TESIS de MA GÍSTER - Instituto Economía Pontificia Universidad

TESIS de MA GÍSTER - Instituto Economía Pontificia Universidad

E C O N O M Í A
TESIS de MAGÍSTER
IInstituto
N S T I de
T Economía
U T O
D E
DOCUMENTO
DE TRABAJO
2012
Impacto del Embarazo Adolescente y su Efecto en la Acumulación de
Capital Humano: Función de Producción de las Alumnas Chilenas
Natalia Jáuregui.
www.economia.puc.cl
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
INSTITUTO
MAGISTER
EN
DE
ECONOMIA
ECONOMIA
TESIS DE GRADO
MAGISTER EN ECONOMIA
Jáuregui, Riquelme, Natalia Soledad
Diciembre, 2012
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
INSTITUTO
MAGISTER
EN
DE
ECONOMIA
ECONOMIA
IMPACTO DEL EMBARAZO ADOLESCENTE Y SU EFECTO EN LA
ACUMULACIÓN DE CAPITAL HUMANO: FUNCIÓN DE
PRODUCCIÓN DE LAS ALUMNAS CHILENAS
Natalia Soledad Jáuregui Riquelme
Comisión
CLAUDIO SAPELLI
ARÍSTIDES TORCHE
GERT WAGNER
Santiago, Diciembre de 2012
Índice
Abstract
4
Resumen
5
Introducción
6
Capítulo I.- El Embarazo adolescente en Chile
9
I.- Antecedentes y situación actual
I.1.- América Latina y el Mundo
9
9
I.2.- Chile
11
I.3.- Comparación internacional
14
I.2.- Perfil de Padres y Madres adolescentes
Capítulo II.- Revisión Bibliográfica
15
16
Capítulo III.- Marco Conceptual
21
III.1.- Beneficios
III.2.- Costos
III.3.- Modelo General
Capítulo IV.- Modelo y Estrategia Empírica
21
22
23
26
IV.1.- Metodología
IV.1.1.- Educación
27
27
IV.1.2.- Horas de trabajo
30
IV.1.3.- Embarazo
30
IV.2.- Matching con Propensity Score
Capítulo V.- Resultados
31
32
V.1.- Factores que inciden en la probabilidad de embarazo Adolescente
(i) Embarazo
32
32
V.2.- Factores que inciden en la acumulación de capital humano de la Adolescente
V.2.1.- Mínimos Cuadrados Ordinarios
36
36
V.2.2.- ATT con Propensity Score y Matching del Vecino más cercano
37
Conclusiones
42
Anexos
44
Anexo I.- Datos y Variables
I.1.- Análisis Descriptivo de la muestra
I.2.- Variables
Anexo II.- Perfil de Padres y Madres Adolescentes Chilenos
Referencias
44
44
45
50
55
Abstract
The impact of teenage motherhood on the level of education attained by the young Chilean is
analyzed in this research. The focus is on the problem of the causal relationship between selfdetermined behavior and endogeneity underlying the selection bias caused by unobservable inputs.
The matching technique with propensity score are used to handle the problem of teenage pregnancy
decision, and the results of these methods are compared to a simple linear estimation strategy OLS
(the effects are reduced controlling the unobservable). The data from the Panel Survey Casen are
used, between 1996-2001-2006, to analyze young women between 13 and 19 years old. The results
indicate that adolescent childbearing reduces educational attainment in 0.4 years compared to a
woman who did not have any children in their teens. Regressions for the hours worked and for
future labor income were also estimate, and the results indicate that teenage pregnancy reduce in 18
months the average for hours worked and it has negative impacts but it small in their future wages.
This evidence suggests that programs more effective in reducing teenage pregnancy or delay early
motherhood may improve slightly the level of education of the young people and their subsequent
labor forces.
Resumen
Esta investigación analiza el impacto de la maternidad adolescente sobre el nivel de educación
alcanzado por la joven chilena. Se centra en el problema de la relación causal entre los
comportamientos autodeterminados y la endogeneidad que subyace al sesgo de selección provocado
por información no observable. Se utiliza la técnica del matching con propensity score para manejar
el problema de la decisión de maternidad adolescente, y los resultados de estos métodos se
comparan con una estrategia simple de estimación lineal MCO (el control de los no observables
reduce los efectos). Se utilizan datos de la encuesta Panel Casen, entre los años 1996-2001-2006,
para analizar mujeres jóvenes entre 13 y 19 años de edad. Los resultados indican que la maternidad
adolescente reduce el logro educacional en 0,4 años comparada con una mujer que no fue madre en
su adolescencia. También se estiman regresiones para las horas trabajadas y para el ingreso laboral
futuro, y los resultados indican que el embarazo adolescente reduce en 18 las horas trabajadas
promedio mensual y tiene impactos negativos pero pequeños en su salario futuro. Esta evidencia
sugiere que los programas que pueden ser más eficaces en la reducción de la maternidad
adolescente o en retrasar la maternidad temprana, pueden mejorar levemente el nivel de educación
de las jóvenes y sus posteriores resultados en la fuerza laboral.
Introducción
Durante los últimos años el embarazo adolescente ha sido un tema de preocupación del Estado de
Chile. Recientemente, el decenio pasado, se acordaron los objetivos sanitarios del Ministerio de
Salud (2000-2010), dentro de los cuales se propusieron como meta lograr una disminución en las
tasas de embarazo adolescente, tanto entre niñas de 11 a 14 años como entre jóvenes de 15 a 19
años. Estos rangos de edades son los considerados generalmente en los estudios relacionados con la
adolescencia, ya que la Organización Mundial de la Salud (OMS) define la adolescencia como la
etapa que transcurre entre los 11 y 19 años, considerándose dos fases, la adolescencia temprana de
11 a 14 años y la adolescencia tardía de 15 a 19 años.
Dado que la maternidad adolescente se ve influenciada por diversos factores, ya sean relacionados
con salud pública, educación, trabajo, bienestar social y/o entorno económico de los adolescentes, la
problemática se complejiza al tener que abordarla desde una multiplicidad de ángulos,
convirtiéndola en una preocupación constante de las autoridades. En América Latina la tasa de
embarazos adolescentes ha tenido una alta incidencia, una de las más altas en todo el mundo
solamente superada por la África subsahariana1, y esto no sólo ha persistido en el tiempo sino que
ha ido en aumento, generando obstáculos para el desarrollo de la región. Entre 25 y 108 de cada
1.000 jóvenes entre 15 y 19 años son madres en los países de América Latina y el Caribe, según
datos de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), reflejando una
situación nueva respecto de la maternidad adolescente, ya que si bien los índices de maternidad han
tendido a disminuir en todos los grupos de edad dentro de la región, en el grupo de adolescentes
continúa en aumento.
En el caso de Chile, según estimaciones del INE, para el 2008 habría 2.871.013 adolescentes entre
10 y 19 años de edad, entre los cuales el 49% tiene entre 10 y 14 años y el 51% tiene entre 15 y 19
años. La cantidad de adolescentes en términos absolutos se ha acrecentado cada año (en la medida
que crece el número total de chilenos), pero la proporción de estos respecto a la población total del
país ha ido disminuyendo debido a la dinámica de transición demográfica (cifra que corresponde al
17.1%). La población adolescente está compuesta por un 51% de hombres y un 49% de mujeres.
Por su parte, del total de nacidos vivos en el país se calcula que un 15,2% corresponden a hijos de
madres entre 15 y 19 años de edad, y un 0,4% a madres menores de 15 años.
La Encuesta Nacional de Salud (2009) indica que cerca de un tercio de los padres y madres
adolescentes encuestados no estudian ni trabajan, y tan sólo el 42% dice estar actualmente en alguna
institución de educación. El principal motivo para dejar los estudios corresponde a estar presente en
el cuidado del hijo2. No obstante, un 78% de los adolescentes con hijos que han pasado por una
institución de educación y que ahora no estudian, tienen planes futuros de volver a estudiar, lo que
demuestra una intención por revertir la situación.
Por otro lado, la VI Encuesta Nacional de la Juventud identifica entre las razones para trabajar que
el 65,8% trabaja por la necesidad de mantener a su propia familia. Y respecto al sustento
económico, 63% de los jóvenes con hijos viven exclusivamente de los ingresos aportados por otros
y sólo un 6,2% es capaz de auto sustentarse.
1
División de Población del Departamento de Asuntos Económicos y Sociales de la Secretaría de las Naciones Unidas (ONU).
http://www.un.org/spanish/esa/population/unpop.htm.
2
INJUV (Nov 2011). “Estudio cualitativo: Representaciones y significaciones sobre el embarazo adolescente de padres y madres de hasta
19 años”, Chile.
Todo este contexto sitúa al embarazo adolescente como materia de análisis en investigaciones y
estudios tanto sociales como económicos. En los 90’ los estudios se enmarcaron en la necesidad de
las autoridades de contar con diagnósticos claros que permitieran avanzar en líneas concretas de
acción, compuestos principalmente de análisis descriptivo sobre las características de las
adolescentes embarazadas. En la década del 2000, se sistematizaron los estudios realizados y el
aporte hecho por las instituciones públicas y privadas en su rol frente al embarazo adolescente. Por
su parte, en la etapa actual si bien se ha profundizado más en el análisis, aún no se ha podido
encontrar a través de políticas públicas una solución al problema, situación que constituye el desafío
actual.3
Desde la perspectiva económica sin embargo, existen diversos estudios que han abordado el
problema de la causalidad entre la situación socio/económica que puede alcanzar una madre y su
estado de embarazo en etapa adolescente. Sin embargo, una cuestión que no ha quedado resuelta
aún es cómo la temprana maternidad puede afectar estas oportunidades futuras y el estatus
económico de la mujer joven. Las alternativas que pueden encontrarse pueden llegar a ser
completamente opuestas, algunos autores argumentan fuertemente el impacto causal negativo del
embarazo adolescente mientras que otros han encontrado razones para creer que la decisión óptima
de la adolescente de tener un hijo la lleva a conseguir beneficios sociales y económicos
significativos.
En este trabajo de investigación, a través de una perspectiva económica y en base a los datos de la
Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (Panel Casen), realizada por Ministerio de
Desarrollo Social, se estudiará el impacto de la maternidad adolescente sobre los logros educativos
de mujeres jóvenes chilenas entre 13 y 19 años. Mi tesis se enfocará en responder a la pregunta:
¿Existe impacto real sobre el desempeño estudiantil que dependa del estado de embarazo de una
adolescente? Y sobre esta pregunta entonces, ése impacto podrá ser negativo o positivo, situación
que va a depender de la decisión óptima que realice la adolescente al evaluar todos los beneficios y
costos que conlleva tener un hijo a temprana edad.
Mi objetivo es poder verificar la hipótesis de que el embarazo adolescente es una de las variables
que causan una menor acumulación de capital humano, se espera encontrar un efecto significativo y
conocer el signo de éste. De los resultados encontrados en esta investigación para Chile, sobre las
consecuencias del embarazo adolescente, dependerán las políticas y su eficacia dirigidas a reducir la
maternidad temprana, mejorar la calidad de vida de la joven, y tener importantes efectos a mediano
plazo sobre los resultados educacionales y laborales de las jóvenes.
Esta evidencia empírica para Chile pretende ser un avance en la literatura por cuanto controla la
endogeneidad presente en las estimaciones (correspondiente al hecho de que los nacimientos se
encuentran influenciados por las decisiones que asume la potencial madre) a tomar en cuenta la
heterogeneidad observable y no observable. A su vez el sesgo de selección se eliminará eligiendo
un grupo de control mediante el uso de la técnica econométrica de Matching con Propensity Score y
analizando a la joven madre a través del tiempo mediante el uso de datos de panel (innovando
respecto de la literatura en general que hasta ahora ha estudiado el problema sobre bases de datos
estáticos de corte transversal, pudiendo caracterizar a la población de interés sólo en un período
determinado).
3
Dides, C.; Benavente, C.; Guajardo, A. Morán, J.M. (2007). De los 37 estudios encontrados entre 1990 y 2007, la mayoría corresponden
a estudios con enfoque en las ciencias sociales, mientras que el resto da cuenta de investigaciones de corte biomédico. Se encontraron 13
estudios científicos/biomédicos y 24 investigaciones desde una perspectiva de las ciencias sociales. Las instituciones académicas
presentan el mayor número de investigaciones (20) seguido de estudios gubernamentales en colaboración con organismos internacionales
(6). Las ONG, por su parte, han realizado 5 estudios durante este período. A nivel gubernamental, a la fecha se han realizado 3 estudios
que dan cuenta de la temática del Embarazo Adolescente y se registran 3 estudios desarrollados por organismos internacionales.
En las siguientes secciones se presentarán una exposición de la literatura previa desarrollada en el
mundo y en Chile, con los principales estudios relacionados con el embarazo adolescente. Para
tener una idea del contexto internacional del embarazo adolescente se hace una breve revisión de
los datos a nivel nacional, de la región latinoamericana y del resto del mundo, desarrollando un
diagnóstico simple de la maternidad temprana en Chile.
Luego se presentará una descripción del marco conceptual que sustenta el modelo económico
desarrollado, para describir la toma de decisión de la joven adolescente en cuanto a su nivel
educacional escogido y los determinantes de él, entre los cuales se incorpora la variable que
representa la situación de haber sido madre en su época de adolescente o no.
En la siguiente sección se muestra que la joven adolescente realiza un análisis de costo-beneficio,
para finalmente maximizar su función de utilidad incorporando variables de ambos extremos. En
función de esta maximización, se obtienen 3 ecuaciones que representan las demandas indirectas de
educación, trabajo y embarazo.
A partir de éstas se desarrolla la estrategia empírica utilizada para realizar el análisis econométrico
posterior. Mediante la metodología del matching con propensity score, se realiza una comparación
entre 2 grupos de adolescentes en el momento en que uno de ellos queda embarazada y el otro no,
para luego evaluar cómo fueron cambiando en el tiempo y cómo finalmente el embarazo las lleva a
tener diferencias en el nivel de capital humano alcanzado. El objetivo es lograr identificar qué parte
de esa diferencia es explicada por el hecho de haber sido madre adolescente o no.
Finalmente se detallará una descripción de los datos utilizados para dicho análisis, las variables
utilizadas y los resultados encontrados.
Capítulo I.- El Embarazo adolescente en Chile
I.- Antecedentes y situación actual
Nuestro país ha obtenido un mayor reconocimiento internacional los últimos años debido a
importantes reducciones en la pobreza desde el año 1990, acompañado de un notable incremento en
la cobertura de gasto en educación: prácticamente el 100% de los niños en edad escolar asistan a la
escuela primaria y casi el 90% de los adolescentes asisten a la escuela secundaria. Sin embargo, aún
son mantenidas altas tasas de deserción escolar entre los adolescentes mayores y entre los jóvenes
de menores ingresos. Una encuesta reciente sobre la juventud reveló que casi un tercio de los
adolescentes de 18-19 años de edad no asisten a la escuela secundaria, mientras que los datos de
encuestas de hogares muestra que el 31 por ciento de los jóvenes en edad escolar (15 a 18 años)
citaron la maternidad como la razón más importante para no asistir a la escuela secundaria en 2009.4
Para contextualizar brevemente el embarazo adolescente a continuación se presenta una descripción
de la evolución estadística durante los últimos años, tanto en nuestro país como el resto del mundo,
diagnóstico generado para las últimas décadas.
