Acceso a Internet e Impacto en los Hogares

Acceso a Internet e Impacto en los Hogares Peruanos. Una Evaluación a Par9r de Microdatos Erix Ruiz-­‐Humberto Or1z OSINERGMIN Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013 CIDE, México D.F. Contenidos 1.  Introducción 2. Impactos del internet a nivel agregado y desagregado 3. Situación del acceso y uso de internet en el Perú 4. Marco metodológico 5. Es1mación y resultados 6. Conclusiones Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 2 1. Introducción q  El Perú ha tenido un desempeño económico par1cularmente dinámico, con tasas de crecimiento por encima del promedio de la región y tasas de inflación bajas. q  Sin embargo, las brechas en infraestructura son importantes. Esta, de acuerdo con AFIN asciende a más de 87 mil mill. de US$ para el período 2012-­‐2021. q  El 21.8% del déficit en infraestructura corresponde a Telecomunicaciones (Internet, TF y TM). q  Niveles bajos de acceso a internet por parte de la población. (32% nacional, 42.7% urbano y 9.1% a nivel rural). q  Inicia1vas para promover el acceso a servicios de telecomunicaciones: FITEL y La Ley de Promoción de la Banda Ancha y de la Red Nacional de Fibra Óp1ca (Ley 29904, Julio 2012) Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 3 2. Impactos del internet a nivel agregado y desagregado Evidencia a nivel agregado q  Impacto sobre el crecimiento económico a través de inversiones en infraestructura y su impacto en produc1vidad. Evidencia en países desarrollados (Roller y Waverman 2001). Evidencia en países en desarrollo (Madden y Savage, 1988 , 2000). q  Thompson Jr. y Garbacz (2007) muestran evidencia de impactos en produc1vidad, siendo mayores en países en desarrollo. (93 países en el período 1995-­‐2003) q  Evidencia más reciente: Czernich et al. (2011) muestran evidencia a nivel de países de la OECD de un impacto sobre el PBI de entre 1.9% y 2.5%. q  Elgin (2012) muestra evidencia de impactos en la produc1vidad y sobre la recaudación tributaria. Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 4 2. Impactos del internet a nivel agregado y desagregado Evidencia a nivel desagregado q  Fornefeld et al. (2008): impactos posi1vos de la adopción de tecnologías de información sobre la produc1vidad de empresas y sobre los procesos de innovación, desarrollo de nuevas líneas de negocios. q  Colombo et al. (2013) muestran que los impactos de internet depende : (i) el 1po de industria (servicios o manufactura); (ii) la importancia de las aplicaciones de sokware para la operación de la industria, y (iii) la implementación de estrategias complementarias y cambio organizacional. q  Crandall y Jackson (2003) es1man el excedente del consumidor en EEUU derivado de los nuevos servicios que se proveen a través de la infraestructura de banda ancha (compras, entretenimiento y servicios de salud). Greenstein y McDevin (2009) es1man un excedente de alrededor del 27% del excedente total (28 billones de US$) para el período 1999-­‐2006. q  Belo et al. (2010) muestran evidencia de los impactos nega1vos que tendría el acceso a internet en el desempeño escolar. Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 5 3. Situación del acceso y uso de internet en el Perú Gráfico N° 1: Acceso a internet a nivel de población (Urbano-­‐Rural 2011) Total
65.9%
Rural
34.2%
90.9%
Urbano
9.1%
57.3%
0%
20%
42.7%
40%
No
60%
80%
100%
Si
Fuente: Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO-­‐2011) Elaboración: Propia. Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 6 3. Situación del acceso y uso de internet en el Perú Gráfico N° 2: Lugar más frecuente de acceso a internet (Perú 2011) En Cabina pública
49%
En el hogar
31%
En el trabajo
12%
En un establecimiento educativo
2%
Otro
6%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Fuente: Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO-­‐2011) Elaboración: Propia. Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 7 3. Situación del acceso y uso de internet en el Perú Cuadro N° 1: Uso de internet y nivel de educación (Perú 2011) Máximo nivel educativo alcanzado
Uso
Obtener información
Comunicarse (e-mail,chat, etc.)
