Boom de extracción de oro frente a los niveles de escolaridad en Colombia

(1)

Daniel Ricardo Vanegas Rojas | Universidad de los Andes | 01 de diciembre de 2015

Boom de Extracción de Oro frente

a los Niveles de Escolaridad en

Colombia

Universidad de los Andes Economía

Daniel Ricardo Vanegas Rojas drvanegasr12@hotmail.com

Memoria de Grado 201014172

Palabras Clave: Minería, Oro, Escolaridad, Educación, Colombia.

(2)

Tabla de contenido

Resumen ... 1

Introducción ...2

Revisión de Literatura ... 6

El Caso Australiano ... 6

El Caso Brasileño ... 8

El Caso de Burkina Faso ... 9

El Caso de Tanzania ... 10

El Caso Colombiano ... 11

Descripción de las Variables ... 15

Metodología ... 16

Resultados ... 19

Conclusiones ... 22

Anexos ... 25

Bibliografía ...30

RESUMEN

La extracción de oro en Colombia ha tenido una bonanza en los años 2008-2009 muy importante derivada de los aumentos de los precios del metal con aumentos de 156%. Esto ha generado que los ingresos de la nación provenientes de este sector gocen de aumentos significativos. La distribución de las regalías en Colombia establecen qué el 56% de los ingresos provenientes de estas que no sean asignados son dirigidos a gastos en educación. Esto nos permitiría inferir que la asistencia escolar y la calidad escolar han aumentado en los últimos años provenientes de la producción aurífera. Sin embargo, los niveles de escolaridad en las zonas mineras en Colombia y en el mundo se ven afectados por diferentes factores asociados a la extracción minera. En el mundo, los efectos generalizados derivados de la actividad minera generan una disminución de los niveles de escolaridad tanto por desplazamiento a otros lugares del país, como por desplazamiento a otros sectores productivos por falta de políticas estatales proporcionando elementos para proteger el capital humano. En el caso colombiano, los efectos de la extracción de oro en los niveles de escolaridad de preescolar, primaria y secundaria son negativos debido a que se da un movimiento del sector educativo a otros sectores productivos generado por el aumento

(3)

de ingresos provenientes de la extracción. El objetivo de este estudio se deriva de estudiar si existe una relación entre la producción de oro per cápita y una menor asistencia escolar en los municipios mineros. El estudio se realiza en dos periodos, de 2008-2009 donde se registra un crecimiento alto de la producción minera y 2010-2012 donde se observa una estabilización de los crecimientos de la producción minera. Se comparan ambos periodos donde se puede concluir que en periodos con mayor crecimiento de extracción, el efecto de este a la asistencia escolar es mayor a los años con mayor estabilidad de la producción. Esto posiblemente se debe a factores de aumento de precios en la educación y bajos ingresos familiares los niños dejan de asistir a las entidades educativas.

INTRODUCCIÓN

En los años 2008 y 2009 en Colombia se ha visto un aumento de la producción de oro en el territorio (ver gráfica 1) donde esta extracción ha tenido un crecimiento de 156%1 entre 2001 y 2011 (Ibáñez & Laverde, s.f.). Según el informe estadístico de la Unidad de Planeación Minero Energética (UPME), la extracción de minerales metálicos, desde el año 2000 hasta el 2009, tuvo un crecimiento de un 92%2 a precios constantes del año 2000. Paralelamente, las carencias del sistema educativo en el país han creado una reducción de la calidad del capital humano en el país. Según Delgado: “Las deficiencias del sistema educativo en materia de acceso, calidad y pertinencia han sido ampliamente reconocidas y su necesidad de reforma se ha constituido en una de las prioridades de sucesivos gobiernos, especialmente en las dos últimas décadas, buscando dar cumplimiento al mandato de la Constitución de 1991 que consagra la educación como un derecho y le asigna al Estado la responsabilidad de garantizar su cubrimiento y calidad.” (Delgado Barrera, Enero 2014).

Gráfica 1. Producción de Oro en Gramos 2004-2013.

1_{Los Municipios Mineros en Colombia: características e impactos sobre el desarrollo Pg 1} 2

(4)

Fuente. Unidad de Planeación Minero-Energética Producción de Oro en Gramos Trimestral.

El objetivo de este trabajo es analizar la relación entre las actividades de extracción minera y los niveles de escolaridad. La hipótesis que se espera demostrar es que existe una relación directa negativa entre las actividades extractivas de oro y una menor asistencia escolar. Al darse una mayo extracción de oro tiene como consecuencia una tasa de escolaridad más baja en estos municipios y un deterioro del capital humano. Para llevar a cabo este análisis se tendrán en cuenta los 335 municipios del territorio colombiano donde se extrajo oro en los periodos 2008-2012. En el gráfico 2 se encuentran los lugares dónde se extrae oro, plata y carbón y el ingreso total municipal en el año 2007 y así observar las zonas donde se concentra la extracción aurífera donde se evidencia una relación positiva entre las zonas de extracción con los ingresos totales de los municipios.

Gráfica 2. Zonas de Extracción de Oro, Plata y Carbón en Colombia.

0 2000000 4000000 6000000 8000000 10000000 12000000 14000000 16000000 18000000 20000000

(5)

Fuente: Anexo Gráfica No. 8 Ingreso Total Municipal Ibáñez & Laverde (s.f.).

Este aumento de la producción aurífera genera mayores ingresos por regalías en los municipios donde “El sector (minero) aportó en 2008 1,2 billones de pesos a la economía, en 2011 generó 1,6 billones de pesos (…). En 2012, las regalías generadas por el sector minero fueron cercanas a los 2 billones de pesos (…)” (UPME (Unidad de Planeación Minero Energética), 2014), donde los recursos procedentes de la minería deben ser utilizados para cubrir las necesidades básicas de la población en términos de salud, educación, agua potable y saneamiento básico. Se cree que es evidente que ante un aumento de la extracción minera dentro de estos municipios, se generará un aumento de los ingresos que van a percibir estos y se piensa que esto tendrá como consecuencia un aumento de los niveles de escolaridad.

(6)

Sin embargo, debido a la situación económica de los mismos, va a generar que los individuos decidan no terminar sus estudios en los grados más altos para poder ir a las minas a trabajar, teniendo como consecuencia una disminución de la calidad del capital humano. “(…) Los niños están menos en las instituciones educativas donde hay mayor explotación de oro. En otras palabras, la explotación de oro incrementa el absentismo escolar, donde los estudiantes usan parte de su tiempo para ir a laborar en actividades mineras.” (Zabsonré, Agbo, Somé, & Haffin, Abril 2015) Tal es el caso de las minas en Queensland en Australia, las minas de Pará en Brasil o las minas en Burkina Faso donde se observa un efecto negativo de los niveles de escolaridad de las zonas con influencia de extracción minera, señalado en los siguientes apartados de este texto. Es importante generar un aumento de la calidad del capital humano para que los beneficios de estos se vean transmitidos a la calidad de vida de los pobladores y su producción sea mayor y más eficiente. Igualmente, se tiene que buscar un método de medir el impacto de la utilización de las regalías en pro de la educación de los municipios mineros.

Se realizó un modelo econométrico con datos transversales en dos periodos (2008-2009 y 2010-2012) dónde se observan los efectos inmediatos como 4 años después. Esto se realizó tomando como referencia el trabajo de Ibáñez y Laverde (s.f.) sobre el impacto de la minería en el desarrollo de los municipios, dónde se tiene en cuenta como variable dependiente el número de estudiantes a total grados como también los estudiantes por niveles de escolaridad en diferentes grados como preescolar, primaria y secundaria (Provenientes de la base del CEDE por Entidad educativa) en cada uno de los municipios del país lo cual va ser explicado por la extracción de oro y variables de control mediante los datos de extracción de Oro (datos provenientes de la UMPE trimestrales por municipio).

