Software libre para evaluar la sostenibilidad de la agroexportación peruana por el método emergético

Texto completo

(1)Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. UNT. CU AR IA. S. UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO. FACULTAD DE CIENCIAS AGROPECUARIAS. RO. PE. ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA AGROINDUSTRIAL. Software libre para evaluar la sostenibilidad de la agroexportación peruana por el. AG. método emergético. CA. DE. (Free software to evaluate peruvian agro-export sustainability by using the emergetic method). TESIS. BL IO TE. PARA OPTAR AL TÍTULO PROFESIONAL DE: INGENIERO AGROINDUSTRIAL. Haro Sánchez, Ronald Masiel. ASESOR:. Dr. Vásquez Villalobos, Víctor Javier. BI. AUTOR:. CO ASESOR:. Dr. Siche Jara, Rául Benito TRUJILLO – PERÚ. 2019. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(2) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. DEDICATORIA. S. A mis padres Davier y Gladis, quienes. CU AR IA. siempre fueron mi fuente de inspiración y, mediante el ejemplo, me enseñaron muchos valores que hasta el día de hoy siguen siendo muy útiles en mi vida. A mi hermano Jesús, por siempre. confiar en mí, ser un buen consejero y estar a mi lado tanto en los momentos. buenos como en los momentos difíciles.. CA. DE. AG. RO. PE. académica, personal y profesional.. BL IO TE. A mis amigos y familiares, quienes. siempre me han brindado su ayuda incondicional cuando más lo necesitaba y aunque no los pueda ver tan seguido,. BI. siempre los tengo presentes en mi corazón.. ii Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(3) BI. BL IO TE. CA. DE. AG. RO. PE. CU AR IA. S. Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. iii Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(4) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. AGRADECIMIENTOS. A Dios, quien con su inmenso amor me permitió llegar hasta este momento en el que puedo dar un. S. paso muy importante que me llevará a estar más cerca de cumplir mi meta profesional.. CU AR IA. A los docentes de la carrera de Ingeniería Agroindustrial de la Universidad Nacional de Trujillo por su notable contribución en mi formación profesional durante los cinco años de estudio.. A mis compañeros de promoción con quienes tuve que realizar diversos trabajos grupales y en. El autor. BI. BL IO TE. CA. DE. AG. RO. PE. muchas ocasiones nos ayudamos para aprobar exitosamente los cursos.. iv Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(5) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. INDICE. RESUMEN .......................................................................................................................................... vi ABSTRACT........................................................................................................................................ vii INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................1. II.. METODOLOGÍA .........................................................................................................................4 Recopilación de datos..............................................................................................................4. 2.. Metodología para la construcción del Índice de Beneficio Emergético (IBE) ...........................5. CU AR IA. 1.. Determinación de los principales productos de los subsectores ......................................5. 2.2.. Cálculo de las transformidades de los subsectores y de sus principales productos ........8. 2.3.. Cálculo de los IBE de los subsectores y sus principales productos ...............................10. 2.4.. Cálculo de la transformidad del sector agropecuario .....................................................11. 2.5.. Cálculo del IBE del sector agropecuario ........................................................................11. PE. 2.1.. Estudio de caso .....................................................................................................................12. 4.. Análisis computacional ..........................................................................................................12. RO. 3.. Sobre el proyecto ...........................................................................................................12. 4.2.. Construcción de la base de datos ..................................................................................13. 4.3.. Desarrollo de la herramienta computacional ..................................................................14. 4.4.. Obtención de la aplicación .............................................................................................17. 4.5.. Validación ......................................................................................................................20. DE. AG. 4.1.. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ..................................................................................................22. CA. III.. S. I.. IV. CONCLUSIONES .....................................................................................................................34 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..........................................................................................34. BL IO TE. V.. BI. VI. ANEXOS ...................................................................................................................................41. v Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(6) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. RESUMEN Se desarrolló una aplicación que utilizó un lenguaje de programación libre y no propietario con el objeto de evaluar la sostenibilidad de la agroexportación peruana por el método emergético. Se utilizó. S. el Índice de Beneficio Emergético (IBE) para determinar la sostenibilidad de las exportaciones del. CU AR IA. sector agropecuario, considerando sus dos subsectores: agropecuario no tradicional y agrícola tradicional. La aplicación se desarrolló con el lenguaje de programación Python 2.7 y se visualizó en el navegador ejecutándose mediante el localhost de una computadora. La base de datos se obtuvo mediante la página web de la Comisión de Promoción del Perú para la Exportación y el Turismo,. PE. PromPerú, en la que se mostraron los datos de las exportaciones peruanas del sector agropecuario. RO. durante 1994-2017. Los resultados se mostraron mediante tablas y gráficos para el sector agropecuario, los subsectores y sus principales productos. Los valores IBE obtenidos mediante este. AG. método indicaron que el sector agropecuario presentó un comportamiento de sostenibilidad ascendente, siendo sostenible a partir del 2010. Mediante la aplicación se obtuvieron mejores gráficos. DE. que los de LibreOffice Calc para los años en los que la palta y el aceite de palma no se exportaron, evidenciando la factibilidad de utilizar esta aplicación para evaluar la sostenibilidad de las. BL IO TE. CA. exportaciones peruanas del sector agropecuario y de sus productos.. BI. Palabras clave: Sostenibilidad, agroexportación, emergía, software libre, agroindustria.. vi Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(7) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. ABSTRACT An application that used a free and non-proprietary programming language was developed in order to evaluate the sustainability of Peruvian agro-export by the emergetic method. The Emergy Benefit. S. Index (EmBI) was used to determine the sustainability of exports from the agricultural sector,. CU AR IA. considering its two subsectors: non-traditional agricultural and traditional agricultural. The application. was developed with the programming language Python 2.7 and was visualized in the browser running through the localhost of a computer. The database was obtained through a website of