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Documento Prospectivo del Sector Producción

“Decenio de las Personas con Discapacidad en el Perú (2007 – 2016)”

"Año de la Diversificación Productiva y el Fortalecimiento de la Educación"

Equipo Técnico de la Comisión de Planeamiento Estratégico

Documento Prospectivo

Sector Producción Secretaria Técnica de la Comisión de

Planeamiento Estratégico


Presidente de la República Ollanta Humala Tasso

Ministro de la Producción Piero Ghezzi Solís

Miembros de la Comisión de Planeamiento Estratégico

Jefe de Gabinete de Asesores

Ivonne Rocío Echevarría Hurtado Viceministro de MYPE e Industria

Carlos Gustavo Carrillo Mora Viceministro de Pesquería Juan Carlos Requejo Aleman

Jefe del Fondo Nacional de Desarrollo Pesquero – FONDEPES Sergio González Guerrero Director Ejecutivo - ITP Fernando Alarcón Díaz

Directora Ejecutiva Científica - IMARPE Aguilar Samanamud, Carla Patricia

Dirección Ejecutiva - SANIPES Diana Del Carmen García Bonilla Presidenta Ejecutiva - INACAL Rocío Ingred Barrios Alvarado

Directora de la Oficina General de Planeamiento y Presupuesto Rayda Ruth Jerónimo Zacarías

Secretaria General Tabata Dulce Vivanco del Castillo

Director de la Oficina Planeamiento Racionalización

Gustavo Morales Tarazona

Equipo Técnico de la OGPP Marcos Rubén Cárdenas Pachao

Aurea Cadillo Villafranca Pilar Prieto Chira

Silvia Bozzeta Delgado Francisco Gomez Lopez

DIGECOMTE

Juan Manuel Garcia Alfredo Manuel Alvarado Enciso

DEDEPA

Helem Harim Leon LLuque Dante Bernedo Quispe

Jose Reinero Quispe Cacho

Ministerio de la Producción Calle Uno Oeste N° 060 - Urb. Corpac - San Isidro Teléfono: (01) 6162222 Dirección URL: http://www.produce.gob.pe/ Primera edición: Lima, 2015

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PRESENTACIÒN

La Política Nacional de Modernización de la Gestión Pública orienta las intervenciones

gubernamentales hacia resultados al servicio del ciudadano y el desarrollo del país. Uno de los

pilares fundamentales de la modernización de la Gestión Pública, está referido al alineamiento

de políticas públicas, planes estratégicos y planes operativos, cuya rectoría está cargo del

Centro Nacional de Planeamiento Estratégico (CEPLAN), instancia, que ha establecido, en el

año 2014, la metodología y los Instrumentos para la construcción del planeamiento estratégico

en todas sus fases: prospectiva, estratégica e institucional.

El Plan Estratégico Sectorial Multianual PESEM que el Ministerio de la Producción presenta para

el período 2016 – 2021, cuenta con una estructura que corresponde a los lineamientos del

CEPLAN; toma como marco orientador de su análisis prospectivo y estratégico, a los alcances

del “Plan Nacional de Diversificación Productiva”1, instrumento de política orientado a elevar la

productividad del país, mediante la articulación intersectorial e intergubernamental, y con el

fomento de alianzas público-privadas.

Los objetivos y metas del PESEM se articulan con los objetivos y acciones estratégicas del Plan

Estratégico de Desarrollo Nacional (PEDN) Perú hacia el 2021 a través del eje estratégico 4

“Economía diversificada, competitividad y empleo en el 2021” y del eje estratégico 6 “Ambiente,

diversidad biológica y gestión de riesgo de desastres”.

Contribuir a los objetivos nacionales de diversificación productiva, implica para el Sector

Producción, sumarse a los esfuerzos nacionales para generar nuevos motores de crecimiento e

incrementar la productividad de la economía peruana, favoreciendo la inversión privada y la

innovación con tecnología y calidad, que permitan aprovechar las oportunidades de la economía

mundial.

Es asumir el rol promotor y regulatorio del Ministerio, para contribuir a dinamizar la economía

diversificada y competitiva basada en la participación del capital humano y tecnológico;

procurando el equilibrio en los niveles de productividad regional; así como la necesaria

innovación y mayor competitividad en el sector privado.

Implica también, la reducción de sobrecostos y de regulaciones inadecuadas; la investigación

centrada en nuevos motores de la diversificación productiva y la calidad de sus bienes y

servicios; la mejora de la competitividad y productividad de sectores o subsectores económicos

1 Aprobado mediante Decreto Supremo Nº 004-2014-PRODUCE

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como gremios y asociaciones empresariales; y la aceleración de negocios innovadores y con

calidad.

El desafío es orientar la gestión del Sector Producción en los próximos años a todo ello, y

aprovechar sosteniblemente la diversidad biológica.

Estos cambios que se prevén para el mediano y largo plazo; significan responder

adecuadamente a las necesidades de la estructura productiva del país, rumbo al bicentenario de

la Independencia, significando el mayor esfuerzo articulado para promover la competitividad del

país. El Ministerio de la Producción ya viene implementando medidas estratégicas de

coordinación intersectorial y de alianzas público-privadas que esperan extenderse y fortalecerse.

Los esfuerzos programáticos y de inversiones coordinados entre los actores públicos y privados

involucrados en los alcances del presente Plan Estratégico Sectorial Multianual PRODUCE 2016-2021,

harán posible el cumplimiento de los objetivos y metas, aplicando las medidas que resulten necesarias,

derivados de las acciones de seguimiento y evaluación que apliquen como parte de sus buenas prácticas

de gestión.

Todo cambio se inicia en nuestras mentes y el compromiso de hacer, entre todos, un país mejor.

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Índice

PRESENTACIÒN 2

ANTECEDENTES 8

DISEÑO DEL MODELO CONCEPTUAL 8

TENDENCIAS QUE INCIDEN EN EL MODELO CONCEPTUAL DEL SECTOR PRODUCCIÓN 17

VARIABLES QUE INTERPRETAN Y DINAMIZAN LOS COMPONENTES DEL MODELO CONCEPTUAL DEL SECTOR PRODUCCIÓN 38

DETERMINACIÓN DE VARIABLES 39 VARIABLES DE RESULTADO Y DE ALTA INCIDENCIA SECTORIAL Y MULTISECTORIAL 39 VARIABLES DE RESULTADO Y DE INCIDENCIA SECTORIAL POR COMPONENTE 39

ANÁLISIS ESTRUCTURAL DE LAS VARIABLES DEL MODELO CONCEPTUAL CON MIC MAC 46

ANÁLISIS ESTRUCTURAL DE LAS VARIABLES IDENTIFICADAS 47 ANÁLISIS DE INFLUENCIA – MOTRICIDAD / DEPENDENCIA 49

ANÁLISIS DE LAS VARIABLES ESTRATÉGICAS 54

LISTADO DE VARIABLES E INDICADORES DEL DOCUMENTO PROSPECTIVO PARA LA GENERACIÓN DE

ESCENARIOS 56 VARIABLE DIVERSIFICACIÓN 57 VARIABLE: PRODUCCIÓN 63 VARIABLE INNOVACIÓN 71 VARIABLE: CALIDAD 78 VARIABLE: FINANCIAMIENTO 83 VARIABLE: ASOCIATIVIDAD 88 VARIABLE: SOSTENIBILIDAD 93 VARIABLE: CONTRABANDO 102

CONSTRUCCIÓN DE ESCENARIOS 109

ANEXO N° 1 GLOSARIO DE TÉRMINOS 125

ANEXO N°2: GRUPO INTERGUBERNAMENTAL DE EXPERTOS SOBRE EL CAMBIO CLIMÁTICO 129

ANEXO N° 3 CUADRANTE DE LA MATRIZ DE ANÁLISIS ESTRUCTURAL CON LA METODOLOGÍA MIC MAC 141

ANEXO N°4: MÉTODOS DE PROYECCIÓN 144

ANEXO N°5: CALIFICACIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE LOS INDICADORES 150

BIBLIOGRAFÍA 158

MIEMBROS DEL EQUIPO TÉCNICO QUE PARTICIPARON EN EL PROCESO 159

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Índice de Graficas

Gráfica 1: Modelo Conceptual del Sector Producción ________________________________________________ 12 Gráfica 2: Conceptualización del análisis de tendencias ______________________________________________ 18 Gráfica 3: Economías emergentes; Grupo BRICS ___________________________________________________ 19 Gráfica 4: Países emergentes y en desarrollo: participación en el Producto Bruto Mundial ___________________ 20 Gráfica 5: Composición de la Producción Mundial __________________________________________________ 20 Gráfica 6: América Latina y el caribe: estructura del Comercio con el mundo y con China, según intensidad tecnológica, 2013 ____________________________________________________________________________ 21 Gráfica 7: PBI grupo BRICS y Perú 1998-2013 en (Miles de Millones) __________________________________ 21 Gráfica 8: Exportaciones e Importaciones (Perú – China) _____________________________________________ 22 Gráfica 9: El gasto de I+D, como % de su PBI, es mínimo en comparación con los países de la OCDE _________ 24 Gráfica 10: El gasto de I+D, como % de su PBI, es mínimo en comparación con los países de la OCDE ________ 24 Gráfica 11: Relación entre ingresos (PPP per cápita) y productividad total de factores (PTF), 2005 ____________ 26 Gráfica 12: Relación entre productividad total de factores (PTF) y gasto en I&D, 2005 ______________________ 26 Gráfica 13: Gráfica: Incremento de las catástrofes naturales en todo el mundo ____________________________ 27 Gráfica 14: Total emergencias; Perú 2003-2030 ____________________________________________________ 28 Gráfica 15: Temperatura Superficial del mar _______________________________________________________ 28 Gráfica 16: Cambios de la temperatura superficial __________________________________________________ 29 Gráfica 17: Numero de Certificaciones ISO emitidas a nivel mundial ____________________________________ 32 Gráfica 18: Producción de la Acuicultura con respecto a la pesca de consumo humano ____________________ 34 Gráfica 19: Impacto de las Tendencias en el Modelo Conceptual del Sector Producción _____________________ 36 Gráfica 20: Matriz de Análisis Estructural _________________________________________________________ 49 Gráfica 21: Matriz de relación entre influencia y dependencia entre variables _____________________________ 50 Gráfica 22: _____________________________________________________ 51 Gráfica 23: Ranking de Nivel de Influencia ________________________________________________________ 52 Gráfica 24: Índice de Diversificación del Perú; 2000-2021 ____________________________________________ 58 Gráfica 25: Exportaciones manufactureras de alta y mediana tecnología como porcentaje de las exportaciones totales _____________________________________________________________________________________ 60 Gráfica 26: Dinámica de factores determinantes de la variable _________________________________________ 61 Gráfica 27: Brecha total de factores relativa; Perú Vs EEUU (1990-2030) ________________________________ 64 Gráfica 28: Dinámica de factores que inciden en el comportamiento de la variable Productividad Total de factores 66 Gráfica 29: Índice de Brecha Regional Industrial de Productividad en la industria manufacturera y pesquera _____ 68 Gráfica 30: Dinámica de factores determinantes en el indicador Brechas de productividad Regional ___________ 69 Gráfica 31: Dinámica de factores de la variable Innovación ___________________________________________ 72 Gráfica 32: (% de la inversión en I+D respecto del PBI); Perú 1997-2030 ________________________________ 76 Gráfica 33: Inversión en I+D (en Millones) Perú; 1997-2030 ___________________________________________ 76 Gráfica 34: Composición del Sistema Nacional de Calidad ____________________________________________ 81 Gráfica 35: Infraestructura de la Calidad VS Competitividad ___________________________________________ 81 Gráfica 36: Acceso al sistema financiero –Créditos de la MYPIME como porcentaje de los créditos emitidos en el sistema financiero ___________________________________________________________________________ 84 Gráfica 37: Estado de Desarrollo del Clúster (Variable N° 11.03, pertenece al pilar N° 11: sofisticación de los negocios del índice de competitividad global) ______________________________________________________ 89 Gráfica 38: Análisis sistémico de la Variable y sus Factores asociados: Asociatividad ______________________ 89 Gráfica 39: Motivos para asociarse a organizaciones o agrupaciones con fines empresariales ________________ 91 Gráfica 40: Aprovechamiento Sostenible de los recursos naturales _____________________________________ 93 Gráfica 41: Marco General del Desarrollo Sostenible ________________________________________________ 94 Gráfica 42: Análisis sistémico de la Variable y sus Factores asociados - Sostenibilidad _____________________ 95 Gráfica 43: Cosecha de recursos hidrobiológicos de la actividad de acuicultura como porcentaje del total de la actividad pesquera (CHD) y Acuícola 2005-2021 ___________________________________________________ 97 Gráfica 44: PBI del Sector Pesca y Acuicultura _____________________________________________________ 99 Gráfica 45: Productividad de la Cosecha Acuícola _________________________________________________ 101 Gráfica 46: Contrabando como porcentaje de las Importaciones 2002-2030 _____________________________ 104 Gráfica 47: Total de contrabando incautado en Millones 2002-2030 ____________________________________ 104 Gráfica 48: Análisis sistémico de la Variables – Factores asociados del Indicador Nivel de contrabando como porcentaje de las Importaciones _______________________________________________________________ 106 Gráfica 49: Matriz de escenarios _______________________________________________________________ 111 Gráfica 50: Matriz de escenarios, Histórico, Actual, Tendencial 2030 ___________________________________ 113 Gráfica 51: Escenario Optimo _________________________________________________________________ 114 Gráfica 52: Escenario Histórico ________________________________________________________________ 115

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Gráfica 53: Escenario Actual __________________________________________________________________ 117 Gráfica 54: Escenario Tendencial 2030 __________________________________________________________ 118 Gráfica 55: Matriz de Escenarios en 5 tiempos ____________________________________________________ 119 Gráfica 56: Variaciones entre escenarios en cada indicador _________________________________________ 119 Gráfica 57: Matriz de escenarios probabilísticos ___________________________________________________ 121

Índice de Tablas

Tabla 1: Gasto en I+D+i por habitante en euros (2013) _______________________________________________ 25 Tabla 2: Listado de variables endógenas y exógenas al Modelo Conceptual ______________________________ 47 Tabla 3: Variables de alta incidencia multisectorial __________________________________________________ 50 Tabla 4: Variables de incidencia Sectorial _________________________________________________________ 50 Tabla 5: Variables Estratégicas de mayor relevancia ________________________________________________ 52 Tabla 6: Variables Estratégicas _________________________________________________________________ 52 Tabla 7: Listado de Variables e Indicadores estratégicos _____________________________________________ 56 Tabla 8: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Índice de diversificación productiva ___________ 58 Tabla 9: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Exportación manufacturera de alta y mediana tecnología como porcentaje del PBI manufacturero _________________________________________________ 62 Tabla 10: Factor de Productividad Regional _______________________________________________________ 65 Tabla 11: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Productividad Total de factores ______________ 66 Tabla 12: Mapa Regional de la Productividad Laboral Industrial con respecto a Lima _______________________ 70 Tabla 13: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Índice de brecha Regional de productividad en la Industria manufacturera y pesquera _____________________________________________________________ 70 Tabla 14: Mapa Regional del Porcentaje de inversión pública en CTI sobre PBI Corriente (*100) ______________ 73 Tabla 15: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Porcentaje de la Inversión en I+D respecto del PBI __________________________________________________________________________________________ 77 Tabla 16: Medición del indicador de Infraestructura de la Calidad ______________________________________ 79 Tabla 17: Calificación escalar del comportamiento del indicador Índice de Infraestructura de la Calidad ________ 83 Tabla 18: Mapa Regional del Acceso a Financiamiento ______________________________________________ 86 Tabla 19: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Acceso al sistema financiero –Créditos de la MYPIME como porcentaje de los créditos emitidos en el sistema financiero ______________________________ 87 Tabla 20: Calificación escalar del comportamiento del indicador Estado de desarrollo de Clúster ______________ 91 Tabla 21: Mapa Regional Cosecha Acuícola _______________________________________________________ 97 Tabla 22: Calificación escalar del comportamiento del indicador _______________________________________ 98 Tabla 23: Calificación escalar del comportamiento del indicador ______________________________________ 100 Tabla 24: Mapa Regional de la productividad de la cosecha Acuícola __________________________________ 101 Tabla 25: Calificación escalar del comportamiento del indicador Productividad de la Cosecha Acuícola ________ 102 Tabla 26: Mercancía Incautada - Según Aduana a Nivel Nacional _____________________________________ 105 Tabla 27: Calificación escalar - Nivel de Contrabando como porcentaje de las Importaciones _______________ 107 Tabla 28: Matriz de Calificación del comportamiento de los indicadores ________________________________ 112 Tabla 29: Matriz de oportunidades por variables __________________________________________________ 122 Tabla 30: Matriz de Riegos ___________________________________________________________________ 123

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Antecedentes

La construcción del Modelo Conceptual del Sector Producción, como parte inicial de la fase de Análisis Prospectivo, se basa en el artículo N° 28 en el inciso N° 3 numeral 1 de la Directiva Nº 01-2014-CEPLAN

En dicho marco metodológico se establecieron los principales componentes y sub componentes, los cuales se desprenden de la Ley Organización y Funciones LOF del Ministerio de la Producción, Decreto Legislativo N° 1047.

Diseño del Modelo Conceptual Sector Producción

El Modelo Conceptual del Sector Producción, como parte inicial de la fase de Análisis Prospectivo, y su construcción se basa en el artículo N° 28 en el inciso N° 3 numeral 1 de la Directiva Nº 01-2014-CEPLAN, que a la letra señala:

…

28.3.1 Análisis y comprensión del Sector

La entidad, a través de la Comisión de Planeamiento Estratégico, debe:

a) Diseñar el modelo conceptual mediante el análisis de la realidad propia y del entorno del sector o territorio, de la identificación de todos los componentes que lo integran, y de los factores que influyen en ellos. Reconocer las variables endógenas y exógenas que componen el sector o territorio, y de ellas seleccionar las variables estratégicas.

b) Desarrollar diagnósticos de evolución histórica y de estado actual, utilizando el conjunto de variables estratégicas seleccionadas y elaborando indicadores para el análisis cuando sea necesario.

Para la elaboración del Modelo Conceptual del Sector Producción se ha tomado en cuenta el siguiente marco legal, referido a funciones y competencias:

El acápite a) del numeral 23.1 del artículo 3 de la Ley N° 29158, Ley Orgánica del Poder Ejecutivo, establece como función de los Ministerios, formular, planear, dirigir, coordinar, ejecutar, supervisar y evaluar la política nacional y sectorial bajo su competencia, aplicable a todos los niveles de gobierno. El numeral 5.1 del artículo 5 del Decreto Legislativo N° 1047, Ley de Organización y Funciones del Ministerio de la Producción, establece como función rectora del Ministerio el formular, planear, dirigir, coordinar, ejecutar, supervisar y evaluar la política nacional y sectorial bajo su competencia aplicable a todos los niveles de gobierno. El artículo 3 del citado Decreto Legislativo establece como competencia del Ministerio de la Producción, lo siguiente:

Artículo 3.- ÁMBITO DE COMPETENCIA El Ministerio de la Producción es competente en pesquería, acuicultura, industria, micro y pequeña empresa, comercio interno, promoción y desarrollo de cooperativas. Es competente de manera exclusiva en materia de ordenamiento pesquero y acuícola, pesquería industrial, Acuicultura de Mediana y Gran Empresa (AMYGE), normalización industrial y ordenamiento de productos fiscalizados. Es competente de manera compartida con los Gobiernos Regionales y Gobiernos Locales, según corresponda, en materia de pesquería artesanal, Acuicultura de Micro y Pequeña Empresa (AMYPE) y Acuicultura de Recursos Limitados (AREL), promoción de la industria y comercio interno en el ámbito de su jurisdicción.

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Los artículos 2 y 3 de la Ley 29271, Ley que establece que el Ministerio de la Producción es el sector competente en materia de promoción y desarrollo de cooperativas, transfiriéndosele las funciones y competencias sobre micro y pequeña empresa, señala lo siguiente:

Artículo 2.- Competencia en materia de promoción y fomento de Cooperativas

El Ministerio de la Producción formula, aprueba y ejecuta las políticas de alcance nacional para el fomento y promoción de las cooperativas como empresas que promueven el desarrollo económico y social. Para tal efecto, dicta normas de alcance nacional y supervisa su cumplimiento.

Artículo 3.- Transferencia de competencias y funciones sobre MYPE

Transfiérase al Ministerio de la Producción las competencias y funciones sobre micro y pequeña empresa, previstas en la Ley Nº 27711, Ley del Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo; y en el artículo 6 de la Ley Nº 28015, Ley de Promoción y Formalización de la Micro y Pequeña Empresa.

Incorporación de la función Calidad en el Sector Producción Mediante la Ley N° 30224, se crea el Sistema Nacional para la Calidad y el Instituto Nacional de Calidad, Organismo Público Técnico Especializado, adscrito al Ministerio de la Producción. Este último se constituye como ente rector y máxima autoridad técnico administrativa del Sistema Nacional para la Calidad.

DISPOSICIONES COMPLEMENTARIAS MODIFICATORIAS PRIMERA. Modificación de la Ley de Organización y Funciones del Ministerio de la Producción

Modificase el artículo 6 del Decreto Legislativo 1047, Ley de Organización y Funciones del Ministerio de la Producción, de acuerdo al texto siguiente: “Artículo 6.- Funciones específicas de competencias compartidas.- En el marco de sus competencias el Ministerio de la Producción cumple las siguientes funciones específicas: 6.1 Dictar normas y políticas nacionales sobre la pesquería artesanal, la acuicultura de menor escala y de subsistencia, calidad, así como de promoción de la industria y comercio interno, en armonía con la protección del medio ambiente y la conservación de la biodiversidad de conformidad con lo establecido por el ente rector en materia ambiental.

Cada uno de los aspectos antes mencionados establecen ciertos retos dentro del presente sector dado que influyen diversas variables para su manejo por lo que dichos aspectos tienen que ser abordados intersectorialmente al intervenir otros sectores como Trabajo, Ambiente, Agricultura, Comercio Exterior y Turismo, Energía y Minas, la PCM entre otros, para ello el Ministerio de la Producción ha elaborado el Plan Nacional de Diversificación Productiva el cual establece los principales retos de la economía Peruana los cuales están asociados a los siguientes factores:

a) Heterogeneidad Productiva

b) Empleo e Informalidad

c) Poca diversificación en la producción nacional

Estos retos plantean trabajar en 4 grandes objetivos específicos

1. Lograr tasas de alto crecimiento económico que sean sostenibles en el largo plazo 2. Acentuar la transformación productiva necesaria para transitar hacia niveles de ingresos

medios–altos y reducir la dependencia de la economía peruana por los recursos naturales

3. Reducir la brechas regionales de productividad 4. Aumentar el empleo formal y de calidad al reducir la informalidad

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Análisis de factores, funciones y competencias

Tomando en cuenta lo señalado en los párrafos anteriores se puede concluir que el Sector Producción es el principal promotor de la Industria, Comercio Interno, Pesquería, Acuicultura, MYPE, fomento de Cooperativas y del Sistema Nacional para la Calidad.

En dicho sentido para que el sector funcione adecuadamente, como todo sistema complejo, es necesario delimitar los principales subsistemas al interno y como estos se interrelacionan adecuadamente para poder cumplir adecuadamente dichas funciones.

Para entender la dinámica del Sector es necesario precisar que el sector Producción, como rector en las materias ya descritas en los párrafos anteriores, maneja dos tipos de roles claramente definidos

Rol Regulador.

Como ente Regulador el Sector tiene que diseñar y gestionar políticas que regulen diversas actividades que por competencia se tiene asignado en cada una de las funciones: MYPE, Industria, Acuicultura, Pesca, Comercio Interno y Fomento de las Cooperativas.

A su vez el sector tiene potestad para supervisar, fiscalizar y sancionar las actividades reguladas

Rol Promotor

En el marco del Rol Promotor, el Sector, busca promover el desarrollo productivo, en el marco de sus competencias y funciones, teniendo como resultado final la mejora de la competitividad del país, el incremento de la producción el uso racional de los recursos y el cuidado del medio ambiente

Para cumplir cabalmente todas las funciones asumidas en el sector y visto el análisis y composición del mismo se ha propuesto, como Modelo Conceptual para el Sector Producción, el siguiente esquema, el cual consta de 4 componentes principales.

Estos componentes no se comportan como compartimientos estancos, sino trabajan en una dinámica sinérgica contribuyendo cada uno a la dinámica global del Sistema el cual tiene por objetivo promover el desarrollo productivo nacional mediante el desarrollo de la Infraestructura de la Calidad la Articulación Productiva, la Innovación y el Desarrollo Empresarial.

Para lograr su cometido el Sector Producción gestiona políticas productivas a fin de promover las actividades económicas y establece regulaciones con el fin de establecer los criterios y barreras en el desenvolvimiento de dichas actividades.

Para gestionar adecuadamente dichos roles el Sector Producción basa su accionar en la gestión del conocimiento, la investigación, estableciendo criterios claros para la generación de políticas y la promoción del desarrollo productivo, mediante la generación de conocimiento, la gestión de la calidad de la investigación y su adecuada y oportuna difusión dentro y fuera del sector.

Por lo cual el Modelo Conceptual del Sector Producción se configura de la siguiente manera:

(Ver grafica N° 1)

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Gráfica 1: Modelo Conceptual del Sector Producción

Fuente: Elaboración propia – equipo técnico

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Componente: PROMOCIÓN DEL DESARROLLO PRODUCTIVO

Acciones que promueven las capacidades productivas de las unidades económicas2 mediante el

desarrollo de innovación tecnológica y su transferencia al sector productivo logrando una mejora continua

de la productividad con estándares de calidad que impulsa la diversificación productiva y el crecimiento

económico sostenido

Sub componentes 3

• Desarrollo Empresarial

Conjunto de acciones que contribuyen a fortalecer las capacidades e incrementar la

productividad de las empresas, cooperativas u otras modalidades asociativas de manera

diferenciada para mejorar su competitividad en el mercado.

• Articulación

Integración entre los agentes vinculados a una cadena productiva de bienes y servicios para

lograr una eficiencia conjunta.

• Innovación4

Introducción exitosa de un nuevo o significativamente mejorado producto, proceso, servicio,

método de comercialización o método organizativo en las prácticas internas de la empresa,

institución, mercado o en la sociedad.

• Infraestructura de Calidad

Conjunto de instituciones y servicios que aseguran la conformidad y características de los

productos y servicios; que abarca las actividades de normalización, metrología, acreditación y

evaluación de la conformidad5

2 Unidades Económicas: Individuos y organizaciones en cuyo comportamiento se interesa la economía y que

analíticamente pueden considerarse unidades de decisión 3 Debe tomarse en cuenta que cada uno de los subcomponentes están siendo definidos conceptualmente para

entender el rol promotor que asumiremos en cada uno de ellos, en el marco de nuestras competencias 4 En dicho componente se trabajará las herramientas de Transferencia Tecnológica la cual se define de la siguiente

manera: Transferencia Tecnológica: Transmisión de conocimientos tecnológicos a los agentes del sector

productivo para la creación y/o adaptación de nuevos productos, procesos o servicios 5 Evaluación de la conformidad: cualquier actividad cuyo objeto es determinar directa o indirectamente si se

cumplen los requisitos especificados relativos a un producto, proceso, sistema, persona u organismo. La evaluación de la conformidad incluye actividades tales como: muestreo, ensayo, inspección, certificación, así como la acreditación de organismos de evaluación de la conformidad

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Componente: GESTIÓN DE POLITICAS PRODUCTIVAS

Proceso destinado a diseñar, impulsar, implementar y evaluar la acción del Estado en materia productiva con el fin de establecer objetivos prioritarios, lineamientos y estrategias de política productiva nacional de manera articulada

Sub componentes

• Formulación

Proceso que en base a la visión y diagnóstico del sector productivo, establece prioridades,

objetivos, estrategias, lineamientos e instrumentos para el desarrollo productivo en forma

articulada

• Implementación

Es la puesta en práctica de las políticas productivas establecidas en coordinación y

articulación con los distintos actores involucrados

• Seguimiento/ Evaluación

Proceso continuo de recolección, análisis y evaluación de información con el objetivo de

conocer los avances, resultados e impacto de las políticas productivas establecidas, para la toma

de decisiones que permitan su mejora.

Componente: REGULACIÓN

Proceso exclusivo del Estado, orientado a regir el desarrollo sostenible de las actividades productivas en

el país, con el propósito de garantizar la seguridad de las actividades económicas y promover la calidad

de los bienes y servicios

Sub componentes

• Normatividad

Proceso participativo conducente a la formulación, aprobación y promulgación de las normas

dirigidas al desarrollo sostenible de las actividades productivas en el país, buscando

modificar o ajustar la conducta de los actores vinculados.

• Otorgamiento de Derechos/Otros Títulos habilitantes6

Proceso que tiene como propósito el otorgamiento de licencias, autorizaciones,

certificaciones, concesiones, permisos, derechos u otros títulos habilitantes a los

administrados, por parte del Estado, para el desarrollo sostenible de las actividades productivas.

• Verificación del cumplimiento

Proceso orientado a velar por el cumplimiento de las normas que rigen el desarrollo

sostenible de las actividades productivas y el correcto uso de los derechos y otros títulos

habilitantes otorgados; mediante la vigilancia, la fiscalización, el control y la sanción en el ámbito

que corresponda.

6 Títulos Habilitantes.- Contratos de concesión, permisos, autorizaciones y otros actos que tengan como

objetivo el aprovechamiento sostenible y conservación de los recursos

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La regulación cubre un conjunto de instrumentos que influyen en el comportamiento de las personas, empresas y gobierno, por lo que su objetivo debe ser la maximización del beneficio neto de la sociedad, lo cual garantiza el funcionamiento eficiente de los mercados.

Componente: INVESTIGACIÓN

Actividad intelectual y planificada que genera conocimientos en el ámbito científico o tecnológico, como

insumo necesario para el desarrollo sostenible y promoción del sector productivo.

Sub componentes

• Gestión de la calidad de la Investigación

Conjunto de principios, lineamientos y actividades planificadas, que se interrelacionan dentro de

un sistema organizacional, mediante la mejora continua de los procesos, a fin de asegurar que

los resultados que se obtengan de la investigación, sean transparentes y reproducibles.

• Generación de Conocimiento

Es el proceso de producción de información, racional, sistemático y verificable.

• Difusión de Conocimiento

Conjunto de actividades orientadas a informar los resultados y logros de las investigaciones y

estudios a las diferentes instancias del gobierno, a la academia y a la comunidad en general, así

como el estado del conocimiento del campo de competencia del sector, a través de medios de

comunicación, herramientas de tecnología de la información o los conductos regulares

pertinentes.

En base a dicho componente se puede dinamizar el conocimiento producido para los demás componentes y en sus diversas funciones.

Cada componente representa un subsistema que interrelacionado entre sí y dinamizado en un sistema general, puede generar la sinergia adecuada para cumplir el rol asumido por el Sector Producción; dichos componentes son la

base para la generación de escenarios futuros, por lo cual el presente documento sienta las bases del PESEM y de la fase estratégica para su

construcción.

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Tendencias que inciden en el

Modelo Conceptual del

Sector Producción Secretaria Técnica de la Comisión de Planeamiento Estratégico

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Tendencias

En términos generales, entendemos por una tendencia como la dirección o la propensión a dirigirse hacia un objetivo determinado que tiene cualquier elemento (RAE 2008)

En dicho sentido una tendencia es un patrón de comportamiento de una o más variables que inciden de forma general diversos campos, modulando varios aspectos de la sociedad en diversos ángulos, por ejemplo en el campo tecnológico, económico, social, de producción o de consumo, etc. los cuales tendrán un impacto y cuyos efectos serán perceptibles, en este caso, por el Modelo Conceptual.

Conceptualización del análisis de las tendencias

Toda tendencia marca patrones de comportamientos sobre los cuales puede modificar situaciones contextos o variables en un entorno dinámico, dichos cambios generados por la tendencia se deben principalmente a los detonantes que tienen mayor probabilidad de impactar en la estructura del Modelo Conceptual.

Gráfica 2: Conceptualización del análisis de tendencias

En dicho sentido se han conceptualizado 07 tendencias, las cuales se han seleccionado por su nivel de pertinencia e impacto, las cuales influyen positiva o negativamente en el diseño del Modelo Conceptual, en dicho sentido dichas tendencias forman parte de las variables exógenas las cuales serán analizadas y monitoreadas en la ejecución del PESEM.

A continuación se describen brevemente cada una de ellas:

Generan cambios de patrones de

comportamientos

Tendencias

Detonantes de la Tendencia en el Modelo

Modelo Conceptual

Fuente: Elaboración propia; equipo Técnico

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Tendencia N° 1: Expansión económica de China y los otros miembros del bloque BRICS

De acuerdo con el documento “Las tendencias mundiales y el futuro de América Latina” (Bitar, 2014) en todos los escenarios estudiados, el producto interno bruto (PIB) de China superaría al de los Estados Unidos antes de 2020. Según la OCDE, para el 2060 los países emergentes crecerían en promedio entre un 5% y un 6% anual y los desarrollados, entre un 1% y un 2%. Sobre la base de estas cifras, en las próximas décadas habría una convergencia entre países desarrollados y emergentes. Se concluye además que la economía china, que ya superó a la de la Unión Europea, sobrepasaría a la estadounidense en 2016, y que la India dejaría rezagado al Japón en la próxima década. Las prospectivas del escenario base de la OCDE son que China y la India, en combinación, pasarían de representar un tercio del producto de los países de la OCDE en 2010, a superarlos en 2060.

