El Impacto de los Colegios en Concesión en el Rendimiento

El Impacto de los Colegios en Concesión en el Rendimiento

Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
El Impacto de los Colegios en Concesión en el
Rendimiento Académico
Resultados de Corto y Largo Plazo
Juan Diego Bonilla
American Institutes for Research
Septiembre 18, 2013
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Alianzas Público-Privadas en Educación
Debate sobre polı́ticas que mejoran la calidad de la educación pública:
Instituciones privadas proven mejor educación que instituciones públicas?
Vouchers, Charter schools, EMOs.
Gran heterogeneidad en términos de autonomı́a y rendición de cuentas
Incentivos a nivel del colegio pueden afectar rendimiento académico
Diferentes esquemas de participación privada:
Vouchers: Control de calidad ejercido por los usuarios
Otros programas: Estado retiene el control sobre la calidad del servicio
US Charter schools, UK Free Schools, CECs en Colombia
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
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Alianzas Público-Privadas en Educación
Debate sobre polı́ticas que mejoran la calidad de la educación pública:
Instituciones privadas proven mejor educación que instituciones públicas?
Vouchers, Charter schools, EMOs.
Gran heterogeneidad en términos de autonomı́a y rendición de cuentas
Incentivos a nivel del colegio pueden afectar rendimiento académico
Diferentes esquemas de participación privada:
Vouchers: Control de calidad ejercido por los usuarios
Otros programas: Estado retiene el control sobre la calidad del servicio
US Charter schools, UK Free Schools, CECs en Colombia
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CEC
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Alianzas Público-Privadas en Educación
Debate sobre polı́ticas que mejoran la calidad de la educación pública:
Instituciones privadas proven mejor educación que instituciones públicas?
Vouchers, Charter schools, EMOs.
Gran heterogeneidad en términos de autonomı́a y rendición de cuentas
Incentivos a nivel del colegio pueden afectar rendimiento académico
Diferentes esquemas de participación privada:
Vouchers: Control de calidad ejercido por los usuarios
Otros programas: Estado retiene el control sobre la calidad del servicio
US Charter schools, UK Free Schools, CECs en Colombia
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CEC
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Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Contratación de Servicios Públicos
Tema central en literatura de Finanzas Públicas (Hart, Shleifer, Vishny
[1997]; Shleifer [1998]).
Defensores: Instituciones privadas son más eficientes que las públicas.
Servicios provistos por grupos de interés que asignan un peso sub-óptimo
al bienestar de sus miembros (Chubb and Moe, [1990]).
Opositores: Privados reducen la calidad en aspectos con vacı́os
contractuales.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
Resultados
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Contratación de Servicios Públicos
Tema central en literatura de Finanzas Públicas (Hart, Shleifer, Vishny
[1997]; Shleifer [1998]).
Defensores: Instituciones privadas son más eficientes que las públicas.
Servicios provistos por grupos de interés que asignan un peso sub-óptimo
al bienestar de sus miembros (Chubb and Moe, [1990]).
Opositores: Privados reducen la calidad en aspectos con vacı́os
contractuales.
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Contratación de Servicios Públicos
Tema central en literatura de Finanzas Públicas (Hart, Shleifer, Vishny
[1997]; Shleifer [1998]).
Defensores: Instituciones privadas son más eficientes que las públicas.
Servicios provistos por grupos de interés que asignan un peso sub-óptimo
al bienestar de sus miembros (Chubb and Moe, [1990]).
Opositores: Privados reducen la calidad en aspectos con vacı́os
contractuales.
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CEC
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Estrategia Empı́rica
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Pregunta Investigación
El programa Colegios en Concesión (CEC) implementado entre
2000 y 2003:
Nuevos colegios asignados a instituciones privadas
Rendición de cuentas basada en resultados ...
Contratos atenúan incentivos de ”quality-shading cost reductions”
Pregunta:
Efecto causal de asistir a un CEC en rendimiento académico
relativo a públicos comparables
Corto Plazo: Saber 11:Matemáticas, Lenguaje y Resultado global (9
áreas).
Largo Plazo: Educación superior, asistir a institución selectiva,
otros.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Pregunta Investigación
El programa Colegios en Concesión (CEC) implementado entre
2000 y 2003:
Nuevos colegios asignados a instituciones privadas
Rendición de cuentas basada en resultados ...
Contratos atenúan incentivos de ”quality-shading cost reductions”
Pregunta:
Efecto causal de asistir a un CEC en rendimiento académico
relativo a públicos comparables
Corto Plazo: Saber 11:Matemáticas, Lenguaje y Resultado global (9
áreas).
Largo Plazo: Educación superior, asistir a institución selectiva,
otros.
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Pregunta Investigación
El programa Colegios en Concesión (CEC) implementado entre
2000 y 2003:
Nuevos colegios asignados a instituciones privadas
Rendición de cuentas basada en resultados ...
Contratos atenúan incentivos de ”quality-shading cost reductions”
Pregunta:
Efecto causal de asistir a un CEC en rendimiento académico
relativo a públicos comparables
Corto Plazo: Saber 11:Matemáticas, Lenguaje y Resultado global (9
áreas).
Largo Plazo: Educación superior, asistir a institución selectiva,
otros.
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CEC
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El programa de CEC
La administración tenı́a espacio limitado para implementar/ensayar
polı́ticas para mejorar calidad:
Salarios de maestros no están asociados a productividad
Escaso control para escoger maestros efectivos.
