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D O C U M E N T O D E T R A B A J O
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TESIS DE GRADO MAGISTER EN ECONOMIA
(Toledo, Badilla, Maria Fernanda)
Diciembre 2008
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA
EFECTO DE LA JORNADA ESCOLAR COMPLETA EN LA CALIDAD EDUCACIONAL: Evidencia del Panel Data SIMCE 2004-2006
María Fernanda Toledo Badilla
Comisión
Francisco Gallego, Claudio Sapelli Arístides Torche
Diciembre, 2008
1
RESUMEN Es de interés público estimar los efectos de una reforma como la Jornada Escolar Completa (JEC).
Estudios describen efectos positivos, mayores en colegios particulares subvencionados y prueba de
lenguaje. Pero, éstos asumen que esta reforma no cambia el proceso de elección de colegios por parte de
las familias. El principal objetivo de este estudio es identificar el efecto de la JEC cuando se controla por
la endogeneidad en la decisión de los hogares al incorporar la JEC en la elección del colegio. La estrategia
para controlar por endogeneidad involucra, combinadamente, la identificación de un experimento natural,
donde la elección de colegio sea en parte exógena, y el uso de variables instrumentales. Una de las
innovaciones de este trabajo es el uso de una nueva base de datos SIMCE 2004 – 2006, donde el mismo
alumno toma la prueba en dos momentos del tiempo. Esta base permite: hacer más precisas las
estimaciones a nivel de alumno; un escenario donde el cambio de un colegios en 8°, hacia a otro con
educación media, incorpora exogeneidad en la elección; y un análisis en un periodo donde la oferta y
demanda de educación ya incorporen a la JEC en sus decisiones. La metodología incluye estimaciones
Mínimos Cuadrados en dos Etapas en la diferencia de puntajes estandarizados. Se concluye que, una vez
incorporada la JEC en las decisiones, existen efectos positivos de ésta en los resultados educacionales, los
que son mayores en colegios particulares subvencionados y en la prueba de matemática. Sin embargo estos
hallazgos deben interpretarse con precaución debido a que el uso de variables instrumentales; una base de
datos donde el cruce elimina a repitentes y desertores; y una submuestra que incorpora alumnos de
características particulares hacen que los resultados no sean generalizables.
ABSTRACT It’s in the public interest to estimate the Full Day School (FDS) effects. Different studies describe positive
effects on student’s performance, larger in subsidized public schools and language test. But these studies
assume that this reform does not change family school choice. The main objective of this study is to
identify the FDS effect controlling for endogenity in school choice when FDS is included in this decision.
To control for endogenity, a natural experiment is identify, where school choice is in part exogenous;
additionally variable instruments are used. An innovation of this work is the use of a SIMCE database,
where the same student takes the test in two different moments (2004-2006). This database allows us: to
make more precise estimations at student level; analyze a setting where the change of an 8th grade student
to a secondary school involves some exogenity in the election; and during a period where education supply
and demand incorporates FDS in their choices. To do this Two Stage Least Squares is used on the
difference of standardized test score. We arrive at the conclusion that there are positive effects in student
performance, larger in subsidized public schools and math test. However, these findings ought to be taken
very carefully, since the use of instrumental variables, a database that doesn’t include repeating or drop out
students, and a subsample that incorporates students with particular characteristics, leads to results and
conclusions that can not be generalized.
2
INDICE
1. INTRODUCCION................................................................................................................................. 5
2. REVISIÓN DE LA LITERATURA...................................................................................................... 7
3. MARCO TEÓRICO............................................................................................................................ 14
a. Demanda.......................................................................................................................................... 14
b. Oferta............................................................................................................................................... 17
c. Características del Equilibrio de Mercado ...................................................................................... 18
a. Posibles Efectos de la JEC .............................................................................................................. 20
4. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN ........................................................................................ 23
a. Muestra y Representatividad ........................................................................................................... 23
b. Modelo y Estimación....................................................................................................................... 29
c. Variables y Datos ............................................................................................................................ 35
5. RESULTADOS................................................................................................................................... 44
6. CONCLUSIONES .............................................................................................................................. 59
7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS. ............................................................................................... 62
8. ANEXOS............................................................................................................................................. 66
Ecuación 1 ..................................................................................................................................................... 0 Ecuación 2 ................................................................................................................................................... 30
Gráfico 1. Histogramas Grupos Socioeconómicos 8° básico. .................................................................... 68 Gráfico 2. Histogramas Grupos Socioeconómicos 2° medio. .................................................................... 69 Gráfico 3. Histogramas. Índice de Vulnerabilidad colegios 8° básico........................................................ 69 Gráfico 4. Histogramas Índice de Vulnerabilidad colegios 2° medio. ........................................................ 69
Tabla 1. Problemas en la Literatura, Consecuencias y Posibles Soluciones. .............................................. 14 Tabla 2. Comparación Muestra del Estudio (base 2) y Base Completa (base 1)......................................... 25 Tabla 3. Diferencias Base 2-Base1. Educación Padres. Nivel Alumno. ..................................................... 27 Tabla 4. Diferencias Base 2-Base1. Ingreso Hogar. Nivel Alumno............................................................ 27 Tabla 5. Comparación Alumnos con JEC vs sin JEC. Muestra del Estudio. .............................................. 28 Tabla 6. Diferencias Alumnos con JEC - Alumnos sin JEC. Educación Padres......................................... 28 Tabla 7. Diferencias Alumnos con JEC - Alumnos sin JEC. Ingreso Hogar. ............................................. 28 Tabla 8. Variables Utilizadas en otros Estudios, Magnitudes y Signos. ..................................................... 38 Tabla 9. Efectos Esperados de las Variables en la Estimación. .................................................................. 39 Tabla 10. Establecimientos y Matrícula con JEC. 2000-2006 .................................................................... 41 Tabla 11. Aportes Adjudicados Programa de Aporte de Capital. 2000-2006.a ........................................... 41
3
Tabla 12. Definición de las Variables Explicativas..................................................................................... 43 Tabla 13. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Matemática. Todos los Establecimientosa...................... 45 Tabla 14. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Matemática. Establecimientos Particulares Subvencionadosa.......................................................................................................................................... 45 Tabla 15. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Matemática. Establecimientos Municipalesa.................. 46 Tabla 16. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Todos los Establecimientosa.......................... 46 Tabla 17. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Establecimientos Particulares Subvencionadosa.......................................................................................................................................... 47 Tabla 18. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Establecimientos Municipalesa...................... 47 Tabla 19. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Matemática. Todos los Colegios....................................................................................................................................................... 51 Tabla 20. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Matemática. Particulares Subvencionados........................................................................................................................................... 51 Tabla 21. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Matemática. Municipales...................................................................................................................................................................... 51 Tabla 22. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Lenguaje. Todos los Colegios....................................................................................................................................................... 53 Tabla 23. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Lenguaje. Particulares Subvencionados........................................................................................................................................... 53 Tabla 24. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Lenguaje. Municipales. 53 Tabla 25. Primeras Etapas. Todos los Establecimientos. ............................................................................ 56 Tabla 26. Primeras Etapas. Establecimientos Particulares Subvencionados............................................... 57 Tabla 27. Primeras Etapas. Establecimientos Municipales. ........................................................................ 57 Tabla 28. Estudios del Efecto de la JEC en la Calidad Educatica medida como Resultados de Prueba SIMCE. Funciones de Producción. ............................................................................................................. 66 Tabla 29.Estudios del Efecto de la JEC en la Calidad Educativa medida como Resultados de Prueba SIMCE. Efecto Tratamiento........................................................................................................................ 67 Tabla 30. Valores de la Subvención Educacional. Sector Municipal y Particular. (en U.S.E.) .................. 68 Tabla 31. Estadísticos Descriptivos. Ambas Bases. Características de los Colegios. ................................. 70 Tabla 32. Estadísticas Descriptivas. Base 2. Colegios sin y con JEC. ........................................................ 70 Tabla 33. Estadísticas Descriptivas. Ambas Bases. Características de los Alumnos. ................................. 71 Tabla 34. Estadísticas Descriptivas. Base 2. Alumnos sin y con JEC......................................................... 72 Tabla 35. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Matemática. Todos los Colegios. .................. 1 Tabla 36. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Matemática Establecimientos Particulares Subvencionados............................................................................................................................................. 1 Tabla 37. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Matemática. Establecimientos Municipales... 1 Tabla 38. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Todos los Establecimientos........... 1 Tabla 39. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Establecimientos Particulares Subvencionados............................................................................................................................................. 1 Tabla 40. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Establecimientos Municipales...... 1 Tabla 41. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Matemáticas. Diferencia de puntajes estandarizados. Todos los colegios. .............................................................................................................. 1 Tabla 42. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Matemática. Diferencia de Putajes estandarizados. Particulares Subvencionados. .............................................................................................. 1
4
Tabla 43. Estimaciones Completa MICO y MC2E. Prueba Matemática. Diferencia de Puntajes Estandarizados. Municipales. ........................................................................................................................ 1 Tabla 44. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Diferencia de puntajes estandarizados. Todos los colegios. .............................................................................................................. 1 Tabla 45. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Diferencia de Putajes estandarizados. Particulares Subvencionados. .............................................................................................. 1 Tabla 46. Estimaciones Completa MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Diferencia de Puntajes Estandarizados. Municipales. ........................................................................................................................ 1 Tabla 47. Primera Etapa Estimación MC2E. Todos los Establecimientos.................................................... 1 Tabla 48. Primera Etapa Estimación MC2E. Establecimientos Particulares Subvencionados. .................... 1 Tabla 49. Primera Etapa Estimación MC2E. Establecimientos Municipales................................................ 1 Tabla 50. Estimación Ordinal Probit. Prueba Matemática. Todos los Establecimientos. ............................. 1 Tabla 51. Estimación Ordinal Probit. Prueba Matemática. Particulares Subvencionados. ........................... 1 Tabla 52. Estimación Ordinal Probit. Prueba Matemática. Municipales. ..................................................... 1 Tabla 53. Estimación Ordinal Probit. Prueba Lenguaje. Todos los Establecimientos. ................................. 1 Tabla 54. Estimación Ordinal Probit. Prueba Lenguaje. Particulares Subvencionados ................................ 1 Tabla 55. Estimación Ordinal Probit. Prueba Lenguaje. Municipales. ......................................................... 1
5
1. INTRODUCCION
En Chile, en Mayo de 1996 se anuncia la Jornada Escolar Completa (JEC). Esta reforma significó
la extensión de la semana escolar de 30 a 38 horas en educación básica y de 36 a 42 horas en
educación media, para colegios de enseñanza diurna bajo la ley de subvenciones1.
Ahora bien, una reforma de este tipo genera interés en un amplio número de sectores debido a sus
consecuencias directas en el presupuesto educacional, el sistema de organización de la educación,
el impacto en los profesores, alumnos y comunidades escolares, así como también, en la dinámica
familiar. (Delannoy, 2000). Estas consecuencias, además, se traducen en costos y beneficios para
los distintos actores.
Los beneficios que la JEC puede generar son múltiples. Aumentos en la participación laboral
femenina, disminución del riesgo social de algunos grupos, mejora en la calidad educacional o el
aprendizaje de los alumnos, siendo este último el de interés para este trabajo.
Según Valenzuela (2005) y García (2006), existen efectos positivos de la JEC en el cambio de los
resultados de la prueba SIMCE, a nivel de colegio, siendo este efecto mayor en los puntajes de la
prueba de lenguaje y en colegios particulares subvencionados.
Sin embargo, debido al periodo que ambos analizan, al que denominan de corto plazo, los autores
suponen que no existe reasignación entre los alumnos como resultado del programa, es decir, que
los hogares realizan la elección de colegios sin considerar a la JEC.
No obstante, en el mediano plazo, las familias con información y posibilidades de elección, entre
establecimientos con y sin JEC preferirán unos sobre otros de acuerdo a las características del
hogar2 y el tratamiento sí generará efectos reasignativos. Esto implica la existencia de un sesgo
de selección en las estimaciones anteriores.
1 Con excepción de aquellos con educación básica especial diferencial y educación de adultos. (MINEDUCa) 2 Horst (2001) estima la probabilidad de elección de un colegio con JEC, la que resulta ser distinta para los distintos tramos de ingreso.
6
El objetivo de este trabajo es investigar qué ocurre cuando ha trascurrido suficiente tiempo para
que los hogares incorporen a la JEC en sus decisiones, reconociendo en la estimación de los
efectos de esta reforma, la no aleatoriedad de la decisión de elección de colegios con este atributo
e investigar si, controlando por esta endogeneidad, existen efectos de la reforma en los resultados
de la prueba SIMCE.
En particular, se evaluará si por estar en un colegio, y curso, adherido al régimen de JEC, un
alumno presenta cambios entre los resultados de la prueba SIMCE que rinde en 8° básico (2004)
y los de la prueba rendida en 2° medio (2006). Adicionalmente se analizará si estos efectos son
distintos, según la dependencia del colegio al que asiste el alumno.
Asimismo, con el fin de controlar por el sesgo de selección, mencionado anteriormente, este
trabajo pretende la incorporación de variables instrumentales y la identificación de algún
escenario en el cual, parte de la decisión de la elección de colegios sea exógena, como el caso de
alumnos que terminado 8° básico se ven obligados a cambiar de colegio debido a que éste no
continúa impartiendo educación media.
Además, se usará una base de datos que permite evaluar a la misma cohorte en dos momentos
distintos del tiempo (8° básico en el 2004 y 2° medio en el 2006). Esto permite controlar por
variables no observables, pero además permite realizar estimaciones del efecto de la JEC en el
cambio de los resultados SIMCE a nivel de alumno, lo que no se pudo hacer en investigaciones
anteriores, que por falta de este tipo de datos, realizan estimaciones a nivel de establecimiento,
perdiendo varianza intra colegio que podría ser explicativa.
El siguiente trabajo está organizado en ocho apartados. El segundo apartado contiene la Revisión
de la Literatura donde se analizan los principales estudios sobre la JEC, tanto aquellos que lo
incluyen como insumo educacional, como los que estiman el efecto tratamiento de la reforma. El
tercer apartado se refiere el Marco Teórico de la investigación, que abarca las características de la
Oferta y Demanda educacional, así como Características del Equilibrio y los Posibles Efectos de
la JEC en un mercado con estas características. La cuarta sección incorpora la Metodología de la
Investigación. Dentro de ésta se describe la Muestra utilizada y se analiza su Representatividad;
se detalla el Modelo a estimar y los Métodos de estimación utilizados; y se describen las
Variables incluidas en la estimación y los Datos ocupados. El quinto apartado especifica y
7
explica los Resultados de las estimaciones. En la sexta sección se concluye. Y, finalmente, el
séptimo y octavo apartado incluyen las Referencias bibliográficas y los Anexos.
2. REVISIÓN DE LA LITERATURA
Estudios en EEUU sugieren que aumentos importantes en tiempo de instrucción se asocian a
pequeñas mejoras en resultados educacionales; mientras que otros sugieren que la rentabilidad de
los aumentos en el tiempo de instrucción depende de la materia que se enseñe. (Millot, 1995)
En la literatura chilena existen distintas estimaciones sobre el efecto de la JEC en resultados de la
prueba SIMCE. En la Tabla 28 y Tabla 29 se resumen los resultados detallados de las
estimaciones.
El MINEDUC (2003, 2002a, 2002b) realiza diversos estudios de estimaciones de funciones de
producción educativa. Estos estudios analizan los factores que inciden en el rendimiento, medido
en los resultados de la prueba SIMCE a nivel de alumno de 4° básico de 2002, 8° básico de 2000
y 2° medio de 2001.
Para alumnos de 4° básico de 2002 se realizan estimaciones Mínimos Cuadrados Ordinarios
(MICO), Modelos Lineales Jerárquicos (HLM) y MICO en diferencias de puntajes. Además, se
hacen regresiones separadas según pruebas (Lenguaje y Matemáticas) y posición del puntaje.
(MINEDUC, 2003)
En resumen, se encuentran efectos positivos de la JEC en los resultados SIMCE (aunque
diferenciados para ambas pruebas) en todas las estimaciones, excepto en MICO por diferencias
donde el efecto es no significativo.
Para los alumnos de 2° medio de 2001, también se estiman modelos MICO para toda la muestra y
según grupos socioeconómicos (GSE). Nuevamente se estima para ambas pruebas. (MINEDUC,
2002a)
Las regresiones arrojan efectos positivos de la JEC en ambas pruebas, y además, existe
diferencias en el efecto según GSE, siendo mayor en GSE medio y menor en GSE bajo.
8
El tercer estudio analiza los resultados de los alumnos de 8° básico 2000. Las estimaciones por
MICO sin corregir y corregidas por sesgo de selección muestran efectos positivos de la JEC en
ambas pruebas. (MINEDUC, 2002b)
Un cuarto estudio que analiza la función de producción de los resultados de la prueba SIMCE de
los alumnos de 2° medio de 1998 y que también incorpora la JEC como insumo, es el realizado
por Mizala y Romaguera (2000a). Nuevamente de las estimaciones se observa un efecto positivo
de la JEC en los resultados de ambas pruebas. Sin embargo, las autoras reconocen que este
resultado no permite concluir acerca de la causalidad, pues, ellas argumentan, puede que los
colegios con más y mejores recursos sean los que han podido incorporarse a JEC.
Existen varios problemas identificables en los cuatro estudios anteriores
Primero, uno de los principales problemas del enfoque de funciones de producción, es que la
validez de los resultados que deriven de estas estimaciones depende, fundamentalmente, del
supuesto de que los colegios o unidades de toma de decisiones educacionales tienen los
incentivos correctos para hacer un mix eficiente de los insumos que poseen. Es decir, el enfoque
de la función de producción educacional supone que el colegio se comporta como una empresa
maximizadora de ganancias, sin embrago, existe consenso de que en el caso de los distintos tipos
de establecimientos educacionales en Chile, la mayoría no se comporta como tal ya que enfrentan
un marco de incentivos distinto, según dependencia administrativa.
En efecto, uno de los principales argumentos que se esgrimen al observar que un aumento en
recursos no redunda en mejoras en la calidad educacional, es la existencia de un marco de
incentivos inadecuados; en particular, ciertos establecimiento educacionales no estarían
funcionando en su frontera de posibilidades de producción3, por lo que la predicción de que un
aumento de insumos expande esta frontera, no se cumple.
3 No maximizan ganancias sujeta a restricciones presupuestarias, porque no está en su objetivo maximizar ganancias y/o enfrentan restricciones de presupuestos blandas.
9
En este caso, ninguno de los trabajos anteriores incorpora el marco de incentivos de los colegios
en el análisis, determinado por la dependencia del colegio, ya que no realizan estimaciones
separadas para cada una de ellas.
Segundo, en ningún análisis, excepto el realizado por el MINEDUC a los 8° básicos de 2000, se
controla por el problema de endogeneidad que surge de que la asignación de los alumnos a los
colegios no es aleatoria, es decir, ciertos tipos de alumnos estudian en establecimientos con
ciertas características debido a la selección que hacen los padres sobre lo que desean de los
colegios.
Un problema similar emerge, para las cuatro estimaciones anteriores, si se incorporan variables
que pueden ser endógenas como tasa alumno-profesor, matrícula o programas como la JEC, pues
todas ellas pueden ser elegidas debido a su influencia sobre los resultados SIMCE.
Un tercer problema, presente principalmente en el estudio de Mizala y Romaguera (2000a), tiene
relación con los años del SIMCE que se usan para la estimación (resultados en 1998). Si
pensamos que la JEC puede ser un atributo valorado por los padres en base al cual los colegios
pueden competir, los efectos de corto plazo de una reforma como la JEC pueden ser engañosos ya
que dependen de manera importante de la elección activa de los padres en los años inmediatos a
la implementación del régimen. Incluso la experiencia de estos primeros hogares no será
representativa debido a que la oferta puede demorar en responder a la reforma. Lo que interesa es
el nuevo escenario que existiría si un cambio como la JEC estuviese ampliamente promulgado,
no su efecto parcial en los primeros estudiantes que vivieron este cambio. (Hoxby, 2000)
En particular, en el corto plazo, las decisiones de la familia sobre la elección de los colegios se
harían sin consideración de la JEC y si adicionalmente suponemos que la rotación de los alumnos
en los colegios es baja durante ciertos ciclos4, entonces, se necesitaría suficiente tiempo para que
las familias se enfrenten a un escenario donde tengan la información y la posibilidad de elección
necesaria para que exista una redistribución de los estudiantes producto del tratamiento. Es este
4 Por ejemplo, no es inusual que un alumno permanezca en el mismo colegio durante toda la enseñanza básica o durante toda su enseñanza media.
10
escenario de mediano plazo5 el que interesa si queremos evaluar el efecto de la JEC tomando en
cuenta que puede tener distintas implicancias para distintos tipos de alumnos.
Una segunda línea de la literatura que analiza el efecto de la JEC en los resultados del SIMCE es
la que estima el efecto tratamiento del régimen.
Entre estos estudios se encuentra el realizado por Horst (2001) donde se estudia el efecto de la
JEC en los resultados de la prueba SIMCE, con datos a nivel de alumno de 4° básico de 1999,
para el sector subvencionado urbano.
Primero, se estima, a través de un modelo probit, la probabilidad que los padres elijan un
establecimiento con JEC o media jornada. Esta decisión se realiza bajo un modelo de
maximización de utilidades que incluye como principal atributo valorado, el tiempo destinado a
trabajar fuera de casa durante la estadía de los hijos en el colegio, pero sacrificando la calidad de
la educación recibida6. En este modelo se incorpora, además, los niveles de ingreso de la familia
y el grado de educación de padre y madre.
El resultado de esta estimación muestra que la probabilidad de elegir un plantel con JEC cambia
según el tramo de ingreso. Los tramos de ingresos (y nivel educacional) mayores tienen
probabilidades positivas de entrar a un colegio con JEC porque su costo de oportunidad del
tiempo de trabajo es alto y además tiene recursos para pagar por un colegio JEC de alta calidad.
Todos los demás tramos de ingresos presentan probabilidades negativas de enviar a sus hijos a
establecimientos con JEC, sin embargo, sus magnitudes disminuyen a medida que aumentan sus
ingresos. Según la autora, esto podría justificarse pensando de que en los tramos de menores
ingresos el costo de oportunidad de tiempo es muy bajo; pero, a medida que los ingresos,
aumentan, este costo de oportunidad también lo hace y la disposición de enviar a los niños a
colegios sin JEC disminuye. No obstante, la probabilidad sigue siendo negativa, pues, para
ciertos tramos, los ingresos sólo permiten acceder a un colegio JEC de baja calidad por lo que,
5 Valenzuela (2005) también plantea una etapa de largo plazo a la que se llegaría cuando todos los colegios estén adscritos a la JEC y por lo tanto ésta no sea un atributo que genere reasignación. 6 La autora asume que los primeros colegios en entrar al régimen JEC son aquellos con mayores recursos y calidad que cuentan con infraestructura suficiente y cobran mensualidad adicional, o aquellos con menores recursos y peores resultados educativos financiados por el Estado.
11
favoreciendo a la calidad educacional, el hogar opta por mantener a sus hijos en el mismo plantel
sin JEC.
Adicionalmente, se estima el Efecto Tratamiento Promedio (ATE) y Efecto Tratamiento
Promedio de los Tratados (TT) de la JEC en resultados SIMCE (para ambas pruebas), corrigiendo
por sesgo de selección a través de un modelo de Roy generalizado para representar el proceso de
autoselección y realizando una estimación Heckman en dos etapas.. Los resultados arrojados por
sin considerar sesgo muestran efectos positivos o no significativos. En cambio, al incluir el sesgo
de autoselección, concluye que los niños que asisten a JEC tienen características no observables
distintas a la población, lo que implica que la asignación de los alumnos al régimen no es
aleatoria.
Tanto el efecto TT como el ATE resultaron ser positivos, pero el primero resulta ser menor que el
segundo.
Dentro de las oportunidades a mejorar de este estudio se observa que, aunque en las estimaciones
se incluye una variable que indica dependencia del colegio, no se realizan estimaciones separadas
para cada una de ellas, con lo que no se puede diferenciar los resultados ante distintos tipos de
marcos de incentivos, producto de las distintas dependencias.
A lo anterior, se suma el análisis de datos del SIMCE del año 1999, sólo dos años después de la
implementación del programa, lo que podría entregar resultados que no son del todo
representativos del efecto del programa en la calidad educacional.
Un segundo estudio que evalúa el efecto tratamiento de la JEC en los resultados de la prueba
SIMCE es el realizado por Valenzuela (2005).
El autor desarrolla un modelo para explicar los mecanismos a través de los cuales una reforma
como la JEC impacta en los resultados del SIMCE. Según este modelo, existen 3 canales: el
primero es el efecto del aumento de los insumos relacionados con la calidad, asumiendo que el
tiempo es uno de estos insumos; el segundo canal es a través de la disminución del esfuerzo por
parte de los establecimientos municipales, como respuesta a tener que competir contra colegios
con menos insumos educacionales, como es el tiempo de la JEC. El tercer canal, uno de los más
12
importantes dentro del modelo, es a través de un efecto par indirecto. La disminución de las horas
que los padres dedican a apoyar el proceso de aprendizaje de los niños en el hogar impactaría
negativamente en la habilidad7 de sus hijos, lo que a su vez afectaría el promedio8 de la habilidad
de los niños en un colegio con JEC.
En este trabajo se analiza el impacto de la JEC en los puntajes SIMCE de los alumnos de 4°
básico del 2002. Específicamente, mide la mejora en el desempeño escolar en matemáticas y
lenguaje de los alumnos de 4° básico entre los años 1999 y 2002.
Las estimaciones se realizan a nivel de establecimiento9 y el grupo de tratados son aquellos que
comienzan el programa en el 2000 y 200110, mientras que el contrafactual son aquellos colegios
que comienzan a ser tratados desde el 2003 en adelante.
Se realizan tres estimaciones a nivel de colegio: diferencias en diferencias, diferencias en
diferencias controlando por tendencia y reversión a la media y matching de diferencias en
diferencias. Además se realizan estimaciones separadas para colegios municipales y particulares
subvencionados.
En todas las estimaciones se encuentra un efecto tratamiento positivo y significativo, menor para
los colegios municipales y la prueba de matemática.
Aunque en este trabajo tampoco se considera la endogeneidad en el proceso de elección de
colegios, para esto, el autor se basa en el supuesto de que el periodo analizado corresponde a una
etapa en el corto plazo en la que no existe una reasignación de estudiantes entre colegios. Es
decir, la familia hace la elección de colegios sin considerar la JEC. Argumenta que los primeros
colegios en entrar en régimen fueron colegios rurales, lo que no afecta la reasignación de
alumnos entre los colegios urbanos, que son los analizados en el estudio. Además supone que las
7 En el modelo la habilidad depende de la calidad que ofrece el colegio al niño y del tiempo de los padres al proceso de aprendizaje en el hogar. 8 La fórmula del efecto par explicita en el trabajo es uno lineal en medias. Algunos estudios cuestionan la validez empírica de este modelo. Ver Sapelli (2003) y Hoxby y Weingarth (2005). 9 Establecimientos municipales, PS sin financiamiento compartido y PS con financiamiento compartido. 10 Los colegios que comienzan con JEC en 2002 no son incluidos en la muestra de los tratados pues se considera que al ser ésta una intervención compleja, requiere que los colegios tratados tengan al menos un años para adaptarse al programa y tener efectos. (Valenzuela, 2005)
13
familias de los alumnos de 4° básico de 2002 tuvieron que elegir colegio a finales de 1997 o
principios de 1998 al matricular a los niños en kinder.
