Exclusión social: la exclusión educativa en su primer nivel

Diversos autores utilizan el término exclusión para referirse a situaciones de desigualdad social o pobreza. Sin embargo, pobreza, desigualdad y exclusión social son fenómenos distintos, con causas y consecuencias diferentes para la sociedad (^{Ibáñez Martín, 2018}).

El proceso excluyente es considerado por algunos investigadores como una condición dicotómica de la sociedad, existiendo individuos incluidos y excluidos (^{Tezanos, 1999}; ^{Lipton et al., 1998}), mientras que otros autores consideran que existen situaciones intermedias con privaciones en diferentes esferas y con distinta intensidad (^{Atkinson y Hills, 1998}; ^{Golovanevsky, 2003}; ^{Kristensen, 1995}; ^{BID, 2007}).

La exclusión se puede decir que es un fenómeno multidimensional. Las esferas que intervienen son diversas y depende de lo que es "relevante" para que un individuo desarrolle su vida en una sociedad y tiempo determinado (^{Comisión de las Comunidades Europeas, 1992}; ^{Atkinson y Hills, 1998}; ^{Burchardt, 1998}). No obstante, existe disenso respecto a la importancia de cada esfera en la conformación de procesos excluyentes. Así, algunos autores consideran que todas las dimensiones cumplen un rol protagónico (^{Burchardt et al., 1999}); mientras que otros destacan una única dimensión: la económica (^{Minujin, 1999}; ^{Castells, 2001}); la laboral (^{Comisión de las Comunidades Europeas, 1992}, ²⁰⁰⁰; ^{Kessler, 2014}); la política (^{Silver, 1994}; ^{Berghman, 1995}; ^{Marshall, 1964}); o bien la participación ciudadana (^{Fabre, 2000}; ^{Atkinson y Hills, 1998}).

El trabajo opta por definir el fenómeno de exclusión con base en lo que ^{Kessler (2011)} denomina una concepción pluralista. Esto implica la multidi-mensionalidad y, a su vez, la existencia de matices de exclusión. ^{Estivill (2003)} expresa que la detección de éstos es relevante porque las medidas de acción que deben realizarse sobre los grupos son distintas, de lo contrario podrían existir efectos perversos.

Siguiendo a ^{Ibáñez Martín (2018)}, se considera que la educación es una de las dimensiones centrales en la explicación de los procesos de exclusión social. Algunos autores destacan que el grado de educación es determinante del desempeño del resto de las dimensiones (^{Rama, 1983}; ^{Vitello y Mithaug, 1998}; ^{Rivero, 1999}; ^{Látas, 2002}; ^{Brugué et al., 2002}; ^{Blanco, 2006}; ^{Sarrionandia, 2006}; ^{Hopenhayn, 2008}; ^{De la Puente, 2009}; ^{Kessler, 2011}; ^{Sánchez, 2012}; ^{Ibáñez Martín, 2015}) y la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) define a la inclusión educativa como el proceso que permite identificar y responder a la diversidad de las necesidades de todos los estudiantes. Así, la inclusión educativa involucra cambios con una visión común que incluye a los individuos del rango de edad apropiado y la convicción de que es la responsabilidad del sistema educar a todos (^{UNESCO, 2006}). Según ^{Narodowski (2008)}, incluir significa reunir los esfuerzos de distintos sectores de la sociedad para brindar una educación sensible a las necesidades específicas de cada uno, compensando las desigualdades y facilitando el acceso, la permanencia y el progreso a quienes más lo necesiten.

Así, la inclusión educativa no es una cuestión dicotómica: mientras que el primer grado de inclusión se refiere al acceso y puede definirse de ese modo, el resto representa cuestiones de calidad, retraso y logros, entre otros aspectos, que se definen a partir de grados (^{Terigi et al., 2010}; ^{Morresi et al., 2017}).

La exclusión educativa en su grado original: antecedentes en Argentina

Diversas investigaciones han estudiado los determinantes de la asistencia escolar de nivel medio en Argentina. ^{Sosa y Marchionni (1999)} analizan el tema utilizando datos de la EPH del año 2006 de los aglomerados Gran Buenos Aires, La Plata y Mendoza en 1997 y destacan que el ingreso, la educación de los padres (en especial de la madre) y la estructura familiar afectan de manera importante la asistencia.