El programa Colegios en Concesión (CEC):
Contratos a 15 años para administrar 25 colegios nuevos
Administradores: Colegios y univerdidades sin ánimo de lucro de
probada trayectoria.
Operan por fuera de los acuerdos de negociación colectiva...
...sujetos a evaluaciones de desempeño con cláusulas de rescisión
contractual
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
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Problema de Selección
Selección Inobservada?
Estudiantes en Bogotá no son asignados aleatoriamente a los
colegios:
Se asignan de acuerdo con preferencias del estudiante
Estudiantes de bajo SES tienen prioridad
Colegios tampoco fueron ubicados aleatoriamente en la ciudad:
Ubicados por SED en áreas deficitarias.
Que en la práctica son barrios menos favorecidos.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Problema de Selección
Selección Inobservada?
Estudiantes en Bogotá no son asignados aleatoriamente a los
colegios:
Se asignan de acuerdo con preferencias del estudiante
Estudiantes de bajo SES tienen prioridad
Colegios tampoco fueron ubicados aleatoriamente en la ciudad:
Ubicados por SED en áreas deficitarias.
Que en la práctica son barrios menos favorecidos.
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CEC
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Localización de CEC
Figura 1. Localización de CEC en Bogotá
Localización de CEC
Figura 1. Localización de CEC en Bogotá
Tabla 1. Estadı́sticas Descriptivas
No. Household Members
Father Education
Primary
Secondary
Mother Education
Primary
Secondary
Household Stratum
One
Two
Three
Four+
Household Income
1 MW or less
1 < MW < 2
2 < MW < 3
MW > 4
Number of Schools
N
A. Full Sample
Public
CEC
Mean
SD
Mean
5.16
2.05
5.32
SD
2.06 ***
0.39
0.47
0.43
0.47
***
0.33
0.51
0.38
0.49
***
***
0.15
0.51
0.32
0.01
0.24
0.70
0.05
0.01
***
***
***
0.14
0.53
0.23
0.09
410
31783
0.13
0.59
0.23
0.05
***
***
25
1630
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Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Datos
Resultados Saber 11 2007-2008
Matemáticas, Lenguaje, otras áreas.
Caracterı́sticas de estudiantes y familias.
Dirección Residencia.
Base Catastral 2008
Encuestas C-600 (2008)
Información de Maestros
Razón estudiante por profesor por grado
Tasas de Transferencia y deserción por grado
SPADIES:
Inscripción educación superior
Deserción
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CEC
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Datos
Resultados Saber 11 2007-2008
Matemáticas, Lenguaje, otras áreas.
Caracterı́sticas de estudiantes y familias.
Dirección Residencia.
Base Catastral 2008
Encuestas C-600 (2008)
Información de Maestros
Razón estudiante por profesor por grado
Tasas de Transferencia y deserción por grado
SPADIES:
Inscripción educación superior
Deserción
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Datos
Resultados Saber 11 2007-2008
Matemáticas, Lenguaje, otras áreas.
Caracterı́sticas de estudiantes y familias.
Dirección Residencia.
Base Catastral 2008
Encuestas C-600 (2008)
Información de Maestros
Razón estudiante por profesor por grado
Tasas de Transferencia y deserción por grado
SPADIES:
Inscripción educación superior
Deserción
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Datos
Resultados Saber 11 2007-2008
Matemáticas, Lenguaje, otras áreas.
Caracterı́sticas de estudiantes y familias.
Dirección Residencia.
Base Catastral 2008
Encuestas C-600 (2008)
Información de Maestros
Razón estudiante por profesor por grado
Tasas de Transferencia y deserción por grado
SPADIES:
Inscripción educación superior
Deserción
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Estrategia Empı́rica
Resultados
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Estrategia Preliminar: MCO
Yiu = ρ ∗ Diu + γu + Xi Γ + iu
Yiu : Desempeño académico estudiante i
Diu = 1: Si estudiante i va a CEC y 0 si va a CPT
Xi = (Edad, género, Tamaño hogar, educación padres, estrato, ...
ingreso hogar, varios activos)
γu es efecto fijo de UPZ
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UPZs
CEC
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Estrategia Empı́rica
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Estrategia Preliminar: MCO
Yiu = ρ ∗ Diu + γu + Xi Γ + iu
Yiu : Desempeño académico estudiante i
Diu = 1: Si estudiante i va a CEC y 0 si va a CPT
Xi = (Edad, género, Tamaño hogar, educación padres, estrato, ...
ingreso hogar, varios activos)
γu es efecto fijo de UPZ
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UPZs
CEC
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Estrategia Preliminar: MCO
Yiu = ρ ∗ Diu + γu + Xi Γ + iu
Yiu : Desempeño académico estudiante i
Diu = 1: Si estudiante i va a CEC y 0 si va a CPT
Xi = (Edad, género, Tamaño hogar, educación padres, estrato, ...
ingreso hogar, varios activos)
γu es efecto fijo de UPZ
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UPZs
CEC
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Estrategia Empı́rica
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Problemas de Sesgo de Selección
Yiu = ρ ∗ Diu + γu + Xi Γ + iu
Estimación de ρ por MCO sesgada hacia abajo
El algoritmo de asignación escolar da prioridad a menos favorecidos.
Colegios ubicados en áreas con menores SES.