Sin embargo, debido a que las estimaciones se hacen a nivel de establecimiento, existe otra fuente
de endogeneidad que no es tomada en cuenta y tiene relación con la incorporación de los colegios
al programa.
Debido a la naturaleza de la reforma, la incorporación de los distintos establecimientos no ha sido
aleatoria ya que ante la necesidad de éstos de modificar la infraestructura, los primeros en entrar
fueron colegios rurales con jornada única, aquellos colegios de baja matrícula (menos de 90
alumnos) y aquellos que lograron adjudicarse los recursos en concurso del Mindeuc.
Finalmente, uno de los trabajos recientes en que se relaciona la JEC con los resultados en prueba
SIMCE es de García (2006).
En este trabajo también se estudia el efecto de la JEC en los cambio de los resultados del SIMCE
entre 1999 y 2002 para 4° básico.
Este efecto se evalúa a través de estimaciones simples de diferencias en diferencias de tratados
versus no tratados, regresiones en primeras diferencias y matching de diferencias en diferencias.
Éstas se realizan para todos los colegios de la muestra y para los municipales y particulares
subvencionados separadamente.
Nuevamente, se encuentran efectos positivos y significativos, menores para establecimientos
municipales y para la prueba de matemáticas.
Pero como en los anteriores, no se incorpora en el análisis la no aleatoriedad de la entrada de
colegios ya que se asume que los alumnos no se cambian entre escuelas producto del programa.
A continuación se presenta un cuadro resumen con los problemas presentes en la literatura, sus
consecuencias en las estimaciones del efecto de la JEC, como se intentará corregirlos y qué se
espera obtener de esto.
14
Tabla 1. Problemas en la Literatura, Consecuencias y Posibles Soluciones.
Problema Consecuencias Posibles Soluciones Qué podemos esperar de las "soluciones"
Asignación endógena de alumnos a los colegios.
EL resultado de la prueba SIMCE puede determinar que el alumno se asigne o no a un colegio con JEC. No corregir por autoselección puede generar efectos más grandes que el verdadero y generar medidas de significancia estadística más importantes de lo que realmente son. Si se asume que aquellos que se autoseleccionan son los que esperan mayores resultados.
Uso de variables instrumentales e identificación de algún "experimento natural" que genere exogeneidad en la elección de colegios por parte de los hogares.
Se podrían esperarán efectos de la reforma menores a los encontrados o efectos nulos si se corrige la endogeneidad.
Estimaciones del efecto tratamiento a nivel de establecimientos.
Aunque los estimadores siguen siendo consistentes, son menos eficientes por la pérdida de información. Entre mayor sea la variación intragrupo, más información se desecha.
Uso de datos a nivel de alumnos. Si existe variación intragrupo que es diluida por la agregación, podríamos esperar efectos de la reforma mayores o menores no evidenciados en las estimaciones de datos agrupados.
Datos de las estimaciones muy cercanos a la implementación de la reforma.
La experiencia de los primeros alumnos no será representativa debido a que la respuesta de los colegios y la incorporación de la JEC en la decisión de los hogares puede llevar mucho tiempo en hacerse evidente.
Uso de la bases de datos del SIMCE de 2004 y 2006. Ocho y diez años después de la reforma.
Si después de ocho o diez años la demanda ha podido incorporar la JEC en la elección de colegios, existirá un sesgo de selección si no se controla por la endogeneidad de esta decisión.
Elaboración propia. Fuente: Heckman (1979), Hoxby (2000)
3. MARCO TEÓRICO
Es necesario analizar el proceso de decisión educacional para determinar que resultados pueden
esperarse de una reforma como la JEC.
Este proceso, se caracteriza por la interacción de demandantes y oferentes de educación.
a. Demanda
Por el lado de la demanda de educación, asumiremos un escenario común en la literatura, donde
la unidad de toma de decisiones es la familia. Ésta maximiza una función de utilidad que tiene
entre sus argumentos la calidad educacional que reciben los hijos y el consumo de otros bienes,
por lo que también valoran la opción de contar con más tiempo para trabajar (y recibir ingresos)
como resultado del aumento de la permanencia de los niños en el colegio.
15
Una característica importante en el caso chileno, es la existencia de un subsidio a la demanda a
través de un voucher por estudiante. En teoría este voucher le da a la familia completa libertad
para la elección de colegios. En el sistema implementado en Chile “los fondos siguen al niño”,
ya que el gobierno subsidia a la escuela que es elegida por los padres, pagando una subvención
según la asistencia de los alumnos.
Tres aspectos importantes, en el análisis de la demanda por educación, tienen que ver con las
preferencias de los padres, la información que poseen y las características de la toma de
decisiones. (Gallego, 2001)
Cierta evidencia encontrada en estudios actuales sobre la educación en Chile nos da luces sobre
estos aspectos.
Sapelli y Torche (2002) concluyen que dentro de las variables que tienen efectos significativos en
la elección de establecimientos tenemos al ingreso, la educación de los padres y la calidad
relativa del colegio. Así, la evidencia muestra que a mayor ingreso y más escolaridad de los
padres, aumenta la probabilidad de escoger un establecimiento particular subvencionado.
Sapelli y Torche (2002) también concluyen que los padres utilizarían mediciones de calidad al
tomar sus decisiones de dónde enviar a los niños y serían sensibles a diferencias de calidad entre
colegios. El comportamiento que exhiben es “como si” conocieran los resultados del SIMCE y
éstos influyeran en la decisión, esto porque tendrían acceso a información de indicadores de
calidad altamente correlacionada con estos resultados que influye en sus decisiones.
En relación a las preferencias, un estudio de Gallego y Hernando (2008) sugiere que la valoración
de los atributos de los colegios depende de las características de los hogares, las que resultan ser
muy heterogéneas; todos los atributos que pueden ser valorados presentan un alto grado de
diversidad y al mismo tiempo, algunos padres parecen ser indiferentes ante ciertas características
que son altamente valoradas por otros.
En particular parece ser que la mayoría de los programas de gobierno, como la JEC, no tienen
consecuencias en la elección de establecimientos por parte de los padres. La estimación implica
un efecto nulo, pero al mismo tiempo es posible observar establecimientos enfrentando un
16
importante efecto marginal positivo en ese atributo. Al incluir interacciones entre características
del plantel educacional y el estudiante, para analizar si existen preferencias heterogéneas, uno de
los resultados muestra que la existencia de JEC en el colegio parece ser más importante para
padres de niñas. (Gallego y Hernando, 2008)
Por otro lado, los padres pueden valorar la JEC porque les permitiría aumentar sus horas de
trabajo ofrecidas o ingresar al mundo laboral, como podría ser el caso de madres quienes al tener
a su cargo el cuidado de los hijos, la extensión de la jornada escolar les abre la posibilidad de
ingresar a un trabajo remunerado.
En relación a lo anterior, Wagner et al (2006) estudiaron el impacto de la extensión de la jornada
escolar en la participación en la fuerza laboral de las madres de niños entre 8 y 12 años,
encontrando un aumento de 13% en la probabilidad de trabajar para madres tratadas en
comparación al grupo de control y 13% más de probabilidad de ser contratadas. Este impacto es
mayor para sectores de menores ingresos, madres solteras y áreas urbanas.
Además, no se encuentra evidencia de un aumento en el número de horas de trabajo ofrecidas,
condicional en estar trabajando.
De acuerdo a lo anterior, posiblemente, la JEC será más valorada por hogares de madres solteras,
de bajos ingresos o alto costo de oportunidad, además de hogares con niños que necesiten más
tiempo de cuidado.
Tomando en cuenta la evidencia relatada, la posibilidad de que la JEC sea un atributo valorado
por los hogares con ciertas características, implica que el efecto de una reforma como ésta en un
individuo elegido de manera aleatoria en la población no será el mismo que el efecto en aquellos
que efectivamente eligieron un colegio con esa característica. Este estudio intentará corregir por
esta fuente de endogeneidad.
17
b. Oferta
Por el lado de la oferta, existen tres tipos de establecimientos educacionales: municipales (MUN),
particulares subvencionados (PS) y particulares pagados (PP). Al 2007, del total de 11.763
establecimientos, 50,23% corresponden a municipales, 42,97% a PS y 6,21% a PP11.
Los planteles MUN son financiados por el municipio respectivo mediante subvención
educacional12, sin embargo, la administración puede estar a cargo de la entidad edilicia a través
del Departamento de Educación o por una Corporación Municipal de Educación que actúa de
manera independiente, pero ligada al municipio.
En relación a los recursos, éstos son administrados en un fondo común, lo que provoca
desvinculación de los pagos recibidos por parte del colegio con la asistencia de los alumnos a
éste13, lo que implicaría la existencia de una restricción presupuestaria blanda porque los
municipios estarían dispuestos a financiar los déficits educacionales. (Gallego, 2001)
En los establecimientos PS es el sostenedor quien recibe los pagos de la subvención, de acuerdo a
la asistencia media de los alumnos. Éste es distinto al director del plantel y la relación con el
Estado es a través de la supervisión curricular y la evaluación del sistema a cargo del MINEDUC.
Además, se permite a los establecimientos subvencionados que, adicional al aporte otorgado por
el Estado, puedan cobrar el pago de una mensualidad a los apoderados14. En este caso, al aporte
estatal se reduce de acuerdo al cobro promedio que le hace el plantel al estudiante.
La mayoría de los centros educacionales con financiamiento compartido son PS, aunque pueden
incorporarse a esta modalidad los establecimientos MUN de educación media diurna, cuando
exista acuerdo mayoritario de apoderados, sin, por esto, eximirlos de tener que dar cupo a todos
los alumnos residentes en la comuna que solicitasen beneficio de gratuidad (MINEDUCb).
11 El resto, 0,6% corresponde a Corporación de Administración Delegada, que son colegios técnicos/vocacionales administrados por firmas industriales. 12 Traspaso de fondos del Estado a través de la Unidad de Subvención Educacional (USE) de acuerdo a la asistencia media de los alumnos durante los últimos tres meses antes del pago. (Gallego, 2001) 13 Las municipalidades asignan los recursos recibidos entre todos los colegios que dependen de él. (Tokman, 2002) 14 En los colegios municipales sólo se permite esta modalidad en enseñanza media.
18
Sumado a lo anterior, el marco institucional en el que se mueven los profesores es distinto y va a
depender del plantel al que pertenecen.
Para los MUN, los profesores se rigen por el Estatuto Docente (ED), que incluye un proceso de
negociación colectiva centralizada, salarios basado en escalas de pago uniforme con bonos
especiales para capacitación, experiencia y trabajo en condiciones difíciles; y restricciones al
despido (Mizala y Romaguera, 2000b). Lo anterior implica que los colegios pueden perder
control sobre su restricción presupuestaria. (Sapelli y Vial, 2002)
En contraposición, en la mayoría de los colegios PS, los profesores se rigen por el código del
trabajo, aunque el ED les impone un estándar mínimo. (Sapelli y Vial, 2002)
Otra diferencia importante es la facultad de establecer procesos de selección de alumnos, lo cual
existe sólo en el sector privado. Todos los colegios particulares tienen libertad de establecer un
proceso de selección y aceptar o rechazar estudiantes, mientras que los colegios MUN están
obligados a aceptar a cualquier estudiante que quiera matricularse, con la sola excepción de la no
existencia de vacantes. (Mizala y Romaguera, 2000b)
c. Características del Equilibrio de Mercado
La conjugación de todos estos elementos, resultan en diferencias en términos de resultados y
desempeño según la dependencia administrativa de los planteles educacionales.
Por el lado de la demanda, es importante destacar que el sistema de subsidio, a través de un
voucher uniforme, e inserto en un contexto como el chileno, genera una estratificación en la
asignación de los estudiantes entre los distintos colegios.
Debido a que el costo de educar al niño depende de nivel inicial de capital humano (relacionado
con el ingreso familiar y la educación de los padres), aunque el subsidio a la demanda permita
que sean los padres quienes decidan donde estudia su hijo, los establecimientos competirán por
alumnos con mayor capital humano inicial, pues serían éstos los que generan rentas. (Sapelli,
2003)
19
De esta forma, los estudiantes con recursos más bajos tienen menor subsidio neto y son más
vulnerables a estar cautivos en planteles MUN. (Sapelli, 2003)
Por otro lado, existen programas de financiamiento de la educación que funcionan como
subsidios a la oferta, paralelos al susidio a la demanda, y generan impuestos a estudiantes que
quieren moverse entre colegios, ya que son recursos asignados a los colegios y no a los alumnos.
(Sapelli y Torche, 2002)
Estos subsidios resultan ser focalizados a niños de escuelas MUN y, por consiguiente, los atraen a
planteles MUN, y hace más difícil a alumnos de bajos recursos utilizar la subvención a la
demanda (Sapelli y Torche, 2002)
Por el lado de la oferta, existen elementos que hacen pensar que los colegios MUN no se
enfrentan a los mismos incentivos que los establecimientos PS. Por ejemplo, en los primeros, es
la Municipalidad la que recibe el subsidio estatal. Ésta, asigna los recursos recibidos entre todos
los centros educacionales que dependen de ella, además de fondos adicionales si el voucher no
alcanza a cubrir sus gastos, siendo esta transferencia muy heterogénea. (Sapelli y Vial, 2002)
Así, las ganancias o pérdidas de los establecimientos municipales son “devueltas” al Municipio y
se distribuyen entre los planteles, lo que podría implicar que el personal de éstos no asuma los
costos de las ineficiencias en la oferta de la educación, ya que no se perciben como “malos” si
tienen déficit. (Tokman, 2002).
Además, aunque sí existen colegios MUN que cierran, no son necesariamente los de peor calidad.
De hecho que un establecimiento sea municipal, con mayor número de alumnos y con ingresos
extra-voucher, hace menos probable el cierre; y mientras menor sea el gasto que el Municipio
realice en educación hará más probable que un plantel MUN cierre, aunque sí existe un cierto
grado de destrucción creativa por el lado de los colegios PS (De Iruarrizaga, 2008)
Otra característica importante son las diferencias en las restricciones que enfrentan en el
presupuesto, debido a las transferencias adicionales que pueden recibir los centros educacionales
públicos como son: fondos provenientes de programas de gobierno, subsidios que reciben las
escuelas rurales e ingresos provenientes del sistema de financiamiento compartido.
20
En un estudio del desempeño de establecimientos particulares y públicos, Sapelli y Vial (2002),
incorporan estas diferencias y concluyen que, si los establecimientos MUN reciben fondos mucho
mayor, en promedio se desempeñan mejor que los PS, sin embargo existe un nivel bajo el cual
sus resultados no son mejores.
Finalmente, también hay diferencias en el comportamiento de los establecimientos PS y MUN
ante la competencia del mercado. Estudios concluyen que existe una mayor respuesta de los
establecimientos PS a un cambio exógeno de la competencia, lo que se puede deber a que éstos
tienen incentivos relacionados de manera más directa al desempeño académico. (Gallego, 2002)
En resumen, las características de la oferta y la demanda de educación resultan en diferencias de
desempeño y resultados entre planteles municipales y PS.
a. Posibles Efectos de la JEC
¿Cuáles son las predicciones de la introducción de un programa como la JEC junto a las
características del mercado descrita?
En un escenario ideal, el aumento de la JEC permitiría mejorar el aprendizaje a través del
incremento de la exposición del alumno al proceso de enseñanza-aprendizaje. A lo anterior, se
suma el mejoramiento en el manejo y organización del tiempo escolar, lo que permitiría
acrecentar la calidad ofrecida por los planteles adheridos al programa.
Pero ante ciertas características, podríamos encontrar efectos nulos o menores a los esperados.
Primero, la incorporación de un establecimiento a la JEC involucra un aumento de recursos que
no enfrentan los que no ingresan al programa. Este incremento de fondos es a través de tres vías:
el aumento de la subvención de escolaridad o subvención base por alumno, un aumento de la
subvención anual de apoyo al mantenimiento (ambas subvenciones se calculan en función de la
21
asistencia promedio)15 y un tercer aumento de recursos es a través de fondos destinados al
mejoramiento o ampliación de infraestructura mediante el programa de Aporte de Capital16.
Ante una ampliación de recursos, tanto de tiempo como de dinero, aquellos establecimientos con
incentivos más alineados a los resultados, que posiblemente operen cercanos a la frontera de
posibilidades de producción, elegirían un mix de insumos eficientes. Así, se espera que en los
planteles PS el efecto sea positivo o mayor que el presentado en los establecimientos
municipales.
Adicionalmente, el aumento de recursos en los centros educacionales MUN, podría llevar a una
disminución del esfuerzo en la función de calidad educativa. Es decir, suponiendo que en los
establecimientos MUN los tomadores de decisión maximizan una función de utilidad, que
depende negativamente del esfuerzo en la provisión de educación, el aumento de insumos como
el tiempo o recursos asociados a este programa, permitiría que estos agentes disminuyan el
esfuerzo, ya que podrían ofrecer igual calidad con el aumento de recursos.
Segundo, la introducción de un programa como la JEC podría implicar un aumento en los
recursos de los establecimientos que reduciría o neutralizaría los efectos positivos de la
competencia.
Gallego (2002) realiza un análisis de la JEC en la competencia. En él se muestra que la
participación en la JEC está correlacionada negativamente con los determinantes de la
competencia. Lo que podría estar vinculado con un aumento de los recursos públicos disponibles
para establecimientos, que no están relacionados con la calidad educativa.
Esto implicaría una menor reacción de los colegios a la competencia, con una posible
disminución de sus resultados educativos.
Tercero, la JEC puede ser un atributo valorado por los hogares, porque permite a los padres
aumentar sus horas de trabajo, disminuye el tiempo de los alumnos en ambientes vulnerables o
permita un ahorro en almuerzo o cuidado del niño en el hogar (DESUC, 2005). Esto hará que sea
15 Ver Tabla 30 en Anexo. 16 Ver Tabla 11.
22
menos probable que un alumno en un plantel con JEC quiera trasladarse a otro que no cuente con
JEC, aunque este último presente un mejor desempeño. Así nos encontramos ante una restricción
a las opciones a las que se enfrentan los padres, que implica un impuesto al movimiento de los
niños de una escuela a otra, lo que reduce los incentivos del sistema de subvenciones. (Sapelli y
Torche, 2002)
Lo anterior, permitiría la permanencia de colegios con JEC, a pesar de que presenten bajos
rendimientos.
En suma, se puede pensar que la decisión de aumentar la oferta de tiempo de enseñanza no
garantiza un aumento proporcional en los logros académicos finales. Esto puede estar ligado al
sistema de incentivos que enfrenten los agentes que toman las decisiones en el proceso educativo.
Un marco en el que la oferta no esté restringida por el presupuesto; en el que la rigidez del
mercado laboral donde se mueven los profesores no permita la salida de éstos ante resultados
deficientes; donde, en la práctica, los recursos recibidos no dependan del número de alumnos o el
esfuerzo por parte de los oferentes de educación; donde los demandantes se caractericen,
principalmente, por ser heterogéneos, no permitirá que se cumpla la predicción básica de que el
aumento de insumos educacionales implica un aumento en la calidad educacional, por lo que
esperaríamos efectos de la JEC menores en establecimientos con estas características.
Es decir, se espera encontrar efectos nulos o negativos de la JEC en los resultados de alumnos
que asisten a establecimientos MUN (donde no se relacionen los resultados educacionales a los
incentivos) y efectos positivos para planteles PS (aquellos con esquemas de incentivos alineados
al resultado).
Es importante destacar que junto con el mejoramiento de los aprendizajes producto de mayor
tiempo de exposición a los contenidos escolares, otro de los objetivos de la JEC, no evaluados en
este estudio, apunta a la disminución de conductas de riesgo social de algunos grupos específicos
de la población. En particular, se piensa que se pueden derivan beneficios adicionales de la mayor
permanencia en el establecimiento educacional en sectores con mayor vulnerabilidad social,
donde el colegio es un espacio que puede proteger a niño de riesgos y permite que éstos
permanezcan alejados de las calles, las drogas y el trabajo infantil. (DESUC, 2005)
23
Al indagar en la evidencia de los efectos percibidos por profesores de la JEC en el alumno y su
familia, éstos destacan como el más importante la disminución del tiempo que los niños están
solos en su casa o en la calle. También mencionan en menor medida el aumento de posibilidades
de que los padres trabajen, en especial la madre; y la disminución del tiempo que los niños pasan
frente a la televisión. (DESUC, 2005). Estos mismos efectos son los mencionados por los
alumnos y sus padres y apoderados.
Sin embargo, los factores menos percibidos son el menor consumo de drogas y alcohol; y los
mismos alumnos opinan que la JEC no está ayudando ni a la motivación de ir al colegio, ni la
disciplina de los alumnos o la relación con los padres. (DESUC, 2005). Aún así, directores y
profesores destacan como énfasis principal de la JEC en el colegio el “proteger a los alumnos de
riesgos que enfrentan en el entorno”, especialmente en establecimientos MUN, urbanos y con
mayor matrícula. (DESUC, 2001)
Por otro lado, la mejora de la calidad educacional puede darse por el lado de la mejora en la
organización y gestión del establecimiento educacional. En este sentido, profesores y directores
perciben que la JEC ha ayudado a la mejora del trabajo en equipo de los profesores, el clima
organizacional y condiciones de infraestructura y disponibilidad de equipamiento. (DESUC,
2001)
Todo lo anterior podría permear e influir en el resultado que se quiere estimar, explicando en
parte los resultados.
4. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN
a. Muestra y Representatividad
Para la realización de este trabajo se utilizan los resultados del SIMCE de 8° básico del 2004 y de
2° medio de 2006. La particularidad de estas bases es que la cohorte de alumnos que rindió la
prueba SIMCE 2006 de 2° medio es la misma que rindió la prueba del 2004 en 8° básico. Lo
anterior nos permite contar con dos resultados de un mismo alumno en distintos momentos del
tiempo y controlar por características no observables.
24
Además, ésta nos permite el uso de datos a nivel de alumno, evitando así, estimaciones con datos
agregados con los que se podría perder varianza explicativa si la varianza intra-colegio es distinta
que la inter-colegio.
Finalmente, debido a que estos datos corresponden a 7 y 9 años después de la reforma, nos
permite situarnos en un escenario donde es probable que haya trascurrido el tiempo suficiente,
para que las familias incorporen en sus decisiones de elección de colegios una característica
como la JEC.
La base de datos del SIMCE 2004 incluye 279,866 registros. De ellos, el 73.4% están en el
archivo del dígito identificador que une las bases. La base de datos del SIMCE 2006 incluye
244,594 registros. De éstos, 244,594, el 84% está en el archivo que une las bases. (SIMCE)
Que el cruce no sea perfecto se debe, en parte, a la existencia de RUT en blanco, fuera de rango o
duplicados en alguna de las dos bases. Esta pérdida es en apariencia aleatoria, por lo que no
existirían problemas en las estimaciones a excepción de la pérdida misma.
Sin embargo, existen otras razones por las cuales hay alumnos que “desaparecen” entre una base
y otra: la repitencia y deserción del sistema escolar17.
Esta pérdida de datos, sí genera sesgo en la muestra, pues aquellos alumnos que se pierden por
esta razón son probablemente aquellos con peor resultado y mayor vulnerabilidad social. Esto
implicaría que serán excluidos de la muestra aquellos alumnos que probablemente se ven más
beneficiados por la JEC, si este régimen permite mantenerlos alejados de las calles, droga y
trabajo infantil, o genera los efectos positivos en los resultados académicos que se observa en la
literatura.
Es importante tomar en cuenta esta característica a la hora de interpretar los resultados, debido a
que el efecto tratamiento que se deriven de las estimaciones no será el de un alumno promedio de
la población, sino que será el efecto para alumnos que son inducidos a participar en el tratamiento
dado que no repitieron ni desertaron del colegio.
17 La tasa de reprobación es de 3.1% para 8° básico y de 8.9% para 1° medio. La tasa de deserción es de 1.73% y 8.57% respectivamente. Fuente: Indicadores de la Educación en Chile 2006. MINEDUC.
25
La muestra que se analizará serán aquellos colegios que existiendo el 2004, ya no se encuentran
en la base del 200618. Estos establecimientos son aquellos que no imparten educación media, por
lo que los alumnos se ven forzados a migrar otro colegio al término de 8° básico19.
En la Tabla 31, Tabla 33, Tabla 32 y Tabla 34 del anexo se presenta el detalle de las estadísticas
descriptivas de ambas Bases y de las diferencias entre colegios y alumnos con y sin JEC tanto en
8° básico como en 2° medio de la Base 2.
Tabla 2. Comparación Muestra del Estudio (base 2) y Base Completa (base 1).
Al comparar la muestra de interés con el total de ésta, observamos que los colegios a los que
asisten los alumnos en 8° básico tienen menor matrícula que los de la base 1, no así en 2° medio
donde en promedio la matrícula es mayor (ver Tabla 2)
Adicionalmente se observan menores puntajes promedios por establecimiento en ambas pruebas.
Por otro lado en esta base existe mayor proporción de colegios municipales, con una diferencia
importante en 8° básico, donde además hay una mayor proporción de colegios rurales.
Los histogramas de los grupos socioeconómico (Ver en el anexo Gráfico 1 a Gráfico 4) nos
muestran que la base con que se trabajará, en el 2004 contiene establecimientos con mayor
predominancia en los grupos socioeconómicos (GSE) bajos, en comparación a la muestra
18 De aquí en adelante Base 2. Llamaremos “Base 1” a aquella en los alumnos que rinden la prueba ambos años, sin importar si se han cambiado o no de colegio o si su colegio ha “desaparecido” o no. 19 Del un total de 279.866 alumnos en la base del 2004, 74.439 (26,6%) no rinden la prueba el 2006. De los alumnos que sí rinden la prueba ambos años (247.728), 57.879 (23,4%) permanecen en el mismo colegio y 189.849 (76,6%) se cambian de colegio.
COLEGIOS ALUMNOS
8° básico 2° medio 8° básico 2° medioMatrícula promedio -113.98 9.88 Lenguaje Promedio -7.22 -8D.E. -137.26 4.87 D.E. -1.25 -1.73Lenguaje Promedio -5.16 -0.83 Matemática Promedio -7.48 -11.08D.E. -3.12 -0.35 D.E. -2.02 -2.7Matemática Promedio -4.75 -0.1 % Alumnos en Colegios Rurales 3.69% -0.09%D.E. -8.01 -0.6 % Alumnos en Colegios Municipales 19.01% 12.56%% Estab. Rurales 7.28% -0.07% % Alumnos sin JEC 10.94% 4.93%% Estab. Municipales 11.83% 0.72%
Diferencias BASE 2-BASE 1 Diferencias BASE2 - BASE 1
26
completa. Sin embargo en 2° medio tanto para los GSE de colegios como para los índices de
vulnerabilidad son similares en ambas muestras.
Así, en esta base nos estamos enfrentando con una mayor proporción de colegios municipales y
de menor matrícula promedio, además de más colegios rurales en 8° básico. A lo que se suma
una mayor concentración de ellos en los grupos socioeconómicos bajos.
Lo anterior puede implicar que el efecto de la JEC en esta base de datos puede verse disminuido,
ya que de acuerdo a estudios previos, los colegios municipales son los menos impactados en el
aumento de los puntajes SIMCE. Sin embargo también puede esperarse un beneficio de
cambiarse de un colegio sin JEC (el 2004) a un colegio tratado (el 2006) ya que, en 8° al haber
mayor cantidad de colegios de menores GSE, son éstos los que más se podrían beneficiar si
existen factores de riesgo en estos menores niveles socioeconómicos que perjudican el
rendimiento del estudiante.
