La desigualdad de oportunidades educativas: condicionantes socioeconómicos del acceso, la permanencia y la progresión

Desde mediados del siglo pasado, diversas corrientes teóricas visibilizaron el hecho de que los logros educativos se encuentran condicionados por las circunstancias, las cuales exceden a la capacidad, preferencias o esfuerzo individual. Como señalan ^{Boniolo y Najnias (2018)} o ^{Katzman (2011)}, es preponderante el rol de la clase social de las familias, que destinan recursos para colaborar en la construcción del capital humano de las nuevas generaciones, contribuyendo así a la reproducción de las desigualdades sociales.

La literatura de Economía de la Educación es abundante en lo que respecta al análisis de los condicionantes del acceso, la permanencia y la progresión en la escolarización. Las influencias de los distintos aspectos de las trayectorias educativas suelen ser recurrentes y los problemas se retroalimentan entre sí. Volver a cursar un año escolar es al mismo tiempo el resultado del efecto de ciertas características socioeconómicas sobre el rendimiento educativo y un factor que genera desánimo y frustración, colaborando con el abandono escolar (^{Choi et al., 2018}). Los determinantes son múltiples y representan atributos personales, familiares, sociales, económicos y educativos; lo cual revela la complejidad del análisis (^{Suberviola-Ovejas, 2021}).

Entre los factores socioeconómicos destacados por la literatura especializada, está el punto clave el nivel de ingreso del hogar (^{Mancha y Ayala, 2020}). Éste influye tanto en la posibilidad de afrontar los costos directos de la escolarización, como en la capacidad para dedicarle tiempo al estudio en detrimento del trabajo, afrontando un costo indirecto o de oportunidad. Diversas investigaciones para el contexto argentino demuestran la relevancia de este factor, así como de la condición de actividad económica de las y los jóvenes sobre la probabilidad de asistir al colegio y sostener un rendimiento adecuado (^{Adrogué y Orlicki, 2018}; ^{Bertranou, 2001}; ^{Gasparini, 2001}; ^{Ibañez Martín et al., 2020}; ^{Sosa y Marchionni, 1999}). En este sentido, en contextos de escasez de recursos económicos, las personas jóvenes suelen colaborar con las tareas de cuidado no remuneradas, las cuales también compiten con el estudio (^{Ibañez Martín et al., 2020}; ^{Rojas et al., 2011} en ^{Hernández-Prados y AlcarazRodríguez, 2018}).

Tanto en términos del trabajo remunerado, como del no remunerado, el costo de oportunidad de estudiar es creciente con la edad, y la necesidad de asumir responsabilidades adultas de modo temprano puede provocar la exclusión a la educación. Por ello, la edad aparece como un condicionante sobre la asistencia a la escuela y la posibilidad de tener un trayecto exitoso (^{Groisman, 2011}; ^{Ibañez Martín et al., 2020}; ^{Paz y Cid, 2012}).

Por otra parte, en estrecha vinculación con el ingreso familiar, distintos trabajos resaltan la influencia de las condiciones laborales de las personas adultas del hogar sobre las variables educativas (^{Groisman, 2011}; ^{Hernández-Prados y Alcaraz-Rodríguez, 2018}; ^{Ibañez Martín et al., 2020}; ^{Paz y Cid, 2012}).

El rol del capital económico del hogar se visualiza a través de otro elemento destacado por la literatura como perjudicial: el hacinamiento en la vivienda (^{Boniolo y Najnias, 2018}; ^{Katzman, 2011}). Así, ^{Katzman (2011)} lo atribuye a motivos como que el espacio reducido impide que se tenga un lugar apropiado para estudiar; y que influye además en la convivencia familiar pudiendo afectar la salud emocional de cada uno de sus miembros, lo cual genera un clima poco auspicioso para la concentración y el acompañamiento del trabajo escolar.

