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observatoriosfedea23 diciembre de 2013

Observatorio de Educación /1 El informe PIAAC

Coordinado por Antonio Cabrales y Maia Güell

Observatorio de Educación Fedea – Boletín nº 1

1

INDICE GENERAL

1. Introducción ............................................................................................................... 2 2. ¿Qué es el PIAAC?....................................................................................................... 3 3. ¿Qué dicen los resultados globales? ........................................................................... 4 4. La evaluación entre generaciones ............................................................................. 11 5. Las capacidades cognitivas y la dinámica del mercado laboral ................................19 6. Conclusiones ............................................................................................................. 24 7. Referencias................................................................................................................ 26

INDICE GRÁFICOS

Gráfico 1: Puntuación media en comprensión lectora ...................................................... 4 Gráfico 2: Diferencia entre puntuaciones percentil 95 y 5 en comprensión lectora ........ 5 Gráfico 3: Puntuación media en matemáticas .................................................................. 6 Gráfico 4: Diferencia entre puntuaciones percentil 95 y 5 en matemáticas..................... 6 Gráfico 5: Porcentaje de adultos por nivel de rendimiento en cada competencia ........... 8 Gráfico 6: Puntuación por niveles educativos en cada competencia................................ 9 Gráfico 7: Valoración conjunta de las cohortes por grado formativo ..............................12 Gráfico 8: Distribución porcentual de las cohortes en cada competencia matemática (0, 1, 2, 3 y 4) según grado formativo ...............................................................................14 Gráfico 9: Puntuación en PIAAC según año de nacimiento ............................................16 Gráfico 10: Pendiente de la tendencia para el periodo de transición. Población nativa . ......................................................................................................................................... 18 Gráfico 11: Resultados del examen PIAAC en matemáticas por edad, sexo, niveles educativos y experiencia laboral......................................................................................20 Gráfico 12: Ingresos salariales y habilidades cognitivas. .................................................21

INDICE TABLAS

Tabla 1: Puntuaciones correspondientes a cada nivel de rendimiento............................. 7 Tabla 2: Valoración conjunta versus valores medios de los tests. ...................................13 Tabla 3: Relación entre la probabilidad de tener formación y trabajo temporal ........... 22 Tabla 4: Relación entre la probabilidad de tener formación y habilidades lingüísticas 23


2

0. Introducción Capital humano, funcionamiento del mercado laboral y la relación entre ambos

son factores clave para encarar la crisis económica así como para garantizar el

crecimiento económico de un país. Desde FEDEA, inauguramos el Observatorio

de Educación dedicándolo al reciente programa de la OCDE “Programme for the

International Assessment of Adult Competencies” (PIACC), una encuesta inter-

nacional que evalúa las habilidades y capacidades cognitivas de la población

adulta. Con los datos PIACC, se amplía el abanico de posibilidades para explorar

las interrelaciones entre las habilidades cognitivas y la dinámica laboral.

Este boletín intenta recabar la información sobre la literatura existente referen-

te a los resultados del PIAAC. De esta manera, se plasman aquí una amplia va-

riedad de trabajos y análisis realizados gracias a la explotación estadística de la

base de datos de este programa.

El boletín se estructura de la siguiente manera. En primer lugar, se describe

brevemente el programa PIAAC. En segundo lugar, se repasan algunos resulta-

dos principales para luego hacer un análisis más detallado por cohortes etarios.

Finalmente, se repasan algunos estudios que hacen hincapié en los efectos de la

formación y experiencia laboral sobre las habilidades cognitivas, entre otros.


3

1. ¿Qué es el PIAAC? El programa PIACC “Programme for the International Assessment of Adult

Competencies” realizado por la OCDE evalúa las competencias cognitivas de los

adultos. Especialmente, consiste en una prueba de competencias matemáticas y

comprensión lectora dirigida a un grupo de personas entre 16 y 65 años. Los

datos se recolectaron entre el 1 de Agosto de 2011 y el 31 de Marzo de 2012 para

alrededor de 166.000 personas en 23 países. Los primeros resultados se dieron

a conocer a principios de Octubre de 2013. Otros 9 países se incorporarán en la

muestra el año que viene cuyos resultados se publicarán en 2016.

Además de esta prueba, el PIAAC permite indagar los vínculos existentes entre

la adquisición de conocimiento y variables sociodemográficas tradicionales, la

vida laboral y cuestiones relacionadas con la actitud hacia el aprendizaje y uso

de competencias en la vida diaria y ámbito laboral. También se pretende com-

prender mejor la efectividad de la educación y la formación en el desarrollo de

las destrezas cognitivas y de las habilidades necesarias para el puesto de trabajo

(INEE y OCDE, 2013c).

