La deserción escolar y sus costos en Paraguay

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2011 InstitutoParaguayo deInvestigaciones

Económicas

[LA DESERCIÓN ESCOLAR EN

PARAGUAY]



[LA DESERCIÓN ESCOLAR EN PARAGUAY] 2011

2

Para Martha, Rodolfo, Ethel, Myriam e Isabel, con amor.




3

Agradecimientos

Quiero, en primer lugar, expresar mis agradecimientos a todos aquellos que hicieron

posible la realización de este estudio, tanto en sus componentes financieros como

técnicos. El interés del Ministerio de Educación y Cultura en promover la investigación

de la deserción escolar en el Paraguay, sus causas y sus costos, ha sido de

importancia principal y se agradece la asistencia financiera que permitió enfrentar los

costos de esta investigación.

En el ámbito técnico, la deuda de reconocimiento es muy grande. Con riesgo de

olvidar a algunos, deseo reconocer expresamente las ayudas que he recibido en el

curso de este estudio. El aporte de conocimientos, investigación, comentarios,

preguntas y correcciones, de las siguientes personas han sido cruciales: Mirna Vera,

Alice Escobar, Mariela Mendieta, Norma Medina, Zulma Sosa, Diego Legal, Jorge

Maluff, Diego Domínguez, Dominic Labrie, Nilda Villalba, mis queridos alumnos del

curso de Econometría II de la Escuela de Economía de la UNA, especialmente José

Bordón y Martín Cricco, Martha Candia y Ángel Benítez.

Muchas gracias por el aporte valioso de cada uno de ustedes. Los errores que aún

persisten son de exclusiva responsabilidad del autor.




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Índice General

Introducción.

1. Una metodología para la cuantificación de la deserción escolar.

2. La deserción escolar y las desigualdades socioeconómicas: una aproximación

cuantitativa y un marco teórico para explicarla.

3. La deserción escolar en áreas urbanas y rurales.

4. Estimación del retorno de la educación: los costos privados de la deserción.

5. Marco teórico, estimación paramétrica y no paramétrica de las funciones de

supervivencia y de riesgos.

5.1. Análisis de duración.

5.2. Estimación no paramétrica.

5.3. Estimación paramétrica.

6. Revisión de programas públicos de países de la región para combatir la

deserción y aumentar la calidad de la oferta educacional.

6.1. Liceo para Todos.

6.2. Progresa.

6.3. Bolsa Escola y su sucesor Bolsa Família.

6.4. Tekoporã.

6.5. El programa “DARE” versus “Tools of the Mind” (“Instrumentos de la

Mente”).7. Algunos costos sociales y simulaciones muy agregadas.

8. Conclusiones.

Bibliografía.




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Índice de Tablas

1. Tabla Nº 1: Tasas de deserción escolar, nivel país.

2. Tabla Nº 2: Indicadores del retraso escolar, nivel país.

3. Tabla Nº 3: Tasas de deserción escolar década de los 2000.

4. Tabla Nº 4: Tasas de deserción escolar, primer quintil de ingresos.

5. Tabla Nº 5: Tasas de deserción escolar, quinto quintil de ingresos.

6. Tabla Nº 6: Tasas de deserción escolar, sector urbano.

7. Tabla Nº 7: Tasas de deserción escolar, sector rural.

8. Tabla Nº 8: Tasas de deserción escolar, hombres, nivel país.

9. Tabla Nº 9: Tasas de deserción escolar, mujeres, nivel país.

10. Tabla Nº 10: Razones (%) de la deserción escolar, nivel país.

11. Tabla Nº 11: Razones (%) de la deserción escolar, área rural.

12. Tabla Nº 12: Razones (%) de la deserción escolar, área urbana.

13. Tabla Nº 13: Razones (%) de la deserción escolar, mujer.

14. Tabla Nº 14: Razones (%) de la deserción escolar, hombre.

15. Tabla Nº 15: Correlaciones de a pares entre las variables, con peso de

frecuencia de los factores de expansión.

16. Tabla Nº 16: Regresión para definir el retorno de la educación.

17. Tabla Nº 17: Regresión para definir el retorno de la educación, hombres.

18. Tabla Nº 18: Regresión para definir el retorno de la educación, mujeres.

19. Tabla Nº 19: Regresión para definir el retorno de la educación, hombres,

urbano.

20. Tabla Nº 20: Regresión para definir el retorno de la educación, hombres, rural.

21. Tabla Nº 21: Regresión logística de la deserción escolar.

22. Tabla Nº 22: Programa de transferencias condicionadas de ingreso en América

Latina y el Caribe.




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23. Tabla Nº 23: Transferencias educacionales mensuales por grado y género de

Progresa México.

24. Tabla Nº 24: Estratos educacionales y perfiles de vida, grupo etáreo de 20 a 60

años.

Índice de Gráficos

1. Gráfico Nº 1: Activos sociales, estructura de oportunidades y familia.

2. Gráfico Nº 2: Trayectorias segmentadas en el ciclo vital del niño y adolescente.

3. Gráfico Nº 3: Funciones de riesgo, hombres y mujeres.

4. Gráfico Nº 4: Relación entre ingreso laboral en horas (log) y años de estudio.

5. Gráfico Nº 5: Relación entre ingreso laboral en horas (log) y años de

experiencia.

6. Gráfico Nº 6: Distribución acumulada por cuantiles de ingreso laboral en horas

(log).

7. Gráfico Nº 7: Coeficientes de la regresión del retorno educacional por cuantiles

de ingreso.

8. Gráfico Nº 8: Años de estudio, distribución de frecuencias, población conjunta.

9. Gráfico Nº 9: Función de riesgo (estimación no paramétrica), nivel país.

10. Gráfico Nº 10: Función de supervivencia (estimación no paramétrica), nivelpaís.

11. Gráfico Nº 11: Función de riesgo, hombres y mujeres.

12. Gráfico Nº 12: Función de sobrevivencia, hombres y mujeres.

13. Gráfico Nº 13: Funciones de riesgo, urbano y rural.

14. Gráfico Nº 14: Funciones de supervivencia, urbano y rural.

15. Gráfico Nº 15: Funciones de riesgo, primer y quinto quintil de ingresos.




7

16. Gráfico Nº 16: Funciones de supervivencia, primer y quinto quintil de ingresos.




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Acrónimos, siglas y abreviaturas utilizadas

CEPAL, Comisión Económica para América Latina y el Caribe de las Naciones Unidas

SIEC, Sistema de información de educación y cultura

DGEEC, Dirección General de Estadísticas Encuestas y Censos

STP, Secretaría Técnica de Planificación

EEBO, Educación Escolar Básica Obligatoria

ICV, Índice de Calidad de Vida del Programa Tekoporã

MICO, Método de Estimación de Parámetros Poblacionales de Mínimos Cuadrados

Ordinario

DARE, Drug Abuse Resistance Education, EE.UU.

OECD, Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos

PGRM, Programas de Garantía de Renta Mínima, Brasil




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Introducción

La preocupación por el problema de la deserción escolar está presente tanto en los

países menos como más desarrollados, y su discusión y análisis forma parte de la

agenda académica, y de la discusión de políticas públicas y ciudadanas. La razón es

que los costos asociados a la deserción de los sistemas educacionales por parte de

los jóvenes ocasiona en todos los países costos importantes tanto para el individuo

como para la sociedad.

En el Paraguay se ha avanzado mucho en el decenio de los 2000 en materia del

objetivo de reducir la deserción escolar. Al finalizar el decenio de los 1990, la tasa

global de deserción escolar era superior al 40% de los jóvenes que se encontraban en

una edad comprendida entre los 15 y los 19 años. Esta tasa global ha disminuido

consistentemente a lo largo del decenio, para situarse hacia el final de la década en

torno al 29%. También han disminuido las tasas de deserción muy temprana (la de

aquellos jóvenes con 5 o menos años de educación), y la de aquellos jóvenes que han

desertado del sistema educacional formal justo al concluir el segundo ciclo de la

educación escolar básica obligatoria (con exactamente 6 años de educación). Sin

dudas, estas reducciones de los indicadores de deserción escolar han sido un logro

educacional muy significativo para el decenio de los 2000.

No obstante, las cuantificaciones de la deserción escolar realizadas en este estudio

indican que ésta es aún alta a pesar del gran avance registrado en la última década y

sobre todo que aún está concentrada en las primeras fases del ciclo educativo, lo que

agrava sus costos tanto privados como públicos. Los más altos riesgos de deserción

escolar corresponden a las etapas críticas de culminar el segundo ciclo de la

educación escolar básica obligatoria y a la de la finalización del tercer ciclo de la

educación primaria.


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En el sector rural, los logros educacionales de la década de los 2000 son igualmente

muy relevantes. La deserción global en el sector rural había sido cuantificada en 56%

de los jóvenes de entre 15 y 19 años de edad y ésta ha disminuido hasta situarse en

un 42% a finales de los 2000.

La medición que se realiza en esta investigación con la metodología de estudios

anteriores aplicados al país (CEPAL, 2002) es muy consistente con el empleo de

modelos de duración mediante los cuales es posible estimar tanto una función de

riesgo 1 como una función de supervivencia . La función de supervivencia estimada para

el grupo etáreo de niños y jóvenes comprendidos entre 6 y 18 años de edad arroja una

probabilidad de 32% de deserción antes de concluir la educación media, teniéndose

los riesgos más altos de abandono al finalizar el segundo ciclo de la educación escolar

básica obligatoria (7%) y sobre todo al finalizar el tercer ciclo de la educación escolar

básica obligatoria (9%).

Las estimaciones no paramétricas realizadas en el presente estudio para las funciones

de supervivencia indican que los jóvenes del Paraguay tienen más del doble de la

probabilidad de deserción antes de finalizar el secundario con respecto a los jóvenes

de países con mejor perfil educacional de la región, como es el caso de Chile. Más

aún, el riesgo de deserción se concentra en las primeras etapas de todo el ciclo

educativo. Un resultado importante de esta estimación muestral no parámetrica de las

funciones de riesgo es que la deserción escolar en el Paraguay es muy temprana, al

contrario del caso chileno (que puede ser considerado como el otro extremo de los

patrones de deserción en la región) que se concentra en el ciclo de la educación

media. Esta deserción escolar temprana magnifica sin duda sus costos tanto privados

1La función de riesgo mide la probabilidad de que un joven en el grupo etáreo de referencia deserte del

sistema educacional en un año determinado j de su ciclo de estudios. La función de supervivencia mide

la probabilidad de que un joven en el grupo etario de referencia haya estudiado j años o más en el

sistema educacional.




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como sociales, ya que los jóvenes no han siquiera tenido el tiempo de madurar en la

educación escolar básica obligatoria, amplificando la insuficiencia de su formación

escolar en preparación para la vida y para el trabajo.

Al preguntarnos sobre los factores que podrían estar influyendo en este

comportamiento educacional de los jóvenes del país, hallamos que la unidad crucial en

la que se toma la decisión de desertar del sistema educacional es la familia, sobre

todo en la primera infancia, donde la dependencia del niño de su grupo familiar es casi

completa. Por consiguiente, para que el sistema educativo del país pueda ser efectivo

ciertamente es necesario diseñar e implementar políticas sociales de apoyo a la

maternidad, la infancia, la adolescencia y la familia, las cuáles se podrán traducir en

una efectividad real mayor de la oferta proporcionada por los sistemas educacionales.

Estas políticas pueden y deben provenir del Estado (véase el programa Liceo para

Todos , del Ministerio de Educación de Chile, por ejemplo, en CEPAL (2002) y

Marshall Infante (2004)), pero también deben partir de los mercados, de la comunidad,

y en particular de las propias familias, ya que todos son partes de las posibles medidas

de solución y ciertamente los costos de esta deserción deben ser enfrentados por

todos, como individuos, como familias, como comunidad, como Estado, como país.

Siguiendo a Katzman y Filgueira (2001) se pueden mencionar tres factores

importantes que han estado erosionando la capacidad integradora de la familia en

América Latina: (1) el tipo de familia tradicional de aportante único (breadwinner ) ha

cedido lugar a una estructura familiar en la que los esposos participan conjuntamente

en el mercado de trabajo y sostienen económicamente el hogar; (2) debido al

crecimiento de la ruptura del vínculo matrimonial por razones no biológicas se ha

incrementado el número de hogares monoparentales –por lo general, con jefatura

femenina a cargo de hijos; (3) entre los factores culturales, la región de América Latina

no ha estado ajena al fenómeno de la “revolución sexual”. Una de las posibles




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consecuencias de este fenómeno es la expansión de la condición de “madre soltera” o

de “madre adolescente”.

Katzman y Filgueira (2001) concluyen que:

A pesar de que muchos de estos cambios no tienen necesariamente efectos negativos,

los resultados de las investigaciones permiten sin embargo apreciar: una mayor

precariedad de la función socializadora de la familia; un desentendimiento creciente del

hombre para con sus responsabilidades paternas que se refleja, entre otras cosas, en

el crecimiento de las tasas de hijos habidos fuera del matrimonio y de madres jóvenes

que no cuentan con el respaldo de un esposo o compañero; y un debilitamiento del

“capital social” de la familia.

Considerando estos factores familiares, provenientes por así decirlo desde el lado de

la demanda de la educación, a finales de la década de 1990 se empezaron a

implementar en diversos países de la región programas orientados a alentar a los

padres a enviar a sus hijos a la escuela con transferencias condicionadas de dinero o

comida. Tal es el caso de Progresa en México, lanzado en 1997, que ofrece

transferencias monetarias y beneficios no-monetarios a las familias pobres del sector

rural para la educación primaria y secundaria de sus hijos. Similares programas fueron

desarrollados en Brasil (Bolsa Escola que se convirtió luego en Bolsa Família),

Nicaragua (Mi Familia), Colombia (Familias en Acción), Chile (Liceo para Todos y

Chile Solidario) y en el país (Tekoporã) Otros programas como el de Food for

Education en Bangladesh ofrece transferencias en comida a los padres que envían

sus hijos a la escuela, Raymond y Sadoulet (2003).

Los factores intraescuela que motivan la deserción escolar han sido también el objeto

de numerosas investigaciones. Véase, por ejemplo, Hanushek, Lavy y Kohtaro

(2006), en el que se concluye que la calidad de los colegios está inversamente

relacionada con la deserción. Estos autores concluyen que, manteniendo constanteslas habilidades y logros de los individuos, un estudiante que atiende una escuela de




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mayor calidad tenderá a permanecer en ella. Estos hallazgos dan pie a que las

políticas sociales de apoyo a la familia deben ir acompañados de un continuado

esfuerzo para mejorar las condiciones que hacen a la calidad del sistema educacional,

en particular medida como la cantidad de conocimientos y experiencias útiles que el

alumno obtiene al participar de los procesos educacionales.

Como se ha dicho, los modelos teóricos provenientes tanto de la sociología como de la

economía, consideran que la unidad social fundamental que toma la decisión de que

un niño o joven continúe estudiando o que deserte del sistema educacional, es la

familia. Así es tanto en el esquema conceptual desarrollado, por ejemplo, por Katzman

y Filgueira (2001), sociólogos, como en el de Raymon y Sadoulet (2003), éstos dos

últimos economistas. Las consideraciones económicas que realiza este hogar familiar

y sus características sociológicas son cruciales a la hora de entender el fenómeno de

la deserción escolar.

La familia es, y así se la ha considerado desde siempre, la unidad básica y

fundamental de la sociedad. No es de extrañar que esta sea también tan importante

para explicar la decisión de desertar o permanecer en los centros de educación formal.

Como se ha citado de Katzman y Filgueira (2001), en la primera infancia, la

dependencia del niño con respecto a su entorno familiar es casi completa. En esta

fase, si la familia fracasa en acceder a las oportunidades que proporciona el Estado, el

mercado y la comunidad, y en transmitir adecuadamente estas oportunidades al niño,

éste puede experimentar daños que serán costosos a lo largo de toda su vida. En esta

etapa, estos daños están íntimamente unidos al tema sanitario (mortalidad infantil,

escaso desarrollo psicomotor, desnutrición, etc.) y también al tema educacional.

En materia de socialización, como lo señalan Katzman y Filgueira (2001), en la medida

que el niño y el adolescente va creciendo en su ciclo de vida, hay un traslado de los




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roles de socialización desde la familia hacia los grupos extra-familiares, entre los que

se encuentran las instituciones de educación formal.

En la adolescencia, persiste la capacidad de la familia como unidad de transmisión de

activos hacia el joven, pero es ahora compartida por él (como sujeto que aprovecha

más o menos la estructura social de oportunidades) y con otras organizaciones del

Estado, del mercado y de la comunidad (los cuales pueden ser más o menos

eficientes en transmitir sus recursos a estos jóvenes). A su vez, estas nuevas esferas

de socialización constituyen una fuente de riesgos para el joven adolescente, véase

Katzman y Filgueira (2001), pág. 39, y, en general, todo el capítulo II.

Es debido a este traslado de roles, y a los riesgos y oportunidades que se generan,

que el sistema educacional, el Estado, el mercado y la comunidad, pueden ser

también parte de la explicación del fenómeno de la deserción escolar. La deserción

escolar es entonces un fenómeno con múltiples causas, parte de las cuáles las

podemos encontrar en las familias y otras en el Estado, el mercado y la comunidad,

así como en el propio joven.

El esquema sociológico de análisis se compone de los siguientes elementos

principales: (1) la unidad social relevante y crucial en la toma de decisiones educativas

es la familia; (2) ésta tiene una mayor o menor habilidad para acceder a diferentes

oportunidades proporcionadas por el mercado, por el Estado y por la comunidad, a los

que pueden llamarse “activos”; (3) las familias, dependiendo de su organización, sontambién más o menos hábiles para transmitir estos activos en provecho del desarrollo

de los niños; (4) las familias tienen también un “pasivo”, conformada por la ausencia

de valoración adecuada del estudio como mecanismo de superación y movilidad

social, la ausencia de una ética del sacrificio y del trabajo, la adopción de prácticas

destructivas como el alcoholismo o la drogadicción, etc.




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En este estudio se incluye un marco teórico-matemático en el que se pretende

modelar en forma simplificada los elementos económicos que el hogar familiar

considerará para que el joven continúe o deserte del sistema educacional. El objetivo

de este marco es proporcionar una idea de los componentes fundamentales que

utilizan los hogares familiares como insumos para tomar la decisión de desertar o

continuar estudiando. Esta decisión económica típicamente incluye tanto al estudiante

como a sus familias. La familia terminará su inversión en la escolaridad del niño,

cuando el beneficio presente neto de un año adicional de escolaridad sea menor que

el valor presente de las ganancias salariales a lo largo de su vida.

Interesa también en este estudio evaluar la severidad de los costos de esta deserción,

los cuáles en parte son privados pero también los hay públicos. La deserción escolar

priva al desertor el poder acceder a mayores oportunidades e ingresos salariales más

elevados que los promedios, los cuáles están asociados al capital humano que se

adquiere en los centros de educación. Sin el adecuado nivel de capital humano es

difícil esperar que las oportunidades laborales sean las mejores. Adicionalmente, hayun elemento fundamental en el panorama de oportunidades que provee la mayor y

mejor educación. Un sólido crecimiento económico es crucial para graduarse tanto de

la pobreza como de los programas sociales que se están implementando en América

Latina desde fines de los noventas. Todas las estrategias de graduación dependen de

una economía fuerte que produce empleos de calidad, demanda, y oportunidades para

generar ingresos. Incrementar simplemente la empleabilidad o la productividad

individual de los estudiantes no es suficiente para asegurar una graduación sostenible

de la pobreza o de los programas sociales, véase Lindert, Linder, Hobbs y de la Brière

(2007).