I.1.- América Latina y el Mundo
(i)
Fecundidad Total
Una de las principales medidas usadas en el mundo para evaluar el nivel de fecundidad es a
través de la tasa global de fecundidad (TGF)5.En América Latina se ha observado un descenso de
ésta desde la segunda mitad de la década de 1960, para la mayoría de los países. Se aprecia en el
período una caída desde un promedio de 6 hasta 2,8 hijos por mujer hoy en día, nivel que se sitúa
sutilmente bajo la tasa que registra el mundo para el periodo entre 1995 y 2000 (de 2,83 hijos por
mujer).
Si bien en la región la fecundidad se vio disminuida, presenta efectos heterogéneos entre los países
tanto en nivel como en velocidad de cambio. De forma comparativa para el período entre 1950 y
2000, Latinoamérica disminuyó su fecundidad en 53% y Europa en 47% (la fecundidad en
Latinoamérica bajó de 5,91 a 2,76 hijos promedio por mujer, mientras que en Europa bajó de 2,66 a
1,42 hijos por mujer). El nivel de fecundidad que alcanza hoy Latinoamérica es similar al que tuvo
Europa en el año 1950, y actualmente es el continente que presenta menor fecundidad mundial: 1,4
hijos por mujer.
En estos mismos años, Chile vio disminuida su fecundidad en 56%, con 2,2 hijos por mujer.
4
Ver MIDEPLAN, 2003. Estimaciones basadas en la Encuesta Nacional de Caracterización Socioeconómica del año 2009 (CASEN).
Ésta equivale al número promedio de hijos (mujeres y hombres en conjunto) que ha tenido cada mujer al finalizar su período fértil, pero
que además no ha estado expuesta a morir desde su nacimiento hasta el término de su período fértil, y que ha tenido los hijos según la
fecundidad por edad del año o período en estudio De manera sencilla, una interpretación estadística por ejemplo de una tasa global de
fecundidad de 3, corresponde a que las mujeres en edad fértil tienen un promedio de 3 hijos.
5
(ii)
Fecundidad Adolescente
Si bien en América Latina la tasa global de fecundidad ha caído fuertemente en las últimas
décadas, la fecundidad adolescente se ha mantenido alta, situación que puede considerarse una
“anomalía” en el contexto mundial.
De igual forma que la tasa global de fecundidad, vemos que la tasa de fecundidad adolescente
también es heterogénea entre los países de la región. En algunos países desciende, mientras que en
otros aumenta, y en otros se mantiene constante desde 19706, incluso a distinta velocidad en algunos
casos.
La subregión que aparece con mayor fecundidad adolescente del mundo en los informes de
seguimiento de los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM)7 es el África subsahariana, con tasas
que bordean el 120 por 1.000. Le sigue América Latina, con una tasa actual todavía superior al 80
por 1.000, y el Caribe, con una tasa del 70 por 1.000. La media actual de los países desarrollados es
del 24 por 1.000 y la de los países en desarrollo del 54 por 1.000. Ver siguiente gráfico.
Mundo (12 Regiones): tasa de fecundidad adolescente, 1990, 2000 y 2008
(Nacimientos por 1.000 mujeres de 15 a 19 años)
Fuente: Naciones Unidas, Objetivos de Desarrollo del Milenio. Informe de 2011, Nueva York, 2011 [en línea]:
http://www.un.org/es/comun/docs/?path=/spanish/millenniumgoals/pdf/11-31342(S)MDG_Report_2011_Book_LR.pdf.
6
Singh, 1998; Flórez y Núñez, 2002.
Los objetivos son ocho propósitos de desarrollo humano fijados en el año 2000, que los 189 países miembros de las Naciones Unidas
acordaron conseguir para el año 2015. Estos objetivos tratan problemas de la vida cotidiana que se consideran graves y/o radicales.
7
I.2.- Chile
(i)
Fecundidad Total
Nuestro país está en plena etapa de transición de la fecundidad. Su tasa global ha
descendido en forma importante desde los años 1962-1963, período en que llegó a la cifra de 5,4
hijos (as) promedio por mujer8. A partir de ahí comenzó a descender fuertemente, hasta fines de la
década de los 70, alcanzando un valor de 2,72 hijas e hijos promedio por mujer en 1979. Es decir,
que en tan sólo 18 años la fecundidad se redujo a la mitad. Posteriormente, la fecundidad mantuvo
un grado de estabilidad, el número promedio fluctuó en torno a los 2,5 hijos por mujer. Seguido de
esto, se observó nuevamente un descenso a partir del año 1990, llegando en 1999 a 2,08 hijos
promedio por mujer, valor inferior al denominado nivel de reemplazo9, y para alcanzar en 2004 un
valor de 1,9. Entre los años 2007 y 2009 se observó un cambio en la tendencia, ya que las mujeres
que concluyeron su período fértil manifestaron un leve aumento de su fecundidad, pasando de 1,88
a 1,94 hijos promedio por mujer. En cambio en el año 2010 bajó a 1,91.
Es decir, la fecundidad en el país descendió en aproximadamente el 65% en 48 años.
El comportamiento oscilante de la tasa global de fecundidad en nuestro país, se asemeja al de
aquellos países cuya fecundidad está bajo el nivel de reemplazo. Además, se ha producido un
descenso de las tasas específicas de fecundidad según grupo etáreo, lo cual se incluye en el gráfico
siguiente para los años 1961 (mayor valor histórico de la fecundidad), 1979 (posterior al descenso,
inicio del primer período de estabilización de la fecundidad) y 2010:
Chile: Tasas específicas de fecundidad por grupo de edad de la madre
(Por mil según edad. 2010 mujeres). 1961, 1979 y 2010
Fuente: INE, Elaborado con nacimientos por edad de la madre y la población femenina estimada por edad fértil, 2010.
8
Valor más alto del nivel de fecundidad, alcanzado en el período 1950-2010. Informe demográfico de Chile. Censo 1992. Segunda
edición actualizada, 1997. Estadísticas Vitales, informe anual, 2010. INE.
9
Se denomina nivel de reemplazo de la población, cuando el valor de la tasa global de la fecundidad es de 2,1 hijas e hijos promedio por
mujer, valor que permite asegurar el reemplazo generacional.
Es fácil notar que entre los años 1961 y 1979 se produjo una gran reducción de la fecundidad
específica, excepto en los grupos de edad extremos donde la disminución fue pequeña. Entre 1979 y
2010 en cambio, la mayor reducción en el aporte a la fecundidad total se observó para los grupos
entre los 20 y 29 años de edad de la mujer.
En este caso, el grupo de edad donde se presenta la mayor fecundidad, pasó de ser tardía en 1961
(25-29 años), a temprana en 1979 (20-24 años de edad), en tanto que en 2010 se manifiesta una
estructura tardía nuevamente.
(i)
Fecundidad Adolescente
A continuación se presentará la evolución observada por quinquenios de las tasas de
fecundidad por edad de la madre y las tasas globales de fecundidad entre 1950 y 2005. Se advierte
que la caída en la tasa de fecundidad para las madres adolescentes entre 15 y 19 años fue menor que
las observadas para las madres entre los 20 y 49 años. Es decir, las mujeres vieron disminuida la
cantidad de hijos en promedio para todos los tramos, pero las mayores caídas corresponden a los
grupos de mayores tramos etarios, quedando las adolescentes con una cantidad de hijos promedio
que no ha cambiado mucho en el período entre 1950 y 2005.
CHILE: 1950-2005. Evolución de la fecundidad por edad de la madre y de la tasa global de
fecundidad, según quinquenios.
Fuente: CHILE: Proyecciones y Estimaciones de Población. Total País. Período de Información: 1950-2050. INE Chile
En nuestro país, entre los años 1990 y 2001, se produjo un aumento un aumento del porcentaje de
nacimientos derivados de madres adolescentes, respecto del total de nacimientos ocurridos e
inscritos a nivel nacional. Esta cifra creció de 13,8% en 1990 a 16,2% en 2001. En 2002 fue 15,7%;
y para los años 2003 y 2004 fue 14,9%.
En el siguiente cuadro se observa la fecundidad de las madres adolescentes menores de 20 años, en
el país, según regiones. En la primera columna, para el año 1990, se aprecia que en 5 regiones la
fecundidad adolescente fue inferior a la nacional (en la I, V, IX, XII y Metropolitana), fluctuando
entre 53 y 66 niños por mil madres menores de 20 años; en las restantes, el nivel de fecundidad
adolescente superó el promedio del país.
En la segunda columna, para el año 1997, se aprecia que en 5 regiones nuevamente la fecundidad
adolescente fue menor que la nacional (en la VI, VII, VIII, IX y Metropolitana) pero variando entre
62 y 66 niños por mil madres menores de 20 años. Finalmente, para el año 2004, sólo 3 regiones
tienen menor nivel de fecundidad de menores de 20 años que la del país (la V, VIII y
Metropolitana), variando muy poco entre 44 y 46 niños por mil madres adolescentes.
Tasa de fecundidad (por mil mujeres) de madres adolescentes menores de 20 años.
Según regiones, años 1990, 1997 y 2004. Fuente: INE. Nacimientos y población femenina estimada por regiones.
Si lo miramos por periodos, entre 1990-1997, las regiones que vieron disminuida su fecundidad
adolescente fueron la III, IV, VI, VII, VIII, X y XI. Las restantes: I, II, V, IX, XII y Metropolitana
manifestaron un aumento. Y en el período 1997-2004, en todas las regiones bajó el nivel de
fecundidad adolescente.
Si miramos el número de niños nacidos vivos, cuyos padres y madres son ambos adolescentes
menores de 20 años de edad, considerando los años 1990, 1997 y 2003, veremos que la
concentración del porcentaje de nacidos de padre y madre adolescentes se incrementó anualmente
(excepto en 1994 en que bajó seis décimas, pero luego siguió subiendo). La tendencia al alza se
mantuvo, a pesar de que en el año 2003 bajó sólo dos décimas. Esto se puede apreciar a grandes
rasgos en el cuadro siguiente:
Número de niños nacidos vivos de padres menores de 20 años.
Para los años 1990, 1997 y 2003 (cifras absolutas y relativas)
Fuente: INE. Nacimientos por año.
Un estudio realizado por FLACSO en 2004, reveló que la proporción de padres adolescentes en la
comuna más pobre de Santiago es 22 veces mayor que la de la comuna más rica. Así, mientras en
Vitacura y Las Condes la tasa de embarazo adolescente era de 6,8 y 8,9 niños nacidos vivos por mil
mujeres entre 15 y 19 años (mejor que los países desarrollados), en Alto Hospicio y La Pintana era
de 80,7 y 80,9 por mil niñas: un 58% más que el promedio nacional10. Lo que nos sugiere que
dentro de nuestra sociedad el embarazo adolecente no es una situación homogénea, sino que por el
contrario, estaría fuertemente condicionado por el origen socioeconómico de las adolescentes,
situación que profundizaremos en la próxima sección.
I.3.- Comparación internacional
El año pasado, el último informe de Estadísticas Sanitarias Mundiales de la OMS (2011) publicó
que de cada mil adolescentes chilenas que tienen entre 15 y 19 años, 51 quedan embarazadas y
tienen sus hijos. Esta cifra nos posiciona como el país con menor tasa de fecundidad adolescente de
Sudamérica, mejor que Brasil (56 por cada mil), Perú (59) y Uruguay (60), y mucho mejor que
países como Ecuador (92), Colombia (96) o Venezuela (101). Sin embargo, aunque las estadísticas
nos favorecen, todavía nos encontramos lejos de los países desarrollados, quienes alcanzan una tasa
de la mitad del tamaño de la nuestra. Por ejemplo, los países europeos tienen una tasa promedio
regional de 24 embarazos cada mil adolescentes, mientras que Canadá (que lidera en América) tiene
14 embarazos por cada mil mujeres entre 15 y 19 años.
América Latina (17 países): Variación de la maternidad adolescente entre los censos de la
década de 1990 y de 2000a (En puntos porcentuales)
Fuente: J. Rodríguez, “Latin America: high adolescent fertility amid declining overall fertility”, documento presentado en
la reunión del Grupo de Expertos sobre adolescencia, juventud y desarrollo, Nueva York, 21 y 22 de julio de 2011 [en
línea] http://www.un.org/esa/population/meetings/egm-adolescents/p01_rodriguez.pdf.
a
Porcentaje de mujeres de 15 a 19 años que declaran haber tenido uno o más hijos nacidos vivos en el censo.
10
Olavarría, J; S. Madrid (2004) Sexualidad, fecundidad y paternidad en varones adolescentes en América Latina y el Caribe. FLACSOUNFPA, México.
En el cuadro previo, se aprecia que en la década del 90’ la mayoría de los países de la región
presentaron aumentos en el número de nacimientos para mujeres adolescentes. El aumento de
nuestro país fue muy leve.
Además como hemos visto, el avance ha sido lento y éste no se explica por una reducción de los
embarazos juveniles, sino más bien por una estabilización de ellos (entre los 35 mil y 40 mil por
año en las últimas dos décadas)11.
En el siguiente cuadro se muestra la fecundidad de Chile comparada con la de algunos países que
son considerados de baja fecundidad. Se incluyen también algunos que han alcanzado un grado de
fecundidad inferior al nivel de reemplazo, es decir, cuya tasa global de fecundidad es menor de 2,1
hijos (mujeres y hombres juntos) promedio por mujer.
Países de baja fecundidad seleccionados:
Tasa global de fecundidad. 2000 - 2005
Fuente: Fecundidad en Chile. Situación reciente, INE Chile. 2006
I.2.- Perfil de Padres y Madres adolescentes
En este trabajo se presenta una breve caracterización de los jóvenes adolescentes que son padres o
madres en Chile, para entender a simple vista cuáles son los rasgos principales que poseen los
jóvenes que experimentaron maternidad o paternidad temprana. La descripción puede encontrarse
en extenso en el Anexo II, para quienes deseen conocer más en detalle la estructura que conforman
estos adolescentes en nuestro país, donde se presentan características socioeconómicas, nivel
educativo, pertenencia a etnias originarias, entre otros.
11
Departamento del Ciclo Vital, Minsal (2011).
Capítulo II.- Revisión Bibliográfica
La literatura al respecto es amplia y se ha extendido principalmente en países desarrollados, pero es
poca la que ha optado por un enfoque económico, y además no ha sabido responder con acierto
respecto de las causas o consecuencias del embarazo adolescente. La mayoría de los estudios se
basan en modelos de comportamiento sicológico o sociológico, focalizándose en variables más
familiares y personales. Es por esto que el embarazo adolescente es entendido como un problema
social y público propio de los tiempos actuales, que se encuentra presente en la agenda política
mundial (Mirabal, Modesta y Pérez, 2002; Dides, Benavente y Morán, 2008; Rodríguez y di Cesare,
2010; Villarroel, 2006; CEPAL/ UNICEF, 2007).
La relación entre embarazo adolescente y la potencial acumulación de capital humano futuro de la
mujer ha sido analizada principalmente en USA y Gran Bretaña, debido a la gran disponibilidad de
datos y por el hecho de que entre los países de la OECD con mayores niveles de ingreso, USA es
uno de los que presenta mayores tasas de embarazo adolescente seguido por Gran Bretaña12.
El debate en cuestión se centra principalmente en torno al impacto del embarazo sobre la
escolaridad, la experiencia en el mercado laboral y los salarios que alcanza la joven madre en su
etapa adulta. Algunos de los estudios más recientes han encontrado un impacto negativo de la
maternidad temprana sobre los logros de la mujer, entre los cuales se encuentra bajo nivel
educacional alcanzado, pobres resultados en el mercado del trabajo, incidencia en la pobreza,
maternidad uniparental y dependencia de los sistemas de bienestar entregados por el Estado.