Sin lugar a dudas, es central la incidencia del clima educativo y el capital cultural del hogar en el trayecto escolar de sus miembros (^{Valbuena et al., 2020}; ^{Hernández-Prados y Alcaraz-Rodríguez, 2018}; ^{Paz y Cid, 2012}). Autores como ^{Katzman (2011)} y ^{Gubbels et al. (2019)} explican de qué manera, tanto el clima educativo como el capital cultural del hogar, determinan las capacidades que poseen los adultos para transmitir aptitudes y actitudes a los menores e influir en su escolarización. ^{Montes (2016} en ^{Hernández-Prados y Alcaraz-Rodríguez, 2018)} señala que el capital cultural de los hogares crea expectativas respecto a la educación y condiciona la capacidad para entender los códigos escolares y acompañar las trayectorias académicas. En este sentido, diversas investigaciones destacan particularmente el rol de la educación de las madres (^{Bertranou, 2001}; ^{Katzman, 2011}; ^{Sosa y Marchionni, 1999}). Por su parte, ^{Alderete et al. (2020)} encuentran que la realización de actividades culturales, deportivas o vinculadas a la lectura por parte de las familias se corre- laciona con la permanencia escolar.

Son múltiples los hallazgos empíricos que muestran que los distintos elementos que conforman el nivel socioeconómico familiar o la clase social de los hogares influyen en los resultados educativos, como la asistencia, el repetir un año escolar y el abandono.

La dimensión espacial de las desigualdades sociales y educativas

En línea con el pensamiento de ^{Bourdieu (2003)}, ^{Di Virgilio y Perelman (2014)} sostienen que puede conceptualizarse a la desigualdad “como un fenómeno socio-territorial. Es decir, como un fenómeno socialmente producido que tiene manifestaciones y articulaciones espaciales claras y que, a su vez, se nutre de ellas. En este enfoque, entonces, la desigualdad social tiene su correlato territorial” (p. 9). Asimismo, señalan que la estructura urbana influye en las oportunidades de las personas ante el acceso desigual a bienes, servicios y redes sociales, definido en el contexto barrial. Las oportunidades asociadas a la localización representan un factor de estratificación. Esto se debe a la existencia de segregación residencial, ya que en las ciudades latinoamericanas se observa un patrón de concentración de las capas altas y medias ascendentes en áreas centrales, y una reciente expansión hacia una dirección específica de la periferia. El resto de ella, así como ciertos enclaves cercanos al centro, los ocupan los grupos más pobres de la sociedad (^{Sabatini, 2006}).

Entre otros aspectos, la segregación social urbana tiene efectos negativos sobre la educación. Por una parte, implica para muchos sectores un menor acceso a bienes públicos como medio ambiente, servicios, espacios de in- teracción social o seguridad ciudadana, con un potencial impacto en los logros educativos (^{García-Araque, 2022}; ^{Sassera, 2022}). Por otra parte, ^{Katzman (2011)} señala que en las últimas décadas la literatura amplió la noción de ámbitos de socialización primaria, incorporando en los modelos explicativos del logro escolar las características de los vecindarios.

Se considera que la composición social de los barrios forma parte del conjunto de oportunidades educativas, ya que puede aportar modelos de comportamiento que influyen en las aspiraciones y motivaciones de niños, niñas y adolescentes, además de afectar la construcción de capital social y de asociarse a la calidad de los recursos de las escuelas del área -como concluyen diversos estudios reseñados en ^{Sassera (2022)}-. Incluso, distintas investigaciones encuentran que mudarse a barrios con menores niveles de pobreza a edades tempranas puede repercutir de manera positiva en los logros educativos de los y las menores, independientemente de las condiciones que presente su hogar (^{Giménez et al., 2018}). Finalmente, la segregación social residencial tiene su correlato en la segregación social escolar, la cual representa una desventaja para quienes provienen de los segmentos más desfavorecidos (^{Krüger, 2020}; ^{Tammaru et al., 2021}).

En particular, al igual que en otras localidades del Argentina, el espacio urbano de la ciudad de Bahía Blanca se encuentra fragmentado, reflejando y reproduciendo las desigualdades socioeconómicas entre sus habitantes (^{Prieto, 2017}). La segregación residencial resulta evidente al analizar aspectos como los servicios, la infraestructura y las condiciones medioambientales que ofrecen los distintos sectores de la ciudad, así como la posesión de capital económi- co y socio-cultural de su población (^{Santos, 2022}; ^{Reyes Pontet, 2022}). Son las áreas céntricas y ciertas zonas del norte, este y noroeste de la ciudad las que presentan condiciones de vida superiores a las de la periferia ubicada al sur, sureste, suroeste y oeste (^{Prieto, 2017}).

