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Usando datos a nivel individual, en este trabajo se muestra que los alumnos que asisten a colegios con Financiamiento Compartido se desempeñan mejor en las pruebas Simce de Lenguaje, Matemática e Inglés, tienen mejores niveles de autoeficacia y sufren menos acoso escolar. En particular, usando tres métodos de estimación: mínimos cuadrado ordinarios (OLS), matching enpropensity score (PSM) y un método doblemente robusto (DR), se encuentra que asistir a un colegio con copago tiene efectos positivos y significativos del orden de 0.11, 0.19 y 0.33 desviaciones estándar en las pruebas cognitivas de lenguaje, matemática e inglés respectivamente. Los efectos tratamiento sobre las variables de autoeficacia y bullying son significativos y del orden de 0.06 y

Cuadro 10: - Multivalue Treatment Effects, controlando por puntaje Simce individual Variables 1 vs. 0 2 vs. 0 3 vs. 0 4 vs. 0 Autoeficacia general 0.03*** -0.00 0.01 0.07*** (0.01) (0.01) (0.02) (0.03) Formación Valórica 0.03* 0.01 -0.01 0.04** (0.01) (0.01) (0.02) (0.02) Disciplina -0.06*** -0.09*** -0.10*** -0.09*** (0.01) (0.01) (0.02) (0.03) Bullying Físico -0.02 -0.04*** -0.04*** -0.03 (0.01) (0.01) (0.02) (0.03) Bullying Verbal -0.00 -0.05*** -0.08*** -0.08*** (0.01) (0.01) (0.02) (0.02) Bullying Social -0.01 -0.04*** -0.04*** -0.06*** (0.01) (0.01) (0.02) (0.02) Bullying Electrónico -0.00 -0.03** -0.02 -0.03 (0.01) (0.01) (0.02) (0.02)

Prevalencia Bullying Físico -0.01 -0.06*** -0.08*** -0.09***

(0.01) (0.01) (0.01) (0.02)

Prevalencia Bullying Verbal -0.01 -0.06*** -0.10*** -0.10***

(0.01) (0.01) (0.02) (0.03)

Prevalencia Bullying Social -0.01 -0.03** -0.05*** -0.07***

(0.01) (0.01) (0.02) (0.02)

Prevalencia Bullying Electrónico -0.01 -0.01 -0.01 -0.01

(0.01) (0.01) (0.02) (0.02)

Errores estándar en paréntesis *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

0.05 desviaciones estándar aproximadamente. Dichos efectos son causales y no son generados por diferencias en características familiares.

Un ejercicio novedoso que se realiza en este trabajo es estimar efectos de tratamiento multinivel, siguiendo a Cattaneo (2010), de forma de considerar diferentes niveles de tratamiento según el monto cobrado a los padres. Los resultados de este análisis muestran que los efectos tratamiento, tanto de las variables cognitivas como no cognitivas, se relacionan directamente con el monto de copago. Sin embargo, la gradiente de pasar de una categoría a otra es mayor en el caso de las variables cognitivas, lo que podria significar, entre otras cosas, que estas varibles tienen una mayor proporción de costos variables o que es más costoso mejorar estas habilidades, por lo que se requiere mayor inversión.

Los resultados indican que en aquellos establecimientos que cobran montos menores a 0.5 USE, sus alumnos se desempeñan mejor en la prueba de matemática pero no obtienen mejores puntajes en la prueba de lenguaje, resultado coherente con los obtenidos por Saavedra (2013). Sin embargo, en este trabajo se muestra, además, que dichos alumnos se desempeñan significativamente mejor en la prueba de inglés, tienen mejores niveles de autoeficacia y declaran sufrir intimidaciones en menor frecuencia.

Como un ejercicio de robustez, se realizan los análisis anteriores pero controlando por el puntaje promedio Simce del establecimiento y el puntaje individual del alumno. Esto, con el propósito de comprobar si los efectos encontrados en habilidades no cognitivas nos entregan nueva información

o si están capturadas por las pruebas cognitivas de lenguaje y matématica, pruebas que se utilizan hoy en día para evaluar el rendimiento de los colegios. La evidencia encontrada indica que aún cuando se controla por estas habilidades cognitivas, en particular por el Simce de Lenguaje, las demás variables considerada en este estudio, como inglés, autoeficacia y bullying, permanecen significativas. Los efectos encontrados son de menor magnitud, lo que puede tener relación con la evidencia de complementariedad entre las habilidades; habilidades cognitivas fomentan el desarrollo de habilidades no cognitivas, y viceversa.

