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Preferencias y Valorización por Atributos del Servicio de Internet Fijo
en el Perú: un primer acercamiento vía experimento de elección
discreta
Paulo Chahuara
Gerencia de Políticas Regulatorias y Competencia
Sub Gerencia de Análisis Regulatorio
Organismo Supervisor de Inversión Privada en Telecomunicaciones - OSIPTEL
Resumen
El objetivo del presente documento es analizar las preferencias y valorización de los consumidores peruanos por determinados atributos explícitos e implícitos del servicio de Internet fijo. En los atributos explícitos se consideró la tarifa mensual del servicio y la velocidad de descarga contratada, mientras que para los atributos que no son valorados de manera explícita en el mercado se estudió aspectos relacionados a la provisión de calidad en el servicio: la confiabilidad en la señal del Internet fijo, y la calidad en la asistencia técnica para la solución oportuna y eficaz de problemas con el servicio.
Usando como modelo econométrico un logit mixto bayesiano, el que se aplica sobre la base de datos de preferencia declarada obtenida en la realización de un experimento de elección discreta llevado a cabo el 2016, se estimó una función de utilidad para los atributos anteriormente citados y se examinó la heterogeneidad de las preferencias en función a diferentes perfiles de entrevistados. Asimismo, se aproximó la disposición marginal a pagar por los atributos incluidos en el experimento.
© 2018 OSIPTEL. Derechos reservados.
Palabras Clave: experimento de elección discreta, logit mixto bayesiano, atributos, utilidad, preferencias,
disposición a pagar.
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Se agradece los comentarios y sugerencias de Sergio Cifuentes y José Aguilar, así como la colaboración de Gerardo Inti durante la elaboración de este documento. Las opiniones vertidas en este trabajo son de responsabilidad exclusiva del autor y no reflejan necesariamente la posición del OSIPTEL. Remitir comentarios y sugerencias a: investigació[emailprotected].
DOCUMENTO DE
TRABAJO - GPRC
mailto:investigació[emailprotected]
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I. Introducción
De acuerdo con la Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones, la tenencia del
servicio de Internet móvil en el Perú al 2016 alcanzó a 5.5 millones de hogares, lo que representa
una tasa de acceso de 64.2%. Por otra parte, el servicio de Internet fijo solo se encuentra disponible
en 2.4 millones de hogares y tiene una penetración de 28.7% a nivel nacional. En términos de la
evolución de ambos tipos de acceso a Internet en los últimos 4 años, las conexiones fijas han ido
creciendo paulatinamente a un ritmo de a lo más 1 digito por año, mientras que el segmento móvil
ha mantenido tasas de crecimiento de 2 dígitos año tras año. Con ello, entre el 2013 y 2016, el
acceso de los hogares al servicio de Internet fijo solo creció 4.3 puntos porcentuales, mientras que
la expansión del servicio de Internet móvil fue de 45.7 puntos porcentuales.
Respecto a la velocidad de descarga contratada o la cobertura de tecnologías de alta velocidad, si
bien la banda ancha fija residencial ha progresado en los últimos años, el despliegue y adopción de
redes LTE es muy superior a la presencia de tecnologías fijas como la fibra óptica o el ADSL2+. Sin
duda, la implementación de políticas que han fomentado la competencia entre empresas operadoras
móviles (por ejemplo, relanzamiento de la portabilidad móvil, cargos móviles o desbloqueo de
equipos) y la aparición e inversión de nuevos proveedores han generado una oferta cada vez mayor
de smartphones y una reducción en los precios de los planes de datos que han colocado al país en
una tendencia de mercado enfocada en la conectividad móvil y que ha posicionado al Perú en buen
lugar en los comparativos de velocidad de Internet móvil entre países, más no así en los benchmarks
internacionales de velocidad de Internet fijo.
El auge peruano del Internet móvil frente al fijo contrasta con lo que resultan hoy en día las ventajas
de conectividad de las redes fijas de banda ancha frente a las móviles. Así, mientras se está a la
espera de un futuro inalámbrico, el servicio de Internet fijo de alta velocidad sigue representando el
tipo de conexión con mejor estabilidad de señal, lo que le da sobre el papel una mayor confiabilidad
para conectarse a la web que una conexión de banda ancha móvil. Asimismo, las redes de banda
ancha fija son al presente, la opción de conexión que permite el transporte y acceso a altos
volúmenes de datos. Estas ventajas, brindan a las conexiones fijas una solidez que es crucial en
áreas con el potencial de elevar sustancialmente la productividad del país (e.g. telemedicina,
educación en línea, banca o comercio electrónico).
En términos del consumo por contenidos, el Internet fijo de alta velocidad aún sigue siendo la mejor
opción relativa para acceder a información y aplicaciones de alta demanda de datos (streaming,
compartición y respaldo de archivos), sin preocuparse por la factura en el uso de “megas” o por
restricciones en la experiencia de uso en línea, ya que en contraposición al modelo de negocios de
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la banda ancha móvil, donde la descarga de contenidos digitales suele ser limitada en función al plan
de datos que tiene un usuario, la velocidad de navegación puede disminuir una vez se pasó una
cuota en el consumo de datos o existen ciertas restricciones en el uso de aplicaciones (por ejemplo,
restricciones en la resolución del streaming). Dichas particularidades no ocurren con los planes
comerciales del Internet fijo, donde no hay límite de transferencia para enviar, recibir o compartir
datos, y se puede navegar a velocidades altas en la web y consumir diversos contenidos de manera
irrestricta.
Bajo estas consideraciones, los actores industriales y gubernamentales de varios países han
planteado o implementado políticas para incrementar el despliegue y la disponibilidad de la
infraestructura del Internet fijo de alta velocidad. Sin embargo, muchos de estos planes son
enfocados desde el punto de vista de la oferta. Tales propuestas incluyen incentivos fiscales para
construir redes de transporte o acceso, cambios en las regulaciones de acceso a la red para que
sean más simétricas a través de diferentes tecnologías y portadores o la puesta en marcha de
programas u obligaciones de servicio universal. Todo ello, bajo el supuesto de que, reduciendo los
costos de conexión, la banda ancha fija se vuelva más asequible y atractiva para la demanda.
No obstante, en países menos desarrollados como el Perú, existen otras barreras importantes a la
adopción del Internet fijo de alta velocidad que son ajenas al costo de provisión. Particularmente, de
acuerdo con la Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones 2016, dentro de las
justificaciones que manifiestan los hogares peruanos que no proyectan contratar el servicio de
Internet fijo, las concernientes al precio representan el 34.2%, mientras que las razones relacionadas
a percibir la suscripción al Internet fijo como innecesaria llegan al 42.0% y las preferencias por el
Internet móvil representan el 12.5%. Por otra parte, desde el punto de vista de los hogares con
Internet fijo, la Encuesta de Necesidades, Expectativas y Satisfacción de los Servicios Públicos de
Telecomunicaciones 2015 muestra que el tema más importante para evaluar a un proveedor del
servicio de Internet fijo, por parte de los suscriptores, es el adecuado funcionamiento del servicio
(34%) en contraposición a los planes y promociones (20%). Asimismo, esta última encuesta también
revela que el nivel de satisfacción promedio de los abonados urbanos al servicio de Internet fijo es
de 66%, porcentaje de aprobación que resulta el menor de entre todos los servicios de
telecomunicaciones evaluados por la encuesta. Además, más de la mitad de los abonados urbanos
insatisfechos con el servicio de Internet fijo declararon que “no brindar una buena solución a los
problemas del servicio” (57%) representa la principal falencia de su proveedor de Internet fijo, siendo
esta participación la más alta entre los servicios de telecomunicaciones considerados.
Así pues, el abaratamiento de la tarifa mensual del servicio no es una condición suficiente para que
el proceso de adopción de la banda ancha fija se produzca de forma inminente y acelerada,
haciéndose necesario realizar un análisis adicional de otro tipo de atributos que impulsen en primer
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lugar el bienestar de los actuales consumidores del servicio y, de forma derivada, las necesidades
de contratación de los hogares que no tienen Internet fijo. En función al conocimiento de dichas
preferencias, se pueden diseñar herramientas que estimulen la demanda del servicio, a la vez que
sirvan de señal a la industria para mejorar la adecuación de sus prácticas comerciales en la
población, lo que en suma aceleraría el proceso de adopción del servicio de Internet fijo en general.
Para poder elaborar mecanismos pertinentes que impulsen la penetración de la banda ancha fija, el
diseño de políticas debe ser reforzado a través de estudios empíricos que analicen los atributos del
servicio preferidos por los consumidores. Las preferencias de los consumidores ante cambios,
reducciones o mejoras, en los atributos del servicio de Internet fijo es actualmente desconocida en
el Perú. A fin de relativizar esta limitación en la información, el presente trabajo analiza las
preferencias y valorización de los hogares por determinados atributos explícitos e implícitos del
servicio de Internet fijo.
Los atributos implícitos considerados estuvieron relacionados con la provisión de calidad en el
servicio de Internet fijo. En esta línea, se estudió la confiabilidad en la señal del servicio de Internet
fijo y la calidad en la asistencia técnica para la solución oportuna y eficaz de problemas con el
servicio. Dichos atributos se consideran implícitos debido a que el consumidor no puede observarlos
de forma directa en la oferta comercial, por lo que no tienen un valor explícito o de referencia en las
transacciones de mercado relacionadas a la contratación del servicio, cambios entre proveedoras
del servicio de Internet fijo o migración de planes. Por su parte, los atributos explícitos analizados
fueron el precio o tarifa del servicio y la velocidad de descarga contratada, y se etiquetan como
explícitos porque el consumidor puede por lo menos observarlos de forma directa en la información
que proporcionan los planes comerciales del Internet fijo.
El estudio utiliza datos de preferencia declarada obtenidos de un experimento de elección discreta
implementado a nivel nacional y que formó parte de la ejecución de la Encuesta Residencial de
Servicios de Telecomunicaciones del año 2016. Las estimaciones fueron realizadas utilizando el
modelo de elección discreta logit mixto, el cual permite incorporar en la modelación la natural
variabilidad o heterogeneidad de las preferencias de los consumidores sobre los atributos
considerados, permitiendo una mayor robustez a las conclusiones que se puedan derivar. El método
de estimación elegido fue la inferencia bayesiana, que en este contexto presenta grandes ventajas
frente a la inferencia clásica (máxima verosimilitud). Si bien el enfoque bayesiano no es nuevo en la
literatura estadística, si resulta una novedad en las investigaciones aplicadas en el campo
económico, particularmente, en el presente tema de estudio.
El documento se encuentra organizado de la siguiente manera. La sección 2 proporciona el marco
de referencia para entender la noción de experimento de elección discreta y resume los trabajos
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previos sobre el presente tema de investigación. Luego, la sección 3 describe la adaptación del
experimento de elección discreta al servicio de Internet fijo peruano, detallando el perfil usual de los
entrevistados, el modelo econométrico empleado y el concepto de disposición a pagar. La sección 4
presenta las estimaciones de las preferencias de los entrevistados para los distintos atributos
estudiados. Seguidamente, se realiza una caracterización de las preferencias obtenidas en función
al perfil sociodemográfico de los hogares, el acceso a otros servicios de tecnología de información y
comunicación (TIC), y las formas e intensidad del uso del internet. Asimismo, se aproxima la
disposición marginal a pagar por los atributos considerados en el experimento. La sección 5 presenta
las conclusiones. Finalmente se encuentran la bibliografía y los anexos.
II. Marco de Referencia
2.1. Experimento de Elección Discreta (DCE)
Las investigaciones en economía tienen dos fuentes principales de datos para analizar las
preferencias y el comportamiento de los consumidores: los datos de preferencia revelada y los de
preferencia declarada (Czajkowski y Sobolewski, 2016). El primer caso hace referencia a situaciones
de mercado donde se observan opciones y elecciones de compra hechas bajo un contexto de
restricción presupuestaria real. Sin embargo, debido a razones éticas o de confidencialidad, estos
datos son raramente accesibles o no están disponibles. Tal es el caso de bienes o servicios que no
tienen mercado, o para los que no existe algún mecanismo de mercado que pueda comercializarlos
de forma explícita o manifiesta. Por ejemplo, la salud, la calidad de un bien o servicio, el aire puro,
la tranquilidad familiar, el alumbrado público, entre otros. Por este motivo, los investigadores suelen
utilizar el segundo tipo de datos. Así, los datos de preferencia declarada se refieren a situaciones en
las que el investigador no observa la elección real de compra, sino más bien busca que los individuos
efectúen una declaración de intenciones acerca de sus preferencias. Para ello, el investigador
trasmite a los consumidores opciones hipotéticas que describen a los bienes o servicios en cuestión,
para que los entrevistados señalen lo máximo que estarían dispuestos a pagar por estos productos
(preguntas directas sobre su valorización), califiquen u ordenen las alternativas que se les muestran
o elijan una de las opciones presentadas en función a sus preferencias.
Los métodos de valorización por preferencia declarada asumen inherentemente la existencia de una
relación directa entre lo que el individuo dice que haría o pagaría en un mercado hipotético y la que
en realidad sería su valorización si es que dicho escenario sucediese realmente. De este modo, es
importante destacar que parte de la literatura señala que los resultados del modelado de las
elecciones de los consumidores basados en datos de preferencia revelada y declarada son
altamente consistentes, siempre y cuando las opciones hipotéticas cumplan con ser compatibles con
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incentivos (Carson et. al., 1996; Wang et. el. 2007; Vossler y Watson, 2013). Esto es, los datos de
preferencia declarada deben ser obtenidos en un ambiente o experimento que implique cierto riesgo
en las elecciones tomadas por los entrevistados ya que, al aumentar el riesgo de las decisiones, las
personas tienen mayores incentivos para pensar más, pedir ayuda o hacer lo que sea necesario para
solucionar el problema. En otras palabras, a mayor riesgo, las personas comienzan a tomar
decisiones “correctas”. No obstante, desde los trabajos de Lichtenstein y Slovic (1973) y Grether y
Plott (1979), han sido presentadas pruebas que refutan las objeciones a los experimentos que
carecen de riesgo. Como señala Thaler (2015), la teoría económica de la elección no se restringe a
aplicarse únicamente a los problemas de alto riesgo y debería funcionar igual de bien en cualquier
circunstancia, ya sea en la compra de una bolsa de palomitas o en la compra de un auto. Así pues,
el uso de datos de preferencia declarada es actualmente una técnica de amplio uso en diversidad
de campos, incluyendo la economía del transporte, el medio ambiente, la salud, el marketing y la
política (Carson, 2012; Hess y Daly, 2014).
La manera clásica para realizar los estudios de preferencia declarada ha sido mediante la realización
de preguntas de valorización de forma directa donde se le pide al entrevistado señalar el monto o el
rango de dinero que estaría dispuesto a pagar o aceptar por adquirir o mejorar determinado bien o
servicio. Sin embargo, en los últimos años el formato más utilizado para el estudio de preferencias
declaradas ha sido el experimento de elección discreta o DCE1 (Ben-Akiva y Lerman, 1985; Louviere
et al., 2006; Train, 2009), Esto, debido principalmente a la minimización del sesgo estratégico del
encuestado. Es decir, la tendencia de los entrevistados a subvalorar su disposición de pago,
declarando una cantidad menor a su verdadera valoración por el bien o servicio.
El DCE puede describirse como una situación donde los encuestados o consumidores (potenciales
o no) deben tomar decisiones sobre alternativas mutuamente excluyentes en un escenario hipotético,
que es construido sobre una o más situaciones de elección. Las alternativas, también llamadas
opciones, perfiles o tarjetas, se definen en términos de diferentes niveles de los atributos que
describen o caracterizan el bien o servicio objeto de estudio (Lancaster, 1966). Comparando los
niveles de los atributos, se les pide a los encuestados que elijan la alternativa más preferida. Así
pues, el DCE sitúa al encuestado en una situación muy similar a la de un mercado real, donde la
mayoría de las veces es inevitable elegir solo una opción de entre varias.
Naturalmente, la lista de atributos con sus respectivos niveles debe ser definida previamente en la
etapa de diseño del DCE, teniendo en consideración que mientras mayor sea el número de atributos
o niveles incluido en el DCE, se tendrá una mejor descripción del comportamiento de los
consumidores pues se contara con más opciones o perfiles del producto o servicio. No obstante, a
1 Discrete Choice Experiment.
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medida que se incrementa el número de atributos o niveles, el DCE se vuelve más complicado para
la evaluación de los encuestados ya que deben comparar y analizar más alternativas. Por tal, se
debe buscar un punto intermedio entre el número de atributos y niveles a incluir en el DCE, a fin de
relativizar la carga cognitiva del experimento. Al respecto, el Análisis Conjunto o Conjoint Analysis
(CA) ofrece técnicas para reducir el número potencial de perfiles de producto a solo un grupo, lo que
se conoce en literatura como el cambio de un diseño factorial completo (full factorial design) para el
DCE a uno fraccional (fractional factorial design)2.
Al observar en una muestra suficientemente extensa como varían las elecciones declaradas por los
encuestados de acuerdo con las situaciones de elección presentadas, el DCE asegura suficiente
variabilidad de datos para la estimación de modelos que permite derivar los efectos de los atributos
en las elecciones y estudiar sistemáticamente los atributos más importantes que influyen en el
comportamiento de elección. En esencia, esto permite estimar los parámetros de las funciones de
utilidad de los consumidores (es decir, modelar sus preferencias), así como estimar la disposición a
pagar de los encuestados por los atributos considerados en el DCE y luego simular su
comportamiento en el mercado por bienes existentes o no disponibles.
2.2. Revisión Literaria
En la literatura, un gran número de estudios han buscado analizar las características de los
segmentos de hogares con mayores o menores tasas de adopción del servicio de Internet fijo, en
tanto que los trabajos relacionados con las preferencias de los consumidores son comúnmente
escasos. Las investigaciones existentes se han centrado en estudiar la valorización de la suscripción
mensual al servicio de Internet fijo en hogares con y sin conexión, y en atributos técnicos específicos,
como la velocidad de descarga contratada.
Así, Dutz et al. (2009) analizan la disposición adicional a pagar sobre el precio actual del servicio de
Internet de alta velocidad, en relación con la situación de no tener ninguna conexión a Internet en
casa. Basándose en datos de preferencia declarada del tipo respuesta directa para una muestra
representativa de los Estados Unidos de 5 000 usuarios de banda ancha fija, los resultados del
trabajo muestran que la disposición marginal declarada se agrupa mayoritariamente por encima de
USD 10, pero existen focos donde la valorización supera los USD 150, llegando a ser USD 275 o
USD 325 en algunos entrevistados. Asimismo, características como el mayor nivel de ingresos o
educación se relacionan de forma positiva con una mayor disposición a pagar, mientras que la
situación contraria se da entre los encuestados de menor edad y raza latina o asiática.
