Archive for encuesta nacional de hogares

Respuesta al lector García (31-VII-09)

Posted in 07 - Julio with tags , , , , , , , , on July 31, 2009 by Farid Matuk

El Comercio (31-VII-09)

El Comercio (31-VII-09)

EXTRACTO DE LA CARTA DEL LECTOR GARCIA: Igualmente (el señor Mekler) dice que ha retrocedido la pobreza monetaria, pero que aumentó la pobreza alimentaria, argumento insostenible porque el consumo per cápita, la producción y el ingreso en los mercados creció sustantivamente por tres años en casi todos los productos.

Estimado Lector:

Abajo queda a su disposición, los pasos detallados de la página Web del INEI, donde usted podrá encontrar que la pobreza alimentaria se incrementó del 28.2% en 2006 a 30.9% en 2008, y que de acuerdo a dicha institución ambos números son distintos entre sí con un intervalo de confianza de 95%.

Alternativamente, le recomendamos revisar la página Web www.29×55.com, donde en el extremo superior derecho hay una casilla de búsqueda (“Search” en Inglés). Ingrese la palabra “indigencia” que es equivalente a “pobreza alimentaria” en su amable carta, para obtener información adicional.

Confiamos que esta información le sea valiosa, y no dude en escribirnos nuevamente si alguna duda persiste, porque será un placer esclarecerla.

Su seguro servidor,

  1. Ir a página www.inei.gob.pe
  2. En el lado izquierdo, pulsar enlace “Boletines Mensuales”
  3. En el lado izquierdo, pulsar enlace “Condiciones de Vida”
  4. Descargar el boletín que corresponde “Encuesta Nacional de Hogares sobre Condiciones de Vida en el Perú: Ene-Feb-Mar 2009”
  5. Identificar el cuadro #4.1 de la página 35
  6. En la sección de indicadores anuales se halla que el valor del año 2006 es 28.2% y el valor del año 2008 es 30.9%
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La increíble y triste historia de la pobreza monetaria y su desalmado programador (28-VII-09)

Posted in 07 - Julio, Año 2009 with tags , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , on July 28, 2009 by Farid Matuk

El Comité Asesor subrayó la importancia que el INEI retome y amplié su política de poner a disposición del publico interesado, vía la página Web, las bases de datos originales completas (todos los capítulos) de manera irrestricta. … y finalmente, la documentación detallada y rutinas de programación que permitan replicar los resultados publicados por el INEI.

Declaración del comité asesor interinstitucional sobre metodologías para el cálculo de la pobreza (27-Mayo-07)


Finalmente, el Comité Asesor subrayó la importancia que el INEI continúe su política institucional de transparencia poniendo a disposición del público interesado, vía la página Web, las bases de datos originales completas, toda la documentación detallada y las rutinas de programación que permitan replicar los resultados obtenidos.

Declaración del comité asesor interinstitucional sobre metodologías para el cálculo de la pobreza (26-Mayo-08)


Los miembros del Comité Técnico declaran haber tenido acceso irrestricto a las bases de datos originales, a los algoritmos de cálculo de los agregados de gasto así como las informaciones permitiendo un análisis de la calidad de la información proporcionada por la encuesta nacional de hogares (ENAHO).

El Comité Asesor subrayó la importancia que el INEI continúe su política de poner a disposición del público interesado, vía la página Web, las bases de datos originales completas y toda la documentación detallada y rutinas de programación que permitan replicar los resultados publicados por el INEI.

Declaración del comité interinstitucional de medición de pobreza (25-Mayo-09)

De acuerdo a las cifras oficiales, la incidencia de la pobreza desde el año 2006 al año 2008 se ha reducido en 8 puntos, mientras que de acuerdo a cifras oficiales la incidencia de la indigencia se ha incrementado en 2 puntos para el mismo periodo. Esta paradoja se resuelve leyendo las sucesivas declaraciones del “Comité interinstitucional de medición de pobreza”, y en particular las citas recogidas arriba.

En las declaraciones de los años 2007, 2008, y 2009; dicho comité invoca la publicación en Internet de las “rutinas de programación que permitan replicar los resultados publicados por el INEI”, pero hasta el día de hoy esas rutinas de programación no han sido publicadas, y las sucesivas invocaciones han caído en oídos sordos. Generando la duda legítima de la autenticidad de las cifras de la pobreza medidas por el gobierno.

