TESIS DE GRADO MAGISTER EN ECONOMIA. Vela, Grau, Diego José

Transcripción

1 PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA TESIS DE GRADO MAGISTER EN ECONOMIA Vela, Grau, Diego José Diciembre, 2014

2 PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE I N S T I T U T O D E E C O N O M I A MAGISTER EN ECONOMIA MOVILIDAD DE PROFESORES: SALARIOS Y VULNERABILIDAD Diego José Vela Grau Comisión Constanza Fosco y Tomás Rau Santiago, diciembre de 2014

3 Movilidad de profesores: salarios y vulnerabilidad * Diego Vela Grau Pontificia Universidad Católica de Chile Tesis de Magister en Economía Segundo Semestre 2014 Resumen Este trabajo estudia la movilidad de los docentes entre escuelas y fuera de la profesión, según las características de cada establecimiento e identificando las diferentes calificaciones que tienen los docentes. Los resultados son consistentes con la literatura internacional; los salarios y la vulnerabilidad del establecimiento afectan significativamente la distribución de los docentes de alta calificación en el sistema educacional chileno. Los profesores de alta calificación se concentran en los colegios que pagan mayor salario y tienen una menor vulnerabilidad. A diferencia de lo encontrado en otros países, los salarios afectarían más que la vulnerabilidad la contratación de los profesores con mayor calificación. Sin embargo, esto es distinto cuando se observa la retención de estos docentes. Los docentes de alta calificación tendrían una mayor probabilidad de dejar la profesión docente si la escuela de su último trabajo tiene una mayor vulnerabilidad, a diferencia del resto de los docentes, quienes no verían afectada negativamente su duración en el sistema. También se observa que los beneficios entregados por el establecimiento como las capacitaciones aumentan la retención de los docentes. * Diego Vela Grau, Pontificia Universidad Católica de Chile, Vicuña Mackenna 4860, Santiago, Chile. Me gustaría agradecer a Constanza Fosco y Tomás Rau por su continua guía y comentarios. Además, quiero agradecer a Raimundo Undurraga por acompañarme y sus consejos, a Felipe Arteaga, Matías Covarrubias, Paula Covarrubias, Gabriel Cruz, Juan Manuel Cruz, Nicolás Grau, Cristobal Otero, Sebastián Otero, Nicolás Muñoz, Guillermo Larraín y Mario Waissbluth por sus comentarios y sugerencias. A mi padres Patricio Vela y Josefina Grau, mis hermanos y mi polola, Fernanda Soto, por su cariño y apoyo en todo momento y, por último, a mis amigos Martín Castro, Rodrigo Echecopar, José Ignacio Garcia, Ainztane Lorca, Nicolás Marshall, José Manuel Moller, Federico Rengifo y Raimundo Rodriguez. Comentarios a djvela@uc.cl. 1

4 2 umuntu, nigumuntu, nagamuntu, que en zulú significa una persona es una persona a causa de los demás.

5 Índice 1. Introducción 4 2. Revisión de literatura y marco teórico Factores de la movilidad de los profesores Alta calificación de los profesores Estrategia empírica Contratar profesores de alta calificación Duración del docente en el último establecimiento Análisis de los datos Resultados Conclusiones e implicancias 31 3

6 1. Introducción La educación cumple un rol clave, tanto en el desarrollo de las personas como en el de los países. Por ejemplo, la evidencia muestra que más y mejor educación implica mayores ingresos y mayor expectativa de vida individual y tiene efectos positivos y significativos en las tasas de crecimiento económico a nivel agregado (Kimko y Hanushek, 2000; OECD, 2008, 2012). Al mismo tiempo, la escuela es el espacio de aprendizaje formal de los niños 1. En el proceso educativo los profesores son uno de los principales factores para el desarrollo de habilidades cognitivas y no cognitivas, y tienen una gran incidencia en los resultados de los estudiantes. Sin embargo, su impacto es heterogéneo; varía según la efectividad del profesor (Rivkin, Hanushek, y Kain, 2005; Aaronson, Barrow y Sander, 2007). En consecuencia, es importante identificar los factores que afectan la distribución de los docentes según sus calificaciones dentro del sistema educacional y fuera de él. La evidencia internacional muestra que la movilidad de los profesores entre colegios y su deserción de la profesión se relacionan directamente con las características de los docentes y de sus estudiantes (Boyd, Lankford, Loeb, y Wyckoff, 2005; Podgursky, Monroe y Watson, 2004; Clotfelter, Ladd y Vigdor, 2011). Los profesores con mayores calificaciones tienen mayores probabilidades de cambiarse de colegio y de retirarse de la profesión si trabajan en un establecimiento con estudiantes más vulnerables (Murname, Singer y Willet, 1988; Murname y Olsen, 1990; Boyd et al., 2005). De la misma forma, en Chile se observa que el nivel de calificación de los profesores está inversamente distribuido según el nivel socioeconómico de los estudiantes (Ortuzar, Flores, Milesi, Cox, 2009; Bascopé y Meckes, 2010; Cabezas, Gallego, Santelices, y Sarhi, 2011). Las diferencias en la distribución de los docentes según sus calificaciones académicas se producen a partir de la elección del primer trabajo y se van amplificando a medida que se mueven o desertan de la profesión docente (Cabezas et al., 2011). Este trabajo estudia la movilidad de los docentes entre escuelas y fuera de la profesión, según las características de cada establecimiento e identificando las diferentes calificaciones que tienen los docentes. Estudios anteriores sobre la movilidad de profesores en Chile han estimado cómo inciden atributos académicos en las dinámicas laborales de los docentes y pocos han utilizado información longitudinal. Esta investigación contribuye a la literatura de movilidad de profesores en Chile de tres maneras. En primer lugar, porque estudia cómo afectan los salarios y la composición de estudiantes en cada establecimiento la posibilidad de tener docentes de alta calificación 2. En segundo lugar, porque analiza cómo características del docente, salarios y composición de los 1 Actualmente de forma obligatoria durante 12 años en la mayor parte de los países desarrollados. La escuela puede ofrecer aprendizajes que en el hogar los niños no obtienen, especialmente si viven en entornos desaventajados (Heckman, 2008; Heckman, 2011). 2 En las tablas de este estudio los docentes de alta calificación son presentados como Profesor TOP y el resto de los docentes como No TOP. 4