Por otro lado, los datos a nivel de alumno confirman las afirmaciones anteriores ya que éstos (en
comparación a los de la base completa) presentan menores puntajes promedio en ambas pruebas
y un mayor porcentaje de alumnos asiste a colegios municipales o a colegios sin JEC. Lo anterior
se complementa comparando niveles de ingreso y de educación de los padres en las dos bases
(ver Tabla 3 y Tabla 4): la relacionada con esta investigación tiene mayor porcentaje de niños de
padre y madre sin estudios o con básica incompleta, básica completa y media incompleta, sin
embargo el porcentaje de niños con padres de educación superior a esos niveles es menor en esta
base.
Similar es el panorama del nivel de ingreso donde esta base contiene mayor proporción en el
nivel de menos de $200.000 y menor proporción de alumnos en las restantes categorías.
De esta manera, con una mayor cantidad de alumnos de bajo nivel socioeconómico en colegios
municipales sin JEC, es probable que reasignarse en 2° medio a colegios con JEC implique una
mejora en su rendimiento educacional.
27
EDUCACION MADRE PADRE MADRE PADRESin Estudios o Ed. Bás. Incom. 4.85% 4.37% 4.51% 4.08%Básica Comp. 3.22% 3.16% 3.04% 2.91%Media Incomp. 1.73% 1.80% 2.23% 2.16%Media Comp. ‐2.94% ‐2.23% ‐2.45% ‐1.62%CFT/IP Incomp. ‐0.65% ‐0.64% ‐0.73% ‐0.74%CFT/IP Comp. ‐3.15% ‐2.26% ‐3.41% ‐2.36%Univers. Incomp. ‐0.58% ‐0.93% ‐0.69% ‐1.12%Univers. Comp. o Magister/Doct. ‐2.55% ‐3.34% ‐2.51% ‐3.30%
8° básico 2° medio
Tabla 3. Diferencias Base 2-Base1. Educación Padres. Nivel Alumno.
Tabla 4. Diferencias Base 2-Base1. Ingreso Hogar. Nivel Alumno.
Por otro lado, si comparamos, dentro de la base 2, a los alumnos con y sin JEC observamos que,
en ambos años, existen menos proporción de alumnos con JEC, y mientras la proporción de
alumnos con JEC, en establecimientos urbanos o municipales es menor que el porcentaje sin JEC
en este tipo de establecimientos, esto se revierte en 2° medio, donde la proporción de alumnos
con JEC es mayor en estos planteles (urbanos o municipales) (ver Tabla 5).
Esto podría implicar que alumnos sin JEC en 8° pertenecen en su mayoría a colegios urbanos o a
colegios municipales; si estos alumnos fueron reasignados en 2° medio a colegios con JEC, éstos
serán en su mayoría también establecimientos urbanos y municipales, por lo que, a este respecto,
el efecto diferenciado de la JEC según la administración de colegio nos indicaría que la
incidencia de este programa sería menor debido a que en los colegios municipales éste es menor.
Por lo que el aumento de puntajes entre alumnos con y sin JEC puede deberse a otras razones
como ciertas características familiares de los alumnos con JEC.
INGRESO DEL HOGAR 8° básico 2° medioMenos de 200.000 10.27% 9.61%200.000-400.000 ‐2.98% ‐2.03%400.000-600.000 ‐3.05% ‐2.96%600.000-1.000.000 ‐2.58% ‐2.71%Más de 1.000.000 ‐1.64% ‐1.92%
28
EDUCACION MADRE PADRE MADRE PADRESin Estudios o Ed. Bás. Incom. ‐3.06% ‐2.22% 0.31% 0.14%
Básica Comp. ‐1.99% ‐2.14% ‐1.70% ‐0.80%Media Incomp. ‐0.30% ‐1.38% ‐2.05% ‐2.57%Media Comp. 1.22% 1.52% ‐0.43% ‐0.98%CFT/IP Incomp. 0.55% 0.56% 0.45% 0.53%CFT/IP Comp. 2.01% 1.45% 1.29% 1.21%Univers. Incomp. 0.38% 0.84% 0.46% 0.73%Univers. Comp. o Magister/Doct. 1.24% 1.18% 1.69% 1.75%
2° medio8° básico
Tabla 5. Comparación Alumnos con JEC vs sin JEC. Muestra del Estudio.
En efecto, si observamos las características de educación e ingresos de los alumnos con JEC
(Tabla 6 y Tabla 7), en la muestra analizada existe mayor proporción de padres en los niveles
superiores a educación media completa, en ambos años, así como mayor proporción de alumnos
con JEC en hogares con niveles por sobre los $ 400.000.
Esto nos hace pensar en la conveniencia de estimar el efecto de la JEC controlando por variables
socioeconómicas, para así aislar el efecto de éstas en el resultado y averiguar si la JEC tiene
alguna incidencia en éste.
Tabla 6. Diferencias Alumnos con JEC - Alumnos sin JEC. Educación Padres.
Tabla 7. Diferencias Alumnos con JEC - Alumnos sin JEC. Ingreso Hogar.
INGRESO DEL HOGAR 8° básico 2° medio
Menos de 200.000 ‐7.16% ‐3.33%200.000-400.000 3.29% ‐1.10%400.000-600.000 2.20% 2.15%600.000-1.000.000 1.12% 1.65%Más de 1.000.000 0.55% 0.63%
8° básico 2° medio% de Alumno -70.76% -13.40%Lenguaje Promedio 3.41 3.6D.E. 1.25 2.19Matemática Promedio 3.4 3.49D.E. 1.05 3.56% en Estab. Urbanos -2.08% 1.08%% en Estab. Municipales -7.03% 5.98%
Diferencias Alumnos con JEC -Alumnos sin JEC
29
itSIMCE∆
b. Modelo y Estimación
El principal objetivo de este trabajo es determinar si existen efectos de la implementación de la
JEC en los resultados educacionales medidos en resultados de la prueba SIMCE.
Específicamente se quiere evaluar si la JEC explica, en parte, el cambio en el resultado de la
prueba SIMCE.
Para la especificación del MODELO a estimar, se pensará que los resultados SIMCE del alumno
i en el momento t son afectados por el régimen de jornada (JECit) y por variables de control en el
momento t, tales como características del colegio del alumno i y características familiares y
personales.
Podríamos pensar en el proceso educativo como uno acumulativo, donde las variables
contemporáneas resumen la historia del individuo, y son éstas todo lo que necesitamos para
explicar el cambio en la variable de desempeño. (Hanushek, 2006)
En este caso, el modelo se expresaría de la siguiente manera:
Donde es alguna medida de cambio en el puntaje de la prueba SIMCE, JECt, es una
variable que describe la asistencia del alumno i a un régimen de jornada completa y itX es un
vector de variables de control como características familiares o del colegio.
Sin embargo, para este trabajo, debido a la disponibilidad de datos, podemos acceder no sólo a las
variables contemporáneas sino también a desempeño y características pasadas, lo que nos
permitiría tener la siguiente información:
iiiii XJECSIMCE µεβα +++= 2004,2004,20042004,20042004,
Ecuación 1
itittittit
iti
t
jjitj
t
jjitjit
iti
t
jjitj
t
jjitjit
XJECSIMCE
XJECSIMCE
XJECSIMCE
εδα
εµδα
εµδα
∆++=∆
+++=
+++=
−=
−−=
−−−−
=−
=−
∑∑
∑∑
11
11
111
11
30
iiiii XJECSIMCE µεβα +++= 2006,2006,20062006,20062006,
es el puntaje obtenido por el alumno i en la prueba SIMCE del año t=2004, 2006.
es una variable que indica si el alumno i está bajo el régimen de jornada completa en el
año t=2004, 2006.
es un vector de características del colegio al que asiste el alumno i, y características de la
familia y del alumno i en el periodo t=2004, 2006.
es un término estocástico del alumno i en el periodo t=2004, 2006.
es un efecto fijo del alumno i.
son los coeficientes de las variables exógenas en el momento t=2004, 2006.
Tomando diferencias obtenemos el siguiente modelo a estimar:
Ecuación 2
2004,2006,2004,20042006,20062004,20042006,20062004,2006, iiiiiiii XXJECJECSIMCESIMCE εεββαα −+−+−=−
El objetivo de esta investigación, será, entonces, estimar los parámetros αt, que indica el efecto
del tratamiento de una reforma como la JEC en dos periodos de tiempo.
Si la JEC tiene un efecto acumulativo, como lo plantea la ecuación 1, se esperará encontrar
estimadores significativos y positivos para y no significativos para . Sin embargo, si
la ecuación 2 es la que mejor representa la estimación esperaremos (si es que la JEC tiene efectos
positivos como los encontrados en la literatura) coeficientes positivos para JEC2006, negativos
para JEC2004 y se espera no rechazar la hipótesis de que sus magnitudes en valores absolutos
son iguales. En este caso no sería apropiada la estimación de la ecuación 1, generando la
ecuación 2 estimadores más precisos.
Con respecto a la ESTIMACIÓN, es importante considerar los problemas relacionados tanto al
modelo que se quiere estimar como a los datos, y la forma en que se resolverán.
31
En primer lugar, el principal problema es la causalidad en la relación entre resultados del alumno
en el SIMCE y cambio de la jornada del alumno. Mientras, lo que se trata de probar es que el
cambio de jornada del alumno tiene efectos en el resultado SIMCE, lo que en realidad puede
pasar es que el resultado que obtiene el alumno determine si se cambia o no a un colegio con
jornada completa, debido a que los hogares toman en cuenta los resultados SIMCE al momento
de decidir las características deseables de los colegios.
Para enfrentar el problema anterior, se utilizará una estrategia que combina tanto el uso de
variables instrumentales como la identificación de un escenario donde la elección de colegio por
parte de los alumnos incluya un componente de exogeneidad.
Si no se toma en cuenta el problema de selección, es decir, el hecho de que los que deciden
participar en el programa tienen una distribución de características distintas a la de la población,
se tendrá un sesgo de selección, y si no se toma en cuenta se obtendrán parámetros inconsistentes.
Si definimos y1 como el resultado al participar en un programa e y0 el resultado de no participar,
y una variable binaria que indique participación (D=1) o no participación (D=1), MICO estima:
Ecuación 3
[ ] TTDyEDyEDyyEDyEDyEDyEDyE
+=−===−+=−===−=
)0|()1|( )1|()0|()1|()0|()1|(
00
0100
Donde TT es el efecto del tratamiento sobre los tratados y la expresión a su izquierda es el sesgo
de selección. Así, este sesgo puede ser positivo o negativo dependiendo de los valores que tome
el resultado de aquellos que no participaron en el programa y el resultado del grupo contrafactual,
de aquellos que no participaron en el tratamiento, si hubiesen participado.
Si aquellos que no participan en la JEC obtienen menores resultados que aquellos que, no
habiendo participado, lo hubiesen hecho, entonces el sesgo es positivo y al controlar por éste
obtenemos efectos menores. En cambio, si los resultados de aquellos que no participan son
mayores que el que hubiesen obtenido, de haber participado, el sesgo sería negativo y se
encontrarían efectos mayores que aquellos sin controlar por endogeneidad.
32
Una manera de abordar el problema de endogeneidad, es el uso de variables instrumentales en
una estimación de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MICO). Estas variables deben estar
correlacionadas con la elección de colegios con JEC (la que sería la variable explicativa
endógena) pero no con el error. Es decir, la variable instrumental “detecta” aquellos movimientos
en que la variable instrumentalizada no está correlacionada con el error, identificando así el
cambio exógeno.
Otra forma de identificar la parte exógena del cambio surge de experimentos naturales, es decir,
algún escenario que produce variación exógena en una variable, que de otro modo, es endógena.
En este caso, existe un conjunto de alumnos, que se enfrentan a un proceso de decisión de colegio
que puede tener, en parte, un componente de exogeneidad. Específicamente, aquellos alumnos
que están en colegios que sólo prestan enseñanza básica, se ven “obligados” a cambiarse de
establecimiento al pasar a enseñanza media.
Las dos estrategias antes descritas deben utilizarse de manera conjunta, ya que aunque el cambio
de una escuela a un colegio con enseñanza media tiene un componente exógeno a la salida, por
que elegir otro colegio no está relacionado con su rendimiento (todos los alumnos en una escuela
deben cambiarse a un colegio con enseñanza media, sin importar rendimiento), la elección del
colegio donde son reasignados sí puede estar relacionada a desempeño académico. Para controlar
por esta fuente de endogeneidad a la entrada en el colegio de enseñanza media, se utiliza el
instrumento.
Es importante mencionar, sin embargo, que probablemente aquellos alumnos que asisten a
colegios con sólo enseñanza básica tienen ciertas características en común que lo diferencian de
un alumno promedio de la población. Ya se vio que en general, estos establecimientos son, en su
mayor parte, municipales y/o rurales, por consiguiente los alumnos que asisten a ellos
probablemente provienen, en su mayoría, de hogares de menores ingresos y menores niveles
educacionales de los padres.
Debido a lo anterior, se debe interpretar con cuidado las conclusiones obtenidas de esta muestra,
ya que los efectos de la JEC que se pudiesen derivar dependen de las características de esta
muestra. Es decir, el efecto que se derive de las estimaciones, no puede ser interpretado como el
que tendría un individuo extraído aleatoriamente de la población (ATE) sino, más bien, es similar
33
al efecto tratamiento promedio de aquellos que son inducidos a participar en el tratamiento en
este escenario (alumnos de colegios municipales y/o rurales)
Algo similar ocurre con el uso de variables instrumentales. En este caso, se estimará el efecto
tratamiento promedio para aquellos que son inducidos a participar en el tratamiento debido al
instrumento (Local Average Treatment Effect o LATE), por lo que estarán caracterizados por
éste. (Wooldridge, 2002)
Este efecto puede ser bastante distinto del efecto promedio si el impacto de la JEC en la
población no es homogéneo.
En efecto, es plausible pensar que la JEC no tendrá los mismos efectos en todos los niños. Por
ejemplo, se podría pensar que tendrá un efecto adicional si un niño viene de un ambiente familiar
o una comunidad de alto riesgo social.
Por otro lado, a diferencia entre el efecto promedio y el LATE será distinta dependiendo de cómo
se distribuya la población, en relación a la elección de colegios JEC. Específicamente, existirán
aquellos que son afectados por la disponibilidad de colegios, financiamiento para infraestructura
y matrícula JEC (compliers); y aquellos que no son afectados por esta disponibilidad. Sin
embargo dentro de estos últimos tendremos a aquellos que sin importar cuál sea la disponibilidad
JEC, nunca entrarán a un colegio JEC (never takers) y aquellos que sin importar esta
disponibilidad siempre optarán por un colegio JEC (always takers)20.
En la muestra analizada en este estudio se podría identificar la presencia de estos grupos. Por
ejemplo, existen hogares que siempre escogerán un colegio con JEC porque el costo de
oportunidad de los padres de quedarse en el hogar es muy alto o consideran que el ambiente de la
comunidad es suficientemente riesgoso y no tienen la posibilidad de contar con ayuda en el
cuidado de los hijos.
En contraste, podría existir en la muestra un grupo de jóvenes de escasos recursos que tiene la
oportunidad de trabajar parte del día. Para ellos y su familia, el costo de oportunidad de ir a un
20 Si todos fuesen always takers LATE sería igual al efecto promedio.
34
colegio JEC puede ser muy alto, por lo que nunca irían. De la misma forma existen hogares con
una percepción negativa sobre los colegios con JEC y con los suficientes recursos para tener
ayuda en el cuidado del alumno y poder movilizarse a colegios lejanos sin JEC que presenten
altos rendimientos académicos.
Si la presencia de estos grupos es relativamente más importante, que la de los compliers, al
estimar por variables instrumentales, existirá un espacio importante para la existencia de
diferencias entre el LATE y el efecto promedio en la población21.
Con respecto a los métodos de estimación, se realizan regresiones con Mínimos Cuadrados
Ordinarios (MICO) y se incluyen variables instrumentales a través de Mínimos Cuadrados en
Dos Etapas (MC2E).
Aunque, la estimación por MICO en presencia de endogeneidad en la variable del tratamiento
deriva estimadores inconsistentes y sesgados (se tiende a encontrar efectos mayores que los
verdaderos), se realizan estas estimaciones como benchmark.
El uso de métodos estándar de variables instrumentales permite, bajo ciertos supuestos22, obtener
el estimador del efecto tratamiento consistentemente usando MC2E cuando la variable
explicativa endógena es binaria.
Un problema importante de mencionar es el uso de modelos lineales cuando la variable
dependiente es discreta y toma valores finitos, y además es una respuesta ordenada. En este caso,
el valor que se asigna al resultado no es arbitrario, por lo que una aproximación lineal puede no
ser la adecuada. Debido a esto se realiza, como ejercicio de robustez, una estimación con Probit
Ordenado (OP); donde lo que se estima es la probabilidad que un caso esté en la siguiente
categoría más alta de la variable dependiente (se consideran tres categorías: el rendimiento del
alumno en la prueba SIMCE disminuyó, se mantuvo o aumentó). Aunque las magnitudes del
coeficiente derivado no tienen una interpretación simple, su signo y significancia estadística
deberían coincidir con los resultados de regresiones lineales. (Wooldridge, 2002).
21 Notar que con esta expresión no se quiere decir “efecto en un individuo promedio de la población”. 22 Ver (Wooldridge, 2002), pp. 621-36.
35
Se realizarán, además, regresiones separadas con la muestra de los alumnos que asisten a todos
los colegios, aquellos que asisten a colegios municipales y aquellos que asisten a colegios
particulares subvencionados. De esta manera se intentará incorporar la diferencia en el marco de
incentivos que enfrentan estos tipos de colegio.
Finalmente, como se espera que los errores de las estimaciones presenten heterocedasticidad, se
corregirán las desviaciones estándar a través de errores robustos y con cluster por colegio de
procedencia, ya que es altamente probable que los alumnos que provengan de un mismo colegio
estén altamente correlacionados.
c. Variables y Datos
Para la estimación del efecto que se quiere estudiar hay que establecer qué variables definen
nuestro problema: qué resultados educacionales nos interesa, cual es la forma del tratamiento que
estudiaremos y qué variables de control son relevantes en este contexto.
Además, es importante determinar cuáles serán los resultados esperados dadas las variables que
se utilizarán.
En relación a los resultados educacionales, en este trabajo se quiere estudiar el efecto de la
asistencia a un establecimiento con JEC en el resultado de la prueba SIMCE.
El SIMCE es el sistema nacional de medición de resultados de aprendizaje de Ministerio de
Educación. Consiste en evaluaciones a nivel nacional, una vez al año a estudiantes que cursan 4°
básico y 8° o 2° medio. Se realizan pruebas en Lenguaje, Matemática y Ciencias. Además, recoge
información sobre profesores, estudiantes y padres y apoderados a través de cuestionarios.
En este estudio se utilizará tanto los puntajes de las pruebas como los cuestionarios, en particular
el de padres y apoderados que incluye información de variables socioeconómicas relevantes para
este trabajo.
La elección de los puntajes de la prueba SIMCE no está exenta de críticas, debido,
principalmente a que las medidas de desempeño estandarizado son una mirada parcial del proceso
educativo. Sin embargo, en la actualidad, son uno de los mejores proxies debido a su cobertura y
36
disponibilidad, lo que permite que se realicen comparaciones medianamente objetivas. (Mizala y
Romaguera, 2000b)
A lo anterior se suma la existencia de estudios que muestran una alta correlación entre los
resultados de los tests y el desempeño posterior de los individuos en el mercado laboral. (Mizala
y Romaguera, 2000b)
La base de datos con la que se cuenta, permite ver los resultados de prueba SIMCE del mismo
alumno en dos momentos del tiempo: el 2004, cuando cursa 8° básico y el 2006, cuando cursa 2°
medio. Como además contamos con la información del colegio al que pertenece, sabemos si en
8° o en 2° medio el alumno estaba en un curso con régimen de jornada completa.
Un primer problema al que nos enfrentamos es la comparación de pruebas de dos cursos
distintos. Ya que están aplicadas a niveles distintos, los contenidos de la prueba y su estructura
son diferentes y la comparación directa no es válida. Para abordar este problema, la variable
dependiente de interés será el cambio en el ranking según puntaje, en que se sitúe el alumno en su
curso de 8° básico. Este ranking se generará construyendo deciles dentro de cada curso (y para
cada prueba). En particular, el 2004 se construirá dentro de cada curso un ranking según el
puntaje obtenido por los alumnos. La posición que el alumno ostente en este ranking, se
comparará a la posición que ocupe el 2006, la cual se determinará a partir de un ranking
construido con el mismo curso de 8° básico. La diferencia entre el puesto del alumno en el
ranking entre el 2004 y el 2006 determinará la variable dependiente: cambio en el resultado.
Es importante mencionar que el uso de una variable como el ranking puede tener ciertos
problemas por el hecho de ser una variable ordinal, ya que, por ejemplo, no hay diferencia si el
puntaje es el doble o el triple del valor original, si el ordenamiento es el mismo, el ranking será el
mismo. Debido a esto se realiza, como ejercicio de robustez, la estandarización de los puntajes,
los que representarán la distancia en desviaciones estándar y se construirá la variable dependiente
como la diferencia de estos puntajes estandarizados entre ambos años.
37
Por el lado de la variable de tratamiento se cuenta con la información detallada del programa JEC
en cada colegio, tanto del año de entrada como de los cursos o ciclos que están adheridos al
régimen23.
Para la determinación del tratamiento se identificó a aquellos alumnos con y sin JEC en 8° básico
y si luego en 2° medio tenían o no JEC. La información disponible permitió identificar con
exactitud si efectivamente un estudiante estaba en régimen, según su curso y el tipo de educación
que tenía en 2° medio (humanista-científico o técnico profesional). Es importante destacar que,
siguiendo a Valenzuela (2005), en la identificación de colegios y cursos con JEC no se considera
a aquellos que entran al programa en los años evaluados, es decir, aquellos colegios o cursos que
ingresan a la JEC en 8° básico el 2004 o en 2° medio el 2006 no son considerados como tratados.
Con esta información se pudo construir dos variables dicotómicas de pertenencia al programa
tanto para 8° básico como 2° medio.
Con respecto a las variables de control, en general hay tres factores que pueden determinar el
resultado educativo. Primero las características del estudiante y su familia, luego los insumos en
el proceso educacional y finalmente la estructura del sistema en sí mismo. (Mizala y Romaguera,
2000b)
Para ser coherentes con la literatura más reciente sobre JEC (Valenzuela 2005 y García 2006), se
considera importante destacar las variables utilizadas en otros estudios. En la Tabla 8 se resumen
las variables reportadas por los autores, sus signos y el rango en que se mueven sus magnitudes,
las cuales dependen la prueba y la dependencia del establecimiento, así como también de distintas
especificaciones.
Se observa que en ambas investigaciones se incluyen variables socioeconómicas de la familia
como el nivel de educación de los padres y el ingreso del hogar.
23 Los establecimientos educacionales pueden ingresar al régimen JEC por la totalidad de sus alumnos o por niveles, ciclos, subciclos o todos los cursos de un mismo grado, siempre que ello no altere el desarrollo de las actividades educativas del resto de los alumnos. (MINEDUCa)
38
Además, incorporan características del alumno como la repitencia y su asistencia a educación
parvularia.
Adicionalmente se controla por el rezago de la variable dependiente.
Tabla 8. Variables Utilizadas en otros Estudios, Magnitudes y Signos.
Elaboración propia. Fuente: Valenzuela (2005) y García (2006)
Para las estimaciones de este estudio se incluirán las mismas variables socioeconómicas:
educación de los padres e ingreso del hogar. Las que, a diferencia de los estudios mencionados, y
debido a la disponibilidad de datos individuales, se incorporan como variables dicotómicas, es
decir, una variable por cada tramo de ingreso y educación definido.
Es importante aclarar que existe un gran número de datos perdidos en la educación de los padres
para el año 2004. Para lidiar con esta perdida y evitar eliminación excesiva de información, se
sigue la estrategia utilizada por Contreras y Santos (2008) y se imputa la educación declarada por
Variables Utilizadas Efecto Magnitud
JEC Positivo y significativo en algunas estimaciones 0.1 a 8.6
Puntaje rezagado Negativo y significativo -0.24 a -0.42
Logaritmo del ingreso familiar
Positivo y significativo para establecimientos PS que cobran matrícula
16,1 a 10,6
% Madres con educación básica
Negativo y significativo -22,6 a -39,7
% Madres con educación media
Negativo y significativo en colegios municipales con 20 o más alumnos
-17,3 a -18,9
JEC Positiva y significativa 1,3 a 6,76
Cambio de puntaje rezagado Negativo y significativo -0,3 a 0,42
% Alumnos que han repetido
Negativo y significativo -12,15 a 36,2
% Alumnos con educación preescolar
Positivo y significativo 9,2 a 16,14
% Hogares con ingresos menores de 100 mil
Negativo y significativo -14,36 a 20,89
% Hogares con ingresis entre 100 y 200 mil
Negativo y significativo -9,28 a -20,72
Media de la escolaridad de los padres
Positivo y significativo 2,55 a 3,07
% Madres en educación básica
Negativo y significativo -12,63 a -18,11
Valenzuela (2005)
García (2006)
39
los padres el 2006. Aunque en el caso de que los padres sigan estudiando, se sobreestimará el
nivel de educación, en la gran mayoría debería coincidir. (Contreras y Santos, 2008)
Con respecto a las características del alumno, ni la repitencia, ni la educación preescolar son
incorporadas en este estudio, debido a que ambas variables son las mismas tanto en el año 2004
como en el 200624, y el modelo a estimar las incluye en diferencias. Dentro de la misma lógica
tampoco se incorpora el género del alumno.
Las variables de control adicionales incorporadas en este estudio son: variables dummies para
dependencia administrativa y si el colegio es urbano o rural. Ya que a diferencia de las otras
investigaciones se trabaja con colegios urbanos y rurales, y tanto la dependencia como la
ruralidad, en este caso cambian de un año a otro.
Es importante destacar que debido a la falta de información, no fue posible incluir la variable de
diferencia de puntajes rezagados, debido a que no se cuenta con esta información a nivel de
alumno.
¿Qué se espera respecto a los signos de estas variables? De acuerdo a los estudios previos y al
marco teórico descrito con anterioridad:
Tabla 9. Efectos Esperados de las Variables en la Estimación.
Las variables del alumno y su familia se obtuvieron de los datos del cuestionario a padres y
apoderados de la evaluación SIMCE. Así también, los datos del establecimiento se obtienen de la
misma base de datos del SIMCE.
24 Recordemos que el alumno del 2006 no puede haber repetido entre 8° y 2° medio, de lo contrario no estaría en la base analizada.
Variable Efecto Esperado
JEC. Positivo. Mayor efecto en colegios Part. Subv. y en prueba de lenguaje.
Dependencia Administrativa.Positivo (variable dicotómica donde Part. Sub.=1). Colegios Part. Sub. presentan mejores resultados educativos.
Ruralidad.Positivo (variable dicotómica donde Urbano=1). Colegios Urbanos presentan mejores resultados educativos.
Nivel de educación de los padres.
A mayor educación, mayor sería el resultado educacional de los hijos. O niveles educacionales bajos tendrían efectos negativos en los logros educativos, mientras que niveles altos de educación tendrían efectos positivos.
Nivel de ingresos del hogar.
A mayor ingreso del hogar, existirían mejores resultados educacionales, o niveles de ingreso bajo podrían tener un efecto negativo en los resultados educativos, mientras que niveles altos presentarían efectos positivos.
40
Por otro lado, todos los datos relacionados con la Jornada Escolar Completa y los recursos de
infraestructura JEC fueron facilitados por el Departamento de Infraestructura del MINEDUC.
