Relación entre la minería aurífera y los conflictos socioambientales en las regiones: Áncash, Apurímac, Arequipa, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Ica, La Libertad, Piura, Puno y Tacna periodo: 2007 al 2018

Abstract

La presente investigación tiene como objetivo identificar la relación entre la minería y los conflictos socioambientales en las regiones con mayor y menor incidencia de conflictividad. Para ello, se analizó la relación entre la actividad minera y los conflictos socioambientales en las regiones: Áncash, Apurímac, Arequipa, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Ica, La Libertad, Piura, Puno y Tacna, en el periodo 2007 al 2018. Para identificar esta relación, se desarrolló una metodología en Datos de Panel, aplicando el modelo econométrico de regresión en función Lin-Log, con estimador de Efectos Aleatorios, siendo la mejor alternativa para nuestro modelo según la prueba de Hausman. En base a los resultados, podemos identificar que las variables significativas son: Tasa de analfabetismo, Producción del mineral oro, Inversión minera y el Producto Bruto Interno. Entre nuestros resultados, se identifica que, al producirse un aumento en la tasa de analfabetismo, se genera un incremento en la conflictividad; así mismo, al aumentar la inversión minera, se produce un incremento de los conflictos socioambientales. Por otro lado, al producirse un incremento en la producción de oro, los conflictos socioambientales disminuyen. Estos datos son relevantes y que merecen ser analizados para identificar la dinámica entre los conflictos socioambientales y la minería en nuestro país.

The present research aims to identify the relationship between mining and socio-environmental conflicts in the regions with the highest and lowest incidence of conflict. For this, the relationship between mining activity and socio-environmental conflicts in the period 2007 to 2018 was analyzed in the regions of: Áncash, Apurímac, Arequipa, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Ica, La Libertad, Piura, Puno and Tacna. To identify this relationship, a Panel Data methodology was developed, applying the regression econometric model in Lin-Log function, with Random Effects estimator, the best alternative for our model according to the Hausman Test. Based on the results, we can identify that the significant variables are: Illiteracy rate, Gold mineral production, Mining investment and Gross Domestic Product. Our results show that the higher the illiteracy rate the higher the conflict index. Likewise, as mining investment increases, there is an increase in socio-environmental conflicts. On the other hand, when there is an increase in gold production, socio-environmental conflicts decrease. These data are relevant and deserve to be analyzed to identify the dynamics between socio-environmental conflicts and mining in our country.