Considerando los resultados econométricos que este estudio reporta, la variable

número de años de educación es una de las que más influye sobre los ingresos

salariales, por encima de lo que lo hace la experiencia laboral. Esto es, la educación




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es un importante factor explicativo de los niveles salariales y rinde más un año de

educación que un año de experiencia laboral.

El presente estudio también cuantifica el retorno de la educación por año adicional de

estudio y el de la experiencia laboral. Se estima que por cada año adicional de

educación, un hombre que ha concluido la educación media puede esperar ganar un

11,8% más con relación al promedio de los salarios nacionales masculinos. Este

retorno es un poco más elevado para una mujer en este estrato educativo alcanzando

el 13,3% por año adicional de educación. Estos retornos porcentuales son

significativamente menores cuando no se ha concluido el segundo ciclo de la

educación escolar básica obligatoria, reduciéndose al 3,8% en el caso del hombre y al

8,9% en el caso de la mujer.

Más allá de estos costos privados de la deserción escolar, esto es, de los mayores

niveles de ingreso laboral que el desertor se priva, hay también costos sociales

asociados a la deserción escolar.

Se han hecho estudios aplicados para EE.UU., en los que se tiende a demostrar que

los graduados del colegio secundario viven más tiempo, (Muennig, 2005); tienen

menos probabilidad de ser padres muy jóvenes, (Haveman y otros, 2001); tienen

menos propensión a cometer crímenes, (Raphael, 2004); dependen menos del

sistema público de salud, (Muennig, 2005); tienden a depender menos de los

programas de ayuda alimentaria y de vivienda del sector público, (Garfinkel, 2005); ytambién se comprometen más en actividades cívicas, incluyendo el voto y actuando

como voluntarios en sus comunidades, (Junn, 2005). Estos estudios ciertamente

obtenidos con datos de la realidad propia americana pueden también arrojar indicios

de que estos costos sociales estén también presentes en el Paraguay asociados a la

deserción de los adolescentes del sistema educacional formal, aunque la medición




17

estadística resulte mucho más difícil por la cobertura y calidad de los sistemas

estadísticos del país.

Nuestra realidad estadística no es la americana, por lo que resulta mucho más difícil

confirmar la consistencia de los datos, muchos de los cuales están ausentes, con

estos costos sociales de la deserción. Hay también un problema metodológico que

explica la mayor dificultad de cuantificación de los costos sociales ya que estos

pueden requerir la realización de encuestas longitudinales a hogares fijos y definidos,

esto es, estudiar en diferentes puntos del tiempo a las mismas familias para precisar

los efectos dinámicos, a lo largo del ciclo de vida, de las decisiones de deserción y de

las otras facetas de estos hogares. Ciertamente, este tipo de datos no se disponen en

el país y generarlos pueden requerir importantes inversiones.

Se dedica una sección de esta investigación a estudiar las características principales

de los programas Liceo para Todos de Chile, Bolsa Escola y luego Bolsa Família de

Brasil y del componente educacional del Programa de Educación, Salud y

Alimentación (Progresa) de México. Se comparan estos programas con el Programa

Tekoporá de Paraguay. Las evaluaciones realizadas a estos programas son ambiguas.

Para algunos, su efectividad está más allá de toda duda. Para otros, son medidas

paliativas de redistribución del ingreso pero no alcanzan a tener efectividad en lograr

que los niños y jóvenes mejoren sus niveles educacionales (Schwartzman, 2005). El

estudio de Schwartzman (2005) concluye que:

…la mejor forma de apoyar la educación de los pobres es mejorar las escuelas y

hacerlas más capaces de trabajar con niños que vienen de familias pobres; y la mejor

forma de usar las transferencias de efectivo para reducir la inequidad es hacerlas tan

simples y directas como sea posible, sin intentar controlar el comportamiento de los

receptores y sin permitir que los programas de ingreso sean utilizados por grupos

políticos viejos o nuevos para sus propios fines.




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En la sección 1 de este documento, se presenta y desarrolla detalladamente una

metodología para la cuantificación de la deserción escolar y del retraso escolar a partir

de la encuesta de hogares. El objetivo de esta sección y los datos incluidos en el

Anexo Estadístico es el de dar en detalle todos los procedimientos aritméticos y

estadísticos necesarios para replicar los resultados que este estudio reporta. Se

realiza una clasificación del grupo etario de 15 a 19 años de edad a efectos de

cuantificar tanto la deserción como el retraso escolar. Luego se aplica esta

metodología a las bases de datos de la Encuesta de Hogares, elaborada por la

DGEEC. El estudio también incluye un archivo digital con toda la información básica y

procesada.

En la sección 2, se realiza una desagregación de las bases de datos por quintiles de

ingreso, a los efectos de cuantificar el fenómeno de la deserción en los estratos más

bajos y más altos de ingresos, y evaluar de esa manera el impacto de los problemas

que causan la pobreza sobre la deserción escolar. Más allá de la aproximación

estadística a esta deserción en los sectores de ingresos más bajos se desarrolla unesquema conceptual para interpretar los fenómenos que subyacen a la deserción en

las familias más pobres.

En la sección 3, se realizan las cuantificaciones de deserción por zonas (urbana y

rural) así como por sexo, y se listan las causas mencionadas por los encuestados

como razones por las que han abandonado el sistema educacional formal.

En la sección 4, se cuantifica utilizando técnicas econométricas el retorno de la

educación y se realiza una aproximación al costo privado del abandono escolar.

La sección 5 contiene un modelo teórico que señala los principales factores que una

familia considerará a la hora de sopesar económicamente la decisión de deserción.

Esta sección también desarrolla un esquema metodológico no paramétrico y

paramétrico para estimar las funciones de riesgo y de supervivencia para los niños de




19

6 a 18 años de edad, a efectos de realizar comparaciones con el caso de Chile, país al

cual se considera en el extremo opuesto de los patrones de deserción y al que Santos

(2009) ha aplicado la misma metodología que este estudio desarrolla.

La sección 6 realiza una revisión de las características de los programas Liceo para

Todos de Chile, Bolsa Escola luego Bolsa Família de Brasil, Progresa de México y

Tekoporá de Paraguay. Se revisa adicionalmente algunas evaluaciones realizadas

para abordar la efectividad de estos programas. En esta sección se contrasta también

el programa “DARE” con “Tools of the Mind” (“Instrumentos de la Mente”), al utilizar la

evaluación contenida en Bronson y Merryman (2009). Estos autores subrayan como

muchos programas que aparecen en teoría como prometedores son ineficaces en

cambiar la conducta de los estudiantes y, en contraposición, otros como es el caso de

“Tools of the Mind”, que en principio no tienen ninguna apariencia de eficacia muy

significativa, son capaces en realidad de tener las tasas más altas de eficacia. La

lección ejemplificada por estos autores es que aún hay mucho que investigar para

diseñar programas efectivos en el logro eficaz de metas orientadas a modificar lasconductas de los estudiantes y sus familias.

La sección 7 realiza una estimación muy agregada de los beneficios económicos y

fiscales que podrían derivarse de disminuir las tasas de deserción en el ciclo de la

enseñanza media.

La sección 8 concluye este estudio con un resumen de las conclusiones que se hanencontrado a lo largo de este trabajo.




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1. Una metodología para la cuantificación de la

deserción escolar

En América Latina, el estudio de la deserción, como uno de los indicadores deeficiencia del sistema escolar, presenta un gran desafío para el acopio, seguimiento y

comparación de los datos, debido fundamentalmente a factores tales como la calidad

de la información disponible (de los registros administrativos), por un lado, y a las

dificultades típicas de utilizar encuestas, por el otro (CEPAL, 2002).

Las limitaciones de las estadísticas administrativas disponibles, plantean la necesidad

de medir el fenómeno de la deserción escolar a partir de los datos contenidos en

fuentes primarias, los que se encuentran en las Encuestas de Hogares. Dado que

éstas se realizan anualmente en el país facilitan hacer un seguimiento de la magnitud

y de las características del fenómeno de la deserción. No obstante, tienen también sus

limitaciones relacionadas con su capacidad para proporcionar estimados poblacionales

confiables, sobre todo cuando se trata de realizar inferencias a niveles muy

desagregados.

Teniendo en cuenta éstas limitaciones se presenta la necesidad de definir un marco

metodológico, que sirva para cuantificar la deserción escolar a partir de los datos de

las Encuestas de Hogares. En ésta Sección se adopta en lo fundamental la

metodología implementada por la CEPAL en la elaboración de su Panorama Social de

América Latina correspondiente a los años 2001-2002 e incorpora algunas

reestructuraciones a ésta metodología que se derivan como necesidad de las nuevas

características del sistema educativo paraguayo a partir de las reformas de 1994 y

1996.

El objetivo fundamental es medir la deserción escolar que se verifica antes de

completarse la educación media. Para estudiar el abandono escolar durante la

educación básica obligatoria y la educación media, se elaboró una clasificación que




21

describe la situación escolar de los adolescentes de entre 15 y 19 años de edad.

Sobre ésta base de los datos de adolescentes cuya edad está comprendida en el

grupo etáreo señalado, se construyó un conjunto de indicadores de deserción en

distintos momentos de la educación escolar básica obligatoria y la educación media.

Éste grupo etáreo es el adecuado para analizar el fenómeno de la deserción según

CEPAL (2002) pues el mismo comprende a los adolescentes que se encuentran en un

período de transición crítico: (1) tuvieron ya que enfrentar el paso por los dos primeros

ciclos de la educación escolar básica obligatoria, proyectarse al tercer ciclo y a la

educación media (etapas en las que la deserción tiende a ser más amplia en muchos

países pero no en el Paraguay ya que la mayor deserción se da en forma temprana);

(2) han también alcanzado ya la edad en la que se pueden incorporar a los mercados

de trabajo; (3) o se han visto expuestos ya a circunstancias que inducen el abandono

escolar, como son el embarazo precoz o un elevado retraso en la escolaridad,

(CEPAL, 2002).

Dadas las características de la información contenida en la Encuesta de Hogares de

2009, elaborada por la DGEEC, que se tomó como base, la metodología que fue

posible aplicar corresponde a lo que en la literatura especializada se denomina el

cálculo de la situación de deserción de un grupo de edad determinado, véanse

CEPAL (2002) y Mc Millen (1997). Esta vía metodológica se complementa con la

aplicación de modelos de duración y la estimación de funciones de riesgo y de

supervivencia en el sistema educacional, contenida en la Sección 5 del presente

estudio.

La situación de deserción de un grupo de edad determinado corresponde al proceso

acumulado de deserción de todos los niños y jóvenes que componen ese grupo. Por lo

general, las tasas de deserción calculadas con este método son mucho mayores que

las calculadas a partir de los eventos anuales de deserción, que permite medir la




22

proporción de estudiantes que cada año abandonan la escuela antes de completar el

programa correspondiente, entregando información relevante sobre la deserción

reciente.

La razón de ésta diferencia es que el cálculo de la situación de deserción de un grupo

de edad determinado incluye todos los eventos de deserción, con independencia del

momento en los que los mismos ocurrieron, (CEPAL, 2002).

Considerando las características de las reformas introducidas al sistema educativo

paraguayo en los años 1994 y 1996, se realiza en esta Sección una clasificación de

diez tipos de situaciones educacionales para el grupo etáreo estudiado. Los primeros

seis comprenden a los jóvenes que no asistían a un establecimiento educacional al

momento de la entrevista realizada para la encuesta.

(1) Jóvenes que nunca habrían asistido al sistema educativo, es decir,

aquellos que manifiestan tener cero años de educación y que no asisten a

establecimientos escolares en el momento de la encuesta.

Específicamente, el procedimiento fue seleccionar un conjunto que

contenga a aquellos casos en los que el encuestado manifiesta que “no

asiste actualmente a ningún establecimiento educativo”. Dentro de este

conjunto, se seleccionó al subconjunto de aquellos que manifestaron tener

cero años de educación.

(2) Jóvenes que desertaron la educación escolar básica obligatoriaantes de terminarla, es decir, que tienen entre 1 y 8 años de educación.

(3) Jóvenes que desertaron la escuela antes concluir el segundo ciclo

de la educación escolar básica obligatoria, y que, consecuentemente,

acumularon una educación de entre 1 y 5 años.




23

(4) Jóvenes que desertaron cuando terminaron el segundo ciclo de la

educación escolar básica, y que contabilizaron exactamente 6 años de

educación formal en el momento de la encuesta.

(5) Jóvenes que desertaron cuando concluyeron el tercer ciclo de la

educación escolar básica, y que manifestaron tener 9 años de estudio

en el momento de la encuesta.

(6) Jóvenes que desertaron antes de completar la educación media y,

por lo tanto, manifestaron tener entre 10 y 11 años de estudio.

A partir de éstas seis categorías iniciales de la clasificación se definieron las siguientes

tasas de deserción, que en todos los casos excluyen a los adolescentes que nunca

habían asistido al sistema educativo formal (categoría (1)). En el algoritmo de cómputo

de estas tasas, se consideraron los factores de expansión de cada observación2, ya

que debido a los procedimientos muestrales no todas las observaciones pueden ser

tratadas con igual peso. Las tasas de deserción se calcularon con las siguientes

fórmulas:

Tasa global de deserción

2 5 6 Total de adolescentes 15-19 años 1 100

Tasa de deserción temprana

2 Total de adolescentes 15-19 años 1 100

Tasa de deserción muy temprana

2Acerca de los factores de expansión, véase Madeira (2011).




24


Tasa de deserción al finalizar el segundo ciclo de la educación escolar

básica


Tasa de deserción al finalizar la educación escolar básica


Tasa de deserción en el transcurso de la educación media


Por otro lado, se presenta la necesidad de realizar algunas consideraciones sobre los

factores de expansión de la Encuesta de Hogares. Cada hogar en la muestra

representa a un número diferente de hogares estadísticamente equivalente. Los

estadísticos llaman a esto la representatividad estadística o factor de expansión de

cada observación, Madeira (2011). Por ejemplo, si los encuestadores van a la ciudad Z

y entrevistan a un hogar en cada 1000 hogares, entonces el factor de expansión de la

ciudad Z debe ser 1000. También, la suma de los factores de expansión para todas las

observaciones en la muestra debe ser equivalente a la población objetivo de la

muestra. El procedimiento seguido para considerar estos factores de expansión en los

cálculos fue el siguiente: se realizó una matriz con los años de educación en el eje




25

horizontal (columnas) y la edad en el eje vertical (filas). Cada observación en la fila i

columna j tiene un factor de expansión asociado. En cada celda, fila i y columna j ,

se sumaron todos los factores de expansión asociados a las observaciones y se

construyó de esta manera una nueva matriz con todos los factores de expansión. En

base a esta nueva matriz se aplicaron las categorías y definiciones de fórmulas que se

exponen en esta Sección.

En el Anexo Estadístico, se reportan los resultados de seleccionar los conjuntos y

subconjuntos más arriba mencionados a los efectos de computar las tasas de

deserción. En base a éstos, se aplicaron las fórmulas correspondientes para obtener

las tasas de deserción que se reportan en la Tabla Nº 1 siguiente.

Tabla Nº 1: Tasas de deserción escolar, nivel país

Tasas de deserción escolar Porcentajes

Tasa de deserción global 29

Tasa de deserción temprana 21

Tasa de deserción muy temprana 6

Tasa de deserción al finalizar el segundo ciclo

de la educación escolar básica 8

Tasa de deserción al finalizar la educación

escolar

básica 5




26

Tasa de deserción en el transcurso de la

educación media 3

Fuente: Tabulación propia a partir de datos de la EH 2009, DGEEC, STP.

A partir de estos cálculos, podemos obtener algunas conclusiones cuantitativas sobre

la magnitud del fenómeno de la deserción escolar en el Paraguay. En el año 2009,

alrededor de 3 de cada grupo de 10 adolescentes paraguayos, de entre 15 y 19 años

de edad, desertan del sistema educativo antes de concluir su educación media. Sin un

diploma del colegio secundario, estos individuos tendrán mayor probabilidad de pasar

sus vidas periódicamente desempleados, de pertenecer a estratos relativamente bajos

de ingreso monetario laboral y de depender más de la asistencia pública

gubernamental.

El 72% de los adolescentes, en el grupo etáreo analizado y que no asiste actualmente

a ninguna institución de educación, desertó del sistema antes de terminar el tercer

ciclo de la educación escolar básica obligatoria (9º grado), por lo que podemos

concluir que la mayor parte de la deserción se da en una temprana fase del proceso

educacional. Un 21% de los adolescentes desertará antes de concluir el segundo ciclo

de la educación escolar básica (6º grado) y un 29% lo hará justo al concluir este ciclo.

Un 18% de los desertores lo hará al concluir la educación escolar básica, tercer ciclo, y

un 10% lo hará en el transcurso de la educación media.

Adicionalmente, luego de computar las tasas de deserción conforme al algoritmo que

se ha explicado, se calcularon indicadores de retraso de los estudiantes. Esto es

importante ya que el fenómeno de la deserción suele ser la última fase de un proceso

que se inicia con varias decisiones previas y, en particular, con el retraso de los




27

estudiantes en el sistema. A tal efecto, se establecieron cuatro categorías

clasificatorias para aquellos jóvenes que se encontraban estudiando al momento de la

encuesta. Siguiendo la metodología de la CEPAL (2002), se optó por considerar un

año de rezago con respecto a la edad oficial de matrícula o de ingreso a la educación

escolar básica obligatoria (seis años más un año=siete años), CEPAL (2002.

De esta forma, se establecieron las siguientes categorías:

(7) Estudiantes que están muy retrasados de acuerdo a su edad: jóvenes

de entre 15 y 19 años que están tres o más años retrasados con respecto

a su edad (es decir, que representan dos años de repetición, ingreso

tardío o deserción temporal y un año de posibilidad de rezago por

matrícula tardía) y que actualmente (en el momento de la encuesta)

asisten a instituciones educacionales formales.

(8) Estudiantes retrasados de acuerdo a su edad: aquellos que están dos

años retrasados con respecto a su edad y continúan estudiando

(presentan dos años de repetición, sin matrícula tardía, o un año de

repetición y además matrícula tardía).

(9) Estudiantes al día: jóvenes que estudian y que para su edad están al día

en el ciclo escolar, considerando la posibilidad de rezago por matrícula

tardía (a los 7 años). Dado que la edad oficial de ingreso es a los seis

años, a los 15 años un joven debería tener 9 años de estudio. Al

considerar la posibilidad de rezago por matrícula tardía, se lo incluye en

esta categoría también si ha completado 8 años de estudio.

(10) Egresados: jóvenes que, con independencia de si continúan

estudiando o no, declararon haber terminado el ciclo secundario.




28

Con la definición de estas categorías, fue posible computar los indicadores de retraso

de los adolescentes en el grupo etáreo investigado. En todos los casos fueron

considerados los factores de expansión de la muestra correspondiente a cada dato

observado. Los datos necesarios para computar estas categorías y tasas son incluidas

en el Anexo de este estudio.

Tabla Nº 2: Indicadores del retraso escolar, nivel país

Indicadores del retraso escolar Porcentajes

Estudiantes muy retrasados 5

Estudiantes retrasados 8

Estudiantes al día 71

Egresados de la educación media 13

Fuente: Cómputo propio a partir de datos de la EH 2009, DGEEC, STP.

