Una breve aproximación teórica

Según ^{Sen (1992)}, la equidad implica la igualdad en cierto atributo, más no en todos. Entonces, para llegar a ser una sociedad equitativa, ¿qué variable o atributo se debe igualar? En forma muy resumida, se puede decir que hay tres enfoques principales que responden a esta interrogante, dependiendo si la igualdad se da en: i) el bienestar, si se considera que el objetivo es maximizar la suma total de utilidad de una sociedad; ii) los bienes o recursos; para ^{Rawls (1971)} debe existir igualdad en bienes primarios (como derechos, libertades y oportunidades; ingreso y riqueza), mientras para ^{Dworkin (1981)}, la igualdad se debe dar en los recursos, es decir, que cada individuo esté satisfecho con su dotación (o cesta) de bienes; iii) las oportunidades, donde se consideran, entre otros, el enfoque de capacidades señaladas por Sen y el enfoque de "nivelar el piso" (o "alisar el camino") de Roemer (^{Formichella, 2011}).

En el enfoque de capacidades de Sen, el criterio a igualar son las capacidades o libertades que tienen las personas para elegir su propio modo de vida; mientras que en el enfoque de Roemer, se requiere que haya igualdad en las oportunidades; aquí se considera que los resultados de un individuo son consecuencia de acciones que él lleva a cabo, y que están determinadas por dos tipos de circunstancias: las que el individuo puede controlar, y las que salen fuera de su control (^{Formichella, 2011}). De esta forma, se hace una distinción entre la desigualdad ocasionada por la responsabilidad individual o factores sobre los que se tiene control, lo que ^{Roemer (1998)} llama "esfuerzo", y la desigualdad causada por circunstancias predeterminadas sobre las que el individuo no tiene control, como la raza, el género, las condiciones familiares, el capital cultural, las herencias, el ingreso familiar, entre otros. Así, la desigualdad de oportunidades se relaciona con las circunstancias que quedan fuera del control de la persona (^{Paes et al., 2008}).

Dada la importancia en el desarrollo de un individuo, cierto nivel de educación es necesario para establecer la igualdad de oportunidades entre individuos, pero ¿cómo se mide este nivel o la igualdad de oportunidades en educación? Según ^{López et al. (2017)}, en la literatura se identifican dos formas para medir la desigualdad educativa: la desigualdad en el acceso a la educación (e.g. los años de escolaridad) y el rendimiento académico (e.g. el desempeño del estudiante). Mientras algunos trabajos empíricos estudian una de estas vertientes, otros estudian ambas, pues según ^{Gamboa y Waltenberg (2015)} ambos aspectos son importantes y están interrelacionados, por lo que deberían medirse simultáneamente.

Literatura de trabajos empíricos

Algunos trabajos internacionales señalan que las circunstancias predeterminadas juegan un rol importante en la desigualdad de oportunidades educativas y económicas. ^{Ferreira y Gignoux (2014)} encontraron que la desigualdad de oportunidades por circunstancias predeterminadas explica hasta 35% de las diferencias en el logro educativo y que el género, la educación de la madre y la ocupación del padre son variables que muestran resultados robustos para explicar la desigualdad educativa. En el mismo sentido, ^{Paes et al. (2008)} encontraron que la educación de la madre y la ocupación del padre son causas importantes tanto de la desigualdad educativa como de la desigualdad en los ingresos de los adultos. Mientras que ^{Gamboa y Waltenberg (2012)} consideran que la educación de los padres y el tipo de escuela a la que asisten los jóvenes de 15 años en seis países de América Latina son factores importantes de desigualdad de oportunidades, no así el género.

Otros trabajos internacionales abordan en concreto la desigualdad educativa condicionada por antecedentes familiares (circunstancias sobre las que un individuo no tiene control), y encuentran que los ingresos familiares son un determinante importante en las oportunidades de educación. ^{Haveman y Wolfe (1995)} indican que el nivel educativo que alcanza una persona está determinado por los ingresos de la familia y la inversión que hace en educación, así como que la deserción escolar de los jóvenes de entre 15 y 19 años está determinada principalmente por problemas económicos.

^{Papay et al. (2015)} encuentran grandes brechas en el logro educativo entre estudiantes de bajo y de alto ingreso en Massachusetts, Estados Unidos, y que las brechas son más amplias en niveles educativos mayores, incluyendo las tasas de graduación de educación media superior (EMS) y la entrada a la universidad. ^{Reardon (2011)} y ^{Bailey y Dynarski (2011)} también encontraron brechas en el logro académico entre niños y jóvenes que crecen en familias de bajos ingresos y aquellos que se crían en familias con ingresos más altos en Estados Unidos. ^{Acemoglu y Pischke (2001)} consideran que el ingreso familiar tiene un gran efecto en la matrícula universitaria, específicamente que un aumento en el ingreso familiar de 10% está asociado a un incremen to de 1.4 puntos porcentuales en la probabilidad de asistir cuatro años a la universidad.