Compra de productos y servicios
Operaciones de banca electrónica
Educación formal y capacitación
Transacciones con Org. Estatales
Entretenimiento
Total
Hasta primaria
completa
Hasta
secundaria
completa
Hasta superior
completa
Post-grado
14.8%
7.2%
0.01%
0.03%
0.3%
0.2%
77.5%
100%
9.0%
16.8%
0.1%
0.2%
0.7%
0.8%
72.4%
100%
8.8%
23.7%
0.6%
1.6%
4.0%
4.5%
56.8%
100%
7.1%
28.4%
0.2%
7.5%
9.6%
11.1%
36.2%
100%
Total
9.7%
18.6%
0.3%
1.0%
2.3%
2.6%
65.7%
100%
Fuente: Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO-­‐2011) Elaboración: Propia. Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 8 3. Situación del acceso y uso de internet en el Perú Gráfico N° 3: Gasto en internet (% del gasto total) y % de miembros del hogar que acceden a internet (por quin9l de gasto) 60%
14%
50%
12%
10%
40%
8%
30%
6%
20%
4%
10%
2%
0%
0%
Q1
Q2
Q4
Q4
Q5
% promedio de miembros del hogar que acceden a internet
Gasto en internet c omo % del gasto total por hogar
Fuente: Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO-­‐2011) Elaboración: Propia. Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 9 3. Situación del acceso y uso de internet en el Perú Cuadro N° 2: Acceso a internet y caracterización de hogares (Perú 2011) Variable
Indicador
Acceso a electricidad
Acceso a telefonía fija
Acceso a televisión por cable
Acceso a agua potable
Acceso a desagüe y alcantarillado
1 si tiene título de propiedad
1 si el piso es de tierra, 0 en otro caso
1 si el techo es de concreto, 0 en otro caso
Número de habitaciones
Número de dormitorios
Número de miembros del hogar
Miembros del hogar menores a 16 años
Miembros del hogar mayores a 65 años
Miembros del hogar quechua-hablantes
Miembros del hogar con educación superior
Miembros del hogar con hasta educación secundaria
Gastos monetarios
Ingresos monetarios
Hogares en condición de pobreza
% de hogares
% de hogares
% de hogares
% de hogares
% de hogares
% de hogares
% de hogares
% de hogares
Promedio por hogar
Promedio por hogar
Promedio por hogar
% promedio por hogar
% promedio por hogar
% promedio por hogar
% promedio por hogar
% promedio por hogar
US$ (2011)/mes
US$ (2011)/mes
% de hogares
Al menos algún miembro del hogar
accede a internet
No (41.25%)
Si (58.75%)
78.7%
97.5%
13.3%
41.5%
13.5%
41.2%
52.6%
79.8%
36.8%
75.1%
42%
52%
51.2%
17.3%
19.6%
52.2%
2.9
4.0
1.4
2.4
3.6
4.7
23%
26%
23%
6%
24%
9%
7%
31%
13%
21%
264.4
728.7
325.5
1,027.1
38%
13%
Fuente: Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO-­‐2011) Elaboración: Propia. Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 10 4. Marco metodológico q  Se consideran los modelos de tratamiento (evaluación de impacto). Obje1vo: Iden1ficar la relación causal entre la variable de tratamiento, acceso a internet, y dis1ntas variables que caracterizan a los hogares (ingresos, gastos, entre otros). q  Problema opico de iden1ficación: inves1gador no observa el resultado contrafactual (Angrist y Pischke 2008). q  Alterna1vas: Propensity Score Matching (PSM). Control a través de observables. Supuesto de independencia condicional (Rosenbaum y Rubin 1983) y existencia de soporte común (Heckman, LaLonde, y Smith 1999). q  PSM asume que no existe heterogeneidad no observable que afecte la asignación del tratamiento entre individuos. Supuesto restric1vo en muchos casos. q  El método de Diferencias en Diferencias (DID) considera la existencia de heterogeneidad no observable (invariante en el 1empo). Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 11 4. Marco metodológico q  Considerando dos períodos, DID es1ma el impacto promedio del tratamiento a par1r de la diferencia de la diferencia los resultados de los individuos tratados y la diferencia de los resultados de los individuos no tratados (contrafactuales), es decir: 𝐷𝐼𝐷 = 𝐸 (𝑌1𝑖1 − 𝑌1𝑖0 |𝐶𝑖 = 1) − 𝐸 (𝑌0𝑖1 − 𝑌0𝑖0 |𝐶𝑖 = 0) q  Bertrand, Duflo y Mullainathan (2004) muestran que el DID se puede es1mar a par1r de la siguiente regresión: 𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝐶1𝑖 𝑡 + 𝜌𝐶1𝑖 + 𝛾𝑡 + 𝜀𝑖𝑡