Estimación de ρ por MCO sesgada hacia arriba
Padres más motivados e informados más dispuestos a aplicar a CEC.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Problemas de Sesgo de Selección
Yiu = ρ ∗ Diu + γu + Xi Γ + iu
Estimación de ρ por MCO sesgada hacia abajo
El algoritmo de asignación escolar da prioridad a menos favorecidos.
Colegios ubicados en áreas con menores SES.
Estimación de ρ por MCO sesgada hacia arriba
Padres más motivados e informados más dispuestos a aplicar a CEC.
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CEC
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Estrategia Empı́rica
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Estrategia Empı́rica
Para solucionar el posible sesgo de selección, se emplea el método de
Variables Instrumentales
Para ello se requiere al menos una variable Z , el instrumento, que:
1
2
Esté correlacionada con la probabilidad de asistir a un CEC
(Relevancia)
No esté correlacionada con otros determinantes de rendimiento
académico (Validez)
La idea es usar la distancia al CEC más cercano como
instrumento de asistir a un CEC.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
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Estrategia Empı́rica
Para solucionar el posible sesgo de selección, se emplea el método de
Variables Instrumentales
Para ello se requiere al menos una variable Z , el instrumento, que:
1
2
Esté correlacionada con la probabilidad de asistir a un CEC
(Relevancia)
No esté correlacionada con otros determinantes de rendimiento
académico (Validez)
La idea es usar la distancia al CEC más cercano como
instrumento de asistir a un CEC.
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Estrategia Empı́rica
Para solucionar el posible sesgo de selección, se emplea el método de
Variables Instrumentales
Para ello se requiere al menos una variable Z , el instrumento, que:
1
2
Esté correlacionada con la probabilidad de asistir a un CEC
(Relevancia)
No esté correlacionada con otros determinantes de rendimiento
académico (Validez)
La idea es usar la distancia al CEC más cercano como
instrumento de asistir a un CEC.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
Para solucionar el posible sesgo de selección, se emplea el método de
Variables Instrumentales
Para ello se requiere al menos una variable Z , el instrumento, que:
1
2
Esté correlacionada con la probabilidad de asistir a un CEC
(Relevancia)
No esté correlacionada con otros determinantes de rendimiento
académico (Validez)
La idea es usar la distancia al CEC más cercano como
instrumento de asistir a un CEC.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Estrategia de Identificación
Variables Instrumentales:
Yiu = ρDiu + γu + Xi Γ + iu
(1)
Diu = Zi Θ + λu + Xi β + µiu
(2)
Sea Zi un instrumento para Diu , asistencia a CEC:
(
1 si DRi < 0,
Zi =
0 si DRi ≥ 0,
donde DRi = Min (dic ) − Min (dip )
c∈CEC
p∈CPT
La idea es simular una aleatorización de estudiantes a diferentes
probabilidades de atender un CEC
la variación de RD genera diferencias en costos de transporte y de
oportunidad de asistir a un CEC
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
Resultados
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Estrategia de Identificación
Variables Instrumentales:
Yiu = ρDiu + γu + Xi Γ + iu
(1)
Diu = Zi Θ + λu + Xi β + µiu
(2)
Sea Zi un instrumento para Diu , asistencia a CEC:
(
1 si DRi < 0,
Zi =
0 si DRi ≥ 0,
donde DRi = Min (dic ) − Min (dip )
c∈CEC
p∈CPT
La idea es simular una aleatorización de estudiantes a diferentes
probabilidades de atender un CEC
la variación de RD genera diferencias en costos de transporte y de
oportunidad de asistir a un CEC
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia de Identificación
Variables Instrumentales:
Yiu = ρDiu + γu + Xi Γ + iu
(1)
Diu = Zi Θ + λu + Xi β + µiu
(2)
Sea Zi un instrumento para Diu , asistencia a CEC:
(
1 si DRi < 0,
Zi =
0 si DRi ≥ 0,
donde DRi = Min (dic ) − Min (dip )
c∈CEC
p∈CPT
La idea es simular una aleatorización de estudiantes a diferentes
probabilidades de atender un CEC
la variación de RD genera diferencias en costos de transporte y de
oportunidad de asistir a un CEC
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
Resultados
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I. Relevancia del Instrumento
El Problema del Hogar
Modelos teóricos de educación indican que la decisión de ir a un colegio
dado responde a un cálculo del costo-benefio esperado:
Dado la información disponible, el beneficio esperado es función de
la calidad de la educación.
A mayor calidad, mejores resultados en mercado laboral.
A mayor calidad, mayor probabilidad de acceder a institución de
educación superior.
Los costos de atender un colegio público están determinados por:
Costos de transporte
Costo de oportunidad del tiempo de viaje.
Estos costos son crecientes en la distancia al colegio.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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I. Relevancia del Instrumento
El Problema del Hogar
Modelos teóricos de educación indican que la decisión de ir a un colegio
dado responde a un cálculo del costo-benefio esperado:
Dado la información disponible, el beneficio esperado es función de
la calidad de la educación.
A mayor calidad, mejores resultados en mercado laboral.
A mayor calidad, mayor probabilidad de acceder a institución de
educación superior.
Los costos de atender un colegio público están determinados por:
Costos de transporte
Costo de oportunidad del tiempo de viaje.
Estos costos son crecientes en la distancia al colegio.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
I. Relevancia del Instrumento
El Problema del Hogar
El incremento en el retorno esperado por asistir a un colegio de
mayor calidad es marginal
Sólo hay información parcial sobre la calidad de estos colegios.
No hay evidencia de que tengan mejores resultados en mercado
laboral.