the Commission for the Promotion of Peru for Exports and Tourism, PromPerú, in which the data of Peruvian exports. PE. from the agricultural sector during 1994-2017 were shown. The results were shown by tables and. RO. graphs for the agricultural sector, the subsectors and their main products. The EmBI values obtained by this method indicated that the agricultural sector presented an upward sustainability behavior, being. AG. principally sustainable since 2010. Through the application, better graphics were obtained than those obtained through LibreOffice Calc for the years in which avocado and palm oil were not exported,. DE. evidencing the feasibility of using this application to evaluate the sustainability of exports from the. CA. Peruvian agricultural sector and its products.. BI. BL IO TE. Keywords: Sustainability, agro-export, emergy, free software, agro-industry.. vii Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(8) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. I. INTRODUCCIÓN El sector agropecuario está comprendido por los productos agrícolas tradicionales (algodón, azúcar, café, entre otros) y los productos agropecuarios no tradicionales (uvas, arándanos rojos, espárragos,. S. cacao en crudo, alcachofa, etc.) (INEI, 2016). Estas exportaciones han pasado de 643 millones de. CU AR IA. USD en el 2000 a 5951 millones de USD en el 2017, representando el 13% del FOB total en ese año, siendo uno de los principales impulsores de la economía peruana debido principalmente a la exportación de los productos no tradicionales (6 veces más que los no tradicionales en el 2017), (BCRP, 2018).. PE. Estas actividades pueden traer grandes beneficios económicos a corto plazo, sin embargo, explotar. RO. irresponsablemente los recursos no renovables producen problemas económicos, sociales y ambientales a largo plazo, por lo que se hace necesario tener en cuenta filosofías que consideren la. AG. sostenibilidad ambiental. El desarrollo sostenible consiste en utilizar los recursos para satisfacer las necesidades humanas sin amenazar la disponibilidad de los recursos para las futuras generaciones. DE. (ONU, 1987).. CA. Entre los métodos para evaluar la sostenibilidad se encuentran el método de la huella hídrica, la huella ecológica, el análisis de ciclo de vida y el método emergético (Angelakoglou y Gaidajis, 2015). En. BL IO TE. este último se consideran los flujos de energía que entran en los sistemas y la disponibilidad de los recursos renovables y no renovables, de modo que un país con gran biodiversidad puede ser sostenible, mientras que, si tiene una gran población y un elevado consumo de recursos, puede no. BI. serlo (Liu et al., 2016).. Es posible aplicar el método emergético en herramientas informáticas para evaluar el impacto ambiental de sistemas agrícolas (De Souza, 2005). Takahashi (2012) evaluó la sostenibilidad de 39 cultivos agrícolas convencionales y 15 cultivos agrícolas con sistema de producción orgánica mediante el método emergético obteniendo índices y gráficos. Valyi y Ortega (2004) desarrollaron un. 1 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(9) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. software de código abierto llamado EmSim, en el que se pueden realizar cálculos matemáticos correspondientes al método emergético para cada sistema analizado. En los últimos años se ha promovido el desarrollo de las exportaciones agropecuarias, sin embargo,. S. hace falta adoptar políticas enfocadas en la utilización de los recursos renovables y no renovables de. CU AR IA. un modo sostenible y que los precios de los productos se justifiquen con los costos económicos y con el esfuerzo que realiza la naturaleza para producirlos.. En América Latina la industria del software aún no está lo suficientemente desarrollado pero cada año va teniendo un rol más importante en el mercado mundial de software (Bastos y Silveira, 2009). En el. PE. Perú esta industria ha ido creciendo a una tasa anual de 15% durante el 2010-2015 (Gestión, 2016).. RO. Sin embargo, uno de los mayores problemas radica en el elevado precio, por lo que varias instituciones utilizan software piratas, a tal punto que en junio del 2016 estos constituyeron el 63% de. AG. los software utilizados en el Perú (El Comercio, 2016). Como solución a este problema surgieron los. (Delgado y Garreaud, 2005).. DE. software libres o de código abierto que reducen los costos debido a que las licencias son gratuitas. CA. Python es un poderoso lenguaje de programación de código abierto, por lo que es gratuito y permite desarrollar herramientas que pueden ser modificadas y estar disponibles en cualquier comunidad. BL IO TE. (Fortunato y Colina, 2016). Es utilizado en aplicaciones científicas debido a su simplicidad, versatilidad y su amplia gama de librerías y paquetes de datos gratuitos (Akeret et al., 2015). Además cuenta con otras ventajas: puede ser ejecutado en varios sistemas operativos, como Windows, Linux, Solaris,. BI. etc.; permite trabajar con páginas webs (Sanner, 1999); facilita el proceso de recopilación de datos (Durante y Elsaid, 2017), análisis de estos (Gins et al., 2018; Broberg et al., 2018), uso de scripts (Sarradj y Herold, 2017) y la obtención de gráficos (Shiraiwa et al., 2016);además, tiene capacidades de metaprogramación por lo que permite utilizar datos almacenados en otros programas (Fichera et al., 2017).. 2 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(10) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. Con el presente estudio se pretende desarrollar una aplicación basada en el lenguaje de programación Python, que permitirá evaluar la sostenibilidad de la agroexportación peruana mediante el método emergético. Dicha aplicación no implicará costo alguno y el método empleado ayudará a determinar, desde el punto de vista de la emergía, si el Perú exporta adecuadamente los productos. BI. BL IO TE. CA. DE. AG. RO. PE. CU AR IA. S. agropecuarios considerando el aspecto económico y ecológico.. 3 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(11) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. II. METODOLOGÍA En la siguiente Tabla se muestran las actividades que se consideraron en la metodología y que llevaron a obtener la aplicaciónmediante el lenguaje de programación Python 2.7 y con el que se. A. Precedentes -. B. A. C D E F G. B B D C, E F. RO. PE. Actividad Recopilación de datos Metodología para la construcción del Índice de Beneficio Emergético (IBE) Estudio de caso Construcción de la base de datos Desarrollo de la herramienta computacional Obtención de resultados Validación. CU AR IA. Tabla 1. Actividades para la ejecución de la metodología.. S. evaluó la sostenibilidad de las exportaciones agropecuarias.. INICIO. A. B. AG. C. G. FIN. E. DE. D. F. CA. Figura 1. Diagrama de flujo de actividades comprendidas en la metodología.. BL IO TE. 1. Recopilación de datos. Se utilizó la página web perteneciente a la Comisión de Promoción del Perú para la Exportación y el Turismo – PROMPERÚ (PromPerú, 2018), de la cual se jalaron todos los datos pertenecientes al sector agropecuario, considerando los subsectores agrícola tradicional y agropecuario no tradicional,. BI. desde enero hasta diciembre para todos los años durante1994-2017.. 4 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(12) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. 