Desempeño de las Exportaciones de Productos Mineros Tradicionales, Perú

Revista de Economía San Marcos 1 (2), diciembre 2014, 99-113 c Facultad de Ciencias Económicas, UNMSM ISSN 2410-5457 Desempeño de las Exportaciones de Productos Mineros Tradicionales, Perú 1993-2013 Juan León Resumen El presente artículo tiene como objetivo general entender el gran crecimiento que ha experimentado las exportaciones de productos mineros tradicionales en el Perú en el período 1993-2013, siendo los objetivos especícos: determinar si se ha producido un proceso de concentración de la exportación minera por tipo de productos e identicar los factores explicativos del citado crecimiento exportador. En el período analizado, según el índice de Herndahl, se ha producido un ligero incremento en el grado de concentración de la exportación minera: el índice de concentración aumentó, entre 1993 y 2013, de 0,26 a 0,31. La regresión econométrica efectuada muestra que el crecimiento económico de China afectó positivamente a las exportaciones mineras peruanas, siendo el valor de la elasticidad ingreso demanda igual a 1,4. Palabras claves: Exportaciones mineras, exportaciones tradicionales, precio internacional, China. Clasicación JEL: F01, F10. Abstract The present article has as a general aim to understand the great growth that has experienced mining traditional products' exports in Peru, through the 1993-2013 period, being the specic objectives: to determine whether there has taken place a concentration process of mining export by products and identify the explaining factors of the aforementioned export growth. In the analyzed period, according to the Herndahl's index, a light increase has taken place in the concentration degree of mining export: the concentration index increased from 0,26 in 1993 to 0,31 in 2013. The econometric regression applied shows that the economic growth in China aected positively to El autor cumple con agradecer la colaboración de Jesús Barrantes en el presente trabajo. Profesor del Departamento Académico de Economía e Investigador Asociado al Instituto de Investigaciones Económicas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Contacto: jleonm@unmsm.edu.pe. 99

the Peruvian mining exports, with an income elasticity of demand equal to 1,4. Keywords: Mining exports, traditional exports, international price, China. Classication JEL: F01, F10. I. Introducción De la década del noventa del siglo pasado a esta parte, la exportación de productos mineros del Perú ha experimentado un gran crecimiento, de manera que actualmente éste representa más de la mitad del valor de las exportaciones totales. La gran dinámica de las exportaciones mineras peruanas se produjo básicamente en el sector tradicional, es decir, en aquellos productos mineros con bajo o nulo valor agregado. Por ello, en el presente artículo examinaremos el desempeño del sector minero tradicional en el período 1993-2013. II. El contexto internacional La República Popular de China es el primer productor mundial de productos mineros con una participación de aproximadamente 25 % del total mundial [2]. A su vez, China es también el primer consumidor e importador mundial de productos mineros. Por ejemplo, en el mercado de cobre renado, al primer cuatrimestre del 2014, el consumo Chino representó el 43 % del consumo mundial [3]. El consumo de productos mineros de China es mayor que su nivel de producción, por el que éste país es un gran importador neto de estos productos. Así, las importaciones de China representan el 24 % de las importaciones totales en el mercado internacional. Sector 1950 2013 Mineros 20,7 55,1 Agrícolas 53,7 1,9 Resto 25,6 43,0 Cuadro 1: Perú: Evolución de la estructura de las exportaciones ( %). Fuente: Banco Central de Reserva del Perú. Elaboración propia. La información reportada indica, que en tanto, los productos mineros son insumos o materias primas, la evolución del mercado y del precio internacional de éste producto está denitivamente inuenciado por lo que acontece en la actividad económica de China. 100