Las desigualdades socioeconómicas y territoriales de la ciudad se manifiestan también en el sistema educativo, mismo que se encuentra segmentado o constituido por circuitos de calidad diferenciada. Se tiene evidencia de procesos de segregación estudiantil por nivel socioeconómico, sobre todo entre los sectores de gestión estatal y privada, así como de una diferenciación en- tre las instituciones educativas según su localización en el espacio urbano (^{Krüger et al., 2022}; ^{Krüger et al., 2021}). Este acceso diferencial a instituciones de calidad según el lugar de residencia -más allá de ser mediado por las posibilidades de movilidad- constituye un factor de desigualdad en las oportunidades educativas de las infancias y adolescencias.

Datos

La información empleada en el estudio proviene de una encuesta a hogares representativa de toda la ciudad de Bahía Blanca, realizada en diciembre de 2021 junto al equipo del Proyecto de Unidad Ejecutora (pue) “Inclusión social sostenible: innovaciones y políticas públicas en perspectiva regional” del IIESS (conicet-uns). La Encuesta del pue 2021 (EPUE-21) relevó 1 421 hogares de la ciudad, que suman un total de 4 199 personas. Se realizó un muestreo bietápico que involucró una primera estratificación por barrios y, posteriormente, una selección aleatoria de manzanas a encuestar. Esta fuente de datos presenta una serie de ventajas en relación con fuentes alternativas como la Encuesta Permanente de Hogares del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (indec): mayor tamaño muestral; mayor cobertura de los barrios vulnerables; e inclusión de una gran cantidad de variables que permiten caracterizar la situación socioeconómica de la población desde una perspectiva multidimensional.

Si bien la grilla de Educación del cuestionario de la EPUE-21 se aplicó a todas las personas mayores de 3 años de edad, sólo se consideró a quienes tienen la “edad teórica” de asistir al nivel secundario, pues es en dicho nivel en el que se encuentran mayores problemas de acceso, permanencia y progresión educativa (^{Formichella y Krüger, 2022}). De esta forma, la muestra empleada fue de 414 personas (representación de 25 904 individuos).

Métodos

La estrategia metodológica utilizada fue cuantitativa y combina una serie de técnicas estadísticas que permiten abordar distintos aspectos del problema e involucra tres etapas secuenciales: i) estimación de índices sintéticos de segregación; ii) estimación de modelos de regresión logística; y iii) análisis de conglomerados. Se empleó el software Stata 14.0.

Como punto de partida, se buscó constatar la relevancia de la segregación espacial urbana en la ciudad. En el marco de este estudio, se la define como la distribución desigual de las personas entre zonas o barrios, según su nivel de éxito escolar. Es decir, se divide a la población de jóvenes en dos grupos: el mayoritario, que incluye a quienes tienen una trayectoria escolar deseable; y el minoritario, que incluye al resto. La dimensión de similitud (^{Massey y Denton, 1988}) de la segregación hace referencia a si la distribución de la minoría entre los barrios de la ciudad resulta homogénea, o bien si hay una tendencia a la aglomeración en ciertas zonas.

Para su medición, se estiman los índices de Disimilitud (^{Duncan y Duncan, 1955}) y de Raíz Cuadrada (^{Hutchens, 2004}). Ambos toman valores entre 0 y 1, indicando un mayor nivel de segregación a mayor valor. El índice de Disimilitud puede interpretarse como el porcentaje de personas de la minoría que deberían desplazarse a otros barrios para alcanzar una composición social en cada barrio representativa de la composición global. El índice de Hutchens no tiene una interpretación tan directa, pero resulta útil porque puede descomponerse en un término de segregación intersectorial y uno intrasectorial. Es decir, podrían agruparse los barrios en distintos grupos y analizar si es más relevante la segregación entre grupos o al interior de cada uno de ellos.

Con el objetivo de identificar grupos de barrios que se asemejan entre sí en las oportunidades educativas que tienen sus habitantes, se estimó previo un modelo de regresión logística² para seleccionar un conjunto parsimonioso de condicionantes socioeconómicos de la probabilidad de tener una trayectoria escolar deseable. Se trata de modelos de baja complejidad, ampliamente utilizados en la literatura especializada, y adecuados para una variable dependiente binaria (^{Gujarati y Porter, 2009}). Si bien la interpretación de los coeficientes de las variables explicativas no es directa, suelen presentarse las razones de probabilidad (odds-ratio) asociadas a cada regresor, las cuales miden la probabilidad de que ocurra un suceso, condicionado a la ocurrencia de otro evento; en relación con la probabilidad de que no ocurra, a su vez condicionado al mismo evento. Es decir, los odds-ratio mayores a 1 indican un efecto esperado positivo de la variable y viceversa.

