata, quinoa e
produção pecuária de alpaca e carne ovina na região de Puno-Peru, durante o
período 2006-2020; considerando a abordagem quantitativa, não experimental, com
delineamento descritivo-correlacional e longitudinal,
aplicando-se o modelo econométrico de Lin-Lin. A
produção de batata está negativamente relacionada com a produção de ouro e
estanho em 0,3527 e 14,33 toneladas por ano; A produção de quinoa
está negativamente relacionada à produção da mineração de estanho em 0,711
toneladas por ano; a produção de carne ovina é inversamente relacionada à
produção da mineração de ouro em 0,00040 toneladas por ano; e a produção de
carne de alpaca está inversamente relacionada à produção de mineração de
estanho em 0,03676 toneladas por ano. Portanto, há uma relação inversa entre a
produção da atividade mineradora com a produção agropecuária.
Palavras-chave: Produção; Agricultura; Agrícola; Mineração; Produtividade
INTRODUCCIÓN
El sector minero en Perú es
considerado como el motor fundamental para garantizar el crecimiento de la
economía, lo que data desde las décadas anteriores, donde gracias a la
existencia de las etapas del boom minero, su aprovechamiento de los minerales
tuvo resultados meritorios para el crecimiento del Producto Bruto Interno
(PBI), donde en el 2005 los ingresos nacionales por el sector minería alcanzo
representar el 12.7% del PBI, pero en los próximos años, gracias a la disminución
de la demanda de los principales commodities, la existencia de la crisis
financiera internacional y gracias al estancamiento de los principales
proyectos de inversión, permitieron disminuir hasta el 9.80% en el 2017 (1–10).
Todos los beneficios económicos que
obtuvo Perú gracias al sector minero se tradujeron en los últimos años hacia la
mejora en las exportaciones y a la vez al incremento en la cantidad de
recaudación tributaria. En la última década, a excepción del 2014, las divisas
por el desarrollo de la actividad minera representaron el 60.00% del total de
exportaciones, cuyo resultado fue tan importante, que en el 2017 se percibió el
monto de 86,692 millones por exportaciones mineras, incrementando el 23.70% con
respecto al 2016. Lo antes mencionado tuvo resultado deficientes al 2020, en
vista que la actividad minera representó solo 14.4% del PBI, pero representando
el 21.9% de la población económicamente activa (PEA); lo que demuestra ser un
sector muy relevante para garantizar el crecimiento económico del país, pero
está supeditado al comportamiento del mercado internacional, donde se definen
los precios de los minerales, acorde al comportamiento de la economía de los
países desarrollados y con posicionamiento económico y político en el mundo principalmente
(1,5,7,10–12).
Perú es uno de los productores de
metales más importantes en el mundo, al 2018 en febrero registro una mayor
producción de zinc con 8.59%; hierro con 41.17%. Según el Instituto Peruano de
economía la minería tiene un papel muy importante en nuestra economía nacional,
debido a genera un valor agregado, aportando el 10% del PBI, contribuyendo
mayores divisas e ingresos fiscales por impuestos, y genera aproximadamente
cerca de 800 000 empleos directos e indirectos en el país. La actividad minera
en Perú genera beneficios económicos y sociales, pero por su naturaleza de
extracción de recursos naturales no renovables, también genera impactos
ambientales y sociales que afectan a las comunidades y los pueblos en forma
directa o indirecta del lugar donde se desarrollan las operaciones mineras (6,10,12,13).
Por otro lado, la actividad agrícola
y pecuario viene desarrollándose en el mundo desde los 2,500 a.c., donde las
culturas preincas, los incas y sucedáneos, desarrollaron muchas técnicas agrícolas y pecuarias que se
adaptaron a las diferentes tipos de terreno y condiciones geográficas,
buscándole sacar ventaja a la existencia de los pisos ecológicos, andenes,
climatización de tubérculos y plantas, lo que en la actualidad representa al
70% de los alimentos que se generan para el desarrollo humano.
Complementariamente, en los últimos años, la actividad agropecuaria mostro un
crecimiento considerable, logrando alcanzar un crecimiento de 41.9% con
respecto a la década anterior, a pesar de la existencia de la pandemia, esta no
fue muy afectado; por el contrario, gracias a la apertura comercial, Perú se
posicionó en el mercado internacional al exportar diferentes tipos de productos
agropecuarios no tradicionales como los arándanos y la quinua. Algunos datos
estadísticos facilitados por el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP),
indican que la producción de este sector en el 2020 alcanzó el monto de 30,893
millones a precios constantes de 2007 y creció en 1.4% más respecto al 2019 (11,14–19).