Este estudio quiere brindar bases frente a posibles políticas en municipios mineros para mejorar la calidad del capital humano en estos y, de esta manera, generar una mejor calidad de vida en aquellas zonas. Este tipo de estudios, enfocados únicamente en la asistencia escolar no se ha realizado en Colombia; políticas especiales se deben realizar en estas zonas de extracción para incentivar la asistencia escolar y mejorar la calidad del capital humano. Igualmente se observó el efecto de extracción de oro en el puntaje del Saber 11 (Anteriormente conocido como ICFES) por municipio y no se permite concluir si el efecto de la extracción minera afecta a los promedios por municipios.

(7)

REVISIÓN DE LITERATURA

En este orden de ideas se observó qué sucedió internacionalmente con los niveles de escolaridad en los municipios mineros, específicamente en Australia (de 2003 a 2009), Brasil (2000 a 2011), Burkina Faso (2009) y Tanzania (2008), y así sentar bases para realizar el estudio pertinente para el territorio colombiano. Mundialmente hay más casos donde se evidencia un efecto similar de los anteriormente descritos sin embargo, y para efectos de este estudio, se buscó un caso de una zona que se encuentra en un país que tiene políticas institucionales más fuertes que Colombia (Como es el caso de Australia) y países con falencias institucionales como son el caso de Brasil, Burkina Faso y Tanzania los cuales representan parcialmente la realidad de Colombia. De esta manera poder analizar diferentes factores que pueden influenciar la menor asistencia escolar teniendo un común denominador, la extracción minera, y evidenciar el impacto que tiene esta extracción al ausentismo escolar.

En estos casos se evidencia una relación de la extracción minera en los niveles de escolaridad de la zona de influencia, derivado de distintos factores: 1) La falta de estabilidad presencial de los trabajadores de las minas genera un bajo nivel de escolaridad en estas zonas (Cómo es el caso de Australia) y 2) la falta de institucionalidad por parte del estado deriva también en una baja tasa de escolaridad (Cómo es el caso de Brasil, Burkina Faso y Tanzania) los cuales son descritos más adelante.

El Caso Australiano

Australia se ha visto beneficiado por el aumento de los precios y el crecimiento de la producción de los minerales en el estado de Queensland, donde contiene la zona minera más grande de todo el país. Sólo en dos años, desde 2003-2004 a 2005-2006, los precios del carbón australiano se duplicaron desde $53.63 a $125.163 por tonelada y el valor total de las exportaciones de carbón aumentó de un 248,6%1 desde $7,2 billones a $17,91 billones. De la misma manera, la contribución de la extracción del carbón a las exportaciones del estado de Queensland pasó de 29,5%4 a 41%2 en estos mismos periodos, generando un crecimiento económico importante. (Petkova, Lockie, Rolfe, & Ivanova, 2014)

3_{Rural Society Volume 19, Number 3, Pg 211} 4

(8)

Ahora bien, el crecimiento de la extracción minera en estas zonas contribuyó a la migración de personas a zonas remotas del Estado y generó construcción de municipios dedicados principalmente a la extracción.5 (Petkova, Lockie, Rolfe, & Ivanova, 2014) Este factor acompañado por una tasa impositiva más alta para las compañías, generó que se diera una política de Fly-in/Fly-out (FIFO)6 generando un movimiento de capital humano muy fuerte en estos municipios mineros. Esto, al final, generó un bajo porcentaje de retención de niños en las aulas es muy bajo debido al alto movimiento de capital humano derivado de las condiciones específicas de los municipios.

“Las Escuelas de Blackwater y Coppabella experimentaron una recesión ya que las familias fueron reemplazados por hombres solteros. (...) Todo el año ha habido nuevos niños en las clases; Estoy enseñando tres clases y todo el año ha habido niños que van y

vienen. Uno fue a Singleton; el padre tenía un buen trabajo en las minas allí y toda la

familia se trasladó con él. Otros se trasladaron a Mackay mientras el papá se queda

aquí, dos niñas han llegado a la final de la pasada temporada. Mi nieto es en el grado 1 y

tuvo tres maestros en un año, no del todo normal.” (Petkova, Lockie, Rolfe, & Ivanova,

2014)

Existen casos de niños que han repetido un grado escolar en varias escuelas debido al alto movimiento que tienen sus padres en estas zonas mineras, generando una baja tasa de retención escolar. Lo anterior acompañado por una baja retención de los profesores dentro de estas escuelas derivado de una pobre calidad de vida y baja calidad de los mismos, genera un alto impacto en la calidad del capital humano que se genera en los municipios mineros. Esto es un problema latente con las compañías que realizan una extracción minera a gran escala en un país de primer mundo como Australia donde se garantizan, al menos, la gran mayoría de los derechos que tienen los individuos.

5 El aumento de ingresos de las personas que trabajan en este sector y aquellas que les prestan servicios a los mineros, crearon un alto flujo de capitales, generando trabajo y nuevos empleos. Este crecimiento requirió un mayor capital humano “importado” para estos municipios gracias a la baja población en estos sectores. Como consecuencia del aumento de capital se generó una mejora substancial en la infraestructura de los municipios, en la educación de las personas que se encuentran en la zona de influencia de las minas, en el valor de la tierra y mejora de los servicios de los municipios.

6

Fly-in/Fly-out es un método de emplear a personas en zonas remotas al volar de manera temporal en el lugar de trabajo en lugar de volver a poner el empleado y su familia de forma permanente. A menudo se abrevia a 'FIFO' cuando se refiere a la situación de empleo.

(9)

El caso Australiano refleja factores sociales que generan una menor asistencia escolar importante en zonas donde la presencia estatal está presente. A pesar de tener una operación minera bien estructurada elementos como la migración tanto de personal de las minas como de los docentes ha generado una reducción de la asistencia y el nivel escolar de las zonas aledañas. Cuando se compara este caso con Colombia se ven efectos similares en las zonas de alta extracción mineral donde la falta de estabilidad presencial de los trabajadores de las minas genera un bajo nivel de escolaridad en estas zonas, según Rubiano, Rozo, Becerra, Cárdenas, & Reina (2008) “(…) las empresas mineras tienden a destinar más recursos al campo cultural, la protección al medio ambiente, la reconstrucción del tejido social y el apoyo a poblaciones vulnerables." Esto es un indicio más que existe un efecto de la extracción minera y una menor asistencia escolar en zonas aledañas a la actividad.

El Caso Brasileño

Brasil ha fortalecido su economía en los últimos años de donde las exportaciones de hierro y otros minerales, los cuales representan el 18% de las exportaciones del país han generado un impulso económico importante (según cifras de 2010). (IBRAM (Instituto Brasileiro de Mineração) y ICMM (International Counsil on Mining & Metals), Junio 2012) Esta extracción se hace mayoritariamente en Pará, uno de los 26 estados del país, que según el estudio del IBRAM y ICMM cuenta con las segunda mayor área del país pero es el número 22 en PIB per cápita donde el 85% de los impuestos generados de la operación minera en esta zona son dirigidos al gobierno federal. De estos el 65% de los “CFEM”7 y el 2% de los impuestos provenientes de la extracción de hierro son transferidas al gobierno local. (IBRAM (Instituto Brasileiro de Mineração) y ICMM (International Counsil on Mining & Metals), Junio 2012) La extracción minera en Ferro Carajas ha generado un aumento poblacional y ha tenido como efecto una mayor tasa de educación y reducción de pobreza, pero sin embargo se encuentra por debajo del promedio nacional.