Empleando como insumo a los resultados del modelo de regresión logística, se identifican grupos de barrios similares en los resultados educativos de las y los jóvenes. Para ello, se realizó un análisis de conglomerados, procedimiento estadístico multivariante que permite clasificar información, agrupando aquellos elementos que presentan un alto grado de asociación en ciertos atributos (^{Aldenderfer y Blashfield, 1984}). Se utilizó un algoritmo que maximiza las diferencias entre grupos y minimiza aquellas en su interior. Entre los posibles métodos de conglomerados, se empleó el bietápico (que combina los métodos jerárquicos y no jerárquicos). De esta forma, se determina automáticamente el número óptimo de conglomerados a través del Criterio Bayesiano de Schwartz (^{Schwartz, 1978}), y la medida de distancia es la de máxima verosimilitud (^{Santos-Mangudo, 2015}).

Variables

En la Tabla 1 se definen sintéticamente las variables utilizadas en las distintas etapas del análisis, seleccionadas considerando los antecedentes empíricos y la disponibilidad de datos de la EPUE-21.

La segregación espacial urbana

Como primer paso para indagar en la conjugación de las desigualdades educativas y territoriales en la ciudad, se estimaron índices de segregación barrial para la población de adolescentes con una trayectoria educativa deseable.

El índice de Disimilitud arrojó un valor de 0.423, lo cual indica un nivel de segregación moderado (^{Massey y Denton, 1988}). Teóricamente, implica que un 42.3% de esta población debería ubicarse en otros barrios para alcanzar una distribución uniforme entre todos los barrios de la ciudad. Es decir, en algunos barrios existe una sobrerrepresentación de jóvenes con un resultado educativo óptimo, mientras que en otros hay una subrepresentación. Como complemento, el índice de Hutchens toma un valor de 0.239, el cual no tiene una interpretación directa, pero resulta útil más adelante para descomponer el nivel global de segregación.

Estos primeros resultados dieron soporte a la hipótesis de que existe una distribución territorial desigual de la población de la ciudad en términos de sus oportunidades educativas, y que el barrio de residencia puede actuar como predictor de las probabilidades de éxito escolar. La Figura 1 permite visualizar cómo la distribución de la población en edad teórica de nivel secundario, según sus logros escolares, se corresponde con la evidencia previa de segregación socio-espacial en la ciudad.

Fuente: EPUE-21. Elaboración propia en colaboración con la doctora Marina Tortul (IIESS, UNS-CONICET).

Figura 1 Segregación socio-espacial: distribución de la población en edad teórica de nivel secundario según su trayectoria educativa 

Resulta de interés, entonces, caracterizar esta distribución en el espacio urbano e identificar los conjuntos de barrios en términos de las condiciones de educabilidad de su población (definidas por ^{López (2006)} como las características que el alumnado trae consigo y que le permiten, o no, transitar con éxito por el sistema educativo).

Explicando las probabilidades de tener una trayectoria escolar deseable

Con el doble fin de identificar los principales factores determinantes de la permanencia y progresión en el nivel secundario y definir un conjunto sintético de variables para realizar una agrupación de los barrios de la ciudad, se estimaron distintos modelos de regresión logística. Se intenta así explicar la probabilidad de tener una trayectoria educativa deseable para quienes se encuentran en edad teórica del nivel secundario, a partir de factores personales, familiares y contextuales de interés. Se testearon especificaciones alternativas de los modelos, buscando alcanzar un modelo parsimonioso que incluyera factores representativos de todas las dimensiones consideradas relevantes. Los dos modelos preferidos, en términos de su bondad de ajuste, se presentan en la Tabla 4.

Ambos modelos presentan un alto poder explicativo e incluyen variables representativas de distintas dimensiones del capital económico y sociocultural de los hogares, señaladas como relevantes por la literatura especializada.

En primer lugar, ambas estimaciones indican que la edad se vincula negativamente con la probabilidad de asistir a la escuela en tiempo y forma, lo cual es consistente con el hecho de que repetir un año escolar es un fenómeno acumulativo y que los costos de oportunidad del estudio crecen con la edad. El género es otro factor personal -que resulta significativo en algunas especificaciones estimadas- sugiriendo, de forma no concluyente, que los varones tienen una menor probabilidad que las mujeres de lograr una trayectoria deseable.

