cinve

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EVALUACION DE LAS ESTRATEGIAS DE DESARROLLO

PARA ALCANZAR LOS OBJETIVOS DEL MILENIO EN URUGUAY1

(VERSION: Junio de 2006)

Silvia Laens y Cecilia Llambí

Centro de Investigaciones Económicas (cinve – Uruguay)

Con la colaboración de Gioia de Melo

1 Este trabajo ha sido desarrollado en el marco del proyecto “Assessing Development Strategies to Achieve the Millennium Development Goals in Latin America”, coordinado por UNDP-RBLAC, con el apoyo del Banco Mundial, BID, Institute of Social Studies (ISS-The Hague), CEPAL e IFPRI. Participan del proyecto, además de cinve, otros 19 equipos de América Latina y el Caribe.

INDICE

1. INTRODUCCIÓN ............................................................................................................... 2

2. TENDENCIAS HACIA LOS ODM: POBREZA Y EDUCACIÓN................................ 2

3. DETERMINANTES DE LA PROGRESIÓN EDUCATIVA ........................................ 11

4. ANÁLISIS CGE DEL LOGRO DE LOS ODM.............................................................. 15

4.1 BREVE DESCRIPCIÓN DE LA SAM Y EL MODELO MAMS ...................................................... 15 4.1.1 Construcción de la SAM............................................................................................. 15 4.1.2 El modelo MAMS ....................................................................................................... 17

4.2 SUPUESTOS PARA EL AÑO BASE, ESCENARIOS Y META DE EDUCACIÓN.................................. 19 4.3 RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN DEL ESCENARIO BASE....................................................... 20 5. RESULTADOS DE ESCENARIOS DONDE SE IMPONE LA META .................................................. 22

6. ANÁLISIS DE RESULTADOS DE LAS MICROSIMULACIONES........................... 25

6. CONCLUSIONES ............................................................................................................. 29

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................................... 31

ANEXO ECONOMÉTRICO .......................................................................................................... 34

1

Resumen

En setiembre de 2000, las Naciones Unidas aprobaron una amplia agenda para reducir la pobreza y mejorar la calidad de vida, plasmándose lo que se llamaron los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM). Los ODM establecen logros a alcanzar para el año 2015 en una variedad de dimensiones económicas, sociales y políticas. Este trabajo presenta un análisis de resultados de simulación de distintos escenarios sobre el logro de los ODM referidos a educación y pobreza en Uruguay. En primer lugar, se analiza el grado de factibilidad de que se alcancen en 2015 los referidos ODM en el escenario actual de políticas. En segundo lugar, se evalúan los efectos de distintas alternativas de política sobre el cumplimiento de dichos objetivos.

El análisis se realizó mediante un modelo de equilibrio general dinámico que incorpora un módulo especial para el análisis de los ODM, combinado con la metodología de microsimulaciones para el análisis del impacto de las políticas sobre la pobreza y desigualdad. El módulo dinámico permite analizar el impacto de distintas políticas a través del tiempo, mientras que el módulo específico de ODM permite incorporar algunos determinantes del logro del objetivo de educación. Este tipo de aproximación permite tener en cuenta el efecto de algunas políticas clave relacionadas con el logro de los ODM y sus mecanismos de financiamiento sobre los distintos sectores de la economía, que a su vez retroalimentan procesos en el mercado de trabajo, de precios relativos, de ingresos de los hogares y otros, y que a su vez ejercen influencia sobre el propio logro de los ODM. Los resultados preliminares indican que en el escenario actual de políticas la meta relacionada con la educación primaria no se alcanzaría en 2015. Los resultados de simulación de incrementos del gasto público en educación con formas alternativas de financiamiento (impuestos, préstamos provenientes del sector doméstico o préstamos del exterior) indican que la forma más viable de financiar las políticas específicas tendientes al logro de la meta educativa sería a través del sistema impositivo. Finalmente, los resultados de las microsimulaciones indican que en ninguno de los escenarios simulados de política se logra alcanzar el ODM 1, esto es, la reducción a la mitad de la proporción de personas bajo la línea de pobreza y la erradicación de la pobreza extrema.

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1. Introducción

En setiembre de 2000, las Naciones Unidas aprobaron una amplia agenda para reducir la pobreza y mejorar la calidad de vida, plasmándose lo que se llamaron los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM). Los ODM establecen logros a alcanzar para el año 2015 en una variedad de dimensiones económicas, sociales y políticas. Este trabajo presenta un análisis de resultados de simulación de distintos escenarios sobre el logro de los ODM referidos a educación y pobreza en Uruguay. En primer lugar, se analiza el grado de factibilidad de que se alcancen en 2015 los referidos ODM en el escenario actual de políticas. En segundo lugar, se evalúan los efectos de distintas alternativas de política sobre el cumplimiento de dichos objetivos.

El análisis se realiza mediante un modelo de equilibrio general dinámico (CGE) que incorpora un módulo especial para el análisis de los ODM (MAMS)2, combinado con la metodología de microsimulaciones para el análisis del impacto de las políticas sobre la pobreza y desigualdad. El módulo dinámico permite analizar el impacto de distintas políticas a través del tiempo, mientras que el módulo específico de ODM permite incorporar algunos determinantes del logro del objetivo específico de educación. Este tipo de aproximación permite tener en cuenta el efecto de algunas políticas clave relacionadas con el logro de los ODM y sus mecanismos de financiamiento sobre los distintos sectores de la economía, que a su vez retroalimentan procesos en el mercado de trabajo, de precios relativos, de ingresos de los hogares y otros, y que a su vez ejercen influencia sobre el propio logro de los ODM. En la sección 2 se presenta la evolución reciente de los ODM referidos a educación y pobreza. En la sección 3 se presentan los resultados de estimaciones de los determinantes de la progresión educativa (graduación y continuación de los estudios), a través de modelos logit secuenciales aplicados a microdatos, resultados que son luego incorporados al módulo de ODM del modelo MAMS. La sección 4 está dedicada al modelo MAMS y sus resultados, mientras que en la sección 5 se presentan los resultados de las microsimulaciones. Finalmente, la sección 6 concluye.

2. Tendencias hacia los ODM: Pobreza y Educación

El Objetivo 1 de las Metas del Milenio establece la erradicación de la pobreza extrema y el hambre hacia el año 2015. Como metas específicas, se establece reducir a la mitad el porcentaje de personas cuyos ingresos sean inferiores a un dólar diario y el porcentaje de personas que padecen hambre (PNUD, 2003). En estos términos, Uruguay presenta un grado de avance difícil de superar, dado el bajo porcentaje de personas que disponen de menos de un dólar diario. En ese contexto, el país se ha planteado un desafío más exigente,

2 Corresponde a las siglas de MAquette for MDG Simulation.

3

consistente en erradicar la indigencia y reducir a la mitad el porcentaje de personas en situación de pobreza.3 Cuadro 1. Porcentaje de personas en situación de pobreza e indigencia

1990 1995 2000 2005

Porcentaje de personas con menos de un

dólar por día 0.4 0.3 0.3 1.4

Porcentaje de personas en situación de

indigencia (LP INE, 2002) 3.0 1.6 1.5 3.5

Porcentaje de personas en situación de

pobreza (LP INE, 2002) 29.7 17.4 17.8 29.8

Fuente: En base al procesamiento de las Encuestas Continuas de Hogares y datos del INE En comparación con la región latinoamericana, Uruguay ha presentado históricamente niveles inferiores de pobreza y desigualdad. En la primera mitad de la década del noventa, el porcentaje de personas bajo la línea de pobreza se había reducido sensiblemente y de acuerdo a los registros oficiales alcanzó en 1994 al 15,3% en el total del país urbano. No obstante, a partir de 1995, la proporción de personas pobres comenzó a aumentar. Este aumento se aceleró a partir del inicio de la recesión económica en 1999 y se agudizó fuertemente durante la crisis de 2002, cuando no sólo aumentó la proporción de personas bajo la línea de pobreza, sino que también ésta se hizo más intensa, es decir, que en promedio, los ingresos de los hogares pobres se alejaron del umbral de pobreza (Amarante et al, 2004). Aunque la crisis de 2002 produjo un salto abrupto en la incidencia de la pobreza, se ha señalado que ello no significó un cambio de tendencia, sino que más bien profundizó la tendencia prevaleciente durante la segunda mitad de la década de los noventa. De acuerdo a Amarante et al (2004), los factores que se asocian a la reducción de la pobreza entre 1986 y 1994 fueron principalmente el aumento de los salarios reales y la indexación de las pensiones a los salarios, mientras que el aumento posterior se vincula principalmente al incremento de los diferenciales salariales de los trabajadores más calificados y al crecimiento del desempleo. Cabe realizar entonces un breve detalle de la evolución de estas variables en el período reciente. Los salarios reales mostraron un crecimiento durante la primera mitad de los noventa que continuó en forma más moderada hasta 1998, luego de una interrupción temporaria en

3 Los objetivos específicos para Uruguay fueron establecidos a partir del documento Objetivos del Desarrollo del Milenio en Uruguay. Documento base para la discusión nacional (PNUD, 2003), la realización de talleres de discusión con autoridades del gobierno y la realización de Mesas de Diálogo en Pobreza y Alimentación; Educación; Género; Agua y Asentamientos Irregulares; Salud; Medio Ambiente en Octubre y Noviembre 2003.