Ya se ha hablado de la posible endogeneidad en la decisión de asistir a un colegio JEC, y la
necesidad de instrumentalizar esta variable para poder obtener estimadores consistentes.
Para este trabajo se usan tres instrumentos. Uno es la disponibilidad de colegios con JEC en el
área geográfica relevante para la decisión de la elección del colegio por parte de la familia. Este
tipo de instrumento es bastante estándar en los estudios de educación en Chile.
Un segundo instrumento, es el porcentaje de matrícula bajo régimen JEC dentro del área
geográfica relevante, que es también un proxie de la disponibilidad del régimen. A mayor
matrícula es más probable que se seleccione a un colegio con JEC ya que indica la cobertura del
régimen.
El tercer instrumento son los recursos JEC por alumno en el área geográfica relevante. Los
recursos para infraestructura JEC están disponibles a través de los concursos de Aporte de
Capital. Si bien es cierto que las bases de los concursos de Aporte de Capital incluyen resultados
deficientes, éstos no son los últimos determinantes en la distribución de estos recursos. Aunque la
participación del colegio en la JEC puede ser endógena a los resultados educacionales, su
elegibilidad para la asignación de recursos para infraestructura puede ser exógena, ya que
responde a ciertos criterios técnicos.
Si bien es cierto, las tres variables instrumentales descritas reflejan disponibilidad de JEC en la
región geográfica relevante en la decisión, podrían pensarse como distintas fuentes de variación
de disponibilidad.
Mientras que el primer instrumento mencionado, se refiere sólo a la disponibilidad de colegios
con JEC en los cursos de interés, la heterogeneidad en el tamaño del colegio no se refleja en esta
variable, cuando de hecho las variaciones más importantes en la disponibilidad de la JEC en los
últimos años ha sido en la matrícula, por la incorporación paulatina de establecimientos de mayor
tamaño (Ver Tabla 10).
41
% Total En Régimen % Total En Régimen2000 45.40% 10,610 4,817 21.76% 3,508,509 763,5582001 49.86% 10,799 5,384 27.93% 3,559,022 994,1142002 54.54% 10,879 5,933 33.75% 3,601,214 1,215,5192003 57.34% 11,223 6,435 39.21% 3,628,711 1,422,6542004 60.42% 11,296 6,825 44.14% 3,638,417 1,605,8392005 62.55% 11,561 7,231 47.99% 3,652,227 1,752,5872006 64.12% 11,671 7,484 60.01% 3,645,654 2,187,862
Establecimientos MatriculaTabla 10. Establecimientos y Matrícula con JEC. 2000-2006
Elaboración Propia. Fuente: www.mineduc.cl. Anuarios Estadísticos.
Por otro lado, la disponibilidad de financiamiento para infraestructura JEC captura no sólo la
disponibilidad del régimen, sino que la disponibilidad de infraestructura adecuada para el
funcionamiento de la JEC, el aumento de recursos necesarios para que el incremento de un
insumo como el tiempo, sea productivo. Nuevamente observamos (ver Tabla 11) que éstos tienen
un patrón distinto a la disponibilidad de colegios o matrícula con JEC.
Tabla 11. Aportes Adjudicados Programa de Aporte de Capital. 2000-2006.a
Gasto Total 1999 4,463,021 2000 - 2001 4,568,444 2002 1,176,234 2003 5,225,601 2004 - 2005 3,318,471 2006 2,056,929
Elaboración Propia. Fuente: www.mineduc.cl. Anuarios Estadísticos. Cifras en UTM. a Los años no corresponden exactamente a la fecha del concurso, sino al plazo máximo de firma del convenio.
Una dificultad adicional, radica en la decisión de cuál es el área geográfica relevante para la
decisión de los hogares según los datos que se usarán. Como queremos instrumentalizar la
elección del establecimiento educacional tanto en 8° básico como en 2° medio, tenemos que
pensar en cuál es el área geográfica relevante para estos tipos de alumnos.
Existe evidencia de que, la comuna es el área relevante para la decisión de elección de colegio
debido a que: (1) la movilidad de los estudiantes entre las comunas es baja es decir, que el
estudiante siempre asistirá a un colegio dentro de su comuna y (2) que las familias no consideran
42
la calidad de los colegios en las comunas cuando eligen su área de residencia, que se respalda por
la baja movilidad de residencia debido a razones laborales y producto de los programas sociales
de vivienda que reducen la migración residencial. (Sapelli y Vial, 2002). Pero el primer
argumento es válido para alumnos de enseñanza básica, por lo que la comuna sería el área
relevante para la decisión de un niño en 8° básico.
Sin embargo, para la instrumentalización de la variable JEC en 2° medio parece pertinente
extender el área de decisión relevante eligiéndose el departamento provincial como la unidad
geográfica relevante en la elección de colegios de los alumnos de ese curso.
Esta es también la estrategia seguida por Contreras y Santos (2008) al trabajar con la misma base
de datos, ya que los departamentos provinciales agruparían un “conjunto de comunas
relacionadas por circunstancias geográficas, considerando un espacio más amplio de decisión”
(Contreras y Santos, 2008, pp. 19), el espacio de decisión de los hogares se amplía debido al
aumento en la autonomía de los alumnos de enseñanza media y la heterogeneidad de
características de los colegios con este tipo de educación. (Contreras y Santos, 2008)
Es ilustrativo pensar en las comunas que se agrupan en un departamento provincial y la
movilidad de los alumnos entre estas comunas de acuerdo a la muestra que se estudiará. Por
ejemplo, el departamento provincial de Ranco en la Región de los Ríos incluye a las comunas de
Los Lagos, Valdivia, Paillaco, Mafil, Lanco, Corral, Panguipulli y San José de la Mariquina. Es
fácil identificar que los alumnos de 8° básico de Mafil, o Paillaco que deban elegir colegios con
enseñanza media incluyan dentro de su área de decisión a la comuna de Valdivia. Más ilustrativo
aún es pensar en los departamentos provinciales de la Región Metropolitana.
De los datos se observa que existe bastante heterogeneidad en cómo se distribuyen los colegios
con JEC, la matrícula con JEC y el financiamiento JEC por alumno entre los departamentos
provinciales para 2° medio, y entre las comunas, para 8° básico.
A continuación se presenta la definición de las variables incluidas en las estimaciones:
43
Tabla 12. Definición de las Variables Explicativas.
jec2006 Dummy igual a 1 si el alumno está en un curso con JEC en 2° medio.jec2004 Dummy igual a 1si el alumno está en un curso con JEC en 8° Básico.deltajec jec2006-jec2004
ddcia06 Dummy igual a 1 si el establecimiento al que asiste el alumno en 2° medio es particular subvencionado y 0 si es municipal.
ddcia04 Dummy igual a 1 si el establecimiento al que asiste el alumno en 8° básico es particular subvencionado y 0 si es municipal.
rur06 Dummy igual a 1 si el establecimiento al que asiste el alumno en 2° medio es urbano y 0 si es rural.rur04 Dummy igual a 1 si el establecimiento al que asiste el alumno en 8° básico es urbano y 0 si es rural.edp061 Dummy igual a 1 si el padre del alumno no tiene estudios o tiene educación básica incompleta el 2006. (Base)edp062 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación básica completa el 2006.edp063 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación media incompleta el 2006.edp064 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación media completa el 2006.edp065 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación en un CFT o IP incompleta el 2006.edp066 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación en un CFT o IP completa el 2006.edp067 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación universitaria incompleta el 2006.
edp068 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación universitaria completa o estudios de magister o doctorado el 2006.
edm061 Dummy igual a 1 si el madre del alumno no tiene estudios o tiene educación básica incompleta el 2006. (Base)edm062 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación básica completa el 2006.edm063 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación media incompleta el 2006.edm064 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación media completa el 2006.edm065 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación en un CFT o IP incompleta el 2006.edm066 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación en un CFT o IP completa el 2006.edm067 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación universitaria incompleta el 2006.
edm068 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación universitaria completa o estudios de magister o doctorado el 2006.
ing061 Dummy igual a 1 si el hogar del alumno tiene ingresos mensuales menores que 200,000 pesos el 2006. (Base)ing062 Dummy igual a 1 si el hogar del alumno tiene ingresos mensuales entre 200,000 y 400,000 pesos el 2006.ing063 Dummy igual a 1 si el hogar del alumno tiene ingresos mensuales entre 400,000 y 600,000 pesos el 2006.ing064 Dummy igual a 1 si el hogar del alumno tiene ingresos mensuales entre 600,000 y 1,000,000 pesos el 2006.ing065 Dummy igual a 1 si el hogar del alumno tiene ingresos mensuales mayores a 1,000,000 pesos el 2006.ing041 Dummy igual a 1 si el hogar del alumno tiene ingresos mensuales menores que 200,000 pesos el 2004. (Base)ing042 Dummy igual a 1 si el hogar del alumno tiene ingresos mensuales entre 200,000 y 400,000 pesos el 2004.ing043 Dummy igual a 1 si el hogar del alumno tiene ingresos mensuales entre 400,000 y 600,000 pesos el 2004.ing044 Dummy igual a 1 si el hogar del alumno tiene ingresos mensuales entre 600,000 y 1,000,000 pesos el 2004.ing045 Dummy igual a 1 si el hogar del alumno tiene ingresos mensuales mayores a 1,000,000 pesos el 2004.edp041 Dummy igual a 1 si el padre del alumno no tiene estudios o tiene educación básica incompleta el 2004. (Base)edp042 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación básica completa el 2004.edp043 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación media incompleta el 2004.edp044 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación media completa el 2004.edp045 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación en un CFT o IP incompleta el 2004.edp046 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación en un CFT o IP completa el 2004.edp047 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación universitaria incompleta el 2004.
edp048 Dummy igual a 1 si el padre del alumno tiene educación universitaria completa o estudios de magister o doctorado el 2004.
edm041 Dummy igual a 1 si el madre del alumno no tiene estudios o tiene educación básica incompleta el 2004. (Base)edm042 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación básica completa el 2004.edm043 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación media incompleta el 2004.edm044 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación media completa el 2004.edm045 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación en un CFT o IP incompleta el 2004.edm046 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación en un CFT o IP completa el 2004.
44
edm047 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación universitaria incompleta el 2004.
edm048 Dummy igual a 1 si el madre del alumno tiene educación universitaria completa o estudios de magister o doctorado el 2004.
disp_jec04c Disponibilidad de colegios con JEC el 2004 en la comuna.disp_mat_jec04c Disponibilidad de matrícula bajo JEC el 2004 en la comuna.disp_fin04c Disponibilidad de recursos para infraestructura JEC el 2004 en la comuna.disp_jec06 Disponibilidad de colegios con JEC el 2006 en el departamento provincial.disp_mat_jec06 Disponibilidad de matrícula bajo JEC el 2006 en el departamento provincial.disp_fin06 Disponibilidad de recursos para infraestructura JEC el 2006 en el departamento provincial.inst1 disp_jec06-disp_jec04cinst2 disp_mat_jec06-disp_mat_jec04cinst3 disp_fin06-disp_fin04c
(Continuación Tabla 12)
5. RESULTADOS
Se estimaron tres tipos de especificaciones: la primera incorpora sólo las variables relacionadas a
la JEC y las dos restantes corresponden a la ecuación 2 descrita anteriormente.
En las siguientes tablas se presentan los resultados de las estimaciones25:
25 En el anexo se encuentran las estimaciones completas.
45
Tabla 13. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Matemática. Todos los Establecimientosa.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.089*** 0.008 0.053* -0.172***
[0.027] [0.022] [0.028] [0.046]jec2006 -0.002 0.140*** 0.004 0.201***
[0.019] [0.031] [0.019] [0.038]deltajec -0.011 0.177***
[0.018] [0.038]ddcia06 0.121*** 0.169*** 0.126*** 0.168***
[0.021] [0.025] [0.021] [0.024]ddcia04 -0.049*** -0.057*** -0.049*** -0.057***
[0.008] [0.009] [0.008] [0.009]rur06 0.195*** 0.170*** 0.193*** 0.171***
[0.051] [0.051] [0.051] [0.051]rur04 -0.019** -0.020** -0.021*** -0.021**
[0.008] [0.009] [0.008] [0.008]ing065 0.164* 0.161* 0.167* 0.163*
[0.093] [0.093] [0.093] [0.093]ing043 -0.081* -0.084** -0.079* -0.083**
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]edp063 -0.079* -0.075 -0.079* -0.075
[0.047] [0.047] [0.047] [0.047]edp068 0.171* 0.164* 0.172* 0.165*
[0.093] [0.093] [0.093] [0.093]Constante -0.011 -0.062*** -0.211*** -0.262*** -0.197*** -0.250***
[0.008] [0.013] [0.050] [0.053] [0.050] [0.052]Observaciones 64427 64427 64427 64427 64427 64427Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%(a) Sólo se presentan variables significativas. Para regresión completa dirigirse al anexo.
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 14. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Matemática. Establecimientos Particulares Subvencionadosa.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.151*** -0.563** 0.157*** -0.581**
[0.038] [0.238] [0.038] [0.240]jec2006 -0.036 0.420** -0.050 0.499**
[0.033] [0.209] [0.034] [0.207]deltajec -0.094*** 0.626**
[0.030] [0.248]rur06 0.203*** 0.143* 0.203*** 0.133*
[0.070] [0.077] [0.070] [0.080]ing042 -0.068* -0.077** -0.066* -0.081**
[0.038] [0.038] [0.038] [0.038]ing043 -0.167*** -0.176*** -0.162*** -0.182***
[0.061] [0.062] [0.061] [0.061]Constante 0.049*** 0.032 -0.137* -0.059 -0.110 -0.074
[0.017] [0.060] [0.079] [0.095] [0.079] [0.085]Observaciones 25710 25710 25710 25710 25710 25710Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%(a) Sólo se presentan variables significativas. Para regresión completa dirigirse al anexo.
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
46
Tabla 15. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Matemática. Establecimientos Municipalesa.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 -0.093** 0.045 -0.084** 0.039
[0.040] [0.173] [0.041] [0.177]jec2006 0.038 -0.006 0.031 -0.013
[0.023] [0.060] [0.023] [0.063]deltajec 0.040* -0.043
[0.022] [0.073]ddcia04 -0.118*** -0.123*** -0.119*** -0.124***
[0.026] [0.027] [0.026] [0.027]rur06 0.170** 0.185** 0.175** 0.185**
[0.073] [0.077] [0.073] [0.074]Constante -0.056*** -0.047* -0.175** -0.179** -0.190*** -0.163**
[0.013] [0.028] [0.073] [0.085] [0.071] [0.075]Observaciones 38717 38717 38717 38717 38717 38717Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%(a) Sólo se presentan variables significativas. Para regresión completa dirigirse al anexo.
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 16. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Todos los Establecimientosa.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.054** -0.003 0.023 -0.105***
[0.027] [0.014] [0.028] [0.033]jec2006 -0.005 0.046* -0.000 0.057*
[0.018] [0.025] [0.018] [0.031]deltajec -0.006 0.067**
[0.016] [0.031]ddcia06 0.094*** 0.117*** 0.096*** 0.112***
[0.020] [0.023] [0.019] [0.022]ddcia04 -0.036*** -0.039*** -0.036*** -0.039***
[0.007] [0.008] [0.007] [0.008]ing065 -0.152* -0.151* -0.151* -0.153*
[0.089] [0.089] [0.089] [0.089]ing045 0.191* 0.189* 0.191* 0.188*
[0.101] [0.101] [0.101] [0.101]edm044 -0.092* -0.093* -0.092* -0.093*
[0.052] [0.052] [0.052] [0.052]edm045 -0.229** -0.228** -0.229** -0.229**
[0.106] [0.106] [0.106] [0.106]edp042 0.080** 0.080** 0.079** 0.080**
[0.040] [0.040] [0.040] [0.040]edm062 -0.072* -0.070* -0.072* -0.070*
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]edm068 0.245* 0.246* 0.246* 0.245*
[0.126] [0.126] [0.126] [0.126]edp067 -0.165 -0.168* -0.165 -0.169*
[0.101] [0.101] [0.101] [0.101]Constante -0.005 -0.019* 0.041 0.036 0.046 0.025
[0.008] [0.011] [0.053] [0.054] [0.052] [0.054]Observaciones 64427 64427 64427 64427 64427 64427Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%(a) Sólo se presentan variables significativas. Para regresión completa dirigirse al anexo.
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
47
Tabla 17. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Establecimientos Particulares Subvencionadosa.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.036 -0.297 0.032 -0.314
[0.037] [0.199] [0.037] [0.195]jec2006 -0.019 0.210 -0.016 0.208
[0.031] [0.165] [0.032] [0.157]deltajec -0.023 0.486**
[0.028] [0.198]ddcia04 -0.034 -0.063** -0.034 -0.089***
[0.022] [0.028] [0.022] [0.032]rur06 -0.073 -0.100 -0.073 -0.123*
[0.067] [0.069] [0.067] [0.072]rur04 0.095** 0.093** 0.095** 0.092**
[0.040] [0.041] [0.040] [0.042]edm045 -0.248 -0.253 -0.248 -0.262*
[0.153] [0.154] [0.153] [0.155]edp063 -0.155** -0.149* -0.155** -0.142*
[0.077] [0.078] [0.077] [0.079]Constante 0.055*** 0.040 0.111 0.155* 0.115 0.140*
[0.017] [0.052] [0.078] [0.086] [0.077] [0.079]Observaciones 25710 25710 25710 25710 25710 25710Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%(a) Sólo se presentan variables significativas. Para regresión completa dirigirse al anexo.
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 18. Estimaciones MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Establecimientos Municipalesa.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.012 0.202 0.011 0.168
[0.041] [0.163] [0.042] [0.165]jec2006 0.018 -0.070 0.013 -0.073
[0.022] [0.054] [0.022] [0.057]deltajec 0.009 -0.147**
[0.021] [0.068]rur04 -0.040* -0.036 -0.042* -0.042*
[0.021] [0.023] [0.021] [0.021]ing042 0.080** 0.078** 0.080** 0.078**
[0.034] [0.034] [0.034] [0.034]ing044 0.209** 0.212** 0.210** 0.215**
[0.084] [0.084] [0.084] [0.084]edp048 0.293** 0.291** 0.292** 0.285**
[0.142] [0.142] [0.142] [0.142]edm062 -0.081 -0.085* -0.082 -0.089*
[0.051] [0.051] [0.051] [0.051]edm068 0.436** 0.427** 0.437** 0.426**
[0.190] [0.190] [0.190] [0.190]Constante -0.046*** -0.020 0.024 0.036 0.031 0.082
[0.012] [0.025] [0.079] [0.086] [0.078] [0.079]Observaciones 38717 38717 38717 38717 38717 38717Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%(a) Sólo se presentan variables significativas. Para regresión completa dirigirse al anexo.
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
48
Previo a la discusión de los resultados, es importante mencionar que, debido a la existencia de
colegios con jornada extendida, pero sin estar adheridos a la JEC, la interpretación de los
resultados podría ser entendida como el efecto del programa de la JEC más que el efecto de la
extensión de la jornada escolar.
Adicional a lo anterior, observamos que los efectos derivados de las estimaciones por variables
instrumentales (IV) son siempre mayores a aquellos estimados por MICO.
Si los instrumentos son válidos (como se demostrará más adelante), nos indica que son adecuados
para controlar por el sesgo de selección, y las diferencias entre LATE y MICO nos indican que
efectivamente existe un grupo de compliers, cuya situación respecto al programa JEC cambia al
cambiar la disponibilidad de éste. En este caso, son estos individuos para los cuales se calcula el
efecto de la jornada completa.
De la Ecuación 3, observamos que para que el efecto tratamiento estimado por IV sea mayor que
aquel estimado por MICO, el sesgo debería ser menor que cero. Así, el efecto de la JEC en
aquellos que no participan en la JEC debe ser mayor que el efecto de estos mismos individuos, si
es que hubiesen participado en este programa. Esto puede significar, que aquellos niños que son
vulnerables socioeconómicamente, que por lo tanto se espera tengan resultados educacionales
menores, se seleccionan a colegios con JEC buscando beneficios de protección a su medio
ambiente riesgoso. Sin embargo, estos alumnos son aquellos que responden a los instrumentos,
por lo que serán probablemente aquellos menos vulnerables que los always takers, descritos
anteriormente, en el apartado de metodología26.
Dicho esto, nos interesará analizar las estimaciones MC2E, debido a que uno de los principales
objetivos de este estudio es establecer si los efectos encontrados en la literatura son válidos, en el
caso de que sea necesario controlar por el sesgo que genera que la decisión de los hogares en la
selección de los colegios incorpore la JEC.
26 Si existen ventajas comparativas, las personas que van a colegios con JEC pueden ser las peores personas en la distribución de los resultados, aunque sean las mejores personas en la distribución de vulnerabilidad socioeconómica. (Carneiro y Heckman, 2002)
49
Los signos de los coeficientes de la JEC y su significancia, confirman la pertinencia de realizar
estimaciones en diferencias (Ecuación 2).
Adicionalmente, al testear la igualdad de las magnitudes de los coeficientes que acompañan a las
variables JEC comprobamos que éstas son estadísticamente iguales27, de esta forma es la
estimación 2 la que nos entrega estimadores más precisos y lo apropiado es estimar la ecuación
en diferencias, con lo que la variable JEC entraría en diferencias.
Así, en este caso, rechazaríamos la hipótesis del carácter acumulativo del proceso educativo, en
particular, que hoy un niño esté en JEC, no incorporará el hecho de que en un periodo anterior no
estuviese, lo que genera un efecto distinto al escenario en que en el primer periodo también haya
asistido a un colegio con JEC. Asimismo, el caso de un alumno que no esté en JEC será distinto
para aquellos que venían de un colegio con JEC o de uno sin JEC.
Más aún, nos enfrentamos a sólo 3 escenarios de interés: aquel en que se pasa de un colegio con
jornada completa a uno sin este régimen (deltajec = -1), el caso en que niño pasa de un
establecimiento sin JEC a jornada completa (deltajec = 1), y el caso en el que el alumno no
cambia su régimen entre ambos periodos (deltajec = 0).
Como en otros estudios, se observan diferencias entre los efectos en colegios con distinta
dependencia administrativa y en las distintas pruebas.
De acuerdo a las estimaciones, el efecto de le JEC es más importante para establecimientos
particulares subvencionados, siendo no significativo, o incluso negativo para colegios
municipales, lo que refuerza la hipótesis de que estos últimos no responderían de la manera
esperada al aumento de insumos, sean éstos en aumento de hora o en nuevos programas que
buscan la mejora del resultado educativo.
A diferencia de las investigaciones previas, en este caso es la prueba de matemática la que
presenta efectos mayores. Una explicación a este resultado podría estar relacionada al uso del
tiempo de libre disposición en los distintos niveles escolares.
27 Estos test se muestran en el anexo. (Ver Ilustración 1)
50
Según el estudio de la DESUC (2005), no se observan importantes diferencias en el uso del
tiempo obligatorio entre Matemática y Lenguaje, sin embargo, la distribución del tiempo de libre
disposición sí las presenta entre educación básica y media.
De acuerdo a la DESUC (2005), dentro de las actividades que más implementan los colegios con
JEC en las horas de libre disposición en educación básica está el reforzamiento de lenguaje y
comunicación, que significan 0.48 hrs. pedagógicas del total de tiempo de libre disposición.
Adicionalmente otras actividades significativas son las relacionadas con literatura como Lectura
Dirigida y Creación Literaria que significan 0.33 y 0.31 hrs. pedagógicas promedio semanales
del total del tiempo de libre disposición. En comparación un porcentaje menor de
establecimientos realiza reforzamiento de matemáticas, que significa 0.31 hrs. pedagógicas
semanales, complementada con matemática recreativa con 0.3 hrs. pedagógicas. (DESUC, 2005)
Sin embargo, esta distribución del tiempo de libre disposición se revierte en educación media,
donde es el taller de matemática el que realizan un mayor número de establecimientos en
comparación a las actividades orientadas a lenguaje. En concreto, el taller de matemáticas
representa 0.28 hrs. pedagógicas del total del tiempo de libre disposición mientras que el taller de
lenguaje y comunicación corresponde a sólo 0.17 hrs pedagógicas.
Una dificultad del uso del ranking como variable dependiente es la interpretación que le damos al
efecto estimado de la JEC y su comparación con estudios previos donde se utilizan puntajes de la
prueba. Sabemos, de las estimaciones que el efecto es positivo y por lo tanto el alumno debe subir
en el ranking, pero ¿qué implica esto en términos de mejora de puntaje?
En esta parte, nos interesan los resultados de las estimaciones realizadas con las diferencias de los
puntajes estandarizados. Ello nos permitirá comparar con los resultados de Valenzuela (2005)
quien presenta el efecto del tratamiento en desviaciones estándar.
Se presentan a continuación los resultados del efecto de la JEC en las estimaciones con
diferencias de puntajes estandarizados28:
28 Las regresiones completas se encuentran en el anexo desde la Tabla 41 a la Tabla 46.
51
Tabla 19. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Matemática. Todos los Colegios.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.027*** -0.003 0.017** -0.054***
[0.008] [0.006] [0.008] [0.013]jec2006 0.001 0.043*** 0.003 0.064***
[0.006] [0.010] [0.006] [0.012]deltajec -0.003 0.059***
[0.005] [0.012]Observaciones 75592 75592 75592 75592 75592 75592Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 20. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Matemática. Particulares Subvencionados.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.043*** -0.185** 0.045*** -0.210***
[0.011] [0.075] [0.011] [0.075]jec2006 -0.009 0.123* -0.015 0.167***
[0.010] [0.063] [0.010] [0.062]deltajec -0.027*** 0.224***
[0.009] [0.078]Observaciones 29946 29946 29946 29946 29946 29946Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 21. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Matemática. Municipales.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 -0.018 0.067 -0.016 0.068
[0.011] [0.047] [0.011] [0.047]jec2006 0.013* -0.009 0.011* -0.011
[0.007] [0.019] [0.007] [0.019]deltajec 0.012* -0.027
[0.006] [0.022]Observaciones 45646 45646 45646 45646 45646 45646Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
52
Para la prueba de matemática, vemos que existe una mejora en el puntaje de los alumnos de
0.05929 desviaciones estándar. Esta mejora es mucho más importante para alumnos de colegios
particulares subvencionados quienes tienen un efecto de la JEC de 0.224 desviaciones estándar,
mientras que para los colegios municipales no existe efecto significativo.
Estos resultados son similares, aunque por debajo, a los encontrados por Valenzuela (2005), para
quien el efecto del tratamiento en desviaciones estándar es de 0.25 en una estimación con
variables de control similares, y son solo significativos en colegios particulares subvencionados
con financiamiento compartido.
Las diferencias podrían deberse a los distintos niveles educativos de análisis entre este estudio y
el de Valenzuela (2005), mientras este último utiliza como nivel de estudio el colegio y su
puntaje promedio, en esta investigación se utiliza al alumno y su puntaje individual.
Pero además, otra razón puede encontrarse en el nivel escolar analizado. Estas diferencias pueden
conciliarse con teorías de formación de habilidades, las cuales postulan que las inversiones para
la mejora de habilidades cognitivas serán más productivas en aquellos periodos sensitivos, los
cuales se encuentran en etapas tempranas de la vida de un niño. De esta manera, en 4° básico la
inversión de un insumo educativo como el tiempo, será más productiva que la misma inversión
en periodos posteriores como los primeros años de educación media30.