En las hipótesis menos optimistas se destacan obstáculos como el aumento del costo de la mano de obra china, lo que desplazaría algunas actividades hacia otros países de Asia Sudoriental. Las nuevas clases medias profesionales exigirían una mayor participación y nuevas libertades, lo que crearía problemas de gobernabilidad a un sistema de partido único. Queda por determinarse si China logrará pasar de la absorción de tecnologías ajenas a crear las propias. Asimismo, si el Partido Comunista de China conseguirá abrir la sociedad sin perder control y si el país no se dejará llevar por la competencia en el plano militar con los Estados Unidos y sus aliados en la región.

Todos estos cambios se ven reflejados en el crecimiento de su economía la cual conjuntamente con la de los otros países que conforman en el grupo BRICS suman un quinto de la producción mundial

Gráfica 3: Economías emergentes; Grupo BRICS

Fuente: Reuters

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Como se menciona en el informe de (CEPAL, 2016), el retorno del gigante asiático es uno de los cambios de mayor importancia de las últimas décadas, dado que revela la consolidación de China como potencia económica y geopolítica con una posición predominante en el mundo, su capacidad de incorporar progreso técnico y cambiar su estructura productiva ha permitido reducir la brecha del PIB per cápita con respecto al de los países más avanzados.

En 2014, las economías china y estadounidense realizaban el 16,6% del PIB mundial cada una y la primera explicaba la mayor parte del aumento de la participación de los países emergentes

Gráfica 4: Países emergentes y en desarrollo: participación en el Producto Bruto Mundial

(En porcentajes) 1980-2014

Fuente CEPAL; Horizontes 2030: la igualdad en el centro del desarrollo sostenible

Además, en el mismo informe (CEPAL, 2016), menciona que entre 1993 y 2014, la participación de las economías emergentes y en desarrollo aumentó del 42% al 57%; si se excluyera a China, el aumento sería solo de 4 puntos porcentuales (del 37% al 41%). El nuevo papel de China en la economía internacional fue resultado de su excepcional dinamismo económico: durante casi tres décadas, a partir del inicio de las reformas económicas en 1979, mantuvo una tasa media de crecimiento real cercana al 10%, un caso único en la historia económica

Estos cambios avizoran un reordenamiento hegemónico de la economía mundial, por lo que se espera que para el año 2030 este varíe hacia el Sudeste asiático como muestra la gráfica (CEPLAN, 2015).

Gráfica 5: Composición de la Producción Mundial

Fuente: Ceplan

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Uno de los cambios estructurales que se ha podido ver en la economía China en los últimos años es el impulso a la diversificación de la estructura productiva hacia sectores con mayor intensidad en conocimientos es un vector central del desarrollo. (CEPAL, 2016) Esa diversificación se dio gracias a la incorporación de sectores manufactureros cada vez más avanzados que transformaron su patrón de especialización, importando materia prima, transformándola y exportando productos de mediana y alta tecnología.

Gráfica 6: América Latina y el caribe: estructura del Comercio con el mundo y con China, según intensidad tecnológica, 2013

Fuente: Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), sobre la base de Base de Datos

Estadísticos de las Naciones Unidas sobre el Comercio de Productos Básicos (COMTRADE).

Detonadores de la Tendencia en el Modelo

Variación del Crecimiento Económico

El crecimiento económico de dichos países tiene alta correlación con las exportaciones a dichos destinos, principalmente por los tratados comerciales que se mantienen con varios de ellos.

Año 2014; PBI del Grupo BRICS y el Perú como según data del (Banco Mundial, 2015)

Gráfica 7: PBI grupo BRICS y Perú 1998-2013 en (Miles de Millones)

China 10.36

Brasil 2.34

India 2.06

Rusia 1.86

Sudáfrica 0.35

Perú 0.20

Fuente: Banco Mundial

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Variación de las Exportaciones del Grupo BRICS

El crecimiento económico del Grupo BRICS y principalmente de China tiene una alta correlación con el volumen de exportaciones hacia dicho grupo. Como consecuencia cualquier caída del crecimiento de dichos países podría afectar la producción del Perú.

Otro aspecto a tomar en cuenta es la actividad comercial que se está construyendo principalmente en las relaciones Sur-Sur, esto ha motivado cambios radicales en la logística y transportes para la entrada y salida de productos en el hemisferio sur.

Gráfica 8: Exportaciones e Importaciones (Perú – China)

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Tendencia N° 2: Creciente importancia de la inversión en innovación, ciencia y tecnología en el incremento de la productividad laboral

Dadas las bajas cifras de crecimiento económico que se han venido dando en el mundo, la promoción de nuevas fuentes de crecimiento se ha convertido en una prioridad de la política mundial. La ciencia, la tecnología, la innovación y el espíritu empresarial - que fomenten la competitividad, la productividad y la creación de empleo – que siempre han sido mecanismos importantes para fomentar el crecimiento sostenible, se han vuelto mucho más importantes aún. Los países de la OCDE, y las principales economías no miembros de la OCDE, están realizando una amplia gama de tareas en estas áreas.

En ese contexto, la inversión en la innovación sigue siendo una prioridad, en gran parte gracias al apoyo de medias relacionadas con la I + D. En 2012, los gobiernos de la OCDE, en promedio, invirtieron el equivalente a 0,8% del PBI en la financiación de la I + D en su país o en el extranjero; Corea y Finlandia invierten más de 1%. Además, 27 de los 34 países de la OCDE y un número de economías que no son miembros de la OCDE ahora apoyan indirectamente la I + D a través de incentivos fiscales. En el 2011, Rusia, Corea, Francia y Eslovenia proporcionaron el mayor apoyo combinado para la I + D como porcentaje del PBI. En Canadá y Australia el financiamiento indirecto para las empresas en I + D superó al financiamiento directo en cinco veces. Los créditos fiscales por investigación y desarrollo alcanzaron un valor de USD 8,3 mil millones en los Estados Unidos,

seguido de Francia y China.7

Gastos de I+D8

Como lo muestra (Sanchez, 2014), en su investigación publicada en el Journal of Technology Management & Innovation, la inversión en I+D está directamente correlacionada con la productividad, para lo cual se ha extraído un párrafo de dicho paper

El Observatorio de la Sostenibilidad en España realiza estudios anuales sobre la inversión en I+D en relación al PBI. En su estudio del año 2011 concluyen que el gasto en I+D de un país es un aspecto clave para incrementar la productividad y generar crecimiento a largo plazo. Se considera a su vez un indicador fundamental del potencial económico de un país. Asimismo considera el gasto de España insuficiente en este tipo de partidas y más aún desde la situación de crisis y recortes a la que se está viendo sometida estos últimos años. Sin embargo el estudio de este factor se remonta a años atrás, Griliches y Mairesse (1984) estudiaron a 133 empresas de EE.UU. entre los años 1966 y 1977 llegando a la conclusión de que la productividad que éstas obtenían tenía una fuerte relación con el nivel de inversión en I+D que realizaban. Otros autores (Maté García y Rodríguez Fernández, 2002; Gu y Tang, 2003) dan la misma importancia a este factor, relacionando el gasto en I+D con el crecimiento de la productividad.

El estudio que Maté García y Rodríguez Fernández (2002) realizan aplicando un modelo teórico que relaciona el crecimiento de la productividad del trabajo con el gasto en I+D de empresas españolas (base de datos de la ESEE para el período 1993-1999) concluye que la inversión en I+D por parte de las empresas tienen un efecto positivo y estadísticamente significativo en el incremento de la productividad. Tal y como ocurría con el factor actividades de I+D estos autores también encuentran importantes debilidades de inversión I+D en las empresas españolas, esta carencia puede suponer sobre ellas una pérdida de competitividad sobre otros países europeos los cuales han realizado un mayor esfuerzo sobre esta materia.

7 Banco de Tendencias de CEPLAN

8 P. Sánchez; M. Sánchez (2014) Innovación y Productividad Manufacturera; Journal of Technology Management

& Innovation © Universidad Alberto Hurtado, Facultad de Economía y Negocios

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Gráfica 9: El gasto de I+D, como % de su PBI, es mínimo en comparación con los países de la OCDE

Fuente: OCDE (2014), Principales Indicadores de Ciencia y Tecnología, volumen 2013 n.º 2, OCDE y RICYT. Brasil, con datos del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MCTI).

Si hacemos la misma comparación con los países de Latinoamérica y el Perú, existe una diferencia abismal entre dichos niveles como se muestra en la siguiente gráfica, donde el promedio latinoamericano es 5 veces mayor al del Perú

Gráfica 10: El gasto de I+D, como % de su PBI, es mínimo en comparación con los países de la OCDE

Fuente: Elaboración propia con datos del Banco Mundial

Para revisar estos incrementos anuales de inversión se puede revisar el crecimiento que ha tenido dicha de inversión en I+D+i por habitante en gran parte de países de Europa como muestra la tabla 1

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

América Latina y el Caribe (todos los niveles de ingreso) Miembros OCDE Perú

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Tabla 1: Gasto en I+D+i por habitante en euros (2013)

Fuente: La inversión en I+D+i 2015; (2015) Evolución internacional Situación del I+D+i en España Análisis por Comunidad Autónoma; pp 12, 13

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Como se muestra en la tabla N° 1, la inversión en I+D +i por habitante, en euros, en Europa, se ha ido incrementando en los años (2000-2013) en casi su totalidad de casos, esto debido a que existe una fuerte correlación entre la inversión en innovación y la productividad

Gráfica 11: Relación entre ingresos (PPP per cápita) y productividad total de factores (PTF), 2005

Gráfica 12: Relación entre productividad total de factores (PTF) y gasto en I&D, 2005


La innovación puede contribuir al desarrollo de nuevas actividades económicas; potenciar la productividad para mantener el aumento de los ingresos y la creación de empleo para la población urbana; fomentar la diversificación agropecuaria para mejorar el sustento de la población rural, y mejorar la sostenibilidad medioambiental.

Inversión en I+D

La inversión en I+D es uno de los indicadores de referencia a la hora de analizar la innovación de los países. Este indicador recoge la intensidad de innovación de una economía y tiene en cuenta tanto la inversión en I+D realizada por el sector privado empresarial como la inversión en I+D realizada por el sector público. Este indicador de inversión en I+D se calcula como porcentaje sobre el total de PBI de un país para un año determinado.

Fuentes: BID, 2010. Calculos basados en datos de Daude y Fernandez Arias (2010) e Indicadores del desarrollo mundial (Banco

Mundial).

Fuentes: BID, 2010. Calculos basados en datos de Daude y Fernandez Arias (2010), Lederman y Saenz

(2005) y RICYT

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Tendencia N°3: Incremento de los riesgos por efecto de desastres naturales y antropogénicos y del cambio climático

En lo que va de este siglo, en el mundo, las pérdidas directas generadas por los desastres ascienden a unos US$ 2,5 billones, como lo muestra el informe de (Naciones Unidas, 2014) siendo evidente además de que se han subestimado en al menos un 50% las pérdidas directas a causa de inundaciones, terremotos y sequías. El Perú no escapa de esta realidad, y como muestra tenemos que cada año pierde US$ 73 millones a causa de la ocurrencia de desastres. Tenemos además que, entre los años 2006 al 2013, se reportaron más de 48 mil emergencias que afectaron a más de 11 millones de habitantes, ocasionando cuantiosos daños y pérdidas en vivienda, infraestructura y agricultura. Además dicho informe también muestra que un desastre de gran magnitud, sea de origen natural o no, tiene una fuerte capacidad potencial de afectar la continuidad operativa del sector Economía y del conjunto del Estado, lo cual incrementaría las pérdidas económicas además de afectar la gobernabilidad del país. Adicionalmente, la ocurrencia del Fenómeno El Niño ha provocado pérdidas muy cuantiosas (por ejemplo, US$ 3,500 millones de pérdidas en 1998) y fuertes reducciones del PBI (11,6% del PBI en 1982-83 y de 6% del PBI en 1997-98). Un sismo de gran magnitud en Lima y Callao, un evento que no se ha producido desde 1746 (silencio sísmico), generaría pérdidas mucho más cuantiosas (más de US$ 40 mil millones según el BID), vista la

excesiva concentración del PBI y de entidades públicas en la zona.9

Gráfica 13: Gráfica: Incremento de las catástrofes naturales en todo el mundo

Fuente: MR NatCatSERVICE © 2011 Munich Re 7. https://www.munichre.com/site/mram/get/documents_E1746699606/mram/assetpool.mr_america/PDFs/4_Events/munichre_iii_2011natcatreview.pdf

Como muestra la (Naciones Unidas, 2014) “El Informe de Evaluación Global de la UNISDR sobre la Reducción del Riesgo de Desastres, en lo que va de este siglo, las pérdidas directas generadas por los desastres ascienden a unos $2,5 millones de millones (billones) de dólares americanos; resultando evidente que se han subestimado en al menos un 50 por ciento las pérdidas directas a causa de inundaciones, terremotos y sequías. En lo que respecta a América Latina y el Caribe se estima que, en las últimas cuatro décadas (1970-2010) 200 millones de personas fueron afectadas por desastres a causa de peligros naturales, socio naturales y/o antrópicos. En América Latina, entre los años 2005 y 2012, más de 240.000 personas han fallecido por desastres dejando más de 57 millones de afectados y por encima de los 85 mil millones de dólares americanos en pérdidas. Cifras que preocupan, aún más por su significado y repercusiones en cuanto al incremento de la pobreza y la desigualdad, además de constituirse en un serio obstáculo para alcanzar el desarrollo humano sostenible y el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo del Milenio. El Perú no escapa de esta realidad, a nivel de Sudamérica ocupa el

9 Análisis de la implementación de la Gestión del Riesgo de Desastres en el Perú (2014) ONU

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segundo lugar con mayor número de personas afectadas por desastres. Según el Instituto Nacional de Defensa Civil (INDECI), entre el 2003 – 2012 se reportaron más de 44 mil emergencias que afectaron a más de 11 millones de habitantes y que ocasionaron cuantiosos daños y pérdidas en vivienda, infraestructura y agricultura.”

En dicho sentido se ha proyectado dicho comportamiento en el tiempo hasta el año 2030 llegando a una cifra de 7039 emergencias para el año 2030, esta variante esta correlacionada con el crecimiento poblacional y por ende al crecimiento de ciudades conjuntamente con el incremento de la temperatura superficial; dado que esta genera los cambios climáticos y fenomenológicos en el planeta

Gráfica 14: Total emergencias; Perú 2003-2030

Para analizar los efectos del cambio climático y sus proyecciones a futuro se ha tomado como referencia los estudios del IPCC intergovernmental panel on climate change los cuales se presentan en el anexo 2


Cambio de Temperaturas Superficiales del Mar (TSM)10

La serie temporal fue hecha con los promedios anuales de la temperatura superficial del mar (TSM) que se registran en los Laboratorios de Paita, Chicama, Chimbote, Callao, Pisco e Ilo del IMARPE.

En la serie se aprecia una alta variabilidad interanual de la TSM, resaltando los periodos cálidos asociados a Niños extraordinarios como los ocurridos el 1982-93 y 1997-98 y Niños fuertes y moderados (1987, 1992, 2012, 2014,2015); así como periodos fríos asociados a eventos La Niña que ocurrieron en 1985-86, 1988, 1996, 1999-2000, 2007, 2010-11, 2013, entre otras.

Gráfica 15: Temperatura Superficial del mar

10

Fuente IMARPE.

0

1,000

2,000

3,000

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5,000

6,000

7,000

8,000

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29

20

30

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Fuente: IMARPE.

Cambios de temperatura superficial

Numerosos estudios han proyectado los impactos del cambio climático y los cambios de CO2 en las futuras cosechas. Los comentarios y síntesis de estos estudios están disponibles y apuntan a una conclusión general de que los beneficios del CO2 a escala mundial con el tiempo serán contrarrestados por el daño causado por el cambio climático inducido por CO2 y otros gases de efecto invernadero. Existe un considerable debate sobre cuándo exactamente los impactos netos serán negativos. Un escenario más probable en el corto plazo es que el calentamiento desacelerará el crecimiento mundial de rendimientos en aproximadamente un 1,5% por década, mientras que los aumentos de CO2 aumentarán los rendimientos en más o menos la misma cantidad.

Este balance es ampliamente consistente con la imagen global emergente de muchos estudios y evaluaciones importantes. Mirando hacia delante, es probable que los beneficios del CO2 disminuyan y los efectos climáticos serán más grandes. Tradicionalmente, la preocupación se ha centrado en la cuestión de las emisiones de gases de efecto invernadero con el fin de diseñar políticas de mitigación. En ese caso, lo más relevante es el efecto combinado del CO2 con todos los cambios climáticos asociados. Sin embargo, si uno se centra en las políticas relacionadas con la adaptación a los cambios de temperatura y precipitaciones, los efectos del cambio climático son interesantes en sí mismos, independientemente de los beneficios potenciales

de CO2.11

Gráfica 16: Cambios de la temperatura superficial

Fuente: IPCC (2014) Cambio Climático 2014, Impactos, adaptación y vulnerabilidad.

Variación de la producción después del registro de un desastre natural

Se han tomado como detonantes los desastres naturales a gran escala dado que la producción podría variar al suceder dichos eventos.

11

La Influencia del Cambio climático sobre la productividad global de los cultivos.

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Tendencia N° 4: Seguirán aumentando los niveles de conectividad física y tecnológica

La conectividad física está constituida por redes, vías y espacios entre las vías. Por su lado, la conectividad tecnológica está vinculada a la transmisión de información por medios digitales.

La primera permite situar un territorio en un marco regional o global, responde a una política de transportes y al manejo del territorio, y debe considerar el impacto medioambiental y económico-social de su desarrollo.

La segunda es consecuencia de las distintas fases de la revolución digital, donde las innovaciones tecnológicas permiten mayores posibilidades de intercambio de contenidos y la prestación de servicios en línea, de forma deslocalizada y cada vez más sostenida.

Entre otros efectos, la conectividad permite:

Aumento de la tasa de crecimiento de la productividad.

Acceso a bienes públicos: información y conocimiento de libre disponibilidad en Internet.

Mayor innovación en procesos productivos y organizativos.

Acceso a servicios públicos en línea: educación, salud, gobierno, participación ciudadana y

otros.

Creación de empleo Innovación en procesos de interacción social.

Desarrollo de capacidades tecnológicas y productivas de individuos y empresas.

Aumento del bienestar por externalidades positivas en el consumo.

Mayor sostenibilidad medioambiental por el uso de herramientas inteligentes para la gestión de

recursos energéticos y de transporte.

Mejora en la comunicación y la atención de catástrofes.


Reducción de brechas de conectividad física y tecnológica

La infraestructura es el aspecto determinante para poder emprender una estrategia de desarrollo económico y social. En consecuencia, existe una relación positiva entre el desarrollo de la infraestructura física, el crecimiento económico y el bienestar social. De esta manera, también se puede interpretar que el subdesarrollo está directamente relacionado con una pobre e insuficiente infraestructura.

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Tendencia N° 5: La creciente integración de la producción mundial

La creciente integración de la producción mundial, y especialmente la expansión de las cadenas de

suministros, que está transformando la naturaleza del comercio y la forma en la que los países en

desarrollo “se conectan” a la economía mundial. En conjunto, la reducción de los costos de transporte y

logística, la mejora de las tecnologías de la información y la mayor apertura de las economías han hecho

más fácil la producción “desagregada”, no sólo dentro de los países, sino también entre ellos. En la

actualidad, cuatro quintas partes del comercio mundial se canalizan a través de multinacionales que

establecen las diversas etapas o tareas del proceso productivo en las ubicaciones más rentables del

planeta. Mientras que, en el pasado, las cadenas de valor funcionaban básicamente entre Norte y Sur, en

la actualidad hay también una expansión de las cadenas de valor Sur-Sur. En lo que respecta a los

países en desarrollo, las cadenas de valor pueden allanar el camino de acceso a la economía mundial al

incorporar a esos países a las redes de comercio establecidas y, de ese modo, reducir los costos de su

integración económica y permitirles centrarse en los productos o sectores en los que tienen ventaja

comparativa, sin necesidad de disponer de una base industrial amplia. Las cadenas de valor influyen

también en las estrategias de integración comercial de los países en desarrollo.

El comercio internacional se ha caracterizado por la creciente

interconexión de los procesos de producción entre distintos

países y la especialización de cada país en determinadas fases

de la producción de un producto. Las tecnologías de la

información y comunicaciones junto con la reducción del costo del

transporte, han hecho posible la desagregación de la producción.

Las importaciones mundiales de piezas y componentes han

aumentado constantemente durante los últimos decenios. Hoy en

día, las importaciones de bienes intermedios (piezas y

componentes) representan más de la cuarta parte de las

importaciones mundiales de productos manufacturados. La única

excepción es la aguda disminución del comercio de piezas y

componentes ocurrida en 2009 a raíz de la crisis financiera12.


Incorporación de Perú en Cadenas Globales de Valor

Entiéndase por cadenas Globales de Valor la secuencia de

procesos productivos conectados entre sí distribuidos en múltiples países alrededor del mundo, en la

cual el Perú contribuye produciendo insumos intermedios o procesados y transformados, los cuales

formarán parte de un producto de mayor valor, que a su vez servirá como insumo para el siguiente

eslabón de la cadena.

12

Informe sobre el comercio mundial 2014. Organización Mundial de Comercio.

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Tendencia N° 6: Incremento en la adopción de estándares internacionales de calidad

La Organización Internacional para la Estandarización (ISO) publicó la ISO Survey 2013, un

estudio que realiza esta institución todos los años para conocer el estado de las certificaciones

ISO en todo el mundo, respecto al año previo, por lo tanto, los datos presentados en este estudio

son aproximados y no reales. También es importante destacar que ISO cambió en el 2007 la

metodología para recopilar esta información, por lo que esto puede generar variación en los

resultados. Desde el 2007 los datos son más precisos que en años anteriores.

Otro aspecto a considerar es que ISO sólo contabiliza las certificaciones acreditadas, por lo que

están fuera del alcance del estudio las certificaciones sin ningún tipo de acreditación.

En el año 2011 a nivel mundial, los países que lideran en certificaciones ISO 9001 son China,

Japón e Italia, mientras que los países que experimentaron un mayor crecimiento en

certificaciones fueron Italia, China y Rumania. En cuanto a la región de Latinoamérica las

certificaciones ISO 9001 en el 2011 aumentaron en un 5% (un total de 2,403 certificados nuevos)

respecto al 2010.13

Gráfica 17: Numero de Certificaciones

ISO emitidas

a nive

l mundial

13

http://qualitytrends.squalitas.com/index.php/item/174-estado-de-las-certificaciones-iso-en-latinoamerica-y-el-mundo Informe sobre el comercio mundial 2014. Organización Mundial de Comercio

http://qualitytrends.squalitas.com/index.php/component/k2/item/158-acreditaci%C3%B3n-vs-certificaci%C3%B3n-cuando-por-falta-de-informaci%C3%B3n-nos-dejamos-enga%C3%B1ar?Itemid=144

http://qualitytrends.squalitas.com/index.php/item/174-estado-de-las-certificaciones-iso-en-latinoamerica-y-el-mundo

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Variación de los certificados de calidad para poder exportar

Se tomarán en cuenta las nuevas certificaciones que el mercado internacional solicita en el marco del

comercio exterior.

Fuente: Elaboración Propia, con datos de ISO Survey

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Tendencia N° 7: Incremento de la producción mundial de la acuicultura

La expansión de la producción acuícola impulsará el crecimiento global. Se prevé que la

producción acuícola alcance cerca de 92 Mt en 2023, aumento de 38% durante la próxima década.

Esto equivale a una tasa de crecimiento anual de 2.5%, significativamente más bajo que la tasa de

crecimiento de 5.6% anual experimentado en la década anterior (2004-2013). Esta desaceleración

de la expansión se deberá sobre todo a restricciones causadas por los impactos ambientales de la

producción y la competencia por el agua y los espacios costeros por parte de otros usuarios. Por

ejemplo, el cultivo de la acuicultura a lo largo de las costas, lagos o ríos puede entrar en conflicto

con el desarrollo urbano o turístico. Esto puede crear problemas relacionados con la calidad y la

escasez del agua, y, así, desplazar la expansión de la acuicultura hacia lugares de producción

menos óptimas. Por otra parte, los altos costos de la harina de pescado, el aceite de pescado y

otros forrajes derivados serán un lastre para el crecimiento como componente esencial de la

producción de muchas especies, en particular de los carnívoros. A pesar de una tasa de

crecimiento más lenta, la acuicultura se mantendrá como uno de los sectores de más rápido

crecimiento en comparación con otros sistemas de producción de alimentos. La

participación de la acuicultura en la producción pesquera total crecerá a partir de un promedio de

42% en el año base (2011-2013) a 49% en 2023. Si se excluyen los usos no alimentarios, se

espera que la producción de pescado de acuicultura supere la pesca de captura en 2014

como principal fuente de pescado para consumo humano, y que esta proporción alcance 53% en

202314 .

Gráfica 18: Producción de la Acuicultura con respecto a la pesca de consumo humano


Participación en la producción global de recursos hidrobiológicos

Se tomará en cuenta la participación en la producción global de recursos hidrobiológicos, para lo cual

se considerará el reporte de producción mundial de pesquería, por captura y Acuicultura.

14

http://www.fao.org/3/a-i3818s.pdf / OCDE-FAO Perspectivas Agrícolas 2014-2023

http://www.fao.org/3/a-i3818s.pdf%20/

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Impacto de las tendencias en el Modelo Conceptual del Sector Producción

Para analizar el impacto de las diversas tendencias sobre el Modelo Conceptual se ha establecido una

escala de 0 - 4 para establecer el nivel de impacto de cada una de ellas sobre cada rama del Modelo,

donde 0 es nula y 4 es de Impacto muy fuerte, mostrando los siguientes resultados:

Se muestra un alto impacto de las siguientes Tendencias sobre todas las ramas del Modelo:

Expansión económica de China y los otros miembros del bloque BRICS

Creciente importancia de la inversión en innovación, ciencia y tecnología en el incremento de la productividad laboral

Seguirán aumentando los niveles de conectividad física y tecnológica

Ello significa que el Modelo es altamente sensible a cada una de ellas por lo cual constituyen factores a

ser analizados y monitoreados durante la ejecución del PESEM.

La rama más sensible del Modelo es la que corresponde al Componente “Promoción del Desarrollo

Productivo para la Competitividad”, dado que adicionalmente a las tendencias antes mencionadas están

son fuertemente sensibles a las tendencia

La creciente integración de la producción mundial

Además los Subcomponentes Infraestructura de la Calidad y Desarrollo Empresarial se ven influidas por

las siguientes tendencias:

Incremento de los riesgos por efecto de desastres naturales y antropogénicos y del cambio climático

Incremento en la adopción de estándares internacionales de calidad

Incremento de la producción mundial de la acuicultura

Por lo cual el Componente “Promoción del Desarrollo Productivo para la Competitividad”, es la rama más

sensible a los cambios exógenos, en dicho sentido, para el presente documento prospectivo, es

necesario ver la relación e interacción con las variables endógenas del mismo componente a fin de

establecer los patrones de cambio y poder aprovechar de una forma más óptima las oportunidades y

anticiparse oportunamente a las amenazas.

Ver Gráfico Impacto de las tendencias en el Modelo Conceptual del Sector Producción

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Gráfica 19: Impacto de las Tendencias en el Modelo Conceptual del Sector Producción

Fuente: Elaboración propia

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Variables que interpretan y

dinamizan los componentes

del Modelo Conceptual del

Sector Producción Secretaria Técnica de la Comisión de Planeamiento Estratégico

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Determinación de Variables

Para cada sub componente se han determinado un conjunto de variables, las cuales interpretan y

dinamizan cada uno de los sub componentes y el modelo en general, en dicho sentido, se han

determinado las principales variables a efectos de entender y trabajar la dinámica de sistemas y

como este se interrelacionaría y dinamizaría en su ejecución.

En tal sentido se muestra el listado de variables identificadas por el equipo técnico:

Variables de resultado y de alta incidencia Sectorial y Multisectorial

V1. Grado de diversificación productiva de los Sectores económicos.

Desarrollo de nuevas actividades productivas, principalmente no tradicionales.

V2. Producción de las unidades económicas.

Utilización de recursos que permita transformar uno o más bienes en otro(s) diferente(s). Los

bienes pueden ser diferentes en términos de ciertas características físicas de los mismos, de su

ubicación geográfica o de su ubicación.

Variables de resultado y de incidencia sectorial por componente

Promoción del Desarrollo Productivo

Sub componentes

Desarrollo Empresarial

V3. Nivel de Cobertura en Infraestructura Productiva.

Mide la cantidad de beneficiarios generados por el acceso a las infraestructuras productivas (que

son promovidas por el sector Producción).15

V4. Nivel de aprovechamiento sostenible de los recursos naturales en las actividades

económicas.

Utilización óptima y responsable de los Recursos Naturales en los Procesos Productivos,

permitiendo que estos puedan renovarse de acuerdo a su ciclo natural.

V5. Acceso a programas para mejorar las capacidades de Gestión Empresarial de las

unidades económicas

Acceso a los diversos servicios de desarrollo empresarial técnicos y de gestión.

V6. Nivel de acceso a financiamiento de las unidades económicas.

Mide la cantidad de unidades económicas que acceder al financiamiento.

Articulación Productiva

15

Dichas medición se realizará por Unidades Económicas y se realizará principalmente por intermedio de UE en los Parques Industriales, Desembarcaderos Pesqueros y CITEs

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V7. Nivel de Articulación Empresarial de las Unidades Económicas.

Medido a través de la cantidad de Unidades Productivas que acceden a mercados mediante la

generación de actividades de promoción comercial promovidas por el Sector

V8. Nivel de Asociatividad de las Unidades Económicas.

Es la promoción de Modelos Asociativos que implementan actividades conjuntas entre las

unidades económicas producto de las intervenciones del Sector

Innovación

V9. Nivel de innovación en producto o proceso por las unidades económicas.

Considera las UE que has realizado innovaciones en producto o proceso.

V10. Nivel de inversión en I+D por las unidades económicas.

Es el gasto realizado por la unidad económica en actividades de I + D para la innovación de

productos y procesos.

V11. Nivel de apoyo del Estado para la innovación en las unidades económicas.

Monto invertido por el Estado para la promoción de la innovación en las Unidades Económicas.

V12. Nivel de apoyo para nuevos emprendimientos de los innovadores.

Incluye la creación de nuevas empresas innovadoras con capital semilla proveniente de fondos

públicos y privados.

V13. Nivel de demanda empresarial de transferencia tecnológica.

Para la demanda empresarial de Trasferencia Tecnológica se tomará en cuenta la adquisición de

productos / servicios intensivos en conocimiento (contratos de Investigación y desarrollo,

asesoramientos y consultorías en ingeniería, arquitectura, legales, ensayos de laboratorio,

cursos y actividades de formación, comercialización de resultados).

Infraestructura de Calidad

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V14. Posicionamiento de la Infraestructura de la Calidad.

Conjunto de acciones que conlleven a representar adecuadamente los intereses de los

productores nacionales, consumidores y el sector técnico en la normalización internacional, asi

como brindar servicios de acreditación reconocidos en los mercados internacionales y además

proporcionar servicios metrológicos de referencia nacional que permitan la trazabilidad al sistema

internacional.

V15. Nivel de fortalecimiento de las unidades económicas relacionadas al IC16.

Conjunto de acciones para implementar la atención de la demanda de los servicios de la

evaluación de conformidad para brindar asistencia técnica a los organismos reguladores.

V16. Nivel de desarrollo de la cultura de la calidad en el país.

Grado de conocimiento sobre los beneficios e importancia en la producción y consumo de bienes

y servicios de calidad.

Gestión de Políticas Productivas

Sub componentes

Formulación

V17. Nivel de articulación de los Actores vinculados al sector productivo para la

implementación de las políticas de Desarrollo productivo.

El nivel de Articulación de los actores vinculados al sector productivo será medido a través de la

participación de los representantes de las diferentes mesas de trabajo para la implementación de

las políticas de Desarrollo Productivo.

V18. Nivel de alineamiento de los Objetivos Estratégicos de las GORES y las Políticas

del Sector Producción.

El nivel de alineamiento de los objetivos de los planes de Desarrollo de los GOREs con las

políticas del Sector Producción está en función de cuantos Indicadores comparten o priorizan en

común. (Nota: Para trabajar la presente variable es necesario que se establezca la matriz de

alineamiento)

Implementación

V19. Nivel de Gasto Publico en Políticas de Desarrollo Productivo en los Tres niveles

de Gobierno.

Nivel de Gasto Publico en Políticas de Desarrollo Productivo en los Tres niveles de Gobierno es

el monto invertido a nivel nacional en las funciones que son competencia del sector

V20. Capacidades Institucionales para la implementación de Políticas de Desarrollo

Productivo.

La Capacidad Institucional de desarrollo Productivo es medida desde tres aspectos:

16

Organismos acreditados, Gobiernos Locales, entes rectores y reguladores

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Nivel de Formación y capacidad de los Funcionarios para abordar temas de Desarrollo

Productivo.

La Infraestructura y equipamiento mínimo para manejar temas de Desarrollo Productivo.

(Esta parte está por definir los parámetros mínimos a ser concebidos)

Existencia de instrumentos de Gestión que ordenen la función de Desarrollo

NOTA: Para monitorear el cumplimiento de las principales Políticas de Desarrollo Productivo se

debe tomar en cuenta los siguientes factores

Nivel de Implementación de los Planes Nacionales que promueve el sector Producción.