2 Sobolewski y Czajkowski (2012) y Sobolewski y Kopczewski (2017)
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Similarmente, Bendezu y Cerón (2012) utilizan el método de preferencias declaradas por pregunta
directa para realizar una aproximación de disposición de pago por el servicio de Internet fijo. Para
esto, utilizan una muestra representativa de 2 423 hogares peruanos sin conexión fija en su vivienda
y que están dispuestos a contratar el servicio. La muestra fue tomada de la Encuesta Residencial de
Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL) elaborada por el OSIPTEL en el año 2012. Mediante
el empleo de un modelo de regresión por intervalos, los resultados obtenidos implican que, en
promedio, un hogar interesado en acceder al servicio de Internet fijo estaría dispuesto a pagar S/.
25.2. Además, aquellos hogares con una mayor disposición de pago usualmente son aquellos con
mayores niveles de ingreso, mejor nivel educativo, poseedores de bienes durables requeridos para
la conexión a Internet (particularmente computadoras), y, sobre todo, aquellas familias que ya tienen
acceso a otros servicios de telecomunicaciones.
Más recientemente, Carare et al. (2015) analizan a través de un logit estándar y un modelo lineal de
probabilidad la influencia de variables demográficas (edad, ingresos, educación) sobre la
probabilidad de adopción de la banda ancha, además de analizar el efecto de estas mismas variables
sobre la disposición de pago por Internet, empleando una regresión tobit. Para este estudio, la base
de datos utilizada fue de 15 000 hogares sin Internet en Estados Unidos de la Connected Nation
2011, una encuesta de gran escala realizada en 7 estados estadounidenses (Alaska, Iowa, Michigan,
Minnesota, Nevada, Carolina del Sur y Texas) donde se incluyó preguntas directas de preferencia
declarada. Debido a que un número significativo de hogares de bajos ingresos reportaron valores
irrazonablemente altos de disposición a pagar, los autores implementaron un procedimiento
desarrollado por Klein y Sherman (1997) para corregir posibles sesgos de información en los datos
de la encuesta. Con ello, los autores encuentran que los valores reportados sugieren que con una
reducción del precio del 15%, se podría incrementar, en promedio, el índice de suscripción de no
adoptantes en aproximadamente 9%.
Por su parte, Grzybowski y Liang (2015) aplicaron un modelo logit mixto para analizar la demanda
por paquetes cuádruple play de banda ancha valiéndose de datos de preferencia revelada tomados
de una empresa operadora europea que tenía una completa cobertura de tecnologías FTTH y ADSL
en una ciudad determinada. Los resultados revelan que la valorización de los consumidores por
ofertas FTTH es mayor que la de ADSL, además de que en tendencia la valorización por el FTTH ha
ido creciendo con el tiempo, situación contraria al ADSL, lo que sugiere que los consumidores
prestan cada vez más atención a la velocidad de conexión que ofrece la tecnología FTTH. Asimismo,
encontraron que los datos de Internet móvil de las ofertas cuatro play son complementarios al acceso
de banda ancha fija, mientras que el servicio de voz móvil resultaría sustituto del fijo.
Solo cuatro trabajos estudian los atributos del servicio de Internet fijo que no tienen un valor de
referencia patente o que no son valorados de forma explícita en el mercado. Al respecto, el trabajo
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de Savage y Waldman (2005) fue el primero en incorporar atributos como la fiabilidad o confiabilidad
de la señal del servicio de Internet, así como la facilidad de instalación del servicio. Asimismo, se
consideraron atributos técnicos como el precio, la velocidad de conexión y el acceso activo a Internet
(conexiones que no son dial-up). El primer atributo fue definido en dos niveles, donde para los
autores un servicio muy confiable es aquel donde los usuarios pueden disponer del servicio siempre
que quieran usarlo y cualquier problema que surja es manejado inmediatamente por un buen servicio
al cliente, mientras que en un acceso a Internet menos confiable, los usuarios pueden
ocasionalmente experimentar interrupciones que requieren soporte al cliente. El segundo atributo
hace referencia a la demora en tiempo para instalar el servicio de Internet en la vivienda y fue
desagregado en tres niveles: de forma inmediata, en una semana y dentro de varias semanas. El
precio es el costo mensual fijo por el uso ilimitado del servicio de Internet y oscilo entre USD 10 y
USD 85. El atributo velocidad describe el tiempo que tardaría el servicio de Internet en recibir y enviar
información desde y hacia la computadora de casa, dividiéndose en tres niveles: muy rápida para
subir y descargar contenidos digitales, rápida para descargas, pero relativamente más lenta para
subir información, y lenta tanto para subir y bajar datos. Utilizando datos de preferencia declarada
obtenidos en la realización de un DCE implementado en una encuesta a 2 888 residentes en Estados
Unidos entre setiembre y octubre del 2002, los autores analizaron la valorización de los
consumidores respecto a los cinco atributos mencionados respondiendo una serie de ocho preguntas
de elección. Cada opción presentaba un par de opciones de acceso a Internet, A y B, que diferían
en los atributos detallados. Luego, de indicar su opción preferida los encuestados fueron preguntados
por si cambiarían la opción que habían seleccionado en el experimento por su actual conexión a
Internet o si adoptarían el servicio seleccionado si no contaban con el servicio. Posteriormente,
mediante el empleo de un probit bivariado, los resultados de la estimación de los coeficientes
muestran que el atributo más importante del acceso a Internet es la confiabilidad del servicio, seguido
por su velocidad, el acceso activo a Internet y por último el precio, en tanto que el atributo facilidad
de instalación no resultó importante para los entrevistados. En cuanto a las disposiciones de pago,
los consumidores están dispuestos a pagar marginalmente hasta USD 16.54 por un servicio de
Internet fijo que pase de ser menos confiable a más confiable, mientras que por migrar de un plan
de Internet fijo con velocidad lenta a rápida o de un servicio de Internet fijo con velocidad rápida a
muy rápida se registró una valorización incremental promedio de USD 11.37. Dichas valorizaciones
se incrementan en los encuestados de mayor ingreso y nivel educativo.
Posteriormente, en Rosston et al. (2010) se actualizo el estudio hecho en Savage y Waldman (2005)
utilizando datos de una encuesta que fue aplicada a nivel de todo Estados Unidos entre fines del
2009 e inicios del 2010 para estudiar la disposición a pagar del hogar estadounidense por el servicio
de Internet de banda ancha. La base de datos combinó información real con datos de un DCE para
analizar las preferencias declaradas por características técnicas e implícitas al servicio de Internet
fijo tales como el precio, la velocidad de conexión y la confiabilidad del servicio, donde para este
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caso los autores definieron a un servicio muy confiable como aquel que es raramente interrumpido
por cortes del servicio, es decir, el servicio puede interrumpirse una o dos veces al año debido al
clima severo, mientras que un servicio de Internet menos confiable, el hogar experimentará más
interrupciones, tal vez una o dos veces al mes sin ninguna razón en particular. Aplicando nuevamente
un probit bivariado, los autores estimaron que un hogar está dispuesto a pagar USD 20 por mes por
un servicio más confiable; USD 45 para una mejora en la velocidad de un nivel lento a rápido; y USD
48 para una mejora en la velocidad de un nivel lento a muy rápido, mientras que por una combinación
de servicio rápido y confiable, el hogar representativo estaría dispuesto a pagar USD 79 por mes.
Los autores también analizan la disposición marginal a pagar por prestaciones del servicio de Internet
fijo que en el futuro podrían estar disponibles tales como la posibilidad de conectarse a Internet de
forma inalámbrica desde fuera del hogar, designar ciertas descargas como prioritarias o interactuar
con especialistas en salud. En esta línea, se estimó que los hogares estarían dispuestos a pagar
USD 6 más para que su servicio de Internet tenga la capacidad de distinguir las descargas de alta
prioridad, y alrededor de USD 4 por la capacidad de interactuar con especialistas en salud en línea.
Por último, se tiene dos estudios elaborados para la Subsecretaria de Telecomunicaciones de Chile
(Subtel) a cargo de Rivera et al. (2012 y 2014), donde también se estima la disposición a pagar por
atributos explícitos e implícitos del servicio de banda ancha fija siguiendo el enfoque de Savage y
Waldman (2005) y Rosston et al. (2010). El diseño del DCE vario entre los dos trabajos. En Rivera
et al. (2012) las características de los planes considerados fueron el precio, la velocidad (dividida en
tres niveles: lenta, rápida y muy rápida), la confiabilidad (desagregada en dos niveles: muy confiable
y poco confiable), si el proveedor ofrece capacitación en línea para usar Internet (dividida en dos
niveles: sí, no), la disponibilidad de utilizar la conexión de Internet fuera del hogar (categorizada en
dos niveles: sí, no) y la calidad de la asistencia técnica (dividida en tres niveles: excelente, regular y
mala). El jefe de hogar encuestado debe elegir ente dos opciones, A o B, en seis diferentes
situaciones de elección. Para cada elección entre las alternativas A o B, el entrevistado debe decidir
si prefiere la opción recientemente escogida con sus características o la conexión que actualmente
tiene en su casa, o si prefiere mantenerse sin conexión. Utilizando nuevamente un modelo probit
bivariado las estimaciones apuntaron a que para los hogares con Internet fijo los tres atributos más
importantes en la utilidad del consumidor fueron la velocidad muy rápida, velocidad rápida y un
servicio muy confiable. Cada una de estas características generan una mayor utilidad marginal que
la desutilidad marginal correspondiente al atributo precio, mientras que para el caso de las familias
sin Internet el atributo más importante fue el precio, seguido de una velocidad rápida y en tercer lugar
un servicio muy confiabilidad. En cuanto a los montos de valorización, las tres características con
mayor disposición marginal de pago en los hogares con acceso a Internet fueron la velocidad muy
rápida, la velocidad rápida y la confiabilidad de la conexión, en tanto que para los hogares sin Internet
fueron la velocidad rápida, la confiabilidad de la conexión y una calidad excelente en la asistencia
técnica.
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En Rivera et al. (2014) solo se descartó el atributo “capacitación en línea” del diseño de los perfiles
(tarjetas) considerado en Rivera et al. (2012). No obstante, para este trabajo el jefe de hogar
entrevistado debía elegir, para dos situaciones distintas de elección, entre cuatro alternativas (A, B,
C, D) o también podía señalar que no le gustaba “ninguna de las opciones anteriores”. La estimación
de la disponibilidad a pagar se realizó utilizando un modelo logit multivariado. Los resultados
mostraron modificaciones respecto a su trabajo realizado en el 2012. Así pues, los atributos de mayor
importancia para los hogares con Internet fueron la velocidad rápida, la velocidad muy rápida y la
confiablidad. Estas características siguen generando una mayor utilidad marginal que la desutilidad
marginal asociada al precio. En el caso de los hogares sin Internet fue la característica de un servicio
muy confiable la que registro la mayor importancia en el bienestar, seguido de la calidad de la
asistencia técnica y un servicio con velocidad rápida. Respecto a las disposiciones de pago, las tres
características con mayor disposición marginal de pago en los hogares con acceso a Internet también
resultaron ser la velocidad rápida, la velocidad muy rápida y la confiabilidad de la conexión, mientras
que lo propio ocurrió con los atributos más valorados para los hogares sin Internet donde el primer
lugar lo ocupó la confiabilidad de la conexión, seguido de la calidad excelente en la asistencia técnica
y la velocidad rápida.
III. Estudio Empírico
3.1. Una mirada general al mercado de Internet fijo peruano
A diciembre 2016, en el mercado de acceso a Internet fijo peruano operaron 34 empresas a nivel
nacional que ofrecen el servicio por medio de más de siete tecnologías distintas (Dial-Up, xDSL,
Cablemódem, Wimax, etc), donde la dinámica de mercado del servicio de acceso a Internet fijo es
explicada en mayor proporción por clientes residenciales (85.9%) y en menor media por los clientes
comerciales (14.1%). Pese a la gran cantidad de empresas, el mercado se encuentra altamente
concentrado en solo dos, Movistar (Telefónica del Perú) y Claro (América Móvil), los cuales atienden
más del 95% del mercado.
Así, al 2016, el número de conexiones de Internet fijo a nivel nacional fue de 2 117 490, teniendo un
crecimiento del 6.3% respecto a diciembre 2015. Movistar por su parte concentró el 77.0% del
mercado, seguido de Claro con el 19.6% y, finalmente, el resto de las empresas con el 3.4% de las
conexiones. En términos geográficos, el 63% de las conexiones de Internet fijo se localizaron en las
regiones de Lima y Callao, mientras que el resto de las conexiones (37%) se ubicaron en el resto de
los departamentos del país.
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Respecto a las características del servicio, las conexiones con velocidades menores a 2 Mbps
representan el 24.2% del total de conexiones, la conexiones con velocidades iguales o mayores a 2
Mbps pero menores a 4 Mbps tienen una participación del 51.0%, mientras que las de velocidades
iguales o mayores a 4 Mbps alcanzan una cuota del 24.8%. Además, se observa un incremento en
la contratación de planes de Internet fijo con velocidades cada vez más altas. Es así que, entre
diciembre 2015 y 2016, las conexiones con velocidades iguales o mayores a 4 Mbps pero menores
a 8 aumentaron 96.7%, y las de velocidades iguales o mayores a 8 Mbps se incrementaron en
165.1%, en tanto que las conexiones con velocidades mayores a 0.25 Mbps y menores a 2 Mbps se
han reducido en 49.8%.
No obstante, la tasa de contratación por velocidades altas en una oferta comercial de Internet fijo no
es hom*ogénea entre dominios geográficos del Perú. Así, Lima o la costa del país tienden a registrar
mayor concentración de planes con velocidades rápidas o muy rápidas, mientras que la sierra y - de
forma más incidental – la selva ocurre lo contrario. Así, el promedio de velocidades contratadas
tiende a ser mayor en la costa que en el interior del país, tal como se puede observar en la Figura
N° 1.
Figura N° 1: Distribución y Promedio de Velocidades Contratadas en un Conexión Fija de Internet según Dominio Geográfico, 2016
Nota: Promedio obtenido utilizando la marca de clase. Fuente: Empresas Operadoras. Elaboración: GPRC-OSIPTEL
Dentro de las tecnologías de acceso a Internet al 2016, el principal medio de acceso a Internet fijo
sigue siendo el xDSL, con 1.26 millones de conexiones. Sin embargo, en los últimos años las
conexiones de dicha tecnología han disminuido su importancia debido al aumento de las conexiones
Cablemóden y otros tipos de tecnologías. De este modo la participación de las conexiones de Internet
fijo para la tecnología xDLS a diciembre 2016 corresponde al 59.5%, mientras que para las otras
tecnologías corresponde el 40.5%, siendo que estos porcentajes fueron en diciembre 2015 de 70.0%
y 30.0%, respectivamente.
13
En cuanto a las ofertas comerciales, existen dos formas de obtener el servicio: adquirir únicamente
el servicio de Internet fijo (monoproducto) o adquirir el servicio juntamente con otros servicios
(empaquetamiento). Bajo este esquema, la cantidad de conexiones de Internet fijo monoproducto
disminuyó en 16.6% en diciembre del 2016 respecto al año pasado, mientras que la cantidad de
conexiones de Internet fijo empaquetado aumento en 7.7% en el mismo periodo, con lo cual la
participación al 2016 de las conexiones de Internet fijo monoproducto es de 4.7%, mientras que el
95.3% corresponde a las conexiones de Internet fijo empaquetado.
Respecto a las tarifas del mercado, estas varían de acuerdo con el grado de empaquetamiento del
servicio de Internet fijo, pero sobre todo en función a la velocidad de descarga que el cliente desea
contratar. Así, se pueden encontrar tarifas para velocidades menores a 4 Mbps desde los S/. 50.0 o
S/ 60.0 soles mensuales y por lo menos desde S/ 119 para velocidades mayores a 8 Mbps.
3.2. Diseño del DCE
Con el fin de investigar las preferencias y valorización de los consumidores peruanos por atributos
del servicio de Internet fijo, se diseñó y se llevó a cabo un DCE que formó parte de la realización de
la Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL) 2016. En forma adicional
al grupo de preguntas pertinentes de preferencia declarada del DCE, la ERESTEL cuenta con
preguntas de preferencia revelada correspondiente al servicio de Internet fijo, como la intensidad y
formas de uso, el proveedor de Internet fijo actual, la velocidad de descarga contratada y el gasto en
la factura mensual promedio. También recolecta datos sociodemográficos, como la edad, educación
y género de los miembros del hogar, el nivel socioeconómico y tamaño del hogar, y los gastos e
ingreso familiares de los encuestados.
Las entrevistas para el DCE estuvieron dirigidas al jefe de hogar, quien suele ser el responsable
principal de las decisiones entorno a la contratación del servicio de Internet fijo (i.e. el titular del
servicio). Al llegar a la pregunta N° 21 del módulo de acceso a Internet (sección N° 7) del cuestionario
de la ERESTEL 2016, se introdujeron y explicaron a los encuestados las tareas de elección a seguir,
describiéndose los atributos y sus niveles considerados en el DCE. Luego, se siguió con hipotéticas
situaciones de elección que constaron de grupos de alternativas donde se le pidió al entrevistado
que elija la opción que prefiere más en términos de los niveles de atributo que la describieron.
Los atributos de interés se identificaron a través de una revisión cualitativa de las ofertas comerciales
existentes, así como de la revisión de la literatura. El primero de los atributos considerados fue el
precio. Los principales proveedores de Internet fijo residencial no aplican, a la fecha del estudio,
discriminación de precios basados en la intensidad u horario de uso del servicio, sino tarifas planas
sin límites de descarga (no se aplican caps), que varían en función al grado de empaquetamiento
14
(dúo o trío) y la velocidad de descarga contratada. Así, en el experimento de elección se han utilizado
hasta cuatro niveles de precio que buscan reflejar esta variabilidad. Estos fueron S/ 54, S/ 74, S/ 111
y S/ 178. Cabe comentar, que para la obtención de los precios del servicio de Internet fijo se procedió
en primer lugar a obtener un vector de precios por empresa operadora, siendo las ofertas
comerciales de Movistar y Claro las considerados para este estudio. Para cada empresa, se realizó
un promedio ponderado de las tarifas exclusivas del servicio de Internet fijo bajo la contratación
individual, en dúo con el servicio de telefonía fija, y bajo la modalidad de trío (telefonía fija y televisión
de paga), donde en cada categoría se tomó velocidades de contratación de 2, 4, 8 y 15 Mbps. El
ponderador utilizado en esta etapa fue la participación total de líneas de Internet fijo en el mercado
según el grado de empaquetamiento. Obtenidos los precios de referencia para estas dos empresas,
se estimó un promedio ponderado entre estos dos vectores de precios, considerando como
ponderadores la cuota de mercado de Movistar y su complemento, obteniéndose finalmente el vector
de precios referenciales de mercado para el servicio de Internet fijo.