7 estudiantes en cada establecimiento afectan la movilidad de los profesores (salida de la profesión y cambio de establecimiento), similar a lo realizado por Boyd et al. (2005) y Clotfelter et al., (2011). Por último, porque utiliza la trayectoria laboral de los docentes contenida en el Panel de la Encuesta Longitudinal Docente ( ), en adelante ELD, lo que permite hacer estimaciones con efectos fijos y usar el rezago de algunas variables, logrando corregir las estimaciones de sesgos de variable omitida y causalidad reversa, a diferencia de trabajos anteriores de la literatura sobre el tema (e.g. Clotfelter et al. (2011)). Para esto, se utilizan diferentes especificaciones de un modelo probit que permiten calcular la probabilidad de que un colegio tenga al menos un docente de alta calificación y a través de un modelo con efectos fijos se estima cómo inciden características del establecimiento en la proporción de docentes de alta calificación que tiene ese establecimiento. Cada modelo se estima con diferentes aproximaciones a un docente de alta calificación; estas son: altas notas de enseñanza media, alto puntaje PPA/PSU, haber egresado de una universidad selectiva y tener tres o más años de experiencia. Además, se explota el panel de la ELD para controlar por heterogeneidad de la estimación, utilizando variables rezagadas y controlando por efectos fijos que estén presentes en la estimación. También se identifican los factores significativos en la permanencia de un docente en un establecimiento, utilizando un modelo de duración proporcional de Cox aplicado a los distintos caminos que puede tomar un docente al dejar de trabajar en un establecimiento. Estos son: 1) dejar de hacer clases, ya sea para irse a otro trabajo o para dejar de trabajar, 2) dejar algún colegio particular subvencionado para irse a uno de otra dependencia o para dejar la profesión docente; 3) dejar algún colegio municipal para irse a uno de otra dependencia o para dejar la profesión docente; y 4) cambiarse de un colegio a cualquier otro. El resto de este trabajo se organiza de la siguiente forma. La sección 2 aborda el marco teórico y revisa la literatura sobre la importancia de los profesores en el proceso educativo y los estudios sobre el mercado del trabajo de los docentes y su movilidad. La sección 3 explica la estrategia empírica utilizada. La sección 4 describe los datos utilizados y analiza las estadísticas descriptivas y la sección 5 presenta los resultados principales. Por último, la sección 6 concluye. 2. Revisión de literatura y marco teórico 2.1. Factores de la movilidad de los profesores Para poder analizar la movilidad laboral de los docentes en Chile, es necesario entender las posibilidades de decisión que tiene un docente en el mercado del trabajo. Por un lado, el establecimiento es el que demanda el trabajo, decide a quién contratar y define las condiciones de contrato (salario, rol y horas de contrato principalmente) basado en la cantidad de niños a los que debe atender. Por otro lado, el docente decide su oferta sobre a cuál establecimiento 5

8 postular y una vez trabajando, puede optar por moverse de establecimiento o dejar de la labor docente. Estos procesos interactúan en los mecanismos de oferta y demanda del mercado, determinando la dotación final de profesores por establecimiento. El Fondo de Investigación y Desarrollo En Educación (FONIDE) realizado por Flores, Ortúzar, Ayala y Milesi (2014) caracteriza el proceso de selección y contrataciones de docentes en la Región Metropolitana de Chile. En este estudio los autores observan que existe un alto nivel de estratificación de postulantes a los cargos docentes. En el caso de los colegios municipales y particulares subvencionados con bajo o nulo copago postulan profesores egresados principalmente de institutos profesionales o centros de formación técnica, de origen social bajo o medio bajo. Lo contrario sucede en los colegios particulares pagados o subvencionados con alto copago, quienes tienen una mayor propensión a recibir egresados de universidades con altos niveles de acreditación. También identifican que los colegios no aplican criterios diferentes a la hora de seleccionar a quién contratar, generalmente optan por profesores egresados de universidades de más alto nivel de acreditación. La regulación laboral de los profesores es diferente para los docentes que trabajan en el sector municipal que los que trabajan en la educación particular. Por un lado, los colegios municipales son regulados por el Estatuto Docente, que pone muchas restricciones a las razones de despido y vincula fuertemente los salarios a los años de experiencia. Los colegios particulares por su parte, son regulados por el Código del Trabajo, el cual tiene una mayor flexibilidad en la fijación de salarios y en las condiciones laborales (Correa, Parro y Reyes, 2014). Correa et al. (2014) modelan esta dicotomía en la regulación laboral y encuentran que existe una autoselección negativa hacia el sector municipal de los docentes con mejores características no observables. Por su parte, Flores et al (2014) encuentran que existe un bajo flujo en la movilidad de los docentes producto de las rigideces del Estatuto Docente, pero también identifican el bajo flujo en establecimientos privados subvencionados sin copago, sugiriendo que existen otros factores que inciden en la trayectoria laboral de los docentes. Los salarios son un factor relevante en la decisión de movilidad de un profesor. Dolton y van der Klaaw (1999), a través de un modelo de duración semiparamétrico, encuentran que existe un claro vínculo entre salarios y deserción de profesores. Al igual que otros estudios, encuentran que es fundamental el salario, pero los montos ofrecidos no serían los suficientes para superar el salario de oportunidad que tendrían los profesores en otro trabajo (ver Clotfelter et al., 2011). Sin embargo, Hanushek, Kain y Rivkin (1999) consideran que los salarios tienen un modesto impacto en la movilidad de los profesores. Así también, Scafidi, Sjoquist y Stinebrickner (2006) muestran que el mayor sueldo que le puedan ofrecer en un trabajo alternativo a nuevos docentes (quienes registran las mayores tasas de deserción) no es una de las principales razones para dejar la docencia. Este estudio busca contribuir a la literatura sobre esto, al utilizar una estrategia de identificación acorde a un panel de datos, permitiendo corregir sesgos de variable omitida y causalidad reversa. También contribuye por las características particulares del contexto chileno, el cual es diferente al de los estudios anteriores, ya que los docentes chilenos son los que reciben 6

