UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA “EL AUGE DE LA EXPORTACIÓN DE COBRE Y SÍNTOMAS DE LA ENFERMEDAD HOLANDESA EN LA ECONOMÍA PERUANA, 1995-2019” TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE ECONOMISTA AUTORES: Manuel Alberto Juipa Lozano Leonardo Antonio Sánchez Peña Gloria Estifany Espinoza Sánchez ASESOR: Dr. Grimaldo Pérez Baca Callao, Perú 2023 2 HOJA DE REFERENCIA DEL JURADO EVALUADOR PRESIDENTE: Dr. Máximo Estanislao Calero Briones SECRETARIO: Mg. David Dávila Cajahuanca VOCAL: Mg. Cesar Alberto Salinas Castañeda MIEMBRO : Mg. José Asunción Corbera Cubas ASESOR : Dr. Grimaldo Pérez Baca N° DE LIBRO 01 N° DE FOLIO 277 N° DE ACTA 022-2023 Bellavista, 27 de octubre del 2023 SEÑOR Dr. CARO ANCHAY AUGUSTO Decano de la Facultad de Ciencias Económicas Universidad Nacional del Callao De mi mayor consideración Es grato dirigirnos a Usted a fin saludarlo e informarle lo siguiente: Los miembros el Jurado hemos revisado el Informe que contiene la absolución de las observaciones que dimanaron del acto de sustentación de la tesis “EL AUGE DE LA EXPORTACIÓN DE COBRE Y SÍNTOMAS DE LA ENFERMEDAD HOLANDESA EN LA ECONOMÍA PERUANA, 1995-2019”, de los señores: MANUEL ALBERTO JUIPA LOZANO, LEONARDO ANTONIO SÁNCHEZ PEÑA y GLORIA ESTIFANY ESPINOZA SÁNCHEZ. Dicho acto se realizó el 07 de octubre del 2023. Luego de la revisión del referido documento, los miembros del Jurado: Dr. Máximo Estanislao Calero Briones, Mg. David Dávila Cajahuanca, Mg. César Alberto Salinas Castañeda y el Mg. José Asención Corbera Cubas, hemos dado la conformidad respectiva. Por lo tanto, acordamos darle paso para que continúe el proceso administrativo que corresponda. Sin otro particular, quedamos de Usted, Atentamente Dr. MÁXIMO ESTANISLAO CALERO BRIONES Presidente Document Information Analyzed document Archivo 1 1A, Juipa Lozano, Sánchez Leonardo, Espinoza Gloria -TITULO -2023.docx (D173359734) Submitted 2023-09-02 18:33:00 Submitted by Submitter email fce.investigacion@unac.edu.pe Similarity 1% Analysis address unidaddeinvestigacion.fce.unac@analysis.urkund.com Sources included in the report GrandaPinedo Trab Investig.pdf 2 Document GrandaPinedo Trab Investig.pdf (D55800127) URL: https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1726/Libro.pdf Fetched: 2020-07-19 05:08:03 2 NFLUENCIA DEL GASTO PÚBLICO SOCIAL SOBRE EL ÍNDICE DE DESARROLLO HUMANO EN PERÚ, 1994 – 2017.docx 3 Document NFLUENCIA DEL GASTO PÚBLICO SOCIAL SOBRE EL ÍNDICE DE DESARROLLO HUMANO EN PERÚ, 1994 – 2017.docx (D109000405) Froilan lazo - Texto Universitario.pdf 1 Document Froilan lazo - Texto Universitario.pdf (D103446651) Entire Document UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS ESCUELA PROFESIONAL DE ECONOMÍA PROYECTO DE INVESTIGACIÓN “EL AUGE DE LA EXPORTACIÓN DE COBRE Y SÍNTOMAS DE LA ENFERMEDAD HOLANDESA EN LA ECONOMÍA PERUANA, 1995-2019” PARA OPTAR POR EL TÍTULO PROFESIONAL DE ECONOMISTA INTEGRANTES: JUIPA LOZANO, Manuel Alberto SÁNCHEZ PEÑA, Leonardo Antonio ESPINOZA SÁNCHEZ, Gloria Estifany Callao, Perú 2023 UNIDAD DE INVESTIGACIÓN Facultad de ciencias económicas TÍTULO EL AUGE DE LA EXPORTACIÓN DE COBRE Y SÍNTOMAS DE LA ENFERMEDAD HOLANDESA EN LA ECONOMÍA PERUANA, 1995-2019 AUTOR 1 Juipa Lozano, Manuel Alberto DNI 47628195 CÓDIGO ORCID https://orcid.org/0009-0005-0553-0080 AUTOR 2 Sánchez Peña, Leonardo Antonio DNI 74879563 CÓDIGO ORCID https://orcid.org/0009-0002-4689-4700 AUTOR 3 Espinoza Sánchez, Gloria Estifany DNI 76563521 CÓDIGO ORCID https://orcid.org/0009-0003-6486-5951 ASESOR Pérez Baca, Grimaldo DNI 7013038 CÓDIGO ORCID https://orcid.org/0009-0007-0706-5287 LUGAR DE EJECUCIÓN Perú UNIDAD DE ANÁLISIS Cuentas nacionales ENFOQUE Cuantitativo TIPO Explicativo DISEÑO DE INVESTIGACIÓN No experimental TEMA OCDE Teoría económica https://secure.urkund.com/view/165644839-255990-421345#/document?tab=findings 1/16 mailto:fce.investigacion@unac.edu.pe mailto:unidaddeinvestigacion.fce.unac@analysis.urkund.com https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1726/Libro.pdf 3 UNIDAD DE INVESTIGACIÓN Facultad de ciencias económicas TÍTULO EL AUGE DE LA EXPORTACIÓN DE COBRE Y SÍNTOMAS DE LA ENFER- MEDAD HOLANDESA EN LA ECONO- MÍA PERUANA, 1995-2019 AUTOR 1 Juipa Lozano, Manuel Alberto DNI 47628195 CÓDIGO ORCID https://orcid.org/0009-0005-0553-0080 AUTOR 2 Sánchez Peña, Leonardo Antonio DNI 74879563 CÓDIGO ORCID https://orcid.org/0009-0002-4689-4700 AUTOR 3 Espinoza Sánchez, Gloria Estifany DNI 76563521 CÓDIGO ORCID https://orcid.org/0009-0003-6486-5951 ASESOR Pérez Baca, Grimaldo DNI 07013038 CÓDIGO ORCID https://orcid.org/0009-0007-0706-5287 LUGAR DE EJECUCIÓN Perú UNIDAD DE ANÁLISIS Cuentas nacionales ENFOQUE Cuantitativo TIPO Explicativo DISEÑO DE INVESTIGACIÓN No experimental TEMA OCDE Teoría económica https://orcid.org/0009-0005-0553-0080 https://orcid.org/0009-0002-4689-4700 https://orcid.org/0009-0003-6486-5951 https://orcid.org/0009-0007-0706-5287 5 Dedicatoria La presente tesis va dedicada en primer lugar a Dios por habernos permi- tido poder llegar hasta aquí, a nuestra amorosa familia, por darnos el valor y las fuerzas necesarias para poder llevar a cabo nuestras metas y objetivos. A todos nuestros maestros de la Universidad Nacional del Callao que nos acompaña- ron en esta etapa académica de nuestras vidas, aportando a nuestra formación profesional y personal. 6 Agradecimiento A Dios por ser guía, apoyo y fortaleza en aquellos momentos de difíciles. A nuestros padres por ayudarnos a alcanzar nuestros sueños, confiar y creer en nuestras expectativas. A nuestro asesor, el Dr. Grimaldo Pérez Baca, por su paciencia, rectitud, e inspiración. Y a nuestra alma mater, la Universidad Nacional del Callao, por brindarnos la preparación a nuestra profesión. Índice Resumen 12 Abstract 13 Introducción 14 I Planteamiento del problema 16 1.1 Descripción de la realidad problemática 16 1.2 Formulación del problema 19 1.2.1 General 19 1.2.2 Específicos 19 1.3 Objetivos 20 1.3.1 General 20 1.3.2 Específicos 20 1.4 Justificación 20 1.4.1 Justificación científica 20 1.4.2 Justificación técnica 21 1.4.3 Justificación institucional 22 1.4.4 Justificación personal 22 1.5 Delimitantes de la investigación 22 1.5.1 Teórico 22 1.5.2 Temporal 23 1.5.3 Espacial 24 II Marco teórico 25 2.1 Antecedentes 25 2.1.1 Internacional 25 2.1.2 Nacional 27 7 2.2 Bases teóricas 28 2.2.1 Enfermedad holandesa 28 2.2.2 Modelo de Vectores Autorregresivos 29 2.3 Marco conceptual 30 2.3.1 Modelo de bienes transables y no transables 30 2.3.2 Estacionariedad de las variables 31 2.3.3 Condición de estabilidad 32 2.3.4 Supuestos sobre los errores 32 2.4 Definición de términos básicos 32 2.4.1 Exportación de cobre relativa 32 2.4.2 Producción transable relativa 32 2.4.3 Tipo de cambio real 33 2.4.4 Terminos de intercambio 33 2.4.5 Homocedasticidad 33 2.4.6 No autocorrelación 33 2.4.7 Normalidad 34 III Hipótesis y variables 35 3.1 Hipótesis 35 3.1.1 General 35 3.1.2 Específicas 35 3.2 Operacionalización de las variables 36 IV Metodología del proyecto 37 4.1 Diseño metodológico 37 4.2 Método de investigación 37 4.3 Población y muestra 39 4.4 Lugar de estudio y periodo desarrollado 40 4.5 Técnicas e instrumentos para la recolección de la información 40 4.6 Análisis y procesamiento de datos 40 4.7 Aspectos éticos en investigación 41 V Resultados 42 5.1 Resultados Descriptivos 42 5.2 Resultados inferenciales 43 VI Discusión de resultados 47 6.1 Contrastación de hipótesis 47 6.2 Contrastación de resultados 48 6.3 Responsabilidad y ética de los resultados 49 VII Conclusiones 51 VIIIRecomendaciones 53 IX Referencias 54 Anexos 58 A.1 Matriz de consistencia 58 A.2 Base de datos 60 A.3 Comportamiento temporal 61 A.4 Comportamiento temporal 2003-2013 62 A.5 Criterios de información 63 A.6 Resultados del modelo 63 A.7 Función impulso respuesta 65 A.8 Descomposición de la varianza 68 10 Índice de cuadros 1 Operacionalización de las variables 2 Resumen descriptivo 3 Correlación de Pearson 4 Prueba de raíz unitaria 5 Prueba de supuestos 6 Impacto de la exportación de cobre (en puntos porcentuales, pp.) 7 Participación de la exportación de cobre en la varianza (en porcen- taje) 8 Matriz de consistencia 9 Base de datos 10 Comportamiento temporal 2003-2013 11 Evaluación del rezago óptimo 12 Resultados del modelo VAR(1) 13 Prueba de supuestos - VAR(1) 14 Resultados del modelo VAR(2) 15 Función impulso respuesta - Transitorio 16 Función impulso respuesta - Permanente 17 Descomposición de la varianza 11 Índice de figuras 1 Comportamiento temporal de las variables 1995-2019 2 Comportamiento temporal 2003-2013 3 Función impulso respuesta - Transitorio 4 Función impulso respuesta - Permanente 12 Resumen La presente investigación tiene como propósito estudiar si el auge de las exportaciones de cobre son causas suficientes para provocar síntomas de enfer- medad holandesa. En ese sentido, se planteó como objetivo principal demostrar que el auge de la exportación de cobre ocasionó síntomas de enfermedad ho- landesa en la economía peruana en el periodo 1995-2019. La metodología de investigación es de tipo aplicada, explicativa y no experimental, bajo un enfoque cuantitativo y datos longitudinales. El modelo econométrico que se utilizó fue el de vectores autorregresivos (VAR). Se concluyó que tanto en corto y largo plazo, el auge de la exportación de cobre relativa impactó significativamente a la pro- ducción transable relativa, el tipo de cambio real, y los términos de intercambio en su conjunto. Así también, dicho impacto es causante de la variabilidad en sus pronósticos. Palabras clave: Enfermedad holandesa, exportación de cobre, vectores autorregresivos, VAR, producción transable y no transable, tipo de cambio, tipo de cambio real, términos de intercambio, Perú. 13 Abstract The purpose of this research is to study whether the boom in copper ex- ports is a sufficient cause to induce symptoms of Dutch disease. In this sens, the main objective was to demonstrate that the increase in copper exports gen- erated symptoms of Dutch disease in the Peruvian economy during the period 1995-2019. The research methodology used is applied, explanatory and non- experimental, using a quantitative approach and longitudinal data. The econo- metric model used was vector autoregression (VAR). The findings conclude that copper exports were a contributing factor to the presence of Dutch Disease symp- toms in the Peruvian economy. Specifically, it was found that in both the short and long term, the production, real exchange rates, and overall terms of trade. Fur- thermore, this impact is responsible for the variability in their forecasts. Keywords: Dutch Disease, copper exports, vector autoregression, VAR, tradable and non-tradable output, exchange rate, real exchange rate, terms of trade. 