Dado que gran parte de la variabilidad de las ofertas comerciales residenciales de Internet fijo se dan
en términos de la velocidad de descarga contratada, otro atributo a incluir fue la velocidad. Para esto,
se comunicó al entrevistado que la velocidad de descarga contratada hacía referencia al tiempo que
demora su conexión de Internet para acceder o enviar información (búsqueda de información, uso
de email, uso de redes sociales, ver videos o escuchar música, etc). Para su categorización, una
primera estrategia fue determinar explícitamente la velocidad de contratación en Mbps en base a las
ofertas comerciales existentes. Sin embargo, las pruebas pilotos y las versiones de la ERESTEL de
los años 2013 - 2015, apuntaron a señalar que para una parte importante de los encuestados resulta
poco intuitivo pensar en términos de Mbps, pues tienen, mayormente, una percepción subjetiva sobre
el grado de rapidez de su servicio de Internet. Además, a varios de los consumidores les cuesta
trabajo recordar sus velocidades de contratación. Así pues, la velocidad fue categorizada en tres
niveles, explicados a los encuestados de la siguiente forma:
- Velocidad lenta: navegar o ver páginas de Internet toma varios minutos. Es buena solo para
enviar, recibir emails o utilizar buscadores de Internet (consultas de información). Pero, ver un
video corto, por ejemplo, puede tomar varios minutos.
- Velocidad rápida: navegar o ver páginas de Internet toma algunos segundos. Esta velocidad es
buena para escuchar música, compartir fotos y observar videos por Internet.
- Velocidad muy rápida: navegar o ver páginas de Internet es casi instantáneo, menos de un
segundo. Es excelente para observar videos y películas de alta definición, recibir o enviar de
manera instantánea grandes archivos, utilizar juegos por Internet, etc.
Uno de los aportes importantes del estudio radica en el análisis de las preferencias y valorización
por atributos implícitos o características que no se transan expresamente en el mercado, y que
guardan relación con la provisión de calidad en el servicio de Internet fijo. En este sentido, se
15
analizaron los cortes e interrupciones en la señal del servicio, y la rapidez y eficacia para solucionar
los problemas con el servicio. Para ello, se contemplaron dos atributos esenciales. El primero se
etiquetó como la confiabilidad del servicio y se presentó a los encuestados como el número de veces
que no ha podido utilizar el servicio porque se interrumpió la señal. La confiabilidad de la señal fue
dividida en dos niveles, que fueron definidos a los consumidores de la siguiente manera:
- Poco confiable: hace que experimente interrupciones en la señal, posiblemente, dos o cuatro
veces al mes.
- Muy confiable: rara vez tienen interrupciones en la señal del servicio. Puede interrumpirse a lo
más dos o cuatro veces al año.
El otro atributo esencial considerado fue la calidad de la asistencia técnica, y fue explicada a los
encuestados como la rapidez con la que su empresa atiende y soluciona los problemas que presenta
su servicio. La calidad de la asistencia técnica fue clasificada en tres niveles, que fueron
manifestados a los entrevistados de la siguiente manera:
- Mala calidad: rara vez atiende sus solicitudes y demora algunas semanas en resolver los
problemas que presenta su servicio.
- Calidad regular: lo atiende después de algún tiempo (después de dejar una o algunas
solicitudes), y resuelve en poco tiempo los problemas que presenta su servicio.
- Excelente calidad: lo atiende de forma inmediata, y resuelve completamente y en poco tiempo
los problemas que presenta su servicio.
La Tabla N° 1 resume los atributos y niveles detallados previamente. Como puede observarse, un
atributo no considerado en el diseño del DCE fue el nombre del proveedor de servicio de Internet
fijo. Esto se debe a que, si bien los encuestados pueden asociar diversas cualidades con diferentes
empresas operadores, se consideró que este factor carece de relevancia para el objetivo central del
presente trabajo, que es el estudio de las preferencias y valorización de atributos del servicio de
Internet fijo, más no de elección de proveedor, donde el aspecto de marca sí podría tener a priori un
protagonismo, así como otras características relacionadas a los costos de transacción y de cambio.
16
Tabla N° 1: Lista de atributos y sus niveles utilizados para describir las alternativas de elección en el DCE
Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
De acuerdo con los atributos y los niveles detallados, se pueden generar hasta 72 perfiles posibles
(combinación de atributos) o planes diferentes del servicio de Internet fijo3. Ciertamente, optar por
un diseño factorial completo para el DCE (presentar a cada consumidor todas estas opciones para
que indique sus preferencias), resulta una tarea difícil de llevar a la práctica, ya sea por el costo
operativo de implementación, como por los sesgos de cansancio que aparecerán en las respuestas
de los entrevistados. Además, es importante considerar que aparte de estas preguntas de
preferencia declarada, los encuestados deben responder el resto del cuestionario de la ERESTEL,
que indaga no solo sobre el servicio de Internet fijo, sino sobre el resto de los servicios de
telecomunicaciones (telefonía fija y móvil, Internet móvil, televisión de paga, telefonía de uso público).
Por lo que la evaluación de los 72 perfiles resulta una labor imposible.
Así, se debe optar por utilizar un diseño factorial fraccionado donde sólo algunas combinaciones de
niveles de los atributos se utilizan en un patrón equilibrado. Esto es, se debe buscar en primer lugar
minimizar el número de opciones que se presentan para valorar (principio de parsimonia). Luego, en
base a esta cantidad, se debe seleccionar los perfiles representativos de los 72 posibles planes4.
3 En general, para un bien o servicio que tiene en total 𝑛 atributos, donde cada atributo 𝑖 se divide en 𝜑𝑖 niveles, el número total de opciones que se pueden genera es ∏ 𝜑𝑖
𝑛𝑖=1 . Para los casos, donde el experimento tiene el mismo número de niveles
para todos los perfiles, el número total de alternativas a generar es 𝜑𝑛 . 4 En las combinaciones finalmente elegidas debe cumplirse con que cada nivel de un determinado atributo aparezca combinado con el resto de los niveles de forma proporcional. Esto es, apareciendo cada nivel el mismo número de veces en cada perfil, lo que se conoce como propiedad o condición de balance o equilibrio.
17
Para estas tareas se utilizó el Conjoint analysis con la cual se pudo generar el siguiente grupo de
alternativas5:
Tabla N° 2: Lista de alternativas utilizadas en el DCE
Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Conformados los planes a considerar en el DCE, seguidamente se evaluó la forma en que los planes
tendrían que ser mostrados a los consumidores. Una primera estrategia podría ser simplemente
exponer todas las alternativas y esperar la respuesta del encuestado. Sin embargo, con individuos
que evalúen en simultáneo nueve perfiles con cuatro atributos de diferentes niveles se tiene el riesgo
de obtener respuestas sesgadas o inconsistentes. En esta línea, Louviere et al. (2006) señala que
la tarea de elección con más de cuatro alternativas podría socavar la fiabilidad de los datos recogidos
mediante la imposición de una carga cognitiva demasiado pesada en los encuestados. En similar
sentido, los resultados de la prueba piloto y las coordinaciones con el equipo a cargo de la
implementación de la ERESTEL 2016, establecieron que, dada la carga de preguntas que de por sí
ya tiene el cuestionario de la ERESTEL, los entrevistados pueden considerar a lo más dos
situaciones de elección, conformadas cada una por tres o cuatro alternativas. Por otra parte, se debe
notar que dentro de los perfiles listados en la Tabla N° 2, existen opciones racionalmente dominadas
por otras que no podrían estar en el mismo bloque de decisión (por ejemplo, la alternativa N° 1 está
dominada por la N° 2).
Por lo expuesto, después del diseño generado, se optó por establecer las alternativas en grupos o
conjuntos de elección de tres opciones (A, B o C) más la alternativa de contestar que no le gustaba
“ninguna de las opciones anteriores”, cuidando que cada grupo no contenga un plan dominado por
5 Aparte del cumplimento de la condición de balance, la literatura señala que los perfiles generados por los diseños fraccionarios debían cumplir también con la condición de ortogonalidad (Street et al. 2005; Street y Burgess, 2007) (los perfiles deben ser estadísticamente independientes entre sí). No obstante, trabajos recientes ha establecido que la ortogonalidad no es crucial para las aplicaciones con modelos no lineales (Sobolewski y Czajkowski, 2012).), como el que se estimó en este documento.
18
otro. Esto generó 20 situaciones de elección, que después fueron ordenadas de forma aleatoria, de
acuerdo con los valores obtenidos de una distribución uniforme, de menor a mayor. Luego, los 20
escenarios fueron agrupados en 10 bloques, teniendo cada bloque dos situaciones de elección.
Siguiendo el orden detallado, todos los bloques se plasmaron en una tarjeta conjunta. La Figura N°
2 muestra parte de dicha tarjeta.
Figura N° 2: Tarjeta de Situaciones de Elección utilizada en el DCE
Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Como se ha señalado, si los 10 bloques se aplicasen de forma completa a cada encuestado,
volverían a parecer los sesgos de cansancio relacionados con la gran cantidad de preguntas, con el
consecuente cambio en la carga cognitiva del experimento de elección a niveles no aceptables. Por
este motivo, se consideró reducir la aplicación de 20 situaciones de elección por encuestado a solo
2, dada la cantidad de preguntas que ya tiene la ERESTEL. Esta reducción podría restar variabilidad
a los resultados, por lo que, a fin de relativizar este efecto, se distribuyó de forma aleatoria los bloques
en la muestra completa de la ERESTEL 2016, que asciende a 15 138 hogares entrevistados. El
criterio para aleatorizar las alternativas fue que el informante del hogar con código N° 1 inicie con el
bloque N° 1 de la tarjeta que agrupa las situaciones de elección (tarjeta N° 13 en la ERESTEL 2016).
Al informante del segundo hogar (código N° 2) se le mostró el bloque N° 2 de la tarjeta y así
sucesivamente hasta el hogar N° 10. Para el hogar N° 11 se comenzó nuevamente con el bloque N°
1, y así sucesivamente hasta completar la muestra. De esta manera se logra tener una porción de
muestra para cada conjunto de elección.
Tanto la definición de los atributos de velocidad, confiabilidad del servicio, calidad de la asistencia
técnica, así como el significado de sus niveles fueron explicadas a los encuestados según lo
detallado en los párrafos anteriores. Al mismo tiempo, esta información fue mostrada por medio de
19
tarjetas de exposición como paso previo a la situación hipotética de elección, lo que permitió facilitar
la internalización de la información y ajustar la respuesta dentro de la escala prefijada.
3.3. Características del acceso y uso del Internet fijo en la muestra
La estadística descriptiva de la muestra se encuentra en la Tabla N° 3. De acuerdo con los resultados
que se aprecian en la primera parte de dicha tabla (parte A), a diferencia de los jefes de hogar sin
Internet fijo, los entrevistados con conexión fija se caracterizan por tener más edad y mejor nivel
educativo, pero sobre todo una mayor capacidad de gasto o poder adquisitivo. Los altos niveles
socioeconómicos se dan particularmente cuando el hogar con Internet fijo también cuenta con
Internet móvil, seguido por el grupo de familias con solo Internet fijo y en tercer lugar el cluster de
encuestados con solo Internet móvil. Asimismo, es importante notar que independientemente de si
el jefe de familia tiene Internet fijo o móvil, la situación de vulnerabilidad o precariedad económica
crece a medida que se traslada el análisis de la capital al interior del país.
En cuanto a las tasas de tenencia de equipos TIC (parte B), la adopción de estos equipos es en
general mayor entre los encuestados con Internet fijo en casa que entre los jefes de hogar sin red
fija en la vivienda, ventaja que crece más si la familia tiene acceso fijo y móvil al servicio de Internet
o se ubica en el ámbito urbano. En esta línea, es de mencionar la mayor posesión de dispositivos
móviles que pueden acceder a Internet a nivel de los encuestados urbanos con Internet fijo y móvil
o con solo Internet fijo, característica de este grupo que se ve favorecida por sus ventajas en
capacidad adquisitiva o su posible preocupación por mejorar el aprovechamiento de su red Wifi
doméstica. Así, de los equipos con conectividad móvil al servicio de Internet, se resalta
sustancialmente la penetración de smartphones, aparato que tiene una tasa de tenencia similar a las
PC de escritorio en los hogares con internet fijo, y que superó el 50% de tasa de posesión en los
hogares sin Internet fijo. De hecho, el teléfono móvil inteligente sería el dispositivo móvil que permite
que un hogar con Internet móvil pueda acceder a la nube de contenidos digitales, ya que la tasa de
posesión de smartphones para estos grupos se ubica en el 100% en comparación a las laptops
(11%) o las tablets (20%).
20
Tabla N° 3: Perfil de los entrevistados
Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
El acceso a otros servicios fijos de telecomunicaciones, como la telefonía o la televisión de paga,
también es superior entre los encuestados con acceso a Internet fijo en el hogar, en comparación a
los hogares que no tienen una conexión fija a la web, además de que su tasa de acceso tiene un
incremento adicional si el estudio se ubica en las zonas urbanas o si el jefe de hogar tiene una
conexión mixta a Internet (parte C). Si bien un factor coadyuvante de esta característica es la forma
de comercialización empaquetada del servicio de Internet fijo, así como los bajos ingresos en zonas
rurales o en el resto urbano. No se debe dejar de mencionar, que también existe restricciones
técnicas (por ejemplo, de cobertura) en la contratación de los servicios fijos, pues la instalación de
redes fijas se ha concentrado en la capital o la costa del país. Dado este contexto, sobresale la mayor
penetración de la telefonía móvil independientemente de la contratación del servicio de Internet fijo
o el ámbito geográfico.
21
Con relación al perfil de uso del Internet de un jefe de hogar (parte D), se observa que los
encuestados con Internet fijo registran una mayor tasa de uso de la web que los entrevistados sin
una conexión fija en casa. Inclusive, la tasa de uso de Internet es superior entre jefes de hogar con
Internet fijo que entre los responsables familiares con solo Internet móvil. Adicionalmente, se observa
que la propensión al uso de Internet tiende a disminuir si se pasa del cluster de Lima Metropolitana
al resto urbano y luego al de las zonas rurales, lo que revelaría – a priori – a las zonas urbanas como
más dependientes de una conexión fija.
En términos de la antigüedad en el uso de Internet, Lima Metropolitana destaca de forma natural
como el ámbito con mayor antigüedad en el disfrute de contenidos digitales. Esto dado, que la
difusión inicial del servicio de Internet se dio justamente en la capital de país. Asimismo, en vista de
que la aparición del servicio de Internet se dio primero mediante conexiones fijas, las familias con
Internet fijo tienen más tiempo utilizando la red que los hogares sin Internet fijo. Particularmente, del
grupo con Internet fijo, los jefes de familia con conexión mixta son los que tendrían en general mayor
experiencia en el uso de Internet, lo que les permite tener un mejor nivel de apreciación sobre las
prestaciones del servicio de Internet y sus necesidades actuales y futuras de consumo de contenidos.
Respecto a la frecuencia de uso diaria de Internet, se observa una fuerte necesidad a consumir
permanentemente los contenidos de la nube sobre todo a nivel de los responsables del hogar con
Internet fijo, necesidad que crece más cuando el jefe de familia con Internet fijo también tiene Internet
móvil y reside en Lima Metropolitana, lo que terminaría de revelar el grado o rol de importancia que
tiene el Internet en la vida diaria de estos grupos.
Por último, si bien las formas de usar la web entre el grupo de jefes de hogar con y sin Internet fijo
son similares, concentrándose las actividades en la red en el uso de buscadores de información,
redes sociales, mensajería instantánea y el correo electrónico, se debe subrayar que el consumo de
contenidos en la nube es alto cuando el entrevistado cuenta con un plan de Internet fijo, donde los
jefes de hogar – al 2016 – no están restringidos en el consumo de megas. Asimismo, se resalta que
el consumo de información de la web disminuye a medida que el análisis se traslada al interior del
país y que la sofisticación del uso de la red online es mayor en la capital respecto al interior del país.
Así, por ejemplo, la incidencia del uso de Internet para buscar información, hacer llamadas, enviar
correos electrónicos o la banca electrónica es superior en Lima Metropolitana, que en el resto urbano
y las zonas rurales.
3.4. Modelo econométrico
Los agentes económicos afrontan la necesidad de realizar elecciones a lo largo del tiempo. Por
ejemplo, un consumidor elige qué producto comprar entre varios disponibles; una empresa decide
22
qué tecnología usar en su producción, un trabajador elige si debe continuar trabajando cada año o
retirarse, o como en el caso del DCE, los entrevistados deben decidir cuál es su alternativa preferida.
Estas elecciones son catalogadas como datos de elección discreta en el sentido que puede tomar
un conjunto numerable de valores (Train, 2009) y para su explicación o modelación estadística se
utilizan los modelos de respuesta cualitativa o modelos de elección discreta.
Los modelos de elección discreta se basan en el marco de utilidad aleatorio (McFadden, 1974).
Asumiendo que la utilidad del individuo 𝑛 𝜖 𝑁 asociada con la alternativa 𝑗 𝜖 𝐽 en la situación de
elección t 𝜖 𝑇 (𝑈𝑛𝑗𝑡) se puede descomponer en una suma de contribuciones que son observadas por
el investigador (𝑉𝑛𝑗𝑡) más un componente que no puede ser observado (𝜀𝑛𝑗𝑡), y por lo tanto se
supone aleatorio, se tiene la siguiente especificación de la función de utilidad:
𝑈𝑛𝑗𝑡 = 𝑉𝑛𝑗𝑡 + 𝜀𝑛𝑗𝑡 = 𝛽𝑛′ 𝑥𝑘𝑗𝑡 + 𝜀𝑛𝑗𝑡 (1)
En la ecuación (1), el termino determinístico 𝑉𝑛𝑗𝑡 es explicado por 𝑘 𝜖 𝐾 atributos observables para
cada alternativa 𝑗 y los parámetros 𝛽𝑛, que representan las utilidades marginales de los atributos
para el decisor 𝑛.