Desde los inicios los economistas han desarrollado modelos de decisión de la maternidad basados
en análisis de costo-beneficio (ver Becker 1976), a partir de los cuales se han implementado
diversos métodos de estimación empírica que dieron como resultados grandes impactos negativos
del embarazo adolescente sobre los resultados académicos de las jóvenes. Sin embargo, muchos de
estos fueron cuestionados por razones metodológicas, debido a que no consideraban el hecho de que
las jóvenes que fueron madres son diferentes a las que retrasaron el nacimiento tanto en
características observables como no observables, por lo que las diferencias en los logros académicos
cuando adultas pueden deberse a variables no medidas y no necesariamente a la temprana edad en
que fueron madres, es por esto que los trabajos actuales son más empíricos y se han enfocado en
controlar el problema de endogeneidad del embarazo adolescente. Estos resultados encontrados que
eran de impacto negativo grande, se produjeron debido a que los investigadores enfrentaron el
problema con un tratamiento exógeno de la fertilidad sobre las decisiones educacionales, lo que
generaba sesgo en sus estimaciones.
Uno de los primeros papers más conocidos que se preocupó del tema de la endogeneidad es el
modelo desarrollado por Klepinger, Lundberg y Plotnick (1997)13, quienes analizan cómo la
fertilidad adolescente afecta el capital humano y el salario de la mujer joven. Su modelo se basa en
una función de utilidad de la mujer que abarca 2 períodos (su adolescencia y la adultez), donde se
incorporan dentro de las variables que le generan utilidad su consumo, el ocio y una variable
dummy que representa si fue madre adolescente o no. En términos generales, la idea es maximizar
su utilidad sujeta a restricciones de tiempo y de presupuesto. Los autores utilizaron la base de datos
de la National Longitudinal Survey of Youth (NLSY) extrayendo instrumentos para la fertilidad de
la mujer joven, llegando también a resultados de impacto negativo pero de menor tamaño.
12
USA con 54 por cada 1.000 mujeres de 15-19 años y Gran Bretaña con 28 nacimientos por cada 1.000 mujeres adolescentes (Muñoz,
2005).
13
Klepinger, Daniel, Shelly Lundberg, and Robert Plotnick (1997).
Una de las cosas que destacan los autores, es el hecho relevante de que investigadores que usan un
número pequeño de variables instrumentales (1 o 2) llegan a estudios que reportan efectos no
significativos, en comparación con autores que usan un amplio set de instrumentos para predecir
bien la fertilidad, lo que implica que si se decide utilizar la metodología IV será necesario tener
cuidado con la elección de buenos instrumentos y además contar con un número importante de
estos, ya que los resultados se vuelven sensible a la calidad y cantidad.
Por otro lado, otros estudios paralelos utilizaron la metodología de efectos fijos para controlar la
heterogeneidad inobservable. Geronimus and Korenman (1992) utilizaron ésta metodología con
bases de datos para estudiar a hermanas que tuvieron hijos a distintas edades. Hoffman, Foster &
Furstenberg (1993) y Ribar (1994b) replicaron el estudio con distintas muestras y llegaron al mismo
efecto negativo. Sin embargo, sus estudios son muy limitados por el tamaño de la muestra utilizada,
ya que reducen su investigación a jóvenes adolescentes con hijos y que tuvieran una hermana que
no fuera madre adolescente. Esta muestra es necesariamente procedente de familias que son más
grandes (las familias con al menos dos hijos), y por lo tanto puede no ser representativo de todas las
familias. Esto reduce la eficiencia de las estimaciones y puede introducir sesgo de selección.
Una tercera ola de estudios comenzaron con aplicaciones de experimentos naturales para proveer
estimaciones de forma reducida sobre el impacto de la fertilidad adolescente. Un paper de este tipo
es el desarrollado por Grogger & Bronars (1993), quienes usan datos del Censo en USA para
comparar los resultados de jóvenes que tuvieron en su primer nacimiento gemelos con jóvenes que
experimentaron nacimientos de un hijo. Sus resultados indican insignificantes efectos del embarazo
adolescente sobre los años de escolaridad y la probabilidad de graduarse en mujeres blancas, pero
efectos negativos significativos para personas negras. Mencionan que aunque el nacimiento de
gemelos puede ser visto como un evento al azar, el uso de nacimientos de gemelos como un
experimento natural no proporciona estimaciones insesgadas de los efectos de un parto adolescente
a menos que el efecto de un nacimiento gemelo sea exactamente el doble que la de un solo
nacimiento.
Dentro de la literatura más actual y más relevante se encuentra en Perú, el Centro de Investigación y
Desarrollo del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), tiene un estudio que utiliza
métodos cualitativos y cuantitativos para comparar a las madres adolescentes con otras
mujeres, construyendo un modelo econométrico para las decisiones estudio/trabajo en adolescentes
(Probit bivariado) y otro para el acceso al mercado laboral en adultas (Probit). Ellos consideran
también el problema de la relación endógena entre maternidad adolescente y nivel educacional. Con
lo cual utilizaron instrumentos para la maternidad adolescente que incluyen: la ocurrencia de
una pérdida durante la adolescencia (embarazo que no concluyó con un nacimiento), el hecho de
nunca haber usado métodos anticonceptivos, la condición de hija primogénita y el total de médicos
en el distrito.
En los cuatro casos, se parte del supuesto que se trata de variables que afectan a la fertilidad
temprana pero que no influyen directamente sobre las decisiones de estudio o trabajo (es decir, se
considera que son instrumentos válidos). Los resultados indican efectos negativos significativos de
la maternidad adolescente sobre las decisiones de acumulación de capital humano (continuación de
la escuela vs. Trabajo) y, a través de este efecto, sobre las posibilidades de acceder a mejores
empleos y condiciones laborales favorables para las mujeres en edad adulta (aun luego de
controlar por otras variables relevantes).14
Otro estudio realizado por Webbink, Martin y Visscher (2009) investigan el efecto del embarazo
adolescente sobre los logros educacionales usando 2 cohortes de hermanas gemelas en Australia, los
14
Centro de Investigación y Desarrollo del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) (2006).
resultados son de impacto negativo pero pequeños. Otra ola de estudios también utilizó otros
instrumentos y mediante la metodología quasi-experimental encontraron diferentes resultados. El
primer paper de este estilo corresponde a Hotz et al. (2005), que utilizan abortos involuntarios como
un instrumento para la maternidad adolescente. Si los abortos involuntarios son al azar y todos los
abortos involuntarios ocurren antes de que la decisión de abortar haya tenido lugar, proporciona una
estimación consistente de los efectos de la maternidad adolescente. Ellos encuentran que la
maternidad adolescente aumenta la probabilidad de completar la escuela secundaria y también tiene
un efecto positivo en los salarios futuros (ver también papers similares que usaron abortos como
instrumentos: Ashcraft & Lang (2006); Fletcher & Wolfe, (2008)).
Sin embargo, los resultados de ellos han sido ampliamente criticados. Primero, estos estudios
dependen del supuesto de que los abortos involuntarios (particularmente los reportados) son eventos
aleatorios, pero podemos encontrar importantes razones que nos hagan creer que esto no es así. Por
otra parte, los estudios de abortos involuntarios se basan en una muestra de adolescentes que son
sexualmente activos, los que pueden no ser representativos de todos los adolescentes. De la misma
forma, la edad de la menarquia puede no estar correlacionada con factores no observables, en
algunos estudios se ha correlacionado con la raza y la pobreza.
Hoffman (2003) volvió a analizar los datos y encontró que los efectos eran más pequeños,
argumentando que la evidencia empírica no es lo suficientemente fuerte para apoyar la conclusión
de que los efectos de la maternidad adolescente no son importantes.
Otros investigadores han construido grupos artificiales de control para las madres adolescentes a
través del uso de la metodología de Propensity Score Matching (Levine & Painter (2003)), donde
las mujeres que fueron madres adolescentes son considerados como el grupo de los “tratados” y se
construye un grupo "control" con mujeres de similares características observadas. Ellos estiman un
modelo logístico de probabilidad con matching, utilizando distintos anchos de banda y efectos fijos
de escuela. Lee (2010) va un paso más allá y analiza el grado de sesgo de selección debido a las
características no observables. Estos estudios concluyen que dar a luz en la adolescencia reduce los
resultados futuros de educación de las madres, y Lee (2010), además, considera que el sesgo de
selección en función de las características no observables tendría que ser más fuerte que los efectos
de las covariables observables para anular el efecto de un embarazo en la adolescencia sobre la
finalización de la escuela secundaria y la matrícula universitaria.
Chevalier y Viitanen (2001) utilizando similares estrategias examinan los efectos de la maternidad
adolescente sobre la escolaridad, sobre la experiencia laboral y sobre los salarios para una muestra
de mujeres en Gran Bretaña. Realizan estimaciones de un modelo Probit, para la probabilidad de
realizar estudios postsecundarios, un modelo de MCO y uno Tobit para la experiencia laboral, un
MCO y otros modelos ajustados por el sesgo de selección (Heckman) para el salario por hora, así
como el empleo de métodos de variables instrumentales (IV) y de emparejamiento (matching) en
cada caso. Estudian si la fertilidad temprana tiene un impacto real en los resultados
socioeconómicos o si las consecuencias negativas percibidas se deben a heterogeneidad no
observada. Sus resultados muestran que sin tomar en cuenta la endogeneidad de la decisión de
maternidad, una madre adolescente es 24% menos probable que haya invertido en educación
superior respecto de otros adolescentes, resultados que además son consistentes una vez controlado
el problema de endogeneidad.
Los estudios basados en la metodología de matching con propensity score tienen ventajas en
comparación a otras estrategias, ya que obtienen un soporte común de estudio mediante el cual
pueden comparar al grupo de control con el grupo de tratamiento, basados en la probabilidad de ser
tratados, aislando el efecto de los inobservables. Además no poseen complicaciones con las
muestras requeridas para los análisis, ya que se construyen sobre una base amplia de características
fáciles de obtener, tanto individuales, como del hogar o de la comunidad, incorporadas en grandes
encuestas hechas a nivel nacional en diversos países.
Sin embargo, su desventaja es que dado que el matching tiene varias formas sobre las cuales pueden
compararse ambos grupos (como por ejemplo, mediante la estrategia del vecino más cercano, o
kernel, o con el método estratificado, etc.) es posible que los resultados se puedan ver afectados
dependiendo de la técnica escogida para el análisis estadístico. Levine y Painter (2003) indican de
que sus resultados no son sensibles al ancho de banda utilizado, pero otros autores, que también
utilizaron esta estrategia, encontraron que para anchos de banda considerablemente pequeños, como
a niveles de 0,001, genera efectos estimados mucho mayores que los de una regresión lineal, de
hecho, las estimaciones PSM son muy cercanas a los resultados de regresión lineal que considera
toda la muestra (Goodman, Kaplan & Walker, 2004).
En Chile hasta ahora no he encontrado estudios económicos empíricos publicados que traten
específicamente este tema, por ahora hay un paper aún en desarrollo de los autores Diana Kruger y
Matías Berthelon (2012) donde analizan el impacto de tener un hijo en la etapa de adolescencia
sobre el hecho de completar la educación secundaria, sobre el nivel educativo y la matrícula
universitaria. Ellos construyen un gran conjunto de datos a partir de nueve rondas repetidas de las
encuestas de hogares chilenos que abarcan el período 1990 – 2009. Controlan por sesgo de
selección con las dos metodologías empíricas que utilizan: primero, construyen un grupo de control
con propensity score matching, y en segundo lugar, controlan por factores ambientales observables
mediante la inclusión de efectos fijos de la familia, para una muestra grande de hermanas. Sus
resultados revelan, en línea con la literatura existente, que tener un hijo en la adolescencia reduce la
probabilidad de terminar la escuela secundaria de entre 18% y 37% (varían por la heterogeneidad de
los distintos grupos), por lo que es el determinante más importante de la deserción de la escuela
secundaria entre las niñas adolescentes.
Mencionan que los efectos son heterogéneos a través de grupos de educación: la maternidad
adolescente tiene efectos negativos sobre la finalización de la escuela secundaria y los años de
escolaridad entre los hogares pobres y de bajos con la educación. Sus estimaciones consideran el
problema comúnmente generado en este tipo de investigaciones, donde los no observables y la
heterogeneidad presente, hacen que el estudio del impacto de la maternidad en la acumulación de
capital humano contenga dificultades importantes para estimar correctamente el efecto causal de la
maternidad, generando sesgo en las estimaciones si la endogeneidad no es controlada. Con el
objetivo de superar el sesgo de selección es que siguen su doble estrategia de metodología con
propensity y efectos fijos. Ellos encuentran que el sesgo de selección es importante y los
inobservables a nivel de la familia reducen a la mitad el efecto. Concluyen finalmente que las
políticas dirigidas a retrasar la maternidad temprana tendrán impactos positivos sobre los resultados
educativos de las mujeres.
En fin, la literatura ha sabido enfrentar a través del tiempo el desafío metodológico que corresponde
al correcto establecimiento de la causalidad, dado que la maternidad no es aleatoria. Los distintos
enfoques que se han implementado en las últimas décadas son:
-Variables Instrumentales (edad de la menarquia): sus resultados principales muestran efectos
negativos, pero el tamaño de éstos dependen de la cantidad de instrumentos usados principalmente.
-Efectos Fijos (hermanas): muestran que estimaciones OLS sobreestiman efectos, y que al controlar
por efectos fijos muchas veces los efectos desaparecen (dependiendo de los datos usados).
-Matching en observables: encuentran principalmente que el embarazo adolescente presenta efectos
negativos sobre los logros educativos futuros de la mujer.
-Experimentos Cuasi-naturales (abortos involuntarios): resultados son variados, algunos encuentran
que el embarazo adolescente reduce logros educativos y años de escolaridad de la madre, y algunos
encuentran que madre que tuvo aborto involuntario tiene levemente mayores años de estudio en
comparación con la joven que sí tuvo al bebé en la adolescencia. Esta metodología es más reciente
por lo cual la cantidad de estudios que implementan esta estrategia es muy reducida.
Por último, una de las cosas a tomar en cuenta en este tipo de investigaciones, es que la metodología
empírica que ha sido usada y ha ido evolucionando en el tiempo, depende principalmente de la
disponibilidad de datos con la que se cuenta. Por lo que muchas veces se hace difícil el estudio
solamente debido a que las bases de datos que se requieren no permiten establecer estimaciones
insesgadas y por lo tanto, no es posible desarrollar conclusiones definitivas respecto del
comportamiento de la adolescente y sus efectos futuros sobre el nivel de capital humano alcanzado,
por lo que se vuelve difícil hacer política pública enfocada en reducir los embarazos adolescentes o
sus efectos.
Capítulo III.- Marco Conceptual
Para responder la pregunta de interés de este estudio, respecto de si el embarazo adolescente es
causa de un impacto negativo o positivo en el nivel educacional alcanzado por la joven madre, en
esta sección se expondrá el modelo microeconómico sobre el cual se fundamenta el análisis. La idea
principal es entender que la joven adolescente realiza una decisión óptima en función de un análisis
de costo-beneficio previo, y para ello daremos paso a una breve descripción de ambos.
III.1.- Beneficios
Inicialmente los estudios se focalizaban en analizar los impactos negativos del embarazo
adolescente sobre los niveles alcanzados de calidad de vida y bienestar de la joven madre, sus hijos
y familia en el futuro. Sin embargo, actualmente se acrecentaron los estudios desde la perspectiva
de las consecuencias positivas generadas por la maternidad temprana. Entre ellas, la literatura15
considera que la maternidad a edades tempranas puede ser usada como una estrategia de
supervivencia para mujeres en condiciones pobres, ya que las jóvenes que no tienen más
oportunidades se embarazan a edades tempranas para:
a) alcanzar más rápido el matrimonio, ya que esta institución es socialmente aceptada, les
ofrece protección y apoyo por parte del hombre;
b) obtener estatus, reconocimiento y aceptación social;
c) conformar una “verdadera” familia;
d) auto realizarse y obtener seguridad afectiva, económica y social.