4

1995. A partir de 1999 se revirtió la tendencia y al desencadenarse la crisis en 2002 los salarios perdieron más de un 20% en términos reales. Respecto al desempleo, este comenzó aumentar durante la segunda mitad de los noventa, cuando la demanda de trabajo muestra una tendencia decreciente, excepto durante 1998. Esta caída de la tasa de empleo, en un contexto de crecimiento de la actividad económica, es un indicador de la reestructuración productiva que acompañó la mayor exposición a la competencia extranjera en el mercado doméstico que se procesó durante los noventa. A partir de 1999 se agudizó la caída de la demanda de trabajo al iniciarse la recesión. Paralelamente el desempleo avanza en forma ininterrumpida hasta llegar a su máximo histórico en 2002 en el contexto de la crisis financiera (19,8% en el trimestre setiembre-noviembre). El desempleo no afectó de la misma forma a las distintas categorías de trabajadores. Hasta mediados de la década del noventa, el desempleo recayó con mayor intensidad sobre las mujeres, los jóvenes menores de 24 años y quienes no son jefes de hogar. Posteriormente, se observa un aumento de la importancia relativa en el total de desempleados de los mayores de 24 años y de los jefes de hogar. Dado que la economía aún continuaba creciendo cuando comenzaron a percibierse estas tendencias, también esto es un indicador de la reestructura productiva tendiente al desplazamiento de la mano de obra. En cuanto a la estructura del empleo, a lo largo de la década del noventa, la industria redujo en un tercio su peso como actividad ocupadora de mano de obra. Por el contrario, los sectores que aumentaron su importancia relativa como demandantes de empleo fueron, fundamentalmente, el comercio, los servicios financieros y a las empresas, y los servicios gubernamentales, comunales y personales. En términos de calificación del empleo, existió una pérdida importante de trabajos no calificados y un crecimiento de los empleos calificados, especialmente los de calificación básica (Vaillant y Casacuberta, 2001).4 La recuperación económica que se inició en 2003 no se tradujo inmediatamente en una mejora del bienestar de los hogares, dado que la pobreza aumentó incluso en mayor medida que en 2002 respecto a 2001. En tanto, aunque la pobreza extrema o indigencia permaneció en niveles bajos, la misma aumentó en forma importante a partir de 2002 (Véase Gráfico1) En 2004, a pesar de la fuerte expansión de la economía, se registra el pico más alto de incidencia de la pobreza desde 1987, alcanzando al 32,6% de las personas residentes en el total del país urbano, mientras que la pobreza extrema llegó a 3,9% de la población.

4 Consideran trabajadores no calificados a aquéllos que como máximo tienen educación secundaria incompleta o educación técnica; trabajadores con calificación básica son aquéllos con educación secundaria completa, educación técnica completa, educación militar o formación docente; trabajadores altamente calificados son los que tienen educación terciaria (completa o incompleta).

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Gráfico 1. Porcentaje de personas en situación de pobreza e indigencia (LP INE, 2002)

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15

20

25

30

35

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

% p

obre

za

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

4.5

% indigencia

pobreza indigencia

Fuente: INE Al menos dos factores explican que la recuperación económica de 2003-2004 no se reflejara en una reducción concomitante de los niveles de pobreza. Por un lado, aunque en 2003 comienza la reversión de la tendencia ascendente del desempleo, ello no generó efectos sobre la evolución de los salarios reales, que continuaron cayendo sostenidamente hasta fines de 2004. De esta forma, mientras que la tasa de desempleo pasó de 17% en el promedio de 2002 a 13,1% en el promedio de 2004, el salario real de los trabajadores del sector privado cayó en promedio 14% en ese período. Por otro lado, la evolución de la ocupación durante la crisis se asoció a una creciente participación del empleo informal. Durante el período comprendido entre 2001 y 2003, -durante el cual cayó el número de ocupados- se redujo sensiblemente el empleo formal mientras que creció la ocupación en empleos informales. En tanto, en el año 2004 -período de crecimiento de la ocupación- la mayor parte de los empleos creados en el sector privado fue de carácter informal. Dado que en Uruguay los trabajadores del sector informal (o no registrados) obtienen menores ingresos líquidos por su trabajo que aquellos insertos en el sector formal, a igualdad de otras características relevantes tales como educación y experiencia5, puede afirmarse que la creciente incorporación de nuevos empleos durante 2004 habría estado asociada primordialmente a menores salarios. El incremento del empleo informal también explicó, en parte, la falta de presión al alza de los salarios reales en un contexto de aumento del empleo y caída del desempleo. Dichas tendencias comenzaron a revertirse durante 2005. En el marco de la instalación de la negociación colectiva tripartita impulsada por el gobierno entrante, los salarios reales crecieron en 2005 por primera vez en términos anuales (4,5%). Asimismo, aunque la tasa de empleo creció muy modestamente, se asistió a un significativo incremento del empleo formal, y el desempleo continuó cayendo moderadamente. Todos estos factores contribuyeron a reducir levemente la incidencia de la pobreza, y ésta disminuyó por

5 Véase por ejemplo Arim y Llambí (1999).

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primera vez en los últimos seis años, aunque muy moderadamente. La incidencia de la pobreza es aún muy elevada en comparación a la registrada durante la década de los noventa, y al 2005 se situó en 29,8% de la población urbana, nivel casi idéntico al registrado en 1990.

La evolución de la pobreza obedece, además de a cambios en el ingreso de los hogares, a su distribución. Al respecto, Amarante et al (2004) encuentran que en el período de la crisis el incremento de la desigualdad reforzó el aumento de la pobreza en mayor medida que en el conjunto de la década de los noventa. Cabe resaltar que la distribución del ingreso en Uruguay se mantuvo relativamente estable desde 1986 en adelante y presentó un moderado deterioro en la segunda mitad de los noventa, tendencia que continuó durante la crisis, aunque se revirtió parcialmente en el pasado año (véase el Gráfico 2).

Gráfico 2. Índice de Gini. Total País Urbano

0.37

0.380.39

0.40

0.410.42

0.43

0.440.45

0.46

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Fuente: Informe de Desarrollo Humano Uruguay, 2005 y procesamiento de la ECH.

La evolución de la distribución del ingreso en el Uruguay es el resultado de un comportamiento dispar entre las distintas fuentes de ingreso. Vigorito (1997) señala que los ingresos de los asalariados tendieron a concentrarse ligeramente, especialmente entre los empleados por el sector público. Mientras el índice de Gini para los empleados privados pasó de 43 a 45, el de los públicos aumentó de 24 a 34. Con un enfoque diferente, Gradín y Rossi (1999) detectan una creciente polarización de los ingresos salariales, a través de una disminución del grupo de ingresos medios y un aumento del tamaño de los grupos de ingresos altos y bajos.

CEPAL (2000) señala que entre 1986 y 1992 las leves variaciones en la desigualdad de los ingresos globales se explican por un aumento de la brecha entre los ingresos provenientes de distintas fuentes. En cambio, entre 1992 y 1997 disminuye la desigualdad de ingresos entre distintas fuentes y aumenta la desigualdad dentro del grupo de personas que reciben ingresos de una misma fuente. En particular, se detecta una creciente desigualdad salarial explicada, fundamentalmente por el nivel educativo del jefe de hogar. En ese sentido, Arim

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y Zoppolo (2002) encuentran que en la década de 1990, los ingresos por trabajo se concentraron como resultado principalmente del incremento del diferencial salarial de los trabajadores con educación terciaria. Este conjunto de evidencias sugieren que en el período hubo cambios en el mercado de trabajo que produjeron una concentración en los ingresos salariales y que reflejan una creciente valorización del nivel de calificación de los trabajadores.

En cuanto al ODM referido a educación, el enunciado de Naciones Unidas establece como objetivo lograr la enseñanza primaria universal. También en este caso, Uruguay ha establecido objetivos para el país de mayor exigencia, referidos a la universalización de la educación inicial, la universalización de la educación media obligatoria (Ciclo Básico de Educación Media) y la expansión de la educación media superior.6 Este trabajo se focaliza en logro del objetivo vinculado a educación primaria, definiéndolo como la completitud en tiempo de dicho ciclo de enseñanza.7 En este aspecto, el país aún enfrenta importantes desafíos, como se detalla a continuación. Cabe mencionar que a pesar de focalizar la atención en el objetivo referido a primaria, también se modeliza el comportamiento educativo en los ciclos superiores, tomando en cuenta los efectos del incremento de la demanda hacia los distintos niveles en función de posibles cambios en la progresión educativa.

Cuadro 2. Indicadores de escolarización en educación primaria y media

1991 2005

% de personas con primaria completa (16 a 18 años) 95.7 96.5

% de personas con primaria completa (13 años) 80.8 83.6

% de personas con ciclo básico completo (Secundaria o UTU) (19 a 21 años) 63.3 71.8 % de personas con bachillerato completo (Secundaria o UTU) (22 a 24 años) 32.4 38.5

Fuente: En base a procesamientos de la ECH, INE Uruguay ha logrado el acceso y egreso prácticamente universal en la educación primaria desde hace dos décadas, tanto en zonas urbanas como rurales, a través de una amplia red de escuelas primarias públicas ubicadas en todo del país. El sector público cubre actualmente el 88% de la matrícula de educación primaria y su importancia ha crecido desde la segunda mitad de los noventa, y más marcadamente a partir de la crisis económica de 2002.

6 Véase Objetivos del Desarrollo del Milenio. Metas y desafíos. Relatoría del ciclo de Mesas de Diálogo, Uruguay 2003-2004 7 Dicha definición del objetivo de educación primaria fue establecida en el marco del proyecto “Assessing

Development Strategies to Achieve the Millennium Development Goals in Latin America”, en el cual se desarrolló el presente trabajo.