Entre los jóvenes del grupo de 15 a 19 años, que asisten actualmente a algún

establecimiento educativo, el 13% se encuentra retrasado o muy retrasado en sus

estudios y el 71% al día. Los adolescentes que han egresado de la educación media

representan el 13% del grupo etáreo, con independencia de si asisten o no

actualmente a algún centro de formación educacional.

La metodología descripta en esta Sección es aplicada también a los datos de las

Encuestas de Hogares de la década del 2000. Como puede observarse en la Tabla Nº




29

3, las tasas de deserción han disminuido sostenidamente durante ésta década para

situarse en 29% luego de comenzar la década en el orden del 39%.

Tabla Nº 3: Tasas de deserción escolar década de los 2000

Grupo etáreo jóvenes de 15 a 19 años (%)

Año

Tasa global de

deserción

Tasa de deserción muy

temprana

Tasa de deserción 2º ciclo

EEBO

2002 39 12 15

2003 35 10 13

2004 33 9 12

2008 31 6 10

2009 29 6 8

Fuente: Cálculos propios con datos muestrales de las Encuestas de Hogares, DGEEC.

Sin dudas ésta significativa reducción de la tasa de deserción escolar en la década de

los 2000 es alentadora y sobretodo señala que es posible disminuir la deserción en

alrededor de 1 punto porcentual al año. Si se pudiera mantener este ritmo de

disminución terminaríamos la presente década con una tasa global de deserción del

orden del 19%, lo que nos colocaría muy próximos a los países de la región con mejor

desempeño en esta materia.




30

2. La deserción escolar y las desigualdades

socioeconómicas: una aproximación cuantitativa y

un marco teórico para intentar explicarla

En América Latina se han reportado fuertes disparidades de las tasas de deserción

escolar entre niños y jóvenes de distintos estratos socioeconómicos, (CEPAL, 2002).

En esa misma dirección, el presente estudio encontró que las tasas de deserción son

mucho mayores en los estratos de ingresos más bajos con relación a las tasas dedeserción de los estratos con niveles de ingreso más elevados. Esta situación

contribuye en el tiempo a acrecentar la brecha de las desigualdades socioeconómicas

de la población.

En forma complementaria a esta mayor deserción, los hogares que son más pobres

tienen la tendencia a tener más hijos, con lo que configuran una sobrerepresentación

de sus niños en comparación a los de los otros estratos, y de ésta manera se origina el

fénomeno de infantilización de la pobreza así como una dinámica en la que la pobreza

se transfiere desde una generación a la otra con más fuerza.

Pero como se menciona en el trabajo realizado por CEPAL (2002):

esta constatación no constituye, en sí misma, una explicación de un fenómeno

complejo, que responde a múltiples causas y circunstancias, muchas de las cuales se

asocian a la escasez de recursos materiales del hogar, pero otras se relacionan

principalmente con factores intra-escuela y, sobre todo, con la interacción de ambos

conjuntos de factores.

La condición de pobreza no es en sí un factor de riesgo, sino más bien un resultado osituación derivada de la presencia de otros factores que la explican y dan cuenta de




31

una serie de fenómenos, entre los que se incluye la deserción escolar. En el estudio

de referencia de la CEPAL (2002), se subrayan tres factores relacionados con la

deserción escolar en América Latina: (1) el bajo nivel educacional de la madre en el

hogar, que se asocia a la menor valoración de la educación formal y a otras

situaciones de carácter crítico; (2) la familia incompleta (monoparental), ligada a

mayores riesgos económicos e incapacidad como soporte social del proceso

educativo; y (3) la inserción temprana en la actividad laboral que ha sido destacada

como el factor más estrechamente relacionado con el fracaso y el retiro escolar,

debido a su relativa incompatibilidad con las exigencias de rendimiento académico.

En el presente estudio, a los efectos de hacer una aproximación cuantitativa se

calcularon las diferencias de deserción por estrato de ingreso, mediante el cómputo de

las tasas de deserción que hemos definido con anterioridad para el primer quintil de

ingresos (el 20% de los ingresos más bajos) y para el quinto quintil (el 20% de los

ingresos más altos de la distribución) de las observaciones muestrales contenidas en

la Encuesta de Hogares de 20093.

Las siguientes tablas reportan los resultados principales. La Tabla Nº 3 reporta los

datos de deserción para el primer quintil de ingresos, mientras que la Tabla Nº 4, hace

lo mismo para el quinto quintil.

Tabla Nº 4 : Tasas de deserción escolar, primer quintil de ingresos, 2009



3Las Encuestas de Hogares son elaboradas por la DGEEC y recogen los datos de las personas y hogares

durante los meses de octubre, noviembre y diciembre de cada año.




32





Tasa de deserción al finalizar la educación escolar

básica 7


educación media 3

Fuente: Tabulación propia a partir de datos EH 2009, DGEEC, STP.

Tabla Nº 5: Tasas de deserción escolar, quinto quintil de ingresos, 2009








básica 2




33


educación media 3


La tasa de deserción global en el primer quintil, el menos favorecido en materia de

ingresos, es del 51%. En este estrato, el 41% de los adolescentes deserta antes de

terminar el tercer ciclo de la educación escolar básica obligatoria. En el quinto quintil,

la situación es mucho menos crítica, ya que el sólo el 13% de los jóvenes deserta del

sistema educacional antes de completar la educación media. En este estrato de

mejores ingresos relativos, la tasa de deserción temprana es sólo del 8%.

¿Porqué la deserción es relativamente tan elevada en los estratos socioeconómicos

más bajos? Los tres factores ya mencionados por el estudio de la CEPAL (2002)

pueden muy bien ser considerados. Se analizará igualmente en este estudio lasrazones expuestas por los adolescentes como causas de su deserción escolar en la

encuesta de hogares, pero por el momento, nos interesa hacer algunas

aproximaciones teóricas al tema.

La principal meta educacional para el año 2015 contemplada en los Objetivos del

Desarrollo del Milenio establece la universalización de la finalización de la educación

primaria básica. Considerando las cuantificaciones que este estudio realiza, se puede

afirmar que se ha avanzado hacia esta meta pero aún falta bastante para lograrla. Por

ejemplo, considerando los datos del año 2009, se tiene que el 72% de los niños y

jóvenes que desertaron del sistema, lo hacen antes de concluir el tercer ciclo de la

educación escolar básica obligatoria, configurando un patrón de deserción muy




34

temprana en relación a la función de supervivencia educacional de otros países de la

región.

En la literatura relacionada a este tema hay una extensa lista de investigaciones que

apuntan a que la transformación exitosa desde una economía tradicional hacia una

moderna y que crece, depende críticamente del incremento en la tasa de acumulación

del capital humano (el cual muchas veces se iguala a la educación), véase por

ejemplo, Lucas, Jr. (2002).

Pero hay algo más allá de este acceso al conjunto de conocimientos útiles de la

sociedad. El aumento en este acceso por parte de la población no generará una

mejoría sostenida en los estándares de vida a menos que aumente la tasa de retorno

a la inversión en el capital humano en la mayoría de las familias. Esta condición,

según Lucas, Jr. (2002) es una declaración acerca de la naturaleza del conocimiento

que se requiere, acerca del tipo de conocimiento que es “útil”. Pero, en forma más

central, es una declaración acerca de la naturaleza de la sociedad. Para que el

crecimiento del ingreso ocurra en una sociedad, una fracción mayoritaria de la gente

debe tener visiones de los futuros posibles para sí mismos y sus hijos, y estas nuevas

visiones deben generar la suficiente fuerza dinámica para que los induzcan a cambiar

la forma en la cual se comportan, el número de hijos que tienen, y las esperanzas que

ellos depositan en estos hijos. Si estas visiones están ausentes en la sociedad, esta

carencia motivará a las familias a asignar el tiempo de sus hijos no a actividades de

transformación, de adquisición del conjunto útil de conocimientos, sino a otras

actividades que no generan el tan ansiado desarrollo socioeconómico.

Kaztman y Filgueira (2001) analizaron los factores de riesgo que motivan la deserción

escolar en el caso de Uruguay y proporcionan un marco conceptual para entender




35

como las familias son las encargadas directas de transferir a los hijos en la primera

infancia los distintos activos y pasivos a los que está ella misma expuesta.

El presente estudio se adhiere a los autores mencionados respecto al marco

conceptual para interpretar las relaciones entre la estructura de oportunidades, las

decisiones de las familias y como afectan estas decisiones a sus hijos, en una línea de

ideas totalmente coincidente con la de Lucas, Jr. (2002).

Gráfico Nº 1

Fuente: Tomado de Katzman y Filgueira (2001), pág. 35.

El modelo conceptual de Katzman y Filgueira (2001) explica que:

las familias disponen de activos, compuestos estos por materiales, capital humano y

capital social, así como pasivos. Tanto estos activos como pasivos pueden ser

transferidos a los niños a través del ejemplo y de la acción de los padres. El análisis




36

que hacen de los pasivos es particularmente interesante en su capacidad explicativa

sobre el fenómeno de la deserción ya que, según estos autores, “entre estos pasivos

familiares hay que contar la escasa valoración de la educación como vía de movilidad,

la ausencia de una ética o disciplina de trabajo, la falta de respeto a normas mínimas

de convivencia, la presencia de una concepción tradicional de la mujer vinculada a las

tareas domésticas, las actitudes de resignación o fatalismo con respecto a un destino

subordinado. Ciertamente la formación de estos pasivos actitudinales en los niños no

se alimenta sólo del clima familiar ni es responsabilidad única de los padres. No cabe

duda, sin embargo, que los contenidos mentales que se transfieren de padres a hijos

en las primeras etapas del ciclo de vida dejan un sello permanente en la conformación

de la personalidad.

Estos “pasivos” y la limitación de acceso a los “activos” familiares pueden conducir a

los adolescentes a: (1) una deserción temprana de los sistemas educacionales para

incorporarse a las fuerzas de trabajo, sin tener las competencias mínimas necesarias

para una adecuada inserción laboral; (2) una creciente desafiliación institucional (la

cual está creciendo según estos autores en toda América Latina), en medio de la cual

los jóvenes ni estudian, ni trabajan ni están buscando trabajo, perdiendo períodos

críticos para la acumulación de capital humano y social; y (3) un aumento de la

maternidad adolescente, en la cual la concepción por fuera de los vínculos

matrimoniales, tiende a reproducir intergeneracionalmente el peso de los pasivos

sociales que enfrenta la familia en América Latina.

El esquema teórico de Katzman y Filgueira (2001) contempla la interacción de la

familia con las oportunidades y riesgos provenientes desde el Estado, la comunidad y

los mercados. En una primera etapa del desarrollo del niño, éste es totalmente

dependiente de las capacidades de transmisión de los activos familiares hacia ellos. Si

la familia falla en esta capacidad, el niño no podrá recibir los elementos físicos,




37

emocionales, intelectuales, etc., necesarios para su desarrollo adecuado, y tendrá

secuelas permanentes en sus habilidades y capacidades futuras. En la medida que el

niño va creciendo, parte de los procesos y decisiones son transferidos a otros grupos

extrafamiliares y también cada vez más el joven participa crecientemente en la

definición de su situación, pero aún en la adolescencia la capacidad familiar para

transferir los activos familiares a los jóvenes sigue siendo de importancia crucial.

El presente estudio encuentra muy relevante el análisis de estos autores sobre la

familia y sus transformaciones recientes. El papel de la familia es múltiple en materia

de socialización de las nuevas generaciones, protección y apoyo a los individuos

cuando aún son tan pequeños que carecen de instrumentos y recursos, así como

también cuando son mayores, en la tercera edad. El rol de la familia es también crucial

para la formación de la identidad del niño, para el desarrollo de su personalidad y el

sustento emocional de los niños. En el análisis de estos autores se identifica a la

familia como una institución clave para el desarrollo del “capital social” de un individuo

y para el desarrollo de formas de acción solidaria entre sus miembros así comoestrategias de sobrevivencia conjunta, distribución de tareas y complementariedad de

roles.

La familia no sólo es vital para el individuo sino que también lo es para la sociedad, ya

que tiene importantísimas funciones adaptativas, proporcionando mecanismos de

socialización, transmisión de pautas valorativas y predisposición para la acción, y no

menos importantes funciones innovadoras, transmitiendo las bases de socialización

para que las nuevas generaciones puedan cumplir un papel de cambio y

transformación.

Katzman y Filgueira (2001) señalan tres factores importantes que han estado

erosionando la capacidad integradora de la familia: (1) el tipo de familia tradicional de

aportante único (breadwinner ) ha cedido lugar a una estructura familiar en la que los




38

esposos participan conjuntamente en el mercado de trabajo y sostienen

económicamente el hogar; (2) debido al crecimiento de la ruptura del vínculo

matrimonial por razones no biológicas se ha incrementado el número de hogares

monoparentales –por lo general, con jefatura femenina a cargo de hijos; (3) entre los

factores culturales, la región de América Latina no ha estado ajena al fenómeno de la

“revolución sexual”. Una de las posibles consecuencias de este fenómeno es la

expansión de la condición de “madre soltera” o de “madre adolescente”.

Katzman y Filgueira (2001) concluyen que “a pesar de que muchos de estos cambios

no tienen necesariamente efectos negativos, los resultados de las investigaciones

permiten sin embargo apreciar: una mayor precariedad de la función socializadora de

la familia; un desentendimiento creciente del hombre para con sus responsabilidades

paternas que se refleja, entre otras cosas, en el crecimiento de las tasas de hijos

habidos fuera del matrimonio y de madres jóvenes que no cuentan con el respaldo de

un esposo o compañero; y un debilitamiento del “capital social” de la familia”.

El bienestar de los niños está casi completamente asociado al bienestar de sus

familias de origen. Al estar los niños sobrerepresentados en los hogares más

carenciados en capital físico, humano y social, se generará una situación en la que

habrá más niños que adultos con el mismo perfil de carencia, produciéndose el

fenómeno de la infantilización de la pobreza.

En el ciclo vital del niño y del adolescente se enfrenta una serie de riesgos ydecisiones familiares concatenadas que explican las posibles vías en materia de

desempeño académico y asistencia escolar. Tomamos de Katzman y Filgueira la

siguiente gráfica que explican estas trayectorias segmentadas.

Gráfico Nº 2




39

Fuente: Katzman y Filgueira (2001), pág. 42.

El análisis de Katzman y Filgueira se suscribe a la interpretación de la crisis de las

familias realizadas por Sorokim (1941). Según el análisis de este autor:

…Para sobrevivir por cualquier período considerable, los miembros de cualquier sociedad

deben poseer un mínimo de solidaridad, altruismo y buena voluntad. Una sociedad

analfabeta puede sobrevivir, pero una completamente antisocial no lo puede hacer. Los

seres humanos nacen como organismos meramente biológicos, desprovistos de actitudes

de solidaridad. Alguna agencia debe realizar la función indispensable de socializarlos.

Hasta hace poco tal agencia era la familia. Era la principal escuela de socialización para los

animales humanos recién nacidos, y los entrenaban para hacerlos aptos para la vida social.

En el presente esta misión vital es realizada cada vez menos por las familias. ¿Porqué?

Primero, porque el niño es entregado cada vez a una edad más temprana a agencias tales

como guarderías y jardines de infantes; segundo, porque una crecientemente inestable

familia es una pobre escuela para la socialización. En lugar de inculcar en sus hijos un

fuerte sentido de integridad moral y social, les enseña lecciones de laxitud moral y

relaciones flojas, de antagonismo y conflicto entre padres, de un egoísmo puramente

sensual. Tal familia no puede fracasar en producir, por la mayor parte, personas inestables,




40

laxas, sensuales. Si las agencias externas pudieran eficientemente llevar a cabo las

funciones que anteriormente correspondían a las familias, el defecto podría ser remediado.

Desafortunadamente, ellas no han reemplazado exitosamente a la familia en esta misión.

Incluso una madre analfabeta, dotada de amor y sentido común, parece que ha sido un

educador moral mejor de los niños que el más altamente entrenado de los educadores de

escuelas e instituciones correccionales…

Similarmente, la familia ha sacrificado todas sus otras funciones. Es cada vez menos una

agencia religiosa, mientras que en los tiempos antiguos el cabeza de la familia era un

sacerdote (el pater familias). Con la decadencia de la religión, su lugar ha sido tomada por

nada o por las escuelas dominicales o instituciones similares. Anteriormente la familiaproveía casi todos los medios de subsistencia para sus miembros. En el tiempo presente

esta función, también, está enormemente reducida: cientos de otras agencias, incluyendo

el Estado e instituciones filantrópicas, la desempeñan. Otras funciones económicas de la

familia asimismo se han opacado o han desaparecido: nuestras comidas provenien de

cafeterías y restaurantes; nuestro pan viene de una panadería; nuestra ropa sucia se lava

afuera; nuestros vestidos se compran en comercios; y así sucesivamente. Así también

ocurre con las funciones recreacionales. Anteriormente el círculo familiar se encargaba de

esto. Ahora vamos a las películas, al teatro, a los night clubs, y a cosas parecidas, en lugar

de “perder nuestro tiempo en casa”. Anteriormente la familia era la agencia principal para

mitigar nuestra propia desolación psico-social. Ahora las familias son pequeñas, y sus

miembros rápidamente se dispersan. Incluso cuando ellas viven juntos, por la mayor parte

del día ellos trabajan y viven en lugares separados, y en las noches, ellos otra vez se

dispersan en busca de recreación. El resultado es que el hogar familiar se convierte en un

mero “lugar para dormir por la noche” – no incluso por cada noche, y no siempre por una

noche completa.

De acuerdo con esto, la familia contractual en el proceso de su desarrollo ha

inesperadamente alcanzado el punto en el cual ha perdido la mayoría de sus funciones y

prerrogativas; incluso aquellas que las retiene están a menudo atrofiadas y pobremente

implementadas. Ha disminuido en tamaño; se ha convertido en crecientemente inestable y

frágil. Cada vez menos está preparada para dar placer y confort – los objetivos primarios




41

de la familia contractual sensual. Cuando cualquier institución se encuentra a sí misma en

tal situación, está en un proceso de decadencia. Esta es precisamente la posición de la

familia contractual sensual hoy.

Podemos concluir a partir de estos marcos conceptuales, que intentar abordar una

solución al problema de la deserción escolar implica sobre todo pensar con

inteligencia, con creatividad, podríamos decir incluso, con amor, nuevas políticas

sociales de fortalecimiento de las familias, las que serán también de fortalecimiento de

la infancia y de la adolescencia. Pero no saldremos de esta crisis con artilugios fáciles,

sin una reorientación nueva y completa hacia los valores y los principios más

fundamentales.




42

3. Las tasas de deserción discriminadas por zonas y

por sexo

Las tasas de deserción escolar son significativamente mayores en el sector rural, en

donde la tasa global alcanza el 42%, más del doble en comparación con la

correspondiente al sector urbano.

Tabla Nº 6: Tasas de deserción escolar, sector urbano








básica 4


educación media 3





43

Tabla Nº 7: Tasas de deserción escolar, sector rural








básica 7


educación media 3


Prácticamente no hay diferencia en las tasas de deserción por género. Los resultados

muestrales son un poco más elevados para la mujer pero no es seguro que ésto sea así

en la población, ya que la diferencia muestral por sexo observada puede bien deberse

sólo al error muestral. Por lo expuesto, se presume que las tasas de deserción son

prácticamente iguales en la población. Esta conclusión también puede ratificarse con el

método alternativo de medición a través de las funciones de riesgo, el que se detalla en

la sección 5.

