LibreOffice/6.4.3.2$Linux_X86_64 LibreOffice_project/747b5d0ebf89f41c860ec2a39efd7cb15b54f2d8 0 0 14099 9999 true $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.sob 0 $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.soc $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.sod 1270 true true false true false $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.sog $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.soh false false true true false false true false false false $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.soe false 7 4 false 0 low-resolution false true false 1 1 true 157 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales r EsumEn El problema de la contribución del capital natural en las trayectorias de crecimiento de la agroindustria regional cobra actualidad y representa un estancamiento del crecimiento de la economía nacional basada en actividades extractivas, en la cual la agroindustria, juega un rol importante en la reactivación del crecimiento económico del país. El objetivo de este trabajo es determinar y establecer la influencia del capital natural en las trayectorias de crecimiento de la agroindustria, en términos de producción, en el Perú. Los resultados obtenidos, en cuanto a tasas de crecimiento, señalan que para la agroindustria de tipo C3 tiene patrones mixtos, similar al caso de las cadenas del tipo C2 y C1. En cuanto, a presiones y cargas ambientales se halló una de presión del 15 al 25% para el suelo, del 25 y 40% para el agua, con una generación de residuos sólidos (45 y 60%) para las cadenas del tipo C1. Se determinó que entre el 25 y 35% son las presiones en el suelo, y que el 40 a 45% de tales volúmenes descansan en las demandas de agua. Por otro lado, el 28 al 35% de los volúmenes producidos se traducen en residuos para las cadenas C2, tendencia que es extensible a las cadenas C3. Se concluye que la agroindustria nacional sigue por el modelo expansivo, es decir, a mayor crecimiento mayor consumo de capital natural (recursos naturales) y mayor generación de contaminantes. Palabras clave: Agroindustria, capital natural, sostenibilidad, crecimiento y recursos naturales a BstraCt The problem of the contribution of natural capital in the regional agro-industrial growth trajectories charges today as result of the stagnation of the growth of the national economy based on extractive activities as the agriculture, would play an important role in the revival of the country’s economic growth. In that context, the central objective of the research is to “determine and establish the influence of natural capital in growth trajectories of agro-industry, in terms of production, the Peru. The results, in terms of growth rates, indicate that for the agroindustry of type C3 has mixed patterns, similar to the case of C2 and C1 type chains. As to pressures and environmental loads found a pressure of 15 to 25% for flooring, 25% and 40% for water, with a generation of solid waste (45 to 60%) for chains of type C1. It was determined that you between 25 and 35% are pressures on the ground, and that 40 to 45% of such volumes are part of the demands for water. On the other hand, 28 to 35% of the produced volumes translate into waste for C2, trend that is extensible to the C3 chains. National agribusiness continues by the expansive model, namely growing greater consumption of natural capital (natural resources) and higher generation of pollutants can be concluded. Key words: Agribusiness, natural capital, sustainability, growth and natural resources Alexis Dueñas 1 ,2 Julián Ccasani 1 Maribel Huatuco 1,3 Vanessa García 1 Daniel Inga 1 1 Universidad Nacional Federico Villarreal. alexis_duenas@yahoo.com 2 Pontificia Universidad Católica del Perú. 3 Universidad Le CondonBleu Sustainability of the National Agro-Industry in terms of natural resources Recibido: abril 15 de 2019 | Revisado: junio 06 de 2019 | Aceptado: julio 10 de 2019 https://doi.org/10.24265/campus.2019.v24n28.04 | Campus | V. XX IV | N. 28 | PP. 157-182 | julio-diciembre | 2019 | © Los autores. Este artículo es publicado por la Revista Campus de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de San Martín de Porres. Este artículo se distribuye en los términos de la Licencia Creative Commons Atribución No-comercial – Compartir-Igual 4.0 Internacional (https://creativecommons.org/licenses/ CC-BY), que permite el uso no comercial, distribución y reproducción en cualquier medio siempre que la obra original sea debidamente citada. Para uso comercial contactar a: revistacampus@usmp.pe. 158 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Introducción El problema de la contribución del capital natural en las trayectorias de crecimiento de la agroindustria regional cobra actualidad como consecuencia del estancamiento del crecimiento de la economía nacional basa en actividades extractivas, y en la cual, las agro-exportaciones y en particular la agroindustria, jugaría un rol importante en la reactivación de la senda del crecimiento económico del país. En el 2000 las agro- exportaciones bordeaban 500 millones de dólares. En el 2015, registraron la cifra de 5400 millones de dólares (Prom Perú, 2015). En el plano teórico, desde la economía clásica hasta la reciente economía ecológica, se preguntan si el nivel de vida alcanzado por las naciones se mantendrá. Esta reflexión teórica no es unidimensional, porque no se refiere únicamente al crecimiento económico, entendido como el aumento cuantitativo de la riqueza, de los bienes y servicios que tienen los territorios, léase de la agroindustria nacional. Sino se refiere también a los cambios cualitativos que tienen relación con la calidad de vida, finalmente con el bienestar y el desarrollo que tal crecimiento genera en la sociedad. El desarrollo sostenible ha sido abordado desde dos tradiciones teóricas, donde, por ejemplo, una de ellas la define como proceso económico que afecta directamente el bienestar humano. La sostenibilidad se expresa económicamente como la utilidad per cápita que no decae a lo largo del tiempo. La otra tradición considera los recursos que existen en la sociedad para generar bienestar o consumo, a partir del concepto de capital (Hanley & Atkinson, 2003). Por tanto, el capital puede ser visto como un sistema de tres grupos de variables: ecológicas, económicas y socio-culturales (Chiesura & de Groot, 2003). Schumacher hizo la primera referencia sobre el capital natural (Schumacher, 1973), al señalar que la economía y la satisfacción de las necesidades humanas, dependen del medio ambiente. Esta idea estuvo asociada, en un inicio a los recursos naturales no renovables, como el petróleo. Hoy en día se hace difícil suponer cualquier desarrollo económico, al margen de los factores ambientales, sin ellos su perdurabilidad en el largo plazo está en duda(SIEE, 1992). El antecedente más preciso le corresponde a John Mill, quién postuló el modelo de “economía de estado estable”, según la cual, las economías desarrolladas tienden a estabilizar su ritmo de crecimiento “material”(Costanza & et.al., 1999). En tiempos más recientes, el concepto de capital natural se ha difundido gracias a los trabajos de Pearce, que propone considerar la relación entre economía y sustentabilidad (Pearce & Turner, 1995). El “capital natural” al igual que los recursos naturales está impregnado de la visión antropocéntrica, en cuanto a su valor monetario(Schumacher, 1973). En el otro lado, se tienen a los defensores del “equilibrio total del capital”, que como el Banco Mundial (2005). Desde la otra vertiente, se propone incluir los servicios ambientales en el capital natural, a partir de los ciclos bióticos y de materiales, como las funciones de absorción y dilución de contaminantes, así como un flujo constante de energía que recibe el planeta en forma global (Wackernagel & Rees, 1997). Históricamente, la economía clásica identificó tres tipos de capital: tierra, trabajo y capital, entendido como financiero y frecuentemente denominado como “capital”. El ulterior desarrollo Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 159 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | del pensamiento económico omitió en la representación de las funciones de producción a la tierra, con excepción de la economía campesina, y centrando su atención en el trabajo y el capital. Posteriormente, y dada la creciente preocupación sobre el papel de los recursos naturales en la producción, algunas funciones de la producción incluyeron a la energía y los materiales (Ekins, Simon, Deutsch, & Folke, 2003). El hombre ha convertido el “capital natural” en una gama amplia de sistemas artificiales como: agricultura, acuicultura, silvicultura, entre otros, Ello ha sido posible porque los ecosistemas naturales presentan varias características ambientales que a su vez determinan su capacidad de proporcionar bienes y servicios, por ejemplo, aire, agua, tierra y hábitat. Esto atributos brindan flujos ambientales que satisfacen las necesidades humanas (De Groot., 1992). El criterio de sostenibilidad afirma que no todo el “capital natural” puede sustituirse, y que existe una porción denominada “crítico” que no puede sustituirse por el capital humano o hecho, y debe conservarse individualmente (Chiesura A. d., 2003). La sostenibilidad fuerte considera que la sustitución del capital natural está limitado por características ambientales tales como: irreversibilidad, incertidumbre y existencia de los componentes “críticos” del cual depende la contribución al bienestar social (Ekins, Simon, Deutsch, & Folke, 2003). En el pensamiento económico subsisten, desde hace algún tiempo, dos concepciones sobre el desarrollo. Ambas posiciones han dado lugar a la formulación de dos modelos: exógeno y endógeno, cuyas derivaciones prácticas se resumen en el siguiente apartado. En la literatura, este debate también ocurre como consecuencia de la forma como se ha explicado la relación entre el crecimiento y el ambiente. Una primera perspectiva ha sido la óptica micro-económica que conlleva a considerar las externalidades que emergen de la producción y que se expresan como contaminación y degradación del medio. Sin embargo, el agotamiento de los recursos como consecuencia de la expansión de la producción y del consumo conlleva a una óptica diferente, de escala macro (Schumpeter, 1934). El crecimiento se basa en la creación de empresas y en ella la tecnología juega un papel fundamental (Shumpeter, 1982). Para Dasgupta, la escasez de materias primas no es un problema para el crecimiento económico, porque puede ocurrir una sustitución de tales recursos (Dasgupta, 1993). Una pregunta en esta dirección es saber ¿si la sustitución es posible? Esta sería viable si se cumplen los siguientes supuestos: el ambiente se cuidará por las preferencias de los agentes económicos que buscan la calidad ambiental, si hay suficiente sustitución entre el flujo de recursos y el stock de capital. Si el modelo a considerar es una función de producción lineal y suponen que la producción aumenta el stock de contaminación, generándose externalidades negativas (Michel & Rotillon, 1992). De otro lado, si en la función de producción considera al ambiente como un recurso renovable, entonces los aspectos ambientales reducen el crecimiento, a largo plazo (Bovenberg & Smulders, 1995). Ahora si los recursos no son renovables, aquellos que se vayan a utilizar para alcanzar el crecimiento serán a costa de comprometer el stock de las futuras generaciones. Por tanto, los posibles escenarios serían: Desplazar la inversión hacia el capital natural, si se postula la “sustitución”, entonces habría que aplicar una política que maximice su Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales 160 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | productividad actual e incrementar su oferta futura y llevar a cabo una política fiscal, con incentivos para las empresas a emplear cualquier medio para incrementar su producción afectando negativamente al entorno ambiental. Método Caracterización de las unidades de análisis Del 2000 al 2010, el sector de la agroindustria creció a tasas muy importantes, y ello se refleja, según el volumen de las exportaciones, Figura 1 (Arteaga, s/f). Si se analiza el volumen de las exportaciones no tradicionales, se podrá observa que las agro-exportaciones, que incluyen a las exportaciones agrarias y agroindustriales, indicador de crecimiento, representan en promedio el 60% de las exportaciones no tradicionales. En la década siguiente el panorama es menos auspicioso y la velocidad del crecimiento se detendrá iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAd4AAAEyCAIAAADbeiZtAACjRUlEQVR4nO2dB1wT5xvH3+xB AgQIm7CHgihuRcC996qzrXZYW2v3/HfXttpWW1u1ztatrXtPXIg4cYGy9957ZP4vOTiOu0tI SFj6fj/5wN2bu/d97nL3u+eedzFra2sBAHQ6nYYDWQU6USgUSqUSWUD/IqhUKuxbJAfdu7c/ DAYDOyj0GCk3Q45C2Qj5KxSAO0AsK3yeWAq6ip5bQlb62Kz7NKKZqJqDpbQuT20FIaBXBXos 2JnEnw3kjGFnj1Acmq7PdYUWAbT8RlhxCNjBYgVh26OJqD3oAmoSehSg+Q+EP1eU5w01G/uL 7YU/dvQAkb/IfUHYl3Ax4K8WwlfabKA8LqxE3SeBbAPhQqW0gWwPoSD84aP7Yhc5pQ7gLUd/ DjQH8q0Bmt8veFEiFI23EDMPy5l8QmhUkM8VIYVw7OTbnLAZtowdLD4dvbaxA9SRGwITtAq0 VHwK5VF1KvRUpVaIF2F3TFyMyUdP9FRkU6GPvHaG/LFblHx7gHZ3HfBHpI8a6k/rfnFDi8Zf Y2gKdkqxJ5ahuWm7XPFZUT6edWeI/621qZ6e1lLeVoYeqbav9LkGmPhcCPKK3xNvqG4VaOfr HoXy3tPmLOgA2xi54PA+Av5bQp4EKcH8Ph3mmQTs6Uj+RUz+E2D+MqWvAUgXBnb9EE6djjOJ rep4xut2nQjGYCdHRya6j1qHn0W5MWiuwoRMCKWTby5t4AURaJEMfHGEr1SkdwXyUehwGwk/ K36B8myQfyPsp6d8TBL2xT+6dJ9wvDE6fmvCs1D3rUFQOUJBhB+XcMfhD5Osn6C506b7aYHm 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Figura 1. Evolución de las exportaciones peruanas (2003-2010) Fuente: (Arteaga, s/f) Una forma alternativa a la anterior, consiste en evaluar la dinámica del sector a la luz de los volúmenes producidos. Es decir, hacer una evaluación por medio de un indicador “intra sectorial” como es el volumen producido. Se aprecian importantes dispersiones entre los diferentes sectores. Por su varianza y desviación estándar, las mayores heterogeneidades se dan en la producción de aceite, grasas, avena, entre otras. La menor heterogeneidad se da en derivados de cacao, sémola, y derivados lácteos. En cuando a la simetría de las distribuciones se tiene que la producción de alimento balanceado se aproximaría a una distribución simétrica (SK≈0) al darse un valor de 0.17. Las distribuciones de aceite, grasas, avenas, derivados lácteos, arroz pilado, fideos y harina son del tipo asimétricas de cola derecha (SK>0). En cambio, las distribuciones de datos de derivados de cacao, sémola, leche y embutidos y carnes son asimétricas de cola izquierda (SK<0). Por último, en cuanto a la agudeza del apuntamiento se tiene que la producción de sémola correspondería a una curva mesocúrtica (K=0). Las demás distribuciones presentan curvas del tipo platicurticas (K<0). Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 161 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Figura 2-A : Diagramas de caja para arroz pilado, alimento balanceado y harina Figura 2-B: Diagramas de caja para harina /9j/7gAOQWRvYmUAZAAAAAAB/9sAxQASDg4ODg4VDg4VGxISEhQaGRYWGRoeFxkhIRweIx4j ISwjHiMhLjMzMy4hPkJCQkI+REREREREREREREREREREARQRERURFBMRFRkYExQTFh0iGhoa HSEbHSIdGyEjICMkJCMgIyQkJCQkJCQsLCwsLCw0NDQ0ND09PT1EREREREQCFBERFREUExEV GRgTFBMWHSIaGhodIRsdIh0bISMgIyQkIyAjJCQkJCQkJCwsLCwsLDQ0NDQ0PT09PURERERE RP/dAAQAE//AABEIAPEBIgMAIgABEQECEQL/xAGiAAEBAAICAQUAAAAAAAAAAAAAAwQGAgUB BwgJCgsBAQABAgcBAAAAAAAAAAAAAAABAgMEBQYHCAkKCxAAAQICBAEICAeBAAAAAAAAAQAC AxEEEiExEwUiQVFhgZLSFBU0UlRxcrEGBwgJMpHBChYXGBkaIyQlJicoKSozNTY3ODk6QkNE RUZHSElKU1VWV1hZWmJjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKk5SVlpeYmZqhoqOkpaan qKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0dPU1dbX2Nna4eLj5OXm5+jp6vDx8vP09fb3+Pn6EQAB AAEABAOZAAAAAAAAAAAAAQIDETEEBUEGBwgJChITFBUWFxgZGiEiIyQlJicoKSoyMzQ1Njc4 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SUEIQgBCEIAQhCAEIQgBKO3uB1TF3ZqalHb3A6pi7s1Af//SuNossO0FrnEtcwG65spiZaco OupL8y7O914l4zoZIESu3bpGGUAA5dCRW6hAcfEssGz6rhjQXC0a2QL5m1+UALaULZjZ+rge cPU0AIQhACEIQAhCEAIQhACEIQGC1pxAOxE1qMYzfYxRdG3aDkGvxVuJYgQQbwhsDtG6J005 ICYAGAA2AksoQgBCEIASbUx0SzRYbBNzobg0YTJFMU5CA4mNFi2eC6PFgRAxkpkGGcSAMH6J TmMtGpWB0F7QHtJJLJAA6TyVsx7JZbTW0QmxKSz0yJAzwmmQ4UOC25CbdbOchPLsVIgIkhUB BQEFpaCKqTQhCnIAhCEAIQhACEIQAhCEAJR29wOqYu7NTUo7e4HVMXdmoD//07whCEBrWzGz 9XA84eppdrIJs5BmNWBUdUPTEAIQhACEIQAhCEAIQhACEIQAhCEAIQhACEIQAhCEAIQhACEI QAhCEAIQhACEIQAhCEAJR29wOqYu7NTUo7e4HVMXdmoD/9S8IImCNFCEBxjrDAsrrOWTLxHl eJOVj+RQZeIW6sx4JjBl1waYcQPExMGQIliNFR1FH19myHa0BlCxqKPr7NkO1o1FH19myHa0 BlCxqKPr7NkO1rDoccNJDmEgEyuO2pASQlwRaIsFkRxY0vY1xbcdQkTI1rIp6ij6+zZDtaAy hY1FH19myHa0aij6+zZDtaAyhY1FH19myHa0aij6+zZDtaAyhY1HHwvs2Q7WlgWkx3QptDWw 2uD7jpEuLgRrWS74lANQsaij6+zZDtaNRR9fZsh2tAZQsaij6+zZDtaNRR9fZsh2tAZQsaij 6+zZDtaNRR9fZsh2tAZQkx9WYUJz2FsRzZSYGOmZmWRxTdRR9fZsh2tAZQsaij6+zZDtaNRR 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Diagramas de caja para los componentes subsectoriales de la agroindustria. Periodo 2000-2016 Fuente: Base de datos INEI Los diagramas de cajas ilustran, precisamente, los patrones heterogéneos descritos en el anteriormente. Las mayores dispersiones se aprecian en la producción de arroz pilado (Fig. 2-A), producción de fideos (Fig. 2-B), producción de leche (2-C) y avena y embutidos (Fig. 2-D). Estas heterogeneidades deben tratarse adecuadamente en la descomposición de las series de tiempo que se describen en el apartado de resultados. Procedimiento de cálculo, estimación de índices y tasas Para el caso de la hipótesis principal y derivadas se asume que el capital natural influye en las trayectorias de crecimiento de la agroindustria del país. Esto significa que el crecimiento es visto como variable dependiente del capital natural que dispone el sector, en este caso, agroindustria del país. Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales 162 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | El crecimiento sectorial debe ser visto como una variación de la producción función del tiempo, el cual puede ser expresado como una tasa, con la formulación siguiente (Chiang & Wainwrigth, 2006): (1) El problema con la expresión de la tasa de crecimiento es la naturaleza de su trayectoria, en este caso, la tasa debería ajustarse a un modelo exponencial o polinómico, si se añadiese, en este último caso, una restricción de aumento, y todo ello en función del tiempo. De esa forma, la tasa podría convertirse en una razón de cambio en función del tiempo, y la cual además depende del tamaño de los recursos involucrados, y cuya expresión estaría dada por (Gujarati, 2006): (2) En el caso de las estimaciones de los recursos naturales empleados o inputs, así como de los residuos sólidos resultantes (output) se estimaron sobre la base de diagramas de flujo estandarizados, cuyos valores estandarizados se aprecian en el Apéndice I. Procedimiento de análisis Para esto debe tener en cuenta que los datos a trabajarse constituyen variaciones temporales de la producción, y obviamente del capital natural. Una vez elegidos las series de tiempo, debe considerarse el análisis de cada una de ellas, con la técnica de descomposición, de forma tal, que sea posible identificar y “aislar” los componentes de corto, mediano y largo plazo, sin que implique alteración de las frecuencias de las series originarias, controlando en todo momento que no se generen ciclos artificiales o espurios (Escobal, 2002). Una técnica usada es el método de la descomposición, por el cual se obtienen tres aspectos importantes; uno relacionado con la tendencia (b t ), el segundo, estacional referido a la presencia de ciclos repetitivos (S t ), y finalmente el componente estacionario (I t ) referido a las características estocásticas del comportamiento de las variables en el tiempo. Debe también tomarse en cuenta la naturaleza de la varianza de la serie. Si la varianza resultará ser constante, entonces deberían aplicarse el “modelo aditivo” y si esta fuese no constante sería mejor emplear el “modelo multiplicativo”(Veliz, 2009): (3) Normalmente, la regresión es el método más empleado para ver el comportamiento de la variación temporal. Es posible que el nivel de variación de la producción [Pro] respecto al K n pudiera verse influenciado por la disponibilidad de activos ambientales provenientes de periodos anteriores, sobre todo en el caso de recursos no renovables, o de algunos renovables como la biomasa, agua o suelo. Esto supondría que tal vez no exista una relación “no contemporánea” o retardada entre Y o Pro y X o K n . Así se tendría Y 1 = al Pro en el tiempo t, X 1 = K n en el tiempo t, Xt-1 = al K n en el momento (t-1), y X t- 2 =K n en el momento (t-2), por tanto, se configura el modelo siguiente (Gujarati, 2006): (5) Procedimiento de cálculo, estimación de índices y tasas Para el caso de la hipótesis principal y derivadas se asume que el capital natural influye en las trayectorias de crecimiento de la agroindustria del país. Esto significa que el crecimiento es visto como variable dependiente del capital natural que dispone el sector, en este caso, agroindustria del país. El crecimiento sectorial debe ser visto como una variación de la producción función del tiempo, el cual puede ser expresado como una tasa, con la formulación siguiente (Chiang & Wainwrigth, 2006): 𝑇𝑇 𝑐𝑐 = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 2 −𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 1 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 1 (1) El problema con la expresión de la tasa de crecimiento es la naturaleza de su trayectoria, en este caso, la tasa debería ajustarse a un modelo exponencial o polinómico, si se añadiese, en este último caso, una restricción de aumento, y todo ello en función del tiempo. De esa forma, la tasa podría convertirse en una razón de cambio en función del tiempo, y la cual además depende del tamaño de los recursos involucrados, y cuya expresión estaría dada por (Gujarati, 2006): 𝜃𝜃 𝑡𝑡 = 𝜕𝜕𝑃𝑃𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜕𝜕𝜕𝜕 [𝑞𝑞 𝑡𝑡 ] (2) En el caso de las estimaciones de los recursos naturales empleados o inputs, así como de los residuos sólidos resultantes (output) se estimaron sobre la base de diagramas de flujo estandarizados, cuyos valores estandarizados se aprecian en el Apéndice I. Procedimiento de análisis Para esto debe tener en cuenta que los datos a trabajarse constituyen variaciones temporales de la producción, y obviamente del capital natural. Una vez elegidos las series de tiempo, debe considerarse el análisis de cada una de ellas, con la técnica de descomposición, de forma tal, que sea posible identificar y “aislar” los componentes de corto, mediano y largo plazo, sin que implique alteración de las frecuencias de las series originarias, controlando en todo momento que no se generen ciclos artificiales o espurios (Escobal, 2002). Una técnica usada es el método de la descomposición, por el cual se obtienen tres aspectos importantes; uno relacionado con la tendencia (b t ), el segundo, estacional referido a la presencia de ciclos repetitivos (S t ), y finalmente el componente estacionario (I t ) referido a las características estocásticas del comportamiento de las variables en el tiempo. Debe también tomarse en cuenta la naturaleza de la varianza de la serie. Si la varianza resultará ser constante, entonces deberían aplicarse el “modelo aditivo” y si esta fuese no constante sería mejor emplear el “modelo multiplicativo” (Veliz, 2009): Procedimiento de cálculo, estimación de índices y tasas Para el caso de la hipótesis principal y derivadas se asume que el capital natural influye en las trayectorias de crecimiento de la agroindustria del país. Esto significa que el crecimiento es visto como variable dependiente del capital natural que dispone el sector, en este caso, agroindustria del país. El crecimiento sectorial debe ser visto como una variación de la producción función del tiempo, el cual puede ser expresado como una tasa, con la formulación siguiente (Chiang & Wainwrigth, 2006): 𝑇𝑇 𝑐𝑐 = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 2 −𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 1 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 1 (1) El problema con la expresión de la tasa de crecimiento es la naturaleza de su trayectoria, en este caso, la tasa debería ajustarse a un modelo exponencial o polinómico, si se añadiese, en este último caso, una restricción de aumento, y todo ello en función del tiempo. De esa forma, la tasa podría convertirse en una razón de cambio en función del tiempo, y la cual además depende del tamaño de los recursos involucrados, y cuya expresión estaría dada por (Gujarati, 2006): 𝜃𝜃 𝑡𝑡 = 𝜕𝜕𝑃𝑃𝜕𝜕𝜕𝜕 𝜕𝜕𝜕𝜕 [𝑞𝑞 𝑡𝑡 ] (2) En el caso de las estimaciones de los recursos naturales empleados o inputs, así como de los residuos sólidos resultantes (output) se estimaron sobre la base de diagramas de flujo estandarizados, cuyos valores estandarizados se aprecian en el Apéndice I. Procedimiento de análisis Para esto debe tener en cuenta que los datos a trabajarse constituyen variaciones temporales de la producción, y obviamente del capital natural. Una vez elegidos las series de tiempo, debe considerarse el análisis de cada una de ellas, con la técnica de descomposición, de forma tal, que sea posible identificar y “aislar” los componentes de corto, mediano y largo plazo, sin que implique alteración de las frecuencias de las series originarias, controlando en todo momento que no se generen ciclos artificiales o espurios (Escobal, 2002). Una técnica usada es el método de la descomposición, por el cual se obtienen tres aspectos importantes; uno relacionado con la tendencia (b t ), el segundo, estacional referido a la presencia de ciclos repetitivos (S t ), y finalmente el componente estacionario (I t ) referido a las características estocásticas del comportamiento de las variables en el tiempo. Debe también tomarse en cuenta la naturaleza de la varianza de la serie. Si la varianza resultará ser constante, entonces deberían aplicarse el “modelo aditivo” y si esta fuese no constante sería mejor emplear el “modelo multiplicativo” (Veliz, 2009): 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝑏𝑏 𝑡𝑡 + 𝑆𝑆 𝑡𝑡 + 𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = (𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 𝑡𝑡 ) ∗ 𝑆𝑆 𝑡𝑡 ∗ 𝐼𝐼 𝑡𝑡 (3) Normalmente, la regresión es el método más empleado para ver el comportamiento de la variación temporal. Es posible que el nivel de variación de la producción [Pro] respecto al K n pudiera verse influenciado por la disponibilidad de activos ambientales provenientes de periodos anteriores, sobre todo en el caso de recursos no renovables, o de algunos renovables como la biomasa, agua o suelo. Esto supondría que tal vez no exista una relación “no contemporánea” o retardada entre Y o Pro y X o K n . Así se tendría Y 1 = al Pro en el tiempo t, X 1 = K n en el tiempo t, Xt-1 = al K n en el momento (t-1), y X t-2 =K n en el momento (t-2), por tanto, se configura el modelo siguiente (Gujarati, 2006): 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 + 𝛽𝛽 0 𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 𝑡𝑡−2 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (5) También es posible generalizar la expresión anterior, obteniendo un modelo sencillo de retardos distribuidos con k periodos, bajo la expresión de (Gujarati, 2006; Veliz, 2009): 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 + 𝛽𝛽 0 𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 𝑡𝑡−2 +. . . + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑡𝑡−𝑘𝑘 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (6) Este modelo expresa que el efecto de las variaciones unitarias sobre el valor de la variable explicativa se percibe en k periodos. En este contexto, la expresión 𝛽𝛽 0 es el multiplicador de corto plazo o de impacto (Gujarati, 2006). De otro lado, la variación media de (Y) en los siguientes periodos, expresada por (𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 ) y (𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 2 ) , cuyas sumas parciales se denominan multiplicadores intermedios. Con esta técnica es posible distinguir el corto, mediano y largo plazo. Un siguiente paso consiste en obtener los puntajes de tendencia, bajo las consideraciones expuesta θ y sus correspondientes puntajes de giro, o los θ´ sugeridos antes. En el primer caso, el criterio de puntaje de tendencia se obtiene si se cumple (Escobal, 2002): Correlaciones positivas Correlaciones negativas Si e jt > 0 y e it-k >0  puntaje 1; Si e jt <0 y e jt-k <0  puntaje 1; Si e jt >0 y e it-k <0  puntaje 0; Si e jt < 0 y e it-k >0  puntaje 0. Si e jt > 0 y e it-k <0  puntaje 1; Si e jt <0 y e jt-k >0  puntaje 1; Si e jt >0 y e it-k >0  puntaje 0; Si e jt < 0 y e it-k <0  puntaje 0. Por tanto, siguiendo lo descrito por Escobal es posible generar un puntaj e θ, con la expresión siguiente, que constituiría el índice de sostenibilidad sectorial (Escobal, 2002) : 𝜃𝜃 𝑡𝑡 = ∑ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑡𝑡𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑇𝑇=𝑁𝑁 𝑖𝑖=0 𝑁𝑁−1 (7) 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝑏𝑏 𝑡𝑡 + 𝑆𝑆 𝑡𝑡 + 𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = (𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 𝑡𝑡 ) ∗ 𝑆𝑆 𝑡𝑡 ∗ 𝐼𝐼 𝑡𝑡 (3) Normalmente, la regresión es el método más empleado para ver el comportamiento de la variación temporal. Es posible que el nivel de variación de la producción [Pro] respecto al K n pudiera verse influenciado por la disponibilidad de activos ambientales provenientes de periodos anteriores, sobre todo en el caso de recursos no renovables, o de algunos renovables como la biomasa, agua o suelo. Esto supondría que tal vez no exista una relación “no contemporánea” o retardada entre Y o Pro y X o K n . Así se tendría Y 1 = al Pro en el tiempo t, X 1 = K n en el tiempo t, Xt-1 = al K n en el momento (t-1), y X t-2 =K n en el momento (t-2), por tanto, se configura el modelo siguiente (Gujarati, 2006): 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 + 𝛽𝛽 0 𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 𝑡𝑡−2 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (5) También es posible generalizar la expresión anterior, obteniendo un modelo sencillo de retardos distribuidos con k periodos, bajo la expresión de (Gujarati, 2006; Veliz, 2009): 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 + 𝛽𝛽 0 𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 𝑡𝑡−2 +. . . + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑡𝑡−𝑘𝑘 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (6) Este modelo expresa que el efecto de las variaciones unitarias sobre el valor de la variable explicativa se percibe en k periodos. En este contexto, la expresión 𝛽𝛽 0 es el multiplicador de corto plazo o de impacto (Gujarati, 2006). De otro lado, la variación media de (Y) en los siguientes periodos, expresada por (𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 ) y (𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 2 ) , cuyas sumas parciales se denominan multiplicadores intermedios. Con esta técnica es posible distinguir el corto, mediano y largo plazo. Un siguiente paso consiste en obtener los puntajes de tendencia, bajo las consideraciones expuesta θ y sus correspondientes puntajes de giro, o los θ´ sugeridos antes. En el primer caso, el criterio de puntaje de tendencia se obtiene si se cumple (Escobal, 2002): Correlaciones positivas Correlaciones negativas Si e jt > 0 y e it-k >0  puntaje 1; Si e jt <0 y e jt-k <0  puntaje 1; Si e jt >0 y e it-k <0  puntaje 0; Si e jt < 0 y e it-k >0  puntaje 0. Si e jt > 0 y e it-k <0  puntaje 1; Si e jt <0 y e jt-k >0  puntaje 1; Si e jt >0 y e it-k >0  puntaje 0; Si e jt < 0 y e it-k <0  puntaje 0. Por tanto, siguiendo lo descrito por Escobal es posible generar un puntaj e θ, con la expresión siguiente, que constituiría el índice de sostenibilidad sectorial (Escobal, 2002) : 𝜃𝜃 𝑡𝑡 = ∑ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑡𝑡𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑇𝑇=𝑁𝑁 𝑖𝑖=0 𝑁𝑁−1 (7) Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 163 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | También es posible generalizar la expresión anterior, obteniendo un modelo sencillo de retardos distribuidos con k periodos, bajo la expresión de (Gujarati, 2006; Veliz, 2009): (6) Este modelo expresa que el efecto de las variaciones unitarias sobre el valor de la variable explicativa se percibe en k periodos. En este contexto, la expresión es el multiplicador de corto plazo o de impacto (Gujarati, 2006). De otro lado, Correlaciones positivas Correlaciones negativas Si e jt > 0 y e it-k >0  puntaje 1; Si e jt <0 y e jt-k <0  puntaje 1; Si e jt >0 y e it-k <0  puntaje 0; Si e jt < 0 y e it-k >0  puntaje 0. Si e jt > 0 y e it-k <0  puntaje 1; Si e jt <0 y e jt-k >0  puntaje 1; Si e jt >0 y e it-k >0  puntaje 0; Si e jt < 0 y e it-k <0  puntaje 0. 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝑏𝑏 𝑡𝑡 + 𝑆𝑆 𝑡𝑡 + 𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = (𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 𝑡𝑡 ) ∗ 𝑆𝑆 𝑡𝑡 ∗ 𝐼𝐼 𝑡𝑡 (3) Normalmente, la regresión es el método más empleado para ver el comportamiento de la variación temporal. Es posible que el nivel de variación de la producción [Pro] respecto al K n pudiera verse influenciado por la disponibilidad de activos ambientales provenientes de periodos anteriores, sobre todo en el caso de recursos no renovables, o de algunos renovables como la biomasa, agua o suelo. Esto supondría que tal vez no exista una relación “no contemporánea” o retardada entre Y o Pro y X o K n . Así se tendría Y 1 = al Pro en el tiempo t, X 1 = K n en el tiempo t, Xt-1 = al K n en el momento (t-1), y X t-2 =K n en el momento (t-2), por tanto, se configura el modelo siguiente (Gujarati, 2006): 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 + 𝛽𝛽 0 𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 𝑡𝑡−2 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (5) También es posible generalizar la expresión anterior, obteniendo un modelo sencillo de retardos distribuidos con k periodos, bajo la expresión de (Gujarati, 2006; Veliz, 2009): 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 + 𝛽𝛽 0 𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 𝑡𝑡−2 +. . . + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑡𝑡−𝑘𝑘 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (6) Este modelo expresa que el efecto de las variaciones unitarias sobre el valor de la variable explicativa se percibe en k periodos. En este contexto, la expresión 𝛽𝛽 0 es el multiplicador de corto plazo o de impacto (Gujarati, 2006). De otro lado, la variación media de (Y) en los siguientes periodos, expresada por (𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 ) y (𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 2 ) , cuyas sumas parciales se denominan multiplicadores intermedios. Con esta técnica es posible distinguir el corto, mediano y largo plazo. Un siguiente paso consiste en obtener los puntajes de tendencia, bajo las consideraciones expuesta θ y sus correspondientes puntajes de giro, o los θ´ sugeridos antes. En el primer caso, el criterio de puntaje de tendencia se obtiene si se cumple (Escobal, 2002): Correlaciones positivas Correlaciones negativas Si e jt > 0 y e it-k >0  puntaje 1; Si e jt <0 y e jt-k <0  puntaje 1; Si e jt >0 y e it-k <0  puntaje 0; Si e jt < 0 y e it-k >0  puntaje 0. Si e jt > 0 y e it-k <0  puntaje 1; Si e jt <0 y e jt-k >0  puntaje 1; Si e jt >0 y e it-k >0  puntaje 0; Si e jt < 0 y e it-k <0  puntaje 0. Por tanto, siguiendo lo descrito por Escobal es posible generar un puntaj e θ, con la expresión siguiente, que constituiría el índice de sostenibilidad sectorial (Escobal, 2002) : 𝜃𝜃 𝑡𝑡 = ∑ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑡𝑡𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑇𝑇=𝑁𝑁 𝑖𝑖=0 𝑁𝑁−1 (7) la variación media de (Y) en los siguientes periodos, expresada por y , cuyas sumas parciales se denominan multiplicadores intermedios. Con esta técnica es posible distinguir el corto, mediano y largo plazo. Un siguiente paso consiste en obtener los puntajes de tendencia, bajo las consideraciones expuesta θ y sus correspondientes puntajes de giro, o los θ ´ sugeridos antes. En el primer caso, el criterio de puntaje de tendencia se obtiene si se cumple (Escobal, 2002): Por tanto, siguiendo lo descrito por Escobal es posible generar un puntaje θ , con la expresión siguiente, que constituiría el índice de sostenibilidad sectorial (Escobal, 2002): (7) Resultados Los resultados que se exponen tienen una naturaleza exploratoria. Se pasa revista a series de tiempo que ilustran la evolución de la producción de este sector en el periodo comprendido entre 2000-2016, para ello se ofrece un análisis estilizado de tales curvas, que tiene el objeto determinar las tasas de crecimiento o decrecimiento para el escenario antes referido. Se evaluó además los eslabonamientos internos de cada uno de los subsectores, esto es agregando los subsectores y no por ramas de actividad, siguiendo la clasificación 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝑏𝑏 𝑡𝑡 + 𝑆𝑆 𝑡𝑡 + 𝐼𝐼 𝑡𝑡 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = (𝑎𝑎 + 𝑏𝑏 𝑡𝑡 ) ∗ 𝑆𝑆 𝑡𝑡 ∗ 𝐼𝐼 𝑡𝑡 (3) Normalmente, la regresión es el método más empleado para ver el comportamiento de la variación temporal. Es posible que el nivel de variación de la producción [Pro] respecto al K n pudiera verse influenciado por la disponibilidad de activos ambientales provenientes de periodos anteriores, sobre todo en el caso de recursos no renovables, o de algunos renovables como la biomasa, agua o suelo. Esto supondría que tal vez no exista una relación “no contemporánea” o retardada entre Y o Pro y X o K n . Así se tendría Y 1 = al Pro en el tiempo t, X 1 = K n en el tiempo t, Xt-1 = al K n en el momento (t-1), y X t-2 =K n en el momento (t-2), por tanto, se configura el modelo siguiente (Gujarati, 2006): 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 + 𝛽𝛽 0 𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 𝑡𝑡−2 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (5) También es posible generalizar la expresión anterior, obteniendo un modelo sencillo de retardos distribuidos con k periodos, bajo la expresión de (Gujarati, 2006; Veliz, 2009): 𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝐴𝐴 + 𝛽𝛽 0 𝑋𝑋 𝑡𝑡 + 𝛽𝛽 1 𝑋𝑋 𝑡𝑡−1 + 𝛽𝛽 2 𝑋𝑋 𝑡𝑡−2 +. . . + 𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑋𝑋 𝑡𝑡−𝑘𝑘 + 𝑢𝑢 𝑡𝑡 (6) Este modelo expresa que el efecto de las variaciones unitarias sobre el valor de la variable explicativa se percibe en k periodos. En este contexto, la expresión 𝛽𝛽 0 es el multiplicador de corto plazo o de impacto (Gujarati, 2006). De otro lado, la variación media de (Y) en los siguientes periodos, expresada por (𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 ) y (𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 + 𝛽𝛽 2 ) , cuyas sumas parciales se denominan multiplicadores intermedios. Con esta técnica es posible distinguir el corto, mediano y largo plazo. Un siguiente paso consiste en obtener los puntajes de tendencia, bajo las consideraciones expuesta θ y sus correspondientes puntajes de giro, o los θ´ sugeridos antes. En el primer caso, el criterio de puntaje de tendencia se obtiene si se cumple (Escobal, 2002): Correlaciones positivas Correlaciones negativas Si e jt > 0 y e it-k >0  puntaje 1; Si e jt <0 y e jt-k <0  puntaje 1; Si e jt >0 y e it-k <0  puntaje 0; Si e jt < 0 y e it-k >0  puntaje 0. Si e jt > 0 y e it-k <0  puntaje 1; Si e jt <0 y e jt-k >0  puntaje 1; Si e jt >0 y e it-k >0  puntaje 0; Si e jt < 0 y e it-k <0  puntaje 0. Por tanto, siguiendo lo descrito por Escobal es posible generar un puntaj e θ, con la expresión siguiente, que constituiría el índice de sostenibilidad sectorial (Escobal, 2002) : 𝜃𝜃 𝑡𝑡 = ∑ 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑡𝑡𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑇𝑇=𝑁𝑁 𝑖𝑖=0 𝑁𝑁−1 (7) del CIIU, por el contrario se agrupan los sectores siguiendo la complejidad de la cadena del valor propuesta por Porter & Heppelmann (2016), de ese modo se distinguen las agroindustrias que pertenecen a las cadenas (C1) o de baja transformación, en las cuales los productos solo se seleccionan, limpian, empacan y almacenan con o sin cadena de frío. Luego están las agroindustrias de cadenas (C2) de mediana transformación, que suponen la obtención de productos mediante procesos de transformación física de sus materias primas y, por último, están las agroindustrias del tipo (C3), que implican la transformación tanto física como química de sus materias primas. Análisis comparativo del crecimiento según agro-cadenas Nuestro análisis se basa en agrupar a los diferentes subsectores en función del grado de transformación de sus Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales 164 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | productos, siguiendo la teoría de Michael Porter (2015), de esa forma se tiene que en la cadena de tipo C1 existen dos sub- sectores que representan el 18.1% de los casos analizados. En la cadena de tipo C2 se tiene al 45.5% de los casos y finalmente en la cadena de tipo C3 se tienen al 36.4% de los subsectores analizados y comprendidos en este primer reporte de investigación (Tabla 1). Tabla 1 Distribución de los sectores según nivel de transformación Cadenas Cadenas tipo C1 (Transformación básica) Cadenas C2 (Transformación física) Cadenas C3 (Transformación química) Sub sectores Arroz pilado Alimento balanceado Aceites Leche Fideos Grasas Harina Derivados lácteos Sémola Embutidos y carnes Avena Derivados de cacao Numero de cadenas 2 5 4 Porcentaje 18.1% 45.5% 36.4% La evolución de las tasas de crecimiento de cada uno de los sectores en función de las cadenas de valor, que se agruparon según las consdieraciones descritas para la Tabla 1, señalan, que para las agroindustria de tipo C3 se observan patrones mixtos. Siendo más aguda las depresiones en el caso de los derivados lácteos (2003 y 2013). Menores crisis presentan, en su crecimiento, los subsectores aceites y embutidos (Figura 3). caso de los derivados lácteos (2003 y 2013). Menores crisis presentan, en su crecimiento, los subsectores aceites y embutidos (Figura 3). Figura 3. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C3 Un caso aparte constituye el tema del crecimiento del subsector alimento balanceado, que por sus importantes volúmenes de producción y complejas tasas de crecimiento debe ser evaluado en forma separada de los demás subsectores que integran las cadenas de tipo C2. Así se tiene que el sector atraviesa un dinamismo volátil para 2000-2005 (Figura 4), con una notoria tendencia a la baja en sus velocidades de crecimiento, seguidas de un periodo breve de recuperación (2006- 2007) y otra vez se observa un valle prolongado entre 2008-2010, con una relativa recuperación en 2011 para luego volver a bajar entre 2014 y 2016. Nótese el peor retroceso se produce en el 2013. Figura 4. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C2, el caso de la producción de alimento balanceado . Respecto a los otros componentes de esta cadena C2, se tiene que el subsector de derivados de cacao es mucho más volátil que el resto de componentes, con tasas crecientes y decrecientes de relativa importancia. Por ejemplo, en los años 2003 y 2004, presentó tasas de 46 y 48%, y después de 2011 con tasas de crecientes del orden del 12 y 20% al año siguiente (2013). Los (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Aceite Grasa Derv. Lacteos Embutidos (0.25) (0.20) (0.15) (0.10) (0.05) - 0.05 0.10 0.15 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Figura 3. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C3 Un caso aparte constituye el tema del crecimiento del subsector alimento balanceado, que por sus importantes volúmenes de producción y complejas tasas de crecimiento debe ser evaluado de forma separada de los demás subsectores que integran las cadenas de tipo C2. Así se tiene que el sector atraviesa un dinamismo volátil para 2000-2005 (Figura 4), con una notoria tendencia a la baja en sus velocidades de crecimiento, seguidas de un periodo breve de recuperación (2006- 2007) y otra vez se observa un valle prolongado entre 2008-2010, con una relativa recuperación en 2011 para luego volver a bajar entre 2014 y 2016. Nótese el peor retroceso se produce en el 2013. Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 165 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | caso de los derivados lácteos (2003 y 2013). Menores crisis presentan, en su crecimiento, los subsectores aceites y embutidos (Figura 3). Figura 3. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C3 Un caso aparte constituye el tema del crecimiento del subsector alimento balanceado, que por sus importantes volúmenes de producción y complejas tasas de crecimiento debe ser evaluado en forma separada de los demás subsectores que integran las cadenas de tipo C2. Así se tiene que el sector atraviesa un dinamismo volátil para 2000-2005 (Figura 4), con una notoria tendencia a la baja en sus velocidades de crecimiento, seguidas de un periodo breve de recuperación (2006- 2007) y otra vez se observa un valle prolongado entre 2008-2010, con una relativa recuperación en 2011 para luego volver a bajar entre 2014 y 2016. Nótese el peor retroceso se produce en el 2013. Figura 4. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C2, el caso de la producción de alimento balanceado . Respecto a los otros componentes de esta cadena C2, se tiene que el subsector de derivados de cacao es mucho más volátil que el resto de componentes, con tasas crecientes y decrecientes de relativa importancia. Por ejemplo, en los años 2003 y 2004, presentó tasas de 46 y 48%, y después de 2011 con tasas de crecientes del orden del 12 y 20% al año siguiente (2013). Los (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Aceite Grasa Derv. Lacteos Embutidos (0.25) (0.20) (0.15) (0.10) (0.05) - 0.05 0.10 0.15 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Figura 4. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C2, el caso de la producción de alimento balanceado. Respecto a los otros componentes de esta cadena C2, se tiene que el subsector de derivados de cacao es mucho más volátil que el resto de componentes, con tasas crecientes y decrecientes de relativa importancia. Por ejemplo, en los años 2003 y 2004, presentó tasas de 46 y 48%, y después de 2011 con tasas de crecientes del orden del 12 y 20% al año siguiente (2013). Los demás subsectores tienen un comportamiento más estilizado y cuyas variaciones son menos volátiles que las anteriores (Figura 5). demás subsectores tienen un comportamiento más estilizado y cuyas variaciones son menos volátiles que las anteriores (Figura 5). Figura 5. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C2, excepto alimento balanceado. El análisis correspondiente para el caso de los subsectores que pertenecen a la cadena C1, (Figura 6), según la cual se aprecia que tanto la producción de leche como de arroz pilado, tienen una importante volatilidad en el crecimiento. En el primer caso, se tienen tasas crecientes muy importantes de 21 y 48% en los años 2007 y 2008, respectivamente, pero a la vez se observan tasas decrecientes muy acentuadas 12 y 19% en 2006 y 2013, respectivamente. De otro lado, en el caso del arroz las tasas crecientes más importantes son 34% en 2005, 46% en 2012 y 24% en 2013. Y las tasas negativas se presentan en el año 2004 (-13%), 2006 (-5%) y 2011 (-7%). Figura 63. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C1. Una aproximación al uso del capital natural en la agroindustria nacional Diversas fuentes señalan que aún en los sistemas económicos más avanzados y eficientes del mundo (Escot & Galindo, 1999; Chiesura & de Groot, 2003; Ekins, Simon, Deutsch, & Folke, 2003), una proporción del crecimiento depende del capital natural, léase recursos naturales. Si bien es cierto, que en ese punto de la discusión los expertos se dividen en dos grandes grupos. De (0.30) (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Fideos Harina Avena Sémola Derv. cacao (0.30) (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Leche Arroz pilado Figura 5. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C2, excepto alimento balanceado. El análisis correspondiente para el caso de los subsectores que pertenecen a la cadena C1, (Figura 6), según la cual se aprecia que tanto la producción de leche como de arroz pilado, tienen una importante volatilidad en el crecimiento. En el primer caso, se tienen tasas crecientes muy importantes de 21 y 48% en los años 2007 y 2008, respectivamente, pero a la vez se observan tasas decrecientes muy acentuadas 12 y 19% en 2006 y 2013, respectivamente. Por otro lado, en el caso del arroz las tasas crecientes más importantes son 34% en 2005, 46% en 2012 y 24% en 2013. Y las tasas negativas se presentan en el año 2004 (-13%), 2006 (-5%) y 2011 (-7%). Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales 166 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Figura 7. Tasas de consumo de recursos naturales y generación de residuos en C1. Fig. 7-A : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C1 (caso arroz pilado). Fig. 7-B : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C1 (caso leche pasteurizada). demás subsectores tienen un comportamiento más estilizado y cuyas variaciones son menos volátiles que las anteriores (Figura 5). Figura 5. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C2, excepto alimento balanceado. El análisis correspondiente para el caso de los subsectores que pertenecen a la cadena C1, (Figura 6), según la cual se aprecia que tanto la producción de leche como de arroz pilado, tienen una importante volatilidad en el crecimiento. En el primer caso, se tienen tasas crecientes muy importantes de 21 y 48% en los años 2007 y 2008, respectivamente, pero a la vez se observan tasas decrecientes muy acentuadas 12 y 19% en 2006 y 2013, respectivamente. De otro lado, en el caso del arroz las tasas crecientes más importantes son 34% en 2005, 46% en 2012 y 24% en 2013. Y las tasas negativas se presentan en el año 2004 (-13%), 2006 (-5%) y 2011 (-7%). Figura 63. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C1. Una aproximación al uso del capital natural en la agroindustria nacional Diversas fuentes señalan que aún en los sistemas económicos más avanzados y eficientes del mundo (Escot & Galindo, 1999; Chiesura & de Groot, 2003; Ekins, Simon, Deutsch, & Folke, 2003), una proporción del crecimiento depende del capital natural, léase recursos naturales. Si bien es cierto, que en ese punto de la discusión los expertos se dividen en dos grandes grupos. De (0.30) (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Fideos Harina Avena Sémola Derv. cacao (0.30) (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Leche Arroz pilado Figura 6. Tasas de crecimiento de los sectores de cadena productiva tipo C1. Una aproximación al uso del capital natural en la agroindustria nacional Diversas fuentes señalan que aún en los sistemas económicos más avanzados y eficientes del mundo (Escot & Galindo, 1999; Chiesura & de Groot, 2003; Ekins, Simon, Deutsch, & Folke, 2003), una proporción del crecimiento depende del capital natural, léase recursos naturales. Si bien es cierto, que en ese punto de la discusión los expertos se dividen en dos grandes grupos. De un lado, están aquellos que afirman que el crecimiento de las economías no depende sustancialmente de los recursos naturales, y además postulan una relación adversa, a la que se ha denominado la “maldición de los recursos naturales”. Y de otro, están los que afirman que los recursos naturales explican el crecimiento de las economías, en particular en la fase de expansión. un lado, están aquellos que afirman que el crecimiento de las economías no depende sustancialmente de los recursos naturales, y además postulan una relación adversa, a la que se ha denominado la “maldición de los recursos naturales”. Y de otro, están los que afirman que los recursos naturales explican el crecimiento de las economías, en particular en la fase de expansión. Fig. 7-A : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C1 (caso arroz pilado). Fig. 7-B : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C1 (caso leche pasteurizada). Figura 74. Tasas de consumo de recursos naturales y generación de residuos en C1 En la Figura 7 se aprecian tasas diferencias tanto a nivel de cargas como de presiones ambientales, entendidas las primeras como descargas de contaminantes, en este caso de residuos sólidos, y las segundas expresadas como tasas de consumo de recursos naturales (suelo y agua) para las cadenas agroindustriales del tipo C1. También se estima que existen notables diferencias respecto al tipo de productos, bien sea leche pasteurizada o arroz pilado. Las tasas de cambio, bien sea para recursos naturales (suelo y agua) como para los contaminantes (residuos sólidos) difieran además por periodo temporales. Así se tienen tasas intensivas, muy alta para recursos naturales en los años de mayor expansión de la producción y viceversa. De esta forma que constataría que la relación entre consumo de capital natural y crecimiento productivo, al menos para los casos estudiados de las cadenas productivas del tipo C1 para el periodo 2000-2016. Una evidencia adicional se ofrece en la Tabla 2, donde se observa que el aumento de la producción va aparejado de mayores volúmenes de consumo de agua e incrementos sustancias en la superficie. En este último, el lector podría preguntarse cuál es la relación entre productos agroindustriales como leche pasteurizada o arroz pilado con el consumo de suelo. La relación se produce como consecuencia que tanto la leche como el arroz dependen de extensas áreas para cultivar pastos y de ese modo alimentar a una población de vacas, las que luego proporcionarán volúmenes importantes de leche fresca. El caso del arroz pilado la relación (4.00) (2.00) - 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Arroz/residuos Arroz/agua Arroz/suelo (20.00) (15.00) (10.00) (5.00) - 5.00 10.00 15.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Leche/residuos Leche/agua Leche/suelo un lado, están aquellos que afirman que el crecimiento de las economías no depende sustancialmente de los recursos naturales, y además postulan una relación adversa, a la que se ha denominado la “maldición de los recursos naturales”. Y de otro, están los que afirman que los recursos naturales explican el crecimiento de las economías, en particular en la fase de expansión. Fig. 7-A : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C1 (caso arroz pilado). Fig. 7-B : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C1 (caso leche pasteurizada). Figura 74. Tasas de consumo de recursos naturales y generación de residuos en C1 En la Figura 7 se aprecian tasas diferencias tanto a nivel de cargas como de presiones ambientales, entendidas las primeras como descargas de contaminantes, en este caso de residuos sólidos, y las segundas expresadas como tasas de consumo de recursos naturales (suelo y agua) para las cadenas agroindustriales del tipo C1. También se estima que existen notables diferencias respecto al tipo de productos, bien sea leche pasteurizada o arroz pilado. Las tasas de cambio, bien sea para recursos naturales (suelo y agua) como para los contaminantes (residuos sólidos) difieran además por periodo temporales. Así se tienen tasas intensivas, muy alta para recursos naturales en los años de mayor expansión de la producción y viceversa. De esta forma que constataría que la relación entre consumo de capital natural y crecimiento productivo, al menos para los casos estudiados de las cadenas productivas del tipo C1 para el periodo 2000-2016. Una evidencia adicional se ofrece en la Tabla 2, donde se observa que el aumento de la producción va aparejado de mayores volúmenes de consumo de agua e incrementos sustancias en la superficie. En este último, el lector podría preguntarse cuál es la relación entre productos agroindustriales como leche pasteurizada o arroz pilado con el consumo de suelo. La relación se produce como consecuencia que tanto la leche como el arroz dependen de extensas áreas para cultivar pastos y de ese modo alimentar a una población de vacas, las que luego proporcionarán volúmenes importantes de leche fresca. El caso del arroz pilado la relación (4.00) (2.00) - 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Arroz/residuos Arroz/agua Arroz/suelo (20.00) (15.00) (10.00) (5.00) - 5.00 10.00 15.