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Evaluando las complementariedades de proyectos de infraestructura rural. El Impacto conjunto de Electrificación y Telecomunicaciones en el bienestar del
hogar y la formación de capital humano1
Informe Final
Proyecto Breve CIES Código de proyecto: 844
Guido Meléndez César Huaroto
Grupo de Análisis para el Desarrollo
06 de octubre de 2014
Resumen
Este trabajo evalúa los efectos del acceso a los programas sociales de provisión de
infraestructura en Telecomunicaciones (FITEL) y Electrificación (PER) en el proceso de
desarrollo socioeconómico y bienestar de los hogares rurales peruanos. Aprovechando el
despliegue de ambos programas a través de las localidades rurales en el tiempo, se adopta
la estrategia de efectos fijos a nivel de centros poblados para estimar las
complementariedades de ambos programas sobre algunas variables resultado a nivel de
hogar y de individuo. Los resultados sugieren que la provisión de ambos servicios de
infraestructura incrementa los ingresos. Asimismo, se encuentran efectos positivos sobre la
tasa de matrícula y asistencia a nivel secundaria para grupos de bajo estatus
socioeconómico. Finalmente, se reduce la tasa de trabajo infantil. La magnitud de los
coeficientes se refuerza para los más pobres.
1El presente documento constituye el informe final del Proyecto breve presentado en el marco del Concurso de
Investigación 2014 XV (CIES- IDRC -2014 XV). Los autores desean agradecer al CIES por el apoyo financiero en
la elaboración de esta investigación. Asimismo, agradecemos a Alan Sánchez, Javier Escobal y Juan José Díaz,
investigadores de GRADE, y de un lector anónimo asignado por el CIES a la versión final de este documento.
Para mayor información: Huaroto: [email protected] ; Meléndez: [email protected].
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1. Introducción
El acceso a infraestructura pública como agua, electricidad y telecomunicaciones son claves
para generar mejoras en el bienestar de la población rural, gracias a la mejora en la calidad
de vida y al incremento de los ingresos de las familias. Sin embargo, el acceso a estos
servicios es aun limitado para gran parte de la población mundial. En el caso de electricidad,
más del 20% no tiene acceso a electricidad (Agencia Internacional de Energía AIE, 2010) ni
telefonía fija (Banco Mundial, estadísticas 2012). En mayor medida, casi 64 % no tiene
acceso a Internet (Banco Mundial, estadísticas 2012). Uno de los principales problemas es
que en zonas rurales la inversión privada en infraestructura de servicios no es rentable,
debido a que es un mercado reducido, disperso y de bajo poder adquisitivo. Además, la
lejanía y la poca accesibilidad a los pueblos elevan los costos en términos de inversión,
costos de operación y mantenimiento.
A raíz de esto, se ha necesitado de programas de inversión en infraestructura para poder
cerrar esta brecha de acceso. Los gobiernos intentan remediar esta situación invirtiendo
grandes sumas de dinero en financiar proyectos de infraestructura pública, especialmente en
áreas rurales. En el caso peruano, parece ser el enfoque que ha tomado recientemente el
Ministerio de Inclusión Social (MIDIS) con el nuevo Fondo Nacional para la Inclusión
Económica (FONIE)2, el cual se suma a los ya existentes programas de acceso a
infraestructura tales como el Programa de Electricidad Rural (PER), el Fondo de Inversión en
Telecomunicaciones (FITEL), entre otros.
Hasta ahora son pocos los estudios empíricos que han investigado los mecanismos causales
que operan y que permiten que un determinado paquete de infraestructura pública influya en
el proceso de desarrollo familiar. El Perú provee una buena oportunidad de evaluar los
efectos de este tipo de programas por dos razones. En primer lugar, en los últimos años se
ha dado un incremento notable en la inversión en infraestructura en ambos programas,
explicado principalmente por el crecimiento económico y una mayor voluntad política de los
distintos gobiernos para cerrar las brechas en el acceso a estos servicios. En segundo lugar,
en el Perú rural aún existe una gran brecha de acceso a estos servicios lo que permite
2 Información entorno a este nuevo programa puede verse en: http://www.midis.gob.pe/index.php/es/fonie/fonie-
resultados-esperados.
3
evaluar la llegada de estos servicios de manera más sencilla pues se puede observar el
cambio de los hogares beneficiarios en el tiempo.
Así observamos que en 1993, solo el 7.7 % de los hogares rurales contaban con servicio de
electricidad. Al año 2011, ese coeficiente alcanzó el 63 %. En el caso de las Tecnologías de
Información y Comunicaciones -telefonía fija, móvil e internet- en 1993 el porcentaje de
hogares rurales con alguno de estos tres era nulo, mientras que al 2011, ese coeficiente
pasó a 83%; aunque si no consideramos a la telefonía móvil -de un impresionante
incremento- este solo aumentó a 33%3. Asimismo, y de manera más detallada, los mapas 1 y
2 presentan el porcentaje de hogares que en el 2007 contaban con electricidad en el hogar y
al menos una de las tres TIC (fija, móvil o internet), respectivamente.
El objetivo principal de este estudio es analizar el impacto causal del acceso a estas nuevas
tecnologías sobre algunas variables de interés para los hogares rurales, enfocándonos en
los potenciales beneficios para los más pobres. En particular se evalúa el impacto de los
PER y FITEL entre los años 2006 y 2011. El análisis se enfoca en las siguientes
dimensiones: (a) bienestar del hogar, a través del acceso y uso de estas nuevas tecnologías
y sus potenciales beneficios sobre empleo, ingresos, consumo y reducción de pobreza (b)
formación de capital humano, a través de educación y salud infantil.
La hipótesis central es que la provisión de un paquete integral de servicios públicos puede
afectar ambas dimensiones a través de diferentes canales. En el caso del bienestar del
hogar, la mejora en la dotación y productividad de los activos induce a los hogares rurales a
optar por estrategias de generación de ingresos de mayor rentabilidad, en su mayoría no-
agrícolas. Esto se traduce en el desarrollo de economías de escala y mayores oportunidades
de empleo (como la generación de negocios rurales o pequeñas industrias), lo que significa
una reducción de la pobreza monetaria4. Igualmente, cada servicio contribuye de manera
individual a la mejora en la calidad de vida de los hogares. El beneficio inmediato de la
electrificación es la iluminación, cuyo costo es menor que el alumbrado mediante velas u
otros combustibles. Además, representa una fuente de energía no contaminante, lo que
permite a los hogares reducir potenciales enfermedades respiratorias o gastrointestinales.
Asimismo, permite la utilización de la televisión como fuente de entretenimiento e
información. El beneficio directo las telecomunicaciones es el flujo directo de información
3 Estadísticas extraídas del Censo poblacional de 1993 y de la Encuesta Nacional de Hogares del 2011.
4 Para una discusión extensiva, ver Escobal y Torero (2004, 2005).
4
(Internet) y facilita la comunicación entre personas (telefonía fija y móvil) a un costo menor
para los usuarios. En el caso de desarrollo infantil, este puede verse beneficiado a través de
un canal directo por mejora en la calidad de los servicios de salud y educación en las zonas
rurales, e indirecto, a través, del impacto de estos programas sobre ingresos. Por el lado de
salud, la presencia de electricidad permite que los centros de salud atiendan más horas (por
ejemplo, emergencias por las noches), así como el uso de instrumentos eléctricos y el
acceso a la cadena de frio, para la conservación de ciertos medicamentos y vacunas;
mientras que la presencia de telefonía e Internet facilita el acceso a diversas fuentes de
información (por ejemplo, base de datos de medicinas que solo se encuentran en las
ciudades) y comunicación más rápida entre centros de salud. Por el lado de educación, los
docentes podrían implementar mejoras en el dictado de clases, utilizan herramientas
tecnológicas (microscopios, computadoras) y complementarlas con recursos didácticos,
como internet.
El reto de evaluar el impacto causal del acceso a ambos tipos de infraestructura radica en
que las localidades beneficiadas con electricidad presentan mayores carencias en términos
de acceso a servicios públicos, a diferencia de las localidades beneficiadas por FITEL, que
aunque son localidades sin el servicio de telecomunicaciones, están se encuentran
comparativamente mejor dado que el programa tiene como objetivo, prácticamente, la
totalidad del universo de hogares rurales. A fin de lidiar con este problema, se optó por
aplicar un análisis de efectos fijos a nivel de localidades sobre nuestra muestra de
localidades beneficiadas por ambos proyectos. Esta estrategia aprovecha las diferencias en
el año de conclusión de las obras llevadas a cabo entre 2006 y 2011. El supuesto es que, en
ausencia de algún programa, los centros poblados beneficiados con ambos programas
hubieran seguido la misma tendencia para todos los resultados de interés que los centros
poblados (a) beneficiados con un programa y (b) no beneficiarios. Para la correcta aplicación
de esta estrategia, se obtuvo información detallada sobre el despliegue de los PER y las TIC
por localidad, tipo de proyecto y año de conclusión. Esta información se combinó con la
Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO)5 desde los años 2007 hasta el 2012.
5 Cabe señalar que los resultados no incluyen la información de ENDES. Esto se debe a que, como se mencionó
en la propuesta, la base de datos de la ENDES aún no cuenta con el código de centro poblado para el hogar
encuestado. Esta información ha sido solicitada al INEI. Sin embargo, esta institución aún no ha dado respuesta a
nuestro pedido.
5
Los resultados muestran efectos esperados y significativos en muchas de las variables de
interés. En primer lugar, la presencia de ambos servicios en el centro poblado eleva los
ingresos de los hogares rurales en 12.5 %. Esto se traduce en un aumento de la tasa de
matrícula y asistencia escolar, así como años de educación acumulados para jóvenes entre
12 y 17 años para hogares de bajo estatus socioeconómico. Igualmente, hay una reducción
de la tasa de trabajo infantil en 9.4 puntos porcentuales (pp). No hay evidencia consistente
de un re-asignamiento del tiempo dedicado a trabajar. De manera individual, los PER
generan un efecto sustitución entre fuentes de energía. De esta manera, los hogares tienden
a reducir su gasto en fuentes contaminantes de energía, como kerosene y velas, lo que
posiblemente explique la reducción de enfermedades crónicas en 1.3 pp.
El resto del documento se estructura de la siguiente manera. La sección 2 describe una
revisión de la literatura referente a las consecuencias del acceso a infraestructura pública
sobre el bienestar a los hogares rurales. La sección 3 describirá ambos programas y una
visión panorámica de la cobertura de ambos servicios. La sección 4 describe el marco
teórico que utilizamos para justificar nuestros resultados. La sección 5 describe las bases de
datos que se utilizan en el análisis. La sección 6 describe la metodología empírica y la
sección 7 muestra los resultados del análisis. La sección 8 menciona algunas sugerencias de
política. La sección 9 concluye y ofrece detalles de las dificultades encontradas en todo el
análisis.
2. Revisión de la literatura
Una amplia literatura ha examinado los beneficios de proveer infraestructura pública y
servicios como carreteras, agua, electricidad y telecomunicaciones y ha encontrado efectos
positivos sobre el bienestar de los hogares rurales. No obstante, los estudios se han
centrado en analizar solamente el impacto de algún único tipo específico de infraestructura y
estos han mostrado correlación entre el incremento en infraestructura pública y el desarrollo
local, pero generalmente han estado centradas en ingresos. En los siguientes párrafos, se
discutirá con mayor detalle las contribuciones y limitaciones de la literatura existente.
Las distintas evaluaciones de impacto sobre electrificación rural muestran efectos positivos y
significativos sobre empleo y, en general, en el desarrollo y bienestar de los beneficiarios.
Khandkeret al. (2009) estiman el impacto de la conexión de los hogares a la red de
6
electricidad sobre años de educación alcanzados, ingreso y gasto en Bangladesh. Utilizando
como estrategias propensity score matching y variables instrumentales, encuentran efectos
positivos y significativos sobre estas variables.
Khandker et al. (2012) estima el impacto de la electrificación en India, encontrando impactos
positivos en las horas de estudio y la escolaridad de los niños en el hogar. Asimismo,
encuentran impactos positivos en el tiempo que se ofrecen los adultos en el mercado laboral,
impactos en el ingreso y gasto y en una menor incidencia de la pobreza. No obstante,
encuentra que los efectos son diferenciados, siendo los hogares más ricos en zonas rurales
los más beneficiados.
Khandker et al. (2013) estima el impacto de un incremento de la cobertura de la
electrificación rural para una muestra panel de datos en Vietnam entre 2002 y 2005. Se
encuentra impactos positivos en pobreza, ingreso monetario y en resultados educativos.
Interesantemente, también encuentra que el impacto se da en el corto plazo y que pronto
alcanza un “punto de saturación” donde el impacto desaparece. Khandker et al. (2013)
estudia el impacto de la calidad de la electricidad recibida en zonas rurales de India. Así
encuentra que el impacto de la electricidad de “buena calidad” mejora los ingresos no
agrícolas en 28%, tres veces más que el impacto de electricidad en sí mismo.
Bensch et al. (2011) emplea un modelo de propensity score matching para estimar el
impacto de la electrificación en zonas rurales. No obstante solo encuentran efectos en el uso
de electricidad en el hogar. No se encuentran efectos en ingresos o en la escolaridad infantil.
Dinkelman (2011) analiza el impacto de la electrificación rural sobre el crecimiento del
empleo en Sudáfrica. Utilizando un enfoque de panel a nivel de centros poblados, encuentra
un crecimiento significativo del empleo para las mujeres entre 1991 y 1996. El mecanismo
detrás de sus resultados es que, dado el shock de tecnología, la mujer dedicaría menos
horas a las actividades del hogar y, en consecuencia, aumentaría su oferta laboral.
Lipscomb et al. (2013) analiza el efecto del programa de electrificación sobre el Índice de
Desarrollo Humano (IDH)6 a partir de datos a nivel de condados en Brasil. Utilizando como
variables instrumentales factores geográficos, sus resultados muestran efectos de gran
magnitud sobre este índice.
6 El índice se compone de indicadores de educación, salud e ingresos.
7
En el Perú, tres trabajos han analizado el impacto de la electrificación rural. Alcázar et al.
(2007) analizan el impacto de la privatización en el sector eléctrico sobre empleo rural. La
mejor calidad del servicio de las empresas privadas de electricidad induce a los hogares a
trabajar en actividades no agrícolas. Carbajal y Ruiz (2013) estiman los efectos de tener
acceso a electricidad en el hogar. Utilizando propensity score matching, sus resultados
muestran efectos significativos sobre ingresos, debido al cambio en composición en favor de
los ingresos no agropecuarios. Asimismo, hay un incremento en el gasto y una disminución
en la tasa de deserción escolar. Fernández y Dasso (2013) evalúan los efectos de la
electrificación rural sobre empleo. Aprovechando el despliegue del programa de
electrificación rural, utilizan diferencias en diferencias y efectos fijos a nivel distrital. Sus
resultados muestran un incremento en las horas de trabajo y una reducción en la
probabilidad de trabajar en más de una actividad entre los hombres. Asimismo, hay un
incremento en el salario para las mujeres. Estos resultados parecen ser explicados por el
cambio hacia trabajos no-agrícolas.
En el caso de las telecomunicaciones, la evidencia internacional muestra que la presencia de
las TIC reduce de los costos de transacción en los mercados de las zonas rurales o permite
reducir las asimetrías de información y, por ende, genera un mayor poder de negociación a
los vendedores en los mercados rurales. Entre los estudios más importantes en este campo
están los de Jensen (2007), Aker (2010) y Goyal (2010).