Tabla Nº 8: Tasas de deserción escolar, hombres, nivel país




44






de la educación escolar básica

9

Tasa de deserción al finalizar la educación

escolar básica 5


educación media 2


Tabla Nº 9: Tasas de deserción escolar, mujeres, nivel país





Tasa de deserción al finalizar el segundo ciclo de la

educación escolar básica 8

Tasa de deserción al finalizar la educación 6




45

escolar básica


educación media 4


Las funciones de riesgo son un poco más altas para los hombres hasta el séptimo año

de educación y a partir de allí éstas funciones de riesgo son un poco mayores para las

mujeres. Ambas siguen las mismas tendencias. En el caso del programa de

transferencias monetarias condicionadas de México, Progresa, la ayuda es mayor para

el caso de las mujeres que asisten al secundario, lo que puede estar justificado por un

mayor riesgo de abandono escolar de la mujer en estas fases. Esto mismo parece

ocurrir también en el país, conforme a las estimaciones de las funciones de riesgo, y

es posible que la mayor probabilidad de deserción de la mujer en esta fase sea

explicada por factores de emancipación asociados a la tenencia de hijos por parte de

madres adolescentes.

Gráfico Nº 3




46

Del análisis estadístico anterior podemos concluir que el esfuerzo central de inversión

en la próxima década para la reducción de la deserción escolar deberá centrarse en el

área rural, donde hay aún mucho margen que reducir para aproximarnos a las tasas

urbanas de deserción escolar. En materia de género, el esfuerzo deberá ser parejo,

excepción hecha de algún diferencial que podrá estar orientado a focalizar a la mujer

adolescente que asiste al secundario, preferiblemente en el sector rural.

Con la perspectiva ofrecida por Filgueira, Filgueira y Fuentes (2001), en la

implementación de este esfuerzo de inversión educacional para la próxima década

habrá que considerar que:

La formación de capital humano no es el producto de la oferta educacional solamente,

a pesar de que ésta es muy importante. Contrariamente, debe ser vista como el

resultado final de un conjunto de decisiones interrelacionadas hechas por los jóvenes

que interactúan con la disponibilidad de los servicios y los recursos que la sociedad en

su conjunto ofrece. En qué momento los jóvenes se casan, en qué momento entran en

.00

.02

.04

.06

.08

.10

.12

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Función de riesgo hombreFunción de riesgo mujer

Funciones de riesgo: hombre y mujer

Años de educación

Fuente: EH2009, DGEEC




47

los mercados laborales, en qué momento abandonan el sistema educacional y en qué

momento tienen hijos (y cuántos hijos tienen), constituyen pasos críticos y elecciones

que tendrán un impacto de largo plazo en su acumulación de capital humano. A su

turno, las señales que provienen de los mercados laborales, las normas culturales y los

estándares que regulan el comportamiento por género y el sistema educacional en sí

mismo constituyen el panorama contra el cual estas opciones adquieren significado y

deben pues ser interpretadas.

La siguiente Tabla Nº 10 incluye las razones dadas por los estudiantes que no están

asistiendo a una institución de educación formal, dentro del grupo etáreo de 15 a 19

años de edad, como las causas por las cuáles ha dejado de asistir. Las principales

razones señaladas por los encuestados al nivel del país son los factores económicos

(59%), los motivos familiares (14%) y “el no querer estudiar” (12%). Los factores

económicos son significativos tanto para los cortes por zonas como por género. En el

caso de la mujer, los factores familiares suben desde el 7% (para los hombres) al 22%.

Esta importante diferencia está indicando probablemente que el embarazo en la mujer

adolescente, un factor típicamente declarado como “familiar”, es un factor importante

de la deserción escolar femenina, más allá de la preponderancia de los factores

económicos.

Tabla Nº 10: Razones (%) de deserción escolar, grupo etáreo de 15 a 19 años de

edad, nivel país

Por qué no asiste o dejó de asistir País

Sin recursos en el hogar 39

Necesidad de trabajar 20

Muy costosos los materiales y matrículas 1

Considera que terminó los estudios 1

No existe institución cercana 4

Institución cercana muy mala 0




48

Requiere educación especial 1

Por enfermedad 2

Realiza labores del hogar 0

Motivos familiares 14

No quiere estudiar 12

Asiste a enseñanza vocacional o formaciónprofesional 1

Servicio militar 0

Otra razón 4

NR 0

Total 100

Fuente: EH 2009, DGEEC.


edad, área rural

Por qué no asiste o dejó de asistir







Por enfermedad 2




Servicio militar 0

Otra razón 2

Total 100




49



edad, área urbana









Por enfermedad 3





Otra razón 5

NR 1

Total 100



edad, mujer







50






Por enfermedad 1





Otra razón 5

Total 100



edad, hombre








Por enfermedad 2



Asiste a enseñanza vocacional o formación 1




51

profesional

Servicio militar 0

Otra razón 3

NR 1

Total 100





52

4. Estimación del retorno de la educación: los costos

privados de la deserción

Las mediciones econométricas del retorno de la educación comenzaron en la década

de 1950 y durante los años sesenta, con los trabajos de Mincer (1958,1962 y 1974), y

con las contribuciones de Becker (1964, 1975 y 1993), basadas en la teoría del capital

humano. Estos primeros estudios identificaron la existencia de diferenciales salariales

entre individuos con diferentes niveles educacionales. Estos estudios pioneros

reconocían ya la gran importancia de las familias para la acumulación de capital

Humano, Becker (1964, 1993). Becker (1993) expresó en su estudio clásico sobre el

capital humano:

Ninguna discusión del capital humano puede omitir la influencia de las familias sobre el

conocimiento, las habilidades, los valores, y los hábitos de sus hijos. Los padres que

severamente golpean a sus hijos causan un daño duradero, mientras que, en el otroespectro, los padres comprensivos y firmes ayudan a motivar a sus hijos.

En el estudio clásico de Mincer (1974), el retorno a la educación se cuantifica con un

modelo uniecuacional, en el cual la variable explicada es el logaritmo del ingreso

salarial expresado en horas y los regresores, los años de educación, los años de

experiencia y los años de experiencia al cuadrado. La ecuación (1) expresa estas

relaciones.

2ln esc exp expi i i i i

Y (1)

En este modelo, la variable a explicar es el logaritmo natural del ingreso salarial

horario y las explicativas –las que también se consideran estocásticas al igual que el




53

logaritmo del ingreso salarial- son los años de educación esc , los años de

experiencia exp y los años de experiencia al cuadrado 2exp . Se considera también

la existencia de un choque de naturaleza estocástica , el cual influye sobre el

comportamiento del nivel del ingreso salarial. El subíndice i sirve para enumerar a los

individuos que componen tanto la población como la muestra que podamos tomar de

ella. En esta regresión, el efecto de la educación sobre los ingresos salariales está

controlado por la experiencia y por el cuadrado de la experiencia. Podríamos incluir a

todos los regresores en una matriz X de n k , siendo n el número de datos

muestrales y k el número de regresores. Sin embargo, no podemos incluir a todos los

controladores que deseamos, por ejemplo, las habilidades naturales del individuo –sus

inteligencias- ya que esta variable no es observable y su efecto estará recogido en el

término , con lo que el supuesto usual de estricta exogeneidad del error4, esto es

que se cumpla que E 0i X para todo i , no se satisfacerá plenamente.

En el siguiente Gráfico Nº se puede observar que existe efectivamente una asociación

lineal en la muestra entre el logaritmo del ingreso y los años de estudio. Esta relación

lineal debe ser interpretada con mucha cautela pues no se está controlando a los años

de estudio con los otros regresores del ingreso. En la matriz de correlaciones entre la

variable dependiente y los regresores, se puede observar también la existencia de una

correlación significativa entre el logaritmo del ingreso laboral y los regresores relativos

a los años de educación. Estas razones nos llevan a suponer la existencia de una

relación entre estas variables en la muestra de datos.

Gráfico Nº 4

4Sobre las implicancias de este supuesto véase Hayashi (2000).




54

Fuente: Encuesta de Hogares, 2009, datos filtrados.

Gráfico Nº 5

0

4

8

12

16

20

4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ingreso laboral en horas (log)

A ñ o d e e s t u d i o

Relación entre el ingreso laboral en horas (log) y años de estudio

Fuente: EH 2009, DGEEC

0

10

20

30

40

50

60

4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ingreso laboral en horas (log)

A ñ o s d e e x e r i e n c i a

Relación entre ingreso laboral en horas (log) y experienci a





55


Tabla Nº 15: Correlaciones de a pares entre las variables, con peso de frecuencia

de los factores de expansión


Una fuente de error usual de la especificación contenida en la ecuación (1) es el error

de medición en la variable esc , educación, ya que usualmente el número de años de

educación es una medición imperfecta de la educación real de un individuo. El

contenido en capital humano de un año más de educación puede ser muy diverso,

dependiendo de si tratamos con áreas urbanas o rurales, colegios públicos o privados,

etc. Por fortuna, a partir de los estudios de Griliches (1977), se ha encontrado

evidencia que estos dos errores (las habilidades no observadas del individuo y los

errores de medición de la variable años de educación) tienden a cancelarse uno a otro,

dejando aceptable la medición realizada por la ecuación especificada en (1).

En efecto, Griliches (1977) demostró que las habilidades no observadas tenderían a

sesgar el estimador de mínimos cuadrados ordinario (MICO) hacia arriba, los errores

de medición en la variable educación tenderían a sesgar los estimadores MICO hacia

cero. El sugirió que estos sesgos podrían realmente cancelarse uno con otro, dejando

al estimador MICO como un buen indicador de la tasa de retorno de la educación.

Varios estudios han verificado empíricamente esta conjetura de Griliches (1977),

véase, por ejemplo, Hogan y Rigobon (2002).

exper_cuadr 0.1099 -0.1620 -0.1441 -0.0437 0.9235 1.0000exper 0.1866 -0.1447 -0.1245 -0.0125 1.0000

dmañoestme~m 0.3812 0.7392 0.7914 1.0000dbañoestme~b 0.3858 0.9760 1.0000

aÑoest 0.3840 1.0000ingresolab~g 1.0000

ingres~g aÑoest dbañoe~b dmañoe~m exper exper_~r




56

Si esta especificación del modelo es entonces correcta, el parámetro poblacional

= ln esci

Y estará midiendo la tasa de retorno porcentual media de un año

adicional de educación. Se espera que este parámetro sea positivo. Así también, es

de esperar que un año adicional de experiencia laboral sea capaz de producir un

mayor ingreso laboral medio. En este caso, el parámetro ln expiY estará

midiendo el retorno laboral por un año adicional de experiencia. Se espera también

que este parámetro sea positivo. El parámetro que consiste en 2 2ln exp 2iY

estará midiendo la variación porcentual de la tasa de retorno a la experiencia y se

espera que esta sea negativa ya que a medida que aumenta la experiencia el retorno

porcentual de un año más de experiencia es menor.

Considerando que esta es la especificación poblacional propuesta, se puede proceder

a estimar los parámetros de la regresión poblacional con algún criterio de estimación.

Al efecto se consideran los datos de la encuesta de hogares como muestrales y se

utiliza el criterio de mínimos cuadrados para estimar a con , siendo éste último el

estimador de mínimos cuadrados ordinario. El único problema de la especificación de

Mincer es que no permite medir las diferentes tasas de retorno que podrían pertenecer

a diferentes segmentos de los años de educación, es decir, puede ocurrir que la

regresión a estimar no sea lineal y que el nivel de los años de educación influya sobre

la tasa de retorno.

A efectos de captar estas no-linealidades, se diseñó una especificación con la

siguiente forma:

2

1 2 3 4 5ln exp expi i i i i i iY c esc db esc b dm esc m (2)




57

En esta regresión, tenemos los siguientes significados de las variables: (a) iY , es el

ingreso salarial (ocupación principal, secundaria y otros ingresos), expresados en

horas, considerando una semana de 40 horas semanales, a precios de diciembre de

2009; (b) iesc , son los años de educación de cada una de las observaciones

muestrales; (c) db , es una variable dummy, dicotómica o ficticia, que toma el valor 1

cuando 6esc y el valor 0 en caso contrario; (d) b , es el número de años que lleva

completar el segundo ciclo de la educación escolar básica obligatoria o sea es igual a

6; (e) m , es el número de años que lleva completar la educación media o sea es igual

a 12; (f) dm , es una variable dummy, dicotómica o ficticia, que toma el valor 1 cuando

12esc y el valor 0 en caso contrario; (g) expi , es una variable proxi de la

experiencia que se computa como el número de años que lleva trabajando en su

empleo actual; (h) 2expi, es el cuadrado de la variable expi ; (i) i

, es el componente

estocástico del modelo.

La base de datos utilizada para realizar esta cuantificación corresponde a los

microdatos de la Encuesta de Hogares de 2009. El modelo (1) se estimó usando los

datos, generando resultados separados para hombres y mujeres. El método de

estimación utilizado fue el de mínimos cuadrados ordinario5. Para identificar a la

población y seleccionar la muestra se seleccionó un conjunto básico de variables. La

muestra se definió a partir de la selección de las personas de 15 años y más que

declararon ser asalariados (públicos o privados), tener un empleo y que en el período

de referencia de la encuesta percibieron algún ingreso como retribución por su trabajo,

ya sea en la categoría de ocupación principal, en la correspondiente a la ocupación

secundaria o en otra remuneración salarial. En este procedimiento se excluyó a las

5 Los estimadores fueron corregidos por el método de White a los efectos de evitar los

problemas introducidos por la heterocedasticidad de los datos.




58

mujeres ocupadas en el servicio doméstico. Los ingresos mensuales fueron

expresados en guaraníes a precios de diciembre del año 20096.

La ecuación de regresión muestral está dada por la siguiente expresión para el caso

de la población conjunta:

2

ln 8,086647 0,0675551 0,0231118 0,0728721

0,0424037exp 0,0007821exp

i i i i

i i

Y esc db esc b dm esc m

(3)

Los valores de los estadísticos t , bajo la hipótesis nula de que los parámetros

poblacionales son iguales a cero, así como los valores p , 2 R , y otros cálculos

muestrales están contenidos en la Tabla Nº siguiente.

Tabla Nº 16: regresión para definir el retorno de la educación

6 A la base de datos se le realizaron los siguientes tratamientos:

1) Edad: mayor o igual que 15 años y menor que 999 02 15 02 999 p p ;

2) Ha estado trabajando: sí 02 1 ó 03 1 ó 04 1a a a ;

3) Sexo: hombre 06=1 p , mujer 06 6 p ;

4) Es empleado u obrero público o privado: 12 1b ó 12 2b ;

5) Años de experiencia: 07 99b a .

6) Algún ingreso: 01 > 0 or 01 > 0 or 01 > 0e aimde e bimde e cimde .7) Años de estudio: 99 .anoest

_cons 8.086647 .1038225 77.89 0.000 7.88308 8.290213exper_cuadr -.0007821 .0001302 -6.01 0.000 -.0010374 -.0005268

exper .0424037 .0041511 10.21 0.000 .0342645 .0505429dmañoestme~m .0728721 .0132961 5.48 0.000 .0468022 .098942dbañoestme~b -.0231118 .0221453 -1.04 0.297 -.0665325 .0203089

aÑoest .0675551 .0187145 3.61 0.000 .0308612 .104249 ingresolab~g Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

Robust

Root MSE = .63319R-squared = 0.2365Prob > F = 0.0000F( 5, 3148) = 146.30

Linear regression Number of obs = 3154




59

Fuente: cálculos propios a partir de la EH 2009, DGEEC, STP

Los valores p correspondientes a cada parámetro indican que todos ellos son muy

significativos, excepción hecha del coeficiente de dbañoestmenosb. Todos los

coeficientes tienen los signos esperados. El valor p correspondiente al estadístico F es

también 0, por lo que podemos afirmar que el conjunto de los regresores son

significativos para explicar a la variable endógena. Los errores estándares de los

coeficientes fueron calculados con el ajuste de White para que estos sean

consistentes en el caso de heterocedasticidad. La presencia de heterocedasticidad

natural en los datos no altera el cómputo de los estimadores MICO pero sí invalida la

inferencia que puede hacerse a partir de los estadísticos t , los que deben corregirse a

los efectos de que los mismos sean consistentes con la presencia de

heterocedasticidad. Los valores p que se reportan están calculados para las hipótesis

nulas de que cada parámetro poblacional es igual a cero (es decir, no son

significativos para explicar a la variable endógena). Elegimos = 1% y dado que

p rechazamos la hipótesis nula de no significación de los parámetros para todos

ellos, excepción hecha del parámetro de dbañosestmenosb7.

La no significación del coeficiente de dbañosestmenosb así como también el muy alto

coeficiente de correlación lineal entre añosest y dbañosestmenosb, por un lado, y

añosest y dmañosestmenosm, son indicadores de la existencia de multicolinealidad

entre estos regresores, por lo que es probable que no podamos desagregar

confiablemente los coeficientes por tramos de estudio. Debe preferirse, entonces,

agregar los coeficientes estimados lo que da un estimado del 11,7% del retorno

salarial medio por año adicional de estudio.

7Para una discusión de los valores p en la realización de los tests de hipótesis sobre parámetros

individuales véase Hayashi (2000), pág. 38 y 39.




60

¿Cómo se interpretan estos coeficientes? La especificación de la ecuación (2)

estimada en (3) es una de efectos acumulativos. Por lo tanto, un individuo en el grupo

etáreo de 15 años y más, que tiene empleo, deberá esperar ganar un 6,7% más (con

relación al promedio de los ingresos laborales en el país) por año adicional de

educación, siempre y cuando él no haya concluido el segundo ciclo de la educación

escolar básica. A diferencia, un individuo en el mismo grupo etáro, con empleo, deberá

esperar ganar un 11,7% más (con relación al promedio de los ingresos laborales en el

país) por año adicional de educación que acumule a partir de haber concluido la

educación media. No hay diferencia estadística notoria en la tasa de retorno entre el

hecho de concluir el tercer ciclo de la educación escolar básica obligatoria con

respecto al hecho de concluir el segundo ciclo. La diferencia de tasas de retorno se

obtiene recién cuando se concluye la educación media. Así un estudiante universitario

que haya completado su educación con 6 años por encima de la educación media

puede esperar mejorar sus retribuciones salariales en un total de 70% con respecto al

promedio de uno que no haya concluido la educación media.

Consideremos el caso de un adolescente que deserta de sus estudios al finalizar el

segundo ciclo de la educación escolar básica. En este caso, el deja de obtener seis

años de estudios en relación a un adolescente que ha finalizado la educación media.

El joven que ha finalizado la educación media ganará un 40% más que el que obtuvo

sólo seis años de educación básica.

Es interesante observar que el mercado laboral también premia a la experiencia,

observándose, por ejemplo, para un empleado de 10 años de antiguedad una tasa de

retorno del (0,042407-0,0007821*2*exper=0,042407-0,0007821*2*10=2,7%). Es decir,

con un año más de experiencia, un individuo con 10 años de experiencia puede

esperar ganar un 2,7% más.