Por su parte, ^{Bertranou (2001)} a partir de la Encuesta de Desarrollo Social investiga y encuentra que la probabilidad de asistencia aumenta con el ingreso, la educación de los padres (más con la de la madre) y el género femenino. Resultado encontrado también por ^{Miranda (2010)}, quien analiza la relación entre el género y la asistencia a la escuela secundaria con base en datos del Censo Nacional de Población y Vivienda 2001 y de la EPH del año 2006. Asimismo, ^{Bertranou (2001)} destaca que la probabilidad de asistencia se reduce con la cantidad de hermanos, el hecho de que la cabeza de hogar sea mujer y la incorporación de los jóvenes al mercado laboral; mientras que ^{Sosa y Marchionni (1999)} y ^{De Vos (2001)} encuentran que dicha probabilidad es mayor para quienes habitan hogares con ambos padres y casados.

^{Gasparini (2001)} analiza la injusticia generada en la desigualdad de resultados vinculada a factores inaceptables, como el género y el ingreso. Para ello, a partir de datos de la EPH del año 2006, se concentra en el caso de la asistencia escolar de nivel medio en Gran Buenos Aires y otras ciudades de Argentina.

^{Cerrutti y Binstok (2004)} estudian el abandono escolar de jóvenes entre 15 a 19 años con base en datos de la Encuesta de Desarrollo Social de 1997, y concluyen que los principales determinantes son: el clima educativo del hogar (efecto negativo), la estructura familiar (efecto negativo de estar ambos padres presentes), la cantidad de hermanos (efecto positivo), la presencia de niños pequeños (efecto positivo) y existencia de Necesidades Básicas Insatisfechas (NBI) (efecto positivo).

Mientras que ^{Groisman y Calero (2010)} y ^{Groisman (2011)} analizan los determinantes de la escolarización y la participación laboral en Argentina para jóvenes entre 15 y 18 años. Los autores encuentran que la probabilidad de asistencia a nivel medio es menor para los varones, para quienes no residen con sus padres, así como para quienes están más cerca de la adultez y para quienes viven en hogares pobres, monoparentales o con mayor cantidad de miembros (más si son niños pequeños). También destacan que la probabilidad de permanecer en la escuela es mayor para jóvenes que habitan hogares con un miembro ocupado formal. ^{Paz y Cid (2012)} también encuentran que la asistencia se relaciona positivamente con ser mujer y el clima educativo del hogar; y negativamente con la edad, con el hecho de que el jefe del hogar se encuentre desempleado o tenga trabajo informal, con la cantidad de miembros y con el número promedio de privaciones.

Recientemente, ^{Formichella y Krüger (2019)} y ^{Alderete et al. (2017)} investigan acerca del acceso a la escolarización y las condiciones de educabilidad de adolescentes habitantes de barrios vulnerables de la ciudad de Bahía Blanca. Las primeras autoras proponen un estudio de clústeres y encuentran que los hogares con presencia de ambos padres o con jefa de hogar son favorables para la educación de sus adolescentes. También, hallan que el tipo de actividades que se realizan en las familia son relevantes: el no abandono se vincula con mayor frecuencia a actividades deportivas, de lectura o culturales; mientras que se asocia negativamente con mayor frecuencia a el uso de Internet, el jugar a videojuegos o mirar televisión. Las segundas investigadoras encuentran que ser mujer, usar Internet y poseer un mayor clima educativo en el hogar aumentan las posibilidades de acceso; mientras que habitar un hogar con NBI o ser mayor en edad las disminuyen. Los resultados encontrados para la población de barrios vulnerables no difieren de los reportados en otras investigaciones que han analizado la cuestión de la asistencia escolar en la población urbana total (vulnerable y no vulnerable).

Con la presente investigación se pretende contrastar lo hallado en los últimos trabajos antes mencionados, por ejemplo, que las variables que afectan la asistencia escolar en contextos de privaciones multidimensionales coinciden con las que lo hacen en contextos globales. Sin embargo, incorpora dos novedades, por un lado, se plantea un modelo idéntico para la muestra de la población total urbana nacional y para la correspondiente a los barrios vulne rables analizados, lo cual hace que las conclusiones sean más robustas; por otra parte, se incorpora el análisis a nivel de aglomerado urbano, considerando en específico en el que están insertos los barrios en cuestión. Esto último permite estudiar los determinantes de la asistencia en dos poblaciones que comparten las condiciones generales vinculadas a su zona geográfica, evitando los sesgos que pudieran existir al trabajar con la población a nivel nacional sin controlar por las características locales.