Jensen (2007) encuentra que la llegada de la telefonía celular tiene un fuerte impacto en las
decisiones de donde vender de los pescadores en zonas rurales. Así, encuentra mediante un
modelo de diferencias en diferencias que con la llegada del celular los pescadores venden a
mayor precio, y en diferentes mercados aprovechando que disponen de mayor información
de donde pueden llevar los productos que pescaron cada día.
Aker (2010) estima los efectos de la introducción de la cobertura de telefonía móvil entre los
años 2001 y 2006 en Níger en la dispersión de los precios en el mercado de cereales.
Utilizando la estrategia de diferencias en diferencias, encuentra que hay una reducción de
dicha dispersión entre 10 y 16 %. Esto se explica por la reducción de los ‘costos de
búsqueda’ de información’, dado que con esta nueva tecnología, los comerciantes de
cereales pueden buscar entre un mayor número de mercados con mayor rapidez.
8
Goyal (2010) evalúa los efectos de la introducción de las cabinas de internet en el 2000
sobre el precio de la soja en el estado de Madhya Pradesh, India. Se encuentra un
incremento en el precio de esta leguminosa entre los agricultores y agentes intermediarios.
Quizás su aporte más interesante es encontrar que el efecto de las cabinas es más fuerte
para aquellos productores de bienes perecibles. Es decir, para aquellos donde el tener más
información es más crítico, tal como es el mercado agropecuario o de caza y pesca.
En el Perú, Beuermann (2010) investiga los efectos del acceso a telefonía satelital entre los
años 2001 y 2004 sobre productividad agrícola y trabajo infantil. El autor encuentra un
incremento en los precios que recibieron los agricultores por sus cosechas y una reducción
en los costos agrícolas. De manera interesante, el autor encuentra una reducción en la
incidencia de trabajo infantil.
Otros trabajos se han centrado en el impacto de esta tecnología sobre bienestar de los
hogares rurales. Chong et al. (2009) analizan el impacto del acceso a teléfonos públicos
instalados en la zona sur del país por Telefónica. Utilizando técnicas de matching, encuentra
una diferencia significativa en ingresos entre aquellos hogares que cuentan con teléfono con
lo que no cuentan con este servicio. Asimismo, Galdo (2001) estima un modelo de
disposición a pagar por teléfonos rurales. Dado sus supuestos, encuentra que la disposición
a pagar es positiva, lo que significa que ha habido un incremento en el bienestar, producto
de que la telefonía rural es una alternativa de comunicación más barata.
Beuermann et al. (2012) investigan los efectos de la cobertura de telefonía móvil sobre
distintas medidas de desarrollo económico. Aprovechando el despliegue de los proyectos de
telefonía móvil, llevados a cabo entre 2000 y 2009, utilizan una estrategia de efectos fijos a
nivel de localidades y encuentran efectos sobre el consumo total. Conjuntamente, hay una
reducción en la pobreza y pobreza extrema. Estos beneficios parecen ser compartidos por
todos los hogares en la localidad, sin importar que el hogar cuente efectivamente con al
menos un celular.
Por el lado de las complementariedades de las inversiones en infraestructura, uno de los
primeros trabajos que muestran estos efectos es Escobal y Torero (2004). Los autores,
utilizando la Encuesta Nacional de Hogares, miden el impacto en los hogares rurales de
acceder a distintos tipos de infraestructura pública sobre ingresos y la modificación en la
composición de los mismos. Utilizando técnicas de matching, comparan hogares que
9
cuentan con una determinado “paquete” de servicios con hogares que no han accedido a
dicho paquete, pero que son estadísticamente comparables en sus características a los
primeros. Sus resultados muestran que la tasa de retorno de los ingresos de los hogares
rurales al acceder a un paquete completo de servicios es mayor que la tasa de retorno de
cada servicio si se accede de manera individual. Este incremento en el nivel de ingresos se
debería a que la provisión de infraestructura induce a los hogares a: (i) trabajar más (ii)
modificar la composición de horas de trabajo de las distintas actividades laborales familiares
(iii) optar por estrategia de generación de ingresos sostenibles, generalmente de fuentes no-
agrícolas.
A nivel macroeconómico, Canning y Bennathan (2000) analizaron el efecto de las
complementariedades entre electricidad y caminos pavimentados sobre producción a nivel
de países. Ellos muestran que dichos retornos son decrecientes sin ambas inversiones se
hacen de manera aislada. Por tanto, sugieren la existencia de una “mezcla óptima” de
infraestructura.
2.1 Balance de la Literatura previa
Tal como se ha abordado a lo largo de esta sección se puede observar que el análisis de los
impactos de inversión en infraestructura de electricidad o telecomunicaciones en zonas
rurales es un tema de amplio interés tanto para la academia como para los hacedores de
política pública. Entre los diversos estudios citados se puede encontrar una gran variedad de
resultados positivos en indicadores de pobreza, educación, entre otros.
Asimismo, también se ha encontrado importantes precedentes para el análisis del efecto de
complementariedades entre los servicios procedentes de estas infraestructuras. Es notable,
en general, que los trabajos previos más vinculados fueron hechos también tomando como
caso de análisis al Perú.
Nuestra investigación pretende aportar a este campo de estudio mediante la incorporación
de distintas novedades tanto conceptuales como metodológicas. En primer lugar, se
abordará el estudio de complementariedades a partir del acceso a programas de inversión
pública y no mediante el análisis de complementariedades dentro del hogar (ver por ejemplo:
Escobal y Torero 2004, 2005). Esto nos permite tener mayor seguridad a la hora de atribuir
causalidades puesto que es más fácil cumplir el supuesto de que no existe endogeneidad
entre las variables de interés y alguna variable no observable.
10
En segundo lugar, a diferencia de estudios anteriores contamos con un panel de datos de
centros poblados (más información en la sección metodológica), una unidad mucho más
acotada que la de distrito (ver: Fernández y Dasso, 2012) y, que además, al ser panel de
localidades, permite eliminar aquellas variables no-observables fijas en el tiempo (ver:
Carbajal y Ruiz, 2013; Beuermann, 2010, 2012; Fernández y Dasso, 2012).
En tercer lugar, el poder combinar la información de dos programas de infraestructura
independientes y que, a la vez, han tenido una importante expansión (ver siguiente sección)
en los períodos de análisis es una innovación que no ha sido abordada por ningún estudio a
nivel mundial hasta nuestro conocimiento. Esta es el principal aporte del estudio y con el cual
buscamos mayor información en el marco de la creación en el Perú de programas con el fin
de generar complementariedades en la provisión de infraestructura (caso FONIE).
3. Programas de Infraestructura en el Perú
Los programas PER y FITEL han tenido un auge importante entre el 2006 y el 2011, puesto
que gran parte del financiamiento que han recibido desde su creación ha sido ejecutado en
este período (en el caso de FITEL es casi el 75% del total de presupuesto destinado a estos
proyectos) lo que, por consiguiente, ha logrado afectar de manera importante la situación en
las localidades rurales. En los Mapas 3 y 4 se observa, a partir de la población existente
registrada en el 2007, la cobertura de ambas intervenciones.
3.1 Programa de electrificación rural (PER)
Las empresas de electricidad muestran poco interés en atender a las zonas rurales más
alejadas del país, debido a que son mercados muy pequeños, dispersos y cuyo costo de
provisión de este servicio en geografías agrestes es muy alto. Ante esto, desde 1993, el
Ministerio de Energía y Minas (MEM), a través de la Dirección General de Electrificación
Rural (DGER), tiene la competencia en materia de electrificación rural de acuerdo a la Ley
No. 28749, “Ley General de Electrificación Rural”, en la ampliación de la frontera eléctrica en
el ámbito nacional, en coordinación con los Gobiernos Regionales y Locales, y entidades
públicas y privadas dedicadas a estos fines, permitiendo el acceso de esta energía a los
pueblos del interior del país, como un medio para facilitar su desarrollo económico, mitigar la
pobreza y mejorar su calidad de vida. El objetivo del gobierno es generar gran impacto social
11
y económico sobre la población, con tecnologías que minimicen los efectos negativos sobre
el medio ambiente y reduzcan los costos de inversión en la ampliación eléctrica.
Para la ejecución de los proyectos de PER, el MEM elabora cada año un documento
denominado Plan Nacional de Electrificación Rural (PNER) donde establece los planes de
desarrollo regional y local concertados, los programas de expansión de las empresas
concesionarias de distribución eléctrica, las iniciativas privadas y los programas o proyectos
a desarrollarse por el Gobierno Regional, así como las metas de inversión. Los proyectos
dentro del PNER son sujetos de una evaluación a fin de garantizar su rentabilidad social y su
sostenibilidad. Para ello, el DGER-MEM, en aplicación del Reglamento de la “Ley General de
Electrificación Rural” y complementando lo establecido por el Sistema Nacional de Inversión
Pública (SNIP), ha establecido los siguientes criterios de priorización7:
Menor coeficiente de Electrificación Rural provincial
Este criterio califica el nivel de cobertura eléctrica de la(s) provincia(s) en que se ubica un
sistema eléctrico rural (SER), dándosele mayor prioridad a aquellas localidades que cuenten
con menor coeficiente de electricidad en el ámbito provincial. El peso global es de 5.
Mayor índice de pobreza
Para cuantificar este factor, se ha utilizado el Mapa de Pobreza y/o la información
proporcionada por el Censo Nacional, ambos elaborados por el Instituto Nacional de
Estadística e Informática (INEI). Se da mayor puntaje a los proyectos conformados por
localidades ubicadas en los distritos que tengan mayor índice de pobreza. El peso global es
de 2.5.
Proporción de subsidio requerido por conexión domiciliaria
Se califica el nivel de subsidios a la inversión requerida. Este factor otorga mayor puntaje a
aquellos proyectos que requieren menor subsidio del Estado. Su peso global es de 1.
Ratio cantidad de Nuevas conexiones domiciliarias
7Estos criterios se pusieron en vigencia a partir del 2008. En los años anteriores se utilizaban los dos primeros
más la ubicación geográfica del proyecto y otros criterios de rentabilidad, tal como el VAN del proyecto y inversión
per-cápita.
12
Este criterio busca dar mayor puntaje a aquellos proyectos más eficientes. Se utiliza el
indicador de costo por conexión a precios de mercado, otorgando un peso global de 0.5.
Utilización de Energías Renovables
Este criterio busca dar mayor puntaje a aquellos proyectos que utilizan energías renovables
como alternativa de solución técnico-económica para brindar el servicio eléctrico, siendo su
peso global de 1.Cada proyecto tendrá un puntaje máximo de 100 puntos, a partir de lo cual
se hace un ranking para su ejecución.
La electrificación rural en el país se viene desarrollando, en base a los Pequeños Sistemas
Eléctricos; a la extensión de las Líneas de Transmisión y Subestaciones asociadas; a la
construcción de Pequeñas Centrales Hidroeléctricas y su Pequeño Sistema Eléctrico
asociado; y en menor grado a la instalación de pequeños grupos electrógenos (de uso
temporal). A través de los años, se han ejecutado 2 PNER generales. En teoría, cada PNER
tiene una duración de 10 años. El primero fue elaborado en 1993 y tuvo vigencia hasta
inicios del 2004. Dado sus criterios de priorización, el MEM utilizó el Censo Nacional de
1993. El segundo PNER fue elaborado en el 2004 y tiene vigencia hasta el 2013. Sin
embargo, en la práctica, ha habido nuevos PNER dentro de este periodo. Para los proyectos
comprendidos entre los años 2004 y 2005, se utilizó la información del Censo Nacional de
1993. Sin embargo, para los proyectos comprendidos entre los años 2006 y 2007, se utilizó
el Censo Nacional del 2005. Posteriormente, DGER-MEM propuso un nuevo PNER en el
2008, que está vigente hasta el año 2017. Este PNER utiliza como referencia el Mapa de
pobreza del 2007. En definitiva, dentro del rango de años que analizamos, los puntajes de
los criterios de priorización varían a medida que la INEI actualiza la información estadística
oficial del país.
Hasta la fecha, se han ejecutado 630 proyectos de electrificación rural, con una inversión
total de US$ 657.5 millones de dólares. Estos proyectos comprenden la instalación de 55
líneas de transmisión en 60, 138 y 220 kV con 2872 km de longitud, 299 sistemas eléctricos
rurales (SER) con 20 mil km de longitud, 268 pequeñas centrales de generación hidráulica y
térmica con 150 MW, cuatro proyectos integrales en donde se instalaron 1523 paneles
solares con una potencia de 77 kV y, finalmente, dos proyectos pilotos de aerogeneradores
de Marcona (450 kV) y Malabrigo (250 kV). Gracias a este programa, el coeficiente de
electrificación en las zonas rurales a la fecha es de 63 %. Según los objetivos trazados en el
13
Plan Nacional de Electrificación Rural (PNER) se estima que para el año2021, el coeficiente
de electrificación rural sea de 95 %.
Debido a que el modelo de tarifas establecidas a partir de la Ley de Concesiones eléctricas
generaba tarifas mayores para las zonas rurales, se crea el Fondo de Compensación Social
Eléctrico (FOSE) en noviembre del año 2001 con el fin de subsidiar las tarifas que deberían
pagar los usuarios rurales cuyos consumos mensuales sean menores a 100 kilovatios hora –
mes (Ley N° 27510. Esta ley fue modificada en el 2004 mediante la Ley N° 28307).
Usuarios Sector Reducción tarifaria
para consumos =< 30 kWh-mes
Reducción tarifaria para
consumos > 30 kWh-mes
hasta 100 kWh-mes
Sistema
interconectado
Urbano 25% cargo energía 7,5 kWh-mes
Urbano-rural y rural 50% cargo energía 15 kWh-mes
Sistemas aislados Urbano 50% cargo energía 15 kWh-mes
Urbano-rural y rural 62,5 cargo energía 18,75 kWh-mes
Fuente: PLAN NACIONAL DE ELECTRIFICACION RURAL (PNER) PERIODO 2004 - 2013
3.2 Programa Fondo de Inversión en Telecomunicaciones (FITEL)
Al igual que con el programa PER, FITEL busca proveer los servicios de telecomunicaciones
(telefonía móvil, telefonía fija, internet, TV por cable y/o intranet)8en aquellas localidades
donde las empresas privadas no invertirían por sí mismas porque no tienen incentivos
económicos para ello. FITEL nace con esa preocupación pues al privatizarse el servicio de
telecomunicaciones (CPT y ENTEL para Telefónica) se pensó que se podría crear mayor
desigualdad entre aquellas localidades que tuvieran y las que no tuvieran acceso a las TIC.
Inicialmente estuvo administrado por OSIPTEL, pero en el 2006 se le da calidad de persona
jurídica y se la adscribe al Ministerio de Transportes y Comunicaciones (MTC) (Ley N°
28900) y se le defino como ámbito de intervención las áreas rurales9 y lugares de preferente
8 Los paquetes de servicios de telecomunicaciones brindados por FITEL no son uniformes y pueden conformarse con combinaciones de cualquiera de estos servicios. En este estudio descartamos los servicios de TV por cable e intranet por ser muy pocos y poderse considerar como casos muy particulares. 9Según el D.S. N° 024-20008-MTC, se considera área rural a los centros poblados que cumplan con las tres siguientes condiciones: No ser parte de áreas urbanas según INEI, que tengan menos de 3000 habitantes y que tengan escasez de servicios básicos. También aquellos que tengan una teledensidad menor a dos líneas fijas por cada 100 habitantes.