Adicionalmente, este resultados también refleja las divergencias en el grado de percepción de los
distintos actores de la comunidad escolar sobre la influencia positiva de la JEC en conocimientos
y habilidades matemáticas y de lenguaje, la cual es consistentemente mayor en enseñanza básica
en comparación a enseñanza media. (DESUC, 2005)
29 De aquí en adelante se analizarán los resultados de las estimaciones con jec en deltas y con variables instrumentales. 30 Ver Cunha F. y J. Heckman. 2007. “The Technology of Skill Formation”. NBER. Working Papers 12840. National Bureau of Economic Research Inc.
53
Tabla 22. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Lenguaje. Todos los Colegios.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.014* -0.004 0.003 -0.043***
[0.008] [0.004] [0.008] [0.010]jec2006 -0.000 0.014* 0.001 0.022**
[0.005] [0.008] [0.005] [0.010]deltajec 0.000 0.026***
[0.005] [0.010]Observaciones 75592 75592 75592 75592 75592 75592Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 23. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Lenguaje. Particulares Subvencionados.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.008 -0.157** 0.007 -0.164**
[0.011] [0.069] [0.011] [0.065]jec2006 -0.003 0.119** -0.003 0.121**
[0.009] [0.056] [0.009] [0.052]deltajec -0.004 0.190***
[0.008] [0.066]Observaciones 29946 29946 29946 29946 29946 29946Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 24. Efecto de la JEC en la Diferencia de Puntajes Estandarizados. Prueba Lenguaje. Municipales.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 -0.002 0.079* -0.002 0.070
[0.011] [0.045] [0.012] [0.045]jec2006 0.007 -0.026 0.005 -0.025
[0.006] [0.017] [0.006] [0.018]deltajec 0.005 -0.049**
[0.006] [0.021]Observaciones 45646 45646 45646 45646 45646 45646Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Para la prueba de Lenguaje se observa el mismo patrón que para la de matemática. Hay una
mejora de 0.026 desviaciones estándar para la muestra de todos los colegios, 0.190 para los
alumnos que asisten a colegios particulares subvencionados y un efecto negativo para aquellos
que asisten a colegios municipales.
54
Nuevamente estos resultados resultan similares, aunque menores que los encontrados por
Valenzuela (2005) quien estima mejoras de 0.19 desviaciones estándar en colegios municipales,
0.29 desviaciones estándar en particulares subvencionados sin financiamiento compartido y 0.34
para particulares subvencionados con financiamiento compartido.
Es importante notar, además, que en el caso de que hubiese existido sesgo de selección en el
período analizado por Valenzuela (2005), sería esperable encontrar diferencias en los estimadores
al corregir por ese sesgo. Sin embargo la comparación directa no es muy informativa, debido a la
diferencia en la agregación de la unidad de análisis, variables de control adicionales, periodos
analizados diferentes y distintos niveles educacionales, por lo que cualquier comparación genera
conclusiones muy generales.
Adicionalmente se observa que estas estimaciones confirman tanto el signo como la significancia
de las estimaciones que incorporan a la diferencia en ranking como variable dependiente. A lo
que se suma el cumplimiento de la igualdad en las magnitudes de los coeficientes que acompañan
a las variables dicotómicas JEC.
Por otro lado, es interesante mencionar los resultados relacionados a las variables de
características del colegio y socioeconómicas de los alumnos.
Los resultados generales confirman lo encontrado en estudios previos: existe un efecto positivo
en los resultados educacionales para alumnos de colegios PS en comparación a los MUN y de
colegios urbanos en relación a los rurales.
Además se observan efectos negativos en los resultados educativos para aquellos alumnos con
padres con niveles educacionales bajos, como educación básica incompleta, básica completa,
media incompleta e incluso media completa. Sin embargo, padres con niveles educacionales
altos, como universidad completa o estudios de magister o doctorado, presentan efectos positivos
en el cambio de los resultados educativos.
Sin embargo, las variables asociadas al ingreso presentan resultados dispares, aunque en la
mayoría los efectos son los esperados.
55
Debido a que uno de los principales aportes de este trabajo es la incorporación de variables
instrumentales, para corregir por la endogeneidad en la decisión de elección de colegios, por
parte de las familias, es importante analizar la idoneidad de los instrumentos ocupados en las
estimaciones por MC2E.
Existen dos condiciones esenciales para estar en presencia de un buen instrumento, éstos deben
estar correlacionados con las variables instrumentadas y deben estar correlacionados con la
variable dependiente sólo a través de las variables que instrumentan y no con el error, es decir,
deben ser excluibles de la segunda etapa.
La segunda condición implica que los tres instrumentos no deben estar correlacionados
directamente con los resultados educativos.
En un comienzo los colegios que entraban a la JEC eran aquellos más pequeños y/o con peores
resultados educativos, lo que llevaría a pensar que la disponibilidad de establecimientos, así como
de la matrícula, estarían correlacionadas directamente con los resultados educacionales. Sin
embargo, el hecho de que la JEC sea un régimen obligatorio para todos los colegios
subvencionados en un plazo cada vez más cercano (2010), nos llevaría a pensar que en los
últimos años, la calidad de los colegios que ingresan es más heterogénea que al comienzo del
programa. Por ejemplo, el importante aumento de la matrícula con JEC entre los años 2005 y
2006 (ver Tabla 10), sin que haya un correspondiente aumento en los establecimientos con JEC,
haría pensar en la entrada de colegios grandes, los cuales tienen, probablemente, mejor calidad.
Así, la disponibilidad de colegios y matrícula JEC estarían respondiendo, a medida que pasa el
tiempo, a la eventual universalidad del programa más que a los resultados educacionales.
Con respecto al financiamiento para infraestructura, aunque una de las condiciones de las bases
de los concursos, incluye vulnerabilidad socioeconómica y deficiencia en los resultados; en la
práctica, los rechazos a los proyectos que postulan ocurren principalmente por razones técnicas.
Adicionalmente, la asignación de recursos para JEC, también estaría ligada de forma importante a
la difusión de adherencia al programa. Por lo que podríamos pensar que mientras en un comienzo
el financiamiento pudo estar focalizado en establecimientos más pobres y deficientes en sus
resultados, con el paso del tiempo, estas bases pasaron a tener menor importancia.
56
Por otro lado, para testear si existe correlación entre los instrumentos y las variables
instrumentadas, a continuación, se presentan distintas tablas que resumen tanto la significancia
individual, como la conjunta de los instrumentos en las primeras etapas de las estimaciones. Estas
primeras etapas se presentan completas en el anexo.
Tabla 25. Primeras Etapas. Todos los Establecimientos.
Delta JECJEC2004 JEC2006 JEC2004 JEC2006 deltajec
disp_jec04c 0.643*** 0.033 0.490*** 0.034(0.000) (0.703) (0.000) (0.690)
disp_fin04c 0.003*** 0.006*** 0.003*** 0.006***(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
disp_mat_jec04c 0.027* -0.025 0.044*** -0.024(0.080) (0.342) (0.004) (0.354)
disp_jec06 -0.053 -0.027 -0.058 -0.004(0.389) (0.825) (0.318) (0.974)
disp_fin06 0.003*** 0.003* 0.001 0.004***(0.000) (0.051) (0.117) (0.002)
disp_mat_jec06 0.083 0.753*** 0.131*** 0.720***(0.105) (0.000) (0.006) (0.000)
inst1 0.521***(0.000)
inst2 0.110***(0.000)
inst3 0.001(0.378)
Estadistico F 48.386 59.909 18.775 19.531 15.153P valores robustos entre parentesis* significativo al 10%; ** significativo al 5%; *** significativo al 1%
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006
57
Tabla 26. Primeras Etapas. Establecimientos Particulares Subvencionados.
Delta JECJEC2004 JEC2006 JEC2004 JEC2006 deltajec
disp_jec04c 0.505*** 0.307*** 0.516*** 0.182*(0.000) (0.004) (0.000) (0.072)
disp_fin04c 0.001 0.004** 0.001 0.005***(0.258) (0.031) (0.228) (0.001)
disp_mat_jec04c 0.118*** -0.010 0.110*** 0.016(0.000) (0.774) (0.000) (0.597)
disp_jec06 -0.301** -0.759*** -0.277** -0.680***(0.025) (0.000) (0.038) (0.000)
disp_fin06 -0.000 -0.005** 0.000 -0.004*(0.823) (0.023) (0.692) (0.062)
disp_mat_jec06 0.499*** 1.246*** 0.470*** 1.191***(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
inst1 0.231**(0.012)
inst2 0.138***(0.000)
inst3 -0.003*(0.094)
Estadistico F 26.328 18.006 6.072 12.557 5.080P valores robustos entre parentesis* significativo al 10%; ** significativo al 5%; *** significativo al 1%
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006
Tabla 27. Primeras Etapas. Establecimientos Municipales.
Delta JECJEC2004 JEC2006 JEC2004 JEC2006 deltajec
disp_jec04c 0.503*** -0.042 0.503*** -0.040(0.000) (0.763) (0.000) (0.775)
disp_fin04c 0.004*** 0.005*** 0.004*** 0.005***(0.000) (0.000) (0.000) (0.001)
disp_mat_jec040.013 -0.038 0.012 -0.041(0.550) (0.312) (0.582) (0.281)
disp_jec06 -0.001 0.324** 0.022 0.348**(0.987) (0.023) (0.755) (0.014)
disp_fin06 0.002* 0.008*** 0.002 0.009***(0.095) (0.000) (0.111) (0.000)
disp_mat_jec06-0.018 0.521*** -0.016 0.505***(0.748) (0.000) (0.759) (0.000)
inst1 0.736***(0.000)
inst2 0.085**(0.011)
inst3 0.003**(0.017)
Estadistico F 19.677 43.254 5.832 11.498 7.235P valores robustos entre parentesis* significativo al 10%; ** significativo al 5%; *** significativo al 1%
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006
De las tablas se observa que la mayoría de los instrumentos son significativos individualmente en
las primeras etapas de aquellas variables que instrumentalizan. Cuando no es así, de igual forma
58
estamos en presencia de instrumentos débiles debido a que la casi la totalidad de las regresiones
de primeras etapas son significativas en conjunto y tienen estadísticos F superiores a 10.
Cabe notar que para la variable JEC2004 (tanto para colegios PS como MUN) en la
especificación que incluye todas las variables en niveles existe un instrumento, dentro del
conjunto, que no es significativo, con estadísticos F menores a 10. (Ver Tabla 26 y Tabla 27).
Sin embargo, el resto de los instrumentos del conjunto es significativo individualmente y el p-
valor de la regresión completa implica que es significativa en su conjunto.
En resumen, del anterior análisis teórico y estadístico, podemos concluir que estamos en
presencia de instrumentos adecuados. Las primeras etapas nos muestran, que el conjunto de
instrumentos son buenos predictores de la participación a jornada completa; y la teoría, nos
indicaría que, por sí mismo, el conjunto de instrumentos tendría influencia en los resultados a
través de la participación en la JEC.
Finalmente, reconociendo la posible no linealidad en el modelo, por la naturaleza discreta y
ordinal de la variable dependiente se realizan estimaciones probit ordenado.
Es importante recordar que, aunque las magnitudes del coeficiente derivado no tienen una
interpretación simple, su signo y significancia estadística deberían coincidir con los resultados de
regresiones lineales.
Sin embargo los resultados de las estimaciones por ordinal probit arrojan resultados dispares (ver
anexo Tabla 50 a Tabla 55).
Aún así, podríamos pensar que una aproximación lineal no es completamente inadecuada debido
al respaldo que las estimaciones con puntajes estandarizados le dan a las estimaciones usando
ranking.
59
6. CONCLUSIONES
Este estudio confirma que la incorporación a la JEC tiene un impacto favorable en los resultados
educativos.
En efecto, tras de un período de tiempo en que los hogares pueden introducir a la JEC, como
característica en la decisión de elección de colegio, controlando por este sesgo se derivan efectos
positivos de la integración de un alumno a este programa.
Los estudiantes que pasan de un colegio sin JEC en 8° básico a un colegio con JEC en 2° medio
genera un efecto positivo en los resultados educacionales; los que pasan de un colegio con JEC
en 8° básico a un colegio sin JEC en 2° medio genera efectos negativos y finalmente, los que
pasan de un colegio con JEC en 8° básico a un colegio con JEC en 2° medio no implica un
aumento estadísticamente significativo en los resultados educacionales.
Estos efectos son mayores en alumnos de establecimientos particulares subvencionados, y
prácticamente nulo en los municipalizados, este resultado no es sorprendente ya que se había
demostrado en trabajos anteriores (Valenzuela, 2005 y García, 2006) confirmando, que son los
colegios subvencionados los que responden de la manera esperada a los aumentos de recursos
educacionales.
Este es el primer estudio que muestra un impacto mayor en los puntajes de la prueba de
matemáticas. Lo que se podría explicar por el mayor énfasis que se le da, en enseñanza media, a
las actividades de apoyo a matemática en comparación a lenguaje.
Además, las magnitudes de los efectos de la JEC son menores que los encontrados en otros
estudios, pudiendo deberse a la diferencia en los niveles de agregación con los que se trabaja,
debido a que la productividad de inversión educativa es mayor en alumnos de niveles inferiores
(enseñanza básica) que en alumnos de niveles superiores (enseñanza media) o al método de
estimación.
Así también, las estimaciones confirman los signos de los efectos esperados en las variables
socioeconómicas y las características de los colegios.
60
Asimismo, la combinación del uso de un experimento natural, como es la salida obligatoria de
aquellos alumnos en 8° de colegios que sólo imparten educación básica, con variables
instrumentales, que aíslen el componente exógeno de la elección de un colegio de llegada;
permite controlar el sesgo de selección en la elección de colegios, en la que los padres incorporan
a la JEC como característica, que modificará el resultado educacional. No obstante, el uso de
estas variables instrumentales no permite estimar el efecto para un alumno promedio de la
población, sino para aquel grupo que, en respuesta a los instrumentos, modifica su decisión
respecto a la JEC. De esta manera, los resultados derivados no deben ser interpretados como el
efecto tratamiento promedio y es necesario identificar a este grupo de compliers.
Lo mismo ocurre para el uso del experimento natural, el cual también determinará las
características de los individuos para los cuales se estima el efecto de la JEC.
Con respecto al uso de la base de datos SIMCE 2004 – 2006, ésta permitió que los alumnos sean
la unidad de análisis. Esto, tiene como ventaja un mejor control de las variables no observables.
A su vez, esto evita los problemas de pérdida de varianza explicativa derivados del uso de los
promedios en las estimaciones a nivel de colegio.
Adicionalmente, el periodo transcurrido entre la implementación de la reforma y el SIMCE 2004
- 2006, parece ser lo suficientemente extendido para determinar el efecto de la JEC en el mediano
plazo, escenario en el cual tanto las familias como los establecimientos han tenido tiempo para
incorporar la reforma de la JEC en sus decisiones.
Por otro lado, la utilización de esta base de datos conlleva a las siguientes limitaciones:
Primero, los puntajes de ambos años no son comparables entre sí. Esto obliga al uso de
estandarizaciones en los puntajes, lo que presenta diversos problemas. En este estudio, la
estimación con variables ordenadas podría no ser representada por modelos lineales. Además, al
estandarizar las variables crea un juego de suma cero, ya que el aumento del rendimiento de un
alumno, siempre significará la disminución del rendimiento de otro.
Segundo, el cruce de estas bases genera pérdidas de cierto tipo de alumnos (repitentes y
desertores) que podría generar sesgo en las estimaciones.
61
Tercero, el uso de datos a nivel de alumnos, no permite la incorporación de otras variables,
interesantes para la estimación, por no estar disponibles a este nivel de desagregación. Ese fue el
caso del rezago en la diferencia de puntajes, variable que, según García (2006) y Valenzuela
(2005), es importante y la cual no pudo ser incorporada en este estudio.
Ahora bien, la existencia de esta base de datos, implica un avance significativo en la
disponibilidad de información que permite estimar, con mayor precisión, los efectos de reformas
educacionales de gran interés público. La continuación de este tipo de avances en la recolección
de datos, es fundamental para la mejora de las evaluaciones de políticas públicas en el futuro.
Finalmente, sería de interés realizar en el futuro, nuevos estudios en el escenario en que todos los
colegios subvencionados se hayan incorporado plenamente a la JEC, es decir, el impacto de largo
plazo.
Además, poder explorar, no sólo el efecto de tener o no JEC, sino establecer si existen efectos
diferenciados según los años en que el colegio, o el alumno, han permanecido en este programa.
62
7. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.
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66
8. ANEXOS
Tabla 28. Estudios del Efecto de la JEC en la Calidad Educatica medida como Resultados de Prueba SIMCE. Funciones de Producción.
MICO por cuantilas de puntajes Prueba SIMCE MICO q10 q25 q50 q75 q90
HLM MICO por Diferencias
Mat. 4° bás. 2002 0.89* 1.42* 0.71 0.33 1.3* 0.65 1.482* 1.154MINEDUC (2003) (Dummy JEC) Leng. 4° bás. 2002 2.54* 3.24* 3.14* 2.06* 2.67 2.33* 3.26* 1.328
Mat. 8° bás. 2000 1.593** 1.815** 1.642** 1.570** 1.173** 1.940** 2.263**MINEDUC (2002a) (Dummy JEC) Leng. 8° bás. 2000 1.629** 2.339** 1.865** 1.807** 1.293** 0.928** 1.796**
Mat. 2° med. 1998 1.83**Mizala y Romaguera (2000) (Dummy JEC) Leng. 2° med. 1998 3.36**
MICO por Grupo Socioeconómico Prueba SIMCE MICO
Grupo A Grupo B Grupo C Grupo D Grupo E
Mat. 2° medio 2001 1.86* 0.65** 1.48** 2.27** -1.95** MINEDUC (2002b) (Años JEC) Leng. 2° medio 2001 1.58* 0.75** 1.5** 1.9** -1.02**
* Significativo al 5% ** Significativo al 1% ***Significativo al 10%
67
Tabla 29.Estudios del Efecto de la JEC en la Calidad Educativa medida como Resultados de Prueba SIMCE. Efecto Tratamiento.
Prueba SIMCE ATE TT Mat. 4° bás. 1999 51.2 3.7Horst (2001) Leng. 4° bás. 1999 93.8 3.3
Tipo de Establecimiento
Prueba SIMCE Primeras Diferencias
Efect. Trat. Matching
Mat. 4° bás. 1999-2002 0.5 -0.7 Municipales
Leng. 4° bás. 1999-2002 4.0*** 2.6**
Matemática 4.1 4.6 PS sin financiamiento compartido Lenguaje 7.8*** 9.6***
Matemática 5.8*** 6.7***
Valenzuela (2005)
PS con financiamiento compartido Lenguaje 8.0*** 7.8***
Tipo de Establecimiento
Prueba SIMCE Dif. En Dif. Simple
Primeras Dif. Matching
Mat. 4° bás. 1999-2002 2.195* 2.283* 2.99Todos Leng. 4° bás. 1999-2002 4.842* 4.74** 4.623
Matemática 0.279 1.301 -0.311Municipales Lenguaje 3.048* 3.697** 3.091
Matemática 5.217* 4.067** 5.175
García (2006)
Part. Subv. Lenguaje 7.589* 6.761** 8.126
* Significativo al 5% ** Significativo al 1% ***Significativo al 10%
68
Tabla 30. Valores de la Subvención Educacional. Sector Municipal y Particular. (en U.S.E.)
Sin JEC 2004 20061° a 6° Bás. 1.6402 1.652827° a 8° Bás 1.7803 1.794Ed. Media HC 1.9879 2.0032Ed. Media TP Agr. y Mar. 2.9468 2.9695Ed. Media TP Ind. 2.2986 2.3163Ed. Media TP Com. y Téc. 2.0616 2.07746Con JEC 1° a 6° Bás. 2.2795 2.296897° a 8° Bás 2.2795 2.29689Ed. Media HC 2.7217 2.74247Ed. Media TP Agr. y Mar. 3.6744 3.70254Ed. Media TP Ind. 2.8738 2.89576Ed. Media TP Com. y Téc. 2.7217 2.74247Apoyo al Mantenimiento (Anual)
1° a 8° Bás. 0.5177 0.5177Ed. Media HC 0.5792 0.5792Ed. Media TP Agr. y Mar. 0.8688 0.8688Ed. Media TP Ind. 0.673 0.673Ed. Media TP Com. y Téc. 0.6014 0.6014Valores de la U.S.E.: Dic. 2003 12,426.677 Dic. 2005 13,504.692 Elaboración Propia. Fuente: MINEDUC. Zona de Subvenciones. http://subvenciones.mineduc.cl/ MINEDUC. Comunidad Escolar. http://www.comunidadescolar.cl/subvenciones/index.html
Gráfico 1. Histogramas Grupos Socioeconómicos 8° básico.
69
Gráfico 2. Histogramas Grupos Socioeconómicos 2° medio.
Gráfico 3. Histogramas. Índice de Vulnerabilidad colegios 8° básico.
Gráfico 4. Histogramas Índice de Vulnerabilidad colegios 2° medio.
70
2004 2006 2004 2006Número 4831 1934 3630 1857MatrículaPromedio 538.21 832.48 424.23 842.36
(475.74) (577.01) (338.48) (581.88)SIMCEPromedio LenguajePromedio 243.68 251.66 238.52 250.83
(24.14) (29.24) (21.02) (28.89)Promedio MatemáticaPromedio 245.11 246 240.36 245.9
(29.24) (40.9) (21.23) (40.30)RuralidadN° Urbanos 70.61% 92.61% 63.33% 92.68%N° Rurales 29.39% 7.39% 36.67% 7.32%DependenciaN° Munic. 60.24% 34.23% 72.07% 34.95%N° PS 39.76% 65.77% 27.93% 65.05%
COLEGIOSBase 1. (Toda la base) Base 2. (Base creada)
Sin JEC Con JEC Sin JEC Con JEC2004 2004 2006 2006
Número 3556 2420 891 971MatrículaPromedio 430.7 509.59 849.53 836.89
(338.79) (354.29) (601.52) (563.23)SIMCELenguajePromedio 238.78 241.33 245.05 255.89
(20.81) (20.50) (27.27) (29.44)MatemáticaPromedio 240.59 242.9 237.68 253.43
(21.09) (20.65) (37.68) (41.07)Ruralidad% Urbanos 35.80% 73.39% 65.99% 94.54%% Rurales 64.20% 26.61% 34.01% 5.46%Dependencia% Munic. 72.16% 69.38% 36.15% 35.94%% PS 27.84% 30.62% 63.85% 64.06%
COLEGIOS
Tabla 31. Estadísticos Descriptivos. Ambas Bases. Características de los Colegios.
Tabla 32. Estadísticas Descriptivas. Base 2. Colegios sin y con JEC.
71
2004 2006 2004 2006Número 120535 120535 75783 75783Tipo de EducaciónEd. H/C 99.14% 98.85%Ed. T/P 0.86% 1.15%GéneroHombres 46.57% 46.49%Mujeres 53.43% 53.51%Prueba SIMCELenguajePromedio 259.8 257.4 252.58 249.4
(48.83) (50.43) (47.58) (48.70)MatemáticaPromedio 259.77 255.78 252.29 244.7
(47.54) (62.76) (45.52) (60.06)RuralidadColegios Rurales 10.89% 3.61% 14.58% 3.52%Colegios Urbanos 89.11% 96.39% 85.42% 96.48%DependenciaColegios Munic. 55.16% 47.84% 74.17% 60.40%Colegios PS 44.84% 52.16% 25.83% 39.60%Educación MadreSin Estudios o Ed. Bás. Incom. 17.90% 16.10% 22.75% 20.61%Básica Comp. 15.66% 13.55% 18.88% 16.59%Media Incomp. 16.70% 18.27% 18.43% 20.50%Media Comp. 31.82% 33.13% 28.88% 30.68%CFT/IP Incomp. 2.40% 2.67% 1.75% 1.94%CFT/IP Comp. 8.42% 9.02% 5.27% 5.61%Univers. Incomp. 1.71% 1.97% 1.13% 1.28%Univers. Comp. O Magister/Doct. 5.17% 5.29% 2.62% 2.78%Educación PadreSin Estudios o Ed. Bás. Incom. 16.49% 15.23% 20.86% 19.31%Básica Comp. 15.94% 13.92% 19.10% 16.83%Media Incomp. 16.40% 17.71% 18.20% 19.87%Media Comp. 31.84% 32.64% 29.61% 31.02%CFT/IP Incomp. 2.47% 2.75% 1.83% 2.01%CFT/IP Comp. 6.77% 7.26% 4.51% 4.90%Univers. Incomp. 2.88% 3.49% 1.95% 2.37%Univers. Comp. O Magister/Doct. 6.98% 6.99% 3.64% 3.69%Ingreso HogarMenos de 200.000 55.88% 50.63% 66.15% 60.24%200.000-400.000 26.32% 28.90% 23.34% 26.87%400.000-600.000 9.59% 11.13% 6.54% 8.17%600.000-1.000.000 5.61% 6.24% 3.03% 3.53%Más de 1.000.000 2.59% 3.11% 0.95% 1.19%JECSin Jec 70.51% 48.46% 83.53% 54.28%Con Jec 29.49% 51.54% 16.47% 45.72%
Base 2. (Base creada)ALUMNOS
Base 1. (Toda la base)
Tabla 33. Estadísticas Descriptivas. Ambas Bases. Características de los Alumnos.
72
Tabla 34. Estadísticas Descriptivas. Base 2. Alumnos sin y con JEC.
