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Las rentas de la Actividad Minera para la región de Cajamarca 10 de junio 2011 Nilton Quiñones.

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Presentación del tema: "Las rentas de la Actividad Minera para la región de Cajamarca 10 de junio 2011 Nilton Quiñones."— Transcripción de la presentación:

1 Las rentas de la Actividad Minera para la región de Cajamarca 10 de junio 2011 Nilton Quiñones

2 Bonanza minera e incremento en la recaudación tributaria En búsqueda de un mecanismo de mayor participación por parte del Estado de las rentas extraordinarias generadas por la actividad extractiva El aporte de las Rentas al Desarrollo de la Región y sus retos

3 BONANZA MINERA E INCREMENTO EN LA RECAUDACIÓN TRIBUTARIA

4 Bonanza Desde el año 2005, la economía peruana viene atravesando un período de bonanza fiscal proveniente del sector extractivo, principalmente del minero e hidrocarburos, producto de los altos precios de las materias primas en el mercado internacional, pese a la crisis financiera internacional del 2008. Así pues, tenemos que entre los años 2001 y 2009, la recaudación por la actividad minera se multiplicó por 17,5 en el total de tributos internos.

5 PRODUCCION DE COBRE Y COTIZACION 2000 - 2010

6 PRODUCCION DE COBRE POR DEPARTAMENTO 2000 – 2010 (t. de contenido fino) DEPARTAMENTOS / AÑOS DEPARTMENTS / YEARS 2000200120022003200420052006200720082009 1/2010 1/ TOTAL553,924722,355844,553842,6051,035,5741,009,8991,048,4721,190,2741,267,8671,276,2491,247,126.ANCASH1,019163,240342,745269,029372,032 384,008 391,779342,446361,203349,792332,233.AREQUIPA71,66177,40086,88087,84389,057 94,108 97,120275,051325,157309,498313,608.MOQUEGUA233,638165,139168,067189,816199,890 169,530 184,567194,152206,442197,776174,589.TACNA105,610176,808176,229184,839197,475 188,082 182,347172,571148,295161,957166,396.CUZCO91,66485,18418,22751,644118,527 109,421 115,626119,540110,769107,23393,015.CAJAMARCA251112300000717,70738,64443,657.LIMA15,53016,11816,76920,47022,602 28,778 32,50633,25340,51436,30935,307.PASCO4,4997,46310,16610,50310,878 11,268 11,73514,41818,56521,09029,211.HUANCAVELICA18,29417,06216,03816,69315,219 15,652 17,87219,49521,54719,61220,421.ICA00000002,6829,75816,40519,312.JUNIN5,4935,7415,3214,3784,827 4,462 7,9048,6919,66011,68613,299.HUANUCO4,4436,0802,1195,0163,478 2,737 3,9043,4342,9022,9173,593.LA LIBERTAD1,9251,8831,6892,3371,434 1,644 2,1152,5992,0911,788.AYACUCHO1251277436153 210 434523448794675.PUNO0000001,0361,8302,29944521.PIURA00000000000 1/ Datos Preliminares MINISTERIO DE ENERGIA Y MINAS / MINISTRY OF ENERGY AND MINES

7 PRODUCCION DE ORO Y COTIZACION 2000 - 2010

8 PRODUCCION DE ORO POR DEPARTAMENTO 2000 - 2010 ( Miles de Onzas Finas) DEPARTAMENTOS / AÑOS DEPARTMENTS / YEARS 200020012002200320042005200620072008 2009 1/ 2010 1/ T O T A L4,2634,4545,0655,5505,5696,6876,5215,4735,7835,9165,253.CAJAMARCA1,9261,9552,3452,8622,9233,3182,6141,5671,8442,2021,661.LA LIBERTAD4834875195595941,1551,7981,7351,8381,6941,545.MADRE DE DIOS 2/341534602413475525511529540558614.AREQUIPA455477531 557595536567519546562.MOQUEGUA7056108132211190170153176212.ANCASH817918904917650630512522404276197.AYACUCHO32101317198139151152.PUNO10110234267010610790.CUSCO32381429334039373876.PASCO12 155258516050686945.HUANCAVELICA82063868910310977503944.JUNIN---0 503433.LIMA951589131617221918.TACNA--- 333432233.ICA180000--- 00.APURIMAC22411442453630123--- 1/ Datos Preliminares 2/ Hasta el año 2002 incluye Madre de Dios, Puno, Sur Medio, Costa Norte. 3/ Datos Estimados MINISTERIO DE ENERGIA Y MINAS / MINISTRY OF ENERGY AND MINES

9 ¿las reservas como están? RESERVAS PROBADAS Y PROBABLES POR DEPARTAMENTOS - 2009 / PROVEN AND PROBABLE RESERVES BY REGION - 2009 Reservas de Cobre (TMF) / Copper Reserves (FMT) Reservas de Zinc (TMF) / Zinc Reserves (FMT) Reservas de Oro (Grs.F) Gold Reserves (FGr) DPTO. PROBABLEPROBADA DPTO. PROBABLEPROBADA DPTO. PROBABLEPROBADA CANTIDAD TMF CANTIDAD Grs.F TACNA2,786,22710,190,406 PASCO3,021,9613,423,427 LA LIBERTAD330,951,866 277,290,68 1 MOQUEGUA13,687,3855,934,578 ANCASH4,339,3141,555,751 CAJAMARCA743,520,544 202,121,16 9 AREQUIPA8,530,8474,181,372 JUNIN1,483,6141,431,244 ANCASH79,697,43877,883,349 CAJAMARCA2,613,6952,688,892 LIMA1,192,286800,696 AREQUIPA223,838,82139,198,291 CUSCO414,7942,367,187 ICA486,334447,788 CUSCO11,375,86134,579,043 ANCASH6,316,2951,434,088 AYACUCHO736240,510 AYACUCHO36,482,94929,638,597 LA LIBERTAD482,977673,585 HUANCAVELICA128,175189,549 MOQUEGUA2,475,00323,276,003 PASCO168,451254,762 PUNO483,380173,624 PUNO24,357,87822,797,261 HUANCAVELICA59,372177,580 AREQUIPA103,089117,348 PASCO13,915,8808,111,464 LIMA144,751135,223 AMAZONAS120,00080,000 JUNIN5,655,3514,279,385 ICA156,704110,549 HUANUCO54,65773,969 LIMA2,292,8243,593,835 JUNIN189,78174,667 LA LIBERTAD18,70617,623 HUANCAVELICA2,247,6302,152,831 PUNO30461,741 CUSCO2865 MADRE DE DIOS1,476,9551,328,071 HUANUCO10,00913,428 ICA202,265173,629 AYACUCHO5,19611,460 APURIMAC1,036,80024,000 PIURA08,918 TACNA2540 APURIMAC1,1050 LAMBAYEQUE00