61

Aplicando los procedimientos de la regresión cuantílica, se puede obtener una idea de

cómo cambian los coeficientes de la ecuación de regresión a lo largo de la distribución

acumulada de la variable endógena. La regresión usual que se estima por mínimos

cuadrados proporciona el valor medio de la variable explicada condicionada a valores

determinados de la matriz de regresores, esto es E y X . Este método proporciona

sólo una parte de la información que caracteriza la relación entre la y y el conjunto de

regresores X . Una caracterización más completa de esta relación podrá ser proveída

por la información acerca de la relación entre la y la X en diferentes puntos de la

distribución acumulada condicional de y . La regresión cuantílica8

proporciona

exactamente esta caracterización, calculando los parámetros para cada uno de los

puntos a lo largo de la distribución acumulada condicional de la y . En el gráfico se

incluyen los parámetros de la regresión y sus cómputos a lo largo de los diversos

cuantiles. Se puede observar, por ejemplo, que el parámetro de la variable añoest va

disminuyendo en la medida que aumentan los cuantiles, dándonos una indicación de

que este rendimiento es mayor en los estratos de ingresos más bajos.

Gráfico Nº 6

8Véase Cameron, A. Colin y Trivedi, Pravin K. (2010). “Microeconometrics Using Stata (Revised Edition),

2010, Capítulo 7.




62


Gráfico Nº 7

4

6

8

1 0

1 2

q u a n t i l e s

o f i n g r e s o l a b o r a l h o r a s_

l o g

0 .2 .4 .6 .8 1fraction of the data

Distribución acumulada por cuantiles de ingreso laboral en horas (log)




63

Fuente: cómputos propios a partir de los datos EH 2009, DGEEC.

Una de las razones por las cuáles los parámetros son diferentes a lo largo de los

cuantiles de la variable dependiente es la presencia de heterocedasticidad en los

datos. No obstante, la especificación seguida en la estimación hace que la

heterocedasticidad no sea problemática, ya que los estadísticos t fueron computados

6.5

7.0

7.5

8.0

8.5

9.0

9.5

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Quantile

C

-.04

.00

.04

.08

.12

.16

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Quantile

ANOEST

-.08

-.04

.00

.04

.08

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Quantile

DBANOESTMENOSB

-.04

.00

.04

.08

.12

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Quantile

DMANOESTMENOSM

.02

.03

.04

.05

.06

.07

.08

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Quantile

EXPER

-.0020

-.0016

-.0012

-.0008

-.0004

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

Quantile

EXPER_CUADR

Quantile Process Estimates (95%CI)




64

con la opción de heterocedasticidad robusta de White, lo que permite corregir la

distorsión ocasionada por la heterocedasticidad sobre el cómputo de los estadísticos t.

El siguiente gráfico contiene los años de educación en el eje de las abscisas y la

frecuencia muestral en el eje de las ordenadas. Puede notarse que la educación media

en años es de 10,4 con una dispersión muy alta de 4,3 años. Hay dos modas en 6

años y en 12 años, lo que indica que estos son puntos usuales en la deserción

histórica. Si miramos al fenómeno de la deserción desde una perspectiva acumulada,

se ha desertado más al finalizar el segundo ciclo de la educación escolar básica

obligatoria y se ha desertado también al finalizar la educación media.

Gráfico Nº 8

Fuente: Encuesta de Hogares, 2009, DGEEC.

Las siguientes tablas y gráficos contienen los resultados discrimados por hombres y

mujeres.

Tabla Nº 17: regresión para definir el retorno de la educación, hombres

0

100

200

300

400

500

600

700

800

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

Series: ANOEST

Sample 1 3154Observations 3154

Mean 10.43215Median 12.00000Maximum 18.00000Minimum 0.000000Std. Dev. 4.319686Skewness -0.197631Kurtosis 2.238283

Jarque-Bera 96.78108Probability 0.000000

Años de estudio, población conjunta, 15 años y más

c u e n c i a s d e l a m u e s t a

Añps de estudio




65


Tabla Nº 18: regresión para definir el retorno de la educación, mujeres


Tabla Nº 19: regresión para definir el retorno de la educación, hombres, urbano


Tabla Nº 20: regresión para definir el retorno de la educación, hombres, rural

_cons 8.329962 .0969176 85.95 0.000 8.139902 8.520023exper_cuadr -.00073 .0001322 -5.52 0.000 -.0009893 -.0004706

exper .0383157 .0045357 8.45 0.000 .029421 .0472104dmañoestme~m .0792286 .0159379 4.97 0.000 .0479736 .1104837dbañoestme~b .0123905 .0216351 0.57 0.567 -.0300371 .0548181

aÑoest .0353061 .0175176 2.02 0.044 .0009531 .0696591

ingresolab~g Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]Robust



_cons 7.287652 .2232752 32.64 0.000 6.849488 7.725816

exper_cuadr -.0008194 .0004149 -1.97 0.049 -.0016337 -5.05e-06exper .048498 .0105971 4.58 0.000 .0277018 .0692943

dmañoestme~m .0587117 .0244503 2.40 0.017 .0107295 .1066939dbañoestme~b -.1095044 .0503025 -2.18 0.030 -.2082202 -.0107887


Robust



_cons 8.35295 .1099158 75.99 0.000 8.137349 8.568551

exper_cuadr -.0007626 .0001433 -5.32 0.000 -.0010436 -.0004816exper .0420769 .0049109 8.57 0.000 .032444 .0517097

dmañoestme~m .0956033 .016931 5.65 0.000 .062393 .1288137dbañoestme~b -.0079859 .023541 -0.34 0.734 -.0541617 .03819


Robust






66


Al considerar estos resultados, debe tenerse una precaución. Existe un problema en

este enfoque delineado desde la tradición Minceriana y el mismo consiste en ignorar laendogeneidad potencial de los logros educacionales, esto es, los individuos pueden

buscar una educación más alta en anticipación de mayores salarios. Si esta

endogeneidad existiera entonces la especificación dada en (1) es inadecuada y habría

que formularla en los términos siguientes, como un sistema de ecuaciones, y no como

una ecuación única.

1

2

ln esc

esc = ln

i i i i

i i i i

Y

Y

x

y(4)

En este modelo9, es cierto que los años de educación explican a los ingresos

salariales pero, en simultáneo, los años de educación también se explican con los

ingresos salariales. En este caso, los métodos económetricos de estimación son

diferentes pero en los estudios empíricos no se ha encontrado que produzcan una

sustancial diferencia con respecto a los retornos educacionales estimados con

modelos uniecuacionales, por lo que a los efectos de este estudio, ignoraremos esta

9En este sistema

ix yiy son vectores que contienen a otros regresores diferentes a los años de

educación y al logaritmo del salario, respectivamente.

_cons 8.475443 .1599024 53.00 0.000 8.161447 8.789439exper_cuadr -.0007886 .0002597 -3.04 0.002 -.0012986 -.0002786

exper .0299181 .0094475 3.17 0.002 .0113662 .04847dmañoestme~m .0296122 .0479442 0.62 0.537 -.0645345 .1237588dbañoestme~b .0609887 .0395963 1.54 0.124 -.0167654 .1387428

aÑoest -.0038782 .0298079 -0.13 0.897 -.0624112 .0546548

ingresolab~g Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]Robust






67

conocida fuente de simultaneidad en la definición de la escolaridad y los ingresos

salariales, véase, por ejemplo, Hogan y Rigobon (2002).

Otro camino posible para eliminar el sesgo de simultaneidad en la estimación de los

retornos educacionales es el uso de variables instrumentales, provenientes de fuentes

de variación desde el lado de la oferta, tales como los costos de enseñanza, la edad

mínima para terminar la escolarización, o la proximidad geográfica de las escuelas. La

idea básica en este enfoque, es que éstos factores son capaces de mover la curva de

oferta y no la de demanda, por lo que es un método de identificar ésta última y permitir

una mejor estimación de los parámetros por el lado de la demanda. No obstante, con

éstos métodos de variables instrumentales se suelen obtener estimados mayores que

los obtenidos por MICO, a menudo de 20% o más, véase Card (2001). Aquí los

resultados son un poco desconcertantes ya que a priori se considera que los

estimadores MICO sobreestiman los verdaderos parámetros pero la utilización de

variables instrumentales conduce en la práctica a mayores valores de éstos cuando se

los compara con los estimadores MICO. Para una discusión de esta paradoja, véaseCard (2001), Griliches (1977) y Angrist y Krueger (1991).

Las principales conclusiones que se han encontrado en esta sección son las

siguientes:

(i) Existe una rentabilidad del orden del 11,7% por año adicional de estudio.

Esto significa que, con respecto al promedio de los ingresos laborales, esde esperar un aumento de esa magnitud por año adicional de escolaridad.

(ii) Para los hombres, el retorno educacional es mayor en el sector urbano, en

donde la rentabilidad es del 13,05%, mientras que, en el sector rural, la tasa

de retorno educacional es del 8,7%.




68

5. Marco teórico, estimación no paramétrica y

paramétrica de las funciones de supervivencia y de

riesgos

Al iniciar esta sección, se presenta la necesidad de realizar un comentario colateral de

precaución con relación al empleo de los métodos estadísticos en la investigación. Es

importante tener mucho cuidado con la aplicación de estos procedimientos. Un

ejemplo explicará esta afirmación. En el año 2001, el Journal of Reproductive Medicine publicó un artículo elaborado por el prestigioso Columbia University Medical Center

reportando evidencia (principalmente estadística en su naturaleza) que mostraba que

las mujeres infértiles que eran objeto de oraciones o plegarias por parte de grupos

religiosos quedaban embarazadas en el doble de las ocasiones con respecto a

aquellas que no recibían estas oraciones. Los resultados reportados mostraron que el

grupo que recibía oraciones tuvo una tasa de embarazo del 50%, mientras que el

grupo que no recibía oraciones tuvo una tasa de sólo 26%. La significancia estadística

para la diferencia fue de 0,0013 p . El grupo que recibía oraciones también tuvo una

tasa más alta de suceso para la fertilización in vitro, 16,3% comparado con el 8%, con

un valor 0,0005 p . Estos resultados fueron luego objeto de mucha crítica y hasta

burla por parte de la comunidad científica, véase, por ejemplo, Stenger (2007). La

lección: los métodos estadísticos son muy útiles pero a veces pueden manipularse

para concluir lo que se quiere concluir. Espero que éste no sea el caso para los

resultados de esta investigación.

El estudio considera algunos aspectos resaltantes del muy buen trabajo de Katzman y

Filgueira (2001). Estos autores mencionan que en la primera infancia los riesgos de

salud resultan centrales. Según estos autores:




69

Se expresan en la mortalidad infantil, en diversos indicadores de desnutrición y en el

insuficiente desarrollo de psicomotricidad. A su vez, las falencias en materia de salud

física y mental debilitan las capacidades para aprovechar adecuadamente los servicios

de nivel pre-escolar, ya sea porque no se hace uso de ellos, porque no se asiste

regularmente o porque no se ha alcanzado la maduración mental mínima para

incorporar estructuras básicas de aprendizaje. El efecto acumulado de las situaciones

de riesgo experimentadas en la primera infancia se traduce en bajos logros académicos

en la escuela primaria y en mayores probabilidades de deserción, rezago o extraedad.

Riesgos similares emergen en la formación secundaria, donde comienza a observarse

un desgranamiento y deserción importantes entre la población adolescente con mayor

acumulación de pasivos. Esta situación coloca al menos tres problemas prioritarios en

la agenda social correspondiente a esta etapa del ciclo de vida. En primer lugar, la

deserción y la emancipación temprana que señala la presencia de jóvenes que se

incorporan al mercado laboral antes de haber adquirido las calificaciones mínimas

necesarias para una inserción adecuada en el mercado laboral actual. En segundo

lugar, el fenómeno de la desafiliación institucional (en crecimiento en todos los países

de la región), que se observa en el porcentaje de adolescentes y jóvenes que no

estudian ni trabajan ni buscan trabajo. Esta situación refleja un bloqueo de las

oportunidades de acumular capital social y humano en los ámbitos de enseñanza y

laborales en una etapa crucial para la consolidación de activos, cuya presencia es

imprescindible para acceder al bienestar en la vida adulta. En tercer lugar, la

maternidad adolescente, particularmente aquella que implica nacimientos que no

fueron concebidos dentro del matrimonio.

Otra nota de precaución. Con relación al uso de porcentajes calculados en las

encuestas de hogares, nunca se debe perder la perspectiva de que estos estimadores

son muestrales y no son los verdaderos porcentajes poblacionales. Como toda

muestra, está sujeta a un error muestral, calculado como la diferencia entre el

verdadero parámetro poblacional y el estimador muestral. Es la varianza del estimador

la que dará una idea acerca de la eficiencia del estimador muestral. Puede muy bien




70

ocurrir que una diferencia de 2 puntos porcentuales en estimadores muestrales se

deban exclusivamente a la varianza del estimador sin que el parámetro poblacional

haya cambiado en absoluto. Así por ejemplo, en Katzman y Filgueira (2001), se

afirma10 que se ha registrado “… un aumento del porcentaje de los adolescentes que

no estudian, no trabajan ni buscan trabajo, que pasa del 8,9% en 1991 a 10,8% en

1999, tendencia que se presenta con mayor intensidad entre los varones que entre las

mujeres”. No obstante, la fuente de los cálculos son muestrales y bien puede también

pensarse que el porcentaje de desvinculación institucional de los adolescentes

permaneció realmente constante en la población y todo lo que observamos de

variación se debe exclusivamente al hecho de que el estimador tiene mucha varianza.

Retomando el tema principal de esta sección, en Raymond y Sadoulet (2003) y Santos

(2009) se desarrolla un modelo matemático simplificado que trata de captar lo

fundamental de las consideraciones que se realiza en una familia a la hora de tomar la

decisión de que el joven continúe en la escuela o la abandone, véase también Santos,

(2009). La idea central de este modelo es que una familia decide el ingreso de un niño

al sistema educacional teniendo cierta meta acerca de cuantos años desea mantenerlo

dentro de éste. A medida que avanza, la familia debe decidir al inicio de cada período

si vuelve a matricular a su hijo, hasta alcanzar el nivel óptimo de escolaridad fijado al

inicio del proceso. Cada vez que se realiza esta elección, se actualiza la valoración de

los años de escolaridad y el nivel óptimo correspondiente. Dado lo anterior, el valor de

la escolaridad óptima puede cambiar a medida que el niño progresa en el sistema

educacional. Consideremos el caso de un niño que ha completado 1 j grados en el

sistema educacional. El beneficio total asociado a matricularse en el grado j está dado

por jC V j , donde C j es el costo directo asociado al grado j , y V j

corresponde a la función de valor de haber obtenido un grado j , descontada por el

10Véase Katzman y Filgueira (2001), pág. 96.




71

factor de descuento intertemporal . Si eventualmente, se diseñara e implementara

un programa de transferencias monetarias a las familias, este beneficio total asociado

a matricularse en el grado j estará dado por j jT C V j , donde j

T es la

transferencia recibida condicionada a la asistencia escolar en el grado j .

Por otro lado, la otra opción es que el niño en lugar de continuar estudiando en j

comience a trabajar y obtenga el salario asociado a la escolaridad obtenida por lo que

resta de su vida laboral y a un conjunto de características propias del niño, a las que

incluiremos en el vector x . En este caso, la utilidad de no matricular al niño es el valor

presente de las ganancias a lo largo de su vida: 1,

1

w j

x.

La función de valor para el grado 1 j corresponderá al valor mayor entre continuar

estudiando y empezar a trabajar. La siguiente ecuación de Bellman expresa este valor

al momento en que se toma la decisión de matricular o no al niño en el grado j ,

1,

1 max ,1

j

w jV j C V j

x

Definiendo j

E como la decisión de matrícula para el grado j , se tiene que:

1,

1 si 1

1,0 si <

1

j

j

j

w j

C V j E

w jC V j

x

x

condicional a lo que ya ocurrió, esto es, que 1k E para 1,..., 1.k j




72

En este modelo, la familia terminará su inversión en la escolaridad del niño cuando el

beneficio presente neto de un año adicional de escolaridad sea menor que el valor

presente de las ganancias salariales a lo largo de su vida: 1,

<1

j

w jC V j

x

ó, lo que es lo mismo, cuando 1,

11

w jV j

x.

Cuando se diseña un programa de transferencias condicionadas, estas transferencias

intervienen en la decisión familiar y en consecuencia la familia terminará su inversión

cuando 1,

< 1 j j

w j

T C V j

x

. De aquí surge la capacidad teórica del

programa en alterar la decisión de deserción.

Así, se puede concluir que estudiar el evento de que un estudiante alcance un nivel de

escolaridad igual a j es equivalente a estudiar la probabilidad de que el niño se retire

del sistema educacional después de completar j grados, o en otras palabras, a la

probabilidad de que sobreviva j grados dentro del sistema educacional, véase Santos

(2009) y Raymond y Sadoulet (2003)..

5.1. Análisis de Duración

Toda la cuantificación realizada en la sección 5 sigue estrechamente la metodología

contenida en el trabajo de Santos (2009), aplicado a la Encuesta de Caracterización

Socioeconómica Nacional (CASEN) de Chile para el año 2006. Esta investigación

replica la metodología expuesta por Santos (2009) y la aplica a la Encuesta de

Hogares 2009 de la DGEEC.

La variable de interés en el análisis de duraciones es el tiempo que transcurre entre el

inicio de un evento y el final de éste, o hasta el momento en que la medición es




73

realizada, el cual obviamente puede ser anterior al momento de término. Así, las

observaciones corresponderán a un corte transversal de duraciones 1,..., nt t . El

proceso que se está observando puede haber comenzado efectivamente en diferentes

puntos en el tiempo para los diferentes individuos de la muestra.

Los modelos de duración tratan de considerar estos aspectos propios del fenómeno

que se describe. Sea T una variable aleatoria definida como el tiempo de duración (o

tiempo de supervivencia), la cual tiene probabilidades,

Pr

j

f j f T j

donde 1,2,3,... j , el conjunto de los enteros positivos. En el caso de esta

investigación j corresponde a un nivel determinado dentro del sistema educacional.

Se define la función de supervivencia para el grado j como la probabilidad que tiene

un alumno de permanecer durante j grados en el sistema educacional. De esta forma

dicha función se puede escribir como:

Pr k

k j

S j T j f

Se define la función de riesgo para el grado j , h j , como la probabilidad de que

ocurra el evento en j (abandone el sistema educacional), condicional a haber

completado el grado inmediatamente anterior a aquel en el cual ocurre el evento.

Dicha función tiene la siguiente forma:

Pr

1

f jh j T j T j

S j

Existe una relación estrecha entre ambas funciones. Así, la función de supervivencia

puede escribirse como:




74

1 2 1

1

1 1 ... 1 1

1

j j j

j

k

k

S S j h h h h

h

La función de fracaso está definida como:

1

1 1 1 j

j k

k

F F j S j h

En la estimación de las funciones de supervivencia y de riesgo se distingue entre los

métodos paramétricos y los no paramétricos. La diferencia entre ambos radica en el

hecho que los modelos no paramétricos no asumen ninguna estructura determinada

para las funciones de riesgo y supervivencia, mientras que los métodos paramétricos

necesitan la definición de una forma funcional para éstas.