14 Introducción El proyecto de investigación que ponemos a consideración es con la fi- nalidad de investigar la relación de las variables del auge de la exportación de cobre y los síntomas de enfermedad holandesa cuyo título es EL AUGE DE LA EXPORTACIÓN DE COBRE Y SÍNTOMAS DE LA ENFERMEDAD HOLANDESA EN LA ECONOMÍA PERUANA, 1995-2019. La universidad, como entidad forma- dora de profesionales, prioriza la investigación donde el proyecto se enmarca en la línea de investigación de teoría económica. El tema a tratar está relacionado con la macroeconomía y el comercio internacional. Desde los 90 hasta estos últimos años el Perú gozó de un auge en su economía debido a factores como su reforma económica, la independencia del banco central, una mayor apertura al comercio internacional. Teniendo en cuenta que Perú ha sido principalmente un país con una industria manufacturera poco desarrollada, y con industrias de elaboración de productos con muy poco valor agregado, ha sido interesante observar un crecimiento en la exportación de bie- nes del sector primario extractivo, entre ellos el cobre. Dicho auge ha otorgado a Perú cuotas de participación de exportaciones internacionales muy altas. Sin embargo, las otras pocas industrias que también producen bienes que se comercializan nacional e internacionalmente, como la del sector agropecuario, minería (las no relacionadas con el cobre), y pesca han sido ciertamente relega- das de significativa participación en la exportación total, y del PIB nacional. Estos sucesos han ido de la mano con una apreciación en la moneda nacional, el sol peruano, y un auge en los términos de intercambio. Estos dos últimos factores pueden estar relacionados a una redistribución de los factores productivos, el capital y el trabajo, y una baja en la productividad de sus sectores. 15 La presente investigación, delimitada a dicho periodo de sucesos entre 1994-2019, tiene como objetivo estudiar las causas, y calcular estos efectos del auge de la exportación de cobre sobre las respuestas de ciertos indicadores ma- croeconómicos en su conjunto que configuren la posible presencia de síntomas de enfermedad holandesa. El problema radica en que las posibles consecuencias para la economía peruana serían una pérdida de la competitividad de la industria nacional de bienes comerciables y exportados en general (es decir, las industrias que producen bienes transables), pérdida de muchos puestos de trabajo debido a un lento ajuste del mercado laboral, y en un caso extremo hasta inflación. Planteamos las hipótesis de que el auge en las exportaciones de cobre sí ocasiona síntomas de enfermedad holandesa en la economía peruana, en el periodo 1995-2019. Mediante el desarrollo de un modelo VAR, utilizaremos una función impulso-respuesta y la desviación de la varianza para medir dicho impac- to sobre la producción transable relativa, el tipo de cambio real, y los términos de intercambio, y medir su participación en la varianza de sus pronósticos. La investigación cuenta con seis capítulos y cuatro secciones. En el capí- tulo 1 expondremos el planteamiento del problema, su contexto en tiempo y es- pacio en la actualidad peruana. En el capítulo 2 propondremos el marco teórico del que se basa nuestra investigación. Se muestra una síntesis de antecedentes y bases teóricas. En el capítulo 3 se plantean las hipótesis de la investigación y las variables que cuantifican los fenómenos de la investigación. En el capítulo 4 planteamos un diseño metodológico para la investigación. En él se muestra el esquema que tomará el desarrollo de los resultados de la investigación. Por último, en las secciones finales proponemos las discusiones, conclusiones, reco- mendaciones y anexos relacionados al desarrollo de nuestra investigación. Los autores 16 I. Planteamiento del problema 1.1. Descripción de la realidad problemática A inicios de la década del 2000 el mundo vivió un desarrollo significativo en el estilo de vida de las personas. El optimismo económico ocasionó una ma- yor demanda de bienes finales a menores precios, y una acumulación y mayor eficiencia de los medios de producción. China, alcanzó niveles de crecimiento económico de 9.3 % en 2003 y 9.5 % en 2004, y una mayor captación de inver- sión extranjera directa (IED), que lo convirtió en uno de los mayores exportadores de bienes con alto valor agregado. Esto incrementó el precio de las materias pri- mas, y en específico del cobre (Agencies, 2005). Dicho optimismo no se observó de nuevo hasta después de la crisis fi- nanciera mundial del 2008 y el retorno de inversiones encauzadas a los factores productivos. Desde la década del 2010 la población mundial mostró mayor aten- ción al cambio climático y medios de producción más sustentables. Los esfuer- zos en la reformación de la matriz energética ocasionaron una disminución de los precios de la materia prima, incluido el cobre (Ng, 2013). Otros factores como la guerra comercial entre Estados Unidos y China, y crisis políticas y sociales en diversos países exportadores de cobre, acentuaron dicha tendencia (Mullen, 2018; Xan, 2014). Localmente, después de la reforma económica en los 90, Perú alcanzó cuotas internacionales de exportación de cobre de 4.2 % a 6.86 % entre 2000 y 2006 (Dammert y Molinelli, 2007). Después de 2010 los precios de los meta- les disminuyeron, afectando negativamente las exportaciones peruanas. Desde 2013 hasta 2016 se impulsó reformas que flexibilizaron la regulación del sector 17 minero, reimpulsaron la captación de IED, e iniciaron proyectos mineros de cobre como Antapacay de Glencore (2013), Constancia de Hudbay (2014), y la am- pliación de Cerro Verde y las Bambas manteniendo la oferta cobre (De Echave, 2020). Perú es una economía pequeña y abierta en perspectiva del comercio in- ternacional, con industrias manufactureras poco desarrolladas pero gran exporta- dor de productos primarios. A inicios de 2010 el sector manufacturero disminuyó su participación en el PIB en favor de otros sectores, como el sector primario extractivo. El sector agropecuario sufrió una desaceleración de su crecimiento debido a una falta de productividad del trabajo (Vela y Gonzales, 2011; Coro- nado, 2015). En 2017 la aportación en la exportación total de la minería fue de 26.258 millones de dólares estadounidenses, seguido de la agricultura, el gas natural-petróleo, y pesca con 5.89, 3.36, y 2.88 millones respectivamente (Cca- ma et al., 2019). Crecimientos del PIB industrial solo 4 % en 2018 y 2019 no mejoran las caídas de 3.6 % en 2014, 1.5 % en 2015, 1.4 % en 2016, y 0.2 % en 2017 (ANDINA, 2019). En términos relativos, y tomando como referencia el periodo 2003-2013, el auge en la exportación de cobre en relación a la exportación total tuvo un comportamiento creciente, con un auge en el año 2007 de 25.47 % de partici- pación, 11.64 pp. (puntos porcentuales) más a su mínimo en 2003 de 13.83 %. En ese mismo periodo, la integración del PIB del sector agropecuario, minería e hidrocarburos, y pesca, decreció en relación a la integración del resto sectores alcanzando su mínimo en el año 2013 con 21.5 %, 7.9 pp. por debajo de su máxi- mo en 2005 de 29.4 %. El índice de tipo de cambio real tuvo un comportamiento en caída alcanzando su mínimo en 2012 con un valor de 78.81 puntos, 29.06 puntos menos a su máximo en 2003 con 107.87 puntos. Y el índice de términos de intercambio tuvo un crecimiento alcanzando su valor máximo en 2011 con 18 112.02 puntos, un aumento de 52 puntos a su mínimo en 2003 de 60.02 (véase Anexo A.4) ¿Por qué ocurre esto? Es lógico pensar que un auge en la exportación de cobre incentivará una reasignación de factores productivos, como el trabajo y el capital, entre sectores. Sin embargo, estos parecen ser obtenidos otras industrias del propio sector productivo transable, pues son de ellos que la productividad es lo suficiente para ser incorporada al sector minero. Así también, cabe pensar que dicho auge exportador del cobre produzca un ingreso ingente de divisas extran- jeras en la economía, ocasionando una apreciación del sol peruano, aumentando el costo de los factores productivos. Por último, los términos de intercambio pue- de reaccionar inmediatamente a dicho impacto en la demanda internacional de cobre, pero esta irá disminuyendo en cuanto dicha demanda sea satisfecha con mayor exportación de cobre. Esto parece indicar la presencia de síntomas de enfermedad holandesa. Este fenómeno económico tiene como principal característica la perniciosa para- doja y distopía existente entre indicadores macroeconómicos externos favorables e internos adversos debido a un aumento masivo e inesperado de divisas ex- tranjeras. Aumenta los costos de producción del sector transable reduciendo su competitividad, y contribuye a la desindustrialización. Puede ser provocado por un boom en las exportaciones de ciertos commodities, o cualquier acontecimien- to que genere el ingreso significativo de divisas, como por ejemplo: las remesas, ingreso masivo de IED, etc. Reconocer si existieron síntomas de enfermedad holandesa nos ayuda- rá a prevenir mediante políticas económicas sus efectos adversos sobre ciertos indicadores macroeconómicos clave como es: la producción transable en térmi- nos de las no transables, el tipo de cambio en términos reales, y los términos de intercambio. Así, se podrá evitar el deterioro de las industrias del sector ma- 19 nufacturero y demás industrias que producen bienes transables, las pérdidas de empleo debido a un ajuste lento del mercado laboral, las pérdidas de reservas in- ternacionales para aplacar aumento repentino del tipo de cambio, y evitar afectar el consumo de las personas. Entender los efectos de la enfermedad holandesa en el Perú nos ayudará a saber que hacer para evitar posibles futuros efectos negativos. 1.2. Formulación del problema 1.2.1. General ¿Ocasionó el auge de la exportación de cobre síntomas de enfermedad holandesa en la economía peruana, en el periodo 1995-2019? 1.2.2. Específicos ¿En qué medida la exportación de cobre impulsó la producción transable relativa, en el periodo 1995-2019? ¿En cuánto la exportación de cobre impulsó el tipo de cambio real, en el periodo 1995-2019? ¿En que valor la exportación de cobre impulsó los términos de intercambio, en el periodo 1995-2019? 20 1.3. Objetivos 1.3.1. General Demostrar que el auge de la exportación de cobre ocasionó síntomas de enfermedad holandesa en la economía peruana, en el periodo 1995-2019. 1.3.2. Específicos Medir la respuesta de la producción transable relativa ante el auge de la exportación de cobre, en el periodo 1995-2019. Cuantificar la respuesta del tipo de cambio real ante el auge de la exporta- ción de cobre, en el periodo 1995-2019. Evaluar la respuesta de los términos de intercambio ante el auge de la exportación de cobre, en el periodo 1995-2019. 1.4. Justificación 1.4.1. Justificación científica Este proyecto contribuirá al conocimiento existente de este fenómeno en un contexto específico. A pesar de las investigaciones previas realizadas, es fun- damental reconocer que cada país presenta características económicas únicas que demandan un análisis específico. Mediante este análisis, podremos profun- dizar en la comprensión de cómo se manifiesta la enfermedad holandesa en el contexto peruano, fortaleciendo la teoría existente sobre los efectos económicos de la dependencia en recursos naturales. 21 La trascendencia del problema investigado se centra en la repercusión potencial en la economía peruana y en la toma de decisiones políticas. Este fe- nómeno puede tener efectos perjudiciales en la economía, como la reducción de competitividad de otros sectores y la dependencia excesiva de un único recur- so. Al comprender esto, se podrán identificar los posibles riesgos y desafíos que enfrenta el país. Los resultados obtenidos en esta investigación serán de gran valor para los formuladores de política económica, permitiéndoles tomar decisio- nes informadas y desarrollar estrategias que permitan un crecimiento económico sostenible y promover productividad en los demás sectores económicos. La investigación propuesta tiene gran relevancia en el ámbito de la teoría económica. Mediante este análisis, se podrá evaluar y ampliar el marco teórico existente acerca del impacto de la dependencia en recursos naturales en el de- sarrollo económico. A través de esta investigación, podremos aplicar y adaptar las teorías existentes en el contexto peruano. 