Otros estudios más enfocados en el análisis sociológico y sicológico de la maternidad adolescente
también han mencionado por su parte variables positivas que conllevan ése embarazo, entre sus
ventajas presentadas se encuentran16:
e) Conexiones (amor del bebé, relaciones, cercanía, apoyo)
f) Cambios positivos (crecimiento/propósito, felicidad/aceptación positiva)
g) Consideraciones prácticas (juventud, timing)
Respecto de las conexiones, se refiere al impacto positivo en la creación de una familia y en la
mejora de las relaciones a causa de tener un bebé ahora en lugar de esperar hasta que fueran
mayores, también en tener alguien a quien amar y ser amado por, y los beneficios relacionados con
estar más cerca en la edad de su hijo (comprensión, convivencia).
Respecto de los cambios positivos, se refiere a la forma en que tener un hijo durante la
adolescencia, en lugar de esperar hasta más tarde, les obligaría a crecer y asumir una mayor
responsabilidad en sus vidas, así como los beneficios de ser un joven madre y crecer junto con su
hijo.
15
Como por ejemplo Guzmán et al, 2000; Wartenberg, 1999; Vargas et al, 2004.
Estudio cualitativo que se basa en la comprensión de los conceptos de adolescentes embarazadas acerca de las ventajas y desventajas
de los embarazos de adolescentes y la maternidad. Rosengard, C., Pollock, L., Weitzen, S., Meers, A., & Phipps, M. (2006), “Concepts of
the Advantages and Disadvantages of Teenage Childbearing Among Pregnant Adolescents: A Qualitative Analysis”, PEDIATRICS
(official journal of the American Academy of Pediatrics), Volume 118, Number 2, August.
16
Finalmente, sobre las consideraciones más prácticas, las adolescentes embarazadas se centran en las
ventajas de ser joven y de cómo el tiempo sería beneficioso para ellos en su futuro, debido a que si
decidieran seguir una carrera profesional después, cuando entraran al campo laboral sus hijos ya no
serían bebés, por lo que el tiempo dedicado al cuidado y protección del niño ya no sería tanto, su
tiempo podría dedicarlo más a la adquisición de experiencia laboral o mayor nivel de capacitación.
Algunos también mencionan preocupaciones acerca de su fertilidad futura, ya que mientras más se
postergue la maternidad, mayores pueden ser los riesgos o limitaciones en la fecundidad.
Asimismo la literatura considera que las personas más pobres tienen menores costos generados por
la situación de embarazo en la adolescencia, dado que los hijos pueden representar para ellos un
insumo de trabajo y un activo para la vejez17 o donde tener hijos es simplemente visto como un
eslabón utilizado para ascender en la escala social, una perspectiva cultural optimista de la
situación.
III.2.- Costos
Por otro lado, la literatura indica que a nivel individual también existen efectos negativos del
embarazo adolescente sobre la calidad de vida de las personas a través de 3 vías18: i) mediante
reducción de la inversión en capital humano (por menor inversión en salud y educación), ii)
restringiendo la participación laboral (y por lo tanto los ingresos laborales del hogar) y iii) mediante
menores niveles de ahorro familiar.
Otros autores mencionan que quienes consideran que tener hijos puede generarles obtención de
beneficios económicos o sociales, puede llevarlos también a situaciones de trampas de pobreza al
interior de la familia, haciendo que la condición de pobreza continúe en sus vidas por un período
mayor19. Nuevamente, las vías por las cuales se trasmiten los efectos negativos del embarazo
adolescente hacia niveles mayores de pobreza, o de la constancia de ésta, se canalizan a través de la
menor inversión en salud, educación y servicios sociales que dependen del número de hijos en el
hogar20.
Es por esto que la literatura ha encontrado que existe una correlación negativa entre la escolaridad y
embarazo adolescente, enmarcada bajo un contexto de pobreza en el hogar. Esta situación se genera
por 2 razones, se puede dar que el acceso al sistema educativo se limita debido a una situación
previa de pobreza, y además en forma paralela esta pobreza puede restringir la utilización de
métodos de planificación familiar y/o acelerar el inicio de las relaciones sexuales y la primera
unión, variables que se encuentran directamente relacionadas con la fecundidad de la joven
adolescente.
Y por otro lado, el hecho de que la joven se haga madre en su adolescencia puede además generar
que abandone sus estudios escolares, haciendo que desacumule capital humano y condicionando su
participación laboral futura a peores condiciones profesionales, generando dificultades para la
producción de salarios estables o seguros en el hogar que la joven ha formado y bajos niveles de
ahorro familiar. Todo esto conlleva a que la situación de pobreza prolifere y se mantenga como una
constante en el tiempo.
Las familias quedan entonces “atrapadas” en su situación de pobreza, generación tras generación,
en un círculo que se torna vicioso, que retroalimenta la misma situación y vuelve a provocar las
17
Shoumaker, 2004.
Alonzo, R, Balisacan, A, Canlas, D, Capuno, J, Clarete, R, Danao, R. et. al, (2004).
19
Smith, 2005; Núñez y Cuesta, 2006.
20
Alonzo, et. al., 2004.
18
mismas condiciones que la crearon, aplacando cualquier esfuerzo por superar la desfavorable
situación económica que enfrenta el hogar21.
III.3.- Modelo General
De esta forma, para comenzar a formalizar la toma de decisión de la joven adolescente, el modelo
estará representado por la maximización de la función de utilidad individual (inspirado en la
estructura del modelo de Klepinger et. al (1997)), representada por la siguiente ecuación:
(
Máx
)
(
)
(1)
Donde Ut representa la función de utilidad de la mujer para dos períodos, el subíndice t=1
corresponde al período de adolescencia entre 13 y 20 años, y el subíndice t=2 indica el período de
adultez posterior a los 20 años.
El factor de descuento está representado por 𝛿, el nivel de consumo por C y de ocio por O, éstas
variables son incorporadas ya que el embarazo adolescente afecta las opciones de consumo y ocio
alcanzados por la mujer en su etapa adulta. Si la joven desertara de sus estudios para cuidar a su
hijo, genera una desacumulación de capital humano lo que causará menores ingresos percibidos en
su adultez. De igual forma, si ella optara por trabajar o simplemente dedicar parte de su tiempo de
estudio al cuidado de su hijo, le implicará menor tiempo o de menor calidad dedicado a acumular
altos niveles de capital humano.
Se incorpora una variable dummy K1 que toma valor 1 si la mujer tuvo un hijo nacido vivo en su
adolescencia y se agrega la función de utilidad del hijo, representada por Q, y que afecta sólo en la
medida que la mujer tuvo un hijo vivo al menos (desde K=1 en adelante).
De igual forma se agrega una variable A que representa la utilidad del resto de los hijos que tuvo
posterior a su embarazo en la adolescencia, interactuando con la variable K2, dummy que es igual a
1 si tiene más de un hijo (ya sea antes de los 20 años o después en su etapa adulta).
Estas variables tienen incorporados los efectos positivos del embarazo adolescente tanto en las
dummies como en las variables de utilidad de sus hijos. Es decir, cualquier situación relacionada
con las características mencionadas anteriormente como aceptación y reconocimiento social,
protección familiar o de la pareja, conexiones, seguridad afectiva, etc. ganadas sólo por haber tenido
un hijo a temprana edad, se encuentran asociados a las variables K y A de la función de utilidad.
Esta función de utilidad se verá también afectada indirectamente por la dedicación que la madre
realice en función de la crianza de su hijo, eligiendo cuidarlo ella directamente (D) o eligiendo
cuidado infantil externo (S).
De esta manera, la adolescente maximiza su función de utilidad sujeta a dos restricciones, una del
tiempo y otra presupuestaria, dando paso a la optimización de su decisión de consumo, ocio y
embarazo como un análisis de costos y beneficios:
(
Máx
s.a:
21
Núñez y Cuesta, 2006.
)
̅
̅
(
)
Con subíndice t=1,2 períodos en el tiempo.
La primera restricción corresponde a la elección de consumir en el período 1 todo su tiempo
disponible T y repartirlo entre cuatro actividades: el ocio O, el trabajo H, la escolaridad S o el
cuidado de su hijo D:
̅
(2)
La segunda restricción también en el período 1, corresponde a la capacidad de no consumir más allá
de su ingreso en el mercado laboral ω por el tiempo dedicado al trabajo, más el apoyo económico
que pueda recibir de su familia o del padre del niño Y (que depende de las decisiones de
matrimonio y fecundidad de la joven y de factores externos como recursos que posea su familia),
todo descontado por el deflactor del consumo:
[
]
(3)
Para el segundo período las restricciones son similares a las anteriores:
̅̅̅
(4)
[
]
(5)
Finalmente, los autores señalan que el salario de la joven en su etapa adulta dependerá del nivel
educacional alcanzado y de su experiencia laboral, en función de las tasas de retorno de la
educación y del trabajo , respectivamente:
(6)
Donde S=S1+S2, en el que el primer período abarca la educación primaria o escolar, y el segundo
corresponde a si la mujer continúa sus estudios secundarios (ya sea en un instituto, universidad o
incluso postgrados). Por otro lado, H corresponde a la cantidad de años participando en el mercado
laboral desde la etapa de adolescencia más la de adultez, es decir, la experiencia laboral total
adquirida por la mujer hasta el momento actual.
Luego, la toma de decisión de la mujer se divide en 2 etapas, en la primera etapa de adolescencia la
joven decide sobre su vida sexual, sobre el uso de anticonceptivos y sobre la práctica de utilización
de aborto, determinando si se convierte en madre o se queda sin hijos en esta etapa. Según
Keplinger et. al (1997) la decisión de la joven se realiza bajo conocimiento de las consecuencias de
su embarazo adolescente y sus efectos para su vida adulta, por lo que suponemos de igual forma que
la joven toma su decisión de forma consciente y racional.
Por último, en la segunda etapa, de adultez, la mujer decidirá sobre sus niveles de demanda por
educación y trabajo, lo cual estará relacionado con el hecho de haber sido madre a temprana edad.
Según Keplinger et. al (1997) el retraso académico generado por haber sido madre adolescente hace
que la continuación o finalización de sus estudios sea de forma irregular, viendo obstaculizada su
demanda por educación versus la situación que habría logrado de no haber sido madre tan joven. De
igual forma, ésta situación se ve acompañada por el obstrucción de la demanda por trabajo y por
consiguiente de su experiencia laboral alcanzada en el futuro. Es por esto que finalmente, de la
maximización obtendremos 3 ecuaciones relacionadas entre sí, que corresponderán a la demanda
por educación, por horas de trabajo (o salario) y por hijos, con las cuales se modelará el
comportamiento de la decisión de maximización de la joven.
De esta forma, desarrollando la maximización de la función de utilidad individual se obtienen las
Condiciones de Primer Orden, las que posteriormente darán paso a una función indirecta de
demanda por embarazo.
Estas 3 CPO’s representan las decisiones de consumo, ocio y embarazo óptimas, de las cuales se
obtiene el modelo reducido en 3 ecuaciones que representan las demandas indirectas de inversión en
capital humano de la siguiente forma:
)
(
)
)
𝛿
(
(
)
𝛿
𝛿
Ecuación de Educación
)
Ecuación de Trabajo
)
Ecuación de Embarazo
A partir de estas 3 ecuaciones, se realizará el análisis econométrico para obtener las estimaciones
que nos darán una idea del impacto de cada una de las variables en la decisión de demanda por
educación, por horas de trabajo y por hijo en la adolescencia.
Se puede percibir que las ecuaciones dependen de las mismas variables, que son extraídas de la
maximización de la función de utilidad para ambos períodos sujetas a las restricciones de tiempo y
de presupuesto, pero la última ecuación de embarazo además depende de una variable Z, que
corresponderá a características no observadas de la joven, que deberán ser controladas para asegurar
exogeneidad en la estimación y por lo tanto la obtención de los efectos sin sesgo. En la siguiente
sección se explicará este proceso.
Es importante destacar que todas las variables consideradas son evaluadas al momento en que la
joven queda embarazada, es decir, en el período de tiempo T=1 de su adolescencia. Una vez
identificada la madre, ésta es seguida a través del tiempo (situación que es permitida dado que
utilizo datos de panel) y es analizada la evolución de todas sus características a lo largo de 10 años,
de tal manera que es posible comparar a mujeres que fueron madres jóvenes con mujeres que no
fueron madres jóvenes y ver si es significativa la diferencia en la acumulación de capital humano de
cada una al final del período de evaluación.
Capítulo IV.- Modelo y Estrategia Empírica
El modelo económico presentado intenta medir principalmente el logro educacional como años de
educación completados, explicados por características individuales, familiares y sociales de la
joven. El objetivo central de mi estudio es tratar de saber si la joven adolescente igual hubiera
estudiado poco aunque no se hubiese embarazado, y por lo tanto, saber si el embarazo es causa de la
poca educación o no. En función de las variables mencionadas en el marco conceptual, estudiaré en
términos de diversos costos y beneficios cómo cambia el entorno de una adolescente una vez que
queda embarazada, es decir, señalaré cómo ése análisis de costos-beneficios lleva a la niña a decidir
óptimamente tener un hijo o no, afectando luego su decisión de escolaridad y/o trabajo.
Las reducciones en inversión de capital humano durante la adolescencia debido a las demandas en
tiempo y dinero que implican la paternidad o crianza del niño pueden ser parcialmente sustituido
por posteriores inversiones, por lo que examinar los niveles de educación alcanzados en un período
de 10 años me permite capturar inversiones retrasadas en educación y/o su impacto sobre la oferta
laboral e ingresos salariales.
En términos económicos y econométricos, mi estudio presenta un importante problema a resolver,
correspondiente al hecho de que los nacimientos se encuentran influenciados por las decisiones que
asume la potencial madre, por lo que considerar a la maternidad como una variable exógena puede
llevar a resultados inconsistentes.
Es decir, es posible que existan factores no observables correlacionados tanto con la fertilidad como
con los resultados socioeconómicos alcanzados por la madre en el futuro. Las mismas mujeres que
tienen una mayor probabilidad de experimentar la maternidad durante la adolescencia pueden ser al
mismo tiempo también más propensas a obtener pobres resultados en las variables socioeconómicas
de interés (educación y trabajo). De esta manera, sería posible la presencia de una correlación entre
la maternidad adolescente y pobres resultados socioeconómicos, incluso sin que exista causalidad
entre dichas variables. Los estudios más actuales han abordado el problema de la endogeneidad
utilizando variables instrumentales22, la idea es encontrar datos sobre las variables que afectan a la
maternidad adolescente pero no el resultado socioeconómico bajo estudio. La simultaneidad de las
decisiones de embarazo y escolaridad pueden reflejar preferencias comunes subyacentes a ambas
situaciones, sobreestimando el efecto negativo (o positivo si es el caso) del embarazo adolescente
sobre la educación.
Sin embargo, dado que la base de datos que poseo no me permite acceder a instrumentos buenos
(que cumplan con los 2 supuestos fundamentales para que sean instrumentos válidos) y en una
cantidad razonable (recomendable más de 2) no implementaré esta metodología, sino que mi tesis
abordará el problema para controlar la endogeneidad con la técnica del propensity score matching.
22
Estudios que utilizan la menarquia o el aborto como instrumentos, y son principalmente desarrollados en USA o en Gran Bretaña. Los
hallazgos de estos estudios son mixtos, algunos no encuentran efectos significativos entre adolescentes sobre los resultados futuros de las
madres (Ribar, 1994; Olsen y Farkas, 1989) mientras que otros encuentran efectos negativos incluso después de tomar en cuenta la
endogeneidad (Klepinger et al., 1999).