14
interés social10 que carezcan de al menos uno de los servicios públicos de
telecomunicaciones. Los recursos de FITEL se componen con el 1% de las ventas brutas de
los proveedores de servicios de telecomunicaciones privados y un porcentaje del canon que
recibe el MTC por el uso del espectro radioeléctrico.
La organización a lo largo del tiempo de FITEL ha sido bastante cambiante. Siendo así que a
pesar de haber sido creado en 1994, recién en 1998 realiza su primera intervención (FITEL
I). Más importante, hasta la fecha (hasta donde tenemos conocimiento los autores) no existe
un plan general para las intervenciones de FITEL, las cuales han ido siendo realizadas de
manera continua pero sin conexiones entre sí. Siendo así que cada uno de los proyectos ha
tenido su propio ámbito de interés y su propio paquete tecnológico. Lo que hace que el
programa, en conjunto, sea bastante heterogéneo.
Esta falta de planificación y dependencia de los flujos de empresas privadas (que son
volátiles) ha afectado a la temporalidad del programa. Así, por ejemplo, entre el año 2006,
cuando se implementó FITEL 5, y el 2009 no hubo nuevas localidades beneficiarias
principalmente porque dos proyectos: IR (FITEL 6) y BAR (FITEL 7) tuvieron problemas en
sus licitaciones lo que ocasionó que este presupuesto no fuera ejecutado en sus años
correspondientes retrasando la implementación de estos hasta el 2009.
Asimismo, a raíz de la llegada de mayores recursos económicos a partir de la llegada de la
tecnología móvil y de la mayor competencia en este sector, se dio un masivo incremento en
los montos un marcado incremento en la cantidad de proyectos, monto de financiamiento y,
en general y el número de localidades beneficiarias. Así, entre FITEL 6 (la cual se instaló en
el 2009) y FITEL 15 se ha planificado invertir cerca de 160 millones de USD (cerca del 75%
del total en menos de 5 años) y beneficiar a cerca de 10,000 localidades (ver Cuadro 1).
10Según el D.S. N° 024-20008-MTC, se considera lugar de preferente interés social aquellos centros poblados en
los quintiles 1, 2 o 3 según el mapa de pobreza de FONCODES, que no sean considerados área rural y que cumpla con alguno de los siguientes criterios: - Carecer de infraestructura de telecomunicaciones en al menos uno de ellos, no contar con telefonía fija en modalidad de teléfonos públicos o con una teledensidad menor a 1 línea TUP por 500 habitante, se encuentre en un distrito fronterizo, o que sea seleccionado por el MTC como de interés público o seguridad nacional.
15
Cuadro 1. Proyectos FITEL (montos, localidades beneficiarias servicios provistos).
Monto (USD) Localidades Beneficiarias
Servicios provistos
FITEL 1 4,909,292.00 213 TUP
FITEL 2 6,048,676.00 2,227 TUP, Cabina Internet
FITEL 3 30,649,570.00 2,525 TUP, Cabina Internet
FITEL 4 9,706,300.00 1,616 TUP, Internet
FITEL 5 1,149,199.00 68 Internet
FITEL 6 10,604,468.00 2,315 Telefonía fija, TUP, Internet
FITEL 7 11,558,231.00 1,050 Internet
FITEL 8 48,849,000.00 3,877 Telefonía fija, TUP, Internet
FITEL 9 8,910,344.00 372 Telefonía fija, TUP, Internet
FITEL 10 15,900,000.00 683 Telefonía fija, TUP, Internet
FITEL 11 17,189,134.00 574 Telefonía celular
FITEL 12 14,983,544.00 292 Telefonía celular
FITEL 13 14,717,777.00 199 Telefonía celular
FITEL 14 14,462,000.00 776 Telefonía fija, TUP, Internet
FITEL 15 3,604,240.00 25
Telefonía fija, TUP, Internet, Intranet
TOTAL 213,241,775.00 16,812
Fuente: Página web FITEL Elaboración: Propia
Al igual que PER, FITEL también tiene criterios propios de asignación o priorización. Así,
según el documento “Guía de Identificación, Formulación y Evaluación Social de Proyectos
de Inversión en Telecomunicaciones Rurales a nivel de Perfil”, elaborado por la Secretaría
Técnica de FITEL, se puede resumir en dos filtros:
a. Disponibilidad previa: Que no tenga el servicio de telecomunicaciones que se esté
implementando en el proyecto en su localidad
b. Energía y Población: Que el centro poblado tenga al menos 150 habitantes o que
teniendo entre 50 y 150 cuenten con energía eléctrica convencional permanente.11
Además de esto, al momento de la implementación existen nuevos filtros pero estos suelen
definirse ad-hoc. Tal como tener condiciones geográficas adecuadas para poder recibir el
servicio.
3.3 Panorama
Si bien es cierto que ambos programas comparten características comunes como lo son el
estar enfocados en proveer infraestructura pública en localidades remotas y aisladas, ambos
programas tienen importantes diferencias que complican el análisis. En principio, tal como se
11Las cifras mostradas sobre estos filtros son aproximados pues estas cambian con el servicio. Así, por ejemplo
para el servicio de Internet se requiere que tenga por lo menos 200 habitantes y que se disponga de electricidad.
16
puede observar en los Mapas 1 y 2, parten de realidades distintas. Mientras que la
electrificación es un problema principalmente para las localidades más pequeñas y aisladas
en las zonas rurales, en el caso de las telecomunicaciones se podría decir que casi la
totalidad del mundo rural aún es elegible para ser beneficiada por FITEL. Esto complica el
análisis en la medida que reduce la probabilidad de observar localidades que sean
beneficiarias tanto de FITEL como de PER, es decir, de que exista traslape de ambos
programas, ya que mientras PER busca localidades pequeñas con un mayor índice de
carencias, FITEL busca a las localidades más grandes y con menor índice de carencias (un
ejemplo es el requisito de tener electricidad y/o un tamaño no inferior a 150 habitantes para
poder ser beneficiados por parte de FITEL).
4. Marco Teórico
Para establecer los potenciales efectos del acceso a electricidad y las TIC sobre el bienestar
de los hogares, analizaremos el siguiente modelo estático. Para el caso de salud,
utilizaremos un modelo desarrollado por Hoddinott y Kinsey (2001), Strauss y Thomas
(2007) y Glewwe y Miguel (2008). Considere la siguiente función estática de producción para
un resultado de salud, presentada en la Ecuación 1:
Ec. 1: 𝐻𝑡 = 𝐻(𝐶𝑡𝐶𝐻 , 𝑔𝑡 , 𝑛𝑡 , 𝑀𝑡, 𝐻𝐸𝑡 , 𝜖𝑡)
Donde CtCH es el consumo agregado en bienes del niño en el periodot. gt son los insumos de
salud dedicados al niño (como nutrientes, vacunas, medicinas, etc.), nt son las
características del niño tales como sexo, edad, etc. Mt captura las características de la
madre, HEtes el entorno de salud (como incidencia de las enfermedades infecciosas, la
calidad del aire y del agua, etc.) y ϵt captura las características del niño o de la familia que
son conocidas por la familia pero no observadas por el econometrista, tales como salubridad
inherente del niño o la eficiencia de los hogares para producir un niño sano. Ht es modelado
como un resultado en un periodo de tiempo, por ejemplo, mortalidad infantil o el estado de
salud del niño. La variable HEt es de particular importancia para el análisis pues captura el
efecto de los proyectos de electrificación y las TIC. Por ejemplo, si el hogar cuenta con
electricidad, tiene la posibilidad de que su fuente de iluminación sea la luz eléctrica. Esto
induciría al hogar a dejar de usar fuentes contaminantes de iluminación, como velas,
kerosene, petróleo, etc.
17
En el caso de escolaridad, Glewwe y Miguel (2008) utilizan un modelo de 2 periodos, cuya
función de producción de capital humano se resumen en una función de producción de
habilidades académicas, medida como las notas de los niños cuando el niño culminó la
primaria. Sin embargo, nosotros no observamos las notas académicas de los niños, sino el
año académico que cursa actualmente. Por lo tanto, podemos utilizar esta variable como
resultado de una función de producción, como lo muestra la ecuación 2:
Ec. 2: 𝑌𝑆𝑡 = 𝑆(𝐸𝐼𝑡 , 𝛼, 𝑆𝐶𝑡)
Donde EIt es la inversión de los padres en insumos de educación (por ejemplo, útiles
escolares, tiempo que los padres le dedican a sus hijos, etc.), α es la inteligencia innata del
niño y SCt son las características de la escuela. Al igual que HEt, SCt captura el efecto de los
PER y las TIC, dado que si el centro educativo cuenta con electricidad, telefonía móvil e
internet, mejoraría la calidad del servicio educativo que se le ofrece a los niños, y por lo
tanto, mejorar el aprendizaje e, por ende, incrementar los años de educación acumulados del
niño. Así, el acceso a estas tecnologías podría mejorar el aprendizaje vía mejores ambientes
para el aprendizaje (uso de computadoras, recursos interactivos de internet, microscopios,
etc.) lo que motivaría tanto a estudiantes como docentes. En particular, la literatura sugiere
que el uso de los servicios de telecomunicaciones proporciona un medio eficiente para hacer
llegar servicios como educación a las zonas alejadas12.
En ese sentido se puede decir que según los modelos de Hoddinott y Kinsey (2001), Strauss
y Thomas (2007) y Glewwe y Miguel (2008), los programas sociales de PER y FITEL
tendrían un efecto directo sobre la salud en el hogar y, de modo más general, en la
formación de capital humano (educación, p.e.).
Siguiendo a Sadoulet y de Janvry (1995) y Singh et al (1986), asumimos que los hogares
deciden óptimamente la producción, consumo y trabajo. En la primera etapa, el hogar decide
su producción de bienes a través del siguiente problema de optimización, esto se ve en las
ecuaciones 3 y 4:
Ec. 3: 𝑀𝑎𝑥 𝜋(𝑞ℎ , 𝑥, 𝐿) = 𝑝ℎ𝑞ℎ − 𝑝𝑥𝑥 − 𝑤𝐿𝑑
Ec. 4: Sujeto a: 𝑓(𝑞ℎ , 𝑥, 𝐿, 𝑒𝑙𝑡 , 𝑡𝑙𝑡) = 0
12Evidencia recopilada por Escobal y Torero (2004).
18
Donde 𝑞ℎ es la cantidad producida al precio 𝑝ℎ, 𝑥 son los factores usados en el proceso de
producción y 𝐿 son la cantidad de horas de trabajo usadas al precio 𝑤. Finalmente, 𝑓(∗) es la
función de producción del hogar. Asumimos que 𝑓(∗) depende de la dotación del hogar de
electricidad (𝑒𝑙𝑡)y de la dotación de bienes TIC (𝑡𝑙𝑡). Al resolver el problema, obtenemos las
ecuaciones 5, 6, 7 y 8:
Ec. 5 Oferta de bienes: 𝑞ℎ = 𝑞ℎ(𝑝ℎ , 𝑝𝑥𝑤, 𝑒𝑙𝑡, 𝑡𝑙𝑡)
Ec. 6: Demanda por factores de producción: 𝑥 = 𝑥(𝑝ℎ , 𝑝𝑥𝑤,𝑒𝑙𝑡, 𝑡𝑙𝑡)
Ec. 7: Demanda de trabajo 𝐿𝑑 = 𝐿𝑑(𝑝ℎ , 𝑝𝑥𝑤,𝑒𝑙𝑡, 𝑡𝑙𝑡)
Ec. 8: Beneficios: 𝜋∗ = 𝜋∗(𝑝ℎ, 𝑝𝑥𝑤,𝑒𝑙𝑡 , 𝑡𝑙𝑡)
En una segunda etapa, el hogar maximiza una función de utilidad 𝑈 que depende
positivamente del consumo agregado de bienes 𝐶𝑡, de la salud del niño 𝐻𝑡 y de su
escolaridad 𝑌𝑆𝑡 y negativamente de su oferta laboral 𝐿𝑆. Por lo tanto, el problema a resolver
se puede observar en Ecuaciones 9, 10, 11:
Ec. 9: 𝑀𝑎𝑥𝐶,𝐿𝑆,𝐻,𝑌𝑆𝑈(𝐶. 𝐿𝑆, 𝐻, 𝑌𝑆)
Sujeto a:
Ec. 10: 𝜋∗ + 𝑤𝐿𝑠 = 𝑝𝑐𝐶 + 𝑝ℎ𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ(𝑒𝑙𝑡, 𝑡𝑙𝑡)𝑔𝑡 + 𝑝𝑒𝑑𝑢𝑐(𝑒𝑙𝑡, 𝑡𝑙𝑡)𝐸𝐼𝑡
Ec. 11: 𝐿𝐷(𝑝ℎ , 𝑝𝑥𝑤, 𝑒𝑙𝑡, 𝑡𝑙𝑡) = 𝐿𝑆
Donde 𝐶 es el consumo del hogar a precio 𝑝𝑐, 𝑝ℎ𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ es el precio de los insumos de salud.
Nótese que 𝑝ℎ𝑒𝑎𝑙𝑡ℎdepende de la presencia de electricidad y las TIC en la localidad. Este
supuesto deriva dado que el acceso a ambos servicios permite a las familias reducir los
costos de acceder a estos servicios. Por ejemplo, los centros de salud podrían atender las 24
horas del día gracias a la presencia de electricidad y las TIC. Asimismo, la presencia de
electricidad en la posta médica hace factible la instalación de sistemas de refrigeración, que
harían posible el almacenamiento de ciertos medicamentos y la conservación de vacunas (a
través del proceso denominado «Cadena de Frío»). La presencia de las TIC permitiría la
comunicación con otros centros de salud o centro de provisión de medicamentos,
equipamiento médico e instrumentos tecnológicos. Esto generaría un aumento de la oferta
de insumos de los centros de salud rurales.
19
Asimismo, 𝑝𝑒𝑑𝑢𝑐 es el precio de los insumos de educación. Nótese que 𝑝𝑒𝑑𝑢𝑐 también
depende de la presencia de electricidad y las TIC. Este supuesto deriva de que si el niño
cuenta con electricidad en el hogar, telefonía móvil e internet, el niño podría estudiar más
horas y tener más recursos para mejorar su aprendizaje (computadora e internet).
Resolviendo este problema, se puede tener una demanda general por escolaridad y por
salud, definida por la ecuación 12:
Ec. 12: 𝐻𝐾𝑡 = 𝑑[𝜋∗, 𝑝𝑐 , 𝑝𝑒𝑑𝑢𝑐(𝑒𝑙𝑡, 𝑡𝑙𝑡), 𝑝ℎ𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ(𝑒𝑙𝑡, 𝑡𝑙𝑡), 𝐻𝐸𝑡 , 𝑆𝐶𝑡, 𝛼, 𝑛𝑡, 𝑀𝑡 , 𝜖𝑡 , 𝜎, 𝜏]
Donde𝜎 son las preferencias por la educación del niño y 𝜏 son las preferencias de los padres
por la salud del niño. Este modelo refleja que PER y FITEL pueden afectar la salud y la
escolaridad de los niños a través de 2 canales: (a) un canal directo en 𝐻𝑡 por medio de una
mejora en las condiciones ambientales en el hogar/localidad y en 𝑌𝑆𝑡 por la mejora en las
condiciones de infraestructura de los centros educativos; (b) un canal indirecto, por medio de
la reducción de los costos de acceso a servicios de salud y escolaridad, y por medio de
ingresos. Además, dichas demandas pueden ser reforzadas si ambos servicios de
infraestructura pública se proveen de manera conjunta si 𝜕𝐻𝐾𝑡
𝜕𝑒𝑙𝑡𝜕𝑡𝑙𝑡> 0 y
𝜕𝐻𝐾𝑡
𝜕𝑒𝑙𝑡𝜕𝑡𝑙𝑡>
𝜕𝐻𝐾𝑡
𝜕𝑒𝑙𝑡+
𝜕𝐻𝐾𝑡
𝜕𝑒𝑙𝑡 .
