Notas

Véase OCDE (2010), Causa et al. (2009), y Blanden et al. (2005, 2006). Obviamente, más allá de los ingresos, la educación en sí misma está vinculada al estatus social.
Psacharopoulos y Patrinos (2004).
Fajardo y Lora (2010).
Un claro ejemplo es un sistema universitario, financiado con recursos públicos, al que accedan principalmente las personas más acomodadas.
Atal et al. (2009).
OCDE (2009a).
Véase Björklund et al. (2007).
OCDE (2008).
Esto será válido siempre que los factores “naturales” no varíen enormemente de unos países a otros, lo que parece una hipótesis de trabajo razonable.
Aunque en principio la literatura científica se interesa por la movilidad de ingresos de unas generaciones a otras, la renta de los padres está considerablemente más expuesta a errores de medición que la educación. Incluso cuando se dispone de los datos de ingresos, numerosos investigadores prefieren centrarse en la transmisión de resultados educativos. La literatura sociológica recurre a menudo a las categorías profesionales, además de a la educación, como indicador de estatus social.
Los estratos medios se definen como el grupo compuesto por los integrantes de hogares con rentas, ajustadas por hogar, comprendidas entre el 50% y el 150% de la mediana de ingresos; los desfavorecidos y los acomodados se hallan, respectivamente, por debajo del límite inferior y por encima del superior.
Esto podría parecer casi tautológico, especialmente para las cohortes de mayor edad: la educación determina una parte significativa de los ingresos y se ha clasificado a la población por categoría de ingresos.
Thomas et al. (2001).
La fuente básica de información de este análisis es la encuesta Latinobarómetro2008 llevada a cabo en 18 países de la región, con un universo de 1 000 personas por país. La encuesta refleja varias características socioeconómicas de los encuestados, así como las opiniones y percepciones de éstos sobre políticas y medidas públicas.
El nivel educativo de los padres es el nivel más alto del padre o de la madre, medido por años de escolaridad terminados o por formación completada.
Daude (2010) sí encuentra una tendencia descendente: para las generaciones jóvenes, una diferencia de un año en la educación de los padres importa menos que para las generaciones anteriores, con una medición alternativa de la transmisión intergeneracional (el coeficiente de elasticidad de las regresiones empleadas para computar las correlaciones). Sin embargo, este efecto está inducido principalmente por la reducción de la dispersión de la educación de los padres documentada en el cuadro 3.1.
Hertz et al. (2007).
Psacharopoulos y Patrinos (2004).
Obviamente, muchas de las diferencias entre las estimaciones puntuales no son estadísticamente significativas a niveles estándar de confianza.
Resulta interesante recalcar que estas estimaciones, basadas en encuestas de hogares que contienen información sobre la educación de los padres, coinciden (en magnitud) con las basadas en Latinobarómetro, aunque la clasificación final por países difiere ligeramente.
Las cifras exactas son el 81.6% para las mujeres y el 78.2% para los hombres.
Por descontado, las diferencias existentes entre países no se reflejan en la gráfica 3.5. En un ejercicio muy similar, Torche (2007) ha demostrado que el principal escollo en Chile es efectivamente el acceso a la educación terciaria, mientras en México la barrera se alza mucho antes en el sistema educativo, en el paso de la educación primaria a la secundaria.
Véase Anderson (2001), Behrman et al. (2001) y Conconi et al. (2007). La región es un buen objeto de estudio, ya que se dispone de los datos necesarios para gran número de países.
Larrañaga y Teilas (2009).
Esto concuerda con la evidencia presentada en la gráfica 3.2. De los seis países latinoamericanos cubiertos por PISA, Colombia muestra la correlación intergeneracional del nivel educativo más baja.
El coeficiente de correlación es 0.74, significativo a niveles estándar de confianza.
Por supuesto, resulta difícil establecer una causalidad. Si el objetivo fuera determinar el impacto de la desigualdad de ingresos en la movilidad intergeneracional, cabría considerar un coeficiente de Gini con un desfase mínimo de una o dos décadas.
