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Universidad de los Andes Facultad de Economía
El Fenómeno del Niño 1991-1992: Evidencia en la Acumulación de Capital Humano Adriana Camacho
Presentado por: Cindy Sofía Benedetti Henao1 (200910113) 1 Julio 2015
Resumen/Abstract
El Fenómeno del Niño es un evento climático recurrente que se manifiesta en Colombia a través de, principalmente, sequías. Este documento usa la exposición in-útero al Fenómeno del Niño entre 1991 y 1992 como un experimento natural. Se cuantifica el efecto de esta exposición sobre el desempeño académico. En particular, se cuantifica el efecto de haber estado expuesto durante la gestación. Adicionalmente, los efectos son cuantificados por trimestre de gestación. El efecto de haber estado expuesto durante el primer trimestre de gestación es positivo y significativo. Los resultados son heterogéneos cuando se miran por género y por zona (rural o urbana). Los canales por los cuales se transmite el choque son estrés y, específicamente en la zona rural, malnutrición. Si bien un efecto positivo parece ser un resultado contraintuitivo, se exponen motivos por los cuales podrían no serlo.
1. Introducción.
Desde que se presentó la hipótesis de “programación fetal” de David Barker, se han estado evaluando los efectos de choques in útero sobre variable de resultado de las personas. La motivación detrás de este campo de estudio radica, por una parte, en la posibilidad de que ciertos resultados en la vida de un individuo están influenciados, más allá de las decisiones tomadas durante su vida, por eventos antes de su nacimiento. Por otra parte, medir el impacto de choques in útero sobre resultados al nacer puede estar subestimando los efectos de dichos choques (Black, Devereux, & Salvanes, 2007).
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No obstante, aislar el efecto de estos sucesos no es una tarea sencilla. Esto se debe a que la exposición a los mismos puede no ser exógena; la exposición a ciertos choques puede depender de las características del hogar. Así las cosas, a la hora de estimar el efecto de un choque, se podría estar estimando el efecto de características no observables del individuo o su familia.
En ese orden de ideas, se necesitaría un escenario donde esa incertidumbre sea eliminada. Un experimento natural constituye un escenario de tal característica. Primero, los experimentos naturales son en su gran mayoría aleatorios. Es decir, predecir cuándo se van a presentar y su magnitud es difícil. Dentro de estos fenómenos se pueden contar hambrunas (Scholte, van den Berg, & Lindenboom, 2012), fenómenos climáticos (Rosales, 2014), (Aguilar & Vicarelli, 2011), entre otros. Para el caso del presente trabajo, se cuenta con el Fenómeno de El Niño presentado entre finales de 1991 y principios de 1992.
Adicional a cuantificar los efectos, se ha empezado a indagar cuál es el canal de transmisión. Un canal podría ser reducción de edad gestacional. (Glynn, Wadhwa, Dunkel-Schetter, Chicz-DeMet, & Sandmand, 2001). Este canal se ha probado usando eventos naturales (terremotos), que genera un choque de estrés a la madre gestante (Torche, 2011). Otro canal identificado por la literatura corresponde a la disminución en la ingesta de nutrientes por hambrunas (Scholte et al., 2012) y pérdida de ingresos vía pérdida de cultivos (Aguilar & Vicarelli, 2011)
En este estudio se cuantifica el efecto de haber estado expuesto in útero al Fenómeno de El Niño (de ahora en adelante, El Niño) ocurrido entre 1991 y 1992 en Colombia sobre el resultado de las pruebas de estado para el ingreso a la educación superior. Este evento se puede usar como un experimento natural, pues si bien es sabido que es un fenómeno recurrente, es difícil predecir su ocurrencia exacta y su intensidad. Además, qué tanto afecte a la población depende tanto de la intensidad del fenómeno como de lo vulnerable que ésta esté para afrontarlo.
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no se expusieron de forma voluntaria, ni su exposición estuvo determinada por sus características (observables o no) o las de sus familias. Aquí se podría argumentar que, dada la naturaleza recurrente de El Niño, se podría mitigar sus efectos toda vez las personas interiorizan la ocurrencia del evento. Por otra parte, también se podría argumentar que antes de la consolidación del fenómeno se emitieron alertas para la población, con el fin de prevenirla sobre la ocurrencia de El Niño. En otras palabras, existe la posibilidad de que las decisiones de los individuos no sean exógenas a El Niño.
Para este evento la evidencia no sustenta las preocupaciones anteriormente mencionadas. En cuanto al aprendizaje de las personas, no hay evidencia de que tal proceso se ha generado en la población colombiana. Lo anterior es especialmente cierto en las áreas rurales. Estas zonas son las más afectadas ante eventos climáticos y su afectación por fenómenos climáticos es recurrente. Estas condiciones de la zona rural resultarán claves más adelante en los resultados sobre la zona rural.
Sobre las alertas, tampoco se encuentra evidencia que sustente posibles advertencias sobre los efectos adversos de El Niño. Se buscó en la página Web de El Tiempo noticias relacionadas con el Fenómeno de El Niño durante el año 1991. Apenas se encontró una noticia antes del evento (en agosto) y máximo 2 noticias por mes hasta diciembre (El Tiempo, n.d.).
En ese orden de ideas, se debería poder encontrar el efecto de esta exposición, controlando por otras características mediante las variables económicas del estudiante que se encuentran en las bases de datos de la Prueba SABER 11 (pruebas que todo estudiante debe presentar para culminar bachillerato). Se encuentra un efecto positivo a la exposición durante el primer trimestre de gestación. Este efecto es robusto a diferentes especificaciones. También se encuentra un en ciertas especificaciones para la exposición durante el tercer semestre. Adicionalmente, el efecto es heterogéneo cuando se mira por género o por zona (urbano o rural).
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evaluar el efecto de haber estado expuesto in útero a este fenómeno para la acumulación de capital humano en el mediano plazo para el caso colombiano. Ejercicios similares se han realizado para Ecuador (Rosales, 2014) y para México (Aguilar & Vicarelli, 2011). Este artículo contribuye a la creciente literatura sobre los efectos de choques percibidos in útero y sobre una ya existente literatura de los efectos adversos que genera este evento climático sobre la población.
La estructura del presente documento es la siguiente. La sección 2 provee un contexto acerca del Fenómeno del Niño y la relevancia que tuvo el episodio presentado entre 1991-1992. La sección 3 revisa la bibliografía existente que resulte relevante para este trabajo. En la sección 4 se presenta una descripción de los datos a utilizar. La sección 5 se presenta la metodología y la sección 6 presenta los resultados. Posteriormente, se procede a examinar la robustez de los resultados (sección 7) y a una discusión sobre lo hallado (sección 8). La conclusión se presenta en la sección 9.
2. Contexto
2.1.El Fenómeno de El Niño/Oscilación del Sur
El Fenómeno El Niño/Oscilación del Sur (de ahora en adelante, ENOS) es un evento climático oceánico y atmosférico recurrente, que se presenta cada 3 a 8 años. Dicho evento tiene dos fases: El Niño y La Niña. El Niño consiste en un aumento de la temperatura en el este del Océano Pacífico Sur, que a su vez debilita las corrientes de aire (que van este a oeste). Este debilitamiento de las corrientes de aire a su vez cambia las corrientes oceánicas, influenciando la temperatura superficial del mar (ver Ilustración 1). Por su parte, La Niña es la fase fría del ENOS, que se caracteriza por una disminución de la temperatura en el este del Océano Pacífico Sur (Dijkstra, 2005).