Entre dos colegios con retorno similar, se escoge el de menor costo
(i.e., el más cercano).
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Resultados
Discussion
I. Relevancia del Instrumento
El Problema del Hogar
El incremento en el retorno esperado por asistir a un colegio de
mayor calidad es marginal
Sólo hay información parcial sobre la calidad de estos colegios.
No hay evidencia de que tengan mejores resultados en mercado
laboral.
Entre dos colegios con retorno similar, se escoge el de menor costo
(i.e., el más cercano).
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
.1
.6
.8
.2
1
Figura 2. Distribución de Distancia al Colegio (metros)
CEC Students
.4
Public Students
10200
9600
9000
8400
7800
7200
6600
6000
5400
4800
4200
3600
3000
2400
1800
1200
600
0
0
.2
CEC + Public CDF (Right Scale)
300-Meter Actual Distance Intervals
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
I. Relevancia del Instrumento
Figura 3. Distancia a Cinco CEC
Tiempo al Colegio en Minutos
Medio de Transporte al Colegio
100%
90%
80%
95%
70%
60%
90%
50%
40%
85%
30%
20%
80%
10%
75%
0%
1
2
3
4
5
1
2
Caminando
Juan Bonilla (AIR)
Bus
3
4
5
ID Colegio
ID Colegio
Bicicleta
0 a 10
CEC
11 a 20
21 a 30
17 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
.0008
I. Relevancia del Instrumento
Z=0
.0006
Z=1
.0004
CEC Students
7800
7200
6600
6000
5400
4800
4200
3600
3000
2400
1800
1200
600
0
−600
−1200
−1800
0
.0002
Public Students
Relative Distance to Closest CEC (Meters)
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
I. Relevancia del Instrumento
Tabla 2. Efecto de DR en Asistencia a CEC
Dependent: 1{CEC Student =1}
Full Sample
UBZ Sample
(1)
(2)
(3)
(4)
0.10***
(0.02)
0.10***
(0.02)
0.14***
(0.02)
0.14***
(0.02)
Exogenous Covariates
UPZ Fixed Effects
No
Yes
Yes
Yes
No
Yes
Yes
Yes
Correct Prediction Rate
F-Statistic
N
0.753
27.64
33413
0.717
27.83
33413
0.746
46.81
11968
0.759
47.77
119968
Instrument:
{Relative Distance < 0m} = 1
UPZs
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
II. Validez del Instrumento
El instrumento no es válido si:
1
CEC localizados en áreas con diferencias no observadas que a su
vez afectan el desempeño académico.
Efectos fijos de UPZ
2
Familias idénticas en observables tienen preferencias distintas por
calidad de educación y estas preferencias determinan su lugar de
residencia.
Contrario a la evidencia hallada en encuestas de hogares
Mirar correlación entre Z y X (Altonji at al, 2005)
Test de Placebo para evaluar exogeneidad.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Discussion
II. Validez del Instrumento
El instrumento no es válido si:
1
CEC localizados en áreas con diferencias no observadas que a su
vez afectan el desempeño académico.
Efectos fijos de UPZ
2
Familias idénticas en observables tienen preferencias distintas por
calidad de educación y estas preferencias determinan su lugar de
residencia.
Contrario a la evidencia hallada en encuestas de hogares
Mirar correlación entre Z y X (Altonji at al, 2005)
Test de Placebo para evaluar exogeneidad.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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II. Validez del Instrumento
El instrumento no es válido si:
1
CEC localizados en áreas con diferencias no observadas que a su
vez afectan el desempeño académico.
Efectos fijos de UPZ
2
Familias idénticas en observables tienen preferencias distintas por
calidad de educación y estas preferencias determinan su lugar de
residencia.
Contrario a la evidencia hallada en encuestas de hogares
Mirar correlación entre Z y X (Altonji at al, 2005)
Test de Placebo para evaluar exogeneidad.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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II. Validez del Instrumento
El instrumento no es válido si:
1
CEC localizados en áreas con diferencias no observadas que a su
vez afectan el desempeño académico.
Efectos fijos de UPZ
2
Familias idénticas en observables tienen preferencias distintas por
calidad de educación y estas preferencias determinan su lugar de
residencia.
Contrario a la evidencia hallada en encuestas de hogares
Mirar correlación entre Z y X (Altonji at al, 2005)
Test de Placebo para evaluar exogeneidad.
