Natura@economía. Vol. 2, Nº 1, enero-junio 2014 (21-40)
21
Resumen
El
1
objetivo del presente estudio es analizar
la situación de la industria del petróleo en el
Perú, en el periodo 1996 – 2010, con el n de
identicar si las políticas implementadas en
el sector petrolero peruano, han sido adecua-
das. La importancia del trabajo radica en que
de acuerdo a la legislación vigente, el desa-
rrollo de la industria de hidrocarburos en el
Perú depende directamente de la inversión
de capitales privados, por lo que es impor-
tante evaluar si las políticas de promoción de
inversión y el marco legal vigente, han teni-
do resultados satisfactorios en la gestión del
recurso en el país. Para realizar el análisis se
evaluaron, independientemente y por medio
de paneles de datos, dos zonas petroleras del
país: el noroeste y la selva. Mediante el análisis
de la producción en ambas zonas, se identi-
caron los principales factores de producción
que inuyen en el costo total de producción
de petróleo en boca de pozo. En base a estos
factores, se determinaron las correspondien-
tes funciones de costo total de producción
petrolera, y se evaluó el comportamiento de
1 Máster en Economía de los Recursos Naturales y el
Ambiente (UNALM-Perú). Coordinador de permisos en BPZ
Exploración & Producción. Dirección postal: Morro Solar 1352 –
Las Gardenias, Surco, Perú. Teléfono: (511) 7080808 anexo: 1204;
e-mail: manueleam@hotmail.com
los costos medios y costos marginales a lo
largo del periodo de estudio. Los resultados
sugieren que a pesar que la mayoría de yaci-
mientos de petróleo en el Perú vienen produ-
ciendo desde hace muchos años, aún presen-
tan posibilidades de mejorar sus niveles de
producción, en función a adecuadas políticas
de promoción de las inversiones.
Palabras clave: Petróleo, Perú, Costo de pro-
ducción, Economías de escala
Clasicación JEL: Q32
Abstract
The
2
objective of the present study is to ana-
lyze the situation of the oil industry in Peru,
during 1996-2010, in order to identify wheth-
er the policies implemented in the Peruvian
oil sector in this period have been adequate.
The importance of the work is that according
to the current Peruvian legislation, the de-
velopment of the industry of hydrocarbons
directly depends on private capital invest-
2 Máster en Economía de los Recursos Naturales y del
Medio Ambiente (Universidad de Concepción – Chile). Docente
e investigador de la UNALM-Perú. Dirección postal: Jr. Pirandello
105, Dpto. 102 San Borja, Perú. Teléfono: (511) 6147800 anexo:
239; e-mail: corihuela@lamolina.edu.pe
SITUACION DE LA INDUSTRIA DEL
PETRÓLEO EN EL PERÚ, PERIODO
1996-2010
Manuel Martín Ego Aguirre Madrid
1
, Carlos Enrique Orihuela Romero
2
Fecha de recepción: 13-12-13 Fecha de aceptación: 19-03-14
Ego Aguirre, Manuel; Orihuela, Carlos
Situación de la industria del Petróleo en el Perú: 1996-2010
22
ment, so it is important to assess whether
policies for investment promotion and the
existing legal framework have had satisfac-
tory results in the management of resources
in the country. For the analysis there were in-
dependently evaluated, through panel data,
two oil zones of the country: the Northwest
and the jungle. Analysis of production in both
areas identied the main production factors
that inuence the total cost of production of
oil at the wellhead. Based on these factors,
the corresponding total cost of oil produc-
tion functions were determined, and evaluat-
ed the behavior of costs means and marginal
throughout the study period costs. Results
suggests that despite that most Peruvian oil
elds are producing for many years, they still
have possibilities of improving their levels of
production, based on appropriate policies for
the promotion of investments.
Keywords: Petroleum, Peru, Cost of produc-
tion, Economies of scale
JEL classication: Q32
1. REVISIÓN DE
LITERATURA
1.1. Etapas en la producción
de petróleo
El petróleo es un combustible fósil, que cons-
tituye actualmente la principal materia prima
para la generación de energía en el mundo. La
desigualdad en la localización geográca de
grandes reservas de petróleo en el planeta y
la magnitud de las inversiones que se requie-
ren para producirlo, han determinado que la
oferta mundial se encuentre concentrada en
pocos países y bajo el control de consorcios
transnacionales (OSINERGMIN, 2005).
De acuerdo con el US “Environmental Protec-
tion Agency” (2000), el proceso de la industria
extractiva de petróleo y gas puede ser clasi-
cado en cuatro etapas principales: explora-
ción, desarrollo de pozos, producción y aban-
dono del campo. La exploración involucra la
evaluación de formaciones de roca asociadas
con los depósitos de petróleo y gas, e inclu-
ye también la prospección geofísica y perfo-
ración de pozos exploratorios. La evaluación
geológica de estos depósitos permite deter-
minar si es recomendable la explotación del
yacimiento mediante la perforación de pozos
(Ego Aguirre, 1993).
Una vez que se ha ubicado un campo econó-
micamente recuperable, comienza la perfo-
ración de desarrollo del campo, mediante la
construcción de uno o más pozos adicionales,
conrmando el hallazgo de hidrocarburos e
instalando las facilidades para la producción
del mismo. En caso que esta etapa no sea pro-
ductiva, se produce el abandono del campo
(EPA, 2000).
La producción de petróleo es el proceso de
extraer los hidrocarburos del subsuelo y sepa-
rar la mezcla de líquidos, gases y sólidos, con
el n de vender el petróleo y gas. Para este
proceso se emplean uno o más pozos. Termi-
nada la producción de petróleo del campo se
produce el abandono del área con el retiro de
las instalaciones.
Natura@economía. Vol. 2, Nº 1, enero-junio 2014 (21-40)
23
Durante la vida útil del campo, respecto a
producción de petróleo, éste pasa por tres
etapas: recuperación primaria, recuperación
secundaria y recuperación terciaria. La recu-
peración primaria es la primera etapa en la
producción de hidrocarburos; en ella la pre-
sión del reservorio es suciente para extraer
el petróleo. Posteriormente, a medida que
disminuye la presión, se instalan equipos de
levantamiento articial, como bombas de
diversos tipos, equipos de “gas lift” y, ocasio-
nalmente, la estimulación del reservorio. La
producción primaria normalmente alcanza a
menos del 25% del petróleo in situ.
