Impact of Internet Access on Household’s Income in the Department of Puno, Peru

Authors

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.le.n99a352419

Keywords:

access to internet, impact, Propensity Score Matching, entropy, economic income, households, crafts

Abstract

The aim of this article is estimating the impact of mobile internet access on economic income during the COVID-19 pandemic of 2021 in the department of Puno, quasi-experimental methods were applied: Propensity Score Matching (PSM) and reweighting for causal effects: balance of entropy (EE), two sources of information were used: data from the Residential Survey of Telecommunications Services with a sample of 906 observations and primary data, from a survey based on the perception of women dedicated to textile crafts and clothing with a sample of 262 observations. The results with the PSM method show that the economic income of heads of household with access to mobile internet was higher by 45.6 %, in relation to the hypothetical situation in which they have not accessed the internet (p < 0, 05). Likewise, close to 17 % of women textile artisans with access to mobile internet perceived that their economic income had improved than if they had not accessed the internet (p < 0.05). When applying the EE method, the results were not significant.

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Author Biographies

Alfredo Pelayo Calatayud Mendoza, Universidad Nacional del Altiplano

Professor at the National University of the Altiplano of Puno, Faculty of Economic Engineering, Puno, Peru.

Bestsabe Aurora Llerena-Zea, Universidad Nacional del Altiplano – Puno

Professor at the National University of the Altiplano of Puno, Faculty of Social Work, Puno, Peru.

Edgar Villahermosa-Quispe, Universidad Nacional del Altiplano – Puno

Professor at the National University of the Altiplano of Puno, Faculty of Social Work, Puno, Peru.

Patricia Schettini Chialchia, Universidad Nacional de La Plata

Professor at the National University of La Plata, Faculty of Social Work, La Plata, Argentina.

Ludwing Roald Flores-Quispe, Universidad Nacional del Altiplano – Puno

Professor at the National University of the Altiplano of Puno, Faculty of Accounting and Administrative Sciences, Puno, Peru.

References

Abadie, A., & Imbens, G. W. (2011). Bias-Corrected Matching Estimators for Average Treatment Effects. Journal of Business & Economic Statistics, 29(1), 1-11. https://doi.org/10.1198/jbes.2009.07333

Barrentes-Solano, J. (2011). América Latina: formulando políticas públicas para el acceso a Internet y la información. El caso de las poblaciones indígenas. Revista e-Ciencias de la Información, 1(2), 1-13.

https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=476848734005

Barrientos, P. (2017). Marketing + internet = e-commerce: Oportunidades y desafíos. Finanzas y Política Económica, 9(1), 41-56. https://doi.org/10.14718/revfinanzpolitecon.2017.9.1.3

Caliendo, M., & Kopeinig, S. (2008). Some Practical Guidance for the Implementation of Propensity Score Matching. Journal of Economic Surveys, 22(1), 31-72. https://doi.org/10.1111/j.1467-6419.2007.00527.x

Carrasco, A (2008). Las tecnologías de la información y comunicaciones (TIC) y la brecha digital: su impacto en la sociedad del conocimiento del Perú. Quipukamayoc, 15(29), 65-74. https://doi.org/10.15381/quipu.v15i29.5276

Castro, R., & Borges de Lima, J. (2020). Del acceso a la Internet a las competencias infocomunicacionales, un comparativo de resultados estadísticos para el periodo 2015 a 2017 entre Brasil, Colombia y España. e-Ciencias de la Información.

https://doi.org/10.15517/eci.v10i1.39884

Chahuara, P., & Trelles, J. (2014). Impactos heterogéneos del acceso a internet sobre el bienestar: evidencia a partir de microdatos en el Perú [documento de trabajo GPRC]. Gerencia de Políticas Regulatorias y Competencia-Osiptel.https://www.osiptel.gob.pe/media/s5hn0oyo/dt23_acceso-internet-peru.pdf

Dirección Regional de Comercio Exterior y Turismo (DIRECTUR) (2021). Repositorio de artesanos de la región Puno. (

Flores-Cueto, J. J., Hernández, R. M., & Garay-Argandoña, R. (2020). Tecnologías de información: Acceso a internet y brecha digital en Perú. Revista Venezolana de Gerencia, 25(90), 504-527.https://www.redalyc.org/journal/290/29063559007/

Forenbacher, I.; Husnjak, S.; Cvitić, I. y Jovović, I. (2019). Determinants of Mobile Phone Ownership in Nigeria. Telecommunications Policy, 43(7), 101812. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2019.03.001

García F., & Mora, J. (2023). Exploring the Impacts of Internet access on Poverty: A Regional Analysis of Rural Mexico. New media & society, 25(1), 26-49.

https://doi.org/10.1177/14614448211000650

García L. (2011). Econometría de evaluación de impacto. Economía 34 (67), 81-125. https://doi.org/10.18800/economia.201101.004

Gómez , D. y Martínez, M. (2022). Usos del internet por jóvenes estudiantes durante la pandemia de la COVID-19 en México. Paakat: Revista de Tecnología y Sociedad, 12(22). http://dx.doi.org/10.32870/Pk.a12n22.724

Gurning, H. H., & Khaliqi, M. (2021). The Impact of Internet Access on Household Expenditure Using the Matching Method. Proceedings of the 2nd Economics and Business International Conference (EBIC), Medan, Indonesia, 542-548. https://doi.org/10.5220/0009314305420548