Según el estudio realizado por el Instituto de Minería Brasileño IBRAM (2012), los municipios tienen la mayoría de responsabilidades de servicios públicos, sin embargo carecen de herramientas técnicas y de capital humano para ejecutar eficientemente los recursos. Para el estado de Pará se evidencia un aumento de los indicadores Socio-Económicos derivados de la

7

CFEM (Financial Compensation for the Exploitation of Mineral Resources) es el impuesto a los minerales establecido por el Gobierno Federal de Brasil. Tasa los minerales dependiendo de una base gravable dado el valor del mineral en el mercado, finalmente grava la ganancia de la extracción minera.

(10)

extracción minera, pero así mismo se observa una baja capacidad institucional por parte de las municipalidades, lo cual reduce los efectos de los beneficios de esta extracción.

La mayoría de los avances socio-económicos de esta región provienen de fundaciones privadas generadas por las compañías extractoras, mientras que el efecto neto de la participación del gobierno en mejoras substanciales en el estado de Pará es muy bajo. Esto ha generado que los niveles de pobreza en estas zonas sean muy altos y los estudiantes de estas zonas deserten del colegio para ir a actividades productivas las cuales le permitan generar dinero para sus familias. El estado tiene poca influencia en estas zonas para disminuir el trabajo infantil por lo cual la migración del sector educativo al sector productivo por parte de los estudiantes genera un alto absentismo y deserción escolar. (IBRAM (Instituto Brasileiro de Mineração) y ICMM (International Counsil on Mining & Metals), Junio 2012)

El Caso de Brasil nos permite observar que la falta de institucionalidad por parte del estado deriva también en una baja tasa de escolaridad. Los estudiantes abandonan las instituciones educativas a pasarse a un sector productivo y la falta de institucionalidad y políticas educativas fuertes en estas zonas han desencadenado mayor trabajo infantil y poca asistencia escolar. Este es el mismo caso de la mayoría de municipios mineros en Colombia donde según Ibáñez & Laverde (s.f.) en los municipios de oro la presencia institucional es bastante débil lo cual genera políticas educativas ineficaces y conllevan a una menor asistencia escolar.

El Caso de Burkina Faso

Burkina Faso es uno de los países más pobres del mundo con una pobreza del 46%8 de su población. En Burkina Faso ha experimentado un boom minero en los últimos años donde en 2000 el sector pesaba el 0.3%6 del producto interno bruto del país a que en 2009 pasa a el 5%6 siendo actualmente el mayor productor de oro en África. (Zabsonré, Agbo, Somé, & Haffin, Abril 2015)

Según Zabsonré, Agbo, Somé, & Haffin (Abril 2015) al existir zonas con extracción de oro las cuales aumentan el consumo afecta directamente los niveles de escolaridad en las zonas aledañas a esto. Se observó que en algunas de las zonas con extracción industrial el efecto de la extracción es positivo en los niveles de educación dado que los ingresos de los padres de los estudiantes son

8_{How does gold exploitation affect income disparities across regions and population groups? Evidence from}

(11)

mayores y les permiten enviar a sus hijos a los establecimientos educativos. Sin embargo, estos resultados asimismo obedecen de los precios de los establecimientos educativos que dependen de la producción minera de la zona, al existir extracción industrial genera que estos precios sean muy altos y por este motivo se reduzca los niveles de escolaridad por lo cual hay que observar los precios de las entidades educativas, hay un efecto positivo y uno negativo dependiendo de los precios de las entidades educativas. Cuando se detallan las zonas con extracción minera artesenal se observa un efecto negativo en estas donde se evidencia una reducción de los niveles de escolaridad debido a que los padres de los individuos no son capaces de satisfacer las necesidades del hogar, por lo cual los niños tienen que ir a laborar en otras actividades para poder cubrir los gastos de estas zonas.

En el Caso de Burkina Faso se puede observar el mismo patrón que en el caso brasileño: la falta de institucionalidad por parte del estado deriva también en una baja tasa de escolaridad, desencadenando deserción escolar para ir del sector educativo al sector productivo como en el caso colombiano.

El Caso de Tanzania

En las últimas décadas, la operación minera en Tanzania ha observado un incremento sustancial de su extracción como efecto de las políticas mineras que se llevan en el continente africano. En los años 1980 a 1990 se generó la liberación de la minería dentro del país, proveniente de políticas estatales favoreciendo a la actividad minera con exención de impuesto y políticas frente a impulsar la extracción. Estas políticas generaron que la extracción de oro en Tanzania en 2008 sea de 11,249 toneladas anuales. Sin embargo esto ha tenido u impacto negativo en las condiciones socio-económicas del sector por falta de una reinversión por parte de las empresas extractoras, esto a pesar que las empresas tengan una mano de obra local entre el 89% y el 97%.10

(Kabote & Niboye, 2013)

Según Kabote & Niboye (2013) la extracción minera a gran escala en Tanzania no ha contribuido considerablemente con ingresos para las zonas donde se realiza esta actividad, por lo cual elementos como educación, agua potable y servicios de salud no se han visto beneficiados de los

9

Socio-economic Effects of Large-scale Gold Mining on Artisanal Miners in Tanzania: Experiences from Bulyanhulu Gold Fields Pg. 14

10

Socio-economic Effects of Large-scale Gold Mining on Artisanal Miners in Tanzania: Experiences from Bulyanhulu Gold Fields Pg. 8

(12)

dineros que generan estas actividades extractivas. Más de la mitad de los individuos encuestados tenían nivel escolar de primaria, el resto tenía conocimiento parcial de secundaria o ningún nivel educativo. Esto acompañado de políticas que benefician a la industria minera reduciendo su tasa impositiva y evitando que el bienestar socio-económico fuera transmitido. Las únicas entidades que han generado efectos positivos en los niveles de escolaridad en estas zonas son organizaciones sin ánimo de lucro CARE International en Tanzania y Kahama District Council (KDC) con políticas de entrega de material didáctico.

En el caso de Tanzania se observa que ante una nula participación del estado en garantizar el acceso a entidades educativas se genera un movimiento de este al sector productivo, generando un deterioro de la calidad del capital humano donde en Tanzania se presentan casos de personas con apenas educación primaria. Similar análisis que en el caso de Burkina Faso y Brasil los cuales son similares al caso colombiano próximamente descrito.

La capacidad institucional del gobierno es uno de los factores más importantes y de mayor incidencia para la calidad de la educación donde según Delgado Barrera (2014) “(…) es clara la necesidad de mejorar la infraestructura educativa especialmente la de las instituciones públicas rurales y urbanas que atienden a la población más pobre, las cuales presentan deficiencias graves en cuanto a estado de las aulas y acceso a servicios públicos.” (Delgado Barrera, Enero 2014) El hecho de tener instituciones débiles en las zonas donde se realiza la extracción de oro son factores fundamentales para la deserción escolar de los individuos de secundaria los cuales deciden abandonar sus estudios para ir a laborar a las minas.

El Caso Colombiano

Colombia se encuentra en un punto central entre los países de la región teniendo en cuenta el potencial geológico-minero por debajo de Chile, Perú, Brasil y México y por encima de Argentina, Bolivia y Ecuador. Colombia es un país rural mayoritariamente, donde las garantías de reinversión de las regalías de la extracción minera se ve bombardeado por las bajas tasas de institucionalidad dentro de los municipios mineros derivado de que estos se encuentran en zonas de difícil acceso.