Sin JEC Con JEC Sin JEC Con JEC2004 2004 2006 2006
Número 64705 11078 42970 32813Tipo de EducaciónEd. H/C 98.74% 99.49% 99.38% 98.14%Ed. T/P 1.26% 0.51% 0.62% 1.86%GéneroHombres 46.69% 45.29% 48.78% 43.49%Mujeres 53.31% 54.71% 51.22% 56.51%SIMCELenguajePromedio 252.08 255.49 247.84 251.44
(47.38) (48.63) (47.7) (49.89)MatemáticaPromedio 251.8 255.2 243.2 246.69
(45.35) (46.4) (58.47) (62.03)Ruralidad% en Colegios Rurales 14.28% 16.36% 3.99% 2.91%% en Colegios Urbanos 85.72% 83.64% 96.01% 97.09%Dependencia% en Colegios Munic. 75.20% 68.17% 57.81% 63.79%% en Colegios PS 24.80% 31.83% 42.19% 36.21%Educación MadreSin Estudios o Ed. Bás. Incom. 23.19% 20.13% 20.48% 20.79%Básica Comp. 19.17% 17.18% 17.33% 15.63%Media Incomp. 18.47% 18.17% 21.38% 19.33%Media Comp. 28.70% 29.92% 30.87% 30.44%CFT/IP Incomp. 1.67% 2.22% 1.75% 2.20%CFT/IP Comp. 4.98% 6.99% 5.05% 6.34%Univers. Incomp. 1.08% 1.46% 1.08% 1.54%Univers. Comp. O Magister/Doct. 2.44% 3.68% 2.05% 3.74%Educación PadreSin Estudios o Ed. Bás. Incom. 21.18% 18.96% 19.25% 19.39%Básica Comp. 19.41% 17.27% 17.17% 16.37%Media Incomp. 18.63% 17.25% 20.98% 18.41%Media Comp. 29.39% 30.91% 31.45% 30.47%CFT/IP Incomp. 1.75% 2.31% 1.78% 2.31%CFT/IP Comp. 4.30% 5.75% 4.38% 5.59%Univers. Incomp. 1.82% 2.66% 2.05% 2.78%Univers. Comp. O Magister/Doct. 3.47% 4.65% 2.93% 4.68%Ingreso HogarMenos de 200.000 67.19% 60.03% 61.68% 58.35%200.000-400.000 22.86% 26.15% 27.35% 26.25%400.000-600.000 6.21% 8.41% 7.24% 9.39%600.000-1.000.000 2.87% 3.99% 2.81% 4.46%Más de 1.000.000 0.87% 1.42% 0.92% 1.55%
ALUMNOS
73
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.089*** 0.008 0.053* -0.172***
[0.027] [0.022] [0.028] [0.046]jec2006 -0.002 0.140*** 0.004 0.201***
[0.019] [0.031] [0.019] [0.038]deltajec -0.011 0.177***
[0.018] [0.038]ddcia06 0.121*** 0.169*** 0.126*** 0.168***
[0.021] [0.025] [0.021] [0.024]ddcia04 -0.049*** -0.057*** -0.049*** -0.057***
[0.008] [0.009] [0.008] [0.009]rur06 0.195*** 0.170*** 0.193*** 0.171***
[0.051] [0.051] [0.051] [0.051]rur04 -0.019** -0.020** -0.021*** -0.021**
[0.008] [0.009] [0.008] [0.008]ing062 0.006 0.007 0.006 0.007
[0.024] [0.024] [0.024] [0.024]ing063 0.020 0.013 0.021 0.014
[0.038] [0.038] [0.038] [0.038]ing064 0.026 0.014 0.027 0.016
[0.054] [0.054] [0.054] [0.054]ing065 0.164* 0.161* 0.167* 0.163*
[0.093] [0.093] [0.093] [0.093]ing042 -0.031 -0.031 -0.030 -0.031
[0.024] [0.024] [0.024] [0.024]ing043 -0.081* -0.084** -0.079* -0.083**
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]ing044 0.037 0.030 0.039 0.031
[0.056] [0.056] [0.056] [0.056]ing045 -0.111 -0.121 -0.109 -0.119
[0.100] [0.100] [0.100] [0.100]edm042 0.013 0.015 0.012 0.015
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]edm043 0.001 0.003 0.002 0.003
[0.049] [0.049] [0.049] [0.049]edm044 -0.015 -0.017 -0.015 -0.017
[0.052] [0.052] [0.052] [0.052]edm045 -0.017 -0.019 -0.016 -0.018
[0.100] [0.100] [0.100] [0.100]edm046 -0.008 -0.006 -0.007 -0.006
[0.079] [0.079] [0.079] [0.079]edm047 0.089 0.072 0.090 0.074
[0.134] [0.134] [0.134] [0.134]edm048 0.063 0.057 0.064 0.058
[0.124] [0.124] [0.124] [0.124]edp042 -0.030 -0.028 -0.031 -0.028
[0.041] [0.041] [0.041] [0.041]edp043 0.071 0.073 0.070 0.073
[0.048] [0.048] [0.048] [0.048]edp044 -0.039 -0.037 -0.039 -0.037
[0.051] [0.051] [0.051] [0.051]edp045 -0.043 -0.025 -0.043 -0.027
[0.091] [0.091] [0.091] [0.091]edp046 0.073 0.076 0.072 0.076
[0.076] [0.076] [0.076] [0.076]edp047 0.096 0.107 0.096 0.107
[0.108] [0.108] [0.108] [0.108]edp048 -0.074 -0.073 -0.075 -0.073
[0.097] [0.097] [0.097] [0.097]edm062 -0.023 -0.018 -0.024 -0.019
[0.045] [0.045] [0.045] [0.045]edm063 -0.003 0.002 -0.003 0.001
[0.048] [0.048] [0.048] [0.048]edm064 -0.004 0.002 -0.004 0.001
[0.052] [0.052] [0.052] [0.052]edm065 0.117 0.118 0.117 0.118
[0.102] [0.101] [0.102] [0.101]edm066 0.078 0.081 0.080 0.082
[0.079] [0.079] [0.079] [0.079]edm067 -0.020 -0.006 -0.019 -0.007
[0.132] [0.132] [0.132] [0.132]edm068 -0.058 -0.060 -0.056 -0.059
[0.122] [0.122] [0.122] [0.122]edp062 0.013 0.012 0.013 0.012
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]edp063 -0.079* -0.075 -0.079* -0.075
[0.047] [0.047] [0.047] [0.047]edp064 0.044 0.045 0.044 0.045
[0.050] [0.050] [0.050] [0.050]edp065 0.003 -0.010 0.005 -0.008
[0.089] [0.089] [0.089] [0.089]edp066 -0.019 -0.025 -0.018 -0.023
[0.076] [0.076] [0.076] [0.076]edp067 -0.057 -0.068 -0.056 -0.066
[0.102] [0.102] [0.102] [0.102]edp068 0.171* 0.164* 0.172* 0.165*
[0.093] [0.093] [0.093] [0.093]Constante -0.011 -0.062*** -0.211*** -0.262*** -0.197*** -0.250***
[0.008] [0.013] [0.050] [0.053] [0.050] [0.052]Observaciones 64427 64427 64427 64427 64427 64427
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 35. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Matemática. Todos los Colegios.
74
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.151*** -0.563** 0.157*** -0.581**
[0.038] [0.238] [0.038] [0.240]jec2006 -0.036 0.420** -0.050 0.499**
[0.033] [0.209] [0.034] [0.207]deltajec -0.094*** 0.626**
[0.030] [0.248]ddcia06 0.000 0.000
[0.000] [0.000]ddcia04 0.021 -0.047 0.021 -0.058
[0.022] [0.034] [0.022] [0.038]rur06 0.203*** 0.143* 0.203*** 0.133*
[0.070] [0.077] [0.070] [0.080]rur04 -0.019 -0.023 -0.019 -0.024
[0.041] [0.043] [0.041] [0.044]ing062 0.004 0.002 0.006 0.000
[0.037] [0.038] [0.037] [0.038]ing063 0.077 0.045 0.081 0.036
[0.061] [0.063] [0.061] [0.064]ing064 0.074 0.031 0.077 0.021
[0.076] [0.078] [0.075] [0.078]ing065 0.165 0.164 0.172 0.157
[0.122] [0.125] [0.122] [0.125]ing042 -0.068* -0.077** -0.066* -0.081**
[0.038] [0.038] [0.038] [0.038]ing043 -0.167*** -0.176*** -0.162*** -0.182***
[0.061] [0.062] [0.061] [0.061]ing044 -0.016 -0.035 -0.012 -0.042
[0.078] [0.080] [0.078] [0.081]ing045 -0.090 -0.115 -0.083 -0.127
[0.134] [0.136] [0.134] [0.136]edm042 0.015 0.026 0.014 0.028
[0.073] [0.073] [0.073] [0.073]edm043 -0.044 -0.047 -0.045 -0.048
[0.082] [0.083] [0.082] [0.083]edm044 -0.060 -0.079 -0.061 -0.081
[0.086] [0.086] [0.086] [0.086]edm045 0.065 0.052 0.068 0.047
[0.151] [0.149] [0.150] [0.149]edm046 -0.018 -0.020 -0.019 -0.020
[0.119] [0.120] [0.119] [0.120]edm047 0.032 -0.019 0.036 -0.031
[0.190] [0.192] [0.190] [0.193]edm048 0.024 0.029 0.026 0.028
[0.172] [0.171] [0.172] [0.171]edp042 -0.052 -0.055 -0.052 -0.056
[0.066] [0.067] [0.066] [0.068]edp043 0.087 0.069 0.088 0.065
[0.077] [0.079] [0.078] [0.079]edp044 -0.051 -0.054 -0.049 -0.056
[0.081] [0.082] [0.081] [0.082]edp045 0.006 0.054 0.009 0.059
[0.138] [0.140] [0.138] [0.140]edp046 0.066 0.058 0.066 0.056
[0.112] [0.113] [0.112] [0.113]edp047 0.122 0.135 0.126 0.133
[0.155] [0.156] [0.155] [0.156]edp048 -0.082 -0.104 -0.081 -0.108
[0.143] [0.144] [0.143] [0.144]edm062 0.041 0.028 0.042 0.025
[0.077] [0.078] [0.077] [0.078]edm063 0.062 0.047 0.064 0.042
[0.084] [0.085] [0.084] [0.086]edm064 0.081 0.071 0.085 0.066
[0.087] [0.089] [0.087] [0.089]edm065 0.167 0.117 0.171 0.105
[0.155] [0.156] [0.155] [0.157]edm066 0.147 0.127 0.153 0.117
[0.120] [0.122] [0.120] [0.123]edm067 0.072 0.080 0.075 0.077
[0.189] [0.190] [0.189] [0.191]edm068 0.002 -0.057 0.008 -0.073
[0.165] [0.166] [0.165] [0.167]edp062 -0.018 -0.016 -0.019 -0.015
[0.071] [0.071] [0.071] [0.072]edp063 -0.080 -0.066 -0.081 -0.063
[0.076] [0.077] [0.076] [0.078]edp064 0.034 0.035 0.034 0.036
[0.080] [0.081] [0.080] [0.082]edp065 -0.101 -0.142 -0.097 -0.152
[0.139] [0.141] [0.139] [0.142]edp066 -0.057 -0.068 -0.055 -0.072
[0.115] [0.116] [0.115] [0.117]edp067 -0.091 -0.120 -0.090 -0.126
[0.143] [0.144] [0.143] [0.145]edp068 0.146 0.145 0.149 0.143
[0.138] [0.138] [0.138] [0.138]Constante 0.049*** 0.032 -0.137* -0.059 -0.110 -0.074
[0.017] [0.060] [0.079] [0.095] [0.079] [0.085]Observaciones 25710 25710 25710 25710 25710 25710
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 36. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Matemática Establecimientos Particulares Subvencionados.
75
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 -0.093** 0.045 -0.084** 0.039
[0.040] [0.173] [0.041] [0.177]jec2006 0.038 -0.006 0.031 -0.013
[0.023] [0.060] [0.023] [0.063]deltajec 0.040* -0.043
[0.022] [0.073]ddcia06 0.000 0.000
[0.000] [0.000]ddcia04 -0.118*** -0.123*** -0.119*** -0.124***
[0.026] [0.027] [0.026] [0.027]rur06 0.170** 0.185** 0.175** 0.185**
[0.073] [0.077] [0.073] [0.074]rur04 -0.025 -0.020 -0.022 -0.022
[0.022] [0.024] [0.022] [0.022]ing062 0.008 0.008 0.008 0.007
[0.031] [0.031] [0.031] [0.031]ing063 -0.032 -0.031 -0.032 -0.030
[0.049] [0.049] [0.049] [0.049]ing064 -0.017 -0.016 -0.018 -0.014
[0.077] [0.077] [0.077] [0.077]ing065 0.186 0.185 0.185 0.186
[0.154] [0.154] [0.154] [0.154]ing042 -0.004 -0.005 -0.004 -0.005
[0.033] [0.033] [0.033] [0.033]ing043 -0.000 -0.001 -0.001 -0.001
[0.058] [0.059] [0.059] [0.058]ing044 0.081 0.082 0.080 0.083
[0.084] [0.084] [0.084] [0.084]ing045 -0.177 -0.175 -0.177 -0.174
[0.158] [0.158] [0.158] [0.158]edm042 0.014 0.013 0.013 0.013
[0.050] [0.050] [0.050] [0.050]edm043 0.031 0.030 0.031 0.030
[0.061] [0.061] [0.061] [0.061]edm044 0.019 0.018 0.018 0.018
[0.066] [0.066] [0.066] [0.066]edm045 -0.110 -0.112 -0.112 -0.111
[0.131] [0.131] [0.131] [0.131]edm046 -0.008 -0.009 -0.008 -0.009
[0.106] [0.106] [0.106] [0.106]edm047 0.150 0.154 0.149 0.156
[0.197] [0.197] [0.197] [0.197]edm048 0.090 0.094 0.089 0.097
[0.180] [0.180] [0.180] [0.180]edp042 -0.019 -0.020 -0.019 -0.021
[0.052] [0.052] [0.052] [0.052]edp043 0.061 0.059 0.061 0.058
[0.061] [0.061] [0.061] [0.061]edp044 -0.030 -0.031 -0.030 -0.031
[0.064] [0.064] [0.064] [0.064]edp045 -0.097 -0.100 -0.096 -0.103
[0.125] [0.126] [0.125] [0.125]edp046 0.083 0.082 0.084 0.080
[0.104] [0.104] [0.104] [0.104]edp047 0.074 0.068 0.074 0.066
[0.150] [0.150] [0.150] [0.150]edp048 -0.063 -0.064 -0.062 -0.066
[0.131] [0.131] [0.131] [0.131]edm062 -0.052 -0.054 -0.051 -0.055
[0.055] [0.055] [0.055] [0.055]edm063 -0.034 -0.036 -0.033 -0.037
[0.060] [0.060] [0.060] [0.060]edm064 -0.050 -0.053 -0.050 -0.054
[0.066] [0.066] [0.066] [0.066]edm065 0.112 0.108 0.112 0.106
[0.131] [0.131] [0.131] [0.131]edm066 0.049 0.045 0.048 0.045
[0.104] [0.104] [0.104] [0.104]edm067 -0.084 -0.091 -0.086 -0.093
[0.186] [0.186] [0.186] [0.186]edm068 -0.073 -0.079 -0.074 -0.080
[0.186] [0.186] [0.186] [0.186]edp062 0.028 0.028 0.028 0.029
[0.053] [0.053] [0.053] [0.053]edp063 -0.079 -0.079 -0.079 -0.079
[0.061] [0.061] [0.061] [0.061]edp064 0.045 0.045 0.045 0.044
[0.063] [0.063] [0.063] [0.063]edp065 0.099 0.100 0.097 0.103
[0.123] [0.123] [0.123] [0.123]edp066 0.010 0.011 0.009 0.012
[0.100] [0.100] [0.100] [0.100]edp067 -0.031 -0.029 -0.032 -0.027
[0.149] [0.149] [0.149] [0.149]edp068 0.180 0.182 0.179 0.185
[0.128] [0.128] [0.128] [0.128]Constante -0.056*** -0.047* -0.175** -0.179** -0.190*** -0.163**
[0.013] [0.028] [0.073] [0.085] [0.071] [0.075]Observaciones 38717 38717 38717 38717 38717 38717
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 37. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Matemática. Establecimientos Municipales.
76
Tabla 38. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Todos los Establecimientos.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.054** -0.003 0.023 -0.105***
[0.027] [0.014] [0.028] [0.033]jec2006 -0.005 0.046* -0.000 0.057*
[0.018] [0.025] [0.018] [0.031]deltajec -0.006 0.067**
[0.016] [0.031]ddcia06 0.094*** 0.117*** 0.096*** 0.112***
[0.020] [0.023] [0.019] [0.022]ddcia04 -0.036*** -0.039*** -0.036*** -0.039***
[0.007] [0.008] [0.007] [0.008]rur06 -0.052 -0.063 -0.053 -0.061
[0.052] [0.052] [0.052] [0.052]rur04 0.008 0.005 0.007 0.007
[0.008] [0.008] [0.008] [0.008]ing062 -0.003 -0.003 -0.003 -0.003
[0.025] [0.025] [0.025] [0.025]ing063 0.024 0.022 0.024 0.021
[0.040] [0.040] [0.040] [0.040]ing064 -0.024 -0.027 -0.023 -0.028
[0.060] [0.060] [0.060] [0.060]ing065 -0.152* -0.151* -0.151* -0.153*
[0.089] [0.089] [0.089] [0.089]ing042 0.031 0.031 0.031 0.031
[0.026] [0.026] [0.026] [0.026]ing043 -0.031 -0.030 -0.031 -0.032
[0.043] [0.043] [0.043] [0.043]ing044 0.067 0.066 0.068 0.065
[0.059] [0.059] [0.059] [0.059]ing045 0.191* 0.189* 0.191* 0.188*
[0.101] [0.101] [0.101] [0.101]edm042 0.001 0.002 0.001 0.002
[0.041] [0.041] [0.041] [0.041]edm043 -0.039 -0.038 -0.039 -0.038
[0.047] [0.047] [0.047] [0.047]edm044 -0.092* -0.093* -0.092* -0.093*
[0.052] [0.052] [0.052] [0.052]edm045 -0.229** -0.228** -0.229** -0.229**
[0.106] [0.106] [0.106] [0.106]edm046 -0.085 -0.084 -0.085 -0.084
[0.081] [0.081] [0.081] [0.081]edm047 -0.188 -0.193 -0.188 -0.194
[0.143] [0.142] [0.143] [0.142]edm048 -0.119 -0.120 -0.119 -0.121
[0.128] [0.128] [0.128] [0.128]edp042 0.080** 0.080** 0.079** 0.080**
[0.040] [0.040] [0.040] [0.040]edp043 0.064 0.065 0.064 0.065
[0.046] [0.046] [0.046] [0.046]edp044 0.065 0.066 0.065 0.065
[0.049] [0.049] [0.049] [0.049]edp045 0.038 0.044 0.038 0.044
[0.099] [0.100] [0.099] [0.099]edp046 0.085 0.086 0.085 0.086
[0.077] [0.077] [0.077] [0.077]edp047 0.147 0.152 0.148 0.151
[0.106] [0.106] [0.106] [0.106]edp048 0.167 0.166 0.166 0.167
[0.103] [0.103] [0.103] [0.103]edm062 -0.072* -0.070* -0.072* -0.070*
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]edm063 -0.035 -0.034 -0.036 -0.034
[0.047] [0.047] [0.047] [0.047]edm064 0.005 0.007 0.005 0.007
[0.054] [0.054] [0.054] [0.054]edm065 0.142 0.142 0.142 0.142
[0.102] [0.102] [0.102] [0.102]edm066 0.036 0.039 0.037 0.038
[0.081] [0.081] [0.081] [0.081]edm067 0.008 0.014 0.009 0.013
[0.139] [0.139] [0.139] [0.139]edm068 0.245* 0.246* 0.246* 0.245*
[0.126] [0.126] [0.126] [0.126]edp062 -0.032 -0.032 -0.032 -0.032
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]edp063 -0.072 -0.071 -0.072 -0.071
[0.047] [0.047] [0.047] [0.047]edp064 -0.041 -0.041 -0.042 -0.041
[0.052] [0.052] [0.052] [0.052]edp065 -0.049 -0.052 -0.049 -0.054
[0.095] [0.095] [0.095] [0.095]edp066 -0.019 -0.020 -0.018 -0.020
[0.077] [0.077] [0.077] [0.077]edp067 -0.165 -0.168* -0.165 -0.169*
[0.101] [0.101] [0.101] [0.101]edp068 -0.079 -0.080 -0.078 -0.081
[0.105] [0.105] [0.105] [0.105]Constante -0.005 -0.019* 0.041 0.036 0.046 0.025
[0.008] [0.011] [0.053] [0.054] [0.052] [0.054]Observaciones 64427 64427 64427 64427 64427 64427
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
77
Tabla 39. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Establecimientos Particulares Subvencionados.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.036 -0.297 0.032 -0.314
[0.037] [0.199] [0.037] [0.195]jec2006 -0.019 0.210 -0.016 0.208
[0.031] [0.165] [0.032] [0.157]deltajec -0.023 0.486**
[0.028] [0.198]ddcia06 0.000 0.000
[0.000] [0.000]ddcia04 -0.034 -0.063** -0.034 -0.089***
[0.022] [0.028] [0.022] [0.032]rur06 -0.073 -0.100 -0.073 -0.123*
[0.067] [0.069] [0.067] [0.072]rur04 0.095** 0.093** 0.095** 0.092**
[0.040] [0.041] [0.040] [0.042]ing062 -0.003 -0.003 -0.003 -0.007
[0.040] [0.040] [0.040] [0.040]ing063 0.098 0.086 0.099 0.067
[0.062] [0.063] [0.062] [0.063]ing064 -0.007 -0.023 -0.006 -0.046
[0.083] [0.083] [0.082] [0.083]ing065 -0.086 -0.084 -0.085 -0.096
[0.117] [0.118] [0.117] [0.118]ing042 -0.031 -0.034 -0.031 -0.042
[0.040] [0.040] [0.040] [0.040]ing043 -0.073 -0.075 -0.073 -0.087
[0.064] [0.064] [0.064] [0.064]ing044 -0.064 -0.071 -0.064 -0.084
[0.086] [0.087] [0.086] [0.088]ing045 0.139 0.131 0.140 0.109
[0.135] [0.135] [0.135] [0.136]edm042 0.053 0.057 0.053 0.063
[0.069] [0.070] [0.069] [0.070]edm043 0.017 0.016 0.017 0.015
[0.080] [0.080] [0.080] [0.081]edm044 -0.097 -0.106 -0.098 -0.112
[0.087] [0.087] [0.087] [0.088]edm045 -0.248 -0.253 -0.248 -0.262*
[0.153] [0.154] [0.153] [0.155]edm046 -0.100 -0.101 -0.100 -0.101
[0.124] [0.124] [0.124] [0.125]edm047 -0.120 -0.141 -0.120 -0.167
[0.205] [0.205] [0.205] [0.207]edm048 0.003 0.006 0.003 0.004
[0.170] [0.170] [0.170] [0.170]edp042 0.077 0.075 0.077 0.073
[0.070] [0.070] [0.070] [0.070]edp043 0.069 0.062 0.069 0.053
[0.076] [0.077] [0.076] [0.078]edp044 0.075 0.074 0.075 0.070
[0.081] [0.082] [0.081] [0.082]edp045 0.084 0.106 0.084 0.120
[0.150] [0.151] [0.150] [0.152]edp046 0.127 0.124 0.127 0.120
[0.117] [0.117] [0.117] [0.118]edp047 0.155 0.162 0.155 0.160
[0.155] [0.155] [0.155] [0.155]edp048 0.075 0.066 0.075 0.055
[0.153] [0.153] [0.153] [0.153]edm062 -0.049 -0.055 -0.049 -0.061
[0.076] [0.076] [0.076] [0.076]edm063 -0.042 -0.048 -0.041 -0.057
[0.083] [0.083] [0.083] [0.084]edm064 0.044 0.042 0.045 0.032
[0.091] [0.091] [0.091] [0.092]edm065 0.149 0.129 0.150 0.103
[0.151] [0.151] [0.150] [0.152]edm066 0.075 0.068 0.076 0.050
[0.123] [0.124] [0.123] [0.125]edm067 -0.026 -0.022 -0.026 -0.024
[0.205] [0.205] [0.205] [0.206]edm068 0.118 0.095 0.119 0.062
[0.166] [0.167] [0.166] [0.168]edp062 -0.050 -0.050 -0.051 -0.048
[0.075] [0.075] [0.075] [0.075]edp063 -0.155** -0.149* -0.155** -0.142*
[0.077] [0.078] [0.077] [0.079]edp064 -0.121 -0.121 -0.121 -0.120
[0.084] [0.084] [0.084] [0.085]edp065 -0.193 -0.210 -0.193 -0.232
[0.142] [0.142] [0.142] [0.143]edp066 -0.095 -0.100 -0.095 -0.107
[0.115] [0.115] [0.115] [0.115]edp067 -0.159 -0.171 -0.159 -0.184
[0.151] [0.150] [0.151] [0.150]edp068 -0.013 -0.013 -0.013 -0.017
[0.149] [0.149] [0.149] [0.149]Constante 0.055*** 0.040 0.111 0.155* 0.115 0.140*
[0.017] [0.052] [0.078] [0.086] [0.077] [0.079]Observaciones 25710 25710 25710 25710 25710 25710
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
78
Tabla 40. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Establecimientos Municipales.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.012 0.202 0.011 0.168
[0.041] [0.163] [0.042] [0.165]jec2006 0.018 -0.070 0.013 -0.073
[0.022] [0.054] [0.022] [0.057]deltajec 0.009 -0.147**
[0.021] [0.068]ddcia06 0.000 0.000
[0.000] [0.000]ddcia04 -0.032 -0.039 -0.032 -0.041
[0.026] [0.026] [0.026] [0.026]rur06 -0.014 0.004 -0.017 0.002
[0.078] [0.080] [0.078] [0.077]rur04 -0.040* -0.036 -0.042* -0.042*
[0.021] [0.023] [0.021] [0.021]ing062 -0.002 -0.003 -0.002 -0.004
[0.032] [0.032] [0.032] [0.032]ing063 -0.047 -0.045 -0.047 -0.045
[0.054] [0.054] [0.054] [0.054]ing064 -0.024 -0.021 -0.024 -0.018
[0.090] [0.090] [0.090] [0.090]ing065 -0.231 -0.231 -0.231 -0.229
[0.154] [0.154] [0.154] [0.154]ing042 0.080** 0.078** 0.080** 0.078**
[0.034] [0.034] [0.034] [0.034]ing043 -0.003 -0.004 -0.003 -0.003
[0.060] [0.060] [0.060] [0.060]ing044 0.209** 0.212** 0.210** 0.215**
[0.084] [0.084] [0.084] [0.084]ing045 0.235 0.238 0.235 0.240
[0.160] [0.160] [0.160] [0.160]edm042 -0.025 -0.026 -0.025 -0.026
[0.050] [0.050] [0.050] [0.050]edm043 -0.073 -0.075 -0.073 -0.075
[0.061] [0.061] [0.061] [0.061]edm044 -0.078 -0.079 -0.077 -0.079
[0.067] [0.067] [0.067] [0.067]edm045 -0.201 -0.202 -0.201 -0.200
[0.143] [0.143] [0.143] [0.143]edm046 -0.058 -0.060 -0.057 -0.060
[0.112] [0.112] [0.112] [0.112]edm047 -0.237 -0.229 -0.237 -0.223
[0.199] [0.199] [0.199] [0.199]edm048 -0.283 -0.274 -0.283 -0.269
[0.190] [0.189] [0.190] [0.189]edp042 0.077 0.075 0.077 0.074
[0.049] [0.049] [0.049] [0.049]edp043 0.058 0.055 0.057 0.052
[0.060] [0.060] [0.060] [0.060]edp044 0.056 0.054 0.056 0.053
[0.061] [0.061] [0.061] [0.061]edp045 -0.003 -0.010 -0.004 -0.018
[0.130] [0.130] [0.130] [0.130]edp046 0.044 0.041 0.044 0.037
[0.103] [0.103] [0.103] [0.103]edp047 0.163 0.154 0.163 0.149
[0.148] [0.148] [0.148] [0.148]edp048 0.293** 0.291** 0.292** 0.285**
[0.142] [0.142] [0.142] [0.142]edm062 -0.081 -0.085* -0.082 -0.089*
[0.051] [0.051] [0.051] [0.051]edm063 -0.025 -0.029 -0.025 -0.033
[0.059] [0.059] [0.059] [0.059]edm064 -0.023 -0.027 -0.023 -0.030
[0.067] [0.067] [0.067] [0.067]edm065 0.148 0.141 0.148 0.137
[0.137] [0.137] [0.137] [0.137]edm066 0.011 0.005 0.011 0.003
[0.112] [0.112] [0.112] [0.112]edm067 0.039 0.029 0.040 0.026
[0.185] [0.184] [0.184] [0.184]edm068 0.436** 0.427** 0.437** 0.426**
[0.190] [0.190] [0.190] [0.190]edp062 -0.024 -0.023 -0.024 -0.022
[0.051] [0.051] [0.051] [0.051]edp063 -0.026 -0.027 -0.026 -0.027
[0.060] [0.060] [0.060] [0.060]edp064 0.003 0.002 0.003 0.001
[0.064] [0.064] [0.064] [0.064]edp065 0.056 0.060 0.057 0.067
[0.127] [0.127] [0.127] [0.127]edp066 0.023 0.025 0.024 0.029
[0.104] [0.104] [0.104] [0.104]edp067 -0.223 -0.219 -0.222 -0.213
[0.137] [0.137] [0.137] [0.137]edp068 -0.206 -0.201 -0.205 -0.194
[0.147] [0.147] [0.147] [0.147]Constante -0.046*** -0.020 0.024 0.036 0.031 0.082
[0.012] [0.025] [0.079] [0.086] [0.078] [0.079]Observaciones 38717 38717 38717 38717 38717 38717
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
79
Prob > chi2 = 0.0000 chi2( 1) = 19.95
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
MATEMÁTICA
Sólo JEC2004 y JEC2006. Todos los
colegios.
