Impacto de los factores socioeconómicos en el acceso a internet de los hogares de junín en el 2012

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERU
M. Arroyo, M. Poma, M. Mendoza, I. Quispe, C. Laura.

Impacto de los Factores
Socioeconómicos en el Acceso
a Internet de los Hogares de
Junín en el 2012

PRESENTADO POR:
CÁTEDRA:

ARROYO LEANDRO, Miguel
ECONOMETRÍA II

LAURA CURASMA, Catherine
CATEDRÁTICO:

MENDOZA LARRAURE, Magaly

Mg. CHAVEZ VILLAROEL, Jesús

POMA TOVAR, Magaly

Impacto de los Factores Socioeconómicos en el Acceso a Internet de los Hogares de Junín en el 2012

QUISPE ESPINOZA, Indira

1


IMPACTO DE LOS FACTORES SOCIOECONÓMICOS EN EL ACCESO A INTERNET DE
LOS HOGARES DE JUNÍN EN EL 2012
M. Arroyo, M. Poma, M. Mendoza, I. Quispe, C.Laura.
Universidad Nacional del Centro del Perú

RESUMEN
El principal objetivo de este estudio es determinar los factores que influyen en la decisión
de tener conexión a internet en el hogar. Para ello usamos la Encuesta Nacional de Hogares
(ENAHO) del 2012, se encuentra que el ingreso y la educación del jefe de hogar son las
variables que tienen los mayores efectos, aumentando la probabilidad de conexión en más
de 10 y 19 puntos porcentuales respectivamente. En el caso de los hogares de menores
ingresos, el impacto de las mismas variables disminuye drásticamente, aunque siguen
predominando la educación y el ingreso.
Finalmente, se encontró que la probabilidad de conexión crece en hogares que pertenecen
a un estrato geográfico urbano, mientras que la ayuda monetaria debe ser bastante
importante para impulsar la conexión a internet de los hogares de Junín.
Al implementar acciones dirigidas a fomentar la conexión doméstica, se debe tener en
cuenta que es mucho más que el ingreso lo que se requiere para que este hogar tenga los
beneficios esperados.
Palabras Clave: Probit,Internet,Factores socioeconómicos, Efecto marginal.

ABSTRAC
The principal objective of this study is to determine the factors that influence the decision
to have connection to internet at the home. We used The National opinion poll of house
(ENAHO ) of the 2012, for it is found that the entrance and the education of the boss of
home are the variables that have the bigger effects, increasing the probability of
connection in over 10 y 19 percentage points each one. In the event of the juvenile homes
entrances, the impact of the same variables diminishes drastically, although they keep on
predominating education and the entrance.
Finally, it was found that the probability of connection grows at homes that they belong to
a geographic urban stratum, while the monetary help must be quite important to
encourage the connection to internet of Junín's homes.
When implementing actions addressed to foment the domestic connection, it must be had
in account that what it takes in order that this home have the hoped-for benefits is much
more the entrance.


2


Key word:Probit, Internet, Socioeconomic factors, Marginal Effect.

I.

INTRODUCCION

Si bien se sabe que la tecnología es importante en el desarrollo social y económico, por lo
tanto la ciencia y la tecnología tienen una gran influencia en el desarrollo de vida de las
personas, pero se conoce poco de porque las personas no acceden a

estos y que

obstáculos son los que no permita que un hogar cuente o no con tecnologías. En estudios
en países como Estados Unidos, Canadá, Argentina y Chile se encuentra que el desarrollo de
TIC, aumenta la productividad, pero también fomenta la desigualdad. Esto debido a que
no todos pueden acceder a las tecnologías que salen al mercado ya sea por distintos
factores, por lo tanto si los países quieren corregir esto deben hacer accesibles estas
tecnologías a sus ciudadanos en general. En el último siglo el boom en tecnologías ha sido
el internet, componente importante de las tecnologías tomada como objetivo de estudio.
El interés del presente trabajo es encontrar como impacta o cómo influyen los factores
socioeconómicos como género, edad, ubicación geográfica del hogar, nivel educacional e
ingresos de los ciudadanos de la Región Junín en la decisión de tener conexión a internet en
el hogar, las variables mencionadas se tomaron siguiendo estudios previos relacionados a
nuestros objetivos en distintos países .
Para realizar nuestro estudio se utilizan datos de encuestas ENAHO (2012), de los cuales
realizamos un análisis descriptivo sobre el acceso a internet en Junín. En la primera parte
del presente artículo

realizamos una comparación sobre los hogares que acceden a

internet según regiones del Perú y también la forma de acceso. En la segunda parte se
presenta la estimación de los factores socioeconómicos que influyen en la decisión de los
hogares a acceder a internet,metodología y resultados, en la parte final realizamos la
discusión de resultados y conclusiones.