Mediante la presente variable se busca establecer los parámetros de medición para la

implementación de los Planes (todos los Planes del Sector)

Plan Nacional de las MYPES

Plan Nacional de Emprendimiento

Plan Nacional de Infraestructura Pesquera

Plan Nacional de Acuicultura

Plan Nacional de Desarrollo Pesquero

Nota: Actualmente parte de ellos están en etapa de elaboración

Nivel de Implementación del Plan de Diversificación Productiva.

Mide el nivel de Implementación del Plan de Diversificación Productiva en todos los sectores

comprometidos.

Seguimiento/ Evaluación

V21. Disposición de información actualizada de los indicadores vinculada a las

Políticas de desarrollo productivo.

La presente variable se medirá en función de la disponibilidad de la información de los

indicadores vinculados a las Políticas de desarrollo productivo. Los indicadores serán reportados

a través del sistema nacional de monitoreo y evaluación.

V22. Numero de evaluaciones de resultado o impacto de las políticas de desarrollo

productivo.

La presente variable se medirá en función de la cantidad de evaluaciones de Resultado o

Impacto que el sector realice.

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Regulación

Sub componentes

Normatividad

V23. Reglamentación de las ramas de actividad productiva y de productos específicos.

Esta variable mide la existencia o no de reglamentos y regulaciones técnicas en las ramas de

actividad productiva que hayan sido identificadas como prioritarias en las Políticas de desarrollo

productivo.

V24. Calidad de la normativa Regulatoria.

La calidad de la normativa se medirá en función de la viabilidad institucional, sustento legal y

análisis de impacto económico y social. Mediante la metodología de Análisis de Impacto

Regulatorio o según sus siglas en ingles RIA.

Otorgamiento de Derechos/Otros Títulos habilitantes

V25. Nivel de eficiencia en el proceso de otorgamiento de Derechos a las Unidades

Económicas.

Definido por el nivel de eficiencia realizada para la emisión de Derechos enmarcados en el

TUPA. (Tiempo de respuesta, requisitos, etc)

V26. Nivel de Accesibilidad para los procedimientos de Otorgamientos de Derechos.

Definido por el nivel de accesibilidad para el otorgamiento de derechos (es necesario establecer

la matriz de accesibilidad). Canales para el acceso al trámite de otorgamiento de derechos.

Verificación del cumplimiento

V27. Nivel de Contrabando de las importaciones que ingresan al país.

Definido por el nivel de contrabando que ingresa al país por diversos canales y medido en

comparaciones a las importaciones

V28. Nivel de cumplimiento de la Normativa en las Unidades Económicas.

El nivel de cumplimiento de la Normativa sectorial, definido en cada de derecho otorgado.

V29. Nivel de cobertura de vigilancia e inspección de Normas que realiza el sector

Producción.

Definido por el Nivel o alcance de la cobertura para la inspección de las normas para regular a

los administrados en materias específicas emitidas por el Sector Producción.

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Investigación

Sub componentes

Gestión de la calidad de la Investigación

V30. Cantidad de sistemas estandarizados internacionales de calidad implementados

Número de sistemas estandarizados internacionales de calidad implementados en un periodo

determinado de tiempo

Generación de Conocimiento

V31. Proporción del personal técnico con grado académico de maestría o doctorado o

especialización

Relación de personal con grado académico de maestría o doctorado respecto al número total del

personal técnico en investigación

V32. Cantidad de proyectos de Investigación en Ciencia y Tecnología en ejecución

Proyectos de investigación en Ciencia y Tecnología ejecutadas y en ejecución con

financiamiento interno o externo por las entidades de investigación del sector

Difusión de Conocimiento

V33. Cantidad de publicaciones indexadas y/o arbitradas

Publicaciones que cumplen las exigencias de revistas arbitradas e indexadas en el ámbito del

Sector.

V34. Disponibilidad de la información primaria sistematizada

Acceso a la información primaria sistematizada (histórica, actualizada y la ubicación geográfica)

para el uso del sector producción

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Listado de Variables Exógenas

V35. Variación del Crecimiento Económico y los otros miembros del bloque BRICS

V36. Variación de las Exportaciones del Grupo BRICS

V37. Inversión en I+D

V38. Cambio de Temperaturas Superficial del Mar (TSM)

V39. Variación producción después del registro de un Desastre natural

V40. Índice de Competitividad Global - Pilar Infraestructura

V41. Incorporación de Perú en Cadenas Globales de Valor

V42. Variación de los certificados de calidad para poder exportar

V43. Participación en la producción global de recursos hidrobiológicos

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Análisis

Estructural de las

variables del

Modelo

Conceptual con

MIC MAC

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Análisis Estructural de las Variables Identificadas

Listado de Variables Endógenas y Exógenas del Modelo Conceptual

Con base al trabajo realizado por el Sector Producción se identificaron las variables para cada sub componente y de las tendencias que las afectan, las cuales se listan para posteriormente identificar sus pesos relacionales en la Matriz de Análisis Estructural.

Tabla 2: Listado de variables endógenas y exógenas al Modelo Conceptual

N° SUB COMPONENTE VARIABLE

1 Variables de Resultado y de alta incidencia multisectorial

Grado de diversificación productiva de los Sectores económicos

2 Variables de Resultado y de alta incidencia multisectorial

Producción de las unidades económicas

3 Infraestructura de la Calidad Nivel de desarrollo de la cultura de la calidad en el país

4 Infraestructura de la Calidad Nivel de fortalecimiento de las unidades económicas relacionadas al IC

5 Infraestructura de la Calidad Posicionamiento de la Infraestructura de la Calidad

6 Desarrollo Empresarial Nivel de Cobertura en Infraestructura Productiva

7 Desarrollo Empresarial Aprovechamiento sostenible de los recursos naturales en las actividades económicas

8 Desarrollo Empresarial Acceso a programas para mejorar las capacidades de Gestión Empresarial de las unidades económicas

9 Desarrollo Empresarial Nivel de acceso a financiamiento de las unidades económicas

10 Articulación Productiva Nivel de Articulación Empresarial de las Unidades Económicas

11 Articulación Productiva Nivel de Asociatividad de las Unidades Económicas

12 innovación Nivel de innovación en producto o proceso por las unidades económicas.

13 innovación Nivel de inversión en I+D por las unidades económicas.

14 innovación Nivel de apoyo del Estado para la innovación en las unidades económicas

15 innovación Nivel de apoyo para nuevos emprendimientos de los innovadores.

16 innovación Nivel de demanda empresarial de transferencia tecnológica

17 Formulación Nivel de articulación de los Actores vinculados al sector productivo para la implementación de las políticas de Desarrollo productivo

18 Formulación Nivel de alineamiento de los Objetivos de las GORES y las Políticas del Sector Producción

19 Implementación Nivel de Gasto Publico en Políticas de Desarrollo Productivo en los Tres niveles de Gobierno

20 Implementación Capacidades Institucionales para la implementación de Políticas de Desarrollo Productivo

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21 Seguimiento y Evaluación Disposición de información actualizada de los indicadores vinculada a las Políticas de desarrollo productivo.

22 Seguimiento y Evaluación Numero de evaluaciones de resultado o impacto de las políticas de desarrollo productivo

23 Normatividad Reglamentación de las ramas de actividad productiva y de productos específicos

24 Normatividad Calidad de la normativa

25 Otorgamiento de Derechos Nivel de eficiencia en el proceso de otorgamiento de Derechos a las Unidades Económicas

26 Otorgamiento de Derechos Nivel de Accesibilidad para los procedimientos de Otorgamientos de Derechos

27 Verificación de cumplimiento Nivel de Contrabando de las importaciones que ingresan al país

28 Verificación de cumplimiento Nivel de cumplimiento de la Normativa en las Unidades Económicas

29 Verificación de cumplimiento Nivel de cobertura de vigilancia e inspección de Normas que realiza el sector Producción

30 Generación de conocimiento Cantidad de publicaciones indexadas y/o arbitradas

31 Gestión de la calidad de la investigación

Cantidad de sistemas estandarizados internacionales de calidad implementados

32 Generación de conocimiento Proporción del personal técnico con grado académico de maestría o doctorado o especialización en materia de sus funciones

33 Generación de conocimiento Cantidad de proyectos de Investigación en Ciencia y Tecnología en ejecución

34 Generación de conocimiento Disponibilidad de la información primaria sistematizada

35 Variable Exógena Variación del Crecimiento Económico y los otros miembros del bloque BRICS

36 Variable Exógena Variación de las Exportaciones del Grupo BRICS

37 Variable Exógena Inversión en I+D

38 Variable Exógena Cambio de Temperaturas Superficial del Mar (TSM)

39 Variable Exógena Variación producción después del registro de un Desastre natural

40 Variable Exógena Índice de Competitividad Global - Pilar Infraestructura

41 Variable Exógena Incorporación de Perú en Cadenas Globales de Valor

42 Variable Exógena Variación de los certificados de calidad para poder exportar

43 Variable Exógena Participación en la producción global de recursos hidrobiológicos

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Análisis de influencia – Motricidad / Dependencia

Para realizar el análisis de las Variables se utilizó la Matriz de Análisis Estructural, la cual establece los niveles relacionales de cada variable en función de su motricidad o dependencia, estableciéndose los pesos relacionales.

Gráfica 20: Matriz de Análisis Estructural


Para entender la matriz de influencia (análisis estructural) es necesario previamente reconocer los cuadrantes y el tipo de variable que se desenvuelven en cada uno de ellos por lo que se ha propuesto una definición sobre los mismos, el cual se detalla a continuación:

La priorización de variables se realizó mediante tres criterios fundamentales:

El grado de motricidad

El grado de interrelación de la variable para trabajar o dinamizarse con otras

La amplitud de las temáticas abordadas por el Sector Producción y las funciones asumidas por todos los miembros del Sector

Por lo cual se obtuvieron los siguientes resultados:

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Gráfica 21: Matriz de relación entre influencia y dependencia entre variables

Tabla 3: Variables de alta incidencia multisectorial

1 Producción Producción de las unidades económicas VRAI 02

2 Diversificación Grado de diversificación productiva de los Sectores

económicos VRAI 01

Tabla 4: Variables de incidencia Sectorial

3 Calidad Posicionamiento de la Infraestructura de la Calidad PDRP03

4 Sostenibilidad Aprovechamiento sostenible de los recursos naturales en las actividades económicas

PRDP06

5 Financiamiento Nivel de acceso a financiamiento de las unidades económicas PRDP09

6 Asociatividad Nivel de asociatividad de las Unidades Económicas PRDP11

7 Innovación

Nivel de innovación en producto o proceso por las unidades económicas.

PRDP12

Nivel de inversión en I+D por las unidades económicas. PRDP13

8 Contrabando Nivel de contrabando de las importaciones que ingresan al país

RG5

Variables

Objetivo

Variables de

Resultado Variables

Autónomas

Variables

Determinantes

Variables Clave

Variables

Reguladoras

Variables

Entorno

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Gráfica 22:

Nota: La Variable RG05 No está en la gráfica dado que no tiene alta incidencia con las demás variables, sin embargo es una variable del entorno que describe las imperfecciones del sistema

Variables de alta incidencia multisectorial

Variables Macro de incidencia Sectorial

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Ranking de Nivel de Influencia a la mano izquierda y ranking de grados de dependencia a la mano derecha de la tabla.

Gráfica 23: Ranking de Nivel de Influencia

Fuente: Elaboración propia mediante el Sistema MIC MAC

El resultado de dicho trabajo estableció que existen 08 variables con alto potencial estratégico, de las cuales se destacan las siguientes:

Tabla 5: Variables Estratégicas de mayor relevancia

N° Variable Nombre Especifico de la variable Tipo de variable

1 Producción Producción de las unidades económicas Variable Objetivo

2 Diversificación Grado de diversificación productiva de los Sectores

económicos Variable Objetivo

Cada una de ellas tiene incidencia multisectorial y muestran un alto nivel de interrelación con las demás variables estratégicas.

Además las siguientes variables presentan una alta influencia en el sistema así como alta dependencia entre ellas por los que por su posición en la matriz MIC MAC son clasificadas como Variables Clave, Variables de resultado y Variables Objetivo

Tabla 6: Variables Estratégicas

N° Variable Nombre Especifico de la variable Tipo de variable

3 Calidad Posicionamiento de la Infraestructura de la Calidad Variable de Resultado

4 Sostenibilidad Aprovechamiento sostenible de los recursos naturales en las actividades económicas

Variable de Resultado

5 Financiamiento Nivel de acceso a financiamiento de las unidades económicas Variable Objetivo

6 Asociatividad Nivel de Asociatividad de las Unidades Económicas Variable Clave

7 Innovación

Nivel de innovación en producto o proceso por las unidades económicas.

Variable Objetivo

Nivel de inversión en I+D por las unidades económicas. Variable de Resultado

8 Contrabando Nivel de Contrabando de las importaciones que ingresan al país

Variable de entorno

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Página | 54




Análisis de las

Variables

Estratégicas

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Análisis de las Variables Estratégicas

El estudio de las variables estratégicas se ha realizado tomando en consideración la Guía metodológica

para la Fase Prospectiva17 emitida por el Centro Nacional de Planeamiento Estratégico – CEPLAN, la cual

consta de los siguientes pasos

Selección de indicadores

Para analizar cada variable se han establecido el (los) principal(es) indicador(es) que interprete el

comportamiento de las mismas.

Registro de la evolución histórica

Para registrar la evolución histórica del comportamiento del indicador a través del tiempo se ha tomado

información secundaria de los principales registros bases de datos y reportes de indicadores

internacionales

Análisis del Comportamiento del Indicador / Indicador(estado histórico, actual y

tendenciales)

Para calcular el estado actual de los indicadores asociados a cada variable estratégica, se procedió a

evaluar la situación actual en el país e incidencia en el sector.

Diagnóstico territorial

El diagnostico territorial de las variables propuestas ha sido elaborado mediante estudios e información

secundaria disponible hasta la fecha, en los casos en los que no se ha podido registrar dicha información

se tomará en cuenta el levantamiento de información en la fase de ejecución del plan.

Análisis causal

Para la elaboración del análisis causal se han identificado los factores y variables asociadas a la situación

Actual del Indicador estratégica, dicho análisis se ha mapeado y registrado mediante una dinámica de

sistemas para su mejor entendimiento. De esta forma durante la fase estratégica se tendrá una mayor

claridad de cómo intervenir sobre cada variable estratégica

Identificación de actores

La identificación de actores en el presente proceso facilitará identificar y establecer mejor las variantes de

reacciones ante el cambio de escenarios propuestos dado que cada uno de los actores se verá afectados

o influenciados por la dinámica de cada una de las variables que el Sector ha dispuesto impulsar.

Calificación del Comportamiento del Indicador

Para calificar el comportamiento de cada indicador en el tiempo se ha procedido a estandarizar su

comportamiento estableciendo un valor óptimo y un valor mínimo y sobre el cual se establecieron la

frecuencia de evaluación.

17 http://www.ceplan.gob.pe/documentos/guia-metodologica-fase-prospectiva

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Listado de Variables e Indicadores del Documento Prospectivo para la generación de escenarios Para analizar las variables estratégicas se han establecido 12 indicadores estratégicos

Tabla 7: Listado de Variables e Indicadores estratégicos

N° Variable N° Indicador

1 Diversificación 1 Índice de diversificación de las exportaciones

2 Porcentaje de la exportación manufacturera de Alta y mediana Tecnología con relación del total de las exportaciones

2 Producción 3 Productividad Total de Factores relativa (Perú con EEUU)

4 Índice de Brecha Regional de Productividad (en industria manufacturera)

3 Innovación 5 Porcentaje de la Inversión en I+D respecto del PBI

4 Calidad 6 Índice de Infraestructura de Calidad

5 Financiamiento

7 Porcentaje de créditos emitidos a las MIPYME con relación a los emitidos en el sistema financiero.

6 Asociatividad 8 Estado de desarrollo de Clúster

7 Sostenibilidad

9 Cosecha de Acuicultura en toneladas

10 Producto Bruto Interno de la Actividad : Pesca y Acuicultura

11 Productividad de la Cosecha Acuícola

8 Contrabando 12 Contrabando como porcentaje de las Importaciones

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Variable Diversificación

Indicador: Índice de Diversificación de las exportaciones

El índice de diversificación es un indicador que emplea el Fondo Monetario Internacional para el cálculo

de la diversificación de las exportaciones (Fondo Monetario Internacional, 2014)18. La institución siguió a

(Cadot, 2011)19 que utiliza un índice de desigualdad para calcular la diversificación de los productos que

conforman la canasta exportadora de los países. El índice de desigualdad que utilizan es el de Theil que

posee la ventaja de calcular la diversificación entre grupos y dentro de un grupo. En ese sentido, el

Fondo calcula la contribución de la desigualdad entre exportaciones tradicionales, no

tradicionales y nuevos productos exportados para cada país en cada año. El índice de

diversificación toma valores desde 0 hasta 7. Valores más altos implican menor diversificación

productiva. La fórmula es la siguiente:

∑(

)

Donde N= número de productos exportados, =valor FOB USD$ del producto exportado i, = valor FOB

USD$ promedio.

Análisis del Comportamiento del Indicador: Índice de Diversificación

Datos Historicos

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

2.930 2.832 2.861 2.805 2.885 2.898 3.099 3.160 2.977 2.938 3.038 3.078 3.045 3.001 2.928

Proyecciones20

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

2.926 2.918 2.909 2.902 2.897 2.893 2.890 2.888 2.886 2.885 2.884 2.883 2.883 2.882 2.882 2.882

Metodo de proyección en el anexo N° 4

Comentarios sobre el comportamiento Histórico

En el periodo 2000-2013, el indicador se ha mantenido relativamente estable con un valor promedio de 2.97. Ha tenido una tasa de variación anual promedio de 0.23%. Esto indica que hubo un ligero empeoramiento de la diversificación explicada por la concentración de la canasta exportadora en materias primas (el 40% de las exportaciones peruanas son productos minerales) pese a la incorporación de nuevos productos.

Comentarios sobre el comportamiento actual del indicador

En 2014, el indicador presenta un valor de 2.928 que representa una mejora considerablemente a comparación del año 2007, en el cual presentaba un valor de 3.16, tomando en consideración que mientras el valor este más cercano a 0 este representará una economía más diversificada.

18

https://www.imf.org/external/np/res/dfidimf/diversification.htm 19 Cadot, O., Carrère, C., & Strauss-Kahn, V. (2011). Export diversification: What's behind the hump?. Review of Economics and

Statistics, 93(2), 590-605. 20

Proyección realizada por la Dirección de Estudios Económicos del Ministerio de la Producción

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Comentarios sobre el comportamiento (Proyección 2021) del indicador

Al año 2021, de continuar un comportamiento inercial, se espera que el índice haya alcanzado el valor de 2.890 reduciéndose 1.29% con respecto al año 2014 (2.928). Esto significa que la economía se ha diversificado ligeramente.


Al año 2030, de continuar un comportamiento inercial, se espera que el índice haya alcanzado el valor de 2.882 reduciéndose 0.28% con respecto al año 2021 (2.890) significando un minúsculo avance hacia la diversificación.

Gráfica 24: Índice de Diversificación del Perú; 2000-2021

2.93 2.89 2.88

2.60

2.70

2.80

2.90

3.00

3.10

3.20

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

Fuente: Elaboración propia con datos del FMI

Tabla 8: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Índice de diversificación productiva

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

0 10 2.974 3.760 2.928 3.817 2.890 3.865 2.882 3.878

Escala de calificación del comportamiento del Indicador ver anexo 5

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Indicador: Porcentaje de la exportación manufacturera de Alta y mediana Tecnología con relación

del total de las exportaciones

Para entender el presente indicador y su impacto en la variable y el modelo se ha tomado como

referencia el presente Artículo de la CEPAL. El indicador es igual al valor de las exportaciones cuya

elaboración es intensiva en Investigación y Desarrollo (como computadoras, farmacéuticos, aeronaves,

etcétera) en dólares dividido entre el valor agregado del sector manufacturero de acuerdo a la

Clasificación Industrial Internacional Uniforme en dólares.

Estructura tecnológica de las exportaciones manufactureras21

Los países en desarrollo adquieren competencia en materia de tecnología permite inferir que en realidad

las estructuras exportadoras tienen importancia. El razonamiento puede hacerse en tres etapas:

La estructura tecnológica de las exportaciones es una característica de cada país.

Las estructuras dependen de la forma en que se han generado y son difíciles de cambiar. Son el

resultado de las capacidades acumuladas (tecnológicas, de gestión y otras), desarrolladas a través

de un proceso lento de aprendizaje progresivo. Sin embargo, no son rígidas. Se modifican en

respuesta a las señales del mercado, las nuevas tecnologías y los catalizadores externos—como las

inversiones extranjeras directas—, la aplicación de políticas distintas y la acumulación de nuevas

capacidades. Aun así, los cambios estructurales llevan tiempo y no se logran sin esfuerzo. Las

inversiones extranjeras directas pueden proporcionar nuevas tecnologías y conocimientos técnicos

rápidamente, pero su uso eficaz requiere de factores complementarios—una vez que las tecnologías

comienzan a ir más allá de las meras actividades de montaje. En consecuencia, a medida que el

sector industrial va madurando, es probable que las exportaciones adquieran un componente

importante de estabilidad estructural.

Para mantener la competitividad en cualquier estructura tecnológica, es preciso esforzarse y

modernizarse técnicamente. Ante la necesidad de mejorar la tecnología, cada estructura tecnológica

tendrá perspectivas distintas de crecimiento. También serán distintas las posibilidades de desarrollo

y de profundización de los conocimientos.

Análisis del Comportamiento del Indicador - Exportaciones manufactureras de alta y mediana

tecnología como porcentaje de las exportaciones totales

Las exportaciones de alta y media tecnología se definen como las exportaciones cuya producción es

intensiva en Investigación y Desarrollo (como computadoras, farmacéuticos, aeronaves, maquinas

electrónicas, etc.). Como medida de diversificación, la participación de las exportaciones de alta y media

tecnología como porcentaje del total de exportaciones implica que aumentos de la variable se tracirá en

una composición de la canasta exportadora más diversificada en productos de mayor sofisticación. El

indicador puede tomar valores de 0% a 100% donde 0% indica que las exportaciones corresponden en su

totalidad a exportaciones que no son de alta y media tecnología. Este indicador se contruye a partir de los

valores de las exportaciones de alta y media tecnología en millones de US$ a precios actuales y

exportaciones de bienes y servicios en millones de US$ a precios actuales que publica el Banco Mundial

en su página web22 y de la base de datos de la COMTRADE.

21

Desempeño de las exportaciones, modernización tecnológica y estrategias en materia de inversiones extranjeras directas en

las economías de reciente industrialización de Asia. Con especial referencia a Singapur, CEPAL (2000) Serie Desarrollo Productivo N° 88 22

http://databank.bancomundial.org/data/reports.aspx?source=indicadores-del-desarrollo-mundial

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Datos Historicos Indicador

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

2.5% 3.0% 2.7% 2.5% 3.0% 3.2% 3.7%

Proyecciones23

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 20230

3.7% 3.8% 4.0% 4.1% 4.3% 4.5% 4.6% 4.8% 5.0% 5.1% 5.3% 5.5% 5.6% 5.8% 6.0% 6.1%

Método de proyección: ver anexo 4

Comentarios sobre el comportamiento Histórico del Indicador

En el periodo 2008-2013, en promedio, el 2.8% del total de exportaciones del Perú correspondieron a

exportaciones de productos de alta y media tecnología. El valor está muy por debajo del promedio

registrado solo en exportaciones de alta tecnología para América Latina y el Caribe (5.76%).

Comentarios sobre el comportamiento Actual del Indicador

En 2014, el 3.7% de las exportaciones son de alta y media tecnología, cifra que se encuentra por encima

del promedio del periodo 2000-2013.


De continuar la tendencia histórica (2000-2014), al año 2021 se espera que el índice llegue 4.6% lo que

implica una tendencia positiva.


De continuar la tendencia histórica (2000-2014), al año 2030 se espera que el índice llegue 6.1% lo que

implica una tendencia positiva.

Gráfica 25: Exportaciones manufactureras de alta y mediana tecnología como porcentaje de las exportaciones totales

23

Proyección realizada por la Dirección de Estudios Económicos del Ministerio de la Producción

2.5%

3.7%

4.6%

6.1%

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

4.0%

5.0%

6.0%

7.0%

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Análisis sistémico de la Variable y sus Factores asociados24

Gráfica 26: Dinámica de factores determinantes de la variable

Fuente: Elaboración Propia

Factores que influyen en las exportaciones de alta tecnología25

Las exportaciones de alta tecnología dependen en gran medida del desarrollo del sector de I+D. En ese

sentido, los factores asociados al desarrollo de la innovación tecnológica como los programas de

transferencia tecnológica, incentivos tributarios, financiamiento público-privado y la mejora de la

apropiabilidad influyen en las exportaciones de alta tecnológica.

Asimismo, una mayor apertura comercial, se relaciona con un acceso a nuevos mercados que tengan

demandas potenciales para generar espacios de transacción con los productos intensivo en alta

tecnología. Por ello, los acuerdos bilaterales y multilaterales, así como óptimas negociaciones

paraarancelarias favorecen al crecimiento de las exportaciones de altas tecnologías.

El capital humano es fundamental debido a que con ello se garantiza que los trabajadores tengan los

requerimientos y las habilidades necesarias para el desarrollo de sus operaciones que conducen a un

aumento de los productos intensivos en alta tecnología y por tanto que tengan mayores alcances para su

posterior exportación.

Efectos Exógenos Tipo de relación Actores que son afectados (+ -) ante los efectos

VExE1 Estabilidad macroeconómica Directamente P Sector empresarial exportador VExE2 Confianza empresarial Directamente P Sector empresarial exportador VExE3 Calidad técnica de la oferta laboral Directamente P Sector empresarial exportador

24 Fuente: Adaptado de Lall, S. (2000). Desempeño de las exportaciones, modernización tecnológica y estrategias

en materia de inversiones extranjeras directas en las economías de reciente industrialización de Asia: con especial

referencia a Singapur. CEPAL.

25 OECD (2005) Manual de Oslo / Guía para la recogida e interpretación de datos sobre innovación

Exportaciones

manufactiureras de alta

tecnologiaDinamica de lasexportaciones

(demanda)

otras

exportaciones

Inversion en I+D

Financiamiento

publico Privado

Apropiabilidad de las

Innovaciones

Incentivos

Tributarios

Transaferencia

Tecnologica

Apertura

Comercial

Capital Humano

Capacitación

tecnica

Nivel educativo

Página | 62


VExE4 Costos de transacción Inversamente P Sector empresarial exportador Efectos Endógenos Tipo de relación Actores que son afectados (+ -) ante los efectos

VEnE1 Desarrollo de nuevos productos Directamente P Sector empresarial exportador VEnE2 Mayor facilidad para adoptar tecnologías Directamente P Sector empresarial exportador VEnE3 Mayor demanda intermedia local Directamente P Sector empresarial exportador

Causas Exógenas Tipo de relación Actores que son parte de las Causas

VExC1 Entorno económico nacional y externo Directamente P Gobierno nacional VExC2 Marco institucional y de derecho Directamente P Gobierno nacional VExC3 Brecha de inversión educativa Inversamente P Gobierno nacional y regional

VExC4 Brecha de inversión en infraestructura pública Inversamente P Gobierno nacional y regional Causas Endógenas Tipo de relación Actores que son parte de las Causas

VEnC1 Inversión en de I+D+i Directamente P Sector empresarial exportador VEnC2 Capacitación de fuerza laboral Directamente P Sector empresarial exportador VEnC3 Articulaciones industriales Directamente P Sector empresarial exportador

Calificación escalar del Indicador

Tabla 9: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Exportación manufacturera de alta y mediana tecnología como porcentaje del PBI manufacturero

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

32.68% 10 2.86% 1.788 3.66% 2.008 4.62% 2.273 6.1% 2.680


Eventos Disruptivos de Futuro que inciden en el comportamiento de la variable Diversificación

En el marco del comportamiento del presente indicador se han identificado 2 eventos disruptivos los

cuales causarían posibles cambios en el comportamiento tendencial en el futuro, los cuales se describen

a continuación:

Convulsión social por causa de inestabilidad política lo que puede retraer inversión privada y

reducción de inventarios, interrumpir cadenas de suministros y/o limitar el acceso a

infraestructuras esenciales.

Shock económico externo que puede deteriorar términos de intercambio y competitividad

exportadora, solidez de la moneda, retorno a las inversiones privadas, efecto hoja de balance

por excesiva dolarización de los créditos, confianza de los empresarios y estabilidad macro

económica.

Página | 63


Variable: Producción

Indicador: Brecha de Productividad Total de Factores (Perú con EEUU)

La productividad total de factores (PTF) es un indicador que mide la efectividad con que los factores de

producción (mano de obra y capital) son usados para generar la producción. En otras palabras, la PTF es

una medida de eficiencia de la producción considerando todos los factores productivos (Daude, 2010)26.

El indicador está construido en relación con Estados Unidos el cual toma el valor de 1 en todos los años27.

El cálculo de la PTF resulta de un modelo de crecimiento de Solow en el cual se especifica una función

de producción Cobb-Douglas por el cual la producción depende de capital y mano de obra:

, donde Y= producción, K=capital, L=mano de obra

La productividad total de factores estaría contenida en el término A que reflejaría la eficiencia con que se

utilizan los factores de producción para generar el producto final.

Análisis del Comportamiento del Indicador: Brecha de Productividad Total de Factores (Perú con

EEUU)

Análisis Histórico28

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

0.37 0.38 0.38 0.39 0.44 0.47 0.45 0.45 0.41 0.39 0.40 0.40 0.41 0.43 0.45

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 201229 2013 2014

0.48 0.50 0.51 0.55 0.55 0.56 0.57 0.57 0.58 0.59

Proyecciones30

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

0.60 0.61 0.62 0.63 0.64 0.65 0.65 0.66 0.67 0.68 0.69 0.70 0.71 0.71 0.72 0.73



Entre los años 2000 y 2014 la productividad total de factores en el Perú fue en promedio el 47% del

correspondiente en Estados Unidos incrementando se a una tasa de 2% durante dichos años. Esto

debido al impulso de la economía peruana durante la última década y al contexto adverso que EEUU

experimentó durante esos años.

La productividad del Perú en el año 1990 fue el 37% del de Estados Unidos. La brecha de productividad

de redujo en el año 2014 debido a que Perú posee el 59% de la productividad

26

Daude, C., & Fernández-Arias, E. (2010). On the role of productivity and factor accumulation in economic development in Latin

America and the Caribbean. 27

Se está tomando como referencia la Productividad de EEUU a fin de establecer un punto de comparación ideal para el

presente indicador 28

Fuente: Universty of de Groningen. http://www.rug.nl/research/ggdc/data/10-sector-database 29

Los años 2012, 2013 y 2014 son proyecciones realizadas por la DIGECOMTE. 30

Proyección realizada por la Dirección General de Estudios Económicos – Viceministerio de Mype e Industria

Página | 64



Para el año 2014 la productividad total de los factores del Perú presenta un valor de 59% respecto a

EEUU (el cual tiene un valor de 1).


En correspondencia con las metas del Plan Nacional de Diversificación Productiva (PNDP), la proyección

de la productividad total de los factores sería el 65% de la correspondiente de EE.UU en el 2021, cifra

superior en 10.4% al establecido actualmente de acuerdo a las estimaciones.

Comentarios sobre el comportamiento (Proyección 2030) del Indicador

Manteniendo el mismo comportamiento, la productividad total de factores respecto de la de EEUU estaría

ascendiendo al 73% de la de EE.UU. Dicho incremento representa un aumento de 23.4% respecto del

valor de la variable en 2014.

Gráfica 27: Brecha total de factores relativa; Perú Vs EEUU (1990-2030)

Fuente: Elaboración propia con datos de On the role of productivity and factor accumulation in economic

development in Latin America and the Caribbean.

Página | 65


Mapa Regional del Índice de Productividad 31

Tabla 10: Factor de Productividad Regional

La Productividad Regional, según los datos de (CENTRUM Católica , 2014), muestra que las regiones

más productivas son: Lima Metropolitana, Moquegua, Callao, Arequipa y Tacna, cada una de ellas con un

enfoque de desarrollo distinto, como el caso de Moquegua donde dicho factor de desarrollo es la minería

y el Callao la Actividad Portuaria.

La diferencia entre el primer quintil y el ultimo es de 7.24 veces, esto indica que la brecha de

productividad en el Perú es aún muy marcada entre regiones, siendo estos últimos regiones de la parte

selva central y norte del país.

31

CENTRUM Católica (2014), Índice de Competitividad Regional de Perú pp85

Region Productividad Factor Productividad Regional 2014-CENTRUM

Lima Metropólitana 69.95

Moquegua 60.64

Callao 43.95

Arequipa 35.27

Tacna 29.04

Ica 28.86

Ancash 26.88

La Libertad 23.57

Pasco 22.81

Piura 22.77

Madre de Dios 19.5

Cusco 19.18

Junin 16.87

Lima Provincias 15.67

Lambayeque 15.66

Cajamarca 14.84

Loreto 13.41

Puno 11.74

Tumbes 10.19

Ucayali 10.14

Ayacucho 9.8

San Martin 8.02

Huancavelica 7.51

Amazonas 5.71

Huanuco 5.18

Apurimac 2.55

Página | 66


Análisis sistémico de la Variable y sus Factores asociados

Gráfica 28: Dinámica de factores que inciden en el comportamiento de la variable Productividad Total de factores


La productividad total de factores está determinada por el capital humano (nivel educativo, capacitación

técnica y experiencia laboral de la población económicamente activa), inversión en I+D (innovación

tecnológica, patentes, investigaciones publicadas en top journals, calidad de la infraestructura y recursos

humanos para la actividad de I+D+i), nivel de institucionalidad (corrupción, cumplimiento de las normas,

calidad de la administración pública, procedimientos administrativos para la administración de justicia,

creación de empresas, etcétera).