La recuperación secundaria mejora la pro-
ducción de petróleo, mediante el aumento
de la presión del reservorio, por medio de
la mejora del empuje de agua, producto de
la inyección de ésta en los niveles inferiores
del reservorio, o incrementando la presión
de gas a través de la inyección de gas en los
niveles superiores de la estructura geológi-
ca. Por otro lado, la recuperación terciaria, a
diferencia de las dos anteriores, involucra la
inyección de materiales no usuales en el re-
servorio, para movilizar el petróleo y gas y ser
extraído posteriormente con este producto.
Algunos ejemplos incluyen recuperación ter-
mal, inyección miscible, recuperación por mi-
crobios, etc. Actualmente no existen campos
de recuperación terciaria en el Perú.
De acuerdo a la información de las memorias
de hidrocarburos del Perú (1990-2010), tanto
en el noroeste como en la selva, se cuenta con
campos en recuperación primaria y secunda-
ria. Así mismo, se continúa con la perforación
de pozos para el desarrollo de los diferentes
yacimientos.
Según Carrillo (2006), la estrategia de desa-
rrollo de los diferentes campos, depende de
la ingeniería de reservorios, donde se reali-
za un análisis (estático y dinámico) de gran
cantidad de datos, de diferentes fuentes. Tal
análisis se realiza por medio de la evaluación
del comportamiento de producción de cada
pozo, y del modelamiento del campo me-
diante el empleo de simuladores especiali-
zados. Este nivel de detalle escapa del tema
de nuestro análisis, dado que en este caso el
mismo se realiza a nivel macro, integrando la
información de todo el Perú.
Del análisis global de la literatura y de la in-
formación disponible, se inere que, para el
Perú, la variación de la producción de petró-
leo e hidrocarburos líquidos dependería de la
producción de los pozos activos, de la exis-
tencia de pozos inyectores y de los pozos de
desarrollo perforados en cada año de análisis,
existiendo diferencias en la producción en el
noroeste y la selva.
1.2. La producción de petróleo
en el Perú
Como se conoce hoy en día, la industria del
petróleo en el país, comienza cuatro años
después de la perforación del primer pozo a
nivel mundial, que fue realizada por el Coro-
nel Drake en Pensilvania, 1859. En el Perú, el
Ing. Prentice perforó el primer pozo petrolero
en Zorritos, el 2 de noviembre de 1863, en-
contrando petróleo a 24 metros de profundi-
dad, con una calidad de 35 grados API. Este
Ego Aguirre, Manuel; Orihuela, Carlos
Situación de la industria del Petróleo en el Perú: 1996-2010
24
pozo marca el inicio de los descubrimientos
de petróleo en el subsuelo del noroeste pe-
ruano, que a la fecha alcanza una cifra cerca-
na a los 2,000 millones de barriles.
En la selva, los trabajos de exploración petro-
lera se inician en 1920, pero no es sino hasta
1939 que la compañía “Ganzo Azul” descubre
el campo de Aguas Calientes, con unos 30
millones de barriles de reservas probadas, y
cuya producción inicial se transportaba en
barcazas y se exportaba a Manaos, en Brasil,
dado que el volumen del yacimiento no justi-
caba la construcción de un oleoducto.
En 1953 se licitan las áreas del zócalo conti-
nental, realizándose las perforaciones inicia-
les en busca de hidrocarburos desde el litoral
y de buques especiales; luego la producción
comenzó en 1961 con los descubrimientos de
petróleo frente a las costas de Talara, que al
año 2011 alcanzan los 500 millones de barri-
les.
El descubrimiento, por parte de Petroperú, de
los Yacimientos Corrientes, Capirona y Pava-
yacu, así como los descubrimientos de OXY
en la frontera con el Ecuador, han acumulado
una producción de alrededor de 1,000 millo-
nes de barriles de petróleo.
En la selva sur del país, la empresa anglo-ho-
landesa “Shell” descubrió, en 1984, los yaci-
mientos de gas (y condensados) de Camisea
(Cashiriari y San Martín) del actual Lote 88,
cuya producción se inició el año 2004. Así
mismo, en 1998 se produjo el descubrimiento
de Pagoreni, habiendo alcanzado reservas de
hidrocarburos líquidos de unos 3,000 millo-
nes de barriles al 2011.
Adelman (1995) indica que no existen stocks
jos de minerales sino un ujo incierto entre
inventarios de minerales o reservas probadas,
siendo estas reservas de minerales activos de
riesgo. En este sentido es importante mencio-
nar que existe potencial de descubrimiento
de reservas adicionales, tanto en la selva del
Perú como en el mar (mediante la exploración
en aguas profundas) así como en el zócalo al
sur de Piura; zonas que tienen poca actividad
de exploración por hidrocarburos. Sin embar-
go, los volúmenes de inversión requeridos,
así como las consideraciones ambientales y
sociales, presentarían una barrera potencial a
nuevos descubrimientos.
Hasta el año 1980 la producción de petróleo
mantuvo un incremento progresivo, alcan-
zando, en dicho año, un máximo de 195,493
barriles diarios. Sin embargo, la crisis econó-
mica de los años 80, la privatización de Petro-
perú a inicios de los 90 y la caída del precio
internacional del petróleo, a nes de dicha
década, motivaron un descenso progresivo
de la producción, hasta el año 2004, en que
comienza la producción comercial del yaci-
miento de Camisea (condensados – hidrocar-
buros líquidos). Coincidentemente por la mis-
ma época, aumentó también la actividad en
el noroeste del Perú, mediante la perforación
de pozos, como consecuencia del incremento
del precio internacional del petróleo y de un
nuevo marco legal.
Hasta 1996 la producción de petróleo en el
Perú consistía solamente de petróleo crudo
de diversas calidades. A partir de ese año se
Natura@economía. Vol. 2, Nº 1, enero-junio 2014 (21-40)
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inicia la producción de hidrocarburos líquidos
(condensados) del yacimiento Aguaytia (en
la selva central), la misma que se incremen-
ta con el inicio de la producción de Camisea
en el 2004. Para el año 2012 la producción de
condensados fue mayor al 40% de la produc-
ción total de hidrocarburos líquidos (petróleo
y condensados).
Los yacimientos en el noroeste peruano se
ubican en las cuencas Talara y Tumbes-Pro-
greso, con formaciones productivas del pe-
riodo terciario y reservorios de baja porosi-
dad, así como con petróleo ligero de mejores
condiciones para su venta en el mercado. En
la selva, los yacimientos están ubicados en las
cuencas Marañón y Ucayali, con formaciones
productivas del periodo cretáceo. Estos re-
servorios son de alta porosidad y contienen
petróleo pesado en la selva norte (cuenca
Marañón), mientras que en la parte sur (cuen-
ca Ucayali), se ubican los yacimientos de Ca-
misea que producen de condensados de alta
calidad.