Por lo cual, se puede indicar que
Perú es parte de una de las regiones (Latinoamérica) con gran cantidad de
recursos naturales y forma parte como uno de los principales destinos de
privatización y mercantilización. En el actual siglo a pesar de las ganancias
que generan la minería, la extracción desmedida de minerales se ha incrementado
a través de empresas orientadas a la exportación que fuera de aumentar las
economías locales y mejorar las finanzas de los estados, han causado problemas
sociales y medioambientales, a pesar de las ganancias que generan (8,20–27).
Es por eso que, la región de Puno no
es ajena a estas situaciones, toda vez que, la extracción de minerales afecta
el medio ambiente como la agricultura y la ganadería, dentro de ella está la producción
de la papa, quinua y producción pecuaria de la alpaca y ovino que son
actividades productivas importantes en nuestra región y preocupante debido a
que de cierta manera se ve afectado por la actividad minera. La región de Puno
posee grandes cantidades de recursos mineros polimetálicos además tiene áreas
estudiadas para su explotación, los recursos mineros metálicos más importantes
son el estaño, plomo, zinc, plata, oro, tungsteno, magnesio y uranio (17,21,28–34).
Complementariamente; al 2021, la región
de Puno lideró la producción de calcita dando un aporte 97.8% del total, por lo
que, no solo se destaca por su minería también por su desarrollo de la
agricultura; es por eso que, según el INEI en el 2020 (35) los departamentos que destacaron por su mayor producción
fueron Apurímac, Huancavelica (64,3%), Cusco (27,0%), Puno (20,5%) y Ayacucho
(18,9%), que aportaron un 70,9% de la producción nacional de papa (28,29,36).
En este sentido, para el presente
estudio se consideró los datos existentes en el Ministerio de Desarrollo
Agrario y Riego (MIDAGRI) (37),
Ministerio de Energía y Minas (MINEM) (38),
Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) (39)
y la Dirección Regional Agraria de la Región Puno (DRAP) (40), cuyo objetivo fue determinar la relación
existente entre la actividad minera y la producción de la papa, quinua y
producción pecuaria de la carne de alpaca y ovino en la región Puno-Perú,
durante el periodo 2006-2020.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se ejecutó la investigación bajo el
enfoque cuantitativo, no experimental, con diseño descriptivo-correlación y
longitudinal de carácter descriptivo porque se realizó un análisis exploratorio
de los datos; correlacional porque se relacionó las variables de la actividad
minera y las actividades agrícola (Producción de papa y quinua) y pecuaria
(Producción de carne de alpaca y ovino)
de la región de Puno y es longitudinal, debido a que se hizo el levantamiento
de información requerido para el análisis se realizará entre los años 2006-2020
(36-38).
Para realizar un análisis
correlacional fue necesario considerar la relación que tiene entre las
variables que se estudiaron, para identificar el grado de relación existente
entre las variables estudiadas, se utilizó un modelo econométrico de Mínimos
Cuadrados Ordinarios, pero de tipo Lin-Lin (44,45).
Técnicas e instrumentos para la recolección de datos
Para la recolección y obtención de
datos, se recurrió a los portales del Ministerio de Desarrollo Agrario y Riego
(MIDAGRI) (37), Ministerio de Energía y
Minas (MINEM) (38), Banco Central de
Reserva del Perú (BCRP) (39) y la
Dirección Regional Agraria de la Región Puno (DRAP) (40), para las variables de la producción pecuaria, de agricultura
y de producción minera, donde a partir de la misma se gestionó los datos
existentes; además se hizo una revisión documentaria de información existente
en las instituciones antes mencionadas y su procesamiento se realizó utilizando
el programa SPSS 25.0 y Stata 16.0.