Calificación escalar del comportamiento del indicador

Tabla 11: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Productividad Total de factores

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

1 10 0.4621 2.897 0.59 3.882 0.65 4.457 0.73 5.369


Productividad Total de

Factores

Corrupción

Apertura

Comercial

Regulación

Inversión en I+D

Capital Humano

Conocimiento

Patentes

Educación

Inversion en Capital

Humano

Inversión en

Capital

Página | 67


Indicador: Índice de Brecha Regional Industrial de Productividad en la industria manufacturera

En concordancia con los objetivos del Plan Nacional de Diversificación Productiva, se fijan objetivos para

la reducción de las brechas regionales de productividad. Existen diversos indicadores para medir brechas,

desigualdades y concentraciones (Varianza, Coeficiente de variación, Gini, Theil, HHI). Un indicador

usado para medir brechas respecto a un punto de referencia es el Foster Greer Thorbecke (FGT)32. En

este caso, se plantea la medición de las brechas de productividad respecto a la región más productiva. El

índice está definido como:

∑

Donde N= número de regiones, z=valor agregado por trabajador del sector manufactura, pesca y

acuicultura de la región con mayor productividad laboral en el 2014, yi = valor agregado por trabajador del

sector manufactura, pesca y acuicultura de la región i. Este indicador tiene un rango de 0% a 100% en

donde 0% indicaría que todas las regiones convergen a la productividad de la región de Lima y 100%

indicaría que existe una altísima brecha.

La fuente de información es la siguiente. El valor agregado del sector manufacturero, pesca y acuícola

desagregado a nivel regional es una información extraída del INEI. El número de trabajadores de esos

mismos sectores se calculó de acuerdo a la población económicamente activa ocupada de la Encuesta

Nacional de Hogares.

Análisis del Comportamiento del Indicador: Índice de Brecha Regional Industrial de Productividad

en la industria manufacturera

Análisis Histórico

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

38.4% 40.1% 44.0% 50.7% 51.4% 44.9% 52.9% 54.3%

Proyecciones33

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

55.2% 56.9% 57.8% 59.0% 59.8% 60.6% 61.2% 61.8% 62.2% 62.6% 62.9% 63.0% 63.2% 63.5% 63.7% 63.7%



Entre los años 2000 y 2013 brecha de productividad fue en promedio 46%. La alta brecha existente surge

debido a que el valor agregado por trabajador de Lima es hasta tres veces la de la región menos

productiva (Huancavelica).

32

Foster, James; Joel Greer and Erik Thorbecke (1984). «A class of decomposablepoverty measures». Econometrica. 2 81:

761–766. 33


Página | 68


Comentarios sobre el comportamiento Actual del indicador

Para el año 2014 la brecha regional de productividad fue de 54.3%., lo que muestra una gran dispersión

con respecto de la productividad de las regiones con Lima, cabe mencionar que las regiones que están

por encima de la productividad de Lima son Arequipa, Ica y Moquegua.


El comportamiento inercial de la variable indica que, al 2021, habría una tendencia a divergir respecto a la

productividad de Lima. En promedio, la variable estaría en 61.2% que corresponde a un empeoramiento

del indicador en 6 puntos porcentuales.


La brecha regional industrial de productividad, al 2030, sería 63.7% que represente un ligero aumento de

2.5 puntos porcentuales respecto del valor proyectado en el 2021.

Gráfica 29: Índice de Brecha Regional Industrial de Productividad en la industria manufacturera y pesquera

54.30%

61.20%63.70%

0.00%

10.00%

20.00%

30.00%

40.00%

50.00%

60.00%

70.00%

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

Fuente: Elaboración propia con datos del INEI

Página | 69


Análisis sistémico de la Variable y sus Factores asociados34

Gráfica 30: Dinámica de factores determinantes en el indicador Brechas de productividad Regional


Factores que influyen en la brecha de productividad regional industrial35

La productividad de los departamentos depende en gran medida de la infraestructura existente. En el

caso de la competitividad de la industria manufacturera, es importante tener las condiciones esenciales

para la operación y habilitación de las fábricas. Estás incluyen una adecuada zonificación industrial,

carreteras de calidad, ferrocarriles, puertos, transporte aéreo, disponibilidad de electricidad, una red de

telecomunicaciones, saneamiento y agua.

Asimismo, el gasto en I+D influye de manera directa al cierre de brechas de productividad entre regiones.

Esta asegura un aumento en la eficiencia con los que los insumos son utilizados dada una innovación

tecnológica en productos o en procesos.

Además, la productividad laboral se verá afectada de manera positiva ante una mayor inversión en capital

humano en las regiones. De esta manera, el mismo número de trabajadores puede generar en la industria

un mayor valor en la producción por el aumento en su rendimiento a través de capacitaciones técnicas y

tecnológicas.

Otras variables relevantes son el acceso al financiamiento (créditos y utilización de diversos instrumentos

financieros como el factoring), la institucionalidad (cumplimiento de contratos, corrupción y malversación

de fondos públicos, aseguramiento de derechos de propiedad territorial e intelectual, entre otros).

Análisis Causal y Mapeo de Actores que inciden en el desenvolvimiento de la Variable Producción

34 Fuente: En su mayoría adaptado de Zegarra, L. F. (2010). Competitividad, infraestructura y desarrollo regional. Opciones de

política económica en el Perú: 2011-2015, 205.

35 OECD (2005) Manual de Oslo / Guía para la recogida e interpretación de datos sobre innovación

Brecha de

Productividad

Regional

Capital Humnao

Institucionalidad

Derechos de

propiedad

Corrupcion

Infraestructura

Productiva

Infraestructura vial ,

maritima y aerea

Parque industriales

Gasto en I+D

Centros de Produccion e

innovacion Tecnologica

Gasto en

educacion

Trabajo calificado

Acceso a

financiamiento

Página | 70



VExC1 Acceso al sistema financiero Directamente P Sistema Financiero

VExC2 Inversión Directamente P Sistema Financiero, empresas

VExC3 Cooperación Directamente P Entidades Cooperantes

VExC4 Competitividad interna del Sector Directamente P Sector

Causas Endógenas Tipo de relación Actores que son parte de las Causas

VEnC1 Crecimiento Económico Directamente P Congreso

VEnC2 Capital Humano Directamente P Empresas, Sector , Universidades

VEnC3 Acceso al sistema financiero Directamente P CITES, Ministerio, Empresas

VEnC4 Legislación Directamente P Congreso

Tabla 12: Mapa Regional de la Productividad Laboral Industrial con respecto a Lima


Tabla 13: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Índice de brecha Regional de productividad en la Industria manufacturera y pesquera

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

0.1 10 46.06% 6.39 54.30% 5.57 61.20% 4.88 63.70% 4.63


Region Indice de Productividad Diferencial

Moquegua 0

Ica 0

Arequipa 0

Lima 0

Ancash 12.99

Piura 15.75

Madre de Dios 17.82

Ayacucho 18.64

La Libertad 18.88

Cusco 21.07

Ucayali 22.13

Tumbes 24.19

Moyobamba 25.74

Tacna 26.11

Junín 28.11

Huánuco 29.60

Loreto 29.67

Pasco 32.12

Lambayeque 32.44

chachapoyas 32.86

Apurímac 34.17

Puno 35.33

Cajamarca 36.25

Huancavelica 38.438.28 46.71

Página | 71


Eventos Disruptivos de Futuro que inciden en el comportamiento de la variable



a continuación:




económica.

Caída de las principales Inversiones

Crisis financiera Internacional

Variable Innovación

Nivel de inversión en I+D por las unidades económicas (sector empresarial privado).

Factores que influyen en la innovación (OCDE, 2005)

Las empresas pueden implicarse en innovaciones por numerosas razones. Sus objetivos pueden estar

relacionados con los productos, los mercados, la eficiencia, la calidad o la capacidad de aprender y de

introducir cambios. Es útil identificar los motivos de las empresas para innovar y su importancia ayuda a

examinar las fuerzas que inducen la actividad innovadora, tales como la competencia y las oportunidades

para introducirse en nuevos mercados.

La actividad innovadora puede ser obstaculizada por numerosos factores. Puede haber razones para no

iniciar ningún tipo de actividad innovadora, o factores que ralenticen las actividades innovadoras o que las

afecten negativamente. Entre estos se incluyen factores económicos, tales como los altos costes o la

ausencia de demanda, factores específicos de una empresa tales como la carencia de personal experto o

del necesario conocimiento, y factores legales tales como las reglamentaciones o las normas fiscales.

La capacidad de las empresas para apropiarse de las mejoras de sus actividades de innovación es

también un factor que afecta la innovación. Si, por ejemplo, las empresas no pueden proteger sus

innovaciones contra la copia por sus competidores, tendrán un menor incentivo para innovar. Por otra

parte, si un sector productivo funciona bien sin métodos formales de protección, promover éstos puede

retardar el flujo del conocimiento y de la tecnología y generar precios más elevados para las mercancías y

los servicios.

Efectividad Sistémica, integración y desarrollo empresarial en Colombia a través del Sistema

Nacional de Innovación. (Vargas & German, 2005)

Se exploró un enfoque alternativo de explicación al fenómeno de la eficiencia sistémica del sistema

nacional de innovación, en procura de intencionar el direccionamiento de preguntas acerca de los límites

del crecimiento del sector empresarial en el país frente la presión de los mercados de apertura

internacional, y la estructura de soporte requerida por el SNI. Hallazgos inerciales en el balance del

desarrollo de políticas para armonizar la estructura del Sistema, identifican como puntos de palanca y

control: 1. La configuración de los instrumentos financieros de promoción de la innovación, aunque

normalizados, comportan sensibilidad en los escenarios de desarrollo del SNI; la situación actual presenta

un entorno inercial, sujeto a la poca estabilidad y de sarrollo de los instrumentos. Independiente de ello, el

impacto de los mecanismos de desarrollo basados en cofinanciación y distribución del riesgo tiene una

alta implicación en el desarrollo de espacios asociativos, al elevar consistentemente los índices de

actividades conjuntas. 2. Por otra parte, los incentivos a la innovación empresarial que mayor efecto

Página | 72


sostienen son los servicios de comercialización mediatizadas por ferias, mecanismos de información y

comunicación (espacios de reconocimiento e interacción entre agentes e interfaces sistematizadas de

proyectos y depositarios de ideas innovadoras), en la forma de interfaces normalizadas, que actualmente

están dispersas y desactualizadas. 3. El fortalecimiento de los mecanismos de gestión colaborativa y

articulada del sistema, a través de la concreción de espacios participativos, en la forma de gremios y

acuerdos sectoriales tienen implicaciones positivas, en la constitución de espacios de intercambio y

desarrollo más dinámico. Desafíos de Investigación Identificados El problema de la innovación es un

referente aún incipiente en la discusión nacional, cada vez tomando mayor reconocimiento aunque no

preponderacia; las implicaciones de mayor alcance comprenden el énfasis de la importancia de la

integración como un requisito de la dinámica del fenómeno de la innovación, donde la gestión como

tecnología blanda, y la reconstrucción del capital social organizacional a nivel de cadena para el

desarrollo de redes de proveedores y la integración de clientes de servicios intensivos en conocimiento,

encuentra pertinencia.


Gráfica 31: Dinámica de factores de la variable Innovación

Fuente: Adaptado de Efectividad sistémica, integración y desarrollo empresarial en Colombia a través del Sistema Nacional de

Innovación, (2005) German Vargas Guerrero, Revista de Ingeniería

Nivel de innovacion Empresarial

Presion de la

competencia

Presion por la

apertura de mercados

Incentivos a la

Innovacion

Competitividad

Proyectos de

innovacion

Capacidad endemica(gestion, Operación y

Financiacion)

Actividades Conjuntas

(asociatividad)

Fondos Publicos deCofinanciamiento a la

Innovacion Tecnologica

Centros de Innovacion

Tecnologica

Universidades

Página | 73


Tabla 14: Mapa Regional del Porcentaje de inversión pública en CTI sobre PBI Corriente (*100)

Las Regiones que presentan mayores indices de inversion Publica en Ciencia y Tecnologia como

porcentaje de su PBI Regional son Pasco, Cusco , Amazonas Tumbes y Puno, cada una de ellas esta

por encima del 0.0008% en el año 2014, sin embargo, el monto generado de su PBI aun es inferior a

otras regiones por lo que dicha medida debe ser analisdada desde un enfoque global.

N° Región

Porcentaje

de

inversión

pública en

CTI sobre

PBI

Corriente

0.02% 0.05% 0.07% 0.10% 0.12% 0.14% 0.17% 0.19% 0.22% 0.24%

1 Pasco 0.23%

2 Cusco 0.15%

3 Amazonas 0.13%

4 Tumbes 0.13%

5 Puno 0.08%

6 Lima 0.06%

7 San Martin 0.06%

8 Tacna 0.06%

9 Ancash 0.04%

10 Cajamarca 0.04%

11 La Libertad 0.04%

12 Ucayali 0.04%

13 Apurímac 0.03%

14 Ayacucho 0.03%

15 Huancavelica 0.03%

16 Huánuco 0.03%

17 Junín 0.03%

18 Loreto 0.02%

19 Moquegua 0.02%

20 Piura 0.02%

21 Arequipa 0.01%

22 Ica 0.01%

23 Lambayeque 0.01%

24 Madre de Dios 0.01%

Página | 74


Indicador: Porcentaje de la Inversión en I+D respecto del PBI

Análisis del Comportamiento del Indicador: Porcentaje de la Inversión en I+D respecto del PBI


(Principal) Indicador 1: Inversión de I+D como porcentaje del PBI

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

0.08% 0.10% 0.10% 0.11% 0.11% 0.10% 0.10% 0.15% 0.16% 0.17% 0.15% 0.14% 0.14% 0.12% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13%

Indicador 2: Producto Bruto Interno (en miles de Millones)

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

214.03 213.2 216.4 222.2 223.6 235.8 245.6 257.8 274.0 294.6 319.7 348.9 352.6 382.4 407.1 431.3 456.2 466.9

Indicador 3: Inversión en I+D ( en Millones)

1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

175.9 210 208 243 239 242 254 385 435 492 477 484 494 459 536 558 581 604

Proyecciones37

(Principal) Indicador 1: Inversión de I+D como porcentaje del PBI

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.13% 0.14% 0.14%

Indicador 2: Producto Bruto Interno (en miles de Millones)

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

496.8 515.5 533.3 550.4 566.9 582.8 598.3 613.5 628.3 642.8 657.1 671.3 685.3 699.1 712.8 726.4

Indicador 3: Inversión en I+D ( en Millones)

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

627 651 675 699 723 747 771 795 819 844 868 892 916 941 965 989

36 RICYT(1997-2004); OECD Main Science and Technology Indicators 2009-1; (MSTI) and RICYT(2007); INNOVATION

PROJECT FOR COMPETITIVENESS (PE-L1068) (2009); BID (2010)

37 Dirección de Estudios Económicos del Viceministerio de MYPE e Industria

Página | 75



La I+D es una de las actividades de innovación, y está muy ligada a la innovación tecnológica, que es la

que genera productos o servicios más complejos y de mayor valor agregado. Si bien no toda I+D exitosa

garantiza una innovación tecnológica (que llega

al mercado exitosamente incorporada en un

producto o proceso innovador) por el alto

nivel de riesgo (la incertidumbre es mayor);

una mayor actividad e inversión en I+D

aumenta las posibilidades de la empresa

para que genere innovación tecnológica.

Podemos observar que la inversión en I+D

de las unidades económicas ha ido

incrementándose, pero si lo vemos en

términos porcentuales en relación al PBI

observamos que los valores son muy bajos;

y muy por debajo con los indicadores de los

países miembros de la OCDE, donde la I+D

de las empresas representó 2.37% del PIB

en el 2010 (BID); y el promedio de inversión

en I+D en América Latina fue de 0.75% del PBI

el año 2010.


En el 2014, el indicador toma el valor de 0.129%, cifra por encima de los valores históricos.


La tendencia de la variable es mantenerse muy cerca de sus valores previos. En el 2021, el

comportamiento inercial de la variable conduciría a un valor de 0.13%.

Comentarios sobre el comportamiento (Proyección 2030) de la variable

La tendencia de la variable es mantenerse muy cerca de sus valores previos. En el 2030, el

comportamiento inercial de la variable conduciría a un valor de 0.14%.

Página | 76


Gráfica 32: (% de la inversión en I+D respecto del PBI); Perú 1997-2030

Fuente: Elaboración propia con los datos de RICYT(1997-2004); OECD Main Science and Technology Indicators

2009-1; (MSTI) and RICYT(2007); INNOVATION PROJECT FOR COMPETITIVENESS (PE-L1068) (2009); BID

(2010)

Gráfica 33: Inversión en I+D (en Millones) Perú; 1997-2030

Página | 77


Fuente: Elaboración propia con los datos de RICYT(1997-2004); OECD Main Science and Technology Indicators

2009-1; (MSTI) and RICYT(2007); INNOVATION PROJECT FOR COMPETITIVENESS (PE-L1068) (2009); BID

(2010)

Análisis Causal y Mapeo de Actores que inciden en el desenvolvimiento de la Variable

Efectos Exógenos

Tipo de relación

Actores que son afectados (+ -) ante los efectos

VExE1 Empresas con productos o procesos más competitivos. (+) Directa P. Mercados más sofisticados

VExE2 Nivel de diversificación productiva mejora.

(+) Directa P.

Industria extractiva y de bajo valor agregado.

VExE3 Mejora la capacidad tecnológica (RRHH e Infraestructura) de las empresas.

(+) Directa P. Universidades en ciencias e ingeniería

VExE4 Mejora nivel de patentes generadas por las empresas / universidades

(+) Directa P. Mercados más sofisticados

Efectos Endógenos

Tipo de relación


VEnE1 Empresas del sector producción incrementan su capacidad tecnológica.

(+) Directa P. Empresas competidoras foráneas

VEnE2 Mejora el % de la inversión en I+D de las empresas respecto del PBI

(+) Directa P. Gobierno Nacional y Regional

VEnE3 Incremento de los servicios intensivos en conocimiento.

(+) Directa P.

Empresas de servicios en ciencias e ingeniería, legales en propiedad intelectual y Universidades en Ciencias e Ingeniería

VEnE4 CITEs mejoran su capacidad tecnológica (+) Directa P.


VExC1 Acceso a fondos privados de financiamiento para I+D. (+) Directa P. Banca Privada

VExC2 Marco normativo favorable para inversión en activos y servicios para la I+D

(+) Directa P.

Sector Público (MEF,PRODUCE, CONCYTEC, SUNAT)

VExC3 Buena infraestructura de investigación y Desarrollo

(+) Directa P.

Universidades, CITEs e Institutos de investigación.

VExC4 Empresas cuentan con recursos humanos calificados en ingeniería y tecnología

(+) Directa P. Universidades, Institutos tecnológicos, CITEs


VEnC1 Políticas públicas para promover la I+D en el sector empresarial.

(+) Directa P.

Gobierno Nacional (MEF, PRODUCE, CONCYTEC)

VEnC2 Ley de incentivos tributarios para la I+D

(+) Directa P.


VEnC3 Fondos públicos de financiamiento para I+D

(+) Directa P.


VEnC4 Coordinación estrecha con otros agentes públicos gobierno nacional y regional

(+) Directa P.



Tabla 15: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Porcentaje de la Inversión en I+D respecto del PBI

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

2% 10.0 0.127% 1.488 0.129% 1.496 0.129% 1.496 0.136% 1.523

Escala de calificación del comportamiento del Indicador: ver anexo 5


Aumento de la demanda del talento MINT (mathematics, informatics, natural sciences and engineering)

está en aumento en el campo de la I+D. Los países que ofrezcan estos recursos o un entorno para

generar el talento MINT serán más atractivas a las empresas globales para establecerse en dichos

países.

Página | 78


Los cambios demográficos (aumento de la población económica activa) y el incremento de los ingresos

en los mercados emergentes; en particular Asia, están forzando a las grandes empresas de las

economías desarrolladas a enfocar y evaluar relocalizar su I+D, la producción y logísticas en función de

las facilidades que ofrecen estos mercados.

Variable: Calidad Posicionamiento de la Infraestructura de la Calidad

Indicador: Índice de Infraestructura de Calidad (IC).

El presente indicador ha sido trabajado en función de la metodología Measurement of Quality

Infrastructure38 a fin de establecer puntos comparables de la evolución de la infraestructura de la calidad,

(IC) en sus siglas en inglés, en el Perú.

MEDICIÓN DE IC (Harmes-Liedtke & Oteiza Di Matteo, 2011)

Cuestiones metodológicas

Datos Heterogeneidad

Los componentes observados del sistema nacional de calidad cumplirían con ciertos protocolos

internacionales que tienden a homogeneizar la calidad de sus productos (certificación, estándares,

acreditaciones, medidas y certificados de calibraciones), la mejora de la información comparabilidad.

Decimos que un país está integrado en el sistema internacional de calidad cuando es un miembro pleno

de al menos uno de los organismos internacionales de acreditación, certificación, normalización o

metrología con reconocimiento en todo el mundo. Pero se debe tener presente que los requisitos de la

membresía son diferentes en cada uno de los organismos y sólo unos pocos países pertenecen a todas

las organizaciones internacionales del sistema de calidad.

Información disponible: Una de las primeras cosas encontradas fue que básicamente un país (u

organización) se puede clasificar por: miembro o no miembro; categorías de miembro (pleno o miembro

del organismo, asociado, participante, socio, observador, etc); signatarios o no signatarios de algún

acuerdo (MRA, MLA); y participación en comités. Este conjunto de datos se usarán principalmente para

determinar la muestra de países en la sección siguiente y posteriormente será parte del indicador de IC.

Las cualidades de membresía y signatarios se podrían considerar como una entrada al sistema IC. Pero

el comportamiento de la IC no está garantizado por esta condición puesto que no sería suficiente.

La información cuantitativa usada en este documento se relaciona con ese comportamiento y revela

alguna evidencia acerca del estado de desarrollo alcanzado por cada sistema IC. Este segundo conjunto

de datos se considera como la salida del sistema. La cantidad de organismos y de certificados emitidos

constituyen las estadísticas más importantes recogidas, debido al hecho de que normalmente se acceden

libremente, y son fáciles de interpretar y comparar.

Las consideraciones anteriores se resumen en la siguiente tabla, de la cual se obtiene la matriz básica

para el comportamiento de la IC.

38

Harmes-Liedtke, U., & Di Matteo, J. J. O. (2009). Measurement of Quality Infrastructure.

Página | 79


Tabla 16: Medición del indicador de Infraestructura de la Calidad

Sistema de IC Entradas Salidas

Acreditación Composición de: IAF, ILAC Signatarios: MLA, MRA Acuerdos regionales

Total de organismos acreditados (TAB) por organismos nacionales de acreditación

Metrología Membresía en: CIPM, OIML Signatarios de: CIPM MRA

Capacidades de Calibración y Medición (CMC) establecidas y reconocidos Comparaciones clave y suplementarias practicadas

Normalización Membresía en organismos

Internacionales y Regionales: ISO,

IEC, PASC, COPANT, RAN.

Participación en: ISO, IEC, ITU Y

CODEX ALIMENTARIUS.

Participación en Normalización: Comités internacionales y nacionales de normalización.

Número de Comités Técnicos conformados

(Incluidos los comités espejos

internacionales)

Número de membresías.

Certificación Organismos de certificación acreditados (no se usa por falta de datos)

Número de certificaciones ISO 9001 emitidas

Medición de los Componentes de la IC (Harmes-Liedtke & Oteiza Di Matteo, 2011)

Normalización

Como ISO señala, las normas aseguran las características deseables de productos y servicios tales como

calidad, compatibilidad con el medioambiente, seguridad, confiabilidad, eficiencia e intercambiabilidad, y a

un costo económico. La ISO emprende el desarrollo de nuevas normas en respuesta a los sectores e

interesados que expresen una necesidad claramente establecida.

Las normas ISO son desarrolladas por Comités Técnicos (TC) que comprenden expertos de los sectores

industrial, técnico y empresarial que han solicitado las normas, y que posteriormente las ponen en uso.

Los expertos participan como delegaciones nacionales, elegidos por el instituto nacional de ese país,

miembro de ISO. Se requiere que estas delegaciones representen no sólo los puntos de vista de las

organizaciones en las que los expertos participantes trabajan, sino que también los de otras partes

interesadas.

Acreditación

La acreditación se define como el procedimiento por el cual un organismo reconoce formalmente que una

organización o persona es competente para llevar a cabo tareas específicas (Guasch 2007). Una vez que

la acreditación es emitida por el organismo, la organización se convierte en un Organismo Acreditado. La

acreditación es solicitada sobre una base voluntaria como prueba de competencia en un área

determinada. La mayoría de los países tienen un solo organismo de acreditación responsable de todas

las áreas de acreditación. Puede ser una organización pública o privada sin fines de lucro. La acreditación

comprende diferentes áreas tales como: organismos de certificación de sistemas de gestión, laboratorios

Página | 80


de ensayo y calibración, validación de gases de efecto invernadero, organismos de verificación,

organismos de certificación de personal, organismos de certificación de productos y servicios, y

organismos de inspección, entre los ejemplos más relevantes.

Por lo tanto, un número mayor de organismos acreditados podría conducir a la difusión de la

competencia, autoridad y credibilidad de estos organismos.

Metrología

Como indica el BIPM, la metrología es la ciencia de las mediciones exactas y confiables. Pero no todos

los países tienen una infraestructura de calidad con las mismas capacidades de medición y calibración.

Un criterio clave para evaluar estas capacidades no es una medición precisa, sino la mayor confiabilidad

en las capacidades de medición declaradas. Estas se llaman Capacidades de Calibración y Medición

(CMCs) y son otorgadas al NMI a través del CIPM MRA (Comité Internacional de Pesos y Medidas –

Acuerdo de Reconocimiento Mutuo). Las CMCs están registradas en una base de datos administrada por

el BIPM en París y publicadas en línea.

El indicador compuesto (Harmes-Liedtke & Oteiza Di Matteo, 2011) Índice (IC / POP) Si se coloca el mismo valor al número de licencias per cápita y la participación en el sistema internacional de IC, se puede construir un indicador compuesto, en el que el peso asignado a cada componente es el mismo. Es decir, se estaría promediando ambos índices. No existe ninguna razón para asignar diferentes pesos, por lo que ha sido elegido el criterio de igualdad. El índice compuesto se llama Índice (IC/POP). A continuación podemos ver la expresión matemática detrás del indicador. Referencias: 1. IC = Infraestructura Calidad 2. POP = Población del país 3. CMC = Total de Capacidades de Calibración y Medición 4. ISO = Total de Certificados ISO9001 emitidos 5. TAB = Total de Organismos Acreditados 6. K & Scomp. = Total de Comparaciones Claves y Suplementarias 7. Tech.Comm. = Total de Participaciones en Comités Técnicos 8. Membership = Número de Membresías en el sistema internacional de IC El diagrama es una adaptación de un gráfico usado frecuentemente en la documentación del PTB sobre la Infraestructura de Calidad y Cadenas de Valor (Sanetra, 2007). El diagrama muestra en el área central

Página | 81


la ubicación de las medidas del indicador principal. Nótese que debido a la disponibilidad de la información y a al enfoque pragmático, se dio poca consideración a los conectores en el lado izquierdo del diagrama, pero este tema crucial se debería aclarar en investigaciones futuras.

Gráfica 34: Composición del Sistema Nacional de Calidad

La relación entre el indicador principal y el Sistema Internacional de IC es más fuerte. Esto es una ventaja

puesto que la calidad de los datos es más alta y las comparaciones tienden a ser confiables. Por otra

parte, la medida de los enlaces de la IC con la cadena nacional de valor representa un desafío mucho

mayor que el propuesto en este documento. Su estudio podría revelar detalles específicos de cada

sistema y evaluaría su efectividad para satisfacer las necesidades verdaderas en NQS (Sistema Nacional

de Calidad).

Este indicador compuesto tiene la ventaja de haber eliminado la asociación con el tamaño de la población

(la correlación es cercana a cero). Esto es, los países con valores extremadamente altos de población no

requieren necesariamente estar ubicados hacia el final de la clasificación. La razón para esto es que no

se ha relativizado la participación en el sistema internacional de IC, lo que en cierta medida compensa a

los países «castigados» por tener grandes poblaciones, y a su vez, hace justicia a aquellos países

pequeños que gozan de buenas posiciones en la clasificación, por supuesto siempre que ellos participen

activamente en el esquema. En efecto, no parece haber un patrón específico entre el Índice (IC/POP) y la

población. El diagrama de dispersión a continuación, ilustra este argumento. Se ha omitido a China e

India por ser extraordinariamente populosos, de modo que se pueda observar mejor la falta de asociación

entre las variables.

La siguiente grafica establece la relación entre el Índice de Infraestructura de calidad y el Índice de

Competitividad en diversos países

Gráfica 35: Infraestructura de la Calidad VS Competitividad

Página | 82


Los más competitivos tienden a ser los más desarrollados en términos de IC, y mientras más baja sea la

IC, peor es el comportamiento observado. La correlación entre IC y Competitividad tiende a ser

monótona. La correlación es moderada fuerte y positiva (el coeficiente es casi 0,7).

Hay países con mucha diferencia en el índice de competitividad, que tienen un nivel similar de IC/POP, y

viceversa (tales como Rumania-EE.UU., Chile-República Checa, Canadá-Suecia). Esto nos alerta acerca

de algún grado de incertidumbre en la relación entre competitividad y el desarrollo de la IC (en la forma

que se mide).

Debido a la complejidad de la medición en el Perú es la primera vez que se realizará por lo que el Instituto

Nacional de Calidad (Inacal) ha proyectado los valores del presente índice según los actores e

indicadores de su formula

Proyección

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

1. QI = Quality Infrastructure = ? 30.46 32.06 34.59 36.20 36.88 38.13 38.47

2. POP = Country Population =

31 151 643 31,151,643.00

3. CMC = Total Calibration and

Measurement Capabilities = 130175 130 133 136 139 142 145 148

CMC, es la mejor capacidad de medición y calibración

de un Instituto Nacional de Metrología que se publica en

la base de datos del BIPM, en donde los resultados de

las comparaciones internacionales (claves y/o

suplementarias) son la base para su aceptación

internacional, en el marco del arreglo de reconocimiento

mutuo del CIPM, y dan confianza a todos los usuarios

sobre la calidad de los servicios metrológicos que ofrece

esta institución.

4. ISO = Total ISO9001

issued = 1200 empresas2700 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800

ISO, es el organismo internacional de normalización que

aprueba, entre otras, la norma ISO 9001 Sistema de

Gestión de la Calidad.

5. TAB = Total Accredited

Bodies = 151 OEC acreditados (*)296 151 165 174 184 193 202 212

TAB, viene a ser la cantidad de organismos de

evaluación de la conformidad - OEC (laboratorios,

organismos de inspección y organismos de

certificación) acreditados.

6. K&SComp. = Total Key and

Supplementary Comparisons =

56

100 56 58 60 62 64 66 68

K&Scomp: Comparaciones claves y

Comparaciones Suplementarias, son comparaciones

internacionales en donde se realiza la comparabilidad

de los resultados de medición para magnitudes de una

naturaleza dada, que son metrológicamente trazables a

la misma referencia.

7. Tech.Comm. = Total

Technical Committees

participations = 264 (**)

484 264 274 284 294 304 304 304

Tech.Comm, son los Comité Técnicos conformados

para la elaboración / revisión de documentos técnicos

necesarios para la acreditación de los OEC, asimismo

tenemos los comités técnicos de normalización que

elaboran las normas técnicas peruanas.

8. Membership = Number of

Memberships of international QI

system = 13(***)

18 13 14 16 17 17 18 18

Membership: son los organismos (regionales e

internacionales) de los cuales somos Miembros plenos

y/o Miembros MLA.

Valor máximo q se

espera llegar

Información para realizar el

calculo matemático

Proyección al 2021Definciones

explicar a que se refiere


Página | 83


Tabla 17: Calificación escalar del comportamiento del indicador Índice de Infraestructura de la Calidad

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

64.3 10.0 30.460 5.26 30.460 5.26 38.470 6.38 38.470 6.38


Variable: Financiamiento

Indicador: Acceso al sistema financiero –Créditos de la MYPIME como porcentaje de los créditos

emitidos en el sistema financiero

Para analizar la variable financiamiento se ha tomado el monto de créditos colocados por micro y

pequeñas empresas (MYPE) en miles de millones de soles como porcentaje del total de créditos

colocados a diciembre de cada año. Esta cifra es publicada en la página web de la Superintendencia de

Banca, Seguros y AFP en su reporte de inclusión financiera39. La variable toma valores de 0 a 100%. Se

entiende que una mayor participación de créditos a MYPE del total significará un mayor acceso al sistema

financiero. En cuanto al valor óptimo, la literatura no ha discutido un nivel óptimo del acceso a

financiamiento de las Mype. La situación en otros países tampoco es muy ilustrativa40. Se establece el

valor óptimo como el aquel porcentaje en que las MYPE contribuyen al PBI. De acuerdo con varios

estudios41, como lo señala (Avolio, 2011); las MYPE contribuyen en alrededor de 40% de manera que

este sería el valor óptimo de los créditos MYPE respecto del total.