9 menores remuneraciones dentro de los países miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) (OECD 2014). Uno de los principales factores en la decisión de trabajo del profesor estaría relacionado con las características de los estudiantes del establecimiento. En este estudio es de especial interés explorar cómo afectan características socioeconómicas de los estudiantes la movilidad de los profesores. La literatura muestra que los profesores prefieren hacerles clases a los estudiantes que tengan alto rendimiento y que no pertenezcan a minorías socioeconómicas, étnicas o raciales. Boyd (2005) encuentra que los profesores prefieren estudiantes de altos resultados, incluso después de controlar por composición racial. Scafidi, Sjoquist y Stinebrickner (2007) obtienen resultados en la misma línea, concluyendo que los profesores tienen una mayor tasa de deserción cuando hacen clases a una alta proporción de estudiantes pertenecientes a minorías raciales o vulnerables. Hanushek, Kain y Rivkin (1999) concluyen que las características de los estudiantes afecta más la movilidad de los profesores que cambios en los salarios. Hanushek, Kain y Rivkin (2004), para el caso de Texas, y Clotfelter et al. (2011), para el caso de Carolina del Norte, estiman cuánto debería ser el aumento de un salario relativo para que los profesores estén dispuestos a hacer clases a minorías de raza o vulnerables. Las estimaciones concluyen que para neutralizar el aumento en la probabilidad de irse, un colegio con un 10 % más de alumnos minoritarios debería aumentar sus salarios en el orden de un 10 %. Otras características no pecuniarias pueden afectar la decisión laboral del docente. El tamaño de la clase, las horas no lectivas para preparar clases, la flexibilidad laboral y los liderazgos del establecimiento pueden afectar la decisión de trabajo del docente. Rivkin et al. (2005) encuentran que estas características no pecuniarias facilitan la obtención de resultados en los estudiantes por parte de los profesores. Posteriormente, Loeb y Beteille (2009) incorporan estos aspectos como claves, junto al salario para la decisión de oferta laboral del profesor. En particular encuentran que una mayor posibilidad de éxito en el trabajo, medido en resultados de los estudiantes, aumentaría la retención de los profesores. En el caso de los profesores con mayor calificación, los cuales se estudian en particular en este trabajo, se observa que tienden a dejar de hacer clases antes. Murnane y Olsen (1990) encuentran que profesores con mejores resultados en el Examen Nacional de Profesores (NTE, por su sigla en inglés) son más proclives a dejar de hacer clases. Lankford, Loeb y Wyckoff (2002) encuentran diferencias sustanciales en las calificaciones de los profesores a lo largo del estado de Nueva York. Estas diferencias derivan de la decisión de primer empleo y de los diferentes niveles de deserción que tienen los profesores. Podgursky et al. (2004) también llega a la misma conclusión. La comparación con los pares es algo también relevante en la decisión de los profesores de alta calificación. Feng y Sass (2008) encuentran que los docentes altamente calificados, después de un cierto periodo conociendo los resultados académicos de sus estudiantes, deciden moverse a otro establecimiento si sus pares (los docentes con los que trabajan) logran una efectividad menor que ellos en los resultados de los estudiantes. Los autores encuentran que esto también 7

10 se cumple para profesores de baja efectividad; docentes que tienen menor efectividad que sus pares optan por cambiarse de establecimiento a uno donde sus pares tengan efectividad similar a ellos. Podgursky et al. (2004) igualmente encuentran estos resultados, pero solo a nivel de los docentes con alta efectividad Alta calificación de los profesores Los profesores generan un efecto heterogéneo en los resultados de los estudiantes y es difícil relacionar este efecto con variables observables de los docentes (Rivkin et al., 2005; Aaronson et al., 2007). Sin embargo, diversos autores (ver revisión de Goldhaber, 2008) plantean que hay varias características observables del docente que se pueden relacionar con el impacto en los resultados de los alumnos, aunque solo explique una porción del efecto. En esta investigación es de interés identificar los factores que inciden en que un establecimiento tenga profesores de alta calificación y cómo las características observables de estos afectan en su movilidad. Por esto, es necesario precisar qué variables observables serán las que se relacionan con calidad docente. Existen estudios que muestran que evaluaciones de los profesores como pruebas de ingreso a la educación superior o puntajes en la licenciatura son buenos predictores de los resultados de los alumnos de estos (resumen en Goldhaber, 2008). Para el caso chileno Bravo, Falck, Gonzáles, Manzi y Peirano (2008) y Loyola (2013) utilizan los resultados de la evaluación docente y características de la formación docente para estimar correlaciones entre resultados de los profesores y estudiantes medidos a través de la prueba SIMCE. Estos estudios encuentran correlaciones positivas y un mayor efecto en las colas de la distribución. También Toledo, Puentes y Valenzuela (2010) incorporan otras características del docente como experiencia y avance curricular, encontrando una relación positiva y permanente entre estas características y los resultados académicos del alumno. Varios estudios utilizan el puntaje de la prueba de admisión a la Universidad en Estados Unidos (SAT) como variable que muestra la calidad de los docentes (Ballou y Podgursky, 1997; Figlio, 2002) 3. En estos estudios reconocen la dificultad de medir objetivamente la calidad de un profesor, pero sostienen que hay factores observables que permiten indicar la calidad del docente o, al menos, la inteligencia de este. Por eso utilizan la selectividad de la institución de educación superior y los puntajes de acceso obtenidos por los postulantes (ambas correlacionadas). Lo anterior se relaciona con lo concluido en el informe McKinsey publicado el año 2007, donde se investigó cómo hicieron los sistemas educativos con mejor desempeño del mundo 3 Los autores obtienen diferentes resultados en sus estimaciones. Por un lado, Ballou y Podgursky (1997) no encuentran relación significativa entre los cambios de salarios y características de los nuevos profesores. Por otro, Figlio (2002), quien complementa con otros datos la base empleada por Ballou y Podgursky (1997), considera que existe una relación positiva entre salarios y contratar docentes de alta calificación. 8