En otras palabras, según el modelo de Sadoulet y de Janvry (1995) y Singh et al (1986), se
señala que PER y FITEL tendrían un impacto en la función de producción del hogar, en los
precios de los bienes que se producen y de la asignación del tiempo dentro del hogar.
Siendo así que se esperaría un efecto directo en la producción (ingresos), en el empleo
(horas trabajadas) y en el incremento de las horas de estudio de los niños (o de manera
inversa, en el trabajo infantil). Un efecto indirecto de esta nueva asignación de factores en el
hogar tendría un efecto indirecto en la formación de capital humano en el largo plazo.
5. Datos
El conjunto de datos consiste en un único panel no balanceado de localidades rurales13
provenientes de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) desde el año 2007 hasta el
2012. Esta encuesta recopila información detallada de las principales características
socioeconómicas, laborales, educativas (entre otras) del hogar y de sus miembros. ENAHO
tiene representatividad en el ámbito rural (aproximadamente 8000 hogares rurales
13 La categoría de centro poblado rural se construye a partir de la definición que construye INEI que asigna una localidad como rural si tiene menos de 400 viviendas.
20
encuestados cada año) y para distintos grupos de edad por lo que los resultados son
extrapolables al resto del país. Además, para una correcta identificación contamos con el
código de centro poblado en que fue encuestado cada hogar, provisto por el INEI.14
La segunda fuente de información es la lista de proyectos de Electrificación Rural (PER)
entre los años 2006 y 2011 proviene del Ministerio de Energía y Minas (MEM), a través de la
Dirección General de Electrificación Rural (DGER)15. Esta información contiene la lista de
proyectos que fueron ejecutados por año, así como todas las localidades rurales que
recibieron el sistema eléctrico, con sus respectivos códigos INEI a nivel de centro poblado.
Desde el 2006 hasta inicios del 2011, ha habido 4843 localidades favorecidos con este
servicio. El gráfico 1 del anexo muestra la evolución de la cobertura de electricidad a nivel de
hogares. Como muestra el gráfico, la tendencia es creciente a medida que pasan los años.
Gráfico 1
La tercera fuente proviene de la lista de localidades beneficiadas por FITEL entre los años
2006 y 2011, cada cual con su respectivo código INEI a nivel de centro poblado16. Al igual
que la lista administrativa del DGER, esta información solo contiene aquellas localidades que
14 En un momento inicial de la investigación se planteó usar también la ENDES pero a medida que se avanzó en la investigación notamos la imposibilidad de recuperar la información de dicha encuesta a nivel de centro poblado. Esta información se solicitó directamente al INEI sin resultados favorables. 15 Entiéndase proyecto de Electrificación rural como la conexión del centro poblado a sistemas aislados de
electricidad, como pequeños sistemas eléctricos o sistemas fotovoltaicos. 16 Notar que no hay proyectos beneficiarios entre 2007 y 2009. Tal como se discutió líneas arriba cuando se presentó el programa.
-.5
0.5
11.5
-4 -2 0 2 4 6Período de Cobertura
Porcentaje de hogares electrificados - 1. s.d.
+ 1 s.d.
Cobertura de Proyectos de Electrificación Rural 2006-2010
21
efectivamente recibieron algún servicio de telecomunicaciones (telefonía fija, móvil, internet).
En dicho período se han beneficiado a 7884 centros poblados. El gráfico 2 del anexo
muestra la evolución de en el acceso de bienes TIC a nivel de hogares. En este caso, la
tendencia creciente no es tan clara.
Gráfico 2
Por otra parte, también se hará uso de los Censos de Poblacional y de Vivienda del 2005 y
del 2007 (CPV 2005 - CPV 2007). La información del CPV 2005 nos permite distinguir entre
localidades que ya contaban con el servicio eléctrico, lo cual los hace menos propensos a
recibir el programa PER y, a su vez, más propensos a recibir FITEL, dado que un pre-
requisito para recibir el programa es que la localidad debe contar con electricidad. Al mismo
tiempo, la información del CPV 2007 nos permite contrastar la información de la presencia de
electricidad en el año 2005, así como la obtención de otras variables relevantes que nos
sirven como proxies de los criterios de priorización de ambos programas en el tiempo. De
esta manera, extraemos las variables coeficiente de electricidad distrital y a nivel de centro
poblado, porcentaje de hogares que cuentan con algún servicio de telecomunicaciones,
porcentaje de hogares con agua y desagüe conectadas por red pública, calidad de
infraestructura de la vivienda, tasa de pobreza y pobreza extrema a nivel de localidades,
altitud y número de habitantes por localidad.
Con estas tres fuentes de información, construimos la data final codificando la ENAHO a
nivel de localidades, identificando como tratados a los hogares que habitan los centros
-.5
0.5
1
-5 0 5 10Período de Cobertura
Porcentaje de hogares con acceso a TIC - 1. s.d.
+ 1 s.d.
Cobertura de Proyectos de FITEL 2006-2010
22
poblados tratados en el respectivo año en que el programa fue implementado. Nuestra
muestra final incluye 1732 localidades rurales entre 2006 y 2012. De esta manera, se
observan 27807 hogares, 30736 niños entre los 0 y 10 años y 44720 individuos mayores de
18 años, de los cuales el 50.4% pertenece a la PEA ocupada. En la muestra, se observan 4
grupos de localidades: (a) 434 localidades que recibieron PER entre 2006-2011. De estas, el
85 % no contaba con electricidad en el 2005. El resto son localidades que recibieron
proyectos de ampliación o mejoramiento del sistema eléctrico en este periodo. (b) 288
localidades que contaban con electricidad en el 2005 y que recibieron algún proyecto de
FITEL entre 2006 y 2011 (c) 78 localidades que recibieron ambos proyectos de
infraestructura entre 2006 y 2011. El 83 % de estas localidades no contaban con electricidad
en el 2005, mientras que el resto recibió proyectos de ampliación o mejoramiento del sistema
eléctrico. (d) 1052 localidades que hasta el 2011 no contaban con ninguno de estos
servicios. El gráfico 3 resume la lista de localidades beneficiadas observadas en ENAHO
para cada año.
Gráfico 3
Fuente: Elaboración propia
Dos posibles debilidades que se puede identificar son las siguientes: (I) No todas las
localidades no contaban con electricidad desde el inicio del periodo de análisis, lo que
dificulta la interpretación de nuestros resultados. Sería ideal no incluir en el análisis a
aquellas localidades que en el 2005 ya contaban con electricidad. Sin embargo, se prefirió
114
76
104
5371
167 0 0
182
128
50
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
2006 2007 2008 2009 2010 2011
Proyectos de infraestructura
Localidades recibieron PER
Localidades recibieron FITEL
23
incluirlas para obtener un mayor número de localidades tratadas17. (II) Se utiliza el supuesto
de que las localidades que no recibieron ningún proyecto de infraestructura son localidades
elegibles para recibir alguno de estos servicios, y por lo tanto, son un “grupo de control puro”
de las localidades beneficiarias en la muestra. Si bien es cierto este grupo recibirá algún
proyecto en el futuro, en la práctica no se puede afirmar que son totalmente comparables
con el grupo de tratamiento. Sería ideal quedarnos solo con aquellos centros poblados que
eran elegibles por alguno de estos programas pero por alguna razón no fueron beneficiados
en el intervalo de años utilizados en el análisis. Sin embargo, la data administrativas del
DGER y de MTC solo contiene la lista de localidades beneficiadas.
Las tablas 1 y 2 se observan las estadísticas descriptivas de las localidades beneficiadas por
PER y FITEL, respectivamente, utilizando variables extraídas del CPV 2007. Para cada
servicio, identificamos localidades que fueron beneficiadas en una etapa temprana (2008-
2009) y una etapa tardía (2010-2011). Dos aspectos a resaltar. En primer lugar, en ambos
casos las localidades beneficiadas en el 2008 o 2009 tienen en su mayoría similares
características que las beneficiadas en el 2010 o 2011. Esto es importante porque nos
permite asumir que las localidades beneficiadas en periodos posteriores son buenos grupos
de control para las beneficiadas en una etapa temprana. En segundo lugar, se observan
algunos criterios de selección importantes de ambos programas. En el caso de PER, se ha
priorizado la atención de aquellas localidades con un mayor ratio de pobreza, ubicadas en
zonas de mayor altitud y con un número de habitantes pequeño (promedio de 234 personas),
mientras que FITEL ha priorizado localidades con un mayor coeficiente de electricidad, que
contaban anteriormente con cobertura de telefonía móvil, ubicadas en zonas de mayor altitud
y con un número de habitantes relativamente alto (promedio de 500 personas).
La tabla 3 muestra las estadísticas descriptivas del hogar para el año 2007, por cada grupo
beneficiario en la muestra. Los datos muestran que hay diferencias significativas entre los
grupos de hogares beneficiados de manera individual y de manera conjunta por ambos tipos
de programas, en comparación con aquellas localidades que no recibieron ningún tipo de
infraestructura. Las localidades beneficiarias de FITEL y que contaban con electricidad antes
del 2005 cuentan con una mayor acumulación de capital físico y humano, y por ende, se
refleja en mayores ingresos. Por otro lado, aquellas comunidades que recibieron PER y
17 En futuras versiones, se utilizará el CPV 2007 para crear una línea de base a nivel de localidades, de tal manera que se analice el impacto de las complementariedades en el periodo establecido sobre aquellas localidades que no contaban con ningún servicio en el 2007.
24
FITEL a la vez tiene ciertas diferencias que el grupo de localidades que solo recibió PER. Sin
embargo, no hay un patrón definido. Por último, cabe destacar que estos 3 grupos cuentan
con mejor estatus socioeconómico que aquellas localidades que no cuentan con ninguno de
estos 2 servicios.
6. Metodología empírica
Como se mencionó, el reto de evaluar el impacto causal de la interacción entre ambos
programas radica en que las localidades beneficiadas con PER son las que presentan
mayores carencias en término de acceso a servicios públicos, mientras que lo contrario
ocurre con las que fueron beneficiadas con FITEL. A fin de lidiar este problema, se optó por
aplicar un análisis de diferencias en diferencias sobre nuestra muestra de interés. Esta
estrategia explota las diferencias en el año de recepción de ambos programas llevadas a
cabo entre 2006 y 2011. La ecuación a estimar será la siguiente:
𝑌𝑖𝑗𝑡 = 𝛼𝑗 + 𝜙𝑡 + 𝜃1𝑒𝑙𝑒𝑐𝑗,𝑡 + 𝜃2𝑇𝐼𝐶𝑗,𝑡 + 𝛽1𝑒𝑙𝑒𝑐𝑗,𝑡 ∗ 𝑇𝐼𝐶𝑗,𝑡 + 𝑋𝑖𝑗𝑡′ 𝛾 + 𝜖𝑖𝑗𝑡
Donde 𝑌𝑖𝑗𝑡 es el resultado de interés del hogar/individuo 𝑖 en el centro poblado 𝑗 en el año 𝑡.
𝑒𝑙𝑒𝑐𝑗,𝑡 es un indicador que toma el valor de 1 si el centro poblado 𝑗 es beneficiado por un
PER desde el año 𝑡 − 𝑘, 0 de otra manera. 𝑇𝐼𝐶𝑗,𝑡 es un indicador que toma el valor de 1 si el
centro poblado 𝑗 es beneficiado por FITEL desde el año 𝑡 − 𝑛 y 0 de otra manera. 𝛼𝑗 es el
efecto fijo por centro poblado, la cual controla por diferencias entre localidades constantes en
el tiempo. Por otro lado, 𝜙𝑡 es el efecto fijo por año de encuesta, la cual controla por
tendencias comunes a todas las localidades. 𝑋𝑖𝑗𝑡 es un vector de controles, por ejemplo, las
características del hogar o de los individuos. Finalmente, 𝜖𝑖𝑗𝑡 es el término de error que en
todas las estimaciones será agrupada a nivel de localidades para tener en cuenta la
correlación serial entre la población viviendo en la misma localidad.
En este modelo, las estimaciones de 𝜃1 y 𝜃2 proveen una medida de efecto promedio de
cada programa en sí mismos años posteriores al tratamiento, en relación al año de inicio,
mientras que 𝛽1 provee una medida del efecto de las complementariedades entre ambos
programas sobre los resultados de interés. Para interpretar estos resultados como causales
con la estrategia empleada, el supuesto fundamental es que, en ausencia de ambas
intervenciones, todas las localidades seguirían la misma tendencia para los resultados de
25
interés, es decir, se asume que el tiempo de llegada del tratamiento es ortogonal a los
resultados potenciales, condicionado a una serie de características.
Un aspecto importante que se detectó después de realizar las estimaciones es que si bien el
coeficiente de 𝜃1 si puede interpretarse como el efecto del programa PER, es más difícil
argumentar lo mismo para 𝜃2, pues se observa que todos estos centros poblados ya contaba
con electricidad en el 2005. Es otras palabras, FITEL puede estar correlacionado con el
efecto de electricidad que ya existía previamente. Esto no le resta validez a 𝜃2, pero le da
una interpretación particular pues podría entenderse en sí misma como una
complementariedad a largo plazo. Finalmente, 𝛽1 se puede interpretar como una
“complementariedad en el corto plazo”, puesto que este toma el valor de 1 únicamente para
los centros poblados que en su mayoría no tenían electricidad en el 2005 y recibieron PER y
FITEL (en todos los casos FITEL llegó el mismo año o años después) durante el período de
análisis18.
Una posible debilidad de esta estrategia es que no se logré mitigar la endogeneidad del
despliegue de ambos proyectos de infraestructura. Una posible solución a este problema
sería incluir en nuestra regresión algunas características que podrían considerarse dentro de
las reglas que se siguieron para aquellas localidades que fueron beneficiadas más antes que
otras.
7. Resultados
En esta sección, implementamos el análisis empírico de la metodología expuesta en la
sección anterior. Para esto, asumimos que, si el proyecto 𝑟 que afecta a la localidad 𝑗
culmina en el año 𝑡, el hogar/ individuo 𝑖 será beneficiado con electricidad y/o FITEL en el
año 𝑡 + 1. Por ende, los resultados son estimados para 𝑘 = 1. Los resultados finales se
reportan en el apéndice. Empezaremos analizando el efecto de la focalización de ambos
programa sobre el acceso a los servicios ofrecidos, así como el gasto de los hogares en
dichos servicios. Luego, analizaremos el efecto de estos programas sobre ingresos, gastos y
18 Como se mencionó en la sección 5, en futuras versiones se excluirá a aquellas localidades que en
el 2005 ya contaban con electricidad. Por lo tanto, la ecuación a estimar sería:
𝑌𝑖𝑗𝑡 = 𝛼𝑗 + 𝜙𝑡 + 𝛽0𝑒𝑙𝑒𝑐𝑗,𝑡 + 𝛽1𝑒𝑙𝑒𝑐𝑗,𝑡 ∗ 𝑇𝐼𝐶𝑗,𝑡 + 𝑋𝑖𝑗𝑡′ 𝛾 + 𝜖𝑖𝑗𝑡.
