LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, marzo, 2025, Volumen VI, Número 2 p 356
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i2.3631
Influencia de la gestión en el sector pesca, minería y el
comercio al crecimiento económico en el Perú durante los
años 2000 a 2021
Influence of management in the fishing, mining and trade sector on
economic growth in Peru during the years 2000 to 2021
Rolando Remigio Saenz Rodriguez
rsaenza@ucv.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-2496-3843
Universidad Cesar Vallejo
Huaraz – Perú
Mirko Vladimir Cacha Alvarado
mirko.vladimir@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0003-4232-5025
UNASAM
Huaraz – Perú
Carlos Enrique Fernández López
cfernandezlo@ucvvirtual.edu.pe
https://orcid.org/000-0002-9621-4120
Universidad Cesar Vallejo
Huaraz – Perú
Simón Poma Anccasi
Sipoan06@gmail.com
https://orcid.org/0009-0003-9916-7484
Universidad Cesar Vallejo
Huaraz – Perú
Jorge Francisco Sabbagg Chacon
Jasabbagg@ucvvirtual.edu.pe
https://orcid.org/0000-0001-5392-0052
Universidad Cesar Vallejo
Huaraz – Perú
Artículo recibido: 06 de marzo de 2025. Aceptado para publicación: 20 de marzo de 2025.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
Desde el punto de vista práctico, esta investigación va a contribuir a analizar el crecimiento económico
del Perú. Desde un punto de vista teórico, hay estudios relacionados sobre los efectos de crecimiento
en el Perú ante la influencia de los sectores productivos, Metodológicamente se usará un modelo
econométrico para realizar el análisis de datos que resulten confiables, Esta investigación beneficiará
al final de ciclo académico, a la comunidad estudiantil universitario, autoridades rectorales y a los
investigadores económicos para que ven objetivamente el crecimiento en el Perú. Determinar de qué
manera la gestión en el sector: pesca, el comercio y la minería tienen incidencia positiva en el
crecimiento del Perú entre el periodo de 2000 al 2021. Se utilizó la base teórica Crecimiento
económico: Jiménez (2011, p. 16) sostiene que “La teoría del crecimiento trata del comportamiento
del producto potencial o del producto de largo plazo. Cuando hablamos de crecimiento económico,
estamos hablando del incremento del producto potencial”. Galindo (2011, p. 40), siguiendo a Kutznets,
sostiene que el crecimiento económico es “un aumento del valor de los bienes y servicios producidos
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por una economía durante un período de tiempo”. Para medir el crecimiento económico se ha utilizado
los siguientes indicadores: Producto Bruto Interno (PBI), metodológicamente es tipo investigación
descriptiva, correlacional, según el tiempo es una investigación diacrónica, método inductivo,
recolección de datos se técnicas de análisis documental Revistas, Textos, documentos
especializados, información por internet
Palabras clave: crecimiento económico, pbi, gestión, sectores productivos
Abstract
From a practical point of view, this research will contribute to analyzing the economic growth of Peru.