El PIAAC a simple vista Población objetivo: población de 16 a 65 años. Tipo de evaluación: comprensión lectora y matemáticas. Las valoraciones se miden en una escala de 0 a 500 puntos. Cobertura: 23 países alcanzando alrededor de 166.000 individuos. Muestra en España: participaron 6.055 individuos Período de realización: segunda mitad de 2011 y la primera de 2012.


4

2. ¿Qué dicen los resultados globales? Un primer dato a destacar es el siguiente. La población española alcanza una

puntuación, tanto en comprensión lectora como en matemáticas, muy por deba-

jo del resto de los países participantes del PIAAC y del promedio de la OCDE y

la UE. En el Gráfico 1, se puede observar a continuación la distribución de los

resultados en comprensión lectora, siendo las puntuaciones más bajas, con gran

diferencia, las correspondientes a España e Italia.

Gráfico 1: Puntuación media en comprensión lectora

Fuente: Educainee (2013a). Si analizamos las puntuaciones por percentiles de la población de cada país, se

observa que en España existe una alta variabilidad (diferencia de 161,6 puntos)

entre las puntuaciones alcanzadas en los extremos de la distribución, es decir,

los percentiles 5 y 95. El Gráfico 2 muestra estas diferencias por países. Solo

Canadá (163,0), Suecia (162,9), Estados Unidos (162,4) y Finlandia (161,8) su-

peran a España en términos de diferencia entre puntuaciones en esos percenti-

les. Pero en general dichos países, son países cuya puntuación media está entre


5

las más altas de la OCDE (a excepción de los Estados Unidos) y muy por encima

de las de España. Por tanto, España es única en cuanto a su baja puntuación

media y en cuanto a la gran desigualdad de resultados.

Gráfico 2: Diferencia entre puntuaciones percentil 95 y 5 en comprensión lectora

Fuente: INEE y OCDE (2013a). Se debe advertir que las puntuaciones en España para la competencia de matemáticas (246) pre-sentan valores similares aunque inferiores a los de comprensión lectora (252). Como puede verse

en el

Gráfico 3, España figura al final del ranking y muy por detrás de la UE y la OC-

DE. Además, se percibe una gran dispersión entre las puntuaciones en los ex-

tremos de la distribución en los percentiles 5 y 95 (diferencia de 173,2), confir-

mando una vez más un nivel alto de heterogeneidad en los resultados (INEE y

OCDE, 2013a) (Gráfico 4).


6

Gráfico 3: Puntuación media en matemáticas

Fuente: Educainee (2013a).

Gráfico 4: Diferencia entre puntuaciones percentil 95 y 5 en matemáticas

Fuente: INEE y OCDE (2013a).


7

Al mismo tiempo, los datos para España revelan que existe también una gran

variabilidad en los resultados según niveles de rendimiento. En el estudio

PIAAC se establecen seis niveles de rendimiento en cada una de las

competencias evaluadas (Tabla 1). Los niveles están delimitados por unos

puntos de referencia internacionales fijados en 175, 225, 275, 325 y 375 (INEE y

OCDE, 2013a)1.

Tabla 1: Puntuaciones correspondientes a cada nivel de rendimiento

Nivel de rendimiento Puntuación correspondiente

Nivel <1 < 176 puntos Nivel 1 176 a 225 Nivel 2 226 a 275 Nivel 3 276 a 325 Nivel 4 326 a 375 Nivel 5 376 a 500

Fuente: INEE y OCDE (2013a).

1 Para una mayor descripción de los tipos de tarea en cada nivel de rendimiento consultar el documento de INEE y OCDE, (2013a) en las páginas 35 y 36.


8

El Gráfico 5 muestra los resultados en los 6 niveles de rendimiento. En términos

generales, la mayor proporción de adultos se encuentra en los niveles 2 y 3 y es

escasa o nula la participación de adultos en el nivel de rendimiento 5. En Espa-

ña, se observa una alta proporción de adultos en los niveles más bajos de la es-

cala (27% en lectura y 31% en matemáticas) y una proporción baja en los niveles

más altos (5% en lectura y 4% en matemáticas) (Educainee, 2013a).