El término “El Niño” fue usado originalmente para referirse a un fenómeno presentado en el Pacífico Sur, cuya intensidad máxima se alcanzaba en Diciembre. Dicho acontecimiento consistía en el calentamiento de las aguas superficiales, notado inicialmente por pescadores de las costas de Perú y Ecuador (NOAA, s. f.)Dado que este evento
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coincidía con las festividades cristianas de la Navidad y el Nacimiento del Niño Jesús, se le llamó a este fenómeno “El Niño” (Rosales, 2014).
El Niño se manifiesta en la costa oeste de Suramérica con intensas sequías y sequías en Indonesia. No obstante, si bien los efectos de este evento se manifiestan con mayor intensidad en países aledaños al Pacífico Sur, se han identificado impactos en lugares más alejados, como Zimbabue (Aguilar & Vicarelli, 2011). Específicamente en Colombia, El Niño se manifiesta con sequías en la Región Andina y en las costas Caribe y Pacífica. Por su parte, las precipitaciones tienden a permanecer estables en la Orinoquía y a aumentar en la Amazonía (Jiménez Morales, 2014).
2.2 El Niño 1991-1992.
El Niño se puede clasificar en 3 categorías dependiendo de la anomalía del calentamiento de las aguas superficiales en el este del Océano Pacífico Sur. Si la anomalía se encuentra entre 0.4°C y 1°C El Niño se considera débil. Una anomalía entre 1°C y 1.7°C corresponde a un evento El Niño moderado. Por su parte, para que El Niño sea catalogado fuerte la anomalía se debe ubicar entre 1.7° y 3°C (Jiménez Morales, 2014).
Bajo la clasificación descrita anteriormente, El Niño ocurrido entre 1991 y 1992 se considera moderado (el más fuerte registrado es aquél que ocurrió entre 1997 y 1998). No obstante, la clasificación no reflejan necesariamente el daño causado sobre el territorio (Jiménez Morales, 2014). Lo anterior se evidencia con los dos eventos El Niño mencionados en este párrafo. Si bien El Niño 1997-1998 tuvo mayor intensidad, se recuerda más aquél ocurrido entre 1991-1992.
3. Revisión de Bibliografía.
Literatura médica ha identificado efectos sobre el feto al estar una madre gestante expuesta a choque de estrés. La afectación del feto se puede dar bien vía dieta (menor ingesta de proteína) o vía hormonal (Couzin, 2002). La vía hormonal (respuesta al estrés) se
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manifiesta con mayor fuerza durante el primer trimestre de gestación. Según Glynn et al. (2001), a medida que avanza el embarazo, las madres tienden a responder menos sicológicamente a choques de estrés.
No obstante, la exposición a choques de estrés depende, en ciertas ocasiones, de las características intrínsecas de la mujer. Por eso, se han tomado fenómenos naturales, que en su mayoría son de naturaleza aleatoria, para eliminar este efecto. De esa forma, Torche (2011) logra evaluar el impacto de un choque de estrés (a saber, un terremoto) sobre peso al nacer vía reducción de la edad gestacional. Se encuentra un efecto negativo sobre el peso al nacer, y el efecto es mayor si se estuvo expuesto durante el primer trimestre de gestación.
No obstante, medir peso al nacer puede estar subestimando los efectos de un choque de estrés in útero (Black et al., 2007). De ahí la importancia de medir los efectos de estos choques sobre resultados que se presentan más adelante en la vida del individuo. Tal es el caso de Almond et al. (2008). Los autores miden cómo haber estado expuesto in útero al polvo radioactivo irradiado por la tragedia de Chernobyl afecta el desempeño escolar de niños en Suecia. Los autores encuentran un efecto negativo y significativo si la exposición se dio durante las semanas 8 a 25 del embarazo. Dicho período es clave para el desarrollo del cerebro. El canal identificado en este caso es destrucción de la cadena de ADN, un tema fuera del alcance de este trabajo.
Para lograr aislar el canal de malnutrición en el útero, Scholte et al. (2012) usan como experimento natural la hambruna holandesa entre 1944 y 1945. Este suceso les permite usar variación entre cohortes (personas que nacieron durante la hambruna y después) y variación al interior de cada cohorte. Lo anterior, en razón de la localización geográfica de la hambruna; sólo se presentó en la parte occidental de Holanda. Los autores encuentran una relación negativa entre haber estado expuesto durante el primer trimestre de gestación y resultados en el mercado laboral, mientras que las hospitalizaciones aumentan si el choque se vivió en los trimestres 2 o 3. Resultados similares sobre la salud mental se encuentran utilizando como experimento natural la Hambruna China entre 1959-1961 (Huang et al., 2012).
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También se ha usado inundaciones relacionadas con el ENOS durante la cosecha de maíz de durante 1998-1999 como experimento natural para evaluar el efecto a su exposición in útero. Aguilar & Vicarelli (2011), usando datos del programa de transferencia condicionada Oportunidades en México, encuentra un impacto negativo de haber estado expuesto in útero sobre habilidades cognitivas. Los autores prueban el canal de estrés in útero y también reducción de ingesta de proteína vía reducción de ingreso por pérdida de cosecha. Por último, estudian si las transferencias condicionadas contrarrestaron el efecto de El Niño, pero no encuentran evidencia que sustente esa afirmación.
Asimismo, para Ecuador también se realizó un ejercicio similar a Aguilar & Vicarelli (2011), pero esta vez usando inundaciones asociadas a El Niño 1997-1998. Rosales (2014), encuentra que niños expuestos durante el tercer trimestre in útero a las inundaciones derivadas de EL Niño son más propensos a nacer con bajo peso. Al mismo tiempo, hogares expuestos a estas inundaciones reportaron una disminución en su ingreso y consumo de alimentos. Finalmente, realiza pruebas de falsificación para descartar asuntos de selección en fertilidad y movilidad.
Para Colombia, se han usado choques de violencia como eventos aleatorios para evaluar el efecto de estrés in útero sobre los niños. Camacho (2008), utilizando un panel de madres que tuvieron más de un hijo en el período 1998-2003, encuentra que los niños que sufrieron choques de estrés in útero pesan en promedio 8.7 gramos menos. También, para el caso colombiano, se han usado choques de exceso o escasez de lluvia y aumentos o disminuciones en la temperatura como choques exógenos (Andalón, Azevedo, Rodríguez-Castelán, Sanfelice, & Valderrama, 2014). Andalón et. al (2014) prueban que haber estado expuesto in útero a un mes seco aumenta la probabilidad de que un bebe nazca con peso normal al nacer (>2500gr). Hasta donde la autora del presente documento tiene conocimiento, para el caso colombiano no se ha explotado la posibilidad de utilizar El Niño como experimento natural para evaluar choques in útero.
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literatura que evalúa los impactos in útero sobre resultados de los individuos. Adicionalmente, este trabajo aporta una nueva perspectiva sobre un fenómeno recurrente (e inevitable) desde otro punto de vista. Usualmente se contabiliza el efecto de este tipo de fenómenos sobre la economía calculando la pérdida de cultivos, destrucción de infraestructura, etc. Pero, yo quiero abordar el impacto de El Niño 1991-1992 sobre el costo de oportunidad. Personas que terminan su etapa escolar con bajo desempeño son más propensas a desertar de la educación superior. Por otra parte, puede que las personas afectadas in útero sobre este fenómeno ni siquiera alcancen a culminar el bachillerato, limitando así su potencial productivo durante su vida. En este orden de ideas, este es, hasta donde la autora tiene conocimiento, el primer estudio que intenta cuantificar el efecto de la exposición a El Niño in útero sobre variables de resultado después de nacer en Colombia.
