La pandemia de COVID-19 ha marcado un hito en la historia de la humanidad, teniendo consecuencias socioeconómicas sumamente graves que, hasta el momento del presente trabajo de investigación, continúan. En particular, Latinoamérica ha sido desproporcionalmente la región más afectada, junto al Perú que cuenta con la mayor tasa de mortalidad per cápita. Todo ello, a pesar de haberse encontrado en contexto de crecimiento económico elevado en las últimas dos décadas, representado por altas tasas de crecimiento del PBI y la reducción de la pobreza. En los hogares, choques exógenos, como la pandemia, suelen tener un efecto inmediato en los ingresos, debido a cambios en la condición o nivel de empleo, lo cual conlleva a una disminución del consumo, y mayor probabilidad de caer en la pobreza. Dada la evidencia empírica, se encuentra que la clase socioeconómica es un determinante sobre el grado del impacto de la pandemia en los hogares, así como variables sociodemográficas tales como el área, sexo del jefe del hogar, edad y nivel educativo. De esta manera, la pregunta que se busca responder es la siguiente: ¿Cuánta es la diferencia en el impacto de la pandemia de COVID-19 en los hogares de Lima dependiendo su nivel de ingresos y características sociodemográficas? Para su estimación, se plantea usar el modelo de homogeneidad total “Pooled OLS”, con la base de datos proporcionada por la ENAHO para el año 2019 y 2020. / The Covid-19 pandemic has changed the history of humanity forever, having severe socioeconomic consequences that still continue to the moment this paper is being written. Latin America has been disproportionately affected, alongside Peru which has the highest mortality rate per capita. Despite of being in a context of a continuous economic growth for the last two decades, represented by positive PBI growth rates and negative poverty rates. In households, exogenous shocks, like the pandemic, have an immediate effect on income, due to changes in the condition or level of employment, which leads to a fall in consumption and a higher risk of falling into poverty. Given the empirical evidence, socioeconomic status determines the degree of the pandemic impact on households, as well as sociodemographic characteristics such as area, sex of the household head, age and education level. In this manner, the question to be answered is: ¿How much is the difference in the impact of the COVID-19 pandemic on households of the department of Lima, given their socioeconomic status and sociodemographic characteristics? In order to estimate it, this paper considers a Pooled OLS regression model, with database provided by ENAHO to the years 2019 and 2020.

El presente trabajo busca analizar cuáles son los determinantes cualitativos y cuantitativos del acceso al servicio de gas natural para las familias en las regiones de Lima, Callao e Ica para luego identificar cuáles son los factores que inciden en la demanda de este servicio. Este trabajo es relevante para el contexto peruano en el que se evidencia el poco uso de energía más económica y menos contaminante a pesar de contar con programas que promueven su uso como es el caso de Bono Gas, lo cual no se ve en otros países de Latinoamérica como es el caso de Colombia. El método a utilizar para verificar el análisis es el modelo discreto continuo de Heckman que consta de dos etapas: un modelo Logit y una regresión MCO. Se espera que algunas de las variables cualitativas estén relacionadas a las características del hogar que se justifican con la literatura sobre acceso a los servicios de energías en las familias; y, por otro lado, las variables cuantitativas estarán relacionadas con el ingreso del hogar y el precio del gas natural. En base a los resultados, brindaremos algunas recomendaciones de política con el objetivo de promover el acceso al gas natural domiciliario. / The present work seeks to analyze the qualitative and quantitative determinants of home access to the natural gas service for families in the regions of Lima, Callao and Ica, and once the choice has been made, identify the factors that affect the demand for this service. This work is relevant to the peruvian context in which the little use of cheaper and less polluting energy is evident, despite having programs that promote its use, such as Bono Gas. This fact, however, is not seen in other Latin American countries such as the case of Colombia. The method to use to verify the analysis is the Heckman continuous discrete model consisting of two stages: a logit model and an OLS regression. It is expected that some of the qualitative variables are related to the characteristics of the home that are justified by the literature on access to energy services in families; and, on the other hand, the quantitative variables will be related to the household income and the price of natural gas. Based on the results of the research, we will provide some policy recommendations with the aim of promoting access to household natural gas.