Educar en el s XXI. UIMP 2013. Determinantes de las diferencias regionales en el rendimiento académico en España: PISA 2009

Determinantes de las diferencias regionales en el rendimiento académico en España:

PISA PISA 2009

Sara de la Rica Universidad del País Vasco y FEDEA

Ainara González de San RománUniversidad del País Vasco

P i t d l J d tit l d “Ed l i l Ponencia presentada para las Jornadas tituladas “Educar en el siglo XX1: Experiencias Internacionales” Santander, 2013

Indice:

1 Introducción PISA1. Introducción – PISA

2. Descripción de los datos

3. Estimación de los determinantes de los resultados de los tests –Análisis regional

4. Otros factores que afectan a los resultados – Análisis regionalq g

5. Conclusiones

Introducción

Los resultados del Programa para la Evaluación Internacional de Estudiantes (PISA – Programme for International Student Assessment(OCDE)) ha puesto de manifiesto:(OCDE)) ha puesto de manifiesto:

España se sitúa por debajo del promedio de los países de la OCDE Esta diferencia es persistente en el tiempoEsta diferencia es persistente en el tiempoLas diferentes regiones españolas presentan rendimientos muy diferentes

Esta información ha intensificado el debate político sobre cómo mejorar las competencias de nuestros estudiantes.

Los datos

Los datos

CUADRO 8 .1: Resultado medio en matemáticas. PISA 2009 (media y percentiles)( y p )

Todos los estudiantes Percentiles

Media Desviación p5 p10 p25 p75 p90 p95

España 484 91 329 364 424 547 599 626España 484 91 329 364 424 547 599 626

Finlandia 541 82 399 431 487 599 644 669

Promedio OCDE 496 92 343 376 433 560 613 643

España-Finlandia -57 9 -70 -67 -63 -52 -45 -43

España-OCDE -12 -1 -14 -12 -9 -13 -14 -17

Nota: Se han ut ilizado los pesos poblac ionales de la muestra como ponderaciones . Fuente: OCDE (2009) y elaboración propia.

Las diferencias con respecto a Finlandia disminuyen en la parte alta.Las diferencias con respecto a la media de la OCDE aumentan en la parte alta

Los datos

Los datos

5.0

04.0

05.0

0300

1.0

020

.0

0 200 400 600 800 10000 200 400 600 800 1000Resultado en Matemáticas

Andalucia Media OCDECastilla León Finlandia

Determinantes del rendimiento académico

Los determinantes del rendimiento académico suelen agruparse en tres Categorías:

1. Características Individuales de los estudiantes (sexo, lugar de nacimiento, curso)

1. Características de las familias (estudios padres, situación familiar padres, posesiones culturales de la familia

1. Características de los colegios (público/privado, ratio estudiante/profesor, Ratio estudiante/ordenador, lugar geográfico d l l idel colegio


L lt d á i t t (MCO) b l d t i t d l Los resultados más interesantes (MCO) sobre los determinantes del Rendimiento académico son los siguientes:

h b l d1. Las chicas obtienen peores resultados en matemáticas y mejores en comprensión lectora que los chicos que son muy similares en términos de características familiares y de colegio.

2. Los inmigrantes obtienen peores resultados que los nativos en ambas Competencias. Competencias.

3. La educación de los padres y las posesiones culturales tienen un efecto Muy positivo en el rendimiento académico Muy positivo en el rendimiento académico.


C t l i t d l t í ti d l l iCon respecto al impacto de las características de los colegios:

1. El tipo de centro (publico/privado) no es un determinante para l l d f d dexplicar las diferencias en rendimiento académico.

2. Separar a los estudiantes por tipos de habilidad afecta positivamente al rendimiento académico de los estudiantes.

(Todas estas estimaciones controlan por efectos fijos regionales)

Los efectos regionalesg

Hasta ahora, todas las estimaciones han controlado por efectos fijos Regionales.

Los efectos fijos regionales estimados reflejan de algún modo “lo que queda por explicar” de las diferencias regionales una vez que se ha

l d í i i di id l d f ili d l i controlado por características individuales, de familia y de colegio.

Al estimar estos efectos fijos regionales, pueden suceder tres cosas: 1. Que no sean significativos 2. Que sean positivos3. Que sean negativos 3 Q g


CUADRO 8 .5: D iferencias observadas y ajustadas de cada región con Castilla y León

Diferencias Observadas Coeficientes estimados de región Matemáticas Lectura Matemáticas Lectura

Andalucía -52,4 -42,88 -38,06*** -29,79*** Aragón -10,1 -9,03 -13,64*** -10,44***

Asturias, P. de -21,18 -13,19 -31,41*** -15,98*** Balears, I. -50,98 -45,21 -39,69*** -30,52***

Canar ias 81 18 55 28 65 71*** 38 78*** Canar ias -81,18 -55,28 -65,71*** -38,78***

Cantabria -19,65 -15,29 -17,26*** -9,71*** Cataluña -20,24 -6,13 -32,41*** -12,32*** Galicia -26,75 -18,9 -21,39*** -9,02*** Madrid, C. de -18,71 0,69 -22,58*** 1,04

Murcia, R. de -36,1 -22,92 -29,19*** -15,78***

Navarra, C. F. de -4,15 -6,26 -19,76*** -14,45*** País Vasco 5 96 9 22 26 08*** 23 57*** País Vasco -5,96 -9,22 -26,08*** -23,57***

Rioja, La -12,4 -5,52 -7,21* 5 ,57*

Notas: Los coeficientes regionales son los correspondientes de estimar la especificación más general del cuadro 8.3. Como región de referencia, el coeficiente de Castilla-León está normalizado a 0. *** p < 0,01, * < 0 1* p < 0,1. Fuente: OCDE (2009) y elaboración propia.