26
oferta laboral. Finalmente, analizaremos los efectos de ambos programas sobre capital
humano, reflejados en educación, trabajo infantil y salud.
Asimismo, la literatura discute que los beneficios de la inversión en infraestructura pública
serían diferenciados entre hogares pobres y ricos debido a su dotación de capital humano y
físico (Escobal, 2000; Van de Walle, 2000). Ante esto, nuestros resultados presentan
estimaciones con efectos diferenciados por educación, calidad de la vivienda y sexo del jefe
del hogar para analizar los efectos distributivos de ambos programas.
7.1 Complementariedades en el acceso a servicios
La tabla 4 muestra que el acceso a ambos programas de manera individual eleva la
probabilidad de que el hogar ubicado en la localidad beneficiada acceda al servicio. La
columna (1) muestra los resultados del modelo sin incluir controles a nivel del hogar,
mientras que la columna (2) sí los incluye. En el caso del PER, cuando una localidad es
beneficiada con un sistema aislado de electricidad en el año 𝑡, eso eleva la probabilidad de
que el hogar sea conectado a la red energética en 36 puntos porcentuales un año después
del tratamiento. Esta cifra es mayor comparando con lo hallado por Fernández y Dasso
(2013)19.
En el caso de FITEL, cuando una localidad es beneficiada con la instalación del servicio de
telefonía pública, conexión con internet y/o cobertura de telefonía celular, eso eleva la
probabilidad de que el hogar cuente con algún bien TIC (teléfono fijo, celular o Internet) en
10 pp. Sin embargo, cuando se analiza el efecto individual, solo encontramos evidencia
sobre la cobertura de telefonía móvil. Esta cifra es menor a lo hallado por Beurmann et al
(2012). Vale la pena destacar también que el acceso a Internet por parte de los hogares está
explicado por los proyectos de electrificación y no por los proyectos de FITEL en sí.
Estos resultados son importantes si se tiene en cuenta los lineamientos de política de FITEL
y el DGER, porque hay evidencia de que ambos programas están cumpliendo su objetivo de
cobertura. Sin embargo, la literatura señala que, si bien es cierto que los proyectos de
infraestructura rural se focalizan en las localidades más desfavorecidas, dentro de cada
localidad el acceso a los distintos tipos de inversión pública depende de la dotación de
19Note que a diferencia de los demás resultados analizados en la tabla 2, el acceso a electricidad no depende de las complementariedades. Esto se debe a que una condición que debe cumplir la localidad rural para ser beneficiaria de algún proyecto de FITEL es que debe contar con el servicio de energía eléctrica.
27
capital físico y humano que posea el hogar. Aquellos hogares que hayan acumulado mayor
capital son los que pueden cubrir los costos de la inversión en infraestructura realizada por
las empresas operadoras. La tabla 5 muestra los resultados de las estimaciones del modelo
incluyendo efectos diferenciados. La columna (1) muestra efectos diferenciados por años de
educación del jefe del hogar, la columna (2) muestra efectos diferenciados por calidad de la
vivienda y la columna (3) analiza efectos heterogéneos por sexo del jefe del hogar.
En el caso de las localidades beneficiadas por PER, no hay evidencia de que el acceso a
electricidad sea diferenciado entre hogares pobres y hogares ricos, con excepción de
aquellos hogares que cuentan con una mejor calidad de la vivienda. Estos resultados son
evidencia de que la política de universalidad en el acceso a este servicio por parte del
DGER-MEM. En el caso de los proyectos de FITEL, el efecto si es diferenciado por status
socioeconómico, hogares con mayor educación y con mejor calidad de la vivienda elevan la
probabilidad de contar con telefonía fija, celular e internet. Incluso, hay evidencia de
complementariedades con los proyectos de electrificación rural y capital. En este contexto, la
provisión de servicio de telecomunicaciones tiene una naturaleza distinta, a diferencia de los
PER, donde el MEM realiza un subsidio cruzado a favor de los pequeños usuarios y que ha
determinado una reducción efectiva en las tarifas de los clientes rurales, los usuarios de
FITEL pagan la tarifa normal en el acceso a bienes TIC.
7.2 Complementariedades sobre gastos en electricidad y telecomunicaciones
Los resultados de la tabla 6 muestran que el gasto de los hogares en energía eléctrica en
promedio se ha elevado en casi 345 % anual. Este gasto se eleva 147 % más para aquellos
hogares con mejor índice de calidad del a vivienda. Sin embargo, Escobal (2004) advierte
que esto no significa que se esté satisfaciendo de una forma eficiente los requerimientos
energéticos20.
Esta misma tabla también muestra evidencia de un efecto sustitución entre fuentes de
iluminación alternativas. Analizando el gasto anual en kerosene y velas, se observa en
promedio una reducción en el gasto de amas fuentes de 155 y 211 %, respectivamente.
Esto es muy importante si tenemos en cuenta que una de las políticas del DGER-MEM es la
reducción de incidencia de afecciones a la vista (ojos irritados y visión cansada) y a las vías
20Este estudio no profundiza las desigualdades generadas en el consumo de energía. Por ejemplo, comparar localidades que cuentan con energía eléctrica las 24 horas del día con aquellas que sufren restricciones.
28
respiratorias, así como enfermedades gastrointestinales, producto de la reducción en el uso
de fuentes contaminantes de energía dentro del hogar.
La tabla 7 muestra los resultados de la cobertura de ambos programas sobre el gasto en
telefonía fija, celular e Internet. De esta manera, los hogares elevan en promedio su gasto en
celulares en 113 % anual. Este gasto se eleva aún más a mayor status socioeconómico y
cuando se accede a un PER. Con respecto a telefonía fija e Internet, en promedio el gasto se
mantiene, pero hay efectos heterogéneos similares al gasto en telefonía móvil. Vale la pena
destacar también que el efecto en el gasto es menor cuando el jefe de hogar es mujer para
telefonía móvil y fija.
7.3 Complementariedades sobre ingresos, gasto y pobreza
La tabla 8 muestra los efectos de manera individual y conjunta de ambos programas sobre
ingresos monetarios totales, gasto total y pobreza. En el caso del ingreso monetario familiar,
los resultados muestran que el acceso a ambos proyectos de infraestructura entre 2006 y
2011 elevan el ingreso anual real en 12.6 %, mientras que el retorno individual de acceso a
electricidad es estadísticamente nulo. Cuando se analiza efectos heterogéneos por estatus
socioeconómico, el efecto de recibir una proyecto de FITEL entre 2006-2011 y el haber
tenido electricidad desde antes de 2005 es positivo para cada año de educación adicional
alcanzado por el jefe del hogar (1.4 %). Igualmente, vemos que no hay efectos diferenciados
para pobres y ricos si tomamos en cuenta diferencias en la calidad del hogar. Así, el ingreso
real se eleva en 22.5 %. Estos efectos son consistentes con Escobal y Torero (2004).
La provisión de electricidad de manera individual tiene efectos contrarios a lo esperado sobre
el gasto y la probabilidad de un hogar de ser pobre. Estos resultados “contra-intuitivos” solo
reflejan que la focalización del DGER-MEM se centra en las localidades más pobres, tal
como está establecido en el PNER. Por otro lado, estos resultados muestran que la provisión
de cada servicio de manera aislada no es suficiente para que las familias rurales traspasen
la línea de pobreza. Hay muchas razones para pensar que el retorno de ambas inversiones
sea decreciente. Es probable que el acceso a ambos programas de manera individual
“mueva” a los hogares rurales cerca de la línea de pobreza, más no la traspasen en el corto-
mediano plazo, por lo que sería mejor utilizar indicadores de brecha de pobreza. No
obstante, cabe destacar que aquellos hogares cuyo jefe de hogar es mujer tiende a reducir
su tasa de pobreza en 4.6 pp.
29
7.4 Complementariedades sobre oferta laboral y distribución de ingresos
Un determinante crucial en el incremento de los ingresos de los hogares rurales es el efecto
sobre las horas trabajadas. La evidencia empírica muestra que el acceso a algún tipo de
infraestructura pública de manera individual representa un choque tecnológico a la frontera
de posibilidades de producción, lo que induce a los hogares a trabajar más con el fin de
maximizar sus potenciales beneficios. Las tablas 9 y 10 muestran los efectos de ambos
programas sobre oferta laboral. Los resultados sugieren que no hay efectos sobre empleo.
Sin embargo, en aquellas localidades que contaban con electricidad en el 2005 y recibieron
algún proyecto de FITEL la tasa de empleo femenina se incrementa en 1.6 pp, en contraste
con la de los hombres, que se reduce en 2.1 pp. Bajo esta misma línea, los resultados
muestran que este incremento en la tasa de empleo está dirigido hacia actividades no
salariales. Así, la tasa de mujeres auto-empleadas se elevó en 5.2 pp.
Con respecto a las fuentes de ingresos, la evidencia sugiere que el acceso a mayor
infraestructura rural permite a los hogares sustituir actividades agropecuarias por actividades
no agropecuarias, en promedio más rentables que las primeras. Nuestro análisis no
encuentra evidencia de un efecto sustitución de manera consistente. Sin embargo, al parecer
hay un efecto sustitución de estas actividades para los hombres. De esta manera, los
hombres reducen la probabilidad de trabajar en una actividad agropecuaria en 5.5 pp,
mientras que las mujeres parecen elevar dicha probabilidad en 6.2 pp.
La tabla 10 muestra los efectos sobre el número de actividades laborales a las que se dedica
el individuo y el número de horas trabajadas a la semana. Con respecto al número de
actividades laborales del individuo, en promedio no hay efectos significativos. Sin embargo,
individuos menos educados que recibieron FITEL y contaban con electricidad en el 2005
tienden a elevar la tasa de individuos que se dedican a más de una actividad en 7 pp,
mientras que cada año adicional de educación reduce dicha tasa en 0.5 pp. Esto sugiere que
individuos más educados tienden a especializarse más en una actividad específica. Por otro
lado, son las mujeres quienes reducen más esa tasa (2.3 pp). Asimismo, no hay evidencia
de que los individuos eleven la cantidad de horas trabajadas durante la semana producto del
acceso a ambos tipos de infraestructuras: para los beneficiarios de FITEL se redujo la
cantidad de horas trabajadas en 3.6 % y para aquellos que recibieron ambos proyectos en el
intervalo de años analizados en 22.7 % (efectos heterogéneos). Es probable que haya un
30
“efecto ingreso”, que se explicaría por el aumento de la productividad de individuos con
mayor capital humano acumulado junto con el shock a ambos tipos de tecnologías.
La tabla 11 analiza los efectos sobre ingresos anuales individuales y porcentaje de ingresos
individuales proveniente de actividades agrícolas. La conclusión que se desprende de esta
tabla es que aquellos individuos más educados reducen su fuente de ingresos agrícolas, en
contraste con aquellos sin educación, los cuales se dedican a actividades agrícolas.
Asimismo, producto de que las mujeres se dedican a actividades agrícolas luego de acceder
a ambos tipos de infraestructura, es deducible que este hecho explique el aumento en el
porcentaje de ingresos provenientes de fuentes agrícolas.
En resumen, el análisis sugiere que hay efectos limitados sobre oferta laboral e ingresos
sobre grupos específicos. Esta evidencia no es tan consistente con la experiencia
internacional.
7.5 Complementariedades sobre matrícula y asistencia escolar primaria y
secundaria
La tabla 12 muestra los efectos de las complementariedades de ambos programas sobre
matrícula y asistencia para niños entre 6 y 11 años. Los resultados no muestran evidencia de
que el efecto conjunto de ambos tipos de inversiones juegue un rol importante. En cambio,
para jóvenes entre 12 y 17 años, la tabla 13 muestra que el efecto es significativo para
aquellos con menor capital humano. Con respecto a la tasa de matrícula, aquellos hogares
cuyo efe de hogar no tenía educación y ubicados en aquellas localidades que recibieron
FITEL y contaban con electricidad elevaron el porcentaje de matrícula en 4.8 pp. Asimismo,
en estas mismas localidades se elevó la tasa de matrícula para las mujeres en 3.4 pp. Lo
mismo ocurre para la tasa de asistencia efectiva al colegio: la tasa de asistencia se elevó en
3.6 pp para hogares menos educados y 2.8 pp para las mujeres.
Finalmente, el efecto de años acumulados para estos jóvenes también tiende a
incrementarse para aquellos hogares menos educados. De esta forma, la
complementariedad entre ambos tipos de infraestructura incrementa en 0.21 años el año de
educación reportada en la ENAHO para los jóvenes entre 12 y 17 años.
31
7.6 Complementariedades sobre trabajo infantil
La tabla 14 muestra los efectos de la recepción de ambos servicio sobre trabajo para niños
entre 6 y 13 años. Aquellas localidades beneficiadas con FITEL logran reducir su tasa de
trabajo infantil en 9.4 pp, similar a lo hallado por Beuermann (2011). No obstante, lo que el
autor identifica como un efecto neto de FITEL, nuestros resultados se explican desde el
punto de vista de las complementariedades.
7.7 Complementariedades sobre estado de salud y demanda por servicios de
salud
La tabla 15 muestra el impacto de las complementariedades sobre estado de salud y
demanda por servicios de salud para niños entre 0 y 10 años. En el caso incidencia de
enfermedades crónicas (tales como asma, enfermedades gastrointestinales, tuberculosis,
etc.) el programa de electrificación rural juega un rol importante. Aunque en general no hay
efectos, al analizar efectos heterogéneos, el acceso a electricidad reduce la incidencia de
este tipo de enfermedades para aquellos hogares con menor estatus socioeconómico. Por
ejemplo, hogares con jefe de hogar sin ningún año de educación tienen 2.8 pp menos
probabilidad de padecer una enfermedad crónica que aquellas localidades que no cuentan
con este servicio. Asimismo, aquellos niños que viven en hogares de baja calidad o donde el
jefe de hogar es mujer reducen su probabilidad de enfermarse en 1.5 pp y 1.4 pp,
respectivamente. No hay evidencia de efectos de las complementariedades.
En el caso de demanda por servicios de salud, no hay evidencia contundente de que las
madres acudan a vacunar a sus hijos o llevarlos al centro de salud condicionado a que el
niño haya estado enfermo. Solo para el caso aquellos niños que viven en hogares cuyo jefe
de hogar son menos educados, si hay evidencia del efecto de las complementariedades.
Esto genera una discusión porque se esperaría efectos significativos sobre ambas variables.
El acceso a electricidad sumado a el acceso a telefonía e Internet deberían incrementar el
suministro de medicamentes (entre ellos, vacunas) y elevar la atención médica21.
7.8 Acceso a complementariedades sobre acceso a Internet
La tabla 16 muestra los resultados del acceso a ambas tecnologías sobre el uso de internet
para los jóvenes entre 6 y 17 años. Los resultados muestran que la probabilidad de que el
21 En este documento falta analizar si aquellos que acudieron al centro de salud recibieron otro tipo de suministros de salud, como medicamentes, controles de salud, atenciones de parto para el caso de las madres, etc.
32
joven acceda a Internet (por medio de su hogar, de una cabina, etc.) se eleva en 2 pp,
mientras que la frecuencia de uso se intensifica para hogares con mejor estatus
socioeconómico.