Luego, el Modelo 1 indica que el capital educativo del hogar, representado por el promedio de años de educación del sostén y su cónyuge, resulta un factor significativo que incide positivamente en el éxito escolar de las y los jóvenes. Por el contrario, habitar en un hogar con un nivel de ingresos bajo reduce significativamente las oportunidades de dicho éxito. Lo mismo ocurre para quienes no poseen cobertura de salud, lo cual puede ser tanto un indicador del estatus de salud personal como de la calidad de la inserción laboral de las personas adultas del hogar.

En cuanto a la vivienda y la composición familiar, aparece como significativa y con efecto negativo la cantidad de personas por cuarto, vinculada con la posibilidad de hacinamiento, el capital económico y la disponibilidad de espacios para los miembros de la familia.

El Modelo 2 introduce la variable de acceso a las TIC, la cual resulta significativa y con un impacto positivo sobre las oportunidades de tener una trayectoria educativa deseable, como se ha visto en ^{Alderete et al. (2020)}.

En suma, los datos analizados para la ciudad muestran que la posibilidad de permanecer en la escuela durante la edad escolar secundaria y avanzar en los estudios sin repetir un año escolar, se encuentra fuertemente asociada a circunstancias que escapan al control individual de los y las potenciales estudiantes, influyendo en ello aspectos como ingresos, recursos materiales y clima educativo del hogar, así como edad y género. El conjunto de factores incorporados, si bien lejos de ser exhaustivo, permite predecir correctamente en un 80% el valor observado de la variable dependiente.

Al comparar ambos modelos, se observó que al incluir el acceso a las TIC se disipa el efecto de otras variables del nivel socioeconómico del hogar. Es probable que esto se deba a la alta correlación entre este conjunto de indicadores, por lo que se tomaron en cuenta como relevantes a todas las variables que presentaron efectos significativos robustos en las distintas especificaciones contempladas.³

Análisis de conglomerados: desigualdades educativas en el espacio urbano

A continuación, se explora con mayor profundidad cómo varían entre los barrios de la ciudad las oportunidades educativas de la juventud, considerando principalmente las características de los hogares que habitan en cada uno de ellos, así como algunos atributos de los barrios que podrían incidir en los resultados escolares de sus residentes.

En primer lugar, se realizó un análisis de conglomerados con la intención de identificar grupos de barrios cuya población presentaba similitudes en los factores que inciden en el éxito escolar. Con el objetivo de elegir un conjunto reducido de variables, que permita diferenciar a los segmentos de manera significativa (^{Mooi y Sarstedt, 2011}), la selección de los factores debe seguir tanto una lógica teórica como práctica. Así, las variables de conglomeración fueron seleccionadas a partir de su significatividad en el análisis de regre- sión logística presentado previamente: años de estudio promedio de las personas adultas del hogar; ingresos bajos; personas por cuarto; sin cobertura de salud, y acceso a TIC, que se agregaron a nivel de barrio y fueron estandarizadas, otorgando a cada una idéntica ponderación.

Se obtuvieron como resultado tres grupos de barrios: i) el conglomerado con “condiciones favorables” agrupa al 45% de los barrios; ii) el de “condiciones intermedias”, que contiene al 39% de los barrios; y iii) el de “condiciones desfavorables”, que comprende al 16% restante de los barrios (véase Tabla 5). La solución seleccionada presenta una calidad buena, con una medida de silueta de cohesión y separación de 0.5, lo cual indica que los datos evidencian de forma razonable la estructura de los conglomerados (^{Kaufman y Rousseeuw, 1987}; ^{Mooi y Sarstedt, 2011}; ^{Rubio-Hurtado y Vilà-Baños, 2017}). Los factores más importantes de discriminación entre los barrios resultaron ser la posesión de cobertura de salud y el acceso a las TIC.

Una primera apreciación de interés es que la localización de los clusters de barrios en el espacio urbano es coherente con la evidencia de segregación residencial en la ciudad de Bahía Blanca. La Figura 2 muestra que los barrios pertenecientes al conglomerado con condiciones favorables se ubican principalmente en el centro y norte de la ciudad; mientras que el grupo con condiciones intermedias se corresponde con la periferia-pobre; y el conglomerado con condiciones desfavorables incluye a algunos asentamientos con población muy vulnerable. Asimismo, si bien no es estricta la correspondencia entre las Figuras 1 y 2, sí resulta claro que la distribución desigual de las condiciones de educabilidad de la población en el territorio se encuentra vinculada a la distribución desigual de sus resultados educativos.