Estas diferencias se evidencian en la estruc-
tura productiva de petróleo en cada región.
El noroeste requiere de muchos pozos activos
para obtener menores niveles de producción
de hidrocarburos, siendo el promedio de pro-
ducción de petróleo de 8 barriles diarios por
pozo, en el año 2010. En el caso de la selva,
una menor cantidad de pozos produjo mayor
cantidad de petróleo, con un promedio de
440 barriles/día por pozo, para el mismo año.
En cuanto a la producción diaria de petróleo
e hidrocarburos líquidos, se muestra una ten-
dencia creciente desde el año 2004, tanto en
el noroeste como en la selva. Esto indicaría
que existe potencial de incrementar la pro-
ducción de petróleo mediante la inversión di-
recta (en esta actividad) en los lotes operati-
vos. La Figura 1 ilustra tanto este incremento
en producción e indirectamente evidencia las
diferencias en las características productivas
de ambas regiones.
Figura 1. Producción promedio diaria de petróleo por pozo Periodo 1996 - 2010
Fuente: Perupetro (http://www.perupetro.com.pe) / Minem (http://www.minem.gob.pe)
Ego Aguirre, Manuel; Orihuela, Carlos
Situación de la industria del Petróleo en el Perú: 1996-2010
26
Desde el año 2003 existe un incremento de
reservas, probadas y probables, tanto de pe-
tróleo crudo como de hidrocarburos líquidos,
lo que implicaría que para el caso peruano, a
pesar de una historia de muchos años de pro-
ducción de petróleo, aún no se evidencia el
agotamiento del recurso. El incremento de la
actividad petrolera de los últimos años, moti-
vados por los elevados precios del petróleo,
ha permitido revertir la tendencia negativa
tanto en producción como en reservas.
A pesar del relativamente reciente incremen-
to en la producción de petróleo en el Perú,
éste resulta insuciente para satisfacer la de-
manda interna, por lo que se hace necesaria
la importación de crudo (OSINERGMIN, 2005).
La entrada en operación del yacimiento de
Camisea ha provocado una modicación en
la estructura productiva de la industria de hi-
drocarburos del Perú, con un incremento de
la producción de combustibles líquidos, el
aumento de las reservas probadas y el inicio
de la exportación de gas natural, con la pues-
ta en operación de la planta, de LNG, en “Pam-
pa Melchorita” el año 2010.
Desde 1993, el Estado no está invirtiendo
directamente en la explotación de recursos
naturales, debido a un nuevo marco legal, en
el cual el rol del Estado es de promotor de in-
versiones. Como consecuencia de ello, en el
sector hidrocarburos el Estado concesiona
lotes petroleros para que capitales privados
realicen inversiones de riesgo en el desarrollo
de la industria. Para nes de atracción de in-
versión de riesgo, el Perú compite con el res-
to de países, por lo que requiere contar con
un marco legal adecuado, además de otros
incentivos que promuevan la inversión en hi-
drocarburos.
Las oportunidades de crecimiento de la in-
dustria se enfrentan a un acceso limitado de
inversionistas, así como a consideraciones
ambientales, y de ubicación de prospectos,
cada vez más complejas. En el periodo de
análisis, la tendencia creciente de los precios
del petróleo en el mundo ha sido favorable a
la inversión en hidrocarburos en el país. Este
factor sumado a un nuevo marco legal, ha
motivado que entre los años 2004 y 2008 se
incrementaran los contratos de licencia en un
160%, pasando de 31 contratos el 2004 a 83
contratos en abril de 2008. Sin embargo, este
breve análisis no evalúa la eciencia de las
políticas de promoción de inversiones, imple-
mentada por el Estado, en función del área de
los lotes petroleros versus compromisos de
inversión.
1.3. Economías de escala en
la industria del petróleo
En teoría, la producción de petróleo presenta
una fase inicial de comportamientos de esca-
la decreciente y posteriormente, por agota-
miento de los pozos, se pasa a una segunda
etapa de rendimientos crecientes, debido a
la inversión en tecnologías de recuperación
secundaria, perforación de pozos adicionales,
agotamiento de las reservas y a la necesidad
de utilizar progresivamente métodos de recu-
peración (secundaria o terciaria) para mante-
ner la producción (OSINERGMIN, 2005).
En los tramos de costos medios decrecientes
Natura@economía. Vol. 2, Nº 1, enero-junio 2014 (21-40)
27
que determinan las economías de escala, se
considera que en éstos inuye la presencia
de costos hundidos en la explotación. Esta
reducción del costo medio de producción,
sumada a concentraciones de producción
por empresa y a la existencia de barreras de
entrada, es una de las condiciones necesarias
para probar la evidencia de la existencia de
un monopolio natural. Esto ocurre cuando
para un determinado nivel de producción, el
costo total incurrido por una empresa es me-
nor que la suma de los costos totales de dos o
más empresas.
El aporte de este trabajo consiste en la cons-
trucción de la función de costo total de pro-
ducción de petróleo, en boca de pozo, para
el noroeste y para la selva del Perú. Tal fun-
ción de costo se realiza después de la iden-
ticación de los factores de producción que
inuyen principalmente en el costo total de
producción de petróleo. En base a estas fun-
ciones de costo, se determina si hay eviden-
cias de economías de escala en el periodo
1996-2010 en el Perú.
3
2. MÉTODOS
2.1. Metodología
En la literatura revisada, Gao (1999) y Hart-
ley (2004) utilizan un modelo translog para
determinar una función de costo de produc-
ción en base a costos de exploración, costos
de desarrollo y costos operativos para Arabia
Saudita, pero expresan dicultad en obtener
3 La elección de este periodo se debe a la disponibilidad
de información proporcionada por PERUPETRO, entidad que fue
creada en la década de los 90.
información adecuada, por ello realizan su
análisis mediante algunos supuestos utilizan-
do información del U.S. Energy Information
Agency (EIA) para sus cálculos.
Para estimar la función de costo total de la
producción de petróleo en el Perú, y dado que
no existen estudios en el Perú que presenten
información sobre funciones de costo total de
producción de petróleo (OSINERGMIN, 2005),
se ha tomado como referencia otros estudios
similares (Chermak, 1992), así como la teoría
econométrica (Greene, 2002). En el modelo
propuesto, se considera una función de costo
para una rma mono productora que utiliza k
insumos mediante la siguiente expresión:
(1)
En este caso ; CT es el costo total; q es la pro-
ducción del sector hidrocarburos; y son los
precios de los factores y son los parámetros
a estimar.