8 Recomendaciones de política
El presente estudio busca dar nuevas luces sobre el impacto conjunto de programas sociales
de inversión en infraestructura. Así, consideramos que nuestras recomendaciones de política
se dirigen, principalmente, al Fondo Nacional de Inclusión Económica (FONIE), reciente
fondo que busca brindar “combos” de infraestructura en zonas rurales y a los programas
FITEL y PER, en la medida que consideren las posibles ventajas de trabajar conjuntamente
o en alianza entre sí o con FONIE.
La revisión detallada de los lineamientos de política de los programas de FITEL y PER
realizada en esta investigación nos indican que estos parecen funcionar con distintos
criterios de focalización y de manera no vinculada entre sí, a pesar de que los lineamientos
de política de ambos programas resaltan el carácter de universalidad del acceso a estos
servicios22. Nuestra percepción es que ambos, y esto puede ser generalizable a otros
programas de inversión en infraestructura, tienen públicos objetivos distintos en la medida
que el acceso previo a estas tecnologías no es similar (en este caso, existe una elevada tasa
de electrificación rural en comparación de la de acceso a TIC). Esto último podría
considerarse grave en la medida que no se consideran criterios de pobreza en la selección
sino, principalmente, los de ruralidad (tamaño de población), acceso previo y otros criterios
técnicos, que podrían ser cuestionables en el marco de que ambos buscan, como objetivo,
incrementar las oportunidades económicas de las comunidades más pobres.
Por otra parte, podría darse el caso que FITEL y PER deben ser considerado dentro del
Fondo Nacional de Inclusión Económica (FONIE), el cual aspira brindar “combos” o
“paquetes” de programas de infraestructura (saneamiento, electrificación,
telecomunicaciones y redes viales), puesto que podría darse el caso de que el público
potencial para recibir "combos" de servicios pueda ser muy reducido en comparación con los
que se tendría al tratarlos por separado. En ese sentido, Apoyo (2014) señalan que, desde
22 Véase “Plan Nacional de Electrificación Rural (PNER) periodo 2004 – 2013” (electrificación rural) y el Decreto Supremo Nº 024-2008-MTC (FITEL) para revisar los criterios de priorización de ambos programas.
33
su creación en 2012, FONIE no ha hecho intervenciones de “combos” de cuatro servicios y
muy pocos con tres, siendo la mayoría intervenciones de un único servicio.23
Otro aspecto que consideramos relevante para los programas sociales PER y FITEL es
incluir criterios comunes de focalización, tales como los indicadores de focalización
generados por el Sistema Nacional de Focalización de Hogares (SISFOH), el cual busca dar
herramientas a los programas sociales para una mejor focalización de sus beneficiarios. En
este caso, la inclusión de criterios de pobreza monetaria es recomendable en la medida que
restarían arbitrariedad en la selección de los centros poblados beneficiarios y, en cambio,
generarían que ambos programas tengan ámbitos de intervención comunes y, por
consiguiente, mayor impacto de las complementariedades entre ambos.
Asimismo, se sugiere el cruce de información administrativa tanto de las localidades que ya
fueron beneficiadas con cada tipo de servicio como de los futuros proyectos de
infraestructura, de tal manera que se focalice a aquellas localidades con mayor índice de
carencias. También la inclusión (o aproximación) a información de línea de base para cada
proyecto. Si bien esto podría incrementar considerablemente los costos de monitoreo y
evaluación, se puede pensar en el uso de información secundaria a nivel de centro poblado
como lo son los Censos de Población y Vivienda de 2007 o los barridos censales utilizados
por el SISFOH para la focalización de programas sociales (cuyos últimos dos levantamientos
fueron en el 2009 y en el 2013, por ejemplo).
Los resultados hallados nos muestran que, si bien es cierto, la provisión de ambos servicios
de infraestructura beneficia en promedio a todos en el caso de variables como ingreso,
gasto, oferta laboral y distribución de las fuentes de ingreso, este efecto es mayor para
aquellos individuos/hogares con mayor año de educación acumulado. Por lo tanto, no basta
con conectar a los hogares a estas nuevas tecnologías, sino que es necesario dar las
herramientas necesarias para que la provisión de ambos servicios sea aprovechada al
máximo. Se propone la elaboración de proyectos de capacitación a los individuos de las
localidades beneficiadas, con el apoyo de las empresas regionales que proveen dichos
servicios (electricidad y telecomunicaciones). Estos programas de capacitación tendrían
como objetivo incrementar la productividad y producción en zonas rurales, a través del uso
23 Apoyo (2014) señala 2 razones: La primera es que el MIDIS tiene dificultad para coordinar los procesos de provisión de infraestructura con todos los ministerios involucrados y, segundo, falta de un listado de centros poblados donde estos paquetes puedan ser implementados.
34
de ambos tipos de tecnologías; fundamentalmente en el grado de transformación y valor
agregado de los productos agrícolas, ganaderos, artesanales, etc. Por ejemplo, el MEM, a
través de Swisscontact24, viene implementando desde Junio de 2008 el programa “Usos
productivos de la Energía Eléctrica” en las áreas rurales electrificadas en las regiones de
Ancash, Junín, Piura y Tumbes, San Martín y Yurimaguas25.
Un aspecto que llama a la atención, es que en el caso de los niños entre 6 y 11 años no
vemos efectos del programa en temas de educación o salud, lo que da hincapié a que no
basta solo con brindar a las localidades con nuevas tecnologías, sino que deben ir de la
mano con reformas en el sistema educativo o de salud (tanto en equipamiento físico como
en capital humano). Así también debemos tomar en cuenta que en la mayoría de zonas
rurales, la escasez de docentes y de escuelas, por más que cuenten con el acceso de este
combo de infraestructura, impedirá que los menores puedan acceder y tener una educación
de calidad.
9 Conclusiones y posibles extensiones
Este trabajo evalúa los efectos del acceso a los programas sociales de provisión de
infraestructura en Telecomunicaciones (FITEL) y Electrificación (PER) en el proceso de
desarrollo de los hogares. Explotando el despliegue de ambos programas a través de las
localidades rurales en el tiempo, se adopta la estrategia de efectos fijos a nivel de centros
poblados para estimar las complementariedades de ambos programas sobre algunas
variables resultado a nivel de hogar y de individuo. Los resultados preliminares sugieren que
la provisión de ambos servicios de infraestructura tiene efectos significativos y esperados
sobre el bienestar del hogar y formación de capital humano, especialmente para los más
pobres. De esta manera, cada programa cumple con la cobertura de ambos servicios sobre
los hogares. Asimismo, hay evidencia de que las complementariedades incrementan los
ingresos de los hogares rurales, a diferencia de solo contar con electricidad, cuyo efecto es
24 Swisscontact es la fundación independiente orientada al fomento económico para la cooperación internacional para el desarrollo. Tiene presencia en 27 países. Esta organización está presente en el Perú desde 1966 a través de proyectos de desarrollo sostenible que benefician a poblaciones en pobreza o en alto riesgo social, en ámbitos urbanos y rurales. Como parte de su estrategia de intervención, establece alianzas con entidades de cooperación, actores públicos y privados y, en particular, empresas comprometidas con el desarrollo comunitario y la competitividad del territorio donde operan. 25 Véase http://www.swisscontact.org.pe/desarrollo-rural/usos-productivos-electricidad-rural
35
nulo. Además, se encuentran efectos sobre la tasa de matrícula y asistencia a nivel
secundaria y sobre trabajo infantil. Finalmente, los PER tienen efectos de manera individual
sobre la incidencia de enfermedades crónicas.
Sin embargo, los resultados también nos indican que estos parecen funcionar con distintos
criterios de focalización y de manera no vinculada entre sí, a pesar de que los lineamientos
de política de ambos programas resaltan el carácter de universalidad del acceso a estos
servicios.
Para extender este documento y mejorar la rigurosidad del método empírico, se realizará en
futuras versiones el análisis solo para aquellas localidades que no contaban con electricidad
en el 2005. Se añadirán tendencias heterogéneas a nivel de localidad, utilizando las
variables extraídas del censo 2005 y/o 2007 como chequeo de robustez. Asimismo, se
utilizarán test de falsificación para verificar la veracidad de nuestros resultados. Por otro lado,
condicionado a recibir ambos proyectos de infraestructura, se podría explotar el tiempo de
exposición a estas complementariedades como estrategia de identificación. A través de la
estrategia de efectos fijos por localidad, se busca determinar si, condicionado a ser
beneficiario de ambos programas, hay efectos adicionales debido al tiempo de exposición.
36
10 Bibliografía
Aker, J. (2010). “Information from Markets Near and Far: Mobile Phones and
Agricultural Markets in Niger”. American Economic Journal: Applied Economic 2: 46-
59.
Alcázar, L.; Nakasone, E. y Torero, M. (2007). “Provision of Public Services and
Welfare of the Poor: Learning from an Incomplete Electricity Privatization Process in
Rural Peru”. Washington: Inter-American Development Bank.
Apoyo Consultoría (2014). “Cuatro medidas para proveer combos de infraestructura
básica a la población más excluida”. Propuesta de Política N°3.
Banerjee, A., Duflo, E. y Qian, N. (2012). “On the Road: Access to Transportation
Infrastructure and Economic Growth in China”. NBER working Paper series No.
17897.
Bensch, G., Kluve, J. y Peters, J. (2011). “Impacts of Rural Electrification in Rwanda”.
IZA Discussion Paper 6195.
Beuermann, D. (2010). “Telecommunications Technologies, Agriculture Profitability,
and Child Labor in Rural Peru.” Documento de Trabajo DT. No. 2011-002, Banco
Central de Reserva del Perú.
Beuermann, D., McKelvey, C. y Sotelo, C. (2012). “The Effects of Mobile Phone
Infraestructure: Evidence from Rural Peru.” Banco Central de Reserva, Series
Documentos de Trabajo 2012-002.
Beuermann, D., McKelvey, C. y Vakis, R. (2012) “Mobile Phones and Economic
Development in Rural Peru.” The Journal of Development Studies.
Canning, D. y Bennathan, E. (2000) “The Social Rate of Return on Infrastructure
Investments.” Washington, DC: World Bank Development Research Group Public
Economics and Private Sector Development and Infrastructure Group.
Carbajal, M. y Ruiz, E. (2013). “Evaluación de Impacto de la Electrificación Rural en el
bienestar de los hogares del Perú.” V International SymposiumonEnergy, Puerto Rico.
Chong, A.,Galdo, V. y Torero, M. (2009). “Access to Telephone Services and
Household Income in Poor Rural Areas Using Quasi-natural Experiment for Peru.”
Economica No. 76: 623-648.
Dinkelman, T. (2011). “The effects of Rural Electrification on Employment: New
Evidence from South Africa”. American EconomicReview 101: 3078-3108.
Dirección General de Electrificación Rural (DGER) “Plan Nacional De Electrificacion
Rural (Pner) Periodo 2004 – 2013”.
Dirección General de Electrificación Rural (DGER) “Plan Nacional De Electrificacion
Rural (Pner) Periodo 2012 – 2021”.
Decreto Supremo Nº 024-2008-MTC.
Escobal, J. (2002). “El rol de los activos públicos en la generación de oportunidades
de empleo rural no agropecuario en el Perú” Lima: GRADE.
Escobal, J. (2004). “The Role of Public Infrastructure in Market Development in Rural
Peru.” PhD. Tesis. Wageningen University. The Netherlands. 254 pp.
37
Escobal, J. y Torero, M. (2004). “Análisis de los Servicios de Infraestructura Rural y
las Condiciones de Vida en las zonas rurales de Perú”. Lima: GRADE.
Escobal, J. y Torero, M. (2004).“Measuring the Impact of Asset Complementarities:
The Case of Rural Peru.” Cuadernos de Economía, vol. 42, pp. 137-164.
Meier, P. y otros (2010). “Peru: National Survey of Rural Household Energy Use”.
Energy Sector Management Assistance Program (ESMAP).
Fernández, F. and Dasso, R., (2013) “The Effects of Electrification on Employment in
Rural Peru.” CEDLAS. Documento de TrabajoNro. 150.
Fernández-Ardévol, M., Barrantes, R. y Agüero, A. (2013). “Mobile Telephony in Rural
Areas. Case Study in Puno, Peru.” En Bruck, P. y Rao, M. Global Mobile: Foundations
and Futures, 409-428.
Galdo, V. (2001). “Telefonía pública en áreas rurales: identificación y cuantificación
de los beneficios privados y sociales.” Lima:CIES
Glewwe, P. y Miguel, E. (2008). The Impact of Child Health and Nutrition on Education
in less developed countries. Chapter 56, Handbook of Development Economics.
Goyal, A. (2010). “Information, Direct Access to Farmers, and Rural Market
Performance in Central India.” American Economic Journal: Applied Economics 2: 22-
45.
Hoddinott, J. y Kinsey, B. (2010) “Child growth in the time of Drought”. Oxford Bulletin
of Economics and Statistics, 63(4): 409-36.
IEG, Independent Evaluation Group (2008). “The Welfare Impact of Rural
Electrification: A Reassessment of the Costs and Benefits”. An IEG Impact Evaluation.
The World Bank.
Jalan, J., y Ravallion, M. (2003). “Does Piped Water Reduce Diarrhea for Children in
Rural India?” Journal of Econometrics 112: 153-173.
Jensen, R. (2007). “The Digital Provide: Information (Technology), Market
Performance, and Welfare in the South Indian Fisheries Sector.” TheQuarterlyJournal
of Economics 122, 3(8), 879-924.
Khandker, S., Pelli, M. y Marchand, B. (2013). “Does the Quality of Electricity matter?
Evidence from Rural India”.FEEM Working Paper No. 11.
Khandker, S., Barnes, D. y Samad, H. (2013). “Welfare Impacts of Rural
Electrification: A Panel Data Analysis from Vietnam”. Economic Development and
Cultural Change, University of Chicago Press, vol. 61(3), 659-692.
Khandker, S., Samad, H., Ali, R. y Barnes, D. (2012). “Who Benefits most from Rural
Electrification? Evidence in India”.Policy Research Working Paper 6095, Washington:
The World Bank.
Khandker, S., Barnes, D. ySamad, H. (2009). “Welfare Impacts of Rural Electrification:
A Case Study from Bangladesh.” Policy Research Working Paper 4859,Washington:
The World Bank.
Kirchberger, M. (2008). “Do Households Water and Sanitation Choices Really Matter
for Child Health?” Young Lives Student Paper.
38
Lee, L., Rosenzweig, M. y Pitt, M. (1997). “The Effects of Improved Nutrition,
Sanitation and Water Quality on Child Health in High-Mortality Populations.” Journal of
Econometrics 77: 209-235.
Ley Nº 27510: Fondo de la Compensación Social Eléctrica.
Lipscomb, M., Mushfiq, A. and Barham, T. (2013) “Development Effects of
Electrification: Evidence from the Topographic Placement of Hydropower Plants in
Brazil.” American Economic Journal: Applied Economics, vol. 5, issue 2, pages 200-
231.
Sadoulet, E. and de Janvry, A. (1995), “Quantitative Development Policy Analysis.”
Baltimore:Johns Hopkins University Press.
Strauss, J. y Thomas, D. (2007). “Chapter 54 Health over the Life Course”, in T.Paul
Schultz and John A. Strauss, eds., Vol. 4 of Handbook of Development Economics,
Elsevier, pp. 3375-3474.
Sánchez, A. (2011). “Essays on child development and skills formation”. University of
Oxford, pp. 2-131.
Singh, I.; Squire, L. and Strauss, Eds. (1986), “Agricultural Household Models:
Extensions, Applications, and Policy.” Johns Hopkins University Press for the
WorldBank, Baltimore and London.