Pero la declaración del año 2009 es diferente a las anteriores porque el Comité Técnico declara “haber tenido acceso irrestricto… a los algoritmos de cálculo” de medición de la pobreza, acceso vedado al Comité Asesor. Esto significa que ninguno de los miembros del Comité Asesor pudo verificar la calidad de las rutinas de programación para medir la pobreza.

Siendo los Miembros del Comité Asesor 2009: Jaime Saavedra (Banco Mundial), Javier Kapsoli (MEF), Judith Guabloche y Augusta Alfageme (BCR), Carmen Ponce (GRADE), José Rodríguez (PUCP), Gustavo Yamada (UP), Richard Webb (USMP), Miguel Macedo (MINDES), Federico Arnillas (MCLP), Carolina Trivelli (IEP), Javier Portocarrero y Eduardo Jiménez (CIES), Jorge Gobitz (CIAS), y Guillermo Gómez (CENAN).

Quienes tuvieron acceso irrestricto a los algoritmos de cálculo fueron los tres miembros del Comité Técnico: Renos Vakis, Javier Herrera, y Javier Escobal. Y lo que queda por discernir es saber quien fue el desalmado programador que falsificó los resultados de la pobreza para complacer al poder político.

El fracaso de “Agua para Todos” (26-VII-09)

Posted in 07 - Julio, Año 2009 with tags , , , , , , , , , on July 26, 2009 by Farid Matuk

2006

2008

99.9%

Acceso a agua potable por cualquier modalidad

71.9%

71.3%

Igual

Acceso a agua potable sólo a través de la red pública

68.9%

68.4%

Igual

Acceso a agua potable a través de la red pública a domicilio

62.3%

60.6%

Reducción

La definición de “Agua para todos” puede ser variada; pudiendo entenderse como acceso a agua potable por cualquier modalidad, es decir por red pública o por camiones cisterna. También puede ser más restrictiva, y entenderse como acceso sólo a través de la red pública, ya sea dentro del domicilio o fuera de él. Y finalmente la definición ideal que consiste en el acceso a agua potable a través de la red pública dentro del domicilio.

De esta primera tabla, se puede deducir con certeza estadística de 99.9% que el programa “Agua para Todos” no ha incrementado la cobertura de acceso a agua potable bajo cualquier definición, y que mas bien en términos del acceso domiciliario a agua potable, éste se ha reducido con un margen de error de 1 en 1000. En otras palabras, la promesa electoral de acceso universal de agua potable no ha mostrado mejoras de ninguna índole.

Pero esta situación nacional de deterioro entre 2006 y 2008, del acceso domiciliario de agua potable no es homogénea. En algunas regiones efectivamente hay mayor acceso, en otras el acceso no ha cambiado, y en otras hay un menor acceso; como se puede ver en la tabla adjunta.

Únicamente tres regiones (Ayacucho, Lambayeque, y Piura) han tenido un incremento de la cobertura de agua potable domiciliaria, mientras que el triple de regiones (Apurimac, Ica, Junín, La Libertad, Pasco, Puno, San Martín, Tacna y Ucayali)  han tenido una reducción del acceso domiciliario de agua potable. Mientras que en las trece restantes no se ha presentado variación.

En este caso es posible ver como el acceso a agua potable es más desigual en 2008 respecto al 2006, porque mientras la cobertura se incrementó en unas regiones, se redujo en muchas otras.

El programa de cómputo para elaborar las dos tablas con una precisión de 99.9% (equivalente a una probabilidad de 1 en 1000 de error) esta disponible aquí.

Región

2006

2008

99.9%

Lima y Callao

83.7%

82.6%

Igual

Amazonas

34.0%

35.7%

Igual

Ancash

66.9%

68.0%

Igual

Apurimac

55.6%

44.3%

Reducción

Arequipa

73.9%

71.0%

Igual

Ayacucho

41.6%

57.9%

Incremento

Cajamarca

50.3%

52.8%

Igual

Cuzco

47.4%

48.1%

Igual

Huancavelica

26.2%

25.5%

Igual

Huánuco

27.5%

24.7%

Igual

Ica

83.4%

77.8%

Reducción

Junín

57.1%

53.0%

Reducción

La Libertad

68.5%

58.2%

Reducción

Lambayeque

66.8%

73.7%

Incremento

Lima Provincias

54.8%

50.5%

Igual

Loreto

30.5%

27.7%

Igual

Madre de Dios

30.8%

40.4%

Igual

Moquegua

86.7%

85.5%

Igual

Pasco

28.1%

21.0%

Reducción

Piura

50.9%

64.3%

Incremento

Puno

35.1%

27.0%

Reducción

San Martín

60.4%

44.1%

Reducción

Tacna

85.5%

75.9%

Reducción

Tumbes

65.0%

65.9%

Igual

Ucayali

47.8%

25.2%

Reducción

Analfabetismo 2006: 11% 2008: 10% (22-VII-09)