Según el informe del instituto Fraser (2015), Colombia tiene municipios que reciben altos ingresos provenientes de la extracción minera. Estos ingresos se ven distribuidos en una mayor

(13)

cantidad de habitantes debido a que se genera un aumento de la necesidad de capital humano derivado de una alta demanda por mano de obra, proveniente de zonas relativamente cercanas que se dedican a la extracción minera. Este efecto se puede observar en el aumento de empleos en el sector minero de 2001 a 2004 de 120.00011 a 180.0009. (Rubiano, Rozo, Becerra, Cárdenas, & Reina, La Minería en Colombia: Impacto Socioeconómico y Fiscal, 2008). De igual forma, el sector minero (Oro, Plata y Platino) en Colombia representa una gran parte de las exportaciones de este sector. Según Rubiano, Rozo, Becerra, Cárdenas, & Reina (2008) el sector representa un 21,312% de las exportaciones totales del país donde se ve que este de tener una participación en 1999 de 13%10 en 2006 tiene una participación de 21%10.

El crecimiento de la producción del oro entre 1992 hasta 2007 ha sido constante excepto en 2006 y 2007 donde se observó un cambio de las tendencias de los precios del metal en el mercado internacional y la implementación de nuevas tecnologías en la extracción de este (ver gráfico 1). (Amaranto Sanjuán, Niño Candil, Riaño Moreno, Manrique Galvis, & León, 2010) La producción nacional de oro registró un aumento en producción en 2008 y 2009 pasando de 15.482 Kg13 en 2007 a 34.321 Kg11 en 2008 y 47.838 Kg11 en 2009 derivado de los precios internacionales del mineral. La producción de plata trae un aumento progresivo con una producción en 2009 de 10,827 Kg14 un 18,17% más que en 2008. (Amaranto Sanjuán, Niño Candil, Riaño Moreno, Manrique Galvis, & León, 2010). Se evidencia un aumento sustancial en la extracción aurífera en el país en los años 2007 a 2010 derivado del aumento de los precios internacionales de estos metales.

La minería contribuye con un 2,3%15 de los ingresos corrientes de la nación según datos de la DIAN para el año 2006 con un aporte de 1.17 billones de pesos para la nación13. En el sector de metales preciosos, los departamentos que contribuyen más por la extracción de oro, son Antioquia y Chocó los cuales reciben la mayoría de las regalías derivadas de estas (46,09% y 20,88% respectivamente13) (Rubiano, Rozo, Becerra, Cárdenas, & Reina, La Minería en Colombia: Impacto Socioeconómico y Fiscal, 2008).

11

La Minería en Colombia: Impacto Socioeconómico y Fiscal Pg 5 12

La Minería en Colombia: Impacto Socioeconómico y Fiscal Pg 5 13

Boletín Estadístico de Minas y Energía Pg 68 14

Boletín Estadístico de Minas y Energía Pg 69

(14)

Según Ibáñez & Laverde (s.f.) los municipios mineros en Colombia son centros con orden institucional totalmente diferentes a los municipios que no son mineros. Estos suelen tener una menor presencia institucional y unos indicadores socio-económicos per cápita mucho menores al promedio nacional. El movimiento de capital humano a estos municipios genera que los indicadores per cápita sean mucho menores y, presume, una menor tasa de escolaridad, debido a que la actividad principal del municipio se centra en la extracción minera. Estos elementos generan que se dé un efecto significativo en el movimiento de mano de obra a los sectores mineros los cuales generan que desde la infancia los jóvenes se trasladen de las escuelas y colegios en las zonas mineras a entrar a participar en el sector para mejorar los ingresos de los hogares en estos municipios.

Estos elementos nos permiten inferir que los ingresos provenientes de la extracción minera en Colombia han aumentado en los últimos años, lo cual da ingresos mayores al estado para redistribuir en políticas sociales, específicamente en educación. La mayoría de los ingresos que no son asignados deben ser utilizados para aumentar la cobertura y calidad de la educación en Colombia y de esta manera mejorar la calidad del capital humano en el país. Según el Artículo 361 de la Constitución Política de Colombia:

“Los ingresos provenientes de las regalías que no sean asignados a los departamentos,

municipios y distritos productores y portuarios, y a Cormagdalena, se destinarán a las

entidades territoriales, en los términos que señale la ley.

Estos fondos se aplicarán así: el 56% a la ampliación de la cobertura con calidad en

educación preescolar, básica y media. El 36% para agua potable y saneamiento básico,

el 7% para el Fondo Nacional de Pensiones de las Entidades Territoriales, y el 1% para

inversión en la recuperación del río Cauca.” (Senado de la República de Colombia, 2011)

El estado debe garantizar la educación a sus habitantes en todo el territorio nacional, ya que es un servicio público que tiene una función social donde el estado, la sociedad y la familia son responsables de la educación, que es obligatoria entre los 5 y 15 años de edad que comprende mínimo un año de preescolar y nueve de educación básica. (Senado de la República de Colombia, 2011)

(15)

Sin embargo según Delgado, (2014): “Las deficiencias del sistema educativo en materia de acceso, calidad y pertinencia han sido ampliamente reconocidas y su necesidad de reforma se ha constituido en una de las prioridades de sucesivos gobiernos, especialmente en las dos últimas décadas, buscando dar cumplimiento al mandato de la Constitución de 1991 que consagra la educación como un derecho y le asigna al Estado la responsabilidad de garantizar su cubrimiento y calidad.” (Delgado Barrera, Enero 2014) “Las reformas ya están arrojando resultados como es el aumento en las coberturas en todos los niveles escolares donde en el ciclo de educación básica (primaria y secundaria) las coberturas brutas superan el 100%, mientras que en los niveles de educación preescolar y media llegan a 97% y 75% respectivamente. Así mismo, la calidad de la educación, medida por los resultados de las pruebas de aprendizajes tanto nacionales como internacionales, muestra algunos signos de mejora. Los resultados de las pruebas PISA para los años 2006 y 2009 registran aumentos en las tres áreas (matemáticas, lectura y ciencias), no obstante el país se ubica en los rangos inferiores entre los países participantes y por debajo de países latinoamericanos como Chile, México y Argentina.” (Delgado Barrera, Enero 2014) En las zonas rurales sólo el 48%16 de los individuos culminan su educación media a diferencia de la zona urbana que se ubica en el 82%14. (Delgado Barrera, Enero 2014)

Los recursos al sector de educación público provienen del presupuesto de Ministerio de Educación, otras entidades nacionales como el Departamento Administrativo para la Prosperidad Social que administra los subsidios condicionados a la asistencia escolar de los niños de bajos recursos y las entidades territoriales que destinan recursos provenientes de las trasferencias. Se ha generado un aumento entre 2002 a 2010 de un 47%14 en términos reales de los ingresos para educación. La participación del gasto total en educación en el PIB se encuentra entre 7,3%14 y 8,1%14 los cuales son niveles de gastos en educación altos comparados con el contexto de Latinoamérica y Países Desarrollados. (Delgado Barrera, Enero 2014).

La extracción aurífera es uno de los múltiples factores, acompañado de la falta de institucionalidad, los cuales detonan una baja asistencia escolar en niveles de preescolar, primaria y secundaria como se observa más adelante en el estudio. De acuerdo a los casos internacionales anteriormente descritos estos dos elementos son detonantes de una baja asistencia escolar en las zonas de influencia, como es el caso de Brasil, Burkina Faso y Tanzania.