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Tabla 3. Exogeneidad del Instrumento de DR
Full Sample
Balance Regressions
Student and Family Characteristics
Male
Age
Number Household Members
Father Education: Primary = 1
Father Education: Secondary = 1
Mother Education: Primary = 1
Mother Education: Secondary = 1
Dad is Literate
Mom is Literate
No Younger Siblings
N
Juan Bonilla (AIR)
RD>0
Means
(1)
No
Controls
(2)
UPZ Fixed
Effects
(3)
0.46
17.07
5.17
0.38
0.48
0.32
0.52
0.98
0.99
0.34
29971
-0.003
0.038
0.012
0.107***
-0.048**
0.077***
-0.026
-0.003
-0.005
-0.038***
33413
0.006
0.023
-0.032
0.016
-0.009
-0.002
0.014
0.004
0.002
-0.023*
33413
CEC
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Tabla 3. Exogeneidad del Instrumento de DR
Full Sample
Balance Regressions
Household Income
Stratum 1 = 1
Stratum 2 = 1
Stratum 3 = 1
House Floors - Low Quality
House Floors - Med Quality
Number of Rooms in Household
House Income: 1 MW or less
House Income: 1 < MW < 2
House Income: 2 < MW < 3
N
Juan Bonilla (AIR)
RD>0
Means
(1)
No
Controls
(2)
UPZ Fixed
Effects
(3)
0.15
0.50
0.34
0.09
0.34
4.24
0.14
0.53
0.23
29971
0.050
0.214**
-0.253***
-0.031**
0.111***
0.016
0.014
0.034**
-0.008
33413
-0.010
0.025
-0.014
-0.000
0.005
-0.008
0.004
-0.006
0.003
33413
CEC
21 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Tabla 3. Exogeneidad del Instrumento de DR
Full Sample
Balance Regressions
Household Assets
Computer at Home
DVD at Home
Car Ownership
Motorbike Ownership
No Cellphone in Household
One Cellphone in Household
Internet at Home
Cable TV at Home
N
Juan Bonilla (AIR)
RD>0
Means
(1)
No
Controls
(2)
UPZ Fixed
Effects
(3)
0.50
0.75
0.16
0.07
0.06
0.22
0.24
0.61
29971
-0.065**
-0.014
-0.031**
0.002
-0.001
0.005
-0.053**
-0.058*
33413
-0.007
-0.004
-0.003
0.001
0.005
0.007
0.011
-0.018
33413
CEC
21 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
RESULTADOS
Juan Bonilla (AIR)
CEC
21 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Tabla 4. Resultados de CEC en Saber11
A. Full Sample
(1)
(2)
OLS
2SLS
p-val Hausman
OLS
2SLS
p-val Hausman
OLS
2SLS
Juan Bonilla (AIR)
0.136***
B. UPZ Sample
(3)
(4)
Math Test
0.120***
0.159***
0.134***
(0.030)
(0.030)
(0.035)
(0.035)
0.525***
0.559***
0.600***
0.609***
(0.191)
(0.201)
(0.134)
(0.133)
0.05
0.03
0.00
0.00
0.145***
Verbal Test
0.131***
0.179***
0.159***
(0.033)
(0.036)
(0.038)
0.156
0.208
0.239
0.260
(0.202)
(0.213)
(0.168)
(0.169)
0.96
0.71
0.72
0.113***
(0.038)
0.54
9-subject Score
0.098***
0.137***
0.114***
(0.026)
(0.028)
(0.029)
(0.029)
0.307**
0.347**
0.333***
0.343***
(0.151)
(0.162)
(0.110)
(0.109)
p-val Hausman
0.17
0.10
0.05
0.03
Covariates
UPZ FE
N
No
Yes
Yes
Yes
No
Yes
Yes
Yes
33413
CEC
11968
22 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Tabla 4. Resultados de CEC en Saber11
A. Full Sample
(1)
(2)
OLS
2SLS
p-val Hausman
OLS
2SLS
p-val Hausman
OLS
2SLS
Juan Bonilla (AIR)
0.136***
B. UPZ Sample
(3)
(4)
Math Test
0.120***
0.159***
0.134***
(0.030)
(0.030)
(0.035)
(0.035)
0.525***
0.559***
0.600***
0.609***
(0.191)
(0.201)
(0.134)
(0.133)
0.05
0.03
0.00
0.00
0.145***
Verbal Test
0.131***
0.179***
0.159***
(0.033)
(0.036)
(0.038)
0.156
0.208
0.239
0.260
(0.202)
(0.213)
(0.168)
(0.169)
0.96
0.71
0.72
0.113***
(0.038)
0.54
9-subject Score
0.098***
0.137***
0.114***
(0.026)
(0.028)
(0.029)
(0.029)
0.307**
0.347**
0.333***
0.343***
(0.151)
(0.162)
(0.110)
(0.109)
p-val Hausman
0.17
0.10
0.05
0.03
Covariates
UPZ FE
N
No
Yes
Yes
Yes
No
Yes
Yes
Yes
33413
CEC
11968
22 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Test Placebo
1
Análisis de forma reducida usando datos de Saber11 (EE) de 2000
Ningún estudiante se graduó de un CEC en 2000
Calcular Distancia Relativa Potencial (DRP) entre CEC más cercano
y CPT más cercano.