2. Metodología para la construcción del Índice de Beneficio Emergético (IBE) El sector agropecuario se dividió en dos subsectores: el subsector agrícola tradicional y el subsector agropecuario no tradicional. Se siguió la metodología propuesta por Siche y Agostinho (2015),. CU AR IA. evaluación, realizando los mismos procedimientos en ambos subsectores.. S. cambiando los pasos para la obtención de las transformidades (sej/kg) durante el período de. 2.1. Determinación de los principales productos de los subsectores. El número de productos que se evaluaron tanto para el subsector agropecuario no tradicional como. PE. el subsector agrícola tradicional se determinó mediante la Ley de Pareto, el 20% del total de los. RO. productos que contenga el 80% o más del peso neto total desde 1994 hasta el 2017 para ambos. AG. subsectores (Tablas 2 y 3).. Tabla 2. Porcentaje de peso neto de los productos del subsector agrícola tradicional desde 1994 hasta. Producto. Café Azúcar Melazas Lanas Pieles frescas Algodón Coca y derivados Total. BL IO TE. CA. Nº 1 2 3 4 5 6 7. DE. 2017.. Peso neto (kg)* 4,268,068,766 1,725,323,862 205,754,964 103,020,408 67,795,080 66,581,515 2,247,028 6,476,536,216. % Peso neto 66.3 26.8 3.2 1.6 1.1 1.0 0.0 100. BI. * Datos obtenidos a partir de PromPerú (2018).. 5 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(13) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. Tabla 3. Porcentaje de peso neto de los productos del subsector agropecuario no tradicional desde 1994 hasta 2017.. BI. 34 35 36 37 38 39 40 41. Peso neto (kg)* % Peso neto 3,118,636,232 11.5 9.8. 2,193,695,604 2,002,675,162 1,911,402,380 1,608,123,328 1,358,689,401 1,016,227,781 996,796,933 949,876,729 917,189,595. 8.1 7.4 7.1 6.0 5.0 3.8 3.7 3.5 3.4. CU AR IA. S. 2,661,208,836. PE. BL IO TE. 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33. RO. 12. AG. 3 4 5 6 7 8 9 10 11. P1 – Espárrago P2 - Residuos de la agroindustria y alimentos para animales P3 - Hortalizas aliáceas P4 - Mangos y mangostanes P5 – Uva P6 – Plátano P7 – Palta P9 – Especias P9 - Mandarinas e híbridos de mandarinas P10 - Leche P11 - Hortalizas de vaina P12 - Preparaciones a base de cereales, harina, almidón, fécula o leche P13 - Cacao y sus preparaciones P14 - Productos de panadería, pastelería o galletería P15 - Alcachofa P16 - Aceituna P17 - Productos de la molinería P18 - Aceite de palma P19 - Plantas industriales o medicinales P20 - Quinua P21 - Tomate P22 - Maíz P23 - Arroz P24 - Cerveza de malta P25 - Limón P26 - Granadilla, maracuyá y demás passifloras P27 - Naranja P28 - Sandía P29 - Fresa P30 - Arándano P31 - Frutos de cáscara P32 - Azúcares y artículos de confitería sin cacao P33 - Huevos P34 - Semillas y frutos oleaginosos; semillas y frutos diversos P35 - Plantas vivas P36 - Carnes P37 - Calabaza P38 - Los demás productos de origen animal P39 - Trigo y morcajo P40 - Productos lácteos P41 - Papa. DE. 2. Producto. CA. Nº 1. 670,702,964. 2.5. 620,005,704 485,152,237 462,259,764 334,837,419 315,274,143 243,612,764 231,161,807 227,974,499 211,061,382 202,745,064 184,278,282 150,823,228 136,508,813 118,756,386 113,078,454 107,921,107 96,667,778 90,115,458 79,271,899 75,105,212 55,581,528. 2.3 1.8 1.7 1.2 1.2 0.9 0.9 0.8 0.8 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.4 0.4 0.4 0.3 0.3 0.3 0.2. 46,312,816. 0.2. 46,278,534 40,376,014 34,414,836 29,047,901 21,888,871 16,807,774 15,600,108. 0.2 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 6. Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(14) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. BI. 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0. S. 14,859,156 11,965,353 11,597,167 11,551,079 11,326,736 9,568,980 9,478,472 8,387,545 8,299,552 8,119,825 7,533,765 7,209,010 5,884,810 4,995,804 4,799,803 4,758,230 4,253,203 3,331,840 2,388,879 2,314,919 2,070,286 2,014,690 1,986,037 1,703,129 1,456,588 1,309,089 1,197,533 1,142,124 1,138,629 807,687 651,866 589,311 565,408 373,712 288,498 281,244 245,768 165,358 120,738 113,232 94,511 67,691 61,974 59,527 58,155 56,262 55,541 48,377 47,396. CA. DE. AG. RO. PE. CU AR IA. P42 - Lima P43 - Lechuga P44 - Otros cereales P45 - Durazno P46 - Pisco y otros aguardientes de uvas P47 - Melón P48 - Kiwicha P49 - Coco P50 - Animales vivos P51 - Toronja P52 - Maní P53 - Manzana P54 - Aceite de oliva P55 - Vinagre P56 - Otros aceites vegetales P57 - Vinos y mostos P58 - Ron P59 - Pepinos y pepinillos P60 - Miel natural P61 - Lúcuma P62 - Chirimoya, guanábana y demás anonas P63 - Piña P64 - Higo P65 - Papaya P66 - Setas y demás hongos, y trufas P67 - Camu camu P68 - Paja y forraje P69 - Té y yerba mate P70 - Cebada P71 - Gomas, resinas y demás jugos y extractos vegetales P72 - Soja P73 - Grasas y aceites animales P74 - Otras bebidas alcohólicas P75 - Dátil P76 - Hortalizas del género Brassica P77 - Caña de azúcar P78 - Guayaba P79 - Vodka P80 - Algarroba P81 - Whisky P82 - Zanahorias y nabos P83 - Ciruelas y endrinas P84 - Frambuesas, zarzamoras, moras y grosellas P85 - Uchuva o aguaymanto P86 - Damasco P87 - Sorgo de grano P88 - Alpiste P89 - Kiwi P90 - Membrillo. BL IO TE. 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90. 7 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(15) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. 39,106 33,660 31,916 27,145 23,779 18,476 14,438 6,260 283 2,647,672,066 27,017,406,346. 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 9.8 100. S. P91 - Avena P92 - Centeno P93 - «Gin» y ginebra P94 - Alforfón P95 - Pera P96 - Cereza P97 - Berenjena P98 - Espinaca y armuelle P99 - Caqui P100 - Otros productos Total. CU AR IA. 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100. *Datos obtenidos a partir de PromPerú (2018).. 2.2. Cálculo de las transformidades de los subsectores y de sus principales productos. PE. Para ambos subsectores se calcularon sus transformidades y las de sus principales productos. RO. llevándolas a la base de la emergía de la biósfera, 1.20E+25 (sej/yr) (Brown et al., 2016). Se consideró esta base por provenir de una investigación del 2016 en la que se realizaron correcciones a bases. AG. más antiguas.. En el caso del subsector agrícola tradicional, para analizar un producto en específico se obtuvo su. Si se tuvo la transformidad del producto directamente en unidades sej/kg, se utilizó ese valor. CA. •. DE. transformidad en sej/kg según se presentaron dos situaciones:. (como fue el caso de la transformidad (2) del azúcar en la Tabla 4) y se cambió de base. BL IO TE. 9.26E+24 sej/yr a 1.20E+25 (sej/yr) mediante la regla de tres simple, obteniendo la transformidad (4) del azúcar en la Tabla 4.. •. Si se tuvo la transformidad en sej/J (transformidad (2) del café en la Tabla 4), se multiplicó. BI. ese valor por la energía del producto (J/kg) (Energía (1) del café en la Tabla 4) y la transformidad resultante se cambió a la base 1.20E+25 (sej/yr) (transformidad (4) del café en la Tabla 4).. Luego se multiplicó la transformidad (4) de cada producto (sej/kg) por su cantidad exportada (peso neto en kilogramos (5) de la Tabla 4), obteniendo su emergía (emergía (sej) (6) en la Tabla 4).. 8 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(16) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. Finalmente se sumaron todas las emergías y el resultado se dividió entre la sumatoria de los pesos netos exportados de los productos para obtener la transformidad del subsector (transformidad (7) de la Tabla 4).. S. Tabla 4. Cálculo de las transformidades del subsector agrícola tradicional y de los dos principales. Café Azúcar. Energía (J/kg) (1). Transf. (2). Base (sej/yr) (3). 1770000b 1.33E+12c. sej/J 1.58E+25 sej/kg 9.26E+24 Suma total Transformidad del sector (sej/kg) (7) a Ministerio de Salud (2009). b Cuadra y Rydberg (2006). * Datos obtenidos a partir de PromPerú (2018).. Transformidad (sej/kg) base 1.20E+25 (4) 1.14E+13 1.72E+12. Peso Neto (kg) 1994-2017* (5). Emergía (sej) (6). 4,268,068,766 1,725,323,862 5,993,392,628. 4.86E+22. 2.97E+21 5.16E+22. 8.61E+12. c. Cabezas et al. (2010).. RO. 8.49E+4a. Unid.. PE. Producto. CU AR IA. productos: café y azúcar.. Para el subsector agropecuario no tradicional se trabajó de la misma forma que para el subsector. AG. agrícola tradicional, con la diferencia que se consideraron 20 productos.. DE. Tabla 5. Cálculo de las transformidades del subsector agropecuario no tradicional y de sus 20 principales productos.. Transformidad. Unidad. Base (sej/yr). 