Variables 2004 y 2006. Todos los colegios.
Prob > chi2 = 0.4598 chi2( 1) = 0.55
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
Sólo JEC2004 y JEC2006. Part.
Subvencionados.
Prob > chi2 = 0.4101 chi2( 1) = 0.68
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
Variables 2004 y 2006. Part.
Subvencionados.
Prob > chi2 = 0.6463 chi2( 1) = 0.21
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
Sólo JEC2004 y JEC2006. Municipales.
Prob > chi2 = 0.8181 chi2( 1) = 0.05
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
Variables 2004 y 2006. Municipales.
Prob > chi2 = 0.8762 chi2( 1) = 0.02
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
LENGUAJE:
Sólo JEC2004 y JEC2006. Todos los
colegios.
Prob > chi2 = 0.1031 chi2( 1) = 2.66
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
Variables 2004 y 2006. Todos los colegios.
Prob > chi2 = 0.0998 chi2( 1) = 2.71
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
Sólo JEC2004 y JEC2006. Part.
Subvencionados.
Prob > chi2 = 0.5724 chi2( 1) = 0.32
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
Variables 2004 y 2006. Part.
Subvencionados.
Prob > chi2 = 0.4955 chi2( 1) = 0.46
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
Sólo JEC2004 y JEC2006. Municipales.
Prob > chi2 = 0.3901 chi2( 1) = 0.74
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
Variables 2004 y 2006. Municipales.
Prob > chi2 = 0.5341 chi2( 1) = 0.39
( 1) jec2004 + jec2006 = 0
. test(jec2006=-jec2004)
Ilustración 1. Test α2006= -α2004. Ambas Pruebas. MC2E
80
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.027*** -0.003 0.017** -0.054***
[0.008] [0.006] [0.008] [0.013]jec2006 0.001 0.043*** 0.003 0.064***
[0.006] [0.010] [0.006] [0.012]deltajec -0.003 0.059***
[0.005] [0.012]ddcia06 0.034*** 0.049*** 0.035*** 0.049***
[0.006] [0.007] [0.006] [0.007]ddcia04 -0.014*** -0.016*** -0.014*** -0.016***
[0.002] [0.002] [0.002] [0.002]rur06 0.060*** 0.050*** 0.059*** 0.050***
[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]rur04 -0.009*** -0.009*** -0.010*** -0.009***
[0.002] [0.003] [0.002] [0.002]ing062 0.005 0.006 0.005 0.006
[0.007] [0.007] [0.007] [0.007]ing063 -0.000 -0.002 0.000 -0.002
[0.012] [0.012] [0.012] [0.012]ing064 0.001 -0.002 0.002 -0.002
[0.017] [0.017] [0.017] [0.017]ing065 0.028 0.027 0.029 0.027
[0.027] [0.027] [0.027] [0.027]ing042 -0.007 -0.007 -0.007 -0.007
[0.007] [0.007] [0.007] [0.007]ing043 -0.017 -0.019 -0.017 -0.018
[0.013] [0.013] [0.013] [0.013]ing044 -0.002 -0.004 -0.001 -0.003
[0.017] [0.017] [0.017] [0.017]ing045 -0.012 -0.015 -0.011 -0.014
[0.031] [0.031] [0.031] [0.031]edm042 -0.004 -0.003 -0.004 -0.003
[0.012] [0.012] [0.012] [0.012]edm043 -0.000 0.001 0.000 0.001
[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]edm044 -0.000 -0.001 -0.000 -0.001
[0.015] [0.015] [0.015] [0.015]edm045 0.005 0.004 0.005 0.004
[0.029] [0.029] [0.029] [0.029]edm046 0.001 0.002 0.001 0.002
[0.024] [0.024] [0.024] [0.024]edm047 0.028 0.023 0.029 0.024
[0.041] [0.041] [0.041] [0.041]edm048 0.019 0.017 0.019 0.017
[0.038] [0.038] [0.038] [0.038]edp042 -0.012 -0.012 -0.012 -0.012
[0.012] [0.012] [0.012] [0.012]edp043 0.013 0.013 0.013 0.013
[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]edp044 -0.015 -0.015 -0.015 -0.015
[0.015] [0.015] [0.015] [0.015]edp045 -0.021 -0.015 -0.021 -0.015
[0.027] [0.027] [0.027] [0.027]edp046 0.021 0.022 0.021 0.022
[0.023] [0.023] [0.023] [0.023]edp047 0.032 0.035 0.032 0.035
[0.033] [0.033] [0.033] [0.033]edp048 -0.031 -0.031 -0.031 -0.031
[0.029] [0.029] [0.029] [0.029]edm062 -0.002 -0.001 -0.002 -0.001
[0.013] [0.013] [0.013] [0.013]edm063 0.008 0.009 0.008 0.008
[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]edm064 0.006 0.007 0.006 0.007
[0.015] [0.015] [0.015] [0.015]edm065 0.047 0.047 0.047 0.047
[0.030] [0.030] [0.030] [0.030]edm066 0.029 0.029 0.030 0.030
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[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]edp064 0.013 0.014 0.013 0.014
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[0.031] [0.031] [0.031] [0.031]edp068 0.061** 0.059** 0.061** 0.059**
[0.029] [0.029] [0.029] [0.029]Constante -0.005* -0.018*** -0.067*** -0.080*** -0.062*** -0.077***
[0.002] [0.004] [0.014] [0.014] [0.014] [0.014]Observaciones 75592 75592 75592 75592 75592 75592
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 41. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Matemáticas. Diferencia de puntajes estandarizados. Todos los colegios.
81
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.043*** -0.185** 0.045*** -0.210***
[0.011] [0.075] [0.011] [0.075]jec2006 -0.009 0.123* -0.015 0.167***
[0.010] [0.063] [0.010] [0.062]deltajec -0.027*** 0.224***
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[0.000] [0.000]ddcia04 0.000 -0.020** 0.000 -0.024**
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[0.011] [0.011] [0.011] [0.011]ing063 0.014 0.005 0.015 0.001
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[0.036] [0.036] [0.036] [0.036]ing042 -0.017 -0.020* -0.017 -0.022*
[0.011] [0.011] [0.011] [0.012]ing043 -0.035* -0.039** -0.033* -0.043**
[0.019] [0.019] [0.019] [0.019]ing044 -0.012 -0.018 -0.011 -0.022
[0.024] [0.025] [0.024] [0.025]ing045 -0.022 -0.030 -0.020 -0.035
[0.043] [0.044] [0.043] [0.044]edm042 0.011 0.013 0.010 0.014
[0.021] [0.021] [0.021] [0.021]edm043 0.004 0.004 0.004 0.004
[0.025] [0.025] [0.025] [0.025]edm044 0.005 -0.001 0.005 -0.001
[0.025] [0.025] [0.025] [0.025]edm045 0.044 0.038 0.045 0.035
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[0.036] [0.036] [0.036] [0.037]edm047 0.055 0.039 0.056 0.033
[0.057] [0.059] [0.057] [0.059]edm048 0.003 0.006 0.004 0.005
[0.052] [0.052] [0.052] [0.052]edp042 -0.032* -0.034* -0.032* -0.034*
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[0.022] [0.022] [0.022] [0.022]edm063 0.019 0.011 0.019 0.009
[0.024] [0.025] [0.024] [0.025]edm064 0.020 0.015 0.021 0.012
[0.025] [0.025] [0.025] [0.026]edm065 0.054 0.040 0.055 0.035
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[0.022] [0.022] [0.022] [0.023]edp064 0.017 0.015 0.017 0.014
[0.023] [0.023] [0.023] [0.024]edp065 -0.011 -0.026 -0.010 -0.031
[0.043] [0.043] [0.043] [0.044]edp066 -0.008 -0.015 -0.008 -0.017
[0.034] [0.034] [0.034] [0.034]edp067 -0.018 -0.031 -0.018 -0.034
[0.045] [0.045] [0.045] [0.045]edp068 0.061 0.055 0.061 0.053
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]Constante 0.014*** 0.015 -0.057*** -0.022 -0.049** -0.030
[0.005] [0.017] [0.022] [0.028] [0.021] [0.024]Observaciones 29946 29946 29946 29946 29946 29946
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 42. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Matemática. Diferencia de Putajes estandarizados. Particulares Subvencionados.
82
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 -0.018 0.067 -0.016 0.068
[0.011] [0.047] [0.011] [0.047]jec2006 0.013* -0.009 0.011* -0.011
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[0.000] [0.000]ddcia04 -0.028*** -0.031*** -0.028*** -0.030***
[0.007] [0.008] [0.007] [0.008]rur06 0.044** 0.056*** 0.045** 0.051**
[0.019] [0.021] [0.019] [0.020]rur04 -0.009 -0.006 -0.009 -0.009
[0.006] [0.006] [0.006] [0.006]ing062 0.002 0.002 0.002 0.001
[0.009] [0.009] [0.009] [0.009]ing063 -0.012 -0.011 -0.012 -0.011
[0.015] [0.015] [0.015] [0.015]ing064 -0.014 -0.014 -0.014 -0.013
[0.025] [0.025] [0.025] [0.025]ing065 0.038 0.037 0.038 0.039
[0.047] [0.047] [0.047] [0.047]ing042 0.000 -0.001 0.000 -0.000
[0.010] [0.010] [0.010] [0.010]ing043 -0.002 -0.003 -0.002 -0.002
[0.018] [0.018] [0.018] [0.018]ing044 0.006 0.007 0.006 0.007
[0.026] [0.026] [0.026] [0.026]ing045 -0.006 -0.005 -0.006 -0.005
[0.047] [0.047] [0.047] [0.047]edm042 -0.011 -0.011 -0.011 -0.011
[0.015] [0.015] [0.015] [0.015]edm043 -0.001 -0.002 -0.001 -0.002
[0.018] [0.018] [0.018] [0.018]edm044 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002
[0.020] [0.020] [0.020] [0.020]edm045 -0.032 -0.032 -0.032 -0.032
[0.038] [0.038] [0.038] [0.038]edm046 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001
[0.032] [0.032] [0.032] [0.032]edm047 0.008 0.011 0.008 0.011
[0.059] [0.059] [0.059] [0.059]edm048 0.045 0.049 0.045 0.049
[0.054] [0.054] [0.054] [0.054]edp042 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002
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[0.019] [0.019] [0.019] [0.019]edp045 -0.037 -0.039 -0.037 -0.040
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[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]edm062 -0.010 -0.010 -0.010 -0.011
[0.016] [0.016] [0.016] [0.016]edm063 0.004 0.004 0.004 0.003
[0.018] [0.018] [0.018] [0.018]edm064 0.001 -0.001 0.001 -0.001
[0.019] [0.020] [0.019] [0.020]edm065 0.049 0.047 0.049 0.047
[0.039] [0.039] [0.039] [0.039]edm066 0.030 0.028 0.030 0.028
[0.031] [0.031] [0.031] [0.031]edm067 0.002 -0.002 0.002 -0.000
[0.056] [0.057] [0.056] [0.056]edm068 -0.010 -0.014 -0.010 -0.012
[0.055] [0.055] [0.055] [0.055]edp062 0.005 0.005 0.005 0.006
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[0.019] [0.019] [0.019] [0.019]edp065 0.030 0.030 0.029 0.032
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[0.031] [0.031] [0.031] [0.031]edp067 -0.035 -0.033 -0.035 -0.033
[0.045] [0.045] [0.045] [0.045]edp068 0.065 0.065 0.065 0.067
[0.041] [0.041] [0.041] [0.041]Constante -0.018*** -0.015* -0.047** -0.056** -0.049** -0.038*
[0.004] [0.008] [0.019] [0.023] [0.019] [0.020]Observaciones 45646 45646 45646 45646 45646 45646
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 43. Estimaciones Completa MICO y MC2E. Prueba Matemática. Diferencia de Puntajes Estandarizados. Municipales.
83
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.014* -0.004 0.003 -0.043***
[0.008] [0.004] [0.008] [0.010]jec2006 -0.000 0.014* 0.001 0.022**
[0.005] [0.008] [0.005] [0.010]deltajec 0.000 0.026***
[0.005] [0.010]ddcia06 0.037*** 0.045*** 0.037*** 0.043***
[0.006] [0.007] [0.006] [0.007]ddcia04 -0.014*** -0.015*** -0.014*** -0.015***
[0.002] [0.002] [0.002] [0.002]rur06 0.005 -0.000 0.005 0.001
[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]rur04 -0.001 -0.002 -0.001 -0.001
[0.002] [0.002] [0.002] [0.002]ing062 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002
[0.008] [0.008] [0.008] [0.008]ing063 0.002 0.002 0.002 0.001
[0.012] [0.012] [0.012] [0.012]ing064 -0.000 -0.001 -0.000 -0.002
[0.019] [0.019] [0.019] [0.019]ing065 -0.038 -0.038 -0.038 -0.038
[0.028] [0.028] [0.028] [0.028]ing042 0.014* 0.014* 0.014* 0.014*
[0.008] [0.008] [0.008] [0.008]ing043 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001
[0.013] [0.013] [0.013] [0.013]ing044 0.034* 0.033* 0.034* 0.033*
[0.018] [0.018] [0.018] [0.018]ing045 0.047 0.047 0.048 0.046
[0.033] [0.033] [0.033] [0.033]edm042 -0.001 -0.000 -0.001 -0.000
[0.012] [0.012] [0.012] [0.012]edm043 -0.011 -0.011 -0.011 -0.011
[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]edm044 -0.027* -0.027* -0.027* -0.027*
[0.015] [0.015] [0.015] [0.015]edm045 -0.056* -0.056* -0.056* -0.056*
[0.032] [0.032] [0.032] [0.032]edm046 -0.018 -0.018 -0.018 -0.018
[0.025] [0.025] [0.025] [0.025]edm047 -0.038 -0.040 -0.038 -0.040
[0.043] [0.043] [0.043] [0.043]edm048 -0.040 -0.040 -0.040 -0.041
[0.038] [0.038] [0.038] [0.038]edp042 0.001 0.001 0.001 0.001
[0.011] [0.011] [0.011] [0.011]edp043 0.006 0.006 0.006 0.006
[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]edp044 0.007 0.007 0.007 0.007
[0.015] [0.015] [0.015] [0.015]edp045 -0.006 -0.003 -0.006 -0.004
[0.030] [0.030] [0.030] [0.030]edp046 0.015 0.016 0.015 0.016
[0.023] [0.023] [0.023] [0.023]edp047 0.028 0.029 0.028 0.029
[0.034] [0.034] [0.034] [0.034]edp048 0.032 0.032 0.032 0.032
[0.031] [0.031] [0.031] [0.031]edm062 -0.019 -0.019 -0.019 -0.019
[0.012] [0.012] [0.012] [0.012]edm063 -0.008 -0.008 -0.008 -0.008
[0.013] [0.013] [0.013] [0.013]edm064 0.004 0.005 0.004 0.005
[0.016] [0.016] [0.016] [0.016]edm065 0.045 0.045 0.045 0.045
[0.031] [0.031] [0.031] [0.031]edm066 0.013 0.014 0.013 0.013
[0.024] [0.024] [0.024] [0.024]edm067 0.020 0.021 0.020 0.021
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]edm068 0.085** 0.085** 0.085** 0.085**
[0.037] [0.037] [0.037] [0.037]edp062 0.003 0.003 0.003 0.003
[0.012] [0.012] [0.012] [0.012]edp063 -0.012 -0.012 -0.012 -0.012
[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]edp064 -0.010 -0.010 -0.010 -0.010
[0.015] [0.015] [0.015] [0.015]edp065 0.001 -0.000 0.001 -0.000
[0.028] [0.028] [0.028] [0.028]edp066 -0.003 -0.004 -0.003 -0.004
[0.023] [0.023] [0.023] [0.023]edp067 -0.030 -0.031 -0.030 -0.031
[0.032] [0.032] [0.032] [0.032]edp068 -0.011 -0.011 -0.011 -0.012
[0.032] [0.032] [0.032] [0.032]Constante -0.002 -0.006* -0.006 -0.007 -0.005 -0.012
[0.002] [0.003] [0.014] [0.014] [0.014] [0.014]Observaciones 75592 75592 75592 75592 75592 75592
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
Tabla 44. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Diferencia de puntajes estandarizados. Todos los colegios.
84
Tabla 45. Estimaciones Completas MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Diferencia de Putajes estandarizados. Particulares Subvencionados.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 0.008 -0.157** 0.007 -0.164**
[0.011] [0.069] [0.011] [0.065]jec2006 -0.003 0.119** -0.003 0.121**
[0.009] [0.056] [0.009] [0.052]deltajec -0.004 0.190***
[0.008] [0.066]ddcia06 0.000 0.000
[0.000] [0.000]ddcia04 -0.012* -0.026*** -0.012* -0.031***
[0.006] [0.009] [0.006] [0.010]rur06 -0.000 -0.017 -0.000 -0.023
[0.019] [0.020] [0.019] [0.021]rur04 0.015 0.013 0.015 0.014
[0.011] [0.011] [0.011] [0.012]ing062 -0.009 -0.009 -0.009 -0.010
[0.012] [0.012] [0.012] [0.012]ing063 0.012 0.006 0.012 0.001
[0.019] [0.019] [0.019] [0.019]ing064 0.001 -0.007 0.001 -0.012
[0.026] [0.026] [0.026] [0.026]ing065 -0.024 -0.023 -0.023 -0.027
[0.037] [0.037] [0.037] [0.037]ing042 0.000 -0.002 0.000 -0.003
[0.012] [0.012] [0.012] [0.012]ing043 -0.003 -0.007 -0.003 -0.010
[0.020] [0.020] [0.020] [0.020]ing044 -0.000 -0.004 0.000 -0.008
[0.026] [0.027] [0.026] [0.027]ing045 0.034 0.029 0.034 0.022
[0.044] [0.044] [0.044] [0.044]edm042 0.026 0.027 0.026 0.028
[0.020] [0.020] [0.020] [0.020]edm043 0.021 0.021 0.021 0.021
[0.024] [0.024] [0.024] [0.024]edm044 -0.011 -0.015 -0.011 -0.016
[0.026] [0.026] [0.026] [0.026]edm045 -0.053 -0.057 -0.053 -0.060
[0.047] [0.048] [0.047] [0.048]edm046 -0.009 -0.008 -0.009 -0.008
[0.037] [0.037] [0.037] [0.037]edm047 -0.034 -0.045 -0.034 -0.051
[0.064] [0.064] [0.064] [0.064]edm048 0.004 0.005 0.004 0.005
[0.051] [0.052] [0.051] [0.052]edp042 0.005 0.004 0.005 0.004
[0.020] [0.020] [0.020] [0.020]edp043 -0.008 -0.012 -0.008 -0.014
[0.023] [0.023] [0.023] [0.024]edp044 -0.001 -0.001 -0.001 -0.002
[0.024] [0.025] [0.024] [0.025]edp045 -0.004 0.005 -0.004 0.008
[0.044] [0.045] [0.044] [0.045]edp046 0.009 0.009 0.009 0.007
[0.035] [0.035] [0.035] [0.035]edp047 -0.004 0.001 -0.004 -0.000
[0.049] [0.049] [0.049] [0.049]edp048 -0.020 -0.024 -0.020 -0.026
[0.047] [0.047] [0.047] [0.047]edm062 -0.011 -0.014 -0.011 -0.016
[0.021] [0.021] [0.021] [0.021]edm063 -0.019 -0.025 -0.019 -0.027
[0.024] [0.024] [0.024] [0.024]edm064 0.003 -0.000 0.004 -0.003
[0.026] [0.026] [0.026] [0.027]edm065 0.037 0.028 0.038 0.022
[0.046] [0.046] [0.046] [0.046]edm066 0.013 0.006 0.014 0.001
[0.037] [0.037] [0.037] [0.037]edm067 0.022 0.022 0.022 0.020
[0.063] [0.063] [0.063] [0.064]edm068 0.045 0.031 0.045 0.023
[0.050] [0.050] [0.050] [0.051]edp062 0.007 0.007 0.007 0.008
[0.021] [0.021] [0.021] [0.021]edp063 -0.016 -0.015 -0.016 -0.013
[0.023] [0.023] [0.023] [0.024]edp064 -0.019 -0.021 -0.019 -0.021
[0.025] [0.025] [0.025] [0.025]edp065 -0.012 -0.022 -0.011 -0.027
[0.043] [0.043] [0.043] [0.044]edp066 -0.005 -0.010 -0.005 -0.012
[0.035] [0.035] [0.035] [0.035]edp067 0.001 -0.008 0.001 -0.012
[0.048] [0.048] [0.048] [0.048]edp068 0.034 0.030 0.034 0.028
[0.046] [0.046] [0.046] [0.046]Constante 0.021*** 0.011 0.022 0.045* 0.023 0.038*
[0.005] [0.016] [0.021] [0.025] [0.021] [0.022]Observaciones 29946 29946 29946 29946 29946 29946
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
85
Tabla 46. Estimaciones Completa MICO y MC2E. Prueba Lenguaje. Diferencia de Puntajes Estandarizados. Municipales.
MICO MC2E MICO MC2E MICO MC2Ejec2004 -0.002 0.079* -0.002 0.070
[0.011] [0.045] [0.012] [0.045]jec2006 0.007 -0.026 0.005 -0.025
[0.006] [0.017] [0.006] [0.018]deltajec 0.005 -0.049**
[0.006] [0.021]ddcia06 0.000 0.000
[0.000] [0.000]ddcia04 -0.015** -0.018** -0.014* -0.018**
[0.007] [0.008] [0.007] [0.008]rur06 0.014 0.024 0.013 0.022
[0.020] [0.021] [0.020] [0.020]rur04 -0.010* -0.009 -0.010* -0.011*
[0.006] [0.006] [0.006] [0.006]ing062 0.004 0.003 0.004 0.003
[0.010] [0.010] [0.010] [0.010]ing063 -0.008 -0.007 -0.008 -0.007
[0.017] [0.017] [0.017] [0.017]ing064 0.001 0.002 0.001 0.003
[0.028] [0.028] [0.028] [0.028]ing065 -0.057 -0.057 -0.057 -0.056
[0.047] [0.047] [0.047] [0.047]ing042 0.025** 0.024** 0.025** 0.024**
[0.010] [0.010] [0.010] [0.010]ing043 -0.001 -0.001 -0.001 -0.001
[0.019] [0.019] [0.019] [0.019]ing044 0.073*** 0.074*** 0.073*** 0.075***
[0.026] [0.026] [0.026] [0.026]ing045 0.063 0.065 0.063 0.065
[0.050] [0.051] [0.050] [0.050]edm042 -0.014 -0.014 -0.014 -0.015
[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]edm043 -0.031* -0.032* -0.031* -0.032*
[0.017] [0.017] [0.017] [0.017]edm044 -0.034* -0.034* -0.034* -0.034*
[0.019] [0.019] [0.019] [0.019]edm045 -0.050 -0.050 -0.050 -0.050
[0.045] [0.045] [0.045] [0.045]edm046 -0.019 -0.019 -0.019 -0.019
[0.034] [0.034] [0.034] [0.034]edm047 -0.030 -0.027 -0.030 -0.027
[0.058] [0.057] [0.058] [0.057]edm048 -0.083 -0.080 -0.083 -0.078
[0.055] [0.055] [0.055] [0.055]edp042 -0.002 -0.002 -0.002 -0.002
[0.014] [0.014] [0.014] [0.014]edp043 0.014 0.013 0.014 0.012
[0.017] [0.017] [0.017] [0.017]edp044 0.011 0.011 0.011 0.010
[0.018] [0.018] [0.018] [0.018]edp045 -0.010 -0.013 -0.010 -0.015
[0.040] [0.040] [0.040] [0.040]edp046 0.018 0.017 0.018 0.016
[0.030] [0.030] [0.030] [0.031]edp047 0.061 0.058 0.061 0.057
[0.047] [0.048] [0.047] [0.048]edp048 0.094** 0.093** 0.094** 0.092**
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]edm062 -0.022 -0.023 -0.022 -0.024
[0.015] [0.015] [0.015] [0.015]edm063 -0.000 -0.001 -0.000 -0.002
[0.017] [0.017] [0.017] [0.017]edm064 0.005 0.004 0.005 0.003
[0.020] [0.020] [0.020] [0.020]edm065 0.054 0.051 0.054 0.051
[0.042] [0.042] [0.042] [0.042]edm066 0.015 0.013 0.015 0.013
[0.034] [0.034] [0.034] [0.034]edm067 0.013 0.009 0.013 0.010
[0.054] [0.054] [0.054] [0.054]edm068 0.135** 0.131** 0.135** 0.131**
[0.055] [0.055] [0.055] [0.055]edp062 0.000 0.000 0.000 0.000
[0.015] [0.015] [0.015] [0.015]edp063 -0.011 -0.011 -0.011 -0.011
[0.017] [0.017] [0.017] [0.017]edp064 -0.005 -0.005 -0.005 -0.006
[0.019] [0.019] [0.019] [0.019]edp065 0.012 0.013 0.012 0.015
[0.038] [0.038] [0.038] [0.038]edp066 -0.003 -0.003 -0.003 -0.001
[0.031] [0.031] [0.031] [0.031]edp067 -0.069 -0.067 -0.068 -0.066
[0.044] [0.044] [0.044] [0.044]edp068 -0.069 -0.068 -0.069 -0.066
[0.044] [0.044] [0.044] [0.044]Constante -0.017*** -0.009 -0.009 -0.011 -0.008 0.007
[0.004] [0.008] [0.020] [0.023] [0.020] [0.021]Observaciones 45646 45646 45646 45646 45646 45646
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006 Delta JEC
86
Delta JECJEC2004 JEC2006 JEC2004 JEC2006 deltajec
disp_jec04c 0.643*** 0.033 0.490*** 0.034(0.000) (0.703) (0.000) (0.690)
disp_fin04c 0.003*** 0.006*** 0.003*** 0.006***(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
disp_mat_jec040.027* -0.025 0.044*** -0.024(0.080) (0.342) (0.004) (0.354)
disp_jec06 -0.053 -0.027 -0.058 -0.004(0.389) (0.825) (0.318) (0.974)
disp_fin06 0.003*** 0.003* 0.001 0.004***(0.000) (0.051) (0.117) (0.002)
disp_mat_jec060.083 0.753*** 0.131*** 0.720***(0.105) (0.000) (0.006) (0.000)
inst1 0.521***(0.000)
inst2 0.110***(0.000)
inst3 0.001(0.378)
ddcia06 0.140*** -0.068*** -0.205***(0.000) (0.000) (0.000)
ddcia04 -0.007 0.032** 0.039**(0.380) (0.023) (0.016)
rur06 -0.063*** 0.066** 0.127***(0.004) (0.029) (0.000)
rur04 -0.044*** -0.042** -0.008(0.000) (0.017) (0.653)
ing062 0.000 0.003 0.001(0.916) (0.584) (0.879)
ing063 0.002 0.047*** 0.042***(0.774) (0.000) (0.000)
ing064 -0.002 0.064*** 0.063***(0.821) (0.000) (0.000)
ing065 0.033** 0.066*** 0.027(0.037) (0.001) (0.204)
ing042 0.006 0.019*** 0.011*(0.101) (0.002) (0.086)
ing043 0.021*** 0.050*** 0.026***(0.003) (0.000) (0.007)
ing044 0.009 0.056*** 0.046***(0.377) (0.000) (0.001)
ing045 0.016 0.077*** 0.058***(0.363) (0.001) (0.007)
edm042 0.003 -0.007 -0.011(0.628) (0.416) (0.260)
edm043 0.007 0.002 -0.009(0.275) (0.875) (0.390)
edm044 -0.002 0.008 0.005(0.800) (0.484) (0.661)
edm045 0.022 0.043** 0.016(0.149) (0.046) (0.468)
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006
Tabla 47. Primera Etapa Estimación MC2E. Todos los Establecimientos.