Donde: 𝐸 (𝑌1𝑖1 − 𝑌1𝑖0 |𝐶1𝑖 = 1) = 𝛽 + 𝛾 𝐸 (𝑌0𝑖1 − 𝑌0𝑖0 |𝐶1𝑖 = 0) = 𝛾 Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 12 4. Marco metodológico q  C1i es una variable dummy que permite diferenciar el grupo tratado y el contrafactual. El es1mador DID es igual a β (Card y Krueger 1994). q  El es1mador DID permite eliminar la heterogeneidad, diferencia permanente entre individuos, que puede influir la comparación de los resultados observados antes y después del tratamiento. El es1mador DID es insesgado si la heterogeneidad es invariante en el 1empo y adi1va, es decir si las caracterís1cas no observables no cambian en el 1empo y según el estado del tratamiento (tendencias paralelas). q  En algunos casos el supuesto de heterogeneidad invariante en el 1empo no es plausible. Una forma de controlar la heterogeneidad variante en el 1empo es la selección de un grupo inicial para lo cual se puede u1lizar el PSM (Ravallion y Chen 2005). Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 13 4. Marco metodológico q  El PSM-­‐DID puede reducir el sesgo del DD considerando el propensity score del PSM como ponderador del es1mador DID. En el caso de dos periodos, el es1mador PSM-­‐DID sería: 𝑃𝑆𝑀 − 𝐷𝐼𝐷 = 𝑌1𝑖1 − 𝑌1𝑖0 − , 𝑤 (𝑖, 𝑗) (𝑌0𝑖1 − 𝑌0𝑖0 ) 𝑗 ∈𝐶
Donde w(i,j) es el ponderador dado que el control j-­‐ésimo se emparejó con el individuo i. q  En un esquema de regresión, se puede incluir el propensity score como ponderador de Mínimos Cuadrados Ponderados, lo que proporciona un es1mador eficiente (Hirano, Imbens, y Ridder 2003). Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 14 5. Es9mación y resultados q  Base de datos: Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) en su versión de datos de panel 2007-­‐2011. q  De este panel se eligió el panel correspondiente al período 2007-­‐2009, que con1ene a 4, 247 hogares comparables. q  ENAHO panel cuenta con información delas caracterís1cas del hogar así como de sus miembros en términos de las condiciones de educación (incluyendo un módulo de acceso a internet), salud y empleo. Adicionalmente, con1ene información sobre los dis1ntos componentes de gasto del hogar. q  La variable de tratamiento es el acceso a internet definida como una dummy que toma el valor de 1 si el hogar cuenta con al menos un miembro con acceso a internet por cualquier medio. A par1r de ello, se implementó la es1mación de DID y la variante de PSM-­‐DID con el obje1vo de controlar por la heterogeneidad no observable cambiante en el 1empo, a par1r del control de las condiciones iniciales. Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 15 5. Es9mación y resultados Análisis del Propensity Score Matching para el 2007 Intervalo de
Covariables
Coeficiente
confianza (95%)
dormitorios
0.12***
0.07
0.17
quechua
0.32***
0.1
0.54
r_quechua
-0.76***
-1.11
-0.41
educ
0.31***
0.23
0.4
r_asistenc
0.54***
0.42
0.66
edad
0.01***
0.01
0.02
r_m65
-2.06***
-2.75
-1.36
acc_elec
0.41***
0.26
0.56
acc_tf
0.37***
0.2
0.54
agua
0.01
-0.12
0.15
desague
0.36***
0.21
0.51
r_alf
-0.69***
-0.99
-0.39
sierra
0.05
-0.08
0.18
area
-0.57***
-0.71
-0.43
cons
-1.71***
-2.06
-1.35
Pseudo R2
LR chi2(14)
0.31
1282.18***