4. Descripción de los datos.
En Colombia es obligatorio presentar un examen al finalizar el período escolar. Este examen se conoce como SABER 11 y es un requisito indispensable para obtener el título de bachiller, así como para poder acceder a la educación superior (técnica, tecnológica o profesional). Comúnmente es presentado mientras el estudiante cursa los últimos meses del grado 11 de bachillerato (último año del colegio). La prueba SABER 11 se realiza 2 veces al año, a saber, una vez por semestre.
SABER 11 evalúa diferentes áreas del conocimiento en una escala de 0 a 100. No obstante, por un buen desempeño en la prueba el puntaje puede llegar a ser de 127. De estas áreas se usarán sólo matemáticas, lenguaje, química y filosofía. Adicionalmente, mide el desempeño en pruebas de idiomas. Antes de 2007 se podía elegir el idioma a evaluar, pero a partir de ese año sólo se evalúa inglés. Por último se evalúan competencias interdisciplinares, llamadas medio ambiente y violencia y sociedad. Tanto inglés como las competencias interdisciplinares se evalúan en categorías, que han ido cambiando a lo largo del tiempo. Por tal motivo, se excluyen de este trabajo.
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2000 hasta el año 2013. Para este estudio, se tomarán los resultados entre 2005 y 2013. Esta decisión se toma con base a la edad de las cohortes a evaluar. Es decir, las personas que estaban en gestación durante El Niño 1991-1992 presentaron la prueba SABER 11 entre los años 2005 y 2013. Dentro de la cohorte a evaluar, se encuentras personas que estuvieron expuestas en diferentes momentos de su gestación y personas que, si bien estuvieron en útero durante septiembre de 1991 y febrero de 1992, por su ubicación geográfica no sufrieron afectación por sequía asociada a El Niño. Por ahora, se asumirá que las personas nacieron en el mismo municipio en el cual presentaron la prueba. Este es un supuesto fuerte y más adelante evaluará el impacto de este supuesto en los resultados reportados.
Las bases de datos de la prueba SABER 11 no sólo presentan información sobre el resultado de cada estudiante, sino también sobre características del individuo y de su hogar. Dentro de las variables del individuo se cuenta el género, la fecha de nacimiento, el municipio (y departamento) a la hora de presentar el examen, si pertenece a una etnia, colegio donde estudia, entre otras. En el caso de las variables del hogar, presenta información sobre el municipio de residencia del estudiante, nivel de ingreso del hogar, si los padres saben leer y escribir, número de hermanos en el hogar, número de cuartos en el hogar, entre otros.
En la Tabla 1 se presentan estadísticas descriptivas para ciertas variables de interés. Específicamente, se incluyen resultados sobre número de observaciones, media y desviación estándar para el género (ser mujer), si vive en cabecera municipal o zona rural, edad máxima y las pruebas de matemáticas, física, química y lenguaje. También se reportan estadísticas descriptivas para variables no continuas. Para dichas variables, la media ayuda a comprender mejor la composición de la muestra.
Por su parte, los datos sobre precipitaciones permiten identificar municipios que se vieron afectados por sequías asociadas a El Niño 1991-1992. Esta información fue facilitada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (IDEAM). Para el año 1991 se cuenta con información sobre precipitaciones para 791 municipios, mientras que para el año 1992 son 796 los municipios sobre los cuales se tiene
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información sobre precipitación. La afectación por sequía se definirá de la siguiente forma:
̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅
El subíndice c hace referencia a ciudad, mientras que el subíndice m hace referencia al mes y el subíndice a hace referencia al año. Entonces, mesniño para la ciudad c en el mes m del año a toma el valor de 1 si la precipitación registrada está más de una desviación estándar por debajo de la media histórica para ese mes en el municipio c. De igual manera, también se definirá si en los 9 meses anteriores hubo afectación por sequía.
En la Tabla 2 se muestra cuántos municipios sufrieron afectación por sequía durante El Niño 1991-1992. Como era de esperarse, el mayor número de municipios afectados por sequía asociada a El Niño se presentó en diciembre de 1991. Después de esa fecha, el número de municipios afectados disminuye.
Teniendo la fecha de nacimiento del estudiante, y asumiendo un periodo de gestación de 9 meses, se definirán los grupos de tratamientos de la siguiente forma. El primer grupo comprende a aquellas personas que únicamente durante su primer trimestre de gestación vivieron al menos un mes de sequía asociada a El Niño. El segundo grupo de tratamiento corresponde a personas que se vieron afectadas durante el segundo trimestre de gestación. Por último, el tercer grupo de tratamiento recoge a aquellas personas que durante su tercer trimestre de gestación fueron expuestas a El Niño. En la Tabla 3 se presentan cómo se divide la muestra por período de exposición.
Primeramente, se comprobará que la edad a la hora de presentar SABER 11 no difiera a través de grupos de tratamiento. Esto tiene como finalidad descartar que el impacto del choque sea sobre rezago escolar. Dado que cada semestre del año hay una ronda de la prueba, y basado en el período en que cada estudiante presentó la prueba, se
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calculó la edad que tendría cada persona si la prueba se hubiera realizado el 30 de junio (para el primer semestre) o el 31 de diciembre (para el segundo semestre). De esta manera, se obtuvo la edad máxima que tendría cada estudiante al momento de realizar la prueba. Esta variable se llamó edad. No hay diferencia significativa en la edad promedio de presentación de la prueba entre el grupo de tratamiento y control.
5. Metodología.
El modelo econométrico a estimar es el siguiente:
Donde
corresponde al puntaje obtenido por el estudiante i en el municipio m con fecha de nacimiento k
es una variable dicótoma que toma el valor de 1 si el estudiante tuvo un mes de afectación por sequía durante alguno de los trimestres indicados en el subíndice (cero de lo contrario)
es un vector de controles. En vista que la mayoría de las variables de características viene en variables categóricas, se generará una dummy por cada categoría. Como línea base se elegirá el menor nivel.
De esa forma, como grupo base para el ingreso del hogar se escogerá la categoría menor a 1 salario mínimo (SM). Los diferentes grupos de ingreso son: menor a un salario mínimo, entre 1 y 2 SM, entre 2 y 3 SM, entre 3 y 5 SM, entre 5 y 7 SM, entre 7 y 10 SM y mayor a 10 SM.
Para el SISBÉN, se escogerá el nivel 1 como grupo base. Las categorías siguientes son, nivel 2 SISBÉN, nivel 3 SISBEN, otra categorización de SISBEN y no categorizado.
El máximo nivel de educación logrado por el padre y la madre del estudiante se dividen en las siguientes categorías: ninguno, primaria incompleta, primaria completa, secundaria (bachillerato) incompleta, secundaria (bachillerato) completa, educación técnica o tecnológica incompleta, educación técnica o tecnológica completa, educación profesional incompleta, educación profesional completa y
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postgrado. El grupo base será ningún nivel de educación.
son dummys por año y mes de nacimiento para controlar por cualquier tendencia no observable que cambie en el tiempo. Esto con base a la existencia de tendencias de fertilidad en cada mes. (Camacho, 2008)
es una dummy que controla por características no observables que no cambian durante el tiempo dentro del departamento.
es un término de error, que se estima mediante cluster a nivel municipal. Lo anterior, pues es la especificación más usual en este tipo de estimaciones.