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Leche/residuos Leche/agua Leche/suelo Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 167 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | En la Figura 7 se aprecian tasas diferencias tanto a nivel de cargas como de presiones ambientales, entendidas las primeras como descargas de contaminantes, en este caso de residuos sólidos, y las segundas expresadas como tasas de consumo de recursos naturales (suelo y agua) para las cadenas agroindustriales del tipo C1. También se estima que existen notables diferencias respecto al tipo de productos, bien sea leche pasteurizada o arroz pilado. Las tasas de cambio, bien sea para recursos naturales (suelo y agua) como para los contaminantes (residuos sólidos) difieran además por periodo temporales. Así se tienen tasas intensivas, muy alta para recursos naturales en los años de mayor expansión de la producción y viceversa. De esta forma que constataría que la relación entre consumo de capital natural y crecimiento productivo, al punto de la discusión los expertos se dividen en dos grandes grupos. De un lado, están aquellos que afirman que el crecimiento de las economías no depende sustancialmente de los recursos naturales, y además postulan una relación adversa, a la que se ha denominado la “maldición de los recursos naturales”. Y de otro, están los que afirman que los recursos naturales explican el crecimiento de las economías, en particular en la fase de expansión. menos para los casos estudiados de las cadenas productivas del tipo C1 para el periodo 2000-2016. Una evidencia adicional se ofrece en la Tabla 2, donde se observa que el aumento de la producción va aparejado de mayores volúmenes de consumo de agua e incrementos sustancias en la superficie. En este último, el lector podría preguntarse cuál es la relación entre productos agroindustriales como leche pasteurizada o arroz pilado con el consumo de suelo. La relación se produce como consecuencia que tanto la leche como el arroz dependen de extensas áreas para cultivar pastos y de ese modo alimentar a una población de vacas, las que luego proporcionarán volúmenes importantes de leche fresca. El caso del arroz pilado la relación es mucho más directa, porque se trata de asegurar una superficie de cultivo de arroz que permita venderse en los mercados regionales, y para ello se requiere, del servicio de pilado. Figura 8. Composición de presiones y cargas ambientales en las cadenas agroindustriales de tipo C1 es mucho más directa, porque se trata de asegurar una superficie de cultivo de arroz que permita venderse en los mercados regionales, y para ello se requiere, del servicio de pilado. Figura 85. Composición de presiones y cargas ambientales en las cadenas agroindustriales de tipo C1 En la Figura 8 se observa, en términos proporcionales, para los volúmenes producidos y descritos en la Tabla 3, la proporción de uso de recursos naturales y generación de cargas ambientales en términos de residuos sólidos. Se aprecia un uso promedio una presión del 15 al 25% para el suelo, seguido del 25 y 40% para el agua, con una proporción importante de generación de residuos sólidos, que oscila entre 45 y 60%. Esto último indicaría que las cadenas agroindustriales del tipo C1 presentan importantes presiones ambientales pero muy significativas cargas, traducidas en volúmenes de residuos sólidos. Tabla 2 Producción, consumo de recursos naturales (capital natural) y generación de residuos para cadenas agroindustriales del tipo C1 (2000-2016) Años Producción total anual en tm Arroz pilado Leche Arroz pilado Leche Suelo ha* Agua m 3 * Residuos tm* Suelo ha* Agua m 3 * Residuos tm* 2000 1,324,471 48,747 155,820.16 305,509.90 903,717.89 48,720.81 3,096.87 11,149 2001 1,420,103 52,138 167,070.99 327,568.91 968,969.87 52,109.98 3,312.30 11,925 2002 1,482,619 55,347 169,841.17 333,000.29 943,501.38 55,346.49 3,518.02 12,754 2003 1,492,684 56,739 159,014.97 311,773.81 909,852.51 53,014.88 3,369.81 13,641 2004 1,291,427 57,770 87,303.72 171,172.66 781,871.09 52,975.21 3,367.29 14,590 2005 1,727,850 63,194 668,042.26 448,894.27 1,209,118.70 78,465.34 5,248.29 15,605 2006 1,654,448 55,924 120,089.88 235,455.06 865,326.50 18,487.45 1,175.13 16,691 2007 1,704,593 67,929 192,042.33 376,529.14 931,108.94 94,943.07 6,034.92 17,852 2008 1,955,786 100,579 467,980.47 917,549.19 1,036,891.68 52,757.65 6,638.41 19,094 2009 2,093,810 111,486 287,850.02 564,375.17 967,494.99 114,881.11 7,302.25 20,422 2010 1,981,961 126,982 89,992.02 176,443.49 855,442.68 126,369.22 8,032.48 21,843 2011 1,837,121 126,616 67,622.40 132,584.32 837,674.56 44,836.82 2,849.99 23,362 2012 2,678,374 130,591 392,381.68 769,325.90 1,317,548.15 124,827.12 7,934.46 24,987 2013 3,316,726 106,023 423,772.22 830,871.97 1,119,106.04 168,197.43 10,691.23 26,725 2014 3,559,396 112,553 418,752.49 821,030.00 994,089.68 283,200.75 11,760.35 28,585 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013 2014 2015 2016 Suelo Agua Residuos En la Figura 8 se observa, en términos proporcionales, para los volúmenes producidos y descritos en la Tabla 3, la proporción de uso de recursos naturales y generación de cargas ambientales en términos de residuos sólidos. Se aprecia un uso promedio una presión del 15 al 25% para el suelo, seguido del 25 y 40% para el agua, con una proporción importante de generación de residuos sólidos, que oscila entre 45 y 60%. Esto último indicaría que las cadenas agroindustriales del tipo C1 presentan importantes presiones ambientales pero muy significativas cargas, traducidas en volúmenes de residuos sólidos. Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales 168 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Tabla 2 Producción, consumo de recursos naturales (capital natural) y generación de residuos para cadenas agroindustriales del tipo C1 (2000-2016) Años Producción total anual en tm Arroz pilado Leche Arroz pilado Leche Suelo ha* Agua m 3 * Residuos tm* Suelo ha* Agua m 3 * Residuos tm* 2000 1,324,471 48,747 155,820.16 305,509.90 903,717.89 48,720.81 3,096.87 11,149 2001 1,420,103 52,138 167,070.99 327,568.91 968,969.87 52,109.98 3,312.30 11,925 2002 1,482,619 55,347 169,841.17 333,000.29 943,501.38 55,346.49 3,518.02 12,754 2003 1,492,684 56,739 159,014.97 311,773.81 909,852.51 53,014.88 3,369.81 13,641 2004 1,291,427 57,770 87,303.72 171,172.66 781,871.09 52,975.21 3,367.29 14,590 2005 1,727,850 63,194 668,042.26 448,894.27 1,209,118.70 78,465.34 5,248.29 15,605 2006 1,654,448 55,924 120,089.88 235,455.06 865,326.50 18,487.45 1,175.13 16,691 2007 1,704,593 67,929 192,042.33 376,529.14 931,108.94 94,943.07 6,034.92 17,852 2008 1,955,786 100,579 467,980.47 917,549.19 1,036,891.68 52,757.65 6,638.41 19,094 2009 2,093,810 111,486 287,850.02 564,375.17 967,494.99 114,881.11 7,302.25 20,422 2010 1,981,961 126,982 89,992.02 176,443.49 855,442.68 126,369.22 8,032.48 21,843 2011 1,837,121 126,616 67,622.40 132,584.32 837,674.56 44,836.82 2,849.99 23,362 2012 2,678,374 130,591 392,381.68 769,325.90 1,317,548.15 124,827.12 7,934.46 24,987 2013 3,316,726 106,023 423,772.22 830,871.97 1,119,106.04 168,197.43 10,691.23 26,725 2014 3,559,396 112,553 418,752.49 821,030.00 994,089.68 283,200.75 11,760.35 28,585 2015 3,819,821 119,486 449,390.71 881,101.06 1,039,275.58 358,032.49 12,936.39 30,573 2016 4,099,300 126,845 482,270.60 945,567.24 1,717,063.99 462,119.17 14,230.03 32,700 *Valores estimados con base a balances de masa por producto según diagramas de flujo de procesos estandarizados por sub-sector. Fuente: (Prom Perú, 2015) y estimaciones propias. En el caso de las cadenas agroindustria del tipo C2, el comportamiento de la tasa varía sustancialmente, esto tiene sentido, porque el nivel de procesamiento y transformación en estas agroindustrias es mayor, dado que se trata de una alteración física de los productos agrarios, pecuarios y/o forestales, tal como se aprecia en la Figura 9. Por ejemplo, para el caso del alimento balanceado, donde además debe considerarse el efecto de importación derivado de los insumos maíz amarillo y soya. Un panorama similar se aprecia en los productos derivados del cacao y en menor intensidad en la producción de sémola. Con un comportamiento cualitativamente diferente se presenta en el caso de los productos del sector harinero, por ejemplo, fideos, harina y avena. En todos ellos, aprecian importantes tasas de consumo de recursos naturales, lo cual resulta lógico si se considera que, en la industria harinera, el nivel de relación es directo respecto a la superficie cultivada de trigo o avena. Aquí nuevamente debe considerarse el efecto de la importación, básicamente del trigo, que como se conoce, el Perú es un país deficitario en la producción de este cereal, no solo por consideraciones tecnológicas sino por restricciones de índole ecológica (Tejada, 2008). Argumento que también se extiende al caso de la avena, que, al formar parte de los cereales emparentados con el trigo, tienen las mismas restricciones ecológicas y tecnológicas para un cultivo más extendido y con mayor rendimiento. Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 169 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | 2015 3,819,821 119,486 449,390.71 881,101.06 1,039,275.58 358,032.49 12,936.39 30,573 2016 4,099,300 126,845 482,270.60 945,567.24 1,717,063.99 462,119.17 14,230.03 32,700 *Valores estimados con base a balances de masa por producto según diagramas de flujo de procesos estandarizados por sub-sector. Fuente: (Prom Perú, 2015) y estimaciones propias. En el caso de las cadenas agroindustria del tipo C2, el comportamiento de la tasa varía sustancialmente, esto tiene sentido, porque el nivel de procesamiento y transformación en estas agroindustrias es mayor, dado que se trata de una alteración física de los productos agrarios, pecuarios y/o forestales, tal como se aprecia en la Figura 9. Por ejemplo, para el caso del alimento balanceado, donde además debe considerarse el efecto de importación derivado de los insumos maíz amarillo y soya. Un panorama similar se aprecia en los productos derivados del cacao y en menor intensidad en la producción de sémola. Con un comportamiento cualitativamente diferente se presenta en el caso de los productos del sector harinero, por ejemplo, fideos, harina y avena. En todos ellos, aprecian importantes tasas de consumo de recursos naturales, lo cual resulta lógico si se considera que, en la industria harinera, el nivel de relación es directo respecto a la superficie cultivada de trigo o avena. Aquí nuevamente debe considerarse el efecto de la importación, básicamente del trigo, que como se conoce, el Perú es un país deficitario en la producción de este cereal, no solo por consideraciones tecnológicas sino por restricciones de índole ecológica (Tejada, 2008). Argumento que también se extiende al caso de la avena, que, al formar parte de los cereales emparentados con el trigo, tienen las mismas restricciones ecológicas y tecnológicas para un cultivo más extendido y con mayor rendimiento. Fig. 9-A : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso alimento balanceado). Fig. 9-B : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso fideos). (600.00) (400.00) (200.00) - 200.00 400.00 600.00 800.00 1,000.00 1,200.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Alimento balanceado/residuos Alimento balanceado/agua Alimento balanceado/suelo (10.00) - 10.00 20.00 30.00 40.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Fideos/residuos Fideo/agua Fideo/suelo Fig. 9-C : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso harina). Fig. 9-D : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso avena). Fig. 9-E: Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso sémola). Fig. 9-F : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso derivados de cacao). Figura 9. Tasas de consumo de recursos naturales y generación de residuos en C2 En la Tabla 3 se presentan tanto los volúmenes productos como el nivel de presión ambiental para las agroindustrias de tipo C2. Por las características de los productos analizados, en este caso se aprecia una mejor relación entre el volumen producido y los consumos de suelo y garua, así como de la generación de residuos sólidos. Nuevamente, se observa una trayectoria expansiva, según la cual a mayor producción mayores niveles de presión de recursos naturales y mayores cargas ambientales traducidas en residuos sólidos generados por estas cadenas. (4.00) (2.00) - 2.00 4.00 6.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Harina/residuos Harina/agua Harina/suelo (4.00) (2.00) - 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Avena/residuos Avena/agua Avena/suelo (15.00) (10.00) (5.00) - 5.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Semola/residuos Semola/agua Semola/suelo (200.00) (150.00) (100.00) (50.00) - 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Derv. Cacao/residuos Derv. Cacao/agua Derv. Cacao/suelo Fig. 9-C : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso harina). Fig. 9-D : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso avena). Fig. 9-E: Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso sémola). Fig. 9-F : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso derivados de cacao). Figura 9. Tasas de consumo de recursos naturales y generación de residuos en C2 En la Tabla 3 se presentan tanto los volúmenes productos como el nivel de presión ambiental para las agroindustrias de tipo C2. Por las características de los productos analizados, en este caso se aprecia una mejor relación entre el volumen producido y los consumos de suelo y garua, así como de la generación de residuos sólidos. Nuevamente, se observa una trayectoria expansiva, según la cual a mayor producción mayores niveles de presión de recursos naturales y mayores cargas ambientales traducidas en residuos sólidos generados por estas cadenas. (4.00) (2.00) - 2.00 4.00 6.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Harina/residuos Harina/agua Harina/suelo (4.00) (2.00) - 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Avena/residuos Avena/agua Avena/suelo (15.00) (10.00) (5.00) - 5.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Semola/residuos Semola/agua Semola/suelo (200.00) (150.00) (100.00) (50.00) - 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Derv. Cacao/residuos Derv. Cacao/agua Derv. Cacao/suelo Fig. 9-C : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso harina). Fig. 9-D : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso avena). Fig. 9-E: Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso sémola). Fig. 9-F : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso derivados de cacao). Figura 9. Tasas de consumo de recursos naturales y generación de residuos en C2 En la Tabla 3 se presentan tanto los volúmenes productos como el nivel de presión ambiental para las agroindustrias de tipo C2. Por las características de los productos analizados, en este caso se aprecia una mejor relación entre el volumen producido y los consumos de suelo y garua, así como de la generación de residuos sólidos. Nuevamente, se observa una trayectoria expansiva, según la cual a mayor producción mayores niveles de presión de recursos naturales y mayores cargas ambientales traducidas en residuos sólidos generados por estas cadenas. (4.00) (2.00) - 2.00 4.00 6.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Harina/residuos Harina/agua Harina/suelo (4.00) (2.00) - 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Avena/residuos Avena/agua Avena/suelo (15.00) (10.00) (5.00) - 5.