edm046 0.007 0.005 -0.008(0.562) (0.758) (0.659)
edm047 0.002 0.093*** 0.088***(0.928) (0.001) (0.002)
edm048 0.015 0.042* 0.022(0.418) (0.091) (0.405)
edp042 -0.003 -0.013 -0.010(0.556) (0.134) (0.282)
edp043 -0.003 -0.010 -0.008(0.606) (0.300) (0.443)
edp044 0.003 0.001 -0.005(0.694) (0.955) (0.667)
edp045 0.020 -0.048** -0.078***(0.139) (0.013) (0.000)
edp046 -0.001 -0.010 -0.013(0.931) (0.549) (0.423)
edp047 0.031* -0.011 -0.045*(0.063) (0.626) (0.054)
edp048 -0.011 -0.012 -0.007(0.448) (0.546) (0.739)
edm062 -0.001 -0.021** -0.021**(0.894) (0.025) (0.028)
edm063 -0.001 -0.014 -0.014(0.907) (0.172) (0.182)
edm064 0.011 -0.008 -0.020*(0.123) (0.463) (0.077)
edm065 0.002 0.010 0.008(0.917) (0.639) (0.714)
edm066 0.025** 0.023 -0.001(0.042) (0.187) (0.952)
edm067 0.030 -0.023 -0.055**(0.131) (0.402) (0.042)
edm068 0.021 0.029 0.014(0.255) (0.219) (0.575)
edp062 0.001 0.000 0.000(0.890) (0.987) (0.964)
edp063 0.002 -0.009 -0.014(0.708) (0.321) (0.196)
edp064 0.001 -0.002 -0.005(0.851) (0.831) (0.645)
edp065 0.008 0.088*** 0.081***(0.527) (0.000) (0.000)
edp066 0.013 0.053*** 0.039**(0.243) (0.001) (0.018)
edp067 0.006 0.068*** 0.057***(0.673) (0.001) (0.007)
edp068 0.020 0.051** 0.032(0.172) (0.011) (0.130)
Constant -0.022 -0.114*** 0.005 -0.153*** -0.054(0.395) (0.006) (0.889) (0.005) (0.315)
Estadistico F 48.386 59.909 18.775 19.531 15.153
87
edm046 -0.002 0.001 0.001(0.920) (0.976) (0.957)
edm047 0.006 0.102*** 0.093**(0.862) (0.009) (0.016)
edm048 0.028 0.027 -0.006(0.341) (0.425) (0.870)
edp042 -0.000 0.006 0.007(0.973) (0.647) (0.677)
edp043 -0.002 0.031** 0.032*(0.888) (0.031) (0.052)
edp044 0.011 0.026 0.013(0.400) (0.108) (0.480)
edp045 0.058** -0.004 -0.064**(0.021) (0.891) (0.044)
edp046 0.003 0.019 0.015(0.889) (0.435) (0.537)
edp047 0.040 0.034 -0.003(0.150) (0.307) (0.930)
edp048 -0.001 0.038 0.038(0.968) (0.173) (0.196)
edm062 -0.003 0.021 0.025(0.833) (0.146) (0.130)
edm063 0.002 0.035** 0.035*(0.915) (0.025) (0.064)
edm064 0.022 0.048*** 0.029(0.147) (0.005) (0.140)
edm065 -0.008 0.088*** 0.099***(0.750) (0.004) (0.003)
edm066 0.038* 0.090*** 0.054**(0.079) (0.000) (0.042)
edm067 0.023 0.019 -0.001(0.510) (0.633) (0.986)
edm068 0.006 0.108*** 0.109***(0.840) (0.001) (0.002)
edp062 -0.001 -0.008 -0.006(0.906) (0.565) (0.718)
edp063 -0.004 -0.025* -0.022(0.739) (0.088) (0.220)
edp064 -0.003 -0.003 -0.001(0.843) (0.831) (0.954)
edp065 -0.006 0.078*** 0.085***(0.799) (0.004) (0.005)
edp066 0.005 0.037 0.032(0.802) (0.112) (0.224)
edp067 -0.006 0.046 0.049(0.818) (0.128) (0.117)
edp068 0.018 0.025 0.007(0.462) (0.393) (0.812)
Constant -0.011 0.098 0.011 -0.167** -0.210***(0.815) (0.119) (0.857) (0.018) (0.005)
Estadistico F 26.328 18.006 6.072 12.557 5.080
Tabla 48. Primera Etapa Estimación MC2E. Establecimientos Particulares Subvencionados.
Delta JECJEC2004 JEC2006 JEC2004 JEC2006 deltajec
disp_jec04c 0.505*** 0.307*** 0.516*** 0.182*(0.000) (0.004) (0.000) (0.072)
disp_fin04c 0.001 0.004** 0.001 0.005***(0.258) (0.031) (0.228) (0.001)
disp_mat_jec040.118*** -0.010 0.110*** 0.016(0.000) (0.774) (0.000) (0.597)
disp_jec06 -0.301** -0.759*** -0.277** -0.680***(0.025) (0.000) (0.038) (0.000)
disp_fin06 -0.000 -0.005** 0.000 -0.004*(0.823) (0.023) (0.692) (0.062)
disp_mat_jec060.499*** 1.246*** 0.470*** 1.191***(0.000) (0.000) (0.000) (0.000)
inst1 0.231**(0.012)
inst2 0.138***(0.000)
inst3 -0.003*(0.094)
ddcia06 0.000 0.000 0.000(.) (.) (.)
ddcia04 -0.041*** 0.070*** 0.108***(0.001) (0.000) (0.000)
rur06 -0.021 0.087*** 0.104**(0.493) (0.010) (0.019)
rur04 -0.017 0.001 0.013(0.342) (0.974) (0.595)
ing062 0.011 0.022*** 0.010(0.106) (0.007) (0.267)
ing063 0.015 0.077*** 0.063***(0.169) (0.000) (0.000)
ing064 -0.001 0.074*** 0.076***(0.964) (0.000) (0.000)
ing065 0.043* 0.064** 0.022(0.056) (0.021) (0.433)
ing042 0.011 0.036*** 0.026***(0.140) (0.000) (0.009)
ing043 0.032*** 0.063*** 0.033**(0.006) (0.000) (0.019)
ing044 0.013 0.054*** 0.043**(0.408) (0.003) (0.025)
ing045 0.045* 0.105*** 0.063**(0.094) (0.000) (0.025)
edm042 -0.001 -0.017 -0.018(0.967) (0.231) (0.280)
edm043 -0.001 0.005 0.004(0.950) (0.738) (0.830)
edm044 -0.015 0.016 0.028(0.293) (0.349) (0.135)
edm045 0.020 0.052* 0.028(0.441) (0.093) (0.391)
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006
88
edm046 0.013 0.011 -0.011(0.349) (0.613) (0.646)
edm047 -0.006 0.082** 0.084**(0.792) (0.031) (0.034)
edm048 -0.012 0.077** 0.087**(0.557) (0.040) (0.032)
edp042 -0.004 -0.022** -0.018(0.489) (0.044) (0.106)
edp043 -0.003 -0.032** -0.030**(0.657) (0.010) (0.018)
edp044 -0.002 -0.009 -0.011(0.762) (0.482) (0.409)
edp045 -0.008 -0.072*** -0.080***(0.609) (0.005) (0.003)
edp046 -0.003 -0.027 -0.032(0.822) (0.204) (0.158)
edp047 0.018 -0.044 -0.071**(0.332) (0.145) (0.025)
edp048 -0.021 -0.053* -0.040(0.190) (0.057) (0.169)
edm062 -0.001 -0.039*** -0.040***(0.896) (0.001) (0.001)
edm063 -0.004 -0.034*** -0.032**(0.588) (0.006) (0.011)
edm064 0.003 -0.033** -0.038***(0.687) (0.013) (0.006)
edm065 0.008 -0.045* -0.055**(0.619) (0.092) (0.046)
edm066 0.012 -0.020 -0.029(0.379) (0.359) (0.211)
edm067 0.038* -0.028 -0.074**(0.084) (0.430) (0.047)
edm068 0.044** -0.025 -0.067*(0.031) (0.469) (0.068)
edp062 0.003 0.010 0.008(0.586) (0.380) (0.500)
edp063 0.007 0.008 -0.002(0.309) (0.524) (0.856)
edp064 0.004 0.001 -0.005(0.546) (0.913) (0.727)
edp065 0.019 0.099*** 0.083***(0.210) (0.000) (0.002)
edp066 0.019 0.064*** 0.044*(0.110) (0.003) (0.052)
edp067 0.017 0.091*** 0.067**(0.303) (0.001) (0.021)
edp068 0.022 0.085*** 0.066**(0.186) (0.002) (0.025)
Constant -0.027 -0.228*** 0.106*** -0.152** -0.105(0.360) (0.000) (0.008) (0.045) (0.160)
Estadistico F 19.677 43.254 5.832 11.498 7.235
Tabla 49. Primera Etapa Estimación MC2E. Establecimientos Municipales.
Delta JECJEC2004 JEC2006 JEC2004 JEC2006 deltajec
disp_jec04c 0.503*** -0.042 0.503*** -0.040(0.000) (0.763) (0.000) (0.775)
disp_fin04c 0.004*** 0.005*** 0.004*** 0.005***(0.000) (0.000) (0.000) (0.001)
disp_mat_jec040.013 -0.038 0.012 -0.041(0.550) (0.312) (0.582) (0.281)
disp_jec06 -0.001 0.324** 0.022 0.348**(0.987) (0.023) (0.755) (0.014)
disp_fin06 0.002* 0.008*** 0.002 0.009***(0.095) (0.000) (0.111) (0.000)
disp_mat_jec06-0.018 0.521*** -0.016 0.505***(0.748) (0.000) (0.759) (0.000)
inst1 0.736***(0.000)
inst2 0.085**(0.011)
inst3 0.003**(0.017)
ddcia06 0.000 0.000 0.000(.) (.) (.)
ddcia04 0.033*** -0.021 -0.055***(0.001) (0.284) (0.006)
rur06 -0.114*** -0.002 0.114*(0.000) (0.968) (0.056)
rur04 -0.056*** -0.062*** -0.019(0.000) (0.006) (0.428)
ing062 -0.007* -0.010 -0.005(0.091) (0.178) (0.496)
ing063 -0.009 0.018 0.020(0.166) (0.132) (0.109)
ing064 -0.005 0.042** 0.039**(0.647) (0.021) (0.039)
ing065 0.010 0.045 0.021(0.636) (0.133) (0.520)
ing042 0.005 0.002 -0.005(0.216) (0.828) (0.527)
ing043 0.010 0.030** 0.015(0.212) (0.023) (0.255)
ing044 0.004 0.054*** 0.047**(0.703) (0.002) (0.015)
ing045 -0.016 0.028 0.038(0.432) (0.379) (0.253)
edm042 0.005 0.003 -0.002(0.360) (0.747) (0.830)
edm043 0.013** 0.005 -0.013(0.047) (0.689) (0.313)
edm044 0.008 0.006 -0.007(0.276) (0.679) (0.609)
edm045 0.024 0.044 0.017(0.152) (0.121) (0.572)
Sólo JEC2004 y JEC2006 Variables 2004 y 2006
89
Tabla 50. Estimación Ordinal Probit. Prueba Matemática. Todos los Establecimientos.
Sólo JEC2004 y JEC2006
Variables 2004 y 2006 Delta JEC
jec2004 0.041*** 0.021[0.013] [0.014]
jec2006 0.002 0.005[0.009] [0.009]
deltajec -0.002[0.009]
ddcia06 0.064*** 0.066***[0.010] [0.010]
ddcia04 -0.017*** -0.017***[0.007] [0.007]
rur06 0.095*** 0.094***[0.026] [0.026]
rur04 -0.010 -0.011[0.009] [0.009]
ing062 -0.009 -0.009[0.011] [0.011]
ing063 -0.006 -0.006[0.020] [0.020]
ing064 -0.015 -0.014[0.028] [0.028]
ing065 0.044 0.045[0.046] [0.046]
ing042 -0.007 -0.007[0.012] [0.012]
ing043 -0.018 -0.017[0.021] [0.021]
ing044 0.027 0.027[0.029] [0.029]
ing045 -0.011 -0.010[0.049] [0.049]
edm042 0.016 0.016[0.020] [0.020]
edm043 -0.004 -0.004[0.024] [0.024]
edm044 -0.011 -0.011[0.025] [0.025]
edm045 -0.020 -0.020[0.050] [0.050]
edm046 0.001 0.001[0.038] [0.038]
edm047 0.063 0.064[0.066] [0.066]
edm048 0.018 0.019[0.059] [0.059]
edp042 -0.000 -0.000[0.019] [0.019]
edp043 0.052** 0.052**[0.023] [0.023]
edp044 -0.002 -0.002[0.024] [0.024]
edp045 -0.003 -0.003[0.045] [0.045]
edp046 0.053 0.053[0.036] [0.036]
edp047 0.020 0.021[0.052] [0.052]
edp048 -0.022 -0.022[0.049] [0.049]
edm062 -0.019 -0.019[0.021] [0.021]
edm063 0.005 0.004[0.024] [0.024]
edm064 0.004 0.004[0.024] [0.024]
edm065 0.051 0.051[0.049] [0.049]
edm066 0.051 0.052[0.038] [0.038]
edm067 -0.010 -0.010[0.063] [0.063]
edm068 -0.004 -0.003[0.056] [0.056]
edp062 0.006 0.006[0.020] [0.020]
edp063 -0.030 -0.030[0.023] [0.023]
edp064 0.019 0.019[0.024] [0.024]
edp065 0.030 0.031[0.042] [0.042]
edp066 -0.017 -0.016[0.035] [0.035]
edp067 0.004 0.005[0.048] [0.048]
edp068 0.070 0.071[0.048] [0.048]
Observations 64427 64427 64427Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
90
Tabla 51. Estimación Ordinal Probit. Prueba Matemática. Particulares Subvencionados.
Sólo JEC2004 y JEC2006
Variables 2004 y 2006 Delta JEC
jec2004 0.068*** 0.073***[0.018] [0.018]
jec2006 -0.019 -0.030*[0.016] [0.017]
deltajec -0.047***[0.014]
ddcia04 0.018 0.018[0.012] [0.012]
rur06 0.117*** 0.117***[0.035] [0.035]
rur04 -0.007 -0.007[0.022] [0.022]
ing062 -0.012 -0.011[0.018] [0.018]
ing063 0.021 0.023[0.029] [0.029]
ing064 0.009 0.010[0.038] [0.038]
ing065 0.062 0.065[0.060] [0.060]
ing042 -0.023 -0.022[0.019] [0.019]
ing043 -0.067** -0.065**[0.030] [0.030]
ing044 0.010 0.011[0.041] [0.041]
ing045 -0.003 -0.000[0.067] [0.067]
edm042 -0.020 -0.021[0.034] [0.034]
edm043 -0.035 -0.035[0.038] [0.038]
edm044 -0.033 -0.033[0.040] [0.040]
edm045 0.050 0.050[0.073] [0.073]
edm046 -0.018 -0.019[0.055] [0.055]
edm047 0.057 0.059[0.095] [0.095]
edm048 -0.035 -0.035[0.079] [0.079]
edp042 -0.001 -0.001[0.032] [0.032]
edp043 0.063* 0.064*[0.036] [0.036]
edp044 0.003 0.004[0.038] [0.038]
edp045 0.036 0.037[0.066] [0.066]
edp046 0.044 0.045[0.054] [0.054]
edp047 -0.024 -0.022[0.077] [0.077]
edp048 0.003 0.004[0.071] [0.071]
edm062 0.040 0.041[0.036] [0.036]
edm063 0.046 0.047[0.039] [0.039]
edm064 0.046 0.048[0.041] [0.041]
edm065 0.082 0.084[0.070] [0.071]
edm066 0.100* 0.103*[0.056] [0.056]
edm067 0.036 0.037[0.091] [0.091]
edm068 0.064 0.067[0.075] [0.075]
edp062 -0.020 -0.020[0.034] [0.034]
edp063 -0.026 -0.027[0.037] [0.037]
edp064 0.003 0.003[0.039] [0.039]
edp065 -0.005 -0.004[0.067] [0.066]
edp066 -0.015 -0.015[0.055] [0.055]
edp067 0.004 0.004[0.070] [0.070]
edp068 0.020 0.021[0.070] [0.070]
Observations 25710 25710 25710Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
91
Tabla 52. Estimación Ordinal Probit. Prueba Matemática. Municipales.
Sólo JEC2004 y JEC2006
Variables 2004 y 2006 Delta JEC
jec2004 -0.048** -0.045**[0.021] [0.021]
jec2006 0.025** 0.022*[0.012] [0.012]
deltajec 0.026**[0.011]
ddcia04 -0.053*** -0.053***[0.014] [0.014]
rur06 0.053 0.056[0.041] [0.040]
rur04 -0.012 -0.011[0.013] [0.013]
ing062 -0.006 -0.006[0.015] [0.015]
ing063 -0.032 -0.032[0.026] [0.026]
ing064 -0.035 -0.035[0.042] [0.042]
ing065 0.028 0.028[0.073] [0.073]
ing042 0.004 0.004[0.016] [0.016]
ing043 0.030 0.030[0.030] [0.030]
ing044 0.038 0.037[0.043] [0.043]
ing045 -0.038 -0.038[0.074] [0.074]
edm042 0.037 0.037[0.025] [0.025]
edm043 0.014 0.014[0.030] [0.030]
edm044 0.002 0.001[0.032] [0.032]
edm045 -0.098 -0.099[0.068] [0.068]
edm046 0.010 0.010[0.054] [0.054]
edm047 0.062 0.062[0.093] [0.093]
edm048 0.078 0.078[0.088] [0.088]
edp042 0.000 0.000[0.025] [0.025]
edp043 0.046 0.046[0.029] [0.029]
edp044 -0.006 -0.005[0.031] [0.031]
edp045 -0.039 -0.038[0.061] [0.061]
edp046 0.068 0.068[0.050] [0.050]
edp047 0.066 0.066[0.071] [0.071]
edp048 -0.048 -0.048[0.069] [0.069]
edm062 -0.048* -0.048*[0.026] [0.026]
edm063 -0.015 -0.015[0.030] [0.030]
edm064 -0.015 -0.015[0.031] [0.031]
edm065 0.048 0.048[0.068] [0.068]
edm066 0.025 0.025[0.053] [0.053]
edm067 -0.031 -0.032[0.086] [0.086]
edm068 -0.060 -0.061[0.087] [0.087]
edp062 0.019 0.019[0.025] [0.025]
edp063 -0.032 -0.032[0.029] [0.029]
edp064 0.028 0.028[0.031] [0.031]
edp065 0.063 0.062[0.059] [0.059]
edp066 -0.027 -0.027[0.048] [0.048]
edp067 0.004 0.003[0.068] [0.068]
edp068 0.119* 0.118*[0.068] [0.068]
Observations 38717 38717 38717Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
92
Tabla 53. Estimación Ordinal Probit. Prueba Lenguaje. Todos los Establecimientos.
Sólo JEC2004 y JEC2006
Variables 2004 y 2006 Delta JEC
jec2004 0.030** 0.015[0.013] [0.013]
jec2006 -0.006 -0.004[0.009] [0.009]
deltajec -0.006[0.008]
ddcia06 0.045*** 0.046***[0.009] [0.009]
ddcia04 -0.017*** -0.017***[0.007] [0.007]
rur06 -0.004 -0.004[0.025] [0.025]
rur04 -0.000 -0.001[0.008] [0.008]
ing062 -0.003 -0.003[0.012] [0.012]
ing063 0.002 0.002[0.019] [0.019]
ing064 -0.022 -0.022[0.027] [0.027]
ing065 -0.093** -0.092**[0.046] [0.046]
ing042 0.021* 0.022*[0.013] [0.013]
ing043 -0.006 -0.006[0.021] [0.021]
ing044 0.029 0.029[0.029] [0.029]
ing045 0.063 0.063[0.048] [0.048]
edm042 0.006 0.006[0.020] [0.020]
edm043 -0.001 -0.001[0.023] [0.023]
edm044 -0.040 -0.040[0.025] [0.025]
edm045 -0.114** -0.114**[0.050] [0.050]
edm046 -0.013 -0.013[0.037] [0.037]
edm047 -0.110 -0.110[0.069] [0.069]
edm048 -0.027 -0.026[0.060] [0.060]
edp042 0.044** 0.044**[0.019] [0.019]
edp043 0.029 0.029[0.023] [0.023]
edp044 0.024 0.024[0.024] [0.024]
edp045 0.046 0.046[0.046] [0.046]
edp046 0.050 0.050[0.037] [0.037]
edp047 0.063 0.063[0.051] [0.051]
edp048 0.121** 0.121**[0.047] [0.047]
edm062 -0.024 -0.024[0.021] [0.021]
edm063 -0.015 -0.015[0.023] [0.023]
edm064 0.015 0.015[0.025] [0.025]
edm065 0.105** 0.105**[0.049] [0.049]
edm066 0.020 0.020[0.038] [0.038]
edm067 0.047 0.047[0.066] [0.066]
edm068 0.089 0.089[0.059] [0.059]
edp062 -0.014 -0.014[0.020] [0.020]
edp063 -0.039* -0.040*[0.023] [0.023]
edp064 -0.009 -0.009[0.025] [0.025]
edp065 -0.044 -0.044[0.045] [0.045]
edp066 0.003 0.003[0.037] [0.037]
edp067 -0.075 -0.075[0.048] [0.048]
edp068 -0.063 -0.063[0.048] [0.048]
Observations 64427 64427 64427Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
93
Tabla 54. Estimación Ordinal Probit. Prueba Lenguaje. Particulares Subvencionados
Sólo JEC2004 y JEC2006
Variables 2004 y 2006 Delta JEC
jec2004 0.019 0.017[0.017] [0.017]
jec2006 -0.013 -0.012[0.015] [0.015]
deltajec -0.014[0.013]
ddcia04 -0.024** -0.024**[0.012] [0.012]
rur06 0.010 0.010[0.032] [0.032]
rur04 0.045** 0.045**[0.023] [0.023]
ing062 -0.012 -0.012[0.019] [0.019]
ing063 0.020 0.021[0.028] [0.028]
ing064 -0.012 -0.011[0.038] [0.038]
ing065 -0.102* -0.102*[0.061] [0.061]
ing042 -0.016 -0.016[0.019] [0.019]
ing043 -0.029 -0.029[0.031] [0.031]
ing044 -0.038 -0.038[0.040] [0.041]
ing045 0.039 0.039[0.065] [0.065]
edm042 0.006 0.006[0.034] [0.034]
edm043 0.003 0.003[0.038] [0.038]
edm044 -0.037 -0.037[0.041] [0.041]
edm045 -0.174** -0.174**[0.071] [0.071]
edm046 -0.033 -0.033[0.057] [0.057]
edm047 -0.089 -0.089[0.097] [0.097]
edm048 -0.022 -0.022[0.079] [0.079]
edp042 0.065** 0.065**[0.033] [0.033]
edp043 0.044 0.044[0.037] [0.037]
edp044 0.035 0.036[0.039] [0.039]
edp045 0.114 0.114[0.070] [0.070]
edp046 0.092* 0.092*[0.054] [0.054]
edp047 0.071 0.071[0.075] [0.075]
edp048 0.115* 0.115*[0.069] [0.069]
edm062 -0.013 -0.013[0.037] [0.037]
edm063 -0.012 -0.011[0.040] [0.040]
edm064 0.008 0.008[0.043] [0.043]
edm065 0.130* 0.130*[0.071] [0.071]
edm066 0.032 0.033[0.057] [0.057]
edm067 0.038 0.039[0.096] [0.096]
edm068 0.050 0.050[0.078] [0.078]
edp062 -0.050 -0.050[0.035] [0.035]
edp063 -0.097** -0.097**[0.038] [0.038]
edp064 -0.039 -0.039[0.041] [0.041]
edp065 -0.168** -0.168**[0.066] [0.066]
edp066 -0.031 -0.030[0.055] [0.055]
edp067 -0.060 -0.060[0.070] [0.070]
edp068 -0.039 -0.039[0.068] [0.068]
Observations 25710 25710 25710Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
94
Tabla 55. Estimación Ordinal Probit. Prueba Lenguaje. Municipales.
Sólo JEC2004 y JEC2006
Variables 2004 y 2006 Delta JEC
jec2004 0.013 0.010[0.021] [0.021]
jec2006 0.005 0.004[0.011] [0.011]
deltajec 0.002[0.011]
ddcia04 -0.006 -0.005[0.014] [0.014]
rur06 -0.022 -0.024[0.039] [0.038]
rur04 -0.024* -0.025*[0.013] [0.013]
ing062 0.003 0.003[0.016] [0.016]
ing063 -0.019 -0.019[0.027] [0.027]
ing064 -0.035 -0.035[0.041] [0.041]
ing065 -0.078 -0.078[0.072] [0.072]
ing042 0.052*** 0.052***[0.017] [0.017]
ing043 0.008 0.008[0.030] [0.030]
ing044 0.103** 0.103**[0.044] [0.044]
ing045 0.078 0.078[0.073] [0.073]
edm042 0.007 0.007[0.024] [0.024]
edm043 -0.004 -0.004[0.030] [0.030]
edm044 -0.043 -0.043[0.032] [0.032]
edm045 -0.061 -0.060[0.070] [0.070]
edm046 0.007 0.007[0.054] [0.054]
edm047 -0.128 -0.128[0.097] [0.097]
edm048 -0.044 -0.044[0.090] [0.090]
edp042 0.031 0.031[0.024] [0.024]
edp043 0.020 0.020[0.029] [0.029]
edp044 0.018 0.018[0.029] [0.029]
edp045 -0.010 -0.010[0.060] [0.060]
edp046 0.016 0.016[0.052] [0.052]
edp047 0.075 0.075[0.070] [0.070]
edp048 0.147** 0.146**[0.067] [0.067]
edm062 -0.031 -0.031[0.025] [0.025]
edm063 -0.016 -0.016[0.029] [0.029]
edm064 0.021 0.021[0.032] [0.032]
edm065 0.087 0.087[0.067] [0.067]
edm066 0.007 0.008[0.053] [0.053]
edm067 0.052 0.053[0.091] [0.091]
edm068 0.142 0.142[0.090] [0.090]
edp062 0.003 0.003[0.025] [0.025]
edp063 -0.007 -0.007[0.029] [0.029]
edp064 0.005 0.005[0.030] [0.030]
edp065 0.055 0.055[0.060] [0.060]
edp066 0.016 0.016[0.051] [0.051]
edp067 -0.120* -0.119*[0.068] [0.068]
edp068 -0.114* -0.114*[0.068] [0.068]
Observations 38717 38717 38717Desviaciones Estándar en corchetes* significativa al 10%; ** significativa al 5%; *** significativa al 1%