Especificación del modelo matemático
Para establecer una relación entre la
actividad minera y las actividades productivas agrícolas y pecuarias (Papa,
quinua, carne de alpaca y carne de ovino), medido en toneladas métricas/año, se
planteó los siguientes modelos econométricos:
Producción de papa = 𝛽0 − 𝛽1Producción minera del cobre - 𝛽2Producción minera del oro - 𝛽3Producción minera del zinc - 𝛽4 Producción minera del estaño + 𝜇
Producción de quinua = 𝛽0 − 𝛽1Producción minera del cobre - 𝛽2Producción minera del oro - 𝛽3Producción minera del zinc - 𝛽4 Producción minera del estaño + 𝜇
Producción de carne de alpaca = 𝛽0 − 𝛽1Producción minera del cobre - 𝛽2Producción minera del oro - 𝛽3Producción minera del zinc - 𝛽4 Producción minera del estaño + 𝜇
Producción de carne de ovino = 𝛽0 − 𝛽1Producción minera del cobre - 𝛽2Producción minera del oro - 𝛽3Producción minera del zinc - 𝛽4 Producción minera del estaño + 𝜇
Población y muestra
La población está conformada por las
personas y empresas que se dedican a las actividades agrícolas y agropecuarias
(Producción de papa, quinua, carne de alpaca y carne de ovino) y minera
(Producción de cobre, oro, zinc y estaño) de la región Puno, entre los años
2006-2020; mientras que la muestra representó las series cronológicas de las
variables en estudio, que en este caso es de 15 observaciones (46).
RESULTADOS
Al realizar el análisis descriptivo
de las variables obtenidos de acuerdo a la hipótesis planteada, según los datos
obtenidos del MIDAGRI, MINEM, y la Dirección Regional Agraria, que facilitaron
información relevante para esta investigación, de esta manera explicando cada
comportamiento de las variables que conforman el modelo Lin-Lin, en la
determinación de cuál es el modelo que mejor explica los objetivos de este
estudio de investigación sobre el análisis de la relación entre la producción
agropecuaria y la producción minera.
La producción agropecuaria tiene
comportamientos distintos en cada escenario en el que están relacionados a la
actividad minera, en la mayoría se ve una relación negativa, de esta manera
afirmar algunas hipótesis planteadas en el presente estudio. Para ello el
material obtenido de dichas instituciones.
Figura 1. Producción Pecuaria de la Región Puno 2006-2020.
Al analizar los datos de producción
pecuaria durante los años 2006-2020, la producción de carne de ovino y alpaca
ha tenido un ritmo de crecimiento parecido entre los años 2006 al 2014 y una
decaída entre los años 2014 y 2015 manteniéndose en ese nivel de producción
hasta el año 2020 finalizando el año con una producción 5,797.0 toneladas de
carne de alpaca y 8,558.0 toneladas de carne de ovino (Figura 1).
Figura 2. Producción de la quinua y papa en la Región de Puno
(Toneladas métricas).
Por el lado de la producción agrícola
de la quinua durante el mismo periodo 2006 al 2020 se observa que tuvo un
crecimiento gradual estando en su auge en el año 2018 con una producción total
anual de 39, 609.75 toneladas de quinua. En el caso de la producción agrícola
de la papa durante el mismo periodo 2006 al 2020 se observa que tuvo un
crecimiento ascendente llegando en el 2019 a su auge, con una producción total
anual de 83,776.67 toneladas de papa (Figura 2).
Figura 3. Producción minera de
estaño, cobre, oro y zinc, de la región de Puno (Toneladas métricas).
Con respecto a la producción minera
del estaño se observa un decrecimiento consecutivo entre los años 2008- 2017
llegando de una producción de 39,037.05 toneladas en 2018, a llegar al 2013 con
23667.78 toneladas de producción y al 2017 con 17790 toneladas de producción en
concentración. La producción minera del cobre se observa un decrecimiento
consecutivo entre los años 2008- 2017 llegando de una producción de 39,037.05
toneladas en 2018, a llegar al 2013 con 23667.78 toneladas de producción y al 2017
con 17790 toneladas de producción en concentración (Figura 3).
En el caso de la producción minera
del oro tuvo un crecimiento de 2006 a 2008 manteniéndose durante el periodo
2008 a 2011, teniendo un crecimiento al 2011 y ya por último para el 2020 tuvo
un decrecimiento. Por el lado de la producción minera del cobre se observa un
decrecimiento consecutivo entre los años 2008- 2017 llegando de una producción
de 39,037.05 toneladas en 2018, a llegar al 2013 con 23667.78 toneladas de
producción y al 2017 con 17790 toneladas de producción en concentración (Figura
3).