III. Características y estructura de las exportaciones peruanas de productos mineros En principio, de la década del 50 del siglo pasado a esta parte, se ha producido un gran cambio en la estructura de las exportaciones peruanas: se ha pasado de una economía predominantemente exportadora de productos agrícolas tradicionales a exportadores de productos mineros tradicionales. Tal como se puede observar en el cuadro 1, en el año 1950 las exportaciones agrícolas explicaban el 53,7 % del total de las exportaciones, en tanto que en el año 2013, el sector minero comprendía un porcentaje de 55,1 %. Subsector 1993 2013 Productos tradicionales 85,1 90,2 Productos no tradicionales 14,9 9,8 Cuadro 2: Perú: Estructura de las exportaciones de productos mineros ( %). Fuente: Banco Central de Reserva del Perú. Elaboración propia. Actualmente, si bien las exportaciones mineras predominan en el total de las exportaciones peruanas, dentro del sector minero, los productos tradicionales explican aproximadamente el 90 %; en tanto que, los no tradicionales, apenas el 10 %. Inclusive, el peso de los tradicionales se incrementó en el período 1993-2013 tal como se puede observar en el cuadro 2. Figura 1: Perú: Evolución de la participación porcentual de las exportaciones mineras tradicionales en las exportaciones totales - P XMT, 1993-2013 ( %). Fuente: Banco Central de Reserva del Perú. Elaboración propia. 101

La creciente importancia de las exportaciones de productos mineros tradicionales también se ha producido respecto al nivel de las exportaciones totales peruanas tal como se puede visualizar en la gura 1. En el año de 1993 las exportaciones mineras de productos tradicionales representaban el 43,5 % del total de las exportaciones del Perú. En el año 2013 la cifra llegó al 55 %, alcanzando inclusive un 62,1 % en el año 2007. El período de mayor crecimiento fue en 1997-2007, donde aumentó la tasa de participación de 40 % a 62,1 %. El cobre es el principal producto exportado, seguido recientemente por el oro. El porcentaje de las exportaciones de cobre se ha mantenido relativamente constante en el período 1993-2013, pero, en el caso del oro se ha producido un fuerte incremento (véase cuadro 3). En resumen, en el período 1993-2013, el fuerte crecimiento de las exportaciones mineras peruanas ha estado liderado claramente por el gran incremento de las exportaciones de cobre y el oro. Finalmente, se debe indicar que China representa el principal destino de las exportaciones mineras peruanas con un 22 %, seguido por Suiza (20 %), Canadá (12 %) y Japón (7 %). 1 Productos 1993 2013 Cobre 44,14 42,19 Estaño 3,14 2,13 Hierro 5,68 3,68 Oro 14,11 34,66 Plata renada 4,88 2,06 Plomo 8,74 7,56 Zinc 18,07 6,07 Resto 1,25 1,63 Sector Minero 100,00 100,00 Cuadro 3: Perú: Estructura del valor de las exportaciones de productos mineros ( %). Fuente: Banco Central de Reserva del Perú. Elaboración propia. IV. Evolución del grado de concentración de las exportaciones mineras peruanas En el período 1993-2013 las exportaciones mineras tendieron a incrementar su grado de concentración, ello explicado básicamente por el aumento en el predominio de las exportaciones del cobre y el oro. En el año 1993, la exportación de ambos productos en conjunto representaba el 58,2 % de las exportaciones mineras; para el año 2013 la cifra se incrementó hasta el 76,9 %. Véase el cuadro 4. 1 Véase [2]. 102

La tendencia al incremento del grado de concentración de las exportaciones mineras se rearma con el índice de concentración, calculado utilizando el índice de Herndhal. Considerando los siete productos relevantes que se exportan (cobre, estaño, hierro, oro, plata renada, plomo y zinc) el índice de concentración aumentó paulatinamente de 0,26 en el año de 1993 a 0,31 en año 2013 (véase gura 2). Productos 1993 2013 Cobre y oro 58,2 76,9 Resto 41,8 23,1 Sector Minero 100,0 100,0 Cuadro 4: Perú: Participación porcentual de los dos principales productos mineros en la exportación sectorial ( %). Fuente: Banco Central de Reserva del Perú. Elaboración propia. Figura 2: Evolución del índice de concentración de la exportación de productos mineros - ICXP M, Perú 1993-2013. Elaboración propia. V. El modelo A continuación, tomando en cuenta los elementos expuestos en los capítulos precedentes, pasamos a formular un modelo microeconómico que muestra la relación causal entre el desempeño de las exportaciones mineras peruanas con la evolución de la actividad económica de la República Popular de China. 103