16

(16)

DESCRIPCIÓN DE LAS VARIABLES

Para este estudio se utilizó la información del Panel Municipal del CEDE de la Universidad de los Andes para los años 2004 a 2012 correspondiente a la información de Educación, Fiscal y Características Generales de cada uno de los municipios en Colombia. Adicionalmente, se extrajo de la Unidad de Planeación Minero Energética (UMPE) la información trimestral de extracción de oro desde el año 2004 hasta el año 2013 trimestral por municipio.

Respecto a las variables, se tomó como variable dependiente el número de niños matriculados, tanto a total como de preescolar, primaria y secundaria. Se buscó identificar los efectos de la extracción de oro al total del número de estudiantes y después identificar los efectos de la extracción en los dos primeros niveles escolares establecidos por el Ministerio de Educación en Colombia. El sistema educativo en Colombia se organiza en cuatro niveles:

1. Educación Preescolar (Obligatoria): Es la educación impartida a los niños y niñas menores de 6 años. Normalmente son 3 años pero legalmente sólo se garantiza 1 año (Transición).

2. Educación Básica (Obligatoria):

a. Básica Primaria: Son los grados de Primero a quinto de primaria. b. Básica Secundaria: Son los grados de Sexto a Noveno.

3. Educación Media: Comprende los grados de Décimo y Once.

4. Educación Superior: Comprende a la educación técnica, tecnológica y universitaria, con duración de uno a siete años.

Se observó la magnitud del efecto de la extracción aurífera en la educación preescolar y en la básica subdividiendo básica primaria y básica secundaria y de esta manera probar que el efecto es mayor en grados más avanzados. Se transformó la variable de alumnos en logaritmos debido a dos factores: 1) la poca variabilidad entre años de los niños matriculados en el mismo municipio observado y 2) debido a las grandes diferencias que hay de niños matriculados entre municipios debido a la diferencia poblacional. Esta transformación genera simetría entre los datos, permite generar la linealización de esto y eliminar la heteroscedasticidad.

Como variable explicativa se utilizó la variable de producción de oro en kilogramos per cápita la cual nos permitió observar cuál es el efecto que tiene un aumento de un kilogramo extraído de oro por persona en el municipio en los niveles de asistencia escolar tanto para el total de alumnos

(17)

como para cada uno de los niveles observados. Con esta variable se espera que capture el impacto de reducción de los niveles de escolaridad en los municipios que extraen oro.

Adicionalmente, se agregaron una serie de variables de control que permitieron capturar efectos que no son propiamente de la extracción aurífera sobre los niveles de escolaridad. Estas variables son: 1) Distancia del municipio a Bogotá en miles de Kilómetros, 2) Distancia del municipio a la Capital del Departamento en miles de Kilómetros. 3) Área del municipio en miles de Kilómetros Cuadrados. 4) Altura del municipio en kilómetros sobre el Nivel del Mar. 5) Número de establecimientos educativos en el municipio correspondiente al nivel de educación observado. 6) Número de docentes en el municipio correspondiente al nivel de educación observado. 7) Número de colegios en los municipios. Se escogieron estas variables de control dado que en el escrito de Ibáñez & Laverde sustentan que estas permiten aislar efectos adicionales que no se buscan estudiar para corroborar la hipótesis.

Seguidamente se utilizó el puntaje promedio municipal en la pruebas Saber 11 como variable a explicar por la producción de oro en kilogramos per cápita y las variables de control para ver el efecto de la producción en la calidad de la educación en los municipios, ver si esta extracción aurífera afecta a la calidad de la educación impartida.

METODOLOGÍA

Una vez descrito los datos se especifica el modelo dado cada una de las variables importantes para la estimación basado en el trabajo realizado por Ibañez & Laverde en su escrito “Los Municipios Mineros en Colombia: características e impactos sobre el desarrollo”.

En este estudio se tuvo en cuenta la información de las variables descritas en el apartado anterior con información desde el 2004 a 2012. Sin embargo se escogieron dos periodos de tiempo para realizar el análisis: 1) 2008-2009 donde se observó el efecto inmediato de un boom de extracción de oro y así estudiar los efectos de este en la asistencia escolar; 2) 2010-2012 después de haberse dado el boom de extracción de oro se observó los efectos 4 años después en la asistencia escolar, debido a que en estos periodos el crecimiento de la producción no aumentó como se observa en los años 2008-2009.

Se realizó una estimación de un modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios ponderados con una especificación semi-logarítmica ponderada por el peso de la población haciendo un análisis de

(18)

corte transversal en los datos obtenidos. Se realizaron cuatro estimaciones y así observar el efecto que tiene inicialmente la producción de oro per cápita en kilogramos con el número de estudiantes matriculados en todos los niveles escolares.

ln(𝐴𝑙𝑢𝑚𝑛𝑜𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠) = 𝛽₀ + 𝛽₁𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑂𝑟𝑜 𝑃𝑒𝑟 𝐶á𝑝𝑖𝑡𝑎 𝑒𝑛 𝑔𝑟𝑎𝑚𝑜𝑠 + 𝜀

Seguidamente, se le introdujo variables de control geográficas para eliminar el efecto de estos controles por variable omitida (Dado que incrementa la varianza de la estimación y genera un riesgo de sesgo en la estimación a realizar) con el tamaño del municipio, su distancia de la capital del país Bogotá, su distancia de la capital del departamento y la altura con respecto al nivel del mar de este.

ln(𝐴𝑙𝑢𝑚𝑛𝑜𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠)

= 𝛽0+ 𝛽1𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑂𝑟𝑜 𝑃𝑒𝑟 𝐶á𝑝𝑖𝑡𝑎 𝑒𝑛 𝑘𝑖𝑙𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑜𝑠

+ 𝛽2𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑎 𝐵𝑜𝑔𝑜𝑡𝑎 𝑒𝑛 𝑀𝑖𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝐾𝑚

+ 𝛽₃𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑎 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑛 𝑚𝑖𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝐾𝑚

+ 𝛽₄𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑖𝑜 𝑒𝑛 𝐾𝑚2

+ 𝛽5 𝐴𝑙𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑠𝑜𝑏𝑟𝑒 𝑒𝑙 𝑁𝑖𝑣𝑒𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑀𝑎𝑟 + 𝜀

Posteriormente, se le introdujo al modelo anterior efectos fijos por el departamento para poder controlar la heterogeneidad que tiene el pool de datos utilizados para esta regresión.

ln(𝐴𝑙𝑢𝑚𝑛𝑜𝑠 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠)

= 𝛽₀+ 𝛽₁𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑂𝑟𝑜 𝑃𝑒𝑟 𝐶á𝑝𝑖𝑡𝑎 𝑒𝑛 𝑘𝑖𝑙𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑜𝑠

+ 𝛽3𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑎 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑛 𝑚𝑖𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝐾𝑚

+ 𝛽4𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑀𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑖𝑜 𝑒𝑛 𝐾𝑚2+ 𝛽5 𝐴𝑙𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑠𝑜𝑏𝑟𝑒 𝑒𝑙 𝑁𝑖𝑣𝑒𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑀𝑎𝑟

+ 𝜇𝐷𝑒𝑝𝑎𝑟𝑡𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜+ 𝜀

Finalmente se le introdujeron variables educativas importantes en la estimación tales como el número de docentes por municipio y número de establecimientos de educación por municipio para que de esta manera se pueda capturar el efecto de la institucionalidad educativa presente en cada periodo observado. Es decir que estas dos variables de control capturan la calidad del sistema educativo presente en cada uno de los municipios observados, donde se infiere que ante más establecimientos educativos y mayor cantidad de docentes por nivel educativo va a generar