Seguidamente, se realizó el análisis
de las estadísticas descriptivas, donde se presenta el análisis exploratorio de
los datos con el uso de las medidas estadísticas (Tabla 1).
Tabla 1. Estadísticas descriptivas
de las variables en análisis.
|
Medidas
Estadísticas |
Producción
de carne de ovino |
Producción
de carne de alpaca |
Producción
de papa |
Producción
de quinua |
Producción
de cobre |
Producción
de oro |
Producción
de zinc |
Producción
de estaño |
|
Media |
9851.4 |
5493.267 |
638347.3 |
32993.05 |
2406.81 |
3475252 |
2181.718 |
26988.46 |
|
Desviación Estándar |
905.0186 |
402.8974 |
125028.9 |
5671.131 |
1171.094 |
1115995 |
1631.341 |
8362.391 |
|
Valor mínimo |
8557 |
4676 |
465246 |
22801 |
21.0528 |
805142.7 |
184.7167 |
17790.36 |
|
Valor máximo |
10869 |
5961 |
838776.7 |
39609.75 |
3937.089 |
5022183 |
5611.453 |
39037.07 |
Se muestra que el promedio de la
producción de la producción de la papa, de la quinua, producción de la carne de
ovino y alpaca es de 9851.4, 5493.267, 638347.3 y 32993.05 toneladas métricas
respectivamente y de la producción minera del cobre, zinc son, 2406.81,
3475252, 2181.718, 26988.46 toneladas métricas de producción respectivamente.
Además, realizando el análisis de la
corrección, la producción de la carne de ovino y la carne de alpaca tiene una
correlación negativa media de -0.3244, la producción de la papa y la producción
de la carne de ovino tiene una correlación negativa fuerte de -0.8419, la
producción de la quinua y la producción del ovino tiene una correlación
negativa considerable -0.7662, la producción del mineral cobre y la producción
del ovino tiene una correlación negativa considerable de -0.6656, la producción
del mineral oro y la producción del ovino tiene una correlación negativa
débil -0.22295, la producción del
mineral zinc y la producción del ovino tiene una correlación positiva
considerable de 0.641, la producción de la estaño y la producción de carne de
ovino tiene una correlación positiva considerable de 0.7226, también la
producción de la papa y la producción de la carne de alpaca tiene una
correlación positiva de 0.7574, la producción de la quinua y la producción de
la carne de alpaca tiene una correlación positiva de 0.7434, la producción
minera del cobre y la producción de la carne de alpaca tiene una correlación
positiva de 0.558, la producción minera del oro y la producción de la carne de
alpaca tiene una correlación positiva de 0.6886, la producción minera del zinc
y la producción de la carne de alpaca tiene una correlación negativa
considerable de -0.7568, la producción minera del estaño y la producción de la
carne de alpaca tiene una correlación negativa considerable de -0.8245 y así
respectivamente (Tabla 2).
Tabla 2. Correlación de variables
en análisis.
|
Variables |
Producción
de carne de ovino |
Producción
de carne de alpaca |
Producción
de papa |
Producción
de quinua |
Producción
de cobre |
Producción
de oro |
Producción
de zinc |
Producción
de estaño |
|
Producción de carne de ovino |
1 |
|||||||
|
Producción de carne de alpaca |
-0.3244 |
1 |
||||||
|
Producción de papa |
-0.8419 |
0.7574 |
1 |
|||||
|
Producción de quinua |
-0.7662 |
0.7434 |
0.9272 |
1 |
||||
|
Producción de cobre |
-0.6656 |
0.558 |
0.7211 |
0.5824 |
1 |
|||
|
Producción de oro |
-0.2295 |
0.6886 |
0.4488 |
0.5099 |
0.5834 |
1 |
||
|
Producción de zinc |
0.641 |
-0.7568 |
-0.7976 |
-0.7971 |
-0.5624 |
-0.5396 |
1 |
|
|
Producción de estaño |
0.7226 |
-0.8245 |
-0.9219 |
-0.8764 |
-0.8229 |
-0.6659 |
0.7467 |
1 |
Luego de realizar el análisis
descriptivo y correlacional de las variables que mineras que explican a la
producción agrícola y pecuaria, se aplicaron los modelos econométricos de MCO
(Lin-Lin), para explicar el comportamiento de las variables productivas
agropecuarias respecto a las variables de producción mineras. Según los
resultados que se obtuvieron, destacan un nivel de significancia de 5% y un
nivel de confianza del 95%; con evidencias estadísticas significativas de las
variables explicativas con relación a la variable dependiente.