Análisis del Comportamiento del Indicador


Créditos de la MYPIME como porcentaje de los créditos emitidos en el sistema financiero

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

12.5% 13.4% 13.8% 14.6% 16.2% 16.9% 17.5% 17.8% 15.8% 14.1%

Créditos de la MYPIME

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

6,056 7,157 9,007 12,215 15,712 18,131 21,399 24,384 24,143 24,349

Créditos del Sistema Financiero

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

48,328 53,293 65,505 83,776 96,749 107,028 122,278 136,757 153,091 172,565

Proyecciones42

Créditos de la MYPIME como porcentaje de los créditos emitidos en el sistema financiero

39

http://www.sbs.gob.pe/app/stats/EstadisticaBoletinEstadistico.asp?p=49 40 Ver Anexo para estos indicadores en Costa Rica y México. 41 http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/publicaciones/quipukamayoc/2006/primer/a13.pdf 42


http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/publicaciones/quipukamayoc/2006/primer/a13.pdf

Página | 84


2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

14.00%

14.00%

14.00%

14.00%

14.10%

14.10%

14.10%

14.13%

14.15%

14.17%

14.18%

14.19%

14.21%

14.22%

14.23%

14.24%

Créditos de la MYPIME

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

26,298 28,282 30,266 32,249 34,233 36,217 38,201 40,184 42,168 44,152 46,135 48,119 50,103 52,087 54,070 56,054

Créditos del Sistema Financiero

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

187,938 202,109 215,927 229,640 243,323 256,996 270,667 284,338 298,008 311,677 325,347 339,017 352,687 366,357 380,027 393,697



Entre los años 2005 y 2014, el acceso al financiamiento de las MYPE en el Perú fue en promedio el 19%

Ha tenido tendencia creciente pero el último año 2014 ha experimentado un retroceso debido

principalmente al creciente aumento de los créditos corporativos en relación a Esto debido al impulso de

la economía peruana durante la última década y al contexto adverso que EEUU experimentó durante

esos años.


Para el año 2014, los créditos colocados por MYPE ascendió a 24.35 miles de millones de soles, siendo

4.01 veces mayor a crédito colocado en el año 2005.


Para el año 2021, los créditos colocados por MYPE ascendió a 38.2 miles de millones de soles el cual

representa un aumento de 56.9% respecto a su valor en el 2014.


Para el año 2030, los créditos colocados por MYPE ascendió a 56 miles de millones de soles el cual

representa un aumento de 46.7% respecto a su valor en el 2021.

Gráfica 36: Acceso al sistema financiero –Créditos de la MYPIME como porcentaje de los créditos emitidos en el sistema financiero

Página | 85


Fuente: Dirección General de Estudios Económicos y Competitividad Territorial

14.10% 14.10% 14.24%

12.00%

13.00%

14.00%

15.00%

16.00%

17.00%

18.00%

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

20

13

20

14

20

15

20

16

20

17

20

18

20

19

20

20

20

21

20

22

20

23

20

24

20

25

20

26

20

27

20

28

20

29

20

30

Página | 86


Tabla 18: Mapa Regional del Acceso a Financiamiento

El análisis regional muestra que en la Región Lima se concentra el 62.42% de los créditos a nivel

nacional esto atribuido que existe una gran concentración de empresas en la capital. Sin embargo la

diferencia entre el promedio del quintil superior y el quintil inferior es de casi 60 veces mayor. Esto

también se explica por la presencia de mercados financieros desarrollados en ciudades en las que las

áreas urbanas y son mayoritarias, como en la costa.


Un elemento esencial para el crecimiento de toda empresa es el acceso al crédito. En esa línea, la

Comisión Europea (2013) señala que aquellos países cuyas empresas tienen facilidades para acceder al

crédito—como Alemania, Bélgica y Austria—, tuvieron un mejor desempeño económico que el resto—su

segmento mipyme perdió menos valor agregado y empleos—en el período después de la crisis43.

Asimismo, dentro de esas economías, el desempleo aumentó de forma menos severa en el segmento

mipyme que en el segmento de grandes empresas. Si bien hay heterogeneidad en cuanto a las

productividades al interior de las mipymes europeas y las latinoamericanas, la participación dentro de la

estructura empresarial es mayor al 90% de empresas en ambas zonas geográficas, además de ser las

que más empleo generan. En el caso peruano, si bien ha habido un fuerte crecimiento del financiamiento

a mipymes en los últimos años, este aún resultaría insuficiente. 44

El acceso al sistema financiero depende de las variables relacionadas a la infraestructura

(establecimientos financieros, transporte), tecnologías de información y comunicaciones (acceso a

internet, acceso a telefonía), educación financiera, derechos de propiedad (para utilizarlos como

colaterales), costos crediticios (tasas de interés, comisiones, procedimientos administrativos).

43

En el mismo estudio se señala que países emergentes como Brasil e India vieron un buen desempeño de sus

segmentos mipymes, los cuales coinciden con los desarrollos y logros alcanzados en inclusión financiera por parte de estas economías 44

MYPES en cifras (2014) Ministerio de la Producción - http://www.produce.gob.pe/remype/data/mype2013.pdf

RegionesCréditos

(en mill.)0 + 1200

Lima 13,944.6

Arequipa 1,080.9

La Libertad 1,001.5

Lambayeque 725.5

Piura 581.7

Callao 547.1

Cusco 451.1

Ica 442.3

Junín 423.9

Ancash 399.6

Cajamarca 395.4

San Martin 392.3

Loreto 360.1

Ucayali 319.2

Tacna 292.4

Puno 233.6

Huánuco 171.8

Ayacucho 112.7

Amazonas 91.4

Tumbes 86.0

Moquegua 69.8

Madre de Dios 69.2

Pasco 67.0

Apurímac 64.2

Huancavelica 14.9

Página | 87



Tabla 19: Calificación escalar del comportamiento del indicador: Acceso al sistema financiero –Créditos de la MYPIME como porcentaje de los créditos emitidos en el sistema financiero

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

25% 10 15.40% 6.54 14.11% 6.08 14.11% 6.08 14.24% 6.12




VExC1 Tasa de interés Directamente P Sistema Financiero, BCRP

VExC2 Infraestructura Directamente P Ministerio, empresas

VExC3 Cooperación Directamente P Entidades Cooperantes

VExC4 Competitividad interna del Sector Directamente P. Sector


VEnC1 Legislación Directamente P Congreso

VEnC2 Tecnología Directamente P CITES, Ministerio, Empresas

VEnC3 Capital Directamente P Sistema Financiero




a continuación:




económica.

Caída de las principales Inversiones

Crisis financiera Internacional

Página | 88


Variable: Asociatividad

Nivel de Asociatividad de las UE

Indicador: Estado de desarrollo de Clúster

Como lo menciona (Narváez & Fernandez, 2008); la asociatividad es un mecanismo de cooperación

empresarial en el que cada una de las empresas que participan mantiene su independencia jurídica y su

autonomía gerencial, decidiendo voluntariamente su participación en un esfuerzo conjunto con los otros

participantes para la búsqueda de un objetivo común. Los objetivos comunes pueden ser coyunturales,

tales como la adquisición de un volumen de materia prima o generar una relación más estable en el

tiempo, como puede ser la investigación y el desarrollo de tecnologías para el beneficio común o el

acceso a un financiamiento que requiere garantías, las cuales son cubiertas proporcionalmente por parte

de cada uno de los participantes

Una dificultad que por su tamaño tienen las MIPYMEs es su limitada capacidad de aprovechar las economías de escala y las oportunidades de mercado que por lo general

requieren la entrega de grandes cantidades de producción o el cumplimiento con estándares internacionales. Sin embargo, cuando las empresas se interrelacionan en el mercado con otras empresas, instituciones u organizaciones, los encadenamientos que se forman en

estas transacciones pueden traer consigo importantes ventajas, como mejores términos de intercambio, menores asimetrías de información, externalidades positivas de conocimiento, economías de escala y generación de bienes públicos (Ministerio de la Producción, 2014)

Análisis del Comportamiento del Indicador45: Estado de Desarrollo del Clúster


2009 2010 2011 2012 2013 2014

3.40 3.40 3.60 3.60 3.20 3.30

Proyecciones46

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

3.31 3.28 3.24 3.21 3.18 3.15 3.12



Se evalúa el nivel de concentración geográfica de empresas, proveedores, fabricantes de productos y

servicios relacionados e instituciones especializadas en un determinado campo, 1 = inexistente; 7 = muy

extendido. Se observa un estado de desarrollo de clúster con nivel estables hasta el 2011, y luego

pequeña mejoría durante los años 2011 y 2012, posteriormente se observa una fuerte disminución en el

2015

Comentarios sobre el comportamiento Actual del Indicador (2014)

El nivel actual del índice de estado de desarrollo del clúster se encuentra por debajo del nivel que

presentó durante los años 2009 y 2010, eso significa que ha habido un retroceso en los resultados de la

política de fomento de la asociatividad

45 Fuente de datos indicador 1 (principal) : Global Competitiveness Índex:, 2009-2010; 2010-2011; 2011-2012; 2012

- 2013; 2013 - 2014; 2014 – 2015, 2015-2016 46

Proyección realizada por la Dirección General de Estudios Económicos – Viceministerio de Mype e Industria ; No se ha realizado la proyección hacia el año 2030 dado que la información de los años históricos era limitada

Página | 89



Como se señaló, el año 2014 hubo una baja significativa, patrón que se continúa en el 2015, si no se

aplican medidas correctivas inmediatas esta tendencia negativa persistirá en los años siguientes año,

llegando a un 3.12 para el año 2021

Gráfica 37: Estado de Desarrollo del Clúster (Variable N° 11.03, pertenece al pilar N° 11: sofisticación de los negocios del índice de competitividad global)

Gráfica 38: Análisis sistémico de la Variable y sus Factores asociados: Asociatividad

UE Asociadas - Nivel de

asociatividad de las Unidades

Económicas.Unidades

EconomicasUnidades economicas

no asociadas

Cooperacion

Interemprearial

Nivel de confianza entreagentes y actores

economicos

Desconocimiento deinstrumentos tecnicos y

financieros

Infraestructura

Productiva Localizacion y

Proximidad

Competencia

Nivel de formalidad

empresarial

Acceso a

MercadosIdentificacion de

cadenas productivas

Página | 90


El análisis del desenvolvimiento de la variable Nivel de Asociatividad de las Unidades Económicas es

afectado por diversas variables y factores asociados como lo señala (Narváez & Fernandez, 2008) Entre

ellos se pueden destacar:

Competencia. Esta se caracteriza por la existencia de contiendas entre las distintas empresas que

intentan obtener ventajas competitivas enfrentándose a diferentes rivales, en las cuales, por la propia

dinámica de la pugna, se crean y mejoran productos y procedimientos, lo cual se traduce, con el tiempo,

en procesos de elevación de la productividad. Sin embargo, tal como lo plantea Mas Herrera (2005), la

utilización exclusiva de la competencia como única forma de acción económica no ha generado en

algunas economías el efecto de productividad esperado. Por el contrario, algunas veces la competencia

entre empresas en una misma localidad ha impedido el fortalecimiento corporativo, minimizando la

calidad de la producción y causando la pérdida de mercados como consecuencia de la fuerte

competencia foránea.

Por tal razón se estima necesario que para dar origen a procesos de asociatividad entre empresas se

hace imprescindible la existencia de los competidores, pero también es necesaria la cooperación entre

ellos y entre otros agentes económicos, tales como: proveedores, canales de distribución, municipios,

gobierno regional, organismos no gubernamentales.

Cultura empresarial de cooperación. Según lo plantea Mas Herrera (2005), la cooperación consiste en

aumentar el grado de intercambio y apoyo entre los participantes de una economía, particularmente en

ciertas industrias y sectores específicos, para que el resultado del juego económico sea exitoso para

todos los agentes participantes. Para competir en un mundo globalizado es necesario cooperar. La

cooperación se revela como una estrategia que maximiza las potencialidades económicas en sectores

industriales y en la economía, pues define los obstáculos y problemas a lo largo de la cadena productiva y

de comercialización, trayendo como consecuencia un incremento de la eficacia y mayores beneficios en

términos generales.

Confianza y compromiso. La eficacia de los acuerdos entre empresas para lograr el desarrollo local solo

es posible si los actores involucrados son capaces de mantener entre ellos el compromiso, la confianza y

la cooperación para alcanzar las metas y objetivos establecidos. Además, es necesario que estos

acuerdos sean perdurables.

Trabajo en equipo. Para que se logre la asociatividad entre las empresas de una región o localidad y el

consecuente desarrollo, se debe establecer un sistema de relaciones de trabajo y conexiones entre ellas

que se constituya en parte de una cultura social que se fortalezca en el tiempo, sobre todo al considerar

que la manera tradicional de hacer negocios es de forma individual. Por tal razón, Vázquez Barquero

(2000) señala que los procesos de innovación y desarrollo solo funcionan cuando se producen fuertes

vinculaciones entre quienes desarrollan las actividades industriales y de servicios, que dan lugar a redes

que contienen diferentes tipos de tecnología, métodos de gestión, formas de financiación y calificación de

recursos humanos.

Propósitos, objetivos y acuerdos (visión compartida). La estrategia de desarrollo económico local se

basa en la existencia de propósitos y relaciones económicas, sociales y políticas comunes entre

empresas

Por otro lado el Instituto Nacional de Estadística e Informática a través de la Encuesta de Micro y

Pequeña Empresa muestra que los principales factores que incidieron en las empresas (MYPE) para

lograr asociarse con fines empresariales fueron los siguientes

Página | 91


Gráfica 39: Motivos para asociarse a organizaciones o agrupaciones con fines empresariales

Encuesta de Micro y Pequeña Empresa 2013

En el año 2012, el 5,4%, de las Micro y Pequeña Empresas declararon que formaban parte de alguna organización

o agrupación con fines empresariales. Es decir, pertenecían a instituciones que se crearon con la finalidad de

negociar con proveedores, acceder a nuevos mercados, acceder a servicios financieros, obtener información y

asistencia técnica, entre otros. De las empresas que pertenecían a alguna organización o agrupación en el año

2012, el 69,1% de las Micro y Pequeñas Empresas, manifestaron que lo hicieron para acceder a mercados, el

41,8% lo hizo para acceder a capacitación y asistencia técnica, el 38,4% para negociar con proveedores, es decir,

buscan tener mejores precios y calidad de los insumos que utilizan en la elaboración de los productos.47


Tabla 20: Calificación escalar del comportamiento del indicador Estado de desarrollo de Clúster

Calificación del comportamiento de la variable a través del tiempo

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

7 10 3.44 5.4 3.30 5.2 3.12 5.0 SP(*48) 5.0


47

Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática – Encuesta de Micro y Pequeña Empresa, 2013 48

SP : Sin Proyección

Página | 92



Efectos Exógenos

Tipo de relación


VExE1 Limitaciones para incursionar en nuevos mercados dentro y fuera del país

Directamente P Empresarios

VExE2 Bajo nivel de posicionamiento

Directamente P Clientes y usuarios finales

VExE3 Limitada capacidad de generar valor agregado

Directamente P

VExE4 Deficiente niveles de tecnología e innovación productiva

Directamente

P

Efectos Endógenos

Tipo de relación


VEnE1 Altos costos de producción


VEnE2 Bajo nivel de calidad y productividad

Directamente P Sector de conocimientos

VEnE3 Escasos mecanismos de cooperación interempresarial

Directamente P Organizaciones de la Sociedad civil

VEnE4 Productores desarticulados y débil encadenamiento con la gran empresa

Directamente P

Proveedores de bienes y servicios especializados

Causas Exógenas

Tipo de relación

Actores que son parte de las Causas

VExC1 Desinformación respecto al financiamiento público y privado y de fomento


VExC2 Deficiente infraestructura productiva y económica

Directamente P

Proveedores de servicios de desarrollo empresarial y financieros

VExC3 Débil capacidad de gobernanza para el fomento de clúster y redes empresariales

Directamente P Gobierno Central, Regional y Local

VExC4 Instrumentos de apoyo técnico y financiero dispersos y poco conocidos

Directamente P

Causas Endógenas

Tipo de relación


VEnC1 Bajos niveles de confianza entre actores y agentes

Directamente P

Empresarios

VEnC2 Ausencia de efectivas herramientas para el fomento de la asociatividad y deficientes niveles de educación primaria, secundaria y universitaria

Directamente P

Proveedores de servicios de desarrollo empresarial y financieros

VEnC3 Ausencia de visión estratégica del segmento de negocio

Directamente P

Gobierno Central, Regional y Local

VEnC4 Bajo nivel de cooperación interempresarial Directamente

P Sector de Conocimientos




a continuación:

Discontinuidad de la política de innovación y fomento de clúster por cambios de gobierno y

autoridades.

Desarrollo institucional incipiente que agrave la falta de inversión para el fomento de los clusters

Eliminación de los grupos impulsores y equipos técnicos que fomentan los clusters en las

regiones

Página | 93


Variable: Sostenibilidad

Aprovechamiento sostenible de los recursos naturales en las actividades económicas

La definición de desarrollo sostenible adoptada por la FAO puede considerarse un marco muy general para el desarrollo sostenible de la pesca. Dicha definición establece cinco componentes principales: el recurso múltiple y su ambiente; necesidades humanas sociales y económicas; la tecnología; y las instituciones. Aunque los dos primeros deben conservarse, los demás deben satisfacerse, controlarse y establecerse, respectivamente, mediante un proceso de ordenación general.

Gráfica 40: Aprovechamiento Sostenible de los recursos naturales

El marco general para el desarrollo sostenible (FAO, 2000)49

El marco general para el desarrollo sostenible es menos detallado que el Código de Conducta, porque ha sido diseñado para su aplicación general y tiene la ventaja de identificar explícitamente los dos ámbitos del bienestar (los subsistemas medioambiental y humano) y la forma en que se relacionan entre sí.

El subsistema humano ejerce una presión compleja sobre el subsistema ambiental mediante, por ejemplo, la contaminación y el agotamiento y recibe de él señales de retroinformación. Los dos

49 Marco Conceptuales para el Desarrollo Sostenible FAO http://www.fao.org/docrep/003/x3307s/X3307s11.htm

Bienestar Humano

Bienestar Ambiental

Medio Ambiente

Población

Tecnología

Instituciones

Recursos

Fuente: Elaboración Propia con datos de la FAO

Página | 94


subsistemas mismos pueden subdividirse en componentes menores y es posible mostrar sus relaciones. Por ejemplo, los componentes económico y de población del subsistema humano intercambian bienes y servicios, y trabajo.

Gráfica 41: Marco General del Desarrollo Sostenible

Fuente: Elaboración propia con datos de la FAO

Presión - que se está ejerciendo en algún aspecto del sistema de sostenibilidad de la pesca. Puede resultar difícil determinar si el nivel de presión es aceptable o demasiado elevado, a menos que se tenga también información sobre la situación del medio ambiente. Por ello, en general es necesario leer estos indicadores junto con los indicadores de la situación. No obstante, las variaciones en los indicadores de la presión pueden ser toques de alerta de los problemas antes de que provoquen un cambio en los indicadores de la situación.

Situación - la situación actual de algún aspecto del sistema de sostenibilidad de la pesca. Ofrecen información sobre el punto en que se halla el sistema en el momento en que es observado. La observación de una serie temporal de un indicador indica tendencias en la situación del sistema.

Respuesta - Las medidas que los responsables de las decisiones y de la ordenación están adoptando en respuesta a las señales que reciben sobre la situación del sistema de sostenibilidad de la pesca o, en muchos casos, en respuesta a presiones de interesados. Si los indicadores sugieren que la situación del

Sub sistema Humano Sub sistema Ambiental

Sub sistema Económico

Sub sistema Población

Bienes y Servicios

Trabajo

Recursos Objetivo

Especies Asociadas y

Dependientes

Medio Ambiente

Presión:

Contaminación,

Agotamiento…

Retroalimentación

natural

Mitigación Regulación

Página | 95


sistema es satisfactoria, es posible que no sea necesaria ninguna medida. Estos indicadores forman parte importante de la retroinformación en el sistema de ordenación

Gráfica 42: Análisis sistémico de la Variable y sus Factores asociados - Sostenibilidad

Fuente: Elaboración propia con datos de la FAO

Para analizar la variable se han establecido los siguientes indicadores:

Cosecha Acuícola en toneladas

Producto Bruto Interno de la Actividad : Pesca y Acuicultura

Productividad de la Cosecha Acuícola (por hectárea)

Sostenibilidad de recursos

hidrobiologicosRecursos

HidrobiologicosRecursos hidrobiologicos

ofertados

Rentabilidad de los

recursos

Embarcaciones de

la zona

Vedas

Esfuezo de pesca

Politicas de empleo en

zonas de pesca

Contaminacion (puntos

biologicos de referencia)

Cumplimiento de

la norma

corrientes marinas

Cocecha Acuicola

Temperatura

Cantidad de

alimento marino

Disponibilidad de

conceciones

Página | 96


Para lo cual se ha analizado cada Indicador

Indicador: Cosecha acuícola en toneladas

Es un indicador que mide la cantidad de recursos hidrobiológicos medido por toneladas a nivel nacional.



Proyecciones50

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

128,932 142,378 154,982 167,999 179,483 187,555 201,766


Comentarios sobre el comportamiento histórico del indicador

En los últimos 10 años la cosecha acuícola de recursos hidrobiológicos en el Perú muestra una tendencia creciente, debido al incremento de las cosechas de las especies langostino, trucha y tilapia que crecieron en más del 100%, como consecuencia de la búsqueda de nuevos mercados.

En el 2012, debido a las condiciones oceanográficas anómalas la actividad acuícola se contrae, como consecuencia de la marea roja que afecta los cultivos de la concha de abanico.


En el 2014 la actividad acuícola decrece en 8,3% respecto al mismo periodo del año anterior, lo cual se refleja en la gráfica llegando a cosecharse 115,269 TM.


Para los próximos 6 años, se estima que la actividad acuícola tendrá una tendencia creciente llegando a alcanzar 201,766 TM, como resultado de las mayores cosechas de las especies trucha, tilapia, paiche, langostino y concha de abanico, esta última considerándose condiciones normales en el mar.


No se ha realizado proyección a largo plazo debido a los múltiples factores que inciden en su comportamiento.

50

Proyección realizada por la Dirección y Derechos Económicos Pesqueros y Acuícolas; Método de proyección en el anexo 3

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

6,664 7,539 11,534 13,610 22,114 25,978 28,387 39,531 43,119 44,317 89,021 92,201 72,293 125,693 115,269

Página | 97


Gráfica 43: Cosecha de recursos hidrobiológicos de la actividad de acuicultura como porcentaje del total de la actividad pesquera (CHD) y Acuícola 2005-2021

Fuente: Elaboración propia con datos del anuario estadístico publicado por la Dirección General de Políticas y

Desarrollo Pesquero

Tabla 21: Mapa Regional Cosecha Acuícola

Región ACUICULTURA

AMAZONAS 74

ANCASH 11,988

APURIMAC 60

AREQUIPA 91

AYACUCHO 311

CAJAMARCA 195

CUSCO 170

HUANCAVELICA 1,444

HUANUCO 269

ICA 390

JUNIN 1,630

LA LIBERTAD 50

LAMBAYEQUE 0

LIMA 462

LORETO 203

MADRE DE DIOS 303

MOQUEGUA 8

PASCO 89

PIURA 48,765

PUNO 28,236

SAN MARTIN 2,471

TACNA 68

TUMBES 17,888

UCAYALI 106

Fuente: Elaboración propia con datos del anuario estadístico publicado por la Dirección General de Políticas y

Desarrollo Pesquero

115,269

201,766

0

50,000

100,000

150,000

200,000

250,000

Página | 98


Análisis Regional

Los departamentos de Huancavelica, Huánuco, Junín y Pasco son los que presentan el 100% de

participación acuícola, debido a la mínima extracción de recursos hídricos; lo mismo sucede en los

departamentos de Ayacucho, Cajamarca, Puno y San Martín que representan más del 90% de actividad

acuícola; sin embargo la acuicultura que se desarrolla en estos departamentos son en su mayoría de

menor escala y subsistencia.

En los departamentos del litoral costero como Piura, Ancash, La Libertad, Lambayeque y Tacna la

participación acuícola es mínima debido a la mayor captura de especies de ambiente natural.

La participación acuícola de Tumbes respecto a la actividad pesquera representa aproximadamente el

21%, como resultado de la mayor participación en la producción de langostinos, superando el 80% de la

producción nacional.


Tabla 22: Calificación escalar del comportamiento del indicador

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

506,212 10 44,429 2.33 115,269 3.59 201,766 5.13 SD 5.13


Indicador: Producto Bruto Interno de la actividad pesca y acuicultura

Es un indicador que mide el valor agregado de la actividad productiva de la fase extractiva del sector

pesca y acuicultura durante un periodo de tiempo determinado, el cual permite entender y explicar el

crecimiento económico. Dicho valor se expresa en soles constantes de un año base a fin de que los

resultados sean comparables en el tiempo.



PBI Sector Pesca y Acuicultura

Proyecciones51

PBI Sector Pesca y Acuicultura

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

1970 1989 2029 2151 2194 2216 2238

Modelo: Modelo autorregresivo integrado de media móvil ARIMA (p,d,q) (P,D,Q), ver anexo N° 4

51

Proyección realizada por la Dirección y Derechos Económicos Pesqueros y Acuícolas

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

2086 2163 2364 2436 2352 1891 2892 1960 2315 1675

Página | 99



En los últimos 10 años, el Producto Bruto Interno de la actividad pesquera y acuícola en el Perú ha presentado una evolución decreciente a una tasa de crecimiento de - 2,2 %; mostrando sus valores más bajos en los años 2014, que se redujo en 27,6 %. En el 2010 registró una disminución de 19,6 % respecto a 2009, y en el 2012 cuyo valor decreció en 32,2 % respecto a 2011, como consecuencia de las anomalías de temperatura oceanográficas por la presencia de las ondas Kelvin que afectó la disponibilidad del recurso Anchoveta y otras especies.


En el 2015 el valor del Producto Bruto Interno de la actividad pesca y acuicultura expresados en soles constantes del 2007, se estima que presentará un crecimiento de 17,6 % respecto al año 2014, el mismo que será sustentado por el incremento del valor del desembarque de consumo humano indirecto (CHI) en 73,4 % y lo destinado al consumo humano directo al estado fresco en 7,6 %; y que fue atenuado por la disminución en 20,8 % en el valor del desembarque para congelado.


De acuerdo a los valores proyectados para el Producto Bruto Interno de la actividad pesquera y acuícola para los próximos 6 años (2015-21), se estima que presentará una recuperación a una tasa de crecimiento de 15,6 %, en razón a que se prevén mayores desembarques para el CHI y recursos procedentes de la acuicultura.


Dada las condiciones y el comportamiento aleatorio de la actividad pesquera no es recomendable realizar

proyección a más allá de los 10 años.

Gráfica 44: PBI del Sector Pesca y Acuicultura

Fuente: Elaboración propia con datos de la Dirección General de Políticas y Desarrollo Pesquero

Página | 100



Tabla 23: Calificación escalar del comportamiento del indicador

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

3615 10 2042 4.42 1675 3.12 2238 5.12 SD 5.12


Indicador: Productividad de la Cosecha Acuícola (por Hectárea)

Es un indicador que mide la productividad de la cosecha Acuícola por hectárea, el registro de hectáreas

dadas en concesión ha sido proporcionado por el área de catastro de la Dirección de Acuicultura, y la

producción de la cosecha acuícola se ha tomado de los datos estadísticos de DEDEPA. Dicho valor se

expresa como proporción en cada año.



Productividad (TM por Hectárea)

Proyecciones52

Productividad (TM por Hectárea)

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

6.81 6.93 7.05 7.18 7.31 7.44 7.57

Es un indicador que mide la productividad de la cosecha acuícola por hectárea, el registro de hectáreas dadas en concesión ha sido proporcionado por el área de catastro de la Dirección de Acuicultura, y la producción de la cosecha acuícola se ha tomado de los datos estadísticos de DEDEPA. Dicho valor se expresa como proporción en cada año.


En los últimos 4 años, la cosecha acuícola se ha incrementado desde 5.1 hasta un valor de 7.29 TM por hectárea en el año 2013, considerando las especies Tilapia Trucha Concha de Abanico y Langostino.


En el año 2014 la productividad de la cosecha acuícola fue de 6.69 TM por hectárea, disminuyendo 8.2% con respecto al año 2013.


Para los próximos 6 años se espera un crecimiento con una tasa promedio de 11.29%, el cual llegaría a una productividad de 7.57 TM por hectárea.


Dada las condiciones y el comportamiento aleatorio de la actividad pesquera no es recomendable realizar

proyección a más allá de los 10 años.

52

Proyección realizada por la Dirección y Derechos Económicos Pesqueros y Acuícolas

2010 2011 2012 2013 2014

5.10 5.51 5.58 7.29 6.69

Página | 101


Gráfica 45: Productividad de la Cosecha Acuícola

Fuente: Elaboración propia con datos de la Dirección General de Políticas y Desarrollo Pesquero

Tabla 24: Mapa Regional de la productividad de la cosecha Acuícola

6.69

7.57

4

4.5

5

5.5

6

6.5

7

7.5

8

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Region Productiv idad 0 40

HUANCAVELICA 38.66

PUNO 31.38

JUNIN 19.42

AYACUCHO 13.00

SAN MARTIN 8.40

CAJAMARCA 7.50

HUANUCO 5.05

PIURA 2.97

ANCASH 2.86

TUMBES 2.40

AMAZONAS 2.12

MADRE DE DIOS 1.74

LIMA 1.56

UCAYALI 0.74

ICA 0.69

CUSCO 0.68

PASCO 0.67

AREQUIPA 0.33

LORETO 0.23

APURIMAC 0.16

TACNA 0.05

MOQUEGUA 0.01

LA LIBERTAD 0.01

LAMBAYEQUE 0.00

Página | 102



Tabla 25: Calificación escalar del comportamiento del indicador Productividad de la Cosecha Acuícola

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

32 10 5.87 2.414 6.69 2.652 7.57 2.908 S/D 2.908


Variable: Contrabando

Indicador: Contrabando como porcentaje de las Importaciones

Para analizar la variable contrabando como parte de las importaciones que ingresan al país se ha tomado

la siguiente información



(Principal) Indicador 1:Contrabando como porcentaje de las Importaciones

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

4.50% 3.80% 3.50% 3.10% 2.80% 2.30% 1.70% 2.20% 1.80% 1.40% 1.30% 1.30% 1.30%

Indicador 2: Total de Importaciones (en Millones)

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

7,400 8,447 9,971 12,452 15,179 21,783 30,529 21,818 29,556 38,286 42,154 42,846 43,462

Indicador 3: Total de contrabando incautado en Millones

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

333 321 349 386 425 501 519 480 532 536 548 557 565

Proyecciones

(Principal) Indicador 1:Contrabando como porcentaje de las Importaciones

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

1.26% 1.23% 1.20% 1.18% 1.16% 1.13% 1.12% 1.10% 1.08% 1.07% 1.05% 1.04% 1.03% 1.02% 1.00% 1.00%

Indicador 2: Total de Importaciones (en Millones)

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

45,320

47,072

48,723

50,281

51,749

53,134

54,439

55,670

56,831

57,925

58,957

59,930

60,848

61,713

62,528

63,297

53

Fuente de datos: Reporte Anual de la Gerencia de Estadística, Intendencia Nacional de Estudios Económicos y Estadística de la SUNAT.

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Indicador 3: Total de contrabando incautado en Millones

2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

573 580 587 593 598 603 607 611 614 617 620 622 625 627 628 630


El contrabando en el año 2014 se estima en US$ 565 millones, monto que representa el crecimiento del

1.44% con respecto al año anterior. Si bien el contrabando ha ido en aumento, su ritmo de crecimiento se

ha desacelerado.

- Según fuentes de ingreso, aumentó el contrabando por el Callao en 8.1%, zona de aplicación del PECO

en 14.8% y Puno en 1.7%; pero disminuyó el contrabando por Tacna en -4.9%, y en la frontera norte del

país en -3.4%. En lugares donde se ha incrementado el ingreso de contrabando se debe a la dinámica

en términos de flujo de mercancías y la diferencia de precios, entre otros, se convierte en ventajas

comparativas que crean el escenario para el desarrollo de esta actividad ilícita.

- Respecto al dinamismo mostrado en años anteriores, las importaciones se desaceleraron en el año

2014, al incrementarse 1.44%, debido a la crisis mundial que se viene suscitando. A pesar de ello, el

ritmo de crecimiento de las importaciones fue superior al del contrabando.

Si se analizan las cifras de forma individual durante los años 2002-2014 los montos estimados de

contrabando han ido en aumento llegando a crecer 69% entre los años (2002-2014) sin embargo el monto

de las importaciones han crecido de forma más rápida alcanzando un crecimiento de 4.8 veces entre

dichos años, motivo por el cual dicho indicador presenta una tendencia decreciente


La estimación para el año (2014) es de 1.30% debido principalmente a la creciente importancia en la

política nacional y el grado de coordinación entre las instituciones que combaten dicho flagelo, entre ellas:

El Ministerio de la Producción, SUNAT, INDECOPI, MINTER, Ministerio Publico, MINDEF, Unidad de

Inteligencia Financiera, Poder Judicial, DINI, MEF, Gobiernos Regionales y Locales.