49180000b. 3.19E+12a 1800000c 3.58E+11a 3.19E+12a 9.91E+11d 1.23E+12e 3.19E+12a 5.60E+12f 1.04E+12f 1.08E+13f 9.95E+12f 6.19E+12a 1120000f 6.19E+12a 3.19E+12a 2.38E+12h 6.19E+12a 1.12E+06f 3.19E+12 a. sej/kg sej/J sej/kg sej/kg sej/kg sej/kg sej/kg sej/kg sej/kg sej/kg sej/kg sej/kg sej/J sej/kg sej/kg sej/kg sej/kg sej/J sej/kg. 9.26E+24 9.44E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.44E+24 1.58E+25 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24 9.26E+24. BI. BL IO TE. P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19. Energía (J/kg). CA. Prod.. 19079040g. 3699000g. Transformidad (sej/kg) base 1.20E+25 4.13E+12 1.13E+14 4.64E+11 4.13E+12 1.26E+12 9.32E+11 4.13E+12 7.26E+12 1.35E+12 1.40E+13 1.29E+13 8.02E+12 2.77E+13 8.02E+12 4.13E+12 3.08E+12 8.02E+12 5.37E+12 4.13E+12. Peso Neto (kg) 1994-2017*. Emergía (sej). 3118636232 2661208836 2193695604 2002675162 1911402380 1608123328 1358689401 1016227781 996796933 949876729 917189595 670702964 620005704 485152237 462259764 334837419 315274143 243612764 231161807. 1.29E+22 2.99E+23 1.02E+21 8.28E+21 2.41E+21 1.50E+21 5.62E+21 7.37E+21 1.34E+21 1.33E+22 1.18E+22 5.38E+21 1.72E+22 3.89E+21 1.91E+21 1.03E+21 2.53E+21 1.31E+21 9.56E+20. 9 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(17) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. 14351120g. 182000f. sej/J 9.26E+24 3.38E+12 227974499 7.72E+20 Suma total 22325503283 4.00E+23 Transformidad del subsector agropecuario no tradicional (sej/kg) 1.79E+13 a Cabezas et al. (2010). Para el espárrago, mangos y mangostanes, palta, alcachofa y plantas industriales o medicinales se consideró la transformidad de frutas y vegetales procesados. Para las hortalizas aliáceas se consideró la transformidad de vegetales frescos. Para Preparaciones a base de cereales, harina, almidón, fécula o leche se consideró la transformidad de la harina, así como también para productos de panadería, pastelería o galletería y para productos de la molinería b Promedio de los valores caloríficos de residuos vegetales y animales (Ogorure et al., 2018). c Ortega (1998). Considerando transformidad de residuos agrícolas. d Bastianoni et al. (2001). e De Barros et al. (2009). f Campbell y Ohrt (2009). Para especias se consideró la transformidad de pimientos. Para mandarina se consideró la transformidad de naranja. Para hortalizas de vaina se puso la transformidad de las vainitas. Para cacao y sus preparaciones se consideró la transformidad del cacao. Para quinua se consideró la transformidad de granos de cereales. g Ministerio de Salud (2009). h Saladini et al. (2016). * Datos obtenidos a partir de PromPerú (2018).. PE. CU AR IA. S. P20. RO. 2.3. Cálculo de los IBE de los subsectores y sus principales productos. AG. Una vez obtenidas las transformidades (sej/kg) de los subsectores y de sus principales productos, se multiplicaron por los pesos netos totales de los subsectores y de cada uno de sus principales. DE. productos para cada año (1994-2017).. CA. sej Emergía (sej) = transformidad ( ) ∗ peso neto (kg) kg. BL IO TE. Luego se obtuvieron los valores de dinero emergético (USD) mediante la división de la emergía y la transformidad del dinero peruano, 1.01E+13 sej/EmD (Siche y Ortega, 2007), la cual se eligió por no haberse encontrado datos de transformidades del dinero más recientes y que se hayan realizado para. BI. el Perú.. Dinero emergético (EmD) =. emergía (sej) sej tranformidad del dinero (USD). Finalmente, con estos resultados se obtuvieron los índices de beneficio económico, IBE (valores FOB/ dinero emergético). Valor FOB (USD). IBE = Dinero emergético (EmD). 10 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(18) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. Los resultados se muestran en los Anexos 8-10 (subsector agrícola tradicional y sus 2 principales productos) y en los Anexos 12-32 (subsector agropecuario no tradicional y sus 20 principales. CU AR IA. 2.4. Cálculo de la transformidad del sector agropecuario. S. productos).. Se multiplicó la transformidad de cada subsector por su volumen exportado (kg) desde 1994 hasta 2017 para obtener las emergías de cada subsector. Luego se sumaron las emergías de ambos subsectores (sej) y se dividió entre el peso neto exportado del sector (suma se los pesos netos de los. RO. Tabla 6. Transformidad del sector agropecuario.. PE. dos subsectores), el resultado fue la transformidad (sej/kg) del sector agropecuario.. Transformidad 8.61E+12 1.79E+13. Emergía (sej) 5.54276E+22 4.84024E+23 5.39451E+23 1.61E+13. DE. AG. Categoría Peso neto (kg) 1994-2017* 6438791624 Subsector agrícola tradicional 27017406346 Subsector agropecuario no tradicional 33456197970 Sector agropecuario Transformidad del sector (sej/kg). CA. * Datos obtenidos a partir de PromPerú (2018).. BL IO TE. 2.5. Cálculo del IBE del sector agropecuario Finalmente, se trabajó de forma similar que con los subsectores: se multiplicó la transformidad por el peso neto de exportación del sector agropecuario para cada año, los resultados se dividieron entre la transformidad del dinero peruano, 1.01E+13 (sej/USD) (Siche y Ortega, 2007), obteniendo los dineros. BI. emergéticos (EmD). Por último, los valores FOB se dividieron entre los valores de dinero emergético resultando en los IBE (Anexo 33).. 11 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(19) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. 3. Estudio de caso La validación del método se realizó utilizando los datos de las agroexportaciones peruanas durante el período 1994 al 2017 para el sector agropecuario, los subsectores agropecuario no tradicional y. S. agrícola tradicional y sus principales productos. La base de datos se encuentró disponible en la página. CU AR IA. web http://www.siicex.gob.pe/, perteneciente a la Comisión de Promoción del Perú para la Exportación y el Turismo (PromPerú, 2018), mediante la consulta de ranking por partidas arancelarias.. 4. Análisis computacional. PE. 4.1. Sobre el proyecto. RO. En la agroexportación existen métodos de emergía para el desarrollo de nuevas soluciones orientadas. AG. al impacto ambiental. En este trabajo se identifica el costo real del impacto generado en los ecosistemas y los compara con los precios de las exportaciones de los productos agropecuarios no. DE. tradicionales y agrícolas tradicionales, para determinar si estas actividades son sostenibles; abarcando los siguientes puntos.. Verificación de la sostenibilidad de las agroexportaciones tradicionales y no tradicionales.. -. Utilización de la emergía como método de trabajo principal para el análisis.. CA. -. Análisis del sector agropecuario, así como sus subsectores y sus principales productos.. -. Facilidad en la obtención de resultados utilizando el sistema operativo Linux con distribución. BL IO TE -. Ubuntu versión 18.04.1 y el lenguaje de programación Python 2.7.. Obtención de resultados explícitos en gráficos 2D.. BI. -. Existen artículos de investigación basados en la emergía, pero la mayoría no utiliza el factor de conversión de Joules solares a dólares emergéticos; en este trabajo se calcularon los dólares emergéticos partiendo de los pesos netos de exportación (kg) y comparándolos con el precio FOB, obteniendo el índice IBE para determinar la sostenibilidad del sector agropecuario.. 12 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(20) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. 4.2. Construcción de la base de datos 4.2.1.. Para el subsector agrícola tradicional. Una vez obtenidos los datos, se procedió a ordenar la información, mediante la herramienta. S. LibreOffice Calc en Ubuntu 18.04.1, en un archivo de formato .xlsx al que se le llamó “Agroexportación. el Anexo 1 se muestra el procedimiento realizado. 