En general, se observa:

1. Las diferencias entre regiones (sin ajustar y ajustadas) son 1. Las diferencias entre regiones (sin ajustar y ajustadas) son menores en comprensión lectora que en matemáticas.

2 En prácticamente todos los casos el efecto regional es negativo lo 2. En prácticamente todos los casos, el efecto regional es negativo, lo cual indica que existen factores NO observados que no nos permiten explicar el por qué Castilla León se comporta mejor que

l t d id d el resto de comunidades. 3. Las diferencias entre las diferentes comunidades y Castilla León no son homogéneas a lo largo de la distribución.


GR ÁFIC O 8.3: D istr ibuc ión real y ajus tada de A ndaluc ía vs . Ca sti lla y León 00

4.0

052

.003

..0

01.0

020

2 0 0 40 0 6 00 8 00Resul ta d o e n Ma temá tica s

A nda lucia Ca stilla Le ó nA nda lucia a justa da

Fu en te: OC D E (2 00 9) y ela bo ra ción pro pia .( ) y p p


¿Qué puede estar recogiendo estos efectos regionales que no son ¿Qué puede estar recogiendo estos efectos regionales que no son características de los individuos, de sus familias ni de los centros?

Tratamos de relacionar estos efectos regionales con otras variables Tratamos de relacionar estos efectos regionales con otras variables agregadas a nivel regional. En concreto, con:

PIB regional (Contabilidad Nacional – 2009)

Gasto público en Educación (CN)

Gasto privado en Educación (Enc. Presup. Familiares 2009)

Tasa de Ocupación Cualificada (EPA 2009)

Rendimientos de la Educación (de la EES 2006)

Distribución Sectorial del Empleo en Agricultura, Industria, p g , ,

Construcción y Servicios.


CUADRO 8.8: Estimación MCO Var. Dep: Residuos medios regionales en matemáticas

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

PIB 22,32 (20,04) Gasto público -6,97Gasto público 6,97 (6,21) Gasto privado 7,53 (12,83) Universidad 1,66* , (0,90) Rendimientos -12,41* (6,58) Industria 1,47**, (0,53) Servicios -1,59**

(0,46)

R-cuadrado 0 104 0 095 0 035 0 122 0 228 0 405 0 495R cuadrado 0,104 0,095 0,035 0,122 0,228 0,405 0,495Nota: Errores estándar en paréntesis ** p<0.05, * p<0.1. Cada columna presenta el coeficiente de una regresión. Para el PIB hemos usado el logaritmo. Observaciones: 14 regiones españolas. Fuente: INE y elaboración propia.


GRÁFICO 8.4: Ajuste de los residuos vs. tasa de empleo en servicios

Fuente: INE y elaboración propia.


CUADRO8 9: Estimación de los residuos sobre la composición sectorial del empleoCUADRO 8.9: Estimación de los residuos sobre la composición sectorial del empleo por nivel de cualificación

(1) (2) (3) (4)

Industria 1,47** 2,70**

(0,53) (1,21) Industria_uni -6,51

(5,81) Servicios -1,59** -1,78** (0,46) (0,42)

Servicios_uni 1,46* (0,73)

R-cuadrado 0,405 0,457 0,495 0,628

Nota: Errores estándar en paréntesis **p<0.05, * p<0.1. Observaciones: 14 regiones Fuente: INE (2009c) y elaboración propia.


¿Qué podemos aprender de este ejercicio?

1. Aquellas CCAA con mayor peso del sector industrial están asociadas a un mayor rendimiento medio de sus estudiantes (la composición educativa en este sector no marca diferencia). co pos c ó educat va e este secto o a ca d e e c a).

2. Aquellas CCAA con mayor peso del sector servicios en el empleo están asociadas a un menor rendimiento medio de sus estudiantes están asociadas a un menor rendimiento medio de sus estudiantes. La composición educativa en este sector sí provoca un efecto diferencial.


En consecuencia,

1. La evidencia mostrada sugiere que regiones más especializadas en Actividades relacionadas con el sector servicios de baja cualificación

presentan menores rendimientos educativos. p ese ta e o es e d e tos educat vos.

¿Por qué?

Nuestra interpretación: Es posible que los estudiantes de estas regiones tengan menos incentivos a la inversión de capital humano si entienden que el mercado local al que se enfrentan humano si entienden que el mercado local al que se enfrentan exige menores niveles de cualificación.


Si este fuera el caso,

Es posible que un cambio de especialización productiva en algunas p q p p gregiones hacia actividades más intensivas en capital humanofavoreciera la convergencia en el rendimiento de los estudiantes en

PISA. PISA.

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