Se asume que no existe consumo interno, por lo que toda la producción minera peruana (Q) se destina a la exportación (X): X = Q (1) Asumiendo que la cantidad producida es igual a la cantidad ofertada, se tiene que la oferta de productos mineros depende del tipo de cambio real (e) y de la dotación de bienes de capital (K). Los otros factores que condicionan la oferta, aparte del tipo de cambio real y el capital, se captura en la oferta autónoma Q a : Q = Q a + f(e, K) (2) donde f e > 0 y f k > 0. Normalizando el tipo de cambio nominal y el precio doméstico, se asume, por simplicación, que el tipo de cambio real es igual al precio internacional de los productos mineros (e = P ). A su vez, bajo el supuesto de que el Perú es una economía pequeña en el escenario internacional, se considera dado el precio internacional. 2 El precio internacional (P ) se determina, en el mercado internacional, mediante la interacción de la oferta de exportaciones (O x ) y la demanda de importaciones (D m ). La oferta de exportaciones es el saldo exportable de productos mineros destinado al mercado internacional por parte de los países exportadores, en tanto que la demanda de importaciones es la demanda proveniente de los países importadores. En situación de equilibrio, la oferta de exportaciones será igual a la demanda de importaciones: O x = D m (3) La oferta de productos mineros en el mercado internacional depende positivamente del precio internacional: O x = O x (P, X a ) (4) donde, X a, representa las exportaciones autónomas. La demanda de importaciones está condicionada, en sentido inverso, por el precio internacional y, en sentido directo, por el producto bruto interno (PBI) de los países importadores (Y m ). Se asume que el incremento en el PBI de los países importadores aumenta su consumo de todo tipo de insumos y materias primas, por lo que elevan sus importaciones, consecuentemente la demanda de productos mineros en el mercado internacional: 2 Este es un supuesto simplicador. En un sentido estricto, el Perú no es una economía pequeña en el mercado internacional de productos mineros. Por ejemplo, en el cobre es el tercer mayor productor, en tanto que en el oro, plomo y zinc ocupa el sexto, cuarto y tercer lugar respectivamente. 104

D m = D m (P, Y m, M a ) (5) donde, M a, es la demanda autónoma de importaciones. Reemplazando la ecuación de oferta de exportaciones y la demanda de importaciones en la ecuación de equilibrio, y despejando el precio internacional se tiene: P = g(y m, X a, M a ) (6) Dadas las exportaciones e importaciones autónomas, el precio internacional de los productos mineros está determinado por la evolución del PIB (nivel de actividad económica) de los países importadores: a mayor crecimiento en el PIB, mayor será el precio internacional. Si bien la evolución del PIB de los países importadores de productos mineros (fundamentalmente China) va a condicionar el desempeño del precio internacional y consecuentemente a las exportaciones mineras del Perú, existe un segundo canal que relaciona dichas exportaciones peruanas con el PIB de los países importadores. Dado el precio, la producción y oferta de productos mineros peruanas puede aumentar en tanto que se incremente el stock de capital físico. Dicha variación en el capital (dk) equivale al ujo de inversión (doméstica y extranjera) que se ejecuta en el sector (I d ): dk = I d (7) Sin embargo, la inversión en el sector minero peruano representa una proporción α de la inversión mundial en el sector (I ): I d = αi (8) En la lógica del modelo del acelerador de la inversión, la inversión en el sector minero depende, en sentido directo, de la variación del PIB internacional. Así, un incremento en el PIB de los países importadores de productos mineros (dy m ) genera perspectivas de una mayor demanda internacional de productos mineros, lo cual incentiva al aumento de la inversión en el sector. I = β(dy m ) (9) Efectuando los reemplazos correspondientes, se tiene la ecuación en su forma reducida del modelo, el mismo que especica a las variables que en última instancia determinan la exportación de productos mineros del Perú: X = X(Y m, Q a, X a, M a ) (10) Agrupando las variables autónomas en la llamada exportaciones autónomas (X a = X a (Q a, X a, M a )) se tiene: X = X(Y m, X a ) (11) 105