3


El ACCESO A INTERNET DE LOS HOAGRES DE JUNIN
Resaltando la importancia de la tenencia de internet en los hogarespodemos
dar a conocer qué acceso a internet de los hogares a nivel mundial respecto a
países de América Latina y el Caribe es baja, es verdad que ha ido creciendo a una
tasa anual rápida, en el 2002 , se tenía que solo el 0.9 de hogares accedía a internet
a diferencia del 2012 que el 20% de hogares a nivel nacional acede a este servicio, sin
embargo a comparación de otros países como Brasil y Chile aun existe una brecha
al respecto. Asimismo este problema nacional repercute en sus regiones como
podemos observar en el GRAFICO N°1, el porcentaje de hogares según
departamentos que acceden a internet como lima, callao y arequipa son los
departamentos que tienen mayor cantidad de hogares que tienen internet en el
hogar, en el caso de junin nos ubicamos al 2012 en el puesto 15, de 25
regionesdespues de Cuzco y San Martin.
GRAFICO N°1: Acceso a internet de los hogares segúnRegiones del Perúen el 2012

40.0
35.0
30.0
25.0
20.0
15.0
10.0

Fuente:INEI,ENAHO 2012-Caracteristicas de de la vivienda
Elaboracion Propia

4

Huancavelica

Pasco

Apurímac

Cajamarca

Puno

Loreto

Amazonas

Ayacucho

Huánuco

Ucayali

Junín

San Martín

Cusco

Piura

Áncash

Tumbes

Lambayeque

La Libertad

Ica

Tacna

Moquegua

Arequipa

Callao 2/

Lima 2/

0.0

Madre de…

5.0


Esto es motivo de nuestro interes en analizar el impacto de los factores
socieconomicos que inciden en la decisión de acceder o no a internet por parte de los
hogares de junin, el motivo de porque averiguar el uso en el hogarr es tambien por las
caracteristicas que nos muestra CUADRO N°1 que en la region junin el porcentaje
respecto del total de la población usuaria de internet, es decir de las personas que hacen
uso de intenet al 2012 un 7.1 % de estos acceden desde su hogar y un 25% recurre a una
cabina publica, si en verdad al pasar los años aumentan los hogares que tienen internet,
pero estas tasas son muy lentas para poder conpetir con otras regiones y mas aun con
otros paises.
En el Perú, el acceso a internet no está necesariamente condicionado a la
tenenciade una computadora, sino al acceso a las cabinas públicas de internet
principalmente.
GRAFICO N°2: Internet en la Region Junin según lugares de acceso(2007-2012)

35.0

30.0

Acceso a internet
atravezde una cabina
publica

25.0

20.0
Acceso a internet desde el
hogar

15.0

10.0

5.0

0.0
2007

2008

2009

2010

2011

2012


5


Fuente:INEI,ENAHO 2012-Caracteristicas de de la vivienda
Elaboracion Propia

Por las razones sustentadas anteriormente nos proponemos en plantear el siguiente
problema:
¿Cuál es el impacto de los factores socioeconómicos en la decisión de los hogares
en acceder a internet en el 2012?
Por lo tanto los objetivos de este estudio,para dar respuesta a este problema de
porque las personas no se conectan a internet en el hogar en esta Región es medir y
analizar el efecto marginal de los factores socioeconómicos en el acceso a internet de
los hogares de la región Junín en el 2012.
Basándonos en los antecedentes, estudios hechos respecto a nuestro tema,
podemos plantear como hipótesis que el nivel de educación y el ingreso tienen un
mayor impacto en la decisión de tener internet en el hogar, entre mayor sea el nivel
académico del individuo mayor es la probabilidad de que use Internet y de que a
mayor ingreso es más probable que el hogar esté conectado a Inter net.
El presente estudio pretende dar a conocer también información para
motivo e interés de realizar políticas públicas por parte de las instituciones
competentes, Ministerio De Transporte y Comunicaciones, Ociptel y El Gobierno
Central para motivar, apoyar y reducir esta brecha de acceso a internet en los
hogares y así contra restar este problema en la Región Junín viendo que el acceso a
internet es utilizada como herramientas de desarrollo y eficiencia, al mismo tiempo
es parte del desarrollo Regional y Nacional .
MARCO TEÓRICO

II.

2.1.

ANTECEDENTES O ESTADO DEL ARTE

Existen estudios que encontraron tanto los determinantes como el impacto
de la tenencia de internet en el hogar en distintos países del mundo,tenemos
aChaudhri, Flamm y Horrigan (2004)‘Utilizando un modelo Probitpara analizar el
impacto de factores socioeconómicos en la decisión de pagar por acceso a Internet