Posted in 07 - Julio, Año 2009 with tags , , , , , , , , , , , , , , , , , , on July 22, 2009 by Farid Matuk

  • Son 6 meses para comenzar las primeras y más urgentes acciones, 2 años para madurar su resultado.
  • Señor ministro, este podría ser el histórico quinquenio en que erradiquemos el analfabetismo.

(Mensaje a la Nación, 28 de Julio de 2006)

  • Pero al mismo tiempo, debemos terminar con la injusticia de tener 2 millones 500 mil peruanos mayores de 15 años que no han sido alfabetizados. Ese es el horror de la exclusión.
  • Y esperamos que al terminar el año esos dos departamentos (Ayacucho y Huancavelica) puedan quedar libres del analfabetismo bajo la supervisión internacional.
  • Y entonces, déjenme confesárselo, como alumno de Haya de la Torre, mi vida por fin habrá alcanzado una meta, erradicar el analfabetismo del Perú.

(Mensaje a la Nación, 28 de Julio de 2007)

  • En Noviembre tendremos un millón de peruanos y peruanas alfabetizados.
  • En cuanto a los sectores sociales, trabajamos para aumentar la calidad de la educación y erradicar el analfabetismo. Hasta ahora hemos alfabetizado efectivamente a 420,788 personas en 757 distritos. Este año estamos llegando a 979 distritos y 567,000 personas con lo que se completa un millón de alfabetizados con 189 millones de inversión.

(Mensaje a la Nación, 28 de Julio de 2008)

La meta de “Analfabetismo Cero” fue parte del discurso de cierre de campaña de la segunda vuelta, así como también de los últimos tres mensajes a la nación, y debiera serlo del cuarto mensaje del próximo 28 de Julio.

Las bases de datos oficiales de la ENAHO (Encuesta Nacional de Hogares) permiten monitorear como ha evolucionado la variable de analfabetismo en personas de 15 años o más, a nivel nacional y en cada una de las 25 regiones. Así como también por sexo y por lengua materna. El programa de cómputo para elaborar las tablas con una precisión de 99.9% (equivalente a una probabilidad de 1 en 1000 de error) que se presentan a continuación esta disponible aquí.

Sexo

2006

2008

99.9%

Hombre

5.6%

5.2%

Igual

Mujer

16.2%

15.3%

Igual

Lengua Materna

2006

2008

99.9%

Lengua Originaria

28.1%

26.8%

Igual

Otra Lengua

6.5%

6.1%

Igual

Región

2006

2008

99.9%

Lima y Callao

3.7%

3.7%

Igual

Amazonas

13.7%

11.6%

Igual

Ancash

20.4%

16.6%

Reducción

Apurimac

23.1%

26.6%

Igual

Arequipa

8.1%

7.0%

Igual

Ayacucho

29.0%

21.5%

Reducción

Cajamarca

20.0%

21.0%

Igual

Cuzco

20.0%

18.0%

Igual

Huancavelica

29.0%

26.0%

Igual

Huánuco

23.1%

19.8%

Igual

Ica

6.4%

5.7%

Igual

Junín

12.6%

9.6%

Reducción

La Libertad

13.2%

10.4%

Reducción

Lambayeque

8.2%

10.0%

Igual

Lima Provincias

7.8%

10.9%

Igual

Loreto

7.8%

9.2%

Igual

Madre de Dios

7.9%

6.7%

Igual

Moquegua

8.6%

8.9%

Igual

Pasco

12.1%

13.4%

Igual

Piura

13.6%

11.7%

Igual

Puno

18.2%

19.6%

Igual

San Martín

9.9%

9.1%

Igual

Tacna

7.3%

4.2%

Igual

Tumbes

6.0%

4.6%

Igual

Con estos resultados estadísticos es posible concluir con certeza que el analfabetismo no se redujo por sexo, y que el analfabetismo femenino es el triple del masculino. Al reagrupar la población por lengua materna, en un grupo están las lenguas originarias (quechua, aimaras y amazónicas), y en otro grupo las que no son originarias; el analfabetismo no se redujo en ninguno de los dos grupos y la desigualdad entre ambos tampoco se modificó. A nivel regional, si se encuentra reducción del analfabetismo en 4 de las 25, estas son Ancash, Ayacucho, Junín y La libertad, mientras que en las otras 21 el analfabetismo no ha sido reducido.