Metodología de estimación: modelo de regresión logística

Las situaciones o problemas reales caracterizados a través de variables categóricas, incumpliendo con la condición de continuidad, pueden analizarse y estimarse a partir de modelos de regresión logística (^{Williams, 2006}). El problema abordado en el presente trabajo cumple con dicho requerimiento, puesto que el foco de análisis es el primer grado de exclusión educativa (acceso).

El objetivo principal de los modelos logísticos es estimar la probabilidad de que un evento suceda a partir de determinadas variables explicativas (^{Liao, 1994}). Permiten conocer el sentido, en caso de existir, de la relación entre éstas y el suceso a explicar (^{Velasco, 1996}).

Los modelos logísticos suponen que el logaritmo de la razón de probabilidades está linealmente relacionado con las variables regresoras, principal diferencia con el modelo de probabilidad lineal¹ (^{Gujarati y Porter, 2009}). El modelo puede expresarse a partir de la siguiente forma funcional:

Donde los parámetros que acompañan a las variables explicativas son estimados a través de máxima verosimilitud y p _i es la probabilidad de que el evento bajo interés suceda.

Aquí, resulta adecuado aplicar modelos logit para estimar el efecto de las características familiares e individuales sobre la exclusión en el sistema educativo. Así, la variable dependiente que se denomina Asistencia es dicotómica, toma valor 1 si el alumno asiste a un centro educativo y 0 en caso contrario.

La interpretación de los modelos de regresión logística es difícil debido a que los estimadores indican la variación de la razón de probabilidades ante un cambio en las variables explicativas (^{Gujarati y Porter, 2009}). Como señalan ^{Pindyck y Rubinfeld (1998)}, el efecto de cada variable individual depende de su valor inicial y del valor que toman las demás variables explicativas incorporadas al modelo.

En función del objetivo de este trabajo, los regresores de mayor interés son los vinculados al nivel socioeconómico del hogar como: nivel de ingresos, estatus ocupacional y clima educativo. Sin embargo, dado que pueden existir otros factores que afecten al mismo momento a la variable dependiente no sería correcto, desde el punto de vista estadístico, omitir otras variables que la evidencia previa y la teoría muestran como determinantes. Si dicha omisión se realizara el efecto de estas variables podría quedar incluido (erróneamente) dentro de aquel que se vincula a las variables centrales del estudio. De esta manera, son incorporadas sobre todo para controlar sesgos de tipo estadístico (^{Wooldridge, 2010}).

Los modelos logísticos son estimados para la muestra restringida² de la EPH para todos los aglomerados de Argentina y para la muestra correspondiente a los tres barrios vulnerables de la ciudad de Bahía Blanca que fueron estudiados el marco del mencionado PDTS. En el caso de la submuestra de la EPH correspondiente al aglomerado Bahía Blanca-Cerri, no es factible estimar modelos de tipo logístico, debido al acotado número de observaciones que se obtienen al restringir la muestra por grupo etario y la escasa variabilidad de las variables en ese subconjunto.

Como estrategia alternativa se estima un modelo Tobit, debido a que la distribución de la variable dependiente se encuentra altamente concentrada en la cola izquierda de la distribución y se reconoce su bondad de ajuste ante estas situaciones y muestras pequeñas (^{Jiménez Zambrano, 2005}). Sin embargo, el modelo no converge por falta de observaciones. Entonces, con fines descriptivos, se aplican test de correlación entre la variable dependiente y las explicativas trabajadas en los modelos logísticos estimados para las otras dos poblaciones, con fin de poder comparar las tres poblaciones objetivo del trabajo.

De nuevo, la cantidad de observaciones delimita el test posible de aplicar. En este caso, la correlación es analizada a partir del coeficiente tau-b de Kendalls's, siendo una segunda opción a la correlación de Spearman. Dicho coeficiente se comporta mejor que Chi ² en muestras pequeñas.

Variables

Para los análisis propuestos se utilizan variables relativas a características individuales de los alumnos y de los hogares que provienen. A continuación, se describen. En el Cuadro 1 se presentan las estadísticas descriptivas.

Variables individuales

Variables familiares

Datos

Los datos utilizados provienen de dos fuentes de información. Para el caso de Argentina y del aglomerado Bahía Blanca-Cerri se toma la EPH, mientras que para el caso de la población vulnerable se toma información proveniente del relevamiento propio.