A pesar de que en este trabajo no se puede responder a la pregunta de por qué pagan los padres, de los resultados obtenidos se podría pensar que pagan, si no es por los resultados en las pruebas Simce tradicionales, por inglés o un mejor clima escolar. También podrían estar pagando por atributos que no se están evaluando, como infraestructura deportiva.

El desafío que se plantea es evaluar la calidad de las escuelas más allá de los resultados que obtienen en las pruebas estandarizadas de lenguaje y matemática. El sistema educativo no está generando la información necesaria sobre otras habilidades que están siendo formadas en la escuela, dado que se centra exclusivamente en la medición de conocimientos académicos. El Simce Inglés, Educacion Física y TIC (Tecnologías de la Información), implementados recientemente en el país, constituyen importantes avances en esta línea.

La evidencia encontrada refuerza la idea de que es necesario ampliar el ámbito de acción de las escuelas, ya que existen habilidades poco atendidas en las salas de clases que son susceptibles de ser desarrolladas hasta la juventud y tienen gran impacto en el éxito académico y laboral de las personas. Es importante, por lo tanto, mejorar la institucionalidad vigente en el área de educación escolar, generando incentivos coherentes y que impulsen el desarrollo de una mejor oferta educativa.

Referencias

[1] Abramovay, M. (2005). “Violencia en las escuelas: Un gran desafío”. OEI-Revista Iberoameri- cana de educación. 38. Mayo-agosto 2005.

[2] Anand, P., Mizala, A. y Repetto, A. (2009), “Using School Scholarships to Estimate the Effect of Government Subsidized Private Education on Academic Achievement in Chile,” Economics of Education Review, Vol 28: 370-381.

[3] Arzola, M.P. y Troncoso, R. (2013). “Indicadores de Inclusión socioeconómica en el sistema escolar chileno”. Instituto Libertad y Desarrollo.

[4] Bandura, A. (1993). “Perceived self-efficacy in cognitive development and functioning”. Edu- cational Psychologist, 28, 117-148.

[5] Base de Datos de la Agencia de Calidad de la Educación [2011-2012]. Santiago, Chile. [6] Bassi, M. , Busso, M. , Urzúa, S. y Vargas, J. (2012). "Desconectados: Habilidades, educación

y empleo en América Latina" IDB Publications 79498, Inter-American Development Bank. [7] Bravo, D. y Quintanilla, X. (2001). “Allowing co payments in a voucher system: The case of

Chile”, Departamento de Economía. Universidad de Chile.

[8] Brunello, G., y Schlotter, M. (2011). “Non Cognitive Skills and Personality Traits: Labour Market Relevance and their Development in Education & Training Systems”. IZA Discussion Paper No 5743. Institute for the Study of Labor.

[9] Busso, M., DiNardo, J. y McCrary, J. (2009). “Finite Sample Properties of Semi- parametric Estimators of Average Treatment Effects”. University of Michigan, Department of Economics (June).

[10] Busso, M., DiNardo, J. y McCrary, J. (2013). “New evidence on the fini-

te sample properties of propensity score reweighting and matching estimators”.

http://emlab.berkeley.edu/˜jmccrary/BDM2013.pdf.

[11] Castroand, D. S., Sanchez, Z. M., Zaleski, M., Alves, H. N., Pinsky, I.,y Caetano, R., (2012). “Sociodemographic characteristics associated with binge drinking among Brazilians”. Drug Alcohol Depend, 126(1-2), 272-276.

[12] Cattaneo, M. (2010). “Efficient Semi parametric Estimation of Multi-valued Treatment Effects under Ignorability”. Journal of Econometrics 155, 138–154

[13] Cattaneo, M. D., Drukker, D M. y. Holland, A.D. (2013). “Estimation of multivalued treatment effects under conditional independence”. Stata Journal 13: 407–450.