From a theoretical point of view, there are related studies on the effects of growth in Peru under the
influence of the productive sectors. Methodologically, a econometric model to carry out the analysis
of reliable data. This research will benefit the university student community, rector authorities and
economic researchers at the end of the academic cycle so that they can objectively see the growth in
Peru. Determine how management in the sector: fishing, commerce and mining have a positive impact
on the growth of Peru between the period from 2000 to 2021. The theoretical basis of economic growth
was used: Jiménez (2011, p. 16) maintains that “Growth theory deals with the behavior of potential
product or long-term product. When we talk about economic growth, we are talking about the increase
in potential product.” Galindo (2011, p. 40), following Kutznets, maintains that economic growth is “an
increase in the value of goods and services produced by an economy over a period of time.” To
measure economic growth, the following indicators have been used: Gross Domestic Product (GDP),
methodologically it is descriptive, correlational research, depending on time it is a diachronic research,
inductive method, data collection using documentary analysis techniques Magazines, Texts,
specialized documents, information online
Keywords: economic growth, GDP, management, productive sectors
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Cómo citar: Saenz Rodriguez, R. R., Cacha Alvarado, M. V., Fernández López, C. E., Poma Anccasi, S.,
& Sabbagg Chacon, J. F. (2025). Influencia de la gestión en el sector pesca, minería y el comercio al
crecimiento económico en el Perú durante los años 2000 a 2021. LATAM Revista Latinoamericana de
Ciencias Sociales y Humanidades 6 (2), 356 – 366. https://doi.org/10.56712/latam.v6i2.3631
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INTRODUCCIÓN
La economía peruana se ha caracterizado históricamente por su dependencia en sectores estratégicos
como la pesca, la minería y el comercio. Estos sectores no solo han sido pilares fundamentales del
crecimiento económico del país, sino que también han influido significativamente en su desarrollo
social y estructural. Entre los años 2000 y 2021, el Perú experimentó un notable dinamismo económico,
impulsado por una favorable coyuntura internacional y políticas nacionales orientadas al
fortalecimiento de estos sectores clave.
La pesca, representada principalmente por la captura y exportación de recursos marinos como la
anchoveta, ha jugado un rol crucial en la generación de divisas y empleo en las zonas costeras. Por
otro lado, la minería, respaldada por la vasta riqueza de recursos minerales del país, ha sido una de las
principales fuentes de ingresos fiscales y un motor de inversión extranjera directa. En paralelo, el
comercio, como eje articulador entre los mercados interno y externo, ha permitido la diversificación de
exportaciones y el acceso a nuevos mercados globales.
Sin embargo, la gestión en estos sectores ha sido un factor determinante para su desempeño y
sostenibilidad. Políticas de regulación, incentivos fiscales, gestión ambiental y estrategias de comercio
internacional han influido de manera directa en su impacto sobre el crecimiento económico nacional.
Este período, marcado por ciclos de auge y contracción, brinda un marco propicio para analizar cómo
la gestión en la pesca, minería y comercio ha contribuido al crecimiento económico del Perú,
destacando tanto los avances logrados como los desafíos pendientes en términos de sostenibilidad y
equidad.
En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo analizar la influencia de la gestión en estos
sectores clave sobre el crecimiento económico peruano durante el período 2000-2021, explorando las
dinámicas que han definido su evolución y su impacto en el desarrollo integral del país.
METODOLOGÍA
Tipo de investigación descriptiva: vamos a describir los componentes principales de las variables y
sus resultados obtenidos de distintos softwares a usar. se ha analizado los cuadros estadísticos
gráficas, como medio para luego usarlas y hacer una descripción del fenómeno económico, es decir,
De qué manera influye la pesca, el comercio y la minería en el crecimiento económico del Perú
Tipo de investigación correlacional: este tipo se centra en el estudio de las variables para determinar
el nivel de correlación. Por ejemplo, se ha analizado la relación entre el crecimiento en el Perú, y las
influencias que lo permiten.
Según el tiempo es una investigación diacrónica: ya que nuestro estudio se centra en un periodo largo
de 21 años con el objeto de verificar los cambios que se pueden producir.
Nuestra investigación es cuantitativa, con los datos sacados directamente del INEI y el BCRP
Método inductivo
Porque analizaremos el fenómeno económico partiendo de un hecho particular (LOS DATOS) llegando
a un hecho o ley general. Este es el método del análisis, donde se analizan las variables dependientes
e independientes que conforman las hipótesis.
Método deductivo
Este método lo utilizamos, porque contrastamos las variables de las hipótesis del fenómeno, partiendo
de un hecho general llegando a un hecho particular.
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Veremos por ejemplo cómo el crecimiento económico es explicado por la importancia particularmente
de los aumentos en la pesca, minería y el comercio.