(19)

mejores condiciones educativas. Sin embargo, cabe aclarar que más docentes y más establecimientos educativos van a reflejar mejor desempeño en estos municipios. Lo que quiso capturar con estas variables de control es una mayor presencia de instituciones educativas que generen una mayor asistencia escolar proveniente de menor hacinamiento en los establecimientos y más docentes que incentiven a que los alumnos asistan a ellos.

ln(𝐴𝑙𝑢𝑚𝑛𝑜𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠)

= 𝛽0+ 𝛽1𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑂𝑟𝑜 𝑃𝑒𝑟 𝐶á𝑝𝑖𝑡𝑎 𝑒𝑛 𝑘𝑖𝑙𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑜𝑠

+ 𝛽₆𝐸𝑠𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒𝑐𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝐸𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 + 𝛽₇𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝐷𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠

+ 𝜇𝐷𝑒𝑝𝑎𝑟𝑡𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜+ 𝜀

Este mismo procedimiento se aplicó al número total de estudiantes, estudiantes de preescolar, primaria y secundaria para observar cada uno de los efectos posibles por separado. De esta manera se observa si el efecto de la extracción minera es mayor en las personas de grados más altos pueden tener una mayor probabilidad de ir a trabajar en las minas de oro cercanas. El mismo procedimiento se aplicó cambiando la variable dependiente de alumnos por el promedio del puntaje por municipio de las pruebas Saber 11. Esto quiere reflejar si hay un efecto de la producción de oro en la calidad de la educación.

𝑃𝑢𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒 𝑃𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝑚𝑢𝑛𝑖𝑐𝑖𝑝𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑆𝑎𝑏𝑒𝑟 11

= 𝛽₀+ 𝛽₁𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑂𝑟𝑜 𝑃𝑒𝑟 𝐶á𝑝𝑖𝑡𝑎 𝑒𝑛 𝑘𝑖𝑙𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑜𝑠

+ 𝛽₂𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑎 𝐵𝑜𝑔𝑜𝑡𝑎 𝑒𝑛 𝑀𝑖𝑙𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝐾𝑚

+ 𝛽6𝐸𝑠𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒𝑐𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝐸𝑑𝑢𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜𝑠 + 𝛽7𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝐷𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠

(20)

RESULTADOS

Realizada la estimación correspondiente de cada una de las especificaciones, el análisis se realiza comparando los resultados entre los periodos 2008-2009 y 2010-2012. Inicialmente se observan las estimaciones para el total de estudiantes y después se desagrega por nivel educativo. Finalmente se observa el efecto de la producción de oro en las pruebas saber 11.

Número Total de Alumnos

Inicialmente se empezó con la estimación por MCO del número total de alumnos en logaritmos contra la producción de oro en kilogramos per cápita (Tabla 1 y 2). Para 2008-2009, se puede detallar que existe un efecto negativo de la producción aurífera en los niveles de asistencia escolar por municipios para el periodo de boom de extracción. Sin embargo, cabe detallar que esta estimación, al omitir variables, el coeficiente no llega a explicar el verdadero efecto que tiene la producción de oro en la asistencia escolar (𝑅2 _{= 0.007). Por lo cual se procedió a agregarle}

variables de control geográficas que capturan los efectos de la localización del municipio que afectan el acceso a los establecimientos educativos.

En este caso, se agregó la distancia del municipio a la capital del departamento debido a que si el municipio está más cerca de la capital, siendo Colombia un país centralizado por departamentos, es mayor el porcentaje de asistencia escolar derivado de posibles mejores políticas educativas gracias a la cercanía a el centro administrativo del departamento. Sin embargo, la distancia del municipio a la capital se observa un signo negativo donde ante un aumento de la distancia a Bogotá empieza a ser irrelevante para la asistencia escolar ya que la mayoría de políticas frente a la educación se ejecutan desde la capital del departamento. La altura del municipio no es relevante para el estudio, sin embargo se incluye como variable de control para el estudio. El área del municipio no es relevante en esta especificación debido a diferencia en la situación geográfica propia de cada uno de los departamentos, donde se controla por efectos fijo más adelante. Este modelo llega a explicar de mejor forma el efecto de la producción aurífera en la asistencia escolar que él primer modelo, donde vemos que ante un aumento de un kilogramo de producción de oro en kilogramos per cápita genera una reducción del 1.332% para 2008-2009 en la asistencia escolar de los individuos en los municipios mineros comparado con -8.667% para 2010-2012 (ver tabla 1 y 2). Las diferencias entre magnitudes entre periodos son derivados de la falta de controles que se le introducen a la estimación.

(21)

Seguidamente se le introdujeron efectos fijos por departamento para controlar características geográficas diferentes, propias de cada uno de los departamentos. Aquí podemos observar que ante un aumento de un kilogramo de producción de oro per cápita en los municipios genera un efecto de un -1.205% de reducción de asistencia escolar en los periodos de 2008-2009 comparados con -0,6777% del periodo de 2010-2012 (ver tabla 1 y 2). La diferencia de las magnitudes entre periodos son derivados de la falta de controles que se le introducen a la estimación, donde más adelante se le introdujo controles educativos para llegar a una mejor explicación del efecto por medio de la estimación. Los efectos fijos permiten que el modelo aumente su significancia a explicar el efecto de un aumento dela producción minera inmediato en los niveles de escolaridad de los municipios (con un 𝑅2 = 0.690). Ahora bien, hay factores educativos como la cantidad de establecimientos educativos y número de docentes que afectan la asistencia escolar, debido a que es posible inferir que ante mayor prestación de los servicios educativos va a generar que más número de estudiantes asistan.

Finalmente se introdujo las variables educativas de control dado los efectos que tienen la cantidad de docentes y establecimientos educativos para la asistencia escolar. Al observar este efecto, dado las anteriores condiciones establecidas, vemos que la especificación del modelo explica en mayor medida el efecto de la extracción aurífera en la asistencia escolar (Con un 𝑅2 = 0.848). El efecto de un aumento de un kilogramo de producción de oro per cápita en los municipios genera un efecto de un -5,367% de reducción de asistencia escolar. Aquí podemos inferir que la producción de oro en los municipios mineros genera que los estudiantes no asistan a los establecimientos educativos por diferentes factores: puede ser causado por el hecho de pasar al sistema productivo o una bajo ingreso de la familia por lo cual no puede asistir a los centros educativos, este último derivado del aumento de los precios de los bienes de consumo en las zonas auríferas y encarece el consumo de bienes educativos por parte de las familias.

Para los años 2010-2012 podemos observar una similitud en la última especificación la cual llega a explicar la relación con la mayor magnitud (𝑅2 _{= 0.859) donde el efecto en los periodos donde}

la magnitud del efecto es menor. Ante un aumento de la producción de oro per cápita en 1 kilogramo genera una disminución de la asistencia escolar de -3.651% en la asistencia escolar. Debido a que en estos periodos observados el crecimiento de la producción aurífera es menor en

(22)

estos periodos el efecto de la extracción no tiene la misma magnitud que el observado en los periodos anteriores.

Es posible concluir que existe un efecto de la extracción de oro a la asistencia escolar, donde para los periodos con mayor crecimiento se genera una mayor magnitud del efecto de este generando reducciones importantes a los niveles de escolaridad.

Alumnos por Nivel Escolar

En el caso de los alumnos de nivel preescolar se generaron los mismos controles geográficos especificados en el modelo a total estudiantes pero se utilizó únicamente los establecimientos educativos y docentes para el nivel escolar que se está observando, de esta manera discriminar efectivamente los efectos para cada nivel escolar. Se observa que para los años 2008-2009 el efecto de la extracción de oro -6,483% dado un aumento de un kilogramo de oro con una significancia del modelo de 85.1% comparado con -3.903% en los años 2010-2012 con una significancia del modelo de 84,7% (Ver Tabla 3 y 4). Tal como a total, se observa que hay un efecto negativo en la asistencia escolar en el nivel de preescolar con una mayor magnitud en los periodos donde hay un crecimiento mayor, en este caso en 2008-2009. Esta reducción de la asistencia escolar puede ser derivada de factores de los padres de los niños los cuales posiblemente no tienen los ingresos para enviar a sus hijos a los establecimientos educativos derivado del aumento del costo educativo de estas zonas.