La solución del modelo indica que las exportaciones de productos mineros del Perú dependen fundamentalmente de la evolución de la actividad económica (PIB) de los países importadores. La relación causal se produce mediante dos canales. e O 0 O 1 B B C A e 1 e 0 A X 0 X 1 P * P 1 * Q 0 P 0 * Q 1 Q A Q 0 * O x B D 0 m Q 1 * D 1 m Q * Figura 3: Efecto de la evolución del GDP Chino sobre las exportaciones peruanas de productos mineros. Primer canal. Un aumento en el PIB de los países importadores hace que se generen mayores importaciones de productos mineros, lo cual crea una mayor demanda en el mercado internacional de modo que aumenta la cotización de los productos mineros. Una mayor cotización coadyuva a un incremento de la producción y la exportación minera peruana. Segundo canal. Un incremento en el PIB de los países importadores crea la perspectiva de una mayor importación y demanda de productos mineros en el mercado internacional, lo cual a su vez alienta al aumento de la inversión productiva en el sector. En la medida en que la inversión se ejecuta en el 106

sector exportador minero peruano, se eleva la capacidad productiva; por ende, la producción y exportación de este producto. Los dos canales de transmisión especicados también se pueden ilustrar en términos grácos tal como se efectúa en la gura 3. En el cuadrante superior derecho se expone el mercado doméstico de las exportaciones mineras del Perú; en el cuadrante inferior izquierdo, el mercado internacional de productos mineros; el cuadrante superior izquierdo, una recta auxiliar que relaciona el tipo de cambio real con el precio internacional. El incremento en el PIB de los países importadores de productos mineros (por ejemplo, el PIB de China) desplaza la demanda de importaciones de Do m a D1 m; por lo que, el precio internacional se eleva de Po a P1. Dado el mayor precio internacional, se eleva el tipo de cambio real, por ende, las exportaciones de productos mineros peruanos del punto A hasta el punto B. Por otro lado, el aumento en el PIB de los países importadores, en la medida en que alienta a una mayor inversión en el sector minero y eleva la dotación de bienes de capital, desplaza la curva de oferta peruana de productos mineros de O o a O 1. Como resultado de ambos efectos, el volumen de las exportaciones mineras del Perú aumenta de X o a X 1. VI. Estimación econométrica En el marco del modelo formulado, a continuación pasamos a mostrar, en términos econométricos, la inuencia de la evolución del PIB Chino sobre las exportaciones peruanas de productos mineros. La lógica del modelo formulado se resume en las siguientes ecuaciones funcionales: EXP ORT = f(ied, P BICH) (12) IED = g(p BICH) (13) donde: EXP ORT : Exportaciones peruanas de productos mineros. IED: Inversión Extranjera Directa en el sector minero peruano. P BICH: Producto Interno Bruto de China. Se trabaja con data anual del período 1993-2013. Las exportaciones peruanas de productos mineros se representan mediante un índice ponderado del volumen de las exportaciones de cobre, estaño, hierro, oro, plata renada, plomo y zinc. Como proxi de la evolución de la producción o actividad económica de los países 107