1.4.2. Justificación técnica La investigación aborda aspectos tanto económicos como sociales de gran relevancia. Desde la perspectiva económica, comprender los efectos de este fenómeno en la economía peruana resultará en la identificación y diseño de políticas que impulsen el desarrollo del país. En el ámbito social, la investiga- ción permitirá evaluar el impacto de la enfermedad holandesa en la distribución del ingreso, la calidad de vida de la población y la reducción de la pobreza. Es- ta investigación será de gran utilidad porque se podrá identificar estrategias y políticas que impulsen un desarrollo más equitativo y sostenible. 22 1.4.3. Justificación institucional Este proyecto de investigación se enmarca en la línea de investigación de Teoría Económica. Esta tiene como objetivo principal crear medidas de política económica para fortalecer el desarrollo económico y la competitividad en Perú, así como contribuir a la compresión de los fenómenos económicos que afectan al país. Nuestra institución está comprometida con el desarrollo y el profeso del país, y esta investigación nos permitirá generar conocimiento y propuestas con- cretas para enfrentar los desafíos económicos actuales y futuros. 1.4.4. Justificación personal El problema es prioritario debido a su impacto en la sociedad. A través de nuestra experiencia y análisis, hemos identificado que este problema tiene implicaciones significativas y afectan a un gran número de personas. Nos encon- tramos muy motivados para investigar estos casos por el gran interés y pasión en el área de estudio. Consideramos que estamos altamente capacitados para investigar el problema prioritario que se presenta, y estamos comprometidos a afrontar este desafío con dedicación para encontrar soluciones relevantes. 1.5. Delimitantes de la investigación 1.5.1. Teórico La presente investigación se desarrolla teoricamente mediante el modelo de bienes transables y no transables, y empíricamente mediante el modelo eco- nométrico de vectores autorregresivos, los criterios de información, las pruebas de estacionariedad, y las funciones impulso-respuesta. 23 Si bien es cierto que existe mucha literatura sobre la enfermedad holan- desa. Hay distintas versiones que en parte acentúan la gravedad de sus sínto- mas, y otros que minimizan sus efectos en la economía de un país. La pregunta a realizarse es: ¿Es una enfermedad? Algunos lo ven como una cuestión de que un sector se beneficia a expensas de otros, sin ver que se produzca ningún daño macroeconómico o social. Otros ven la enfermedad holandesa como una dolencia, señalando las consecuencias potencialmente dañinas de la resultante reasignación de recursos (desde industrias de servicios intensivas de alta tec- nología y alta calificación a producción primaria intensiva de baja tecnología y baja calificación, por ejemplo) para fines económicos. crecimiento y diversifica- ción. Como resultado, hay diversas opiniones y posturas sobre este fenómeno económico. En esta investigación se toma en consideración la postura que resal- ta las consecuencias perniciosas del fenómeno económico para una economía subdesarrollada, pequeña, abierta y frágil como lo es la economía peruana. Se tomará como referencia los estudios de similar envergadura y se procederá con la investigación. 1.5.2. Temporal Desde la década de los noventa, en Perú se ha adoptado un régimen cambiario de flotación manejada sin ruta predeterminada para el tipo de cambio y con metas inflacionarias. Este régimen ha sido muy útil para la economía pe- ruana, despues de haber pasado por varias crisis económicas en el pasado. Es por eso que la investigación toma como referencia el punto de partida a mitad de la década de los 90. Otro punto categórico para definir los límites temporales son los acontecimientos que ocurrieron a finales de 2019 y principios de 2020. La pandemia por COVID-19 es un evento que ha afectado a todo el mundo y la economía de todos los países. Muchos países se han visto afectados en sus 24 cuentas internas, el PIB, el gasto público, las tasas de interés, etc. Aislar el efecto de la enfermedad holandesa como propósito de investigación en un contexto tan caótico, es muy difícil pues todavía no se tiene información completa de todos los efectos que ocurren (y que hasta el momento que se escribió esta tesis, si- guen ocurriendo). Es por eso que el límite superior al momento de plantear la investigación se consideró diciembre del año 2019. 1.5.3. Espacial Se toma como dimensión espacial todo el territorio peruano en su con- junto. Pues muchos de los datos que se usarán en la investigación son datos disponibles en las páginas oficiales de instituciones del estado (Banco Central de Reserva del Perú) que toman sus estadísticas y series de muestras a toda la población dentro del país. Estas cuentas nacionales describen el comportamien- to de variables macroeconómicas del país. Es por ese motivo que la investigación usa estas cuentas nacionales y toma como referencia cada resultado o conclu- sión de esta investigación, como resultado a interpretar sobre todo el territorio peruano. 25 II. Marco teórico 2.1. Antecedentes 2.1.1. Internacional Rehner y Rodríguez, 2021, investigaron sobre la dependencia del sector minero sobre la economía urbana de tres ciudades chilenas. Las variables con- sideradas fueron la exportación de cobre, salario, inversión real, y ventas al por menor. Utilizó datos mensuales entre 2005 y 2015, y un modelo econométrico de corte transversal de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). Concluyeron que en una sobresaliente relación de las exportaciones mineras en los salarios, di- ferencia de los ingresos por comercio minorista en la mayoría de las ciudades. La presencia de síntomas de enfermedad holandesa afecta al ingreso privado de los hogares y su distribución en el espacio. Sanchez, 2020, analizó los efectos de una enfermedad holandesa en Co- lombia. Entre las principales variables macroeconómicas que se analizan están el tipo de cambio real, el PIB real del sector manufacturero, y las exportacio- nes petroleras. Utilizó una base de datos trimestral para el periodo 2000-2017, y un modelo econométrico de series de tiempo de vectores de corrección de errores. Sus resultados mostraron apreciación del tipo de cambio real, incremen- to de exportaciones de petróleo, contracción del producto real manufacturero y agricultura, presentando síntomas de enfermedad holandesa como la desindus- trialización. Galarza, 2019, buscó presentar los aspectos más importantes relaciona- dos con la enfermedad holandesa y el crecimiento económico en un margen 26 posdolarización para la economía ecuatoriana. El análisis se realizó mediante un modelo econométrico de corte transversal de MCO, y de series de tiempo VAR, con datos de 2000 hasta 2016. Los resultados demuestran un crecimiento eco- nómico a corto plazo ante el ingreso de capitales, dicho crecimiento es negativo a largo plazo. Además, la balanza comercial petrolera, remesas de trabajadores, IED tienen un impacto significativo con respecto a la enfermedad holandesa. Shafiullah et al., 2018, estudiaron los efectos de enfermedad holandesa debido al auge del sector minero en diversas regiones australianas. Emplearon datos con frecuencia trimestral entre 1953 a 2013, y dos modelos econométricos basados en MCO con el tipo de cambio real, los precios y la participación de la industria manufacturera, y la industria de servicios. Los resultados apoyan la presencia de síntomas de enfermedad holandesa. Un auge en los precios del commodity contribuyeron a la apreciación del tipo de cambio real y el declive relativo del sector manufacturero, es decir desindustrialización. Ge y Kinnucan, 2017, analizaron el efecto del boom minero sobre el sec- tor agrícola en la economía mongola. Las variables consideradas son la IED, el tipo de cambio real, y el PIB minero y agrícola. Utilizó datos anuales entre 1993 y 2015, y un modelo econométrico de series de tiempo autorregresivo de rezagos distribuidos restringidos. Sus resultados sugieren que las IED dirigidas al sector minero apreciaron el tugrik mongol. Sin embargo, los efectos adversos sugeridos hacia el sector agrícola, muy sensible al comercio, no son suficientemente fuer- tes para que dicho sector perezca. Por lo tanto, no se detectaron síntomas de enfermedad holandesa. 27 2.1.2. Nacional Sainz-Maza, 2022, en su investigación sobre la competitividad del sector minero y el crecimiento de la economía de Cajamarca, estudia si la creciente dependencia minera local tiene impacto sobre el progreso social y económico de la región. Empleó un análisis de series de tiempo trimestrales que abarcó el periodo comprendido entre 2007 y 2019, y un modelo econométrico MCO. Finalmente, concluyó que el sector minero ha tenido un impacto mayormente negativo en la economía y la población de Cajamarca. Segovia, 2022, en su investigación sobre las exportaciones mineras, in- vestigó la influencia de las exportaciones de estas materias primas en la econo- mía peruana. Utilizó datos con frecuencia mensual de 2015 a 2021, y un diseño de investigación no experimental y longitudinal. Mediante un modelo estadístico descriptivo, se concluyó una relación significativa por correlación lineal de Pear- son. Un crecimiento significativo en las exportaciones mineras, especialmente en la minería metálica que incluye el oro, cobre y zinc. Capcha y Mallqui, 2021, estudiaron la existencia de síntomas de enferme- dad holandesa en Perú. Utilizan un modelo empírico de series de tiempo aplica- do a datos trimestrales entre los años 1999-2018. Se desarrollaron tres modelos econométricos para analizar diferentes variables y concluyeron que la economía peruana mostró síntomas de enfermedad holandesa. Respecto al análisis de los impactos concluyeron respuestas negativas en el tipo de cambio, las exportacio- nes mineras, el PIB y la balanza de pagos. Dávila, 2021, investigó la existencia de enfermedad holandesa, y si esta afectó la actividad económica peruana. Utilizó datos anuales entre 2007 y 2018, y un diseño no experimental - transeccional. Así también, esta investigación utilizó técnicas de estadística descriptiva para su desarrollo. Los resultados del estudio 28 indicaron que este fenómeno ejerció influencia en el crecimiento económico, es- pecialmente a través de factores como el déficit fiscal, el precio del oro y el tipo de cambio real. Malo, 2019, estudió la conexión secuencial entre los precios internaciona- les de los minerales, la recaudación minera y gasto público. Se utilizó un modelo MCO y regresiones aparentemente no relacionadas, se encontró una relación estadísticamente significativa entre las variables estudiadas. Concluyendo, que existe una relación positiva entre los precios de los minerales y la recaudación tributaria minera, una relación entre la recaudación tributaria minera y el gasto social, y una relación negativa entre el gasto social y la pobreza. 