El coeficiente de relación (-0.52) es de nuevo significativo a niveles estándar de confianza.
Véase OCDE (2010).
Becker y Tomes (1979 y 1986), y Solon (2004).
Esos instrumentos de política financiera deberían ponerse asimismo a disposición de los hogares más desfavorecidos. Sin embargo, en la práctica, es probable que, para esos hogares, las intervenciones públicas en la primera infancia resultasen más pertinentes en la mayoría de los países, dado el estadio de desarrollo de éstos. Aunque el financiamiento estuviese al alcance de todos los hogares, seguramente los estratos medios serían quienes lo utilizarían más intensamente.
Un análisis país por país desvela que las excepciones a lo señalado se registran en los países pobres, en concreto, en El Salvador, Guatemala, Honduras y Nicaragua.
Existen nítidas diferencias entre los diversos países. Los mejor situados –tasas de matrícula relativamente altas en educación secundaria y menores diferencias entre quintiles– son Chile, Colombia, México y Venezuela. Las diferencias son mayores en los países pobres de Centroamérica, donde un niño de los quintiles más altos tiene de 4 a 5 veces más probabilidades de matricularse en secundaria que un niño del primer quintil. Brasil, Uruguay y Panamá son países de ingreso mediano que también registran notorias disparidades entre quintiles en la matrícula en secundaria. Además de Argentina, los que encabezan los resultados en materia de educación secundaria muestran asimismo menos diferencias entre categorías de ingresos en el nivel terciario. Por otra parte, prácticamente la totalidad de Centroamérica, Bolivia y, en menor medida, Brasil, Uruguay y Panamá, experimentan un mayor grado de desigualdad en la matriculación en educación terciaria.
El índice se basa en una descomposición de la varianza del índice de estatus socioeconómico y cultural (ESEC) entre centros y dentro de cada centro. Los valores cercanos a 0 implican que la mayor parte de la variación en el índice ESEC se explica por la diferencia entre centros, de forma que los individuos de un mismo centro tienden a tener entornos similares, mientras que los valores cercanos a 1 suponen que un mismo centro reúne a estudiantes de entornos socioeconómicos muy variados.
Calónico y Ñopo (2007). No todos los centros privados son iguales; dentro del sistema privado, existe una notable heterogeneidad en lo que a la calidad de la educación se refiere.
Obvia decir que este hallazgo no implica necesariamente una causalidad.
El coeficiente de correlación es 0.82, significativo a niveles convencionales.
Los estudios basados en PISA para países miembros de la OCDE muestran que una diferencia de 38 puntos en las puntuaciones de las pruebas científicas corresponde, en promedio, a una diferencia de un año de estudios.
Las estimaciones se han realizado por separado para mujeres y hombres para corregir el sesgo de autoselección en la ecuación salarial de las mujeres (ya que la decisión de participar en el mercado laboral no es aleatoria). Por lo tanto, se ha evaluado una estimación estándar con corrección de Heckman para las mujeres y simples estimadores mínimo cuadráticos ordinarios para los hombres (el número de menores de 5 años y de mayores de 65 años en el hogar se ha empleado como variable exógena de cambio para identificar la ecuación de participación).
Véase Vegas y Santibáñez (2010).
De Janvry et al. (2006).
Causa y Chapuis (2009).
Por supuesto, cualquier plan público en este ámbito deberá contar, como elemento importante, con un cuidadoso análisis de los incentivos y de la recuperación de costes de los hogares que tengan capacidad de pago.
Las principales excepciones se registran en los grupos en situación de extrema pobreza de los países de ingreso mediano de la región, y en algunos de los países centroamericanos más pobres.
Oreopoulos et al. (2006).
Naturalmente, la educación obligatoria podría extenderse asimismo a los niveles de preescolar, en combinación con los programas de DPI.
MacLeod y Urquiola (2009).
Véase Field et al. (2007) para más detalles, en particular los capítulos 3 y 5.
Véase Akerlof y Kranton (2002).

Referencias

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