39
ANEXOS
Mapa 1
Fuente: Censo Nacional de Población y Vivienda 2007.
Elaboración Propia
40
Mapa2
Fuente: Censo Nacional de Población y Vivienda 2007.
Elaboración Propia
41
Mapa3
Fuente: Censo Nacional de Población y Vivienda 2007 y DGER-MINEM
Elaboración Propia
42
Mapa4
Fuente: Censo Nacional de Población y Vivienda 2007 y FITEL
Elaboración Propia
43
Tabla 1: Estadísticas descriptivas de localidades beneficiarias de PER
PER 2008-2009 PER 2010-2011
n Media Error Estand. n Media Error Estand. diferencia
A nivel distrital: Coeficiente de electricidad distrital 158 0.39 0.26 87 0.44 0.23 0.05
A nivel de localidad:
% de hogares que utilizan energía contaminante para cocinar
158 0.94 0.14 87 0.95 0.10 0
% de hogares con agua vía red pública 158 0.20 0.32 87 0.25 0.33 -0.04
% de hogares con desagüe vía red pública 158 0.02 0.10 87 0.03 0.12 0
% de hogares con pared de material noble 158 0.04 0.09 87 0.03 0.07 0
% de hogares con piso de material noble 158 0.08 0.14 87 0.09 0.17 -0.01
% de pobreza 158 0.67 0.30 83 0.61 0.32 0.06
% de pobreza extrema 158 0.22 0.24 83 0.17 0.21 0.05*
Ratio Ingreso/línea de pobreza 158 0.96 0.36 83 1.05 0.43 -0.09*
Altitud 158 2240.91 1407.32 87 1842.00 1385.48 398.91**
Número de habitantes 158 234.28 213.57 87 204.28 195.87 30.01
Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***
44
Tabla 2: Estadísticas descriptivas de localidades beneficiarias de FITEL
FITEL 2009 FITEL 2010-2011
n Media Error Estand. n Media Error Estand. diferencia
A nivel de localidad
Coeficiente de electricidad 181 0.62 0.29 178 0.36 0.39 0.26***
% de hogares con teléfono fijo 181 0.00 0.01 178 0.00 0.03 0
% de hogares con celular 181 0.05 0.12 178 0.02 0.07 0.03***
% de hogares con internet 181 0.00 0.00 178 0.00 0.00 0
% de hogares con agua vía red pública 181 0.37 0.38 178 0.27 0.36 0.11***
% de hogares con desagüe vía red pública 181 0.10 0.18 178 0.07 0.18 0.03
% de hogares con pared de material noble 181 0.04 0.09 178 0.04 0.09 0
% de hogares con piso de material noble 181 0.12 0.16 178 0.09 0.16 0.03
% de pobreza 180 0.64 0.32 177 0.65 0.28 -0.01
% de pobreza extrema 180 0.24 0.24 177 0.20 0.22 0.03
Ratio Ingreso/línea de pobreza 180 1.00 0.44 177 1.00 0.37 0
Altitud 181 2801.24 1118.29 178 2135.10 1399.40 666.15***
Número de habitantes 181 496.41 424.50 178 346.98 364.23 149.43***
Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***
45
Tabla 3: Estadísticas descriptivas de los hogares rurales (año 2007)
Beneficiarios de PER (1)
Beneficiarios de FITEL (2)
Beneficiarios entre 2006-2011 (3)
No recibieron nada (4)
(2)-(1) (3)-(1) (2)-(4) (3)-(4)
Media
Error est.
Media Error est.
Media Error est.
Media Error est.
Índice de calidad del hogar 0.24 0.16 0.29 0.15 0.21 0.17 0.14 0.14 0.046*** -0.032*** 0.142*** 0.064***
Hogar cuenta con red pública de agua
0.28 0.45 0.36 0.48 0.24 0.43 0.07 0.26 0.079*** -0.043 0.288*** 0.166***
Hogar cuenta con red pública de desagüe
0.04 0.19 0.10 0.30 0.04 0.19 0.00 0.06 0.066*** 0.000 0.100*** 0.034***
Jefe del hogar es mujer 0.15 0.36 0.20 0.40 0.15 0.35 0.14 0.35 0.044*** -0.006 0.055*** 0.005
Edad del jefe del hogar 50.03 16.28 49.90 16.50 48.20 16.50 47.95 16.31 -0.13 -1.83* 1.944*** 0.241
Años de educación del jefe del hogar
4.74 3.86 5.55 4.41 4.78 4.18 4.45 3.60 0.815*** 0.039 1.107*** 0.330
Jefe del hogar habla castellano 0.51 0.50 0.39 0.49 0.37 0.48 0.52 0.50 -0.130*** -0.143*** -0.134*** -0.148***
Proporción de mujeres dentro del hogar
0.47 0.24 0.50 0.24 0.49 0.22 0.47 0.24 0.029*** 0.018 0.029*** 0.018
Número de miembros del hogar
4.40 2.33 4.18 2.26 4.53 2.36 4.59 2.45 -0.225*** 0.123 -0.407*** -0.058
Hogar recibe JUNTOS 0.15 0.35 0.11 0.31 0.24 0.42 0.12 0.33 -0.040*** 0.088*** -0.017 0.111***
Hogar cuenta con electricidad 0.29 0.45 0.74 0.44 0.35 0.48 0.03 0.16 0.450*** 0.063*** 0.711*** 0.324***
Hogar cuenta con telefonía fija 0.00 0.03 0.00 0.05 0.01 0.07 0.00 0.00 0.00 0.005* 0.003* 0.005***
Hogar cuenta con telefonía móvil
0.10 0.30 0.08 0.27 0.05 0.21 0.02 0.15 -0.021* -0.057*** 0.059*** 0.023**
Hogar cuenta con internet 0.01 0.09 0.02 0.12 0.01 0.07 0.00 0.00 0.01* -0.003 0.016*** 0.005***
Gasto monetario real per cápita (a soles de Lima 2007)
1,055.64 1,035.33 1,198.68 1,308.81 1,045.10 1,304.20 785.05 749.45 143.037*** -10.547 413.635*** 260.051***
Ingreso monetario real per cápita (a soles de Lima 2007)
4,442.10 5,659.51 4,841.53 6,296.51 4,353.10 7,108.35 3,621.91 6,151.12 399.42* -89.002 1,219.617*** 731.19*
Hogar es pobre 0.68 0.47 0.64 0.48 0.71 0.46 0.76 0.43 -0.04** 0.031 -0.120*** -0.052**
Jefe del hogar se dedica a actividad agrícola
0.10 0.31 0.10 0.30 0.08 0.27 0.07 0.25 -0.01 -0.024 0.032*** 0.013
Número de hogares 1309 1467 374 1251
Número de localidades 193 172 49 279
46
Tabla 4: Acceso a electricidad y servicios TIC en el hogar
Acceso a electricidad
Acceso a telefonía fija
Acceso a telefonía móvil
Acceso a Internet Acceso a algún
servicio TIC
(1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2) (1) (2)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011 0.357*** 0.357*** 0.002 0.001 0.019 0.015 0.024*** 0.023*** 0.018 0.013
(0.028) (0.028) (0.003) (0.003) (0.016) (0.016) (0.008) (0.008) (0.016) (0.016)
Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
0.007 0.007 0.124*** 0.116*** 0.005 0.003 0.110*** 0.102***
(0.005) (0.005) (0.018) (0.018) (0.007) (0.007) (0.018) (0.018)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011
-0.002 -0.001 -0.003 0.004 -0.003 -0.001 -0.005 0.003
(0.010) (0.010) (0.031) (0.030) (0.014) (0.014) (0.031) (0.030)
Efectos fijos a nivel de centros poblados Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de hogar No Sí No Sí No Sí No Sí No Sí
Número de observaciones 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807
R-cuadrado ajustado 0.601 0.622 0.044 0.052 0.310 0.365 0.207 0.226 0.315 0.372
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
47
Tabla 5: Acceso a electricidad y TIC (Efectos heterogéneos)
Acceso a electricidad Acceso a telefonía fija Acceso a telefonía móvil Acceso a Internet
(1) (2) (3) (1) (2) (3) (1) (2) (3) (1) (2) (3)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011
0.351*** 0.337*** 0.360*** -0.000 -0.004 0.001 -0.012 0.013 0.020 0.008 0.007 0.025*** (0.028) (0.027) (0.028) (0.003) (0.004) (0.004) (0.018) (0.016) (0.016) (0.008) (0.008) (0.008)
Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
-0.006 -0.020* 0.010* 0.021 0.066*** 0.143*** -0.024*** -0.052*** 0.009
(0.004) (0.010) (0.005) (0.020) (0.024) (0.019) (0.007) (0.013) (0.007)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011
-0.011 0.010 -0.001 0.014 -0.075** 0.017 -0.014 -0.011 -0.003
(0.007) (0.007) (0.011) (0.037) (0.034) (0.033) (0.014) (0.014) (0.014)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
0.001
0.000
0.006***
0.003***
(0.002)
(0.000)
(0.002)
(0.001)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
0.002**
0.017***
0.005***
(0.001)
(0.002)
(0.001)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
0.002
-0.002
0.003
(0.003)
(0.005)
(0.003)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
0.149***
0.044***
0.020
0.128***
(0.051)
(0.015)
(0.040)
(0.027)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
0.086**
0.160***
0.184***
(0.034)
(0.060)
(0.041)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
-0.046
0.322***
0.043
(0.054)
(0.108)
(0.072)
Jefe del hogar es mujer*recibió PER
-0.019
-0.001
-0.035**
-0.014*
(0.018)
(0.004)
(0.017)
(0.008)
Jefe del hogar es mujer*recibió FITEL
-0.014***
-0.122***
-0.028***
(0.005)
(0.019)
(0.007)
Jefe del hogar es mujer*recibe PER y FITEL
-0.004
-0.081*
0.010
(0.009)
(0.045)
(0.014)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Número de observaciones 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 R-cuadrado ajustado 0.622 0.623 0.622 0.053 0.054 0.052 0.368 0.366 0.366 0.229 0.231 0.227
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
48
Tabla 6: Gasto en electricidad y otras fuentes de iluminación
Ln (gasto anual en electricidad) Ln(gasto anual en kerosene) Ln(gasto anual en velas)
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)
centro poblado es beneficiado por PER, rezago de 1 año
3.415*** 3.365*** 3.220*** 3.452*** -1.545*** -1.706*** -1.520*** -1.578*** -2.106*** -1.915*** -1.950*** -2.095***
(0.266) (0.264) (0.262) (0.270) (0.228) (0.233) (0.218) (0.231) (0.248) (0.254) (0.246) (0.248)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
0.011
0.034**
-0.040**
(0.019)
(0.014)
(0.017)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
1.478***
-0.262
-1.187**
(0.510)
(0.458)
(0.464)
Jefe del hogar es mujer*recibió PER -0.220
0.198*
-0.066
(0.178)
(0.113)
(0.164)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Número de observaciones 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807
R-cuadrado ajustado 0.624 0.624 0.624 0.624 0.447 0.447 0.445 0.447 0.386 0.386 0.386 0.386
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
49
Tabla 7: Gasto en servicios TIC
Ln (gasto anual en teléfono fijo) Ln (gasto anual en celular) Ln (gasto anual en internet)
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011 0.009 -0.008 -0.049 0.010 0.098 -0.220 0.077 0.160 -0.020 -0.019 -0.024 -0.024*
(0.036) (0.038) (0.040) (0.039) (0.163) (0.186) (0.165) (0.169) (0.013) (0.018) (0.016) (0.013) Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
0.073 -0.063 -0.218** 0.104* 1.129*** -0.031 0.299 1.447*** 0.034 -0.024 -0.128*** 0.035 (0.052) (0.043) (0.110) (0.055) (0.186) (0.197) (0.244) (0.198) (0.024) (0.021) (0.048) (0.027)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011
-0.012 -0.114 0.103 -0.007 -0.019 0.049 -0.817** 0.112 -0.043*** -0.038** -0.005 -0.055* (0.113) (0.079) (0.084) (0.120) (0.299) (0.351) (0.327) (0.329) (0.016) (0.016) (0.028) (0.029)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
0.004
0.068***
-0.000
(0.005)
(0.019)
(0.003)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
0.024**
0.205***
0.010**
(0.010)
(0.022)
(0.005)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
0.021
-0.016
-0.001
(0.035)
(0.049)
(0.002)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
0.476***
0.212
0.035
(0.163)
(0.439)
(0.064)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
0.951**
2.642***
0.515***
(0.381)
(0.645)
(0.186)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
-0.461
3.279***
-0.155
(0.637)
(1.147)
(0.142)
Jefe del hogar es mujer*recibió PER
-0.012
-0.407**
0.025
(0.045)
(0.176)
(0.024)
Jefe del hogar es mujer*recibió FITEL
-0.146***
-1.471***
-0.004
(0.055)
(0.189)
(0.033)
Jefe del hogar es mujer*recibe PER y FITEL
-0.030
-0.763*
0.071
(0.096)
(0.446)
(0.092)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Número de observaciones 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 R-cuadrado ajustado 0.051 0.052 0.053 0.051 0.360 0.364 0.361 0.362 -0.017 0.220 0.222 0.218
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
50
Tabla 8: Efectos sobre ingresos, gasto y pobreza
Ln (ingreso monetario anual per cápita)
Ln (gasto monetario anual per cápita)
Hogar es pobre
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011 -0.067 -0.021 -0.070 -0.067 -0.093*** -0.061 -0.086** -0.093*** 0.027* 0.008 0.021 0.035**
(0.042) (0.051) (0.043) (0.043) (0.035) (0.046) (0.037) (0.034) (0.015) (0.018) (0.016) (0.016)
Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
-0.043 -0.124** -0.093 -0.012 -0.017 -0.036 -0.059 -0.019 -0.017 -0.010 -0.027 -0.016
(0.046) (0.062) (0.077) (0.048) (0.032) (0.045) (0.055) (0.033) (0.016) (0.019) (0.023) (0.017)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011
0.126** 0.125* 0.225*** 0.101 0.042 0.018 0.125** 0.057 -0.007 -0.013 -0.021 -0.013
(0.060) (0.075) (0.076) (0.064) (0.059) (0.098) (0.064) (0.051) (0.023) (0.035) (0.033) (0.022)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
-0.010
-0.007
0.004**
(0.006)
(0.005)
(0.002)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
0.014**
0.003
-0.001
(0.007)
(0.005)
(0.002)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
0.000
0.005
0.001
(0.010)
(0.012)
(0.005)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
0.027
-0.055
0.052
(0.132)
(0.089)
(0.038)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
0.159
0.126
0.035
(0.181)
(0.127)
(0.050)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
-0.405
-0.338**
0.059
(0.311)
(0.171)
(0.105)
Jefe del hogar es mujer*recibió PER
0.000
0.000
-0.046**
(0.079)
(0.070)
(0.019)
Jefe del hogar es mujer*recibió FITEL
-0.141*
0.010
-0.009
(0.073)
(0.063)
(0.019)
Jefe del hogar es mujer*recibe PER y FITEL
0.151
-0.090
0.038
(0.121)
(0.158)
(0.042)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Número de observaciones 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807 27,807
R-cuadrado ajustado 0.306 0.307 0.306 0.306 0.352 0.352 0.352 0.352 0.350 0.350 0.350 0.350
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
51
Tabla 9: Efectos sobre empleo, entre 18 y 50 años
¿Actualmente el individuo trabaja?