En el caso de los alumnos de nivel primaria, se generaron los mismos controles geográficos especificados en el modelo a total estudiantes pero se utilizó únicamente los establecimientos educativos y docentes para el nivel escolar que se está observando igual que en el caso de preescolar y secundaria. Para los años 2008-2009 el efecto de un aumento de producción de un kilogramo per cápita genera que se reduzca la asistencia escolar en -4.763% en este periodo con crecimientos de producción mayores a 2010-2012 donde la reducción de asistencia es de -2.923% (Ver tabla 5 y 6). Los efectos observados para este nivel educativo son menores en magnitud que de los otros dos niveles escolares.

Finalmente, en el caso de los alumnos de nivel secundaria donde se estimó la misma especificación y se cambiaron los controles educativos para los pertinentes en nivel secundaria. Para los años 2008-2009 el efecto de un aumento de producción de un kilogramo per cápita genera que la asistencia escolar se reduzca en un -5,027% comparado con el periodo 2010-2012

(23)

donde este efecto se reduce a un -4,384% (Ver tabla 7 y 8). La edad de los asistentes a niveles mayores genera que sean más propensos a desertar de los establecimientos educativos. Igualmente se observa que en periodos con mayor crecimiento de producción la magnitud del efecto de la producción de oro es mayor que en los periodos siguientes que tienen menor crecimiento.

En definitiva existe un efecto de la producción de oro en la asistencia escolar de cada uno de los niveles educativos. Este efecto es mayor en épocas de bonanza, donde el crecimiento de la extracción minera afecta más la asistencia escolar que en periodos donde el crecimiento de la producción es menor. Cabe resaltar que, para el nivel de preescolar el efecto es mayor a las demás debido a posibles efectos que tiene la extracción minera en sus padres, potenciales mayores precios en educación en estas zonas generan que los padres de los niños no puedan asistir a las entidades educativas. Para los grados de primaria y secundaria se observa que a medida que avanza en niveles superiores los individuos son más propensos a dejar de asistir a las entidades educativas.

Efectos en la Calidad Educativa

Por último, se hizo la estimación del mismo modelo planteado anteriormente pero cambiando la variable dependiente por el promedio del puntaje en las pruebas Saber 11 promedio por municipio. La especificación del modelo, al parecer, no permite observar el efecto que tiene la producción de oro per cápita en el puntaje promedio observado por municipio. La significancia de los modelos estimados refleja que las variables escogidas para el análisis no explican la calidad de la educación de cada uno de los municipios observados. Existen otros elementos que explican, en mejor medida, la calidad de la educación tales como el nivel educativo de los docentes, la desigualdad entre familias de los sectores observados, la capacidad institucional y de gestión de la entidad educativa y a los recursos que tiene acceso y la jornada escolar como Delgado Barrera (Enero 2014) cita en su escrito.

CONCLUSIONES

De acuerdo a los resultados obtenidos en el ejercicio empírico es posible corroborar la hipótesis planteada anteriormente, donde se encuentra que existe una relación directa negativa entre las actividades extractivas de oro y una menor asistencia escolar para los niveles de preescolar, primaria y secundaria en los municipios extractores. Este resultado es consistente con lo

(24)

observado en el caso de Australia, Brasil, Burkina Faso y Tanzania donde al existir una actividad minera en la zona, se genera una disminución de la asistencia escolar debido a factores directos provenientes de la extracción.

Estos factores provienen de un aumento de los precios provenientes del aumento de los ingresos de la zona extractiva y factores institucionales lo cual degenera la calidad del capital humano en estas zonas. La necesidad de las familias, en gran parte de los casos, promueve la deserción escolar en las zonas reflejado con bajos niveles de escolaridad en estos municipios. Es importante agregar que en épocas de bonanza extractiva los efectos provenientes de la extracción de oro aumentan la magnitud del efecto de reducción de asistencia escolar por lo cual se deben tomar políticas frente a estas. Igualmente no es despreciable observar el hecho de que tanto los establecimientos educativos como el número de docentes en la zona de extracción son elementos determinantes a la hora de aumentar la asistencia escolar los cuales tienen un efecto positivo en este.

Teniendo en cuenta que el número de docentes y establecimientos educativos resultan claves para la asistencia escolar, se debe garantizar que cada municipio cuente con el número suficiente de docentes para cada uno de los niveles educativos y establecimientos para suplir la demanda educativa y aumentar los niveles de asistencia. Cabe resaltar que, a pesar de que se aumente la disponibilidad de docentes e instituciones en las zonas mineras no es la única política que se debe tener en cuenta frente a asistencia escolar. Hay elementos como la calidad de la educación que son fundamentales para la calidad del capital humano las cuales no son suplidas por un aumento de docentes y de entidades educativas. Como dice Delgado Barrera (Enero 2014) en su estudio “De cada 100 estudiantes que ingresan al sistema educativo en las áreas urbanas, 82 terminan la educación media, mientras que en las áreas rurales apenas 48 completan el ciclo educativo”. La gratuidad de la educación en estas zonas aumenta la cobertura de esta mediante la reducción de los costos educativos donde se suple a los niños de más bajo estrato los cuales suelen ser los más vulnerables. A pesar de que en este estudio no se logra capturar, es importante resaltar que la calidad de la educación impartida por los docentes resulta clave para el desarrollo del capital humano del país. Por otro lado, teniendo en cuenta el efecto de la extracción de oro sobre los niveles de asistencia escolar, se debe garantizar que las políticas existentes relacionadas con el

(25)

trabajo infantil se cumplan en las zonas mineras de tal forma que los niños no deserten de su establecimiento educativo.

Finalmente, dada la limitación de este estudio derivado de la falta de elementos observados con respecto a la inversión directa de las regalías en el sector educativo, resultaría interesante para futuros estudios incluir esta para capturar el efecto directo asociado a la minería como factor clave para la economía de los municipios. También resulta interesante tener un indicador de minería ilegal dada su alta participación en el sector. De esta manera observar el efecto real de la extracción de oro, el cual tiene un alto porcentaje de informalidad e ilegalidad. Igualmente es interesante buscar variables educativas como el nivel educativo de los docentes, la desigualdad entre familias de los sectores observados, la capacidad institucional y de gestión de la entidad educativa y a los recursos que tiene acceso y la jornada escolar para poder ver el efecto que tiene la extracción en la calidad de la educación y poder generar políticas en pro de mejorar el capital humano.