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Semola/residuos Semola/agua Semola/suelo (200.00) (150.00) (100.00) (50.00) - 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Derv. Cacao/residuos Derv. Cacao/agua Derv. Cacao/suelo Fig. 9-A : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso alimento balanceado). Fig. 9-B : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso fideos). Fig. 9-C : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso harina). Fig. 9-D : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso avena). Fig. 9-E: Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso sémola). Fig. 9-F : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C2 (caso derivados de cacao). Figura 9. Tasas de consumo de recursos naturales y generación de residuos en C2 Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales 170 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | En la Tabla 3 se presentan tanto los volúmenes productos como el nivel de presión ambiental para las agroindustrias de tipo C2. Por las características de los productos analizados, en este caso se aprecia una mejor relación entre el volumen producido y los consumos de suelo y garua, así como de la generación de residuos sólidos. Nuevamente, se observa una trayectoria expansiva, según la cual a mayor producción mayores niveles de presión de recursos naturales y mayores cargas ambientales traducidas en residuos sólidos generados por estas cadenas. Tabla 3 Producción, consumo de recursos naturales (capital natural) y generación de residuos para cadenas agroindustriales del tipo C2 (2000-2016) Producción en tm Alimento balanceado Fideos Harina Años Alimento balanceado Fideos Harina Avena Sémola Derv. cacao Suelo ha* Agua m 3 * Residuos tm* Suelo ha* Agua m 3 * Residuos tm* Suelo ha* Agua m 3 * Residuos tm* 2000 1,536,976 232,935 927,094 30,388 6,957 8,911 180,821 354,527 1,049 51,763 63,889 139,860 206,021 361,678 452,956 2001 1,536,724 242,466 1,001,941 29,543 8,414 8,255 180,791 364,880 1,079 53,881 66,504 145,582 222,654 390,877 489,524 2002 1,640,190 245,445 983,146 30,334 8,646 7,443 184,455 384,133 1,225 53,043 65,469 143,318 198,364 348,236 436,122 2003 1,738,012 239,211 986,469 31,369 8,846 10,875 219,858 367,756 991 47,918 59,144 129,471 208,117 365,357 457,564 2004 1,746,738 251,698 1,002,638 30,093 8,311 9,808 227,973 319,858 1,063 63,448 78,311 171,430 219,864 385,980 483,391 2005 1,736,443 277,925 1,034,732 30,630 9,188 14,528 185,406 457,239 1,138 84,969 74,065 229,579 241,174 423,390 530,242 2006 1,865,639 278,285 1,102,855 30,045 9,724 13,148 174,520 642,594 1,267 52,166 76,287 140,949 302,033 530,231 664,048 2007 2,107,259 289,537 1,047,468 32,813 9,215 12,240 298,826 357,751 1,639 68,317 84,321 184,586 143,637 252,161 315,800 2008 2,256,849 285,085 1,045,190 32,655 9,212 13,324 479,038 486,824 1,136 45,728 56,440 123,552 202,464 356,208 445,136 2009 2,385,633 300,855 1,081,105 35,401 8,226 13,075 335,205 308,372 1,028 84,037 83,361 227,061 279,232 473,918 613,917 2010 2,492,797 395,034 1,214,252 37,043 7,883 13,525 314,963 607,412 1,470 69,566 85,862 187,960 658,142 395,562 500,345 2011 2,702,550 410,564 1,236,460 38,245 8,070 11,969 293,200 490,749 3,763 79,110 97,642 213,748 251,475 441,474 552,891 2012 2,793,763 411,095 1,248,038 42,346 8,669 12,712 476,749 563,126 1,304 52,572 64,888 142,046 230,402 404,480 506,560 2013 2,146,742 319,492 1,055,119 46,733 7,918 10,142 278,391 360,535 1,194 76,016 93,824 205,389 234,471 411,623 515,506 2014 2,202,634 327,353 1,065,671 48,306 7,997 10,243 190,044 536,254 1,205 72,745 89,786 196,550 236,816 415,739 520,661 2015 2,259,981 335,407 1,076,327 49,932 8,077 10,345 265,880 510,490 1,218 74,535 91,995 201,386 239,184 419,897 525,868 2016 2,318,821 343,659 1,087,091 51,613 8,158 10,449 272,803 523,049 1,230 76,369 94,259 206,341 241,576 424,096 531,126 * Valores estimados con base a balances de masa por producto según diagramas de flujo de procesos estandarizados por sub-sector. Fuente: (Prom Perú, 2015) y estimaciones propias. La tendencia descrita en el párrafo anterior se refuerza con los resultados ofrecidos en la Figura 10. De ese modo, se tiene que en promedio entre el 25 y 35% de los volúmenes producidos dependen de las tasas de consumo de suelo, y que el 40 a 45% de tales volúmenes descansan en las demandas de agua. Por otro lado, el 28% al 35% de los volúmenes producidos se traducen en residuos, esto quiere decir, que los rendimientos por unidad de volumen de materia prima principal respecto a producto terminado oscilan entre el 45% y 65%. Esto quiere decir, que se requiere mejorar estas cadenas en términos de eficiencia y rendimiento. Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 171 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales La tendencia descrita en el párrafo anterior se refuerza con los resultados ofrecidos en la Figura 10. De ese modo, se tiene que en promedio entre el 25 y 35% de los volúmenes producidos dependen de las tasas de consumo de suelo, y que el 40 a 45% de tales volúmenes descansan en las demandas de agua. Por otro lado, el 28% al 35% de los volúmenes producidos se traducen en residuos, esto quiere decir, que los rendimientos por unidad de volumen de materia prima principal respecto a producto terminado oscilan entre el 45% y 65%. Esto quiere decir, que se requiere mejorar estas cadenas en términos de eficiencia y rendimiento. Figura 60. Composición de presiones y cargas ambientales en las cadenas agroindustriales de tipo C2 Por último, para el caso de las cadenas agroindustriales del tipo C3, que se aprecian en la Figura 11, se tienen importantes tasas de consumo para los casos de aceites y grasas, y menores tasas en cadenas de derivados lácteos y embutidos. Fig. 11-A : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso aceite vegetal). Fig. 11-B : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso grasas). 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Suelo Agua Residuos (400.00) (200.00) - 200.00 400.00 600.00 800.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Aceite/residuos Aceite/agua Aceite/suelo (600.00) (400.00) (200.00) - 200.00 400.00 600.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Grasas/residuos Grasas/agua Grasas/suelo Figura 10. Composición de presiones y cargas ambientales en las cadenas agroindustriales de tipo C2 Por último, para el caso de las cadenas agroindustriales del tipo C3, que se aprecian en la Figura 11, se tienen importantes tasas de consumo para los casos de aceites y grasas, y menores tasas en cadenas de derivados lácteos y embutidos. La tendencia descrita en el párrafo anterior se refuerza con los resultados ofrecidos en la Figura 10. De ese modo, se tiene que en promedio entre el 25 y 35% de los volúmenes producidos dependen de las tasas de consumo de suelo, y que el 40 a 45% de tales volúmenes descansan en las demandas de agua. Por otro lado, el 28% al 35% de los volúmenes producidos se traducen en residuos, esto quiere decir, que los rendimientos por unidad de volumen de materia prima principal respecto a producto terminado oscilan entre el 45% y 65%. Esto quiere decir, que se requiere mejorar estas cadenas en términos de eficiencia y rendimiento. Figura 60. Composición de presiones y cargas ambientales en las cadenas agroindustriales de tipo C2 Por último, para el caso de las cadenas agroindustriales del tipo C3, que se aprecian en la Figura 11, se tienen importantes tasas de consumo para los casos de aceites y grasas, y menores tasas en cadenas de derivados lácteos y embutidos. Fig. 11-A : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso aceite vegetal). Fig. 11-B : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso grasas). 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Suelo Agua Residuos (400.00) (200.00) - 200.00 400.00 600.00 800.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Aceite/residuos Aceite/agua Aceite/suelo (600.00) (400.00) (200.00) - 200.00 400.00 600.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Grasas/residuos Grasas/agua Grasas/suelo Fig. 11-A : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso aceite vegetal). Fig. 11-B : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso grasas). 172 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Fig. 11-C : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso derivados lácteos). Fig. 11-D : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso embutidos). Figura 71. Tasas de consumo de recursos naturales y generación de residuos en C3 No se observan diferencias en cuanto a la relación entre volumen producido y presiones ambientales (suelo & agua), así como para el caso de las cargas ambientales (residuos sólidos). De ese modo, se puede concluir, que a pesar de presentarse contracciones significativas en cadenas productivas particulares (derivados lácteos y embutidos), la naturaleza expansiva del proceso se mantiene, es decir, que todo aumento de la producción o decrecimiento se hace a expensas de mayor capital natural (recursos naturales) o mayor contaminación (residuos sólidos), tal como se aprecia de los resultados expuestos en la Tabla 4. Figura 8. Composición de presiones y cargas ambientales en las cadenas agroindustriales de tipo C3 (80.00) (60.00) (40.00) (20.00) - 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Derv. Lácteos/residuos Derv. Lácteos/agua Derv. Lácteos/suelo (100.00) (80.00) (60.00) (40.00) (20.00) - 20.00 40.00 60.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Embutidos/residuos Embutidos/agua Embutidos/suelo 91% 92% 93% 94% 95% 96% 97% 98% 99% 100% 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Suelo Agua Residuos Figura 11. Tasas de consumo de recursos naturales y generación de residuos en C3 Fig. 11-C : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso derivados lácteos). Fig. 11-D : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso embutidos). No se observan diferencias en cuanto a la relación entre volumen producido y presiones ambientales (suelo & agua), así como para el caso de las cargas ambientales (residuos sólidos). De ese modo, se puede concluir, que a pesar de presentarse contracciones significativas en cadenas productivas particulares (derivados lácteos y embutidos), la naturaleza expansiva del proceso se mantiene, es decir, que todo aumento de la producción o decrecimiento se hace a expensas de mayor capital natural (recursos naturales) o mayor contaminación (residuos sólidos), tal como se aprecia de los resultados expuestos en la Tabla 4. Figura 12. Composición de presiones y cargas ambientales en las cadenas agroindustriales de tipo C3 Fig. 11-C : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso derivados lácteos). Fig. 11-D : Tasas de consumo de recursos naturales (suelo & agua) y de generación de residuos para C3 (caso embutidos). Figura 71. Tasas de consumo de recursos naturales y generación de residuos en C3 No se observan diferencias en cuanto a la relación entre volumen producido y presiones ambientales (suelo & agua), así como para el caso de las cargas ambientales (residuos sólidos). De ese modo, se puede concluir, que a pesar de presentarse contracciones significativas en cadenas productivas particulares (derivados lácteos y embutidos), la naturaleza expansiva del proceso se mantiene, es decir, que todo aumento de la producción o decrecimiento se hace a expensas de mayor capital natural (recursos naturales) o mayor contaminación (residuos sólidos), tal como se aprecia de los resultados expuestos en la Tabla 4. Figura 8. Composición de presiones y cargas ambientales en las cadenas agroindustriales de tipo C3 (80.00) (60.00) (40.00) (20.00) - 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Derv. Lácteos/residuos Derv. Lácteos/agua Derv. Lácteos/suelo (100.00) (80.00) (60.00) (40.00) (20.00) - 20.00 40.00 60.00 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Embutidos/residuos Embutidos/agua Embutidos/suelo 91% 92% 93% 94% 95% 96% 97% 98% 99% 100% 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Suelo Agua Residuos Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 173 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales Tabla 4 Producción, consumo de recursos naturales (capital natural) y generación de residuos para cadenas agroindustriales del tipo C3 (2000-2016) Años Producción en Tm Aceite Grasa Derv. Lácteos Embutidos Aceite Grasa Derv. Lácteos Embu- tidos Suelo ha* Agua m 3 * Residuos Tm* Suelo ha* Agua m 3 * Residuos Tm* Suelo ha* Agua m 3 * Residuos Tm* Suelo ha* Agua m 3 * Residuos Tm* 2000 164,880 69,277 7,340 23,560 25,366 588 17,578 415,662 145 6,491 191,145 274 45 188,480 2,161 1,903 2001 162,385 70,504 7,486 23,970 24,976 579 17,308 422,895 148 6,604 194,873 280 46 191,703 2,198 1,935 2002 173,867 64,066 9,847 27,734 28,827 669 19,976 336,319 117 5,252 293,796 253 70 243,111 2,788 2,454 2003 188,016 60,911 8,025 28,724 31,534 732 20,323 354,359 124 5,533 88,274 243 40 208,647 2,392 2,106 2004 184,766 62,045 10,780 29,974 23,627 548 16,666 446,893 156 6,978 475,031 233 39 221,942 2,545 2,241 2005 186,694 66,945 10,678 30,895 26,703 619 18,315 591,736 207 9,240 182,189 261 43 218,299 2,503 2,204 2006 202,004 68,397 12,076 35,497 39,320 912 25,328 471,502 165 7,363 368,799 530 88 391,666 2,735 3,955 2007 204,227 78,482 15,123 39,422 27,363 635 18,757 968,845 178 7,983 690,805 206 34 366,288 2,844 3,698 2008 188,145 77,763 19,393 44,630 12,411 805 23,131 385,890 135 6,026 939,311 680 33 455,744 2,958 4,602 2009 204,996 80,372 16,953 44,866 36,103 838 33,070 554,123 193 8,653 47,208 274 31 197,606 2,266 1,995 2010 240,562 96,696 19,001 47,339 34,089 871 25,019 558,614 195 8,723 532,060 764 30 313,602 3,596 3,166 2011 228,421 94,915 20,053 50,184 39,050 906 10,180 337,486 118 5,270 335,420 482 80 345,728 3,965 3,491 2012 249,304 96,082 20,901 51,367 40,612 942 27,061 480,451 168 7,502 308,055 442 74 247,677 2,840 2,501 2013 294,247 110,176 8,354 42,824 42,236 980 28,143 610,413 213 9,532 112,432 161 27 144,945 1,271 1,119 2014 307,654 114,179 8,437 44,838 46,088 1,019 30,604 673,379 235 9,818 219,415 315 52 348,703 3,743 3,521 2015 321,671 118,328 8,522 46,947 48,096 1,116 31,938 696,988 243 10,112 221,588 318 53 364,368 4,178 3,679 2016 336,327 122,627 8,607 49,156 50,192 1,165 33,330 721,425 252 10,416 223,782 321 53 380,738 4,366 3,844 * Valores estimados con base a balances de masa por producto según diagramas de flujo de procesos estandarizados por sub-sector. Fuente: (Prom Perú, 2015) y estimaciones propia En este clúster también se aprecian importantes presiones ambientales, así como cargas (Figura 12). Sin embargo, no debe soslayarse el hecho, que los resultados ofrecidos tienen un sesgo al considerar un grupo