congreso pisa finanzas para la vida. 9 de julio. educación financiera y rendimiento educativo. l....

GESTIÓN Y DIFUSIÓN DE LA INFORMACIÓN

DIRECTRICES PARA ELABORACIÓN

DE PRESENTACIONES POWERPOINT EN EL SERVICIO DE ESTUDIOS

José Luis Malo de Molina

Director General

JORNADA DE DEBATE (BME/FEF)

Palacio de la Bolsa de Madrid

10 de octubre de 2012

EDUCACIÓN FINANCIERA Y RENDIMIENTO EDUCATIVO:

CARACTERIZANDO EL SESGO DE SELECCIÓN*

Laura Hospido Ernesto Villanueva Gema Zamarro Banco de España Banco de España University of Southern California & IZA - Dornsife CESR

Mesa de investigadores Madrid, 9 de julio de 2014

DIRECCIÓN GENERAL DEL SERVICIO DE ESTUDIOS

* Las opiniones expresadas en esta presentación son las de los autores, y no reflejan necesariamente las del Banco de España.


ESTRUCTURA DE LA PRESENTACIÓN

2

1. Introducción

2. Educación Financiera (EF) en el sistema educativo español

3. Metodología

4. Bases de datos

5. Análisis descriptivo

6. Resultados

7. Efecto de impartir EF sobre los conocimientos financieros

8. Conclusiones



3

1. Introducción


3. Metodología

4. Bases de datos


6. Resultados


8. Conclusiones


1. INTRODUCCIÓN

4

Entorno con productos financieros de creciente complejidad y donde cada vez la responsabilidad de una buena situación financiera y plan de futuro recae más en los ciudadanos y menos en los gobiernos.

La preocupación sobre el nivel de preparación de la población para tomar buenas decisiones financieras va en aumento. Estudios en EUU, Italia, Alemania, Países Bajos o Francia muestran que muchas familias carecen de los conocimientos financieros básicos (véase Lusardi y Mitchell, 2014).

Para poder equipar a la población con las herramientas necesarias para tomar buenas decisiones financieras, muchos sistemas educativos han incorporado Educación Financiera (EF) en la educación secundaria.

Ej.1: Desde 1957 diversos estados de EEUU han ido aprobando mandatos para incluir EF en el currículo de los estudiantes de bachillerato

Ej. 2: Programa BdE-CNMV de EF en 3º de la ESO en España


1. INTRODUCCIÓN

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La evaluación del impacto de esos cursos no es tarea fácil. Requiere:

medidas objetivas del desempeño

información sobre características comparables de los grupos que han recibido el

curso (“tratados”) y de los que no lo han recibido (“controles”)

información sobre los colegios que eligen impartir EF frente a los que no

Por lo tanto, es difícil distinguir el papel de:

(i) el efecto de impartir el curso – impacto de la EF

(ii) diferencias observables entre colegios que la imparten y los que no –

selección en variables observables

(iii) variables inobservables que inducen a determinados colegios a presentarse

voluntarios – selección en variables inobservables

Incluso con una asignación aleatoria del tratamiento no se soluciona el problema

que plantea la existencia de variables inobservables. En un experimento se puede

asignar cada colegio que se presente voluntario al grupo tratado o al de control,

pero no se puede forzar a un colegio no voluntario a impartir el curso.


1. INTRODUCCIÓN

6

Principal contribución: caracterizar el sesgo de selección combinando

• la información disponible en PISA conocimiento financiero

• la existencia de un programa de EF que se impartió en 2013 y 2014

para identificar en PISA financiero los colegios que se presentaron voluntarios al

programa en ambas ediciones (y que no han impartido antes la asignatura).

Idea: como el examen PISA es anterior al programa sabemos que el “verdadero

efecto” para los colegios participantes deberá ser cero. Cualquier diferencia en el

desempeño entre los alumnos de los colegios que se presentaron voluntarios y el

resto será debida a un sesgo de selección en inobservables.

Resultados: encontramos un sesgo significativo, positivo para chicos y negativo

para chicas. Entre 1/3-1/2 se explica por diferencias en la tasa de repetición, la

situación laboral de los padres y la localización geográfica; si, además, comparamos

centros con una política de admisión similar podemos explicar hasta un 65%.

Ilustración del método para España y EEUU: encontramos que el efecto causal de

impartir EF en el rendimiento educativo es modesto y concentrado en los chicos.