6


Básico en los hogares de Estados Unidos, identificando el ingreso y la educación
como los predictores más importantes. También encuentran factores raciales,
siendo los blancos y asiáticos-americanos quienes tienen mayor probabilidad de
acceder a Internet.Por otro lado, Vicente y Lopez (2006), encontraron evidencia de
que el ingreso y laeducación superior son determinantes tanto para la adopción de
computadoras, comopara el uso de internet.
Asimismo se tiene a Demousis y Giannakopoulus (2006),¨Usando unmodelo
de probabilidades ordenado, encuentran para 14 países europeos, que el accesoa
internet depende de variables como el ingreso, la educación, además de
género,ubicación geográfica, y el costo del servicio de internet¨.
Para el caso de América Latina, destacan los estudios deGrazzi y Vergara
(2009),Quienes investigan el impacto del uso de internet sobre la probabilidad de
obtener unabeca educativa en Chile. Los autores encuentran que la intensidad de
uso de internet enel hogar, afecta positivamente la probabilidad de que un
individuo obtenga una beca educativa.
También tenemos el estudio de la CEPAL(2013), usando un modelo
Probitrealizan un estudio de los determinantes de que una persona un hogar acceda
a internet para 10 países de Latinoamérica en el que encuentran que un aumento en
el ingresobeneficia más a los países con ingreso per cápita más alto; un estudiante
en Costa Rica tiene más probabilidad de usar Internet que uno en Honduras o El
Salvador; un empleado calificado en Brasil tiene más probabilidad de usar Internet
que uno en el Perú.
En la misma línea, Grazzi yVergara (2009a), en un estudio para siete países de
Latinoamérica, encuentran quetanto el ingreso como la educación, y el área
geográfica (urbano / rural) sondeterminantes para la difusión de las tecnologías de
comunicación e información. Esteestudio, por ejemplo, considera que la adopción
de computadoras determinacompletamente la posibilidad del uso de internet, por
lo cual utiliza un modeloprobabilístico bivariado de estimación simultánea, de tal
manera que pueda medir losdeterminantes de cada uno de ellos por separado.
Un estudio también resaltante es de Singh (2004) que, usando un modelo
Logit, intenta encontrar los determinantes del acceso a Internet en Canadá,

7


específicamente para entender los factores asociados con el bajo uso en las zonas
rurales. Utilizando la encuesta de uso de internet en hogares de 1998 a 2000, analiza
variables

socioeconómicas

como

edad,

ingreso,

ubicación

y

educación,

detectandoque jefes de hogar jóvenes, con alto nivel educacional, un alto ingreso
del hogar, presencia de ingreso por autoempleo y de menores de 18 años, tienen un
impacto positivo en la probabilidad de que algún miembro del hogar use Internet en
un mes dado. Otro de los estudios analizados fue “El patrón de adopciónde Internet
en Argentina 1994-2005” (Cristini y Bermudez,2005), que también destaca el ingreso
y la educación comovariables determinantes.
En tal sentido, y en base a la revisión de los antecedentes desarrollada,
planteamos acontinuación un marco teórico y conceptual y que nos permitirá
identificar los principales impactos de los factores socioeconómicos en la decisión
de conectarse a internet a hogares peruanos.
2.2 MARCO TEORICO
Existe evidencia anivel internacional que el internet es un elemento clave
para el crecimiento y desarrollo, así como para el aumento de la productividad e
incremento de conocimientos así incrementar el capital humano de un país.
Siguiendo a Schultz (1983),mencionaquelaadquisición de los elementos
educativos que permiten el aprendizaje complejo en grados crecientes, es el punto
de partida de un proceso de acumulación de capital humano, donde la complejidad
de los conocimientos y destrezas necesarios evolucionan de acuerdo con los
procesos tecnológicos. (naga, 2013).
Al respecto Gi-Soon (2005), esboza un modelo conceptual en el que
desarrolla lacadena de transmisión entre el acceso y uso a servicios de internet y las
mejoraseconómicas y sociales en el hogar. Básicamente su modelo plantea que el
acceso y usode internet en el hogar permite la toma de mejores decisiones (o
decisiones más informadas), através de la reducción en los costos de transacción y
de la incertidumbre, derivados delacceso a más y mejor información, y de los
ahorros de costos y de tiempo para acceder ala misma. Luego, estas mejores
decisiones en el campo económico, generan ganancias deeficiencia, productividad y


8


permiten una mayor diversificación, que se traducen enmejores compras, ventas y/o
expansión de mercado. Por otro lado, en el campo social,las mejores decisiones
permitirían una mejor provisión de servicios sociales,
fortalecimiento

de

redes

sociales

y

de

seguridad,

empoderamiento,

descentralización,participación e integración. Estos beneficios tanto económicos
como sociales,permitirían mejoras en el bienestar del hogar.

Para Galperin y Ruzzier (2010), existe una la altacorrelación empírica entre los
factores socioeconómicos y el uso de internet, especialmente con el ingreso del
hogar. Esta altacorrelación, se fundamenta en que para acceder a internet, no
solamente hay queposeer una computadora, sino que además hay que pagar una
mensualidad por elservicio, el estrato características del hogar, características del
hogar; ambas condiciones estarían asociadas al grupo de población de
mayoresingresos; es decir, el grupo que tiene una mayor probabilidad de tener
unacomputadora o tener la capacidad económica de pagar una mensualidad de
internet , A este problema de estimación se denomina “doble causalidad”, donde el
coeficiente asociado al uso de internet podría estar reflejando no solamente que su
uso aumenta la productividad (o los ingresos); sino que el ingreso aumenta la
probabilidad de usar internet (por la mayor probabilidad de tener una
computadora). Una alternativa para resolver este problema, es el desarrollo de
variables instrumentales que estén altamente correlacionadas con el “uso de
internet”, pero que no lo estén con la variable dependiente. A continuación
aclaramos el panorama conceptual sobre las principales variables.
2.3 MARCO CONCEPTUAL
Tecnologías de información y comunicaciones(TIC)según elINEI (2012).Las TIC se
definen como sistemas tecnológicos mediantelos que se recibe, manipula y procesa
información y quefacilitan la comunicación entre dos o más interlocutores.Por lo
tanto, las TIC son algo más que informática ycomputadoras, puesto que no
funcionan como sistemas