Bajo el enfoque de utilidad aleatoria, si el encuestado elige la alternativa 𝑗 en la situación de elección
𝑡, es porque 𝑗 debería tener la mayor utilidad posible que cualquier otra alternativa. Esto es, la
probabilidad de que la alternativa 𝑗 se elija entre un total de 𝐽 alternativas que están disponibles para
el decisor 𝑛 es la misma que la probabilidad de que 𝑈𝑛𝑗𝑡 sea mayor que 𝑈𝑛𝑚𝑡 para ∀𝑚 ≠ 𝑗:
𝑃𝑛𝑡(𝑗) = 𝑃(𝑈𝑛𝑗𝑡 > 𝑈𝑛𝑚𝑡 , ∀𝑚 ≠ 𝑗) = 𝑃(𝜀𝑛𝑚𝑡 − 𝜀𝑛𝑗𝑡 < 𝛽𝑛′ 𝑥𝑘𝑗𝑡 − 𝛽𝑛
′ 𝑥𝑘𝑚𝑡 , ∀𝑚 ≠ 𝑗) (2)
La probabilidad de elección depende de la distribución del término estocástico, que representa las
diferencias entre la utilidad percibida por el entrevistado y la utilidad medida por un investigador. El
término estocástico debe incluirse porque un investigador no puede derivar el verdadero valor de la
utilidad observando el comportamiento de elección de un encuestado debido a características
personales no capturadas por el modelo, errores de especificación o errores durante la encuesta,
etc. Así, se debe suponer una función de densidad probabilidad para 𝜀𝑛𝑗𝑡. Diferentes suposiciones
de esta función llevan a diferentes clases de modelos de elección. Particularmente, cuando se
supone que 𝜀𝑛𝑗𝑡 se distribuye de manera independiente e idéntica (𝑖𝑖𝑑) entre alternativas y
situaciones de elección mediante una densidad Valor Extremo Tipo 1 y se considera que los 𝛽𝑛 entre
los decisores son hom*ogéneos, se deriva el Modelo Logit Multinomial (MNL), cuya probabilidad de
elección es la siguiente:
23
𝑃𝑛𝑡(𝑗) =exp(𝛽′𝑥𝑘𝑗𝑡)
∑ exp(𝛽′𝑥𝑘𝑗𝑡)𝐽𝑗=1
(3)
La principal ventaja de la formulación MNL es su simpleza, que tiene la conveniencia inherente de
ser una expresión cerrada que ayuda en los procedimientos de maximización numérica. En esta
línea, McFadden (1974) demostró que la función de logaritmo de la verosimilitud (log-verosimilitud o
log-likelihood) con estas probabilidades de elección, es globalmente cóncava respecto a los
coeficientes 𝛽 (Train, 2009). Sin embargo, MNL tiene limitaciones importantes, que surgen
principalmente por los supuestos rígidos sobre la distribución del término de error (una matriz de
covarianza diagonal con varianzas iguales) y la hom*ogeneidad de las preferencias (la suposición de
que cada individuo tiene el mismo valor del vector de parámetros en sus funciones de utilidad):
- MNL considera que 𝜀𝑛𝑗𝑡 se distribuye de manera independiente entre alternativas. Esto es, el
error de una alternativa no proporciona al investigador ninguna información sobre el error de
otra alternativa diferente, lo que implica asumir que la parte observada de la utilidad se ha
especificado tal que el resto de la utilidad (no observada) no tenga ningún componente
sistemático. Así, dado que se supone que cada 𝜀𝑛𝑗𝑡 es esencialmente “ruido”, MNL considera
que la exclusión de alternativas en la estimación no afecta a la consistencia de los estimadores.
En esta línea, el análisis de las elecciones de consumo que se hagan en subconjuntos de
alternativas no se ve afectado por los atributos o el resto de las alternativas que existen o puedan
aparecer en el mercado o fuera del subconjunto. Dicho de otro modo, la preferencia entre dos
alternativas no cambia por la variación de otras alternativas, lo que se conoce como el supuesto
de independencia de alternativas irrelevantes (IIA) del MNL.
- La importancia que los consumidores dan a cada atributo de las alternativas varía, en general,
de persona a persona. MNL tiene dificultades para incorporar estas variaciones pues considera
a los 𝛽 como fijos o constantes para todos los individuos. Si bien, MNL puede ser extendido y
considerar la diversidad en las preferencias mediante una re especificación de las covariables
que intervienen en el modelo (Brock y Durlauf, 2007). Esta corrección solo se puede dar si la
única fuente de variabilidad son factores observables fijos (por ejemplo, ingresos, educación,
carga familiar), por lo que basta que la variación de las preferencias entre individuos tenga
también un componente meramente aleatorio para que MNL caiga en inconsistencia. Además,
en algunas situaciones las causas de la heterogeneidad de las preferencias pueden ser
resultado de variables que no se pueden observar o medir, e inclusive pueden no resultar tan
evidentes, pudiendo pasar desapercibidas en el análisis, generándose por tal una estimación
inconsistente.
El estado del arte en el modelamiento de los DCE permite tener en cuenta la variedad de las
preferencias (gustos) entre los encuestados. Uno de los métodos para incorporar la heterogeneidad
24
del consumidor y relajar la hipótesis del IIA es considerar los coeficientes 𝛽 como parámetros
aleatorios. Específicamente, en el modelo logit mixto (MXL), los coeficientes de la función de utilidad
son variables aleatorias que siguen una determinada distribución. Así, cada encuestado tiene su
propio 𝛽𝑛 que proviene de una población que se distribuye según una densidad de probabilidad
determinada. Por ejemplo, de forma normal multivariada con vector de medias 𝑏 y matriz de
covarianza 𝑊: 𝛽𝑛~𝜙(𝑏, 𝑊).
Al asumir una variación estructurada de los gustos individuales en la muestra, en forma de
parámetros por individuo, el modelo MXL evita las hipótesis rígidas del MNL, siendo más realista y
ofreciendo típicamente un ajuste mucho mejor a los datos (Sobolewski y Kopczewski, 2017). Sin
embargo, estos beneficios vienen a costa de un procedimiento de estimación más complicado. Al
respecto, las probabilidades de elección del MXL están dadas por la siguiente expresión:
𝑃𝑛𝑡(𝑗|𝑏, 𝑊) = ∫exp (𝛽𝑛
′ 𝑥𝑘𝑗𝑡)
∑ exp (𝛽𝑛′ 𝑥𝑘𝑗)𝐽
𝑗=1
𝜙(𝛽𝑛|𝑏, 𝑊)𝑑 𝛽𝑛 (4)
Como se observa para (4), a diferencia de MNL, la probabilidad de elección 𝑃𝑛 del MXL es una
integral sobre una densidad sin una forma o expresión cerrada, y para su cálculo debe ser
aproximada a través de métodos de simulación, siendo el procedimiento más clásico el de máxima
verosimilitud simulada (MSL). No obstante, dado que MSL también requiere la maximización de una
función de verosimilitud, la estimación puede afrontar serias dificultades de convergencia y
problemas de óptimos locales (a diferencia de MNL, no se puede determinar que MXL sea
globalmente cóncavo). Además, las propiedades estadísticas de los estimadores por MSL dependen
de si las hipótesis asintóticas están operando completamente en la base de datos disponible, lo que
pasa por meditar si el tamaño de la muestra bajo estudio es “suficiente”. Todo ello puede implicar no
poder conseguir los valores estimados, pero, sobre todo, que se obtenga conclusiones falaces.
En contraposición a las restricciones del MSL, la perspectiva bayesiana de estimación del MXL no
demanda la maximización de alguna función, además de que la inferencia de los resultados puede
basarse en un tamaño de muestra no tan exigente (Rossi et al., 2012; Train, 2009). Por lo que la
estimación del MXL bajo el enfoque bayesiano ha ido ganando una aplicación progresiva en los
últimos años, no precisamente porque el método sea nuevo o más difícil de implementar desde una
perspectiva de programación computacional, sino al costo de cambio de pasar de una perspectiva
metodológica dominada por el enfoque clásica a una alternativa bayesiana (Train, 2009). Por lo
expuesto, el logit mixto bayesiano ha sido el método elegido para el presente trabajo. Para su
estimación se ha utilizado la aproximación generalizado por Train (2009), que utiliza el Algoritmo
Metropolis-within-Gibbs para simular cadenas de Markov, que convergen a una distribución límite
25
que corresponde a la distribución de interés de los coeficientes. En general, mayores detalles sobre
el MNL, MXL, así como los métodos de estimación MSL y el procedimiento bayesiano pueden
encontrarse en Train (2009) o Rossi et al. (2012).
3.5. Disposición marginal a pagar (MWTP)
La disposición marginal a pagar (marginal willingness-to-pay o MWTP) de un hogar por el cambio
(mejora o disminución) en el nivel de algún atributo de interés del servicio de Internet fijo, y
considerando que el resto de atributos no sufren cambios en sus niveles, puede interpretarse como
cuánto más tendría que cambiarse el precio del servicio tal que se genere una transferencia de dinero
que permita que la utilidad del hogar se mantenga constante. Esto es, la reducción o aumento del
precio debe ser tal que el consumidor debe encontrarse indiferente (en términos de bienestar) entre
la situación inicial con el atributo original y el escenario final con el atributo aumentado o reducido,
céteris páribus los demás atributos.
Con una función de utilidad lineal, la MWTP de un hogar en el atributo 𝑘 se define como la relación
o el ratio entre el coeficiente de interés y el precio (Bliemer y Rose, 2013; Train, 2009):
𝑀𝑊𝑇𝑃𝑘 = −𝛽𝑘
𝛽𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜
(5)
Como puede deducirse, (5) equivale a calcular una tasa marginal de sustitución entre el atributo 𝑘 y
la variable monetaria precio. Por ejemplo, la MWTP de un hogar para mejorar la velocidad de
conexión de su servicio de Internet fijo en una unidad (de lento a rápido o de rápido a muy rápido)
es la cantidad de dinero adicional que el proveedor del servicio de Internet fijo debería cobrar al
consumidor para dejarlo totalmente indiferente entre la situación original y las nuevas características
del servicio. Lo anterior, dada que el costo generaría siempre una desutilidad para el consumidor
(Rivera et al., 2014).
En el modelo MNL, la MWTP dada en (5) esta conformado por coeficientes fijos, pero inciertos
debido a una varianza de muestreo. Por lo tanto, la ecuación (5) es, de hecho, una variable aleatoria,
para la cual la estimación puntual calculada a partir de solo los coeficientes del MNL podría tener
distribución con momentos indefinidos (Sobolewski y Kopczewski, 2017). Para superar este
problema, la medida de la WTP y los intervalos de confianza correspondientes se calculan a partir
de una corrección propuesta en Krinsky y Robb (1986).
26
En MXL, la distribución de la MWTP resulta más compleja pues hay que tener en cuenta que los
coeficientes que conforman (5) son variables aleatorias que siguen distribuciones específicas
asumidas por el modelador. No obstante, dado que el procedimiento bayesiano permite obtener
muestras de las distribuciones posterior de la media de 𝛽𝑘 y 𝛽𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜, es plausible aproximar la
cuantificación de la media de MWTP mediante el cociente resultante de dividir los valores muestrales
de 𝛽𝑘 entre 𝛽𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜, obteniéndose a su vez el error estándar e intervalo de credibilidad asociado a
este cociente que representará la MWTP.
IV. Resultados de la estimación
Con el fin de que las preferencias de los jefes de hogar encuestados sean comparables en términos
del ámbito geográfico donde residen y la contratación del servicio de Internet fijo, los 15 138 hogares
de la muestra fueron divididos en 18 grupos, realizándose el análisis de las preferencias para cada
uno de estos clusters. Los criterios de formación de los grupos fueron los siguientes:
Tabla N° 4: Formación de Grupos
Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Es importante mencionar que, en las 18 estimación realizadas, la categoría base fue la opción
“ninguna de las opciones anteriores” y se incluyó constantes especificas a las alternativas A, B o C,
que se consideraron como parámetros fijos entre los entrevistados durante la estimación del modelo
logit mixto. Dichas constantes, como señaló Rivera et al. (2014), tienen el objetivo de controlar por
la existencia de algún sesgo sistemático de los individuos o alguna preferencia subjetiva que los lleve
a favorecer o desfavorecer, en promedio, una de las alternativas respecto al resto, y que no es
explicada por los atributos considerados para una conexión fija. Por ejemplo, los entrevistados
pueden estar psicológicamente sesgados a declarar que no les gusta “ninguna opción presentada”
por un sesgo de cansancio asociado a la duración de la entrevista. Asimismo, los consumidores
podrían elegir siempre las primeras alternativas sobre las alternativas finales simplemente por acortar
27
el tiempo del interrogatorio o con el fin de evitar el ejercicio mental de comparar las alternativas A, B
o C (sesgo cognitivo).
Así pues, suponiendo que los encuestados en cada hogar se comportan de manera consistente con
la maximización de su bienestar, se tiene la siguiente ecuación lineal para la utilidad (𝑈):
𝑈𝑛𝑗𝑡 = 𝛼𝑗 + 𝛽𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜,𝑛𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑗𝑡 + 𝛽𝑣𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑,𝑛𝑣𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑𝑗𝑡 + 𝛽𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑,𝑛𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑗𝑡
+ 𝛽𝑐𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑,𝑛𝑐𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑗𝑡 + 𝜀𝑛𝑗𝑡 (5)
donde los 𝛽′𝑠 son coeficientes que se asumen provenientes de una distribución normal multivariada
𝜙(𝑏, 𝑊) y cada elemento del vector 𝑏 representa la media de la utilidad marginal correspondiente a
cada atributo. Dicha interpretación surge del papel que juegan los 𝛽′𝑠 de cada entrevistado en la
derivada parcial: el aumento en la utilidad para un aumento de una unidad en el atributo 𝑘
manteniendo constante los demás atributos. Por ejemplo, cuando un servicio de confiabilidad mala
en la señal de Internet fijo (𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 = 0) puede hacerse más confiable (𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 = 1),
céteris páribus, la utilidad marginal para el encuestado 𝑛 sería de 𝛽𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑,𝑛 unidades, coeficiente
que proviene de la distribución considerada 𝜙(∙), y cuyo vector de medias y matriz de covarianzas a
estimar son 𝑏 y 𝑊, respectivamente.
Naturalmente, se espera que el signo para la media del precio sea negativo, mientras que los demás
elementos del vector 𝑏 se espera que sean positivos. Por otra parte, como la utilidad marginal de un
atributo no tiene una métrica directamente medible, no internaliza los posibles cambios que surgen
en el precio (costo) del servicio como consecuencia de la mejora o reducción de algún atributo y
tampoco no pondera la inherente desutilidad marginal que genera los incrementos en la tarifa, es
conveniente presentar los cambios en términos de la MWTP, que para una mejora de una unidad en
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 (la mejora incremental y discreta de poco a muy confiable), puede ser interpretada
como cuánto más se tendría que pagar por el servicio para que el consumidor se muestre indiferente
entre el servicio antiguo (más barato pero de menos confiable) y el nuevo (muy confiable). Para el
decisor 𝑛, el cambio requerido en el precio para compensar un aumento de 𝛽𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑,𝑛 en la
utilidad es, de la ecuación (5), − 𝛽𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑,𝑛 𝛽𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜,𝑛⁄ , mientras que a nivel de cada cluster de
encuestados este ratio se aproximará dividendo los valores muestrales generados de la media del
atributo confiabilidad y la media del atributo precio, y luego promediando estos cocientes.
Asimismo, es importante comentar que con el fin de minimizar el efecto de los valores iniciales y la
correlación serial entre extracciones del Algoritmo Metropolis-within-Gibbs, la configuración de la
estimación en cada cluster especificó un total de 1,6 millones de simulaciones, de las cuales las 100
mil primeras iteraciones se destinaron para la fase de burn-in (quemado), y de los 1,5 millones
28
restantes se conservaron 1 de cada 1 500 (thin). Como resultado de esto, se tiene en cada grupo
1 000 extracciones para realizar las inferencias. Los valores iniciales del vector de medias 𝑏 en cada
muestra se obtuvieron a partir de un MNL. En general, los detalles específicos sobre cómo se realiza
la inferencia y se evalúa la convergencia de un procedimiento bayesiano pueden encontrarse en
Train (2009) o Rossi et. al. (2012).
4.1. Estimación de los coeficientes asociados a la utilidad
Las estimaciones de la media y desviación estándar de los parámetros, sus errores estándar, así
como su intervalo de credibilidad al 95% para las submuestras de entrevistados con Internet fijo en
su vivienda se presentan en la Tabla N° 5, mientras que en la Tabla N° 6 se hace lo propio para el
grupo de hogares sin Internet fijo. Las estimaciones se adecuan muy bien en 17 de los 18 clusters
en que se dividió la muestra total, a juzgar por los indicadores de ajuste de cada regresión, la
relevancia estadística de los coeficientes y las pruebas de convergencia que se muestran en los
anexos del presente documento6. El único grupo donde la estimación no alcanzó convergencia fue
en los jefes de familia del ámbito rural que cuentan solo con internet fijo en la vivienda. En dicho
cluster, la muestra de 12 entrevistados no fue suficiente para identificar y controlar la heterogeneidad
de las preferencias, y poder así extraer resultados específicos para este grupo. Por lo que en este
caso no se reportaron los resultados.
Hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo
Así pues, la primera parte de la Tabla N° 5 muestra evidencia de que todos los atributos considerados
en el DCE son importantes para los encuestados de Lima Metropolitana que tienen acceso a Internet
fijo en su vivienda. En orden de importancia, la confiabilidad de la señal del servicio de Internet fijo
resulta como el atributo con mayor media, seguido por la calidad en la asistencia técnica para la
solución de problemas, para luego pasar a la velocidad de descarga contratada y tener en el último
lugar del orden de preferencias al precio o tarifa del servicio de Internet fijo.
6 En general, se busca que las cadenas simuladas se comporten de forma aleatoria, sin presencia de autocorrelación entre los valores simulados.
29
Tabla N° 5: Estimación de los Coeficientes asociados a la Utilidad para los Hogares con Internet Fijo según Ámbito Geográfico
Notas: - *** Credibilidad al 95%. Los intervalos de credibilidad se construyeron a partir de los cuantiles 0.025 (límite inferior) y 0.975 (límite superior). - 1/ Para esta regresión no se encontró indicios de convergencia en las cadenas de Markov simuladas correspondientes a los coeficientes de los atributos bajo estudio. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
30
La importancia en el bienestar de los atributos de confiabilidad o asistencia por sobre el precio o la
velocidad del Internet fijo reflejaría cuán importante es la calidad de una conexión fija para los clientes
ya conectados de Lima Metropolitana, abonados caracterizados por tener mayor educación o
ingresos, con mayores años de experiencia con el servicio de Internet fijo y cuya necesidad por estar
siempre conectados al mundo online podría ser más exigente a otros ámbitos del interior del país.