^{Gasparini (2002)} encuentra que una mayor disparidad en el ingreso del hogar se transforma en mayores disparidades en las elecciones escolares en Argentina; mientras que ^{González et al. (2014)} señalan que un ingreso bajo del hogar reduce la probabilidad de demandar educación media superior o superior en Colombia, y que los jóvenes que provienen de hogares con ingresos altos tienen una probabilidad positiva y creciente en el tiempo de permanen cia en la escuela.

Por otra parte, ^{Ibáñez et al. (2020)} consideran que a mayor edad, ser económicamente activo y habitar en un hogar con bajo clima educativo, será menor la probabilidad de asistencia escolar de los adolescentes en Argentina; mientras que la probabilidad de asistir es mayor entre las mujeres, los que cuentan con cobertura de salud y cuyos padres trabajan en el mercado laboral formal.

En México se han realizado estudios que analizan el problema de la desigualdad educativa utilizando datos de los censos (^{Martínez Rizo, 2002}; ^{Solís, 2010}; ^{Navarro y Favila, 2013}), o de la Encuesta Nacional de Ingreso Gasto de los Hogares (ENIGH) (^{De la Luz y Díaz, 2010}; ^{Martínez et al., 2011}; ^{Rangel y Ramírez, 2011}). Algunos de estos trabajos muestran una asociación entre las características socioeconómicas de los individuos y los años de escolaridad alcanzados (^{Martínez Rizzo, 2003}; ^{Solís 2010}; ^{Solís et al., 2013}; ^{Navarro y Favila, 2013}), o entre el ingreso familiar y la matrícula escolar (^{De la Luz y Díaz, 2010}). En específico, Solís (2010) encontró que en México, la mayor parte de la variación en los años de escolaridad es explicada por los orígenes de clase (el capital económico y cultural de la familia de origen). ^{De la Luz y Díaz (2010)} indican que el nivel de ingresos es un determinante en las decisiones de educación del grupo poblacional de 15 a 23 años y que un aumento de 10% en el ingreso de las familias, incrementa la probabilidad de estar matriculado en 2.6% (en 2000), 2.5% (en 2002) y 2.4% (en 2004).

En el mismo sentido, utilizando la Encuesta de Transición a la Educación Media Superior para el Distrito Federal, ^{Solís et al. (2013}) indican que los jóvenes del cuartil inferior del índice de orígenes sociales (IOS) tienen una probabilidad de continuar estudiando la EMS de 0.55, frente a una probabilidad de 0.85 que tienen los jóvenes del cuartil superior. Por otra parte, en la Encuesta Nacional de Deserción en la Educación Media Superior (ENDEMS) (^{SEP, 2012}), se encontró que entre las principales causas para abandonar la EMS están los factores económicos (falta de dinero en el hogar para útiles, pasajes o inscripción), de forma que los ingresos del hogar sí parecen ser un determinante de que un joven siga estudiando o no en México. Por su parte, ^{Vargas y Valadez (2016)} utilizan datos de la Encuesta Nacional de Juventud 2010 y modelos de regresión de Cox, y encuentran que el riesgo de abandonar la escuela está asociado indirecta y significativamente con la calidad educativa y con el estatus económico del adolescente.

Pese a que la literatura sobre el efecto del ingreso familiar en la asistencia escolar en México es abundante, al parecer no se ha estudiado esta relación a través de un panel longitudinal de un año, información que es más robusta para lidiar con probables problemas de simultaneidad. Además de esta aportación, el presente estudio permite reforzar la idea de una brecha intragene-racional basada en el ingreso familiar, con información específica que puede contribuir a focalizar políticas públicas a favor de la educación y de la disminución de la desigualdad educativa.

Metodología de estimación: modelo de regresión probit

Modelar la asistencia escolar estadísticamente presenta la particularidad de que la variable de respuesta (asistencia) no es continua, sino más bien discreta; es decir, se asiste o no se asiste. Por tal motivo no es conveniente utilizar los modelos de regresión lineal tradicionales porque éstos asumen continuidad en la variable dependiente.