En síntesis, la meta presidencial de “Analfabetismo Cero” esta lejos de ser cumplida, y en el mejor de los casos, la tendencia presente permite pronosticar un 8% de analfabetismo en 2011.

20060710 – Apra acusa a INEI de manipular groseramente cifras sobre reducción de pobreza en el país

Posted in Peru21 with tags , , , , , , , , , , , on July 12, 2009 by Farid Matuk

Por la mañana, Alva Castro señaló que Matuk manipuló las cifras al afirmar que pobreza disminuyó del 54,3% en el 2001 al 48,3% al 2006, y que hasta el momento no se ha hecho hasta el momento un estudio con consistencia, que realmente demuestre sus afirmaciones.

“Son estudios preliminares y todavía más grave, personales, porque no comprometen a los otros funcionarios”, aseveró el también jefe del equipo de transferencia del régimen entrante a través de una radioemisora local.

Asimismo, Alva Castro pidió a Matuk presentarse ante la Comisión de Fiscalización del Parlamento para que dé una explicación sobre el tema porque, según aseguró, no se puede engañar al país con supuestos preliminares sobre la disminución de la pobreza.

MATUK NIEGA MANIPULACION DE CIFRAS Y PIDE PRUEBAS AL APRA.

En horas de la tarde, el jefe del INEI sostuvo que estas cifras se obtienen de la Encuesta Continua que periódicamente realiza su institución, en la que se mide las Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) de la población y la cual se ejecuta con una metodología alterna al método complaciente que se aplicaba en la gestión de 1989 al 2000.

Matuk sostuvo además, en una emisora local, que en el informe técnico de la Encuesta Nacional de Hogares sobre Condición de vida en el Perú, se aplicó la metodología del sistema riguroso, y que demuestra que la pobreza disminuyó del 54,3% en el 2001 al 48,3% al 2006.

Asimismo, retó a sus detractores a realizar una metodología para tener un debate científico que demuestre la veracidad de sus acusaciones.

http://peru21.pe/noticia/86735/apra-acusa-inei-manipular-groseramente-cifras-sobre-reduccion-pobreza-pais

¿Sabía usted que la indigencia se incrementó en los últimos 1,000 días? (20-VI-09)

Posted in 06 - Junio, Año 2009 with tags , , , , , , , , , , , , , , , on June 20, 2009 by Farid Matuk

Línea de Indigencia (Mayo-Junio-Julio 2006 / Enero-Febrero-Marzo 2009)

Línea de Indigencia (Mayo-Junio-Julio 2006 / Enero-Febrero-Marzo 2009)

Hace dos días, el INEI diseminó la información correspondiente a los resultados del primer trimestre de 2009 relacionados con la ENAHO (Encuesta Nacional de Hogares). Entre los resultados que se incluyen, está el relacionado con el déficit calórico, que puede ser visto como una medición del grado de indigencia en el que se encuentra la población peruana.

Esta medición se sustenta en más de una hora de entrevista a cada hogar, preguntándole por los alimentos y bebidas que consume, y las cantidades de los mismos. Con estos resultados, más tablas estandarizadas se obtienen cuantas calorías estaban disponibles en el hogar. Como también se pregunta la composición del hogar por sexo y edad, con tablas estandarizadas se obtienen las calorías necesarias en el hogar para un mínimo de supervivencia.

El gráfico que se presenta, para la República del Perú, las provincias de Lima y Callao, el resto de provincias urbanas, y las provincias rurales, muestran un incremento de la desigualdad entre Lima y Callao con las provincias del interior del país. Mientras en la capital la indigencia se reduce en dos puntos, en provincias se incrementa en seis puntos. Es decir que las razones para migrar a la capital se han reforzado.

A nivel nacional, se tiene un incremento de la indigencia en cuatro puntos, en un contexto de crecimiento económico sin precedente en los últimos 15 años. La información oficial relativa a la medición de la pobreza, entendida como la cantidad de dinero que el hogar debe percibir por encima de la línea de la pobreza, indica una reducción inusitada de la misma de diez puntos para la actual gestión presidencial, que se contradice con el incremento de la indigencia.