5.2.Estimación no paramétrica

Suponiendo que se observa la duración en el sistema educacional de una persona

desde el grado 1k hasta el final del grado j , punto en el cual la duración está

completa 1i

c o censurada 0i

c . La función de riesgo es:

Prij i i

h T j T j

Para una observación con duración censurada, la contribución a la función de

verosimilitud está dada por la función de supervivencia,

Pri i i L T j S j

mientras que para las observaciones con duración completa corresponde a la función

de densidad f j ,




75

1

Pr

1

11

i i i

ij i

jij

ik

k ij

L T j f j

h S j

hh

h

La función de verosimilitud para la muestra completa es:

1

1

1

1 1 1

1 1

Pr Pr

1 11

11

i i

ii

i

nc c

i i

i

c c j jn

ij

ik ik

i k k ij

c

jn ij

ik

i k ij

L T j T j

hh h

h

h hh

Definiendo ahora J como la duración más larga en la muestra (el alumno que llegó

hasta el mayor nivel educacional), j

n como el número de individuos que abandonan en

el grado j y jr como el número de potenciales salidas en j , es decir el número de

individuos con duraciones mayores o iguales a j , la función de verosimilitud puede

escribirse también de la siguiente forma:

=1

1j j

j

J r nn

j j

j

L h h

Maximizamos ahora esta función de verosimilitud con respecto a jh y se tiene:

j j

j

nh

r

para 0,..., . j J Este es el estimador natural de j

h : la razón entre el número de

salidas en el grado j y el número potencial de salidas en ese grado.

El estimador correspondiente para la función de sobrevivencia es:




76

1 1

=1 =1

1 j j

k k k

k k k

r nS j h

r

Para implementar esta estimación no paramétrica se selecciona una sub-muestra de

niños y niñas de entre 6 y 18 años de edad, a partir de los datos de la Encuesta de

Hogares de 2009. Se considerarán estudiantes con duraciones completas 1i

c , a

aquellos que declaran no encontrarse asistiendo a un establecimiento educacional al

momento de la encuesta. Por otro lado, los estudiantes con duraciones censuradas

0 ,ic son aquellos que declaran estar asistiendo a un establecimiento educacional.

Una posible crítica a la definición de deserción que se utilizará en este estudio es que

no se considera el tiempo durante el cual un alumno se ha mantenido fuera del

sistema educacional. En otras investigaciones se considera deserción cuando el

alumno ha permanecido más de un año fuera del sistema. Por otro lado, tampoco se

considera la posibilidad de que el actual desertor regrese al colegio en el futuro.

Gráfico Nº 9: Función de riesgo (estimación no paramétrica)




77

Gráfico Nº 10: Función de supervivencia (estimación no paramétrica)

.00

.01

.02

.03

.04

.05

.06

.07

.08

.09

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Función de riesgo

Años de educación


F u n c i ó n d e r i e s g o

0.65

0.70

0.75

0.80

0.85

0.90

0.95

1.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Función de supervivencia

Años de educación


F u n c i ó n d e s u p e r v i v e n c i a




78

Los Gráficos Nº 9 y Nº 10 reportan las estimaciones no paramétricas de la función de

riesgo y de supervivencia. Los resultados de la función de supervivencia muestran que

la probabilidad de que un alumno deserte en algún momento del sistema educacional

es de un 32,1%, más del doble que el reportado para Chile por Santos (2009). Por otro

lado, la función de riesgo permite observar que la probabilidad de abandonar el

sistema educacional es relativamente muy alta para los niveles tempranos de

finalización del segundo ciclo de la educación escolar básica obligatoria y también

para la finalización del tercer ciclo de la educación escolar básica obligatoria.

Se calculan seguidamente las funciones de supervivencia y de riesgos para distingosgrupos de la población, por género, zona de residencia y situación relativa de pobreza

(quintiles de la distribución de ingresos).

Gráfico Nº 11: Función de riesgo, hombres y mujeres




79

A pesar de que la dinámica de ambos grupos es similar a aquella para el caso

nacional (se mantiene las altas tasas de riesgo para abandonar en el sexto y noveno

año de educación), la diferencia se encuentra en el hecho que las mujeres tienen una

probabilidad menor de abandonar el sistema educacional durante la primaria hasta el

segundo ciclo de la educación escolar básica obligatoria pero a partir de allí la función

de riesgo es mayor para las mujeres.

Gráfico Nº 12: Función de sobrevivencia, hombres y mujeres

.00

.02

.04

.06

.08

.10

.12

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Función de riesgo hombreFunción de riesgo mujer

Funciones de riesgo: hombre y mujer

Años de educación





80

En los gráficos se reportan las funciones de riesgo y de supervivencia para las zonas

urbana y rural, confirmándose el hecho de que la deserción es mucho más significativa

y tempranera en la zona rural.

Gráfico Nº 13

0.65

0.70

0.75

0.80

0.85

0.90

0.95

1.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Función de supervivencia hombreFunción de supervivencia mujer

Funciones de supervivencia: hombre y mujer

F u n c i o n e s d e s u p e r v i v e n c i a

Años de educación





81

Gráfico Nº 14

.0

.1

.2

.3

.4

.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

RIESGO_RURAL RIESGO_URBANO

Funciones de riesgo, urbano y rural

Años de estudio


F u n c i o n e s d e r i e s g o




82

En los gráficos se informan las funciones de riesgo y de supervivencia estimadas para

los datos correspondientes al primer quintil de ingresos y al quinto quintil de ingresos.

Estas estimaciones confirman que la deserción está asociada a las categorías de

ingreso per capita relativamente más bajas.

Gráfico Nº 15

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

SUPERVIVENCIA_RURALSUPERVIVENCIA_URBANA

Funciones de supervivencia, urbano y rural

Años de estudio






83

Gráfico Nº 16

.00

.04

.08

.12

.16

.20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

RIESGO_1_QUINTILRIESGO_5_QUINTIL

Funciones de riesgo, primer y quinto quintil de ingresos

F u n c i o n e s d e r i e s g o

Años de estudio





84

5.2. Estimación paramétrica

La literatura de investigación sobre las causas de la deserción escolar es muy

voluminosa, véase Lavado y Gallegos (2005). Al utilizar los resultados de estos

autores se puede hacer una rápida revisión de los principales factores encontrados en

los diversos estudios de investigación así como de los enfoques metodológicosempleados.

Hill (1979) encontró que cuánto más educados eran los padres menor era la tasa de

deserción. Hill, Fitzpatrick y Yoels (1992) utilizaron una regresión estimada por

mínimos cuadrados ordinario para estudiar los efectos de la política estatal sobre la

estructura del colegio y sobre la tasa de deserción estatal. Las principales variables

regresoras que se consideraron fueron el gasto total por estudiante, la frecuencia de la

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

SUPERV_1_QUINTILSUPERV_5_QUINTIL

Funciones de supervivencia, primer y quinto quintil de ingresos


Años de estudio





85

asistencia a la escuela y la estructura socioeconómica familiar. El principal hallazgo

fue que los colegios que recibían mayores recursos estatales presentaban menores

tasas de deserción.

Por su parte, Alexander, Entwisle y Horsey (1997) aplicaron un análisis a través de

variables dependientes binarias. Los principales factores que presentaron una relación

significativamente positiva con la deserción escolar fueron: los cambios emocionales

dentro de la familia, la actitud de los padres, el rendimiento escolar y la conducta de

los niños.

Otro método es el aplicado por Rumberger y Thomas (2000), quiénes utilizaron

modelos multiniveles, también conocidos como modelos lineales jerárquicos. Tal

metodología permite estimar a nivel de estudiante dentro del mismo colegio para

luego, con otro modelo, identificar las diferencias entre escuelas. El resultado más

importante de este estudio fue que los colegios poseen una poderosa influencia en el

logro de sus estudiantes y, en consecuencia, les atribuye casi la mitad de todas las

deserciones.

Ahlburg, Mc Call y Assaad (2001) utilizaron un modelo de duración a fin de explicar el

impacto de la entrada tardía al colegio y el trabajo sobre la asistencia escolar. Los

resultados de estos autores muestran que los niños que combinan el trabajo con el

colegio son los más propensos a desertar. Asimismo, sus conclusiones apuntan a que

los niños que tardan en ingresar al colegio suelen dejarlo a edades más tempranas y

la educación de los padres (la de ambos por igual) afecta a las decisiones sobre la

educación de sus hijos.

Por su parte, Jacoby (1994) encontró que los niños de hogares con menores ingresos,con menos tenencia de activos durables, que tienen hermanos menores y




86

responsabilidades de cuidado sobre ellos presentan una probabilidad mayor de dejar

la escuela en forma temprana. Cueto y Chinen (2000) encuentran que para escuelas

rurales de la zona altoandina de Perú, el programa de Desayunos Escolares ha

contribuido a la reducción de las tasas de deserción entre 1995 y 1998. Este estudio

establece una relación entre el buen alimento y la disminución de la morbilidad de los

niños, la cual se traduce en mayor asistencia de éstos a la escuela. Se puede también

conceptualizar que el desayuno escolar es percibido por las familias como una

transferencia que ayuda a reducir los costos en el hogar y consecuentemente envían a

sus hijos a la escuela por ésta razón.

Otro estudio, el de Alcazar et. al. (2001), sobre la base de encuestas, analiza para

varios países de América Latina los factores determinantes de la asistencia escolar y

de la decisión de trabajar por parte de los niños provenientes de zonas rurales. Estos

autores concluyen que la mayor proporción de jóvenes que trabajan pertenecen a las

zonas rurales, mientras que en las zonas urbanas, los jóvenes que trabajan son

proporcionalmente menos pero lo hacen por más horas y tienen en consecuencia

menos oportunidades para combinar el trabajo con el estudio.

Cueto y Rodríguez (2003) encuentran que en el Perú se destaca “… la importancia

que tienen los factores ajenos a las escuelas, entre los cuales algunos no pueden ser

modificados con políticas educativas exclusivamente (por ejemplo, nivel

socioeconómico de la familia, disponibilidad de ambiente adecuado para el estudio y la

dedicación, la presencia de la madre, el nivel educativo de los padres, etc.).

El estudio realizado por Lavado y Gallegos (2005) reporta que para el Perú “…la

situación económica de la familia es un factor de mucha importancia en la deserción

escolar, sobre todo para las familias pobres extremas.” En materia de políticas detransferencias, estos autores concluyen que para el caso peruano “…de las




87

simulaciones del esquema de transferencias monetarias se desprende que éste puede

tener un efecto sobre la disminución de la tasa de deserción entre 14% y 36%, siendo

las zonas rurales en donde el efecto es mayor y sobre todo en las niñas”. Concluyen

también que “…el impacto en la deserción sería mayor si se focalizarn las

transferencias monetarias a los años de educación secundaria (sobre todo en el primer

año) y se siguiera con el esquema de transferencias en especies para la educación

primaria.” Estos autores observan también que la falta de oferta es un determinante

para el ausentismo y la deserción en las zonas rurales del Perú. Al concluir, estos

autores señalan que “…dado que las restricciones económicas son un determinante

significativo de la deserción en las zonas rurales y para los niños urbanos, se piensa

que existe un espacio para poder trabajar con el programa de transferencias

condicionadas de dinero”. Refieren, sin embargo, una nota de precaución, al estilo de

la concepción de Katzman y Filgueira, citando el estudio de Alcázar y Valdivia (2005).

Estos últimos autores encuentran que no sólo son los bajos ingresos económicos los

determinantes exclusivos de la deserción, sino también las deficientes condiciones de

vida, la desintegración familiar y la precariedad de las relaciones afectivas dentro del

hogar familiar.

En la discusión entre los factores desde el lado de la oferta y la demanda educacional,

Alcázar y Valdivia (2005) proponen para el sector urbano políticas que parten de la

misma escuela relacionadas a un mayor seguimiento del alumno y el desarrollo de un

currículo que responda a las necesidades de estos niños y niñas, mientras que en el

sector rural, el fenómeno de la deserción debe ser atacado por el lado de la demanda.

Un enfoque muy interesante es el que ofrece Filgueira et. al. (2001) al subrayar la

importancia de los patrones de emancipación de los jóvenes y las secuencias con las

que adoptan los roles adultos. Estos patrones de emancipación no sólo afectan lasdecisiones inmediatas sino también las futuras chances de los jóvenes. Los autores




88

citados encuentran que los países de América Latina difieren en los tiempos en los

que los jóvenes se incorporan a los roles adultos. Los patrones mencionados están

claramente asociados a las etapas demográficas de cada país así como a los niveles

de desarrollo y a la oferta educativa. Filgueira et. al. (2001) también encuentran que:

…dados los fuertes lazos entre los factores estructurales, los patrones de

emancipación y los logros educacionales, las políticas orientadas sólo a mejorar el lado

de la oferta de la educación harán poco para mejorar los logros educacionales de la

gente joven. Las políticas orientadas hacia los patrones reproductivos de las mujeres

jóvenes pobres, las regulaciones de los mercados laborales sobre el trabajo juvenil y la

atención escolar, el currículum del colegio de educación media que permita la entradaen los mercados laborales, y la paciencia, parecen ser las más prometedoras guías

para la reforma innovativa.

A los efectos de investigar la importancia de factores causales en la decisión de

desertar de la educación formal, esta sección describe exactamente la metodología

contenida en Jenkins (2005) y Santos (2009). En la modelización de datos de duraciónen tiempo discreto, una opción que se utiliza en la literatura es el modelo que recibe el

nombre de probabilidades proporcionales. Este modelo considera que la probabilidad

relativa de que ocurra una transición en el grado j , condicional a haber sobrevivido

hasta el grado 1 j , es calculada con una expresión de la forma,

0

0

,

1 , 1

h j h je

h j h j

x

x

x

donde ,h j x es la función de riesgo para el grado j , y 0h j es el riesgo base

cuando x 0 . De esta manera, las probabilidades relativas de hacer una transición en

un grado determinado están dadas por el producto de dos componentes: (1) una

probabilidad relativa que es común a todos los individuos, y (2) un factor de escala




89

específico de cada individuo, el cuál es una función del conjunto de variables incluido

en el vector x . De esta argumentación se deduce que:

,log , log

1 ,jh jit h j

h j

xx xx

donde log , j

it h j x . Alternativamente la expresión matemática anterior puede

ser escrita como:

1,

1 j

h je

x

x

Este modelo es denominado de riesgo logístico. La estimación muestral del conjunto

de parámetros , j

se produce al incorporar la expresión anterior en la función de

verosimilitud derivada en la estimación no paramétrica y luego proceder con la

optimización de esta función al derivarla con respecto al conjunto de parámetros e

igualar a 0 el vector gradiente o score11.

Existe una forma más simple de proceder en la estimación del modelo anterior, usando

el hecho de que la función de verosimilitud de un modelo de duración en tiempo

discreto puede ser reformulada como la función de verosimilitud de un modelo de

variable dependiente binaria. A tal efecto, podemos usar la función de verosimilitud

derivada en la sección 5.2:

1 1

11

ic jnij

ik

i k ij

h L h

h

Se puede proceder a tomar el logaritmo de esta última expresión y se obtiene:

1 1 1

log log log 11

jn nij

i ik

i i k ij

h L c h

h

11Así se establecen las condiciones de primer orden. Las condiciones de segundo orden deben ser

evaluadas con la matriz Hessiana asociada a esta optimización.




90

Ahora definimos una nueva variable binaria 1ik

y si el estudiante i hace una

transición (se retira del sistema educacional) en el grado k , y 0ik y en otro caso.

Esto implica que:

1 1 para , 0 en otro caso

0 0 para todo

i ik i ik

i ik

c y k T y

c y k

Por lo tanto, se puede escribir:

1 =1 1 =1

1 =1

log log log 11

log 1 log 1

j jn n

ik ik ik

i k i k ik

jn

ik ik ik ik

i k

h L y h

h

y h y h

Esta última expresión tiene la misma forma que la función de verosimilitud estándar

para un modelo de regresión binario, en el cual ik y es la variable dependiente, y en el

cual la estructura de los datos ha sido reorganizada desde tener un dato por cada

duración, a tener un dato por cada período en el cual el estudiante se encuentra en

riesgo de desertar. Así, una vez que se reestructuran los datos, se puede estimar los

parámetros a través de un modelo Logit, dondeik

y es la variable dependiente y x es

un vector que contiene al conjunto de los regresores.

El coeficientej puede diferir para cada grado. Una forma de incorporar esta situación

es caracterizarla a través de alguna función que dependa de j . La forma de dicha

dependencia constituye lo que en los modelos de duración se denomina dependencia

de la duración. La dependencia de la duración muestra como evoluciona la función deriesgo a medida que se avanza en el grado. De esta manera, existen tres posibilidades




91

para el comportamiento de dicha función: creciente en j (el riesgo aumenta a medida

que se alcanza un grado mayor), decreciente en j (el riesgo decrece a medida que se

alcanza un grado mayor), e invariante con j (el riesgo es constante para todo grado

alcanzado).

Por lo tanto, para la estimación del modelo paramétrico se necesita asumir una forma

funcional para caracterizar la dependencia de la duración en forma empírica. La

especificación que se adopta es una dependencia no paramétrica, que asume que el

parámetro j

tiene la siguiente forma:

1 1 2 2 ... j J J D D D

donde l D es una variable binaria que toma el valor uno si j l e igual a cero en otro

caso. Con este procedimiento se crea una variable ficticia para cada nivel educacional,

lo que permite que el riesgo base sea distinto para cada grado. El modelo es

seleccionado utilizando el criterio de información de Bayes (BIC) y el de Akaike (AIC).

El vector de variables independientes x incluye un conjunto de variables que

caracterizan al estudiante, al hogar del cual proviene, y al entorno en el que se

desenvuelve. En la Tabla Nº 21 se reportan los resultados del modelo logit estimado y

podemos concluir con él que los datos estadísticos son consistentes con los siguientes

factores explicativos de una mayor probabilidad de deserción: (1) que el estudiante

sea padre o madre aumenta la probabilidad de deserción; (2) que el estudiante vivacon ambos padres, sólo con la madre o sólo con el padre, disminuye la probabilidad de

la deserción escolar; (3) si el ingreso per capita del hogar del estudiante es más alto

esta situación disminuye la probabilidad de la deserción, aunque esta variable es sólo

significativa al 15%; (4) el mayor nivel educativo del jefe de hogar del estudiante

disminuye la probabilidad de deserción; (5) que el estudiante viva en el sector urbano

disminuye la probabilidad de deserción; (6) que el estudiante sea hombre está




92

asociado en los datos a una menor probabilidad de deserción; (7) que en el hogar

haya una mayor tasa de ocupación no parece estar asociada a una menor deserción;

(8) no resulta significativa la variable explicativa del ingreso per capita elevada al

cuadrado.

Tabla Nº 21: Regresión logística de la deserción escolar

Fuente: Cálculos propios a partir de EH 2009, DGEEC.

Los principales hallazgos de esta sección son los siguientes:

(i) La función de riesgo en el grupo etáreo de 6 a 18 años de edad indica que

la probabilidad de que un estudiante en este grupo deserte del sistema

educacional antes de concluir el colegio es del 32,1%.

(ii) La función de riesgo es tal que es consistente con un patrón de deserción

muy temprana.

(iii) Las probabilidades de deserción y el patrón de deserción temprana se

agravan sustancialmente en el sector rural.