Hainmueller, J. (2012). Entropy Balancing for Causal Effects: A Multivariate Reweighting Method to Produce Balanced Samples in Observational Studies. Political Analysis, 20(1), 25-46.

https://doi.org/10.1093/pan/mpr025

Ho, D. E., Imai, K., King, G., & Stuart, E. A. (2007). Matching as Nonparametric Preprocessing for Reducing Model Dependence in Parametric Causal Inference. Political Analysis, 15(3), 199-236.

https://doi.org/10.1093/pan/mpl013

Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). (2018). Perú: perfil sociodemográfico. Censos Nacionales 2017: XII de Población, VII de Vivienda y III de Comunidades Indígenas. https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1539/libro.pdf

Khandker, S., B. Koolwal, G., & Samad, H. (2009). Handbook on Impact Evaluation.

https://doi.org/10.1596/978-0-8213-8028-4

Lang, G. (2020). Does It Pay to Have an Internet Connection? Evidence from Self-Employees and Employers in Costa Rica [tesis de maestría, Science Po]. https://www.sciencespo.fr/public/sites/sciencespo.fr.public/files/LANG%20CLACHAR%20Gloriana%20-%20Thesis%20EAP.pdf

http://hdl.handle.net/123456789/328

Macias, M., & Zaldumbide, D. (2020). Aporte de las mujeres en la economía familiar a través de la venta directa y el multinivel. 593 Digital Publisher CEIT, 5(5-1), 150-167.

https://doi. org/10.33386/593dp.2020.5-1.334

Martínez Coral, P. (2014). Intervenciones públicas de inclusión digital: Una aproximación a las dimensiones sociales y políticas de la conectividad. Papel Politico, 19(1), 61-76.

https://doi.org/10.11144/Javeriana.PAPO19-1.ipid

Ministerio de Transporte y Comunicaciones. (2020). Impacto económico del acceso a internet en los hogares peruanos [documento de trabajo N° 01]. https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/1458230/Impacto%20económico%20del%20acceso%20a%20internet%20en%20los%20hogares%20peruanos%20-%20DGPRC%20-%20MTC%20%28Español%29.pdf

Navarro, L. (2010). The Impact of Internet Use on Individual Earnings in Latin America [Development Research Working Paper Series No. 11/2010]. Institute for Advanced Development Studies. http://hdl.handle.net/10419/45678

Organismo Supervisor de Inversión Privada en Telecomunicaciones (OSIPTEL). (2021). Los servicios de telecomunicaciones en los hogares peruanos. Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL) 2021. https://repositorio.osiptel.gob.pe/handle/20.500.12630/808

Peng, X., Zhang, J., & Peng, G. (2022). Does Internet Use Improve the Income of Residents? —Empirical Evidence from CGSS2017. China Finance and Economic Review, 10(4), 96-114. https://doi.org/10.1515/cfer-2021-0024

Pérez, A., Milla, M., & Mesa, M. (2006). Impacto de las tecnologías de la información y la comunicación en la agricultura. Cultivos Tropicales, 27(1), 11-17.

https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=193215885002

Pineda-Serna, L. (2008). Las tecnologías de información y comunicaciones (TICs) como fuente de desarrollo tecnológico. Universidad & Empresa, 7(15), 137-149.

https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=187214457006

Priyatna, M. (2022). Does Internet Usage Lead to An Increase in Household Incomes? Indonesian Rural Case Study. Jurnal Ekonomi Indonesia, 11 (1), 13-24.

https://doi.org/10.52813/jei.v11i1.69

Rogers, P. (2016). La teoría del cambio, Resúmenes metodológicos , nro. 2E, Oficina de Investigación de UNICEF - Innocenti, Florencia

https://www.unicef-irc.org/publications/803-la-teor%C3%ADa-del-cambio.htmlRohman, I. K., & Bohlin, E. (2013). The Impact of Broadband Speed on the Household Income: Comparing OECD and Brics [documento de trabajo]. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2226899

Ruiz, H., & Mondaca, E. (2014). Acceso a internet e impacto en los hogares peruanos. Una Evaluación a partir de microdatos. Revista de Estudios para el Desarrollo Social de la Comunicación, 361-375. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4718659

Siaw, A., Jiang, Y., Twumasi, M. A., & Agbenyo, W. (2020). The Impact of Internet Use on Income: The Case of Rural Ghana. Sustainability, 12(8), 3255. https://doi.org/10.3390/su12083255

Villatoro, S. P., & Silva, A. (2005). Estrategias, programas y experiencias de superación de la brecha digital y universalización del acceso a las nuevas tecnologías de información y comunicación (TIC). Un panorama regional [documento de trabajo, Serie Políticas Sociales No. 101]. CEPAL. https://repositorio.cepal.org/handle/11362/6094

White, H., & Sabarwal, S. (2014). Diseño y métodos cuasiexperimentales. Síntesis Metodológicas: Evaluación de Impacto, 8. UNICEF.

https://www.unicef-irc.org/publications/pdf/MB8ES.pdf

Published

2023-09-30

How to Cite

Calatayud Mendoza, A. P., Llerena-Zea, B. A., Villahermosa-Quispe, E., Schettini Chialchia, P., & Flores-Quispe, L. R. (2023). Impact of Internet Access on Household’s Income in the Department of Puno, Peru. Lecturas De Economia, (99), 175–207. https://doi.org/10.17533/udea.le.n99a352419

Issue

Section

Articles