La EPH es un programa nacional de Argentina dedicado a producir de manera sistemática y continua indicadores socioeconómicos y demográficos. Es llevado a cabo por el INDEC, actualmente cubre 31 aglomerados urbanos y sólo uno urbano-rural, así su representatividad se vincula exclusivamente al sector urbano (^{INDEC, 2003}). Si bien sería interesante poder incluir el sector rural, en Argentina no hay bases de microdatos anuales disponibles que permitan realizar el análisis.

En la construcción de la muestra de los hogares a encuestar por la EPH se aplican técnicas estadísticas muy rigurosas que hacen posible que se obtengan datos con precisión. La muestra de los hogares a encuestar por la EPH incluye 25 mil hogares por trimestre, lo cual implica 100 mil hogares al año, ya que la muestra tiene representatividad a nivel de cada aglomerado y también a nivel nacional (^{INDEC, 2003}).

El proyecto en el cual se enmarca el relevamiento propio tiene por objetivo elaborar un plan estratégico para la ONG "Red de Voluntarios por una Infancia Mejor", la cual desarrolla tareas de intervención con el fin de promocionar los derechos de la infancia y de la adolescencia. Así, el PDTS se orienta a realizar un aporte con el fin de mejorar las intervenciones de la ong vinculadas a la educación en tres de los barrios periféricos en los que trabaja.

El relevamiento consistió en la realización de encuestas a los hogares de los barrios "Stella Maris", "Nueve de Noviembre" y "Cabré More". Dado que estos barrios pertenecen a la localidad de Bahía Blanca, se ponderó in teresante comparar su situación con la de la ciudad que los alberga y con el total del país. Para que la comparación no se viera afectada por sesgos provenientes del periodo de referencia considerado o de la época del año calendario analizada, se tomaron datos del segundo trimestre de 2016 (el cual incluye el mes de abril de 2016, tiempo en que se llevó a cabo el relevamiento en el marco del PDTS).

La encuesta a hogares realizada por medio del PDTS se basó en dos formularios: uno referido al hogar y la vivienda, y otro individual, aplicado a todos los miembros de entre 3 y 18 años enfocado en conocer cuestiones vinculadas a su educación. La muestra se construyó en un proceso de dos etapas y usando un probabilístico de manzanas y hogares; a partir de la misma se relevaron 381 hogares que contaban con 1 459 personas. De tal manera que la muestra resultó representativa de la totalidad de la población de los tres barrios periféricos.

Resultados para Argentina

A partir de la muestra utilizada, la EPH del segundo trimestre de 2016, se obtuvo que 93% de la población objetivo (individuos entre 12 y 18 años) participa del sistema educativo formal. En el Cuadro 2 pueden observarse los resultados provenientes de la regresión econométrica utilizada.

Ciertas variables explicativas de la probabilidad de asistencia son estadísticamente significativas y otras no. Entre las primeras, la mayoría posee una incidencia negativa en las probabilidades de asistir, coincidiendo con lo esperado de acuerdo con la teoría y la evidencia previa.

Se observa que a mayor edad menor es la probabilidad de asistencia. Esto es de esperarse debido al mayor costo de oportunidad que representa la asis tencia escolar -en desmedro de la incorporación al mercado laboral- de adolescentes próximos a cumplir 18 años, en relación con adolescentes menores. Si bien la presión por colaborar con la economía del hogar puede existir en diferentes edades, a medida que los individuos crecen aumentan sus posibili dades de generar ingresos y, de este modo, el costo de oportunidad de destinar tiempo a estudiar es mayor. Aunque en algunos casos podrá evidenciarse la compatibilización de ambas actividades (estudio y trabajo), lo que muestra el efecto de esta variable es que en su mayoría no será así, provocando un efecto negativo sobre la variable dependiente; en clara coincidencia con lo hallado por ^{Paz y Cid (2012)} y por ^{Alderete et al. (2017)}.

De igual forma, las mujeres poseen mayores probabilidades de asistencia que los hombres. Los varones suelen insertarse con mayor facilidad y mejores salarios en el mercado laboral, lo cual aumenta el costo de oportunidad de estudiar. Esto concuerda con lo encontrado por ^{Paz y Cid (2012)}, quienes afirman que entre 2003 y 2009 los varones asistieron menos a la escuela que las mujeres debido a su condición laboral. Asimismo, ^{Bertranou (2001)}, ^{Miranda (2010)}, ^{Groisman y Calero (2010)}, ^{Groisman (2011)} y ^{Alderete et al. (2017)} obtienen idéntico resultado en relación con el género.

