Efectos de largo plazo del Camino del Inca

 

¿A los pueblos afectados por la mita minera de hace 450 años les va peor hoy en día que a los no afectados? ¿Las diferencias en el desarrollo actual de Angola y Mauritana se deben a que una fue colonia portuguesa y otra francesa? Los economistas están cada vez más mirando al pasado para resolver este tipo de preguntas – que mezclan hechos históricos y desarrollo actual. En los últimos años, el interés por estudiar los efectos de largo plazo de instituciones históricas en el desarrollo ha incrementado. Éste último medido como pobreza, productividad laboral o formación de capital humano.

Los pioneros se centraron en el rol de las instituciones para explicar diferencias entre países (Acemoglu et al. 2000; Sachs 2001; Easterly and Levine 2002).  El argumento básicamente iba así: las instituciones históricas deficientes – como derechos de propiedad no delimitados o la esclavitud – son la causa última del subdesarrollo de los países. Países que iniciaron mal, se encuentran mal hasta ahora. Sin embargo, este enfoque no explica las grandes diferencias dentro de los países. La literatura más reciente argumenta que las instituciones históricas también juegan un rol en estas diferencias (Acemoglu et al. 2009; Dell 2010; Michalopoulos y Papaionnou 2011)

Perú es un país desigual. Existen grandes diferencias en los indicadores de desarrollo entre regiones. Huancavelica, Amazonas y Cajamarca presentan tasas de pobreza mayores al 50%, cuando el promedio nacional se encuentra alrededor de 20%. El 53% de los alumnos de primaria de Tacna alcanza un nivel satisfactorio en la sección matemáticas de la ECE mientras solo el 6% de loretanos lo hace. El 82% de niños entre 1 y 2 años de Puno tiene anemia. En Lambayeque la proporción es de 36%. Para el caso peruano, no tenemos que mirar a otros países para ver diferencias, las tenemos dentro.

Un primer paso para poder eliminar estas diferencias es identificar sus determinantes. Tiene sentido, entonces, preguntarnos qué varía entre regiones. A pesar de ser un país con una historia milenaria – y a pesar de la creciente literatura –,  existe poca evidencia sobre el papel que cumplen las instituciones históricas en el desarrollo actual. Los incas, por ejemplo, fueron la última y más grande cultura nativa de Sudamérica, y su impacto en el desarrollo actual ha sido poco explorado: existe un vacío en la literatura. La investigación que estamos desarrollando busca dar ciertas luces al respecto. En particular, buscamos estimar el impacto de largo plazo del Camino del Inca o Qapaq Ñam en el desarrollo: ¿los distritos y centros poblados por donde pasó el Camino están ahora mejor o peor que los distritos por donde no pasó?

El Camino del Inca fue la principal red vial de los incas. Tiene aproximadamente 23139 km (Hyslop 2014) y cruza seis países: Colombia, Ecuador, Perú, Bolivia, Chile y Argentina. Los caminos no eran solo un sistema vial sino una herramienta de expansión y conquista (Regal Matienzo 2009). Para las poblaciones conquistadas era un símbolo de poder y autoridad del inca. Era un símbolo omnipresente del imperio (Hyslop 2014).

La ubicación del Camino del Inca se determinó por factores sociales, económicos y geográficos. Entre los factores sociales se encuentra la densidad poblacional, y el uso religioso y militar. El camino permitía el acceso a la fuerza de trabajo de las poblaciones conquistadas, y la marcha de tropas o el recorrido de mensajeros oficiales. Entre los factores geográficos, se encuentran la presencia de desiertos, altitud, terrenos irregulares y presencia de ríos. Se evitaron tramos mayores a 100 km sin acceso a agua, zonas con altitud mayor a 5000 m.s.n.m., zonas con pendientes pronunciadas y zonas con mucha presencia de ríos por la dificultad de cruzarlos. Buscaron mantener la rectitud siempre que pudieran.  Entre los factores económicos se encontraba el transporte de metales, alimentos y ofrendas para el inca. Sin embargo este componente es el menos importante: en una economía basada en la mita y la reciprocidad, el comercio no fue prioritario.