2.2. Bases teóricas 2.2.1. Enfermedad holandesa Es un fenómeno económico que fue descrito por primera vez en Países Bajos en los 60. El término enfermedad holandesa es acuñado por la revista The Economist, 1977, para describir las consecuencias económicas tras el descubri- miento del gran campo de gas natural de Groninga. Dicha publicación utilizó tres indicadores macroeconómicos divididos en dos grupos: el grupo externo, con- formado por el tipo de cambio real; y por el grupo interno, conformado por el aumento de los costos de producción y el gasto público. Los modelos de bienes transables y no transables han sido la base teórica principal para su análisis. Diversos enfoques enriquecieron la teoría abarcando diversos panoramas, como por ejemplo: la habilidad de políticas monetarias, o cambiarias, como ajuste contractiva (Neary y Purvis, 1982; Pesaran, 1984), es- tudio a corto plazo y largo plazo con movilidad de capitales mediante modelos 29 ∞ dinámicos (Bruno y Sachs, 1982), la desindustrialización a mediano plazo con reasignación de recursos y distribución del ingreso (Corden y Neary, 1982), y hoy en día hasta su estudio sobre consecuencias dinámicas de productividad por tipo de efecto (gasto, y movimiento de recursos) mediante la práctica de LBD, learning by doing (Bjørnland et al., 2019). Originalmente, el descubrimiento de recursos naturales es el detonante, pero se conocen otros factores. Schuldt, 1994, clasifica tres tipos: el tipo I hace referencia a la actividad de exportación de un recurso natural o commodity, el tipo II hace referencia al flujo temporal significativo de ayuda externa privada o no privada, y el tipo III refiere al ingreso masivo de capitales privados o IED. Existen factores menos comunes como avances tecnológicos, cambio repentino de la demanda, penalizaciones por acuerdos internacionales, etc. 2.2.2. Modelo de Vectores Autorregresivos Es un modelo de estadístico enfocado en el análisis de series de tiem- po multivariado. Sims, 1980, propone un sistema de ecuaciones de variables endógenas y lineales relacionadas entre sí mediante sus valores rezagados no restringidos. El modelo necesita cumplir con la estacionariedad de las variables (series ergódicas y martingala), condición de estabilidad del modelo, y los su- puestos sobre sus errores. Este modelo posee una versioón de medias móviles vectoriales que se expresa como y t = µ + Σ Ψi ϵt−i i =0 donde y t , µ, y ϵt son los vectores de: variables endógenas, media de las va- riables endógenas, y errores del modelo, respectivamente; Ψi es la iésima ma- triz de coeficientes del iésimo rezago del error de la representación vectorial de 30 t Σ medias móviles infinitas. Dicha forma reducida permite derivar la función de los s-pronósticos (del vector de variables endógenas) en adelante, en relación con el vector de errores actual (de valores presentes en el instante t ) y obtener la función impulso-respuesta ∂y t +s ∂ϵ′ = Ψs donde s son los periodos inmediatos al impacto, y que mide la respuesta ante la innovación de las variables endógenas sobre sus propios pronóstico. También ayuda a derivar la descomposición de la varianza expresada como MSE (yˆ s−1 ) = {Var (ujt )Ψi aj a′Ψ′} t +s|j j i i =0 donde el operador MSE se lee como el error cuadrático medio de las variables endógenas para s periodos en adelante, y u es el error ortogonalizado derivado, que permite medir el porcentaje de participación de dicho impactó sobre sus propios los pronósticos. La función impulso-respuesta y la descomposición de la varianza no tuvo un desarrollo con enfoque estadístico hasta Runkle, 1987, que propuso métodos de aproximación a la distribución normal, y el método bootstraping para calcular sus intervalos de confianza. 2.3. Marco conceptual 2.3.1. Modelo de bienes transables y no transables Desde la perspectiva de la oferta, se asume que en un país se producen bienes transables y no transables. A corto plazo, existe un solo factor productivo relevante: el trabajo. El trabajo total es fijo, perfectamente móvil entre sectores, 31 y sujeta a una productividad marginal decreciente. La suma del trabajo en ca- da sector deriva la de frontera de posibilidades de producción óptima sectores. Esto permite expresar la producción transable en términos de la producción no transable. Desde la perspectiva de la demanda, se asume que dicho país posee un consumidor representativo con una utilidad en función al consumo de bienes transables y no transables. La participación de cada tipo de bien en la utilidad es fija y menor a la unidad. El cosumo óptimo ocurre cuando la tasa marginal de sustitución del consumo entre bienes es igual a la relación entre sus precios. Se asume también, y por simplicidad, que dichos consumos son fijos y proporciona- les. En el mercado se intercambian trabajo, a productividades marginales, por un salario real; y se intercambian los bienes finales, a utilidad marginal, por sus precios. A nivel agregado, la absorción de los bienes no transables es igual a su cantidad producida, mientras que la absorción de los bienes transables es igual a su producción más los resultados de la balanza comercial (Larraín y Sachs, 2002; De Gregorio, 2007). 2.3.2. Estacionariedad de las variables La estacionariedad débil o estacionario en covarianzas es la característica de una variable temporal estocástica que describe su media y su autocovarian- za independiente del tiempo. Dicha característica es propia de series de tiempo autorregresivas de caminata aleatoria. Dickey y Fuller, 1979, propuso un análi- sis paramétrico de la distribución del coeficiente del rezago de un modelo AR(1) para probar la hipótesis nula de que sea mayor o igual a la unidad. 32 2.3.3. Condición de estabilidad Relacionado a la estacionariedad pero multivariado, es la condición en que las consecuencias de los errores del modelo VAR desvanecen en el tiempo. Esto se determina si las raíces del polinómio característico se encuentran fue- ra del círculo unitario, o por el contrario, la inversa de las raíces del polinomio característico se encuentren dentro del polinómico característico. 2.3.4. Supuestos sobre los errores Son supuestos que verifican la homocedasticidad, la no autocorrelación, y la normalidad de la distribución de los errores para comprobar la eficiencia e insesgadez de las matrices coeficiente del modelo VAR, y que su varianza asintótica converga. 2.4. Definición de términos básicos 2.4.1. Exportación de cobre relativa Valor de la exportación de cobre dividido entre el valor total de las expor- taciones del país en dólares estadounidenses FOB, y en un periodo dado. 2.4.2. Producción transable relativa La producción transable es aquella que se comercializa al por mayor, o menor nacional, o internacionalmente. Su división entre la producción no transable resulta la producción transable en no transables, es decir, la producción transable relativa. 33 2.4.3. Tipo de cambio real El tipo de cambio es el precio por conversión entre una divisa a otra. El tipo de cambio real es la medida, en relación directa, del intercambio de bienes y servicios iguales entre países. Puede ser expresado en índice, basado en un conjunto de bienes, y libre de inflación. 2.4.4. Terminos de intercambio Es el índice obtenido de relación entre los precios de los productos de exportación y los precios de los productos de importación multiplicado por cien, es decir, el precio relativo de las exportaciones en términos de las importaciones. 2.4.5. Homocedasticidad Es la característica de los errores de un modelo econométrico que descri- ben su invariabilidad condicional a través de las observaciones entre individuos, entre periodos de tiempo, o entre una combinación de estas. 2.4.6. No autocorrelación Sucede cuando las observaciones de una variable estocástica no se re- lacionan con sus valores pasados, es decir, la covarianza condicional de cada par de sus observaciones es igual a cero. Esta característica es de total interés sobre los errores de un modelo econométrico. 34 2.4.7. Normalidad Es el término atribuido a la distribución de probabilidad de un conjunto de datos de una variable continua que posee una media µ real, y sobre ella una varianza σ2 positiva; y que tiene la característica de ser simétrica, es decir, su media, mediana, y moda son iguales. 35 III. Hipótesis y variables 3.1. Hipótesis 3.1.1. General El auge en la exportación de cobre ocasionó síntomas de enfermedad holandesa en la economía peruana, en el periodo 1995-2019. 3.1.2. Específicas El auge en la exportación de cobre disminuyó la producción transable rela- tiva, en el periodo 1995-2019. El auge en la exportación de cobre disminuyó el tipo de cambio real, en el periodo 1995-2019. El auge en la exportación de cobre aumentó los términos de intercambio, en el periodo 1995-2019. 3.2. Operacionalización de las variables Cuadro 1: Operacionalización de las variables Variables Definición conceptual Dimensiones Definición operacional Indicadores Auge de la Crecimiento de las ex- Variación porcentual de Variación porcentual del cociente de las Porcentaje exportación portaciones tradiciona- la exportación de cobre exportaciones de productos tradicionales de cobre les de cobre en relación relativa de cobre en valores FOB (millones US$) a la exportación total dividido con las exportación total en valo- res FOB (millones US$) Síntomas de Son un conjunto de res- Variación porcentual de Variación porcentual del cociente de la Porcentaje enfermedad puestas perniciosas en la producción transable suma del PIB del sector agropecuario, mi- holandesa ciertos indicadores ma- relativa nería e hidrocarb., y pesca en millones de croeconómicos ante el soles constantes de 2007, dividido con la impacto de un boom suma del PIB del sector servicios, comer- exportador cio, construcción, elect. y agua, y manu- factura en millones de soles constantes de 2007 Variación porcentual Variación porcentual del índice del tipo de Porcentaje del tipo de cambio real cambio real (base 2009 = 100) - Bilateral, transformado a base 2007 Variación porcentual de Variación porcentual de los términos de Porcentaje los términos de inter- intercambio de comercio exterior (índice cambio 2007 = 100) 3 6 37 IV. Metodología del proyecto 4.1. Diseño metodológico La presente investigación es de enfoque cuantitativo y deductivo. Es de tipo aplicada, pues se aplican a indicadores macroeconómicos y se estudiará la interacción entre ellos. Es de tipo no experimental pues busca la utilización de los datos secundarios recopilados de las diversas instituciones oficiales peruanas. Es, también, de tipo explicativo pues los resultados de la investigación sirven para dar a conocer los causas y las consecuencias, y dar aporte a la realidad. 4.2. Método de investigación Se identifican los sectores del PIB que pertenecen al sector transable ba- sándonos en Larraín y Sachs, 2002. Como Perú posee una industria manufactu- rera poco desarrollada, se asume que dicho sector produce bienes no transables. Es decir, solo se comercializan dentro del país. En su reemplazo, consideramos el sector pesca. Por lo tanto, la elección de los sectores transables son: agrope- cuario, minería e hidrocarburos, y pesca. Los sectores no transables son: servi- cios, comercio, construcción, electricidad y agua, y manufactura. Luego, se propuso una función impulso-respuesta de las variables expor- tación de cobre relativa asignada con el nombre ratiocob; la producción transable relativa asignada con el nombre ratiotnt ; el tipo de cambio real asignado con el nombre tci2007 ; y los términos de intercambio asignado con el nombre tii2007. Dichas variables pertenecen al modelo de bienes transables y no transables. Pa- ra conseguir esta función se propone desarrollar un modelo VAR. Los resultados estadísticos se dividen en dos partes: el descriptivo, y el inferencial. 