(26)

ANEXOS

Tabla 1: Modelo Econométrico Total Alumnos 2008-2009

Tabla 2: Modelo Econométrico Total Alumnos 2010-2012

Variable Dependiente: Número de Alumnos Totales Matriculados en Logaritmos 2008-2009

Regresión Minimos Cuadrados Ordinarios (1) (2) (3) (4)

Producción de Oro Per Cápita en Kilogramos -0.01460** -0.01332*** -0.01205*** -0.05367*** (6.126) (4.188) (4.511) (1.650)

Distancia a Bogotá en Miles de Kilómetros 0.00185** 0.000159 0.000542

(0.000928) (0.000836) (0.000403) Distancia a Capital del Departamento en Miles de Kilómetros -0.000405*** -0.000287*** -0.000110***

(5.98e-05) (3.56e-05) (2.38e-05) Area del Municipio en Miles de Kilómetros Cuadrados 0.0190 0.0492* 0.0611** (0.0434) (0.0263) (0.0299)

Altura sobre el Nivel del Mar en Kilómetros 0.191 -0.110 -0.0893

(0.218) (0.0836) (0.0701)

Establecimientos Educativos por Municipio -4.55e-05

(0.00155)

Número de Docentes por Municipio 0.000212***

(7.52e-05)

Constante 10.84*** 11.95*** 8.307*** 7.389***

(0.564) (0.470) (0.924) (0.764)

Contolado por Efectos Fjos No No Si Si

Observaciones 1,058 1,058 1,058 1,058

R Cuadrado 0.007 0.422 0.690 0.848

Errores Estándar Robustos en Paréntesis Observaciones Ponderadas por el Peso de la Población *** Significativo al 1%, ** Significativo al 5%, * Significativo al 10%

Variable Dependiente: Número de Alumnos Totales Matriculados en Logaritmos 2010-2012

Distancia a Bogotá en Miles de Kilómetros 0.00186** 0.000282 0.000586*

(5.89e-05) (3.45e-05) (2.19e-05) Area del Municipio en Miles de Kilómetros Cuadrados 0.0196 0.0455* 0.0578** (0.0431) (0.0265) (0.0265)

(0.212) (0.0871) (0.0770)

Establecimientos Educativos por Municipio -0.000929

(0.000912)

Número de Docentes por Municipio 0.000327***

(0.000110)

Constante 10.91*** 12.04*** 8.508*** 7.470***

(0.556) (0.447) (0.928) (0.749)

Observaciones 1,058 1,058 1,058 1,058

R Cuadrado 0.008 0.431 0.699 0.859

(27)

Tabla 3: Modelo Econométrico Alumnos en Preescolar 2008-2009

Tabla 4: Modelo Econométrico Alumnos en Preescolar 2010-2012

Variable Dependiente: Número de Alumnos en Preescolar Matriculados en Logaritmos 2008-2009

Distancia a Bogotá en Miles de Kilómetros -0.00173* -0.000395 0.000291

(6.36e-05) (3.64e-05) (2.39e-05)

Area del Municipio en Miles de Kilómetros Cuadrados 0.0119 0.0414 0.0448*

(0.0458) (0.0261) (0.0258)

(0.221) (0.0898) (0.0739)

Establecimientos Educativos de Preescolar por Municipio 0.00299

(0.00197)

Número de Docentes en Preescolar por Municipio 0.000146

(0.000761)

Constante 8.605*** 9.788*** 6.494*** 5.631***

(0.580) (0.473) (0.916) (0.735)

Observaciones 1,055 1,055 1,055 1,055

R Cuadrado 0.008 0.419 0.701 0.851

Variable Dependiente: Número de Alumnos en Preescolar Matriculados en Logaritmos 2010-2012

Distancia a Bogotá en Miles de Kilómetros -0.00176* -0.000271 0.000608

(6.29e-05) (3.65e-05) (2.44e-05) Area del Municipio en Miles de Kilómetros Cuadrados 0.00988 0.0383 0.0540** (0.0450) (0.0271) (0.0262)

(0.224) (0.0906) (0.0866)

Establecimientos Educativos de Preescolar por Municipio -0.000604

(0.00110)

Número de Docentes en Preescolar por Municipio 0.00171**

(0.000810)

Constante 8.609*** 9.786*** 6.420*** 5.338***

(0.580) (0.470) (0.952) (0.770)

Observaciones 1,057 1,057 1,057 1,057

R Cuadrado 0.008 0.416 0.693 0.847

(28)

Tabla 5: Modelo Econométrico Alumnos en Primaria 2008-2009

Tabla 6: Modelo Econométrico Alumnos en Primaria 2010-2012

Variable Dependiente: Número de Alumnos en Primaria Matriculados en Logaritmos 2008-2009

Distancia a Bogotá en Miles de Kilómetros -0.00188** -0.000425 0.000121

(5.70e-05) (3.32e-05) (2.00e-05) Area del Municipio en Miles de Kilómetros Cuadrados 0.0341 0.0573** 0.0587** (0.0436) (0.0253) (0.0256)

(0.202) (0.0880) (0.0673)

Establecimientos Educativos de Primaria por Municipio 0.000207

(0.00125)

Número de Docentes en Primaria por Municipio 0.000540***

(0.000167)

Constante 10.08*** 11.20*** 7.826*** 7.093***

(0.544) (0.436) (0.880) (0.718)

Observaciones 1,055 1,055 1,055 1,055

R Cuadrado 0.006 0.435 0.712 0.873

Variable Dependiente: Número de Alumnos en Primaria Matriculados en Logaritmos 2010-2012

Distancia a Bogotá en Miles de Kilómetros -0.00177** -0.000299 0.000327

(5.68e-05) (3.28e-05) (2.01e-05) Area del Municipio en Miles de Kilómetros Cuadrados 0.0324 0.0539** 0.0504** (0.0429) (0.0242) (0.0218)

(0.206) (0.0883) (0.0677)

Establecimientos Educativos de Primaria por Municipio -0.00178*

(0.000922)

Número de Docentes en Primaria por Municipio 0.00140***

(0.000303)

Constante 10.04*** 11.12*** 7.769*** 6.967***

(0.541) (0.434) (0.881) (0.684)

Observaciones 1,057 1,057 1,057 1,057

R Cuadrado 0.007 0.429 0.708 0.873

(29)

Tabla 7: Modelo Econométrico Alumnos en Secundaria 2008-2009

Tabla 8: Modelo Econométrico Alumnos en Secundaria 2010-2012

Variable Dependiente: Número de Alumnos en Secundaria Matriculados en Logaritmos 2008-2009

Distancia a Bogotá en Miles de Kilómetros -0.00201** -0.000159 0.000913**

(6.12e-05) (3.70e-05) (2.50e-05) Area del Municipio en Miles de Kilómetros Cuadrados -0.000373 0.0290 0.0443

(0.0430) (0.0282) (0.0291)

(0.222) (0.0811) (0.0766)

Establecimientos Educativos de Secundaria por Municipio -0.00512*

(0.00268)

Número de Docentes en Secundaria por Municipio 0.000810***

(0.000213)

Constante 9.665*** 10.86*** 6.939*** 5.719***

(0.579) (0.480) (1.010) (0.837)

Observaciones 1,058 1,058 1,058 1,058

R Cuadrado 0.007 0.427 0.685 0.843

Variable Dependiente: Número de Alumnos en Secundaria Matriculados en Logaritmos 2010-2012

Producción de Oro Per Cápita en Kilogramos -0.01269*** -0.09948*** -0.07580*** -0.04384*** (4.734) (2.574) (2.623) (1.192)

Distancia a Bogotá en Miles de Kilómetros -0.00198** -0.000321 0.000783**

(6.00e-05) (3.56e-05) (2.35e-05)

Area del Municipio en Miles de Kilómetros Cuadrados 0.00454 0.0305 0.0561*

(0.0421) (0.0274) (0.0322)

(0.217) (0.0830) (0.0815)

Establecimientos Educativos de Secundaria por Municipio -0.00372*

(0.00197)

Número de Docentes en Secundaria por Municipio 0.000475

(0.000296)

Constante 9.701*** 10.87*** 7.204*** 5.890***

(0.571) (0.458) (0.999) (0.843)

Observaciones 1,058 1,058 1,058 1,058

R Cuadrado 0.010 0.436 0.696 0.853