IV.1.- Metodología
En este trabajo, para estudiar la posible existencia de causalidad y el impacto del embarazo
adolescente sobre los resultados educacionales de la joven, utilizaré la base de datos del PANEL
CASEN (1996-2001-2006), que contiene una muestra inicial de 5.209 hogares, de manera de poder
identificar el efecto de haber sido madre adolescente sobre el nivel educacional alcanzado por la
joven. La literatura hasta ahora ha estudiado el problema sobre bases de datos de corte transversal,
pudiendo caracterizar a la población de interés sólo en un período determinado, pero para capturar
el efecto en el tiempo sobre la mujer utilizaré datos de panel, lo cual será una innovación a la
metodología realizada hasta ahora por la ciencia económica. Con esto podré analizar los factores
que subyacen a la decisión de embarazo en la adolescencia y su efecto sobre su elección de
educación/trabajo de la mujer, permitiendo entender su comportamiento individual mediante el uso
de herramientas económicas.
De la maximización de la función de utilidad obtuvimos 3 ecuaciones de demandas indirectas, a
partir de las cuales se obtienen las decisiones óptimas de educación, trabajo y embarazo. Comenzaré
a analizar la estimación de cada una de ellas.
IV.1.1.- Educación
Como mi objetivo principal es la estimación del efecto del embarazo adolescente sobre el nivel
educacional alcanzado, la primera ecuación a analizar es la ecuación de educación:
)
(
𝛿
)
Esta ecuación se podría estimar partir del siguiente modelo de regresión lineal:
Donde S corresponde al outcome alcanzado por la mujer i (es decir, el nivel educacional), K es una
dummy que toma valor 1 si la mujer fue madre en su adolescencia (de ahora en adelante el
“tratamiento”), X es el vector de características individuales (que tiene incorporado variables de
salario, tasas de retorno de la educación y del trabajo, factores de descuentos temporales de
consumo y de utilidad, y otros ingresos); y
el término del error que captura características
medioambientales y personales inobservables.
En este caso, el efecto de la maternidad adolescente sobre el outcome de interés para el individuo i
es capturado por el coeficiente beta que corresponde a:
, donde
es la escolaridad
alcanzada por la mujer si fue madre en su adolescencia, y
es el resultado del mismo individuo
pero si no hubiera sido madre en su adolescencia. Como el interés es capturar el efecto promedio
del tratamiento (ATE), el beta estimado correspondería a:
( )
(
)
[ |
]
[ |
]
Aquí se presenta un problema esencial, el cual es que en términos empíricos no es posible observar
al mismo individuo en la situación con “tratamiento” y a su vez en la situación sin “tratamiento”, es
decir, a la mujer hoy habiendo quedado embarazada en su adolescencia y a la vez tener sus
resultados si no hubiera quedado embarazada. Por lo tanto, sólo se observa
ó , aquí el desafío
para poder realizar la evaluación correcta del impacto es encontrar el contrafactual adecuado. Nos
concentraremos en la estimación del parámetro
solamente, ya que
( ) y
( ).
Podemos definir entonces, los outcomes esperados en función del “tratamiento K” de la siguiente
forma:
[ |
]
[ |
]
[ |
]
[ |
]
Como sabemos, el ATE (que corresponde a la diferencia de estas esperanzas) será igual al
coeficiente beta siempre que el término del error no esté correlacionado con el “tratamiento”, de
otra forma tendremos presente un sesgo, que en la medida en que el tratamiento sea asignado de
forma aleatoria será cero. Este sesgo toma la siguiente forma:
[ |
]
[ |
]
( [ |
]
[ |
])
Sesgo de selección
Como ya hemos mencionado antes, si estimamos por simple regresión OLS el efecto del embrazo
adolescente sobre la acumulación de capital humano en función de un set de variables explicatorias
no será insesgado, porque no estaremos controlando el problema de la autoselección de maternidad.
Si la maternidad no es un evento al azar, la endogeneidad presente generada por características
inobservables incorporadas en el término del error y que están correlacionadas tanto con el outcome
como con la variable de tratamiento: ser madre adolescente , provocará una estimación
inconsistente de .
En esta investigación, el problema de selección será controlado mediante el uso de la metodología
de Matching con Propensity Score, de modo que se evite el sesgo en la estimación de . El objetivo
de la construcción del matching con Propensity Score es encontrar un grupo de no “tratados” o
grupo control (en este caso jóvenes que no fueron madres en su adolescencia), comparable con el
grupo afectado, es decir los “tratados” con base en estas características observables X. Con esto,
asumimos que el sesgo de selección se basa en un set de características observables , que
permiten construir un grupo de control comparable según ésas características como si el tratamiento
hubiese sido asignado aleatoriamente.
Este set Xi incluye variables que miden características individuales tales como la edad, factores
fundamentales como el barckground familiar, el estatus socio-económico de la familia,
características de la comunidad, la ubicación rural, entre otros.
Este set de características observables X será incorporado a través del Propensity Score Matching
(PSM), denotado por P(x) e igual a:
( )
(
|
).
Esta es la probabilidad de que el “tratamiento” se de, en función de un set de características X.
El PSM es un método que permite llegar a estimar el efecto promedio de un tratamiento sobre los
tratados (Average effect of Tratament on the Treated, ATT) observando la variable resultado
expuesta al tratamiento (S1) o estado fractual, frente a la variable resultado no expuesta al
tratamiento (S0) o estado contrafactual23.
23
Herrera, L & Heijs, J (2003).
Para lograr controlar las diferencias observables entre los grupos de forma que la variable resultado
en ausencia de tratamiento que obtengamos sea la misma con o sin tratamiento, me basaré en el
cumplimiento de 3 supuestos.
El primer supuesto necesario que requiere el uso de la metodología de Propensity Score Mantching
es que existe un equilibrio en el set de características individuales X:
| ( )
Es decir, adolescentes con un mismo valor de propensity score deben tener la misma distribución de
características individuales independientemente del estado embarazo. Así, su exposición al
tratamiento es aleatoria y por tanto jóvenes de los dos grupos deberán ser en promedio
observacionalmente idénticas.
Segundo, asumiremos que se cumple el supuesto de Independencia Condicional (Condicional
Independence Assumption, CIA), donde se asume que las diferencias son capturadas en X y la
asignación del tratamiento (en este caso quedar embarazada en la adolescencia) es independiente
del outcome potencial condicional en las características X (supuesto desarrollado y propuesto por
los autores Rosenbaum and Rubin (1983)). Esto implicará que la independencia también se
mantiene si condicionamos sobre la probabilidad de recibir el tratamiento conocido como
Propensity Score:
(
Dado
| )
(
| ( ))
Así, la variable resultado de los no participantes S0 condicionada en X posee la misma función de
distribución que la variable resultado S0 de las adolescentes embarazadas que hubiesen obtenido en
ausencia de tratamiento (o sea, de no haber quedado embarazadas).
En otras palabras, el estado contrafactual estimado para las jóvenes que fueron tratadas, es el más
próximo al experimentado en el caso de no haber sido tratadas:
[
|
( )]
[
|
( )]
Hay que resaltar, que esta hipótesis exige que se conozcan todas las variables que influyen sobre S0
ó S1 y sobre el estado de participación en el tratamiento. Debido a que la disponibilidad de los datos
hace imposible llegar a esta situación, es necesario que se incluyan un gran número de variables que
permita llegar a una aproximación razonable de esta hipótesis24.
Y finalmente, el tercer supuesto es el de participación unitaria estable (Stable Unit Treatment Value
Assumption, SUTVA). Este supuesto asume que el impacto del programa sobre un individuo no
depende del estatus de participación de otros individuos en el programa. En otras palabras, bajo este
supuesto el resultado observado para una persona que recibe el tratamiento “embarazo adolescente”
depende solo de sí misma (Angrist, Imbens y Rubin 1996).
Asumiendo el cumplimiento de estos supuestos, se estimará la regresión final de educación de la
siguiente forma:
( )
(7)
Donde P(K) es la probabilidad de quedar embarazada en la adolescencia calculada mediante el
matching con propensity score.
24
Ver: Almus et al. 1999, Arvanitis S. 2002 y Almus y Czarnitzki 2003. Los autores discuten que no es posible testar la viabilidad del
supuesto formalmente. El PMS es una técnica que requiere un amplio set de variables.
IV.1.2.- Horas de trabajo
La segunda ecuación a estimar corresponde a la ecuación de trabajo siguiente:
)
(
𝛿
)
Esta ecuación se estimará a partir del siguiente modelo de regresión lineal:
( )
(8)
Donde H corresponde al outcome alcanzado por la mujer i (en este caso, las horas efectivamente
trabajadas mensualmente), K es una dummy que toma valor 1 si la mujer fue madre en su
adolescencia, X es el vector de características individuales (que tiene incorporado variables de
salario, tasas de retorno de la educación y del trabajo, factores de descuentos temporales de
consumo y de utilidad, y otros ingresos); y
el término del error que captura características
medioambientales y personales inobservables. Y nuevamente P(K) es la probabilidad de quedar
embarazada en la adolescencia calculada mediante el matching con propensity score antes
mencionado.
IV.1.3.- Embarazo
La última ecuación corresponde a la ecuación de embarazo adolescente:
)
(
𝛿
)
Esta ecuación será estimada a partir de la probabilidad de quedar embarazada en la adolescencia, es
decir, analizar la probabilidad de que se dé el “tratamiento” embarazo. Para esto se usará un modelo
probabilístico de la siguiente forma:
(
| )
(9)
donde Ki,j es una variable dicotómica que indica si una adolescente i, en una comunidad j, está
embarazada o ha tenido hijos, Xi contiene datos sobre el hogar y sobre el individuo; y Lj es un
conjunto de variables relevantes de la comunidad (ya sea a nivel regional o comunal). Dentro de las
variables de los hogares e individuos incluidas están la educación, presencia de la madre, tipo de
hogar, educación del jefe de hogar, entre otras. Luego presentaremos en específico las variables
utilizadas para el cálculo de este propensity.
De la muestra de jóvenes embarazadas y no embarazadas estimaré un modelo Logit de esta
probabilidad de participar o ser tratado, obteniendo el Propensity Score P(x).
IV.2.- Matching con Propensity Score
Una vez construido el Propensity Score, restringiré la muestra al soporte común creado (es decir,
sobre el P(x)) y para cada individuo de la muestra de tratamiento buscaré una observación de la
muestra de control que tenga el propensity score más cercano, es decir, realizaré el matching a
través de la probabilidad de ser tratados. Luego, comparando la diferencia entre los indicadores de
resultados obtendré la ganancia/pérdida existente debido al tratamiento (ser madre adolescente)
para cada observación.
Usando el soporte común construido mediante el propensity score estimado, se calculará el efecto
promedio del tratamiento sobre los tratados (ATT) de la siguiente manera:
[
( [
( [
|
|
|
]
( )]
( )])
[ |
( )] |
)
Donde corresponde al efecto de tratamiento promedio de los tratados (el impacto que estamos
buscando), en este caso de haber sido madre joven, que corresponde a la media total de las
ganancias/pérdidas de los individuos.
Para realizar el matching usaré el método del Vecino Más Cercano (o Nearest Neighbor). Este
método es el más conocido y estimado, realiza el matching de cada individuo del grupo de
tratamiento con el individuo del grupo de control que tiene el propensity score más cercano. Sin
embargo, el problema que puede presentarse es que la distancia entre propensity scores puede ser
muy grande.
Con este método, el grupo de no tratados es construido a través de hacer coincidir características
observables iguales (incorporadas en el soporte X) con el grupo de tratados. Es decir, dado que las
jóvenes embarazadas poseen determinadas características, se busca en las jóvenes no embarazadas a
quienes sean las más parecidas, de tal manera que el grupo de control sea el más cercano en función
de variables observables y así se asegure lo más que se pueda que la diferencia en logros educativos
alcanzados por un grupo y por otro después de 10 años, se deba solamente a que unas se
embarazaron cuando fueron adolescentes y otras no. Así éste método trata de asegurar que el efecto
encontrado se debe al tratamiento y no a diferencias intrínsecas a los grupos comparados.
Ahora daremos paso a los resultados de las estimaciones realizadas de estas 3 ecuaciones. En el
Anexo I se puede encontrar una descripción más extensa de los datos usados y de las variables
utilizadas para las distintas estimaciones.
Capítulo V.- Resultados
V.1.- Factores que inciden en la probabilidad de embarazo Adolescente
El embarazo adolescente fue estimado mediante la probabilidad de quedar embarazada (propensity
score) en función de las variables que provienen de la ecuación de embarazo, como resultado de la
maximización de la utilidad.
(i)
Embarazo
La ecuación de embarazo
(
𝛿
) se estimó a partir de un logit. Las
variables independientes de la ecuación dieron paso a la incorporación de las siguientes
características que las representan en la estimación, quedando como resultado la probabilidad de
embarazo en función de las siguientes características:
Edad y edad al cuadrado, esta variable incorpora los beneficios mencionados respecto de la
juventud y el timing en la maternidad temprana, está relacionada con los factores de descuentos de
la función de utilidad 𝛿 y del consumo que trae a valor presente la valoración de ser madre más
joven favoreciendo el desarrollo educacional y laboral posterior con mayores ventajas frente a
alguien que postergó su maternidad.
Jefe de hogar mujer, corresponde a una característica del set de variables representadas por Z, que
incluyen no observables relacionadas con la joven y sus heterogeneidades presentes frente a otra
joven que no se embaraza.
Casada, variable que también incorpora los beneficios de conformar una familia, obtención de
seguridad afectiva, apoyo y reconocimiento que pueden afectar positivamente la probabilidad de
embarazo. Los resultados de casarse y establecerse están relacionados con la obtención de ingresos
futuros y por lo tanto proviene de los efectos de la variable otros ingresos Yt sobre el embarazo.
Región, Rural y Comuna, son variables de contexto geográfico y social como representante de los
costos asociados a los menores niveles de ingresos y salarios alcanzados, existen diferencias en
salarios pagados dependiendo del sector donde se reside por lo que
se encuentran
relacionadas con estas variables. También como representantes de variables no observadas
relacionadas con el contexto social que acompaña el desarrollo de la joven madre, la comuna es
agregada para evaluar este efecto fijo que proviene del set de variables en Z.
Pobre e Ingreso Monetario del Hogar, también representa los costos asociados a la decisión de
embarazarse mencionado en secciones anteriores, donde bajos niveles socioeconómicos o de
ingresos del hogar pueden generar menores niveles de planificación familiar, menor educación y
salud, bajos niveles de ahorro, etc. afectando la decisión de embarazo. De los retornos a la
educación y salario, y de los otros ingresos aportados por familiares (padres por ejemplo) provienen
estas variables. De alguna forma opuesta, es también posible mirar estas variables como
representantes de los beneficios asociados a la maternidad temprana, dado que muchas pueden
mirar el embarazo como una forma de ascender en estatus social, de mayor aceptación, o hasta de
ver a los hijos como insumos de trabajo y activo para la vejez. El signo de esta variable representará
el resultado de los beneficios versus costos asociados a estas variables. También del factor de
descuento del ingreso futuro proviene la idea de incorporar estas variables dado que afectarán sus
niveles de consumo y ocio actuales.
Educación del jefe de hogar, esta variable proviene de los retornos a la educación , debido a que
una formación educacional del jefe del hogar puede representar los niveles de contexto familiar no
observables que tienen efecto indirecto sobre los niveles de inversión en capital humano alcanzado
por la joven, de la herencia tanto genética en habilidad como comportamientos adquiridos de
responsabilidad, perseverancia, etc. valorados como costos asociados al embarazo si éste finalmente
genera deserción escolar o baja inversión en capital humano futuro.