6. Resultados
En la Tabla 4 se presentan los resultados econométricos correspondientes al modelo (1). Como se puede apreciar en dicha tabla, haber estado expuesto durante el primer trimestre de gestación a El Niño 1991-1992 tiene un efecto positivo sobre el desempeño en las pruebas SABER 11. En particular para el caso de matemáticas, quienes estuvieron expuestos in útero a El Niño 1991-1992 durante su primer trimestre de gestación obtienen, en promedio, 0.192 puntos más. Haber estado expuesto durante el segundo o el tercer trimestre de gestación no tiene efecto alguno sobre el desempeño de los estudiantes.
Si bien estos resultados parecen, a priori, ser contraintuitivos, resultan no serlo. Entre otras razones, puede ser que el choque haya eliminado de la muestra a las observaciones más frágiles (Huang et al., 2012). De esta forma, la muestra comprende sólo los individuos más selectos. Esta argumentación se continuará en la sección de Discusión.
Adicionalmente, no sorprende el resultado sobre las variables de control. La línea base para el estrato es pertenecer a una zona rural no estratificada. Para el SISBEN, la línea base es pertenecer al nivel 1 (el más bajo). Por último, la línea base para los grupos de salario es que el ingreso familiar mensual sea inferior a un salario mínimo (aproximadamente 300 dólares en 2014). Como lo reportan los coeficientes en la Tabla 4, mejorar la situación económica del hogar (aproximada por estrato, nivel de SISBEN e ingreso familiar) afecta positivamente el desempeño del estudiante.
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En sintonía con lo que se esperaría a priori, a mayor nivel educativo de los padres, mejor desempeño del estudiante. El grupo base de las categorías de educación es que el padre (o la madre) no haya alcanzado ningún nivel educativo. En la Tabla 4 sólo se reporta, por razones de espacio, los coeficientes asociados a padre y madre con estudios profesionales completos
En la Tabla 5 se aprecian los resultados de una regresión similar a (1), pero con una interacción entre cada dummy de tratamiento y una dummy que toma el valor de 1 si el individuo es mujer. El modelo que se está estimando se puede escribir de la siguiente forma
En este caso, la variable M toma el valor de 1 si la persona es una mujer (cero de lo contrario). No se reporta en la tabla, pero se sigue controlando por el nivel educativo de los padres y se siguen incluyendo las proxies de situación económica del hogar. El hecho de ser mujer reduce el efecto positivo que presenta el haber estado expuesto durante el primer trimestre de gestación. Este resultado no es de extrañar, pues la literatura ya ha referenciado el hecho que los fetos masculinos son más débiles que los fetos femeninos. Una vez más, este tema se tratará a profundidad en la Discusión.
Una situación dónde el efecto durante el tercer trimestre sí resulta evidente se da cuando se corre un modelo dónde se explora la interacción entre estar expuesto in útero a El Niño y vivir en un hogar ubicado en una zona rural. El modelo econométrico asociado es como se presenta a continuación
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rural (cero de lo contrario). En la Tabla 6 se muestran los resultados del modelo inmediatamente anterior. Como se puede apreciar, el coeficiente asociado a la exposición in útero durante el primer trimestre de gestación se mantiene positivo y estadísticamente significativo. En cuanto a los términos de interacción entre vivir en una zona rural y la exposición a El Niño durante el primer trimestre de gestación impacta negativamente el desempeño del estudiante. De igual manera sucede con la interacción entre la exposición durante el tercer trimestre de gestación y vivir en zona rural. Lo interesante de estos resultados radica en que, para una persona en zona rural afectada durante el primer y el tercer trimestre de gestación, el efecto total de haber estado expuesto a El Niño resulta ser negativo.
7. Robustez
En aras de corregir por la ausencia de información respecto al municipio de nacimiento, en esta sección se expondrá lo siguiente. En primer lugar, como se mencionó anteriormente, se hará una corrección por selección de Heckman. Después, se correrán los modelos (1) y (2) para los grupos que se identifiquen con diferente probabilidad de haber migrado.
La corrección de Heckman se hará de la siguiente forma. Primeramente, usando datos proveídos por el DANE a IPUMS (University of Minnesota, 2014) correspondientes a una muestra del 10% representativa del censo de 2005, se estimará un modelo probit dónde la variable dependiente tomará el valor de 1 si la persona nació en el sitio donde fue encuestada para el censo (cero de lo contrario). Esta estimación se realizará para personas entre 16 y 18 años, pues es en ese rango de edad donde la mayoría de estudiantes presentan las pruebas SABER 11. Después, se guardará la estimación para cada individuo.
Una vez se obtiene este resultado, se promediará el valor predicho para cada municipio. Ese promedio será asignado correspondiendo al municipio donde cada estudiante reportó vivir al momento de presentar la prueba. Por último, se correrán los modelos (1) y (2), agregando como regresor el promedio de la probabilidad estimada por
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municipio de haber nacido en el municipio donde se encuestó para el censo.
Nótese que, en vista que es un promedio por municipio, este procedimiento se asemeja a incluir efectos fijos por municipio. En las Tablas 7 y 8 se muestran los resultados de la corrección por selección de Heckman para los modelos (1) y (2), respectivamente.
Como se puede observar en las tablas en cuestión, la significancia y el signo de los coeficientes asociados las variables de interés no varía una vez se realiza la corrección por selección de Heckman. Para el modelo (1), el coeficiente asociado a haber sido expuesto durante el primer trimestre de gestación a El Niño 1991-1992 sigue siendo positivo y significativo. Este resultado se mantiene cuando se observan los resultados para el modelo (2), donde también se mantiene el signo y la significancia de la interacción entre ser mujer y haber sido expuesto durante el primer trimestre de gestación. Si algo, el coeficiente de exposición al choque in útero durante el primer trimestre cobra significancia para más pruebas a comparación con los modelos estándar.
Con base en el dato con el que hizo la corrección por selección de Heckman, se realizó un histograma para la probabilidad estimada de haber nacido en el municipio donde se realizó la encuesta para el censo de 2005 (ver Gráfica 1). Con base en dicho histograma, se separó la muestra en 4 grupos: probabilidad menor a 0.7, entre 0.7 y 0.8, entre 0.8 y 0.9 y mayor a 0.9. A continuación, se procedió a estimar los modelos (1) y (2) para cada uno de los grupos mencionados anteriormente2.
En la Tabla 9 se presentan los resultados para el modelo (1) estimado en personas que vivan en municipios donde el promedio de la probabilidad de haber nacido en el municipio donde se le encuestó sea menor a 0.7. Cómo es de observar, en varias ocasiones la variable de exposición durante el primer trimestre de gestación pierde su significancia. Al mismo tiempo, para municipios donde la probabilidad de vivir en el municipio donde se nació es mayor a 0.8, el coeficiente asociado a la exposición durante el tercer trimestre de gestación cobra significancia estadística.
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Por su parte, estimando el modelo (2) para los diferentes grupos de probabilidad, los resultados varían con respecto a la estimación original. Específicamente, para el primer intervalo (probabilidad menor a 0.7), el coeficiente asociado a estar expuesto durante el primer trimestre de gestación mantiene su signo y su significancia para las pruebas de biología, química y lenguaje. Para los intervalos de probabilidad entre 0.7 y 0.8 y entre 0.8 y 0.9, se mantiene el efecto positivo de haber estado expuesto a El Niño durante el primer trimestre de gestación. En escasas ocasiones el término de interacción entre ser mujer y haber estado expuesta a El Niño 1991-1992 retiene su significancia.