10 … RESERVAS PROBADAS Y PROBABLES POR DEPARTAMENTOS - 2009 / PROVEN AND PROBABLE RESERVES BY REGION - 2009 Reservas de Hierro (TMF) Iron Reserves (FMT) Reservas de Plata (Kgs.F) / Silver Reserves (F.Kgs.) Reservas de Plomo (TMF) / Lead Reserves (FMT) DPTO. PROBABL E PROBAD A DPTO. PROBABLEPROBADA DPTO. PROBABLEPROBADA CANTIDA D TMF CANTIDAD Kgs.F CANTIDAD TMF ICA 286,709, 852 574,000, 351 PASCO4,997,0058,145,320 PASCO1,786,4891,380,337 CUSCO 31,624,0 00 94,779,0 00 ANCASH10,511,8614,675,485 ANCASH452,956415,558 JUNIN 1,389,30 0 293,485 JUNIN4,287,3454,237,435 JUNIN307,920336,907 ANCASH139,516138,516 CAJAMARCA1,895,9982,709,271 PUNO1,013,915332,856 AREQUIPA51,79787,805 PUNO6,543,2912,333,121 LIMA394,793226,339 TACNA73,75072,630 CUSCO633,5411,755,296 HUANCAVELICA96,607150,767 LAMBAYEQUE 18,600 AYACUCHO492,5761,367,771 AYACUCHO50469,178 PASCO82,7506,000 HUANCAVELICA837,8501,287,658 AREQUIPA11,38948,812 LA LIBERTAD4,855547 LIMA3,630,4171,222,853 HUANUCO38,16047,946 LIMA300450 AREQUIPA3,248,092931,424 ICA50,11847,782 PUNO 6030 ICA576,478430,620 AMAZONAS30,00020,000 HUANCAVELICA8,0034 HUANUCO133,469227,908 LA LIBERTAD9,5505,849 AMAZONAS205,712137,141 CUSCO287271 LA LIBERTAD188,388117,512 MOQUEGUA00 LAMBAYEQUE00

11 La recaudación por la actividad minera Esta bonanza trajo consigo un incremento de la recaudación minera; de acuerdo a la Nota Semanal de la SUNAT del total de tributos recaudados entre 1998 - 2010, considerando tributos internos y aduaneros, el sector minero ha representado en promedio el 8.3%, mostrando entre 1998 – 2004 de 3.1% y entre 2005 – 2010 de 12.8%. Dicho incremento es explicado en buena parte por el aumento de las cotizaciones internacionales de los minerales, esto a pesar de que entre 2005 - 2010 el nivel del volumen exportado de minerales como oro, molibdeno, estaño y plata, registraron importantes reducciones. En suma, si bien el aporte del sector se ha incrementado de manera importante en los últimos años, aun está lejos de sectores como Servicios (38%). Manufactura (25%) o Comercio (13.3%). Fuente: Agenda Descentralista: Apuntes en torno a la Industria Extractiva en el Perú- GPC, marzo2011.

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13 Por otro lado, de acuerdo, al estudio de la Sociedad Nacional de Minería, Petróleo y Energía (SNMEP) La Tributación Minera en el Perú: contribución a la carga tributaria y fundamentos conceptuales. Entre 1998- 2009 el Sector Minero participo con el 32.4% del total de la recaudación de impuestos a la Renta (incluyendo tercera categoría, impuestos a las otras rentas, las regalías y el aporte voluntario). Esta participación creció a medida que se incrementaron los precios internacionales de los minerales; presentando un pico de participación el 2007 con el 49% de la cargas a las renta.

14 Participación de la Minería en la Recaudación de impuestos y cargas a la Renta*, 1998-2009 (porcentaje del total)

15 Así también, de acuerdo al informe N° 12 de Vigilancia de las Industrias Extractivas del Grupo Propuesta Ciudadana, si se compara la renta generada con el valor de producción minero (ratio RG / VPM) se tiene una tendencia creciente de mayor participación de las rentas por parte del Estado. En consecuencia, durante el periodo 2002-2007 el Estado ha captado una proporción creciente de la riqueza generada, por un mejor rendimiento de las empresas mineras. A partir del 2007 y especialmente el año 2008 el porcentaje disminuye por la caída de las utilidades de las empresas y la crisis financiera internacional. Sin embargo, a partir del 2009 este ratio volvió a recuperar, otra vez de la mano del aumento de los precios

16 Relación renta generada con el valor de producción minero (ratio RG / VPM) En millones de soles

17 Pero, aún cuando la participación del Estado en las rentas ha sido creciente como se ha visto, las empresas mineras en los años de altos precios han sido las que retuvieron una mayor parte de la riqueza generada, pues la utilidad neta de las empresas mineras con respecto al valor de producción ha pasado de 18% en el 2003 a 35% en promedio entre los años 2005 a 2010.