Núcleos, representa los beneficios asociados al embarazo adolescente dado que mientras menores
son los grupos de personas u hogares compartiendo la misma vivienda mayores ventajas asociadas
al embarazo obtendrá la joven, dado que podrá alcanzar mayores conexiones, apoyo familiar,
seguridad afectiva, felicidad entre otros. En la variable Z se encuentran estas razones que afectarán
la decisión de embarazo.
Índice de salud, es una variable que al igual que la anterior refleja los costos asociados al embarazo,
dado que la joven tiene un contexto familiar en que una mayor densidad en el hogar puede afectar
su decisión, porque las condiciones de vivienda no son óptimas, el espacio es carente y el
hacinamiento puede empeorar con la llegada de un bebé. Su inclusión también proviene de la
variable Z en la ecuación.
Las variables Número de adolescentes, Número de adultos, y Número de adultos mayores se
incorporan como no observables, relacionada con los beneficios de ser madre y tener alguien que
pueda apoyar sus necesidades de tiempo en el cuidado del hijo, o sus necesidades económicas. Su
inclusión también proviene de la variable Z en la ecuación.
Finalmente se estima la ecuación de probabilidad
(
|
),
Donde las variables del set X conforman variables personales como la región, la zona rural donde
reside, si es pobre o no, la educación del jefe de hogar, la edad y la edad al cuadrado, el estado civil,
la variable de densidad del hogar y el número de núcleos, el ingreso monetario del hogar, el nivel
educacional del jefe del hogar, el número de adultos en el hogar, el número de adolescentes y el de
adultos mayores en el hogar, y la variable que indica si el jefe de hogar es mujer o no.
La variable L incorpora las dummies por comuna, como un proxy al efecto fijo de la comunidad que
la rodea, y que incorpora efectos sociales y demográficos relacionados con la densidad de servicios
de salud, educacionales, laborales, niveles de fecundidad, entre otros.
Mediante la metodología de matching, y usando la estimación del logit indicado recién, en función
de éstas variables se estima cuál es la probabilidad de que la joven se embarace y se obtienen los
siguientes impactos de cada una de las variables:
Dado que una estimación logística entrega resultados de los coeficientes pero que pueden no estar
relacionados con los efectos marginales, es que se estimaron éstos últimos y sus resultados se
presentan a continuación:
Se aprecia que los signos y significancias se mantienen en ambas estimaciones, sin embargo los
tamaños de los coeficientes disminuyen mucho al calcularse los efectos marginales. Los resultados
indican casi todos con los signos esperados, con la variable edad se corrobora el efecto cóncavo,
tiene un efecto positivo sobre el embarazo adolescente que aumenta con la edad pero cada vez a
menor tasa.
Que sea casada, o viva en una zona rural hace que sea mayor la probabilidad de ser madre joven,
igualmente con la región, que indica que en las regiones del sur o metropolitana hay mayor
probabilidad de embarazarse que las del norte, sin embargo esta variable no es significativa.
Que el jefe de hogar sea mujer influye positivamente, se esperaba de signo contrario pero el
resultado indica que su impacto es significativo y de mayor importancia que la mayoría de las otras
variables. Ser pobre influye positivamente en el embarazo adolescente igual que como se esperaba.
El nivel de ingreso monetario del hogar y la educación del jefe de hogar son de signos negativos
indicando que mejor nivel socioeconómico de la familia refleja un nivel de apoyo que resulta en
menor probabilidad de embarazo para la adolescente (aunque el efecto en el nivel de ingresos es
muy bajo y no significativo).
Otras 2 variables con efecto negativo sobre la probabilidad es el número de núcleos presentes y el
índice de salud que refleja la densidad de la vivienda. Si bien el efecto de los núcleos parece no ser
tan grande de todas formas es no significativo, no así el índice de salud que se muestra relevante en
la decisión con un mayor impacto.
Finalmente las últimas 3 variables se esperaban con impacto positivo sobre la probabilidad, pero el
número de adultos mayores no resultó serlo, además de no ser significativamente distinto de cero.
El propensity score está balanceado por lo que se puede dar paso a la estimación de las otras
ecuaciones de educación y de trabajo en función de este soporte común construido.
V.2.- Factores que inciden en la acumulación de capital humano de la
Adolescente
V.2.1.- Mínimos Cuadrados Ordinarios
Primero se realizó una regresión OLS para la ecuación de escolaridad, en función de todas las
variables y los resultados fueron los siguientes:
Source
SS
df
MS
Model
Residual
271457.027
45
286272.634 28250
6032.37837
10.1335446
Total
557729.661 28295
19.7112444
esc
Coef.
k
casada
edad
edad_2
region
rural
pobre
yauth
educ_jefeh~r
nucleos
nro_adol
nro_adul
nro_adul_m~r
_Icomuna_1
_Icomuna_2
_Icomuna_3
_Icomuna_4
_Icomuna_5
_Icomuna_6
_Icomuna_7
_Icomuna_8
_Icomuna_9
_Icomuna_10
_Icomuna_11
_Icomuna_12
_Icomuna_13
_Icomuna_14
_Icomuna_16
_Icomuna_17
_Icomuna_18
_Icomuna_19
_Icomuna_20
_Icomuna_21
_Icomuna_22
_Icomuna_23
_Icomuna_24
_Icomuna_25
_Icomuna_26
_Icomuna_27
_Icomuna_28
_Icomuna_29
_Icomuna_30
_Icomuna_31
_Icomuna_58
_Icomuna_60
_cons
-.652245
-1.742298
.4616865
-.0055076
.0409505
-.7014919
-.4481299
2.69e-09
.4485561
.8315704
.3927753
.0143611
.8293175
-2.403393
-2.430138
-2.519304
-2.407655
-2.45978
-2.773718
-2.173495
-2.466842
-2.643261
-2.095417
-2.211658
-2.144466
-2.523089
-2.512714
-2.598267
-3.013442
-2.938586
-2.104431
-2.44569
-2.942974
-1.995856
-3.006346
-2.165343
-2.526213
-2.469842
-2.816085
-2.512045
-3.293971
-2.648545
-2.29727
-7.176054
-.2584861
-1.234366
Std. Err.
.0939527
.0555971
.0041289
.0000491
.0083139
.0529076
.0455306
2.17e-09
.0050684
.0591661
.0251377
.0186682
.0363987
.9203886
.9214735
.9220492
.9223986
.9222697
.9942768
.9333827
.921878
.9242224
.9322415
.9266857
.935715
.963615
.938248
.9288188
.9273062
.9280222
.9420915
.9374978
.9334057
.9338772
.9716181
.9350259
.9973547
.9375447
.9738367
.9339487
.9334605
.9309285
.9756006
3.31425
1.839096
.9291173
t
-6.94
-31.34
111.82
-112.11
4.93
-13.26
-9.84
1.24
88.50
14.05
15.62
0.77
22.78
-2.61
-2.64
-2.73
-2.61
-2.67
-2.79
-2.33
-2.68
-2.86
-2.25
-2.39
-2.29
-2.62
-2.68
-2.80
-3.25
-3.17
-2.23
-2.61
-3.15
-2.14
-3.09
-2.32
-2.53
-2.63
-2.89
-2.69
-3.53
-2.85
-2.35
-2.17
-0.14
-1.33
Number of obs
F( 45, 28250)
Prob > F
R-squared
Adj R-squared
Root MSE
P>|t|
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.214
0.000
0.000
0.000
0.442
0.000
0.009
0.008
0.006
0.009
0.008
0.005
0.020
0.007
0.004
0.025
0.017
0.022
0.009
0.007
0.005
0.001
0.002
0.026
0.009
0.002
0.033
0.002
0.021
0.011
0.008
0.004
0.007
0.000
0.004
0.019
0.030
0.888
0.184
=
=
=
=
=
=
28296
595.29
0.0000
0.4867
0.4859
3.1833
[95% Conf. Interval]
-.8363968
-1.851271
.4535936
-.0056039
.0246549
-.8051933
-.5373722
-1.56e-09
.4386219
.7156021
.3435041
-.0222295
.7579742
-4.207399
-4.23627
-4.326564
-4.2156
-4.267472
-4.722548
-4.00297
-4.273767
-4.454782
-3.922655
-4.028006
-3.978512
-4.41182
-4.351725
-4.418797
-4.831007
-4.757554
-3.950975
-4.28323
-4.772494
-3.8263
-4.910764
-3.998039
-4.481076
-4.307474
-4.724852
-4.342629
-5.123598
-4.473209
-4.209494
-13.67214
-3.863203
-3.055481
-.4680933
-1.633325
.4697793
-.0054113
.057246
-.5977904
-.3588877
6.94e-09
.4584903
.9475388
.4420465
.0509518
.9006607
-.599387
-.6240053
-.712043
-.5997093
-.6520869
-.824888
-.3440201
-.6599173
-.8317411
-.2681787
-.3953095
-.3104193
-.6343571
-.6737031
-.7777379
-1.195877
-1.119618
-.2578861
-.6081489
-1.113454
-.1654115
-1.101928
-.3326478
-.5713505
-.632209
-.9073187
-.6814609
-1.464343
-.8238801
-.3850456
-.679965
3.346231
.5867485
Esta estimación nos indica que la variable de embarazo adolescente, nuestra variable de tratamiento,
tiene un impacto negativo y significativo sobre la escolaridad de la joven madre.
La región y el ingreso autónomo del hogar muestran signos positivos como se esperaba (aunque el
ingreso es no significativo). La variable de región sólo indica que mayores niveles de educación
pueden ser encontrados en las regiones 7ma u 8va, y en la región metropolitana que toma valor 13.
Por otro lado, vivir en un sector rural afecta negativamente lo cual es contrario a lo esperado, ser
pobre también, la edad presenta el efecto cóncavo esperado, y estar casado o conviviendo en pareja
estable se relaciona con un menor nivel de educación.
La educación del jefe del hogar afecta positivamente y el número de núcleos también (ambos
contrarios a la intuición). Finalmente el número de adolescentes, de adultos y adultos mayores
afectan positivamente, todos como se esperaba y significativos.
Sin embargo, esta es una primera mirada al análisis que esperamos encontrar con nuestra estrategia
de estimación PSM, si bien en la ecuación OLS los coeficientes se muestran la mayoría
significativos, es muy posible que el nivel de los impactos nos sean los correctos, ya que no se está
controlando por el problema de endogeneidad, provocado por el sesgo de los no observables.
V.2.2.- ATT con Propensity Score y Matching del Vecino más cercano
En la siguiente sección, se dará paso a la estimación mediante la estrategia escogida y explicada
durante el trabajo, se muestran los resultados de estimar el impacto de la variable dummy
“embarazo adolescente” sobre el nivel de educación alcanzado por la joven madre, y sobre el
desarrollo en el mercado laboral de ésta, mediante la estimación de la cantidad de horas trabajadas y
el ingreso salarial percibido.
(i)
Educación
La primera ecuación corresponde a la escolaridad
𝛿
(
). La
ecuación a estimar corresponde a
( )
, donde las variables explicativas
X corresponden al estado civil, la edad y edad al cuadrado, la región y la zona rural, que son
variables individuales y reflejan el efecto de la valoración de los ingresos futuros y el descuento a
valor presente de la utilidad propia y la de los hijos que tuvo 𝛿; de las variables tasas de retorno a la
educación y al trabajo
se decidió incluir el estado de pobre o no; el ingreso autónomo del
hogar proviene de la variable de salario
; el número de núcleos, y el nro de personas
adolescentes, de adultos y de adultos mayores son agregadas ya que están reflejando el impacto de
las tasas de descuento del consumo
y del ingreso percibido de otras personas . También se
incorpora la variable de tratamiento, estimada por el soporte común de la probabilidad de ser madre
adolescente. Su construcción proviene de la sección previa.
Mediante la metodología del matching con el propensity score, se calcula el efecto promedio de los
tratados bajo la estrategia del vecino más cercano y los resultados muestran un ATT de -0.388,
significativo:
Esto quiere decir, que el embarazo adolescente influye negativamente en los años de estudios, el
nivel de educación alcanzado se ve disminuido en 0,39 años aproximadamente en comparación con
una joven de similares características que no tuvo un hijo en su adolescencia.
(ii)
Trabajo
En este caso se estudia la última ecuación
(
𝛿
), la cual se
estimará a partir de la siguiente ecuación
( )
, donde las variables
explicativas X corresponden al estado civil, la edad y edad al cuadrado, la región y la zona rural,
que son variables individuales y reflejan el efecto de la valoración de los ingresos futuros y el
descuento a valor presente de la utilidad propia y la de los hijos que tuvo 𝛿; de las variables tasas de
retorno a la educación
y al trabajo
se decidió incluir el estado de pobre o no; el ingreso
autónomo del hogar proviene de la variable de salario
; el número de núcleos, y el nro de
personas adolescentes, de adultos y de adultos mayores son agregadas ya que están reflejando el
impacto de las tasas de descuento del consumo
y del ingreso percibido de otras personas .
También se incorpora la variable de tratamiento, estimada por el soporte común de la probabilidad
de ser madre adolescente. Su construcción proviene de la sección previa.
Mediante la metodología del matching con el soporte generado por el propensity score, se calcula el
efecto promedio de los tratados bajo la estrategia del vecino más cercano y los resultados muestran
un ATT igual a -17.616, significativo:
Esto quiere decir, que el embarazo adolescente influye negativamente en las horas laborales
ofrecidas por la mujer que fue madre en su adolescencia, las jornadas trabajadas mensualmente se
ven disminuido en 18 horas aproximadamente en comparación con una joven de similares
características que no tuvo un hijo en su adolescencia, finalmente trabajando menos horas en sus
años futuros. Esto puede entenderse a través de las restricciones de tiempo que afectaron los
resultados de la decisión óptima de haber quedado embarazada. Finalmente, como varios autores
destacan, haber tenido que dedicar tiempo de cuidado al hijo requirió haber dejado de lado los
estudios, ya sea desertando completamente del colegio, o temporalmente, para retomar más tarde
los estudios, o habiendo tenido que hacerlo para entrar al mercado laboral en sus primeros años. Lo
que implicó que finalmente alcanzara menores niveles de estudio y por lo tanto, menor capacitación
y experiencia laboral que le permitiera ahora entrar a trabajar al mercado laboral de forma más
intensiva.
Sin embargo, queda el último efecto estudiado pero no genera conclusiones muy relevantes dado
que muestra que los ingresos salariales futuros logrados por la mujer que fue madre de adolescente
tienen un cambio negativo pero muy pequeño, aunque significativo, generado por este embarazo a
( )
temprana edad. La ecuación de ingresos
se basa en el mismo
soporte común que las anteriores estimaciones, del propensity score P(K), sobre las mismas
variables explicativas X y realiza el matching con el vecino más cercano, obteniendo los siguientes
resultados:
Esto muestra que el nivel de ingresos en función de las variables explicativas estima un impacto
negativo y significativo del embarazo adolescente, complementando el último análisis realizado.
Los resultados muestran un ATT de -8.84e+04, significativo, lo que indica que por embarazarse
joven alcanzará un nivel de ingresos levemente menor, lo que junto a las menores horas ofrecidas,
refleja peores resultados laborales.