[14] Cunha, F., Heckman, J., Lochner ,L.y Masterov, D.V. (2006). “Interpreting the Evidence on Life Cycle Skill Formation”. En E. Hanushek y F. Welch, editores. Handbook of the Economics of Education, 1(12): 697–812, Amsterdam: North-Holland.

[15] Cunha, F. y Heckman, J. (2010). “Investing in our Young People”. NBER Working Papers 16201. National Bureau of Economic Research, Cambridge.

[16] Cunha, F., Heckman, J. y Schennach, S. (2010).”Estimating the Technology of Cognitive and Noncognitive Skill Formation". Econometrica, Vol.78(3), pp. 883-931.

[17] Dehejia, R. H. y Wahba, S.(1997) “Causal Effects in Non-Experimental Studies: Re-Evaluating the Evaluation of Training Programs,” in Rajeev H. Dehejia, ed., Econometric Methods for Program Evaluation, Cambridge: Harvard University, 1997, chapter 1.

[18] Elliott, E.S. y Dweck, C.S. (1988). “Goals: An approach to motivation and achievement”. Journal of Personality and Social Psychology, 54(1), 5-12.

[19] Gallego, F. (2002) “Competencia y resultados educativos: Teoría y evidencia para Chile”. Cuadernos de Economía, Año 39, N°118, pp.309-352.

[20] Gallego, F. (2006) “Voucher-school competition, incentives, and outcome: Evidence from Chi- le”. Department of Economics MIT.

[21] Gallego, F.y Hernando, A. (2009), "School Choice in Chile: Looking at the Demand Side". Preliminar. Documento de Trabajo Nº 356, Instituto de Economía, PUC.

[22] Heckman, J., Stixrud, J, y Urzúa, J. (2006) "The Effects Of Cognitive and Noncognitive Abilities On Labor Market Outcomes and Social Behavior," Journal of Labor Economics, 2006, v24(3,Jul), 411-482.

[23] Hirano, K., e Imbens, G. (2004). “The Propensity Score with Continuous Treatments. In Applied Bayesian Modeling and Causal Inference from Incomplete-Data Perspectives”, ed. Andrew Gelman and Xiao-Li Meng, 73-84. Hoboken, NJ: John Wiley and Sons.

[24] Hirano, K., Imbens, G. y Ridder, G. (2003). “Efficient estimation of average treatment effects using the estimated propensity score”. Econometrica 71: 1161–1189.

[25] Hsieh, C. y Urquiola, M. (2003) “When schools compete, how do they compete? An assessment of Chile´s nationwide school voucher program”. Working paper 10008, National Bureau of Economic

[26] Hsieh, C. y Urquiola, M. (2006). “The effect of generalizad school choice on achievement and stratification: Evidence from Chile’s school voucher program” Journal of Public Economics, 90, 1477-1503.

[27] Imbens, G.( 2000). “The Role of the Propensity Score in Estimating Dose-Response Functions”. Biometrika 87, no. 3 (September): 706-710.

[28] Imbens, G., y Wooldridge, J. (2009). “Recent developments in the econometrics of program evaluation”. Journal of Economic Literature 47: 5–86.

[29] Jargosky, P. (1996). “Take the money and run: Economic segregation in U.S. Metropolitan areas”. American Sociological Review, 61(6), 984-998

[30] Jenkins, J. (2007). “English as a Lingua Franca: attitude and identity”. Oxford: Oxford Uni- versity Press

[31] Lara, B. Mizala, A. y Repetto, A. (2009). “The effectiveness of private voucher education: evidence from structural school switches” Centro de Economía Aplicada, Universidad de Chile. Working paper 263.

[32] Lechner, M. (2001). “Identication and estimation of causal e¤ects of multiple treatments under the conditional independence assumption”. In Econometric Evaluation of Labour Market Policies, ed. Michael Lechner and Friedhelm Pfeiffer, 43-58. ZEWEconomic Studies 13. New York: Springer-Verlag.