7

1. Introducción


3. Metodología

4. Bases de datos


6. Resultados


8. Conclusiones


2. EF EN EL SISTEMA EDUCATIVO ESPAÑOL

8

En España el porcentaje de centros educativos con EF (14,25%) es el menor de

todos los países incluidos en los datos PISA-financiero.

Programa de Educación Financiera: iniciativa del Plan de Educación Financiera,

impulsada por la CNMV y el BdE, con la colaboración de la D. G. de Seguros y

Fondos de Pensiones y asesoramiento del Ministerio de Educación, Cultura y

Deporte, siguiendo recomendaciones de organismos internacionales.

Objetivo: proporcionar a los jóvenes los conocimientos y habilidades necesarios

para gestionar sus finanzas personales a lo largo de sus vidas.

Más de 43.000 alumnos de secundaria estudian conceptos financieros básicos

como el ahorro, los ingresos y los gastos, el presupuesto personal, el consumo

inteligente, los principales productos de ahorro e inversión, las relaciones

bancarias, la protección de datos personales y los distintos medios de pago.


2. EF EN EL SISTEMA EDUCATIVO ESPAÑOL

9

Los centros participan de forma voluntaria. Su participación permite el acceso a

una web de apoyo a la docencia con materiales para impartir el curso, ejercicios y

juegos para resolver en clase. La duración recomendada del curso es de 10 horas.



10

1. Introducción


3. Metodología

4. Bases de datos


6. Resultados


8. Conclusiones


3. METODOLOGÍA: HECKMAN ET AL. (1998)

11

Se trata de caracterizar un posible sesgo de selección en un contexto en el que sabemos que el efecto de un programa inexistente debería ser cero. Como punto de partida, consideremos un modelo lineal: donde son las notas de los estudiantes de PISA, características del centro, y del entorno familiar. Sea un indicador de impartir EF, luego: Esta regresión nos da información descriptiva, pero no un efecto causal debido a la posible influencia de variables inobservables que afectan a la decisión de impartir la asignatura y al desempeño financiero de los alumnos. Si sustituimos por un indicador de si el colegio se presentó voluntario: En ausencia de selección debería ser cero. Si no lo es, tendremos una medida de: cuán importante es el sesgo, para qué grupos es más relevante


3. METODOLOGÍA: DINARDO ET AL. (1996)

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En la estimación utilizaremos el inverse probability weighting estimator:

para cada estudiante en un colegio voluntario (“tratado”) se obtiene un desempeño

contrafactual utilizando información de los estudiantes de los colegios no voluntarios

(“control”)

el contrafactual se obtiene generando un peso para cada alumno control,

ponderando más a aquellos estudiantes más semejantes a los tratados

Pasos:

1. Estimar la probabilidad ajustada de presentarse voluntario al programa en

función de una serie de características en las que difieran los estudiantes

“tratados” y “control”. Dada la variedad de características disponibles, y el

limitado tamaño muestral, comparamos a los estudiantes utilizando una variable

continua: “propensión al tratamiento” (propensity score).

2. Estimar una regresión lineal ponderada donde los controles reciben pesos de

modo que sus características observables coincidan con las del grupo tratado.



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1. Introducción


3. Metodología

4. Bases de datos


6. Resultados


8. Conclusiones


4. BASES DE DATOS

14

Muestra PISA-financiero (1): alumnos que realizaron el examen PISA de conocimientos financieros en España en colegios que no imparten EF Muestra principal de 919 alumnos de 151 colegios que nunca han impartido EF. En cada centro, 8 estudiantes realizaron el examen de PISA financiero. La muestra se compone de: • tratados: estudiantes en los colegios que se presentaron voluntarios al programa • controles: estudiantes de colegios no voluntarios Muestra enlazada (2): alumnos tanto de PISA financiero como de PISA total en los mismos colegios que la muestra (1) Muestra adicional que enlaza la anterior con información de PISA total. Aunque carece de información sobre el desempeño en PISA financiero, permite examinar otras medidas agregadas, más fiables, de los alumnos en los centros “tratados” y de “control”. Muestra de 4.130 alumnos en los 151 colegios que nunca han impartido EF. Muestras España-EEUU: alumnos de PISA-financiero en colegios en España y EEUU, impartan o no EF España: 176 colegios y 1.083 alumnos. EEUU: 1.082 alumnos.