Mientras la metodología de la línea de indigencia es relativamente simple, y basada en tablas estandarizadas internacionalmente; la metodología de la línea de pobreza tiene un procedimiento convulsionado por supuestos arbitrarios, y en el caso particular peruano, cubierto por un manto de secreto.

Si las políticas públicas siguen tomando como válidos, los resultados erróneos de la reducción de la pobreza, el camino al desastre esta garantizado, como lo muestra la evolución del gobierno aprista en el conflicto amazónico. Las políticas públicas deben de inmediato tomar la medición de la indigencia como criterio central de focalización, y dejar de lado el falso triunfalismo que produce la medición de la pobreza.

¿Va todo mejor en Provincia? (2-V-07)

Posted in Año 2007 with tags , , , , , , , , , , , , on June 11, 2009 by Farid Matuk

 

Nota Metodológica Estadística: Al afirmar que dos números son iguales o distintos en términos estadísticos siempre existe un margen de error; y este margen de error puede ser de 1 en 10, de 1 en 100, o de 1 en 1,000. Para el presente texto se denominará frágil si la certeza es de 1 en 10, sólida si la certeza es de 1 en 100, y robusta si la certeza es de 1 en 1,000.

Las Metas del Milenio de Naciones Unidas relacionan el desarrollo con distintos aspectos del mismo, de las ocho metas establecidas la primera es “Erradicar la pobreza extrema y el hambre”, que a su vez esta compuesto por dos objetivos “Reducir a la mitad el porcentaje de personas cuyos ingresos sean inferiores a un dólar al día” y “Reducir a la mitad el porcentaje de personas que padecen hambre”.

El primer objetivo se concentra en la pobreza mientras el segundo se concentra en el hambre. Respecto a la pobreza tenemos un enfoque donde Naciones Unidas determinan tres indicadores monetarios que sólo podrán ser medidos en el Perú para 2006 cuando el INEI entregue las bases de datos que corresponden a dicho año.

Respecto al hambre tenemos un enfoque donde se determinan dos umbrales biológicos, como son los indicadores 4 y 5 que corresponden a esta meta: 4) Porcentaje de menores de 5 años con insuficiencia ponderal, y 5) Porcentaje de la población por debajo del nivel mínimo de consumo de energía alimentaria.

Respecto al hambre, el Perú tiene al presente una posición de vanguardia mundial en el monitoreo de esta variable. Respecto al peso de menores de 5 años, la ejecución de una muestra de 6,000 hogares anualmente desde 2004 nos coloca como el único país del Tercer Mundo en tener esta información año a año, gracias a la colaboración del Gobierno de Estados Unidos con el INEI.

Respecto al consumo de energía alimentaría, la ejecución trimestral de 5,000 entrevistas de la ENAHO (Encuesta Nacional de Hogares) desde el Tercer Trimestre de 2003 nos coloca como el único país de la región latinoamericana que mide esta variable cuatro veces al año, y por ello tenemos el liderazgo mundial en el monitoreo de este indicador del milenio.

Este consumo de energía alimentaria se traduce en la ingesta de calorías necesarias en cada uno de los hogares entrevistados, en base a la estructura de sexo y edad de cada hogar específico. De esta manera se puede identificar los hogares por debajo del mínimo de consumo de energía alimentaria.

Con la información disponible en www.inei.gob.pe (Sección Micro Datos) es posible descargar la información relativa a la ingesta de calorías de los hogares peruanos en 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, y 2006. Pero en esta nota sólo se analizará la evolución en las 25 regiones entre el 2001 y 2006 a fin de evaluar el nivel del hambre en estos cinco años de crecimiento económico excepcional.

Como se puede ver en el cuadro adjunto, a nivel nacional se tiene una reducción del 28% al 25%. Esta reducción de tres puntos es robusta desde el análisis estadístico, pero como todo promedio esconde las diferencias al interior de nuestro país.

Una primera división convencional corresponde a aquella entre rural y urbano, donde se ha determinado un umbral de 400 viviendas por centro poblado para dicha separación. Por ello tenemos que a nivel rural el hambre se ha reducido de 40% a 32%, siendo estos ocho puntos, robustos desde el análisis estadístico. Pero a nivel urbano tenemos una reducción de 22% a 21% que es frágil desde el punto de vista estadístico.