En otras palabras, los municipios cuyos individuos tienen mayor probabilidad de haber migrado a otro sitio a la edad de presentar la prueba SABER 11 (es decir, tienen menor probabilidad de vivir a la edad entre 16 y 18 años en el municipio donde nacieron) son aquellos para los que se presenta el efecto positivo de haber sido expuesto in útero durante el primer trimestre de gestación. De esta manera, cabe la posibilidad que las familias, ante El Niño 1991-1992, hayan migrado a lugares donde terminaron con unas mejores condiciones que las que habrían tenido de no haberse presentado el evento climático. En otras palabras, el efecto positivo puede deberse a las mejores condiciones de desarrollo en las que se desenvolvió el estudiante al sitio al cual migró su familia a raíz del choque climático.
Ahora bien, llama la atención los resultados de la estimación del modelo (2) para el intervalo de probabilidad mayor a 0.9 (ver Tabla 10). Lo anterior, pues el coeficiente asociado a estar expuesto durante el primer trimestre de gestación pierde su significancia. Este resultado es totalmente coherente con lo encontrado hasta ahora. Es decir, para municipios con una baja probabilidad de haber migrado a la edad de 16 años, no se encuentra efecto alguno de la exposición in útero a El Niño. De esa manera, el efecto positivo de haber estado expuesto in útero durante el primer trimestre de gestación se observa sólo para municipios dónde la migración es mayor. Si bien esta no es una comprobación perfecta de si hubo migración a raíz del fenómeno climático en cuestión, sí ilustra un tema sobre el cual valdría la pena profundizar.
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Adicionalmente, se realizó el ejercicio de estimación por intervalos de probabilidad para el modelo (3). Las estimaciones correspondientes se exponen en la Tabla 11. Los resultados para el grupo de probabilidad menor a 0.7 varían respecto a la estimación original, pero esto puede deberse al bajo número de observaciones. Para los grupos de probabilidades entre 0.7 -0.8 y 0.8-0.9, los resultados no varían en mayor medida de aquellos reportados en la estimación original.
Sin embargo, cuando se estima el modelo (3) para el grupo de probabilidad mayor a 0.9 aparece un resultado interesante (ver tabla 11). En esta estimación el coeficiente asociado a exposición a El Niño durante el tercer trimestre de gestación es positivo y significativo. En vista que afectaciones por baja ingesta de nutrientes se manifiestan con mayor intensidad durante el tercer trimestre de gestación, el signo positivo asociado a
8. Discusión
Como se mencionó en la sección anterior, los resultados de las regresiones parecen ser contraintuitivos, pero este no es necesariamente el caso. A continuación, se expondrán ciertos argumentos que validan los resultados.
En primer lugar, la muestra puede ser selecta. Es decir, sólo los individuos más fuertes (o resistentes), efectivamente nacieron y terminaron la etapa escolar. Ya se conoce que las madres gestantes espontáneamente terminaran embarazos con baja probabilidad de dejarles nietos (Huang et al., 2012). En otras palabras, pudo haberse presentado una disminución en los nacimientos, bien vía abortos espontáneos o vía menor número de fecundaciones. Además, Huang et. al. (2012) muestran que estar expuesto in útero puede mejorar ciertos resultados, y eso se debe a selección de la muestra.
Más aún, el menor número de fecundaciones pudo deberse a una menor actividad sexual a raíz del evento climático. Disminución en la actividad sexual a causa de una ola de calor ya ha sido documentada (Wilde, Apouey, & Jung, 2014). Si bien la manifestación de El Niño es a través de disminución en el régimen de lluvia, su causa es un aumento de
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temperatura.
Evidencia de este suceso es el hecho que, comparando las personas que presentaron las pruebas SABER 11 nacidas en el año 1991 y 1992, disminuye el número de nuevas observaciones si se compara entre 1990 y 1991. No obstante, esta disminución en el número de nuevas observaciones no es concluyente, pues se podría deber a una menor tasa de natalidad. Se descarta una disminución en la tasa de inscripción, pues existe un aumento en la tasa bruta de escolaridad que coincide con la elevación del gasto público y descentralización introducidas por la Constitución de 1991 (Gaviria, 2010).
Adicionalmente, y en sintonía con la naturaleza de las pruebas SABER 11, pudo suceder que sólo los individuos más resistentes de la muestra culminaron exitosamente el bachillerato y, por ende, presentaron la prueba. En Colombia, como se mencionó anteriormente, las pruebas SABER 11 son obligatorias para quién desee obtener el título de bachiller. Pero, el bachillerato es obligatorio. Dicho de otra manera, el individuo puede decidir no culminar sus estudios. De esta forma, la selección de la muestra no se da al momento de nacer (o de la fecundación), sino a la hora de decidir si seguir en el sistema educativo o no. Wilde et. al. (2014) encuentran un aumento del número de años de escolaridad para personas que sufrieron un choque de calor al momento de su concepción.
Para dar luces sobre el posible sesgo de selección, se consultaron datos de defunciones para menores de un año (Departamento Administrativo Nacional de Estadística, 1979-1998). Pero, hacer inferencia estadística, especialmente para el período de interés resulta imposible. Lo anterior, pues el dato para el año 1991 está mal medido y no es consistente con la tendencia en el tiempo, sólo cuando se colapsa el grupo de cero a diez años. Cuando se realiza lo anterior, se observa un aumento para los años 1991 y 1992 en la razón entre defunciones femeninas versus defunciones masculinas. Nótese que, como los fetos masculinos son más débiles que los femeninos, un choque que genere debilitamiento de los individuos afectará más a los hombres que a las mujeres. De ahí que un aumento en la razón descrita pueda ser señal de una muestra selecta. Sin embargo, la calidad de la información disponible no es la adecuada para probar la hipótesis antes mencionada.
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Si se quisiera probar la hipótesis de selección de la muestra de una manera más rigurosa, se ha de disponer de mejores datos. Concretamente, son necesarios datos de nacimientos, defunciones fetales y defunciones de menores de un año que estén lo más desagregada posible a nivel geográfico y por varios periodos de tiempo. Lo anterior, pues pueden probarse dos manifestaciones de la selección. La primera, y más evidente, resulta una interrupción de la tendencia en el tiempo en el momento de presentarse (manifestarse) el choque. La segunda es una interrupción de la tendencia que lleva el nivel geográfico. Es decir, no importa el indicador agregado, sino el comportamiento a nivel local.
Pasando ahora a los resultados para las zonas rurales, Arthi (2014) argumenta que, cuando los empleos escasean, el costo de oportunidad de un joven de permanecer en el colegio versus abandonar la escuela y salir al mercado laboral disminuye. En otras palabras, ante una menor demanda por mano de obra en el campo, el costo de oportunidad de ir a la escuela disminuye. Lo anterior es más relevante para los hombres, y no tanto así para las mujeres (Arthi, 2014).
Para presentar algo de evidencia en torno a esta situación, se revisó información sobre el aporte en términos porcentuales al PIB de cada departamento por parte del sector agrario, con precios constantes de 1994 (Departamento Nacional de Estadística, 1990-2005). Resulta de interés las variaciones después de haberse presentado El Niño, pues la agricultura muestra los resultados de la falta de lluvias después del choque. Es decir, al recoger la cosecha se sabe el efecto de una disminución en el régimen de lluvias. Entre el año 1991 y 2005 se presentó 5 veces El Niño (1991-1992, 1994-1995, 1997-1998, 2002-2003, 2004-2005). Hubo cuatro departamentos que, a pesar de representar un alto aporte al sector agrario nacional, la variación de la contribución a este sector disminuye debido a un aumento en el PIB minero de cada departamento. Tales departamentos se excluyen de la muestra (Arauca, Casanare, La Guajira y Cesar).