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1. Introducción


3. Metodología

4. Bases de datos


6. Resultados


8. Conclusiones


5. ANÁLISIS DESCRIPTIVO: ¿LOS COLEGIOS VOLUNTARIOS SON DISTINTOS AL RESTO?

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Tratados Controles Controles reponderados Modelo 1 Modelo 2

Nota media en PISA Financiero 482,44 483,90 480,92 481,95

Características colegio: Colegio público 0,57 0,68 0,70 0,55 Colegio concertado 0,18 0,13 0,13 0,10

Colegio privado 0,25 0,19 0,17 0,35 Colegio religioso 0,36 0,19 0,18 0,36

No admite alumnos según residencia 0,41 0,19 0,18 0,36 Transfiere alumnos por mal comportamiento 0,33 0,25 0,27 0,32

Compite con al menos otro colegio 0,95 0,82 0,76 0,95 Moral alta de los profesores 0,27 0,12 0,11 0,17

Características alumno/a: Chica 0,49 0,46 0,50 0,53 Repetidor 0,27 0,34 0,27 0,25

Padre trabaja 0,91 0,83 0,91 0,93 Padre universitario 0,31 0,35 0,31 0,33

Madre trabaja 0,66 0,66 0,60 0,66 Madre universitaria 0,36 0,36 0,33 0,31 Sur (Andalucía, Ceuta, Melilla, Murcia y Canarias) 0,62 0,24 0,62 0,60

Número de colegios 16 135 Número de alumnos 119 800

Cuadro 1: Diferencias entre alumnos tratados y controles (PISA-financiero).


5. ANÁLISIS DESCRIPTIVO: DIFERENCIAS EN EL SESGO DE SELECCIÓN POR SEXOS

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Chicos Chicas Tratados Controles Tratados Controles

Muestra PISA-financiero: Nota media estandarizada en PISA Financiero 0,23 0,09 -0,27 -0,07 Repetidor 0,25 0,40 0,28 0,27 Sur (Andalucía, Ceuta, Melilla, Murcia y Canarias) 0,58 0,25 0,65 0,22


Número de alumnos 63 428 56 372

PISA-enlazada: Nota media en PISA Matemáticas 473 485 476 467

Nota media en PISA Lectura 453 467 500 494 Repetidor 0,34 0,37 0,23 0,32 Sur (Andalucía, Ceuta, Melilla, Murcia y Canarias) 0,82 0,32 0,74 0,33


Número de alumnos 251 1.832 241 1.806

Cuadro 2: Diferencias entre alumnos tratados y controles por sexos.



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1. Introducción


3. Metodología

4. Bases de datos


6. Resultados


8. Conclusiones


6. RESULTADOS: SESGO DE SELECCIÓN ESTIMADO

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Diferencia tratamiento -

control

Modelo 1 Modelo 2 SR CR SR CR

Colegio voluntario: Chicos 0,234* 0,164 0,167 0,142 0,073 (0,144) (0,151) (0,138) (0,166) (0,148)

Colegio voluntario: Chicas -0,274* -0,131 -0,126 -0,147 -0,098 (0,148) (0,160) (0,148) (0,169) (0,149)

Cuadro 3: Diferencias en la nota PISA entre los colegios voluntarios y los no voluntarios.

Notas: estimaciones del coeficiente del indicador de que el colegio se presentó voluntario al programa de EF y su error estándar. *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. La variable dependiente es el resultado en PISA financiero, normalizado de modo que la media sea cero y la desviación típica 1. Se utiliza un solo valor imputado. Todas las observaciones están ponderadas por los pesos muestrales provistos en PISA. Método de estimación: MCO en la columna 1, Mínimos Cuadrados Ponderados por la inversa de la probabilidad de participación en las columnas 2-5. SR = sin regresores; CR = con regresores. El Modelo 1 (básico) contiene indicadores de sexo y repetición, localización geográfica y estado laboral del padre. El Modelo 2 (extendido) añade tipo de colegio, indicadores de si el colegio admite alumnos por criterios de residencia y características de los profesores.



20

Figura 1: Función de distribución estimada de las notas estandarizadas en PISA Financiero.



21

Figura 2: Función de distribución estimada de las notas estandarizadas en PISA Financiero por sexos.



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1. Introducción


3. Metodología

4. Bases de datos


6. Resultados


8. Conclusiones


7. APLICACIÓN EN ESPAÑA

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control


Colegio ofrece EF: Chicos 0,224 0,182 0,183* 0,204 0,225** (0,141) (0,141) (0,109) (0,145) (0,108)

Colegio ofrece EF: Chicas 0,078 0,045 0,046 0,062 0,070 (0,122) (0,122) (0,093) (0,130) (0,096)

Cuadro 4: Diferencias en la nota PISA entre los colegios que imparten EF y los que no (España).