Método dialéctico
Este es un método que implica emplear la confrontación de variables; en realidad todo fenómeno sea
económico o social es confrontacional, las variables no están quietas, siempre están evolucionando,
cambiando. Este es el método del diálogo, de la contradicción el método del progreso y el desarrollo;
es decir las variables de las hipótesis, son sometidos a una constante presión y análisis.
El diseño de la investigación es longitudinal: se refiere a que la investigación se analiza por cambio a
través del tiempo entre las variables; los datos son recolectados a través de tiempos para hacer
inferencias respecto a su cambio.
Técnicas de procesamiento y análisis de datos
Proceso electrónico: a nuestra información obtenida de las cuatro variables las he sometido a un
análisis estadístico y sus respectivas gráficas para ello he usado el EXCEL.
Para demostrar la hipótesis utilice un análisis deductivo e inductivo, en gran parte el análisis es teórico
fundamentado con cuadros estadísticos fundamentales.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Especificación del modelo econométrico
El empleo informal y la recaudación fiscal van a tener una relación negativa
�� = ��1��1 + ��2��2 + ��3��3 + ��, ����������:
Y: crecimiento económico (PBI)
��1: sector pesca
��2: sector minería
��3: sector comercio
β1, β2 y β3: son conocidos como los parámetros del modelo, siendo el coeficiente del intercepto y la
pendiente respectivamente
ε: error o término de perturbación
Tabla 1
Base de datos
AÑO Y(PBI) X1(PESCA) X2(MINERIA) X3(COMERCIO)
0 2000 222207 1710 29440 22173.00068
1 2001 223580 1488 32360 22353.00069
2 2002 235773 1529 35582 23010.00071
3 2003 245593 1417 36993 23710.00073
4 2004 257770 1988 39206 25075.00077
5 2005 273971 2086.00088 43236 26368.00081
6 2006 294598 2163.00091 44058 29500.00091
7 2007 319693 2364.47539 45892 32537.001
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8 2008 348870 2461.02098 49148.4588 36105.001
9 2009 352693 2364.93476 49545.5449 35936
10 2010 382081 1797.38161 49811.688 40419.999
11 2011 406256 2850.04719 49545.8867 44034
12 2012 431199 1989.23564 50633.9137 47026.09802
13 2013 456435 2468.57695 53104.4174 49781.06006
14 2014 467308 1778.96807 52641.1733 51980.77063
15 2015 482506 2061.23366 57619.9042 53996.21848
16 2016 501581 1853.29047 67009.6507 54975.12807
17 2017 514215 1939.75122 69304.4325 55540.50594
18 2018 534665 2864.71683 68269.0085 57011.0237
19 2019 546605 2373.3561 68235.4248 58720.50568
20 2020 486402 2473.45606 59080.7886 49337.38285
21 2021 551829 2542.22151 63524.863 58124.60454
Fuente: BCRP.
Tabla 2
Eviews
Dependent Variable: EMI
Method: Least Squares
Date: 08/18/21 Time: 10:32
Sample: 1995 2020
Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.0044468 0.38031 0.231759 0.8186
REF 0.88095 8.55435 40.63761 0.0000
R-squared 0.985087 Mean dependent var 81.7759
Adjusted R-squared 0.984491 S.D. dependent var 393.4533
S.E. of regression 48.99921 Akaike info criterion 10.69267
Sum squared resid 60023.07 Schwarz criterion 10.78866
Log likelihood -142.3511 Hannan-Quinn criter. 10.72121
F-statistic 1651.415 Durbin-Watson stat 0.643948
Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: (Eviews help, 2020).
Interpretación
Variable independiente: crecimiento económico (PBI)
Variable dependiente 1: pesca
Variable dependiente 2: minería
Variable dependiente 3: comercio
Incluye 22 observaciones
Estimation Command:
LS EMI C REF
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Estimation Equation:
REF = C(1) + C(2)*EMI
Substituted Coefficients
REF = -0.004 + 0.8810*REF
Coeficiente de regresión
se calculan mediante la fórmula estándar de MCO:
El coeficiente mide la contribución marginal de la variable independiente a la variable dependiente,
manteniendo todas las demás variables fijas.