Finalmente, como dato extra, se menciona que se consideró la posibilidad de incorporar una
variable que representara los efectos del crecimiento económico sobre las jóvenes, dado que la
muestra considera a jóvenes en 3 etapas distintas de su vida, que se desarrollaron bajo
circunstancias distintas tanto a nivel macro (por condiciones generales del país, ambiente
económico, coberturas educacionales, de salud, de vivienda, situaciones diferentes de política
social, entre otros) como a nivel micro y esto afecta su comportamiento. Dado que las diferencias
individuales ya fueron consideradas con la metodología del matching, al hacer el apareamiento
entre jóvenes embarazadas y las no embarazadas en función de sus características personales,
familiares y locales (comuna, región) al momento en que quedaron embarazadas, y luego fueron
comparadas en el tiempo, se cree que las variables macro también deben tener un efecto importante
en las estimaciones, ya que afectan de manera diferente a cada generación. Lamentablemente, la
incorporación de una dummy de tiempo como se pensó, no arrojó resultados consistentes, sin
permitir realizar las estimaciones del ATT sobre un soporte balanceado, por lo que se omitió su
inclusión.
Conclusiones
En este trabajo se estudia el impacto del embarazo adolescente sobre la decisión de educación y
trabajo de la mujer joven chilena, mediante el uso de la encuesta Panel Casen (1996-2001-2006). El
objetivo principal era estudiar el impacto de la maternidad adolescente sobre la acumulación de
capital humano, a través del efecto sobre los logros educativos. Las estimaciones mostraron que un
impacto negativo y significativo. Es decir, las mujeres que fueron madres entre los 13 y 19 años de
edad, vieron afectado su nivel educacional negativamente, con un impacto de 0,4 años menos de
estudios completados por la joven.
Esta evidencia empírica para Chile va en línea con lo encontrado actualmente por los autores de
Kruger y Berthelon (2012), muestra la importancia de las transmisiones intergeneracionales tanto de
la educación como de la historia reproductiva de la madre de las mujeres, aunque el efecto
encontrado en mi tesis muestra un impacto levemente menor25.
En este sentido, el aporte novedoso de mi trabajo, donde considero una muestra con datos de panel,
es que permite estimar los efectos en el tiempo a lo largo de un período de 10 años, situación que
genera un aporte a la literatura actual (ya que no se ha hecho antes) y motiva el desarrollo de la
fabricación de mejores datos para lograr capturar el efecto de situaciones exógenas que pueden
afectar la calidad de vida de los chilenos. Los resultados además predicen un modelo que encaja la
menor escolaridad con peores condiciones laborales logradas por la joven embarazada, los
resultados indican un promedio de 18 horas mensuales menos de trabajo y además con un impacto
negativo sobre el nivel de ingresos salariales alcanzados.
Al analizar el impacto de la maternidad adolescente de la encuestada sobre los niveles educativos,
se encontró que una vez controlada la heterogeniedad observable, mediante el uso de propensity
score matching, esta variable tiene un efecto significativo en la probabilidad. Es decir, los
resultados inferiores observados para las mujeres que dan a luz en la adolescencia son en gran parte
debido a la heterogeneidad no observada subyacente, no debido a la maternidad misma de las
adolescentes. Esto viene dado por la diferencia entre las estimaciones con Mínimos cuadrados
ordinarios y la metodología del Propensity score matching, ya que el control de la heterogeneidad
no observable hace disminuir el efecto del embarazo adolescente sobre la educación (desde 0.65
años menos en MCO a 0.39 años menos en PSM, es decir, un coeficiente 40,3% menor).
Vemos entonces, que a pesar de que el embarazo adolescente lleva a una reducción de
aproximadamente 4 meses menos de acumulación de capital humano, los efectos son más altos en
las otras variables, ya que se traducen en menores días trabajados o menores ingresos como
consecuencia de la menor experiencia laboral adquirida por la joven. Esta situación puede ser
explicada por la utilización del tiempo tanto en el cuidado del niño como en la recuperación de los
años de educación debida a la postergación de estudios, situación que lleva a que la joven ingrese
tardíamente al mercado laboral o adquiera menores habilidades en éste.
25
Los autores encuentran que disminuye en 0.5 años la escolaridad por haber sido madre adolescente y que reduce en 18% la
probabilidad de completar la escuela secundaria.
De esta manera, hemos visto que la decisión óptima de la adolescente lleva a un comportamiento
que finalmente resulta en efectos negativos hacia su nivel de acumulación de capital humano. Esto
se puede deber a que pueden existir efectos externos que hacen que finalmente embarazarse en la
adolescencia resulte inconveniente para la joven, en el sentido que logrará menor nivel de
educación y peores condiciones laborales, por lo que bajo esta perspectiva es posible pensar en una
intervención por parte del Estado, que permita regular la situación de tal manera que la joven no
tenga incentivos a embarazarse.
Sin embargo, el modelo inspiracional aquí desarrollado no considera estas variables que pueden
provenir de consideraciones valóricas o de preferencias con tasas de descuento muy altas, por lo que
se deja abierta la discusión posterior para este tipo de consideraciones. Una explicación que es
posible pensar para esto, es que variables externas no consideradas ahora en mi investigación, como
proyectos del Ministerio de Educación o del de Salud que no se estén focalizando de la forma
adecuada, resultan en que el Estado fracasa en regular el comportamiento de los jóvenes hacia
conductas que los lleven a consecuencias beneficiosas para su futuro o no está entregando la
información de la manera correcta, ya que no está logrando concientizar a los jóvenes de los efectos
finales a los cuales podrán enfrentarse si deciden embarazarse por ejemplo.
Anexos
Anexo I.- Datos y Variables
I.1.- Análisis Descriptivo de la muestra
En esta sección se presentará la base de datos que será utilizada en las estimaciones que han sido
descritas previamente. Se inicia el análisis con estadísticas descriptivas de la población de interés,
sobe el comportamiento agregado de los datos utilizados y algunos hechos estilizados relacionados
con el contexto familiar y social de la joven madre adolescente.
Los datos surgen del PANEL CASEN 1996-2001-2006 (Encuesta de Caracterización
Socioeconómica Nacional proyecto desarrollado en conjunto por la Fundación para la Superación
de la Pobreza (FSP), el Ministerio de Planificación (Mideplan) y el Observatorio Social de la
Universidad Alberto Hurtado (OSUAH)). Esta encuesta es representativa de los hogares privados de
las regiones III, VII, VIII y Metropolitana, representando aproximadamente un 60% de la población
total del país. La primera muestra constituye un tamaño de 5.210 hogares de a encuesta CASEN
1996, de los cuales se realizó un seguimiento a 4.679 hogares en 2001, y la tercera ola se realizó de
forma paralela a la CASEN 2006 y abarcó un total de 3.888 hogares.
Dado que el objetivo de mi investigación son las mujeres jóvenes embarazadas, se seleccionó una
muestra de mujeres que tuvieron a su primer hijo entre los 13 y 19 años de edad. Como edad
mínima se consideró la edad promedio de la menarquia para las jóvenes adolescentes en Chile que
informa el Ministerio de Salud26. La elección del sexo se debe a que está bien documentado en la
literatura que la paternidad no afecta de igual forma el capital humano de los individuos, ya que la
mayoría de los embarazos en la etapa de adolescencia se dan fuera del matrimonio o en
concubinato, quedando el cuidado del niño principalmente a cargo de la madre u otros familiares
(East, 1999).
Una vez seleccionado el grupo de interés y construida la base que utilizaré en mi análisis, la muestra
quedó con 778 mujeres que fueron madres adolescentes en 1996 (hay que considerar que la attrition
de la base de datos de la Panel Casen 1996-2001-2006 es muy grande27, y por eso se hace un poco
complicado utilizarla para estudios econométricos, dado que la pérdida de datos no permite realizar
el debido seguimiento de la joven adolescente en el tiempo).
En este caso, dado que las olas de las encuestas se tomaron cada 5 años y el cambio en la
composición del hogar afectó la presencia de las mujeres que fueron madres adolescentes en 1996,
ya sea porque se fueron del hogar, porque se incorporaron en una de las siguientes olas solamente o
porque hubo omisión de información, finalmente la cantidad de mujeres seleccionadas como
madres adolescentes se redujo a 470, es decir, el attrition fue de un 38,4%. La muestra final, por lo
26
La edad promedio de la menarquia considerada para las mujeres en Chile en función de los resultados de la Encuesta Nacional de Salud
2009-2010 es de 13,1 años. Ministerio de Salud.
27
Estudios demuestran que la attrition llega incluso a niveles cercanos al 50%, lo que podría sesgar las estimaciones de la encuesta de no
ser compensado mediante el uso de pesos longitudinales. Ver Bendezú, Denis, Zubizarreta (2007), “Análisis de la Atrición de la Muestra
en la Encuesta Panel CASEN”, Observatorio Social Universidad Alberto Hurtado, octubre.
tanto, contiene a mujeres que desarrollaron una maternidad temprana en 1996 y están presentes en
las 2 olas siguientes, para los años 2001 y 2006.
Por último, no debe olvidarse que el attrittion presente puede estar sesgando las estimaciones, dado
que el porcentaje de muestra inicial que se pierde es alto. Sin embargo, el tamaño final de la
muestra es relativamente grande, lo que favorece la representatividad de ésta.
I.2.- Variables
Entre las variables individuales incorporadas se analizará como variable dependiente el nivel
educacional logrado por la mujer, medido en años de educación completada. A modo de
complementación y guiada por las ecuaciones de demandas indirectas (de horas de trabajo, años de
educación y embarazo adolescente) derivadas de la maximización de la función de utilidad por parte
de la joven, se estimarán en paralelo 2 ecuaciones más, una de horas trabajadas mensuales y otra de
ingresos salariales, ambas en función del matching con propensity score estimado previamente para
la probabilidad de embarazarse en la adolescencia.
Como no se posee información de la historia completa de la fertilidad de la mujer, la que habría
sido de utilidad en mi estudio, debido a que la encuesta PANEL CASEN es diseñada principalmente
para medir el estado social y económico de los hogares chilenos con el fin de asignar programas
sociales, se consideran variables que tratan de construir el estatus de la maternidad de la mujer,
considerando si el hogar contiene uno o más núcleos al identificar el parentesco con el jefe de hogar
y con el jefe del núcleo familiar.
Se contabiliza si la mujer es jefa de hogar y si es madre soltera o no. También se estima la edad de
nacimiento del primer hijo mediante la diferencia entre la edad de la madre y del hijo mayor
presente en el hogar28. Además se incluirán la edad de la joven madre como variable explicativa y
su cuadrado.
Dentro de las características familiares, se incluirán variables respecto de la composición
demográfica del hogar: una variable que capture el número de adolescentes en el hogar, otra que
capture el número de adultos presentes (ya que puede ser un aporte en el cuidado del hijo y por lo
tanto una ayuda al momento de elegir estudiar/trabajar o cuidar al bebé), y el número de adultos
mayores en el hogar. También se controla por el nivel educacional alcanzado por el jefe de hogar y
de la madre de la mujer, una variable dummy que indica si el jefe de hogar es de sexo femenino,
una variable que indica el ingreso total del hogar (ingreso autónomo más subsidios monetarios) y
otra variable dummy que toma valor 1 si el hogar es pobre o no.
Guiada por el trabajo de Kruger y Gerthelon (2009) para Chile se controlará la densidad de los
hogares (definida como el número de dormitorios por persona en la vivienda) como proxy del nivel
de salud del hogar (estudios han encontrado que la densidad de los hogares y las conductas sexuales
promiscuas están correlacionados y son más frecuentes en las viviendas sociales de Chile, donde el
28
Se debe tener en cuenta la variable edad del primer parto de la joven madre será subestimada si los hijos o hijas mayores se han alejado
de la casa en el momento de la encuesta, es decir, si ya han emigrado del hogar parental principal.
número de personas por habitación o hacinamiento es mucho mayor que en otros sectores29. Se
incluye una dummy para captar las características ambientales para la zona rural, pero
lamentablemente no se pueden incorporar efectos fijos para las regiones (nuestro país está dividido
en 15 regiones administrativas, las que se subdividen en provincias y en un total de 345 municipios)
ya que la encuesta panel casen está hecha sólo para 4 regiones (la 3era, la 7ma, la 8va y la
metropolitana). Además, para controlar los cambios en las condiciones económicas, así como para
tendencias sobre la matrícula escolar y la maternidad, se incluirán en las estimaciones dummies
para capturar el efecto fijo por comuna, como un proxy para el sector social que rodea a la joven.
En el cuadro siguiente se presentarán breves descripciones de las variables y características de las
mujeres que pertenecen a la muestra, las cuales contienen información a nivel individual y familiar
sobre la educación, empleo e ingreso y composición demográfica del hogar.
La vida en unión30 de las adolescentes a edades tempranas es uno de los factores que inciden en su
fecundidad. Es por esto que dentro de las variables escogidas encontramos la variable casada, ésta
corresponde a una dummy que toma valor 1 si la joven estaba casada, conviviendo o viuda, y cero
en otro caso. El porcentaje es de 75% aproximadamente para el año 1996, luego para el 2001 el nro
aumenta, mientras que para el 2006 vemos una sustancial baja, lo que puede indicar un proceso de
cambio en el estado de pareja de las mujeres que fueron madres jóvenes, donde en los primeros
años de vida de su hijo la unión con su pareja parece ser más relevante. El objetivo es ver si el
estatus civil tiene una clara relación con embarazo o no, aunque la literatura ha encontrado que las
29
ECLAC, 2005.
Barrera , F. & Higuera, L. (2004), “EMBARAZO Y FECUNDIDAD ADOLESCENTE”, Fedesarrollo, Documentos de Trabajo, No.
24.
30
personas solteras tienen una mayor probabilidad de embarazo adolescente (por lo que se espera un
signo positivo en el coeficiente que acompañará a la variable en la ecuación de embarazo).
Luego se incorporan las variables edad y edad al cuadrado para ver efectos de la edad tanto en la
decisión de embarazo como en las de escolaridad o trabajo, y si hay efecto escala, donde a medida
que la mujer se encuentra en alguna etapa mayor puede tener efectos cada vez más relevantes, o por
el contrario, los cambios son cada vez menos significativos. Con esto, se pretende apreciar si existe
o no una clara relación cóncava entre edad y embarazo, tal como predice el modelo de ciclo de vida
(se esperan signo positivo y negativo respectivamente).
Se muestra también la variable región, que considera sólo las consideradas en la muestra del panel
casen, que fue construida para la tercera región, la séptima, la octava y la metropolitana; los
porcentajes indican en el año en que quedaron embarazadas los mayores niveles estaban en la
región metropolitana y en la octava. Luego, hubo movilización de las jóvenes madres de la octava
región, para el año 1996, donde su porcentaje bajó casi a la mitad (las otras regiones permanecieron
casi iguales). Y para el año 2006, 10 años después de su embarazo, los porcentajes más altos
nuevamente están en las regiones del sur y la metropolitana.
Se creó una variable rural, que corresponde a una dummy que toma valor 1 si la joven madre reside
en el año de la encuesta en una zona rural, y cero de otra forma. Vemos que los porcentajes de
jóvenes que fueron madres adolescentes no cambian mucho en el período de 10 años, se mueve de
19% a 22% aprox.
La siguiente variable horas trabajadas, corresponde al número efectivo de horas laborales, de una
jornada habitual para la mujer que fue madre adolescente, en un mes completo. El cambio en el
período considerado no fue muy grande tampoco, bajó para el año 2001 de 173 a 160, y luego subió
a 181 hrs. Esto puede indicar que a medida que el bebé fue creciendo, en los primeros años el
tiempo dedicado al cuidado de éste era mayor por lo que pudo significar reducir sus horas laborales,
o que con un par de años de crecimiento del hijo ahora podía hacer efectivo su vuelva a clases y por
lo tanto, dedicar más tiempo al estudio del que poseía cuando quedó embarazada. Inicialmente el
número de horas máximas indicadas es muy alto, siendo posible que aquello implicara que la joven
madre dedicara todo su tiempo a trabajar, como por ejemplo los servicios domésticos a puertas
cerradas. Este número fue cayendo a través de los años, sin embargo la cantidad de mujeres que
indicaban éste número alto era muy baja (no representando más de un 2%).
