Determinantes de la deforestación en el Perú: Evidencia de un panel de datos de 10 departamentos para el periodo 2001-2012

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La Rosa Salazar, Miguel Angel

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La investigación tuvo como objetivo general “identificar las principales variables explicativas de la deforestación en el Perú durante el periodo 2001-2012”. Sobre la base de este, se plantearon dos objetivos específicos: (i) “identificar las fuentes de información oficial disponibles para el análisis”; y (ii) “determinar si el precio café, cultivo al que se le atribuye gran parte de la deforestación, fue la determinante más importante”. Se emplearon tres modelos panel (agrupado, de efectos fijos y de efectos aleatorios) a un set perfectamente balanceado para los 10 departamentos que mayor extensión de bosques concentran (Amazonas, Cusco Huánuco, Junín, Loreto, Madre de Dios, Pasco, Puno, San Martín y Ucayali), durante el periodo 2001-2012. Se incluyeron la cobertura forestal, como variable dependiente, y 12 variables independientes, agrupadas, de acuerdo con la teoría sobre determinantes de deforestación tropical de Angelsen y Kaimowitz (1999), en dos niveles: subyacente (cinco variables) e inmediato (siete variables). La información no cubrió todos los requerimientos del estudio; pero, cabe destacar que, provino casi íntegramente de fuentes oficiales. Los resultados fueron consistentes al indicar que, en el nivel subyacente, la presión poblacional y el crecimiento económico incrementaron la deforestación en el periodo analizado. Asimismo ocurrió con los precios agrícolas, el precio del café, y la concentración de tierras en el nivel inmediato de determinantes. Esto guarda relación con la teoría sobre causas de la deforestación tropical; no obstante, en el nivel inmediato se encontró una relación negativa entre el empleo rural y deforestación, que contradice la teoría.

Description

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Economía y Planificación

Keywords

Perú; Deforestación; Métodos estadísticos; Variación estadística; Análisis económico; Evaluación; Datos estadísticos

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2016

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