Por lo anterior, se emplean métodos de regresión para variable dependiente binaria, en este caso se seleccionó el modelo probit. El enfoque consiste en modelar la probabilidad de que un joven de entre 14 y 18 años que asistía a la escuela en el periodo t continúe asistiendo a la escuela un año después, es decir, en t+1, como función del ingreso del hogar en un periodo t y otras variables de control a través de una distribución acumulada de probabilidad normal cuyo argumento es una combinación lineal de los determinantes de la variable de respuesta (^{Wooldridge, 2016}).

En el contexto de un modelo probit se puede representar como:

Donde Pr denota Probabilidad, E _it , (E _it+1 ) es un indicador binario que toma el valor de 1 si el joven i asiste a la escuela en el periodo ,t (t + 1), Φ denota la distribución acumulada de la normal y X _it es un vector de características propias del joven i y su familia en el periodo t, tal que:

El cambio en la probabilidad de que el joven asista a la escuela cuando cambia una variable independiente x _j , lo que se llama respuesta marginal, es igual a:

Donde 𝜙 es la densidad de la distribución normal. El coeficiente estimado β _j y la respuesta marginal tienen el mismo signo, pero no son iguales. En este sentido, los coeficientes no tienen una interpretación directa, por lo que es importante evaluar el impacto de los regresores a través de las respuestas marginales y probar si son significativamente distintos de cero.

Dos comentarios adicionales del modelo. La variable dependiente y los regresores están desfasados, la asistencia escolar se refiere al periodo t+1, mientras los regresores están fechados en el periodo t. Esto es conveniente para romper cualquier posible simultaneidad de las variables, sobre todo con el ingreso familiar. Al usar el ingreso familiar rezagado, el del periodo t, éste ya está dado en t + 1 de forma que no puede ser afectado por la asistencia escolar en t+ 1.

Por último, a diferencia de los estudios de sección cruzada, pueden darse cambios en el tiempo en factores comunes a todos los individuos (e.g. crisis económica o desastre natural) que afecten la variable de respuesta. Por este motivo conviene incluir variables dicotómicas de los periodos de tiempo para capturar este tipo de efectos fijos.

Variables

A pesar de que el interés es estimar el efecto del ingreso familiar en la asistencia escolar, se incluyeron además otras variables que pueden ser importantes para explicar la asistencia escolar de los jóvenes, como las características del joven, de su familia, del entorno y de la temporalidad de las observaciones en el modelo. De esta forma se evitan sesgos por omisión de variables y se mejora la bondad del ajuste. A continuación, se describen las variables independientes del modelo.

Variables de características del joven: se codificaron variables dicotómicas que toman el valor de 1 si se cumple la característica aludida y 0 si no se cumple, estas variables son Hombre, Va tarde (cursa un año escolar menor al que debería), Estudia secundaria, Trabaja, Casado y Migrante. Se incluyó la Edad en años cumplidos.

Variables de la familia: se probaron las siguientes variables dicotómicas, Hogar ampliado (vive algún familiar adicional), Tiene hermanos mayores, Tiene hermanos menores, Tiene ambos padres, Madre trabaja. Se incluyó la Educación de la madre (años de estudio), el Número de hermanos y el Ingreso familiar per cápita, este último consiste en los ingresos de todos los miembros del hogar con excepción del joven, expresados en pesos del 2016 y en términos per cápita.

Variables del entorno y de tiempo: se incluyeron 31 variables dicotómicas por estado y una para zonas rurales, 10 dummies de año y 3 dummies de trimestre.

Datos

Este trabajo utiliza datos de la ENOE desde el primer trimestre de 2005 hasta el tercer trimestre de 2016. La ENOE tiene una estructura de panel rotativo en la que se realizan entrevistas a los mismos hogares e individuos por cinco trimestres consecutivos, renovando cada trimestre a un quinto del total de la muestra (^{INEGI, 2016b}).

Estudios internacionales emplean paneles de datos con el historial de un individuo a lo largo de su vida escolar y sus características personales y familiares para medir el efecto del ingreso familiar en la asistencia escolar de los hijos; sin embargo, en México no se cuenta con datos panel de ese tipo, por lo que la ENOE -con su estructura de panel rotativo-, se convierte en el mejor instrumento disponible que nos provee de microdatos desglosados por edad, estado, sexo, condición rural-urbana, características individuales, características del hogar, etcétera, para un mismo individuo a lo largo de un año de su vida (cinco trimestres consecutivos). Se consideran sólo a jóvenes de entre 14 y 18 años que viven con sus padres al momento de la primera entrevista. De esta manera, se cuenta con una muestra de 252 077 observaciones en total.