11 para alcanzar sus objetivos. Entre sus principales hallazgos se identificó la importancia de atraer a los mejores estudiantes a la docencia (McKinsey 2007), planteando que la calidad de un sistema educativo tiene como techo la calidad de sus docentes. En el caso chileno, son considerados los mejores estudiantes quienes obtienen los más altos puntajes en la Prueba de Selección Universitaria (PSU/PAA) y en las Notas de Enseñanza Media (NEM) 4. Los resultados de la PSU tienen una correlación positiva con los resultados de la Evaluación INICIA (MINEDUC 2013), evaluación que busca identificar los conocimientos pedagógicos y disciplinarios alcanzados por los egresados de las carreras de pedagogía. Manzi (2011) encuentra que, para un mismo estudiante, no existen diferencias estadísticamente significativas entre sus resultados PSU/PAA y sus resultados al egresar 5. Debido a la escasa evidencia nacional sobre la relación entre formación inicial docente y efectividad del desempeño docente, no se puede concluir que PSU/PAA y NEM sean buenos predictores de esta, pero sí existe evidencia sobre su relación con la calificación de los docentes al momento de su egreso de la educación superior. Con respecto a usar la experiencia como proxy para calidad docente, la literatura encuentra que ella es un buen instrumento. Profesores principiantes o sin experiencia, independientemente de sus capacidades finales, tienen menor efectividad y logran menores resultados en sus estudiantes que profesores con más años de experiencia (Rivkin et al., 2005; Goldhaber, 2008; Clotfelter et al., 2011). Para el caso chileno, Lara, Mizala y Repetto (2010) encuentran que mayor experiencia se correlaciona con mejores resultados en matemáticas y lenguaje medidos a través de la prueba SIMCE. Los estudios difieren en los años de experiencia que permiten marcar esta distinción. Considerando la literatura existente, Clotfelter et al. (2011) concluyen que, en promedio, profesores con tres o más años de experiencia son más efectivos que los demás. Los estudios que han analizado la distribución de profesores en Chile encuentran que el nivel de calificación de los docentes está desigualmente distribuido según el nivel socio económico (NSE) de los estudiantes. Ortúzar et al. (2009) analizan la distribución de algunas características de la formación inicial de profesores (FID) municipales y su relación con el desempeño docente y escolar. Encuentran que existe un ordenamiento sistemático de profesores con niveles menores de FID y desempeño docente en escuelas clasificadas como vulnerables. Por su parte, Bascopé y Meckes (2010) encuentran que profesores con mejores resultados en sus evaluaciones de conocimiento disciplinario al egreso y provenientes de universidades selectivas 6 no se distribuyen uniformemente y se ubican preferentemente en escuelas de mayor NSE y de mejores resultados en SIMCE, mientras que en las escuelas de menor NSE se ubican preferentemente los nuevos profesores de resultados menos destacados y de características socioeconómicas de 4 Desde el 2012 también se considera como mejores estudiantes a quienes tengan un alto Ranking de Notas. 5 Solo dos de las 36 instituciones estudiadas hacían una diferencia estadísticamente significativa y positiva en los conocimientos disciplinarios de sus estudiantes dados sus niveles de entrada. 6 Construyen un índice de selectividad ponderando los puntajes promedio de los ingresados a cada programa según la proporción de la matrícula del programa respecto de la matricula total de la institución. 9

12 origen semejantes a la población escolar de dichos establecimientos. Cabezas et al. (2011) utilizan la Encuesta Longitudinal Docente (ELD) para ver la trayectoria laboral de los docentes en Chile. Encuentran que profesores con menor experiencia, menores puntajes, que no estudiaron en universidades acreditadas o que estudiaron bajo modalidad diurna o algunos días a la semana tienden a trabajar en colegios más vulnerables. También observan que la concentración en colegios municipales de profesores con baja calificación se produce después de su primer trabajo. Por ello, la elección del primer trabajo sería un aspecto importante a considerar para analizar la movilidad posterior. Este estudio busca aportar a la literatura de movilidad de docentes en Chile, incorporando características del establecimiento, composición de los estudiantes, salarios y diferentes calificaciones de los docentes en la modelación de la contratación y deserción de los docentes. Por el alcance de los datos, las características de los docentes se ven limitadas a resultados en la PSU/PAA, NEM y aspectos de su formación inicial docente 7, complementándose con experiencia, género y edad de los docentes. Considerar características del docente determinadas antes de la profesión permite utilizar características exógenas del docente y no confundir el análisis con decisiones posteriores de los profesores. 3. Estrategia empírica La estrategia empírica consta de dos etapas. En primer lugar, se estudia el efecto de los salarios y la composición de estudiantes por establecimiento en la probabilidad de contratación de docentes de alta calificación. En segundo lugar, se analiza cómo características del docente, salarios y composición de estudiantes por establecimiento afectan la movilidad de los profesores (salida de la profesión y cambio de establecimiento) Contratar profesores de alta calificación En la revisión de literatura se presentó que en los establecimientos donde se concentran estudiantes de minorías sociales, étnicas y raciales existe una baja dotación de profesores de alta calificación. Así también, estos docentes son los que tienen mayores niveles de deserción, lo cual generaría efectos negativos en los resultados de los estudiantes más desaventajados. Por lo anterior, es de interés estudiar qué factores son determinantes para que un profesor de alta calificación trabaje en un establecimiento, considerando características del establecimiento y del docente. Este análisis se realiza después de obtenido el equilibrio en el mercado laboral de profesores de alta calificación, tal como sucede en cualquier mercado, es fruto de la interacción entre 7 Se tiene información sobre Evaluación Docente y resultados de la encuesta SNED para una cantidad reducida de docentes, por lo que no se pueden utilizar. 10