Asimismo, esta mayor variación de la utilidad por los atributos de confiabilidad y asistencia podría
implicar que el estado de provisión de calidad del servicio de Internet fijo en la capital del país no se
encuentra aún en niveles altos, y existe una demanda a que los proveedores de lnternet fijo ofrezcan
mejores prestaciones por calidad.
Al desagregar al grupo de hogares limeños con Internet fijo según contratación del servicio de
Internet móvil, se observa que un incremento en el precio de la conexión fija – céteris páribus el resto
de los atributos – ocasionarían una mayor desutilidad marginal entre los jefes de hogar de Lima
Metropolitana con solo Internet fijo que entre las familias limeñas que tienen tanto una conexión fija
y móvil a Internet. En otros términos, ante la falta de la presencia de Internet móvil en la vivienda, el
bienestar de los abonados de Lima Metropolitana con Internet fijo se caracteriza por ser más sensible
a cambios en la tarifa mensual de una conexión fija.
Esa característica puede ser un reflejo de que al tener los hogares limeños con solo Internet fijo un
menor nivel de estrato socioeconómico en comparación a las familias con conexión mixta a Internet,
la pérdida de bienestar de un plan de Internet fijo por incrementos tarifarios resulta en general siendo
mayor, ya que es más restrictivo económicamente para los entrevistados de Lima Metropolitana con
solo una conexión fija cubrir la necesidad de seguir teniendo Internet. Por su parte, los hogares con
conexión mixta a Internet tienen menor vulnerabilidad socioeconómica para diversificar la
disponibilidad del servicio de Internet entre una conexión fija y móvil.
No obstante, la hipótesis de la diversificación no es del todo clara, ya que es plausible también
esperar que, dado que los encuestados con conexión fija y móvil han variado sus puntos de acceso
al mundo digital, la desutilidad del precio del Internet fijo debería ser mayor a la del grupo que no
diversifico su tipo de acceso a Internet, justamente porque la tenencia de un activo contingente (el
Internet móvil) vuelve menos costosa la decisión de mantener el servicio de Internet fijo, lo que
debería reflejarse en un efecto mayor del precio sobre la utilidad de un plan de Internet fijo para un
encuestado con conexión mixta en comparación a un entrevistado que tiene solo Internet fijo.
Ahora bien, la evidencia del menor efecto de un incremento del precio en la utilidad de los jefes de
hogar con Internet fijo y móvil también puede revelar el papel que tiene la creciente necesidad de
hiperconexión a los contenidos de la red entre los consumidores. Bajo esta perspectiva, un hogar
con conexión mixta a Internet revela una mayor preocupación por disponer siempre del servicio de
31
Internet, y por ende su bienestar per se derivado de un plan comercial de Internet fijo es menos
sensible a cambios en el precio.
Sea cualquiera de estas hipótesis o su concurrencia, la evidencia empírica muestra que ante un
incremento del atributo precio del servicio de Internet fijo, es más probable que de los hogares de
Lima Metropolitana con conexión fija, sean las familias limeñas con solo Internet fijo los que decidan
dejar el servicio, justamente porque la perdida de bienestar derivada de un plan de Internet fijo es
mayor en este cluster. En cambio, para las familias limeñas con Internet fijo y móvil, el bienestar
procedente de mantener un plan de Internet fijo comprometiendo más capacidad adquisitiva a las
subidas de precio de la conexión fija o la utilidad obtenida de estar hiperconectado compensa al
beneficio derivado de la posibilidad de sustituir una conexión fija por una móvil e implicaría
indirectamente una relación de complementariedad entre el Internet móvil y fijo dentro del ámbito de
los clientes del servicio de Internet fijo en Lima Metropolitana.
La complementariedad del Internet móvil y fijo también se evidenciaría al analizar las preferencias
de los dirigentes de familia limeños por el atributo velocidad, donde la predilección y relevancia
estadística de la utilidad marginal asociada a incrementos en la velocidad de contratación tiene como
fuente al cluster de encuestados de Lima Metropolitana que cuentan con una conexión móvil y fija a
la nube de contenidos, mientras que los entrevistados con solo Internet fijo no muestran una
distinción relevante por el atributo velocidad. Nuevamente, las fuertes preferencias por estar siempre
pendientes de la información contenida en la nube motivarían la ponderación del atributo velocidad
en el bienestar de las familias con conexión mixta a Internet. En esta línea, dada las preferencias por
estar siempre en línea, estos hogares usarían la red Wifi que genera el router de su Internet fijo para
conectar dentro del hogar dispositivos como smartphones o tablets, viabilizando la movilidad de la
conexión fija a Internet entre los distintos ambientes de la casa y ahorrándose el consumo de datos
de su plan de Internet móvil. Además, el hecho de usar el Internet a través de por ejemplo un
smartphone conectado a la red Wifi del hogar, retroalimentaría la necesidad o preocupación de estar
hiperconectados, y por ende el usuario presta más atención sobre el atributo velocidad de una
conexión fija a la red. Adicionalmente, la alta capacidad de ingresos en los jefes de hogar limeños
con Internet fijo y móvil ayudaría a no limitar inherentemente sus preferencias a planes con
velocidades de navegación bajas.
Por otra parte, la magnitud del impacto marginal sobre el bienestar derivado por mejorar el atributo
confiabilidad o asistencia, disminuye fuertemente si el jefe de hogar se encuentra en una vivienda
de Lima Metropolitana con presencia de Internet fijo y móvil. Lo que involucraría que la concurrencia
del Internet móvil entre los hogares limeños que ya se encuentran conectados a una red fija relativiza
la preocupación del consumidor limeño por una adecuada señal o una buena asistencia técnica en
el servicio de Internet fijo. Esta característica podría estar explicada por la relativización del riesgo o
32
aversión a la perdida de quedarse sin conexión a Internet frente a una falla de la red fija, dada la
tenencia simultanea de una conexión fija y móvil para acceder a Internet en comparación a la
situación de tener solo una conexión del tipo fija. Por otra parte, la alta importancia de los atributos
confiabilidad y asistencia en los jefes de hogar de Lima Metropolitana con solo Internet fijo, podría
también estar sustentada en malas experiencias de provisión de calidad del servicio de Internet fijo
para este cluster.
Hogares del resto urbano con Internet fijo
Respecto a la segunda parte de la Tabla N° 5, también se registró que todos los atributos incluidos
en el diseño del DCE fueron relevantes para los jefes de hogar encuestados de las zonas urbanas
del interior del país. Al respecto, la confiabilidad en la señal del servicio de Internet fijo también resultó
como el atributo que genera una mayor utilidad marginal, en tanto que el último lugar en el orden de
preferencias fue ocupado por el precio. No obstante, a diferencia de las preferencias en el cluster de
entrevistados con Internet fijo de Lima Metropolitana, en el segundo y tercer lugar se encuentran los
atributos de velocidad y asistencia, respectivamente. Esta diferencia podría estar apoyada en cómo
se han ido concentrando las velocidades de navegación por ámbito geográfico, donde el resto urbano
reúne buena parte de conexiones con velocidades catalogadas como menos rápidas (por ejemplo,
dial-up o ADSL de 1 Mbps a menos) y tiene en promedio conexiones con velocidades más bajas a
diferencia de lo que ocurre en Lima Metropolitana. Dada esta distribución, el cliente promedio del
resto urbano daría más preferencias en su bienestar a mejoras en el atributo velocidad de sus planes
contratados frente a cambios en el atributo asistencia. Adicionalmente, tampoco se puede descartar
como hipótesis que la provisión de asistencia técnica pueda ser relativamente mejor en el resto
urbano que en Lima Metropolitana, lo que refuerza la preocupación por mejorar más el atributo
velocidad que el atributo asistencia en los clientes de Internet fijo del resto urbano.
Otro punto a mencionar es que las utilidades marginales derivadas de elevar los niveles de los
atributos como velocidad, confiabilidad o asistencia, resultan siendo menores en el grupo con Internet
fijo del resto urbano a comparación del cluster de Lima Metropolitana, mientras que lo opuesto ocurre
al examinar los cambios en el precio, ya que la desutilidad que genera un incremento en la tarifa del
servicio de un plan de Internet fijo, céteris páribus, resulta siendo relativamente mayor a nivel de los
hogares con Internet fijo del resto urbano que entre los entrevistados que residen en Lima
Metropolitana.
La mayor desutilidad del precio que se genera en el resto urbano en comparación a Lima
Metropolitana se sustentaría en la mayor capacidad adquisitiva que tienen los clientes de la capital
en relación con los usuarios del resto urbano: los mayores ingresos les posibilitan a los jefes de
hogar limeños tener un nivel de bienestar no tan sensible a cambios en el precio. Por su parte, la
33
mayor utilidad marginal del atributo velocidad en Lima Metropolitana que en el resto urbano puede
tener su asidero en la importancia que tiene este atributo en las formas de uso de Internet en la
capital, donde el streaming (v.g. youtube, redes sociales, mensajería instantánea), las llamadas en
línea, el uso de la banca electrónico, o las compras online serían más frecuentes que en el resto
urbano.
En relación con los menores niveles de bienestar adicional como resultado de incrementar los
atributos de confiabilidad y asistencia en el resto urbano frente a lo registrado en Lima Metropolitana,
se puede señalar como hipótesis que la provisión de calidad del servicio de Internet fijo en el resto
urbano ha sido más satisfactoria que en el caso de la capital, quizás porque las exigencias técnicas
(v.g. cobertura) a la red fija son mayores en Lima Metropolitana, área que concentra la mayor
cantidad de abonados con más años con el servicio de Internet fijo y en donde el uso de la red Wifi
del hogar para conectar dispositivos (smartTV, smartphone, tablets, laptops) puede ser más
frecuente.
Dividiendo el grupo de encuestados del resto urbano con Internet fijo según presencia del servicio
de Internet móvil en el hogar, se registró que la media de la desutilidad marginal asociada a
incrementos en el precio resulta mayor en los encuestados con solo conexión fija a Internet, mientras
que entre los hogares con conexión mixta la utilidad se vuelva menos elástica a los cambios en los
precios, situación que resultó análoga a los resultados empíricos de Lima Metropolitana y con lo que
se replicaría la relación de complementariedad del servicio de Internet móvil y fijo, ahora a nivel del
resto urbano.
En el caso del atributo velocidad, esta prestación es importante tanto para los hogares con Internet
fijo y móvil, como en los hogares con solo Internet fijo, siendo la fuente de mayor preferencia este
último grupo de entrevistados. Estos resultados son diferentes a lo hallado en los encuestados de
Lima Metropolitana y puede encontrar su explicación en la ya comentada concentración geográfica
de velocidades rápidas en la capital del país. Bajo esta perspectiva, un hogar del resto urbano con
solo Internet fijo tendría típicamente una velocidad de navegación contratada en torno a 1 o 2 Mbps
en comparación a un hogar típico de Lima Metropolitana donde el promedio de velocidad de
navegación varía alrededor de 4 Mbps. Ello implicaría una mayor preocupación relativa de mejorar
el atributo de velocidad en los abonados de Internet fijo del resto urbano en comparación a los
clientes de Lima Metropolitana a medida que las formas de uso de Internet se vuelven más
sofisticadas. Asimismo, si se considera que dentro del propio ámbito del resto urbano, el promedio
de velocidades contratadas de los clientes con conexión mixta a Internet puede ser mayor a las
velocidades adquiridas por los abonados con solo Internet fijo se podría explicar porque la utilidad
marginal del atributo velocidad es relativamente mayor en los hogares con solo internet fijo, que entre
los hogares con conexión mixta. Adicionalmente, se podría mencionar como hipótesis que los
34
clientes del resto urbano con conexión mixta tienen más posibilidades de acceder a un Internet de
velocidades altas, ya que también cuentan con una conexión de Internet móvil, lo que puede reducir
su dependencia o preocupación a la velocidad contratada en la conexión fija.
La mayor utilidad marginal generada por elevar el nivel de confiabilidad tiene como fuente al grupo
de encuestados del resto urbano con solo Internet fijo, resultado que está en línea a lo encontrado
en los jefes de hogar entrevistados de Lima Metropolitana, y podría ser explicado en términos de la
relativización del riesgo de quedarse sin Internet cuando se tiene tanto una conexión fija como móvil.
No obstante, la situación es contraria cuando se observan los incrementos en el atributo de asistencia
técnica, ya que en este atributo los mayores efectos marginales sobre la utilidad se basan en los
jefes de hogar con presencia de Internet fijo y móvil en la vivienda, escenario inverso a lo registrado
a nivel de Lima Metropolitana y que puede estar motivado por la particularidad en las preferencias o
las experiencias idiosincráticas con el servicio de asistencia técnica que tienen los encuestados de
cada grupo.
Hogares rurales con Internet fijo
En cuanto a la tercera parte de la Tabla N° 5, los datos de preferencia declarada para la submuestra
de encuestados con Internet fijo de la zona rural muestran que los atributos de confiabilidad y
velocidad son los más importantes, resultados que son análogos a lo encontrado en el resto urbano.
No obstante, ahora el tercer atributo importante fue el precio en lugar de la asistencia técnica. Los
menores niveles de ingreso del ámbito rural a comparación del resto urbano o Lima Metropolitana
motivarían que ahora el atributo del precio ocupe una posición más importante, mientras que el hecho
de no observar preferencias de los clientes rurales por el atributo asistencia podrían indicar que el
problema de provisión de calidad del Internet fijo desde la perspectiva del consumidor rural no pasa
por solucionar cada corte que se presenta en el servicio, sino sobre todo evitar la interrupción en la
señal de Internet. De hecho, la utilidad marginal por elevar el nivel del atributo confiabilidad resulta
mayor en el ámbito rural frente al bienestar incremental derivado de este atributo a nivel de Lima
Metropolitana o resto urbano. En este sentido, se podría tener como hipótesis que el estado de
disponibilidad del servicio de Internet fijo rural se encontraría relegado respecto a las zonas urbanas
del país, ya sea por restricciones en la provisión de calidad del servicio relacionadas a problemas de
cobertura o por interrupciones en las redes producto de la mayor incidencia de factores climáticos o
demográficos.
Por otra parte, es importante observar que las mejoras en los atributos de velocidad, céteris páribus,
también tienen una mayor utilidad marginal relativa en este ámbito frente a los grupos de Lima
Metropolitana o el resto urbano. De nuevo, el rezago de las velocidades de navegación que tienen
las conexiones rurales de Internet fijo frente a Lima Metropolitana o resto urbano, podría hacer que
35
el incremento en bienestar por aumentar el atributo velocidad sea de alta preocupación que el de
cualquier ámbito geográfico.
En el caso del precio, los incrementos en la renta del servicio de internet fijo generan una mayor
desutilidad marginal en los jefes de hogar rurales con internet fijo que entre los hogares urbanos.
Más precisamente, los hogares rurales con Internet fijo serían más sensibles a incrementos en la
tarifa mensual que las familias del resto urbano, y estos a su vez son más sensibles en precio que
los clientes del servicio de Internet fijo de Lima Metropolitana. Dichos cambios en la sensibilidad del
bienestar respecto al precio cuando modificamos el ámbito geográfico de análisis estarían explicados
por las menores capacidades de consumo que registran los hogares a medida que el estudio se
enfoca en el interior del país.
Respecto a la distribución de la muestra de entrevistados rurales con Internet fijo según presencia
del Internet móvil en el hogar, como se señaló, no se puede realizar el análisis a nivel de los hogares
rurales con solo Internet fijo ya que las estimaciones asociadas a este grupo no mostraron signos de
alcanzar la convergencia requerida. Sin embargo, es posible derivar algunas referencias para los
hogares rurales con solo internet fijo comparado al grupo de hogares rurales con Internet fijo frente
al grupo de jefes de familia con Internet fijo y móvil.
Así, se observa que el atributo precio registró una mayor media en el grupo de jefes de hogar con
Internet fijo frente al cluster de familias con conexión mixta, de lo que se deriva que los clientes
rurales con solo Internet fijo son más sensibles al precio que los abonados de conexión mixta. Con
ello, se terminaría de verificar de forma indirecta la relación de complementariedad entre el servicio
fijo y móvil de Internet tanto en zonas urbanas, como rurales. En cuanto al resto de prestaciones, los
jefes de hogar con solo Internet fijo ponderarían relativamente menos en su utilidad el atributo
velocidad que los clientes con Internet fijo y móvil, posiblemente porque en el cluster de conexión
mixta tienen un mayor aprecio por el servicio de Internet en general, mientras que el atributo
confiabilidad sería valorado en similar magnitud tanto por los entrevistados con un tipo de conexión
que con los encuestados con conexión mixta.
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Tabla N° 6: Estimación de los Coeficientes asociados a la Utilidad para los Hogares sin Internet Fijo según Ámbito Geográfico
Notas: - *** Credibilidad al 95%. Los intervalos de credibilidad se construyeron a partir de los cuantiles 0.025 (límite inferior) y 0.975 (límite superior). Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
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Hogares de Lima Metropolitana sin Internet fijo
De otro lado, en relación con los resultados de la Tabla N° 6, la primera parte también corrobora que
los atributos comprendidos en el DCE son importantes para los hogares de Lima Metropolitana no
conectados al servicio de Internet fijo. Así, el ordenamiento de las preferencias de este grupo de
encuestados es similar a lo observado en clientes de Internet fijo del resto urbano. A saber, la
confiabilidad de la señal del servicio de Internet fijo resaltó como el atributo de mayor predilección,
seguido por la velocidad de descarga contratada y en tercer lugar la calidad en la asistencia técnica
para la solución de problemas, mientras que en último lugar se encuentra el precio del servicio de
Internet fijo.
Por su parte, se observa que incrementos en el atributo precio tienen un mayor efecto negativo sobre
la utilidad de los limeños no conectado al Internet fijo en comparación a los entrevistados urbanos
que ya contaban con una conexión fija a Internet, lo que reflejaría las brechas de capacidad
adquisitiva entre ambos grupos o las diferencias en la percepción sobre la importancia de tener un
plan de Internet fijo producto del mayor conocimiento o experiencia con el servicio.
El atributo velocidad tiene un mayor impacto en el bienestar del grupo de jefes de hogar limeños sin
Internet fijo que entre los encuestados con conexión fija, quizás porque la provisión de los primeros
Mbps del servicio de Internet fijo para los no conectados les genera una mayor utilidad marginal
respecto al punto de referencia de no tener un plan de Internet fijo.