Sujeto a:
�
=
=
(2)
La expresión (1) es una función de costo
translog. Esta función es útil porque permite
evaluar el modelo con elasticidades variables
y permite acotar los datos a valores positivos,
descartándose así errores en la correlación,
al considerar datos de producción y costos
irreales menores a cero. Estas consideracio-
nes son necesarias para evaluar las economías
de escala y la forma de la curva de costos. La
función translog es usada para especicar
Ego Aguirre, Manuel; Orihuela, Carlos
Situación de la industria del Petróleo en el Perú: 1996-2010
28
la función de costo de corto plazo (Lazkano,
2008). Sin embargo, una correcta estimación
requiere de un número grande de observa-
ciones, para evitar problemas estadísticos,
como sobre parametrización que trae como
consecuencia gran cantidad de restricciones.
Para nuestro caso, las limitaciones en cuanto
a la cantidad de datos no permiten realizar un
análisis de este tipo.
La expresión (2) es una restricción que co-
rresponde a la propiedad de homogeneidad
de grado uno en el precio de los insumos.
Para este caso la suma de las elasticidades
precio-costo de los insumos debe ser uno, lo
que quiere decir que, en la medida que to-
dos los precios de los insumos aumenten en
una misma proporción, el costo total deberá
aumentar también en esa misma escala.
Debido a que se dispone de información de
las zonas noroeste y selva para el periodo
comprendido entre los años 1996 al 2010, se
plantea la estimación de un panel de datos
balanceados. Asimismo, dadas las caracterís-
ticas de la información recibida, se está con-
siderando la función de producción de petró-
leo en boca de pozo, por lo que no se toma en
cuenta los costos administrativos, nancieros,
regalías ni depreciación y amortización
4
. De-
bido a las limitaciones de información, se ha
simplicado la función de costos de corto pla-
zo, reduciéndose a una función de costos tipo
Cobb-Douglas que se representa de la forma
siguiente:
4 En el presente estudio no se considera depreciación
ni amortización para la producción en boca de pozo porque
la información entregada por PERUPETRO se encuentra
agregada, no discriminándose las actividades por cuestiones de
condencialidad. Sin embargo, estos valores no afectarían los
resultados en el modelo propuesto.
(3)
Donde a, b, c y d son constantes, Q es la pro-
ducción, w y r son los precios de los factores.
Aplicando logaritmos y considerando el caso
para empresas mono productoras, economé-
tricamente la función se reduce de la siguien-
te manera:
(4)
Donde los subíndices i y t corresponden a las
zonas (noroeste y selva) y al periodo de tiem-
po (1996-2010) analizados, respectivamente.
La principal ventaja de la expresión (4) es te-
ner una mayor cantidad de información, en
comparación con estimaciones de series tem-
porales. Asimismo, se evitan principalmente
problemas de multi-colinealidad y sobre-pa-
rametrización existentes en (1), que ocasiona-
rían problemas de inferencia estadística. Las
limitaciones de esta simplicación radican en
que no será posible determinar la existencia,
o no, de economías de escala porque esta
simplicación asume elasticidades constan-
tes.
Usando la expresión (2) y considerando que
existen 3 categorías de precios de factores, se
debe cumplir que:
(5)
Las variables y parámetros que se utilizan en
la especicación (4) dada la restricción (5) son:
CT
it
= Costo total operativo (en US$ de 1994).
Natura@economía. Vol. 2, Nº 1, enero-junio 2014 (21-40)
29
Esta información ha sido proporcionada por
PERUPETRO, ordenada en dos series de tiem-
po, una para el noroeste y la otra para la selva.
q
it
= Producción de petróleo en barriles. Esta
información ha sido obtenida de las memo-
rias de hidrocarburos del Ministerio de Ener-
gía y Minas, ordenada en dos series de tiem-
po, una para el noroeste y la otra para la selva,
y agrupando la información de hidrocarburos
líquidos (petróleo y condensados).
ω
1it
= Precio del factor de alquiler de equipos
para producción primaria, con el n de eva-
luar el efecto de los pozos de desarrollo per-
forados en el año en la función de costo. Esta
información ha sido obtenida de la serie de la
Environmental Investigation Agency (EIA), te-
niendo en consideración las diferencias para
el caso del noroeste y la selva; normalizada a
1994
5
.
ω
2it
= Precio del factor de las operaciones de
recuperación primaria de petróleo, con el n
de evaluar el efecto de los pozos productores
activos en la función de costo. Esta informa-
ción ha sido obtenida de la serie de la EIA y
teniendo en consideración las diferencias
para el caso del noroeste y la selva; normali-
zada a 1994.
ω
3it
= Precio del factor de equipos e instala-
ciones para pozos inyectores, con el n de
evaluar el efecto de los pozos inyectores en
la función de costo. Esta información ha sido
obtenida de la serie de la EIA y teniendo en
consideración las diferencias para el caso del
5 Se entiende por normalizar a la acción de tipicar una
base de datos, es decir ajustar los datos semejantes a un tipo o
norma común en este caso, se realizó el ajuste a 1994.
noroeste y la selva; normalizada a 1994.
β
= Intercepto.
β
q
= Elasticidad costo total – producto.
β
1
= Elasticidad costo total – precio de alqui-
ler de equipos para producción primaria.
β
2
= Elasticidad costo total – precio de las
operaciones de recuperación primaria de pe-
tróleo.
β
3
= Elasticidad costo total – precio de equi-
pos y facilidades para pozos inyectores.
ε
t
= Término de Error
La función de costo total de producción de
petróleo, en boca de pozo, debería tener sig-
no positivo en cada una de las variables con-
sideradas. Sin embargo, se pueden presentar
situaciones particulares como las encontra-
das en el presente estudio, donde los proce-
sos extractivos requieren de esfuerzos adicio-
nales, lo que se evidenciaría porque algunos
de los factores tendrían signo negativo. En
este caso particular, en la expresión (4) los
términos constantes deberían tener signos
positivos, excepto , el cual no es un factor de
producción por si mismo, sino que es un fac-
tor que permite mejorar las condiciones del
reservorio, por ser producto de la inyección
de uidos en el mismo lo que mejora las con-
diciones del reservorio impactando de modo
positivo en la producción de los pozos rela-
cionados a .
Ego Aguirre, Manuel; Orihuela, Carlos
Situación de la industria del Petróleo en el Perú: 1996-2010
30
En caso de determinarse disminución de
costo medio con el aumento de la produc-
ción, es necesario realizar un análisis del
Índice de Herfindahl para evaluar la concen-
tración de la producción y la tendencia a la
formación de monopolios en el periodo de
estudio. Este índice se basa en la metodolo-
gía siguiente:
(6)
Donde
Hj
representa la suma de los cuadra-
dos de la fracción de mercado que tiene una
rma
i
en la industria
j
para un año dado. En
el presente caso se analiza la concentración
de la producción. Un valor alto indica una
concentración del mercado en un pequeño
número de rmas o falta de competencia en
el mercado.