[33] Leondari, A. y Gialamas, V. (2002). “Implicit theories, goal orientations, and perceived compe- tence: impact on students´ achievement behavior”. Psychology in the Schools, 39(3), 279-291. [34] McEwan, P.J. y Carnoy, M. (2000). "The Effectiveness and Efficiency of Private Schools in

Chile’s Voucher System", Educational Evaluation and Policy Analysis, Vol. 33: 213-239. [35] Miller, J. W., Naimi, T. S., Brewer, R. D., y Jones, S. E. (2007). “Binge drinking and associated

health risk behaviors among high school students”. Pediatrics, 119(1), 76-85.

[36] Mizala, A. y Romaguera, P. (2000). “School Performance and Choice: The Chilean Experien- ce”, Journal of Human Resources, Vol. 35(2): 392-417.

[37] Mizala, A. y Romaguera, P. (2003), "Equity and educational performance". Documento de trabajo, Nº 136, Santiago de Chile, Centro de Economía Aplicada, , Universidad de Chile. [38] Mizala, A., Romaguera, P. y Ostoic, C. (2004), “Equity and achievement in the Chilean

school choice system”, Documento de trabajo, Nº 185, Santiago de Chile, Centro de Economía Aplicada, Universidad de Chile.

[39] Mizala, A y Torche, F. (2012). “Bringing the schools back in: the stratification of educational achievement in the Chilean voucher system”. International Journal of Educational Develop- ment.

[40] Paredes, R., Opazo, M., Volante, P., y Zubizarreta, J.R. (2013). “Financiamiento Compartido en la educación psubvencionada chilena”. Borrador

[41] Pintrich, P. R. y De Groot, E. V. (1990). “Motivational and self-regulated learning components of classroom academic performance”. Journal of Educational Psychology, 82(1), 33-40. [42] Robins, J., y Rotnitzky, A.. (1995). “Semiparametric E¢ ciency in Multivariate Regression Mo-

dels with Missing Data”. Journal of the American Statistical Association 90, no. 429 (March): 122-129.

[43] Saavedra, C. (2013). “Efecto del Financiamiento Compartido sobre el Rendimiento Escolar”. Tesis Magíster de Economía Aplicada, Escuela de Ingeniería Universidad de Chile.

[44] Sapelli, C. y Vial, B. (2002). “The performance of private and public schools in the Chilean voucher system”, Cuadernos de Economía, Vol. 39(118): 423-454.

[45] Seidlhofer, B. (2005). “English as a lingua franca”. ELT Journal, 59, 339-341.

[46] SENDA, Ministerio del Interior y Seguridad Pública , Noveno Estudio Nacional de Drogas en Población Escolar 2011.

[47] Skaalvik, E.M. (1997). “Self-enhancing and self-defeating ego orientation: Relations with task and avoidance orientation, achievement, self-perceptions and anxiety”. Journal of Educational Psychology, 89(1), 71-81.

[48] Smiley, P.A. & Dweck, C.S. (1994). “Individual differences in achievement goals among young children”. Child Development, 65(6), 1723-1743.

[49] Urzúa, S. (2008). "Racial Labor Market Gaps: The Role of Abilities and Schooling Choices." Journal of Human Resources 43(4): 919-971.

[50] Valenzuela, J.P., Bellei, C., y De los Ríos, D. (2008). “Evolución de la segregación socioeco- nómica de los estudiantes chilenos y su relación con el Financiamiento Compartido”. Santiago de Chile: Departamento de Estudios y Desarrollo. División de Planificación y Presupuesto. Ministerio de Educación de Chile.

[51] Vial, B. (1998). “Financiamiento Compartido de la Educación”. Cuadernos de Economía 35 (106),325–342.

[52] Widdowson H.G. (1993). “The ownership of English”. TESOL Quarterly, Vol. 28, No. 2 (Sum- mer, 1994), pp. 377-389. URL: http://www.jstor.org/stable/3587438 .

[53] Wooldridge, J. (2002. “Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data”. Cambridge: MIT Press, 2002.

A.

Anexos

A.1.