18 Participación de la utilidad neta, renta que participa el Estado y el costo total en el valor de producción minero En millones de soles

19 EN BÚSQUEDA DE UN MECANISMO DE MAYOR PARTICIPACIÓN POR PARTE DEL ESTADO DE LAS RENTAS EXTRAORDINARIAS GENERADAS POR LA ACTIVIDAD EXTRACTIVA

20 Mecanismos de transferencias de rentas de la actividad minera Actualmente, en el Perú existen para el caso minero tres mecanismos por los cuales se transfieren recursos a los gobiernos regionales y locales son los siguientes: 1) Canon minero 2) Regalías mineras, y 3) Excedente del Fondo empleo. Además, se cuentan con otros mecanismos de compensación, como son las inversiones sociales que independientemente harían algunas empresas o fidecomisos. El primero es local y de menor importancia dada sus montos, y que no se cuenta con información. De acuerdo al DS 005-2002. «Reglamento de la Ley del Canon». Canon Minero, constituido por el 50% del Impuesto a la Renta que pagan los titulares de la actividad minera por la explotación de los recursos minerales metálicos y no metálicos. (Ej. Yanacocha, Antamina, Barrick, Cementos Lima.). POR LO TANTO NO ES UN IMPUESTO MÁS. De acuerdo La Ley 28258 – «Ley de Regalía Minera» – define a la regalía minera como la contraprestación económica que los titulares de las concesiones mineras pagan al Estado por la explotación de los recursos minerales metálicos y no metálicos. De acuerdo al DL Nº 892, que indica que las empresas mineras están obligadas a repartir el 8% de sus utilidades a sus trabajadores directos, hasta alcanzar un valor máximo de 18 sueldos. Si a pesar de esto existe un remanente, este es destinado al Fondo empleo con el propósito de financiar proyectos de capacitación de trabajadores. Si el monto sobrepasa los 2,200 UIT el excedente se transfiere al gobierno regional como excedente de fondo empleo para obras viales.

21 El canon El canon se encuentra definido en la Constitución Política del Estado. En el artículo 77º, correspondiente al Capítulo IV del Título III sobre Régimen Económico, se define que …corresponden a las respectivas circunscripciones, conforme a ley, recibir una participación adecuada del total de los ingresos y rentas obtenidos por el Estado en la explotación de los recursos naturales en cada zona en calidad de canon. Asimismo, la Constitución define que los recursos asignados por concepto de canon son bienes y rentas de los Gobiernos Regionales, así como de las Municipalidades en sus artículos 193º y 194º, respectivamente.

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23 La manera de distribuir el canon causante de las inequidades

24 El uso del Canon Ley 27506. Ley de Canon (modificada Ley 28077). Financiamiento o co-financiamiento de proyectos u obras de infraestructura de impacto regional y local, respectivamente. Los GGRR entregan el 20% a las universidades públicas de su circunscripción, para usarlo exclusivamente en inversión en investigación científica y tecnológica. Y, entiéndase por inversión en investigación científica y tecnológica, el gasto en obras de infraestructura y equipamiento

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26 La distribución entre los 26 GGRR de esos s/. 7,518.45 millones provenientes del sector extractivo

27 15 distritos recibieron S/. 4,661 millones entre 2006 y 2010, lo que viene a ser el 23.7% de las transferencias del sector extractivo a los GGLL

28 El OBOLO minero… no más En el gobierno de García se encargó un estudio a Apoyo Consultoría, que determinó una metodología que tomó en cuenta los precios reales de los metales en los últimos 15 años, del 1991 al 2005. Los precios promedio para ese periodo (ver cuadro 3, columna 3) fueron, por ejemplo, de US$ 412/onza de oro y US$ 1.17 por libra de cobre. La metodología consiste en aplicar dos desviaciones estándar a los precios reales mensuales del 1991 al 2005. Al aplicar esa fórmula se obtiene el precio de referencia base (PdR), si el precio está por encima del PdR entonces la empresa minera aporta el óbolo. Si el precio quedara por debajo del PdR, entonces ya no hay óbolo. Entonces los precios del 2005 (columna 4) como los precios del 2011 (columna 6) están por encima del PdR. Fuente: Campodónico 01/04/11.

29 Precios de referencia para la estimación del PSMP y su relación con los precios actuales.

30 Las ganancias extraordinarias las ganancias extraordinarias tomando como base el valor de producción minero por empresa y calculando el diferencial entre los precios observados y los precios de referencia para el cálculo del Aporte Voluntario, se obtiene, tomando como base el año 2005, que las utilidades extraordinarias bordearon en el 2006 los S/. 7,000 millones y los S/. 11,000 millones en el 2007. (Fuente: "Vigilancia de las Industrias Extractivas". Reporte Nacional 7, marzo 2008. Grupo Propuesta Ciudadana)