importadores de productos mineros se utiliza el PIB de la República Popular de China. De la primera ecuación planteada se formula el siguiente modelo econométrico lineal: LEXP ORT = β 0 + β 1 LIIED + β 2 LP BICH + µ (14) Donde las variables se encuentran en logaritmos. Los coecientes, elasticidades, se estimarían por Mínimos Cuadrado Ordinario (MCO). Sin embargo, ello no es lo adecuado porque las variables explicativas LIIED y LP BICH están fuertemente correlacionadas, es decir, existe un alto grado de colinealidad. Por lo tanto, descartamos este planteamiento. En el cuadro 5 se presenta la matriz de correlación de las variables explicativas: existe una correlación de 97 % entre LIIED y LIP BICH. Correlation LIIED LIP BICH LIIED 1 0,974016 LIP BICH 0,974016 1 Cuadro 5: Matriz de correlación de las variables explicativas. El cuadro 6 presenta el test Farrar-Glauber, lo cual nos permite rechazar la hipótesis nula de ortogonalidad de las variables explicativas. 1. Prueba chi-cuadrado prob = 0.0000 Se sospecha multicolinealidad en la matriz de correlaciones 2. Prueba F prob = 0.0000 Se sospecha multicolinealidad causada por el regresor número 1 3. Prueba T prob = 0.0000 Se sospecha multicolinealidad causada por los regresores número 1 y 2 Cuadro 6: Prueba de Farrar-Glauber. Las tres series bajo análisis presentan componentes determinísticos como intercepto y tendencia. Estos componentes son importantes para los test de raíz unitaria (RU) y el test de Cointegración. Con la nalidad de evaluar la estacionariedad de las series pasamos a estimar los test de raíz unitaria correpondientes. En los siguientes cuadros se presentan los estadísticos calculados y sus respectivos valores críticos a los niveles de conanza de 1 %, 5 % y 10 %. Los cuadros 7, 8 y 9 presentan los test para las series EXP ORT, IIED e IP BICH en niveles. 108

Para las series EXP ORT e IIED, las pruebas ADF, DF-GLS, PP, ERS Point- Optimal y la batería de los test-m, al 5 %, indican que no se puede rechazar la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria; y según el test KPSS, se rechaza la hipótesis nula de estacionariedad. Unit Root Test - Include in test equation: Trend and intercept Serie: export t-std/vc ADF DF-GLS PP KPSS ERS NgP_MZa NgP_MZt NgP_MSB NgP_MPT t-std. -0,254078-3,049844-0,286979 0,140158 32,76191-1,15923-0,048008 0,41413 39,5755 1 % sig. -4,498307-3,77-4,498307 0,216 4,22-23,8-3,42 0,143 4,03 5 % sig. -3,658446-3,19-3,658446 0,146 5,72-17,3-2,91 0,168 5,48 10 % sig. -3,268973-2,89-3,268973 0,119 6,77-14,2-2,62 0,185 6,67 Concl.(5 %) Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Cuadro 7: EXP ORT : Test de Raíz Unitaria. Unit Root Test - Include in test equation: Trend and intercept Serie: iied t-std/vc ADF DF-GLS PP KPSS ERS NgP_MZa NgP_MZt NgP_MSB NgP_MPT t-std. -2,370832-2,486924-1,608687 0,128981 6,963354-12,6187-2,50836 0,19878 7,23966 1 % sig. -4,532598-3,77-4,498307 0,216 4,22-23,8-3,42 0,143 4,03 5 % sig. -3,673616-3,19-3,658446 0,146 5,72-17,3-2,91 0,168 5,48 10 % sig. -3,277364-2,89-3,268973 0,119 6,77-14,2-2,62 0,185 6,67 Concl.(5 %) Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Cuadro 8: IIED: Test de Raíz Unitaria. De igual forma, para la serie IP BICH, los test ADF, P P, ERS Point- Optimal y los test-m indican que no se puede rechazar la hipótesis nula de raíz unitaria; mientras según DF GLS y KP SS la serie es estacionaria. Unit Root Test - Include in test equation: Trend and intercept Serie: ipbich t-std/vc ADF DF-GLS PP KPSS ERS NgP_MZa NgP_MZt NgP_MSB NgP_MPT t-std. -2,126806-3,395262 0,303443 0,174721 29,27553-1,98894-0,74346 0,3738 31,599 1 % sig. -4,616209-3,77-4,498307 0,216 4,22-23,8-3,42 0,143 4,03 5 % sig. -3,710482-3,19-3,658446 0,146 5,72-17,3-2,91 0,168 5,48 10 % sig. -3,297799-2,89-3,268973 0,119 6,77-14,2-2,62 0,185 6,67 Concl.(5 %) Tiene RU No tiene RU Tiene RU No tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Tiene RU Cuadro 9: IP BICH: Test de Raíz Unitaria. A continuación se presenta los test de las series en su primera diferencia con la nalidad de ver el orden de integración de cada una. El test ADF indica que DIIED y DIP BICH son estacionarias; mientras según la prueba de PP las tres series son estacionarias en primera diferencia. 109