9


Internet según Vallejos (2000), el Internetes una colección de miles de redes de
computadoras. También se le conoce como, Súper autopista de la Información el
internet también es una Red mundial de un sistema de computadores
interconectados, cuyos usuarios pueden comunicarse entre sí, siempre que tengan
permiso de acceso, medianteun protocolo común. Este protocolo es de control de
transmisión, protocolo Internet y utiliza un soporte físico de telecomunicaciones
que pone a disposición de los usuarios gran cantidad de información y de servicios.
Acceso a internet según Goez (2007), menciona al acceso del internet como parte
del "servicio universal", es entiende por “servicio universal” el conjuntodefinido de
servicios cuya prestación se garantiza para todos los usuarios finales, con
independencia de su localización geográfica, con una calidad determinada y a un
precio asequible.
Hogar según elINEI (2012) explica que el hogar es el conjunto de personas, sean o
no parientes (padres,hijos solteros, hijos casados, hermanos, tíos, etc.), queocupan
en su totalidad o en parte una vivienda, comparten las comidas principales y
atienden en común otrasnecesidades vitales.Se incluye también en este grupo a las
personas a quienesel Jefe considera que son miembros del hogar, por razonesde
afecto (ahijados, compadres, padrinos, etc.), Porexcepción, se considera Hogar al
constituido por una solapersona.
Factores Socioeconómicos según Álvarez (2004), menciona que los factores
socioeconómicos son el conjunto de elementos económicos y sociales, susceptibles
de estudio, para la determinación de las características económicas y sociales de
una población (demografía, actividades económicas, educación, sanidad, empleo,
etc.
Efecto marginal según Rueda (2000) explica que el efecto marginal, es el efecto
creado al hacer un cambio de incrementos en el comportamiento.
Las Variables cualitativas, segúnLlanos (2001), menciona que las variables
cualitativas son aquellas variables que no toman valor numérico. Por ejemplo, son
variables cualitativas el género de las personas, el estado civil, la raza, el pertenecer
a diferentes zonas geográficas momentos históricos, estaciones del año, etc.

10


Variable binaria, según Llanos (2001) nos dice es aquella que sólo puede adquirir
dos posibles valores (Sí-No, 0-1, Verdadero-Falso, etc.). Las variables binarias
constituyen un subconjunto muy importante de las llamadas variables categóricas o
cualitativas, las cuales están muy presentes en la economía y las ciencias sociales.

MATERIALES Y METODOS

III.
3.1.

MATERIAL

Los materiales utilizados

para la estimación del modelo fueron los diversos

programas como: el Spss, Excel, Stata. El uso de internet, computadoras, libros de
consulta y la base de datos de la ENAHO - 2012.
3.2.

METODOLOGIA

Para analizar el estudio del impacto de los factores socioeconómicos en el acceso a
internet de los hogares de Junín en el 2012, se ha utilizado diferentes métodos que
nos apoyen a tener resultados óptimos tales como:
Método de Observación: Para el análisis de la investigación se tiene como base la
observación de los objetos y variables de estudio, los que han de relacionarse y
brindar información (datos) para la investigación.
Método de Análisis: Se establece relación entre los elementos que componen el
objeto de investigación.
La metodología utilizada, ha sido segmentar los datos de la ENAHO-2012, para la
Región Junín y clasificar las variables a utilizar que son: la edad, género, Ingreso
monetario neto, nivel de educación. Si el hogar accede a internet, lengua materna
Para la obtención de base de datos a procesar se utilizó los siguientes criterios con
las variables independientes:
PRIMERO:Se realizó una revisión descriptiva de diversos factores socioeconómicos
que, de acuerdo a los antecedentes ya examinados, podrían tener incidencia en la
decisión de tener Internet en el hogar (Ampliado en los anexos). La fuente de la