Fuente: EPUE-21. Elaboración propia en colaboración con la doctora Marina Tortul (IIESS, UNS-CONICET).

Figura 2 Segregación socio-espacial: localización de los conglomerados de barrios 

Como era de esperarse, los tres grupos de barrios identificados se diferen- cian significativamente en las variables de conglomeración, las cuales surgieron como factores explicativos significativos de repetir un año escolar y la permanencia escolar entre aquellos en edad teórica de nivel secundario. Se observan entonces desigualdades importantes en el capital educativo y socioeconómico de los hogares pertenecientes a cada grupo y, por ende, brechas claras en el porcentaje de adolescentes que en cada cluster alcanza una trayectoria deseable (véase Tabla 6).

La información proporcionada por la EPUE-21 permitió profundizar en la caracterización de los tres grupos de barrios, constatando que las condiciones de vida de la población difieren significativamente entre ellos (véase Tabla 7). Así, la incidencia de la pobreza multidimensional es sustancialmente mayor en el conglomerado con condiciones desfavorables, seguido del intermedio, debido a una mayor prevalencia de todos los tipos de privaciones: en vivienda, en servicios, en salud y en empleo. Si bien la estimación de los modelos explicativos de la trayectoria deseable no identificó efectos significativos de cada uno de estos factores, son dimensiones reconocidas como relevantes por parte de la literatura especializada, y que representan, en conjunto, escenarios más o menos favorables para el éxito escolar.

En línea con las mayores carencias económicas que experimenta la pobla- ción de los grupos intermedio y desfavorable, es mayor la proporción de personas que perciben la auh; así como la proporción de jóvenes en edad de escolarización secundaria que trabaja (véase Tabla 8). La composición de los hogares también varía significativamente, siendo superior la proporción de los monoparentales en el cluster con condiciones desfavorables. Asimismo, se observan mayores problemas de salud, como la presencia de personas con alguna discapacidad. Respecto de cuestiones que pueden ser indicativas de actitudes, valores y expectativas, los problemas de ausentismo e impuntualidad escolar entre niños, niñas y adolescentes de los hogares en los conglomerados intermedio y desfavorable también son más evidentes.

Por último, dado que en la literatura especializada se ha identificado a la dimensión contextual o barrial como relevante en la determinación de los resultados educativos, se comparan los conglomerados en relación con algunas características salientes de los barrios que los componen (véase Tabla 9). Por ejemplo, en el grupo con condiciones favorables parece haber mayor presencia del Estado y otras instituciones del sector privado en el territorio, que inciden en la conexión del barrio con el resto de la ciudad o en la disponibilidad de distintos servicios y espacios. Por su parte, en el grupo de condiciones desfavorables se evidencian mayores problemas ambientales y de salubridad.

Análisis de conglomerados: descomposición de la segregación espacial urbana

Como se explicó anteriormente, tomando como minoría a la población en edad de nivel secundario que alcanza una trayectoria deseable, se observa un nivel de segregación moderado que indica una distribución desigual de dicha población entre los barrios de la ciudad. Ahora bien, las estimaciones de la Tabla 10 muestran que, al interior de cada conglomerado, los niveles de segregación de la población entre barrios son muy diferentes. En el grupo de barrios con condiciones de origen favorables, el bajo porcentaje de jóvenes con trayectoria no deseable parece estar concentrado en ciertos barrios, ya que el índice de Disimilitud es muy alto, indicativo de una situación de hipersegregación. También se aprecia desigualdad en la distribución de este grupo de jóvenes entre los barrios pertenecientes al conglomerado de condiciones desfavorables, mientras que en el intermedio parece haber una distribución más uniforme en el territorio.

La descomposición del índice de Raíz Cuadrada permite, a su vez, confirmar que se tiene una proporción importante de la segregación global entre barrios (23%) explicada por una distribución desigual de cada grupo de jóvenes entre los tres conglomerados.

Análisis de conglomerados: casos representativos y atípicos

En principio, y a partir de la caracterización de los conglomerados identificados, es más probable que logren una trayectoria deseable quienes pertenecen al grupo de barrios con “condiciones favorables” para la escolarización, que quienes residen en barrios del cluster con “condiciones desfavorables” (véase Tabla 6).