Gráfico 5: Porcentaje de adultos por nivel de rendimiento en cada competencia

Comprensión lectora

Matemáticas

Fuente: Educainee (2013a). Por último, si bien la relación entre los logros educativos y los resultados

obtenidos en comprensión lectora y matemáticas puede ser compleja dado que

3,4

3,5

7,3

12,3

13,1

20,4

33,7

35,0

39,5

38,7

37,8

28,0

11,3

10,1

4,7

0,7

0,6

0,1

0% 20% 40% 60% 80% 100%

OECD

UE

España

Nivel < 1 Nivel 1 Nivel 2 Nivel 3 Nivel 4 Nivel 5

5,0

4,9

9,6

14,2

14,3

21,3

33,4

34,0

40,4

34,8

34,7

24,7

11,5

11,1

4,0

1,08

1,01

0,1

0% 20% 40% 60% 80% 100%

OCDE

UE

España

Nivel < 1 Nivel 1 Nivel 2

Nivel 3 Nivel 4 Nivel 5


9

se ponen en juego otras variables relevantes como por ejemplo el contexto

socioeconómico familiar y el nivel educativo de los padres, se observa una fuerte

relación entre el nivel educativo y los resultados del PIAAC (ver Gráfico 6).

Aquellas personas que disponen de un nivel educativo elevado tienden a obtener

mejores resultados en esta prueba. Pero para cada nivel educativo, en España,

las puntuaciones en comprensión lectora y matemáticas son inferiores a la me-

dia de la OCDE y de la UE. En compresión lectora, el Gráfico 6 revela que parte

de los bajos resultados de España que veíamos en el Gráfico 1 es que la distan-

cia entre las notas media de los individuos con nivel educativo alto es más gran-

de que para los otros niveles educativos En Matemáticas, son los individuos con

niveles educativos altos y bajos los que tienen una mayor distancia en las notas

del examen que sus equivalentes en el resto de países.

Gráfico 6: Puntuación por niveles educativos en cada competencia

Comprensión lectora

Matemáticas

Fuente: Educainee (2013a). Nota: Bajo: no alcanza bachillerato/FP grado medio; Medio: bachillerato/FP grado medio; Alto: universi-dad/FP grado superior.

228

246

246

262

272

271

282

296

295

150 170 190 210 230 250 270 290 310

España

OCDE

UE

Alto Medio Bajo

220

237

238

257

268

269

278

295

295

150 170 190 210 230 250 270 290 310

España

OCDE

UE

Alto Medio Bajo


10

Además, se observa que en algunos países los adultos con un nivel educativo

medio (bachillerato y FP grado medio) obtienen mejores resultados que los

adultos españoles con nivel educativo alto. Este es el caso de Países Bajos,

Japón y Suecia donde los adultos con el nivel educativo medio obtienen una

puntuación superior en matemáticas (284, 283 y 280, respectivamente) que los

universitarios de España (278) (INEE y OCDE, 2013a).

En esta sección, hemos visto que los niveles de compresión lectora y de ma-

temáticas en España están muy por debajo de las medias de la OCDE y de la UE.

Además en España, existe una gran variación entre diferentes grupos. En gran

medida, el problema se concentra en que hay pocos individuos que obtienen

resultados muy altos.


11

3. La evaluación entre generaciones

La situación laboral afecta sin lugar a dudas a la acumulación de conocimiento y

la adquisición de nuevas habilidades. La pérdida del capital humano, más aún

en periodos de crisis económica y alto desempleo, puede deteriorar las destrezas

adquiridas a lo largo de la vida profesional.

Este apartado se basa en los trabajos de Villar (2013) y Robles (2013) que han

analizado las habilidades cognitivas de los diferentes grupos de edad y al mismo

tiempo han abordado esta temática de manera diferente.

El trabajo de Villar se centra en la valoración comparativa de las habilidades

adquiridas (capital humano acumulado) de las diferentes generaciones en la

competencia de matemáticas en base a los resultados del PIAAC. Se centra en la

valoración relativa de cada grupo en relación con los demás.

Para llevar a cabo este objetivo, Villar utiliza las distribuciones completas de la

población de las distintas cohortes para evaluar las habilidades más allá de la

comparación de los tests de las pruebas del PIAAC. He aquí donde reside la no-

vedad del estudio2.

Las cohortes analizadas son 5: a) población menor a 24 años, b) población entre

25 y 34 años, c) población entre 35 y 44 años, d) población entre 45 y 54 años y

e) población con 55 años o más. Además, los grupos formativos son 3, estudios

obligatorios, medios y universitarios.

El impacto del envejecimiento de la población sobre las habilidades cognitivas

es uno de los ejes principales que estructuran el trabajo de Villar. La posición

relativa de cada grupo en relación a los demás se denomina valoración conjunta

que mide el valor de cada cohorte en términos del valor que representa la

2 La valoración de cada grupo se asocia a la probabilidad de que al elegir aleatoriamente un miembro de dicho grupo tenga un nivel de competencia superior a cualquier otro elegido aleatoriamente de los demás. Para un análi-‐sis más exhaustivo de la metodología utilizada, se recomienda leer el documento completo.