13 oferta y demanda de profesores. El salario y la cantidad de horas laborales contratadas es determinado a partir del equilibrio entre horas ofrecidas por los profesores y horas contratadas por los colegios. Es decir, estudiamos el resultado del proceso de matching entre el profesor y la escuela. Para poder identificar adecuadamente esto último, se deben considerar en la estimación y análisis los factores que son determinantes en la decisión del docente y del establecimiento para ofrecer y contratar determinadas horas laborales, controlando por potenciales problemas de endogeneidad o causalidad reversa. La estrategia de identificación consta de dos modelos. Primero se estima la probabilidad de que un colegio contrate al menos a un profesor de alta calificación vía un modelo probit, similar a lo realizado por Clotfelter et al. (2011). Se realizan 4 estimaciones de este modelo, una para cada definición de profesor de alta calificación. Las características utilizadas para definir a un profesor de alta calificación son: haber tenido sobre promedio 6 en sus Notas de Enseñanza Media (NEM) 8 ; resultado sobre los 630 puntos en la prueba de ingreso a la educación superior (PSU/PAA) 9 ; tres o más años de experiencia como profesor (exp) 10 y si egresó de una institución de educación superior en la que los matriculados en primer año superen en promedio los 550 puntos en su puntaje de ingreso (selec), institución que según otros estudios es catalogada como selectiva 11. La segunda estimación, realiza un modelo con efectos fijos para la proporción de profesores de alta calificación en cada colegio. Para poder controlar por potenciales endogenidades producidas por variables no observables, se incorpora en la estimación una variable dummy por cada comuna, tipo de dependencia de los establecimientos, y año, además de una variable interactiva construida a partir de las variables dummy de comuna y dummy de dependencia. Esto permite controlar por los efectos fijos a nivel de comuna y distinguir los efectos que se producen a este nivel según el tipo de dependencia. Para controlar por el tamaño del establecimiento se incorpora una variable de la cantidad de docentes por establecimiento en la muestra. Finalmente, se realiza una estimación con el rezago de las variables de vulnerabilidad del establecimiento y salario de los profesores, para controlar parte de la causalidad reversa que podría existir entre estas variables y la variable dependiente. Esto es posible gracias al panel de datos utilizado. Los errores estándar son robustos y son estimados por conglomerado (cluster) a nivel de comuna. Las ecuaciones se pueden expresar de la siguiente forma: Probabilidad de tener al menos un docente de alto nivel de calificación según el salario promedio de los profesores en el establecimiento y la vulnerabilidad del establecimiento. (Probit con efectos fijos a nivel de comuna) Prob al menos un profesor T OP j,t = α Salario Promedio del Establecimiento j,t + β Vulnerabilidad del Establecimiento j,t + ϑ Beneficios del Establecimiento j,t + δ Desempleo de la 8 Al igual que Cabezas et al. (2011). 9 Puntaje equivalente a pertenecer al 25 % superior de los puntajes de los docentes. 10 Al igual que Clotfelter et al. (2011) 11 Al igual que Cabezas et al. (2011), este criterio cataloga de selectivas aquellas universidades que en promedio superan el 30 % en la distribución del puntaje PSU a nivel nacional. 11

14 región del Establecimiento j,t + Dummy Año + Dummy Comuna + Dummy Dependencia + Dummy Comuna Dummy Dependencia + Cantidad Docentes Establecimiento + ɛ comuna Probabilidad de tener al menos un docente de alto nivel de calificación según el rezago del salario promedio de los profesores en el establecimiento y la vulnerabilidad del establecimiento. (Probit con efectos fijos a nivel de comuna) Prob al menos un profesor T OP j,t = α Salario Promedio del Establecimiento j,t 1 + β Vulnerabilidad del Establecimiento j,t 1 + ϑ Beneficios del Establecimiento j,t + δ Desempleo de la región del Establecimiento j,t + Dummy Año + Dummy Comuna + Dummy Dependencia + Dummy Comuna Dummy Dependencia + Cantidad Docentes Establecimiento + ɛ comuna, donde la unidad de análisis es el establecimiento j en el año t. La variable dependiente se define como una variable binaria, que obtiene el valor uno cuando un colegio tiene al menos un profesor de alta calificación y cero cuando el establecimiento no tiene profesores de alta calificación. Las variables que se utilizan para describir la composición del establecimiento es el nivel de vulnerabilidad del establecimiento definido por el Índice de Vulnerabilidad del Establecimiento (IVE) calculado por la JUNAEB 12. También se incorporan los beneficios entregados a los docentes en cada establecimiento, el salario promedio por establecimiento y características del mercado del trabajo, como el desempleo por región. Generalmente la principal justificación para el uso de datos de panel tiene que ver con la posibilidad de controlar por aquellas características de la unidad de análisis que son constantes en el tiempo, lo cual reduce problemas de variable omitida. Sin embargo, un adecuado uso de los datos requiere en primer lugar verificar la presencia de heterogeneidad no observable a nivel de colegios, y en caso de existir, determinar si estos responden a un modelo de efectos aleatorios o un modelo de efectos fijos. En un modelo de efectos aleatorios, la heterogeneidad no observable en su totalidad varía en el tiempo y no está correlacionada con las variables independientes incluidas en el modelo. En otras palabras, no hay problema de endogeneidad ya que las variables omitidas del modelo (la heterogeneidad no observable), las cuales están contenidas en el término de error, son ortogonales al resto de las variables independientes contenidas en el modelo. Una estimación vía mínimos cuadrados generalizados es suficiente para obtener estimadores consistentes y eficientes en este caso. En contraste, bajo el modelo de efectos fijos, las características no observables y fijas en el tiempo están correlacionadas con el término de error, y por tanto controlar por ellas es condición necesaria para evitar omisión de variables relevantes y en efecto obtener estimadores consistentes en el modelo. 12 El índice cambió su forma de medición de la vulnerabilidad el año Para asegurar que los datos sean comparables, se estandarizó año a año este índice. La fórmula aplicada fue: IV E i,t = (IV E i,t IV E t )/σ IV E. 12