31 Propuestas para una mayor participación de las rentas extraordinarias por parte del Estado ModalidadQué proponenVentajasDesventajas Proyecto de Ley que planeta incrementar el porcentaje de las regalías mineras Se trata del proyecto de ley 4492/2010-CR presentado por la Bancada Apristaproyecto de ley 4492/2010-CR Duplicar los actuales porcentajes de regalías mineras. Además, de una regalía diferencial para el caso del oro 10% y el cobre 5%. Fuente: http://www.gestionpublica.org.pe/plantilla/gpdiario/adj nl/proy_ley_20101125_364.pdf http://www.gestionpublica.org.pe/plantilla/gpdiario/adj nl/proy_ley_20101125_364.pdf Incrementa la recaudación aun cuando caen los precios de los minerales. No es un impuesto. Es un cobro ciego que puede desincentivar la inversión minera y más aun cuando los precios estén bajos. Depende de los contratos de estabilidad jurídica y tributaria. Impuesto a las sobre ganancias. Humberto Campodónico Plantea que las empresas mineras no tiene ningún derecho de llevarse a llevarse ganancias extraordinarias como Utilidad Neta, pues deben ser compartidos entre el Estado y la empresa, en una proporción a ser discutida en una negociación entre las partes. Fuente: http://www.cristaldemira.com/pop_guardar.php?id=230 1 http://www.cristaldemira.com/pop_guardar.php?id=230 1 Existe una mayor participación de las rentas por parte del Estado. Comparte el riesgo porque solo afecta a las ganancias extraordinarias cuando esto existe. Es temporal, depende de los precios altos. Depende de los contratos de estabilidad jurídica y tributaria. Regalías en función a las utilidades Luis Alberto Arias Revisión de la tributación del sector minero para compartir beneficios y riesgos en periodos de precios altos y bajos. Esto se consigue mediante: a. Mantener la tasa actual del impuesto a la renta. b. Modificar la regalía minera para aplicarla con tasas crecientes en función de las utilidades. c. Renegociar los contratos de estabilidad jurídica para los proyectos vigentes Fuente: http://elecciones2011.cies.org.pe/documentos- de-politica/politicas-tributarias.htmlhttp://elecciones2011.cies.org.pe/documentos- de-politica/politicas-tributarias.html Incrementa la recaudación. Es previsible e Incentiva las inversiones mineras porque comparte el riesgo. Es temporal, depende de los precios altos. Depende de los contratos de estabilidad jurídica y tributaria. Continuar con el Óvolo Minero Representantes de las empresas mineras y de la SNMPE. Representantes de las empresas Mineras prefieren seguir con aportes voluntarios y no tener un impuesto a las sobre ganancias. Fuente: http://elcomercio.pe/economia/481393/noticia- mineras-prefieren-seguir-aportes-voluntarios-no-tener- impuesta-sobreganancias No dependen de los contratos de estabilidad jurídica. Ya se viene aplicando Es gestionado por la empresa minera. Es voluntario solo participan las empresas que quieran. Es temporal.

32 Entonces…. Estamos de acuerdo en tener una mayor participación pero cómo se va implementar esta participación en función a la utilidad, a la producción? ¿cómo se van distribuir las nuevas rentas? ¿cuál va a ser su uso?

33 Aprendiendo del canon El Canon es una fuente de financiamiento altamente significativa en el presupuesto público. En promedio 8% de los recursos programados en el ley de presupuesto anual aprobada por el Congreso de la República entre 2006 y 2010 (el 2009 se ubico en 10%). Pero su peso es mayor si se considera el financiamiento de los gobiernos regionales en la Ley de Presupuesto (supera el 15%) y más aún para el caso de los gobiernos locales (entre 30% y 40% del monto aprobado por las normas de presupuestos es explicado por la asignación de canon). El canon genera desigualdad entre las regiones y al interior de ellas. Existen 7 Gobiernos Regionales que reciben más del 60% de las transferencias por canon: Ancash, Cusco, Tacna, Loreto, Moquegua, Cajamarca y Arequipa (en este orden). Sin embargo, no es la concentración en GGRR la que realmente muestra el verdadero problema de inequidad, sino la concentración en los municipios. Si bien no existe una decisión formal del Gobierno Central de tomar cartas en el asunto de la desigualdad, en la práctica ha venido transfiriendo mayor cantidad de recursos (por concepto de recursos ordinarios) a los GGRR que no reciben canon, y ha invertido muchísimo más en las regiones que no reciben transferencias por concepto de canon pero de manera discrecional.

34 … En relación al uso, se destina para proyectos de inversión pública y además para el gasto para mantenimiento de infraestructura, la gestión de proyectos y la elaboración de estudios. Además, para contratar maestros, pago de deudas, núcleos ejecutores, entre otros. Esto con modificaciones temporales (señaladas en la ley de presupuesto públicos o decretos de urgencias) y sin inexistencia de un reglamento para su aplicación ha permitido que se desvirtuara el espíritu de la norma y que parte del canon este siendo destinado a gasto corriente permanente de las gerencias de infraestructura de los gobiernos regionales y locales. Por otro lado, se observa que existe mucha duplicación de gasto, es decir, que los GGRR implementan proyectos de desarrollo (los más grandes en muchos casos) en el territorio de los GGLL que reciben más canon. La lógica más básica sirve para entender que estas prácticas aumentan aún más los niveles de inequidad al interior de las regiones. Finalmente, es necesario avanzar en un estudio sobre el impacto del uso del canon y analizar las dificultades y retos para un mejor aprovechamiento del uso de los recursos.

35 EL APORTE DE LAS RENTAS EXTRACTIVAS EN LA REGIÓN

36 Milagro económico En el 2010 el Perú cerró como una de las economías líderes en la región, con unos de los crecimientos más altos y con la tasa de inflación más baja. El PBI alcanzó los US$ 154 mil millones, casi tres veces su nivel de inicios de la década, y en términos de PBI per cápita superó los US$ 5 mil dólares, el doble del año 2000

37 El reto de incrementar la productividad La productividad en Perú es baja y solo representa el 16% del nivel de EE.UU (en Chile es 25%) por lo que existe amplio potencial para alcanzar mejoras si se trabaja pronto en la agenda microeconómica pendiente. Sostener altas tasas de crecimiento se vuelve más difícil en la medida que los países alcanzan mayores niveles de desarrollo, por ejemplo la economía chilena luego de crecer a una tasa promedio anual de 7,7% entre 1986 y 1995, se desaceleró y creció a una tasa promedio anual de apenas 3,7% entre el 2001 y 2010. El