4.2.2.. Para el subsector agropecuario no tradicional. CU AR IA. tradicional”, de modo que se hagan más fáciles los cálculos correspondientes al método elegido. En. Para el subsector agropecuario no tradicional se trabajó de forma similar que para el subsector. PE. agrícola tradicional con la diferencia que esta vez fueron 100 productos, como se muestra en el Anexo. RO. 2. Se creó un archivo denominado “Agroexportación no tradicional” con el formato .xlsx mediante la. Ejecución del método emergético en hoja de LibreOffice Calc para el sector. DE. 4.2.3.. AG. herramienta LibreOffice Calc.. agropecuario. CA. En un tercer archivo de nombre “Sector agropecuario”, del mismo formato que los dos anteriores. BL IO TE. archivos y con la herramienta computacional LibreOffice Calc, se calculó la transformidad del sector agropecuario, los pesos netos y valores FOB considerando los dos subsectores (Anexo 3).. Base de datos mediante LibreOffice Calc. BI. 4.2.4.. Se crearon tres archivos de base de datos de extensión .xlsx denominados “bdx-subsec-agricolatrad”, “bdx-subsec-agropecuario-no-trad” y “bdx-sec-agropecuario”, los dos primeros para cada subsector, en cada uno se colocaron los años, pesos netos y valores FOB de los productos y del respectivo subsector y; en el tercer archivo fue la base de datos para el sector agropecuario, en este. 13 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(21) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. archivo se colocó una sola Tabla similar a las de los otros dos archivos. Se pusieron los valores numéricos directamente, sin utilizar fórmulas de LibreOffice Calc, para que los datos puedan ser leídos en Python 2.7. Los archivos que conforman la base de datos de la aplicación pueden ser actualizados,. CU AR IA. S. con lo que la aplicación leería los nuevos datos obteniendo distintos gráficos.. 4.3. Desarrollo de la herramienta computacional 4.3.1.. Instalación de Linux distribución Ubuntu 18.04.01. Programación. AG. 4.3.2.. RO. Linux con la distribución Ubuntu versión 18.04.01.. PE. En el Anexo 4 se muestra el procedimiento que se siguió para la instalación del sistema operativo. Se diseñó el diagrama de flujo para el algoritmo que describe la secuencia de procedimientos que se. DE. debieron realizar para la programación, la cual se realizó mediante el lenguaje de programación. BI. BL IO TE. CA. Python 2.7.. Figura 2. Diagrama de flujo del proceso para elaborar la aplicación.. 14 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(22) CU AR IA. S. Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. PE. Figura 3. Diagrama de Flujo de los procesos predefinidos para la obtención de datos de las distintas. BI. BL IO TE. CA. DE. AG. RO. bases de datos.. Figura 4. Diagrama de Flujo de los procesos predefinidos para el cálculo de datos y generación de gráficos y tablas de datos.. 15 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(23) PE. CU AR IA. S. Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. 4.3.3.. AG. RO. Figura 5. Diagrama de Flujo de los procesos para generar gráficos cruzados.. Código de la aplicación. DE. Dentro de la carpeta “projects” se creó una carpeta llamada “templates”, en donde se crearon 10 archivos de extensión html con los nombres “agricola-tradicional.html”, “agricola-tradicional“agropecuario.html”,. CA. tabla.html”,. “agropecuario-tabla.html”,. “agropecuario-no-tradicional.html”,. BL IO TE. “agropecuario-no-tradicional-tabla.html”, “grafico_cruzado.html”, “graph_agro.html”, “index.html” y “skeleton.html”.. Además, dentro de la carpeta “templates” se crearon dos archivos: “main.py” y “get_data.py”. El primero se utilizó para hacer que la aplicación se pueda manejar desde un navegador mediante el. BI. host de la computadora, para dar la organización de las opciones de la aplicación en el navegador y extraer los datos del segundo archivo y expresarlos en modo de tablas y gráficos. El segundo archivo se empleó para extraer los datos de las bases de datos, que se encontraron como 3 archivos de extensión .xlsx de nombres “bdx-subsec-agricola-trad”, “bdx-subsec-agropecuario-no-trad” y “bdx-. 16 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(24) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. sec-agropecuario”; además, en el archivo “get_data.py” se asignaron variables con valores matriciales permitiendo realizar los cálculos matemáticos con la consecuente obtención de los índices de beneficio económico, IBE. Dentro de esta misma carpeta se creó otra carpeta llamada “base” la que. S. contuvo un archivo llamado “base.html”.. CU AR IA. En el Anexo 5 se muestran los códigos de la aplicación contenidos en todos los archivos antes mencionados.. Instalación de Python y la aplicación. PE. 4.3.4.. Luego se instaló el lenguaje de programación Python versión 2.7, para lo cual se siguieron las. AG. 4.4. Obtención de la aplicación. RO. indicaciones dadas en el Anexo 6.. DE. Con la base de datos lista, se procedió a correr el programa a través de la línea de comandos de. BI. BL IO TE. computadora.. CA. Linux. Se programó de modo que los resultados se puedan visualizar en el localhost de una. Figura 6. Aplicación para evaluar la sostenibilidad de las exportaciones del sector agropecuario mediante Python 2.7.. 17 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(25) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. La aplicación tuvo cuatro secciones: “Ss. Agrícola Trad.”, “Ss. Agropec. no Trad.”, “Sector Agropecuario” y “Gráficos Cruzados”. En “Ss. Agrícola Trad.” se pudieron mostrar los resultados para el subsector agrícola tradicional y para los dos principales productos. Es posible mostrar tanto el. RO. PE. CU AR IA. S. gráfico del IBE, como una tabla resumen.. AG. Figura 7. Página de la aplicación en la que se evalúan los IBE del subsector agrícola tradicional.. DE. En la siguiente Figura se muestra la Tabla y Gráfico donde están los resultados del subsector agrícola. BI. BL IO TE. CA. tradicional.. Figura 8. Resultados del análisis para el subsector agrícola tradicional mediante la aplicación. En “Ss. Agropec. no Trad.” se muestra una página en la que se presentan los resultados para el subsector agropecuario no tradicional y los 20 principales productos en forma de Tablas y Gráficos.. 18 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(26) CU AR IA. S. Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. Figura 9. Página de la aplicación en la que se evalúan los IBE del subsector agropecuario no. PE. tradicional.. RO. En la página “Sector Agropecuario” se muestran solo los resultados para el sector agropecuario. Del. BL IO TE. CA. DE. AG. mismo modo que con las dos páginas anteriores, se presenta una Tabla y un Gráfico.. Figura 10. Página de la aplicación en la que se evalúan los IBE del sector agropecuario.. BI. En la última página, “Gráficos Cruzados” se muestran todos los productos y los subsectores, de modo que se pueda hacer una comparación entre los Gráficos. A modo de ejemplo, en la Figura 11 se muestra un Gráfico de comparación entre el café, azúcar y espárrago.. 19 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(27) PE. CU AR IA. S. Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. RO. Figura 11. Página para comparar los Gráficos de los subsectores y sus principales productos.. AG. 4.5. Validación. La validación de la aplicación se realizó analizando el caso de estudio y aplicándole la metodología. DE. antes descrita para obtener los índices IBE y representarlos mediante la aplicación para obtener los. 4.5.1.. CA. gráficos y compararlos con los gráficos que se obtuvieron con LibreOffice Calc. Verificación de los resultados mediante la aplicación. BL IO TE. Se ejecutó la aplicación desarrollada con el lenguaje de programación Python 2.7 y se obtuvieron los gráficos del sector agropecuario, el subsector agrícola tradicional, el subsector agropecuario no tradicional y los productos más representativos de ambos subsectores. Estos gráficos luego fueron. BI. comparados con los obtenidos mediante LibreOffice Calc. 4.5.2.. Verificación de los resultados mediante LibreOffice Calc. En las tres siguientes hojas del archivo “Agroexportación tradicional” se calcularon los IBE del subsector agrícola tradicional y de sus dos principales productos. Los resultados se encuentran en Anexos 8 -12.. 20 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(28) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. En las siguientes hojas del archivo dedicado para el subsector agropecuario no tradicional se calcularon los IBE del subsector y de sus 20 principales productos, una hoja por cada producto. Todos los resultados se pueden ver en Anexos 12-32.. S. En la última hoja del archivo del sector agropecuario se calcularon los índices IBE del mismo sector. CU AR IA. sumando los pesos netos y valores FOB totales de ambos subsectores para cada año desde 1994. BI. BL IO TE. CA. DE. AG. RO. PE. hasta 2017 (Anexo 33).. 21 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(29) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. III. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Mediante la aplicación se obtuvieron gráficos del índice de beneficio económico, IBE, de los subsectores agrícola tradicional y agropecuario no tradicional, el sector agropecuario y de los. S. principales productos dentro de cada subsector. Estos resultados mostraron variaciones en los IBE. CU AR IA. de un año al otro para todas las Figuras. A pesar que el Perú está entre los primeros exportadores. mundiales de algunos productos, se le puede considerar como un país tomador de precios al comparar las exportaciones de todos sus commodities, entre ellos los agrícolas, con las exportaciones totales en el mercado internacional (Ferreyra y Vásquez, 2012; Alarco, 2011), haciendo que los. PE. valores FOB dependan en gran parte a las variaciones de los precios internacionales de los productos.. RO. Entre los factores que pueden explicar las variaciones en los precios internacionales de los commodities se encuentran la oferta y demanda de los productos durante los períodos de escasez y. AG. de elevada productividad, los tratados internacionales, la disminución de los riesgos mediante la. (Chávez y Cubas, 2016).. DE. diversificación de las industrias y la aceptación de la calidad de los productos por parte de los clientes. Al cambiar los precios de los productos, cambian los ingresos de las exportaciones por lo que se. CA. producen variaciones en el índice IBE, lo que explica las fluctuaciones del IBE en los productos. BL IO TE. agrícolas tradicionales y los productos agropecuarios no tradicionales. Los índices IBE del subsector agrícola tradicional fueron mayores a 1 durante todos los años, por lo que se le puede considerar a todo el subsector como sostenible (Figura 12). El valor IBE del subsector agrícola tradicional en el 2017 disminuyó al compararlo con el 2016, lo cual se produjo principalmente. BI. al café y el azúcar (Figura 13a y 13b), que juntos sumaron el 93% del peso neto total de todo el subsector durante 1994-2017 (Tabla 2).. 22 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(30) CU AR IA. S. Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. Figura 12. Índices de beneficio económico (IBE) del subsector agrícola tradicional obtenidos mediante. Café. b.. Azúcar. DE. AG. RO. a.. PE. la aplicación.. CA. Figura 13. Índices de beneficio económico (IBE) de los principales productos agrícolas tradicionales. BL IO TE. obtenidos mediante la aplicación.. La disminución en las exportaciones de café se debió a la baja de su precio internacional (PromPerú, 2017) y esto fue significativo para el subsector, ya que tan solo el café representó el 66% del peso neto del subsector durante el mismo período, por lo que su gráfico IBE (Figura 13a) tuvo similitud con. BI. el gráfico del subsector agrícola tradicional (Figura 12). Los dos productos antes mencionados fueron sostenibles, por lo que el costo ambiental de producción se vio suplido por los ingresos FOB.. 23 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(31) CU AR IA. S. Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. Figura 14. Índices de beneficio económico (IBE) del subsector agropecuario no tradicional obtenidos mediante la aplicación.. PE. Siche y Agostinho (2015) calcularon los dólares emergéticos de los productos exportados y lo. RO. relacionaron con los dólares FOB mediante el índice de beneficio económico, IBE, encontrando que la agroexportación peruana no tradicional durante 1994-2014 fue sostenible. Estos resultados no. AG. concordaron con los obtenidos en la Figura 14, ya que los valores IBE fueron menores a 1 con una tendencia a ir creciendo desde el 2002; a partir del 2014 el índice IBE fue superior a 1, por lo que se. DE. le considera sostenible. Esto indica un mejoramiento en la economía del Perú a partir del 2014 con. CA. precios que permitieron, desde el punto de vista ecológico, la sostenibilidad del mercado. Desde el 2014 hasta el 2017 el IBE se mantuvo con valores superiores a 1, es decir, que los dólares americanos. BL IO TE. fueron superiores a los dólares emergéticos, por lo que las exportaciones peruanas del sector agropecuario no tradicional fueron sostenibles, ya que el dinero que se obtuvo por las exportaciones cubrió los costos emergéticos de tales actividades económicas. El IBE en el 2017 fue mayor que el. BI. 2016, por lo que el valor FOB aumentó más que el peso neto de exportación respecto al año anterior.. 24 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(32) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. P3-Hortalizas aliáceas. d.. e.. P5-Uva. f.. P4-Mangos y mangostanes. P6-Plátano. P7-Palta. h.. P8-Especias. BL IO TE. CA. DE. g.. AG. RO. c.. S. P2-Residuos agroindustriales y alimentos para animales. b.. CU AR IA. P1-Espárrago. PE. a.. P9-Mandarinas e híbridos de mandarinas. j.. P10-Leche. BI. i.. Figura 15. Índices de beneficio económico (IBE) de los principales productos agropecuarios no tradicionales (P1-P10) obtenidos mediante la aplicación.. 25 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(33) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. P15-Alcachofa. f.. S. d.. P14-Productos de panadería, pastelería o galletería. P16-Aceituna. DE. P17-Productos de la molinería. h.. P18-Aceite de palma. BL IO TE. CA. g.. AG. RO. e.. P13-Cacao y sus preparaciones. CU AR IA. c.. b. P12-Preparaciones de cereal, harina, almidón, fécula o leche. P11-Hortalizas de vaina. PE. a.. P19-Plantas industriales o medicinales. j.. P20-Quinua. BI. i.. Figura 16. Índices de beneficio económico (IBE) de los principales productos agropecuarios no tradicionales (P11-P20) obtenidos mediante la aplicación.. 