Uni Root Test Serie: dexport Unit Root Test Serie: diied Unit Root Test Serie: dipbich Include in test equation: None Include in test equation: None Include in test equation: None t-std/vc ADF PP t-std/vc ADF PP t-std/vc ADF PP t-std. -0,7469955-2,353976 t-std. -2,28874-2,28874 t-std -3,826539-3,858588 1 % sig. -2,708094-2,692358 1 % sig. -2,692358-2,692358 1 % sig. -2,699769-2,699769 5 % sig. -1,962813-1,960171 5 % sig. -1,960171-1,960171 5 % sig. -1,961409-1,961409 10 % sig. 1,606129-1,607051 10 % sig. -1,607051-1,607051 10 % sig. -1,60661-1,60661 Concl.(5 %) Tiene RU No tiene RU Concl.(5 %) No tiene RU No tiene RU Concl.(5 %) No tiene RU No tiene RU Cuadro 10: Test de Raíz Unitaria para las series en diferencias. Debido a que la presencia de quiebres diculta la detección de raíces unitarias por parte de los test tradicionales, la prueba de Zivot y Andrews estudia la presencia de raíz unitaria tomando en cuenta que el quiebre en el intercepto (modelo A), la tendencia (modelo B) o el intercepto y la tendencia (modelo C) en una serie estacionaria podría inducir a pensar equivocadamente que la serie es no estacionaria. La hipótesis nula del test de Zivot y Andrews es la existencia de raíz unitaria (i.e. no estacionaria), mientras que la alternativa es la estacionariedad en tendencia pero con quiebre (en intercepto, tendencia o ambos). Según el modelo B hay un posible quiebre en tendencia en el año 2008 para la variable EXP ORT, pero no es muy signicativo. Sin embargo, según el modelo C, no se puede rechazar la hipótesis nula de presencia de raíz unitaria para las tres series. En el cuadro 11 se presentan los resultados según el modelo C. Variables(s) EXP ORT IIED IP BICH t-stat(s) -3,913537-3,609432-3,355127 Lag(s) 4 1 3 Break 2008 2007 2003 DU1 p-value 0,130811 0,17371 0,238675 Cuadro 11: Test de raíz unitaria Zivot-Andrews. Esto lleva a la conclusión de que las tres series son no estacionarias de orden I (1). Por lo tanto, a continuación, se evalúa si existe al menos un vector de cointegración (equilibrio de largo plazo); es decir, si existe al menos una combinación lineal de estas series que sea estacionaria, I (0). Para ello se emplea el test de Johansen. En primer lugar, se presenta el número de relaciones de cointegración para cada una de las cinco opciones (incorporación de constante y/o tendencia en el vector de cointegración y en el sistema: modelos A, B, C, D y E). Las tres series bajo análisis presentan tendencia determinística; por lo tanto se incorpora la constante en el sistema, es decir, nuestro modelo es C. 110