38

39 Crecimiento económico desigual Pero, en términos de crecimiento de las economías regionales, podemos señalar que todas las regiones crecieron en el periodo 2001-2009 de modo muy desigual. Por un lado se tiene a Ica (grupo I) con una tasa de crecimiento promedio de 8.23% anual, donde su pico máximo se dio en el periodo 2007-2006 con 22%, creciendo a pesar de la crisis internacional del 2008/2009. Después hay un segundo grupo (II) de regiones compuesto por 9 departamentos, entre los cuales destaca Ayacucho, que en el 2009 a pesar de la crisis creció a una tasa de 11%. Le sigue otro grupo (III) donde se encuentran 13 regiones con tasas de crecimiento anual menor al promedio nacional (5.29%). Y finalmente, está el departamento de Huancavelica (grupo IV), con la tasa más baja de crecimiento promedio de 2.12%.

40 Variación del valor agregado bruto, según departamento, 2001-2009 Valores a precios constantes de 1994 (en porcentajes) Departament o 2001- 2002 2002- 2003 2003-20042004-20052005-20062006 -20072007 -20082008 2009 Promedi o 2001- 2009 GRUPO S Ica6.6%3.4%8.8%13.3%8.4%9.2%22.0%3.8%8.23% GRUPO I Ayacucho6.0%5.3%-0.7%9.1%9.3%12.3%9.2%11.0%6.75% GRUPO II Cusco-4.1%6.2%17.9%8.8%11.8%9.6%7.2%4.4%6.70% La Libertad6.5%6.6%-0.7%9.9%15.6%10.2%7.6%1.7%6.27% Arequipa8.5%3.5%5.4%6.8%6.1%15.6%8.7%0.2%6.00% San Martín3.5%3.4%8.4%9.0%5.2%9.0%9.8%3.6%5.72% Lima3.8%3.6%5.1%6.9%9.0%10.6%10.9%0.4%5.54% Madre de Dios 9.7%-0.1%10.1% 3.9%10.9%7.7%-2.7%5.39% Piura2.9%3.4%8.2%5.7%9.8% 6.9%2.0%5.34% Amazonas4.9%5.3%5.1%7.0%6.9%7.6% 3.5%5.29% Apurímac5.7%5.0%5.6%7.4%9.0%2.8%2.9%5.3%4.84% GRUPO III Tumbes4.1%4.5%7.1%14.2%-3.4%8.6%6.7%2.2%4.77% Ancash17.3%2.1%2.8%3.2%2.4%6.9%8.8%0.1%4.73% Ucayali4.9%3.6%8.4%6.9%6.5%4.2%5.8%2.3%4.72% Lambayeque4.9%4.0%-4.5%8.1%5.4%10.6%8.4%3.0%4.35% Moquegua16.5%7.2%7.5%4.4%0.5%-0.3%5.5%-1.3%4.31% Puno7.4%1.1%2.7%5.2%5.0%7.3%5.3%3.4%4.14% Junín3.0%2.1%6.2%0.2%10.9%6.4%8.3%-2.3%3.79% Cajamarca10.4%8.7%1.4%7.3%-1.0%-7.4%8.7%7.1%3.75% Tacna4.0%6.6%6.1%3.9%4.0%6.2%4.3%-1.3%3.73% Loreto4.9%2.2%3.6%4.4%5.2%4.5%5.0%2.2%3.53% Pasco9.1%-0.4%3.8%1.1%8.4%11.7%1.2%-4.8%3.22% Huánuco2.1%9.3%2.8%2.3%2.4% 6.6%0.6%3.13% Huancavelica-1.6%2.9%1.4%7.2%6.1%-2.8%2.8%3.6%2.12% GRUPO IV Nacional5.0%4.0%5.0%6.8%7.7%8.9%9.8%0.9%5.29%

41 Además, este crecimiento desigual acrecienta las diferencias en el valor de producción entre regiones, lo que muestra un modelo de desarrollo económico centralista y de débil integración productiva entre ellas. En ese sentido se pueden diferenciar cuatro grupos de departamentos: primero se encuentra el departamento de Lima que aportó más del 50% del Valor Agregado Bruto (VAB) en dicho periodo. En un segundo grupo, encontramos a 6 regiones (Arequipa, La Libertad, Piura, Ancash, Ica y Junín) que aportan entre 3% y 6% a la economía nacional. En un tercer grupo figuran 14 regiones. Finalmente, en un cuarto grupo se tienen las regiones de Tumbes, Apurímac, y Madre de Dios, cada una con un aporte menor al 0.5%. Llama la atención que el número de departamentos integrantes del segundo grupo se mantiene constante (seis) en el periodo 2001-2009, pero cambia la participación de Junín por la de Ica a partir del 2008.