Yiu = δZi + φu + Xi Π + ξiu ,
Zi
PRDi
Juan Bonilla (AIR)
donde
(3)
= 1{DRPi < 0}
=
Min (pdic ) − Min (dip )
c∈CEC
p∈CPT
CEC
23 / 32
Tabla 5. Efecto de Distancia en Saber11
A. Full Sample
(1)
(2)
ICFES 2000
ICFES 2008
-0.032*
Math Test
-0.026
-0.017
-0.040
(0.016)
(0.023)
(0.046)
0.053*** 0.057***
(0.020)
ICFES 2000
ICFES 2008
ICFES 2000
ICFES 2008
Covariates
UPZ FE
N ICFES 2000
N ICFES 2008
B. UPZ Sample
(3)
(4)
0.085*** 0.086***
(0.018)
(0.018)
Verbal Test
-0.025*
-0.034
-0.029
(0.015)
(0.014)
(0.035)
(0.034)
0.016
0.021
0.034
0.037
(0.020)
(0.021)
(0.023)
(0.024)
9-subject score
-0.050*
-0.047
-0.049
(0.024)
(0.026)
(0.048)
0.031**
0.035**
(0.015)
(0.016)
(0.014)
No
Yes
Yes
Yes
No
Yes
-0.051***
-0.084***
(0.020)
(0.031)
20533
33413
(0.054)
0.047*** 0.049***
(0.014)
Yes
Yes
3776
11968
Tabla 5. Efecto de Distancia en Saber11
A. Full Sample
(1)
(2)
ICFES 2000
ICFES 2008
-0.032*
Math Test
-0.026
-0.017
-0.040
(0.016)
(0.023)
(0.046)
0.053*** 0.057***
(0.020)
ICFES 2000
ICFES 2008
ICFES 2000
ICFES 2008
Covariates
UPZ FE
N ICFES 2000
N ICFES 2008
B. UPZ Sample
(3)
(4)
0.085*** 0.086***
(0.018)
(0.018)
Verbal Test
-0.025*
-0.034
-0.029
(0.015)
(0.014)
(0.035)
(0.034)
0.016
0.021
0.034
0.037
(0.020)
(0.021)
(0.023)
(0.024)
9-subject score
-0.050*
-0.047
-0.049
(0.024)
(0.026)
(0.048)
0.031**
0.035**
(0.015)
(0.016)
(0.014)
No
Yes
Yes
Yes
No
Yes
-0.051***
-0.084***
(0.020)
(0.031)
20533
33413
(0.054)
0.047*** 0.049***
(0.014)
Yes
Yes
3776
11968
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Efectos de Largo Plazo
Evidencia de Alianzas Público-Privadas son de corto plazo
US charters
Angrist et. al [2010]; Abdulkadiroglu et. al, [2009]; Dobbie and Fryer, [2009]; Hoxby
and Murarka, [2009]; Hoxby and Rockoff, [2004]; Saas, [2006]; Bifulco and Ladd,
[2004]; Hanushek et. al, [2007]; Booker et. al [2007]
Correlación positiva entre exámenes estandarizados e ingresos laborales
Hanushek, [2006]; Lazear, [2003]
Medidas alternativas de desempeño académico
Card and Krueger, [1992]; Evans and Schwab, [1995]
Grado de Secundaria
Educación Superior
Juan Bonilla (AIR)
CEC
25 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Efectos de Largo Plazo
Evidencia de Alianzas Público-Privadas son de corto plazo
US charters
Angrist et. al [2010]; Abdulkadiroglu et. al, [2009]; Dobbie and Fryer, [2009]; Hoxby
and Murarka, [2009]; Hoxby and Rockoff, [2004]; Saas, [2006]; Bifulco and Ladd,
[2004]; Hanushek et. al, [2007]; Booker et. al [2007]
Correlación positiva entre exámenes estandarizados e ingresos laborales
Hanushek, [2006]; Lazear, [2003]
Medidas alternativas de desempeño académico
Card and Krueger, [1992]; Evans and Schwab, [1995]
Grado de Secundaria
Educación Superior
Juan Bonilla (AIR)
CEC
25 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Efectos de Largo Plazo
Evidencia de Alianzas Público-Privadas son de corto plazo
US charters
Angrist et. al [2010]; Abdulkadiroglu et. al, [2009]; Dobbie and Fryer, [2009]; Hoxby
and Murarka, [2009]; Hoxby and Rockoff, [2004]; Saas, [2006]; Bifulco and Ladd,
[2004]; Hanushek et. al, [2007]; Booker et. al [2007]
Correlación positiva entre exámenes estandarizados e ingresos laborales
Hanushek, [2006]; Lazear, [2003]
Medidas alternativas de desempeño académico
Card and Krueger, [1992]; Evans and Schwab, [1995]
Grado de Secundaria
Educación Superior
Juan Bonilla (AIR)
CEC
25 / 32
Tabla 6. Efectos de Largo Plazo de CEC
2007
Dependent Variable
Mean
OLS
RF
2SLS
Enrolled in College
0.228
0.092***
(0.017)
0.028*
(0.015)
0.120**
(0.057)
Enrolled at Selective and Public
0.034
0.013***
(0.004)
0.003
(0.004)
0.011
(0.016)
Two-year Vocational Program
0.097
0.044***
(0.012)
0.020*
(0.011)
0.088**
(0.041)
Drop out in 1st or 2nd Semester
0.088
0.047***
(0.013)
0.010
(0.012)
0.044
(0.046)
Yes
Yes
9815
Yes
Yes
9815
Yes
Yes
9815
Higher Education Outcomes
UPZ Fixed Effects
Exogenous Covariates
N
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Respuestas a ”Test-based Accountability”
Evidencia del tipo de respuestas de los colegios a mayor
accountability:
X Mejoramiento métodos de instrucción, desarrollo curricular, y
formación docente [Chiang, 2009].
X Impedir que estudiantes de bajo rendimiento presenten las pruebas
[Deere and Strayer, 2001; Figlio and Getzler, 2002; Cullen and
Reback, 2002; Jacob, 2005; Figlio, 2006].
X Mayor preparación para el exámen en detrimento de asignaturas no
evaluadas (i.e., ciencias) [Koretz and Barron, 1998; Jacob, 2004].
X Fraude en Pruebas [Jacob and Levitt, 2003].
Juan Bonilla (AIR)
CEC
27 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Respuestas a ”Test-based Accountability”
Evidencia del tipo de respuestas de los colegios a mayor
accountability:
X Mejoramiento métodos de instrucción, desarrollo curricular, y
formación docente [Chiang, 2009].