Con relación a las características de confiabilidad y asistencia, los hogares de Lima Metropolitana
sin Internet fijo muestran preferencias más fuertes por estos atributos de calidad en comparación a
clientes del resto urbano que ya tienen Internet fijo. Esto pese a que los jefes de hogar no conectados
aún no tienen una experiencia concreta con las prestaciones del servicio de Internet fijo. Sin
embargo, pueden tener una menor presión social por adquirir un plan de Internet fijo o la percepción
de que si van a contratar una conexión fija a Internet que demanda relativamente más esfuerzo
económico frente al grupo de conectados, esperan que el esfuerzo de destinar recursos al Internet
fijo no sea en vano y por ello ponen más atención a que su pago garantice una calidad idónea en la
provisión del servicio.
Por otro lado, un punto a detallar es que las utilidades marginales del atributo velocidad y
confiabilidad tienen magnitudes más cercanas en el grupo de no conectados de Lima Metropolitana
que en el cluster de conectados de Lima Metropolitana o resto urbano, hom*ogeneidad que puede
estar influenciada por el nivel de información sobre las prestaciones del servicio de Internet fijo que
se maneja entre grupos. Así, una vez que ya se tiene un plan de Internet fijo y se observa el
38
desenvolvimiento del servicio se cuenta con información más precisa para diferenciar las
preferencias en los atributos.
Al dividir al grupo de entrevistados limeños sin Internet fijo en función a la tenencia del servicio de
Internet móvil en el hogar, se registró que aumentos en la tarifa del Internet fijo – céteris páribus -
conllevarían una mayor desutilidad marginal entre los hogares de Lima Metropolitana sin ningún tipo
de Internet que entre las familias limeñas que tienen solo Internet móvil. Una relación contraria ocurre
frente a cambios en los atributos de velocidad, confiabilidad o asistencia, donde los hogares con solo
Internet móvil manifiestan generar una utilidad marginal mayor en comparación a los encuestados
sin Internet en el hogar.
La mayor capacidad de consumo o el grado de experiencia en el uso de Internet de los hogares con
solo internet móvil frente a los encuestados sin Internet se podrían plantear nuevamente como
hipótesis para explicar las diferencias en utilidades marginales entre clusters. En cualquier
circunstancia, la presencia de solo el servicio de Internet móvil en el hogar describe a las preferencias
de los jefes de hogar encuestados como menos sensibles a variaciones en la tarifa mensual del
servicio de Internet fijo en comparación al grupo de hogares sin Internet, mientras que por otra parte,
se observa que el bienestar de los entrevistados sin ningún tipo de acceso de Internet es menos
elástico a mejoras en el resto de atributos del servicio de Internet fijo que entre los hogares con
tenencia del Internet del tipo solo móvil.
Así, bajo los resultados expuestos, un incremento en el precio de un plan del servicio de Internet fijo
que otorgase más velocidad de navegación implicaría una mayor probabilidad de contratar el servicio
de Internet fijo en el grupo con solo Internet móvil que en el cluster sin acceso a Internet, ya que las
mayores ganancias de bienestar neto por más velocidad a cambio de más precio se dan en los
encuestados con solo Internet móvil que entre los jefes de familia que no tienen Internet. En este
sentido, se verificaría nuevamente la relación de complementariedad entre el servicio de Internet
móvil y fijo, solo que ahora es a nivel de los hogares no conectados de Lima Metropolitana.
Hogares del resto urbano sin Internet fijo
La segunda parte de las estimaciones mostradas en la Tabla N° 6 continúan ratificando los resultados
encontrados a nivel de los no conectados de Lima Metropolitana pero ahora a nivel de las familias
sin Internet fijo de las zonas urbanas del interior del país. No obstante, es importante notar que, la
preocupación por el efecto sobre el bienestar de un incremento del precio de un plan de Internet fijo
es menor en los encuestados sin conexión fija a Internet del resto urbano que en las familias limeñas
sin Internet fijo. Ello podría ser explicado en términos de cómo se percibe la urgencia de contratar el
39
servicio de Internet fijo de cada cluster, así como el rol efectivo que tiene el precio en relación con la
factibilidad técnica de instalar el servicio en cada zona.
Bajo la primera premisa, si en Lima Metropolitana (el resto urbano) se percibe en mayor (menor)
medida que la contratación de un plan de Internet fijo es importante o relevante, probablemente los
hogares estarán más (menos) dispuestos a contratar el servicio de Internet fijo. En esta línea,
incrementos en el precio que atenten contra la alta posibilidad de adquirir un servicio que es
considerado como necesario (innecesario) afectaran más (menos) el bienestar que puede obtener
el consumidor de este servicio. En cuanto a la segunda hipótesis, dada que las dificultades técnicas
de instalar el servicio de Internet fijo en el hogar son mayores (menores) en el resto urbano (Lima
Metropolitana), el rol que juega el atributo precio en la posibilidad de disfrutar de un plan de Internet
fijo se relativiza (aumenta). Al percibir los encuestados del resto urbano (Lima Metropolitana) que el
atributo precio pierde (gana) importancia para gozar del servicio de Internet fijo frente al requisito de
por ejemplo estar bajo una zona de cobertura o tener una cobertura que le permita contratar cierto
nivel de velocidad de navegación, los cambios en el precio les preocupan menos (más) en el
bienestar que obtendrían de un plan de Internet fijo.
Contrario a lo observado en el precio, el vector de medias de las utilidades marginales para los
atributos velocidad, confiabilidad y asistencia resultó de menor magnitud comparándolo tanto con el
grupo de no conectados sin Internet fijo de Lima Metropolitana, como con el grupo de conectados
con Internet fijo del resto urbano. Esto posiblemente por las diferencias respecto al conocimiento
más preciso del papel de los atributos cuando ya se tiene un plan de Internet fijo contratado (saber
qué nivel de prestaciones se requiere en función al uso que se le da a la red o que atributos son
relevantes para mejorar la experiencia con el servicio) o las diferencias respecto a la percepción
sobre el grado de importancia de tener Internet fijo en cada grupo.
Al clasificar a los jefes de hogar sin Internet fijo según tenencia de Internet móvil, se registró
nuevamente que la desutilidad marginal de incrementos en el precio de un plan de conexión fija es
mayor para las familias sin Internet que para las cabezas de hogar que tienen solo Internet móvil.
Además, los jefes en cuyas viviendas se cuenta por lo menos con Internet móvil valoran de forma
relevante los atributos de velocidad, confiabilidad y asistencia. Ello podría estar relacionado con la
experiencia más cercana que tiene este grupo con la nube de contenidos, lo que revelaría una vez
más indicios de complementariedad del servicio de Internet fijo y móvil.
Otro punto sustancial por notar es que mientras que para los encuestados limeños sin ningún tipo
de Internet los atributos precio, velocidad y confiabilidad se presentaban como preponderantes
dentro de sus preferencias, para los jefes de hogar del resto urbano sin servicio de Internet de ningún
tipo, solo el precio es determinante en la decisión de contratación del servicio de Internet fijo. Esto
40
quizás porque los jefes de hogar no conectados del interior del país (Lima Metropolitana) cuentan
con información más (menos) inexacta sobre “de que va” el servicio de Internet en general, y por ello
no internalizan bien la relevancia de los atributos velocidad, confiabilidad o asistencia. Otra
posibilidad, es que los entrevistados del resto urbano (Lima Metropolitana) tienen una percepción
inicial de que la intensidad o formas de uso de los contenidos virtuales que tendrá su hogar será
menos (más) exigente y por ello no son tan rigurosos al momento de evaluar atributos como
velocidad, confiabilidad o asistencia. En otros términos, al grupo de no conectado del resto urbano
si les interesa tener el servicio de Internet fijo así sea por lo menos con un bajo nivel de prestaciones.
Finalmente, también puede ocurrir lo contrario, que a los responsables del hogar sin ningún tipo de
Internet del resto urbano (Lima Metropolitana) les interesa en una incidencia menor (mayor) contar
con el servicio de Internet fijo para su vivienda y por ello prestan menos (más) atención a atributos
sobre el desempeño del servicio.
Hogares rurales sin Internet fijo
La irrelevancia de los atributos diferentes al precio también se observó entre los encuestados rurales
sin Internet fijo. Esto es similar a lo encontrado a nivel de los conectados del resto urbano, y en
términos prácticos implicaría que, en una etapa inicial de expansión del servicio de Internet fijo sin
restricciones de cobertura, los planes focalizados para estos ámbitos deben enfocarse
principalmente en ofrecer un precio atractivo considerando que estos hogares no demandan
condiciones holgadas en las prestaciones del servicio. Así, la calidad en la asistencia técnica para la
solución de problemas con el servicio de Internet fijo no es un atributo que les importaría a los jefes
de hogar rurales sin ninguna conexión a Internet o a las familias rurales que solo dispongan de
Internet móvil, mientras que incrementos en la velocidad de contratación o mejoras en la confiabilidad
de la señal del servicio de Internet fijo solo serían relevantes para los hogares rurales con solo
Internet móvil ya sea porque este grupo puede tener una efectiva experiencia en el uso de Internet,
una opinión más “aterrizada” de lo que se requiere en prestaciones y cuáles son los beneficios de
tener Internet o porque la red Wifi del plan de Internet fijo ahorra el consumo de megas del plan de
Internet móvil cuando se está dentro del hogar. Por último, incrementos en el precio del servicio de
Internet fijo generan mayores efectos marginales negativas sobre la utilidad de los entrevistados
rurales no conectados en comparación al menor nivel de bienestar experimentado por los jefes de
hogar rurales con presencia de Internet móvil en su hogar, involucrando de nuevo una relación de
complementariedad entre el Internet fijo y móvil.
A modo de síntesis, con base al estudio de las preferencias de los atributos considerados para un
plan de Internet fijo, es importante notar tres relaciones empíricas importantes:
41
- Para los hogares con al menos un tipo de conexión a Internet (fijo o móvil), el atributo de mayor
preferencia en el bienestar derivado de tener un plan de Internet fijo es la confiabilidad, muy por
encima del precio.
- Una familia que tiene Internet móvil caracteriza su bienestar derivado de un plan de Internet fijo
como menos sensible (elástico) a cambios en el precio de dicho plan.
- Los responsables de la vivienda del interior de país que no cuentan con ningún tipo de Internet
solo muestran una preocupación relevante por cambios en el atributo tarifa.
4.2. Explorando la Heterogeneidad de las Preferencias
La Tabla N° 7 muestra una serie de asociaciones entre variables que caracterizan diferentes perfiles
de los jefes de hogar versus cada una de las utilidades marginales simuladas a nivel de cada
entrevistado. Los signos en dicha tabla corresponden a aquellos coeficientes que resultaron
estadísticamente relevantes al 95% de confianza en una regresión lineal clásica donde la variable
dependiente es la utilidad marginal del atributo condicionada a las siguientes covariables: la
característica o perfil bajo evaluación, el tipo de acceso a Internet que se encuentra en el hogar y el
ámbito geográfico donde reside el encuestado.
En relación con las variables demográficas y socioeconómicas (parte A), se observa que los grupos
de mayor capital humano (educación) y más disponibilidad de recursos económicos (menor situación
de vulnerabilidad) tienen una baja desutilidad marginal de incrementos en la renta mensual de una
conexión fija y una alta utilidad marginal a mejoras en la velocidad de descarga contratada y en los
atributos de provisión de calidad de confiabilidad y asistencia técnica. Así, la demanda por mejorar
las prestaciones técnicas y de calidad de un plan de Internet fijo crecería a medida que los hogares
logran mayor capacidad de consumo (gasto) y tienen mayor educación.
Respecto a las variables de equipamiento TIC (parte B), se observa que la posesión de una radio o
una PC de escritorio por parte de una familia la caracteriza con una menor desutilidad asociada a
aumentos en el precio del Internet fijo. La correlación en el caso de la tenencia de una radio, podría
explicarse en que este bien es el medio tradicional que sirven para la colocación de campañas
publicitarias que pueden volver menos sensibles las decisiones de adquisición de un plan de Internet
fijo respecto a su precio. Por su parte, la asociación negativa de la desutilidad marginal del precio
con la adquisición de una computadora de escritorio puede ser porque la tenencia de una
computadora revela una mayor capacidad adquisitiva del entrevistado o porque el costo asumido de
adquirir una PC de escritorio le facilita al jefe de hogar la adquisición del servicio de Internet fijo
(menor costo de instalación) o generan un punto de referencia al jefe de hogar que condiciona a
maximizar la utilidad de este equipo, llevándolo a adquirir el servicio de Internet fijo.
42
Tabla N° 7: Relación entre Perfiles y Utilidades Marginales de los Entrevistados
Notas: - Relación obtenida mediante una regresión lineal clásica donde la variable dependiente es la utilidad marginal del atributo (en el caso del precio sería la desutilidad marginal) condicionada siempre al tipo de acceso a Internet que se encuentra presente en el hogar y el ámbito geográfico donde reside el encuestado, más la característica bajo evaluación. - Los signos que se muestran alcanzaron relevancia estadística al 95%. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
43
Las mayores utilidades marginales por contratar más velocidad de navegación en el servicio de
Internet fijo vienen de aquellos hogares que tienen radio, televisión y blue-ray. En el caso de la
utilidad marginal derivada de mejoras en el atributo confiabilidad, serían las familias con por lo menos
una laptop las que muestran una relación positiva estadísticamente importante con dicho atributo,
en tanto que la presencia de smartphones en los hogares está relacionada positivamente con
entrevistados que experimentan más utilidad marginal por perfeccionamientos en los niveles de
asistencia técnica en el servicio de Internet fijo. Con ello, los jefes de hogar que se preocupan
relativamente más por la velocidad o mejoras en la prestación de calidad se caracterizarían por tener
una mayor posesión de dispositivos que permiten disfrutar de los contenidos de la nube por medio
de la red Wifi doméstica de una conexión fija a Internet. Esto en línea, con los altos ingresos y nivel
educativo que pueden tener estos clusters.
La presencia de telefonía fija y televisión de paga no guardarían una relación de complementariedad
sobra las preferencias por el servicio de Internet fijo y más bien sería la tenencia de servicios de
telecomunicaciones móviles lo que estaría asociado con mejoras en las preferencias por el servicio
de Internet fijo (parte C). Este es el caso de la relación positiva de la utilidad marginal del atributo
velocidad y del servicio de telefonía móvil, pero sobre todo del acceso a Internet móvil si se considera
el vector de atributos de un plan de Internet fijo. Así, el acceso a Internet móvil entre los miembros
del hogar caracteriza un menor desutilidad que generarían incrementos en el precio de las redes
fijas de Internet, mientras que guarda una asociación positiva con la mayor utilidad marginal derivada
por incrementar los niveles de los atributos de velocidad, confiabilidad o asistencia técnica. Así, la
cada vez mayor creciente penetración del Internet móvil va correspondida con mejor posicionamiento
de las conexiones fijas en las preferencias de los consumidores, que llevaría a una mayor
valorización del servicio de Internet fijo (un efecto de revalorización), evidenciándose una relación
de complementariedad o retroalimentación entre el Internet fijo y el móvil.
En cuanto al uso de Internet (parte D), la sola característica de que el jefe de hogar revele usar el
servicio de Internet, implica inherentemente una mayor necesidad por un plan de Internet fijo
comparativamente mayor respecto a la opción de no uso. Al importarles más el servicio de Internet
a los jefes de hogar que usan Internet, se tendría para este cluster una menor desutilidad marginal
de aumentos en el precio y a su vez una correspondencia positiva con mejoras en la provisión de
calidad (la confiabilidad en el servicio y calidad de la asistencia técnica les preocupa más).
Los mayores años de experiencia en el uso de Internet o una frecuencia de consumo diaria de los
contenidos virtuales guardan una relación negativa y estadísticamente significativa con la desutilidad
marginal por incremento del precio del plan comercial del servicio de Internet fijo. Así, los jefes de
familia que llevan más tiempo usando internet o los que usan Internet en su vida diaria tendrían sus
44
preferencias más ancladas a considerar un plan de conexión fija como importante, lo que repercute
en tener una menor preocupación por un incremento en el precio de dicho plan.
Finalmente, es importante destacar que, dentro de las formas de uso de Internet, la mayor utilidad
marginal derivada de elevar la velocidad de navegación de un plan comercial de Internet fijo tiene
relación con entrevistados que demandan contenidos más sofisticados (descarga de contenidos, uso
del streaming). Asimismo, se observa que la desutilidad marginal por aumentos en el precio se
caracteriza por ser menor si el uso de Internet del responsable del hogar se da en la forma de uso
de redes sociales (que también implica un consumo de videos online), las llamadas por Internet (v.g.
Skype), el intercambio del correo electrónico, la banca electrónica, el comercio online, la descarga
de contenidos, el uso del streaming, el comercio online, los juegos en red y la búsqueda de empleo.
4.3. Estimación de la MWTP
La Tabla N° 8 y 9 presentan los resultados de las estimaciones de la disposición marginal a pagar
por atributo, separando la muestra, para cada ámbito geográfico, entre aquellos encuestados que
cuentan con Internet fijo en su hogar de aquellos que no tienen contratado una conexión fija a
Internet, y diferenciándoles a su vez por la tenencia de Internet móvil entre los entrevistados.
Hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo
Dicho lo anterior, con relación a los resultados de la primera parte de la Tabla N° 8, se observa que
los jefes de hogar con Internet fijo de Lima Metropolitana evidencian una valorización sustancial y
estadísticamente relevante por todos los atributos considerados para un plan comercial del servicio
de Internet fijo, pero donde el atributo confiabilidad se revela como el de mayor disposición de pago.
Esto es, el responsable de un hogar limeño con Internet fijo estaría dispuesto a pagar marginalmente
por mejorar el atributo de confiabilidad implícito en la contratación de una oferta comercial de Internet
fijo (pasar de una continuidad de servicio poco estable en la conexión fija de Internet a una muy
estable o confiable) un promedio mensual de S/ 28.3, mientras que por incrementar la calidad de la
asistencia técnica tácita en la adquisición de un plan comercial de Internet fijo (de mala a regular o
de regular a buena) estarían dispuestos a pagar adicionalmente una media de S/ 21.8 mensuales.
En el caso del atributo velocidad, los hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo pagarían un
promedio mensual de S/ 18.3 por incrementar la velocidad de navegación de un plan de Internet fijo
(trasladarse de una oferta con velocidad lenta a rápida o de rápida a muy rápida).