11


obtención de la base de datos fue la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO-2012),
se empleó el módulo 1 que contiene datos sobre las características de la vivienda y
del hogar, el módulo 3 quecontiene datos de Educación y del módulo 34 que
contiene la sumaria.
SEGUNDO: Del módulo 1 usando el ubigeo seleccionamos aquellos datos que
corresponden a la Región Junín ya que es el lugar de estudio. Se filtró las variables
independientes que son las siguientes; si el hogar accede a internet.Edad, género,
estado civil, tenencia de vivienda y del módulo 3, se filtró las siguientes variables;
nivel de educación, lengua materna y del módulo 34 se filtró nivel de pobreza,
estrato geográfico e ingreso monetario neto. Obteniendo estos datos se empata
ambos módulos según el ubigeo, hogar, conglomerado.
TERCERO: Después del empate se procede a seleccionar el código 01 que
corresponde al jefe de hogar que va ser el objeto de estudio en la investigación.
CUARTO: Se seleccionará el código 12 por corresponder a los dos primeros números
delubigeo de la Región Junín.
QUINTO: Después de hallar los valores ya mencionados se tiene las variables
finales que se utilizará en nuestro modelo, estos son: la edad, género, Ingreso
monetario neto, nivel de educación, si el hogar accede a internet, lengua materna.
SEXTO:En SPSS, se crearon 5 Dummys de la variable nivel de educación, estos son:
Dammy1: Sin nivel, Inicial, Primaria incompleta y primaria completa; Dammy2:
Secundaria incompleta y Secundaria completa; Dammy3: Superior no universitario
incompleto y Superior no Universitario completa; Dammy4: Superior Completa y
Superior Incompleto. De igual manera se crearon Dummysque representa a la
lengua materna (castellano), tenencia de vivienda, estado civil (Casado o
conviviente), Genero (Varón), nivel de Pobreza (pobre),

estrato geográfico

(urbano).


12


SEPTIMO:Para la estimación econométrica, se consideró un modelo de elección
binaria Probit, que estima la probabilidad de que suceda un evento sujeto a una
serie de variables.
OCTAVO: El modelo estará dado por las siguientes variables: la dependiente es el
ingreso monetario y las independientes son; tenencia de vivienda, nivel de
educación, lengua materna, edad, estado civil, genero, nivel de pobreza, estrato
geográfico.Que según se vaya regresionando se va ir corrigiendo y se irá
descartando algunas Dummys ya mencionadas.

MODELO ECONOMÉTRICO

Acceso a
internet

Variable
Dependiente

Ingreso
Nivel de educación
Estado Civil
Estrato geográfico
Género
Edad

VariablesIndepe
ndientes

Idioma
Número de perceptores
Pobreza
Tipo de vivienda


13


Dónde:
: Probabilidad de acceso a internet
: Constante.
: Logaritmo de ingreso
: Número de Perceptores
X3: Variable dicotómica de tenencia de vivienda propia toma valor 1 si es propia y 0
caso contrario
X4: Nivel de Educación
X41: Nivel de Primaria
X42: Nivel de Secundaria
X43: Nivel Superior no Universitario
X44: Nivel Universitario
X45: Post-grado
X5:Variable dicotómicade lengua maternaaprendida que toma valor 1 si es castellano
y 0 otros
X6: Edad
X7: Edad al cuadrado
X8:Variable dicotómica estado civilque toma el valor 1 si tiene pareja y 0 caso
contrario
X9: Variable dicotómica generoque toma el valor de 1 si es varón y 0 si es mujer.
X10: Variable dicotómicadel nivel de pobreza que toma el valor de 1 si es pobre y 0 en
caso contrario.
X11: Estrato geográfico que toma el valor de 1 si pertenece al estrato urbano y 0 al
estrato rural.

DESCRIPCIÓN DE VARIABLES PARA OPERCIONALIZAR LA HIPOTESIS
CUADRO N° 1


14


UNIDAD DE
VARIABLE

NOMBRE

DESCRIPCION

DEPENDIENTE

Acceso de
internet

Es una variable
probabilidad que

Ingreso

El salario esta
En nuestro modelola
variable X1se le aplicó Log (X1) = Log medido en
logaritmo, la cual nos (Salario)
unidades
permite trabajar en una
menor escala.
monetarias.

Número de
perceptores

Esta variable refiere a
la
cantidad
de
perceptores d del
hogar

Tenencia de la
vivienda

Refiere al tipo de
tenencia de la casa es
decir si es propia o
alquilada

X3

Nivel de
educación

Refiere el nivel de
educación en que se
encuentra el jefe de
hogar.

X4

INDEPENDIENTE
Nivel primaria

Nivel
secundario

INDEPENDIENTE

Nivel no
universitario

Nivel
universitario

INDICADOR

No tiene unidad

de

La variable es una
Dummy que contiene
los niveles( sin nivel,
inicial,
primaria
incompleta, primaria
completa)
La variable es una
Dummy que contiene
los niveles(Secundaria
completa y Secundaria
Incompleta)
La variable es una
Dummy que contiene
los niveles(Superior no
Universitaria
Incompleta y Superior
no Universitaria
Completa
La variable es una
Dummy que contiene
los niveles(Superior
Universitaria

MEDIDA

de medida

X2

Años de
educación
Años de
educación

Años de
X41

educación

Años de
X42

educación

Años de
X43

educación

Años de
X44

educación


15


Nivel PostGrado

Lengua
materna
Edad
INDEPENDIENTE

Edad al
cuadrado

Estado civil

Género

Nivel de
pobreza

Estrado
Geográfico

Incompleta y Superior
UniversitariaCompleta)
La variable es una
Dummy que contiene
solo al nivel de Post –
Grado
Es una Dummy que
representa a la legua
Castellano
La variable representa
la edad del jefe de
Hogar
Esta variable
representa la edad al
cuadrado del jefe de
hogar. Esto porque
tiene una función
parabólica
La variable es la
Dummyque representa
al estado civil ( casado
y conviviente)
La variable es la
Dummy de género que
representa al género
varón.
La variable es la
Dummynivel de
pobreza que
representa ( pobreza
extrema y pobre)
La variable es la
Dummy Estrato
Geográfico: Urbano.

