dc.contributor.advisor | De La Torre Ugarte, Daniel | |
dc.contributor.author | Gómez Lavi, Andrea Ximena | |
dc.date.accessioned | 2020-11-20T16:23:15Z | |
dc.date.available | 2020-11-20T16:23:15Z | |
dc.date.issued | 2020-11 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11354/2862 | |
dc.identifier.citation | Gómez Lavi, A. X. (2020). Análisis económico de alternativas para cumplimiento del compromiso nacional de mitigación del cambio climático en el sector agrícola del Perú al 2030 [Tesis, Universidad del Pacífico]. Repositorio de la Universidad del Pacífico. https://hdl.handle.net/11354/2862 | es_PE |
dc.description.abstract | La presente investigación hace un análisis económico de alternativas para el cumplimiento del compromiso nacional de mitigar las emisiones en 13% en el sector agrícola del Perú para el 2030. La hipótesis plantea que, para reducir la cantidad de emisiones necesaria para cumplir con el compromiso nacional de mitigación, será suficiente implementar mecanismos que permitan (i) incrementar los costos productivos del cultivo de arroz, cultivo con la principal fuente de emisión, y (ii) incrementar los precios de los cultivos sustitutos del arroz, los cuales variarán entre regiones dada las condiciones ambientales de cada una. Este análisis es de particular relevancia en el marco del Acuerdo de París, el cual ha sido ratificado por el Perú en el 2016 con el cual se compromete a reducir sus emisiones de carbono en todos los sectores productivos. Asimismo, el modelo permite a los tomadores de decisión prever el comportamiento de los diferentes cultivos y regiones del país al implementar alternativas de mitigación. Para esto se desarrolla un modelo de equilibrio parcial basado en el modelo POLYSYS, el cual se caracteriza por contar con módulos de oferta restringida y ecuaciones de demanda. La oferta está definida por un modelo de programación lineal, en el cual se maximizan los beneficios netos, sujetos a restricciones de tierra y flexibilidad en el cambio de uso de suelo entre los productos agrícolas. Las ecuaciones de demanda están basadas en elasticidades y se utiliza el método Gauss – Seidel para resolver un sistema de ecuaciones simultáneas. La variable de decisión del modelo es tierra cultivada, la cual se decide en función de los costos de producción y el retorno esperado. Los resultados analizados muestran que existen mecanismos viables que permiten tanto el aumento de costos de producción del arroz en 50%, como el incremento de precios de cultivos sustitutos entre 30% y 50% que conllevan una reducción de emisiones suficiente para el cumplimiento de la meta de 13% mitigación en el sector agrícola al 2030. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad del Pacífico | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es | * |
dc.subject | Agricultura--Aspectos ambientales--Perú | es_PE |
dc.subject | Climatología agrícola--Perú | es_PE |
dc.subject | Cambios climáticos--Aspectos ambientales--Perú | es_PE |
dc.subject | Economía | es_PE |
dc.title | Análisis económico de alternativas para cumplimiento del compromiso nacional de mitigación del cambio climático en el sector agrícola del Perú al 2030 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad del Pacífico. Escuela de Postgrado | es_PE |
thesis.degree.name | Magíster en Economía | es_PE |
thesis.degree.discipline | Economía | es_PE |
renati.author.dni | 46730509 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-3835-0458 | es_PE |
renati.discipline | 311317 | es_PE |
renati.juror | Galarza, Francisco | es_PE |
renati.juror | Rubiños Vieira, Cathy | es_PE |
renati.juror | Aguirre Montoya, Julio | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_PE |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01 | es_PE |
renati.advisor.dni | 08200525 | |