de productos agroindustriales que descansan en insumos agrícolas como pecuarios que ejercen importantes presiones sobre el suelo. En el caso del agua se puede reproducir una argumentación similar a la ofrecida para el caso de las cadenas productivas del tipo C2. Nótese, en este caso, que la generación de residuos sólidos, es también significativa y hace pensar en la baja eficiencia y menor rendimiento de tales cadenas. Hacia un modelo interpretativo de la sostenibilidad ambiental en la agroindustria peruana El modelo propuesto por Pearce y Turner (1995) es válido para interpretar la relación entre crecimiento productivo del sector agroindustrial en sus diferentes cadenas productivas y las tasas de consumo de los recursos naturales, así como de las cargas ambientales o en este caso, generación de residuos sólidos. Se aprecia que para el caso de las presiones ambientales (Figura 13), que las agroindustrias del tipo C3, para el periodo 2000-2016, se desarrolló básicamente por un modelo expansivo, es decir mayor 174 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | volumen producido y mayor presiones ambientales (agua & suelo) (Figuras 13-A y 13-B). Sin embargo, es menester anotar que existen periodos temporales en los cuales, se obtuvieron tasas negativas para el consumo de agua y suelo, lo cual indicaría de un proceso mucho más complejo y afectado básicamente por el efecto de la importación de insumos. Por su parte, para el caso de las cadenas agroindustriales del tipo C2, se tienen un modelo similar, con amplio predominio de tasas crecientes de producción y tasas crecientes de uso del capital natural en términos de agua y suelo. En este caso también se presentan tasas negativas de consumo de recursos combinadas con tasas incrementales de producción de bienes del tipo C2. Esto alude nuevamente al efecto de la importación de insumos, muchas veces más baratos, de mejor calidad y en volúmenes importantes. Comentario que también es aplicable al caso de las cadenas C1. Fig. 13-A: Relación entre tasas de crecimiento (produc- ción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C3. En este clúster también se aprecian importantes presiones ambientales, así como cargas (Figura 12). Sin embargo, no debe soslayarse el hecho, que los resultados ofrecidos tienen un sesgo al considerar un grupo de productos agroindustriales que descansan en insumos agrícolas como pecuarios que ejercen importantes presiones sobre el suelo. En el caso del agua se puede reproducir una argumentación similar a la ofrecida para el caso de las cadenas productivas del tipo C2. Nótese, en este caso, que la generación de residuos sólidos, es también significativa y hace pensar en la baja eficiencia y menor rendimiento de tales cadenas. Hacia un modelo interpretativo de la sostenibilidad ambiental en la agroindustria peruana El modelo propuesto por Pearce y Turner (1995) es válido para interpretar la relación entre crecimiento productivo del sector agroindustrial en sus diferentes cadenas productivas y las tasas de consumo de los recursos naturales, así como de las cargas ambientales o en este caso, generación de residuos sólidos. Se aprecia que para el caso de las presiones ambientales (Figura 13), que las agroindustrias del tipo C3, para el periodo 2000-2016, se desarrolló básicamente por un modelo expansivo, es decir mayor volumen producido y mayor presiones ambientales (agua & suelo) (Figuras 13-A y 13-B). Sin embargo, es menester anotar que existen periodos temporales en los cuales, se obtuvieron tasas negativas para el consumo de agua y suelo, lo cual indicaría de un proceso mucho más complejo y afectado básicamente por el efecto de la importación de insumos. Por su parte, para el caso de las cadenas agroindustriales del tipo C2, se tienen un modelo similar, con amplio predominio de tasas crecientes de producción y tasas crecientes de uso del capital natural en términos de agua y suelo. En este caso también se presentan tasas negativas de consumo de recursos combinadas con tasas incrementales de producción de bienes del tipo C2. Esto alude nuevamente al efecto de la importación de insumos, muchas veces más baratos, de mejor calidad y en volúmenes importantes. Comentario que también es aplicable al caso de las cadenas C1. Fig. 13-A: Relación entre tasas de crecimiento (producción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C3. Fig. 13-B : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C3. -1.200 -1.000 -0.800 -0.600 -0.400 -0.200 - 0.200 0.400 0.600 0.800 1.000 (0.40) (0.20) - 0.20 Tasa de uso del suelo Tasa de crecimiento (producción) -1.500 -1.000 -0.500 - 0.500 1.000 1.500 (0.40) (0.20) - 0.20 Tasa de uso del agua Tasas de crecimiento (producción) En este clúster también se aprecian importantes presiones ambientales, así como cargas (Figura 12). Sin embargo, no debe soslayarse el hecho, que los resultados ofrecidos tienen un sesgo al considerar un grupo de productos agroindustriales que descansan en insumos agrícolas como pecuarios que ejercen importantes presiones sobre el suelo. En el caso del agua se puede reproducir una argumentación similar a la ofrecida para el caso de las cadenas productivas del tipo C2. Nótese, en este caso, que la generación de residuos sólidos, es también significativa y hace pensar en la baja eficiencia y menor rendimiento de tales cadenas. Hacia un modelo interpretativo de la sostenibilidad ambiental en la agroindustria peruana El modelo propuesto por Pearce y Turner (1995) es válido para interpretar la relación entre crecimiento productivo del sector agroindustrial en sus diferentes cadenas productivas y las tasas de consumo de los recursos naturales, así como de las cargas ambientales o en este caso, generación de residuos sólidos. Se aprecia que para el caso de las presiones ambientales (Figura 13), que las agroindustrias del tipo C3, para el periodo 2000-2016, se desarrolló básicamente por un modelo expansivo, es decir mayor volumen producido y mayor presiones ambientales (agua & suelo) (Figuras 13-A y 13-B). Sin embargo, es menester anotar que existen periodos temporales en los cuales, se obtuvieron tasas negativas para el consumo de agua y suelo, lo cual indicaría de un proceso mucho más complejo y afectado básicamente por el efecto de la importación de insumos. Por su parte, para el caso de las cadenas agroindustriales del tipo C2, se tienen un modelo similar, con amplio predominio de tasas crecientes de producción y tasas crecientes de uso del capital natural en términos de agua y suelo. En este caso también se presentan tasas negativas de consumo de recursos combinadas con tasas incrementales de producción de bienes del tipo C2. Esto alude nuevamente al efecto de la importación de insumos, muchas veces más baratos, de mejor calidad y en volúmenes importantes. Comentario que también es aplicable al caso de las cadenas C1. Fig. 13-A: Relación entre tasas de crecimiento (producción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C3. Fig. 13-B : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C3. -1.200 -1.000 -0.800 -0.600 -0.400 -0.200 - 0.200 0.400 0.600 0.800 1.000 (0.40) (0.20) - 0.20 Tasa de uso del suelo Tasa de crecimiento (producción) -1.500 -1.000 -0.500 - 0.500 1.000 1.500 (0.40) (0.20) - 0.20 Tasa de uso del agua Tasas de crecimiento (producción) Fig. 13-B : Relación entre tasas de crecimiento (produc- ción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C3. Fig. 13-C : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 13-D : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 13-E : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C1. Fig. 13-F : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C1. Figura 139. Presiones ambientales (suelo y agua) en términos de consumo respecto al volumen producido por cadenas agroindustriales para el periodo (2000-2016) En el caso de las cargas ambientales, se aprecia un patrón similar, que alude a la vigencia del modelo Kuznets ambiental, según el cual, en la fase expansiva de la economía, todo incremento de la producción se hace a expensas del ambiente, es decir a un costo ambiental alto, derivado de la externalidad de contaminar más con cada aumento de la producción. Esta causalidad se aprecia para la mayoría de las cadenas agroindustriales, tanto del tipo C1 como las del tipo C2 y C3 (Figura 14). (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 0.60 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de uso del suelo Tasa de crecimiento (producción) (2.00) (1.00) - 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 (0.20) - 0.20 0.40 0.60 Tasa de uso del suelo Tasa de crecimiento (producción) (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de uso del agua Tasa de crecimiento (producción) (2.00) (1.00) - 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 (0.20) - 0.20 0.40 0.60 Tasa de uso del agua Tasa de crecimiento (producción) Fig. 13-C : Relación entre tasas de crecimiento (produc- ción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 13-D : Relación entre tasas de crecimiento (produc- ción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 13-C : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 13-D : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 13-E : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C1. Fig. 13-F : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C1. Figura 139. Presiones ambientales (suelo y agua) en términos de consumo respecto al volumen producido por cadenas agroindustriales para el periodo (2000-2016) En el caso de las cargas ambientales, se aprecia un patrón similar, que alude a la vigencia del modelo Kuznets ambiental, según el cual, en la fase expansiva de la economía, todo incremento de la producción se hace a expensas del ambiente, es decir a un costo ambiental alto, derivado de la externalidad de contaminar más con cada aumento de la producción. Esta causalidad se aprecia para la mayoría de las cadenas agroindustriales, tanto del tipo C1 como las del tipo C2 y C3 (Figura 14). (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 0.60 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de uso del suelo Tasa de crecimiento (producción) (2.00) (1.00) - 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 (0.20) - 0.20 0.40 0.60 Tasa de uso del suelo Tasa de crecimiento (producción) (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de uso del agua Tasa de crecimiento (producción) (2.00) (1.00) - 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 (0.20) - 0.20 0.40 0.60 Tasa de uso del agua Tasa de crecimiento (producción) Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 175 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | de tasas crecientes de producción y tasas crecientes de uso del capital natural en términos de agua y suelo. En este caso también se presentan tasas negativas de consumo de recursos combinadas con tasas incrementales de producción de bienes del tipo C2. Esto alude nuevamente al efecto de la importación de insumos, muchas veces más baratos, de mejor calidad y en volúmenes importantes. Comentario que también es aplicable al caso de las cadenas C1. Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales Figura 13. Presiones ambientales (suelo y agua) en términos de consumo respecto al volumen producido por cadenas agroindustriales para el periodo (2000-2016) En el caso de las cargas ambientales, se aprecia un patrón similar, que alude a la vigencia del modelo Kuznets ambiental, según el cual, en la fase expansiva de la economía, todo incremento de la producción se hace a expensas del ambiente, es decir a un costo ambiental Fig. 13-C : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 13-D : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 13-E : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C1. Fig. 13-F : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C1. Figura 139. Presiones ambientales (suelo y agua) en términos de consumo respecto al volumen producido por cadenas agroindustriales para el periodo (2000-2016) En el caso de las cargas ambientales, se aprecia un patrón similar, que alude a la vigencia del modelo Kuznets ambiental, según el cual, en la fase expansiva de la economía, todo incremento de la producción se hace a expensas del ambiente, es decir a un costo ambiental alto, derivado de la externalidad de contaminar más con cada aumento de la producción. Esta causalidad se aprecia para la mayoría de las cadenas agroindustriales, tanto del tipo C1 como las del tipo C2 y C3 (Figura 14). (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 0.60 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de uso del suelo Tasa de crecimiento (producción) (2.00) (1.00) - 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 (0.20) - 0.20 0.40 0.60 Tasa de uso del suelo Tasa de crecimiento (producción) (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de uso del agua Tasa de crecimiento (producción) (2.00) (1.00) - 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 (0.20) - 0.20 0.40 0.60 Tasa de uso del agua Tasa de crecimiento (producción) Fig. 13-C : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 13-D : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 13-E : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C1. Fig. 13-F : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C1. Figura 139. Presiones ambientales (suelo y agua) en términos de consumo respecto al volumen producido por cadenas agroindustriales para el periodo (2000-2016) En el caso de las cargas ambientales, se aprecia un patrón similar, que alude a la vigencia del modelo Kuznets ambiental, según el cual, en la fase expansiva de la economía, todo incremento de la producción se hace a expensas del ambiente, es decir a un costo ambiental alto, derivado de la externalidad de contaminar más con cada aumento de la producción. Esta causalidad se aprecia para la mayoría de las cadenas agroindustriales, tanto del tipo C1 como las del tipo C2 y C3 (Figura 14). (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 0.60 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de uso del suelo Tasa de crecimiento (producción) (2.00) (1.00) - 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 (0.20) - 0.20 0.40 0.60 Tasa de uso del suelo Tasa de crecimiento (producción) (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de uso del agua Tasa de crecimiento (producción) (2.00) (1.00) - 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 (0.20) - 0.20 0.40 0.60 Tasa de