42 Estructura del producto bruto interno, según departamento, 2003-2009 Valores a precios constantes de 1994 (miles de nuevos soles) Departamen to 200120022003200420052006200720082009 GRUP OS Lima51.280%50.649%50.523%50.666%50.793%51.305%51.999%52.638%52.286% GRUP O I Arequipa5.403%5.574%5.552%5.585%5.595%5.502%5.828%5.784%5.731% GRUP O II La Libertad4.453%4.511%4.629%4.386%4.521%4.843%4.890%4.805%4.833% Piura4.057%3.969%3.950%4.075%4.038%4.109%4.135%4.035%4.069% Ancash3.888%4.338%4.263%4.182%4.046%3.840%3.761%3.737%3.701% Ica2.466%2.499%2.487%2.582%2.743%2.756%2.759%3.072%3.154% Junín3.580%3.507%3.446%3.492%3.281%3.372%3.288%3.251%3.142% Cajamarca3.220%3.381%3.538%3.424%3.446%3.161%2.681%2.659%2.816% GRUP O III Lambayeque2.947%2.941%2.944%2.683%2.718%2.655%2.691%2.663%2.714% Cusco2.371%2.164%2.212%2.487%2.538%2.630%2.641%2.585%2.669% Puno2.377%2.428%2.362%2.315%2.284%2.223%2.186%2.101%2.149% Loreto2.222%2.217%2.182%2.155%2.109%2.056%1.968%1.886%1.906% Moquegua1.465%1.624%1.675%1.718%1.681%1.566%1.431%1.377%1.344% Tacna1.501%1.485%1.524%1.542%1.502%1.449%1.410%1.342%1.310% San Martín1.247%1.227%1.222%1.263%1.291%1.258%1.257%1.260%1.292% Ayacucho0.943%0.951%0.964%0.913%0.934%0.946%0.973%0.970%1.066% Ucayali1.114%1.112%1.109%1.146%1.149%1.135%1.083%1.046%1.059% Pasco1.264%1.311%1.258%1.245%1.180%1.185%1.214%1.121%1.055% Huánuco1.157%1.123%1.182%1.159%1.112%1.055%0.990%0.963%0.959% Huancavelic a 1.082%1.012%1.002%0.969%0.974%0.958%0.853%0.801%0.820% Amazonas0.650%0.649%0.658%0.659%0.661%0.656%0.646%0.635%0.649% Tumbes0.472%0.467%0.470%0.480%0.514%0.460%0.458%0.446%0.451% GRUP O IV Apurímac0.468%0.471%0.476%0.480%0.483%0.488%0.460%0.432%0.450% Madre de Dios 0.373%0.390%0.375%0.393%0.406%0.391%0.397%0.390%0.376%

43 En el caso de Cajamarca, esta continúa presentando una de las más altas tasas de pobreza. Dicha región se caracteriza por concentrar su actividad económica en la actividad minera y en la agricultura, lo que demuestra que el desarrollo de estas dos actividades no ha podido ayudar a superar sus cifras pobreza. Presentando un desafío para la región el desarrollo de estas dos actividades de manera sostenible, interconectadas y no como compartimentos estancos. Aun cuando la actividad minera en Cajamarca es una de las actividades más productivas del Perú, la tasa de crecimiento de la región entre 2001-2009 es de solo 3.75%, menor al promedio nacional de 5.29%. Siendo un reto el incremento de la productividad de las otras actividades de la región y enfrentar el desafío de cómo la actividad minera puede ser la locomotora del desarrollo regional.

44 Participación en el valor agregado bruto por actividad económica y regiones, 2006 y 2009 (a precios de 1994) En porcentajes APURIM AC AREQUI PA CAJAMAR CA CUSCO HUANCAVELI CA ICA LA LIBERT AD LIMA (departame nto) PIURA NACION AL 200 6 200 9 200 6 200 920062009 200 6 200 920062009 200 6 200 9 200 6 200 920062009 200 6 200 9 200 6 200 9 Total 100 Agricultura, caza y silvicultura 2225151319 13 1211191520 4410799 Pesca 000.70.50000000.9 0.40.2 5510 Minería 7151031261216121057141110.75676 Manufactura 1092218121013103323221820181721201716 Electricidad y agua 0.9 2222224240220.80.7222222 Construcción 988115712131261567557967 Comercio 1213151499131267 1099192016 Transportes y comunicaciones 33884466228877111278910 Restaurantes y hoteles 44332366114333554444 Servicios gubernamentales 232554898811126555666777 Otros servicios 10111716101114 1112141217 29 16 22

45 Retos en la productividad e ingresos Rango de Relación ingresos/ valor agregado Departamento Ingreso promedio mensual de la pea ocupada (soles) Valor agregado/pea por mes (soles) Relación ingreso promedio/valor agregado por trabajador Año 2007Año 2008Año 2009Año 2007Año 2008Año 2009Año 2007Año 2008Año 2009 Más de 60% Apurímac389 443.2462444455488 88%97%95% Amazonas494 589.4615.5593708714 83% 86% Huánuco425 488.6532.2582601619 73%81%86% San Martín632 729.5739709816889 89% 83% Ucayali713 719.8772.2114812111208 62%59%64% Tumbes825 740.0781.1102011851251 81%62% Entre 40% y 59% Junín648 763.0745.6132113131320 49%58%56% Loreto616 680.6704.3122014261316 50%48%54% Puno369 405.6432.2715787808 52% 53% Cajamarca430 474.6558.27398571047 58%55%53% Madre de Dios962 1148.21247.2183621852373 52%53% Cusco524 587.1676.8123313281321 43%44%51% Ayacucho451 460.4494.67698431003 59%55%49% Lambayeque568 607.9648.6118313031363 48%47%48% La Libertad763 723.7855.7160617861823 48%41%47% Huancavelica344 368.6436.7913920977 38%40%45% Tacna918 1046.21086.2256423422447 36%45%44% Piura517 607.2716.5141217011654 37%36%43% Lima1057 1234.81262.6271029803057 39%41% Arequipa789 957.7999.5239127402887 33%35% Ica665 753.6830.1183023712406 36%32%35% Entre 0% y 39% Pasco559 661.8721.9374225782145 15%26%34% Ancash588 673.3711.4230622462155 26%30%33% Moquegua1035 1231.01256.1552256745538 19%22%23% Perú780 851.2910.3194021182136 40% 43%