Se agrega una variable escolaridad, que indica la cantidad de años de estudio del a joven madre.
Vemos que no varía mucho y se encuentra en promedio alrededor de los 8 años de estudio formal
(esto implica que en promedio no se está cumpliendo con la obligatoriedad de cursar enseñanza
media, para las jóvenes que fueron madres)31.
Posteriormente se incluye la variable pobre, que es una dummy que toma valor 1 si la joven madre
califica como indigente o pobre no indigente, y cero en otro caso. El porcentaje cae de 39% aprox
en 1996 a 25% en 2001, para volver a subir preocupantemente a 43% en 2006. Esto podría indicar
algún efecto de largo plazo o alguna consecuencia indirecta de la relación de su embarazo
adolescente y su futura situación de baja calidad de vida, por lo que se hace relevante incluirla en
las estimaciones. Como hemos mencionado antes, la literatura indica que las adolescentes de estrato
medio alto consideran que los hijos deben tenerse cuando se ha alcanzado estabilidad económica,
31
En el mes de mayo de 2012, se cumplieron 9 años desde que en Chile se promulgó la Ley 19.876, reforma constitucional que establece
la obligatoriedad y gratuidad de la educación media. Sin embargo, aún el número de adolescentes que no terminan la escolaridad mínima
debido a que quedan embarazadas mientras están estudiando es aún alto, en comparación con las mujeres que tienen hijos después de los
20 años.
emocional y en la relación de pareja, mientras que algunas de estrato bajo consideran que el
embarazo en la adolescencia es un instrumento válido de reconocimiento y aceptación social,
además de una opción para conformar una verdadera familia. También las adolescentes de estrato
bajo comienzan la maternidad a menor edad y se incorporan a ella con mayor intensidad que las del
estrato alto32. Es por esto que se espera un signo positivo de la variable pobre sobre la probabilidad
de quedar embarazada.
Luego se incorporan variables de educación del padre y educación de la madre, se dividen en 4
categorías principales, donde la primera es de cero años de estudio, primaria corresponde a
educación básica, jardín infantil, educación diferencial, entre otros. La segunda categoría
corresponde a básica completa o media incompleta (ya sea técnico o científico-humanista). La
tercera es la correspondiente a educación media completa, ya sea técnico o científico-humanista,
también se agregaron los niveles incompletos de estudios superiores técnicos o profesionales, y
universitarios incompletos. Y la última son los estudios universitarios y posgrados completos.
Vemos una leve diferencia en los años de estudio promedio entre el padre y la madre, marcado
hacia la madre de la joven embarazada en la etapa primaria, quien presenta cerca de 4 puntos
porcentuales promedio más de mujeres que sólo llegaron hasta ése nivel. En la categoría sin
estudios el porcentaje es muy similar en ambos y no cambia mucho en el tiempo, sin embargo en las
categorías superiores se percibe una leve mejora del padre respecto de la madre.
Relacionado a esto último, se incluye la variable educación del jefe de hogar, que corresponde a los
años de estudio completados por el jefe del hogar donde la joven reside, el número no cambio casi
nada, y aumenta muy levemente en el tiempo. Luego se incorpora la variable núcleo, que
corresponde al número de núcleos diferentes que comparten la misma vivienda. Esta variable se
encuentra relacionada con la estructura del hogar, siendo posible encontrar familias extendidas o
familias nucleares. La familia nuclear es aquella que está compuesta por padre, madre e hijos, y la
extendida como aquella donde miembros de consanguinidad más lejana forman parte de la familia,
o en este caso que más personas vivan en un mismo lugar, pero que conforman distintos hogares. La
literatura ha encontrado que la diferencia entre la familia nuclear y la extendida es significativa en
hogares con adolescentes con hijos, generando menores adolescentes con hijos si familia es
extendida33.
Como ya habíamos mencionado antes, se incorporaría una variable indicatriz del nivel de salud del
hogar, esta es Densidad del hogar, que es calculada dividiendo el número de dormitorios por el
número de personas en el hogar. Se espera de signo negativo, ya que a menor hacinamiento o mayor
número de dormitorios por persona menor sea la probabilidad de embarazo.
Finalmente, se indica el porcentaje de jóvenes que tuvieron a su primer hijo en su etapa de
adolescencia, y este corresponde a la variable K, que es una dummy que toma valor 1 si la joven
quedó embarazada entre sus 13 y 19 años, y cero en otro caso. Vemos que el porcentaje no cambia
mucho en el tiempo, cerca de un 5% de la muestra total de mujeres se embarazaron jóvenes (sólo en
el año 2006 baja el porcentaje de 5 a 4,5 aprox).
Dentro de las variables que se incorporan en las siguientes secciones, donde se estimarán las
ecuaciones de probabilidad de embarazo, de educación y de cantidad de horas se apreciarán un par
de variables más. Una de ellas está relacionada con el sexo del jefe de hogar, es la llamada jefe de
Vargas E, Henao J, González C. (2004), “Fecundidad adolescente en Colombia: incidencia, tendencias y determinantes: un enfoque de
historia de vida (informe final del estudio cualitativo)”. Santa Fe de Bogotá: Universidad de Los Andes.
33
Florez CE, Soto V, Vargas E, Henao J, González C. Fecundidad adolescente en Colombia: incidencia, tendencias y determinantes. Un
enfoque de historia de vida. Bogotá: Centro de Estudios de Desarrollo Económico/Departamento de Psicología, Universidad de los
Andes; 2004.
32
hogar mujer, la literatura indica que la probabilidad de que el adolescente tenga hijos es ligeramente
mayor cuando la jefatura es femenina, y menor cuando es masculina, por lo que se espera un signo
negativo en la ecuación del propensity score de “tratamiento” embarazo.
Dado que existe una relación entre nivel de ingreso y educación (a mayor nivel de ingreso del hogar
en que vive la adolescente, mayor nivel educacional alcanzado) se incorporará el ingreso monetario
del hogar en la estimación de la ecuación de escolaridad, en la variable ingreso total hogar y se
espera sea de signo negativo.
Finalmente se incorporan 3 variables relacionadas con la estructura del hogar de la joven, estas son
el número de adolescentes (de 13 a 19 años), el número de adultos (de 20 a 60 años) y el número de
adultos mayores (mayores de 60 años). La idea es identificar si la presencia de más adolescentes
puede llevar a disminuir la probabilidad de quedar embarazada o no, como mencionamos antes la
compañía o el apoyo que necesita una adolescente puede ser encontrado en la presencia de un nuevo
integrante familiar. Y el número de adultos es por la relevancia que tiene la presencia de adultos
(sobretodo los abuelos) que se encuentran disponibles para el cuidado del bebe o apoyo económico
de los padres si llegara a embarazarse la joven.
Cabe recordar, que todas las variables incorporadas en el estudio son incluidas en el momento en
que la joven se embaraza, es decir, para aquellas mujeres que fueron madres en el año 1996, y luego
fueron evaluadas en las siguientes 2 olas, quedando en la muestra mujeres que participaren en las 3
olas. Estas madres adolescentes fueron comparadas con adolescentes similares que no tuvieron hijos
en 1996, pero que también participaron en las 3 olas de estudio.
Anexo II.- Perfil de Padres y Madres Adolescentes Chilenos
La Encuesta Nacional de Salud en 2009 indica que un 8,1% de los adolescentes entre 15 y 19 años
son padres o madres. Por su parte, la Encuesta Voz de Mujer identifica que un 3,4% de las
adolescentes encuestadas en la Encuesta Voz de Mujer son madres, mientras que la VI Encuesta
Nacional de la Juventud revela que un 6,3% de las y los adolescentes tienen hijos.
Respecto a la situación educacional de los jóvenes padres y madres se aprecia que el 87,7% declara
poseer un nivel secundario o inferior, mientras que un porcentaje muy menor tiene formación
superior, sea en grado técnico o profesional. El 85,1% de los encuestados viene de zonas urbanas,
mientras que el 14,9% residen en zonas rurales.
Nivel educativo
%
Zona
%
Secundaria e inferior
87,7
Urbano
85,1
Técnico Superior
5,3
Rural
14,9
Universitaria Superior
6,9
Total
100.0
Total
100.0
Fuente: VI Encuesta Nacional de la Juventud N=92.853
En cuanto al contexto educacional de la familia, el nivel alcanzado por la persona que aporta el
principal ingreso del hogar posee un bajo nivel educacional, es decir, en más de la mitad de los
casos el sostenedor del hogar no ha completado su educación media y sólo un porcentaje muy
marginal alcanza niveles de formación universitaria o de instrucción técnica completa.
Nivel educativo
%
Educación básica incompleta o inferior
23,5
Básica Completa
20,1
Media Incompleta
19,0
Media completa/Técnica incompleta
26,7
Universitaria Incompleta/Técnica completa
6,1
Universitaria Completa
4,0
Post grado (Master, Doctorado)
0,6
Total
100.0
Fuente: VI Encuesta Nacional de la Juventud N=92.853
Con respecto a la pertenencia étnica, sólo cerca de un 11% de los jóvenes con hijos se reconoce
como miembro de un pueblo originario, identificándose la gran mayoría de ellos como Mapuches
(75,1%).
Pertenencia a pueblos
originarios o indígenas
%
Sí
11,1
No
87,1
No sabe
1,8
Total
100.0
Fuente: VI Encuesta Nacional de la Juventud N=92.853
Respecto de la edad promedio en que fueron padres, declaran haber sido padres por primera vez a
una edad promedio de 17 años, mientras que sus parejas tenían un promedio de 20 años. Si se
separan por sexo las diferencias, hacia quién es menor en la pareja se ve marcadas hacia las
mujeres, ya que son madres a una edad más temprana.
Edad de tenencia de hijos
Sexo
Hombre
Mujer
Total
Mín
Máx
Media
Desv. Típica
¿Cuántos hijo/as vivos tienes?
1
3
1,07
0,266
¿Qué edad tenías cuando nació
tu primer hijo?
13
19
16,78
1,320
¿Qué edad tenía tu pareja
cuando nació tu primer hijo (es
decir, el padre o madre de tu
hijo)?
14
39
19,91
3,383
¿Qué edad tenías cuando nació tu
primer hijo?
¿Qué edad tenía tu pareja cuando nació tu primer
hijo (es decir, el padre o madre de tu hijo)?
Media
17,38
17,75
Desv. Típica
1,057
2,992
Media
16,67
20,30
Desv. Típica
1,332
3,301
Media
16,78
19,91
Desv. Típica
1,320
3,383
Fuente: VI Encuesta Nacional de la Juventud N=92.853
Por último, respecto del nivel socioeconómico, se percibe también que la maternidad y paternidad
temprana se desarrolla principalmente en los estratos más bajos. Tan solo un 2% corresponden a
adolescentes con hijos pertenecientes al grupo ABC1 comparado con e 65,5% repartido entre los
segmentos D y E.
Nivel Socioeconómico
Total
%
ABC1
2
C2
17
C3
15,5
D
45,2
E
20,3
100.0
Fuente: VI Encuesta Nacional de la Juventud N=92.853
La asistencia a un establecimiento educacional también está asociada a la condición de indigencia o
pobreza de la joven embarazada. Son mayores los porcentajes de jóvenes embarazadas que no
asisten a un establecimiento escolar entre las indigentes y pobres, que entre las no embarazadas.
En el año 2009, el 25% de las embarazadas o amamantando en condición de indigencia y pobreza
asistía a un establecimiento escolar. Valor que supera el 80% entre sus pares en la misma condición
de pobreza que no están embarazadas. Entre las no pobres es 10% valor que no supera el 2,4% entre
las no embarazadas.
Mujeres de 13 a 19 años por condición de embarazo o amamantamiento y asistencia a un establecimiento
educacional según condición de pobreza. Valores absolutos y porcentajes. CASEN 2009
Asistencia y condición de embarazo. Valores
Asistencia y condición de embarazo.
absolutos
Porcentajes
Situación
No
embarazada
Embarazada
No
embarazada
Embarazada
de
indigencia
No
No
No
No
o pobreza Asiste
asiste
Total
Asiste asiste Total Asiste asiste Total Asiste asiste Total
Indigente 40,474 9,511
49,985
812 2,348 3,160 81.0 19.0 100.0 25.7 74.3 100.0
Pobre no
127,167 29,989 157,156 1,514 4,455 5,969 80.9 19.1 100.0 25.4 74.6 100.0
Indigente
No pobre 665,321 132,418 797,739 6,997 12,531 19,528 83.4 16.6 100.0 35.8 64.2 100.0
832,962 171,918 1,004,880 9,323 19,334 28,657 82.9 17.1 100.0 32.5 67.5 100.0
Total
Fuente: CASEN 2006 y 2009. Reproceso de base de datos por Proyecto FONDECYT 1080370, Olavarría et al. (2008)
Esta situación se enmarca en un contexto para américa latina muy similar, como ya hemos
mencionado anteriormente y como se aprecia en los gráficos siguientes. Se perciben altos
porcentajes de adolescentes entre 15 y 19 años que tienen hijos o se encuentran embarazadas, de los
cuales la mayor parte alcanzan bajos niveles educacionales y viven mayoritariamente en sectores
rurales.
Porcentaje de adolescentes entre 15 y 19 años madres o embarazadas por primera vez
(Países seleccionados de América Latina y El Caribe)
Fuente: ORC Macro, 2012. Measure DHS STATcompiler. En http://www.measuredhs.com
Porcentaje de mujeres adolescentes madres o embarazadas, por nivel de educación y área de
residencia de la madre (Países seleccionados de América Latina y El Caribe)
Sin
Educación
Educación
Primaria
Educación
Secundaria
Área
urbana
Área
rural
Total
Nicaragua (2001)
46,3
32,4
16,3
21,3
30,2
24,7
Honduras (2005)
46,3
31,5
10,5
17,7
26,0
21,5
República Dominicana (2007)
51,3
32,0
14,7
18,3
26,0
20,6
Colombia (2005)
52,3
42,3
16,3
18,5
26,9
20,5
Bolivia (2003)
47,2
25,2
9,8
12,9
21,9
15,7
Haití (2005/06)
30,0
16,6
8,7
11,0
16,7
14,0
Perú (2004/06)
Nd
33,2
9,0
8,4
21,1
12,2
País
Fuente: ORC Macro, 2012. Measure DHS STATcompiler. En http://www.measuredhs.com
Para concluir esta sección, es posible apreciar una correlación negativa entre el nivel educacional
alcanzado (entre otros indicadores de calidad de vida) y la edad en la que la mujer tuvo a su primer
hijo. Por lo que se vuelve interesante la pregunta respecto de la relación causal entre éstas: ¿que las
mujeres hayan sido madres adolescentes causa que tengan menor acumulación de capital humano, o
es al revés? De la Encuesta Voz de Mujer se aprecia que el porcentaje de mujeres que alcanzaron
menor nivel de educación son las que fueron madres en su etapa de adolescencia:
Nivel educacional de las mujeres entre 28 y 40 años
(de acuerdo a la edad en que tuvo a su primer hijo)
Fuente: Encuesta Voz Mujer 2010.
De hecho los años de educación se duplican o triplican en una mujer que no fue madre a temprana
edad, sino que tuvo a su primer hijo después de los 26, o que bien no tuvo hijos. Estas cifras son
preocupantes si pensamos que una de las principales herramientas para que las personas alcancen
mayor nivel de salarios en el futuro es a través de la educación.
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