Para el caso de la explicación de la
influencia de la producción minera en la producción de papa, en el periodo
2006-2020, se obtuvo el estadístico T-calculado en cada variable independiente,
donde a excepción de la producción del cobre, las demás variables tienen
significancia individual, ya que el valor es mayor a 2 y su probabilidad es
menor a 0.05; en el caso del F-calculado de 34.85 y es mayor a 2 y su valor de
probabilidad fue de 0.000, demostrando de esta manera que el modelo planteado
es globalmente significativo; con respecto al valor de R- squared, es de
0.9331, lo que indica que los conjuntos de las variables independientes
explican a la producción de la papa en un 93.31% (Tabla 3).
Al analizar los coeficientes con sus
estadísticos inferenciales, la producción de cobre es estadísticamente no
significativo, la producción minera del oro es estadísticamente significativa,
lo que quiere decir que, por cada tonelada de oro que se produzca en
concentración, la producción de la papa disminuirá en 0.3527 toneladas por año;
por el lado de la producción minera del zinc respecto a la producción de a papa
es estadísticamente no significativo, y por último la producción minera del
estaño en concentración de la región Puno es estadísticamente significativo,
por lo que, ante un incremento de una tonelada producida al año de estaño,
entonces la producción de la papa disminuirá en 14.33 toneladas al año (Tabla 3).
En los resultados obtenidos en el
modelo planteado de la relación de la producción minera con la producción de
quinua, se evidencian la existencia de una significancia individual de solo la
producción de estaño, en vista que el valor de T-calculado en valores absolutos
es mayor a 2 y en los demás casos no tienen significancia individual; además,
con los valores obtenidos del F-calculado que fue de 16.81 y una probabilidad
de 0.0002, demuestran que el modelo es
globalmente significativo; con respecto al valor de R- squared, esta es igual
a 0.8705, lo que indica que el conjunto
de las variables mineras de producción de cobre, oro, zinc y estaño explican a
la producción de la quinua en 87.05% (Tabla 3).
Tabla 3. Regresión de la producción
agrícola y pecuaria y la producción minera.
|
Variables |
Coeficiente |
Error estándar |
Valor T |
P>|t| |
[95% Intervalo de confianza] |
Estadísticas |
Valor |
|
|
Modelo de regresión de la
producción minera y producción de papa |
||||||||
|
Producción de cobre |
-4.023133 |
15.59508 |
-0.26 |
0.802 |
-38.77113 |
30.72486 |
F(4, 10) |
34.85 |
|
Producción de oro |
-0.0352787 |
0.0123891 |
-2.85 |
0.017 |
-0.0628833 |
-0.0076741 |
Prob > F |
0 |
|
Producción de zinc |
-20.89695 |
9.563969 |
-2.18 |
0.054 |
-42.2068 |
0.4129038 |
R-squared |
0.9331 |
|
Producción de estaño |
-14.33821 |
2.815406 |
-5.09 |
0 |
-20.61133 |
-8.065097 |
Adj R-squared |
0.9063 |
|
Constante |
1203190 |
114612.5 |
10.5 |
0 |
947817.4 |
1458563 |
Root MSE |
38275 |
|
Modelo de regresión de la
producción minera y producción de quinua |
||||||||
|
Producción de cobre |
-1.784356 |
0.9837184 |
-1.81 |
0.1 |
-3.976218 |
0.4075049 |
F(4, 10) |
16.81 |
|
Producción de oro |
-0.000666 |
0.0007815 |
-0.85 |
0.414 |
-0.0024078 |
0.0010747 |
Prob > F |
0.0002 |
|
Producción de zinc |
-1.014507 |
0.6032835 |
-1.68 |
0.124 |
-2.358707 |
0.3296923 |
R-squared |
0.8705 |
|
Producción de estaño |
-0.7114379 |
0.1775924 |
-4.01 |
0.002 |
-1.107138 |
-0.3157374 |
Adj R-squared |
0.8188 |
|
Constante |
61018.1 |
7229.618 |
8.44 |
0 |
44909.51 |
77126.69 |