Pero nuevamente tenemos, que lo urbano combina desde pequeños centros poblados con 400 viviendas hasta Lima y Callao con 2’000,000 de viviendas. Al excluir Lima y Callao de lo urbano se tiene un panorama distinto; el hambre está estancado en Lima y Callao en 16% mientras que en provincia urbana se reduce de 26% a 24%, y estos dos puntos son sólidos desde el análisis estadístico.

Al mirar el Perú, excluyendo Lima y Callao donde el hambre esta estancado, tenemos un panorama diverso; el hambre baja en provincia, y baja más aún en el ámbito rural. Por ello es posible decir que la desigualdad también se ha reducido, pero sin olvidar que en Lima la probabilidad de pasar hambre es 1 en 6, frente a una probabilidad de 1 en 3 en el ámbito rural. En otras palabras, Lima es dos veces menos pobre del otro Perú que vive en centros poblados de menos de 400 viviendas.

Respecto a las  regiones tenemos que la reducción es robusta en sólo en cuatro, en Ica y Lambayeque explicada por la agro-exportación, en San Martín explicada por la agricultura para demanda interna, y en Cuzco explicada por el turismo. En tres de los casos es función de la demanda externa directa, y en San Martín es función de la demanda externa derivada (a lo Marshall).

Finalmente cabe recordar que para la determinación de la pobreza, primero se lleva a un valor monetario las calorías necesarias para vivir con sus respectivos bienes y servicios complementarios, para luego determinar los ingresos monetarios y no-monetarios de cada hogar, y producto de la comparación entre la línea de pobreza y los ingresos totales se determina si el hogar en cuestión es pobre o no.

 Por ello se puede concluir con certeza que la pobreza nacional se redujo entre 2001 y 2006, y también afirmar que esta reducción se concentró en las áreas rurales de nuestro país.

 

 

Incidencia del Déficit Calórico

 

 

2001

2006

NACIONAL

27,93%

24,64%

1) Area Rural

39,69%

32,37%

2) Area Urbana

21,65%

20,56%

2 a)   Provincia

26,07%

23,98%

2 b)   Lima y Callao

16,01%

16,31%

 

Incidencia del Déficit Calórico

 

 

2001

2006

Lima y Callao

16,01%

16,31%

Amazonas

34,05%

25,31%

Ancash

22,97%

19,63%

Apurimac

31,46%

34,65%

Arequipa

28,16%

31,09%

Ayacucho

32,17%

28,25%

Cajamarca

36,05%

30,49%

Cuzco

49,32%

19,70%

Huancavelica

55,39%

50,18%

Huánuco

50,95%

51,87%

Ica

25,88%

15,30%

Junín

31,71%

26,70%

La Libertad

29,83%

23,51%

Lambayeque

32,54%

22,06%

Lima Provincias

16,99%

17,75%

Loreto

39,73%

35,04%

Madre de Dios

29,20%

20,15%

Moquegua

20,71%

25,78%

Pasco

37,53%

43,23%

Piura

20,08%

31,52%

Puno

41,86%

34,80%

San Martín

31,33%

19,52%

Tacna

20,48%

23,06%

Tumbes

15,89%

10,92%

Ucayali

34,08%

25,22%

 

   

Precision de la Variación

 

 

90%

99%

99,9%

NACIONAL

SI

SI

SI

1) Area Rural

SI

SI

SI

2) Area Urbana

SI

NO

NO

2 a)   Provincia

SI

SI

NO

2 b)   Lima y Callao

NO

NO

NO

   

Precision de la Variación

 

 

90%

99%

99,9%

Lima y Callao

NO

NO

NO

Amazonas

SI

NO

NO

Ancash

NO

NO

NO

Apurimac

NO

NO

NO

Arequipa

NO

NO

NO

Ayacucho

NO

NO

NO

Cajamarca

SI

NO

NO

Cuzco

SI

SI

SI

Huancavelica

NO

NO

NO

Huánuco

NO

NO

NO

Ica

SI

SI

SI

Junín

SI

NO

NO

La Libertad

SI

SI

NO

Lambayeque

SI

SI

SI

Lima Provincias

NO

NO

NO

Loreto

NO

NO

NO

Madre de Dios

NO

NO

NO

Moquegua

NO

NO

NO

Pasco

NO

NO

NO

Piura

SI

SI

SI

Puno

SI

SI

NO

San Martín

SI

SI

SI

Tacna

NO

NO

NO

Tumbes

NO

NO

NO

Ucayali

SI

NO

NO