En suma, el Camino pasaba por donde era más conveniente para los incas, pero tenía al mismo tiempo un propósito mayor: conectar el imperio y cumplir con sus objetivos/necesidades. Esta decisión no se relacionó con las características particulares del distrito por donde cruza.  La exogeneidad de la ruta del Camino del Inca sugiere un diseño de regresión discontinua (RDD) multidimensional para estimar su impacto: el Camino forma una discontinuidad multidimensional en longitud y latitud. RDD requiere demostrar que los factores relevantes para el desarrollo además del tratamiento – el Camino – varían suavemente alrededor de la discontinuidad. Hemos identificado altura y pendiente como características potencialmente importantes. Estas determinan el clima y la producción de cultivos, y la agricultura fue la principal fuente de desarrollo en el periodo pre-Inca. No encontramos diferencias significativas en la altura ni en la pendiente a nivel distrital. Tampoco encontramos diferencias en la altura a nivel de centro poblado (ver tabla 1).

Luego de asegurar que la ruta del Camino es exógena, estimamos su impacto sobre tres indicadores de desarrollo: pobreza, logros educativos y desnutrición infantil. Trabajamos con el Camino del Inca georreferenciado a través del Perú  por el Ministerio de Cultura. Así, tenemos una lista de los distritos y centros poblados cruzados por éste. Para medir los efectos en desarrollo, escogimos el nivel de pobreza a nivel distrital, usando el Mapa de Pobreza de 2007 y 2009 recolectado por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Segundo, para los logros educativos a nivel de centro poblado, usamos la Encuesta Censal de Estudiantes (ECE) del periodo 2007-2014 recolectada por el Ministerio de Educación (Minedu). Finalmente, para la desnutrición infantil usamos el Mapa de Desnutrición Crónica para Niños menores de 5 años de 2007 y 2008 recolectado por INEI, y el Censo Nacional de Talla en Colegios de 2005 recolectado por el Minedu.

Con los resultados que hemos obtenido hasta ahora (ver tablas 2, 3, 4 y 5), sabemos que el impacto de largo plazo del Camino del Inca es una reducción de la pobreza a nivel distrital en 5.57 y 5.21 puntos porcentuales para 2007 y 2009 respectivamente. Además, del ejercicio con la ECE, encontramos que ubicarse en un centro poblado cuyo distrito es cruzado por el Camino del Inca incrementa la proporción de estudiantes con resultados satisfactorios en Matemáticas en alrededor de 2 puntos porcentuales. En lenguaje, el incremento es alrededor de 3 puntos porcentuales. Finalmente, hemos encontrado que mientras más cerca al Camino, menor es la desnutrición. La reducción es de 1.95 puntos porcentuales a nivel de centro poblado y de 4.96 a nivel de distrito. Estos resultados sugieren que el Camino del Inca presenta efectos de largo plazo positivos en los distritos y centros poblados por donde pasó. Es importante recalcar que por limitaciones de datos (principalmente en el periodo pre-Inca), aún seguimos explorando otras características que podrían haber afectado el desarrollo de los distritos/centros poblados dentro y fuera del tratamiento.

 

REFERENCIAS

ACEMOGLU, Daron; Simon JOHNSON y James A. ROBINSON

2000     The Colonial Origins of Comparative Development: An Empirical Investigation. Massachusetts: The National Bureau of Economic Research.

2009     Reversal of Fortune: Geography and Institutions in the Making of the Modern World Income Distribution. The MIT Press.

 

DELL, Melissa

2010     The Persistent Effects of Peru’s Mining Mita. The Econometric Society.

 

EASTERLY, William y Ross LEVINE

2002     Tropics, Germs, and Crops: How endowments influence economic development. Massachusetts: The National Bureau of Economic Research.

 

MICHALOPOULOS, Stelio y Elias, PAPAIOANNOU

2011     Divide and Rule or the Rule of the Divided? Evidence from Africa. NBER working paper

SACHS, Jeffrey D.

2001     Tropical Underdevelopment. Massachusetts: National Bureau of Economic Research.

 

REGAL MATIENZO, Alberto

2009     Los caminos del Inca en el antiguo Perú. Lima: Instituto Nacional de Cultura.

 

ANEXOS

Tabla 1: Estadísticas



Tabla 2: Impacto en la pobreza

Tabla 3: Impacto en matemáticas

Tabla 4: Impacto en el lenguaje

Tabla 5: Impacto en desnutrición