Para ilustrar esta situación, a partir del Modelo 1 de regresión logística, se estimó la probabilidad de tener una trayectoria educativa deseable para una persona en edad de escolarización secundaria representativa de cada conglomerado extremo. Para el caso, se define a una persona representativa como aquella que se caracteriza con los valores más frecuentes del cluster en el caso de las variables dicotómicas y con valores promedio en el caso de las variables continuas.

Así, este joven ficticio en el conglomerado con “condiciones favorables” cuenta con cobertura de salud, reside en un hogar cuyos adultos tienen en promedio 14 años de educación, donde los ingresos no son bajos y donde habitan 1.5 personas por cuarto. Por el contrario, la persona representativa del conglomerado con “condiciones desfavorables” no dispone de cobertura de salud, habita en un hogar cuyos adultos sólo promedian 9 años de educación, donde los ingresos pertenecen al primer quintil de la distribución y donde residen 3.3 personas por cuarto.

En el escenario favorable, la probabilidad de lograr una trayectoria deseable es del 94%, mientras que en el escenario desfavorable sólo llega al 41%. Queda claro que conocer el lugar de residencia contribuye a predecir las posibilidades de éxito educativo en la ciudad.

Asimismo, resulta de interés indagar en aquellos casos “atípicos” que escapan a la situación esperable para el grupo de pertenencia, mostrando ya sea una trayectoria educativa no deseable en el cluster favorable (atípicos negativos) como una trayectoria deseable en el conglomerado no favorable (atípicos positivos o resilientes).

A partir de estos casos, se exploran otras variables que no han sido utilizadas para caracterizar a los conglomerados, pero que pueden arrojar luz sobre los factores que favorecen estos resultados menos esperables. En las Tablas 11 y 12 se detallan las variables que mostraron diferencias estadísticamente significativas entre los casos típicos y atípicos en cada uno de los clusters extremos.

Por un lado, se desprende de la Tabla 11 que, dentro del conglomerado favorable, es mayor la probabilidad de tener un resultado atípico negativo para aquellos jóvenes que residen en barrios caracterizados como vulnerables. Esta condición se refiere a una precariedad en cuanto al acceso de servicios básicos.

Asimismo, se encuentra una mayor proporción de casos atípicos negativos entre quienes habitan un hogar en el que la persona que respondió la encuesta manifestó tener sentimientos de soledad en el barrio. Lo mismo ocurre para quienes residen en un hogar donde al menos un o una menor faltó al colegio en los días previos a la encuesta.

Si bien excede a los alcances de este trabajo dar cuenta de las causas de estos hallazgos será de interés en un futuro continuar explorando cómo, por un lado, el contexto barrial puede incidir negativamente en los resultados escolares de quienes gozan de condiciones favorables en su hogar; y, por otro lado, cómo pueden influir ciertos factores emocionales o no cognitivos de la familia, vinculados a la satisfacción personal, el compromiso y la valoración de la educación, en las trayectorias educativas.

Por otra parte, en la Tabla 12 se tomó al grupo con condiciones desfavorables, y se observó una gran diferencia en la proporción de jóvenes identificados como “casos atípicos positivos” entre quienes trabajan y no lo hacen. De hecho, en el grupo de ocupados no se encuentra ningún caso resiliente, lo cual podría deberse a que disponen de menos tiempo para el estudio que el resto de los miembros de su cluster. Algo muy similar sucede al considerar a quienes participan económicamente, ya sea trabajando o buscando trabajo.

También, emerge como relevante un aspecto de la historia personal que es la mudanza. Entre quienes cambiaron de ciudad en los últimos cinco años, no hay casos atípicos positivos; en cambio, entre quienes han tenido estabilidad en el lugar de residencia es más probable alcanzar una trayectoria deseable.

De nuevo se presenta que, si en el hogar hay menores que presentan ausentismo escolar, un posible indicador de la actitud de la familia hacia la escuela, parece ser mayor la probabilidad de tener un resultado positivo, aun perteneciendo al grupo con condiciones desfavorables.

Adicionalmente, entre las distintas características del vecindario, el acceso al transporte público, que se vincula tanto a la movilidad entre el hogar y la escuela como a la integración más general del barrio con el resto de la ciudad, resulta un factor de diferenciación que favorece alcanzar un resultado escolar atípico positivo.