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La tasa neta de escolarización en primaria se sitúa en casi 95%, y se ha mantenido estable a lo largo de la última década. Sin embargo, las elevadas tasas de repetición, especialmente en el primer año, se traducen en una alta demora en la completitud del ciclo. La completitud en tiempo, así como la calidad y disminución de las brechas de aprendizaje entre los niños de diferente origen sociocultural son actualmente los desafíos más importantes en lo que respecta a la enseñanza primaria. Un porcentaje importante de niños no culmina la enseñanza primaria a la edad teórica de finalización. En los últimos quince años se verifica que entre 16% y 19% de la población de 13 años aún no había logrado culminar el ciclo primario, lo que denota la presencia de altos niveles de extraedad. Los niveles de repetición desde primero a sexto año se situaron algo por encima de 10% en la última década, mientras que la de primer año es sustancialmente mayor (20%). Durante la década de los noventa se observó una leve reducción de las tasas de repetición, que se acentuó a partir del año 2003. En 2005, la tasa de repetición de primero a sexto de primaria se situó en 8,1% (ANEP, 2006)

Cuadro 3. Tasa de repetición en educación primaria pública

1er año 1º a 6º año 1999 17,4 9,5 2000 20,4 10,3 2001 20,9 10,4 2002 20,1 10,3 2003 17,9 9,1 2004 16,9 8,6 2005 16,1 8,1

Fuente: ANEP, Monitor Educativo Primaria Por otra parte, las sucesivas aplicaciones de pruebas estandarizadas de aprendizaje (desde la segunda mitad de los noventa) muestran una fuerte asociación entre la suficiencia en las pruebas y el contexto sociocultural de origen de los alumnos. Aunque se ha constatado una tendencia a la disminución de las brechas de aprendizaje según origen social, las distancias entre los rendimientos escolares de los niños pertenecientes a distintos contextos socioculturales son extremadamente significativas.8

Asimismo, existen desafíos pendientes en lo que respecta a la universalización de la educación inicial (para niños de 4 y 5 años), establecida como obligatoria desde 1998, y la universalización del Ciclo Básico de Educación Media, obligatorio desde 1973.9

8 En 1999, el Porcentaje de alumnos suficientes en Matemática en sexto año en escuelas de contexto muy favorable alcanzó a 71%, mientras que en escuelas de contexto muy desfavorable a tan solo 30% (ANEP, 2006).

9 La ley nº 17.015 de 1998 estableció como obligatoria la enseñanza inicial para el nivel de 5 años de edad. No obstante, se establece que “[…] alcanzada la cobertura en el nivel de 5 años, la ANEP deberá adoptar las medidas necesarias para la extensión de la oferta estatal de Educación Inicial en el nivel de 4 años de edad hasta su universalización”. Por su parte, la ley 14.101 de 1973 establece en el artículo.

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Respecto de la educación inicial, desde 1995 la Administración Nacional de Educación Pública (ANEP) expandió la oferta pública, con el objetivo de incorporar a los niños provenientes de sectores de la población más desfavorecida, quienes presentaban luego las mayores tasas de fracaso en el primer año escolar. Entre 1996 y 2005 la tasa de asistencia en las edades de 4 y 5 años pasó de 70% a 88%, fundamentalmente a través de la incorporación de niños provenientes de los dos quintiles de más bajos ingresos. En 2005 la cobertura alcanzó a 80% para el nivel de 4 años y 96% para el nivel de 5 años en zonas urbanas. Aunque Uruguay se encuentra cerca de la universalización de la educación inicial para el nivel de 5 años de edad, subsiste una brecha en el nivel de 4 años, localizada en la periferia de Montevideo y en algunas zonas del interior del país, particularmente en las zonas rurales y localidades pequeñas.10

Con respecto a la educación media, a partir de la universalización de la educación primaria se produjo un fuerte incremento de la demanda hacia el Ciclo Básico (CB). En la actualidad, en el medio urbano no se observan prácticamente problemas de acceso a la educación media, que ha logrado una tasa de ingreso prácticamente universal; no obstante, el medio rural y las localidades pequeñas presentan aún importantes déficit de acceso. En 1999, mientras que el 80% de los jóvenes de zonas urbanas entre 24 y 29 años había ingresado a la educación media sólo la mitad de los provenientes de áreas rurales lo había hecho.11 Este aspecto afecta fuertemente la estructura de oportunidades de la población residente en el medio rural y en las localidades pequeñas, en especial de aquellos hogares con menor capacidad de movilización de recursos. Por otra parte, persisten en la educación media elevadas tasas de deserción que se manifiestan en un desgranamiento de la matrícula en el transcurso del ciclo. En MEMFOD, (2004: a) se señala que, si bien casi 9 de cada 10 jóvenes de 12 a 29 años de edad en zonas urbanas se encuentra en condiciones de ingresar a la educación media, sólo 7 de cada 10 alcanzan el umbral obligatorio del Ciclo Básico y finalmente 5 egresan del Bachillerato Diversificado, existiendo importantes diferencias según estrato socioeconómico. En cuanto a la evolución del gasto en educación, cabe mencionar que en los últimos veinte años, el gasto público en educación (particularmente el dirigido a la enseñanza primaria y media) creció a una tasa superior a la de la actividad económica, lo que dio como resultado un incremento de su participación con relación al PIB. Si bien ello se tradujo en un incremento real del gasto por estudiante, Uruguay continúa manteniendo niveles de gasto

5 “La educación será obligatoria común y general, en el primer nivel para la Escolar o Primaria y en el segundo nivel hasta tres años mínimos de Educación Secundaria Básica”.

10 A partir del III Censo Nacional de Talla en niños de primer año escolar realizado en el 2002, (ANEP-MECAEP, 2003).

11 MEMFOD (2004:b), estudio basado en la Encuesta de Hogares Rurales (con cobertura de áreas rurales y localidades menores de 5.000 habitantes, zonas no cubiertas por la ECH del Instituto Nacional de Estadística) Dicha encuesta fue realizada entre octubre de 1999 y enero de 2000 por la Oficina de Programación y Política Agropecuaria del Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca (MGAP-OPYPA).

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por alumno muy inferiores a los de países desarrollados e incluso menores a los de otros países latinoamericanos con similares niveles de desarrollo. Cabe mencionar, no obstante, que el gobierno que asumió en 2005 ha previsto en la Ley de Presupuesto Quinquenal un sustantivo incremento de los recursos destinados a la educación en todos los niveles, con la meta de alcanzar un nivel de gasto público en educación equivalente al 4,5% del PIB. En ese marco, los incrementos reales de recursos previstos tanto para la ANEP como para la Universidad de la República (UdelaR) superan el 40% entre 2004 y 2009. Se estima que con ello el total de gasto en educación ejecutado por ANEP y UdelaR pasaría de 3,1% en 2004 a casi 4% en 2009, ratio sustancialmente superior al observado en las últimas dos décadas. En cuanto a los lineamientos de política recientes, a partir de 1995, las sucesivas autoridades de la Administración Nacional de Educación Pública (ANEP) llevaron adelante reformas y acciones de modernización en las ramas primaria, secundaria y en formación profesional y docente de la educación pública. Las operaciones llevadas adelante priorizaron la transformación de los aspectos sustantivos de la educación, dejando en un segundo plano los temas asociados a la administración y gestión de la educación. Las acciones desarrolladas estuvieron orientadas principalmente a ampliar la cobertura y a aumentar el tiempo escolar, así como a ampliar y mejorar la dotación de infraestructura y equipamiento de los centros educativos. Entre las transformaciones realizadas se pueden mencionar la extensión de la cobertura de la educación inicial, las escuelas de tiempo completo, los rediseños curriculares en secundaria, formación profesional y docente, la formación y capacitación de profesores, así como el diseño e implantación de sistemas de evaluación académica. La puesta en marcha de dicha proceso de reformas implicó un esfuerzo considerable de inversión en construcción de nuevos espacios educativos y equipamiento en general, a la vez que un incremento de la masa de retribuciones docentes asociada al aumento de la cobertura y la extensión de la jornada escolar. En el ámbito específico de la educación primaria, se destaca la expansión de las escuelas de tiempo completo (orientadas a la atención a niños de contextos más desfavorecidos) que combina una extensión de la jornada escolar con diversificación de la propuesta curricular, además de la alimentación en tres comidas diarias. La experiencia ha sido hasta el momento bien evaluada y parece haber logrado reducir sustancialmente las tasas de repetición y mejorar los resultados académicos (MECAEP, 2001). Su extensión, no obstante, implica un considerable esfuerzo en términos de inversiones y gastos recurrentes incrementales, dado que prácticamente se duplica el horario de clases (con el consiguiente incremento en el gasto en horas de los maestros) y requiere un importante incremento en la dotación de aulas, dado que dichas escuelas funcionan en un solo turno (Furtado y Llambí, 2005). En síntesis, en un escenario de continuación de las tendencias actuales se estima que el cumplimiento de los dos objetivos específicos sobre pobreza y el de completitud en tiempo de la educación primaria establecidos para Uruguay serán de difícil consecución. Con respecto a los objetivos de pobreza, a pesar de que se espera que en los próximos años las variables macro (PIB, salarios reales, desempleo) evolucionen de manera favorable, no existen elementos que induzcan a estimar una reversión de la polarización de los ingresos salariales procesada durante el período reciente, lo cual contribuye de manera negativa a la

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reducción de la pobreza. En cuanto al objetivo referido a educación, tal como está definido en este trabajo el mismo está asociado fundamentalmente a la reducción sustancial de la repetición escolar. Aún cuando recientemente la tasa de repetición ha disminuido, la misma continúa permaneciendo en niveles elevados, a pesar del importante aumento de la cobertura en educación inicial (que presumiblemente contribuye a disminuir la repetición, al exponer al niño a procesos de aprendizaje en edades tempranas) y de la incidencia de las escuelas de tiempo completo.