X Impedir que estudiantes de bajo rendimiento presenten las pruebas
[Deere and Strayer, 2001; Figlio and Getzler, 2002; Cullen and
Reback, 2002; Jacob, 2005; Figlio, 2006].
X Mayor preparación para el exámen en detrimento de asignaturas no
evaluadas (i.e., ciencias) [Koretz and Barron, 1998; Jacob, 2004].
X Fraude en Pruebas [Jacob and Levitt, 2003].
Juan Bonilla (AIR)
CEC
27 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Respuestas a ”Test-based Accountability”
Evidencia del tipo de respuestas de los colegios a mayor
accountability:
X Mejoramiento métodos de instrucción, desarrollo curricular, y
formación docente [Chiang, 2009].
X Impedir que estudiantes de bajo rendimiento presenten las pruebas
[Deere and Strayer, 2001; Figlio and Getzler, 2002; Cullen and
Reback, 2002; Jacob, 2005; Figlio, 2006].
X Mayor preparación para el exámen en detrimento de asignaturas no
evaluadas (i.e., ciencias) [Koretz and Barron, 1998; Jacob, 2004].
X Fraude en Pruebas [Jacob and Levitt, 2003].
Juan Bonilla (AIR)
CEC
27 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Respuestas a ”Test-based Accountability”
Evidencia del tipo de respuestas de los colegios a mayor
accountability:
X Mejoramiento métodos de instrucción, desarrollo curricular, y
formación docente [Chiang, 2009].
X Impedir que estudiantes de bajo rendimiento presenten las pruebas
[Deere and Strayer, 2001; Figlio and Getzler, 2002; Cullen and
Reback, 2002; Jacob, 2005; Figlio, 2006].
X Mayor preparación para el exámen en detrimento de asignaturas no
evaluadas (i.e., ciencias) [Koretz and Barron, 1998; Jacob, 2004].
X Fraude en Pruebas [Jacob and Levitt, 2003].
Juan Bonilla (AIR)
CEC
27 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
No hay Evidencia de Respuestas Estratégicas
Teaching to the Test
Saber11: No hay incentivos a especializarse en una asignatura
P
Saber 11i = c {Wc ∗ Saber 11c,i } − σ2i
Fraude en Pruebas
Docentes no están involucrados en la administración de Saber11
Impedir que alumnos de bajo rendimiento tomen la prueba
No hay evidencia al respecto:
Tasa de presentación de CEC (Muestra completa) = 93%
Tasa de presentación de TPS (Muestra UPZ) = 93%
Tasa de presentación de CEC = 96%
Tampoco hay mayores tasas de transferencia y deserción
Juan Bonilla (AIR)
CEC
28 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
No hay Evidencia de Respuestas Estratégicas
Teaching to the Test
Saber11: No hay incentivos a especializarse en una asignatura
P
Saber 11i = c {Wc ∗ Saber 11c,i } − σ2i
Fraude en Pruebas
Docentes no están involucrados en la administración de Saber11
Impedir que alumnos de bajo rendimiento tomen la prueba
No hay evidencia al respecto:
Tasa de presentación de CEC (Muestra completa) = 93%
Tasa de presentación de TPS (Muestra UPZ) = 93%
Tasa de presentación de CEC = 96%
Tampoco hay mayores tasas de transferencia y deserción
Juan Bonilla (AIR)
CEC
28 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
No hay Evidencia de Respuestas Estratégicas
Teaching to the Test
Saber11: No hay incentivos a especializarse en una asignatura
P
Saber 11i = c {Wc ∗ Saber 11c,i } − σ2i
Fraude en Pruebas
Docentes no están involucrados en la administración de Saber11
Impedir que alumnos de bajo rendimiento tomen la prueba
No hay evidencia al respecto:
Tasa de presentación de CEC (Muestra completa) = 93%
Tasa de presentación de TPS (Muestra UPZ) = 93%
Tasa de presentación de CEC = 96%
Tampoco hay mayores tasas de transferencia y deserción
Juan Bonilla (AIR)
CEC
28 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
No hay Evidencia de Respuestas Estratégicas
Teaching to the Test
Saber11: No hay incentivos a especializarse en una asignatura
P
Saber 11i = c {Wc ∗ Saber 11c,i } − σ2i
Fraude en Pruebas
Docentes no están involucrados en la administración de Saber11
Impedir que alumnos de bajo rendimiento tomen la prueba
No hay evidencia al respecto:
Tasa de presentación de CEC (Muestra completa) = 93%
Tasa de presentación de TPS (Muestra UPZ) = 93%
Tasa de presentación de CEC = 96%
Tampoco hay mayores tasas de transferencia y deserción
Juan Bonilla (AIR)
CEC
28 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
No hay Evidencia de Respuestas Estratégicas
Teaching to the Test
Saber11: No hay incentivos a especializarse en una asignatura
P
Saber 11i = c {Wc ∗ Saber 11c,i } − σ2i
Fraude en Pruebas
Docentes no están involucrados en la administración de Saber11
Impedir que alumnos de bajo rendimiento tomen la prueba
No hay evidencia al respecto:
Tasa de presentación de CEC (Muestra completa) = 93%
Tasa de presentación de TPS (Muestra UPZ) = 93%
Tasa de presentación de CEC = 96%
Tampoco hay mayores tasas de transferencia y deserción
Juan Bonilla (AIR)
CEC
28 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
No hay Evidencia de Respuestas Estratégicas
Teaching to the Test
Saber11: No hay incentivos a especializarse en una asignatura
P