Años de
X45

educación

X5

X6

Años

X72

Años

X8

X9

X10

X11

Después de dar a conocer cada una de las variables damos a conocer que nuestra
hipótesis operacional izada se formula:
H0 : La variable independiente no influye sobre Yi.
H1 : La variable independiente influye sobre Yi.

IV. ANÁLISIS ECONOMÉTRICO

16


A continuación llevamos a cabo la estimación del modelo Probit, en primer lugar
encontramos

la relación que existe

entre la variable

independientes, como se puede observar en
analizando el
Prob>chi2

,

rechazar

TABLA DE RESULTADOS N°1: Regresión Probit
Probit regression

la

Y

Coef.

hipótesis de

X1_lningreso
X2_Npercep~s
X3_vivi_pr~a
X42_N_secu~a
X43_N_supe~v
X44_N_supe~v
X45_N_post~o
X5_castell~o
X6_edad
X7_edad_cu~o
X8_casado
X9_varon
X10_pobre
X11_urbano
_cons

.6716717
.0861421
.4213586
.1707128
.552235
.868647
1.290261
.1455919
-.0421412
.0004369
.0866058
-.0686288
(omitted)
.5625199
-8.143899

que todos los
coeficientes
sean iguales
a

cero.

Asimismo

la TABLA DE RESULTADOS N°1,
Number of obs
LR chi2(13)
Prob > chi2
Pseudo R2

Log likelihood = -209.66066

podemos

el

Pseudo R2 es

dependiente y las

Std. Err.

z

P>|z|

=
=
=
=

641
152.36
0.0000
0.2665

[95% Conf. Interval]

.1251794
.0700804
.1778759
.2296014
.2670121
.2578872
.3937635
.2166606
.029596
.000271
.2193694
.2357843

5.37
1.23
2.37
0.74
2.07
3.37
3.28
0.67
-1.42
1.61
0.39
-0.29

0.000
0.219
0.018
0.457
0.039
0.001
0.001
0.502
0.154
0.107
0.693
0.771

.4263246
-.0512131
.0727283
-.2792976
.0289009
.3631973
.5184992
-.2790552
-.1001483
-.0000942
-.3433503
-.5307575

.9170189
.2234972
.769989
.6207233
1.075569
1.374097
2.062024
.5702389
.0158659
.000968
.5165619
.3935

.1464173
1.238443

3.84
-6.58

0.000
0.000

.2755471
-10.5712

.8494926
-5.716595

de 0.266, es
decir que en un 26.6 % la variable dependiente puede ser explicado por la variación
de las variables independientes.
En la tabla de resultados podemos apreciar también la columna de coeficientes
respecto a la variable independiente, de los cuales podemos

decir que la

probabilidad de acceder a internetDE RESULTADOS N°2: Regresión Probit, directa con el
en los hogares tiene una relación eliminando variables no
TABLA
significativas
ingreso es decir que a mayor ingreso aumenta la probabilidad de que el hogar se

conectado a internet, el comportamiento es similar con el nivel de educación ya
que si el jefe de hogar tiene un escolaridad más alta (caso de educación superior y
por grado) existe una mayor probabilidad que se conecte a internet desde el hogar,
también tienen relación directa la variable urbano, genero, idioma castellano,
tenencia de vivienda, número de perceptores, casado. sin embargo se aprecia que
hay variables que no son significativas en el modelo como el estado civil(casado),
sexo(varón) y la lengua o idioma aprendido por el jefe de hogar , motivo que para
seguir analizando y de una mejor forma proseguimos analizar estas variables y la
nueva estimación queda como se muestra en la tabla de resultados N°2.


17


La nueva regresion
sera util para poder
especificar

nuestro

modelo

de

Number of obs
LR chi2(10)
Prob > chi2
Pseudo R2

Log likelihood = -209.95692

=
=
=
=

641
151.77
0.0000
0.2655

encontrado

despues

Probit regression

eliminado las variables
que

Y

Coef.