3. Determinantes de la progresión educativa

En este apartado se presentan las estimaciones del impacto de ciertos factores sobre la probabilidad de completar los tres primeros ciclos de enseñanza (primaria, ciclo básico de educación media (CB) y bachillerato diversificado (BD)) y sobre la probabilidad de proseguir los estudios luego de completar cada ciclo. Las estimaciones se centraron en recoger los impactos de las variables que fueron incluidas en el modelo de equilibrio general dinámico MAMS con el fin de evaluar el cumplimiento del objetivo de desarrollo del milenio referido a educación. En dicho modelo se utiliza para cada ciclo una función logística que define la participación de los estudiantes que completan el ciclo (tasa de graduación) y entre los que se gradúan, la proporción que continúa en el ciclo siguiente (tasa de permanencia). Para ello, se incluyen ecuaciones de comportamiento que vinculan las tasas de graduación y de permanencia respecto a variables tales como la calidad educativa (aproximada a través del gasto por estudiante), los diferenciales salariales por nivel educativo, la tasa de mortalidad infantil (que se incluye como proxy del nivel de salud de los estudiantes), el gasto en infraestructura pública y el consumo per cápita del hogar. Existen algunos estudios en Uruguay que investigan acerca de los impactos de diversos factores sobre la promoción, el rendimiento o la deserción en los ciclos de enseñanza primaria y media utilizando diversos modelos multivariados (Bucheli y Casacuberta (1999); Tansini,(2000); MESYFOD y UTU/BID (2000); MESYFOD y UTU/BID (2001); MEMFOD (2004)). No obstante, ninguno de ellos estima la totalidad de los parámetros de interés a incluir en el modelo MAMS, por lo que se optó por realizar estimaciones específicas para este trabajo. Para cada ciclo de enseñanza se estimó un modelo de decisión individual de completar y de proseguir los estudios. Los modelos están basados en la teoría del capital humano, según la cual los individuos deciden acerca del número óptimo de años de educación mediante la comparación de los costos y beneficios asociados a educarse, además de las preferencias individuales (Becker, 1967). Los beneficios dependen de las tasas de retorno asociadas a cada nivel educativo, mientras que los costos incluyen el costo de oportunidad de continuar estudiando (medido por el ingreso que se deja de percibir) y los costos directos de educarse (matrícula, gastos de materiales, transporte, etc). Entre los factores que inciden en los beneficios esperados se encuentran variables tales como las relativas al mercado laboral del lugar de residencia o la calidad de la educación

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recibida. En tanto, los costos se asocian a la oferta de fondos para el financiamiento de la educación que cada individuo enfrenta, lo cuales dependen de la riqueza familiar y de variables que afectan el costo de oportunidad de continuar estudiando, tales como la edad o el género. Finalmente, la inversión en educación también está determinada por las preferencias individuales o del hogar. Si bien las preferencias no son observables, algunos indicadores del entorno familiar (por ejemplo, la educación de los padres) pueden recoger esta influencia Por lo tanto, puede postularse una función sobre la decisión de escolarización para cada individuo que incluya variables a nivel individual, como educación de los padres y otras características individuales y del background familiar y variables específicas de la cohorte y de la zona de residencia, como el gasto en educación o las tasas de retorno de la educación. La fuente de información utilizada para las estimaciones fue el módulo de educación para jóvenes de 12 a 29 años diseñado por el Programa de Modernización de la Educación Media y la Formación Docente (MEMFOD) que se aplicó junto con la Encuesta Continua de Hogares (ECH) realizada por el Instituto Nacional de Estadística (INE) durante el último trimestre de 2001. La información de este módulo permite reconstruir las trayectorias educativas de los individuos, desde que iniciaron la primaria hasta la situación en el momento del relevamiento (relevadas por recordación), así como integrar dicha información con la proveniente de la ECH. La ECH tiene una cobertura del total del país urbano (donde reside casi el 90% de la población del país). Dicha encuesta se releva en forma continua a lo largo del año y se estructura en dos submuestras regionales: la capital, Montevideo, donde reside aproximadamente la mitad de la población urbana del país, y el resto del país urbano. La información de la ECH comprende las características individuales del encuestado, así como aspectos vinculados al hogar, la situación laboral y los ingresos individuales. A esa información de carácter individual se agregaron otras variables referidas a la zona de residencia o cohorte del individuo. 12 Se realizaron estimaciones para cada ciclo educativo. Entre las variables explicativas en cada caso según correspondiera se incluyeron como medida del beneficio esperado los diferenciales salariales de los trabajadores semicalificados (con secundaria completa) con respecto a los no calificados y los diferenciales de los trabajadores calificados (con estudios terciarios) respecto a los semicalificados, tomados en cada caso al momento de iniciar el ciclo. Como medida de los fondos disponibles para el financiamiento de la educación, se incluyó el logaritmo del ingreso per cápita del hogar. Como indicador del entorno familiar, se utilizó la educación de la madre del individuo, recogida a través de variables binarias a partir de una clasificación en tres niveles educativos: hasta primaria completa, hasta secundaria completa y estudios de nivel terciario.

12 Específicamente, se agregó la información sobre diferenciales salariales por nivel educativo, tomada de Amarante y Arim (2004), la serie anual de gasto por alumno por ciclo educativo a partir de datos de la Administración Nacional de Educación Pública (ANEP) y las tasas de mortalidad infantil publicadas por el Instituto Nacional de Estadística (INE).

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Entre las variables que distinguen a la oferta educativa se incluyó el tipo de centro (diferenciando en el caso de la educación media a los liceos, que brindan formación general, de las escuelas técnicas). Como proxy de la calidad educativa se incluyó el gasto por alumno (del ciclo c en el momento t). Como característica individual se incluyó el género. Finalmente, se incluyó una variable binaria que recoge la zona de residencia, diferenciando entre Montevideo y el Interior urbano. Las estimaciones se realizaron utilizando modelos logit secuenciales, que permiten tomar en cuenta la secuencia de las opciones por las distintas alternativas. En síntesis, se estiman simultáneamente los parámetros de dos ecuaciones, la primera que estima la probabilidad de completar un ciclo educativo (en función de un conjunto de variables) y la segunda que considera la probabilidad de continuar estudiando luego de completar un determinado ciclo (en función de otro conjunto de variables que puede o no coincidir con el primero). En el Anexo se presentan los coeficientes estimados para cada nivel educativo. En el Cuadro 4 se presentan los resultados en términos de elasticidades de las variables cuyos coeficientes resultaron significativos como máximo al 5%.

Cuadro 4

Efectos de los determinantes de la completitud de cada ciclo y permanencia en el sistema educativo (efectos discretos y elasticidades)

Primaria Ciclo Básico Bachillerato

Completar Seguir/Completó Completar Seguir/Comple

tó Completar Seguir/Completó Obs

Educación de la madre (hasta secundaria completa) .0137154 .0536721 .0555333 .1039604 .1347898 .1380498 Efecto discreto

Educación de la madre (estudios terciarios) .0346788 .1369345 .1229789 .3307236 .1017437 Efecto discreto

Género (Mujer) .0211154 .0382368 .1367604 .1418754 .1767325 .085187 Efecto discreto

Zona geográfica (interior Urbano) .009399 .0238421 .0192349 .0147885 .0063069 -.0790529 Efecto discreto

Tipo de centro (escuela técnica) -.1039037 -.0998069 -.4921989 Efecto discreto

Premio salarial semicalificados/no calificados .078098 .0261822 .2618091 Elasticidad

Premio salarial calificados/semicalificados .2988045 .1973138 .116333 Elasticidad

Gasto por alumno .0261441 .0279245 .3193181 .1715621 Elasticidad

Ingreso per cápita del hogar .0103525 .0560037 .1158906 .1923763 .1808196 .0621707 Elasticidad

Fuente: logit secuencial , Anexo

Una primera apreciación es que en general los efectos de las variables seleccionadas sobre la probabilidad de completar y continuar luego de primaria son de menor magnitud que sobre la probabilidad de completar y continuar luego de los ciclos de educación media. Ello resulta esperable, dado que los egresos de primaria se acercan prácticamente a la universalidad.

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Para todos los ciclos educativos, la probabilidad de completar el ciclo, así como de continuar estudiando luego de completarlo se incrementa entre las mujeres. Asimismo, la diferencia entre las probabilidades de completar y continuar por género aumenta a medida que avanzan los ciclos educativos, hasta la continuación en estudios terciarios, donde dicha diferencia (aún positiva) se reduce. Como era de esperar, la educación materna ejerce un impacto positivo tanto sobre la probabilidad de graduación como de permanencia en el sistema educativo. También en este caso el impacto es en general mayor a medida en que se avanza en los ciclos educativos.13 En cuanto a la zona geográfica, se observa que residir en el Interior Urbano incrementa la probabilidad de graduación en todos los ciclos educativos, aunque su efecto es relativamente bajo. En cuanto a la permanencia, el residir en el Interior urbano incrementa la probabilidad de continuar estudiando luego de completar la primaria y el ciclo básico de educación media. No obstante, el efecto sobre la probabilidad de continuar con estudios terciarios es negativo. Esto último se asocia a la escasez de oferta universitaria fuera de la capital (Montevideo), lo que implica para los residentes en el Interior un mayor costo de asistencia asociado a traslados. En cuanto al tipo de centro, cursar el ciclo básico o el bachillerato en establecimientos de enseñanza técnica reduce la probabilidad tanto de completar como de proseguir estudiando, siendo en el bachillerato el impacto negativo de mayor magnitud.14 Finalmente, en cuanto a las elasticidades de interés para el modelo MAMS, se encontraron impactos con el signo esperado de los diferenciales salariales por calificación, del gasto por alumno y del ingreso per cápita del hogar15. Con respecto al ingreso del hogar, al igual que la educación materna ejerce un impacto positivo, cuya magnitud crece a medida que se avanza de ciclo y decrece (respecto a las anteriores) al considerar la probabilidad de continuar estudios terciarios. Se encontró un efecto positivo de los diferenciales salariales tanto sobre la probabilidad de completar cada ciclo como de proseguir estudiando. En este caso, el impacto es pequeño para primaria (lo que es esperable), y mayor para el ciclo básico que para el bachillerato.16

13 En el caso de primaria, la variable madre con estudios terciarios se correlaciona perfectamente con la probabilidad de completar.

14 En el caso de bachillerato, cursarlo en centros de educación técnica se correlaciona perfectamente con dejar de estudiar luego de completarlo

15 Con respecto al impacto del estado general de salud (aproximado por las tasas de mortalidad infantil), el signo es contrario al esperado en primaria, y de una pequeña magnitud en el ciclo básico.Cabe recordar que el alto nivel de agregación de esta variable incide en una débil identificación de su posible impacto

16 Dada la alta correlación entre ambos indicadores de diferenciales salariales, en cada ecuación se incluyó la que se consideró más relevante en términos teóricos.