Selected(0,05 level*) Number of Cointegrating Relations by Model Model: A B C D E Data Trend: None None Linear Linear Quadratic Test Type No Intercept Intercept Intercept Intercept Intercept No Trend No Trend No Trend Trend Trend Trece 1 2 2 3 3 Max-Eig 1 2 2 3 3 *Critical values based on MacKinnnon-Haug-Michelis (1999) Cuadro 12: Test de Cointegración (conjunta). Segundo, una vez elegido el modelo C, la metodología de Johansen presenta dos test: Trace y Maximum Eigenvalue. De acuerdo a la prueba Trace existen dos vectores de cointegración al rechazar la hipótesis nula de que existe a lo máximo 1 vector con una probabilidad de 0,0053 y no poder rechazar la hipótesis nula de que existe a lo máximo 2 vectores de cointegración con una probabilidad de 0,3053. Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE (s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None* 0,704106 43,54287 29,79707 0,0007 At most 1* 0,681111 21,62328 15,49471 0,0053 At nist 2 0,05671 1,050873 3,841466 0,3053 Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0,05 level * denotes rejection of the hipothesis at the 0,05 level ** Mackinnon-Haug-Michelis (1999) p-values Cuadro 13: Test de Cointegración (conjunta). El estadístico Maximum Eigenvalue prueba la hipótesis nula de que existen r vectores de cointegración versus la alternativa de que existen r + 1 vectores. Los resultados del test indican que existen dos vectores de cointegración. Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized Max-Eigen 0,05 No. of CE (s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None* 0,704106 21,91959 21,13162 0,0387 At most 1* 0,681111 20,57241 14,2646 0,0044 At nist 2 0,05671 1,050873 3,841466 0,3053 Max-eigenvalue 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 Cuadro 14: Test de Cointegración (conjunta). 111

Los vectores de cointegración normalizados, por defecto, a las primeras variables son las siguientes: 2 Cointegrating Equation(s): Log likelihood 135,2466 Normalized cointegrating coecients (standard error in parentheses) LEXPORT LIIED LIPBICH 1 0-1,402213 (0,12496) 0 1-1,033908 (0,04601) Cuadro 15: Test de Cointegración (conjunta). Por lo tanto, los dos equilibrios de largo plazo son los siguientes: Equilibrio de largo plazo 1 (ecuación de cointegración nro. 1): LEXP ORT 1, 4LIP BICH = 0 LEXP ORT = 1, 4LIP BICH (0,12496) Donde 1,4 es la elasticidad, de largo plazo, de las exportaciones de productos mineros tradicionales del Perú respecto al PIB de China. Equilibrio de largo plazo 2 (ecuación de cointegración nro. 2) LIIED 1, 03LIP BICH = 0 LIIED = 1, 03LIP BICH (0,04601) Donde 1,03 es la elasticidad, de largo plazo, de la inversión extranjera directa en el sector minero del Perú con el PIB de China. Por último, se puede proporcionar el t estadístico (aunque inexacto) para la signicancia de las elasticidades de largo plazo: β t β,exp ORT LIP BICH = S.E.(β) = 1, 4 = 11, 67 0, 12496 β 1, 03 t β,lied LIP BICH = = S.E.(β) 0, 04601 = 20, 6 Los t calculados indican que ambos coecientes son estadísticamente signicativos. 112

VII. Conclusiones 1. En el período 1993-2013, en un escenario de un rápido crecimiento de las exportaciones mineras tradicionales peruanas, se ha producido un ligero incremento en el grado de concentración exportadora del sector. Así, según el índice de Herndahl, el índice de concentración se elevó de 0, 26 en el año 1993 a 0, 31 en el año 2013. 2. El proceso de crecimiento económico experimentado por la República Popular de China tuvo efectos positivos sobre las exportaciones peruanas de productos mineros tradicionales, siendo la elasticidad ingreso de demanda igual a 1, 4. 3. La inuencia del comportamiento de la actividad económica de China se produjo a través de dos canales: primero, mediante un incremento en el precio internacional de productos mineros como consecuencia de la mayor importación y demanda internacional proveniente de China; segundo; por el aumento de la inversión en el sector minero, coadyuvado por el crecimiento económico Chino. Referencias [1] Banco Central de Reserva del Perú. (2014). Estadísticas económicas [en línea]. [Fecha de consulta: 05 de noviembre del 2014]. Lima: Banco Central de Reserva del Perú. Disponible desde: http://www.bcrp.gob.pe/estadisticas. html. [2] Pricewaterhouse Coopers. (2013). 2013 Industria minera: Guía de negocios en el Perú. Lima: PwC Perú. [3] Comisión Chilena del Cobre. (2014). Informe de tendencias del consumo del cobre abril-junio. Santiago de Chile: Dirección de Estudios del Ministerio de Minería. 113