46 Tasas de desempleo, subempleo y empleo adecuado, 2007-2009 En porcentajes Tasa de desempleoTasa de subempleoTasa de empleo adecuado 200720082009200720082009200720082009 Perú 4.44.24.049.146.144.446.549.751.6 Grupo I Madre de Dios2.21.81.634.339.935.663.558.362.7 Callao8.07.75.835.735.632.756.356.761.5 Lima6.26.35.936.333.733.357.560.060.8 Moquegua9.06.06.740.041.438.151.052.755.2 Ucayali4.93.22.446.644.742.548.652.155.2 Arequipa6.04.55.847.146.539.446.949.054.8 Tacna4.54.36.641.138.440.954.557.352.6 Tumbes4.34.84.147.246.643.948.548.652.0 Ancash3.52.73.054.050.845.742.546.551.4 Amazonas1.31.10.853.551.748.045.347.151.2 Piura5.14.64.455.249.744.439.745.751.2 Cajamarca1.51.61.461.052.047.837.646.550.8 Grupo II Pasco6.04.22.762.351.747.531.744.049.8 Ica4.64.54.748.545.446.446.950.148.8 Junín2.63.63.450.247.347.847.249.148.7 Apurímac0.81.50.659.560.151.239.738.448.3 Loreto3.2 3.151.846.749.445.050.147.5 Lambayeque5.25.63.955.051.750.639.842.745.6 San Martín2.4 3.555.252.651.242.445.145.4 La Libertad4.02.93.853.751.951.842.345.144.4 Cusco3.33.03.257.855.353.539.041.743.3 Huancavelica1.10.81.161.458.855.537.540.443.3 Ayacucho2.61.71.857.054.955.040.543.443.2 Puno1.72.01.363.361.059.435.037.039.3 Huánuco2.12.52.171.767.565.026.230.032.9

47 Tasa de pobreza, 2004 y 2009. 20042009Variación acumulada (%) %AbsolutasRelativas Apurímac 65.2%70.3%5.1%7.8% Arequipa 34.2%21.0%-13.2%-38.5% Cajamarca 66.2%56.0%-10.2%-15.4% Cusco 53.1%51.1%-2.0%-3.8% Huancavelica 84.8%77.2%-7.6%-9.0% Ica 27.3%13.7%-13.6%-49.9% La Libertad 48.5%38.9%-9.6%-19.9% Lima 32.2%15.3%-16.9%-52.5% Piura 60.7%39.6%-21.1%-34.8% Nacional 48.6%34.8%-13.8%-28.3%

48 Tasa de crecimiento del VAB per cápita y la variación de la tasa de pobreza monetaria Variación relativa de la tasa de pobreza monetaria (%) De -59% a - 40% De -40% a - 20% De -20% a -0% De 0 a 20% Tasa de crecimiento del VAB per cápita (Precios 1994) Anual compuesto 2004-2009 (%) Mayor a 6%IcaArequipa Lambayequ e Ayacucho Cusco La Libertad De 3.0% a 5.9% Lima Ancash Ucayali Piura Puno Junín Amazonas San Martin Tumbes Apurímac De 0% a 3% Madre de Dios Moquegua TacnaLoreto Pasco Huancaveli ca Cajamarca Huánuco

49 Población rural y pobreza por departamentos, 2008-2009. En personas y porcentajes Tasa de pobreza anual según ámbitos para el agregado de los años 2008-2009 DepartamentoRuralUrbanaTotal Huancavelica 83.950.679.6 Cajamarca 61.924.554.7 Apurímac 74.853.069.6 Cusco 65.337.154.7 Piura 58.729.740.5 La Libertad 69.320.337.8 Ica 17.914.815.5 Arequipa 31.417.520.3 Lima 29.816.316.8 Nacional60.122.335.5

50 APURIMA C AREQUIPA CAJAMARC A CUSCO HUANCAVELIC A ICA LA LIBERTAD LIMA (departament o) PIURA NACIO NAL Tasa de crecimiento económica promedio entre 2001- 2009 4.84%6.00%3.75%6.70%2.12%8.23%6.27%5.54%5.34%5.29% Tasa de pobreza monetaria 200 6 200 9 200 6200920062009 200 6200920062009 200 6 200 9 200 6200920062009 200 6 200 9 200 6 20092009 74.870.326.221.063.856.049.951.188.777.223.813.746.538.925.115.354.039.644.5 34.834.8

51 Avance en lo Social

52 ECE 2007ECE 2008ECE 2009ECE 2010 DRE* % Nivel 2 JUNÍN 16,717,124,228,6 LA LIBERTAD 15,4 25,926,3 LAMBAYEQUE 20,018,125,635,0 LIMA METROPOLITANA 26,628,235,142,1 LIMA PROVINCIAS 16,7 25,526,4 LORETO 3,72,14,55,0 MADRE DE DIOS 8,710,412,416,3 MOQUEGUA 28,829,537,144,1 PASCO 11,412,520,825,6 *Ayacucho, Cajamarca y Puno no tienen resultados por no haber alcanzado la cobertura requerida, a pesar que un conjunto de IE fueron efectivamente evaluadas. EVOLUCIÓN DEL RENDIMIENTO 2007 - 2010 POR DIRECCIÓN REGIONAL DE EDUCACIÓN (DRE) - COMPRENSIÓN LECTORA

53 ECE 2007ECE 2008ECE 2009ECE 2010 DRE* % Nivel 2 PIURA 13,513,721,026,2 SAN MARTÍN 6,47,211,217,2 TACNA 25,631,535,447,8 TUMBES 14,913,717,928,8 UCAYALI 6,34,06,114,4 *Ayacucho, Cajamarca y Puno no tienen resultados por no haber alcanzado la cobertura requerida, a pesar que un conjunto de IE fueron efectivamente evaluadas. EVOLUCIÓN DEL RENDIMIENTO 2007 - 2010 POR DIRECCIÓN REGIONAL DE EDUCACIÓN (DRE) - COMPRENSIÓN LECTORA