15

Por último, se encontró un efecto pequeño del gasto por alumno sobre la probabilidad de completar primaria y el ciclo básico, y de mayor magnitud sobre la probabilidad de completar y continuar luego del bachillerato. Dicho resultado no es contradictorio, en principio, con la evolución reciente de la promoción y deserción en primaria y educación media, que no tuvo cambios muy sustanciales a pesar del incremento del gasto real por estudiante. No obstante, dicho efecto debe tomarse con cautela, ya que la variable de gasto por alumno es una agregada por ciclo y momento del tiempo, y aunque recoge el incremento real del gasto por estudiante en el período considerado, esconde diferencias en los recursos volcados entre distintos centros educativos, que no pudo incluirse por falta de información desagregada.

4. Análisis CGE del logro de los ODM

El análisis sobre el logro de los ODM se basa en una metodología que combina un modelo computable de equilibrio general (CGE) con microsimulaciones. El modelo CGE es una adaptación del modelo MAMS (MAquette for MDG Simulation), documentado en Lofgren y Díaz Bonilla (2006) para el caso uruguayo. El MAMS es un modelo CGE dinámico, especialmente diseñado para analizar estrategias alternativas para alcanzar los ODM y, más en general, para estudiar estrategias de crecimiento y reducción de la pobreza. El fundamento para usar un modelo de este tipo en el análisis de los ODM se basa en el hecho de que las políticas relacionadas con los ODM tienen efectos sobre distintos aspectos de la economía que, a su vez, retroalimentan un proceso que determina el logro o no de los ODM. El MAMS pone particular atención en los efectos derivados de la provisión de servicios, de las condiciones sociales y económicas de la población y de la inversión en infraestructura. En particular, todos estos factores afectan el logro de los objetivos planteados en materia de educación. El modelo MAMS se compone de tres módulos. El primero es un modelo CGE “para un período”, basado en el CGE estandar (estático) documentado en Lofgren et al (2002). El segundo módulo contiene las relaciones “entre períodos”, actualizando ciertos parámetros sobre la base de tendencias exógenas y de variables endógenas cuyo resultado se obtiene en el primer módulo. El tercer módulo se refiere a los ODM y es una extensión del modelo de Bourguignon et al (2004). Este módulo tiene efectos de retroalimentación con el resto de la economía, básicamente a través del mercado de trabajo.

4.1 Breve descripción de la SAM y el modelo MAMS

4.1.1 Construcción de la SAM

Para calibrar el modelo CGE fue necesario construir una nueva matriz de contabilidad social (SAM), dado que las existentes no se adecuaban a los objetivos de este estudio. Para esta tarea se tomó como base la SAM elaborada por el Departamento de Economía de la Universidad de la República (Katz et al, 2004), correspondiente al año 2000. Las cuentas

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existentes en dicha SAM fueron reagrupadas, de forma de lograr una agregación apropiada para el tema bajo análisis. Luego se desagregaron las actividades públicas y privadas directamente relacionadas con los ODM. En este sentido, se desagregaron los servicios educativos, los de salud y los de agua y sanemiento.17 Para ello se utilizó información procedente de distintas fuentes (BCU, INE, ANEP, MSP, IMM, MEF, etc.). En la SAM original existían sólo dos factores productivos (trabajo y capital). Fue necesario, entonces, desagregar el factor trabajo de acuerdo al nivel educativo alcanzado por la mano de obra. En este sentido, se distinguieron cuatro niveles diferentes de calificación, según se hubiera alcanzado hasta 6 años de educación, más de 6 y hasta 9, más de 9 y hasta 12 ó más de 12 años de educación. Para hacer esta desagregación se utilizó un reprocesamiento de la Encuesta Continua de Hogares. En lo que respecta al factor capital, se distinguió el capital privado (utilizado por todas las actividades privadas) y el capital de las empresas públicas encargadas de proveer agua y saneamiento (WTSN) y otra infraestructura pública (OINF). En el caso de las instituciones, se reagruparon los hogares y las empresas, distinguiendo únicamente los hogares pertenecientes al departamento de Montevideo y los hogares del resto del país. Luego se desagregó una nueva institución, las mutualistas que brindan servicios de salud (NGO). De acuerdo a las necesidades del modelo, se abrieron cuentas para los intereses por deudas con agentes domésticos o del resto del mundo. También se abrieron cuentas de ahorro y de capital para cada una de las instituciones existentes en el modelo. Se supuso que el gobierno se financia a través de cinco tipos de impuestos (directos, al valor agregado, específicos sobre el consumo, aranceles y netos sobre la exportación). El gobierno también recibe las utilidades de las empresas públicas y, en la medida en que incurre en déficits corrientes, obtiene préstamos desde los hogares y desde el resto del mundo. Por ultimo, la cuenta de inversión fue desagregada para identificar la que se realiza en cada una de las actividades públicas vinculadas con los ODM (educación, salud, agua y saneamiento y otra infraestructura), así como también en los otros servicios brindados por el gobierno (OGOV). La inversión privada permanece agregada en una sola cuenta. . Para balancear la SAM resultante de incorporar información más desagregada a la SAM original, se utilizó un programa de estimación de matrices diseñado por Sherman Robinson (University of Sussex) y Scott McDonald (University of Sheffield), que se basa en la teoría de la información y aplica un método de entropía cruzada.18 Partiendo del supuesto de que la falta de consistencia en la información observable surge de errores de medición, fuentes incompatibles o ausencia de datos, se estima un conjunto consistente de cuentas que utilizan eficientemente la información disponible. Este método consiste en minimizar una

17 La desagregación de las actividades relacionadas con los servicios de salud y con la provisión de agua y sanemiento no era necesaria para el análisis que se desarrolla en este artículo. No obstante, como se señaló en la introducción, éste forma parte de un trabajo más amplio donde sí se consideran los ODM relacionados con mortalidad infantil y con la cobertura de agua y saneamiento.

18 Una versión anterior de este programa está documentada en Robinson et al (2001). La referencia básica sobre el fundamento de esta metodología es Golan et al (1994).

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medida de la distancia de entropía cruzada entre dos distribuciones (la de los estimadores y la del a priori), dadas ciertas restricciones. Luego de cerrada la SAM con datos de 2000 y con la desagregación necesaria para el análisis de los ODM, se utilizó el mismo programa de entropía cruzada para actualizar la misma con datos de 2005. Esta actualización resulta imprescindible, dado el enorme impacto de la crisis de 2002. La caída del nivel de actividad ocurrida entre 2000 y 2003, así como los cambios en los precios relativos y en las magnitudes de los distintos agregados macroeconómicos llevaron a evaluar que el año 2000 era un año inapropiado para tomar como base de las simulaciones. Para actualizar la SAM de 2000 al 2005, se tomaron los datos de Cuentas Nacionales correspondientes a este último año para los principales agregados macroeconómicos (PIB, exportaciones e importaciones, consumo privado, consumo de gobierno, inversión, variación de existencias, deficit del sector público, etc.). La aplicación del método de entropía cruzada mediante el código escrito en GAMS por Robinson y Mc Donald dio como resultado una nueva SAM que, al agregarse, reproduce fielmente los datos agregados del Sistema de Cuentas Nacionales.

4.1.2 El modelo MAMS La versión del modelo MAMS adaptado al Uruguay tiene las siguientes características:

• El modelo desagrega 10 actividades de gobierno: cuatro niveles de educación, dos niveles de salud, infraestructura, agua y saneamiento y otros servicios del gobierno. En el sector privado se distinguen 11 actividades, incluyendo cuatro niveles de educación privada y dos niveles de atención a la salud por parte de organizaciones no gubernamentales (NGO). El detalle de las actividades consideradas se presenta en el Cuadro 5.

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Cuadro 5 Actividades, factores e instituciones consideradas en el modelo

Actividades/mercancías PRIM Agricultura y otras actividades primarias EXP Industrias exportadoras

OMANUF Otras manufacturas CONS Construcción SERV Servicios del sector privado OGOV Otros servicios de gobierno (excl. educación y salud) OINF Otra infraestructura pública (excl. agua y saneamiento)

Actividades directamente relacionadas con los ODM WTSN Agua y saneamiento

EDPUBP Educación pública – primaria EDPUBS1 Educación pública – secundaria primer ciclo EDPUBS2 Educación pública – secundaria segundo ciclo EDPUBT Educación pública - terciaria EDPRIVP Educación privada – primaria

EDPRIVS1 Educación privada – secundaria primer ciclo EDPRIVS2 Educación privada – secundaria segundo ciclo EDPRIVT Educación privada - terciaria HLTPUB1 Salud pública – atención primaria HLTPUB2 Salud pública – atención secundaria HLTPRIV1 Salud privada – atención primaria (ONG) HLTPRIV2 Salud privada – atención secundaria (ONG)

Factores de producción LABED1 Mano de obra con hasta 6 años de educ. LABED2 Mano de obra con más de 6 y hasta 9 años de educ. LABED3 Mano de obra con más de 9 y hasta 12 años de educ. LABED4 Mano de obra con más de 12 años de educ. CAPPRV Capital privado

CAPWTSN Capital específico para agua y saneamiento CAPOINF Capital específico para infraestructura

Instituciones HHD-MVDEO Hogares de Montevideo

HHD-OTH Hogares del resto del país NGO Organismos no gubernamentales (ONG) GOV Gobierno ROW Resto del mundo

• El modelo considera los cuatro tipos de mano de obra que se distinguen en la SAM, según se detalló en la sección anterior. Sin embargo, se supone que el mercado de trabajo está segmentado en tres partes. En el segmento de mano de obra no calificada concurren los trabajadores con un nivel educativo muy bajo (no mayor a 6 años de educación, es decir, quienes a lo sumo terminaron la educación primaria). En el segmento de calificación media se incluye a los trabajadores que tienen más de 6 años de educación y que a lo sumo terminaron el bachillerato (12 años) y por último, el tercer segmento reúne a los trabajadores con estudios terciarios.

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• A efectos del logro del ODM 2, el modelo toma en cuenta la existencia de educación pública y privada.