26 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(34) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. Las exportaciones de espárrago en los últimos años han caído debido a la antigüedad de las plantaciones; además, en el 2017 la producción de espárragos aumentó ligeramente, pero debido a los problemas causados por el fenómeno del Niño Costero la mayoría de estos espárragos no contaban con la calidad de exportación y se dirigieron para el consumo nacional, lo cual provocó una. CU AR IA. S. reducción de las exportaciones, principalmente durante el primer semestre (Gestión, 2017). A pesar de esto, los IBE de las exportaciones de espárrago fueron superiores a 1 por lo que estas exportaciones fueron sostenibles durante todo el período de evaluación, e incluso los IBE han ido aumentando en los últimos años, lo que resalta el hecho de que el aumento o la disminución del IBE. PE. no depende del volumen exportado, sino de la relación entre el peso neto exportado y su valor FOB. RO. (Figura 15a).. Los residuos de la agroindustria se venden a menor precio que los principales productos de las. AG. industrias, y al obtenerse al final de los procesos industriales, requieren de la emergía de todo el proceso de elaboración, por lo que no sería de extrañar que los valores FOB sean menores al costo. DE. emergético y, por ende, se obtengan bajos índices IBE. Los alimentos preparados para animales se encuentran en una situación similar, ya que estos se hacen en base a los residuos de la agroindustria.. CA. Esta puede ser una posible explicación para los resultados obtenidos en la Figura 15b, los cuales. BL IO TE. mostraron que las exportaciones de los residuos de la agroindustria y de los alimentos para animales no fueron sostenibles en ningún año. Además del espárrago, se pueden observar otros productos que también fueron sostenibles, tales como las hortalizas aliáceas; mangos y mangostanes; uva; plátano; palta; especias; mandarinas e. BI. híbridos de mandarinas (Figuras 16c-i); productos de panadería, pastelería o galletería; alcachofa; aceituna; plantas industriales o medicinales; quinua (Figuras 16d-f, 16i y 16j). Por otro lado, algunos productos no pudieron mantener su sostenibilidad durante todo el período, sino que presentaron valores fluctuantes y en algunos años no fueron sostenibles. Estos productos fueron la leche (Figura 15j); hortalizas de vaina; preparaciones a base de cereales, harina, almidón, fécula o. 27 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(35) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. leche; cacao y sus preparaciones; productos de la molinería; aceite de palma (Figuras 16a-c, 16g y 16h). Sin embargo, se puede considerar que la tendencia de los productos es a seguir aumentando el beneficio económico mediante la generación de mayores ingresos.. S. Como se puede observar en las Figuras 15 y 16, no todos los productos del subsector agropecuario. CU AR IA. no tradicional fueron sostenibles. De este modo, la sostenibilidad de un sector se puede deber a la. sostenibilidad de la mayoría de los productos, o de los más importantes, mientras que no es correcto. DE. AG. RO. PE. afirmar que como un sector es sostenible, todos los productos dentro de él lo son.. aplicación.. CA. Figura 17. Índices de beneficio económico (IBE) del sector agropecuario obtenidos mediante la. BL IO TE. Los resultados mostraron un constante crecimiento económico referente al sector agropecuario, sobre todo desde el 2003 (Figura 17) pudiéndose deber al panorama político del Perú partir del segundo milenio, en el que el país salía de una dictadura y que en los posteriores años se dieron políticas. BI. económicas que beneficiaron a las exportaciones (Espinoza, 2018) y la mejor utilización de los recursos naturales; sin embargo, para que el crecimiento económico sea sostenible se debe utilizar más los recursos renovables y promover la elaboración de productos con valor agregado (Siche, 2007; Siche y Ortega, 2007). Las políticas de impulso de la internacionalización de las empresas (Botello, 2014) y los proyectos de suma importancia nacional, tales como el Proyecto Especial CHAVIMOCHIC. 28 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(36) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. impulsaron las agroexportaciones peruanas y mejoraron la calidad de los productos (Huaranga, 2008) haciendo que a partir del 2010 el sector agropecuario sea sostenible. La crisis económica mundial del 2009 afectó a los mercados internacionales y provocó una. S. disminución en la tasa de crecimiento económico (Alarco, 2010) motivo por el que la demanda y los. CU AR IA. precios de productos en ese año se vieron afectados.. Por otro lado, a pesar de los estragos causados en el Perú por el fenómeno de El Niño costero en el 2017, las exportaciones agropecuarias fueron un tanto curiosas en ese año. Según los datos obtenidos en PromPerú (2018), el peso neto exportado (kg) creció para ambos subsectores, sin. PE. embargo, el valor FOB del subsector agrícola tradicional, a diferencia del otro subsector, disminuyó. RO. respecto al 2016; esto produjo que el sector agropecuario presente un mayor incremento del valor FOB que del peso neto (kg) y, por ende, un mayor índice de beneficio emergético, IBE, del 2017. AG. respecto al 2016. Esto concuerda con las Figuras 12, 14 y 17, ya que en ellas se puede observar que los IBE del subsector agropecuario no tradicional y del sector agropecuario aumentaron en el 2017,. DE. respecto al 2016, debido a que los incrementos de los valores FOB fueron mayores que los pesos. CA. netos, en cambio en el subsector agrícola tradicional disminuyó el valor IBE debido a la disminución del valor FOB. El subsector agropecuario no tradicional representó el 86% del valor FOB del sector. BL IO TE. agropecuario en el 2017 (PromPerú, 2017) por lo que tuvo mayor influencia e hizo que el IBE del sector aumente. Al evaluar ambos subsectores y el sector agropecuario se obtuvieron valores IBE. BI. mayores a 1 en el 2017 por lo que fueron sostenibles en ese año.. 29 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(37) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. 6 IBE. 4 3 2. S. 1 0 1994. 1998. 2002. 2006 Año. 2010. CU AR IA. IBE (USD/EmD). 5. 2014. 2018. Figura 18. Índices de beneficio económico (IBE) del subsector agrícola tradicional obtenidos mediante. Café. 6. IBE Límite de sostenibilidad. Azúcar. IBE Límite de sostenibilidad. RO. 4 3 2 1 1998. 2002. 2006 Año. 2010. 2014. 2018. 3 2 1. 0 1994. 1998. 2002. 2006 Año. 2010. 2014. 2018. DE. 0 1994. 5 4. IBE (USD/EmD). 5 IBE (USD/EmD). b.. AG. a.. PE. LibreOffice Calc.. Figura 19. Índices de beneficio económico (IBE) de los principales productos agrícolas tradicionales. CA. obtenidos mediante LibreOffice Calc.. BL IO TE. 2.0. BI. IBE (USD/EmD). 1.5. IBE Límite de sostenibilidad. 1.0 0.5. 0.0 1994. 1998. 2002. 2006. 2010. 2014. 2018. Año. Figura 20. Índices de beneficio económico (IBE) del subsector agropecuario no tradicional obtenidos mediante LibreOffice Calc.. 30 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(38) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. IBE (USD/EmD). 6 4 2. 1.0 0.8. IBE Límite de sostenibilidad. 0.6 0.4 0.2. 2006 Año. 2010. 2014. P3-Hortalizas aliáceas. c. 100. 1998. IBE Límite de sostenibilidad. 60 40 20 1998. 2002. 2006. 2010. 2014. 3 2 1 1998. IBE Límite de sostenibilidad 2002. 2006. 2010. Año. DE. P7-Palta 15. IBE Límite de sostenibilidad. 12 9 6 3. BL IO TE. 0 1994. 1998. 2002. 2006. 2010. 8. 2014. h.. 4. 0 1994. 1998. 2002. 0 1994. 1998. 2002. 2006 Año. 2010. 2014. 2018. 2014. 2018. 2014. 2018. P8-Especias 5. IBE Límite de sostenibilidad. 4 3 2. 2010. 2014. 2018. j.. 2.0. IBE (USD/EmD). IBE Límite de sostenibilidad. 2006 Año. 2018. 1998. 2002. 2006. 2010. Año. 6. 2. 2014. IBE Límite de sostenibilidad. 2. 0 1994. 2018. P9-Mandarinas e híbridos de mandarinas. 4. 2010. 1. 8. BI. IBE (USD/EmD). 10. 2006. P6-Plátano. Año. i.. 2018. 6. 2018. CA. IBE (USD/EmD). g.. 2014. IBE (USD/EmD). 1998. 2002. RO. 10. 0 1994. 10. IBE (USD/EmD). 15. 5. 2014. PE. f.. AG. IBE (USD/EmD). P5-Uva. 20. 2010. Año. Año. e.. 2006 Año. IBE Límite de sostenibilidad. 4. 0 1994. 2018. 2002. P4-Mangos y mangostanes. d. 5. 80. 0 1994. 0.0 1994. 2018. S. 2002. CU AR IA. 1998. IBE (USD/EmD). IBE (USD/EmD). IBE Límite de sostenibilidad. 8. 0 1994. IBE (USD/EmD). P2-Residuos agroindustriales y alimentos para animales b. 1.2. P1-Espárrago. a. 10. 1.5. P10-Leche IBE Límite de sostenibilidad. 1.0 0.5. 0.0 1994. 1998. 2002. 