Escogido el mejor modelo de costos totales
de producción de petróleo, periodo 1996-
2010, se evalúan las economías de escala. Las
cuales se denen como el incremento relativo
de los costos totales resultantes de un incre-
mento proporcional en la producción. Según
Christensen y Greene (1976), éstas están de-
terminadas como la unidad menos la elastici-
dad costo total – producto:
(7)
Para el modelo propuesto,
. Si
SCE es mayor que cero, existen economías
de escala; si es menor que cero, existen dese-
conomías de escala. Mientras que si
SCE=0
,
no existen ni economías ni deseconomías de
escala, y se presentan costos constantes a es-
cala, donde el incremento en el producto es
igual al incremento en los costos.
2.2. Análisis de Datos
La investigación realizada es de carácter ex-
ploratorio, basada en el análisis de la informa-
ción histórica de producción de petróleo en
el país, de 1996 al 2010, con frecuencia anual,
la misma que se encuentra disponible en las
memorias de hidrocarburos del Ministerio
de Energía y Minas (MINEM). Así mismo, la
información nanciera fue solicitada a PERU-
PETRO, al amparo de la Ley Nº 27806- Ley de
Transparencia y Acceso a la Información Pú-
blica- y fue proporcionada en US$, en series
de tiempo independientes para el noroeste y
la selva del Perú (por cuestiones de conden-
cialidad de la información con las compañías
operadoras en los contratos de licencia). De
esta forma, la información agregada permite
realizar un análisis paralelo considerando el
mayor detalle posible.
La información del costo operativo total de
producción (CT), en US$, fue obtenida de la
información de costos de la industria del pe-
tróleo, proporcionada por PERUPETRO S.A.
Posteriormente fue transformada a US$ de
1994, usando como deactor el IPC del com-
bustible (1994=100), el cual fue obtenido del
Instituto Nacional de Estadística e Informática
(INEI). La información de los costos unitarios
de los factores de producción, proviene de la
Energy Investigation Agency (www.eia.gov),
entidad que ha realizado un análisis detallado
de los mismos, mediante la revisión en deta-
lle de los factores individuales, presentándo-
los en series de tiempo, transformadas a US$
Natura@economía. Vol. 2, Nº 1, enero-junio 2014 (21-40)
31
1976, para las diferentes regiones de los Esta-
dos Unidos de América.
Los precios unitarios de los factores produc-
tivos, si bien han sido calculados para el caso
de Estados Unidos (dado que no se cuenta
con datos nacionales), han sido utilizados
considerando que los factores de produc-
ción son manejados por un grupo pequeño
de compañías de servicio que trabajan a ni-
vel mundial, con listas de precios de servicios
equivalentes. Por ello es factible utilizarlos, en
este caso, de la manera siguiente: para el no-
roeste se utilizaron los valores correspondien-
tes a la costa oeste de los Estados Unidos, por
su similitud tanto en edad geológica como
cercanía al mar; para la selva se utilizaron los
valores de la zona central de los Estados Uni-
dos, dada la similitud de sus características
geológicas y de ubicación geográca.
Para el análisis, la información fue organizada
en paneles de datos balanceados, es decir con
todas sus observaciones, para luego introdu-
cirla en el software Eviews, y procesarla em-
pleando técnicas de análisis econométrico.
Se determinó también la consistencia de la
muestra y realizó las pruebas correspondien-
tes. Posteriormente, mediante análisis micro-
económico, se determinaron las economías
de escala del sector en el periodo de estudio.
Antes de proceder con las estimaciones per-
tinentes para el sector hidrocarburos, se
realizaron pruebas de normalidad para cada
una de las variables a utilizar, con el n de
determinar la inferencia estadística sobre los
parámetros estimados. Los resultados indica-
ron que todas las variables se distribuyen de
manera normal, que son aproximadamente
simétricas y de forma mesocúrtica.
Asimismo, se construyó la matriz de correla-
ción entre las variables explicativas. Los resul-
tados muestran que el grado de correlación
entre los precios de los factores es alto (su-
perior a 0.5). Lo anterior justica aún más el
hecho de que la elección del mejor modelo,
debe contener como variable de regresión a
la producción y, a lo más, dos precios de los
factores, a n de evitar distorsiones en los
resultados de tipo inferencia estadística y de
signos esperados.
3. RESULTADOS Y
DISCUSIÓN
Para escoger el mejor modelo de la función
de costo total de producción, para el periodo
1996-2010, se compararon siete estimaciones
siguiendo la forma funcional de una función
de costo de producción tipo Cobb-Douglas,
denida en la especicación general (4) suje-
ta a la restricción (5), teniendo en cuenta la
información de las zonas noroeste y selva. Los
determinantes fundamentales fueron los cri-
terios Akaike y Schwarz, así como los signos y
los valores de las elasticidades precio-costo.
El resultado del análisis se muestra en la Tabla
1.
Ego Aguirre, Manuel; Orihuela, Carlos
Situación de la industria del Petróleo en el Perú: 1996-2010
32
En la elección del “mejor” modelo, se consi-
deró los criterios para la elección de la espe-
cicación más correcta, de acuerdo al orden
siguiente: (i) signos esperados de los coe-
cientes; (ii) signicancia individual y grupal
de las variables de regresión; (iii) criterio Akai-
ke y Schwarz más bajo y (iv) mejor bondad de
ajuste del modelo.
La información de la estimación nos permite
analizar varios modelos para escoger la espe-
cicación más adecuada, según la expresión
general (4). Los resultados indican que los
modelos 1 y 2 se deben descartar, dado que
no tienen el signo correcto en el coeciente a
pesar de tener (ambos) una bondad de ajus-
te adecuada. De la misma forma se descartan
los modelos 5, 6 y 7 pues los coecientes rela-
cionados a los precios de los factores no son
signicativos, y en algunos casos no tienen el
signo esperado.