Respecto a la estructura familiar, al igual que ^{Sosa y Marchioni (1999)}, ^{De Vos (2001)} y ^{Formichella et al. (2017)}, encuentran que pertenecer a hogares monoparentales tiene una incidencia negativa. Esto también puede fundarse en un mayor costo de oportunidad de asistir a la escuela: por un lado, ^{Cerrutti y Binstock (2004)} sostienen que la ausencia de un adulto potencialmente perceptor de ingresos puede presionar al adolescente a tener que generar ingresos; por otro, puede ser que la ausencia de dicho adulto limite las posibilidades económicas para enfrentar los gastos asociados a la educación del joven o bien pueden evidenciarse ambas situaciones. También podría pensarse que la presencia de una irrupción en la familia puede afectar la atención puesta en la educación, aunque la profundización al respecto queda fuera de la esfera del presente trabajo.

La condición de actividad del adolescente también afecta de forma negativa a la asistencia. Como ya se mencionó, el trabajo y la educación compiten por el tiempo de los individuos, convirtiéndose en opciones excluyentes en los casos más severos. ^{Groisman (2012)} manifiesta que la inserción en el mercado laboral es un determinante del abandono y retraso escolar.

El mismo efecto puede encontrarse en aquellos adolescentes que son responsables de realizar las tareas domésticas, como del cuidado del hogar.

Quienes tienen a cargo la reproducción social (todas aquellas actividades de cuidado que garantizan la existencia humana) también tienen mayores pro babilidades de no asistir al colegio. Esto es consistente, dado que la reproducción social requiere que los individuos destinen un tiempo equivalente e incluso mayor al requerido en el trabajo que se realiza fuera de los hogares. Esto coincide con lo hallado por ^{Miranda (2010)}, quien señala que en Argentina es frecuente que las personas que realizan tareas domésticas de forma habitual posean menor presencia en la educación secundaria. Asimismo, es más frecuente que suceda en las familias de bajos niveles de ingresos y en el caso de las mujeres.

Otro de los determinantes negativos de la asistencia escolar es habitar en un hogar con hacinamiento. ^{Herrero (2005)} explica que el hacinamiento refleja condiciones habitacionales deficientes, afectando la salud y las posibilidades de que un individuo pueda estudiar; consistente con lo también hallado por ^{Groisman y Calero (2010)}, ^{Groisman (2011)}, ^{Paz y Cid (2012)} y ^{Alderete et al. (2017)}.

De igual forma, contar con cobertura de salud y poseer un jefe inmerso en el mercado laboral formal afectan positivamente la asistencia. Si bien ambas variables se relacionan, no son estrictamente coincidentes. En relación con la condición laboral, el efecto positivo puede explicarse por la estabilidad en la recepción de ingresos que permite planificar la educación de los menores de la familia y limita la necesidad de que los adolescentes pasen a formar parte de la PEA. A esta misma conclusión arriban ^{Groisman y Calero (2010)}, ^{Groisman (2011)} y ^{Paz y Cid (2012)}.

Con respecto al clima educativo del hogar, se observa que cuanto mayor sea, mayor es la probabilidad de asistencia escolar. La relevancia que se da a la inversión en educación tiene una relación positiva con el nivel educativo de los padres (^{Ibáñez Martín, 2015}) y por ello es probable que los padres más educados hagan mayores esfuerzos para que sus hijos asistan al colegio. Asimismo, es razonable pensar que adultos más educados poseen más y mejores herramientas para acompañar el proceso educativo de los menores. Este efecto positivo coincide con ^{Sosa y Marchionni (1999)}, ^{Bertranou (2001)}, ^{Cerrutti y Binstok (2004)}, ^{Paz y Cid (2012)} y ^{Alderete et al. (2017)}.

En suma, a nivel nacional la probabilidad de asistencia al colegio de los individuos de entre 12 y 18 años se vincula positivamente con el clima educativo del hogar, con la posesión de cobertura en salud y con la inserción del jefe de hogar en el mercado laboral formal. Por el contrario, avanzar en edad, ser hombre, vivir en un hogar monoparental o con hacinamiento, que el adolescente esté activo en el mercado laboral o bien sea el responsable de las tareas domésticas, afecta de forma negativa la mencionada probabilidad. Estos resultados coinciden con investigaciones previas para Argentina.