Se estima que para el año 2021 el nivel de contrabando como porcentaje de las importaciones llegue a un

1.12% siempre y cuando se mantenga los niveles de crecimiento de las importaciones y el contrabando

según las estimaciones realizadas en los últimos años y continúen con las mismas estrategias planteadas

hasta la fecha.

Comentarios sobre el comportamiento (Proyección 2030) del Indicador

Se estima que para el año 2030 el nivel de contrabando como porcentaje de las importaciones llegue a un

1.00% siempre y cuando se mantenga los niveles de crecimiento de las importaciones y el contrabando

según las estimaciones realizadas en los últimos años y continúen con las mismas estrategias planteadas

hasta la fecha.

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Gráfica 46: Contrabando como porcentaje de las Importaciones 2002-2030

Fuente: elaboración propia con datos de Reporte Anual de la Gerencia de Estadística, Intendencia Nacional de

Estudios Económicos y Estadística de la SUNAT

Gráfica 47: Total de contrabando incautado en Millones 2002-2030

Fuente: elaboración propia con datos de Reporte Anual de la Gerencia de Estadística, Intendencia Nacional de

Estudios Económicos y Estadística de la SUNAT

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Diagnóstico territorial

Tabla 26: Mercancía Incautada - Según Aduana a Nivel Nacional

Período Enero - Junio 2015

Aduana Valor CIF

(US$) Participación

(%)

Puno 2,513,982 17.38

Cusco 2,100,964 14.52

Tacna 1,832,745 12.67

ICA 1,635,735 11.31

Tumbes 1,348,801 9.32

Pisco 974,100 6.73

Mollendo 752,469 5.20

Paita 615,439 4.25

Aérea del Callao 576,387 3.98

Salaverry 390,718 2.70

Tarapoto 363,318 2.51

Ilo 300,415 2.08

Iquitos 269,147 1.86

Marítima del Callao 242,275 1.67

Puerto Maldonado 212,358 1.47

Chimbote 209,324 1.45

Pucallpa 128,746 0.89

Chiclayo 804 0.01

Total general 14,467,728 100.00

Fuente: Módulo SIGEDA. Información al 02/07/2015 1/ Considera los montos incautados por las áreas de Despacho, Oficinas de Oficiales y la ICA

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Gráfica 48: Análisis sistémico de la Variables – Factores asociados del Indicador Nivel de contrabando como porcentaje de las Importaciones

El contrabando, la defraudación de rentas de aduanas, otros delitos aduaneros y los delitos de piratería

subsisten en el tiempo debido a que se mantienen las diversas situaciones que los originan, tales como

se muestra en el diagnostico presentado en el (Plan Estratégico Nacional de la LCDAP 13-16, 2013):

La existencia de diferencias cambiarias con los países vecinos y en general otros aspectos que forman parte

de las políticas económicas de los mismos y que generan un margen comercialmente atractivo que incentiva

el ingreso ilegal de mercaderías.

La economía informal, que se asocia directamente con la pobreza, el empleo de mala calidad y la ilegalidad

y que se manifiesta por la existencia de amplios sectores de la población en situación de extrema pobreza y

educacionalmente atrasados, que han encontrado en las diferentes modalidades de contrabando su única

actividad de subsistencia.

Las características del mercado laboral peruano con una gran proporción de trabajadores independientes; la

alta rotación laboral; la concentración de la masa laboral en micro y pequeñas empresas (MyPE); así como

los altos costos laborales no salariales al empleo formal combinados con un elevado salario mínimo,

generan restricciones para avanzar en materia de formalidad y protección social de los trabajadores, en

detrimento de la productividad.

Los niveles de informalidad laboral se encuentran entre el 40% y 60%. Estos niveles se agudizan para las

mujeres, los jóvenes y para las zonas rurales.

Por otro lado, el mercado laboral se caracteriza por una gran prevalencia de las MyPE, las cuales

concentran al 98% de las firmas (MTPE, 2007) y emplean al 75.5% de la PEA ocupada, contribuyendo solo

con el 32.6% del Valor Agregado Censal. En su mayoría las empresas y los trabajadores empleados en este

sector son informales: las MYPE alcanzan el 27% de formalidad empresarial (MTPE, 2007) y sólo el 9% de

formalidad laboral (MTPE, 2008).

Baja productividad y rentabilidad agropecuaria, como consecuencia del empleo de un bajo nivel tecnológico

en el proceso productivo, las condiciones climáticas adversas para el desarrollo de la agricultura en el

Altiplano, la excesiva parcelación de la tierra, el limitado crédito de fomento al agro, las dificultades para el

acceso al mercado por la débil organización empresarial de los productores y escasa presencia de entidades

que ofertan servicios de capacitación y asistencia.

Escasa generación de cadenas de valor de la producción agropecuaria, debido a la mínima existencia de

infraestructura y equipo apropiados, la escasa difusión de tecnologías y los escasos conocimientos en la

generación de cadenas valor por parte de los productores agropecuarios, por lo que se ven obligados a

vender su producción como materia prima.

Nivel de Contrabando de las

Importaciones que ingresan al paisIngreso de las

Importaciones

Importaciones Licitas

que Ingresan al pais

Nivel de control en

la frontera

Infraestructura yequipamientopara el

control

Coordinaciones entreentidades (SUNAT-GR, GL,

PNP, MP, PJ etc)

Diferencial de

Precios entre paises Cultura Tributaria Respeto a la

Propiedad Intelectual

Normas que protegen la

Propiedad IntelectualEducacion

Tributaria

Fuentes de trabajo en

zonas de frontera

Baja productividad y

rentabilidad

Crecimiento de las

actividades del exterior

Dependencia de

productos foraneos

Grado de diversificacion

productiva

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Limitadas fuentes de trabajo, especialmente en la zona de frontera y por la limitada capacidad de las

microempresas para absorber mano de obra existente en dicha zona. La actividad agrícola tiene un exceso

de oferta de trabajo, no existe demanda adicional en esta zona, que absorba el incremento de la oferta, ya

que según el MTPE la proporción de trabajadores informales sobre la PEA representa el 69%;

adicionalmente, la inexistencia de programas de inversión social que capten la mano de obra desocupada.

En consecuencia la población se ve obligada a abandonar la actividad agropecuaria, migrar a las ciudades,

en las cuales desarrollan distintas actividades de supervivencia, pudiendo citarse, el comercio y servicios

informales, el contrabando y la piratería que ocasionan mucho daño al país.

El interés lucrativo dado por la existencia de personas y organizaciones (narcotráfico y delictivas comunes)

que aprovechando la ausencia del Estado en las zonas rurales y fronterizas o simplemente la poca

efectividad de sus instituciones, están siempre dispuestas a financiar, apoyar u organizar el negocio que

representa esta lucrativa actividad ilegal en relación con el mínimo riesgo que implica.

La existencia de un gran mercado, sustentado en la cultura de la informalidad de la población, la que

independientemente de sus niveles económico y educacional, adquieren masivamente artículos de

contrabando y de piratería.

El crecimiento de las actividades de comercio exterior.

Análisis Causal y Mapeo de Actores que inciden en el desenvolvimiento de la Variable – Factores

asociados

Efectos Endógenos

Tipo de relación


VEnE1 Desfalco al estado Directamente P SUNAT, MEF

VEnE2 Competencia Desleal Directamente P Empresas

Causas Exógenas Tipo de relación


VExC1 Respeto a la propiedad intelectual Inversamente P INDECOPI

VExC2 Normas que protegen la Propiedad Intelectual Inversamente P INDECOPI

VExC3 Educación Tributaria Inversamente P MINEDU

VExC4 Cultura Tributaria Inversamente P SUNAT

Causas Endógenas Tipo de relación


VEnC1 Nivel de Control en las Fronteras Inversamente P PNP, DINI, MINDEF

VEnC2 Nivel de productividad y rentabilidad Inversamente P

PRODUCE, Sociedad Nacional de Industrias

VEnC3 Fuentes de trabajo en zonas de fronteras Inversamente P MTPE

VEnC4 Nivel de Aranceles de nuestro país Directamente P MINCETUR


La existencia de diferencias cambiarias con los países vecinos y en general otros aspectos que

forman parte de las políticas económicas de los mismos y que generan un margen

comercialmente atractivo que incentiva el ingreso ilegal de mercaderías.

Variación de las Importaciones modifica el segundo factor de dicho indicador y que podría estar

directamente ligado al primer evento disruptivo


Tabla 27: Calificación escalar - Nivel de Contrabando como porcentaje de las Importaciones

Valor Optimo

Puntaje Valor

Histórico Puntaje

Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

Tendencial 2030

Puntaje

0.5% 10 2.475% 3.77 1.300% 6.21 1.115% 6.82 0.995% 7.28


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Página | 109




Construcción

de escenarios

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Construcción de escenarios

El análisis de las variables estratégicas identificadas conduce a la configuración de diversos escenarios

relevantes para una organización. En realidad, todo el trabajo anterior conduce a un solo objetivo: generar

información para la construcción de los escenarios.

Para determinar los escenarios se han determinado 2 variables claves sobre las cuales giran todas las

variables estratégicas las cuales son

Diversificación

Producción

Matriz de escenarios: ejes de Schwartz

Dado que el número total de combinaciones entre posibles eventos futuros puede ser muy elevado,

conceptualmente infinito, los decisores necesitan herramientas para la síntesis para interpretar los

movimientos y cambios entre escenarios alternativos con el máximo de información posible.

Para lo cual se ha optado utilizar la matriz denominada Ejes de Schwartz54, llamada así en honor de

Peter Schwartz, uno de los más reconocidos futuristas, autor y difusor de esta metodología que simplificó

enormemente el proceso de construcción de escenarios.

Construcción de la matriz de escenarios

Los ejes de Schwartz, método también denominado matriz de escenarios, consiste en establecer dos

ejes de evolución de las variables estratégicas y situarlos en un plano cartesiano, del modo siguiente:

- En el eje de la X se representa a las variables vinculadas al eje de Producción.

- En el eje de la Y se representa a las variables vinculadas al eje Diversificación.

54

Peter Schwartz (1946-) es cofundador de Global Business Network, uno de los centros de análisis del futuro más

importantes del mundo. Su libro, The art of the long view (1991), es considerado el punto de inicio del

planeamiento por escenarios, y se emplea intensamente en todas las escuelas de negocios del mundo.

II III

I IV

Evolucionnegativa

Evolucionpositiva

Evolucionnegativa

Evolucionpositiva

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Gráfica 49: Matriz de escenarios

El plano cartesiano tiene como finalidad describir la posición de puntos, los cuales se representan por

sus coordenadas o pares ordenados. Las coordenadas se forman asociando un valor del eje de las x a

uno de las y, respectivamente; esto indica que un punto (P) se puede ubicar en el plano cartesiano

tomando como base sus coordenadas, lo cual se representa como P (x, y). Esto permite obtener cuatro

escenarios, los cuales se pueden fácilmente visualizar en un plano cartesiano. Nótese que la intersección

de ambos ejes forma cuatro cuadrantes (++,+-,--,-+), cada uno de los cuales tiene sus propias

características según la naturaleza de los ejes que sean tomados en consideración.

Para analizar la matriz de forma global se ha tomado como referencia la escala de calificación utilizada

para analizar el comportamiento de cada indicador, dicha escala (1al 10) está representada en cada recta

numérica en cada eje por lo cual el punto (5,5) sería el centro de la matriz de los escenarios y el punto

(10,10) sería el máximo u optimo a alcanzar. Esta configuración hace que la posición que adopte un o

escenario especifico en el tiempo pueda ser comparado en función del avance o retroceso en los ejes

mostrados.

En dicho sentido los indicadores se han agrupado en los 2 ejes antes señalados (diversificación y

Producción) sobre los cuales se han clasificado todos los indicadores y el desplazamiento dentro de la

matriz responde al desplazamiento del conjunto de indicadores que se presentan en cada grupo.

C D

A B

http://www.profesorenlinea.cl/quinto/matematica/ParOrdenado.htm

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Por lo cual se ha procedido a clasificar dichas variables en torno a dichos ejes y analizar su

comportamiento en el tiempo según la metodología antes señalada.

Tabla 28: Matriz de Calificación del comportamiento de los indicadores

N° Indicador Eje Valor

Optimo Puntaje

Valor Histórico

Puntaje Valor Actual

Puntaje Tendencial

2021 Puntaje

1 Índice de Diversificación Diversificación 0 10 2.974 3.760 2.928 3.817 2.890 3.865

2

Exportaciones manufactureras de alta y mediana tecnología como porcentaje de las exportaciones totales

Diversificación 32.68% 10 2.86% 1.790 3.66% 2.010 4.62% 2.270

3 Productividad Total de Factores Relativa (Perú con EEUU)

Producción 100% 10 46% 2.900 59.26% 3.880 65% 4.460

4

Índice de Brecha Regional Industrial de Productividad en la industria manufacturera

Producción 10% 10 46.06% 6.390 54.30% 5.570 61.20% 4.880

5 Porcentaje de la Inversión en I+D respecto del PBI

Diversificación 2.4% 10 0.13% 1.490 0.13% 1.500 0.13% 1.500

6 Índice de Infraestructura de la Calidad

Diversificación 64.3 10 30.46 5.260 30.46 5.260 38.47 6.380

7

Porcentaje de créditos emitidos a las MIPYME con relación a los emitidos en el sistema financiero

Producción 25% 10 15.40% 6.540 14.11% 6.080 14.11% 6.080

8 Estado de desarrollo de Clúster

Diversificación 7 10 3.44 5.400 3.3 5.200 3.12 5.000

9 Cosechas de acuicultura en toneladas

Producción 506,212 10 44,429 2.33 115,269 3.59 201,766 5.13

10 Producto Bruto Interno de la actividad pesca y acuicultura

Producción 3615 10 2042 4.42 1675 3.12 2238 5.12

11 Productividad de la Cosecha Acuícola (por Hectárea)

Producción 32 10 5.87 2.414 6.69 2.652 7.57 2.908

12 Contrabando como porcentaje de las Importaciones

Producción 0.50% 10 2.48% 3.770 1.30% 6.210 1.12% 6.820

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Gráfica 50: Matriz de escenarios, Histórico, Actual, Tendencial 2030

Valor Optimo

Escenario Histórico

Escenario Actual

Escenario 2030

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Va

ria

ble

s R

ela

cio

na

das a

l eje

de

Div

ers

ific

ac

ión

Variables relacionadas al eje de Producción

Gráfica de escenario Histórico Actual y Tendencial 2030

4.778

6.102

0.779

0.336

La distancia del escenario optimo con respecto al escenario 2030 es de 7.754, la cual se desprende de

una brecha de 4.778 en el eje de Producción y 6.10 con respeto al eje de Diversificación, esto muestra

que la distancia a un valor óptimo de los indicadores que conforman el eje de diversificación es más

lejano, mostrando un leve retraso con respecto al avance de la productividad en el país, además de

seguir el comportamiento natural de los indicadores propuestos los indicadores relacionados a la

Producción presentarían un mayor avance al año 2030 reduciendo la presente brecha en 0.379 mientras

que los indicadores ligados al eje de Diversificación solo reducirían la brecha en 0.336.

Entre el escenario Histórico y el escenario Actual existe un ligero avance de 0.017 (eje de

diversificación) debido a que los valores de los valores de los indicadores del Índice de Diversificación,

índice de Brecha Regional de Productividad en la Industria manufacturera y Estado de Desarrollo de

Cluster presentan retrocesos en los últimos años , sin embargo en el eje de Producción presenta un

avance de 0.335 en el mismo lapso de tiempo, otro factor a tomar en cuenta es, en el periodo de

ejecución del PESEM (2016-2021), la dinámica del eje de Productividad hace que este avance sea 1.28

mucho más rápido que el eje de diversificación.

Página | 114


Comportamiento de las variables en el tiempo

Escenario Óptimo

En un escenario óptimo existe una amplia gama de productos y servicios que generan dinamismo a la

economía peruana, perdiendo la dependencia de las materias primas y de los minerales especialmente.

Este dinamismo ha contribuido a que las exportaciones de alta y mediana tecnología como porcentaje de

sus exportaciones se haya incrementado, avanzando hasta el promedio de dicho indicador en los países

Colombia, Chile, Brasil y México; esto ha generado un mayor dinamismo en la economía peruana a tal

punto que los factores determinantes de la Productividad Total de Factores relativa se llegan a equiparar

con los de EEUU.

Toda esta dinámica ha hecho que exista una desconcentración en los ejes de la economía, teniendo cada

departamento un enfoque de desarrollo económico propio y articulado a los intereses nacionales, ello ha

significado que la brecha regional industrial de productividad en la industria manufacturera se ha

disminuido hasta un 10% con respecto a Lima siendo cada vez más homogéneas y de mayor valor

agregado.

Sumado a ello, el Estado y las empresas privadas invierten cada vez más en investigación y desarrollo

para introducir, mejorar o reflotar sus productos en el mercado interno y extremo.

Para alcanzar dichos niveles de exportación, el tejido empresarial ha asegurado la Calidad de sus

productos y procesos mediante la generación de normas y estándares de calidad los cuales son utilizados

por los empresarios toda la infraestructura de la Calidad en el país solo es comparable con la de Suecia

en el año 2010.

Más del 25% de los créditos emitidos en el sistema financiero corresponden a créditos a favor de las

MIPYME, lo que ha generado mayor dinamismo en la economía peruana y en las posibilidades de

crecimiento y desarrollo de las mismas.

Sumado a ello el clima de inversiones y de confianza en el empresariado peruano se encuentra en un

nivel óptimo donde se generan cada vez más esfuerzos de asociatividad y convergencia entre empresas.

El mayor dinamismo de la actividad Acuícola, como un nuevo motor de crecimiento, ha generado que la

producción de esta sea la segunda mayor en Latinoamérica solo superada por la Chilena, además esto

ha llevado a que el Producto bruto interno de la Actividad pesquera y acuícola se halla incrementado

sustancialmente en estos últimos años.

La nueva generación de oportunidades, el incremento de inversión en innovación así como la

implementación de Centros de Innovación y Trasferencia Tecnológica ha generado que la productividad

de la cosecha acuícola se halla incrementado exponencialmente siendo solo comparada con la

productividad del Acuícola generada en Chile.

Gráfica 51: Escenario Optimo

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Escenario Histórico

Históricamente, la economía peruana ha tenido una dependencia muy marcada con el precio de los

commodities especialmente con los minerales dado que estos últimos han sido el motor de crecimiento y

desarrollo del país en la última década. Esta relación ha significado que nuestra economía dependa

fuertemente del precio de los mismos por lo cual cualquier variación en el mercado internacional afecta

directamente a esta. Dicha inercia ha generado que no se desarrollen adecuadamente otras actividades

económica o que el estado no haya promovido adecuadamente muchas de ellas por lo que el nivel de

sofisticación aun es incipiente en comparación de otros países de Latinoamérica, al no haberse

desarrollado las variables que inciden en la Productividad Total de Factores en la Industria peruana es un

muy inferior a la generada en otras economías especialmente si la comparamos con la de EEUU

Existe aún una diferencia muy marcada entre la producción y concentración de las actividades

económicas que se realizan en Lima y las que se realizan en otros departamentos, teniendo una brecha

de más del 50% entre el promedio de cada una de ellas con respecto a la generada desde la Capital.

Históricamente, el Estado y las empresas privadas han invertido invierten de manera exigua en

investigación y desarrollo para introducir, mejorar o reflotar sus productos en el mercado interno y

extremo, siendo esta 5 veces menor al promedio latinoamericano.

Antes del año 2015 no existía un organismo que tenga por función integral velar por la Infraestructura de

la Calidad en el país, dicha función se encontraba, entre otras, en el INDECOPI.

Menos del 14% de los créditos emitidos en el sistema financiero corresponden a créditos a favor de las

MIPYME, lo que ha generado una barrera de corto plazo en la economía peruana y en las posibilidades

de crecimiento y desarrollo de las mismas.


nivel bajo donde se dificultan los esfuerzos de asociatividad y convergencia entre empresas.

Un dinamismo creciente de la actividad Acuícola, como un nuevo motor de crecimiento, ha generado que

la producción de esta se expanda rápidamente sin embargo aún está muy por debajo de lo producido por

países como Chile, Brasil o Ecuador, esto ha llevado a que el Producto bruto interno de la Actividad

pesquera y acuícola se halla incrementado en estos últimos años.

La productividad de la cosecha acuícola se presenta un nivel muy bajo cercano a los 6TM por cada

hectárea concesionada.

Gráfica 52: Escenario Histórico

Página | 116


Escenario Actual

El nivel de diversificación de nuestras exportaciones es aún bajo en comparación al de otros países de la

Región, la dependencia con el precio de los commodities especialmente con los minerales es marcada

principalmente con el cobre la plata. La actividad minera ha atraído grandes inversiones en el territorio, lo

que ha generado que esta actividad económica sea el principal motor de crecimiento y desarrollo del

país. Esta relación ha significado que nuestra economía dependa fuertemente del precio de los mismos

por lo cual cualquier variación en el mercado internacional afecta directamente a esta. Todo ello, ha

generado que se desarrollen otras actividades económica conexas a esta sin embargo existen

potenciales de desarrollo que el país aún mantiene expectantes como es el caso de la Acuicultura, la

industria forestal, los derivados de camélidos entre otros, actualmente el estado ha iniciado la promoción

de muchas de ellas por lo que el nivel de sofisticación aun es incipiente en comparación de otros países

de Latinoamérica, al no haberse desarrollado las variables que inciden en la Productividad Total de

Factores en la Industria peruana, esta, es un muy inferior a la generada en otras economías

especialmente si la comparamos con la de EEUU



aproximada del 50% entre el promedio de cada una de ellas con respecto a la generada desde la Capital,

sin embargo se ha iniciado el trabajo de mejorar la productividad para ello se han creado centros de

innovación y transferencia tecnológica, parques industriales, desembarcaderos pesqueros que incentiven

a diversas Actividades económicas a desarrollarse adecuadamente.

Históricamente, el Estado y las empresas privadas han invertido invierten de manera exigua en

investigación y desarrollo para introducir, mejorar o reflotar sus productos en el mercado interno y

extremo, siendo esta 5 veces menor al promedio latinoamericano.

En el año 2015 se crea el Instituto Nacional de Calidad - INACAL, con lo cual el país encarga y ordena

todo el Sistema de Calidad bajo su rectoría, este es un hito muy importante en el desarrollo de nuestra

industria, dado que se potenciará la infraestructura de la Calidad desde todos sus componentes: la

Metrología, la Normalización y la Acreditación, esto facilitará a las empresas peruanas a producir y

exportar adecuadamente cumpliendo los estándares internacionales lo cual facilitaría su ingreso a nuevos

mercados.

Sumado a ello los créditos emitidos en el sistema financiero corresponden a créditos a favor de las

MIPYME, han llego a 14.1%, lo que muestra aun una barrera de corto plazo en la economía peruana y

en las posibilidades de crecimiento y desarrollo de las mismas (MIPYMEs).


nivel bajo donde se dificultan los esfuerzos de asociatividad y convergencia entre empresas.


la producción de esta se expanda rápidamente (115TM) sin embargo aún está muy por debajo de lo

producido por países como Chile (1 227 359 TM), Brasil (562 533 TM) o Ecuador (368 207 TM) Si bien ha

existido un incremento en el producto bruto interno este se ve afectado.



El nivel de contrabando borde el 1.3% del total de las importaciones lo que ha significado un avance

significado en comparación a la última década.

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Gráfica 53: Escenario Actual

Escenario Tendencial 2030

De continuar con el comportamiento natural o tendencial de cada uno de los indicadores en el año 2030

se llegaría a un nivel de 2.882 en el índice de diversificación es decir se habría mejorado 1.60% lo que

significaría que nuestra economía se habría diversificado ligeramente. La Exportación manufacturera de

alta y mediana tecnología como porcentaje de las importaciones totales se ha incrementado 2.4 puntos

porcentuales lo que significa que nuestros productos exportables presentan un mayor grado de

complejidad



aproximada del 40% entre el promedio de cada una de ellas con respecto a la generada desde la Capital,

ello ha significado un avance de más 10 puntos porcentuales en los últimos 15 años, esto debido

principalmente al proceso de maduración de las funciones transferidas a los Gobiernos Regionales y el

desarrollo de actividades productivas en macro regiones además se han visto os primeros frutos de la

diversificación a través de los centros de innovación y transferencia tecnológica, parques industriales,

desembarcaderos pesqueros que incentivan a diversas actividades económicas a desarrollarse

adecuadamente. La brecha de productividad total de factores relativa (Perú – EEUU.) se ha reducido 14

puntos porcentuales en los últimos 15 años, esto debido principalmente al crecimiento económico que ha

venido acompañado de un proceso de inversión, y la mejora de ciertos factores como la disminución de

la Corrupción, mejoras en las regulaciones, mayor apoyo e incentivos para la innovación entre otros

La inversión en investigación y desarrollo, como porcentaje del PBI, se ha incrementado 1 punto

porcentual en los últimos 15 años, en el mismo lapso de tiempo la inversión de I+D se ha incrementado

63% sin embargo el crecimiento del PBI fue de 55% por lo que el ratio no se modificó significativamente,

sin embargo dicha inversión en el Estado y las empresas privadas han sido de manera exigua para

introducir, mejorar o reflotar sus productos en el mercado interno y extremo, siendo esta 5 veces menor al

promedio latinoamericano. De continuar con un comportamiento tendencial tomando como referencia el

patrón histórico hasta el año 2014, la inversión de I+D no ha podido crecer adecuadamente por falta de

interrelación con las Universidades, centros de investigación y el apoyo a los proyectos de innovación.

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En el año 2030 el Instituto Nacional de Calidad - INACAL, consolida la rectoría del Sistema Nacional de

la Calidad en todo el país, brindando el soporte necesario para la infraestructura de la Calidad desde

todos sus componentes: la Metrología, la Normalización y la Acreditación, esto facilita a las empresas

peruanas a producir y exportar adecuadamente cumpliendo los estándares internacionales lo cual

facilitaría su ingreso a nuevos mercados; Se van incrementado los organismos de evaluación de la

conformidad acreditados, los Comités Técnicos y las membresías en organismos regionales e

Internacionales

Sumado a ello los créditos emitidos en el sistema financiero corresponden a créditos a favor de las

MIPYME, han llego a 14.24%, lo que muestra aun una barrera de corto plazo en la economía peruana y

en las posibilidades de crecimiento y desarrollo de las mismas (MIPYMEs), no habiendo mayor variación

en los últimos 15 años


nivel bajo disminuyendo año tras año, este factor dificulta los esfuerzos de asociatividad y convergencia

entre empresas; debido a los niveles limitados de acceso a mercados, la escaza infraestructura

productiva y la interconexión entre regiones y los corredores económicos en el país, los cuales no han

sido aprovechados adecuadamente para mejorar los niveles de asociatividad.


la producción de esta se expanda rápidamente (201.76TM) sin embargo aún está muy por debajo de lo

producido en el año 2013 por países como Chile (1 227 359 TM), Brasil (562 533 TM) o Ecuador

(368 207 TM) Si bien ha existido un incremento en el producto bruto interno este se ve afectado por los

cambios climáticos producidos por distintos fenómenos entre ellos el Fenómeno del Niño.



El nivel de contrabando borde el 1.0% del total de las importaciones lo que ha significado un avance

significado en comparación a la última década.

.

Gráfica 54: Escenario Tendencial 2030

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Dichos resultados se han clasificado en 4 tipos de escenarios,

Gráfica 55: Matriz de Escenarios en 5 tiempos

Dichos escenarios establecen el comportamiento individual de cada variable en el tiempo sin embargo la

dinámica e interacción de las mismas hace que se produzca una sinergia en su composición por lo cual

es necesario tomarlos en cuenta al momento de establecer las metas.

Gráfica 56: Variaciones entre escenarios en cada indicador

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Los factores en los cuales existe un menor avance son:

Porcentaje de la Inversión en I+D respecto del PBI

Productividad de la Cosecha Acuícola (por Hectárea)

Exportaciones manufactureras de alta y mediana tecnología como porcentaje de las

exportaciones totales Cosecha de recursos hidrobiológicos de la actividad de acuicultura como

porcentaje del total de la actividad pesquera y Acuícola (CHD)

Estos factores tienen una mayor brecha por cerrar con respecto a los otros indicadores, principalmente

por el poco desarrollo que han tenido a nivel nacional.

Además, se has establecido 2 escenarios probabilísticos, un escenario Pesimista y un escenario

Optimista, en base a las proyecciones de cada indicador, los cuales se describen a continuación

Histórico Actual T 2030 E. Pesimista E. Optimista

Producción 4.109 4.443 5.22 5.014 6.006

Diversificación 3.539 3.556 3.89 3.737 4.788

Escenario Pesimista

En el año 2030 los indicadores relacionados a la diversificación presentaran un leve incremento de 0.18

en la matriz de escenarios, dado que la inversión en I+D y el Estado de Desarrollo de Cluster habrían

decaído en dicho periodo, 0.04% cada uno, sin embargo la exportación manufacturera de alta y mediana

tecnología y el Índice de infraestructura de Calidad y todos los componentes en ella intervienen habrían

mejorado su posición en dichos años, todo ello ha generado que el índice de diversificación haya bajado

en el mismo lapso de tiempo

El nivel de avance de los indicadores relacionados a la Producción muestra un avance desacelerado con

respeto a la comparación entre el avance realizado del escenario Actual y el escenario pesimista ,

pasando de un 18.45% a un 18% (tasa de crecimiento entre puntos comparados), produciéndose ligeros

incrementos de la Productividad Total de factores, la productividad de la cosecha Acuícola y la reducción

del contrabando, sin embargo se ha producido un retroceso en la reducción de la brecha regional de

productividad, el acceso al crédito de la MYPIME y el producto Bruto Interno del sector Pesca.

Escenario Optimista

En el año 2030 los indicadores relacionados a la diversificación presentaran un incrementos de 1.57

puntos en la matriz de escenarios, dado que la Inversión en innovación habría crecido en dicho periodo

repercutiendo positivamente los otros factores, sumado a ello el Estado de Desarrollo de Cluster habría

crecido en los últimos años según el Índice de Competitividad del WEF; el factor de calidad se ha

posicionado en la industria peruana, lo cual ha llevado que la diversificación de las exportaciones

crezcan de forma más acelerada y los componentes en ella intervienen.

El nivel de avance de los indicadores relacionados a la Producción muestra un avance creciente en más

de 1.23 puntos en la matriz de escenarios; el avance realizado del escenario Histórico y el escenario

Actual es de 8% y el nivel de avance entre el escenario actual al escenario optimista es de 35%, como se

muestra en la gráfica siguiente, produciéndose incrementos de la Productividad Total de Factores y la

reducción de brechas de productividad, lo cual ha generado una economía más homogénea entre

Regiones, el acceso al sistema financiero de las MIPIMES se está creciendo debido a la mejora de la

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productividad, esto a los incrementos de productividad de los nuevos motores de Desarrollo

principalmente en las actividades Forestales, Acuícola, Industrias creativas, Textil entre otros; los niveles

de Contrabando se han reducido en los últimos años, generando mayor confianza en el empresariado

peruano.

Gráfica 57: Matriz de escenarios probabilísticos

Para analizar cada escenario se ha incorporado el análisis de oportunidades y riesgos en los cuales se

han identificado las principales amenazas y las principales oportunidades en cada variable por los que se

presenta en las siguientes tablas de la siguiente manera:

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Tabla 29: Matriz de oportunidades por variables

Al analizar su dinámica las variables se ha de mostrar que las variables de Sostenibilidad,

Calidad y Diversificación presentan mayores oportunidades en el ambiente externo, las cuales

pueden ser aprovechadas en la ejecución y ser tomadas en cuenta al momento de determinar el

escenario Apuesta.