(iv) En la regresión logística estimada en la sección se puede encontrar

diversos factores asociados a la decisión de deserción, entre ellos, el

ingreso per capita del hogar (significativa al 15%), los años de estudio del

d5 .5389993 .1840207 2.93 0.003 .1783252 .8996733d6 1.913464 .1490366 12.84 0.000 1.621358 2.205571d7 1.051132 .198203 5.30 0.000 .6626616 1.439603d8 .5464861 .2258232 2.42 0.016 .1038807 .9890914d9 1.624558 .2212889 7.34 0.000 1.19084 2.058276d10 .6782104 .3188068 2.13 0.033 .0533606 1.30306d11 -.2045329 .3674313 -0.56 0.578 -.9246851 .5156192ypc2 5.85e-15 8.41e-15 0.70 0.487 -1.06e-14 2.23e-14

urbano -1.11659 .1755112 -6.36 0.000 -1.460586 -.7725948aÑoestJH -.1168568 .0539884 -2.16 0.030 -.2226722 -.0110414

ypc -3.05e-07 2.07e-07 -1.48 0.140 -7.11e-07 1.00e-07tdh -.1489893 .2153338 -0.69 0.489 -.5710357 .2730571

smadre -1.358837 .152437 -8.91 0.000 -1.657608 -1.060066spadre -1.079043 .2708696 -3.98 0.000 -1.609938 -.5481484ambos -1.618183 .1608564 -10.06 0.000 -1.933456 -1.302911padre 4.226004 1.096421 3.85 0.000 2.077059 6.374949genero -.3750448 .0989521 -3.79 0.000 -.5689874 -.1811021

vdepend Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

Robust

Log pseudolikelihood = -537789.09 Prob > chi2 = .Wald chi2(16) = .

Logistic regression Number of obs = 5655




93

jefe de hogar, el hecho de que el estudiante sea padre o madre, el de vivir

con uno o más de los padres, etc.




94

6. Revisión de programas públicos de los países de la

región para disminuir la deserción y aumentar la

calidad de la oferta educacional

A partir de finales de la década de los 1990, empiezan a diseminarse por América

Latina y el Caribe los programas de transferencias de dinero condicionadas, conforme

puede observarse en la siguiente Tabla que fue extraída del trabajo de Fonseca

(2006).

Tabla Nº 22: Programas de transferencias condicionadas de ingreso en América

Latina y el Caribe

País Años Nombre

México 1997 Progresa-Oportunidades.

Brasil 1997 PGRM; Bolsa Escola (2001); Bolsa Alimentacão

(2001); Auxilio Gás (2002); Cartão Alimentacão

(2003); Bolsa Família (desde octubre de 2003).

Nicaragua 2000 Mi Familia.

Colombia 2001 Familias en Acción.

Ecuador 2001 Bono Solidaridad- Bono de Desarrollo Solidario.

Argentina 2002 Jefes y Jefas de Familia.

Chile 2002 Chile Solidario; Liceo para Todos.

El Salvador 2005 Programa Oportunidades (Red de Protección Social).

Uruguay 2005 Ingreso Solidario.

Paraguay 2005 Tekoporã (piloto); Ñopytyvo (en la región Chaco).

R. Dominicana 2005 Solidaridad.




95

Perú 2005 JUNTOS.

Panamá 2006 Red de Oportunidades.

Fuente: Fonseca (2006), pág. 9.

Las evaluaciones realizadas a algunos de estos programas dejan conclusiones

ambiguas. Por un lado, están los que no dudan de su efectividad, y, por otro, los que

consideran que los programas de redistribución del ingreso serían mejores si fueran

más directos, sin condicionamientos, sin que se trate de condicionar el

comportamiento de los grupos familiares, véase Schwartzman (2005)12.

Adicionalmente, hay un elemento fundamental para la graduación de estos programas.

Un sólido crecimiento económico es crucial para que las familias puedan salir tanto de

la pobreza como de estos programas, bajo cualquier escenario. Todas las estrategias

de graduación dependen de una economía fuerte que produce empleos, demanda, y

oportunidades para generar ingresos. Incrementar simplemente la empleabilidad o la

productividad individual de los beneficiarios pobres no es suficiente para asegurar una

salida sostenible de la pobreza o del programa, véase Lindert et. al (2007).

El presente trabajo encuentra necesario detenerse a considerar algunos aspectos

resaltantes de estos programas de ayuda condicionada, dado que contienen

experiencias que podrían contribuir a diferenciar sus elementos más eficaces y los

menos. En la literatura especializada es reconocida la enorme dificultad de las

intervenciones para influir eficazmente sobre el comportamiento humano, al punto de

que programas que a priori pueden resultar muy atractivos tienen en su

implementación una nula o escasa efectividad real, véase, por ejemplo, Bronson y

Merryman (2009).

12Las preguntas que trata de contestar el estudio de Schwartzman (2005) son las siguientes: ¿Es verdad

que, sin el estipendio, los niños de familias pobres no acuden a la escuela porque deben trabajar? ¿Escierto que, una vez que reciben el estipendio, dejan de hacerlo y comienzan a estudiar? ¿Es correcto

pensar que si asisten a a la escuela aprenderán?




96

6.1. Chile: Liceo para Todos

El Programa Liceo para Todos del Ministerio de Educación de Chile, se inició a

mediados del año 2000, con el fin de abordar el problema de la deserción escolar

entre los alumnos de la enseñanza secundaria, véase CEPAL (2002), estudio que en

esta parte se sigue estrechamente. El objetivo de este programa es alcanzar una

escolaridad universal mínima de 12 años y aumentar la calidad de la oferta

educacional de los establecimientos urbanos y rurales de todo Chile, con énfasis en

aquellos que presentaban mayores dificultades educativas y sociales y que se

encontraban recibiendo financiamiento estatal.

La selección de los establecimientos educacionales se realiza mediante un Índice de

Riesgo de Vulnerabilidad Escolar, que estima la probabilidad de deserción de los

estudiantes de cada colegio de educación media a partir del nivel de escolaridad de la

madre y de las tasas de repetición y de asistencia de los alumnos. Este Índice sirve

también para determinar la cantidad de becas que se asignará en cada

establecimiento. El Índice se complementa con una tarjeta de evaluación de los

alumnos, que permite seleccionar a los beneficiarios sobre la base de información de

asistencia escolar, promedio de notas y sobreedad del estudiante particular (re

zago del mismo).

El programa desarrolla una estrategia compleja que despliega acciones en dos

ámbitos centrales: el pedagógico y el psicosocial. Ello por cuanto considera que el

problema de la deserción y del bajo rendimiento escolar de los jóvenes que asisten a

los colegios de educación media con mayor vulnerabilidad socioeducativa tiene un

carácter multicausal.




97

El área de desarrollo pedagógico tiene por preocupación central ayudar a los colegios

a construir una práctica educativa pertinente, que asegure procesos educativos de

calidad, tomando en cuenta la diversidad de sus estudiantes. En esta área se

desarrollan propuestas de nivelación restitutiva, planes piloto de innovación

pedagógica en liceos en condiciones institucionales adversas, y otras innovaciones. La

tarea principal del área de desarrollo psicosocial es apoyar y fortalecer en los colegios

las condiciones y capacidades que permitan una experiencia escolar basada en

relaciones interpersonales adecuadas, y posibiliten un clima escolar apto para el

aprendizaje, considerando la realidad de los jóvenes que asisten al establecimiento

educativo.

El programa se basa, por lo tanto, en una estrategia de intervención que combina dos

dimensiones: la calidad de vida y la calidad de la educación de los jóvenes. La primera

considera el acceso a servicios de bienestar (principalmente becas en dinero a

estudiantes con mayor vulnerabilidad y que por su trayectoria educativa presentan un

mayor riesgo de deserción), el mejoramiento de las condiciones de los

establecimientos y el desarrollo de un programa de salud escolar que pretende

mejorar la retención. Cada establecimiento debe formular y desarrollar un plan de

acción para evitar la deserción escolar, sustentado en un proceso de reflexión y

análisis acerca de su propia realidad, a partir del cual se aplican los siguientes cuatro

componentes:

1) las becas: equivalentes a $ 148.000 anuales, aproximadamente 220 dólares

por alumno beneficiado;

2) un plan de desarrollo pedagógico, mediante la capacitación de docentes y

directivos y el fomento de estrategias de participación de la comunidad escolar;




98

3) un plan de desarrollo psicosocial, para generar condiciones y potenciar

capacidades que permitan una experiencia escolar positiva para el aprendizaje;

y

4) el mejoramiento de Internados, por la vía del apoyo en la gestión y atención de

los estudiantes.

La experiencia recogida indica que la mayoría de los colegios concuerdan en destacar

la utilidad de trabajar desde una perspectiva multicausal, con especial énfasis en el

apoyo pedagógico, el aporte económico y la sensibilización de la familia y el entorno

de los alumnos. Durante el año 2001, el programa Liceo para Todos entregó alrededor

de 6 mil becas.

De acuerdo con Marshall Infante (2004), en el año 2004 este programa cubría a 424

establecimientos, que representaban el 28,4% del total de los establecimientos de

enseñanza media con financiamiento público del país. En 2003, se habían extendido

13.000 becas. Algunas de las conclusiones de la evaluación de Marshall Infante

(2004), son las siguientes:

1) Los docentes y directivos asociaban la beca con un premio y,

consecuentemente, tenían resistencias a seleccionar a alumnos con bajo

rendimiento;

2) La cantidad de becas era insuficiente para lograr un impacto importante en las

tasas de deserción;

3) Si la beca no se acompaña con estrategias de apoyo a las destrezas de los

estudiantes, el impacto sobre la retención es aún menor;

4) Con relación al componente de “nivelación sustitutiva” en lenguaje y

matemáticas, se encontró en 2002 que las comunidades educativas reconocían




99

a esta nivelación como una estrategia pertinente para la disminución del

abandono temprano.

En la medida que las orientaciones del programa se han ido trasladando a los

colegios, se vuelve cada vez más evidente la tensión entre retención y calidad. Estas

nociones son vistas como polos opuestos por la institución escolar. Al no existir

sistemas de selección del alumnado, los directivos manifiestan que es injusto exigirles

resultados de calidad si el énfasis está puesto en una política pro-retención, véase

Marshall Infante (2004). “De este modo, las expectativas que el colegio coloca en sus

estudiantes son bajas y eso se traduce en la oferta de una experiencia escolar

precaria e insuficiente. Al contrario, en aquellos establecimientos que administran

sistemas de selección de sus alumnos predominan prácticas expulsoras respecto de

los estudiantes que no cumplen con los estándares de calidad exigidos por la

institución escolar”.

6.2. Progresa de México

Progresa es parte de la serie de programas implementados en América Latina para

enfrentar el problema educacional desde el lado de la demanda, mediante el estímulo

de las transferencias condicionadas para que los padres envíen a sus hijos a la

escuela. En esta sección se hará un seguimiento a la exposición y análisis de

Progresa contenido en la obra de Raymond y Sadoulet (2003).

Para alentar a las familias pobres del sector rural a invertir en la educación de sus

niños y, en forma más general, en el capital humano de éstos, el gobierno de Mexico

inició en 1997 un programa de transferencias condicionadas y beneficios no

monetarios llamado Progresa. Este Programa aborda el capital humano desde tres


http://slidepdf.com/reader/full/la-desercion-escolar-y-sus-costos-en-paraguay 100


100

ángulos distintos: educación, salud y nutrición. Mayores inversiones son promovidas a

través de transferencias educacionales, transferencias nutricionales en efectivo y

visitas mensuales a las clínicas sanitarias. El componente educacional constituye el

mayor de los beneficios monetarios recibidos por las familias.

Un estipendio mensual es dado por cada niño que atiende el 3º grado de la primaria

hasta el 3º grado del colegio secundario. Los beneficios se incrementan con cada

grado con el mayor de los aumentos entre la escuela primaria y la secundaria.

También son un poco más altos para las mujeres que para los varones en el colegio

secundario. Las transferencias son pagadas a la madre de la familia cada dos meses,

en forma condicional a un mínimo de asistencia del 8% de los días de escuela por

mes. El Programa también provee un monto para insumos y útiles escolares al

comienzo de cada año escolar. El valor de las transferencias máximas por familia ha

sido establecido en 790 pesos o alrededor de 90 dólares por mes en enero del año

2000.

La idea que subyace al Programa es que la intervención sanitaria que promueve el

bienestar de salud así como el estado nutricional, en conjunto con las transferencias

educacionales, son capaces de reducir las tasas de deserción cada año, y de permitir

que más adolescentes puedan seguir sus estudios en el nivel medio o secundario.

Progresa ha crecido hasta incluir 2,6 millones de familias en el 2000, y los beneficios

del Programa representan un promedio del 22% de los ingresos de las familias

receptoras. La extensión y la importancia de los beneficios de Progresa lo hacen uno

de los programas de transferencias condicionadas más grandes del mundo en

desarrollo, con un presupuesto total equivalente al 0,2% del PIB de Mexico, véase

Raymond y Sadoulet (2003).




101

Tabla Nº 23: Transferencias educacionales mensuales por grado y género de

Progresa México

Grado Transferencias en pesos

Julio 1998 Julio 1999 Enero 2000

Primaria

3 70 80 85

4 80 95 100

5 100 125 130

6 135 165 170

Grado Transferencias en pesos

Julio 1998 Julio 1999 Enero 2000

Secundario Varón Mujer Varón Mujer Varón Mujer

1 200 210 240 250 250 265

2 210 235 250 280 265 295

3 220 255 265 305 280 320

Máximo por

familia

625 750 790

Fuente: Raymond y Sadoulet (2003). 9 pesos igual a US$1. Las transferencias son

ajustadas cada seis meses por la tasa de inflación.

Raymond y Sadoulet (2003) evalúan los efectos de Progresa sobre las tasas de

deserción y encuentran efectos positivos en reducir estas tasas en las familias más

pobres. Señalan que “mientras que las tasas de deserción se incrementan en 0,3%

yendo hacia abajo en cada percentil de pobreza, las transferencias más que




102

compensan este efecto mediante la reducción del 0,5% por cada percentil adicional de

pobreza”. La conclusión de estos autores es que las intervenciones por el lado de la

demanda, como el caso de Progresa, son capaces de contrarrestar los efectos de la

pobreza y reducir las tasas de deserción de los niños más pobres. No obstante, en su

evaluación tienen también una voz de cautela. Las preguntas que quedan por resolver

según estos autores son las siguientes: ¿cuál es el óptimo nivel de las transferencias?

¿cuál es el óptimo nivel de las transferencias que asegura los impactos progresivos?

¿pueden realmente las transferencias cerrar la brecha en la educación de los niños

con padres educados en relación a los que no tienen padres suficientemente

educados? ¿cómo puede complementarse un enfoque desde el lado de la demanda

educacional combinado con un enfoque desde el lado de la oferta para apuntar al

objetivo de eliminar los problemas de accesibilidad? Véase el trabajo de Raymond y

Sadoulet (2003).

6.3. Bolsa Escola de BrasilEsta sección sigue estrechamente el desarrollo contenido en Schwartzman (2005) que

es altamente crítico en cuanto a la efectividad de los logros educacionales bajo el

Programa de Bolsa Escola implementado en Brasil.

Por muchos años, los gobiernos a nivel federal, estadual y local del Brasil

desarrollaron programas para proveer a las familias de ingresos bajos con un pequeño

estipendio mensual, conocido como Bolsa Escola, el cual requería a cambio que la

familia mantuviera a sus niños en la escuela. Este programa estaba basado en el

supuesto habitual para el caso, consistente en que en muchas familias pobres, los

niños no asisten a la escuela porque tienen que trabajar y una transferencia monetaria

es capaz de cambiar esta situación. En el año 2001, se promulgó una legislación

federal que otorgó a Bolsa Escola el carácter nacional y entregó la administración del




103

programa a las municipalidades, como las encargadas de preparar un registro de las

familias con necesidad de apoyo y jugarían un rol importante para llevar a los niños de

familias pobres a la escuela. Para su participación en el programa, las municipalidades

debían crear un “Consejo de Control Social”, con el concurso de autoridades locales y

líderes comunitarios. Solamente participaban las familias con niños de entre 6 y 15

años, matriculados en escuelas regulares, y debajo de una línea de ingreso específica.

A fines del año 2003, se decidió unificar distintos programas federales de

transferencias de efectivo en uno solo, directamente auspiciado por la Presidencia de

la República, administrado por un consejo especial inter-ministerial y un secretario

especialmente designado al efecto. El nuevo programa proveía un ingreso mínimo de

50 reales al mes a cada familia con un ingreso per cápita de 50 reales o menos y

beneficios adicionales a mujeres embarazadas, niños pequeños, niños en edad

escolar, subsidios a la comida y al gas para uso doméstico, los cuales estaban

previamente contemplados en diferentes programas, véase Schwartzman (2005).

Hay muchos estudios que tratan de evaluar los efectos de este programa, entre los

que se encuentran los de Bourguignon, Ferreira y Leite (2003); Bourguignon, Ferreira

y Leite (2002); Ferro y Kassouf (2004); Ramos (1999); Rocha (2000); Banco Mundial

(2001); Aguilar y Araujo (2002). La opinión general de estos estudios es que el

programa es efectivo. Sin embargo, Schwartzman (2005) está en desacuerdo, ya que

no existe un estudio empírico y sistemático de los efectos reales del programa sobre la

asistencia a la escuela, ni sobre sus efectos en el aprendizaje. “Los estudios

cualitativos tienden a señalar las formas casuales con las que se desenvuelven los

controles de participación escolar; la resistencia de las escuelas a lidiar con

estudiantes que tienen dificultades de aprendizaje; y la indisposición de los maestros

para reportar las ausencias de los niños a las autoridades, lo cual resulta en la




104

retención de pequeños estipendios a familias muy pobres”, véase Schwartzman

(2005), Barboza y Lavinas (2000) y Castro (1999).

Según Schwartzman (2005) “Bolsa Escola está basado en una suposición errónea, la

de que los niños de ingresos bajos no van a la escuela porque tienen necesidad de

trabajar. De hecho, millones de estos niños sí asisten. Cuando se ausentan, se debe

frecuentemente a la inaccesibilidad de la escuela, a que ésta no funciona como debe,

o a que son incapaces de aprender, y desertan conforme se emancipan y llegan a una

edad en la que ya pueden comenzar a trabajar y dependen menos del control de sus

padres. En algunos casos, un subsidio, combinado con algún tipo de control social y

programas motivacionales, pueden inducir a la familia a mantener sus niños en la

escuela, pero no hay garantía de que aprenderán si la escuela no está equipada para

trabajar con niños provenientes de familias con deficiencias económicas y culturales.

El análisis de los resultados del Sistema de Evaluación de Educación Básica de Brasil,

SAEB, así como de evaluaciones internacionales comparativas muestra que la

correlación entre la condición socioeconómica de la familia y los logros de los

estudiantes en Brasil es extremadamente alta, una indicación de que las escuelas no

están preparadas y equipadas para lidiar con estudiantes que llegan sin el “capital

cultural” asociado con entornos familiares de ingresos medios y altos”, Schwartzman

(2005), OECD (2001), Oliveira y Schwartzman (2002).

De acuerdo con Schwartzman (2005), desde el punto de vista educativo, una

utilización más eficiente de los recursos utilizados en Bolsa Escola sería el de

invertirlos en mejorar la calidad de la educación pública y en programas remediales

para adolescentes que recientemente desertaron y que aún pueden volver al sistema

educacional.