• La actividad OINF, que se considera entre los determinantes de los ODM, incluye exclusivamente actividades desarrolladas por empresas públicas, tales como energía eléctrica, telecomunicaciones y transporte ferroviario. No incluye, en cambio, la actividad de construcción y mantenimiento de carreteras, puentes, etc. Esta restricción se debe a las dificultades para obtener la información necesaria.

• La producción en cada sector de actividad se obtiene mediante una función de producción anidada. Al nivel superior, insumos intermedios y valor agregado se combinan con coeficientes fijos (tecnología Leontieff). En el nivel inferior, los distintos factores se combinan mediante una función CES.

• La producción doméstica se combina con bienes importados en el mercado doméstico. Por otra parte, la opción de vender en el mercado doméstico o exportar se rige por una función CET (sustitución imperfecta). 4.2 Supuestos para el año base, escenarios y meta de educación

El modelo se corrió con distintos escenarios, comenzando por el denominado escenario base que refleja lo que podría suceder entre 2005 y 2015 si se mantuvieran las condiciones vigentes en el año inicial. Como parámetros iniciales para calibrar el modelo se supuso que la población crece en promedio un 0,3% anual, de acuerdo a las proyecciones del INE. Se supuso que el PIB crece a una tasa promedio anual de 3,6% y que el gasto en educación primaria y secundaria crece un 5,5% promedio anual. En la educación terciaria, el gasto crece algo menos (5,3%). Luego de calibrado el modelo se corrieron varios escenarios. En el primero, se mantienen los supuestos iniciales. El segundo escenario impone el cumplimiento de la meta de educación primaria para el año 2015 y supone que el financiamiento del gasto adicional se obtiene mediante endeudamiento del gobierno con agentes domésticos. El tercer escenario es igual que el segundo pero supone que el financiamiento del gasto adicional se obtiene mediante endeudamiento con agentes externos. Por último, el cuarto escenario también impone la meta de educación primaria pero supone que el financiamiento se obtiene a través de impuestos directos. Las reglas de cierre que se adoptaron para correr el modelo en los distintos escenarios se presentan en el Cuadro 6.

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Cuadro 6

Reglas de cierre del modelo MAMS

Base SIMTAX SIMFG SIMFB SIMDB Ahorro del gobierno Flexible Flexible Flexible Flexible Flexible Tasas de impuestos directos Flexible Flexible Fijo Fijo Fijo Ayuda del exterior Fijo Fijo Flexible Fijo Fijo Endeudamiento doméstico Fijo Fijo Fijo Fijo Flexible Endeudamiento externo Fijo Fijo Fijo Flexible Fijo Ratio cons.de gobierno / absorción Flexible Flexible Flexible Flexible Flexible Tipo de cambio Flexible Flexible Flexible Flexible Flexible Ratio inversión privada / absorción Fijo Fijo Fijo Fijo Fijo

Tasa marginal de ahorro en inst. selec. Var.

Uniforme Var.

Uniforme Var.

Uniforme Var.

Uniforme Var.

Uniforme Salario en cada nivel de capacitación Flexible Flexible Flexible Flexible Flexible La imposición de la meta referida a la educación primaria merece una aclaración. Si bien como se señaló en la sección 2 Uruguay tiene altos índices de escolarización, es bastante más bajo el porcentaje de la población escolar que termina el ciclo en el tiempo previsto. En este trabajo se establece una meta muy exigente, en la medida en que se toma en cuenta el nivel de repetición en los distintos años de la educación primaria. Partiendo del porcentaje promedio de pasaje de año (91%) se tomó como meta la productoria de este porcentaje a lo largo de los seis años que dura el ciclo primario. Esto da como resultado que de la población total en el ciclo primario, sólo un 58% termina el ciclo en seis años. Este porcentaje coincide, aproximadamente con la proporción de niños de 12 años que tiene primaria completa. La meta planteada implica que ese porcentaje aumente hasta 99%. Esta meta es prácticamente irrealizable, porque siempre hay un porcentaje (seguramente mayor que el 1%) que por distintos motivos no puede terminar el ciclo escolar en el tiempo previsto. Sin embargo, se ha adoptado esta exigencia exagerada para que queden más claros los efectos que derivan de una atención a la educación primaria muy por encima de la situación actual.

4.3 Resultados de la simulación del escenario base Como se puede observar en el cuadro 7, en el escenario base, la absorción doméstica crece 3,62% anual en términos reales, mientras que las exportaciones aumentan un 3,06% al año. Ese aumento de la absorción doméstica es el resultado de una expansión del consumo (tanto privado como del gobierno) a tasas de 3,9% y 3,7% respectivamente y de un fuerte aumento de la inversión privada (4,51%). En cambio, la inversión pública sólo crece un 1,54% como contracara del fuerte aumento del consumo de gobierno.19

19 Se supone que la variación de existencias permanece constante, lo que disminuye el promedio ponderado de crecimiento de la absorción, en comparación con las tasas de los otros componentes de la misma.

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Cuadro 7

Resultados de las principales variables agregadas Valores iniciales en millones de pesos y tasas en %

Escenarios Absorción

Consumo de

gobierno Consumo privado

Exporta-ciones

Importa-ciones

Inversión bruta fija

Inversión privada

Inversión pública

Impuestos indirectos

netos

PIB a costo de factores

PIB a precios de mercado

Valor inicial 423.523 45.499 323.372 126.106 116.514 50.964 34.255 16.708 38.658 394.458 433.116 Base 3,62 3,91 3,70 3,06 3,53 3,62 4,51 1,54 3,58 3,48 3,49mdg2-db 3,17 5,83 2,80 2,30 2,87 3,51 4,67 0,66 2,90 3,01 3,00mdg2-fb 3,84 5,77 3,63 0,75 3,77 4,01 5,35 0,66 3,01 3,05 3,05mdg2-tax 3,17 5,82 2,80 2,30 2,87 3,51 4,67 0,66 2,90 3,01 3,00

Base Escenario bajo las tendencias previstas en 2005 Mdg2-db Escenario con cumplimiento de meta ODM2 y financiamiento con endeudamiento doméstico Mdg2-fb Escenario con cumplimiento de meta ODM2 y financiamiento con endeudamiento externo Mdg2-tax Escenario con cumplimiento de meta ODM2 y financiamiento con impuestos

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Aunque los principales agregados macroeconómicos muestran una evolución claramente favorable en este escenario, la meta de educación que se ha propuesto no se alcanza. Como lo indica el gráfico 3, el porcentaje de alumnos de educación primaria que completa el ciclo en seis años no tiene cambios sustanciales a lo largo de los diez años considerados, mostrando incluso un descenso inicial. Nótese que este pobre resultado en cuanto al objetivo referido a la educación primaria se obtiene a pesar de que el consumo de gobierno y, particularmente el gasto real en educación primaria, crecen a una tasa superior a la del PIB (3,91% y 5,47% vs. 3,49%).

Gráfico 3 Evolución del ODM2 en escenarios donde se impuso la meta

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

basemdg2-taxmdg2-fbmdg2-db

5. Resultados de escenarios donde se impone la meta Los escenarios en los cuales se impone la meta de educación primaria muestran la evolución positiva de la completitud del ciclo escolar en el tiempo previsto (ver nuevamente el gráfico3). Lo que resulta llamativo es el hecho de que la trayectoria que tiene el indicador elegido es prácticamente la misma, cualquiera sea la fuente de financiamiento que se adopte. Esto indicaría, por lo tanto, que a efectos de lograr la meta educativa lo importante es el gasto que el Estado realiza con ese fin y no tanto la forma en que obtiene los recursos. Sin embargo, las formas de financiamiento afectan (y en algunos casos sustancialmente), otras variables y equilibrios de la economía. El Cuadro 7 y el Gráfico 4 muestran que cuando se impone la meta de educación el PIB crece menos que en el escenario base, es decir, menos de lo que podría crecer si simplemente se mantuvieran las tendencias vigentes en 2005. Esta evolución del PIB se observa en todas las simulaciones con metas, independientemente de la fuente de

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financiamiento que se utilice. En cambio, las diferencias en el financiamiento se manifiestan en lo que respecta a la absorción, que crece menos si el financiamiento procede de fuentes locales (sea impuestos o endeudamiento con agentes residentes) pero crece más que en el escenario base si se prioriza el financiamiento externo.

Gráfico 4 PIB REAL A COSTO DE FACTORESEscenarios base y meta educación

350

400

450

500

550

600

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

basemdg2-taxmdg2-fbmdg2-db

Parecería, entonces, que el financiamiento desde el exterior es más conveniente que el obtenido de fuentes locales. Sin embargo, la evolución de las exportaciones está mostrando un efecto negativo de este tipo de financiamiento sobre el equilibrio externo. La entrada de capitales en este último caso, disminuye el tipo de cambio real, lo que afecta negativamente a las exportaciones que logran un magro crecimiento. Por el contrario, las importaciones aumentan más que en el escenario base y permiten la expansión de la absorción doméstica que comentamos. Por el lado del gasto en consumo, el que corresponde al gobierno aumenta sustancialmente más que en el escenario base, lo cual es razonable porque para alcanzar la meta se debe incrementar la calidad de la education y ésta se mide a través del gasto por alumno. Este aumento del consumo de gobierno se refleja, por un lado, en un pobre desempeño de la inversión pública, que crece apenas un 0,66% por año. También se refleja en un menor dinamismo del consumo privado, salvo en el caso del financiamiento a través de fuentes externas. En el cuadro 8 se presentan las tasas de crecimiento del gasto en educación pública, observándose que en los escenarios donde se establecen metas, el gasto dedicado a la educación primaria crece a un ritmo casi tres veces superior al del escenario base. Esto es un indicador del gran esfuerzo que se requiere para lograr la meta educativa que, si bien es

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exigente, sólo contempla al ciclo de enseñanza primaria y mantiene incambiados los otros tres.