38 t Primero, para el análisis descriptivo, se utilizarán estadísticos de tenden- cia central y dispersión sobre las variables para describir la distribución de pro- babilidad, y sus caracteristicas temporales. Luego, se generará una matriz de correlación lineal de Pearson, y medir la significancia de sus relaciones lineales. Segundo, para el análisis inferencial, se realizará las pruebas de raíz uni- taria de Dickey-Fuller aumentado para comprobar presencia de raíz unitaria. Si falla esa prueba, que es lo que se espera, se realizará las especificaciones de la cantidad de rezagos del modelo VAR mediante los criterios de información de Akaike, Hannan-Quinn, Bayes-Schwarz, y error de predicción final. Se observa la inversa de las raíces del polinomio característico para comprobar la estabilidad, y realizar las pruebas de los supuestos sobre los errores mediante las pruebas de homocedasticidad basado en ARCH con multiplicadores de Lagrange, no au- tocorrelación basado en la prueba de Portmanteau, y normalidad basado en la prueba de Jarque-Bera. Superada las pruebas sobre los supuestos de los errores, se derivará la función impulso-respuesta analizando el caso en el que el impulso se da en la variable ratiocob, las exportaciones de cobre relativa, sobre el vector de varia- bles endógenas (todas, incluido a sí misma). Dicha función impulso respuesta se desarrollará en su versión ortogonalizada para aislar los efectos de una variable a otra ∂y t +s ∂u′ = ΨsA donde ut es el resultado de la transformación ortogonal de los errores ϵt del mo- delo VAR, y A es una matriz triangular inferior con unos en su diagonal principal, y que mediante sus columnas descompone ortogonalmente cada variable. En el caso específico de nuestra investigación será la respuesta en los pronósticos de y t+s ante un impulso de uxˆ,t , lo cual nos dará un resultado de Ψsaxˆ; donde axˆ es la columna de A relacionada a la variable x̂ , y xˆ es la exportación de cobre rela- 39 tiva ratiocob. Luego se realizará la descomposición de la varianza y observar la participación del shock de un error en el pronóstico de las variables endógenas. Tanto la función impulso-respuesta y la descomposición de la varianza se- rán obtenidas mediante el método de remuestreo bootstrap, lo que nos permitirá calcularlos con sus intervalos de confianza que serán establecidos a un 95 %. 4.3. Población y muestra El trabajo de investigación opta por trabajar con cuentas nacionales que, a nivel macroeconómico, toman en consideración representativa a toda la pobla- ción del país de Perú. La muestra ha sido extraída de los datos oficiales de la página web de datos estadísticos del Banco Central de Reserva del Perú. Dichos datos, a su vez, están basados en el Sistema de Cuentas Nacionales de 2008. Todas las cuentas tiene como base de referencia el 2007. La información estadística con- tó con información estadística básica, producto de nuevas encuestas, investiga- ciones o estudios especiales y registros administrativos. La elaboración del año base dispuso de fuentes de información generadas a partir de la recopilación y procesamiento de una serie de investigaciones estadísticas, y de la aplicación de registros administrativos. Las investigaciones ejecutadas fueron sobre: El IV Censo Nacional Económico 2008 (IV CENEC), Los Censos de Población y Vi- vienda de 2007 (CPV 2007), La Encuesta Nacional de Presupuestos Familiares (ENAPREF), La Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO), y otros estudios es- peciales (INEI, 2017). 40 4.4. Lugar de estudio y periodo desarrollado El lugar de estudio de la investigación comprende todo el territorio pe- ruano. El periodo de estudio está comprendido entre el primer trimestre de 1995 hasta el cuarto trimestre de 2019. 4.5. Técnicas e instrumentos para la recolección de la información Se utilizó una computadora de escritorio con un disco duro sólido de 250 gb de almacenamiento, 8 gb de memoria RAM, con un sistema operativo Win- dows 11 Pro en su versión 22H2, con conexión a internet de 120 Mbps. Se utilizó el navegador de internet Microsoft Edge en su versión 116.0.1938.54 de 64 bits. 4.6. Análisis y procesamiento de datos Se utilizó el servicio Google Drive para la comunicación y trabajo en tiem- po real entre nosotros, los investigadores. El manejo de base de datos se realizó mediante el lenguaje de programación R en su versión 4.3.1 (Beagle Scouts), con su interfaz de usuario gráfica RStudio en su versión Mountain Hydrangea. La mayoría de las librerías utilizadas para el manejo de base de datos fueron las pertenecientes a la familia tidyverse. Algunas fueron: purrr, dplyr, forcats, tidyr, ggplot2, etc. Para el desarrollo del modelo VAR se utilizó la paquete- ría vars. Otras paqueterías utilizadas fueron: magrittr, stargazer, forecast, cowplot, etc. Para la presentación de los datos, resultados, y todo el documento de investigación, se utilizó el software de procesamiento y compilación de texto LATEX, y la interfaz gráfica TeXworks. 41 4.7. Aspectos éticos en investigación La investigación se ha desarrollado respetando las siguiente normas: Código de ética de investigación de la Universidad Nacional del Callao apro- bado por Resolución del Consejo Universitario N. 210-2017-CU del 06 de julio del 2017. La información presentada es pública y se encuentra en los repositorios de las páginas del Banco Central de Reservas del Perú y del Instituto Nacional de Estadística e Informática. La directiva N.013-2018-R Protocolos de Proyectos e Informe Final de la In- vestigación de Pregrado, Posgrado, Docentes, Equipos, Centros e Institutos de Investigación. 42 V. Resultados 5.1. Resultados Descriptivos En el cuadro 2 se presentan en resumen las medidas de tendencia cen- tral y dispersión de los datos de las variables. Entre el primer trimestre de 1995 hasta el cuarto trimestre de 2019 obtuvimos cien observaciones. El crecimiento trimestral promedio de ratiocob, ratiotnt, tci2007, y tii2007 es 0.991, 0.435, 0.097, y 0.566 pp., y se desvia en promedio 4.947, 2.327, 2.035, y 4.135 pp., respecti- vamente. En ese mismo orden, los primeros 50 % de sus datos no superan los 0.693, 0.214, 0.001, y 0.635 pp. Los datos de crecimiento de la variable tii2007 posee una media ligeramente menor su mediana, por lo que se determina que dichos datos poseen una distribución asimétrica hacia la izquierda, es decir, ob- servamos crecimientos menores y negativos más frecuentemente. El resto de variables presenta el caso opuesto, asimetría hacia la derecha, debido a una media mayor a su mediana. Los primeros 25 % de los datos de ratiocob, ratiotnt, tci2007, y tii2007 son todos negativos y menores a -2.172, -1.163, -1.095 y -1.598 pp., y el 75 % son menores a 3.663, 1.775, 0.965 y 3.206 pp. En dicho orden, su observación mínima es de -9.7, -4.43, -5.065, y -13.068 pp., y el valor máximo observado es 14.789, 8.676, 7.543, y 15.138 pp., respectivamente. Cuadro 2: Resumen descriptivo Statistic N Mean St. Dev. Min Pctl(25) Median Pctl(75) Max ratiocob 100 0.991 4.947 −9.700 −2.172 0.693 3.663 14.789 ratiotnt 100 0.435 2.327 −4.430 −1.163 0.214 1.775 8.676 tci2007 100 0.097 2.035 −5.065 −1.095 0.001 0.965 7.543 tii2007 100 0.566 4.135 −13.068 −1.598 0.635 3.206 15.138 En el cuadro 3 se muestra la correlación lineal de Pearson entre las va- riables de investigación. Se puede observar que entre las variables ratiocob y 43 tii2007 existe una correlación positiva de 0.54 con un p-valor menor a 0.05 (5 % de significancia). Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa de que las variables si tienen una correlación significativa. Entre la va- riable ratiotnt y tci2007, y tii2007 existe una correlación positiva de 0.28, y -0.28, con p-valores de 0.01 en ambos casos, y que es menor a 0.05 (5 % de signifi- cancia), para cada relación respectivamente. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa de que cada correlación es significativa. Por último, entre la variable tci2007 y tii2007 existe una correlación de -0.19 con un p-valor de 0.06, mayor a 0.05 (5 % de significancia). Por lo tanto, al 5 % de significancia, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa de que dicha correlación es significativa; sin embargo, al 10 % de significancia, no hay evidencia suficiente para rechazar que dicha relación no es significativa. En el resto de casos, el p-valor obtenido de las relaciones es mucho mayor a 0.05 (5 % de significancia). Por lo tanto, no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de que no existe correlación. Cuadro 3: Correlación de Pearson Variables ratiocob ratiotnt tci2007 tii2007 ratiocob 1 ratiotnt -0.04 (0.68) 1 tci2007 -0.15 (0.14) 0.28 (0.01) 1 tii2007 0.54 (0) -0.28 (0.01) -0.19 (0.06) 1 5.2. Resultados inferenciales En el cuadro 4, se muestran los resultados de las pruebas de raíz unitaria de Dickey-Fuller aumentado realizado a cada variable. Consideramos realizar di- cha prueba sin incluir la presencia de deriva ni tendencia debido a la observación del comportamiento temporal de cada variable (véase Anexo A.3). Además, para elegir el rezago óptimo a incluir en la prueba se utilizó el criterio de información 44 de Akaike. Dicho criterio indicó incluir un rezago. La tabla muestra tres columnas finales con los estadísticos de valores críticos al 90 %, 95 %, y 99 % intervalo de confianza a dos colas. Cuadro 4: Prueba de raíz unitaria Variable Level Type IC Lags Statistic 10pct 5pct 1pct ratiocob en nivel none AIC 1 -4.78 -1.61 -1.95 -2.6 ratiotnt en nivel none AIC 1 -5.82 -1.61 -1.95 -2.6 tci2007 en nivel none AIC 1 -5.61 -1.61 -1.95 -2.6 tii2007 en nivel none AIC 1 -5.53 -1.61 -1.95 -2.6 Los resultados obtenidos fueron los estadísticos -4.78, -5.82, -5.61, y - 5.53 para las variables ratiocob, ratiotnt, tci2007, y tii2007 respectivamente, todos menores al valor crítico de -1.95 (95 % de confianza). Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa de que cada serie no tiene raíz unitaria, es decir, son estacionarias. Mediante los criterios de información de Akaike, Hannan-Quinn, Bayes- Schwarz, y error de predicción final, probados hasta el sexto periodo, indicaron que el menor y mejor rezago es el primero (véase Anexo A.5). A pesar de los cri- terios de información, consideramos conveniente desarrollar un modelo VAR(2) debido a la heterocedasticidad en los resultados de un modelo VAR(1). La in- versa de las raíces de polinomio característico son: 0.598, 0.598, 0.331, 0.331, 0.268, 0.265, 0.170, y 0.170, todas ellas menores a la unidad. Por lo tanto, se determina que el modelo VAR(2) cumple con la condición de estabilidad (véase Anexo A.6). Cuadro 5: Prueba de supuestos Assumption Test Statistic P-value Homoskedasticity ARCH (multivariate) 552.034 0.053 No serial correlation Portmanteau Test (adjusted) 235.321 0.289 Normality JB-Test (multivariate) 12.603 0.126 45 En el cuadro 5 se observan las pruebas de los supuestos de los erro- res del modelo VAR. Se realizó la prueba multivariada basada en ARCH con multiplicadores de Lagrange, la prueba de Portmanteau ajustado, y la prueba de Jarque-Bera, para probar la homocedasticidad, la no autocorrelación, y la norma- lidad respectivamente. En dicho orden, se obtuvieron estadísticos con p-valores de 0.053, 0.289, y 0.126, que son mayores a 0.05 (5 % de significancia). Por lo tanto, no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de que los erro- res son homocedasticos, no tienen autocorrelación, y tienen distribución normal. Cuadro 6: Impacto de la exportación de cobre (en puntos porcentuales, pp.) Variables Change Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 Step 6 Step 7 Step 8 ratiocob Transitory 4.277 2.304 1.234 0.462 0.020 -0.138 -0.151 -0.110 ratiotnt Transitory 0.230 -0.346 -0.435 -0.282 -0.152 -0.064 -0.012 0.011 tci2007 Transitory -0.098 -0.343 -0.329 -0.237 -0.134 -0.053 -0.008 0.011 tii2007 Transitory 1.781 1.355 0.696 0.351 0.135 0.005 -0.044 -0.047 ratiocob Permanent 4.277 6.581 7.815 8.276 8.296 8.158 8.007 7.897 ratiotnt Permanent 0.230 -0.116 -0.551 -0.833 -0.985 -1.049 -1.061 -1.050 tci2007 Permanent -0.098 -0.442 -0.771 -1.008 -1.142 -1.196 -1.203 -1.193 tii2007 Permanent 1.781 3.136 3.832 4.183 4.317 4.323 4.279 4.232 Según el cuadro 6, las respuestas ante una innovación de la variable ra- tiocob ocasiona un impacto en los pronósticos de 4.27, 0.23, -0.098, y 1.781 pp. al crecimiento de las variables ratiocob, ratiotnt, tci2007, y tii2007 en el si- guiente trimestre, respectivamente. El efecto transitorio negativo de las variables ratiotnt, y tci2007 persisten hasta un mínimo de -0.435, y -0.343 pp. en el tercer, y segundo trimestre después del impacto, respectivamente, para luego desva- necerse al segundo año (octavo periodo). En dicho orden, los efectos negativos permanentes de las variables alcanzan valores estables de -1.050, y -1.193 pp., respectivamente, al octavo periodo. El efecto transitorio positivo de las variables ratiocob, y tii2007 disminuyen constantemente hasta desvanecer entre el quinto y sexto trimestre. En dicho orden, los efectos positivos permanentes de las va- riables alcanzan valores estables cercanos a 8.1, y 4.25 pp., respectivamente. 46 Para observar con más detalle, y gráficamente, la interacción impulso-respuesta de efecto transitorio y permanente entre las demás variables véase Anexo A.7. Cuadro 7: Participación de la exportación de cobre en la varianza (en porcentaje) Variance Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 Step 6 Step 7 Step 8 ratiocob 100.00 99.80 96.71 94.55 93.62 93.35 93.31 93.31 ratiotnt 1.05 3.13 6.23 7.50 7.85 7.90 7.90 7.90 tci2007 0.26 2.93 5.23 6.40 6.76 6.81 6.81 6.81 tii2007 20.92 28.26 30.04 30.37 30.33 30.29 30.28 30.29 Por último, en el cuadro 7 se observa que la variable ratiocob influye en el error de pronóstico de las variables ratiocob, ratiotnt, tci2007, y tii2007 en 100 %, 1.05 %, 0.26 %, y 20.92 % en el siguiente trimestre, respectivamente. Sin embar- go, y en dicho orden, las participaciones alcanzan valores estables de 93.31 %, 7.9 %, 6.81 %, y 30.29 %, respectivamente, hasta el octavo trimestre después del impacto 47 VI. Discusión de resultados 6.1. Contrastación de hipótesis Los resultados de la función impulso-respuesta del modelo VAR demos- traron que el auge en la exportación de cobre relativa impulsó una variación positiva en su propio crecimiento y al crecimiento de los términos de intercambio, pero causo un variación negativa en el crecimiento de la producción transable relativa y el tipo de cambio real. La participación de dicho impacto en la varian- za del pronóstico de los indicadores es significativa y mayor a cero. Todos estas respuestas, en conjunto, configuran un comportamiento típico de síntomas de enfermedad holandesa presentadas en la economía peruana. Por lo tanto, dicho resultado comprueba la hipótesis general. El auge en la exportación de cobre ocasionó síntomas de enfermedad ho- landesa en la economía peruana, en el periodo 1995-2019. La respuesta de la producción transable relativa ante un impacto en el auge de la exportación de cobre relativa demostró una disminución de -1.050 pp. en su pronóstico. La participación de dicho impacto alcanzó un valor de 7.9 % en la varianza de su pronóstico. Por lo tanto, se comprueba la hipótesis específica. El auge en la exportación de cobre disminuyó la producción transable rela- tiva, en el periodo 1995-2019. La respuesta del tipo de cambio real ante un impacto en el auge de la ex- portación de cobre relativa demostró una disminución de -1.193 pp. en su pronós- tico. La participación de dicho impacto alcanzó un valor de 6.81 % en la varianza de su pronóstico. Por lo tanto, se comprueba la hipótesis específica. 48 El auge en la exportación de cobre disminuyó el tipo de cambio real, en el periodo 1995-2019. La respuesta de los términos de intercambio ante un impacto en el auge de la exportación de cobre relativa demostró un aumento de 4.232 pp. en su pronóstico. La participación de dicho impacto alcanzó un valor de 30.29 % en la varianza de su pronóstico. Por lo tanto, se comprueba la hipótesis específica. El auge en la exportación de cobre aumentó los términos de intercambio, en el periodo 1995-2019. 6.2. Contrastación de resultados Nuestra investigación demuestra síntomas de enfermedad holandesa de- bido al auge de la exportación de cobre relativa. Rehner y Rodríguez, 2021, coin- cide debido a la dependencia al sector minero, la relación entre auge de expor- tación de cobre y síntomas de enfermedad holandesa para Chile. Shafiullah et al., 2018 llegan a la misma conclusión respecto a la enfermedad holandesa pa- ra Australia, otro gran exportador de cobre. Sin embargo, Ge y Kinnucan, 2017 sugieren que la enfermedad holandesa en Mongolia no es clara o significativa, quizás debido a las diferencias en cantidad del recurso natural, y cuota interna- cional de exportación. Sanchez, 2020, y Galarza, 2019, coinciden en la presen- cia de enfermedad holandesa en Colombia, y Ecuador, respectivamente, aunque ambos autores utilizan la exportación de petróleo como detonante. Se logra demostrar una respuesta negativa de las exportaciones transables relativa, con exportaciones transable nos referimos a la integración del sector mi- nero, agropecuario, y pesquero, ante un impacto del auge de la exportación de cobre relativa. Es decir, un aumento mucho menor de los sectores transables 49 en relación con el aumento del sector no transable. Sanchez, 2020 coincide con que el auge en la exportación de petróleo afectó perniciosamente el producto real manufacturero y agrícola, ambos sectores transables, en Colombia. Así, Shafiu- llah et al., 2018, también expuso una afectación al sector manufacturero debido al boom minero en Australia, desindustrializandolo. Ge y Kinnucan, 2017, por el contrario concluyó que el impacto sobre el sector agrícola no fue suficientemente fuerte. También se demuestra una respuesta negativa en el tipo de cambio real ante un impacto en las exportaciones de cobre relativa. Es decir, la disminución del tipo de cambio implica una apreciación de la moneda local (sol peruano), uno de los síntomas clave de enfermedad holandesa. Sanchez, 2020 concuerda en que un auge en las exportaciones de petróleo aprecian la moneda colombiana. Shafiullah et al., 2018 obtiene el mismo resultado de apreciación del dólar austra- liano ante un impacto en la exportación del sector minero. Ge y Kinnucan, 2017 coincidió en que el boom exportador minero apreció el tugrik mongol. Capcha y Mallqui, 2021, en su modelo econométrico con datos temporales, demuestra el mismo resultado aplicado a la realidad peruana, apreciando el sol peruano debido a un impacto de las exportaciones mineras. Dávila, 2021, en su modelo estadístico descriptivo, demuestra también una apreciación del sol peruano co- mo producto de la enfermedad holandesa. Malo, 2019, coincide que los precios internacionales de los minerales impactaron el tipo de cambio. 6.3. Responsabilidad y ética de los resultados El presente estudio refleja un compromiso sólido con los principios éticos que rigen este ámbito profesional. Se han seguido de manera rigurosa las nor- mas morales y académicas que guían el proceso de investigación. En contraste, 50 a lo largo de este documento, se ha realizado de manera adecuada las fuentes utilizadas, las cuales se encuentran ubicadas en las referencias bibliográficas. Con el fin de garantizar la transparencia y preservar la integridad de la investigación, es importante resaltar que los datos empleados en este estudio son de acceso público y se obtuvieron a través de las respectivas páginas web institucionales. 51 VII. Conclusiones La economía peruana es dependiente de la producción primario, entre ellas el sector minero, y específicamente de la exportación de cobre. Entre la década del 2000 al 2010 el crecimiento de la exportación de cobre ha ido en aumento en comparación con el total de las exportaciones. Dicho crecimiento se relacionó con un aumento en el índice de los términos de intercambio, y una disminución en el índice del tipo de cambio real en el mismo periodo. En relación a la producción transable, medida como la integración entre los sectores agropecuario, pesca, y minería e hidrocarburos del PIB, coincidieron en dicho periodo con una disminución de sus productividades y un aumento en sus costos de producción. Esto le ocasionó un crecimiento lento y constante. La producción de bienes no transables, en cambio, tuvo un crecimiento mucho mayor. La producción transable en términos no transables tuvo un crecimiento más claro a la baja. Se propuso una investigación tomando como referencia el periodo 1995- 2019 y un modelo de vectores autorregresivos. Los resultados de nuestra inves- tigación, concluyeron que tanto como en corto y largo plazo, el auge de la ex- portación de cobre relativa impactó significativamente a la producción transable relativa, el tipo de cambio real, y los términos de intercambio en su conjunto. Así también, dicho impacto es causante de la variabilidad en sus pronósticos. Dichas interacciones guardan relación con el modelo de bienes transables y no transables de la teoría de comercio internacional. Las exportaciones de co- bre causaron un ingente ingreso de divisas extranjeras al país, ocasionando una apreciación del sol peruano. Dicha apreciación redujó la productividad y enca- reció la producción transable en términos de la no transable. Los términos de 52 intercambio aumentaron debido a la alta demanda internacional de cobre, y solo hasta que esta fuese satisfecha. Se concluye, entonces, que la exportación de cobre fue una causa para la presencia de síntomas de enfermedad holandesa en la economía peruana, en el periodo 1995-2019. 