X1_lningreso
X2_Npercep~s
X3_vivi_pr~a
X42_N_secu~a
X43_N_supe~v
X44_N_supe~v
X45_N_post~o
X6_edad
X7_edad_cu~o
X10_pobre
X11_urbano
_cons

.6829133
.0935985
.4062427
.1784275
.5915096
.8954661
1.317436
-.041401
.0004259
(omitted)
.5438929
-8.145762

haber

no

son

sognificativas, por lo
tanto nuestro modelo
estimado seria de la

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]

.1220689
.0685278
.1757787
.2262563
.2607853
.2515139
.3896911
.0293327
.0002677

5.59
1.37
2.31
0.79
2.27
3.56
3.38
-1.41
1.59

0.000
0.172
0.021
0.430
0.023
0.000
0.001
0.158
0.112

.4436626
-.0407136
.0617228
-.2650267
.0803797
.402508
.5536555
-.098892
-.0000988

.9221641
.2279106
.7507626
.6218817
1.102639
1.388424
2.081216
.01609
.0009506

.1435693
1.233438

3.79
-6.60

0.000
0.000

.2625023
-10.56326

.8252836
-5.728268

siguiente forma:

EFECTOS MARGINALES
Es necesario resaltar y aclarar que en este tipo de estudios la interpretación de
estos coeficientes solo nos da a conocer la relación y no nos dice nada y para
superar esto tenemos
que

hallar

la

interpretación

ello

y

para

hallamos

los

efectos marginales de
las

Marginal effects after probit
y = Pr(Y) (predict)
= .08926808
variable

cuantitativa de estos
coeficientes

TABLA DE RESULTADOS N°3: Efectos marginales

variables

independientes sobre

X1_lni~o
X2_Npe~s
X3_viv~a*
X42_N_~a*
X43_N_~v*
X44_N_~v*
X45_N_~o*
X6_edad
X7_eda~o
X11_ur~o*

dy/dx
.1102274
.0151075
.0603605
.0296702
.1242423
.2044517
.3897013
-.0066824
.0000687
.0907803

Std. Err.
.01877
.01105
.02454
.03869
.06689
.07259
.15114
.00472
.00004
.0252

z
5.87
1.37
2.46
0.77
1.86
2.82
2.58
-1.42
1.59
3.60

P>|z| [
0.000
0.172
0.014
0.443
0.063
0.005
0.010
0.157
0.111
0.000

95% C.I.

.073447
-.006557
.01227
-.046158
-.006858
.062176
.093475
-.015927
-.000016
.041394

.147008
.036772
.108451
.105498
.255343
.346728
.685927
.002562
.000153
.140166

(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1

la variable dependiente.


]

18

X
9.68014
2.18721
.659906
.379095
.146646
.180967
.031201
52.6365
3016.88
.466459


En la TABLA DE RESULTADOS N°3 se aprecia el efecto marginal de las variables que
explican la probabilidad que los hogares accedan a internet.
Tenemos la probabilidad de que los hogares de Junín accedan a internet es de un
8.9%, esto debido a un estimulo para el cambio en las variables independientes, una
variación en una unidad monetaria en el ingreso

aumenta la probabilidad de

acceder a internet en un 12 %, una cambio en la educación superior no universitaria a
educación superior universitaria aumenta la probabilidad en un 19% y pasar de
superior universitaria a postgrado aumenta la probabilidad de que los hogares
accedan a internet en un 20%, el cambio del último nivel de escolaridad aumenta la
probabilidad en un 38% y si pertenece al sector urbano aumenta la probabilidad en
un 9%. El número de perceptores, a una variación solo aumentan

una baja

probabilidad de 1.5%, Lo resaltante en el análisis de nuestros resultados es que la
variable edad tienen relación negativa con la probabilidad de acceder a internet,
encontramos que a una variación de la edad la probabilidad de acceder a internet
disminuye en 0.6%, esto es debido a que a medida que las personas sean más
adultas o ancianas no acceden a internet y no tienen ésta necesidad.
Por último se realiza una prueba para poder observar y analizar el ajuste de nuestro
modelo, en la tabla de resultados
N°4 se encuentra que respecto
que el modelo prevé en 85% las
observaciones correctamente.

TABLA DE RESULTADOS N°4: observaciones correctamente
Probit model for Y
True
Classified

D

~D

Total

+
-

30
75

17
519

47
594

Total

105

536

641

Classified + if predicted Pr(D) >= .5
True D defined as Y != 0
Sensitivity
Specificity
Positive predictive value
Negative predictive value

Pr( +| D)
Pr( -|~D)
Pr( D| +)
Pr(~D| -)

28.57%
96.83%
63.83%
87.37%

False
False
False
False

Pr( +|~D)
Pr( -| D)
Pr(~D| +)
Pr( D| -)