Cuadro 8 Gasto real en educación pública Tasa anual de variación (en %)

Nivel de educación Escenario A-EDPUBP A-EDPUBS1 A-EDPUBS2 A-EDPUBT Valor inicial (mill. De $) 5.115 2.885 1.909 2.028 Base 5,47 5,47 5,47 5,32 mdg2-db 15,83 5,47 5,47 5,32 mdg2-fb 15,59 5,47 5,47 5,32 mdg2-tax 15,83 5,47 5,47 5,32

El incremento en los gastos de gobierno conjuntamente con las características de la fuente de financiamiento da como resultado evoluciones radicalmente distintas del déficit público. Como se ve en el Gráfico 5 en el escenario base, el déficit público tiende a desaparecer.

Gráfico 5 Evolución del déficit público como % del PIB

Escenarios base y meta educación

-12%

-10%

-8%

-6%

-4%

-2%

0%

2%

4%

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

basemdg2-taxmdg2-fbmdg2-db

En cambio, cuando se adopta el endeudamiento como fuente de financiamiento el déficit público se agranda y llega a una proporción del PIB insostenible. La situación es particularmente negativa en el caso en que se utilice el endeudamiento interno como fuente de financiamiento. Por otra parte, en el caso del financiamiento mediante endeudamiento externo, la deuda con agentes del exterior crecería en forma significativa, comprometiendo la solvencia del país, por lo cual tampoco parece una solución viable (ver Gráfico 6).

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Gráfico 6 Evolución de la deuda externa

Escenarios base y meta educación

0

100

200

300

400

500

600

700

800

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

basemdg2-taxmdg2-fbmdg2-db

De acuerdo a estos resultados, si se desea alcanzar la meta relativa a la educación primaria, no basta con el crecimiento del nivel de actividad a una tasa como la que se prevé en promedio para los próximos diez años. Si suponemos que el logro de la meta está directamente relacionado con el aumento en la calidad de la educación y ésta, a su vez, requiere un aumento del gasto público en esa actividad, es imprescindible adoptar una política específica al respecto. Este tipo de política impone una carga adicional sobre el sector público y no es indiferente la forma como esta carga se financia. Los resultados de las simulaciones realizadas sugieren que la forma más apropiada para financiar estas políticas sería sobre la base del sistema impositivo y no recurriendo al financiamiento externo. Este tipo de financiamiento lograría la meta educativa sin poner en riesgo el equilibrio de las cuentas públicas y con una evolución sostenible de los principales agregados macroeconómicos.

6. Análisis de resultados de las microsimulaciones

Los resultados de simulación del modelo MAMS muestran los efectos de cada política específica sobre un conjunto de variables macro y sobre las ofertas de factores y precios relativos. No obstante, el grado de agregación de los hogares no permite obtener resultados en cuanto al grado de desigualdad al interior de los grupos definidos. Para simular los efectos de las mismas políticas sobre la pobreza y desigualdad se utiliza la metodología de microsimulaciones presentada en Vos (2002). Básicamente, consiste en simular la estructura del mercado laboral que surge de los resultados de la simulación del modelo MAMS sobre los microdatos de las encuestas de hogares, para luego obtener los

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indicadores de pobreza y de distribución del ingreso que corresponden a esa nueva estructura simulada. La metodología de microsimulaciones fue aplicada a la estructura del mercado laboral existente en el año base del modelo (2005), utilizando los datos de la Encuesta Continua de Hogares (ECH) realizada por el INE, representativa de la población residente en áreas urbanas de 5000 y más habitantes. Los nuevos parámetros del mercado laboral que surgieron de las simulaciones del modelo MAMS fueron utilizados como escenario contrafáctico del mercado laboral. Mediante la repetición de un proceso aleatorio se simularon los cambios en la estructura del mercado de trabajo (se seleccionan los individuos que cambian de status/sector, etc) y luego se estimaron los indicadores de pobreza y coeficientes de Gini para cada una de las simulaciones realizadas mediante el MAMS. De esta manera, los resultados de las microsimulaciones permiten identificar las consecuencias que las políticas alternativas simuladas tendrían sobre la pobreza y desigualdad. Los efectos se simularon de manera acumulativa, donde el efecto de cada parámetro se simula sobre la base de datos contrafáctica que resulta de haber simulado el efecto anterior. El cierre del modelo MAMS es de salarios flexibles, movilidad de factores y estructura de remuneraciones por calificación y sector fija. Los efectos simulados fueron los siguientes:

• Efecto S: proporción de ocupados por sector de actividad

• Efecto W1: estructura de remuneraciones por nivel de calificación

• Efecto W2: nivel de remuneraciones promedio

• Efecto M: proporción de ocupados por nivel de calificación en cada sector

de actividad

El cuadro 9 muestra los resultados de las microsimulaciones correspondientes al escenario base. En el cuadro 10 se exponen los resultados de las microsimulaciones correspondientes de las simulaciones del alcance en 2015 del ODM 2, en los que el gobierno utiliza como medio de financiamiento de sus políticas impuestos, préstamos domésticos o préstamos externos alternativamente. Los resultados presentados muestran la incidencia de la pobreza utilizando cuatro líneas alternativas: personas con ingresos inferiores a uno y dos dólares diarios alternativamente, y personas bajo la línea de pobreza e indigencia (o pobreza extrema), utilizando la línea de pobreza oficial elaborada por el INE (INE, 2002). Como medidas de desigualdad se presentan dos coeficientes de Gini: uno de desigualdad en la distribución del ingreso per cápita de los hogares y otro de desigualdad de ingresos de los trabajadores. Las celdas en negrilla indican los casos estadísticamente significativos (considerando un intervalo de confianza del 95%) y las celdas sombreadas indican los casos estadísticamente significativos donde la pobreza o desigualdad disminuyen.

27

Cuadro 9. Valores observados y promedio de valores simulados de pobreza y desigualdad. Microsimulaciones correspondientes al escenario base

Pobreza_ 1usd (1)

Pobreza_ 2usd (2)

Pobreza (3)

Indigencia (4)

Gini_ipcf (5)

Gini_ilab (6)

Valor observado en 2005 1.405 10.172 29.389 3.501 0.441 0.517

Valor simulado en 2010 en caso de cambios en:(S) 1.427 10.189 29.389 3.525 0.439 0.517(S) + (W1) 1.370 10.635 30.971 3.563 0.452 0.536(S) + (W1) +(W2) 1.209 9.559 28.608 3.198 0.452 0.537(S) + (W1) +(W2) +(M) 1.334 9.600 28.678 3.311 0.449 0.534

Valor simulado en 2015 en caso de cambios en:(S) 1.417 10.186 29.384 3.523 0.439 0.517(S) + (W1) 1.291 10.403 30.958 3.428 0.450 0.538(S) + (W1) +(W2) 0.933 7.948 25.677 2.657 0.452 0.541(S) + (W1) +(W2) +(M) 1.120 8.214 26.107 2.889 0.450 0.540(S) Estructura de empleo según sector de actividad(W1) Estructura de remuneración(W2) Nivel de remuneración(M) Composición educativa de la población ocupadaIndicadores de Pobreza: (1) Menos de un dólar diario (2) Menos de dos dólares diarios (3) LP oficial (INE, 2002) (4) LI Oficial (INE, 2002)Indicadores de Desigualdad (5) Coeficiente de Gini para ingreso per cápita de los hogares (6) Coeficiente de Gini para ingresos laborales El Cuadro 10 muestra los resultados de las microsimulaciones para el escenario base, en el que se toman las proyecciones económicas y fiscales hasta 201520. En este caso, el escenario proyecta una mejora de todos los indicadores de pobreza en 2010 que persiste en 2015 cuando se considera el conjunto de los efectos. Al analizar los efectos por separado, se observa que los cambios en la estructura ocupacional por sector de actividad no arrojan prácticamente variaciones significativas. El efecto nivel de remuneraciones actúa disminuyendo la pobreza, mientras que las variaciones en la composición por calificación contribuyen en forma levemente negativa, aunque tiende a reducir levemente la desigualdad. Finalmente, los cambios en la estructura de remuneraciones tienden a reducir la pobreza extrema pero a incrementar la pobreza moderada y la desigualdad. En cuanto al efecto de los cambios en la composición educativa de la población ocupada, cabe mencionar que los resultados de simulación del modelo MAMS arrojan un incremento progresivo de la oferta laboral de calificación media (con ciclo básico o educación media superior completa) en todo el período considerado, que no es acompañado de igual manera por el comportamiento de la demanda. Bajo el cierre de salarios flexibles, ello arroja una caída de las remuneraciones relativas para ambos segmentos de ocupación. El aumento de la proporción de ocupados con nivel de calificación media, junto con la caída de remuneraciones relativas en dichos segmentos de la población explican que el efecto “composición por calificación” en la secuencia acumulativa sea levemente negativo en

20 Se utilizaron proyecciones de las principales variables macroeconómicas provenientes de modelos econométricos multiecuacionales elaboradas por cinve.

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términos de los indicadores de pobreza. Esta afirmación es válida para todas las microsimulaciones realizadas.21 En cuanto el efecto de las variaciones en la estructura de remuneraciones, incide positivamente sobre los indicadores de pobreza extrema el aumento relativo de las remuneraciones de los ocupados de menor nivel de calificación (donde se concentran los menores ingresos), como consecuencia de una menor oferta relativa, en el contexto del progresivo incremento educacional de la oferta de trabajo. No obstante, la caída relativa de las remuneraciones de los ocupados de calificación media tiene un impacto negativo sobre la pobreza moderada. Finalmente, el escenario base proyecta un incremento en 2010 de la desigualdad en la distribución del ingreso de los hogares y particularmente de los ingresos laborales que persiste en 2015, considerando todos los efectos. La desigualdad de ingresos laborales empeora en todos los casos en mayor medida que la desigualdad global, resultado de lo expuesto anteriormente.