53 VIII. Recomendaciones El gobierno debe generar políticas fiscales que reduzcan los impuestos a las industrias del sector transable y apoyarlas a no perder competitividad, ni eficiencia en el mercado internacional. Controlar el gasto público y mejorar su capacidad en proyectos de inversión pública, pues estas podrán mejorar el fun- cionamiento del capital privado, diversificar el sector transable, y desarrollar una mejor absorción a las ganancias inesperadas por la exportación de cobre. Se debe generar, también, políticas de financiamiento contracíclicas que estimulen el ahorro en el consumidor y el endeudamiento del estado en moneda nacional. Esto se puede lograr mediante un aumento de la deuda interna tras un alza en sus tasas de interés, y un aumento en el ahorro del sector público. Dichas medidas ayudarán a controlar el consumo y el gasto a corto plazo. Además, el gobierno debe implementar políticas de rentas que estimulen un aumento en el salario mínimo. Pues, ante un inesperado crecimiento en la de- manda general de bienes transables y no transables, se requiere altos niveles de producción sujetas a un mercado laboral de ajuste lento, sticky. Dicho aumento en el salario acelerará al ajuste. Por último, una recomendación no directamente económica es la gene- ración y aplicación de políticas efectivas de lucha contra la corrupción en las instituciones públicas. Cada año existen pérdidas monetarias directa y significati- vamente, e indirectas mediante costos de oportunidad. La corrupción hace inútil e inservible toda recomendación dada. 54 IX. Referencias Agencies. (2005, enero). China’s economy grows 9.5 % in 2004. https://www. chinadaily.com.cn/english/doc/2005-01/25/content_412097.htm ANDINA. (2019, noviembre). PBI industrial crecerá 4 % este año, luego de cuatro años de caídas. Bjørnland, H. C., Thorsrud, L. A., & Torvik, R. (2019). Dutch disease dynamics reconsidered. European Economic Review, 119, 411-433. https://doi.org/ 10.1016/j.euroecorev.2019.07.016 Bruno, M., & Sachs, J. (1982). Energy and Resource Allocation: A Dynamic Mo- del of the "Dutch Disease". The Review of Economic Studies, 49(5), 845. https://doi.org/10.2307/2297191 Capcha, J., & Mallqui, J. (2021, diciembre). Fenómeno económico de la enferme- dad holandesa: caso Perú 1999 – 2018 [Tesis de maestría, Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo]. Ccama, F., Ramírez, W., & Mucho, R. (2019). Importancia de la minería y la agricultura en la economía peruana. Cátedra Villarreal, 7 (1), 27-39. https: //doi.org/10.24039/cv201971329 Corden, W. M., & Neary, J. P. (1982). Booming Sector and De-Industrialisation in a Small Open Economy. The Economic Journal, 92(368), 825. https: //doi.org/10.2307/2232670 Coronado, F. (2015, agosto). Indicadores de productividad y competitividad re- gional relacionados al agro (rep. de inv. N.o 2015-08-0010). CENTRUM, Graduate Business School. Dammert, A., & Molinelli, F. (2007, septiembre). Panorama de la Minería en el Perú (rep. de inv.). OSINERGMIN. https://www.chinadaily.com.cn/english/doc/2005-01/25/content_412097.htm https://www.chinadaily.com.cn/english/doc/2005-01/25/content_412097.htm https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2019.07.016 https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2019.07.016 https://doi.org/10.2307/2297191 https://doi.org/10.24039/cv201971329 https://doi.org/10.24039/cv201971329 https://doi.org/10.2307/2232670 https://doi.org/10.2307/2232670 55 Dávila, C. (2021). La influencia de la enfermedad holandesa en el crecimiento económico en el Perú (2007 - 2018) [Tesis de maestría, Universidad Na- cional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas]. De Echave, J. (2020). Estudio de caso sobre la gobernanza del cobre en el Perú. Recursos Naturales y Desarrollo, (196). De Gregorio, J. (2007). Macroeconomía: Teoría y Políticas (F. Castillo, Ed.). Pearson- Educación. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the Estimators for Autore- gressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 74(366a), 427-431. https://doi.org/10.1080/01621459.1979. 10482531 Galarza, J. (2019). Los determinantes de la Enfermedad Holandesa y su inci- dencia en el crecimiento económico en el Ecuador (PIB), un análisis post dolarización [Tesis de maestría, Universidad Técnica de Ambato]. Ge, W., & Kinnucan, H. W. (2017). The effects of Mongolia’s booming mining industry on its agricultural sector: A test for Dutch disease. Agricultural Economics, 48(6), 781-791. https://doi.org/10.1111/agec.12374 INEI. (2017, mayo). Panorama de la Economía Peruana 1950-2016 (inf. téc.). Instituto Nacional de Estadística e Informática. Larraín, F., & Sachs, J. (2002). Macroeconomía en la economía global (M. Castillo & G. Silvero, Eds.; 2.a ed.). PEARSON EDUCATION S.A. Malo, W. (2019). Precios internacionales de los minerales, recaudación tributa- ria neta minera, gasto social y pobreza en el Perú 2004-2018 [Bachelor’s Thesis]. Universidad Privada Antenor Orrego. Mullen, J. (2018, julio). China: The US has started ’the biggest trade war’ in his- tory. https://money.cnn.com/2018/07/06/news/economy/us-china-trade- war-tariffs/index.html https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531 https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531 https://doi.org/10.1111/agec.12374 https://money.cnn.com/2018/07/06/news/economy/us-china-trade-war-tariffs/index.html https://money.cnn.com/2018/07/06/news/economy/us-china-trade-war-tariffs/index.html 56 Neary, J. P., & Purvis, D. D. (1982). Sectoral Shocks in a Dependent Economy: Long-Run Adjustment and Short-Run Accommodation. The Scandinavian Journal of Economics, 84(2), 229. https://doi.org/10.2307/3439637 Ng, E. (2013, agosto). Jiangxi Copper warns of deepening price pressures. https: / /www.scmp.com/business/companies/article/1300158/jiangxi- copper- profit-down-52-cent-lower-prices?module=perpetual_scroll_0&pgtype= article&campaign=1300158 Pesaran, M. H. (1984). Macroeconomic Policy in an Oil-Exporting Economy with Foreign Exchange Controls. Economica, 51(203), 253. https://doi.org/10. 2307/2554544 Rehner, J., & Rodríguez, S. (2021). Cities built on copper – The impact of mi- ning exports, wages and financial liquidity on urban economies in Chile. Resources Policy, 70, 101190. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2018. 05.001 Runkle, D. E. (1987). Vector Autoregressions and Reality. Journal of Business and Economic Statistics, 5(4), 437-442. https://doi.org/10.1080/07350015. 1987.10509609 Sainz-Maza, J. (2022, diciembre). La competitividad del sector minero en el Pe- rú: El crecimiento en el departamento de Cajamarca y su impacto en la economía local [Bachelor’s Thesis]. Universidad del País Vasco. Sanchez, C. (2020). Evidencia empírica de enfermedad holandesa en Colom- bia, una aproximación VECM (2000-2017) [Tesis de maestría, Universidad Pontificia Bolivariana]. Schuldt, J. (1994, diciembre). La enfermedad holandesa y otros virus de la eco- nomía peruana (U. del Pacífico, Ed.). Universidad del Pacífico. Centro de Investigación. https://doi.org/10.2307/3439637 https://www.scmp.com/business/companies/article/1300158/jiangxi-copper-profit-down-52-cent-lower-prices?module=perpetual_scroll_0&pgtype=article&campaign=1300158 https://www.scmp.com/business/companies/article/1300158/jiangxi-copper-profit-down-52-cent-lower-prices?module=perpetual_scroll_0&pgtype=article&campaign=1300158 https://www.scmp.com/business/companies/article/1300158/jiangxi-copper-profit-down-52-cent-lower-prices?module=perpetual_scroll_0&pgtype=article&campaign=1300158 https://www.scmp.com/business/companies/article/1300158/jiangxi-copper-profit-down-52-cent-lower-prices?module=perpetual_scroll_0&pgtype=article&campaign=1300158 https://doi.org/10.2307/2554544 https://doi.org/10.2307/2554544 https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2018.05.001 https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2018.05.001 https://doi.org/10.1080/07350015.1987.10509609 https://doi.org/10.1080/07350015.1987.10509609 57 Segovia, J. (2022, marzo). La relación de las exportaciones mineras en las ex- portaciones del Perú, periodo 2015-2021 [Tesis de maestría, Universidad Privada de Tacna]. Shafiullah, M., Selvanathan, S., Naranpanawa, A., & Chai, A. (2018). Exami- ning Dutch disease across Australian regions. The World Economy, 42(2), 590-613. https://doi.org/10.1111/twec.12720 Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and Reality. Econometrica, 48(1), 1. https: //doi.org/10.2307/1912017 The Economist. (1977, noviembre). The Dutch Disease. https : / / www. uio. no / studier / emner / sv / oekonomi / ECON4925 / h08 / undervisningsmateriale / DutchDisease.pdf Vela, L., & Gonzales, J. (2011). Competitividad del sector agrario peruano, pro- blemática y propuestas de solución (rep. de inv.). Universidad de Alicante. Xan, A. (2014, abril). Falling prices put pressure on high-cost copper miners. https://www.ft.com/content/457679c8-bc15-11e3-831f-00144feabdc0 https://doi.org/10.1111/twec.12720 https://doi.org/10.2307/1912017 https://doi.org/10.2307/1912017 https://www.uio.no/studier/emner/sv/oekonomi/ECON4925/h08/undervisningsmateriale/DutchDisease.pdf https://www.uio.no/studier/emner/sv/oekonomi/ECON4925/h08/undervisningsmateriale/DutchDisease.pdf https://www.uio.no/studier/emner/sv/oekonomi/ECON4925/h08/undervisningsmateriale/DutchDisease.pdf https://www.ft.com/content/457679c8-bc15-11e3-831f-00144feabdc0 Anexos A.1. Matriz de consistencia Cuadro 8: Matriz de consistencia Problemas Objetivos Hipótesis Variables Indicadores Metodología General: General: General: Independiente: Independiente: Tipo de investigación: ¿Ocasionó el auge de la exportación de cobre síntomas de enfermedad holan- desa en la economía peruana, en el perio- do 1995-2019? Demostrar que el auge de la exporta- ción de cobre oca- sionó síntomas de enfermedad holan- desa en la economía peruana, en el perio- do 1995-2019. El auge en la expor- tación de cobre oca- sionó síntomas de enfermedad holan- desa en la economía peruana, en el perio- do 1995-2019. Auge de la expor- tación de la ex- portación de co- bre Exportación tra- dicional de cobre relativa Cuantitativo y de- ductivo, aplicada, y explicativa Específicas Específicas Específicas Dependiente Dependiente Técnica estadística ¿En qué medi- da la exportación de cobre impul- só la producción transable relativa, en el periodo 1995- 2019? Medir la respues- ta de la produc- ción transable relati- va ante el auge de la exportación de co- bre, en el periodo 1995-2019. El auge en la ex- portación de cobre disminuyó la produc- ción transable rela- tiva, en el periodo 1995-2019. Síntomas de en- fermedad holan- desa 1) Producción transable relati- Bienes trans. Bienes no trans. Estaística des- criptiva, estadís- tica inferencial, y econometría. 5 8 va: Cuadro 8: Matriz de consistencia (continuación) ¿En cuánto la expor- tación de cobre im- pulsó el tipo de cam- bio real, en el perio- do 1995-2019? ¿En que valor la ex- portación de cobre impulsó los términos de intercambio, en el periodo 1995-2019? Cuantificar la res- puesta del tipo de cambio real ante el auge de la exporta- ción de cobre, en el periodo 1995-2019. Evaluar la respues- ta de los términos de intercambio ante el auge de la exporta- ción de cobre, en el periodo 1995-2019. El auge en la ex- portación de cobre disminuyó el tipo de cambio real, en el periodo 1995-2019. El auge en la expor- tación de cobre au- mentó los términos de intercambio, en el periodo 1995-2019. 