45
Tabla N° 8: MWTP Estimada para los Hogares con Internet fijo según Ámbito Geográfico
Notas: - *** Credibilidad al 95%. Los intervalos de credibilidad se construyeron a partir de los cuantiles 0.025 (límite inferior) y 0.975 (límite superior). - 1/ Para esta regresión no se encontró indicios de convergencia en las cadenas de Markov simuladas correspondientes a los coeficientes de los atributos bajo estudio. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Analizando las diferencias entre el grupo de responsables del hogar con Internet fijo y móvil de Lima
Metropolitana versus los encuestados limeños con solo Internet fijo, solo se observa una valorización
incremental relevante por el atributo velocidad en el primer grupo, donde un jefe de familia con
conexión mixta está dispuesto a pagar marginalmente un promedio de S/ 18.6 al mes por mejorar la
velocidad contratada de un plan de Internet fijo. Por su parte, el grupo con solo una conexión fija
para acceder a Internet muestra una disposición marginal a pagar por el atributo asistencia que es
el doble a la de los encuestados que tienen Internet fijo y móvil. Así, mientras que un hogar con
Internet fijo y móvil solo destinaría marginalmente S/ 17.5 al mes por la asistencia, la MWTP cuando
solo se tiene una conexión fija a Internet tiene una media mensual de S/ 34.1. En el caso del atributo
confiabilidad, la diferencia en valorizaciones se reduce a S/ 3, pero la disposición marginal sigue
siendo mayor en el cluster con solo Internet fijo (S/ 30.6) que en el grupo con conexión mixta (S/
27.0).
46
Así, los jefes de hogar con solo Internet fijo de Lima Metropolitana muestran una valorización
sustancialmente mayor y estadísticamente relevante por los atributos de provisión de calidad
inherentes en un plan comercial del servicio de Internet fijo en comparación a sus pares con conexión
mixta, quizás por la fuerte aversión a quedarse sin disfrutar de los contenidos digitales si falla su
único tipo de conexión a la web, mientras que los responsables familiares con Internet fijo y móvil
estarían más dispuestos a pagar por la velocidad de un plan de Internet fijo debido a que este atributo
refuerza la utilidad de la conexión fija al permitir que los dispositivos de Internet móvil se conecten a
la web cuando se encuentran dentro del alcance de la red Wifi de la vivienda.
Hogares del resto urbano con Internet fijo
La segunda parte de la Tabla N° 8, muestra que los jefes de hogar con Internet fijo del resto urbano
también presentan una MWTP relevante por los atributos considerados en un plan comercial del
servicio de Internet fijo y que el atributo de confiabilidad sigue siendo el de mayor valor. No obstante,
las disposiciones de pago son menores a la del cluster de Lima Metropolitana, posiblemente por las
diferencias en la capacidad económica entre ambos grupos. Así, un jefe de familia del resto urbano
con Internet fijo tiene una valorización marginal promedio por mejorar la confiabilidad de un plan de
Internet fijo de S/ 21.8 al mes, en tanto que por elevar el atributo velocidad estarían dispuestos a
pagar adicionalmente una media de S/ 15.3 mensuales. Respecto al atributo asistencia, los hogares
del resto urbano con Internet fijo destinarían incrementalmente un promedio mensual de S/ 11.4 por
mejorar la prestación de la asistencia técnica de un plan de Internet fijo. Con ello, el atributo velocidad
resulta en una mayor valorización que la asistencia en comparación a lo que ocurría en Lima
Metropolitana, quizás por la mayor necesidad o preocupación que tiene el cluster del resto urbano
para mejorar el estado actual de sus velocidades contratadas en los planes de Internet fijo, en
comparación a las velocidades adquiridas que se tienen en Lima Metropolitana, en un contexto
donde el uso de Internet se direcciona a contenidos que demandan mayor tráfico de datos.
Respecto a las particularidades entre el grupo de responsables del hogar con conexión mixta a
Internet del resto urbano en comparación a los entrevistados del resto urbano con solo una conexión
fija a Internet, se registró una brecha importante de MWTP por el atributo velocidad a favor del primer
cluster (S/ 15.9 versus S/ 9.6 de promedio al mes). Asimismo, el grupo con Internet fijo y móvil
muestra una disposición marginal a pagar por el atributo confiabilidad cuya media mensual es el
doble (S/ 22.9) a la estimada en los encuestados que tienen solo Internet fijo (S/ 11.5), a la vez que
se verifica que el atributo de confiabilidad representa el de mayor valorización para ambos grupos.
Ahora bien, es importante recordar que en la sección anterior se había encontrado una mayor
preferencia por los atributos de velocidad y confiabilidad en los jefes de hogar con solo Internet fijo
en comparación a los responsables familiares con Internet fijo y móvil. No obstante, la ponderación
47
del atributo precio permite dilucidar que, pese a que estos hogares pueden estar más preocupados
por mejorar los atributos citados, su capacidad adquisitiva limitaría su disposición de pago.
Adicionalmente, se verifica que una mayor MWTP también ocurre a nivel del atributo asistencia,
donde la valorización incremental en los entrevistados del resto urbano con solo Internet fijo es
estadísticamente igual a cero, mientras que en los encuestados del resto urbano con Internet fijo y
móvil es de un promedio de S/ 12.7 al mes.
Dada la caracterización citada, los responsables del hogar con Internet fijo y móvil del resto urbano
muestran una valorización sustancial y estadísticamente importante por los atributos considerados
en el estudio de los planes del servicio de Internet fijo en comparación al grupo que dispone de solo
Internet fijo. Esta alta valorización, si bien puede tener como fuente las diferencias de ingreso que
existe entre ambos cluster, no permite descartar que la utilidad derivada de un plan de Internet fijo
también se incrementaría cuando se cuenta con una conexión móvil de Internet debido a la
necesidad de estar siempre conectado a la web, o la importancia de la red Wifi domestica para los
planes y dispositivos de conexión a Internet móvil que se disponga, que llevan a que los hogares
estén dispuestos a sacrificar parte de los ingresos del hogar con tal de que las prestaciones de un
plan de Internet fijo no interrumpan los flujos de bienestar.
Hogares rurales con Internet fijo
La tercera parte de la Tabla N° 8, evidencia que los responsables de familia con Internet fijo de las
zonas rurales solo muestran una valorización marginal relevante por los atributos de confiabilidad y
velocidad, ubicándose la disposición de pago del primer atributo nuevamente como la más alta. Sin
embargo, en general estas valorizaciones son menores a las del grupo de encuestados del resto
urbano, quizás porque a medida que nos adentramos al interior del país la situación económica de
las familias se vuelve más vulnerable. Así pues, un entrevistado del ámbito rural con Internet fijo
tiene una disposición incremental media por la confiabilidad de un plan de Internet fijo de S/ 7.5 al
mes, mientras que por el atributo velocidad tienen una MWTP promedio de S/ 6.8 mensuales. Dichas
valorizaciones son las de menor magnitud a nivel de los encuestados con Internet fijo, lo que
reflejaría – nuevamente – el papel de la fuerte incidencia del bajo poder adquisitivo para restringir
las preferencias de los consumidores, pues era el grupo de conectados a Internet fijo que tenía la
mayor preocupación para que los atributos de velocidad y confiabilidad de un plan de Internet fijo se
mejoren.
Con relación a los resultados indirectos que se pueden extraer comparando las valorizaciones del
grupo de jefes de familia con Internet fijo y móvil del ámbito rural versus los encuestados rurales con
conexión mixta, se concluiría una vez más que la MWTP por elevar la velocidad o confiabilidad de
un plan de Internet fijo sería menor en los hogares rurales con solo una conexión fija a Internet que
48
en el caso de que la familia rural tenga Internet fijo y móvil. Con ello, los hogares con Internet fijo y
que también cuentan con Internet móvil terminan de caracterizar su disposición a pagar por el
servicio Internet fijo como mayor a la de sus pares con solo Internet fijo, además de que las mejoras
en el atributo confiabilidad concentran la mayor disposición a pagar.
Hogares de Lima Metropolitana sin Internet fijo
Por otra parte, con respecto a las estimaciones de la disposición marginal a pagar para los hogares
sin Internet fijo, la primera parte de la Tabla N° 9 muestra que los entrevistados limeños sin conexión
fija a Internet también tienen una valorización estadísticamente importante por los atributos de
velocidad, confiabilidad y asistencia. Sin embargo, esta disposición a pagar es de una magnitud
menor a la del grupo de hogares con Internet fijo de Lima Metropolitana, quizás por factores
asociados a la capacidad de gasto o a la experiencia efectiva con las prestaciones del servicio de
Internet fijo. Así, el jefe de familia limeño sin Internet fijo tiene una MWTP media por mejorar el
atributo de confiabilidad inherente a la contratación de un plan comercial de Internet fijo de S/ 15.3
mensuales, mientras que por incrementar la velocidad contratada de un plan de Internet fijo estaría
dispuesto a destinar incrementalmente un promedio de S/ 14.1 mensuales. Asimismo, por elevar la
asistencia técnica implícita en la contratación del servicio, el responsable del hogar sin Internet fijo
de Lima Metropolitana tendría una valorización marginal promedio mensual de S/ 8.3
Las diferencias en MWTP entre el cluster de jefes de familia con solo Internet móvil de Lima
Metropolitana y los entrevistados limeños sin ningún tipo de conexión a Internet son notoriamente
evidentes para cualquier atributo. Así, una familia con solo Internet móvil tiene una valorización
incremental media de S/ 17.9 al mes por mejorar la velocidad contratada de un plan de Internet fijo,
mientras que en los hogares sin Internet esta disposición marginal a pagar desciende hasta un
promedio mensual de S/ 7.0. En el caso del atributo confiabilidad, si bien para ambos grupos este
atributo sigue posicionándose como el de mayor disposición de pago, un jefe de hogar con solo
Internet móvil aportaría marginalmente un promedio de S/ 22.3 al mes por confiabilidad, pero un
encuestado sin Internet solo tendrían una valorización incremental media de S/ 7.5 mensuales. Para
el atributo asistencia, la disposición marginal promedio en el cluster con solo Internet móvil fue de S/
10.2, en tanto que en el grupo que no tiene conexión a Internet la disposición a pagar marginal media
por mejorar el atributo asistencia fue estadísticamente igual a cero.
Así pues, los responsables de familia con solo Internet móvil de Lima Metropolitana muestran una
valorización mayor en comparación a sus contrapartes sin Internet, tal vez por la experiencia más
cercana con el disfrute de contenidos digitales que tiene un entrevistado con solo Internet móvil, el
mayor conocimiento que se puede derivar sobre el adecuado nivel de prestaciones que se requiere
de un plan de Internet fijo a partir del punto de referencia de la experiencia con el Internet móvil, la
49
externalidad positiva que podrían tener contar con un plan de Internet fijo en casa sobre el plan de
Internet móvil y las mayores capacidades de gasto que puede tener un hogar con solo Internet móvil
en comparación a las familias sin Internet.
Tabla N° 9: MWTP Estimada para los Hogares sin Internet fijo según Ámbito Geográfico
Notas: - Los intervalos de credibilidad se construyeron a partir de los cuantiles 0.025 (límite inferior) y 0.975 (límite superior). - *** Credibilidad al 95%. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Hogares del resto urbano sin Internet fijo
En la segunda parte de la Tabla N° 9, se observa como los entrevistados sin Internet fijo del resto
urbano también presentan una disposición marginal importante por los atributos considerados en un
plan comercial del servicio de Internet fijo, aunque menor a los encuestados de la capital del país
con una conexión fija a Internet o sin ella, plausiblemente por las restricciones en la capacidad de
consumo o las diferencias en la necesidad de adquirir un plan de Internet fijo. Con ello, una familia
del resto urbano sin Internet fijo muestra al atributo confiabilidad como el de mayor valorización,
asignándole una MWTP media para elevar su nivel de S/ 7.7 mensuales, mientras que por
incrementar el atributo velocidad tienen una valorización incremental promedio de S/ 3.6 al mes. Con
respecto a aumentos del nivel del atributo asistencia implícito al contratar un plan del servicio de
50
Internet fijo, los hogares del resto urbano sin Internet fijo estarían dispuestos a pagar marginalmente
un promedio mensual de S/ 2.9.
En cuanto a las diferencias entre el grupo de jefes de familia con solo Internet móvil del resto urbano
respecto a los encuestados del resto urbano sin Internet, se evidenció un diferencial importante de
MWTP por el atributo velocidad a favor del primer grupo (S/ 8.7 versus un valor medio
estadísticamente igual a cero). Asimismo, el cluster que cuenta con solo Internet móvil muestra una
disposición marginal a pagar por incrementos en el atributo confiabilidad de S/ 15.3 mensuales en
promedio, mientras que los entrevistados sin Internet no muestran una valorización sistemática por
cambios en la prestación de confiabilidad. Algo similar ocurre con los cambios sobre el atributo
asistencia, donde un jefe de hogar con solo Internet móvil del resto urbano tiene una disposición
marginal a pagar por asistencia de S/ 7.5 frente a la MWTP estadísticamente igual a cero de los
responsables de familia sin Internet del resto urbano.
En otras palabras, los hogares sin Internet no muestran una valorización sistemática por los atributos
de un plan de servicio de Internet fijo, situación que cambia sustantivamente cuando la familia del
resto urbano cuenta por lo menos acceso al servicio de Internet móvil. Tal es así, que el atributo de
confiabilidad de un plan de Internet fijo ocupa el primer lugar en el ranking de valorización a nivel del
cluster de hogares del resto urbano con solo Internet móvil. De esta forma, la tenencia del Internet
móvil caracteriza una correlación positiva sobre la disposición a pagar por adquirir el servicio de
Internet fijo, relación que puede estar apoyada en el reforzamiento que tiene el Internet móvil sobre
la necesidad de tener acceso a la red, la mayor conciencia sobre la importancia de los atributos de
una conexión fija para disfrutar de los contenidos virtuales o la mayor utilidad en sí de las
prestaciones del servicio de Internet fijo para el Internet móvil.
Hogares rurales sin Internet fijo
La tercera parte de la Tabla N° 9, evidencia como los jefes de hogar sin Internet fijo de las zonas
rurales tendrían una disposición marginal a pagar relevante por el atributo confiabilidad. Así, un
encuestado de las zonas rurales sin Internet fijo tiene una MWTP media por mejoras en la
confiabilidad de un plan de Internet fijo de S/ 4.3 al mes, mientras que por el resto de los atributos la
valorización es estadísticamente igual a cero. Dichas valorizaciones son las de menor magnitud a
nivel de los jefes de hogar sin Internet fijo, lo que manifestaría una vez más el papel de las
condiciones económicas y el grado de necesidad de tener Internet fijo entre ámbitos geográficos.
Por último, si se diferencia las estimaciones de MWTP del grupo de entrevistados rurales con solo
Internet móvil en comparación a los encuestados sin Internet, los hogares rurales con solo Internet
móvil estarían dispuestos a pagar marginalmente por más velocidad una media mensual de S/ 3.9,
mientras que las familias rurales sin Internet no estarían dispuestas a pagar por el atributo velocidad.
51
Asimismo, los jefes de hogar rurales con solo Internet móvil tienen una valorización adicional por la
prestación de confiabilidad de S/ 9.2, en tanto que los responsables de familia sin Internet no
muestran valorización por el atributo confiabilidad. Por último, el atributo asistencia no es relevante
para ningún grupo de no conectados de las zonas rurales. Con ello, la confiabilidad inherente en la
contratación de una oferta de Internet fijo también tiene una mayor MWTP para el grupo de familias
rurales con solo Internet móvil.
En resumen, del análisis de las valorizaciones por planes del servicio de Internet fijo, es importante
internalizar cinco resultados empíricos centrales:
- La disposición a pagar por un plan comercial de Internet fijo se reduce a medida que el análisis
de la valorización de los jefes de familia se traslada de Lima Metropolitana al resto urbano y del
interior urbano del país a las zonas rurales.
- La valorización de una oferta comercial del servicio de Internet fijo es mayor en los responsables
del hogar que ya cuentan con una conexión fija a Internet que entre las familias que no tienen el
servicio de Internet fijo.
- Un hogar con Internet móvil se caracteriza por tener una mayor disposición a pagar por un plan
de Internet fijo, que una familia sin tenencia de Internet móvil.
- Para cualquier cluster con por lo menos una conexión a Internet (fijo o móvil), el atributo
confiabilidad resultó como el atributo de mayor MWTP.
- Los jefes de hogar sin Internet del interior del país no muestran evidencia sistemática de una
disposición a pagar por un plan de Internet fijo.
V. Conclusiones y Limitaciones
El desafío de los formuladores de políticas privadas o públicas es una adopción más amplia de la
banda ancha en toda la población del Perú. Si bien el país se encuentra actualmente en una senda
creciente de conectividad móvil hacia los contenidos digitales, el Internet fijo de alta velocidad aún
representa una opción cuyas características técnicas y comerciales lo hacen, en ciertas
circunstancias, relativamente más atractivo que el Internet móvil. Por este motivo, las estrategias o
planes que fomenten la expansión del Internet fijo de alta velocidad continúan siendo importantes
para el desarrollo del país.
El objetivo principal de este trabajo ha sido proporcionar datos empíricos para la discusión de
políticas que promuevan, por el lado de la demanda, la adopción de la banda ancha fija residencial
y, en general, el acceso al servicio de Internet fijo. En esta línea, a partir de los datos de obtenidos
en un DCE que formo parte de la realización de la ERESTEL 2016, se estudió la importancia que
52
dan los consumidores a la renta mensual del servicio de Internet fijo, la velocidad de descarga
contratada y, particularmente, las preferencias y valorización por atributos que no son valorados de
manera explícita en el mercado y están relacionados a la provisión de calidad en el servicio: la
confiabilidad en la señal del Internet fijo, y la calidad en la asistencia técnica para solución oportuna
y eficaz de problemas con el servicio.
La estrategia de estimación implementada busco aproximar en primer lugar el valor de los
coeficientes que representan la media de las utilidades marginales asociados a los atributos listados
(i.e, el efecto sobre la utilidad de un cambio unitario o marginal en el nivel del atributo k) y después
obtener la disposición marginal a pagar media para cada atributo k (i.e. la transferencia de dinero
que tiene que recibir el consumidor para que se encuentre indiferente entre el servicio de Internet fijo
inicial y un servicio de Internet fijo con el atributo k modificado marginalmente, céteris páribus el resto
de atributos).
El análisis de los datos sugiere que tanto el atributo de asistencia como de confiabilidad son
apreciados por la mayoría de los jefes de hogar entrevistados, independientemente de si cuentan o
no con una red fija de acceso a Internet en la vivienda. Especialmente, la confiabilidad en la señal
del servicio de Internet fijo representa el atributo de mayor incidencia sobre las preferencias y
valorización de cualquier hogar que cuente por lo menos con presencia del servicio de Internet móvil.
En otras palabras, el atributo confiabilidad resulta de mayor interés que variables como el precio o la
velocidad de descarga contratada para la mayor parte de hogares peruanos. Estos resultados
guardan correspondencia con los encontrados en la literatura disponible (por ejemplo, Savage y
Waldman, 2005 o Rivera et al., 2014), así como por lo declarado por los encuestados en la Encuesta
de Necesidades, Expectativas y Satisfacción de los Servicios Públicos de Telecomunicaciones.