Aunque se observa una mejora en todos los indicadores de pobreza, en ningún caso en este escenario se alcanzaría a cumplir con los objetivos del milenio referidos a pobreza. Considerando todos los efectos, al 2015 se prevé una reducción de la pobreza moderada de 11%, y de la extrema en un 17%, ambas inferiores a lo que se ha establecido como meta. Los resultados obtenidos para los casos de las simulaciones de alcance del ODM referido a educación (ODM 2) difieren sólo levemente de acuerdo al supuesto adoptado en cuanto la forma de financiamiento de las políticas. Efectivamente, la magnitud de los efectos simulados, tanto los positivos como los negativos, es prácticamente la misma entre los escenarios de financiamiento mediante impuestos o financiamiento doméstico, y algo más favorable en el escenario de financiamiento externo. Asimismo, los resultados difieren sólo levemente de los hallados para el escenario base.

21 Cabe tener en cuenta que al depender este resultado sustancialmente de los supuestos que se adopten acerca del cierre y segmentación del mercado de trabajo, resulta deseable realizar nuevas simulaciones adoptando otros cierres para analizar la sensibilidad de los resultados finales.

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Cuadro10. Valores observados y promedio de valores simulados de pobreza y desigualdad. Microsimulaciones correspondientes a los escenarios de alcance del ODM2, con formas alternativas de financiamiento.

Escenario Pobreza_ 1usd (1)

Pobreza_ 2usd (2) Pobreza (3) Indigencia (4) Gini_ipcf (5) Gini_ilab (6)

Valor observado en 2005 1.4051 10.1721 29.3894 3.5010 0.4409 0.5173

Alcance del ODM2 Valor simulado en 2015 en caso de cambios en:

Finaciamiento doméstico (S) 1.4229 10.2137 29.3865 3.5151 0.4387 0.5158(S) + (W1) 1.6353 12.8640 35.2714 4.4718 0.4825 0.5815(S) + (W1) +(W2) 1.0848 8.9388 27.1630 2.8756 0.4898 0.5865(S) + (W1) +(W2) +(M) 1.2631 9.2493 27.5233 3.1661 0.4887 0.5855

Alcance del ODM2Valor simulado en 2015 en caso de cambios en:

Impuestos (S) 1.4411 10.1980 29.3712 3.5362 0.4388 0.5160(S) + (W1) 1.6589 12.8767 35.2563 4.4797 0.4827 0.5819(S) + (W1) +(W2) 1.0972 8.9249 27.1644 2.9057 0.4901 0.5869(S) + (W1) +(W2) +(M) 1.2401 9.1382 27.5222 3.1422 0.4886 0.5859

Alcance del ODM2Valor simulado en 2015 en caso de cambios en:

Finaciamiento externo (S) 1.4663 10.2275 29.3331 3.5629 0.4384 0.5155(S) + (W1) 1.6571 12.7046 35.1507 4.4498 0.4810 0.5798(S) + (W1) +(W2) 1.0472 8.6491 26.5429 2.8050 0.4886 0.5851(S) + (W1) +(W2) +(M) 1.2007 8.8251 26.8155 3.0129 0.4869 0.5838

La reducción de todos los indicadores de pobreza es algo mayor en el caso de financiamiento externo. En todos los casos los coeficientes de desigualdad de ingresos de los hogares y laborales mejoran levemente si se considera solamente el efecto sector de actividad, pero empeoran sustancialmente con el resto de los efectos, incluso en mayor medida que lo que se observa en el escenario base. Ello es consecuencia de un incremento mayor del diferencial salarial de los trabajadores de mayor nivel de calificación, como consecuencia del incremento de la demanda en el sector educativo. 6. Conclusiones

Los ejercicios de simulación realizados en este trabajo indican que la de que el 99% de los niños que ingresan a la escuela primaria culminen el ciclo en el tiempo previsto está muy lejos de alcanzarse en el Uruguay, a pesar del alto nivel de escolarización de la población. Esto implica la necesidad de adoptar políticas específicas tendientes a mejorar la calidad de la educación de modo de facilitar el logro de la meta. Estas políticas indudablemente requieren mayor gasto del parte del sector público en el área específica de la educación primaria. Las simulaciones realizadas muestran que, si bien a efectos del cumplimiento de la meta es indiferente la forma como se financian estos gastos adicionales, desde el punto de vista de la economía en su conjunto, se obtiene un resultado más “sano” si se utiliza el sistema impositivo como fuente de financiamiento. El uso del endeudamiento, tanto interno como externo conduciría a niveles insostenibles del déficit del sector público y/o del grado de endeudamiento externo. Cabe destacar que en ninguno de los escenarios simulados de política, en los que se alcanza el objetivo del milenio referido a educación se logra alcanzar el ODM 1, esto es, la

30

reducción a la mitad de la proporción de personas bajo la línea de pobreza y la erradicación de la pobreza extrema.

31

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34

ANEXO ECONOMÉTRICO

Tabla A1. Logit secuencial Estimaciones máximo verosímiles para los asistentes a educación

primaria.

Number of obs = 229871Wald chi2(8) = 6459.83

Log likelihood = -82100.752 Prob > chi2 = 0.0000

primaria Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]

eq1 maeduc_22 1,2273310 .0369304 33.23 0.000 1.154948 1.299.713sexo2 1,7211930 .0371381 46.35 0.000 1.648403 1.793.982area2 0,8421926 .0306241 27.50 0.000 .7821704 .9022147mipri 0,1502847 .0149112 10.08 0.000 .1210592 .1795101difseminoc~m 0,1878774 .0072605 25.88 0.000 .1736472 .2021077lcostoprim 2,3794400 .3676086 6.47 0.000 1.658941 309.994lypcdcv 0,9865576 .02533 38.95 0.000 .9369118 1.036.203_cons -29,124050 2.372.214 -12.28 0.000 -33.77351 -244.746

eq2 maeduc_22 0,8888075 .0175698 50.59 0.000 .8543713 .9232437maeduc_23 0,6810355 .0409289 16.64 0.000 .6008163 .7612546sexo2 0,5666253 .0154803 36.60 0.000 .5362844 .5969662area2 0,3509348 .0155868 22.51 0.000 .3203852 .3814843mipri 0,2964468 .0102981 28.79 0.000 .2762629 .3166307difseminoc~m 0,025687 .0037369 6.87 0.000 .0183627 .0330113lcostocb3 3,6401670 .1675431 21.73 0.000 3.311788 3.968.545lypcdcv 0,8558949 .0132837 64.43 0.000 .8298593 .8819305_cons -34,193120 1.189.321 -28.75 0.000 -36.52415 -318.621

35

Tabla A2. Logit secuencial Estimaciones máximo verosímiles para los asistentes al ciclo básico

Number of obs = 250654Wald chi2(9) = 23317.16

Log likelihood -204704 Prob > chi2 = 0.0000

cb Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]

eq1 maeduc_22 0,3521562 .0110936 31.74 0.000 .3304131 .3738994maeduc_23 1,2051990 .0306204 39.36 0.000 1.145184 1.265.214sexo2 0,9568119 .0108181 88.45 0.000 .9356089 .978015area2 0,1271083 .010614 11.98 0.000 .1063052 .1479114utu2 -0,577242 .0129321 -44.64 0.000 -.6025884 -.5518955micb -0,0242724 .0032072 -7.57 0.000 -.0305585 -.0179864difseminoc~b 0,0256187 .0022037 11.63 0.000 .0212995 .0299379lcostocb3 1,0153860 .0699221 14.52 0.000 .8783411 1.152.431lypcdcv 0,7887207 .0087594 90.04 0.000 .7715526 .8058889_cons -12,268340 .4556669 -26.92 0.000 -13.16143 -1.137.525

eq2 maeduc_22 0,7080212 .0126182 56.11 0.000 .68329 .7327525maeduc_23 1,5187560 .0332388 45.69 0.000 1.45361 1.583.903sexo2 0,8536299 .0122844 69.49 0.000 .829553 .8777068area2 0,1610969 .0124336 12.96 0.000 .1367275 .1854662utu2 -0,536786 .0162605 -33.01 0.000 -.568656 -.504916difseminoc~b 0,0911769 .0028914 31.53 0.000 .0855098 .096844difwcalifs~b 0,0680321 .0021757 31.27 0.000 .0637677 .0722964lcostobd3 2,4619770 .2685089 9.17 0.000 1.935709 2.988.244lypcdcv 1,2877970 .0107265 120.06 0.000 1.266774 1.308.821_cons -30,595450 1.599.114 -19.13 0.000 -33.72966 -2.746.125

36

Tabla A3. Logit secuencial Estimaciones máximo verosímiles para los asistentes al

bachillerato.

Number of obs = 127610Wald chi2(9) = 18661.41

Log likelihood = -109923.67 Prob > chi2 = 0.0000

bd Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]

eq1 maeduc_22 0,5575345 .013735 40.59 0.000 .5306145 .5844545maeduc_23 1,6705870 .0268871 62.13 0.000 1.61789 1.723.285sexo2 0,7227774 .0132724 54.46 0.000 .6967639 .7487908area2 0,0260015 .0136909 1.90 0.058 -.0008321 .0528352utu2 -2,341013 .0290651 -80.54 0.000 -2.397979 -2.284.046difwcalifs~d 0,0220694 .0025597 8.62 0.000 .0170525 .0270862lcostobd3 1,4227690 .1552337 9.17 0.000 1.118517 1.727.022lypcdcv 0,7372327 .0123118 59.88 0.000 .7131021 .7613632_cons -14,24482 .9224144 -15.44 0.000 -16.05271 -1.243.692

eq2 maeduc_22 0,7815034 .0199784 39.12 0.000 .7423465 .8206603maeduc_23 0,6462083 .0285644 22.62 0.000 .5902232 .7021934sexo2 0,4572985 .0190377 24.02 0.000 .4199854 .4946116area2 -0,4302952 .0192315 -22.37 0.000 -.4679882 -.3926023utu2 -20,928550 5.359.977 -0.04 0.969 -1071.465 1.029.608difwcalifs~d 0,0219959 .0027314 8.05 0.000 .0166425 .0273493lypcdcv 0,3436607 .0173553 19.80 0.000 .3096449 .3776765_cons -3,1121370 .1621364 -19.19 0.000 -3.429919 -2.794.356