Root MSE |
2414.3 |
|
Modelo de regresión de la
producción minera y producción de carne de ovino |
||||||||
|
Producción de cobre |
-0.2513051 |
0.2380648 |
-1.06 |
0.316 |
-0.7817467 |
0.2791364 |
F(4, 10) |
5.9 |
|
Producción de oro |
0.0004029 |
0.0001891 |
2.13 |
0.05 |
-0.0000185 |
0.0008243 |
Prob > F |
0.0106 |
|
Producción de zinc |
0.1748426 |
0.1459977 |
1.2 |
0.259 |
-0.1504605 |
0.5001457 |
R-squared |
0.7023 |
|
Producción de estaño |
0.0595821 |
0.0429783 |
1.39 |
0.196 |
-0.0361794 |
0.1553436 |
Adj R-squared |
0.5832 |
|
Constante |
7066.56 |
1749.604 |
4.04 |
0.002 |
3168.199 |
10934.92 |
Root MSE |
584.28 |
|
Modelo de regresión de la
producción minera y producción de carne de alpaca |
||||||||
|
Producción de cobre |
-0.1239512 |
0.0880968 |
-1.41 |
0.19 |
-0.3202432 |
0.0723407 |
F(4, 10) |
9.65 |
|
Producción de oro |
0.0000919 |
0.00007 |
1.31 |
0.219 |
-0.0000641 |
0.0002478 |
Prob > F |
0.0018 |
|
Producción de zinc |
-0.0623203 |
0.054027 |
-1.15 |
0.276 |
-0.1827 |
0.0580593 |
R-squared |
0.7943 |
|
Producción de estaño |
-0.0367643 |
0.0159043 |
-2.31 |
0.043 |
-0.0722013 |
-0.0013274 |
Adj R-squared |
0.712 |
|
Constante |
6600.461 |
647.4478 |
10.19 |
0 |
5157.857 |
8043.06 |
Root MSE |
216.22 |
En este sentido, a pesar de que el
modelo es significativo, la producción de cobre, oro, zinc no son
estadísticamente significativos. Por el contrario, la producción minera del
estaño es estadísticamente significativa, por lo que, a un incremento de una
tonelada producida al año de estaño, entonces la producción de la quinua
disminuirá en 0.711 toneladas al año (Tabla 3).
En el caso del modelo planteado de la
relación de la producción minera con la producción de carne de ovino, se
evidencian la existencia de una significancia individual de solo la producción
de oro, en vista que el valor de T-calculado en valores absolutos es mayor a 2,
con una probabilidad igual a 0.05 y en los demás casos no tienen significancia
individual; además, con los valores obtenidos del F-calculado que fue de 5.90 y
una probabilidad de 0.0106, lo que demuestra que el modelo es globalmente significativo; en el
caso del valor de R- squared, que es igual a
0.7023, demuestra que el conjunto de las variables mineras de producción
de cobre, oro, zinc y estaño explican a la producción de carne de ovino en
70.23% (Tabla 4).
Los resultados obtenidos muestran que
el modelo es significativo, pero a pesar de la misma, la producción de cobre,
zinc y estaño no son estadísticamente significativos. Por el contrario, solo la
producción minera del oro es estadísticamente significativa, por lo que, a un
incremento de una tonelada producida al año de oro, entonces la producción de
la carne de ovino disminuirá en 0.0.00040 toneladas al año (Tabla 4).
Finalmente, en el caso del modelo
planteado de la relación de la producción minera con la producción de carne de
alpaca, se muestra la existencia de una significancia individual de solo la
producción de estaño, en vista que el valor de T-calculado en valores absolutos
es mayor a 2, con una probabilidad menor a 0.05 y en los demás casos no tienen
significancia individual; de acuerdo a los valores obtenidos del F-calculado
que fue de 9.65 y una probabilidad de 0.0018, lo que demuestra que el modelo es
globalmente significativo; al obtener un valor de R- squared de 0.7943,
demuestra que el conjunto de las variables mineras de producción de cobre, oro,
zinc y estaño explican a la producción de carne de alpaca en 79.43% (Tabla 4).