Al determinarse un problema de multicoli-
nealidad (por la alta correlación entre facto-
res) se procedió a eliminarla utilizando como
máximo el precio de dos factores. De este
forma se realizó la comparación nal entre
los modelos 3 y 4, escogiéndose este último
dado que tiene los criterios Akaike y Schwarz
más bajos (0.16 y 0.30 respectivamente), y
una bondad ajuste mucho mejor. El modelo
escogido (modelo 4) no considera la inuen-
cia de los pozos perforados para el cálculo de
la función de costo total de producción, la
cual se expresa de la siguiente manera:
6
(8)
La expresión 8 no es más que una estima-
ción de tipo datos agrupados (pooled). Sin
embargo, para obtener el modelo nal, fue
necesario realizar el análisis del mejor mode-
6 Es importante mencionar que los modelos 3, 5 y 7 no son
representativos de la producción de petróleo dado que la misma
necesita de la existencia de pozos. El modelo econométrico es
consistente por tanto con las condiciones de producción.
Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Modelo 5 Modelo 6 Modelo 7
β
-5.84**
(0.00)
-3.67
(0.26)
-15.47*
(0.00)
-7.61*
(0.00)
8.09**
(0.02)
-9.16*
(0.00)
-9.97*
(0.00)
β
q
1.08*
(0.00)
0.94*
(0.00)
1.68*
(0.00)
1.20*
(0.00)
1.56*
(0.00)
1.48*
(0.00)
1.70*
(0.00)
β
1
-0.61
(0.29)
-1.67*
(0.00)
2.42*
(0.00)
-
-0.18
(0.49)
-
-0.26***
(0.08)
β
2
2.24*
(0.00)
2.67*
(0.00)
-
1.85*
(0.00)
-
0.28
(0.38)
-
β
3
-0.63*
(0.00)
-
-1.42*
(0.00)
-0.85*
(0.00)
- - -
0.92 0.78 0.77 0.91 0.73 0.73 0.83
Prob. F 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Akaike 0.18 0.90 1.09 0.16 1.13 1.12 0.76
Schwarz 0.38 1.04 1.24 0.30 1.27 1.26 0.91
Nota: Los valores en paréntesis representan los valores probabilísticos (P-value)
(*) Significativa al 1%; (**) Significativa al 5%; (***) Significativa al 10%
Tabla 1. Comparación de modelos para la mejor especicación de costos
Natura@economía. Vol. 2, Nº 1, enero-junio 2014 (21-40)
33
lo, calculando la función de costos mediante
efectos jos, aleatorios, y datos agrupados.
Posteriormente se realizó la comparación
mediante el test de Wald. No se pudo estimar,
en esta oportunidad, el modelo con efectos
aleatorios, ya que el número de unidades
transversales (zona noroeste y selva) es me-
nor al número de variables regresoras (Tabla
2).
También se realizó un análisis comparativo in-
cluyendo una tendencia
δ
como un indicador
de cambio tecnológico, tanto para las estima-
ciones de datos agrupados como la de efec-
tos jos. Teóricamente,
δ
indica el impacto
que, en promedio, tiene el cambio tecnológi-
co en la función de costos. El signo esperado
debe ser negativo, puesto que se espera que
el avance tecnológico disminuya los costos
totales para un nivel de producción y precios
dados.
Para el caso de la estimación de efectos jos
(con y sin tendencia), se utilizó el método de
Mínimos Cuadrados con Variables Dummy
(MCVD), representada en este caso por que
identica la zona de la selva y el coeciente
β
captura la zona noroeste.
Los resultados de la Tabla 2 sugieren que no
existe un cambio técnico
δ
, ya que no es esta-
dísticamente signicativo en las estimaciones
pooled y en efectos jos, a pesar que tiene el
Estimación
Datos Agrupados
Estimación
Efectos jos
Con Tendencia Sin Tendencia Con Tendencia Sin Tendencia
β
-9.01*
(0.00)
-7.61*
(0.00)
-0.83*
(0.00)
0.82*
(0.00)
θ
- -
0.57*
(0.00)
0.54*
(0.00)
β
q
1.29*
(0.00)
1.20*
(0.00)
0.78*
(0.00)
0.67*
(0.00)
β
2
1.60*
(0.00)
1.85*
(0.00)
1.29*
(0.00)
1.65*
(0.00)
β
3
-0.60*
(0.00)
-0.85*
(0.00)
-0.29*
(0.00)
-0.65*
(0.00)
δ
-0.03
(0.29)
-
-0.04
(0.14)
-
0.91 0.91 0.94 0.94
Prob. F 0.00 0.00 0.00 0.00
Akaike 0.22 0.16 0.06 0.08
Schwarz 0.42 0.30 0.18 0.10
Nota: Los valores en paréntesis representan los valores probabilísticos (P-value)
(*) Significativa al 1%; (**) Significativa al 5%; (***) Significativas al 10%
Estimaciones fueron corregidas de Heteroscedasticidad y Autocorrelación.
Tabla 2. Estimación de datos agrupados y Efectos jos con y sin tendencia de
la función de costos
Ego Aguirre, Manuel; Orihuela, Carlos
Situación de la industria del Petróleo en el Perú: 1996-2010
34
signo negativo esperado. Por lo tanto, se des-
carta aquellas estimaciones (datos agrupados
y efectos jos) que incorporen el cambio tec-
nológico
δ
.
A pesar que por el criterio Akaike y Schwarz la
estimación del modelo de efectos jos sin ten-
dencia es la mejor, ya que tiene los valores más
bajos (0.08 y 0.10 respectivamente), fue nece-
sario utilizar el test de Wald, el cual evalúa si
grupalmente los coecientes de la dummy
θ
y de la dummy
β
, son estadísticamente signi-
cativos. De ser así, el mejor modelo sería el que
corresponde a la estimación de efectos jos sin
tendencia; caso contrario, la estimación esco-
gida será la estimación pooled sin tendencia.
Los resultados se muestran en la Tabla 3.
Tabla 3. Test de Wald a la
estimación de efectos jos sin
tendencias
Prueba
estadística
Valor Probabilidad
F-estadístico 10.57 0.00
Chi-cuadrado 21.15 0.00
Los resultados indican que los coecientes
θ
y
β
son estadísticamente signicativos ya
que la probabilidad del estadístico F o Chi
2
son menores a 0,05. Por lo tanto, la función
de costo total de producción de petróleo es
representada a través de una estimación pa-
nel de efectos jos. La denominación “efectos
jos” parte del supuesto que existe diferen-
cias en los costos totales operativos de las zo-
nas noroeste y selva. Asimismo, en términos
econométricos, también hace referencia que
existe heterogeneidad no observada que esta
correlacionada con las variables regresoras.
Esta heterogeneidad no observada, hace que
se tenga entonces una ecuación para cada
zona y en la cual solo cambia el intercepto.