Estadísticas descriptivas

Cuadro A.1: - Estadísticas descriptivas para establecimientos particulares subvencionados con y sin FC, octavo básico 2011

Sin FC Con FC Media Desv. est. N Media Desv. est. N Matrícula Total 225.24 192.26 886 337.22 211.24 1664 Matrícula Básica 259.73 233.8 886 421.51 295.63 1664 Matrícula Media 150.83 109.97 241 230.57 171.44 1121 Simce Matemática 242.58 24.28 887 264.62 24.86 1665 Simce Lenguaje 243.32 25.55 888 259.65 24.73 1667 Escolaridad Promedio Padre 8.81 2.08 875 12.14 1.89 1658 Escolaridad Promedio Madre 9.01 2.13 875 12.21 1.84 1658 Ingreso promedio Hogar 218401.3 163413.5 875 465558.8 241240.9 1658 Cobro promedio - - - 17598.68 166647.11 1667 Fuente: Elaboración Propia en base a datos del Simce 2011

Cuadro A.2: - Estadísticas descriptivas para establecimientos particulares subvencionados con y sin FC, tercero medio 2012

Sin FC Con FC Media Desv. est. N Media Desv. est. N Matrícula Total 239.55 170.51 285 342.40 219.2 1207 Matrícula Básica 376.27 269.89 201 462.2 311.69 1082 Matrícula Media 181.77 146.3 285 253.95 196.12 1207 Puntaje Comprensión lectora inglés 39.75 7.35 284 50.71 11 1207 Puntaje Comprensión auditiva inglés 38.98 8.68 284 52.38 13.59 1207 Puntaje total Simce inglés 39.47 7.82 284 51.75 12.18 1207 Escolaridad Promedio Padre 9.68 1.94 286 12.53 1.82 1206 Escolaridad Promedio Madre 9.84 1.93 286 12.56 1.69 1206 Ingreso promedio Hogar 276540.5 153785 286 536808.1 261545.6 1206 Cobro promedio - - - 23190.25 22987.28 1207

Cuadro A.3: - Características de alumnos en establecimientos con y sin FC, tercero medio 2012

Colegio sin FC Colegio con FC Media Desv. est. N Media Desv. est. N Educación padre básica 0.18 0.38 13273 0.08 0.27 68190 Educación padre media incompleta 0.15 0.36 13273 0.12 0.33 68190 Educación padre media completa 0.29 0.45 13273 0.36 0.48 68190 Educación padre TP incompleta 0.02 0.14 13273 0.04 0.20 68190 Educación padre TP completa 0.04 0.20 13273 0.11 0.31 68190 Educación padre univ. incompleta 0.02 0.13 13273 0.04 0.20 68190 Educación padre univ. completa 0.03 0.18 13273 0.10 0.30 68190 Educación padre postgrado 0.00 0.06 13273 0.01 0.12 68190 Educación madre básica 0.16 0.37 13273 0.08 0.27 68190 Educación madre media incompleta 0.15 0.36 13273 0.12 0.32 68190 Educación madre media completa 0.32 0.47 13273 0.40 0.49 73426 Educación madre TP incompleta 0.02 0.15 13273 0.04 0.21 68190 Educación madre TP completa 0.06 0.24 13273 0.15 0.36 68190 Educación madre univ. incompleta 0.01 0.11 13273 0.03 0.16 68190 Educación madre univ. completa 0.03 0.17 13273 0.08 0.27 68190 Educación madre postgrado 0.00 0.04 13273 0.01 0.09 68190 Ingreso Hogar 281820.2 288045.8 13273 481151.9 435572.7 68190 Número de Libros igual a 0 0.04 0.19 12944 0.02 0.12 67003 Número de Libros entre 0 y 10 0.27 0.44 12944 0.14 0.35 67003 Número de Libros entre 10 y 50 0.49 0.50 12944 0.49 0.50 67003 Número de Libros entre 50 y 100 0.13 0.34 12944 0.21 0.41 67003 Número de Libros mayor a 100 0.07 0.25 12944 0.14 0.35 67003 Preescolar 0.56 0.50 10533 0.69 0.46 56412 Etnia 0.21 0.41 13273 0.09 0.28 68190 Repeticiones 0.24 0.42 12908 0.16 0.37 66890 Expectativas Universidad 0.47 0.50 12441 0.58 0.49 64148 Expectativas Educ. Técnico Profesional 0.28 0.45 12441 0.18 0.40 64148

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