Y = -0.004 + 0.8810*X
Error estándar
Miden la confiabilidad estadística de las estimaciones de los coeficientes: cuanto mayores son los
errores estándar, mayor es el ruido estadístico en las estimaciones
Ante este estudio tengo un error de 8.55 lo que significa que no tengo mucho ruido estadisticon en mis
estimaciones
Probabilidad
también conocido como el p - valor o el nivel de significación marginal. Dado un valor p , puede saber
de un vistazo si rechaza o acepta la hipótesis de que el coeficiente verdadero es cero frente a una
alternativa de dos lados que difiere de cero. Por ejemplo, si está realizando la prueba al nivel de
significancia del 5%, se toma un valor p menor que 0.05 como evidencia para rechazar la hipótesis nula
de un coeficiente cero
mi probabilidad me resulta 0.000 lo que significa que es menor que 0.05 y ello muestra que rechazo mi
hipótesis nula (Ho: la pesca, la minería y el comercio inciden positivamente en el crecimiento
económico).
R – Cuadrado
mide el éxito de la regresión en la predicción de los valores de las variables dependientes dentro de la
muestra. Se puede interpretar como la fracción de la varianza de la variable dependiente explicada por
las variables independientes.
Las variables de mi estudio que son el crecimiento económico(PBI), sector pesca, sector minera y el
sector comercio dentro del Perú tienen predicción de sus valores, con un 99%
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R cuadrado ajustado
medida de bondad de ajuste
Este valor resulta 99% indicando que hay relación entre las variables
Estadístico F
La prueba F es una prueba conjunta, de modo que incluso si todas las estadísticas t son
insignificantes, la estadística F puede ser muy significativa.
Estadístico de Durbin-Watson
mide la correlación serial en los residuos
si el DW es menor que 2, hay evidencia de correlación seria
positiva. El estadístico DW en nuestro resultado es muy cercano a uno, lo que indica la presencia de
correlación serial en los residuos.
En este caso el valor de DW es 0.64 indica que hay evidencia de correlación serial.
Excel
Estadísticas de la regresión: es útil para una organización, ya que permite determinar el grado en que
las variables independientes influyen en las variables dependientes. Además, permite explicar un
fenómeno y predecir cosas acerca del futuro, además de obtener información empresarial valiosa y
accionable.
Tabla 3
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple 0.997824446
Coeficiente de determinación R^2 0.995653624
R^2 ajustado 0.994929228
Error típico 8197.002646
Observaciones 22
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Tabla 4
Análisis de varianza
Grados de
libertad
Suma de
cuadrados
Promedio de
los cuadrados
F Valor crítico
de F
Regresión 3 2.77054E+11 92351171073 1374.460478 1.94681E-21
Residuos 18 1209435343 67190852.37
Total 21 2.78263E+11
Tabla 5
Tabla de coeficientes estadístico de variables
Coeficie
ntes
Error
típico
Estadíst
ico t
Probabil
idad
Inferior
95%
Superior
95%
Inferior
95.0%
Superior
95.0%
Intercep
ción
4109.03
6927
11243.2
3006
0.36546
7655
0.71902
1703
-
19512.1
1292
27730.1
8677
-
19512.1
1292
27730.18
68
Variable
X 1
8.93528
3229
5.13774
7417
1.73914
4124
0.09908
2251
-
1.85872
3556
19.7292
9001
-
1.85872
3556
19.72929
Tabla 6
Tabla de coeficientes estadístico de variables
Fuente: elaboración propia.