3.17%
71.43%
36.17%
12.63%

+
+
-

rate
rate
rate
rate

for
for
for
for

true ~D
true D
classified +
classified -

Correctly classified

85.65%

V. CONCLUSIONES


19


El acceso de los hogares del mundoy no excepto el Perú han ido aumentado, sin embargo la
región Junín aun se presenta como uno de los más bajos enel uso y conexión a internet a
nivel nacional y todavía dista mucho de compararse con otras regiones, mas aun con otros
países. Es por esta razón y por los beneficioseconómicos y sociales la importancia de la
masificación del acceso y usode internet,
La decisión de los hogares de conectarse a internet se ve afectada e impactada
principalmente por el ingreso y el nivel deeducación del jefe de hogar, además de la
disponibilidadde cobertura según el lugar de residencia, es decir si el hogar pertenece a un
sector urbano o rural. por otra parte,el efecto de las variables en la demanda de los
hogaresde menores ingresos es inferior al resto, también se puede afirmar que a medida
que el jefe de hogar tenga un mayor de nivel de educación hay mayor probabilidad que
conecte a internet su hogar. la probabilidad de conexión aumenta si elincentivo
económicoestáacompañadopor el hecho que el hogar pertenece al estrato urbano y
también la tenencia de vivienda sea propia. Asimismo la edad es una variable que tiene un
rol inverso con la probabilidad de que las personas accedan a internet, este fenómeno se
da porque las personas amedida que sean mucho mayores no acceden a internet por el
hecho de que no le es útil, no tiene

dicha necesidad o no sabe manipular

una

computadora. Los aspectos concluidos es motivo para que las instituciones y autoridades
diseñen políticas publicas de incentivo y/ subsidio para que los hogares estén conectados a
internet teniendo en cuenta que este aspecto aumentaría la productividad y la formación
del capital humano en la Región Junín.

VI. BIBLIOGRAFIA


20


 Chaudhurri, A. Kenneth, F. Roigan, J, “Un análisis de los determinantes
sobre el acceso a internet”, agosto 2004.
 Vicente L. y López C. ,“Determinantes del la adopcion de computaadoras y
el uso de internet", 2006
 Demousis y Giannakopoulus. "Measuring Broadband economic impact.
Paperpresented at the 33rd. Research Conference on Communications,
Information and Internet Policy". September 23-25. Arlington, VA :s.n.,
2006.
 Grazzi y Vergara, "Internet y probabilidad de acceder a becas educativas en
América latina ", Chile 2009
 CEPAL, "Pobreza y brecha digital", informe 2012.
 Singh, Vik, “Factores asociados sobre el uso de internet”, En Canadá, 19982000”. 2004
 Cristini, Marcela y Bermudez, Guillermo, “El patrón de adopción de
Internet en la Argentina, 1994-2005”, XL Reunión Anual de la Asociación
Argentina de EconomíaPolítica, La Plata, 2005
 Schultz (1983),"Teoría del Capital Humano".
 Gi-Soon, Song. 2005. "The Impact of Information and Communication
Technologies (ICTs) on Rural Households: A Holistic Approach Applied to the
Case of Lao People's Democratic Republic". Jakarta : UNV/UNDP, 2005.
 Galperin, Hernan y Ruzzier, Christian. 2010. "Las tarifas de banda ancha en
América Latina y el Caribe: Benchmarking y Análisis". [aut. libro] Valeria
Jordán, HernanGalperin y Wilson Peres. Acelerando la revolución digital:
Banda Ancha para América Latina y el Caribe. s.l. : CEPAL y DIRSI, 2010
 Institutito Nacional de Estadística e Informática(INEI), informe técnico
sobre TICs 2012.
 Vallejos J. (2000),"Internet"
 Luz Stella Álvarez-Castaño (2004), recuperado de:
http://www.amiclor.org/index.php?option=com_content&view=article&id=
183 &Itemid=213


21


 Juan Diego Goez-Rueda, Recuperado de:
http://www.ehowenespanol.com/interpretar-efecto-marginal-como_239015
 Llanos R. (2001), "Modelos con variables binaria"

Textos de consulta
 Greene, William. (1999) "Analisis Econométrico", Madrid. Tercera Edición
 Gujarati ,Damodar M. y Poter , Dawn C. (2009) "Econometría", 5ta
Edición.
 Pérez López, Cesar (2006). Madrid, "Problemas De Econometría"
Fuentes de información
 www.inei.gob
 www.enaho.gob

ANEXOS

0

itivity

0.75

1.00

GRAFICO N°3 Curva COR, Susceptilidad/Especificidad


22


GRAFICO N° 4 :Acceso a internet según genero del jefe
de hogar en Junín

Fuente:INEI,ENAHO 2012
Elaboracion Propia

GRAFICO N° 5: Acceso a internet según Nivel de
educación del jefe de hogar en Junín


23


Elaboracion Propia

GRAFICO N°6 Acceso a internet según Nivel de pobreza
del hogar en Junín

GRAFICO N°7: Acceso a
aprendida por el jefe de

Elaboracion Propia


24


Elaboracion Propia

GRAFICO N° 8: Acceso a internet según el estado civil
del jefe de hogar en Junín

Elaboracion Propia

GRAFICO N°9 Acceso a internet según estrato
geográfico al que pertenece el hogar de Junín


25


Elaboracion Propia

GRAFICO N° 11: Acceso a internet según el tipo de
tenencia del hogar de hogar (1=propia;0=alquilada

Elaboracion Propia

GRAFICO N°
tenencia de


26



27

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