Individuo trabaja en actividad no salarial (auto empleado)
Individuo se dedica a actividad agrícola
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011
0.006 0.002 0.011 0.016 0.014 0.010 0.012 0.006 0.022 0.012 0.013 0.026
(0.008) (0.012) (0.010) (0.010) (0.017) (0.023) (0.018) (0.018) (0.015) (0.022) (0.016) (0.017)
Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
-0.006 0.012 0.019 -0.021* 0.017 0.030 -0.002 -0.002 -0.011 0.022 -0.028 -0.055***
(0.008) (0.014) (0.014) (0.011) (0.016) (0.025) (0.029) (0.020) (0.015) (0.027) (0.026) (0.018)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011
0.013 0.028 0.007 0.007 0.034 0.027 0.005 0.046 0.016 0.030 0.003 0.010
(0.011) (0.023) (0.022) (0.016) (0.029) (0.048) (0.038) (0.030) (0.026) (0.041) (0.041) (0.034)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
0.002
0.001
0.001
(0.001)
(0.003)
(0.002)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
-0.002
-0.001
-0.004
(0.001)
(0.003)
(0.002)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
-0.003
0.001
-0.002
(0.003)
(0.005)
(0.005)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
0.023
0.014
0.069*
(0.028)
(0.042)
(0.038)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
-0.065
0.061
0.055
(0.039)
(0.075)
(0.059)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
0.016
0.113
0.054
(0.058)
(0.090)
(0.109)
Sexo del individuo es mujer*recibió PER
-0.005
0.026
-0.011
(0.012)
(0.022)
(0.024)
Sexo del individuo es mujer*recibió FITEL
0.037***
0.052**
0.117***
(0.012)
(0.025)
(0.025)
Sexo del individuo es mujer*recibe PER y FITEL
0.007
-0.041
0.020
(0.031)
(0.044)
(0.054)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de individuo Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Número de observaciones 44,720 44,720 44,720 44,720 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577
R-cuadrado ajustado 0.079 0.126 0.126 0.126 0.125 0.264 0.264 0.264 0.221 0.378 0.378 0.379
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
52
Tabla 10: Efectos sobre empleo, entre 18 y 50 años
Individuo se dedica a más de 1
actividad Número de horas trabajadas la
semana pasada
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011 -0.014 -0.006 -0.006 -0.019 -0.010 -0.014 -0.011 -0.009 (0.019) (0.026) (0.019) (0.020) (0.020) (0.028) (0.021) (0.021)
Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
0.025 0.070** 0.048 0.055** -0.036* -0.044 -0.064* -0.011 (0.022) (0.033) (0.033) (0.024) (0.021) (0.037) (0.038) (0.022)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011
0.017 -0.034 -0.014 0.016 0.028 0.028 0.086 0.018 (0.026) (0.046) (0.042) (0.027) (0.035) (0.065) (0.051) (0.034)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
-0.001
0.000
(0.003)
(0.003)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
-0.005*
0.001
(0.003)
(0.003)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
0.007
-0.000
(0.005)
(0.007)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
-0.068
0.007
(0.049)
(0.052)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
-0.073
0.086
(0.073)
(0.092)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
0.117
-0.227*
(0.130)
(0.133)
Sexo del individuo es mujer*recibió PER
0.016
-0.004
(0.020)
(0.023)
Sexo del individuo es mujer*recibió FITEL
-0.078***
-0.067***
(0.023)
(0.025)
Sexo del individuo es mujer*recibe PER y FITEL
0.001
0.034
(0.040)
(0.049)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Controles a nivel de individuo Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Número de observaciones 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577 R-cuadrado ajustado 0.112 0.112 0.112 0.113 0.086 0.086 0.086 0.086
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
53
Tabla 11: Efectos sobre ingresos, entre 18 y 50 años
Ln(ingreso anual del individuo)
Porcentaje de ingresos proveniente de act. agrícolas
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011 -0.032 0.069 -0.028 -0.034 0.011 0.018 0.007 0.014
(0.048) (0.066) (0.050) (0.050) (0.012) (0.016) (0.013) (0.013)
Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
-0.035 -0.071 -0.149* -0.040 -0.006 0.041** -0.004 -0.027*
(0.049) (0.085) (0.077) (0.055) (0.013) (0.019) (0.022) (0.015)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011
0.087 -0.043 0.053 0.004 0.030 0.019 0.017 0.020
(0.087) (0.138) (0.109) (0.108) (0.020) (0.032) (0.029) (0.024)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
-0.014**
-0.001
(0.007)
(0.002)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
0.004
-0.006***
(0.007)
(0.002)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
0.019
0.002
(0.018)
(0.004)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
-0.029
0.036
(0.128)
(0.032)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
0.345**
-0.002
(0.175)
(0.046)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
0.132
0.053
(0.296)
(0.068)
Sexo del individuo es mujer*recibió PER
0.007
-0.009
(0.057)
(0.015)
Sexo del individuo es mujer*recibió FITEL
0.014
0.056***
(0.067)
(0.017)
Sexo del individuo es mujer*recibe PER y FITEL
0.276
0.036
(0.174)
(0.037)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de individuo Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Número de observaciones 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577 22,577
R-cuadrado ajustado 0.347 0.300 0.300 0.300 0.318 0.268 0.268 0.269
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
54
Tabla 12: Efectos sobre educación para individuos entre 6 y 11 años
¿Niño está matriculado actualmente?
¿Niño estudia actualmente? Años de educación acumulados
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011 -0.011 -0.021 -0.012 -0.008 -0.015 -0.022 -0.018 -0.014 0.010 0.054 0.031 -0.002 (0.012) (0.014) (0.012) (0.012) (0.012) (0.014) (0.013) (0.013) (0.036) (0.047) (0.036) (0.040)
Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
0.003 0.001 0.002 0.010 -0.008 -0.003 -0.009 -0.007 -0.019 0.071 0.016 -0.027 (0.014) (0.018) (0.025) (0.016) (0.013) (0.017) (0.019) (0.014) (0.037) (0.051) (0.062) (0.042)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011 -0.019 -0.025 -0.002 -0.016 0.002 -0.008 0.019 0.012 0.002 0.036 0.083 0.016 (0.033) (0.056) (0.030) (0.030) (0.025) (0.037) (0.028) (0.025) (0.059) (0.096) (0.098) (0.073)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
0.005
0.003
-0.024
(0.004)
(0.004)
(0.018)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
0.001
-0.002
-0.036***
(0.004)
(0.004)
(0.014)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
0.001
0.002
-0.007
(0.006)
(0.004)
(0.013)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
0.001
0.003
-0.024*
(0.004)
(0.004)
(0.014)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
0.000
0.001
-0.015
(0.007)
(0.005)
(0.017)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
-0.004
-0.004
-0.018
(0.005)
(0.006)
(0.016)
Sexo del niño es mujer es mujer*recibió PER
-0.005
-0.002
0.025
(0.007)
(0.007)
(0.035)
Sexo del niño es mujer*recibió FITEL
-0.013
-0.003
0.014
(0.010)
(0.009)
(0.042) Sexo del niño es mujer*recibe PER y FITEL
-0.004
-0.020
-0.026
(0.019)
(0.016)
(0.085)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Controles a nivel del niño Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Número de observaciones 18,998 18,998 18,998 18,998 18,998 18,998 18,998 18,998 18,998 18,998 18,998 18,998 R-cuadrado ajustado 0.745 0.745 0.745 0.745 0.814 0.814 0.814 0.814 0.767 0.767 0.767 0.767
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
55
Tabla 13: Efectos sobre educación para individuos entre 12 y 18 años
¿Joven está matriculado actualmente?
¿Joven estudia actualmente? Años de educación acumulados
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011 0.013 0.026 0.021 0.010 0.006 0.013 0.009 0.001 0.039 0.125 0.036 0.051
(0.016) (0.019) (0.017) (0.018) (0.015) (0.019) (0.015) (0.017) (0.073) (0.096) (0.074) (0.083) Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
-0.003 0.048** 0.020 -0.020 -0.011 0.036* 0.003 -0.025 0.014 0.214** 0.075 0.011 (0.015) (0.022) (0.026) (0.017) (0.015) (0.020) (0.024) (0.016) (0.072) (0.102) (0.126) (0.082)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011
-0.018 -0.022 -0.025 -0.026 -0.023 -0.033 -0.060** -0.033 0.103 0.084 0.116 0.183 (0.032) (0.051) (0.035) (0.034) (0.022) (0.029) (0.027) (0.026) (0.119) (0.196) (0.212) (0.143)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
-0.003
-0.002
-0.018
(0.002)
(0.002)
(0.012)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
-0.008***
-0.008***
-0.032***
(0.002)
(0.002)
(0.010)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
0.001
0.002
0.005
(0.005)
(0.004)
(0.026)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
-0.076*
-0.026
0.019
(0.042)
(0.042)
(0.236)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
-0.083
-0.048
-0.203
(0.071)
(0.066)
(0.328)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
0.031
0.166
-0.056
(0.120)
(0.108)
(0.661)
Sexo del joven es mujer es mujer*recibió PER
0.007
0.011
-0.029
(0.016)
(0.015)
(0.080) Sexo del joven es mujer*recibió FITEL
0.034**
0.028*
0.004
(0.015)
(0.015)
(0.076) Sexo del joven es mujer*recibe PER y FITEL
0.017
0.019
-0.166
(0.036)
(0.025)
(0.167)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Controles a nivel del joven Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Número de observaciones 19,009 19,009 19,009 19,009 19,009 19,009 19,009 19,009 19,009 19,009 19,009 19,009 R-cuadrado ajustado 0.488 0.488 0.488 0.488 0.549 0.549 0.549 0.549 0.499 0.499 0.499 0.499
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
56
Tabla 14: Efectos sobre trabajo infantil entre 6 y 13 años
(1) (2) (3) (4)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011 0.000 -0.028 -0.010 -0.004
(0.024) (0.028) (0.026) (0.025)
Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
-0.094*** -0.084** -0.133*** -0.101***
(0.025) (0.033) (0.041) (0.027)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011 0.011 0.041 0.059 0.006
(0.036) (0.050) (0.048) (0.036)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
0.005**
(0.002)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
-0.002
(0.003)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
-0.005
(0.005)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
0.080
(0.056)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
0.135
(0.092)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
-0.225
(0.176)
Jefe del hogar es mujer*recibió PER
0.008
(0.015)
Jefe del hogar es mujer*recibió FITEL
0.013
(0.017)
Jefe del hogar es mujer*recibe PER y FITEL
0.011
(0.029)
Efectos fijos a nivel de centros poblados Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel del niño Sí Sí Sí Sí
Número de observaciones 25,323 25,323 25,323 25,323
R-cuadrado ajustado 0.371 0.371 0.371 0.370
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
57
Tabla 15: Efectos sobre salud, recepción de vacunas y atención médica, hasta los 10 años
¿Padece algún mal crónico?
En los últimos 3 meses el niño recibió vacuna
Niño fue llevado a centro de salud y recibió tratamiento
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011
-0.013 -0.028** -0.014* -0.015* 0.001 0.004 0.003 0.003 -0.012 -0.019 -0.013 -0.002 (0.008) (0.011) (0.008) (0.008) (0.026) (0.031) (0.030) (0.027) (0.016) (0.021) (0.017) (0.018)
Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
-0.008 -0.011 -0.038** -0.008 -0.018 -0.014 -0.026 -0.019 0.012 0.021 0.021 0.016 (0.008) (0.012) (0.016) (0.010) (0.021) (0.027) (0.037) (0.023) (0.017) (0.023) (0.031) (0.019)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011
-0.006 -0.007 -0.025 0.002 0.011 0.032 -0.006 0.022 0.023 0.069** 0.034 0.012 (0.011) (0.018) (0.016) (0.014) (0.031) (0.046) (0.053) (0.036) (0.026) (0.035) (0.028) (0.030)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
0.003**
-0.001
0.001
(0.001)
(0.002)
(0.002)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
0.000
-0.001
-0.001
(0.001)
(0.003)
(0.002)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
0.000
-0.004
-0.008**
(0.002)
(0.006)
(0.004)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
0.009
-0.022
0.002
(0.023)
(0.065)
(0.046)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
0.100**
0.026
-0.032
(0.050)
(0.098)
(0.082)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
0.094
0.082
-0.052
(0.059)
(0.156)
(0.093)
Jefe del hogar es mujer*recibió PER
0.004
-0.004
-0.021
(0.007)
(0.014)
(0.013)
Jefe del hogar es mujer*recibió FITEL
-0.001
0.001
-0.008
(0.009)
(0.017)
(0.018)
Jefe del hogar es mujer*recibe PER y FITEL
-0.018
-0.025
0.024
(0.018)
(0.030)
(0.031)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Número de observaciones 30,736 30,736 30,736 30,736 30,736 30,736 30,736 30,736 30,736 30,736 30,736 30,736 R-cuadrado ajustado 0.043 0.043 0.044 0.043 0.168 0.167 0.167 0.167 0.090 0.090 0.090 0.090
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
58
Tabla 16: Efectos sobre uso de internet, entre 6 y 18 años
Joven usó internet el mes pasado
Joven usa internet al menos una vez a la semana
(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)
Ccpp recibió PER entre 2006-2011
0.012 0.012 0.003 0.012 0.009 0.009 0.002 0.009 (0.009) (0.011) (0.009) (0.010) (0.008) (0.010) (0.008) (0.009)
Ccpp recibió algún proyecto de FITEL y electricidad (2005)
0.020* 0.014 -0.005 0.039*** 0.014 0.006 -0.021 0.035***
(0.011) (0.014) (0.018) (0.014) (0.009) (0.012) (0.017) (0.013)
Ccpp recibió PER y FITEL entre 2006-2011
-0.006 0.013 -0.010 0.017 -0.010 0.008 -0.009 0.007 (0.013) (0.017) (0.019) (0.020) (0.013) (0.014) (0.013) (0.020)
Años de educación del jefe del hogar*recibió PER
0.000
-0.000
(0.002)
(0.002)
Años de educación del jefe del hogar*recibió FITEL
0.001
0.001
(0.002)
(0.001)
Años de educación del jefe del hogar*recibe PER y FITEL
-0.004
-0.003
(0.003)
(0.002)
Índice de calidad del hogar*recibió PER
0.074**
0.060**
(0.031)
(0.027)
Índice de calidad del hogar*recibió FITEL
0.088
0.120**
(0.057)
(0.058)
Índice de calidad del hogar*recibió PER y FITEL
0.018
-0.003
(0.099)
(0.071)
Sexo del joven es mujer*recibió PER
0.000
-0.001
(0.007)
(0.006) Sexo del joven es mujer*recibió FITEL
-0.037***
-0.043***
(0.012)
(0.011) Sexo del joven es mujer*recibe PER y FITEL
-0.045**
-0.035*
(0.021)
(0.019)
Efectos fijos a nivel de centros poblados
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Efectos fijos por año de encuesta
Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí
Controles a nivel de hogar Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Controles a nivel de individuo Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Sí Número de observaciones 37,555 37,555 37,555 37,555 37,555 37,555 37,555 37,555 R-cuadrado ajustado 0.220 0.220 0.220 0.220 0.181 0.181 0.182 0.182
Notas: La muestra incluye a todas aquellas localidades que recibieron PER y/o FITEL entre 2006 y 2011, así como aquellas localidades que no recibieron ninguno de estos programas. Errores estándares entre paréntesis. Nivel de significancia al 10% *, 5 % ** y 1 % ***. Errores estándares están clusterizados a nivel de localidades.