Interpretación
Ante este estudio tengo un error de 8.55 lo que significa que no tengo mucho ruido estadista con en
mis estimaciones
Este valor resulta 99% indicando que hay relación entre las variables
DISCUSIÓN Y CONCLUSIÓN
Después de haber realizado las pruebas econométricas para identificar las relaciones que existen entre
las variables independientes y dependientes hay relación entre las variables
�� = ��1��1 + ��2��2 + ��3��3 + ��, ����������:
Y: crecimiento económico (PBI)
��1: sector pesca
��2: sector minería
��3: sector comercio
Variable
X2
1.3849612 0.468264778 2.9576
45474
0.0084
25824
0.4011
73408
2.368748992
0.401173408
2.3687
4899
Variable
X3
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β1, β2 y β3: son conocidos como los parámetros del modelo, siendo el coeficiente del intercepto y la
pendiente respectivamente
ε: error o término de perturbación
Ante este estudio tengo un error de 8.55 lo que significa que no tengo mucho ruido estadista con en
mis estimaciones, Este valor resulta 99% indicando que hay relación entre las variables; así mismo mi
probabilidad me resulta 0.000 lo que significa que es menor que 0.05 y ello muestra que rechazo mi
hipótesis nula (Ho: la pesca, la minería y el comercio inciden positivamente en el crecimiento
económico).
Tabla 7
Discusión de resultados
Autor Título Trabajo Resultados Coincidencia
Quispe,
Huamán y
Clodomiro
(2018)
“Incidencia de
la minería en la
mejora de la
educación”
¿De qué manera ha influido
la minería en el desarrollo en
el ámbito educativo en la
región de Cajamarca? Y
como objetivo principal
determinar que la minería ha
influido positivamente en el
desarrollo en el ámbito
educativo en la región de
Cajamarca. Así como sus
objetivos específicos,
analizar los aspectos más
relevantes de la minería,
presentar los aspectos
positivos de la minería y
establecer el impacto de la
minería en la educación
Que las
variables
minería sí
influye en el
crecimiento de
la economía
en sus
diferentes
sectores
Si, que las
variables
independientes
relacionan con la
dependiente
Purizaga,
Villenas y
Quispe
(2017)
Planteamiento
estratégico del
sector pesca de
Piura
El presente plan estratégico
se ha realizado sobre la base
del Modelo Secuencial del
Proceso Estratégico
elaborado por D’Alessio
(2014), con el objetivo de
que una organización o
sector económico pueda
alcanzar la visión deseada
(D’Alessio, 2016). Este Plan
Estratégico proporciona los
lineamientos que guiarán las
decisiones y acciones
estratégicas para convertir el
sector de la pesca industrial
en la región de Piura, en el
tercer sector productivo con
mayor contribución al PBI de
la región. Para ello se debe
aprovechar al máximo la
riqueza del mar frente a la
costa de Piura, la ubicación
geográfica de la región, y los
tratados de libre comercio.
Que la variable
minería sí
influye en el
crecimiento de
la economía
en sus
diferentes
sectores
Si, que las
variables
independientes
relacionan con la
dependiente
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Entre los hallazgos
encontrados en la
formulación de este plan
estratégico, las principales
oportunidades son la alta
demanda tanto local como
del exterior por los productos
de buena calidad, y la
ubicación comercialmente
estratégica. Las principales
fortalezas son la abundancia
y diversidad de recursos
hidrobiológicos, y las
debilidades encontradas
fueron la pesca ilegal y
depredadora
Carbajal y
Suann
(2017)
Comercio
exterior
peruano y
balanza
comercial 2000-
2016.
El objetivo de la
investigación ha sido
determinar el
comportamiento del
comercio exterior peruano y
la balanza comercial, durante
el periodo 2000-2016. La
idea era demostrar que tanto
el comercio exterior peruano
como su balanza comercial
habían sido favorables para
el Perú. Con esa idea se
reunieron datos del Banco
Central de Reserva del Perú
sobre los indicadores del
comercio exterior y de la
balanza comercial. La
investigación ha permitido
demostrar que, en efecto, en
términos generales, tanto el
comercio exterior como la
balanza comercial han sido
beneficiosos para el Perú.
Que la variable
minería sí
influye en el
crecimiento de
la economía
en sus
diferentes
sectores
Si, que las
variables
independientes
relacionan con la
dependiente
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