Las ecuaciones son las siguientes:
Zona Noroeste:
(9)
Zona Selva:
(10)
Figura 2. Costo marginal y Costo medio de producción zona noroeste
Natura@economía. Vol. 2, Nº 1, enero-junio 2014 (21-40)
35
Según las expresiones (9) y (10), se obtiene el
costo marginal (CMg) y medio (CMe) en US$/
barril, año 1994, lo cual se muestra en las Fi-
guras 2 y 3 respectivamente.
Un hallazgo interesante es la existencia sos-
tenida de costos medios y costos marginales
decrecientes durante el periodo 1996-2010.
Al respecto, OSINERGMIN (2005) considera
que la producción de petróleo presenta una
fase inicial de comportamientos de escala de-
creciente y posteriormente por el agotamien-
to de los pozos, se pasa a una segunda etapa
de rendimientos crecientes, debido a la inver-
sión en tecnologías de recuperación secun-
daria, perforación de pozos adicionales, etc.
7
7 Sobre el mismo tema, Adelman (2004) sostiene que el
conocimiento sobre un campo, disminuye los costos medios,
y permite poner en producción nuevos yacimientos y abre
la posibilidad de nuevos descubrimientos. De igual forma,
las nuevas tecnologías disminuyen el costo de extracción y
consecuentemente permiten colocar nuevos campos dentro de
Finalmente, luego de determinar el mejor
modelo para la función de costo total de pro-
ducción de petróleo en las zonas noroeste y
selva, se realizó el análisis sobre las econo-
mías de escala (SCE) de estas zonas (a partir
de los resultados expuestos en la Tabla 4).
Además del análisis del comportamiento de
las curvas de costos medios y costos margina-
les, se realizó el cálculo del índice de Hern-
dahl, para el periodo 1990 a 2010, utilizando
la información de producción de las memo-
rias de hidrocarburos. Es importante desta-
car que la concentración de la producción,
por lote, disminuye en el tiempo, bajando de
0.30 en 1990 a 0.17 en 2010. Esta disminución
las reservas de petróleo. Estos criterios, ligados al incremento de
la producción y de reservas en el periodo analizado, indicarían
que no se encuentran evidencias de agotamiento del petróleo
para este periodo, lo cual sería interesante comprobar en una
investigación posterior.
Figura 3. Costo marginal y Costo medio de producción zona selva
Tabla 4. Análisis de Economía de Escala (SCE) para las funciones de costos por
zona
Zona Expresión SCE Resultado
Noroeste 7 (efectos jos) 1-0.67=0.33 Indicios de Economías de escala
Selva 8 (efectos jos) 1-0.67=0.33 Indicios de Economías de escala
Ego Aguirre, Manuel; Orihuela, Carlos
Situación de la industria del Petróleo en el Perú: 1996-2010
36
del índice de concentración indicaría que la
producción se está distribuyendo en un área
geográca más amplia a nivel nacional.
Cuando se analiza el Índice de Herndahl por
empresas, se evidencia el efecto de la privati-
zación de Petroperú en los años 90, al presen-
tarse un comportamiento inicial decreciente
de 0.35 en 1990, cuando operaba Petroperú,
pasando a 0.25 luego de la privatización de
los lotes de esta empresa, en 1999. A partir de
ese año, se nota el inicio de un periodo sos-
tenido de aumento del valor de este índice,
debido al incremento de la participación de
PLUSPETROL en el Lote 8 (Ex Petroperú), tam-
bién por la compra del Lote 1ABa OXY en el
2001, además del inicio de producción de Ca-
misea en los lotes 88 (el 2004) y 56 (el 2008).
Actualmente la producción de esta empresa
peruana constituye el 71% de la producción
de petróleo del país.
Esta concentración de producción en un ope-
rador podría crear condiciones de monopolio
que es conveniente analizar con mayor deta-
lle para tener en cuenta en el desarrollo de
políticas de inversiones, puesto que la teoría
económica indica que el monopolio resulta
ineciente (Varian, 2007).
4. CONCLUSIONES
• El resultado del estudio sugiere que aun
cuando la industria de hidrocarburos en
el Perú tiene una historia de más de un si-
glo, aún presenta posibilidades de mejorar
sus niveles de producción, en función a
adecuadas políticas de promoción de las
inversiones.
• En el caso del Perú, las inversiones en la
industria de hidrocarburos han permitido
incorporar producción y reservas nuevas
en un área geográca más amplia a nivel
nacional.
• La inversión en hidrocarburos ha moti-
vado un mayor rendimiento en la produc-
ción, tanto en el noroeste como en la selva
peruana; encontrándose costos decrecien-
tes en la extracción de petróleo en boca de
pozo, para el periodo 1996-2010, también
en ambas regiones.
• El incremento de la actividad petrolera
de los últimos años, se encuentra en línea
con la tendencia creciente de los precios
del petróleo a nivel internacional.
• Existe concentración de producción de
petróleo en un operador, lo que crea condi-
ciones de monopolio que sería convenien-
te analizar con mayor detalle para mejorar
las políticas de inversiones, puesto que la
teoría económica indica que el monopolio
resulta ineciente bajo determinadas cir-
cunstancias. En tal sentido, en el presente
estudio no se ha analizado la eciencia de
la política de promoción de inversiones
del Estado en relación al tamaño de lotes
versus compromisos de inversión.
5. RECOMENDACIONES
• Se debe continuar con la política de pro-
Natura@economía. Vol. 2, Nº 1, enero-junio 2014 (21-40)
37
moción de inversiones en hidrocarburos
con el n de obtener capitales de riesgo
que permitan descubrir nuevas reservas
de hidrocarburos.
• Realizar un análisis de la concentración
de producción de petróleo y posibles mo-
nopolios, así como de su impacto en la
competitividad del sector petrolero perua-
no, con el n de identicar ineciencias en
el mercado, como producto de las políti-
cas de inversión vigentes.
• Realizar un análisis del tamaño de lotes
petroleros versus compromisos de inver-
sión, con el n de determinar eciencia en
la inversión por lote para mejorar las polí-
ticas de promoción y atraer más capitales
de riesgo, que puedan continuar con el
incremento de producción y reservas de
petróleo.
• Realizar un análisis sobre el impacto
de las regulaciones ambientales, sobre
todo en la forma como éstas inuyen en
la demora de iniciar la actividad en nuevos
yacimientos, dado que constituiría una ex-
ternalidad que puede afectar el proceso
de inversiones, al generar incertidumbres
en los procesos de toma de decisiones.
Ego Aguirre, Manuel; Orihuela, Carlos
Situación de la industria del Petróleo en el Perú: 1996-2010
38
6. REFERENCIAS
BIBLIOGRÁFICAS
Adelman M.A, 1988, Mineral Depletion, with
Special Reference to Petroleum, MIT Energy
Lab Working Paper, MIT-EL 88-002WP, 46p.