12

cohorte más joven con el menor grado formativo (el valor de la cohorte más

joven con menor grado formativo es igual a la unidad). Se debe aclarar que esta

valoración combina el efecto derivado del envejecimiento de la población como

el del grado de formación (mayores valores para cada grupo de edad según los

años de formación).

El Gráfico 7 muestra la valoración conjunta por cohortes y nivel educativo.

Como puede verse, uno de los principales hallazgos es que la valoración de cada

uno de los grupos formativos tiende a decrecer con la edad. La diferencia entre

la cohorte más joven y la de mayor edad es muy grande. Otro resultado destaca-

do es que dentro de cada cohorte el grupo con educación universitaria tiene una

valoración muy superior al grupo con educación media y éste último una valora-

ción claramente mayor que la del grupo con estudios obligatorios.

Gráfico 7: Valoración conjunta de las cohortes por grado formativo

Fuente: Villar (2013).

0

1

2

3

4

5

6

7

8

24 años o menos

25-‐34 35-‐55 45-‐54 55 años o más

Valoración

Educ. obligatoria Secundaria Universidad


13

Los resultados de este análisis arrojan valores disímiles al contrastarlos con los

valores medios del test de las pruebas PIAAC (a los fines de la comparación, los

valores están normalizados dando un valor 1 a la media de la cohorte más joven

con menor formación) (Ver Tabla 2).

Tabla 2: Valoración conjunta versus valores medios de los tests.

Valoración conjunta Educ. obligatoria Secundaria Universidad

24 años o menos 1,00 3,26 6,43 25-34 0,73 2,13 6,68 35-55 0,62 2,23 6,76 45-54 0,44 1,66 5,75 55 años o más 0,24 1,02 2,68

Valores medios normalizados Educ. obligatoria Secundaria Universidad

24 años o menos 1,00 1,12 1,19 25-34 0,95 1,09 1,19 35-55 0,95 1,08 1,20 45-54 0,90 1,06 1,18 55 años o más 0,84 1,02 1,11

Fuente: Villar (2013). Para poder entender estas discrepancias es necesario observar el efecto que tie-

ne la distribución porcentual de las diferentes cohortes en cada nivel de compe-

tencia según la formación (Gráfico 8). En términos generales, los niveles de

competencia 2 y 3 son los de mayor frecuencia en cada cohorte etario, indepen-

dientemente del grado de formación.


14

Gráfico 8: Distribución porcentual de las cohortes en cada competencia matemática (0, 1, 2, 3 y 4)

según grado formativo

Fuente: Villar (2013).

Sin embargo, al hacer un análisis de cada grado formativo, se puede ver que la

mayor proporción de población con educación obligatoria se observa en el nivel

2, especialmente hasta los 44 años de edad (en la cohorte de más edad el nivel 1

es el más significativo). Y en el nivel 0 hay una participación considerablemente

alta de la población e incluso superior en el grupo más adulto, de 55 años o más.

En el grupo de población con formación secundaria, la mayor proporción de

este colectivo se puede ver en el nivel 2 y en las cohortes más jóvenes el nivel 3.

Por último, en el grupo de población con educación universitaria domina el ni-

vel 3 de competencia, a excepción del grupo de 55 años o más donde el nivel 2 es

predominante. En cuanto al nivel 4 se puede ver una participación nada despre-

ciable en todos los grupos etarios, especialmente en el más joven.

Las conclusiones del análisis indican que la educación formal condiciona el va-

lor relativo del capital humano y la depreciación de las habilidades cognitivas

tienen un efecto edad al mismo tiempo que la situación laboral juega un papel

fundamental en este sentido.

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Educ. oblig.

Secundaria

Universidad

Educ. oblig.

Secundaria

Universidad

Educ. oblig.

Secundaria

Universidad

Educ. oblig.

Secundaria

Universidad

Educ. oblig.

Secundaria

Universidad

24 años o menos 25-‐34 35-‐44 45-‐54 55 años o más

0 1 2 3 4


15

Sin embargo, pueden existir muchos otros factores o cambios estructurales que

también pueden explicar la depreciación de las habilidades cognitivas en las

distintas generaciones que van más allá de la edad. Dentro de estos factores se

encuentran, la expansión de la educación obligatoria con la introducción de la

Ley Orgánica de Ordenación del Sistema Educativo (LOGSE), la extensión de la

educación universitaria, la disminución de las brechas entre varones y mujeres,

la extensión de la educación temprana como cambios en la configuración de los

estudios obligatorios, medios y universitarios (LOGSE y la adaptación de los

estudios superiores al Espacio Europeo), entre otros.