La base de datos se organizó de la siguiente manera: cada trimestre se selecciona a los individuos que tienen entre 14 y 18 años que viven con sus padres, que están estudiando y que participan por primera vez en la entrevista, y se registran sus características individuales y de su hogar; utilizando su identificador personal, se unen la información de la primera y quinta entrevista de cada joven seleccionado. De esta forma, en la misma observación se tienen las características del joven y de su hogar reportadas en la entrevista inicial (periodo t ), como su edad, sexo, número de integrantes de su hogar o su ingreso familiar y la asistencia escolar del joven en la entrevista final (periodo t + 1). Cada trimestre incluye un grupo diferente de jóvenes con información de su entrevista inicial y con su condición de asistencia escolar registrada en su entrevista final.

En el Cuadro 2 se muestra la dinámica de asistencia escolar de los jóvenes entre su primera y su última entrevista. Del total de la muestra, 69.7% (175 798 jóvenes) reportaron asistir a la escuela al momento de la última entrevista. Del total de jóvenes que reportaron estar estudiando en su primera entrevista, 86.5% continuaron estudiando un año después, mientras que entre los que reportaron no estar estudiando en su primera entrevista, 13.7% regresaron a la escuela un año después.

En el Cuadro 3 se presentan las medias para la muestra total, para los individuos que seguían asistiendo a la escuela un año después y para los que no siguieron asistiendo. Cabe recordar que en el modelo se utilizan las características del joven y de su hogar al momento de la entrevista inicial. Dado que este estudio se acota a aquellos jóvenes que asistían a la escuela en la entrevista inicial, el tamaño de la muestra se reduce a 193 947 jóvenes.

Aunque todas las comparaciones simples de las medias de los que asistían y no asistían a la escuela son significativamente distintas de 0 al 1%, las diferencias son más notables en unas cuantas variables. En particular aquellos que no asistían a la escuela en la entrevista final, en comparación a los que sí lo hicieron, tienen una incidencia mayor entre los que van rezagados en su carrera escolar, los que trabajan, los que residen en zonas rurales, los que tienen madres con menor educación y los que viven en hogares con ingresos reales per cápita menores. Las diferencias son menores, sin embargo apreciables, entre los hombres, los que cursan secundaria, los que viven en hogares ampliados y quienes no viven con ambos padres.

Al momento de la entrevista inicial, el ingreso familiar per cápita en los hogares de los jóvenes de la muestra era de MXN$2 213 de 2016 al mes. En el grupo de jóvenes que reportaron no asistir a la escuela en la entrevista final, el ingreso familiar per cápita era en promedio de MXN$1 745 al mes, es decir, MXN$468 por persona menos. En el Cuadro 4 se puede observar que el ingreso familiar per cápita de la media de la muestra se encuentra entre el decil VI y VII, mientras que el ingreso familiar per cápita de los jóvenes que dejaron de asistir a la escuela se encuentra entre el decil V y VI.

El Cuadro 5 divide el porcentaje de jóvenes que reportaron asistir a la escuela en la entrevista final, dado que asistían a la escuela en la entrevista inicial, según diferentes características. Por ejemplo, de los hombres que asistieron a la escuela en la entrevista inicial, 85% reportó continuar asistiendo en la entrevista final, mientras que esto sucede para 87% de las mujeres.

La retención, es decir, la proporción de jóvenes que asistían a la escuela en la entrevista final, dado que lo hacían en la inicial, tiende a ser mayor entre los menores a 16 años en comparación a los de 17 o 18 años (esta diferencia es consistente con un resultado muy común en la literatura donde la deserción escolar se incrementa con la edad); los que no trabajan; los solteros; los que viven en un hogar nuclear (comparado con uno ampliado); y con madres con educación de preparatoria o más.

Se observa además que el porcentaje de jóvenes que asistían a la escuela en la primera entrevista aumenta a través de los años, al pasar de 72% en 2005 a 80% en 2015; mientras que el porcentaje de jóvenes que asistía a la escuela en la segunda entrevista, dado que asistía en la primera entrevista, también aumentó, aunque en menor proporción, al pasar de 84 a 87% en el mismo periodo. Por su parte, un desglose de asistencia por estado, indica que Coahuila y Michoacán presentan el menor porcentaje de asistencia en la primera entrevista de jóvenes de entre 14 y 18 años, con 64% de asistencia en promedio; mientras que la Ciudad de México reporta la mayor tasa de asistencia con 85%. En cuanto al porcentaje de retención, es decir, jóvenes que asistían a la escuela en ambas entrevistas, Baja California Norte y Ciudad de México reportan las tasas más altas, 90 y 89%, respectivamente; mientras que Guanajuato tiene la tasa más baja con 80%.