Los resultados para los departamentos que más contribuyen al total nacional en la producción agrícola (Antioquia, Cundinamarca, Huila, Magdalena, Meta, Santander, Tolima y Valle), en la mayoría de las veces, coincide con lo que se esperaría después de
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una disminución en el régimen de lluvias; disminución en su participación en el PIB departamental. Este resultado también se presenta para varios departamentos en los que la lluvia disminuye ante El Niño, y para aquellos departamentos en los que las precipitaciones no deberían disminuir, no parece haber variación en la participación del sector agrario en el PIB departamental.
En este caso, una disminución en el régimen de precipitación hace más atractivo dejar de laborar en el campo para dedicarse a otras actividades; dedicarse, por ejemplo, a labores que no generen estrés o riesgo para la madre gestante. En ese orden de ideas, las madres pudieron haber tenido un mejor cuidado pre-natal del que hubieran tenido en situaciones corrientes, resultando así en un mejor desempeño de su hijo.
En contraste, y según lo expuesto en la Tabla 7, el efecto de vivir en zona rural y haber estado expuesto in útero a El Niño durante el primer o tercer trimestre tiene un efecto negativo. La disminución en la participación del PIB agrícola dentro del PIB departamental puede explicar el resultado. Aguilar & Vicarelli (2011) encuentran que, ante un choque negativo de ingreso en el campo, se presenta una disminución entre 10%-15% de ingesta de alimentos para hogares afectados por El Niño. Desafortunadamente, los datos no permiten diferenciar si los resultados del campo se deben a un choque de ingreso o a una disminución en las condiciones sanitarias. Para probar dichos canales, se requiere información sobre el tipo de cosecha de la familia, el periodo de recolección del cultivo, dependencia del hogar al cultivo, condiciones sanitarias del hogar, entre otros.
Ahora bien, durante el transcurso de la vida de su hijo, los padres pueden tomar medidas para reforzar o revertir un choque adverso (Lee, 2011). Estas diferencias varían, naturalmente, según el set de preferencias (incluidas las sociales) de los padres. En otras palabras, los padres pueden decidir, en caso de tener un hijo en situación de desventaja, invertir más recursos en nivelar las habilidades de ese hijo. O, por el contrario, pueden invertir más esfuerzos en aquellos hijos que, comparado con el que está en una situación de desventaja, tienen más posibilidades de salir adelante.
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Pero, estas decisiones sobre en qué hijo invertir más, no sólo están determinadas por la vulnerabilidad de cada hijo, sino también por el género. De Vreyer et al. (2011), usando como experimento natural la plaga de langosta en Malí durante 1987-1989, identifican que haber nacido en el año de 1988 (cuando la plaga fue más pronunciada), disminuye la tasa de inscripción en el colegio. Esta disminución es más pronunciada para hombres que para mujeres. En contraste, no hay impacto aparente de haber estado nacido durante ese año sobre el desempeño en las notas para los hombres, pero sí hay un efecto negativo sobre las notas para las mujeres.
Según los autores, esta diferencia en desempeño se le puede atribuir al hecho que la educación de los hombres es considerada más prioritaria que la de las mujeres. Entonces, en tiempos de escasez de comida (como resulta después de una invasión de langosta), se le puede dar prioridad a los hombres. O, si se afecta el ingreso del hogar, se puede decidir retirar a las hijas del colegio.
Estas decisiones se deberían ver reflejadas en el ratio mujer/hombre de los alumnos que presentan la prueba SABER 11. Si varios padres decidieron retirar a sus hijas del colegio, pero no así a los hijos, se esperaría encontrar una disminución en la razón mujer/hombre. Se revisó el comportamiento de la razón mujer/hombre para los diferentes años de nacimiento de quienes presentaron la prueba SABER 11. Si bien parece haber una disminución en el ratio, este resulta ser estadísticamente igual a cero. De esta forma, no hay evidencia de una disminución de la razón mujer/hombre para el período escolar. Una vez más, se requiere mejor calidad de datos para probar qué tipo de inversiones realizaron los padres que refuercen o aminoren los efectos del choque.
9. Conclusión
En el presente trabajo se cuantificó el efecto de El Niño 1991-1992 sobre el desempeño en las pruebas SABER 11. Esta aproximación es novedosa, en cuanto los efectos de este fenómeno natural normalmente se han cuantificado sobre la economía (Caicedo, 2007), o se ha medido la afectación que genera sobre la agricultura (Ruiz
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Cabarcas, 2012). Adicionalmente, este trabajo contribuye a la creciente literatura sobre el impacto de choques in útero sobre resultados que se presentan a lo largo de la vida.
Se usó el método de diferencias simples, pues por la fecha de nacimiento se podía diferenciar aquellos individuos que habían sido expuestos a El Niño in útero. Además, dicha exposición es de naturaleza aleatoria. Los resultados indican que la afectación se generó durante el primer trimestre de gestación y, en ciertos casos, durante el tercer trimestre. Lo anterior da luces sobre el canal. Por un lado, afectaciones de estrés impactan durante el primer trimestre (donde la madre es, sicológicamente, más vulnerable). Por otro lado, los efectos por malnutrición en el útero tienden a manifestarse con mayor intensidad durante el tercer trimestre de gestación. El signo de la exposición durante el primer trimestre de gestación es positivo y significativo. Por su parte, el signo de la exposición durante el tercer trimestre, para las especificaciones donde cobra relevancia estadística, es en su mayoría, negativo.
Adicionalmente, se corrigió por la falta de información respecto al municipio de nacimiento del estudiante mediante una corrección por selección de Heckman y corriendo los modelos (1) y (2) para diferentes grupos de probabilidad estimada de haber nacido en el municipio donde se le realizó la encuesta para el censo de 2005. La corrección por selección de Heckman no modifica los resultados. Por su parte, los resultados sí varían cuando se estiman los modelos para diferentes intervalos de probabilidad. En otras palabras, parece haber cierta evidencia que apunta hacia una posible migración y hacia el canal de disminución de ingesta de alimentos.
Asimismo, se presentaron unas posibles respuestas a la aparente paradoja del signo positivo correspondiente a la exposición. Primeramente, se discutió la hipótesis de sesgo en la muestra. Es decir, el hecho que sólo los individuos más fuertes (o resistentes) sobrevivieron. No obstante, por falta de datos no se pudo profundizar más sobre este tema.
Aparte, también se trabajó la hipótesis de una disminución en el costo de oportunidad versus salir a trabajar. Especialmente en el campo, si se arruinan las cosechas,
23
la demanda por mano de obra disminuye. De esta manera, las madres gestantes habrían tenido mejores cuidados prenatales. Se presentó evidencia para esta hipótesis. Esto es, el resultado para urbano y rural no es homogéneo. En cambio, para inversiones por parte de los padres que compensen o afiancen el efecto del choque la evidencia no resulta concluyente. Tampoco se aseverar si los padres prefieren invertir en la educación de los hombres, en detrimento de la educación de las hijas.
Para futuras investigaciones queda la tarea de corregir el problema de selección de la muestra en cuanto a lugar de nacimiento. En el año 2015 se debería realizar un censo poblacional en Colombia. De él se podría realizar un ejercicio, contando con el lugar de nacimiento, sobre probabilidad de haber cursado estudios secundarios, o incluso profesionales.
24
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27
Tablas y Gráficas.
Ilustración 1: Movimiento de Aguas Superficiales y Temperatura en el Este del Océano Pacífico Sur
Fuente: (NOAA’s Fisheries Collection, s. f.)