-------------------, 1991, User Cost in Oil Produc-
tion, Resources and Energy 13 (1991), 217-
240.
Besanko, David &Braeutigam, Ronald, 2006,
Microeconomics, John Wiley & Sons, Inc. Sec-
ond edition, 706p. ISBN: 0-47145769-8.
Black, Georey & LaFrance, Jerey, 1998, Is
Hotelling Rule Relevant to Domestic Oil Pro-
duction?, Journal of Environmental Econom-
ics and Management 36, 149-169.
Carrillo, Lucio, 2006, Apuntes de Clase – Inge-
niería de Reservorio, Universidad Nacional de
Ingeniería, 220p.
Chermak, Janie &Patrik, Robert, 1995, A Well-
Based Cost Function and the Economics of
Exhaustible Resources: The Case of Natural
Gas, Journal of Environmental Economics and
Management 28, 174-189.
Deustua, José, 2011, Guano, Salitre, Minería
y Petróleo en la Economía Peruana, 1820 –
1930, Compendio de Historia Económica del
Perú, Tomo IV, 165-238.
Ego Aguirre, Manuel, 1993, Prospección Geo-
lógica por Hidrocarburos en el Grupo Salina
(Eoceno Inferior) del Area Sur Este de Peña
Negra Costafuera, Universidad Nacional de
Ingeniería, 52p.
-----------, 2013, Economías de Escala del Sec-
tor Petrolero Peruano, Periodo 1996 – 2010,
Universidad Nacional Agraria La Molina, 35p.
Energy Investigation Agency: http://www.eia.
gov
Environmental Protection Agency, 2000, Pro-
le of the Oil and Gas Extraction Industry, EPA
Oce of Compliance Sector Notebook Proj-
ect, 165p.
Gao, Weiyu, 1999, Essays on Parametric and
Nonparametric Modeling and Estimation
with Applications to Energy Economics, PhD
Thesis, Rice University, 147p.
Greene, William H., 2002, Econometric Analy-
sis, Prentice-Hall, 802p.
Hartley, Peter, 2006, Optimal Dynamic Pro-
duction Policy: The Case of a Large Oil Field in
Saudi Arabia, Rice University, 30p.
Hashen, Nawar et al. Industry Concentra-
tion and the Cross-section of Stock Returns:
Evidence from the UK, Department of Inter-
national Business and Economics School of
business, University of Greenwich, London,
http://mpra.ub.uni-muenchen.de/28440/1/
Working_Paper_Nawar.pdf
Hotelling, Harold, 1931, The Economics of
Exhaustible Resources, The Journal of Politi-
cal Economy, Volume 39, Issue 2, (Apr. 1931),
Natura@economía. Vol. 2, Nº 1, enero-junio 2014 (21-40)
39
137-175.
Krautkraemer, Jerey A., 2005, Economics of
Natural Resource Scarcity: The State of De-
bate, Resources for the Future, April 2005,
Discussion Paper 05-14, 45p.
Lazkano, I., 2008, “Cost Structure and Capacity
Utilization in Multi-product Industries: An Ap-
plication to the Basque Trawl Industry”.
Manco Zaconetti, Jorge Eusebio, 2002, Priva-
tización e Hidrocarburos: mito y realidad Perú
1991-2002, Fondo editorial de la Universidad
Nacional Mayor de San Marcos, 404p.
McCray, Arthur, 1975, Petroleum Evaluation
and Economic Decisions. Prentice-Hall Inc.
448p. ISBN 0-13-662213-6.
Ministerio de Energía y Minas (MINEM): http://
www.minem.gob.pe
Ministerio del Ambiente (MINAM): http://
www.minam.gob.pe
Orihuela Romero, Carlos, 2008, Sostenibilidad
e Ingreso del Sector Hidrocarburos Peruano,
Informe Final, Consorcio de Investigación
Económica y Social & Universidad Nacional
Agraria La Molina, 39p.
Ortiz, Álvaro, 1993, Microeconomía de la
Producción y el Costo, Universidad nacional
Agraria La Molina, 250p.
OSINERGMIN: http://www.osinerg.gob.pe
OSINERGMIN: Glosario de términos de hidro-
carburos. http://www.osinerg.gob.pe:8888/
SPH/html/glosario/default.htm
OSINERGMIN, 2005, La Organización Econó-
mica de la Industria de Hidrocarburos en el
Perú: el Segmento Upstream del Sector Petro-
lero, Ocina de Estudios Económicos, Docu-
mento de Trabajo 8, Enero 2005, 188p.
Pearce, David W & Turner, R. Kerry, 1991, Eco-
nomics of Natural Resources and the Environ-
ment; The Johns Hopkins University Press,
373p ISBN 0-8018-3987-4
Perupetro: http://www.perupetro.com.pe
Ricardo, David, 1821, On Principles of Political
Economy and Taxation, Batoche Books, Kit-
chener.
Saba, Daniel, 2009, Oil and Gas in Peru: Past,
Present and Future. Perupetro, Mimeo- pre-
sentación a inversionistas en Rio de Janeiro.
Sickles, Robin & Hartley, Peter, 2001, A Model
of Optimal Dynamic Oil Extraction: Evidence
From a Large Middle Eastern Field; Journal of
Productivity Analysis, 15, 59-71.
Slade, Margareth & Thille, Henry Whiter Ho-
telling: Test of the Theory of Exhaustible Re-
sources http://faculty.arts.ubc.ca/mslade/Ho-
telling_rev.pdf.
Tietenberg, Tom, 2006, Environmental and
Natural Resource Economics. Pearson Educa-
tion Inc. 653p ISBN 0-321-30504-3.
Ego Aguirre, Manuel; Orihuela, Carlos
Situación de la industria del Petróleo en el Perú: 1996-2010
40
Universidad Nacional Agraria La Molina: Re-
glamento de Tesis.
Unipetro, 2005, 1000 Años de Petróleo en el
Perú, Universidad Nacional de Ingeniería, 68p.
Varian, Hal, 2007, Microeconomía Intermedia,
Un Enfoque Actual, Antoni Bosch Editor, S.A,
778p. ISBN-13:
978-8495348272.
Wells, Benjamin H., 1995, The Impact of En-
vironmental Regulations on U.S. Petroleum
Production, Department of Economics of
Amherst College, Bachelor of Arts Thesis,
102p.
Zimmerman Zavala, Augusto, 1968, La histo-
ria secreta del petróleo, Editorial Gráca La-
bor, 197p.