15 El test estándar para determinar si hay presencia de heterogeneidad no observable en el modelo es el Lagrange multiplier test de Breusch-Pagan. En caso de verificar la presencia de heterogeneidad no observable en el modelo, el test estándar para determinar si el uso correcto de los datos sigue un modelo de efectos aleatorios o un modelo de efectos fijos, es el test de Hausman, el cual básicamente compara los coeficientes de un modelo de mínimos cuadrados generalizados (efectos aleatorios) con los coeficientes de un modelo de mínimos cuadrados ordinarios (controlando por efectos fijos), y verifica si en conjunto son significativamente distintos o no. Si rechazamos la hipótesis nula de igualdad en los coeficientes de cada modelo entonces estamos en presencia de un modelo de efectos fijos. Siguiendo esta lógica, se estima una regresión lineal de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MICO) para la proporción de profesores de alta calificación en cada colegio (ver sección resultados). La variable dependiente de la estimación se obtiene del promedio de docentes de alta calificación en cada establecimiento de la muestra. Las variables independientes son las mismas utilizadas para el modelo probit presentado anteriormente, utilizando el rezago del salario promedio de los docentes a nivel de establecimiento y la vulnerabilidad del establecimiento. Los errores estándar son robustos y estimados por conglomerado (cluster) a nivel de comuna. Las ecuaciones se pueden expresar de la siguiente forma: Proporción promedio de docentes de alto nivel de calificación según el rezago del salario promedio de los profesores en el establecimiento y la vulnerabilidad del establecimiento. Proporción profesores TOP j,t = α Salario Promedio del Establecimiento j,t 1 + β Vulnerabilidad del Establecimiento j,t 1 + ϑ Beneficios del Establecimiento j,t + δ Desempleo de la región del Establecimiento j,t + Dummy Año + Dummy Comuna + Dummy Dependencia + Dummy Comuna Dummy Dependencia + ɛ comuna 3.2. Duración del docente en el último establecimiento La dotación de profesores en cada escuela se ve afectada por los nuevos docentes que llegan y por la salida de los docentes que estaban en la escuela. Un docente puede dejar un colegio para cambiarse a otro o puede optar salir de la labor docente temporal o permanentemente. Identificar los factores que más inciden en estas distintas decisiones de salida por parte del docente es relevante para entender las causas y las dinámicas de la inequitativa distribución de docentes en el sistema. Se modela la decisión de duración en el establecimiento de cada profesor para cuatro casos, los cuales son los siguientes: 1) dejar de hacer clases, ya sea para irse a otro trabajo o para dejar la fuerza laboral (inactivo); 2) dejar de hacer clases en un colegio particular subvencionado, ya sea para cambiarse a un colegio de otra dependencia, para dejar la fuerza laboral o para dejar la profesión docente; 3) dejar de hacer clases en un colegio municipal, ya sea para cambiarse a un colegio de otra dependencia, para dejar la fuerza laboral o para dejar la profesión docente 13

16 y 4) cambiarse de un colegio a cualquier otro. La base analiza la decisión año a año, por lo que es un panel en tiempo discreto entre los años 2003 y Esto no debería constituir un problema, ya que la mayoría de las decisiones de empleo se toman a final de un año. Para modelar la decisión de movilidad del profesor se utiliza un modelo de duración, donde se estima la probabilidad de salida (hazard rate) basado en el modelo empleado por Clotfelter et al. (2011) 13, el cual es una especificación semiparamétrica independiente de la función hazard base. Su expresión es la siguiente: Probabilidad de salida de la escuela (movilidad) según características del docente, salarios y composición de los estudiantes en cada establecimiento. (Duración / Hazard Model) λ i (t j ) = λ 0i (t j )e (Xβ+µ i), donde la hazard rate λ i (t j ) es la probabilidad de que un período de enseñanza tenga la salida i en el año t j, la cual es condicional a diferentes especificaciones para cada tipo de salida: la salida 1) dejar de hacer clases, es condicional a que el profesor no haya dejado de hacer clases antes de ese período; la salida 2) dejar de hacer clases en un colegio particular subvencionado, es condicional a que el profesor haga clases en algún colegio particular subvencionado antes de ese período y no haya dejado de hacer clases antes de ese período; la salida 3) dejar de hacer clases en un colegio municipal, es condicional a que el profesor haga clases en algún colegio municipal antes de ese período y no haya dejado de hacer clases antes de ese período, y finalmente, la salida 4) cambiarse de un colegio a cualquier otro, es condicional a que el profesor no haya dejado de hacer clases en un su colegio antes de ese período. La hazard base es λ 0i (t j ) y X es la matriz donde se incorporan las características del docente i, su calificación, las característica del establecimiento j donde enseñaba el docente i, salarios, variables del mercado del trabajo y nivel de vulnerabilidad del establecimiento. Para cada caso no se consideran las observaciones que están censuradas por la izquierda, es decir, los periodos para cada profesor en los que no se sabe cuántos años llevaba en el establecimiento antes del año En caso de los datos censurados por la derecha (las observaciones donde no se sabe qué pasa después del año 2009) no son problema para la estimación de un modelo proporcional de Cox. 4. Análisis de los datos Los datos utilizados en esta investigación provienen del FONIDE Factores Correlacionados con las Trayectorias Laborales de Docentes en Chile, con Especial Énfasis en sus Atributos 13 Utilizan como base el modelo hazard proporcional de Cox. Ver Cox (1972) y Cox Oakes (1984). 14