2) Tipo de cam- bio real: Índice (base = 2009) 3) Términos de intercambio: Índi- ce (base = 2009) Población Todo Perú. Su población en totalidad, me- diante cuentas nacionales ma- croeconómicas. Muestra Banco Central de Reserva del Pe- rú, Instituto Na- cional de Esta- dística e Informá- tica 5 9 A.2. Base de datos Cuadro 9: Base de datos Quarter ratiocob ratiotnt tci2007 tii2007 Quarter ratiocob ratiotnt tci2007 tii2007 Quarter ratiocob ratiotnt tci2007 tii2007 1995Q1 3.13 -2.34 -0.26 4.32 2001Q1 -2.60 -0.44 0.52 1.61 2007Q1 -0.22 -1.59 -0.21 -0.28 1995Q2 2.72 0.21 -0.67 -4.20 2001Q2 4.31 1.04 2.18 -0.90 2007Q2 3.46 1.46 0.37 5.99 1995Q3 6.51 1.34 -2.22 3.60 2001Q3 10.19 8.33 -1.75 0.65 2007Q3 2.26 -1.86 -1.60 -4.99 1995Q4 -4.50 -0.32 0.95 -1.07 2001Q4 7.29 1.48 -1.33 2.13 2007Q4 2.55 0.70 -5.06 -4.12 1996Q1 -6.21 1.01 -0.16 -1.57 2002Q1 4.23 1.50 1.52 3.37 2008Q1 -3.45 -1.95 -4.08 0.65 1996Q2 -6.78 4.01 0.24 0.62 2002Q2 -0.94 -4.43 -0.22 1.97 2008Q2 -2.24 2.34 -2.06 -3.20 1996Q3 -9.70 1.15 0.47 -6.54 2002Q3 -5.92 0.50 3.67 0.18 2008Q3 -8.92 -1.44 2.47 -7.59 1996Q4 3.63 -0.63 3.03 4.08 2002Q4 -4.97 0.05 -0.56 2.14 2008Q4 -9.56 3.56 2.03 -13.07 1997Q1 -3.18 2.58 1.02 4.68 2003Q1 -5.16 -1.21 -2.14 -2.80 2009Q1 -2.15 -0.68 1.99 2.66 1997Q2 -1.00 -0.98 -0.67 2.80 2003Q2 -1.11 2.45 -0.61 -1.67 2009Q2 6.00 2.52 -4.24 6.30 1997Q3 -0.48 -2.00 -2.02 2.37 2003Q3 5.11 -0.61 0.85 5.00 2009Q3 7.39 -1.75 -1.28 6.27 1997Q4 -4.30 -1.15 1.58 -5.07 2003Q4 9.88 -0.03 -0.75 5.72 2009Q4 9.86 -2.20 -2.52 10.39 1998Q1 -3.97 3.98 0.69 -0.85 2004Q1 14.79 2.63 -1.05 7.63 2010Q1 2.51 -1.03 -1.35 3.65 1998Q2 -6.25 -0.38 0.67 2.49 2004Q2 7.92 -4.27 0.53 1.70 2010Q2 3.33 -3.30 -0.39 3.20 1998Q3 -4.67 1.96 3.31 -2.01 2004Q3 2.99 1.93 -2.62 -4.54 2010Q3 -0.31 -3.22 -1.94 0.26 1998Q4 -6.08 8.68 4.72 -6.04 2004Q4 -1.78 1.18 -2.35 3.22 2010Q4 0.07 -0.40 0.27 6.13 1999Q1 -1.98 4.53 7.54 0.83 2005Q1 -1.74 1.85 -0.90 1.29 2011Q1 0.33 1.75 -0.65 3.63 1999Q2 -0.30 2.34 -0.53 -4.96 2005Q2 -1.21 -2.16 0.47 3.52 2011Q2 -5.33 -2.24 0.65 -0.30 1999Q3 10.36 -1.40 0.66 1.41 2005Q3 5.11 3.46 1.58 0.35 2011Q3 -5.31 0.02 -2.27 1.13 1999Q4 4.65 -1.81 3.37 3.78 2005Q4 14.63 0.39 4.01 5.11 2011Q4 -4.23 0.22 -2.24 -6.02 2000Q1 1.69 -0.45 -0.35 -1.02 2006Q1 3.77 -3.87 -2.33 9.34 2012Q1 2.93 -0.88 -0.96 3.33 2000Q2 -2.85 4.88 0.68 -2.88 2006Q2 11.16 -0.38 -0.40 15.14 2012Q2 0.62 1.19 -0.96 -3.01 2000Q3 2.17 0.14 -0.52 1.06 2006Q3 6.87 -0.15 -0.63 2.33 2012Q3 1.72 -1.82 -2.16 -0.70 2000Q4 8.78 1.24 0.69 -2.67 2006Q4 -3.81 -2.80 -1.40 1.61 2012Q4 1.72 -2.91 -1.60 2.44 6 0 61 Cuadro 9: Base de datos (continuación) Quarter ratiocob ratiotnt tci2007 tii2007 Quarter ratiocob ratiotnt tci2007 tii2007 2013Q1 -0.03 2.30 -0.27 -0.14 2016Q3 1.68 1.11 0.40 3.42 2013Q2 -1.83 2.18 2.92 -7.14 2016Q4 4.86 1.41 0.94 2.60 2013Q3 2.43 -0.02 3.76 -1.89 2017Q1 3.36 -1.29 -3.55 0.02 2013Q4 0.47 0.39 -0.53 -1.12 2017Q2 1.15 1.91 -0.61 -0.94 2014Q1 -2.83 -1.92 0.73 -1.00 2017Q3 1.66 1.51 -0.52 5.15 2014Q2 2.77 -2.19 -0.59 -2.54 2017Q4 1.66 -0.67 0.72 5.34 2014Q3 0.45 1.07 0.56 2.84 2018Q1 -0.12 -1.51 0.16 -1.03 2014Q4 -1.64 0.36 2.59 -1.14 2018Q2 -1.14 0.97 1.26 -3.49 2015Q1 0.76 4.08 3.04 -3.99 2018Q3 -2.12 0.01 0.59 -5.55 2015Q2 3.56 1.23 2.50 -0.53 2018Q4 -0.29 -0.81 1.53 0.29 2015Q3 3.51 1.87 1.32 -4.72 2019Q1 -2.89 -0.13 -1.23 0.24 2015Q4 5.15 3.22 2.27 -0.63 2019Q2 3.89 -0.50 0.32 1.71 2016Q1 2.53 4.01 2.78 -0.99 2019Q3 -1.65 0.74 0.67 1.35 2016Q2 6.08 3.01 -3.36 1.91 2019Q4 4.27 1.66 0.55 -1.45 A.3. Comportamiento temporal Figura 1: Comportamiento temporal de las variables 1995-2019 15 10 5 0 − −1 2000 2010 2020 Trimestres Variables ratiocob ratiotnt tci2007 tii2007 (ratiocob) Exportación de cobre relativa, (ratiotnt) Producción transable relativa, (tci2007) Índice de tipo de cambio 2007, (tii207) Índice de términos de intercambio 2007. Series desestacionalizadas mediante X−13ARIMA−SEATS. Fuente: Banco Central de Reserva del Perú. Elaboración propia. Variación porcentual 5 0 V a lo re s 62 A.4. Comportamiento temporal 2003-2013 Cuadro 10: Comportamiento temporal 2003-2013 Año Exportación de cobre* (porcentaje) PIB transable** (porcentaje) Tipo de cambio real (índice 2007) Términos de intercambio (índice 2007) 2003 13.83 28.75 107.87 60.02 2004 19.33 28.76 104.83 68.49 2005 19.75 29.40 103.01 72.60 2006 24.83 28.15 103.54 94.18 2007 25.47 26.71 100 100 2008 23.21 26.13 91.72 87.85 2009 21.50 26.15 91.43 85.54 2010 24.80 23.84 85.90 103.71 2011 23.28 22.74 83.57 112.02 2012 22.62 21.83 78.81 108.76 2013 22.88 21.50 79.66 102.26 Figura 2: Comportamiento temporal 2003-2013 25.0 22.5 20.0 17.5 15.0 28 26 24 22 2004 2006 2008 2010 2012 2004 2006 2008 2010 2012 100 90 80 110 100 90 80 70 60 2004 2006 2008 2010 2012 2004 2006 2008 2010 2012 Años * en relación al total de exportaciones. ** suma de los sectores agropecuario, minería e hidrocarb., y pesca dividido con la suma de los sectores servicios, comercio, construcción, elect. y agua, y manufactura. Series desestacionalizadas mediante X−13ARIMA−SEATS. Fuente: Banco Central de Reserva del Perú. Elaboración Propia. Exportación de cobre (porcentaje)* Tipo de cambio real (índice 2007) PIB transable (porcentaje)** Términos de intercambio (índice 2007) V a lo re s 63 A.5. Criterios de información Cuadro 11: Evaluación del rezago óptimo Lag 1 Lag 2 Lag 3 Lag 4 Lag 5 Lag 6 AIC(n) 8.364 8.597 8.779 8.987 9.092 9.212 HQ(n) 8.582 8.991 9.347 9.730 10.010 10.305 SC(n) 8.905 9.571 10.186 10.827 11.365 11.918 FPE(n) 4, 289.929 5, 428.752 6, 542.817 8, 127.219 9, 162.461 10, 558.010 A.6. Resultados del modelo Cuadro 12: Resultados del modelo VAR(1) Dependent variable: ratiocob ratiotnt y tci2007 tii2007 (1) (2) (3) (4) ratiocob.l1 0.543∗∗∗ −0.062 −0.070 0.217∗∗ (0.105) (0.054) (0.046) (0.095) ratiotnt.l1 0.115 0.017 0.165∗ 0.107 (0.200) (0.103) (0.088) (0.181) tci2007.l1 0.066 0.283∗∗ 0.245∗∗ −0.222 (0.222) (0.114) (0.098) (0.201) tii2007.l1 −0.007 −0.070 −0.027 0.168 (0.130) (0.067) (0.057) (0.117) const 0.399 0.530∗∗ 0.092 0.197 (0.448) (0.230) (0.197) (0.405) Observations 99 99 99 99 R2 Adjusted R2 Residual Std. Error (df = 94) F Statistic (df = 4; 94) Roots Cha. Poly 0.485, 0.485, 0.110, 0.085 Note: ∗p<0.1; ∗∗p<0.05; ∗∗∗p<0.01 0.288 0.139 0.189 0.164 0.258 0.103 0.155 0.129 4.279 2.199 1.880 3.863 9.516∗∗∗ 3.804∗∗∗ 5.491∗∗∗ 4.624∗∗∗ 64 Cuadro 13: Prueba de supuestos - VAR(1) Assumption Test Statistic P-value Homoskedasticity ARCH (multivariate) 567.215 0.020 No serial correlation Portmanteau Test (adjusted) 241.975 0.452 Normality JB-Test (multivariate) 12.003 0.151 Cuadro 14: Resultados del modelo VAR(2) Dependent variable: ratiocob ratiotnt y tci2007 tii2007 (1) (2) (3) (4) ratiocob.l1 0.536∗∗∗ −0.048 −0.070 0.230∗∗ (0.119) (0.063) (0.054) (0.108) ratiotnt.l1 0.053 0.001 0.178∗ 0.025 tci2007.l1 (0.209) −0.104 (0.238) (0.110) 0.269∗∗ (0.125) (0.094) 0.260∗∗ (0.107) (0.191) −0.273 (0.217) tii2007.l1 −0.006 −0.063 −0.034 0.191 ratiocob.l2 (0.132) −0.046 (0.122) (0.069) −0.014 (0.064) (0.059) −0.007 (0.055) (0.120) −0.024 (0.111) ratiotnt.l2 0.297 −0.014 0.008 −0.061 (0.205) (0.108) (0.092) (0.186) tci2007.l2 0.330 −0.001 −0.041 0.238 (0.235) (0.124) (0.106) (0.214) tii2007.l2 0.085 −0.046 0.030 −0.022 (0.133) (0.070) (0.060) (0.121) const 0.283 0.565∗∗ 0.077 0.313 (0.464) (0.244) (0.209) (0.422) Observations 98 98 98 98 R2 0.326 0.147 0.192 0.186 Adjusted R2 0.265 0.070 0.120 0.112 Residual Std. Error (df = 89) 4.277 2.250 1.928 3.893 F Statistic (df = 8; 89) 5.380∗∗∗ 1.914∗ 2.647∗∗ 2.536∗∗ Roots Cha. Poly 0.598, 0.598, 0.331, 0.331, 0.268, 0.265, 0.170, 0.170 Note: ∗p<0.1; ∗∗p<0.05; ∗∗∗p<0.01 65 A.7. Función impulso respuesta Cuadro 15: Función impulso respuesta - Transitorio Impulse Response Step Lower (CI 95 %) Value Upper (CI 95 %) ratiocob ratiocob 1 3.361 4.277 4.591 ratiocob ratiotnt 1 -0.227 0.230 0.622 ratiocob tci2007 1 -0.500 -0.098 0.322 ratiocob tii2007 1 1.077 1.781 2.343 ratiocob ratiocob 2 1.297 2.304 2.888 ratiocob ratiotnt 2 -0.741 -0.346 0.066 ratiocob tci2007 2 -0.759 -0.343 0.092 ratiocob tii2007 2 0.521 1.355 1.987 ratiocob ratiocob 3 0.240 1.234 1.717 ratiocob ratiotnt 3 -0.825 -0.435 0.013 ratiocob tci2007 3 -0.639 -0.329 0.015 ratiocob tii2007 3 0.020 0.696 1.257 ratiocob ratiocob 4 -0.467 0.462 1.038 ratiocob ratiotnt 4 -0.527 -0.282 0.041 ratiocob tci2007 4 -0.472 -0.237 0.086 ratiocob tii2007 4 -0.226 0.351 0.814 ratiocob ratiocob 5 -0.665 0.020 0.658 ratiocob ratiotnt 5 -0.360 -0.152 0.062 ratiocob tci2007 5 -0.346 -0.134 0.095 ratiocob tii2007 5 -0.232 0.135 0.495 ratiocob ratiocob 6 -0.644 -0.138 0.287 ratiocob ratiotnt 6 -0.241 -0.064 0.082 ratiocob tci2007 6 -0.217 -0.053 0.115 ratiocob tii2007 6 -0.275 0.005 0.281 ratiocob ratiocob 7 -0.495 -0.151 0.120 ratiocob ratiotnt 7 -0.130 -0.012 0.098 ratiocob tci2007 7 -0.109 -0.008 0.109 ratiocob tii2007 7 -0.245 -0.044 0.127 ratiocob ratiocob 8 -0.325 -0.110 0.096 ratiocob ratiotnt 8 -0.073 0.011 0.117 ratiocob tci2007 8 -0.055 0.011 0.100 ratiocob tii2007 8 -0.204 -0.047 0.059 66 Cuadro 16: Función impulso respuesta - Permanente Impulse Response Step Lower (CI 95 %) Value Upper (CI 95 %) ratiocob ratiocob 1 3.361 4.277 4.591 ratiocob ratiotnt 1 -0.227 0.230 0.622 ratiocob tci2007 1 -0.500 -0.098 0.322 ratiocob tii2007 1 1.077 1.781 2.343 ratiocob ratiocob 2 5.019 6.581 7.284 ratiocob ratiotnt 2 -0.708 -0.116 0.384 ratiocob tci2007 2 -1.073 -0.442 0.186 ratiocob tii2007 2 1.711 3.136 4.035 ratiocob ratiocob 3 5.450 7.815 8.822 ratiocob ratiotnt 3 -1.246 -0.551 0.084 ratiocob tci2007 3 -1.613 -0.771 0.138 ratiocob tii2007 3 2.264 3.832 4.870 ratiocob ratiocob 4 5.261 8.276 9.812 ratiocob ratiotnt 4 -1.764 -0.833 0.034 ratiocob tci2007 4 -1.962 -1.008 0.137 ratiocob tii2007 4 2.408 4.183 5.578 ratiocob ratiocob 5 5.024 8.296 10.297 ratiocob ratiotnt 5 -1.947 -0.985 0.013 ratiocob tci2007 5 -2.169 -1.142 0.165 ratiocob tii2007 5 2.331 4.317 6.030 ratiocob ratiocob 6 4.849 8.158 10.361 ratiocob ratiotnt 6 -1.986 -1.049 -0.039 ratiocob tci2007 6 -2.258 -1.196 0.200 ratiocob tii2007 6 2.255 4.323 6.190 ratiocob ratiocob 7 4.798 8.007 10.336 ratiocob ratiotnt 7 -1.952 -1.061 -0.055 ratiocob tci2007 7 -2.322 -1.203 0.211 ratiocob tii2007 7 2.261 4.279 6.214 ratiocob ratiocob 8 4.743 7.897 10.288 ratiocob ratiotnt 8 -1.936 -1.050 -0.070 ratiocob tci2007 8 -2.334 -1.193 0.207 ratiocob tii2007 8 2.271 4.232 6.204 67 ratiocob to ratiocob ratiocob to ratiotnt ratiocob to tci2007 0.0 6 4 2 0 ratiocob to tii2007 Figura 3: Función impulso respuesta - Transitorio 4 3 2 1 0 ratiocob to tci2007 0.4 0.0 −0. −0. 0.2 0.0 −0.2 −0.4 −0.6 −0.8 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 2 4 6 8 2 4 6 8 Periodos (trimestres) (gris) 95% Intervalo de confianza. Elaboración propia. Figura 4: Función impulso respuesta - Permanente 10.0 7.5 0 5.0 −1 2.5 0.0 −2 2 4 6 8 2 4 6 8 Periodos (trimestres) (gris) 95% Intervalo de confianza. Elaboración propia. ratiocob to ratiocob ratiocob to ratiotnt 4 8 ratiocob to tii2007 D e s v . E s tá n d a r D e s v . E s tá n d a r 68 A.8. Descomposición de la varianza Cuadro 17: Descomposición de la varianza Variance Contribution Step 1 Step 2 Step 3 Step 4 Step 5 Step 6 Step 7 Step 8 ratiocob ratiocob 100 99.8 96.71 94.55 93.62 93.35 93.31 93.31 ratiocob ratiotnt 0 0.04 1.91 3.01 3.41 3.52 3.53 3.53 ratiocob tci2007 0 0.17 1.09 2.13 2.67 2.82 2.85 2.84 ratiocob tii2007 0 0 0.29 0.31 0.31 0.31 0.31 0.31 ratiotnt ratiocob 1.05 3.13 6.23 7.5 7.85 7.9 7.9 7.9 ratiotnt ratiotnt 98.95 91.24 87.02 85.81 85.43 85.32 85.3 85.29 ratiotnt tci2007 0 4.82 5.12 5.07 5.1 5.14 5.17 5.18 ratiotnt tii2007 0 0.81 1.63 1.63 1.63 1.63 1.63 1.63 tci2007 ratiocob 0.26 2.93 5.23 6.4 6.76 6.81 6.81 6.81 tci2007 ratiotnt 2.55 8.08 8.22 8.12 8.15 8.19 8.21 8.22 tci2007 tci2007 97.18 88.69 86.26 85.17 84.77 84.67 84.65 84.65 tci2007 tii2007 0 0.29 0.29 0.31 0.32 0.33 0.33 0.33 tii2007 ratiocob 20.92 28.26 30.04 30.37 30.33 30.29 30.28 30.29 tii2007 ratiotnt 4.78 4.29 4.37 4.54 4.7 4.75 4.77 4.77 tii2007 tci2007 0.03 1.62 1.76 1.97 2.13 2.2 2.22 2.23 tii2007 tii2007 74.27 65.83 63.83 63.12 62.84 62.76 62.73 62.72