Las preferencias por las mejoras marginales en los niveles de confiabilidad o asistencia técnica del
servicio de Internet fijo en general están asociadas a encuestados con mejor nivel educativo, mayor
disponibilidad de recursos económicos, la tenencia de laptops o smartphones, así como la presencia
del Internet móvil entre los miembros del hogar y si el jefe de hogar usa o consume los contenidos
virtuales.
La mayoría de entrevistados en cuyas viviendas no hay ningún tipo de acceso a Internet (fijo o móvil)
no manifiestan algún interés por los atributos de confiabilidad o asistencia en el servicio de Internet
fijo. Esto ocurre en el interior del país y puede estar asociado a la visión, el grado de necesidad o,
inclusive, de conceptualización que tengan los no conectados sobre la disponibilidad del servicio de
Internet fijo y la utilidad de los contenidos digitales.
53
Si en cada cluster se multiplica la media de la valorización marginal del atributo confiabilidad por la
población estimada de hogares según grado de acceso a Internet, las sumas de las disposiciones
marginales a pagar de la población de jefes de hogar por mejoras en la confiabilidad de la señal
resultan ser aproximadamente de S/. 116 millones por mes, mientras que para los avances en la
efectividad de la asistencia técnica, se tiene una cuantificación alrededor de S/ 59 millones
mensuales. Así, solo estas 2 dimensiones de provisión de calidad incluidas en el DCE suman una
valorización entorno a S/ 175 millones al mes, que anualmente sería de S/ 2 100 millones, monto
superior a los ingresos del sector provenientes del servicio de Internet fijo en el 2015 (S/ 1 905
millones). Cabe adicionar que este monto mensual crecería aún más si también se añade la
monetización de las preferencias que podrían tener otros miembros del hogar no responsables o no
titulares en la contratación del servicio (e.g. hijos), u otros atributos asociados a la provisión de
calidad. Además, esta valorización solo toma en cuenta el sector residencial, dejando de lado el
sector comercial y la interrelación del servicio de Internet fijo con la economía.
Los párrafos anteriores señalan, en suma, la importancia en el bienestar de los consumidores
peruanos de una adecuada provisión de la calidad en el servicio de Internet fijo. En esta línea, el rol
de la agencia reguladora en la reglamentación, supervisión y fiscalización de la calidad del servicio
de Internet fijo en el Perú resulta sustancial para salvaguardar el bienestar de los usuarios7, así como
para estimular el crecimiento del acceso a Internet y la competencia en el mercado. Las estrategias
privadas también juegan un papel protagónico, en la medida que los proveedores del servicio de
Internet fijo implementen campañas publicitarias de sus planes comerciales donde se destaque de
forma efectiva la confiabilidad y asistencia técnica del servicio ofrecido, esto estimularía el interés y
la demanda del servicio de Internet fijo.
También es posible hacer inferencias sobre la adopción más amplia del servicio de Internet fijo de
alta velocidad por parte de la demanda. En general, el perfil de encuestados que muestra mayor
interés en mejorar la velocidad de descarga contratada puede describirse en términos de mayor
educación, mejor capacidad adquisitiva, tenencia de televisor, radio o blue-ray en la vivienda, así
como presencia de la telefonía e Internet móvil entre los miembros del hogar, y si el responsable
familiar usa Internet, sobre todo en la forma de streaming, descarga de contenidos y búsqueda de
empleo. Por tanto, en la medida que el país crezca económica y educacionalmente, la demanda por
salvaguardar y mejorar la calidad del servicio de Internet fijo será cada vez mayor.
La preferencia por incrementar los niveles de velocidades de navegación resulta importante en la
mayor parte de los jefes de hogar entrevistados salvo, nuevamente, entre los encuestados del interior
7 Por ejemplo, imponiendo multas optimas por interrupciones del servicio en función a una cuantificación de daño que tome como base la estimación de la media de MWTP de confiabilidad.
54
del país que no tiene acceso a Internet fijo o móvil en el hogar. Ahora bien, pese a este interés, las
actuales alternativas disponibles en el mercado para acelerar la migración hacia planes de alta
velocidad resultan en realidad restrictivas para la mayoría de los hogares. Por ejemplo, considerando
la comercialización del mayor proveedor del servicio de Internet fijo a noviembre 2017, cambiar de
un plan de Internet fijo sin empaquetar de 2 a 6 Mbps o de 6 a 10 Mbps implica un gasto adicional
mensual de S/ 20. Por su parte, si se toma como referencia la MWTP encontrada en el interior del
país (resto urbano o el ámbito rural), las posibilidades de penetración de la banda ancha fija son
pesimistas.
Así, la disposición marginal a pagar del atributo velocidad para los conectados con Internet fijo del
resto urbano tiene una media de S/ 15 al mes, con un límite superior de S/ 19, mientras que en la
zona rural la MWTP por velocidad fue de S/ 7 mensuales, con un límite superior de S/ 12. El escenario
se vuelve aún más pesimista si tomamos como referencia la valorización marginal de los hogares
con solo Internet móvil que, si bien muestran interés en incrementos en el atributo velocidad, tienen
una media de MWTP por la velocidad en conexión fija de S/ 9 (límite superior de S/ 10) y S/ 4 por
mes (límite superior de S/ 7) en el resto urbano y el ámbito rural, respectivamente. Dichas
valorizaciones están muy por debajo de los actuales planes comerciales de Internet fijo ofrecidos por
el mercado.
En el caso de los jefes de hogar del interior del país sin algún tipo de presencia de Internet dentro
de su vivienda, como se señaló, no se registró evidencia empírica que demuestre un interés por la
velocidad, y por tal no están dispuestos a pagar por ella, situación idéntica a lo que ocurría con los
atributos de confiabilidad y asistencia. Así, el único atributo resaltante – de los evaluados en el
experimento - dentro del bienestar de estos hogares no conectados, es el nivel de tarifas que cobraría
el servicio de Internet fijo ofrecido. Además, estos hogares tendrían que cargar con los costos de
equipamiento e instalación del servicio de Internet fijo que se suelen sumar a la renta mensual por
un periodo de 1 o 2 años. En suma, no solo la contratación del servicio de banda ancha fija, sino del
Internet fijo en general, resulta ser un escenario aún más pesimista para este segmento de la
población, dada las actuales condiciones de la industria.
Las prospectivas del servicio de Internet fijo de alta velocidad son relativamente más alentadoras
para un hogar con Internet fijo representativo de Lima Metropolitana, zona que destacó con la mayor
valorización por mejoras en el atributo de velocidad de la red fija. Así, estos encuestados tienen una
media de disposición marginal a pagar por incrementos en el nivel de velocidad de alrededor de S/
18 mensuales, monto que podría llegar a ser de S/ 24, considerando el límite superior del intervalo
de credibilidad al 95%.
55
La banda ancha fija sigue jugando un papel en el desarrollo de un país que justifica encaminar
políticas públicas y privadas que apunten a lograr una adopción más universal del servicio. En el
caso de las políticas públicas dirigidas a los consumidores ya conectados, las medidas de regulación
implícita (por ejemplo, difusión de benchmarks de desempeño relacionados a la velocidad de
descarga ofrecida versus la efectiva, rankings de precios pagados versus calidad recibida,
premiación hacia proveedores por mejores prácticas) resultan estrategias apreciables no solo por
ayudar al consumidor en su elección o cambio de empresa prestadora o sus incentivos en la
competencia, sino como fuente de conservación y crecimiento en el bienestar de los usuarios, y por
tal como incentivo para el acceso a la banda ancha.
Las campañas dirigidas a sensibilizar a los hogares sobre la importante del servicio de banda ancha
fija, tanto en la forma de entretenimiento, como en un uso más productivo, también permitirían
mejorar el posicionamiento del servicio de Internet fijo de alta velocidad en las preferencias de los
consumidores y, así, incentivar su acceso. En esta línea, la actual comercialización y promoción de
la banda ancha fija por parte de las empresas operadores, podría destacar las ventajas de contar
con Internet de alta velocidad a la hora de consumir contenidos en línea más sofisticados. Asimismo,
el desarrollo de comerciales, anuncios y aplicaciones “killers” (aplicaciones cuya asimilación o uso
por parte de los usuarios es segura o muy popular, además que ejerce una enorme influencia en
posteriores desarrollos informáticos) que posicionen al Internet como una necesidad básica de una
sociedad moderna y ejemplifiquen o involucren el uso del Internet en forma más productiva puede
estimular el interés y la demanda del servicio de Internet fijo de alta velocidad.
Por el lado de los hogares no conectados, los programas que expongan a los hogares a vivir la
experiencia del uso de Internet de alta velocidad, junto con una mayor disponibilidad de servicios
gubernamentales en línea (trámites civiles, tributarios, de salud o seguridad ciudadana) permitirán,
en una primera etapa, generar cierta demanda por el servicio de Internet, para, posteriormente formar
una demanda por el Internet fijo de banda ancha. Del análisis, los hogares no conectados aún no
valoran los atributos del Internet fijo de alta velocidad, la conceptualización o grado de necesidad del
servicio de Internet fijo de alta velocidad y su capacidad de pago parecen ser inhibidores
significativos en la contratación para este segmento poblacional o sus necesidades van más por
contar en una primera fase con una conexión básica de Internet. Por lo que el apoyo a la adopción
inicial de un servicio de Internet de bajo costo o en general políticas dirigidas a permitir que los
peruanos de bajos ingresos puedan pagar una suscripción de Internet (subsidios cruzados, tarifa
social), tienen el potencial de aumentar la penetración del servicio de Internet fijo y podrían convertir
a los no conectados en futuros suscriptores del servicio de banda ancha fija.
Promover la entrada de nuevos operadores en el Perú, una vez implementada de forma efectiva las
redes de transporte involucradas en la Red Dorsal Nacional de Fibra Óptica y los 21 proyectos
56
regionales, es también una estrategia para impulsar la penetración de la banda ancha fija a través
de una mayor intensidad competitiva para la industria que mejorará las asimetrías en desarrollo
respecto al mercado móvil.
La expansión de la banda ancha móvil es otra herramienta que no se puede dejar de lado. La
evidencia empírica obtenida muestra que la expansión del Internet móvil no desincentiva las
preferencias por el Internet fijo, sino más bien juega un rol sustancial en mejorar el posicionamiento
del servicio de banda ancha fija dentro del interés de la población. Su efecto complementario sobre
las preferencias y valorización del servicio de Internet fijo de alta velocidad, manifestado a través del
acercamiento de los contenidos digitales dentro del hogar, mejorando la valorización por la velocidad
de una conexión fija, y asciendo menos sensibles a los hogares respecto a la renta mensual del
servicio de Internet fijo, representa una palanca importante para apuntalar la demanda del Internet
fijo de alta velocidad. Así pues, no descuidar y acelerar la senda de expansión de la banda ancha
móvil es un punto que no puede dejar de estar presente entre los hacedores de política.
Por último, es importante señalar las limitaciones del presente estudio. De un lado, el análisis de las
preferencias y valorizaciones de los consumidores del servicio de Internet fijo hacen referencia a las
condiciones en que operaba la industria a fines del año 2016. En general, siempre existe la
posibilidad de que las valorizaciones se modifiquen de un año a otro en función al mayor acceso o
uso del servicio de Internet en general, la diseminación o aparición de contenidos, cambios en la
oferta comercial (e.g. modificaciones o inclusión de nuevas prestaciones en el servicio), aparición de
nuevos competidores en el mercado, cambios tecnológicos que afecten la estructura de costos de
las empresas, etc. Por último, el diseño del DCE también tiene la posibilidad de condicionar los
resultados. Un diseño más eficiente o la realización de una encuesta que involucren solo preguntas
del experimento de elección discreta, a fin de reducir el sesgo cognitivo, el sesgo de cansancio y
permitir mayores rondas de elección, son líneas de trabajo que se pueden ir acometiendo en el futuro.
La estimación de la función de utilidad en el espacio de la WTP y no en el espacio de las preferencias
es otro aspecto a explorar.
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59
Anexos
Anexo N° 1.1 Hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la
Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.2
Hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
60
Anexo N° 1.3 Hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.4
Hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
61
Anexo N° 1.5 Hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo y Móvil: Cadena de los coeficientes
de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016.
Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.6
Hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo y Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de
Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
62
Anexo N° 1.7 Hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo y Móvil: Cadena de los coeficientes
de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.8
Hogares de Lima Metropolitana con Internet fijo y Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de
Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
63
Anexo N° 1.9 Hogares de Lima Metropolitana con Solo Internet fijo: Cadena de los coeficientes de
la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016.
Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.10 Hogares de Lima Metropolitana con Solo Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
64
Anexo N° 1.11
Hogares de Lima Metropolitana con Solo Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.12
Hogares de Lima Metropolitana con Solo Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
65
Anexo N° 1.13 Hogares de Lima Metropolitana sin Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la
Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016.
Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.14
Hogares de Lima Metropolitana sin Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
66
Anexo N° 1.15 Hogares de Lima Metropolitana sin Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la
Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.16
Hogares de Lima Metropolitana sin Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
67
Anexo N° 1.17 Hogares de Lima Metropolitana con Solo Internet Móvil: Cadena de los coeficientes
de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.18
Hogares de Lima Metropolitana con Solo Internet Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
68
Anexo N° 1.19 Hogares de Lima Metropolitana con Solo Internet Móvil: Cadena de los coeficientes
de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.20
Hogares de Lima Metropolitana con Solo Internet Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
69
Anexo N° 1.21 Hogares de Lima Metropolitana sin Internet: Cadena de los coeficientes de la Media
y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.22
Hogares de Lima Metropolitana sin Internet: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
70
Anexo N° 1.23 Hogares de Lima Metropolitana sin Internet: Cadena de los coeficientes de la Media
de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 1.24
Hogares de Lima Metropolitana sin Internet: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
71
Anexo N° 2.1 Hogares del Resto Urbano con Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media
y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.2
Hogares del Resto Urbano con Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
72
Anexo N° 2.3 Hogares del Resto Urbano con Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media
de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.4
Hogares del Resto Urbano con Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
73
Anexo N° 2.5 Hogares del Resto Urbano con Internet fijo y Móvil: Cadena de los coeficientes de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad
y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.6
Hogares del Resto Urbano con Internet fijo y Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
74
Anexo N° 2.7 Hogares del Resto Urbano con Internet fijo y Móvil: Cadena de los coeficientes de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.8
Hogares del Resto Urbano con Internet fijo y Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
75
Anexo N° 2.9 Hogares del Resto Urbano con Solo Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la
Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.10
Hogares del Resto Urbano con Solo Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
76
Anexo N° 2.11 Hogares del Resto Urbano con Solo Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.12
Hogares del Resto Urbano con Solo Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
77
Anexo N° 2.13 Hogares del Resto Urbano sin Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media y
la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.14
Hogares del Resto Urbano sin Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad
y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
78
Anexo N° 2.15 Hogares del Resto Urbano sin Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media
de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.16
Hogares del Resto Urbano sin Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
79
Anexo N° 2.17 Hogares del Resto Urbano con Solo Internet Móvil: Cadena de los coeficientes de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.18
Hogares del Resto Urbano con Solo Internet Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
80
Anexo N° 2.19 Hogares del Resto Urbano con Solo Internet Móvil: Cadena de los coeficientes de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.20
Hogares del Resto Urbano con Solo Internet Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
81
Anexo N° 2.21 Hogares del Resto Urbano sin Internet: Cadena de los coeficientes de la Media y la
Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.22
Hogares del Resto Urbano sin Internet: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad
y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
82
Anexo N° 2.23 Hogares del Resto Urbano sin Internet: Cadena de los coeficientes de la Media de la
Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 2.24
Hogares del Resto Urbano sin Internet: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
83
Anexo N° 3.1 Hogares del Ámbito Rural con Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media y
la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.2
Hogares del Ámbito Rural con Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad
y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
84
Anexo N° 3.3 Hogares del Ámbito Rural con Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media
de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.4
Hogares del Ámbito Rural con Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
85
Anexo N° 3.5 Hogares del Ámbito Rural con Internet fijo y Móvil: Cadena de los coeficientes de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad
y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.6
Hogares del Ámbito Rural con Internet fijo y Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
86
Anexo N° 3.7 Hogares del Ámbito Rural con Internet fijo y Móvil: Cadena de los coeficientes de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.8
Hogares del Ámbito Rural con Internet fijo y Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
87
Anexo N° 3.9 Hogares del Ámbito Rural con Solo Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la
Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.10
Hogares del Ámbito Rural con Solo Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad,
Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
88
Anexo N° 3.11 Hogares del Ámbito Rural con Solo Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.12
Hogares del Ámbito Rural con Solo Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
89
Anexo N° 3.13 Hogares del Ámbito Rural sin Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media y
la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.14
Hogares del Ámbito Rural sin Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad
y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
90
Anexo N° 3.15 Hogares del Ámbito Rural sin Internet fijo: Cadena de los coeficientes de la Media
de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.16
Hogares del Ámbito Rural sin Internet fijo: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
91
Anexo N° 3.17 Hogares del Ámbito Rural con Solo Internet Móvil: Cadena de los coeficientes de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad
y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.18 Hogares del Ámbito Rural con Solo Internet Móvil: Función de Autocorrelación
Parcial de la Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
92
Anexo N° 3.19 Hogares del Ámbito Rural con Solo Internet Móvil: Cadena de los coeficientes de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.20
Hogares del Ámbito Rural con Solo Internet Móvil: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y
Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
93
Anexo N° 3.21 Hogares del Ámbito Rural sin Internet: Cadena de los coeficientes de la Media y la
Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.22 Hogares del Ámbito Rural sin Internet: Función de Autocorrelación Parcial de la
Media y la Desviación Estándar de los atributos de Precio, Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: bBpre: media del atributo precio. bBve: media del atributo velocidad. bBco: media del atributo confiabilidad. bBve: media del atributo calidad. desvBpre: desviación estándar del atributo precio. desvBve: desviación estándar del atributo velocidad. desvBco: desviación estándar del atributo confiabilidad. desvBve: desviación estándar del atributo calidad. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
94
Anexo N° 3.23 Hogares del Ámbito Rural sin Internet: Cadena de los coeficientes de la Media de la
Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.
Anexo N° 3.24
Hogares del Ámbito Rural sin Internet: Función de Autocorrelación Parcial de la Media de la Disposición Marginal a Pagar de Velocidad, Confiabilidad y Asistencia
Nota: wtpBve: media de la disposición marginal a pagar por velocidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por confiabilidad. wtpBco: media de la disposición marginal a pagar por asistencia técnica. Fuente: Encuesta Residencial de Servicios de Telecomunicaciones (ERESTEL), 2016. Elaboración: GPRC – OSIPTEL.