Tabla 1: Estadísticas Descriptivas para Variables de Interés
Variable Observaciones Media Desviación
estándar Mínimo Máximo
mujer 525352 0.5366554 0.498655 0 1
edad_maxima 525352 17.72834 1.19562 12.6653 22.33265
mat 525352 45.46259 9.729393 0 121.49
filo 525352 42.5774 8.866503 0 91.23
quimica 525352 45.96045 7.295866 0 118.8
lenguaje 525352 46.87904 7.872243 0 101.71
area_rural 492535 0.192108 0.393958 0 1
estrato3 496200 2.058474 1.045997 0 6
educacion del padre4 498371 10.39002 4.089621 0 17
educacion de la madre 498371 10.92063 3.438057 0 17
ingreso familiar mensual5 498370 2.234579 1.249324 1 7
Fuente: Instituto Colombiano para el Fomento de la Educación Superior (2014), cálculos propios
3
Estrato toma los valores 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, Del 1 al 6 hace referencia a los 6 estratos. 0 hace referencia hogares en zona rural no estratificada.
4
Esta variable (al igual que educación de la madre) toma los siguientes valores: 0 (ningún nivel educativo) 9 (primaria incompleta). 10 (primaria completa), 11 (secundaria incompleta). 12 (secundaria completa), 13 (educación técnica o tecnológica incompleta), 14 (educación técnica o tecnológica completa), 15 (educación profesional incompleta), 16 ((educación profesional completa), 17 (postgrado),
5
Esta variable toma valores del 1 al 7. Las 7 categorías son: menos de 1 SM, entre 1 y 2 SM, entre 2 y 3 SM, entre 3 y 5 SM, entre 5 y 7 SM, entre 7 y 10 SM, más de 10 SM.
28 Tabla 2: Número de Municipios Afectados por Baja Precipitación durante El Niño 1991-1992
Mes/Año
Número de Municipios
sep-91 155
oct-91 541
nov-91 148
dic-91 604
ene-92 110
feb-92 108
Fuente:(Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, 2014), cálculos propios.
Tabla 3: Exposición a El Niño 1991 – 1992
Trimestre 1 Trimestre 2 Trimestre 3
Frecuencia Porcentaje Frecuencia Porcentaje Frecuencia Porcentaje
No 280,700 53.43 287,894 54.8 282,926 53.85
Sí 244,655 46.57 237,461 45.2 242,429 46.15
Total 525,355 100 525,355 100 525,355 100
29 Tabla 4: Resultados Modelo (1)
(1) (2) (3) (4)
VARIABLES
matemá-tica filosofía química lenguaje
Exposición Trim. 1 0.192*** 0.197*** 0.102** 0.027
[0.066] [0.053] [0.043] [0.042]
Exposición Trim. 2 -0.007 -0.151** -0.083** -0.098**
[0.050] [0.066] [0.035] [0.040]
Exposición Trim. 3 -0.035 -0.099 -0.058 -0.015
[0.063] [0.062] [0.041] [0.046]
Estrato 1 0.780** 1.093*** 0.062 -0.047
[0.325] [0.281] [0.206] [0.245]
Estrato 2 1.395*** 1.432*** 0.415* 0.430*
[0.323] [0.278] [0.214] [0.244]
Estrato 3 2.103*** 1.908*** 0.882*** 0.945***
[0.339] [0.287] [0.228] [0.254]
Estrato 4 3.502*** 2.765*** 1.855*** 1.953***
[0.388] [0.355] [0.283] [0.336]
Estrato 5 4.926*** 3.432*** 2.493*** 2.785***
[0.489] [0.471] [0.294] [0.429]
Estrato 6 6.126*** 4.763*** 3.322*** 4.158***
[0.501] [0.398] [0.430] [0.363]
Sisbén Nv. 2 -0.038 -0.046 -0.085** 0.065*
[0.046] [0.044] [0.040] [0.038]
Sisbén Nv. 3 -0.103 -0.148 -0.189*** 0.076
-0.038 -0.046 -0.085** 0.065*
Padre con Estudios
Profesionales completos 1.837*** 1.364*** 1.534*** 1.511***
[0.089] [0.073] [0.075] [0.047]
Madre con Estudios
Profesionales completos 3.103*** 2.774*** 2.634*** 2.377***
[0.106] [0.102] [0.082] [0.087]
Entre 1 y 2 SM6 0.222*** -0.093** -0.012 0.220***
[0.057] [0.045] [0.042] [0.032]
Entre 2 y 3 SM 0.690*** 0.061 0.221*** 0.597***
[0.065] [0.058] [0.065] [0.048]
Entre 3 y 5 SM 1.686*** 0.392*** 0.905*** 1.073***
[0.084] [0.068] [0.078] [0.052]
Entre 5 y 7 SM 2.837*** 0.910*** 1.661*** 1.737***
[0.164] [0.144] [0.108] [0.089]
Entre 7 y 10 SM 4.356*** 1.739*** 2.536*** 2.592***
[0.145] [0.097] [0.088] [0.127]
Más de 10 SM 6.628*** 2.937*** 3.810*** 3.806***
[0.174] [0.118] [0.227] [0.093]
Constant 40.920*** 38.626*** 43.021*** 43.976***
[0.369] [0.310] [0.230] [0.260]
Observations 496,196 496,196 496,196 496,196
R-squared 0.153 0.076 0.122 0.133
Efectos fijos por municipio SI SI SI SI
6
30 Tabla 5: Resultados Modelo (2)
(1) (2) (3) (4)
VARIABLES
matemá-
tica filosofía química lenguaje
Exposición Trim. 1 0.332*** 0.263*** 0.172*** 0.087
[0.112] [0.077] [0.064] [0.058]
Exposición Trim. 2 0.026 -0.123* -0.100** -0.036
[0.062] [0.072] [0.049] [0.043]
Exposición Trim. 3 -0.045 -0.083 -0.081 -0.001
[0.070] [0.060] [0.063] [0.053]
Exposición Trim. 1
X Mujer -0.275** -0.121 -0.135* -0.111**
[0.114] [0.083] [0.074] [0.056]
Exposición Trim. 2
X Mujer -0.063 -0.052 0.033 -0.116***
[0.054] [0.049] [0.048] [0.039]
Exposición Trim. 3
X Mujer 0.017 -0.030 0.042 -0.025
[0.113] [0.076] [0.075] [0.054]
mujer -2.333*** 0.313*** -0.855*** 0.224***
[0.107] [0.090] [0.075] [0.055]
Constant 42.267*** 38.448*** 43.515*** 43.850***
[0.354] [0.311] [0.238] [0.259]
Observations 496,196 496,196 496,196 496,196
R-squared 0.160 0.069 0.118 0.124
Efectos fijos por
municipio SI SI SI SI
Controles de situación
económica SI SI SI SI
Controles de educación de los
padres SI SI SI SI
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
31 Tabla 6: Resultados Modelo (3)
(1) (2) (3) (4)
VARIABLES matemática filosofía química lenguaje
Exposición Trim. 1 0.324*** 0.285*** 0.203*** 0.132***
[0.077] [0.063] [0.056] [0.046]
Exposición Trim. 2 -0.006 -0.144** -0.102** -0.085*
[0.057] [0.073] [0.044] [0.048]
Exposición Trim. 3 0.064 -0.045 0.014 0.063
[0.063] [0.060] [0.054] [0.049]
Exposición Trim. 1
X Rural -0.686*** -0.438*** -0.509*** -0.522***
[0.069] [0.097] [0.096] [0.053]
Exposición Trim. 2
X Rural -0.043 -0.020 0.037 -0.088
[0.078] [0.076] [0.078] [0.073]
Exposición Trim. 3
X Rural -0.418*** -0.232*** -0.307** -0.325***
[0.087] [0.074] [0.140] [0.085]
Constant 41.699*** 39.888*** 44.001*** 44.572***