17 Tabla 1: Estadísticas descriptivas (1) (2) (3) (4) (5) N Promedio ds min max Características del docente Alta PSU 35, NEM alto 40, Universidad selectiva 26, Profesor con alta experiencia 40, Características del establecimiento y mercado del trabajo IVE estandarizado por año 20, e ln del salario 33, % de desempleo en la región 40, Beneficios Almuerzo 39, Tuición 39, Establecimiento ofrece capacitación 39, Seguro salud 39, Otro beneficio 39, Movilidad de profesores Cambio de colegio 34, Salida desde part. subv 12, Salida desde municipal 13, Salida de profesión 34, Matrícula/Copago/Colegiatura hijos Académicos desarrollado por Cabezas et al. (2011). Esta base fue construida a partir de la Encuesta Longitudinal Docente (ELD) realizada por el Centro de Microdatos de la Universidad de Chile entre los años 2003 y Asimismo, se incorporan datos sobre empleo del Instituto Nacional de Estadísticas de Chile (INE) entre los años 2003 y La ELD está basada en una muestra representativa de docentes de los distintos niveles de enseñanza y distintas dependencias administrativas de los establecimientos educacionales en los que se desempeñan. Incorpora información de corte transversal de las características personales de los docentes, su formación inicial, perfeccionamiento o capacitaciones, información detallada sobre su historia laboral, características del establecimiento donde se desempeñan de forma principal, satisfacción laboral, características socioeconómicas de sus hogares, entre otras variables. Las variables utilizadas en este estudio son presentadas en la Tabla 1. La ELD está compuesta por dos grupos de docentes: el primero, del año 2005, compuesto por docentes y el segundo, del año 2009, compuesto por los docentes entrevistados el 2005 más nuevos docentes, quienes se insertan por primera vez en el sistema laboral edu- 15

18 cacional desde el año 2003 hasta el En la Tabla 1 se muestra la cantidad de observaciones que cuentan con información, el promedio de las variables, su desviación estándar, mínimo y máximo de cada variable que presentan las características del establecimiento, el mercado del trabajo de la región, los beneficios entregados por el establecimiento y las decisiones de movilidad de los docentes. El diseño muestral de la ELD fue estratificado según los siguientes criterios: i) docentes que estaban en la base de datos el año 1995, y aquellos que ingresaron posteriormente a esa fecha; ii) nivel educacional en que se desempeña el docente (educación de párvulos, básica, media científico-humanista y media técnico-profesional; iii) dependencia administrativa del establecimiento principal en el que se desempeñaba el docente (municipal, particular subvencionado y particular pagado). El tamaño muestral de cada estrato está determinado de manera de tener suficiente poder estadístico como para realizar comparaciones válidas entre estratos. Producto de que la distribución de la base panel no es proporcional entre estratos, habiendo poco balance en la distribución de los docentes según distintos niveles y dependencias (se utiliza Simple Random Sampling), el análisis descriptivo de los datos debe realizarse considerando los factores de expansión, con el objetivo de devolver a cada entrevistado su propio peso dentro del universo de docentes en el que fue sorteado (Cabezas et al., 2011). Entre los encuestados el año 2005 y su seguimiento el año 2009 existe una atrición de un 23 %. Esta se da principalmente en los docentes de la Cuarta Región 14, razón por la cual se modifican los factores de expansión para el año Adicional a esto, un cuarto de los docentes seleccionados para ser entrevistados el año 2005 no se encontraron trabajando, por lo que la encuesta fue aplicada a docentes de reemplazo. Esta pérdida no aleatoria de datos es relevante a considerar en la interpretación de los resultados. La base de la ELD fue complementada con información anual desde 2003 hasta 2009, del NSE del establecimiento, resultados SIMCE promedio para diferentes niveles (4to, 8avo y 2do Medio), datos de vulnerabilidad, resultados de la encuesta SNED, datos JEC, matrícula total y por curso, y valor financiamiento compartido (Cabezas et al., 2011). De esta forma, se puede utilizar información sobre características del establecimiento y del docente que son relevantes para este estudio. Los principales problemas y limitaciones con las que cuenta esta base son los porcentajes de atrición de los docentes, el registro autorreportado (y no completo) de la historia laboral de los docentes y el hecho de que no se tiene registro de información previa al año 2003 de la historia laboral de los docentes, por lo que no podemos diferenciar si un docente el año 2003 está en su segundo o sexto año de trabajo. A continuación se presenta gráficamente la distribución de docentes de alta calificación según los colegios ordenados por nivel de vulnerabilidad. En las Figuras 1 y 2 se observa que la 14 Justificada por el Centro de Microdatos por la cantidad de huelgas y difícil seguimiento de docentes en la región. 16