Variable Oportunidad Probabilidad Impacto 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Reconocimiento en instancias nacionales e internacionales 3 3

Crecimiento económico y política comercial 2 2

Tratados de Libre Comercio 3 2

Interés del sector productivo y fuentes cooperantes internacionales en

el desarrollo de la infraestructura de la Calidad3 3

Existen organismos internacionales que proveen directrices y buenas

practicas en materia de IC3 3

Consumidores mas informados y exigentes 2 3

Reducción de la brecha de infraestructura 2 3

Crecimiento del mercado interno 2 3

Solidez de los fundamentos macroeconómicos 2 3

Simplificación administrativas 2 3

Marco legal que favorece la Articulación de Estado, Universidades,

Empresas con el objetivo de dinamizar la innovación productiva.2 3

Disposición de fuentes cooperantes u otros organismos internacionales

para financiar temas de innovación2 3

Incentivos al sector privado favorecen la generación de innovación. 2 3

Disposición del sector empresarial a invertir en innovación 2 3

Apertura comercial de nuevos mercados (TLC) 3 3

Prestigio internacional del País en gastronomía y productos orgánicos 3 3

Ampliación y mejora de la Infraestructura productiva (PI, mercados,

CITE)2 2

Atracción de mayor inversión extranjera 2 3

Cambio climático 2 2

Acuerdos económicos multilaterales (APEC, TLC, etc.) 2 3

Crecimiento del mercado interno 3 2

Tendencia creciente en el uso de las TIC 3 3

Tendencia a nivel regional y local para articular acciones con

programas nacionales (clúster, proveedores, etc.)2 3

Incremento de la demanda nacional e internacional de recursos

hidrobiológicos3 3

Variabilidad climática (bienes sustitutos) 3 3

Disponibilidad de recursos hídricos para el aprovechamiento acuícola 3 3

Cambios en los patrones de consumo, alimentación más saludable 2 3

Crecimiento de industrias asociadas (semillas, alimentos, insumos y

otros bienes y servicios)2 3

Alianza de la empresa, la investigación y el Estado 2 3

Disponibilidad de tecnologías para la mejora de la producción 2 3

Incremento de la Bancarización de las unidades económicas 2 3

Diversificación de los instrumentos financieros. 2 3

Información y cobertura de Centrales de Riesgos 2 3

Incremento de formalización de la propiedad 2 3

Disposicion del Sector Educación para promover estrategias para la

lucha contra el contrabando en la educación básica (educación

Tributaria)

2 3

Tendencia a la Articulación de Actores en el marco de la

modernización de la Gestión Pública3 3

Disposición favorable del poder Judicial para implementar medidas de

penalización del contrabando (juzgados especializados)2 2

Acuerdos binacionales (fronterizos) y Tratados bilaterales,

multilaterales efectivos1 3

Contrabando

Financiamiento

Sostenibilidad

Asociatividad

Diversificación

Innovación

Calidad

Producción

Bajo Impacto y baja probabilidad

Mediano Impacto y/o mediana probabilidad

Alto Impacto y Alta probabilidad

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Tabla 30: Matriz de Riegos

Al analizar su dinámica las variables se ha de mostrar que las variables de Producción,

Contrabando, Sostenibilidad, Asociatividad, Calidad y Diversificación, presentan altos riesgos

por lo cual es necesario tomar las medidas de contingencia necesarias al ser altamente

sensibles a variables externas

Variable Riesgos Probabilidad Impacto 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Inestabilidad de continuidad de la política Nacional de la Calidad 1 3

Financiamiento 2 3

Crisis financiera internacional 2 3

Poco uso de los servicios de la IC por las empresas, especialmente

por las PYMEs y por autoridades competentes3 3

Efectos del cambio climático 3 3

Discontinuidad de las política de desarrollo productivo 2 2

Incertidumbre en la economía mundial 2 2

Agudización de la informalidad 2 3

Agudización de la corrupción y criminalidad 3 3

Calidad del capital humano deficiente 3 3

Niveles sostenidamente insuficientes en inversión I+D 3 3

Discontinuidad de la política de innovación 1 3

Cambios en el Modelo de las Organizaciones vigentes (dentro del

Estado)2 3

Repriorizacion del gasto público por eventos coyunturales 1 2

Escasos profesionales especializados en innovación 2 2

Desaceleración económica 1 3

Discontinuidad de las Políticas Públicas promotoras de la

diversificación2 3

Disminución de demandas de productos nacionales en el mercado

internacional2 3

Desastres naturales 2 3

Pérdida de competitividad del tipo de cambio real 2 3

informalidad empresarial 3 3

Desastres naturales 1 3

Discontinuidad en la política de Asociatividad 2 3

Incertidumbre en la economía mundial 3 3

Captura por grupos de interés (rentistas/lobistas) 2 3

Desequilibrio económico 2 3

Variabilidad climática 3 3

Presencia de enfermedades 2 3

Contaminación 3 3

Floraciones algares 2 3

Desastres Naturales 2 3

Inestabilidad política y social 1 2

Escenario político adverso 2 2

Incremento de la tasa de interés de la FED y BCR 2 2

Salida de capitales privados de largo plazo 2 3

Inestabilidad política y fiscal 1 3

Perdida de la calificación del riesgo país 2 3

Condiciones desfavorables de la economía internacional que

generan un desaceleramiento en la economía interna3 3

Políticas económicas (subsidios) de los países vecinos 3 3

Falta de protección social e insuficiente presencia del estado en

zonas de Frontera3 3

Inexistencia de Infraestructura y equipamiento para mitigación del

contrabando 2 3

Contrabando

Sostenibilidad

Financiamiento

Diversificación

Asociatividad

Calidad

Producción

Innovación

Bajo Impacto y baja probabilidad

Mediano Impacto y/o mediana probabilidad

Alto Impacto y Alta probabilidad

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Nota Adicional:

En el presente trabajo se ha contado con el asesoramiento pleno del Centro Nacional de Planeamiento

Estratégico CEPLAN, además, han participado representantes de todo el sector (más de 50 participantes

en cada taller), estando presentes Directores Ejecutivos de los pliegos adscritos, Directores Generales y

de línea de los 2 Viceministerios, principales asesores y principales funcionarios de todo el sector que

por su conocimiento y experiencia han aportado en la construcción del presente documento.

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Anexo N° 1 Glosario de Términos

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GLOSARIO DE TÉRMINOS Acción estratégica55: Conjunto de actividades ordenadas que contribuyen al logro de un objetivo estratégico y que involucran el uso de recursos. Asimismo cuentan con unidad de medida y meta física determinada. Permiten articular de manera coherente e integrada con otras acciones estratégicas el logro de los objetivos estratégicos.

Actor56: Son las organizaciones claves, expertos y sociedad en general, vinculados por la temática o territorio a un proceso de planeamiento estratégico. Se entiende por:

Organizaciones claves: a aquellas con intereses políticos, económicos, sociales, académicos u otros

en el sector o territorio.

Expertos: a los individuos con amplio conocimiento y experiencia en una temática de interés para el

sector o territorio.1

Sociedad en general: al nivel más abierto de participación de la sociedad, desde el individuo mismo

y sin necesidad de demostrar pertenencia a alguna organización social.

Análisis estructural57: Método utilizado en prospectiva que explicita la estructura interna de cualquier sistema. Nos permite priorizar las variables analizando sus relaciones entre sí, respondiendo la pregunta ¿Qué tanto influye la variable que se encuentra en el eje vertical sobre las variables que se encuentran en el eje horizontal?

Componentes58: Son el conjunto de elementos que representan al sector. Los componentes son temáticos o conceptos de los procesos implicados en la provisión de servicios. Material proporcionado por CEPLAN.

Fase de análisis prospectivo59: Fase del proceso de planeamiento estratégico en la cual se diseña el modelo conceptual para comprender el tema del estudio, se identifican tendencias, se seleccionan variables, se construyen escenarios de futuro y se analizan riesgos y oportunidades.

Escenario60: Es la descripción de una situación futura. Se construye sobre el conjunto de las variables estratégicas y refleja un comportamiento futuro de las mismas, permitiendo reconocer los riesgos y oportunidades.

Escenario Exploratorio61: Son posibles modificaciones en el comportamiento de algunas variables estratégicas que generan cambios significativos en el futuro, diferentes a los previstos en el Escenario tendencial.

Escenario Óptimo62: Es el mejor estado posible de futuro de cada variable estratégica frente al cual puede compararse cualquier situación pasada, presente o futura.

Escenario Tendencial63: Es el escenario de futuro que refleja el comportamiento de las variables estratégicas, respetando la continuidad de su patrón histórico.

Indicador:64 Es un enunciado que permite medir el estado de cumplimiento de un objetivo, facilitando su seguimiento.

Modelo conceptual65: Estructura sistemática que representa el estado del conocimiento con relación a un tema, asimismo, identifica los componentes que lo integran.

55

Directiva N° 001-2014-CEPLAN 56

Ídem 57

Ídem 58

Ídem 59

Ídem 60

Ídem 61

Ídem 62

Ídem 63

Ídem 64

Ídem

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Oportunidad66: Es un evento favorable que puede contribuir al cumplimiento de los objetivos estratégicos, siempre que se tomen las decisiones para su aprovechamiento.

Pensamiento estratégico anticipativo67: Es la conducta estratégica permanente y continua que permite profundizar en el futuro, anticipándose a los probables hechos para poder evaluar sus impactos o consecuencias sobre los objetivos estratégicos establecidos.

Pertinencia68: Es el grado de vinculación o relación que tiene la tendencia con el sector.

Plan Estratégico Sectorial Multianual (PESEM)69.- Documento elaborado por los Ministerios del Poder Ejecutivo para cada sector bajo su rectoría. Se redacta en la Fase Estratégica y utiliza información generada en la Fase de Análisis Prospectivo. Este documento presenta la estrategia de desarrollo del Sector para el logro de los objetivos establecidos en el Plan Estratégico de Desarrollo Nacional (Plan Bicentenario) - PEDN y toma como referencia el Marco Macroeconómico Multianual - MMM que elabora el Ministerio de Economía y Finanzas cada año. El PESEM se elabora para un periodo de 5 años; en este caso, para el periodo 2017-2021.

Planificación70: Proceso metodológico a través del cual se identifican, definen, monitorean y evalúan programas de gobierno. Se lo entiende como un proceso institucionalizado, con continuidad en el tiempo donde participan en su construcción actores de la administración pública y los actores territoriales, incluyendo la definición y evaluación del logro de impactos, resultados y productos, de los organismos del poder ejecutivo y la acción territorial.

Previsión71: Demostración probabilista, teniendo por objeto el describir una situación futura estimada como posible, en razón de la evolución esperada de un cierto número de variables existentes o anticipadas.

Pronóstico72: Se refiere al desarrollo de eventos futuros generalmente probables; representa juicios razonados sobre algún resultado particular que se cree el más adecuado para servir como base de un programa de acción.

Prospectiva73: Ciencia que estudia el futuro para comprenderlo y poder influir sobre él. Conjunto de investigaciones concernientes a la evolución futura de la humanidad, permitiendo sustraer los elementos de predicción5. Análisis de condiciones de posibilidad de una previsión o abanico de previsiones y de las significaciones que les son atribuidas6. Estudio de las causas que determinan la evolución de fenómenos contemporáneos y que permiten la previsión a mediano y largo plazo7. Juzgar hoy en día lo que somos a partir del futuro8. Aunque de hecho es, paradójicamente, una ciencia sin objeto real que se mueve entre la necesidad de predecir lo que puede ocurrir y el deseo de inventar el mejor futuro posible. Porque aunque el devenir no puede predecirse con exactitud, si podemos imaginar nuestro mañana preferido”.

Riesgo74: Es la conducta estratégica permanente y continua que permite profundizar en el futuro, anticipándose a los probables hechos para evaluar sus impactos o consecuencias sobre los objetivos estratégicos establecidos.

Tendencias75: Es el posible comportamiento a futuro de una variable asimiento su continuidad del patrón histórico.

65 Resolución de Presidencia del Consejo Directivo N° 107-2014-CEPLAN/PCD 66 Óp. Cit. 67 Óp. Cit. 68 Ídem 69 Óp. Cit. 70 Material de trabajo proporcionado por CEPLAN. 71 DECOUFLÉ, Clement citado en < http://www.geocities.ws/karberal/fase1/t4/t4local3.htm> 72 MIKLOS, Tomás y Ma. Elena TELLO

2007 Planeación Prospectiva: Una Estrategia para el Diseño del Futuro. Consulta: 1 de julio de 2015. <http://online.aliat.edu.mx/adistancia/ModPlaneacion/Lecturas/S5/PLANEACION_PROSPECTIVA_MIKLOS_Y_TELLO_COMPLETO.pdf>

73 Óp. Cit. 74 Óp. Cit.

http://www.geocities.ws/karberal/fase1/t4/t4local3.htm

http://online.aliat.edu.mx/adistancia/ModPlaneacion/Lecturas/S5/PLANEACION_PROSPECTIVA_MIKLOS_Y_TELLO_COMPLETO.pdf

http://online.aliat.edu.mx/adistancia/ModPlaneacion/Lecturas/S5/PLANEACION_PROSPECTIVA_MIKLOS_Y_TELLO_COMPLETO.pdf

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Riesgo76: Es un evento desfavorable que no ha ocurrido aún, y de ocurrir puede afectar negativamente el cumplimiento de los objetivos estratégicos, siempre que no se tomen decisiones para disminuir o anular su efecto.

Sistema Nacional de Planeamiento Estratégico77: Es el conjunto articulado e integrado de órganos, subsistema y relaciones funcionales cuya finalidad es coordinar y viabilizar el proceso de planeamiento estratégico nacional para promover y orientar el desarrollo armónico y sostenido del país.

Variable estratégica78: Es una cualidad o característica concreta que se deriva del modelo conceptual del sector o territorio, identificable y distinta de otras, con capacidad de cambiar y de ser medible directamente o a través de sus indicadores.

75 Óp. Cit. 76 Óp. Cit. 77 Óp. Cit. 78 Óp. Cit.

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Anexo N°2: GRUPO INTERGUBERNAMENTAL DE EXPERTOS SOBRE EL CAMBIO

CLIMÁTICO

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El cambio climático proyectado y sus impactos Hay un alto nivel de coincidencia y abundante evidencia respecto a que con las políticas actuales de mitigación de los efectos del cambio climático y con las prácticas de desarrollo sostenible que aquellas conllevan, las emisiones mundiales de GEI seguirán aumentando en los próximos decenios.

El Informe Especial del IPCC sobre escenarios de emisiones (IEEE, 2000) proyecta un aumento de las emisiones mundiales de GEI de entre 25% y 90% (CO2-eq) entre 2000 y 2030 (Figura RRP.5), suponiendo que los combustibles de origen fósil mantengan su posición dominante en el conjunto mundial de fuentes de energía hasta 2030 como mínimo. Otros escenarios más recientes, que no contemplan medidas de mitigación de las emisiones adicionales, arrojan resultados similares.

Escenarios de emisiones de GEI entre 2000 y 2100 (en ausencia de políticas climáticas adicionales), y proyección de las temperaturas en superficie

Figura RRP.5. Gráfica izquierda: Emisiones mundiales de GEI (CO2-eq) en ausencia de políticas climáticas: seis escenarios testimoniales IEEE ilustrativos (líneas de color), junto con el percentil 80 de escenarios recientes publicados desde el IEEE (post IEEE) (área sombreada en gris). Las líneas de trazos representan la totalidad de los escenarios post IEEE. Las emisiones abarcan los gases CO2, CH4, N2O y F. Gráfica derecha: las líneas continuas representan promedios mundiales multimodelo del calentamiento en superficie para los escenarios A2, A1B y B1, representados como continuación de las simulaciones del siglo XX. Estas proyecciones reflejan también las emisiones de GEI y aerosoles de corta permanencia. La línea rosa no es un escenario, sino que corresponde a simulaciones de MCGAO en que las concentraciones atmosféricas se mantienen constantes en los valores del año 2000. Las barras de la derecha indican la estimación óptima (línea continua dentro de cada barra) y el intervalo probable evaluado para los seis escenarios testimoniales IEEE en el período 2090-2099. Todas las temperaturas corresponden al período 1980-1999.

De proseguir las emisiones de GEI a una tasa igual o superior a la actual, el calentamiento aumentaría y el sistema climático mundial experimentaría durante el siglo XXI numerosos cambios, muy probablemente mayores que los observados durante el siglo XX (Tabla RRP.1, Figura RRP.5).

Para los dos próximos decenios las proyecciones indican un calentamiento de aproximadamente 0,2ºC por decenio para toda una serie de escenarios de emisiones IEEE. Aunque se hubieran mantenido constantes las concentraciones de todos los gases de efecto invernadero y aerosoles en los niveles de 2000, cabría esperar un ulterior calentamiento de aproximadamente 0,1ºC por decenio. A partir de ese punto, las proyecciones de temperatura dependen cada vez más de los escenarios de emisión.

El intervalo de valores proyectados (Tabla RRP.1) concuerda en líneas generales con el TIE, aunque las incertidumbres y los intervalos de temperatura de magnitud superior son mayores debido, principalmente, a que la mayor diversidad de modelos disponibles sugiere unos retroefectos clima-ciclo de carbono más

http://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/syr/es/null






http://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/syr/es/figure-spm-5.html

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acentuados. El calentamiento reduce la incorporación terrena y oceánica de CO2 atmosférico, incrementando así la fracción de emisiones antropógenas que subsiste en la atmósfera. La intensidad de ese retroefecto varía notablemente según el modelo.

Dado que no se conocen suficientemente algunos efectos importantes originantes del aumento del nivel del mar, no se evaluará en el presente informe su grado de verosimilitud ni se ofrecerá una estimación óptima o una cota superior para el aumento del nivel del mar. En la Tabla RRP.1 se indican proyecciones basadas en modelos del promedio mundial del aumento del nivel del mar para el período 2090-2099.[10] Las proyecciones no incorporan las incertidumbres respecto de los retroefectos clima-ciclo de carbono, ni el efecto íntegro de los cambios del flujo de los mantos de hielo, por lo que los valores superiores de esos intervalos no deben considerarse cotas superiores del aumento del nivel del mar. Reflejan en parte el aumento de los flujos de hielo en Groenlandia y en la región antártica para las tasas observadas en 1993-2003, aunque este término podría aumentar o disminuir en el futuro.

Tabla RRP.1. Proyecciones del promedio mundial del calentamiento en superficie y del aumento del nivel del mar al final del siglo XXI.

Caso Cambio de temperatura (ºC en 2090-2099 respecto de 1980-1999) a, d)

Aumento del nivel del mar (m en 2090-2099 respecto de 1980-1999)

Estimación óptima

Intervalo probable

Intervalo obtenido a partir de modelos, excluidos los cambios dinámicos rápidos futuros del flujo de hielo

Concentraciones constantes en los niveles del año 2000b

0,6 0,3 – 0,9 No disponible

Escenario B1 1,8 1,1 – 2,9 0,18 – 0,38

Escenario A1T 2,4 1,4 – 3,8 0,20 – 0,45

Escenario B2 2,4 1,4 – 3,8 0,20 – 0,43

Escenario A1B 2,8 1,7 – 4,4 0,21 – 0,48

Escenario A2 3,4 2,0 – 5,4 0,23 – 0,51

Escenario A1FI 4,0 2,4 – 6,4 0,26 – 0,59

Notas:

a) Los valores de temperatura son estimaciones óptimas evaluadas, y los intervalos de incertidumbre probables se han obtenido de una jerarquía de modelos de complejidad variable y de limitaciones observacionales.

b) La composición constante en valores del año 2000 se ha obtenido de modelos de circulación general atmósfera-océano (MCGAO) únicamente.

c) Todos los escenarios precedentemente indicados son seis escenarios testimoniales IEEE. Las concentraciones aproximadas de dióxido de carbono equivalente correspondientes al forzamiento radiativo computado por efecto de los GEI y aerosoles antropógenos en 2100 (véase la pág. 823 del TIE) para los escenarios testimoniales ilustrativos B1, AIT, B2, A1B, A2 y A1FI del IEEE son 600, 700, 800, 850, 1250 y 1550 ppm, respectivamente.

d) Los cambios de temperatura están expresados en términos de diferencias respecto del período 1980-1999. Para expresar el cambio respecto del período 1850-1899 hay que añadir 0,5ºC.


http://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/syr/es/spms3.html#footnote10


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El grado de confianza actual es superior al del TIE respecto a las pautas proyectadas del calentamiento y de otros aspectos de escala regional, como la alteración de las pautas de viento o de la precipitación, y ciertos aspectos de los valores extremos y de los hielos marinos.

Los cambios a escala regional abarcan:

un calentamiento máximo sobre tierra firme y en la mayoría de las latitudes septentrionales altas, y mínimo sobre el océano austral y partes del Atlántico Norte, como continuación de recientes tendencias observadas (Figura RRP.6)

la contracción de la superficie de las cubiertas de nieve, en la mayor profundidad de deshielo en la mayoría de las regiones de permafrost, y en la menor extensión de los hielos marinos; en algunas proyecciones basadas en escenarios IEEE, los hielos marinos de la región ártica desaparecerían casi completamente al final de los veranos en los últimos años del siglo XXI

muy probablemente aumentará la frecuencia de los valores extremos cálidos, de las olas de calor y de las precipitaciones intensas

probablemente aumentará la intensidad de los ciclones tropicales; menor confianza en que disminuya el número de ciclones tropicales en términos mundiales

desplazamiento hacia los polos de las trayectorias de las tempestades extratropicales, con los consiguientes cambios de las pautas de viento, precipitación y temperatura

muy probablemente aumentarán las precipitaciones en latitudes altas, y probablemente disminuirán en la mayoría de las regiones terrestres subtropicales, como continuación de las tendencias recientemente observadas

Pauta geográfica del calentamiento en superficie

Figura RRP.6. Cambios de la temperatura superficial proyectados para finales del siglo XXI (2090-2099). Se indica en el mapa la proyección multi-MCGAO promediada para el escenario A1B del IEEE. Todas las temperaturas tienen como referencia el período 1980-1999.

Con un grado de confianza alto las proyecciones indican que, hacia mediados del siglo, la escorrentía fluvial anual y la disponibilidad de agua aumentarán en latitudes altas (y en ciertas áreas lluviosas tropicales) y disminuirán en algunas regiones secas en latitudes medias y en los trópicos. También con un grado de confianza alto, numerosas áreas semiáridas (por ejemplo, la cuenca mediterránea, el oeste de los Estados Unidos, el sur de África y el nordeste de Brasil) experimentarán una disminución de sus recursos hídricos por efecto del cambio climático.

Los estudios realizados desde el TIE han permitido comprender de manera más sistemática la cronología y magnitud de los impactos vinculados a diferentes magnitudes y tasas de cambio climático.



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En la Figura RRP.7 se ofrecen ejemplos de esta nueva información, por sistemas y sectores. En la gráfica superior aparecen representados los impactos, que aumentan cuando aumenta la rapidez de variación de la temperatura. Su magnitud y cronología estimadas están también influidas por el itinerario de desarrollo seguido (gráfica inferior).

Ejemplos de impactos asociados con el cambio anual medio mundial de la temperatura (los impactos variarán en función del grado de adaptación, de la tasa del cambio de la temperatura y de la vía socioeconómica)

Figura RRP.7. Ejemplos de impactos proyectados asociados al promedio mundial del calentamiento en superficie. Gráfica superior: Ejemplos ilustrativos de impactos mundiales proyectados de los cambios de clima (y de nivel del mar y de CO2 atmosférico, cuando corresponda) asociados a diferentes magnitudes de aumento del promedio mundial de temperatura superficial en el siglo XXI. Las líneas en negro relacionan impactos; las flechas con líneas de trazos indican impactos que prosiguen con el aumento de la temperatura. La información se ha dispuesto de manera que el texto de la parte inferior indique el nivel aproximado de calentamiento asociado a la aparición de un impacto dado. La información cuantitativa sobre escasez de agua e inundaciones representa los impactos adicionales del cambio climático respecto de las condiciones proyectadas para la totalidad de escenarios A1FI, A2, B1 y B2 del IEEE. No se ha incluido en esas estimaciones la adaptación al cambio climático. Los niveles de confianza respecto de todas las afirmaciones son altos. Gráfica inferior: los puntos y las barras indican la estimación óptima y los




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intervalos probables de calentamiento evaluados para los seis escenarios testimoniales IEEE para el período 2090-2099 tomando como referencia el período 1980-1999.

En la Tabla RRP.2 se ofrecen algunos ejemplos de impactos proyectados para diferentes regiones.

Tabla RRP.2. Ejemplos de algunos de los impactos regionales proyectados.

África Hasta 2020, entre 75 y 250 millones de personas estarían expuestas a un mayor estrés hídrico por efecto del cambio climático.

Hasta 2020, la productividad de los cultivos pluviales podría reducirse en algunos países hasta en un 50%. La producción agrícola y el acceso a los alimentos en numerosos países africanos quedarían en una situación gravemente comprometida. Ello afectaría aun más negativamente a la seguridad alimentaria y exacerbaría la malnutrición.

Hacia el final del siglo XXI, el aumento proyectado del nivel del mar afectaría a las áreas costeras bajas muy pobladas. El costo de la adaptación podría ascender a, como mínimo, entre un 5% y un 10% del producto interno bruto (PIB).

Hasta 2080, se produciría un aumento de entre un 5% y un 8% en la extensión de las tierras áridas y semiáridas en África para toda una serie de escenarios climáticos (RT).

Asia Hacia el decenio de 2050, la disponibilidad de agua dulce en el centro, sur, este y suroeste de Asia disminuiría, particularmente en las grandes cuencas fluviales.

Las áreas costeras, y especialmente las regiones de los grandes deltas superpoblados del sur, este y sudeste de Asia serían las más amenazadas, debido al incremento de las inundaciones marinas y, en algunos grandes deltas, de las crecidas fluviales.

El cambio climático potenciaría las presiones ejercidas sobre los recursos naturales y el medio ambiente por efecto de la rápida urbanización, de la industrialización y del desarrollo económico.

La morbilidad y mortalidad endémicas causadas por las enfermedades diarreicas asociadas principalmente a las crecidas y sequías aumentaría en el este, sur y sureste de Asia por efecto de los cambios del ciclo hidrológico proyectados.

Australia y Nueva Zelandia

Hasta 2020 se experimentaría una importante pérdida de diversidad biológica en algunos lugares de gran riqueza ecológica, como la Gran Barrera Coralina o los trópicos pluviales de Queensland.

Hasta 2030, los problemas de seguridad hídrica se agravarían en el sur y este de Australia y, en Nueva Zelandia, en Northland y en ciertas regiones orientales.

Hasta 2030, la producción agrícola y forestal disminuiría en gran parte del sur y este de Australia y en partes del este de Nueva Zelandia, como consecuencia del mayor número de sequías e incendios. Sin embargo, en Nueva Zelandia los efectos serían inicialmente beneficiosos en algunas otras regiones.

Hasta 2050, el constante desarrollo costero y el crecimiento demográfico en ciertas áreas de Australia y Nueva Zelandia agravaría los riesgos de aumento del nivel del mar, y la intensidad y frecuencia de las tempestades y de las inundaciones costeras.

Europa Se espera que el cambio climático magnifique las diferencias regionales en cuanto a los recursos naturales y generales de Europa. Entre los impactos negativos cabe citar un mayor riesgo de crecidas repentinas en el interior, una mayor frecuencia de inundaciones costeras, y un aumento de la erosión (debido



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al aumento de tempestades y del nivel del mar). Las áreas montañosas experimentarían retracción de los glaciares, disminución

de la cubierta de nieve y del turismo de invierno, y abundante pérdida de especies (en algunas áreas hasta un 60%, en escenarios de alto nivel de emisiones, de aquí a 2080).

En el sur de Europa, las proyecciones indican un empeoramiento de las condiciones (altas temperaturas y sequías) en una región que es ya vulnerable a la variabilidad del clima, así como una menor disponibilidad de agua y una disminución del potencial hidroeléctrico, del turismo estival y, en general, de la productividad de los cultivos.

El cambio climático agudizaría también los riesgos para la salud por efecto de las olas de calor y de la frecuencia de incendios incontrolados.

América Latina Hasta mediados del siglo, los aumentos de temperatura y las correspondientes disminuciones de la humedad del suelo originarían una sustitución gradual de los bosques tropicales por las sabanas en el este de la Amazonia. La vegetación semiárida iría siendo sustituida por vegetación de tierras áridas.

Podrían experimentarse pérdidas de diversidad biológica importantes con la extinción de especies en muchas áreas de la América Latina tropical.

La productividad de algunos cultivos importantes disminuiría, y con ella la productividad pecuaria, con consecuencias adversas para la seguridad alimentaria. En las zonas templadas mejoraría el rendimiento de los cultivos de haba de soja. En conjunto, aumentaría el número de personas amenazadas por el hambre (RT; grado de confianza medio).

Los cambios en las pautas de precipitación y la desaparición de los glaciares afectarían notablemente a la disponibilidad de agua para consumo humano, agrícola e hidroeléctrico.

América del Norte En las montañas occidentales, el calentamiento reduciría los bancos de nieve, acrecentaría las crecidas de invierno y reduciría la escorrentía estival, intensificando así la competición por unos recursos hídricos excesivamente solicitados.

En los primeros decenios del siglo, un cambio climático moderado mejoraría en conjunto el rendimiento de los cultivos pluviales entre un 5% y un 20%, aunque estaría sujeto a una acentuada variabilidad según las regiones. La situación sería difícil para los cultivos situados cerca de las fronteras cálidas de su ámbito natural, o dependientes de unos recursos hídricos muy demandados.

En el transcurso del siglo, las ciudades que actualmente padecen olas de calor estarían expuestas a un aumento de estas y de su intensidad y duración, que podría tener efectos adversos sobre la salud.

Las comunidades y hábitats costeros tendrían mayores dificultades, debido a la interacción de los efectos del cambio climático con el desarrollo y la polución.

Regionespolares Los principales efectos biofísicos proyectados son una reducción del espesor y extensión de los glaciares y mantos de hielo y de los hielos marinos, y alteraciones de los ecosistemas naturales con efectos perjudiciales para numerosos organismos, en particular aves migratorias, mamíferos y predadores superiores.

Para las comunidades humanas de la región ártica, los impactos, particularmente los resultantes de la alteración de los fenómenos de nieve y hielo, serían heterogéneos.

Los efectos perjudiciales recaerían, en particular, sobre las infraestructuras y

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modos de vida tradicionales de las comunidades indígenas. En ambas regiones polares, determinados ecosistemas y hábitats se harían

vulnerables a medida que disminuyesen los obstáculos climáticos a las invasiones de otras especies.

Islas pequeñas El aumento del nivel del mar intensificaría las inundaciones, las mareas de tempestad, la erosión y otros fenó- menos costeros peligrosos, amenazando con ello la infraestructura vital, los asentamientos y las instalaciones de cuya subsistencia dependen las comunidades insulares.

El deterioro de las condiciones costeras, por ejemplo por erosión de las playas o decoloración de los corales, afectaría los recursos locales.

Hasta mediados del siglo, el cambio climático reduciría los recursos hídricos en gran número de islas pequeñas, por ejemplo en el Caribe y en el Pacífico, hasta el punto de que aquellos serían insuficientes para cubrir la demanda en los períodos de escasa precipitación.

Con el aumento de las temperaturas aumentarían las invasiones de especies nativas, particularmente en las islas de latitudes medias y altas.

Nota:

A menos que se indique explícitamente, todas estas proyecciones proceden de textos del Resumen para responsables de políticas del GTII, y poseen un grado de confianza alto o muy alto respecto de diferentes sectores (agricultura, ecosistemas, agua, costas, salud, industria y asentamientos). En el Resumen para responsables de políticas del GTII se indican la fuente de cada proyección, los plazos y las temperaturas. La magnitud y cronología de los impactos reales variará en función de la magnitud y rapidez del cambio climático, de los escenarios de emisiones, de los tipos de desarrollo y de la adaptación.

Probablemente algunos sistemas, sectores y regiones resultarán especialmente afectados por el cambio climático. Sistemas y sectores:

los ecosistemas siguientes:

- terrestres: tundra, bosques boreales y regiones montañosas, debido a su sensibilidad al calentamiento; ecosistemas de tipo Mediterráneo, debido a la disminución de las lluvias; y bosques pluviales tropicales en que la precipitación disminuye;

- costeros: manglares y marismas, debido a múltiples factores de estrés;

- marinos: arrecifes de coral, debido a múltiples factores de estrés; el bioma de los hielos marinos, debido a su sensibilidad al calentamiento;

los recursos hídricos de ciertas regiones secas de latitudes medias[13] y en los trópicos secos, debido a la alteración de las precipitaciones de lluvia y de la evapotranspiración, y en áreas dependientes de la nieve y del deshielo;

la agricultura en latitudes medias, debido a una menor disponibilidad de agua;

los sistemas costeros bajos, debido al peligro de aumento del nivel del mar y al mayor riesgo de fenómenos meteorológicos extremos;

la salud humana, en poblaciones con escasa capacidad adaptativa.

Regiones:

la región ártica, debido a los impactos de la gran rapidez del proyectado calentamiento sobre los sistemas naturales y las comunidades humanas;

África, debido a su escasa capacidad adaptativa y a los impactos del cambio climático proyectados

http://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/syr/es/spms3.html#footnote13

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las islas pequeñas en que las poblaciones y las infraestructuras estarían muy expuestas a los impactos del cambio climático

los grandes deltas de Asia y África, por ser regiones muy pobladas y muy expuestas al aumento del nivel del mar, a las mareas de tempestad y a las crecidas fluviales.

En otras áreas, incluso en áreas con alto nivel de ingresos, ciertos sectores de la población (por ejemplo, los pobres, los niños pequeños o los ancianos) podrían estar particularmente expuestos, así como ciertas áreas y actividades.

Acidificación del océano

La incorporación de carbono antropógeno desde 1750 ha acidificado el océano, cuyo pH ha disminuido en 0,1 unidades, en promedio. Una mayor concentración de CO2 en la atmósfera aceleraría ese proceso. Las proyecciones basadas en los escenarios IEEE arrojan una reducción del promedio del pH en la superficie del océano mundial de entre 0,14 y 0,35 unidades durante el siglo XXI. Aunque los efectos de la observada acidificación del océano sobre la biosfera marina no están todavía documentados, la acidificación progresiva de los océanos tendrá previsiblemente efectos negativos sobre los organismos marinos que producen caparazón (por ejemplo, los corales) y sobre las especies que dependen de ellos. {3.3.4}

La alteración de la frecuencia e intensidad de los fenómenos meteorológicos extremos, sumada al aumento del nivel del mar, tendrán previsiblemente efectos extremadamente adversos sobre los sistemas naturales y humanos.

En la Tabla RRP.3 se ofrecen varios ejemplos de fenómenos extremos, por sectores.