Inferencia: *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1 Elaboración propia Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 16 5. Es9mación y resultados Gráfico N° 4: Soporte común 0
.2
.4
.6
Propensity Score
Untreated: Off support
Treated
.8
1
Untreated: On support
Elaboración: propia Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 17 5. Es9mación y resultados Cuadro N° 3: Es9mación de los impactos del acceso a internet-­‐I Variable
Ingresos (US$)
Gasto Total (US$)
Gasto en alimentos (US$)
Gasto en esparcimiento, diversión, servicios culturales y de enseñanza(US$)
Educación Superior (*)
Empleo adecuado (**)
2007
748.55***
4293.97***
2008
1455.13***
4954.58***
Estimador
Método
706.58**
DID
641.74**
PSM-­‐DID soporte común
148.77
3633.36***
1301.74***
4293.97***
480.71***
535.55***
DID
PSM-­‐DID soporte común
371.98***
636***
264.24***
DID
1366.34***
1668.83***
302.5***
PSM-­‐DID soporte común
143.54***
183.7***
40.16
DID
422.95***
473.24***
50.29*
PSM-­‐DID soporte común
0.032***
0.044***
0.012*
DID
0.144***
0.166***
0.022**
PSM-­‐DID soporte común
-­‐0.006
0.034**
0.04**
DID
0.046***
0.085***
0.039**
PSM-­‐DID soporte común
Elaboración: Propia (*) Ra1o de miembros del hogar con educación superior sobre el total de miembros del hogar (**) Ra1o de miembros del hogar con empleo adecuado sobre el total de miembros del hogar que pertenecen a la PEA Inferencia: *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1 Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 18 5. Es9mación y resultados Cuadro N° 4: Es9mación de los impactos del acceso a internet-­‐II Variable
Ingresos (US$)
Gasto Total (US$)
Gasto en alimentos (US$)
Gasto en esparcimiento, diversión, servicios culturales y de enseñanza(US$)
Educación Superior (*)
Empleo adecuado (**)
2007
634.85***
3963.67***
767.73***
3303.06***
404.42***
1284.25***
2009
1575.45***
4954.58***
1275.37***
3963.67***
674.19***
1585.58***
Estimador
940.59***
1081.45***
507.64***
634.03***
269.78***
301.33***
Método
DID
PSM-­‐DID soporte común
DID
PSM-­‐DID soporte común
DID
PSM-­‐DID soporte común
104***
377.71***
0.029***
0.13***
0.019
0.05***
168.93***
489.89***
0.045***
0.165***
0.04***
0.078***
64.92**
112.18***
0.016**
0.034***
0.022
0.028
DID
PSM-­‐DID soporte común
DID
PSM-­‐DID soporte común
DID
PSM-­‐DID soporte común
Elaboración: Propia (*) Ra1o de miembros del hogar con educación superior sobre el total de miembros del hogar (**) Ra1o de miembros del hogar con empleo adecuado sobre el total de miembros del hogar que pertenecen a la PEA Inferencia: *** p<0.01; ** p<0.05; * p<0.1 Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 19 6. Conclusiones q  Existe evidencia de los impactos que 1ene el acceso a tecnologías de información, en par1cular el acceso a internet sobre el la produc1vidad, la innovación, y el crecimiento económico. q  La evidencia empírica debe analizarse de acuerdo con la disponibilidad de información y el rezago con que se pueden manifestar los impactos a nivel agregado y desagregado. q  A través del uso de las técnicas de evaluación de impacto y con información de datos de panel para hogares en el Perú, se ha encontrado evidencia de los impactos de internet sobre variables como el ingreso, algunos componentes del gasto, la educación y la calidad de empleo. q  Esta evidencia es relevante teniendo en cuenta las inicia1vas para promover el acceso a internet en el Perú. Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013. CIDE, México D.F. 20 Gracias por su atención Acceso a Internet e Impacto en los Hogares Peruanos. Una Evaluación a Par9r de Microdatos Erix Ruiz-­‐Humberto Or1z OSINERGMIN Conferencia ACORN-­‐REDECOM 2013 CIDE, México D.F.