Por lo cual, a pesar de que el modelo
es significativo, la producción de cobre, oro y zinc no son estadísticamente
significativos. En cambio, la producción minera del estaño es estadísticamente
significativa, lo que quiere decir que, por cada tonelada producida al año de
estaño, entonces la producción de la carne de alpaca disminuirá en 0.03676
toneladas al año en la región Puno (Tabla 4).
DISCUSIÓN
Después de los resultados mostrados
en la presente investigación, es importante resaltar la relación entre la
actividad minera con la producción agrícola y pecuaria, lo que es confirmado
por Ofosu et al. (19), quienes también
demuestran la afectación de la actividad extractiva minera como el oro, el
cobre y el zinc sobre los espacios territoriales agrícolas y el medio ambiente;
lo que exige una modificación en las políticas públicas para garantizar la
simbiosis adecuada entre la actividad agrícola y la actividad minera,
especialmente en el espacio económico rural.
Complementariamente, los resultados
coindicen también con lo determinado por Kitula (47),
toda vez que mostraron que las prácticas de la actividad minera de extracción
de los minerales como el oro, cobre y el zinc causaron impactos sociales,
económicos y ambientales muy críticos en Geita y Tanzania, generando una
degradación de las tierras, alterando la calidad de los recursos hídricos,
afectando a la biodiversidad pecuaria y la biosfera silvestre.
Además, es concordante con lo
determinado por Owusu-Ansah y Smardon (48), quienes evidenciaron que ante incrementos
de la producción minera, la actividad agrícola a través de la producción de
cultivos de maíz, sorgo y cocoyam disminuyeron considerablemente, determinando
una relación inversa, toda vez que los estadísticos encontrados para el cultivo
de cocoyam fueron: R² = 0.8086, r = −0.8992, p = 0.0378; para el maíz fueron:
R² = 0.7655, r = 0,8749, p = 0,0502 y para el caso de sorgo se encontró: R² =
0,4098, r = 0,64015, p = 0,0249); donde a pesar que son para otros cultivos se
demuestra que la actividad minera tiene una relación inversa con la actividad
agrícola.
CONCLUSIONES
Al 2020, los departamentos que
destacaron por su mayor producción fueron Apurímac, Huancavelica (64.3%), Cusco
(27.0%), Puno (20.5%) y Ayacucho (18.9%), que aportaron un 70.9% de la
producción nacional de papa; la producción minera del estaño en la región Puno
tuvo un decrecimiento consecutivo entre los años 2008-2017 llegando de una
producción de 39,037.05 toneladas en 2018, a llegar al 2013 con 23,667.78
toneladas de producción y al 2017 con 17790 toneladas de producción total anual
en la etapa de concentración; sin embargo, la producción agrícola de la quinua
durante el mismo periodo 2006 al 2020 se observa que tuvo un crecimiento
gradual estando en su auge en el año 2018 con una producción total anual de 39,
609.75 toneladas de quinua y la producción de la papa durante el mismo periodo
2006 al 2020 tuvo un crecimiento ascendente llegando en el 2019 a su auge, con
una producción total anual de 83,776.67 toneladas de papa con ello podemos afirmar
que la relación entre la actividad minera y agropecuaria es de cierta manera
negativa.
Además, de todos los modelos
obtenidos, se puede indicar que existe una relación inversa entre la producción
de la actividad minera con la producción agrícola y pecuaria en la región de
Puno-Perú. Además, en el caso de la relación entre la producción minera con la
producción de papa, solo influye la producción del oro y del estaño, por lo
cual, por cada tonelada de oro y estaño que se produzca en concentración, entonces
la producción de la papa disminuirá en 0.3527 y 14.33 toneladas por año; de la
relación entre la producción minera con la producción de quinua, solo es
significativo la producción minera del estaño; por lo que, a un incremento de
una tonelada producida al año de estaño, entonces la producción de la quinua
disminuirá en 0.711 toneladas al año. En la relación entre la producción minera
con la producción de la carne de ovino, solo la producción minera del Oro es
estadísticamente significativa, por lo que, a un incremento de una tonelada
producida al año de oro, entonces la producción de la carne de ovino disminuirá
en 0.00040 toneladas al año. Finalmente, en la relación entre la producción
minera con la producción de la carne de alpaca, solo la producción minera del
estaño es estadísticamente significativa, por lo que, a un incremento de una
tonelada producida al año de estaño, entonces la producción de la carne de
alpaca disminuirá en 0.03676 toneladas al año.
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