Tabla RRP.3. Ejemplos de posibles impactos del cambio climático por efecto de la alteración de los fenómenos atmosféricos y climáticos extremos, basados en proyecciones hasta mediados o finales del siglo XXI. Estas proyecciones no contemplan variaciones de la capacidad adaptativa. Las estimaciones de verosimilitud de la columna 2 corresponden a los fenómenos indicados en la columna 1. {Tabla 3.2}

Fenómenosa) y dirección de la tendencia Aprolizar el estado del cuadro

Probabilidad de las tendencias futuras de las proyecciones para el siglo XXI basadas en escenarios IEEE

Ejemplos de impactos de gran magnitud proyectados por sectores

Agricultura, silvicultura y ecosistemas

Recursos hídricos

Salud humana

Industria, asentamientos y sociedad

En la mayoría de las áreas terrestres, días y noches más cálidos y menos frecuentemente fríos, días y noches más cálidos y más frecuentemente

Prácticamente segurob)

Cosechas mejores en entornos más fríos; peores, en entornos más cálidos; plagas de insectos más frecuentes

Efectos sobre los recursos hídricos que dependen del deshielo; efectos sobre algunos suministros hídricos

Disminución de la mortalidad humana por una menor exposición al frío

Disminución de la demanda de energía para calefacción; aumento de la demanda de refrigeración; disminución de la calidad del aire en las ciudades;

http://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/syr/es/mains3-3-4.html



http://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/syr/es/mains3-3-5.html#table-3-2

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muy cálidos menores dificultades para el transporte a causa de la nieve o del hielo; efectos sobre el turismo de invierno

Períodos cálidos/olas de calor. Aumento de la frecuencia en la mayoría de las extensiones terrestres

Muy probable Empobrecimiento de las cosechas en regiones más cálidas, por estrés térmico; mayor peligro de incendios incontrolados

Aumento de la demanda de agua; problemas de calidad del agua (por ejemplo, proliferación de algas)

Mayor riesgo de mortalidad por causas térmicas, especialmente entre los ancianos, los enfermos crónicos, los niños pequeños y las personas socialmente aisladas

Empeoramiento de la calidad de vida de las poblaciones de áreas cálidas que carecen de viviendas apropiadas; impactos sobre los ancianos, los niños pequeños y los pobres

Episodios de precipitación intensa. Aumento de la frecuencia en la mayoría de las regiones

Muy probable Daños a los cultivos; erosión de los suelos, incapacidad para cultivar las tierras por anegamiento de los suelos

Efectos adversos sobre la calidad del agua superficial y subterránea; contaminación de los suministros hídricos; posiblemente, menor escasez de agua

Mayor riesgo de defunciones, lesiones e infecciones, y de enfermedades respiratorias y de la piel

Alteración de los asentamientos, del comercio, del transporte y de las sociedades por efecto de las crecidas: presiones sobre las infraestructuras urbanas y rurales; pérdida de bienes

Área afectada por el aumento de las sequías

Probable Degradación de la tierra; menor rendimiento, deterioro e incluso malogramiento de los cultivos; mayores pérdidas de cabezas de ganado; aumento del riesgo de incendios incontrolados

Mayores extensiones afectadas por estrés hídrico

Mayor riesgo de escasez de alimentos y de agua; mayor riesgo de malnutrición; mayor riesgo de enfermedades transmitidas por el agua y por los alimentos

Escasez de agua para los asentamientos, las industrias y las sociedades; menor potencial de generación hidroeléctrica; posibles migraciones de la población

Aumento de la intensidad de los ciclones

Probable Daños a los cultivos; descuajamiento

Cortes de corriente eléctrica

Mayor riesgo de defunciones,

Alteraciones por efecto de las crecidas y

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tropicales de árboles; daños a los arrecifes de coral

causantes de alteraciones del suministro hídrico público

lesiones, y enfermedades transmitidas por el agua y por los alimentos; trastornos de estrés postraumático

vientos fuertes; denegación de cobertura de riesgos por las aseguradoras privadas en áreas vulnerables, posibles migraciones de la población, pérdida de bienes

Mayor incidencia de subidas extremas del nivel del mar (con excepción de los tsunamis)c)

Probabled Salinización del agua de irrigación, de los estuarios y de los sistemas de agua dulce

Menor disponibilidad de agua dulce por efecto de la intrusión de agua salada

Mayor riesgo de defunciones y de lesiones por ahogamiento debido a las crecidas; efectos sobre la salud relacionados con las migraciones

Costo de la protección costera comparado con el del desplazamiento geográfico de los usos de la tierra; posible desplazamiento de poblaciones e infraestructuras; véanse también los efectos sobre los ciclones tropicales supra

Notas:

a) En la Tabla 3.7 del GTI se explican más detalladamente las definiciones.

b) Calentamiento de los días y noches más extremos de cada año.

c) La subidas extremas del nivel del mar dependen del promedio del nivel del mar y de los sistemas atmosféricos regionales. Se define como el 1% más elevado de los valores horarios del nivel del mar observado en una estación para un período de referencia dado.

d) En todos los escenarios, el promedio mundial proyectado del nivel del mar para 2100 es mayor que el del período de referencia. El efecto de la alteración de los sistemas atmosféricos regionales sobre los valores extremos del nivel del mar no ha sido evaluado.

El calentamiento antropógeno y el aumento del nivel del mar proseguirán durante siglos debido a la magnitud de las escalas de tiempo asociadas a los procesos y retroefectos climáticos, incluso aunque se estabilizasen las concentraciones de GEI.

El calentamiento estimado a largo plazo (varios siglos) correspondiente a las seis categorías de estabilización del CIE del GT III aparece representado en la Figura RRP.8.

Calentamiento multisecular estimado respecto del período 1980-1999 para las categorías de estabilización del CIE


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Figura RRP.8. Calentamiento estimado a largo plazo (siglos) correspondiente a las seis categorías de estabilización del CIE del GTIII (Tabla RRP.6). La escala de temperaturas aparece desplazada en -0,5ºC respecto de la Tabla RRP.6, para reflejar aproximadamente el calentamiento sobrevenido entre la era preindustrial y el período 1980-1999. Para la mayoría de los niveles de estabilización, el promedio mundial de la temperatura progresa hacia el nivel de equilibrio a lo largo de varios siglos. Para los escenarios de emisiones de GEI que predicen una estabilización en niveles comparables a los de los escenarios B1 y A1B de IEEE de aquí a 2100 (600 y 850 ppm de CO2-eq; categorías IV y V), los modelos evaluados predicen que en torno a entre el 65% y el 70% del aumento estimado de la temperatura mundial en equilibrio se alcanzaría, para una sensibilidad climática de 3ºC, en las fechas de estabilización. Para escenarios de estabilización mucho más bajos (categorías I y II, Figura RRP.11), la temperatura de equilibrio podría alcanzarse antes

Según las proyecciones, la contracción del manto de hielo de Groenlandia seguirá contribuyendo al aumento del nivel del mar después de 2100. Los modelos actuales sugieren una desaparición prácticamente total del manto de hielo de Groenlandia y, consiguientemente, una aportación al aumento del nivel del mar de unos 7 m si el promedio del calentamiento mundial subsistiese durante milenios por encima de entre 1,9 y 4,6ºC respecto de los valores preindustriales. Respecto de Groenlandia, las temperaturas futuras correspondientes son comparables a las deducidas para el último período interglacial de hace 125.000 años, en que la información paleoclimática parece indicar reducciones de la extensión de los hielos terrestres polares y un aumento del nivel del mar de entre 4 y 6 m.

Los estudios actuales basados en modelos mundiales predicen que el manto de hielo antártico seguirá estando demasiado frío para experimentar una fusión superficial profusa, con un aumento de masa por efecto de un mayor volumen de nevadas. Sin embargo, podría producirse una pérdida neta de masa de hielo si la descarga dinámica de hielo fuese un factor predominante en el equilibrio de las masas de los mantos de hielo.

El calentamiento antropógeno podría producir impactos abruptos o irreversibles, en función de la rapidez y magnitud del cambio climático.

La pérdida parcial del manto de hielo en tierras polares podría implicar un aumento del nivel del mar de varios metros, cambios de gran magnitud en las líneas costeras, e inundaciones en extensiones bajas, y sus efectos serían máximos en los deltas fluviales y en las islas de baja altura. En las proyecciones, tales cambios abarcarían escalas temporales de milenios, aunque no hay que excluir un aumento más rápido del nivel del mar a escalas de tiempo seculares.

El cambio climático producirá probablemente algunos impactos irreversibles. Con un grado de confianza medio, entre el 20% y el 30% aproximadamente de las especies consideradas hasta la fecha estarán probablemente más amenazadas de extinción si el calentamiento promedio mundial aumenta en más de 1,5-2,5ºC (respecto del período 1980-1999). Si el promedio de la temperatura mundial aumentara en más de 3,5ºC, las proyecciones de los modelos indican que podrían sobrevenir extinciones masivas (entre el 40% y el 70% de las especies estudiadas) en todo el mundo.

Según las simulaciones de modelos actuales, la circulación de renuevo meridional (CRM) del Océano Atlántico sería muy probablemente más lenta durante el siglo XXI; con todo, las temperaturas sobre el Atlántico y en Europa aumentarían. La CRM experimentaría muy improbablemente una transición sustancial y abrupta durante el siglo XXI. No es posible evaluar con cierto grado de confianza los cambios de la CRM a más largo plazo. El impacto de un cambio de la CRM persistente y en gran escala afectaría probablemente a la productividad de los ecosistemas marinos, a las pesquerías, a la incorporación de






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CO2 al océano, a las concentraciones de oxígeno en el océano y a la vegetación terrestre. Las alteraciones de la incorporación terrestre y oceánica de CO2 podrían producir un retroefecto sobre el sistema climático.

Anexo N° 3 Cuadrante de la Matriz de Análisis Estructural con la metodología MIC MAC

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Matriz de Análisis Estructural con la metodología MIC MAC

Para el presente trabajo se ha utilizado las definiciones del documento de trabajo: El uso del MICMAC y MACTOR análisis prospectivo en áreas operativas para la búsqueda de la excelencia operativa a través del Lean Manufacturing

Determinación de los cuadrantes según la metodología MICMAC79

1. Variables Determinantes

Se encuentran en la zona superior izquierda del plano de influencia y dependencia, son las variables que según su evolución a lo largo del periodo de estudio se convierte en frenos o motores del sistema. Estas pudieran ser propulsoras o inhibidoras del sistema. El objetivo es que sean propulsoras y determinen las conductas adecuadas del sistema.

2. Variables Entorno

Son las variables con escasa dependencia del sistema pueden ser consideradas un decorado del sistema, se encuentran en la zona media de la parte izquierda del plano de influencia y dependencia. El objetivo es complementar su valor agregado al sistema.

3. Variables Reguladoras

Son las variables situadas en la zona central del plano de influencia y dependencia se convierten en llave de paso para alcanzar el cumplimiento de las variables clave. Determinan el buen funcionamiento del sistema en condiciones normales. Se sugiere evaluar de manera consistente y con frecuencia periódica estas variables.

4. Palancas Secundarias o de Palanca

Son las variables complementarias a las variables reguladoras, actuar sobre ellas significa hacer evolucionar las variables reguladoras que a su vez afectan a la evolución de las variables clave. En el plano de influencia y dependencia se encuentran ubicadas debajo de las reguladoras.

5. Variables Objetivo

79 El uso del MICMAC y MACTOR análisis prospectivo en áreas operativas para la búsqueda de la excelencia operativa a través del Lean Manufacturing, j. Garza, D. Cortez; México.

2VARIABLES ENTRONO

8VARIABLES

AUTONOMAS

4VARIABLES PALANCAS

3VARIABLES

REGULADORAS

1VARIABLES

DETERMINANTES

6VARIABLES

CLAVE

7VARIABLES RESULTADO

5VARIABLES OBJETIVO

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Son las variables que se ubican en la parte central a la derecha en el plano de influencia y dependencia. Son muy dependientes y medianamente motrices, de ahí su puesto que en ellas se puede influir para que su evolución sea aquella que se desea

6. Variables Clave

Son las variables que se encuentran en la zona superior derecha del plano de influencia y dependencia también nombradas variables reto del sistema. Son muy motrices y muy dependientes, perturban el funcionamiento normal del sistema, estas variables sobre determinan el propio sistema. Son por naturaleza inestables y se corresponden con los retos del sistema. En resumen deben continuamente tener retos que propicien el cambio del sistema a un nivel más óptimo. Son las que mantienen lubricado el sistema.

7. Variables Resultado

Son variables que se caracterizan por su baja motricidad y alta dependencia se encuentran en la zona inferior derecha del plano de influencia y dependencia, y suelen ser junto con las variables objetivo, indicadores descriptivos de la evolución del sistema. Se trata de variables que no se pueden abordar de frente sino a través de las que dependen en el sistema. Estas variables requieren un seguimiento y monitoreo estrecho que permita verificar la efectividad del sistema en general.

8. Variables Autónomas

Son variables poco influyentes o motrices y poco dependientes, se corresponden con tendencias pasadas o inercias del sistema o bien están desconectadas de él. En el plano de influencia y dependencia se encuentran en la zona inferior izquierda. No constituyen parte determinante para el futuro del sistema. Se constata frecuentemente un gran número de acciones de comunicación alrededor de estas variables que no constituyen un reto.

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Anexo N°4: Métodos de proyección

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Indicador: Índice de Diversificación

El índice de diversificación es un indicador que emplea el Fondo Monetario Internacional para el cálculo

de la diversificación de las exportaciones80. La institución siguió a Cadot et al81 que utiliza un índice de

desigualdad para calcular la diversificación de los productos que conforman la canasta exportadora de los

países. El índice de desigualdad que utilizan es el de Theil que posee la ventaja de calcular la

diversificación entre grupos y dentro de un grupo. En ese sentido, el Fondo calcula la contribución de la

desigualdad entre exportaciones tradicionales, no tradicionales y nuevos productos exportados para cada

país en cada año. El índice de diversificación toma valores desde 0 hasta 7. Valores más altos implican

menor diversificación productiva. La fórmula es la siguiente:

∑(

)

Donde N= número de productos exportados, =valor FOB USD$ del producto exportado i, = valor FOB

USD$ promedio.

Modelo: Modelo autorregresivo integrado de media móvil

Formula: donde Y(t)= Índice de

diversificación en el año t, e(t)= término de error en el año t.

Indicador: Exportación manufacturera de Alta y mediana Tecnología como porcentaje del PBI

manufacturero

Las exportaciones de alta y media tecnología se definen como las exportaciones cuya producción es intensiva en Investigación y Desarrollo (como computadoras, farmacéuticos, aeronaves, maquinas electrónicas, etc.). Como medida de diversificación, la participación de las exportaciones de alta y media tecnología como porcentaje del total de exportaciones implica que aumentos de la variable se tracirá en una composición de la canasta exportadora más diversificada en productos de mayor sofisticación. El indicador puede tomar valores de 0% a 100% donde 0% indica que las exportaciones corresponden en su totalidad a exportaciones que no son de alta y media tecnología. Este indicador se contruye a partir de los valores de las exportaciones de alta y media tecnología en millones de US$ a precios actuales y exportaciones de bienes y servicios en millones de US$ a precios actuales que publica el Banco Mundial en su página web82 y de la base de datos de la COMTRADE

Se empleó un modelo de regresión autoregresivo de primer orden. La fórmula es:

Donde = Exportaciones de alta y mediana tecnología / PBI manufacturero en el periodo t

80

https://www.imf.org/external/np/res/dfidimf/diversification.htm 81 Cadot, O., Carrère, C., & Strauss-Kahn, V. (2011). Export diversification: What's behind the hump?. Review of Economics and

Statistics, 93(2), 590-605. 82

http://databank.bancomundial.org/data/reports.aspx?source=indicadores-del-desarrollo-mundial

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La productividad total de factores (PTF) es un indicador que mide la efectividad con que los factores de

producción (mano de obra y capital) son usados para generar la producción. En otras palabras, la PTF es

una medida de eficiencia de la producción considerando todos los factores productivos83. El indicador

está construido en relación con Estados Unidos el cual toma el valor de 1 en todos los años84. El cálculo

de la PTF resulta de un modelo de crecimiento de Solow en el cual se especifica una función de

producción Cobb-Douglas por el cual la producción depende de capital y mano de obra:

, donde Y= producción, K=capital, L=mano de obra

La productividad total de factores estaría contenida en el término A que reflejaría la eficiencia con que se

utilizan los factores de producción para generar el producto final.

Se empleó un modelo de regresión autoregresivo de primer orden. La fórmula es:


En concordancia con los objetivos del Plan Nacional de Diversificación Productiva, se fijan objetivos para

la reducción de las brechas regionales de productividad. Existen diversos indicadores para medir brechas,

desigualdades y concentraciones (Varianza, Coeficiente de variación, Gini, Theil, HHI). Un indicador

usado para medir brechas respecto a un punto de referencia es el Foster Greer Thorbecke (FGT)85. En

este caso, se plantea la medición de las brechas de productividad respecto a la región más productiva. El

índice está definido como:

∑

, donde N= número de regiones, z=valor agregado por trabajador del sector manufactura, pesca y

acuicultura de la región con mayor productividad laboral en el 2014, yi = valor agregado por trabajador del

sector manufactura, pesca y acuicultura de la región i. Este indicador tiene un rango de 0% a 100% en

donde 0% indicaría que todas las regiones convergen a la productividad de la región de Lima y 100%

indicaría que existe una altísima brecha.

La fuente de información es la siguiente. El valor agregado del sector manufacturero, pesca y acuícola

desagregado a nivel regional es una información extraída del INEI. El número de trabajadores de esos

mismos sectores se calculó de acuerdo a la población económicamente activa ocupada de la Encuesta

Nacional de Hogares.

Se empleó un modelo de regresión autoregresivo integrado de media móvil para cada región de cada

serie estadística de número de trabajadores y valor agregado luego de lo cual se obtuvo el valor

agregado por trabajador con una división y, por último, se aplicó la fórmula FGT para hallar la brecha

regional de productividad

83

Daude, C., & Fernández-Arias, E. (2010). On the role of productivity and factor accumulation in economic development in Latin

America and the Caribbean. 84

Se está tomando como referencia la Productividad de EEUU a fin de establecer un punto de comparación ideal para el

presente indicador 85

Foster, James; Joel Greer and Erik Thorbecke (1984). «A class of decomposablepoverty measures». Econometrica. 2 81:

761–766.

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Juicio de expertos del INACAL



Modelo: Modelo autorregresivo integrado de media móvil

Formula:

donde Y(t)= Créditos MYPE en el año t, e(t)= término de error en el año t.

Indicador: Producto Bruto Interno de la Actividad Pesca y Acuicultura

Modelo: Modelo autorregresivo integrado de media móvil ARIMA (p,d,q) (P,D,Q)

METODOLOGÍA UTILIZADA PARA LAS PROYECCIONES ESTADÍSTICAS DEL DESEMBARQUE

PESQUERO

Los modelos estadísticos o econométricos utilizados para efectuar las proyecciones de la actividad pesquera presentan típicamente una alta variabilidad debido a que el comportamiento de dicha actividad se encuentra influenciado por factores o variables exógenas no controlables (principalmente factores climáticos y oceanográficos), para lo cual se busca minimizar el margen de error utilizando metodologías de prospectivas con mayor precisión. Es así que para las proyecciones del volumen de desembarque de recursos hidrobiológicos con destino al Consumo Humano Directo (enlatado, congelado, curado y fresco) y Consumo Humano Indirecto (anchoveta y otras especies), está en función a dos métodos, el primero para corto plazo basados en inferencia estadística y el otro a largo plazo basados en modelos de series de tiempo, éste último se efectúa a partir de los datos históricos a nivel mensual obtenidos de la información proporcionada por las empresas pesqueras que declaran a través de la Estadística Mensual Pesquera entre otras fuentes. En ese sentido, a continuación se presenta a detalle las metodologías empleadas para el cálculo de las proyecciones del desembarque pesquero.

I. Metodología estadística aplicada para las proyecciones del Volumen de Desembarque Pesquero

La metodología estadística que se emplea en la obtención de las proyecciones para el desembarque pesquero (CHD y CHI) a largo plazo están basadas en un análisis de series de tiempo, la misma que se analiza el comportamiento tendencial y estacional que presenta la serie histórica de cada rubro. Es así que para la obtención de las proyecciones se aplica la técnica de Box & Jenkins basados en modelos ARIMA con el objetivo de determinar un modelo que se ajusta al comportamiento de los datos, cuyos resultados predictivos se efectúan previamente realizado un diagnóstico estadístico sobre el comportamiento histórico. Por otro lado, se debe precisar que las proyecciones del desembarque para el consumo humano indirecto son ajustadas tomándose en consideración las cuotas establecidas y proyectadas por el IMARPE. Una de las bondades de los Modelos ARIMA es que permite evaluar el factor estacional que está presente en el desembarque de los recursos pesqueros; ya que su comportamiento depende de la

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disponibilidad de los recursos pesqueros, que a su vez está influenciado directamente por las condiciones oceanográficas y climatológicas así como los periodos de veda de algunas especies debido a su ciclo reproductivo.

MODELO ESTADÍSTICO PARA LAS PROYECCIONES DEL DESEMBARQUE PESQUERO MODELO ARIMA En lo que se refiere a los modelos ARIMA basados en la técnica de Box-Jenkins (metodología de de uso más amplio para el modelamiento estocástico de series de tiempo), permite manejar cualquier serie estacionaria o no, para lo cual se debe cumplir los pasos básicos para su empleo: 1. Verificar la estacionariedad de la serie (Función de autocorrelación). Si ésta no es estacionaria,

diferenciarla hasta alcanzar estacionariedad. 2. Identificar un modelo tentativo. 3. Estimar el modelo (análisis de parámetros, bondad de ajuste y análisis de residuos) 4. Verificar el diagnóstico (si este no es adecuado, volver al segundo paso). 5. Usar el modelo para pronosticar.

En ese sentido, para el análisis de los volúmenes del desembarque pesquero, se ha empleado el siguiente modelo de pronósticos: Modelo General Multiplicativo Estacional ARIMA (p,d,q)x(P,D,Q)

Combinando modelos ARIMA con componente estacional y sin componente estacional, el modelo general queda expresado:

donde los polinomios en son definidos como:

De la cual son los operadores que representan el grado de diferenciación estacional y sucesiva,

necesario para obtener una serie estacionaria, asimismo, los parámetros P, D y Q representa el grado de orden del modelo estacional. Resultado de los Modelos Estadísticos Obtenidos

Rubros Tipo de modelo

Consumo Humano Directo

Enlatado ARIMA(1,0,0)(1,0,1)

Congelado ARIMA(0,1,1)(0,1,1)

Curado ARIMA(0,1,1)(1,0,1)

Fresco ARIMA(1,0,0)(1,0,1)

Consumo Humano Indirecto

Anchoveta ARIMA(0,0,6)(0,1,1)

Nota se han utilizado el mismo método para los indicadores de Cosecha Acuícola y productividad de la Cosecha Acuícola.


Modelo: Auto regresivo de orden 1 Modelo: Autoregresivo de orden 1

Fórmula: contrabando t=α+βcontrabandot-1+et Fórmula: importaciones t=α+βimportacionest-1+et

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Página | 151


Anexo N°5: Calificación del comportamiento de los Indicadores

Página | 152


y = -3.04ln(x) + 7

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0

Valores de Distribución de la Puntuación

y = 0.0303x - 0.0302

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Calificación del comportamiento de los Indicadores

Indicador: Índice de Diversificación

Valor Óptimo (VO) que se o ideal de la Variable o indicador

VO

0

Escala de Puntajes

Indicador: Exportación manufacturera de Alta y mediana Tecnología como porcentaje del PBI

manufacturero


VO86

32.68%

Escala de Puntajes

86

Se ha tomado en cuenta el valor promedio del mismo indicador de los países Colombia Chile, Brasil y México

Menor Valor

7

Valor del Dato

Puntaje

7.0 1.0

4.9 2.0

3.7 3.0

2.8 4.0

2.1 5.0

1.6 6.0

1.1 7.0

0.7 8.0

0.3 9.0

0.0 10.0

Menor Valor

0

Valor del Dato

Puntaje

0 1.0

3.63% 2.0

7.26% 3.0

10.89% 4.0

14.52% 5.0

18.15% 6.0

21.78% 7.0

25.41% 8.0

29.04% 9.0

32.68% 10.0

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y = 0.4343ln(x) + 2E-06

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0




VO

1

Escala de Puntajes

Valor del Dato

Puntaje

0.0 1.0

0.3 2.0

0.5 3.0

0.6 4.0

0.7 5.0

0.8 6.0

0.8 7.0

0.9 8.0

1.0 9.0

1.0 10.0


Valor Óptimo87 (VO) que se o ideal de la Variable o indicador

VO

0

Escala de Puntajes

87

Este indicador tiene un rango de 0% a 100% en donde 0% indicaría que todas las regiones convergen a la productividad de la

región más productiva y 100% indicaría que existe una altísima brecha; en este caso se ha tomado como el valor optimo un grado de dispersión de 0.1.

Menor Valor

0

Menor Valor

0.1

Valor del Dato

Puntaje

1 1.0

0.9 2.0

0.8 3.0

0.7 4.0

0.6 5.0

0.5 6.0

0.4 7.0

0.3 8.0

0.2 9.0

0.1 10.0

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y = 2E-06x2 + 0.1111x - 0.1111

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0


Indicador: Porcentaje de la Inversión en I+D respecto del PBI


VO

2.37%

El valor óptimo se está tomando del valor promedio que presentaban los países de la OCDE en el año

2010

Escala de Puntajes

Valor del Dato

Puntaje

0.00% 1.0

0.26% 2.0

0.52% 3.0

0.78% 4.0

1.04% 5.0

1.30% 6.0

1.56% 7.0

1.82% 8.0

2.08% 9.0

2.37% 10.0



VO

64.388

Escala de Puntajes

Valor del Dato

Puntaje

0.0 1.0

7.1 2.0

14.3 3.0

21.4 4.0

28.6 5.0

35.7 6.0

42.9 7.0

50.0 8.0

57.2 9.0

64.3 10.0

88

Suecia es el país con un mayor índice con 64.3

Menor Valor

0.001%

Menor Valor

0

0.00%

0.50%

1.00%

1.50%

2.00%

2.50%

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0


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VO

25%

Escala de Puntajes

Valor del Dato

Puntaje

0.0% 1.0

2.8% 2.0

5.6% 3.0

8.3% 4.0

11.1% 5.0

13.9% 6.0

16.7% 7.0

19.5% 8.0

22.2% 9.0

25.0% 10.0

Indicador: Estado de desarrollo de Clúster


VO

7

Escala de Puntajes

Valor del Dato

Puntaje

0 1.0

0.8 2.0

1.6 3.0

2.3 4.0

3.1 5.0

3.9 6.0

4.7 7.0

5.4 8.0

6.2 9.0

7 10.0

Menor Valor

0

Menor Valor

1

y = 0.0278x - 0.0278

0.0%

5.0%

10.0%

15.0%

20.0%

25.0%

30.0%

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0


0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0


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y = 0.003x1.7224

0.00%

5.00%

10.00%

15.00%

20.00%

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0


y = 0.0012x - 0.0011

0.00%

0.20%

0.40%

0.60%

0.80%

1.00%

1.20%

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0


Indicador: Cosecha de recursos hidrobiológicos de la actividad de acuicultura como porcentaje del total

de la actividad pesquera (CHD) y Acuícola


VO89

36.18%

Escala de Puntajes

Producto Bruto Interno de la actividad pesca y acuicultura


VO91

1.05%

Escala de Puntajes

89

Se ha tomado como referencia el valor del escenario Optimista de las Proyecciones realizadas por la FAO para América, El

estado mundial de la pesca y la acuicultura (2014), FAO pp 227 90

Se ha tomado en cuenta el menor valor de la serie histórica (año 2005) 91

Se ha tomado como referencia el valor en Chile del año 2008; ODEPA http://www.odepa.cl/wp-

content/files_mf/1394541106sectorPesquero.pdf

Menor Valor90

0%

Valor del Dato

Puntaje

0.0% 1.0

4.0% 2.0

8.0% 3.0

12.1% 4.0

16.1% 5.0

20.1% 6.0

24.1% 7.0

28.1% 8.0

32.2% 9.0

36.2% 10.0

Menor Valor

0%

Valor del Dato

Puntaje

0.00% 1.0

0.12% 2.0

0.24% 3.0

0.36% 4.0

0.48% 5.0

0.60% 6.0

0.72% 7.0

0.84% 8.0

0.96% 9.0

1.05% 10.0

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y = 3.4444x - 2.4445

0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

35.00

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0


Indicador: Productividad de la Cosecha Acuícola (por Hectárea)


VO92

32

Escala de Puntajes



VO

0.50%

Escala de Puntajes

Valor del Dato

Puntaje

5.0% 1.0

3.9% 2.0

3.0% 3.0

2.3% 4.0

1.8% 5.0

1.4% 6.0

1.1% 7.0

0.8% 8.0

0.6% 9.0

0.5% 10.0

92

Se ha tomado como referencia el valor en Chile del año 2008; ODEPA http://www.odepa.cl/wp-

content/files_mf/1394541106sectorPesquero.pdf

Menor Valor

1

Valor del Dato

Puntaje

1.00 1.0

4.44 2.0

7.89 3.0

11.33 4.0

14.78 5.0

18.22 6.0

21.67 7.0

25.11 8.0

28.56 9.0

32.00 10.0

Menor Valor

5%

y = 0.0646e-0.256x

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

4.0%

5.0%

6.0%

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0

Valores de Distribución para la Puntuación

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Miembros del Equipo técnico que

participaron en el proceso

Secretaria Técnica de la Comisión de Planeamiento Estratégico

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La Comisión de Planeamiento Estratégico, en el marco del primer documento prospectivo del Sector Producción reconoce la ardua labor y significativas contribuciones de todos y cada uno de los miembros que participaron en su construcción

1 PRODUCE Alfredo Manuel Alvarado Enciso

2 PRODUCE Ana Mendo Llanos

3 PRODUCE Angel Paul Hurtado Erazo

4 PRODUCE Carlos Bardalez del Aguila

5 PRODUCE Cynthia Elera Guevara

6 PRODUCE Edgar Galván Santa Cruz

7 PRODUCE Frank Gomero Robles

8 PRODUCE Franklin Saldaña Varas

9 PRODUCE Gustavo Amado Ames

10 PRODUCE Herber Fundes Buleje

11 PRODUCE Hugo Vila Gómez

12 PRODUCE Janet Luna Suarez

13 PRODUCE Jesus Barrera Apaclla

14 PRODUCE Juan Carlos Zavala de la Cruz

15 PRODUCE Juan Manuel Garcia Carpio

16 PRODUCE Juan Minaya Merino

17 PRODUCE Judith Peirano Llanos

18 PRODUCE Lourdes Alvarez Chavez

19 PRODUCE Lucy Mariola Contreras Pinedo.

20 PRODUCE Luis Antonio García Díaz

21 PRODUCE Luis Estupiñan Gomez

22 PRODUCE Manuel Alvarez Padilla

23 PRODUCE Marcos Huapaya Salvatierra

24 PRODUCE María Susana Cueva Dávila

25 PRODUCE Miguel Castro Zambrano

26 PRODUCE Miguel Choque

27 PRODUCE Ricardo Perez Luyo

28 PRODUCE Richard Alca Ayofre

29 PRODUCE Rodrigo Portocarrero Iberico

30 PRODUCE Ronaldo Gallo Gallo

31 PRODUCE Saúl Arturo Quiroga López

32 PRODUCE Tanny Torres Molina

33 PRODUCE Tito Villalta Huamanlazo

34 PRODUCE Turix Pedro Oré Sánchez

35 PRODUCE Victor Alvarez Mayta

36 FONDEPES Areliz Wharton Maslucán

37 FONDEPES Fiorella Leonardo Zevallos

38 FONDEPES Frankin Vasquez Minojusc

39 FONDEPES Fredy Roque Cruz

40 FONDEPES Pedro Eufracio Villa

41 FONDEPES Ronald Duran Yupanqui

42 FONDEPES Vanessa Quevedo Alvarado

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43 FONDEPES Yesenia Ayuque Quispe

44 IMARPE Carla Aguilar Samanamud

45 IMARPE Cecilia Liliana Peña

46 IMARPE Dimitri Gutierez

47 IMARPE Magali Matute Ramos

48 IMARPE Manuel Flores Garcia

49 INACAL Cecilia Minaya Rivas

50 INACAL Henry Postigo Linares

51 INACAL Jose Zavala M.

52 INACAL Katherine Huerto Victorio

53 INACAL Patricia Castro Espinoza

54 ITP Enrique Morales Castro

55 ITP Makey Viza Fernandez

56 ITP Melva Pazos

57 ITP Miguel Albrecht Ruiz

58 ITP Muriel Moreno Alvarez

59 ITP Susana Sirvas Cornejo

60 SANIPES Alfredo Casado Cornejo

61 SANIPES Edmundo Vargas Panizo

62 SANIPES Manuel Guevara Soplín

63 SANIPES Rosalia Del Pilar Caramutti De la Piedra

64 SANIPES Fernando Carlos Ramos Espinoza

65 CEPLAN Alvaro Velezmoro Ormeño

66 CEPLAN Angel González Ramírez

67 CEPLAN Carmen Zeña Acosta

68 CEPLAN Fredy Vargas Lama

69 CEPLAN Marco Francisco Torres

70 CEPLAN Neldi Floresmila Chavez Chavez

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Ministerio de la Producción Calle Uno Oeste N° 060 - Urb. Corpac - San Isidro Teléfono: (01) 6162222 Dirección URL: http://www.produce.gob.pe/ Primera edición: Lima, 2015

http://www.produce.gob.pe/

documento prospectivo sector producción - ceplan · innovación y mayor competitividad en el...

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