[0.372] [0.300] [0.235] [0.260]
Observations 489,468 489,468 489,468 489,468
R-squared 0.153 0.073 0.120 0.132
Efectos fijos por
municipio SI SI SI SI
Controles de situación
económica SI SI SI SI
Controles de educación de los
padres SI SI SI SI
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05,
32 Tabla 7: Resultados de la corrección por selección de Heckman para el modelo (1)
(1) (2) (3) (4)
VARIABLES
matemá-tica filosofía química lenguaje
Exposición Trim. 1 0.184*** 0.276*** 0.167*** 0.104**
[0.046] [0.054] [0.034] [0.046]
Exposición Trim. 2 -0.043 -0.070 -0.051 -0.038
[0.040] [0.054] [0.039] [0.038]
Exposición Trim. 3 -0.066 0.010 -0.013 0.049
[0.057] [0.046] [0.043] [0.044]
pscore 1.545*** 1.492*** 2.334*** -0.492
[0.380] [0.394] [0.309] [0.327]
Constant 37.510*** 37.115*** 41.188*** 42.751***
[0.512] [0.540] [0.442] [0.399]
Observations 462,823 462,823 462,823 462,823
R-squared 0.131 0.060 0.101 0.112
Efectos fijos por
municipio SI SI SI SI
Controles de situación
económica SI SI SI SI
Controles de educación de los
padres SI SI SI SI
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
33 Tabla 8: Resultados de la corrección por selección de Heckman para el modelo (2)
(1) (3) (5) (6)
VARIABLES matemática filosofía química lenguaje
Exposición Trim. 1 0.333*** 0.343*** 0.243*** 0.170***
[0.059] [0.062] [0.049] [0.056]
Exposición Trim. 2 0.002 -0.042 -0.057 0.016
[0.064] [0.054] [0.045] [0.051]
Exposición Trim. 3 -0.061 0.025 -0.037 0.065
[0.073] [0.057] [0.043] [0.054]
pscore 0.898** 1.240*** 1.861*** -0.565
[0.375] [0.346] [0.315] [0.348]
Exposición Trim. 1
X Mujer -0.285*** -0.119* -0.140*** -0.122**
[0.067] [0.064] [0.053] [0.059]
Exposición Trim. 2
X Mujer -0.074 -0.048 0.021 -0.102**
[0.059] [0.054] [0.042] [0.049]
Exposición Trim. 3
X Mujer -0.011 -0.035 0.044 -0.039
[0.064] [0.060] [0.058] [0.052]
mujer -2.317*** 0.310*** -0.847*** 0.230***
[0.053] [0.057] [0.052] [0.047]
Constant -2.317*** 0.310*** -0.847*** 0.230***
[0.053] [0.057] [0.052] [0.047]
Observations 462,823 462,823 462,823 462,823
R-squared 0.161 0.068 0.119 0.124
Efectos fijos por
municipio SI SI SI SI
Controles de situación
económica SI SI SI SI
Controles de educación de los
padres SI SI SI SI
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
34 Gráfica 1: Histograma para la probabilidad de haber nacido en el municipio donde se realizó la encuesta para el censo
de 2005
Fuente: (Instituto Colombiano para el Fomento de la Educación Superior, 2014) y (University of Minnesota,
2014), cálculos propios.
0
10
20
30
40
D
e
n
si
d
a
d
.6 .7 .8 .9 1
35 Tabla 9: Modelo (1) para individuos que vivan en municipios donde el promedio de la probabilidad de haber nacido en
el municipio donde se le encuestó sea menor a 0.7.
(1) (3) (5) (6)
VARIABLES matemática filosofía química lenguaje
Exposición Trim. 1 0.451 0.467 0.695*** 0.567*
[0.321] [0.425] [0.160] [0.301]
Exposición Trim. 2 -0.355 -0.154 -0.0603 -0.140
[0.407] [0.418] [0.255] [0.261]
Exposición Trim. 3 0.119 0.0508 -0.345 -0.515*
[0.253] [0.195] [0.335] [0.284]
Constant 38.31*** 36.71*** 44.85*** 43.98***
[2.317] [1.259] [1.303] [1.817]
Observations 6,287 6,287 6,287 6,287
R-squared 0.083 0.054 0.085 0.080
Controles de situación
económica SI SI SI SI
Controles de educación de los
padres SI SI SI SI
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
36 Tabla 10: Modelo (2) para individuos que vivan en municipios donde el promedio de la probabilidad de haber nacido
en el municipio donde se le encuestó sea mayor a 0.9.
(1) (3) (5) (6)
VARIABLES matemática filosofía química lenguaje
Exposición Trim. 1 0.147 0.203 0.181* 0.0469
[0.135] [0.135] [0.102] [0.113]
Exposición Trim. 2 -0.0505 -0.0164 -0.0934 0.0842
[0.114] [0.134] [0.0947] [0.0966]
Exposición Trim. 3 0.0129 0.0146 0.0338 0.0904
[0.144] [0.132] [0.0947] [0.105]
Exposición Trim. 1
X Mujer -0.285*** -0.119* -0.140*** -0.122**
[0.067] [0.064] [0.053] [0.059]
Exposición Trim. 2
X Mujer -0.0189 -0.0991 0.0657 -0.219**
[0.117] [0.114] [0.0915] [0.0951]
Exposición Trim. 3
X Mujer 0.177 0.0995 -0.0987 0.0711
[0.148] [0.145] [0.127] [0.118]
mujer -2.182*** 0.414*** -0.747*** 0.302***
[0.132] [0.121] [0.0992] [0.107]
Constant 41.42*** 37.76*** 43.26*** 43.18***
[0.493] [0.465] [0.319] [0.360]
Observations 101,333 101,333 101,333 101,333
R-squared 0.118 0.067 0.083 0.095
Controles de situación
económica SI SI
Controles de educación de los
padres SI SI
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
37 Tabla 11: Modelo (3) para individuos que vivan en municipios donde el promedio de la probabilidad de haber nacido
en el municipio donde se le encuestó sea mayor a 0.9.
(1) (2) (3) (4)
VARIABLES matemática filosofía química lenguaje
Exposición Trim. 1 0.446*** 0.474*** 0.390*** 0.477***
[0.136] [0.132] [0.104] [0.116]
Exposición Trim. 2 0.133 0.0761 0.0745 0.0898
[0.130] [0.130] [0.101] [0.111]
Exposición Trim. 3 0.420*** 0.302** 0.238** 0.456***
[0.131] [0.118] [0.0927] [0.109]
Exposición Trim. 1
X Rural -0.702*** -0.443*** -0.526*** -0.688***
[0.126] [0.131] [0.104] [0.108]
Exposición Trim. 2
X Rural -0.198 -0.125 -0.0550 -0.0839
[0.127] [0.117] [0.0847] [0.111]
Exposición Trim. 3
X Rural -0.404*** -0.259** -0.207** -0.452***
[0.113] [0.118] [0.0971] [0.106]
Constant 41.42*** 37.76*** 43.26*** 43.18***
[0.493] [0.465] [0.319] [0.360]
Observations 101,333 101,333 101,333 101,333
R-squared 0.118 0.067 0.083 0.095
Controles de situación
económica SI SI
Controles de educación de los
padres SI SI
Robust standard errors in brackets *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1