Notas: estimaciones del coeficiente del indicador de que el colegio imparte EF y su error estándar. *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. La variable dependiente es el resultado en PISA financiero, normalizado de modo que la media sea cero y la desviación típica 1. Se utiliza un solo valor imputado. Todas las observaciones están ponderadas por los pesos muestrales provistos en PISA. Método de estimación: MCO en la columna 1, Mínimos Cuadrados Ponderados por la inversa de la probabilidad de participación en las columnas 2-5. SR = sin regresores; CR = con regresores. El Modelo 1 (básico) contiene indicadores de sexo y repetición, localización geográfica y estado laboral del padre. El Modelo 2 (extendido) añade tipo de colegio, indicadores de si el colegio admite alumnos por criterios de residencia y características de los profesores.


7. APLICACIÓN EN EEUU

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control


Colegio ofrece EF: Chicos 0,092 0,173 0,188** 0,199** 0,161* (0,096) (0,107) (0,094) (0,109) (0,094)

Colegio ofrece EF: Chicas 0,141 -0,030 -0,030 0,033 0,010 (0,091) (0,103) (0,094) (0,103) (0,092)

Cuadro 5: Diferencias en la nota PISA entre los colegios que imparten EF y los que no (EEUU).

Notas: estimaciones del coeficiente del indicador de que el colegio imparte EF y su error estándar. *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. La variable dependiente es el resultado en PISA financiero, normalizado de modo que la media sea cero y la desviación típica 1. Se utiliza un solo valor imputado. Todas las observaciones están ponderadas por los pesos muestrales provistos en PISA. Método de estimación: MCO en la columna 1, Mínimos Cuadrados Ponderados por la inversa de la probabilidad de participación en las columnas 2-5. SR = sin regresores; CR = con regresores. El Modelo 1 (básico) contiene indicadores de sexo y repetición, educación y estado laboral del padre y del tipo de colegio. El Modelo 2 (extendido) añade un indicador de si el colegio admite alumnos por criterios de residencia y características de los profesores.


7. APLICACIÓN EN EEUU

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control


(A) EF obligatoria en el currículo escolar Colegio ofrece EF: Chicos 0,302* 0,268 0,213 0,472*** 0,260

(0,160) (0,171) (0,149) (0,185) (0,173) Colegio ofrece EF: Chicas -0,023 -0,191 -0,071 -0,016 0,034

(0,179) (0,194) (0,192) (0,258) (0,231)

(B) EF voluntaria en el currículo escolar Colegio ofrece EF: Chicos -0,056 0,056 0,132 0,004 0,110

(0,125) (0,138) (0,121) (0,136) (0,119) Colegio ofrece EF: Chicas 0,152 0,038 -0,038 0,046 -0,026

(0,112) (0,125) (0,113) (0,114) (0,102)

Cuadro 6: Diferencias en la nota PISA entre los colegios que imparten EF y los que no (EEUU): EF obligatoria y voluntaria.

Notas: véanse las notas en el cuadro 5.



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1. Introducción


3. Metodología

4. Bases de datos


6. Resultados


8. Conclusiones


8. CONCLUSIONES

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Este capítulo utiliza los datos de PISA financiero 2012 para caracterizar el posible sesgo de selección de los colegios que se presentaron voluntarios al programa de EF en la Enseñanza Secundaria Obligatoria en 2013 y 2014.

Los datos sugieren que el sesgo de selección es sustancial, de en torno a un

25% de una desviación típica, positivo para chicos y negativo para chicas.

1/3-1/2 del sesgo se explica por diferencias en la tasa de repetición, en la situación laboral de los padres y en la localización geográfica. Si, además, se comparan centros con políticas de admisión similares se explica hasta un 65%.

Aplicamos la metodología descrita en el capítulo para identificar el impacto de recibir un curso de EF en el desempeño en un examen normalizado de conocimientos financieros para el caso de España y EEUU.

Encontramos que el efecto causal de impartir EF en el rendimiento educativo es modesto y concentrado en chicos (20% de una desviación típica). El resultado es sorprendentemente similar en ambos países.


GRACIAS POR SU ATENCIÓN

Para sugerencias o comentarios: [email protected]

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