Saber 11i = c {Wc ∗ Saber 11c,i } − σ2i
Fraude en Pruebas
Docentes no están involucrados en la administración de Saber11
Impedir que alumnos de bajo rendimiento tomen la prueba
No hay evidencia al respecto:
Tasa de presentación de CEC (Muestra completa) = 93%
Tasa de presentación de TPS (Muestra UPZ) = 93%
Tasa de presentación de CEC = 96%
Tampoco hay mayores tasas de transferencia y deserción
Juan Bonilla (AIR)
CEC
28 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
No hay Evidencia de Respuestas Estratégicas
Figura 4. Tasas de Transferencia y Deserción
Dropout Rates by Academic Grade
6%
Transfer Rates by Academic Grade
4%
5%
3%
4%
3%
2%
2%
1%
1%
0%
0%
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
1
2
Academic Grade
Public (Full Sample)
Juan Bonilla (AIR)
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Academic Grade
Public (UPZ Sample)
CEC
CEC Schools
29 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Diferencias en Recursos Escolares
Tabla 7. Recursos Escolares
Primary School
Public
CEC
Dist. Teachers' Education
Less than College
Major in Education
Other Major
Graduate in Education
Other Graduate
Student-Teacher Ratio
Cost Per Student Ratio
Public / CEC
Juan Bonilla (AIR)
Middle School
Public
CEC
High School
Public
CEC
0.07
0.48
0.04
0.37
0.02
0.10
0.72
0.01
0.15
0.00
0.03
0.45
0.05
0.43
0.04
0.11
0.76
0.01
0.11
0.00
0.02
0.41
0.06
0.45
0.04
0.07
0.74
0.03
0.15
0.00
40.37
(24.5)
38.09
(6.37)
31.3
(11.74)
31.72
(8.6)
30.26
(27.23)
20.87
(5.95)
2001
1.01
2002
0.99
CEC
2003
1.11
30 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Arreglo Contractual
Test-based accountability
Contratos limitan posibles respuestas no deseadas:
1
Competencia: CEC no pueden escoger a sus estudiantes
2
Remuneración a proveedor basado en número de estudiantes
3
SED retuvo el control sobre activos para evitar comportamiento
oportunista de proveedores (Joskow, 1988)
4
Non-profits (Glaeser & Shleifer, 1998)
5
Reputación de Proveedores: Preferencia por proveer servicios de alta
calidad (Rose-Ackerman, 1996; Lakdawalla et al, 1998)
Juan Bonilla (AIR)
CEC
31 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Arreglo Contractual
Test-based accountability
Contratos limitan posibles respuestas no deseadas:
1
Competencia: CEC no pueden escoger a sus estudiantes
2
Remuneración a proveedor basado en número de estudiantes
3
SED retuvo el control sobre activos para evitar comportamiento
oportunista de proveedores (Joskow, 1988)
4
Non-profits (Glaeser & Shleifer, 1998)
5
Reputación de Proveedores: Preferencia por proveer servicios de alta
calidad (Rose-Ackerman, 1996; Lakdawalla et al, 1998)
Juan Bonilla (AIR)
CEC
31 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Arreglo Contractual
Test-based accountability
Contratos limitan posibles respuestas no deseadas:
1
Competencia: CEC no pueden escoger a sus estudiantes
2
Remuneración a proveedor basado en número de estudiantes
3
SED retuvo el control sobre activos para evitar comportamiento
oportunista de proveedores (Joskow, 1988)
4
Non-profits (Glaeser & Shleifer, 1998)
5
Reputación de Proveedores: Preferencia por proveer servicios de alta
calidad (Rose-Ackerman, 1996; Lakdawalla et al, 1998)
Juan Bonilla (AIR)
CEC
31 / 32
Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Arreglo Contractual
Test-based accountability
Contratos limitan posibles respuestas no deseadas:
1
Competencia: CEC no pueden escoger a sus estudiantes
2
Remuneración a proveedor basado en número de estudiantes
3
SED retuvo el control sobre activos para evitar comportamiento
oportunista de proveedores (Joskow, 1988)
4
Non-profits (Glaeser & Shleifer, 1998)
5
Reputación de Proveedores: Preferencia por proveer servicios de alta
calidad (Rose-Ackerman, 1996; Lakdawalla et al, 1998)
Juan Bonilla (AIR)
CEC
31 / 32
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Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Arreglo Contractual
Test-based accountability
Contratos limitan posibles respuestas no deseadas:
1
Competencia: CEC no pueden escoger a sus estudiantes
2
Remuneración a proveedor basado en número de estudiantes
3
SED retuvo el control sobre activos para evitar comportamiento
oportunista de proveedores (Joskow, 1988)
4
Non-profits (Glaeser & Shleifer, 1998)
5
Reputación de Proveedores: Preferencia por proveer servicios de alta
calidad (Rose-Ackerman, 1996; Lakdawalla et al, 1998)
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Introducción
Estrategia Empı́rica
Resultados
Discussion
Conclusiones
Evidencia favorable de programa CEC
Mejoras en calidad medido con exámenes estandarizados
Evidencia de efectos positivos de largo plazo
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Figura 5. UPZs con CECs en Área de Influencia
Base Line
First Stage
Juan Bonilla (AIR)
CEC
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Placebo
Juan Bonilla (AIR)
CEC
34 / 32
Placebo
Placebo
Placebo