Resultados para Bahía Blanca-Cerri

Como fue mencionado en la sección metodológica, debido a la cantidad de observaciones y a la variabilidad de la muestra, para el aglomerado Bahía Blanca-Cerri no fue posible estimar modelos de regresión logística y se realizó un análisis de correlación de variables a partir del coeficiente tau-b de Kendall's (véase Cuadro 3). Este permite extraer una conclusión preliminar sobre los factores que explicarían las probabilidades de asistencia.

En este caso el porcentaje de adolescentes que asisten a nivel secundario es de 92%. Los resultados muestran que la significatividad de las variables a nivel aglomerado es mayormente consistente con lo observado para Argentina. Avanzar en edad, ser hombre, estar activo laboralmente y pertenecer a un hogar monoparental tiene incidencia negativa en las probabilidades de que los adolescentes de Bahía Blanca asistan a la escuela. A su vez, si el adolescente posee cobertura en salud aumentan dichas posibilidades. Sin embargo, a diferencia del nivel nacional urbano, se halló que ser cónyuge es una variable esta dísticamente significativa que también aumenta la probabilidad de asistencia.

Respecto a la condición de actividad; si el jefe de hogar es desocupado, informal o formal las probabilidades de asistencia disminuyen. Cabe destacar que en este caso la categoría de base es hogar con jefe inactivo (de otra forma el signo de la condición formal pareciera ser contra intuitivo). Si se analizan los coeficientes dejando como categoría base hogar con jefe informal se observa el mismo resultado que para Argentina, que el jefe tenga un trabajo formal aumenta la probabilidad de asistencia. Asimismo, el efecto negativo de la pertenencia a un hogar con hacinamiento también se verifica y lo mismo sucede con la incidencia positiva del clima educativo del hogar.

El análisis de la situación en Bahía Blanca se encuentra limitado por la escasa cantidad de observaciones. Un avance en el estudio de los determinantes del acceso a la educación media para esta población podría ser abordado a partir del relevamiento propio que forma parte del proyecto de Unidad Ejecutora del Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur: "Inclusión social sostenible: Innovaciones y políticas públicas en perspectiva regional"³ (en proceso).

Resultados para los barrios vulnerables relevados

Para finalizar, se estima el modelo logístico para los barrios relevados en marco del PDTS. En este caso, la muestra se compone por 201 observaciones en las que 87% declara asistir a un centro educativo (véase Cuadro 4).

La variable edad resulta estadísticamente significativa y con el signo esperado (negativo), siendo consistente con lo encontrado a nivel nacional y aglome rado. La condición de estar activos económicamente afecta de forma negativa la asistencia. Como ya se mencionó, puede deberse a la responsabilidad que implica estar inmerso en el mercado laboral o estar buscando trabajo, ambas factores restan tiempo a la posibilidad de asistir al colegio. En este caso, ser cónyuge es una variable estadísticamente significativa y con efecto negativo, lo cual es un resultado más intuitivo que los hallados anteriormente, dado el tiempo que demanda llevar adelante un hogar en concubinato.

Además, los hogares con mayor bagaje educativo aumentan las probabilidades de que sus miembros adolescentes asistan a la escuela y, en este caso, la variable hacinamiento no ha resultado ser estadísticamente significativa (aunque puede deberse a la baja variabilidad de la misma en la muestra).

Respecto a las variables referidas a la condición laboral del jefe de hogar, se incorpora sólo "jefe con trabajo inestable" debido a que no fue posible incluir las variables de jefe formal, informal y desocupado dada la cantidad de observaciones y variabilidad de estas variables en la muestra.⁴ En este caso, la condición de inestabilidad del jefe de hogar parece no ser relevante en la explicación de la probabilidad de asistencia escolar de los adolescentes de los barrios en cuestión.

De los resultados expuestos se desprende la existencia de cierta homogeneidad en la significatividad de las variables explicativas incorporadas. Para Argentina y el aglomerado Bahía Blanca-Cerri se verifica que la probabilidad de que un adolescente asista a un centro educativo se encuentra negativamente afectada por el avance de la edad, el hecho de ser hombre, pertenecer a un hogar con hacinamiento o monoparental, realizar tareas domésticas o estar activo laboralmente. Por el contrario, las posibilidades aumentan en caso de contar con cobertura en salud, pertenecer a hogares con jefes insertos en el mercado laboral formal o con mayor clima educativo. En el caso de los barrios enmarcados en el proyecto PDTS, se mantiene las significatividad y el sentido de las variables edad, clima educativo y adolescente activo.