2006 Año. 2010. Figura 21. Índices de beneficio económico (IBE) de los principales productos agropecuarios no tradicionales (P1-P10) obtenidos mediante LibreOffice Calc.. 31 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(39) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. P11-Hortalizas de vaina. b. P12-Preparaciones de cereal, harina, almidón, fécula o leche 2.0. IBE Límite de sostenibilidad. 1.6 1.2 0.8 0.4. 2006 Año. 2010. 2014. IBE (USD/EmD). 5. 1.2 0.8 IBE Límite de sostenibilidad 1998. 2002. 2006 Año. 2014. P15-Alcachofa. f.. IBE Límite de sostenibilidad. 6 4. 2006 Año. 2. BL IO TE 1998. 2002. 2006 Año. 2010. 2014. P19-Plantas industriales o medicinales. 6 3. 1998. 2002. 2006 Año. 2010. 2014. 2018. 2010. 2014. 2018. 2006 Año. 2010. 2014. 2018. P16-Aceituna. 6. IBE (USD/EmD) Límite de sostenibilidad. 4 2. 0 1994. 1998. 2002. 2006 Año. 2010. 2014. 2018. P18-Aceite de palma. 8. IBE Límite de sostenibilidad. 6 4 2 0 1994. IBE (USD/EmD). 9. 0 1994. 2002. 1998. 2002. 2006 Año. 2010. 2014. 2018. 2014. 2018. P20-Quinua. j. 20. IBE Límite de sostenibilidad. 12. 8. 1998. h. 10. 2018. BI. IBE (USD/EmD). 15. 2018. DE. 3. 1. i.. 2014. IBE Límite de sostenibilidad. 4. 0 1994. 2010. P17-Productos de la molinería. 5. 10. AG. 2002. CA. IBE (USD/EmD). 1998. 2. RO. 8. 3. 0 1994. 2018. 2006 Año. IBE Límite de sostenibilidad. 4. 1. 2010. 2002. PE. 0.4. 2. g.. 1998. P14-Productos de panadería, pastelería o galletería. d.. 1.6. 0 1994. 0.0 1994. 2018. P13-Cacao y sus preparaciones. e. 10 IBE (USD/EmD). 2002. IBE Límite de sostenibilidad. CU AR IA. 1998. 2.0. 0.0 1994. 0.8. IBE (USD/EmD). IBE (USD/EmD). c.. 1.2. 0.4. IBE (USD/EmD). 0.0 1994. 1.6. S. 2.0. IBE (USD/EmD). IBE (USD/EmD). a.. IBE Límite de sostenibilidad. 15 10 5 0 1994. 1998. 2002. 2006 Año. 2010. Figura 22. Índices de beneficio económico (IBE) de los principales productos agropecuarios no tradicionales (P11-P20) obtenidos mediante LibreOffice Calc.. 32 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(40) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. IBE Límite de sostenibilidad. 1.5 1.0. 0.0 1994. 1998. 2002. 2006 Año. 2010. 2014. 2018. S. 0.5. CU AR IA. IBE (USD/EmD). 2.0. Figura 23. Gráficos IBE del sector agropecuario obtenidos mediante LibreOffice Calc.. Al comparar las Figuras 12, 13, 14 y 17 con las Figuras 18, 19, 20 y 23 respectivamente, se observa. PE. que los gráficos obtenidos por la aplicación mediante el lenguaje de programación Python versión 2.7. RO. y los gráficos mediante LibreOffice Calc son los mismos por lo que la aplicación queda validada. Por otro lado, las Figuras 15 y 16 fueron iguales que las Figuras 21 y 22 para casi todos los productos. AG. excepto para la palta (Figura 15g y Figura 21g) y el aceite de palma (Figura 16h y Figura 22h). La diferencia en la palta radicó en que en la Figura 15g no se mostró ningún IBE para los años 1994 y. DE. 1995, mientras que, en la Figura 21g, se consideró IBE cero para los dos años. Lo mismo ocurrió en el caso del aceite de palma, en la Figura 16h la aplicación no mostró ningún valor para los años 2001. CA. y 2004 y en la Figura 22h se mostraron valores cero en esos años. IBE con valor cero indica que no. BL IO TE. se obtuvo ningún beneficio económico pero que, si hubo costo ambiental, lo cual no fue el caso de la palta y el aceite de palma, ya que no se exportó palta en 1994 y 1995 y tampoco se exportó aceite de palma en los años 2001 y 2004, por lo que lo más correcto es no considerar valores de IBE para esos años, es decir, que no hubo ni costo ambiental ni ingresos económicos. Esto indica que la aplicación. BI. permite graficar mejor el comportamiento del IBE para aquellos productos en los que no hubo exportación en alguno de los años.. 33 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(41) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. IV. CONCLUSIONES Se obtuvo una aplicación utilizando el lenguaje de programación Python 2.7 con la que se logró determinar la sostenibilidad de la agroexportación peruana mediante el método emergético. Esta. S. aplicación utilizó un lenguaje de programación de código abierto por lo que puede ser descargada. CU AR IA. gratuitamente y su base de datos se puede actualizar.. Se aplicó una metodología que utilizó el Índice de Beneficio Emergético (IBE) para evaluar la sostenibilidad de las exportaciones peruanas del sector agropecuario. Los valores IBE indicaron que: (a) las exportaciones del subsector agrícola tradicional fueron sostenibles durante todos los años; (b). PE. las exportaciones del subsector agropecuario no tradicional no fueron sostenibles, habiéndose. RO. obtenido valores menores a 1 durante 1994-2013, con una tendencia a ir aumentando, sobre todo desde el 2014 en adelante, en donde el subsector empezó a ser sostenible; y (c) las exportaciones. DE. subsector agropecuario no tradicional.. AG. del sector agropecuario fueron sostenibles a partir del 2010, indicando que hubo mayor influencia del. La aplicación permitió obtener mejores gráficos porque no consideraron ningún valor en los años en. CA. los que la palta y el aceite de palma no se exportaron, mientras que, en los gráficos obtenidos mediante LibreOffice Calc se consideraron valores de cero en esos años, no siendo esto una correcta. BL IO TE. representación de la realidad.. Este método se puede utilizar para evaluar la exportación de otros sectores (sector pesquero, forestal, del cuero y calzado, etc.), así como considerar otros criterios para clasificar a los productos (productos. BI. frescos, congelados y transformados; productos vegetales y animales; frutas y hortalizas; etc.), con lo que se tendría que cambiar las transformidades de cada grupo. Además, en algunos casos se tomaron transformidades calculadas en otros países y se asumieron de productos similares o que tuvieron alguna relación, por lo que pueden ser reemplazados por transformidades calculadas en trabajos realizados en el Perú y/o para los productos considerados.. 34 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.

(42) Biblioteca Digital - Direccion de Sistemas y Comunicaciones. V. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Akeret, J.; Gamper, L.; Amara, A.; Refregier, A. 2015. HOPE: A Python just-in-time compiler for astrophysical computations. Astronomy and Computing journal 10: 1-8.. CU AR IA. dependiente: el caso del Perú. Revista de Ciencias Sociales 17 (54): 135-159.. S. Alarco, G. 2010. Crisis financiera internacional y patrón de crecimiento de una economía mediana y. Alarco, G. 2011. Concentración y prácticas no competitivas en las cadenas logísticas del comercio exterior: el caso del Perú. Análisis Económico 26 (62): 91-117.. Angelakoglou, K.; Gaidajis, G. 2015. A review of methods contributing to the assessment of the. PE. environmental sustainability of industrial systems. Journal of Cleaner Production 108 (Part A): 725-. RO. 747.. AG. Bastianoni, S.; Marchettini, N.; Panzieri, M.; Tiezzi, E. 2001. Sustainability assessment of a farm in the Chianti area (Italy). Journal of Cleaner Production 9 (4): 365–373.. DE. Bastos, P.; Silveira, F. 2009. Desafíos y oportunidades de la industria del software en América Latina. 1ra ed. Cepal en coedición con Mayol Ediciones S.A. Colombia.. BL IO TE. en:. CA. BCRP - Banco Central de Reserva del Perú. 2018. Exportaciones por grupo de productos. Disponible. http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/nota-semanal/cuadros-estadisticos.html. Botello, H. A. 2014. Condiciones y determinantes de la internacionalización de las empresas. BI. industriales latinamericanas. Apuntes 41 (75): 47-78.. Broberg, D.; Medasani, B.; Zimmermann, N. E. R.; Yu, G.; Canning, A.; Haranczyk, M.; Asta, M.; Hautier, G. 2018. PyCDT: A Python toolkit for modeling point defects in semiconductors and insulators. Computer Physics Communications 226: 165-179.. 35 Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-ca/2.5/pe/.