19 mayor proporción de profesores más calificados - medidos por NEM y PSU/PAA - se concentra en los establecimientos con menor índice de vulnerabilidad. Existe una desigual distribución de características de los profesores según nivel socioeconómico, donde el nivel de calificación de los profesores está inversamente distribuido según el nivel socioeconómico de los estudiantes. Los resultados para estos docentes de alta calificación son consistentes y similares con lo encontrado en Chile por Ortuzar et al. (2009), Bascopé y Meckes (2010) y Cabezas et al. (2011) y por Clotfelter et al. (2011) para el caso de Carolina del Norte en Estados Unidos. Figura 1: Porcentaje de profesores TOP (NEM) según vulnerabilidad Porcentaje de Profesores TOP (NEM) Veintil IVE según RBD Profe_TOP_NEM Fitted values 17

20 Figura 2: Porcentaje de profesores TOP (PSU/PAA) según vulnerabilidad Porcentaje de Profesores TOP (PSU/PAA) Veintil IVE según RBD Profe_TOP_PSU Fitted values La distribución de profesores según sus características en los distintos tipos de dependencia para el año 2009 es presentada en la Tabla Se observa que la mayor cantidad de profesores mejor calificados se concentra en los colegios de dependencia particular pagada. En estos colegios es donde existen menores índices de vulnerabilidad y mayor NSE. Un 16 % de los profesores de los colegios municipales tuvieron sobre 630 puntos en su PSU/PAA y tienen, en promedio, 7 años más de experiencia que los docentes de las otras dependencias. Esto último se puede deber a la menor movilidad de profesores que genera el Estatuto Docente, al aumentar las barreras de salida de los docentes. Tabla 2: Características de los profesores por dependencia, año 2009 Dependencia Profesores Municipal Particular subvencionada Particular pagada Alta PSU 16,33 % 23,51 % 45,55 % Alta NEM 19,14 % 28,23 % 34,13 % Universidad selectiva 27,33 % 20,98 % 38,87 % Experiencia 24,26 años 15,84 años 17,61 años En la Figura 3 se presentan los niveles de deserción de profesores ordenados por el índice de vulnerabilidad de los colegios 16, distinguiendo entre profesores de alta calificación (definida por 15 No se consideran dentro del total a los docentes seleccionados en la muestra que no impartieron clases en los años de la encuesta (entre 2003 y 2009). 16 Se toman los datos en 2007, a diferencia del análisis por tipo de depenencia que utiliza los datos del 18

21 alta PSU/PAA) y el resto de los docentes. Consistente con Hanushek et al. (1999), Boyd et al. (2005) y Scafidi et al. (2007), se encuentra que a mayor vulnerabilidad, mayor es la deserción de profesores. Es interesante contrastar las diferencias en las salidas del sistema entre los profesores de alta calificación y el resto de los docentes. Para el caso de los profesores de alta calificación se observa que mayor vulnerabilidad genera una mayor salida, pero para el caso del resto de los docentes no es claro el efecto. Figura 3: Porcentaje de salida de profesores TOP vs No TOP, año 2007 Porcentaje de Salida Profesores (PSU/PAA) Nueve Cuantiles de IVE según RBD Salida_TOP_PSUnueve Salida_NO_PSUnueve Fitted values Fitted values 5. Resultados En la Tabla 3 se presentan las probabilidades de que un colegio tenga al menos un profesor de alta calificación, controlando por la cantidad de docentes por establecimiento que tiene la muestra, por comuna, dependencia y año, además de una variable interactiva construida a partir de las variables dummy de comuna y dummy de dependencia. En cada columna se presentan los resultados para cada uno de los cuatro criterios de un docente de alta calificación. Se estima cómo la vulnerabilidad de un establecimiento y el salario promedio de los profesores por colegio afecta la dotación de profesores de alta calificación en cada colegio. Un docente de alta calificación tiene una mayor posibilidad de escoger un salario más alto o un contexto menos vulnerable para educar (Scafidi et al., 2007), lo que refleja la existencia de causalidad reversa en la estimación. Para intentar controlarla, se realizan estimaciones utilizando año Esto es porque para el año 2007 existe mayor número de datos con salida de la profesión docente. También fue necesario usar 9 cuantiles y no 20 debido a que existen pocos datos de salida, por lo con veinte cuantiles quedarían algunos veintiles sin datos de salida para ser graficados. 19

22 los rezagos de las variables del salario promedio de los profesores por colegio y del nivel de vulnerabilidad. Los resultados se presentan en la Tabla 4. Los resultados del modelo probit permiten identificar el signo del efecto y si cada factor es significativo, pero no la magnitud en el efecto de cada uno. En las Tablas 3 y 4 se observa que un mayor salario aumenta la posibilidad de tener un profesor de alta calificación, siendo este resultado significativo para la mitad de las especificaciones en cada tabla. La vulnerabilidad del establecimiento se relaciona negativamente con la posibilidad de tener al menos un docente de alta calificación, esto es significativo para la mayoría de las especificaciones de la estimación presentada en la Tabla 4. El signo de los coeficientes corresponde a lo esperado, lo que implicaría que a un colegio con alta vulnerabilidad le es más difícil contratar profesores de alta calificación, pero pagar sueldos más altos ayudaría a lograr ese objetivo. Para el caso de profesores de alta calificación, definida por la alta experiencia de los docentes, se produce una reducción considerable de las observaciones debido a que el 68 % de las comunas no tiene ningún colegio de la muestra con profesores que tengan menos de tres años de experiencia, por lo que al controlar por comunas y no tener variabilidad en la variable dependiente, estas observaciones no se consideran en la estimación. Los resultados presentados en la Tabla 3 para esta definición de alta calificación encuentran que los beneficios de tuición y las capacitaciones ofrecidas por el colegio se relacionan positivamente con la probabilidad de que exista al menos un profesor de alta calificación en el colegio. El resto de los beneficios no tendrían un impacto significativo en esto. La variable desempleo en la región se relaciona positivamente con esta probabilidad en ambas estimaciones cuando un docente es definido de alta calificación por su alta experiencia, lo que mostraría que un mayor desempleo le hace más fácil a una escuela atraer docentes de alta experiencia. 20