Siguiendo a Schwartzman (2005),




105

…en la década de 1990, el gobierno brasileño, con gran apoyo del Banco Mundial,

invirtió fuertemente en un programa llamado Fundescola , que se suponía mejoraría la

calidad de las escuelas en las áreas rurales y en los Estados más pobres. El total

invertido en el programa, predicho por el Banco Mundial, sería de cerca de 1,3 billones

de dólares en un período de 10 años, comenzando en 1998 (Horn, 2002). Ahora, hay

un cambio claro de énfasis tanto en Brasil como en las agencias internacionales, y se

da prioridad a los programas de transferencias de efectivo asociados con el

empoderamiento, la organización y la movilización de la sociedad. Uno sólo puede

especular las razones para este cambio; una posibilidad es la ausencia de efectos

tangibles de Fundescola y otros programas similares, después de muchos años de

trabajo e inversiones significativas. Más ampliamente, este cambio puede explicarse

por el creciente escepticismo acerca de la aptitud de las instituciones públicas para

mejorar, y una renovada fe en las virtudes de la sociedad civil, visión ampliamente

compartida por organizaciones no gubernamentales e instituciones de todo tipo, a la

izquierda y derecha del espectro ideológico. Una tercera explicación es que el

mejoramiento de las escuelas es notoriamente difícil de implementar, lleno de

controversias y difícil de evaluar, mientras que las transferencias a los pobres son más

simples de entender y fáciles de medir.

Por otro lado, Bolsa Escola y su sucesor Bolsa Familia, pueden justificarse como

políticas de distribución del ingreso, Schwartzman (2005).

…Brasil tiene uno de los peores perfiles de distribución de ingreso en el mundo y

tomaría demasiado tiempo esperar a que la economía crezca, a que la educación de lapoblación mejore y a que todo el mundo tenga un salario mejor, para que la

desigualdad se reduzca. Esto no quiere decir que la pobreza pueda reducirse

significativamente con un pequeño subsidio, como cualquier cálculo aproximado puede

mostrar. En 2003, había 5,3 millones de familias en el Brasil que reportaban tener un

ingreso per cápita diario de dos dólares al día (60 reales) o menos, con un ingreso

promedio de 40,1 reales. Asumiendo que estas familias recibieron 45 reales al mes

como estipendio para tres niños, ello significaría 10 reales adicionales per cápita,




106

incrementando el promedio a 50 reales, aún por debajo de la línea de la pobreza de

dos dólares diarios. Además, los estipendios existentes se supone que ya incluyen esta

estimación de ingreso familiar per cápita.

Es posible argumentar, en la línea de Schwartzman (2005), que los programas de

ingreso mínimo serían mejores si se proveyeran incondicionalmente13. En Brasil, los

adultos mayores en el campo cuentan con un beneficio por retiro consistente en un

salario mínimo (tres veces mayor que Bolsa Escola), sin que nadie reclame que es un

programa social injustificado y moralmente perverso. En resumen, concluye

Schwartzman (2005), “la mejor forma de apoyar la educación de los pobres es mejorar

las escuelas y hacerlas más capaces de trabajar con niños que vienen de familias

pobres; y la mejor forma de usar las transferencias de efectivo para reducir la

inequidad es hacerlas tan simples y directas como sea posible, sin intentar controlar el

comportamiento de los receptores y sin permitir que los programas de ingreso sean

utilizados por grupos políticos viejos o nuevos para sus propios fines”.

6.4. Tekoporã

Tekoporã es un programa de transferencias de dinero condicionadas al que se estuvo

dando mayor escala en Paraguay, véase Perez Ribas et. al. (2010). La fase piloto de

Tekoporã comenzó en agosto de 2005 y abarcó a 4.500 hogares en 5 distritos de dos

departamentos. El programa comprende una transferencia mensual para hogares

extremadamente pobres de zonas rurales, con hijos de hasta 15 años de edad, una

13 El programa Bolsa Familia en Brasil ha recibido fuertes críticas por parte de la prensa brasileña, dado

que se denunció que el gobierno no tenía ningún medio de control efectivo sobre los niños que recibían

el estipendio en relación a su asistencia real a clases (Kamel, 2004).




107

mujer embarazada o ambos casos. Esos hogares tienen derecho a una asignación de

30 mil guaraníes mensuales (un poco más de 7 dólares) por hijo o mujer embarazada,

hasta un límite de cuatro beneficiarios elegibles, además de una donación básica de

60 mil guaraníes (15 dólares) por mes. Por lo tanto, los hogares elegibles podrían

recibir una transferencia comprendida entre 90 mil y 180 mil guaraníes mensuales (23

a 46 dólares), véase Perez Ribas et. al. Una reciente revisión del diseño del programa

amplió su cobertura, que ahora abarca a la población de menores de 18 años de edad,

personas de edad avanzada (de más de 65 años), personas que viven con

discapacidades y la población indígena, en tanto la familia cumpla con las condiciones

de elegibilidad. Los beneficios para personas de edad y discapacitadas pueden

acumularse, hasta un máximo de dos personas por familia, y su valor puede ser igual

al del beneficio para los hijos (30 mil guaraníes). También se da actualmente prioridad

a los asentamientos del programa de reforma agraria.

Tekoporã centra la atención en los extremadamente pobres, lo que no le da tanto

alcance como el que tiene Progresa o Bolsa Familia, cuyos objetivos son la población

pobre. Para seleccionar a los beneficiarios, se emplea un Índice de Calidad de Vida

multidimensional, que se deriva de un análisis de componentes principales. Este Índice

está comprendido entre 0 y 100 y está formado por variables relativas a las

condiciones de la vivienda; acceso a servicios públicos, como los de agua,

electricidad, recolección de residuos y teléfono; cuidado de la salud y seguros de

salud; educación del jefe de la familia y su cónyuge; años de escolaridad “perdidos”

por los hijos de 6 a 24 años de edad; ocupación del jefe de familia; propiedad de

bienes duraderos y composición demográfica de la familia.

Este enfoque multidimensional se inspiró en la experiencia colombiana en materia de

políticas sociales focalizadas, véase Perez Ribas et. al. (2010), y fue propuesto por los




108

consultores encargados de determinar el mecanismo más adecuado para la

focalización en los hogares más pobres.

De acuerdo con Perez Ribas et. al. (2010),

…en el programa Tekoporã adoptó inicialmente el método del Índice de Calidad de

Vida igual a 25, pero la aplicación de ese umbral bajo hizo que en la fase piloto el

número de beneficiarios seleccionados fuera inferior al de las personas estimadas

como extremadamente pobres de acuerdo con el mapa de la pobreza basado en el

IPG. No resulta sorprendente que en los cinco distritos piloto existiera una percepción

general de que numerosos hogares extremadamente pobres estaban siendo excluidosdel programa, lo que condujo a plantear numerosas quejas ante los comités de

selección. Como consecuencia, los administradores del programa elevaron el umbral

hasta llevarlo al de un Índice de Calidad de Vida inferior a 40.

El programa Tekoporã ha sido evaluado por Veras Soares et. al. (2008) en materia de

sus condicionamientos educacionales. Estos autores encontraron que el programa ha

sido notablemente eficaz en la permanencia de los niños en la escuela, pero no ha

sido suficientemente eficaz para asegurar que ellos, además, no estuvieran

involucrados en actividades laborales.

6.5. El programa “DARE” versus “Tools of the Mind”

El Programa DARE (Drug Abuse Resistance Education) fue desarrollado originalmente

por el Departamento de Policía de Los Angeles, EE.UU., el que envió a oficiales de

policía uniformados a los colegios a los efectos de enseñar las consecuencias que se

obtienen en la vida real como consecuencia del uso de drogas y de la participación en

actividades criminales. A pesar de tener una alta tasa de aprobación por parte de

profesores y padres, el DARE demostró una muy pequeña eficacia en modificar el

comportamiento inmediato y de largo plazo en la conducta de los estudiantes. La




109

conclusión es que muchos programas parecen estupendos en la teoría pero en la

práctica no funcionan bien, Bronson y Merryman (2009).

El comportamiento humano es extremadamente difícil de cambiar. Para los

académicos, las intervenciones que son capaces de cambiar el comportamiento del

15% de los estudiantes son extremadamente exitosas; incluso aquellas que tienen un

efecto sobre el 4% de los estudiantes pueden ser considerados bastante buenos, a

pesar de no haber influido sobre el 96% de los estudiantes, véase Bronson y

Merryman (2009).

Siguiendo a los mismos autores, éstos encontraron otro programa que sí funciona en

EE.UU.. Es llamado “Tools of the Mind” (“Instrumentos de la Mente”) y es un programa

que consiste en enseñar de manera diferente a los niños de pre-jardín y jardín. La

estrategia básica consiste en estructurar parte de las clases sobre juegos en los que

los niños planifican y ejecutan roles de actuación, como jugar a “la estación de

bomberos”, por un total de 45 minutos. Los niños deben estar focalizados por este

tiempo y si se apartan de sus roles planificados, la profesora pregunta ¿está eso

contemplado en tu planeamiento del juego? Al final, la profesora pone un CD de jugar

“a la limpieza” y los niños empiezan inmediatamente a limpiar el salón de clases.

Luego hacen “lectura en equipo” en la que los niños leen agrupados en pares. Uno, el

que tiene el dibujo de labios, habla; el otro, con el dibujo de orejas, escucha.

Posteriormente, dentro del par se intercambian los roles de leer y escuchar. Este

programa fue desarrollado en los 1990 por dos académicos Bodrova y Leong, véase

Bronson y Merryman (2009). Lo paradójico de este programa es que tiene excelentes

resultados en potenciar las capacidades y persistencia de esfuerzos de los

estudiantes, a pesar de que no genera una atracción inicial intuitiva, en contraste con

el programa DARE, que atrae a priori mucho, pero no tiene una efectividad realmentesignificativa en la modificación del comportamiento de los estudiantes.




110

El propósito de esta sección es ejemplificar lo mucho que es necesario aún investigar

y experimentar en técnicas de intervención que sean realmente efectivas. El programa

Instrumentos de la Mente ejemplifica también que los factores intraescuela pueden ser

cruciales a la hora de motivar a los niños a valorar y desarrollar capacidades que les

permitan continuar sus estudios y concentrarse en ellos hasta los estados más

avanzados del ciclo escolar.




111

7. Algunos costos sociales y simulaciones muy

agregadas

Los mayores años de educación están asociados a menores usos del sistema de

salud público, a mejores condiciones de vida económica (empleo e ingreso), y a

menores niveles de afectación de la pobreza, véase Tabla Nº.

Tabla Nº 24: Estratos educacionales y perfiles de vida, grupo etáreo de 20 a 60 años

Años de educación

<=9 años

<=11 años

y >9 años

<=12 años

y >11 años

<=18 años

y >12 años

Usan el sistema público de salud (% ) 58 54 39 18

Status de pobreza (%)

Pobre extremo 21 11 7 1

Pobre 19 12 10 4

No pobre 60 76 83 95

Ingreso laboral medio (miles de guaraníesmensuales)

765488 876099 1187071 2068379

Desocupación (%) 3 5 7 6


Los graduados de la educación media tienden a tener un ingreso que supera a los que

alcanzaron a terminar la educación escolar básica obligatoria en alrededor de 420 mil

guaraníes mensuales. En el año 2009 se graduaron de la educación escolar básica

obligatoria alrededor de 89 mil estudiantes. La deserción en el último tramo del ciclo

educaciónal con posterioridad al 9º y antes de graduarse en la educación medica es

acumulativamente igual al 8%. Por lo tanto, alrededor de 7.120 estudiantes que

terminaron el 9º no alcanzarán a terminar la educación media.




112

Esto representaría una recaudación inferior del Impuesto al Valor Agregado del orden

de USD 3,6 millones anuales. Es decir, para el Estado, desde el punto de vista

presupuestario, una inversión del orden de USD 3,6 millones que le permita reducir a

cero la deserción durante la educación media le permitiría recuperar total y

directamente la inversión a través de la recaudación tributaria sin contar los ahorros

que se generarían en los menores costos sanitarios y en las menores cargas públicas

adicionales derivadas de los mayores índices de pobreza asociados a no concluir el

ciclo de la educación media. Estos cálculos suponen una tasa de ahorro del 20%, un

multiplicador del PIB de 5, y un impuesto de IVA del 10%.




113

8. Conclusiones

En el Paraguay, se ha avanzado significativamente en la reducción de las tasas

globales de deserción escolar en la década del 2000, ya que las mismas han

disminuido consistentemente a lo largo de esos años, desde el 43% en 1999 al

29% en 2009. Sin embargo, las tasas de deserción escolar son todavía

relativamente altas, especialmente en el sector rural y en los estratos de

ingresos más bajos, aunque no se observan diferencias muy significativas por

género.

Las más altas funciones de riesgo se obtienen muestralmente para el sexto

grado y el noveno grado y la función de supervivencia, estimada por métodos

no paramétricos, indica que la deserción en el país es muy temprana, esto es,

el que deserta lo hace sin contar con los niveles suficientes de maduración de

la experiencia escolar. A diferencia de otros países, como el caso de Chile,

donde la función de supervivencia estimada se deteriora en el ciclo de la

educación media, en el Paraguay, el deterioro empieza en los tramos iniciales

de la educación escolar básica, conduciendo a un patrón de deserción más

negativo en sus consecuencias. El hecho de vivir en el sector rural deteriora

fundamentalmente la función de supervivencia escolar, lo que indica que el

problema es particularmente más grave en las áreas rurales.

La educación de los niños y jóvenes es una inversión rentable para los hogares

familiares y también lo es para el Estado y para la sociedad, ya que un año

adicional de estudio luego de concluir el colegio secundario rinde cerca del

12% en el país, el doble de lo que típicamente es capaz de rendir en países

más desarrollados. De esta forma, concluir la Universidad es capaz de retornar

un salario promedio mayor del orden del 70%, si consideramos un ciclo




114

universitario de 6 años. Adicionalmente, numerosos estudios, realizados con

encuestas longitudinales que no disponemos en el país, la mayor educación, y

en particular concluir el colegio secundario, puede traducirse en mejores

condiciones sanitarias de la población; en patrones de emancipación de la

juventud más tardíos, lo que permite que los jóvenes sean padres en

momentos más apropiados en sus ciclos de vida; en menores propensiones a

realizar actos criminales; en patrones de menores dependencia del sistema

público de salud y de los programas de ayuda alimentaria, social y de vivienda

del sector público; y también en tendencias de mayor compromiso en las

actividades cívicas, incluyendo el voto y la actuación como voluntarios en sus

comunidades. Estos estudios que puntualizan numerosos beneficios sociales

de la educación fueron ciertamente obtenidos con datos de otras realidades

pero pueden considerarse al menos como indicios de que estos beneficios

pueden ser características universales de los procesos educacionales de

calidad.

En este estudio también se encuentra, utilizando datos de la Encuesta de

Hogares, que los bajos niveles educacionales de la población se encuentran

asociados a mayores tasas de uso de los sistemas públicos de salud, a

patrones más acentuados de pobreza y a menores ingresos salariales medios.

En la estimación de una regresión logística se encuentra que la deserción

escolar en el país está asociada a los siguientes factores: (1) que el estudiante

sea padre o madre aumenta la probabilidad de deserción; (2) que el estudiante

viva con ambos padres, sólo con la madre o sólo con el padre, disminuye la

probabilidad de la deserción escolar; (3) si el ingreso per capita del hogar del

estudiante es más alto esta situación disminuye la probabilidad de la deserción,aunque esta variable sólo es significativa al 15%; (4) el mayor nivel educativo




115

del jefe de hogar del estudiante disminuye la probabilidad de deserción; (5) que

el estudiante viva en el sector urbano disminuye la probabilidad de deserción;

(6) que el estudiante sea hombre está asociado en los datos a una menor

probabilidad de deserción; (7) que en el hogar haya una mayor tasa de

ocupación no parece estar asociado a una menor deserción; (8) no resulta

significativa la variable ingreso per capita en el hogar elevada al cuadrado.

El desafío educacional seguirá siendo de todos los actores sociales, las

familias, la comunidad, los agentes del mercado y del Estado. Las familias que

deberán superar sus retos (amortizar sus “pasivos” y administrar y transferir

sus activos al niño y joven, en el vocabulario de Katzman y Filgueira (2001)), a

fin de invertir en la educación de sus hijos, lo cual implicará ciertamente un

gran esfuerzo económico pero sobre todo implica una fuerte valoración de la

educación como medio capaz de proporcionar las adecuadas vías de movilidad

social. El Estado, la comunidad y los agentes del mercado, deberán continuar

invirtiendo fuertemente en mejorar los establecimientos educacionales, en

construirlos donde la escuela está aún ausente, en la excelencia y la calidad

docente, en la pertinencia de los currículos y de los métodos educacionales, y

en la conexión entre los centros de educación y las oportunidades laborales. Si

alguna lección deja el fenómeno de la deserción escolar es que este es un

fenómeno multicausal, en el cual parte de la problemática proviene de los

núcleos familiares y parte desde el lado de la oferta de los establecimientos

educativos.

La multicausalidad y en particular las carencias de los hogares más pobres ha

llevado en América Latina a la implementación de diversos programas de

transferencias monetarias condicionadas, un ejemplo, de este tipo de




116

programas es el que se aplica en el país bajo el nombre de Tekoporã. Estos

programas pueden ayudar a aliviar la situación de algunas de las familias más

pobres pero no es muy claro que sean capaces por sí mismos de producir

niveles educacionales de mayor excelencia y pertinencia de la población.

La eficacia de estos programas en alterar las conductas humanas suelen ser

muy bajas, al punto que programas exitosos se consideran con tasas de efecto

del orden del 4%. Esto demuestra la gran persistencia que tienen los hábitos

de conducta humana y la dificultad de alterarlos con programas simples de

transferencias monetarias. Pueden también encontrarse experiencias como las

de “Tools of the Mind” (Instrumentos de la Mente) que son capaces de tener

tasas más altas de efectividad educacional, a pesar de que no tengan la

capacidad de generar mucha popularidad.

El esfuerzo educacional requiere de una economía vigoroza, capaz de crear

nuevos empleos estables de calidad. Si el crecimiento de la economía no es

capaz de producir estas oportunidades, los jóvenes continuarán migrando

hacia países que ofrezcan estas opciones de ocupación. En la

conceptualización de los programas sociales nunca hay que perder la

perspectiva de que es la capacidad de la economía para generar estos

empleos lo que puede finalmente graduar a las familias tanto de la pobreza

como de los propios programas de asistencia social.

Para el Estado, desde el punto de vista presupuestario, una inversión del orden

de USD 3,6 millones, que le permita reducir a cero la deserción durante la

educación media, le permitiría recuperar total y directamente la inversión a

través de la recaudación tributaria, sin contar los ahorros que se generarían en

los menores costos sanitarios y en las menores cargas públicas adicionales




117

derivadas de los mayores índices de pobreza asociados a no concluir el ciclo

de la educación media. Estos cálculos suponen una tasa de ahorro del 20%, un

multiplicador del PIB de 5, y un impuesto de IVA del 10%.

Podemos concluir a partir de los marcos conceptuales expuestos en este

trabajo, que intentar abordar una solución al problema de la deserción escolar

implica sobre todo pensar con inteligencia, con creatividad, podríamos decir

incluso, con amor, nuevas políticas sociales de fortalecimiento de las familias,

las que serán también de fortalecimiento de la infancia y de la adolescencia.

Pero no saldremos de esta crisis con artilugios fáciles, sin una reorientación

nueva y completa hacia los valores y los principios más fundamentales.




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La deserción escolar y sus costos en Paraguay

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