uso del agua Tasa de crecimiento (producción) Fig. 13-E : Relación entre tasas de crecimiento (produc- ción) y uso del suelo para cadenas agroindustriales tipo C1. Fig. 13-F : Relación entre tasas de crecimiento (produc- ción) y consumo de agua para cadenas agroindustriales tipo C1. alto, derivado de la externalidad de contaminar más con cada aumento de la producción. Esta causalidad se aprecia para la mayoría de las cadenas agroindustriales, tanto del tipo C1 como las del tipo C2 y C3 (Figura 14). Fig. 14-A : Relación entre tasas de crecimiento (pro- ducción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C3. Fig. 14-A : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C3. Fig. 14-B : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 14-C : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C1. Figura 14 . Cargas ambientales (generación de residuos sólidos) según cadenas agroindustriales para el periodo 2000-2016 Discusión El modelo propuesto por Pearce y Turner (1995) es válido para interpretar la relación entre crecimiento productivo del sector agroindustrial en sus diferentes cadenas productivas y la tasas de consumo de los recursos naturales, así como de la cargas ambientales o en este caso, generación de residuos sólidos. En ese contexto, se han propuestos diversos indicadores para medir la sostenibilidad ambiental de los procesos económicos y sociales, tales como la huella ecológica (Suárez, Estrada, & Spoor, 2017), que compara los niveles de consumo actuales con los consumos posibles de sostener. Se sostiene, por ejemplo, que las economías con mayores tasas de crecimiento tienen mayor huella ecológica y por tanto son menos sostenibles, lo cual es más que evidente en el caso de las ciudades (Muñiz, y otros, 2016; Defilippi, 2012). -1.500 -1.000 -0.500 - 0.500 1.000 1.500 (0.40) (0.20) - 0.20 Tasa de gerenación de residuos tasa de crecimiento (producción) (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 0.60 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de generación de residuos Tasa de crecimiento (producción) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 0.60 0.80 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 Tasa de generación de residuos Tasa de crecimiento (producción) Fig. 14-A : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C3. Fig. 14-B : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 14-C : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C1. Figura 14 . Cargas ambientales (generación de residuos sólidos) según cadenas agroindustriales para el periodo 2000-2016 Discusión El modelo propuesto por Pearce y Turner (1995) es válido para interpretar la relación entre crecimiento productivo del sector agroindustrial en sus diferentes cadenas productivas y la tasas de consumo de los recursos naturales, así como de la cargas ambientales o en este caso, generación de residuos sólidos. En ese contexto, se han propuestos diversos indicadores para medir la sostenibilidad ambiental de los procesos económicos y sociales, tales como la huella ecológica (Suárez, Estrada, & Spoor, 2017), que compara los niveles de consumo actuales con los consumos posibles de sostener. Se sostiene, por ejemplo, que las economías con mayores tasas de crecimiento tienen mayor huella ecológica y por tanto son menos sostenibles, lo cual es más que evidente en el caso de las ciudades (Muñiz, y otros, 2016; Defilippi, 2012). -1.500 -1.000 -0.500 - 0.500 1.000 1.500 (0.40) (0.20) - 0.20 Tasa de gerenación de residuos tasa de crecimiento (producción) (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 0.60 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de generación de residuos Tasa de crecimiento (producción) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 0.60 0.80 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 Tasa de generación de residuos Tasa de crecimiento (producción) Fig. 14-B : Relación entre tasas de crecimiento (pro- ducción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C2. 176 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Figura 14. Cargas ambientales (generación de residuos sólidos) según cadenas agroindustriales para el periodo 2000-2016 Fig. 14-A : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C3. Fig. 14-B : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C2. Fig. 14-C : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C1. Figura 14 . Cargas ambientales (generación de residuos sólidos) según cadenas agroindustriales para el periodo 2000-2016 Discusión El modelo propuesto por Pearce y Turner (1995) es válido para interpretar la relación entre crecimiento productivo del sector agroindustrial en sus diferentes cadenas productivas y la tasas de consumo de los recursos naturales, así como de la cargas ambientales o en este caso, generación de residuos sólidos. En ese contexto, se han propuestos diversos indicadores para medir la sostenibilidad ambiental de los procesos económicos y sociales, tales como la huella ecológica (Suárez, Estrada, & Spoor, 2017), que compara los niveles de consumo actuales con los consumos posibles de sostener. Se sostiene, por ejemplo, que las economías con mayores tasas de crecimiento tienen mayor huella ecológica y por tanto son menos sostenibles, lo cual es más que evidente en el caso de las ciudades (Muñiz, y otros, 2016; Defilippi, 2012). -1.500 -1.000 -0.500 - 0.500 1.000 1.500 (0.40) (0.20) - 0.20 Tasa de gerenación de residuos tasa de crecimiento (producción) (1.20) (1.00) (0.80) (0.60) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 0.60 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 Tasa de generación de residuos Tasa de crecimiento (producción) (0.40) (0.20) - 0.20 0.40 0.60 0.80 (0.20) (0.10) - 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 Tasa de generación de residuos Tasa de crecimiento (producción) Fig. 14-C : Relación entre tasas de crecimiento (producción) y generación de residuos sólidos para cadenas agroindustriales tipo C1. Discusión El modelo propuesto por Pearce y Turner (1995) es válido para interpretar la relación entre crecimiento productivo del sector agroindustrial en sus diferentes cadenas productivas y la tasas de consumo de los recursos naturales, así como de la cargas ambientales o en este caso, generación de residuos sólidos. En ese contexto, se han propuestos diversos indicadores para medir la sostenibilidad ambiental de los procesos económicos y sociales, tales como la huella ecológica (Suárez, Estrada, & Spoor, 2017), que compara los niveles de consumo actuales con los consumos posibles de sostener. Se sostiene, por ejemplo, que las economías con mayores tasas de crecimiento tienen mayor huella ecológica y por tanto son menos sostenibles, lo cual es más que evidente en el caso de las ciudades (Muñiz, y otros, 2016; Defilippi, 2012). Algunos consideran medir la cantidad de habitad silvestres que se conserva en términos de bio-diversidad (McRae, Deinet, & Freeman, 2017). En cambio, otros autores consideran que la sostenibilidad depende no solo de las tasas de crecimiento ni del quantum de “capital natural” que se emplea para lograrlas, sino que está vinculado con el uso del capital humano y de las tasas de reposición del mismo(Burbano, 2005; González, Montes, Santos, & Monedero, 2008; Gómez-Baggethum & de Groot, 2007). En el caso que se expone, la relación entre tasas es positiva, y que tal condición se mantiene en el mediano largo plazo. Por tanto, el análisis de sostenibilidad global que se propone, es consistente con las consideraciones teóricas de Guhl- Nannetti(2017) o las señaladas por Hinterberger, Luks& Schmidt-Bleek (1997). De ese modo, se concluye que la agroindustria nacional en el periodo analizado (2000-2016) describe una Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 177 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales trayectoria expansiva, según la cual y siguiendo el modelo teórico de Pearce & Turner (1995) se requiere por cada unidad de incremento de producción una unidad equivalente de recursos naturales. Situación última que conlleva a suponer que, en el largo plazo, la agroindustria en sus diferentes clústeres sea insostenible, dada las enormes presiones ambientales (suelo & agua). Por el lado de las cargas ambientales, las trayectorias que describen las agroin - dustrias del tipo C1, C2 y C3 correspon- den a la fase expansiva del crecimiento del modelo teórico de Kuznets, según el cual, cualquier aumento de la economía o la producción se realiza a expensas del ambiental, aumentado la externalidad de - rivada de la contaminación, en este caso, de la generación de residuos sólidos. Par - te del problema expansivo de la produc- ción agroindustrial en el Perú se explica por los bajos niveles de eficiencia técnica y en particular por los bajos rendimientos, en términos de materia prima respecto al producto terminado. De forma tal que el promedio del rendimiento difiere según el tipo de cadena agroindustrial y está en el orden del 45 al 52%. Referencias Arteaga, W. (s/f). El sector agro y agroindustria. Oportunidades comerciales y tendencias de mercado. LIma: Promperú. Bovenberg, A., & Smulders, S. (1995). Environmentantal Quality and Pollution-Argumenting Technological Change in a Two-Section Endogenous Growth Model. Journal of Public Economics, 369-391. Burbano, H. (2005). La crisis ambiental del mundo al iniciar el siglo XXi: Elementos para su análisis. Tendencias Revista de la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas. Universidad de Nariño, 21-25. Chiang, A., & Wainwrigth, K. (2006). Métodos fundamentales de Economía Matemática. México: McGraw Hill. 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Lima: UNFV. Ekins, P., Simon, S., Deutsch, L., & Folke, C. y. (2003). A Framework for the practical application of the concepts of critical natural capital and strong sustainability. Ecological Economics(44 (2-3)), 165-185. Escobal, J. &. (2002). Un sistema de indicadores líderes del nivel de actividad para la economía peruana. Lima: Grade. Escot, L., & Galindo, M. (1999). Medio ambiente y crecimiento económico. En M. A. Galindo, Economía y medio ambiente (págs. 45-78). Madrid: Bilbioteca Nueva. Gómez-Baggethum, E., & de Groot, R. (2007). Capital natural y funciones de los ecosistemas: explorando las bases ecológicas de la economía. ecosistemas. Revista ciientífica y técnica de ecología y medio ambiente, 4-14. González, J., Montes, C., Santos, I., & Monedero, C. (2008). Inviertiendo en capital natural: un marco para integrar la sostenibilidad ambiental en las políticas de cooperación. ecosistemas. Revista científica de ecología y medio ambiente, 52-69. Guhl-Nannetti, E. 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Muñiz, I., Rojas, C., Busuldu, C., García, A., Filipe, M., & Quintana, M. (2016). Forma urbana y Huella Ecológica en el Área Metropolitana de Concepción Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 179 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales (Chile). Revista EURE (Santiago), 209-330. Pearce, D., & Turner, R. K. (1995). Economía de los recursos naturales y del medio ambiente. Madrid: Celeste Ediciones. Porter, M. E. (2015). Ventaja competitiva: creación y sostenimiento de un desempeño superior. . México: Grupo Editorial Patria. Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2016). How smart, connected products are transforming competition. Harvard business review, 92(11), 18-24. Prom Perú. (2015). Informe anual. Desembolvimiento agroexportador del Perú. Lima: Prom Perú. Schumacher, E. (1973). Lo pequeño es hermoso. 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XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Apéndice I Para el caso de arroz pilado (C1) Ítems Arroz pilado Mat. Prima 1 Arroz con cáscara 85.0 Agua Vapor de agua 5.4 Merma Impureza 1.6 Otros 1 Pajilla 17.2 Otros 2 Tierra y residuos 0.61 Producto Arroz blanco 52.4 Sub. Prod. 1 Ñelen y granos partidos 0.5 Sub. Prod. 2 Polvillo 7.0 Sub. Prod. 3 Arroz quebrado 0.5 Total inputs 85.0 Total outputs 85.0 Para el caso de productos C3 Ítems Aceite Embutidos Mat. Prima 1 Nuez (kg) 0.7 Carne de res y cerdo (kg) 760 Mat. Prima 2 Hielo (kg) 45 Mat. Prima 3 Texturizado de soya (kg) 50 Mat. Prima 4 Tocino (kg) 30 Mat. Prima 5 Especias (kg) 34 Mat. Prima 6 Aditivos (kg) 36.9 Mat. Prima 7 Hielo (kg) 45 Mat. Prima 8 Omega 3 (kg) 70 Agua 90 Merma Impureza (kg) 0.00 Molido (kg) 4.59 Otros 1 Cáscara (kg) 0.10 Mezclado (kg) 4.79 Otros 2 Almendras dañadas (kg) 0.02 Embutido (kg) 22.71 Otros 3 Perdidas (kg) 0.01 Ahumado (kg) 42.17 Otros 4 Perdidas (kg) 0.18 Reposo (kg) 4.98 Otros 5 Almendra + Hexano (kg) 0.17 Otros 6 Hexano ( lt) 5.57 Otros 7 Aceite virgen (kg) 0.27 Chorizo parrilla (kg) 991.66 Total inputs 0.7 1070.9 Total outputs 0.7 1070.9 Alexis Dueñas Julián Ccasani - Maribel Huatuco - Vanessa García - Daniel Inga 181 | Campus | V. XXIV | No. 28 | julio-diciembre | 2019 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Sostenibilidad de la Agroindustria Nacional en términos de recursos naturales Para el caso de productos C2 Ítems Alimento balanceado Fideos Harina Avena Sémola Mat. Prima 1 Suplemento proteico (kg) 650.64 Harina de trigo (kg) 20 Ocara (g) 1068.8 Harina de quinua (kg) 1.5 Sémola de trigo (gr) 708.36 Mat. Prima 2 Elemento base (kg) Harina de soya (kg) 4.6 Harina de soya (kg) 0.8 Harina papa criolla (gr) 86.64 Mat. Prima 3 Premezclas (kg) Proteína concentrada de soya (kg) 1.6 Agua (kg) 1.3 Huevo (gr) 190.08 Mat. Prima 4 Suero (kg) 195 Proteína aislada de soya (kg) 1.6 Hojuelas de avena (kg) 1.6 Aceite (gr) 18.48 Mat. Prima 5 Harina de zanahoria (kg) 0.36 Espirulina (kg) 0.15 Sal (gr) 6.36 Mat. Prima 6 Harina de espinaca (kg) 0.36 Miel de abeja (kg) 1 Agua (gr) 190.08 Mat. Prima 7 Huevo (kg) 2.86 Azúcar (kg) 1.5 Mat. Prima 8 Sal (kg) 0.352 Esencia de vainilla (kg) 0.05 Mat. Prima 9 Aceite de oliva (lt) 0.352 Agua Agua (kg) 195.06 Agua (lt) 8.8 Agua (g) 416.96 Merma Recepción (kg) 0.065 Impurezas (kg) 19.264 Leche de soya (g) 509.39 Mezclado ya amasado (gr) 80 Otros 1 Molienda (kg) 0.065 Impureza (g) 12.8 Extruccion y moldeo (gr) 180 Otros 2 Mezclado (kg) 0.084 Secado (gr) 160 Otros 3 Extrucción (kg) 0.084 Otros 4 Enfriamiento(kg) 0.084 Otros 5 Almacenamiento (kg) 0.065 Otros 6 Pesaje (kg) 0.065 Otros 7 Empaque(kg) 0.065 Producto Concentrado para cuy (kg) 650 Fideos (kg) 21.62 Harina de Ocara (g) 129.65 Galleta energética (kg) 7.9 Pasta alimenticia 780 Total inputs 845.64 40.884 1068.8 7.9 1200 Total outputs 845.64 40.884 1068.8 7.9 1200