54 ECE 2007ECE 2008ECE 2009ECE 2010 DRE* % Nivel 2 JUNÍN 10,311,217,513,0 LA LIBERTAD 7,28,317,713,2 LAMBAYEQUE 8,010,514,816,8 LIMA METROPOLITANA 8,010,618,017,7 LIMA PROVINCIAS 6,610,516,211,4 LORETO 2,20,71,11,0 MADRE DE DIOS 2,65,74,26,2 MOQUEGUA 13,616,026,824,5 PASCO 7,910,413,412,0 * Ayacucho, Cajamarca y Puno no tienen resultados por no haber alcanzado la cobertura requerida, a pesar que un conjunto de IE fueron efectivamente evaluadas. EVOLUCIÓN DEL RENDIMIENTO 2007 - 2010 POR DIRECCIÓN REGIONAL DE EDUCACIÓN (DRE) - MATEMÁTICA

55 ECE 2007ECE 2008ECE 2009ECE 2010 DRE* % Nivel 2 PIURA 5,77,711,511,9 SAN MARTIN 3,83,65,76,2 TACNA 10,214,923,329,9 TUMBES 7,85,810,314,4 UCAYALI 2,11,6 4,1 * Ayacucho, Cajamarca y Puno no tienen resultados por no haber alcanzado la cobertura requerida, a pesar que un conjunto de IE fueron efectivamente evaluadas. EVOLUCIÓN DEL RENDIMIENTO 2007 - 2010 POR DIRECCIÓN REGIONAL DE EDUCACIÓN (DRE) - MATEMÁTICA

56 Cuadro 10.8.1B Prevalencia de anemia en niñas y niños, según ámbito geográfico Porcentaje de niñas y niños de 6-59 meses de edad, por tipo de anemia, según ámbito geográfico, Perú 2010. Ámbito geográfico Total con anemia Tipo de anemia Número de niñas y niños Anemia leve Anemia moderada Anemia severa Área de residencia Urbana 33.0 19.912.90.2 4,829 Rural 45.7 26.618.50.6 2,852 Región Natural Lima Metropolitana 28.6 17.311.30.0 1,710 Resto Costa 29.3 19.69.50.2 1,763 Sierra 47.1 25.221.10.8 2,949 Selva 39.8 26.413.30.1 1,258 Departamento Amazonas 40.3 24.714.61.0 137 Áncash 40.7 24.116.60.0 318 Apurímac 50.0 28.620.21.3 160 Arequipa 29.5 15.913.20.4 295 Ayacucho 35.5 22.912.60.0 267 Cajamarca 50.8 25.124.90.8 471 Cusco 45.5 22.3 1.0 370 Huancavelica 56.9 29.926.30.7 181 Huánuco 51.1 31.918.60.6 257 Ica 36.2 24.011.40.7 201 Junín 32.6 22.010.60.0 353 La Libertad 38.9 25.812.70.3 444 Lambayeque 21.3 15.45.90.0 273 Lima 28.3 16.911.40.0 1,914 Loreto 43.8 27.915.90.0 417 Madre de Dios 44.7 23.720.70.4 34 Total 2010 37.7 22.415.00.4 7,681

57 Cuadro 10.9.2B Indicadores de desnutrición para menores de cinco años de edad Entre los menores de cinco años de edad, porcentaje clasificado como desnutrido por los tres indicadores antropométricos: talla para la edad, peso para la talla y peso para la edad, según ámbito geográfico, Perú 2010 (Patrón NCHS/CDC/OMS). Ámbito geográfico Porcentaje con desnutrición crónica (Talla para la edad) Porcentaje con desnutrición aguda (Peso para la talla) Porcentaje con desnutrición global (Peso para la edad) Número de niñas y niños Severa 1/Total 2/ Severa 1/Total 2/ Severa 1/Total 2/ Área de residencia Urbana1.510.1 0.10.5 0.23.8 5,455 Rural6.831.3 0.20.9 1.311.3 3,185 Región natural Lima Metropolitana0.86.4 0.00.2 0.01.8 1,931 Resto Costa1.510.3 0.00.4 0.23.4 1,982 Sierra5.927.6 0.20.8 1.09.2 3,335 Selva3.921.7 0.21.4 1.211.4 1,392 Departamento 3/ Amazonas3.820.3 0.00.5 0.78.3 314 Áncash5.623.7 0.00.4 0.76.9 751 Apurímac5.930.9 0.20.6 0.510.0 342 Arequipa1.38.2 0.30.7 0.13.1 639 Ayacucho5.930.3 0.20.4 0.89.9 558 Cajamarca6.232.0 0.00.8 0.79.9 1,112 Cusco8.029.1 0.21.4 1.611.8 762 Huancavelica12.644.7 0.71.9 3.818.0 421 Huánuco7.131.0 0.10.4 0.57.5 614 Ica1.07.6 0.00.2 0.12.7 463 Junín3.624.9 0.10.6 0.77.8 860 La Libertad4.819.3 0.00.4 0.26.6 1,007 Lambayeque3.113.0 0.00.4 0.84.1 582 Lima0.86.2 0.10.3 0.11.5 4,539 Loreto5.024.9 0.62.0 1.612.5 938 Total 20103.417.9 0.10.7 0.66.6 8,640 Total 20007.725.4 0.20.9 0.87.1 10,477

58 Finalmente No se puede hablar del milagro peruano sólo por el aspecto del crecimiento económico nacional, porque este crecimiento no ha llegado a todos por igual, menos aún a las zonas rurales del país. De los departamentos del estudio, para el caso de Cajamarca y Cusco, sus áreas rurales presentan más del 60% de su población rural en situación de pobreza pero sus zonas urbanas tienen tasas de menos de 37%.


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