En este sentido, Robles (2013) ha analizado uno de estos cambios estructurales

como es la implementación de la LOGSE (aprobada en 1990), haciendo hincapié

en el posible efecto de esta reforma en las capacidades de cálculo y lectura de la

población adulta española a través de los datos del PIAAC. De alguna manera, la

educación recibida por las distintas cohortes puede afectar a las capacidades

cognitivas dado que cualquier cambio de política supone una adaptación com-

pleja de los actores involucrados. A los fines del análisis, los tres periodos que el

autor distingue son:

PRE-LOGSE. Los nacidos entre 1945 y 1975. Estudiaron toda su vida académica

bajo un sistema educativo anterior a la LOGSE, ya sea bajo la LGE (Ley General

Educativa de 1970) o sistemas anteriores.

TRANSICION. Los nacidos entre 1976 y 1983 que tienen cierta probabilidad de

haber estudiado LOGSE al menos en algunas de las etapas de ESO o bachillera-

to. En efecto, se observa que la probabilidad de haber estudiado segundo ciclo

de la ESO es creciente para todo este periodo.

POS-LOGSE. Los nacidos entre 1984 y 1995. Aquellos que han estudiado en su

totalidad con el plan LOGSE.

Uno de los puntos claves en este estudio es encontrar una relación entre la im-

plementación de la LOGSE y las evaluaciones del PIAAC. Como puede verse, en

el periodo de transición se observa un cambio de tendencia claramente descen-

dente respecto del periodo anterior (Gráfico 9). Al comenzar el periodo de la


16

aplicación de la LOGSE, la tendencia alcista pre-LOGSE se detiene tanto para la

competencia lectora como en matemáticas

Gráfico 9: Puntuación en PIAAC según año de nacimiento

Fuente: Robles (2013).

El autor sostiene que estos cambios deberían explicarse más allá del efecto edad. Para ello, realiza una comparación interesante con otros países participantes de PIAAC, para los que hay información desagregada por edad (Ver

200

220

240

260

280

Mat

emát

icas

1945 1955 1965 1975 1985 199520

022

024

026

028

0C

ompr

ensi

ón le

ctor

a1945 1955 1965 1975 1985 1995


17

Gráfico 10). Los resultados hablan por si mismos; se observa que España (al

igual que el Reino Unido) se comporta de manera diferente en la evolución de

las puntuaciones para el grupo de transición.

Con esta comparación el autor intenta descubrir si en los demás países existe

una conducta similar de tendencia negativa en el periodo de transición. El gráfi-

co presenta la estimación de la pendiente de la línea de ajuste para este periodo

considerado. Las barras se interpretan como el efecto de nacer en una cohorte

10 años más joven. España es la que presenta la tendencia más negativa en el

caso de cálculo y la segunda más negativa en el caso de lectura (por detrás de

Reino Unido) siendo estadísticamente significativa en ambos casos (rojo). De

esta manera, se identifica algún tipo de “efecto LOGSE” en las puntuaciones pa-

ra el caso español.


18

Gráfico 10: Pendiente de la tendencia para el periodo de transición. Población nativa.

Fuente: Robles (2013b). Post Nada es Gratis publicado el 20/10/13. Nota 1: en rojo (morado) las tendencias negativas (positivas) y estadísticamente significativas. Nota 2: dado que el examen PIAAC se hizo mayoritariamente en 2011 las edades de este periodo son de los 36 a los 27 años.

Las conclusiones del estudio sugieren entonces una relación negativa entre la

implementación de la LOGSE y los resultados obtenidos en las evaluaciones del

PIAAC. Los que estuvieron más expuestos al nuevo sistema educativo obtuvie-

ron peores resultados.


19

4. Las capacidades cognitivas y la dinámica del mercado labo-ral

La base de datos del PIAAC otorga información valiosa sobre la trayectoria labo-

ral y los salarios de la población adulta pudiendo de esta manera vincular dichos

aspectos con las capacidades cognitivas. La experiencia laboral junto con la edu-

cación recibida a lo largo de la vida contribuyen a ampliar y desarrollar las capa-

cidades cognitivas de la población.

Al mismo tiempo estos factores impactan en el mercado laboral porque suelen

influir en los salarios y en las posibilidades de empleo. En este sentido, las dife-

rencias en las habilidades cognitivas también están marcadas por la duración de

los periodos de inactividad que hacen que se deprecie el capital humano acumu-

lado, como bien comentábamos en la sección anterior.

El trabajo realizado por Jimeno, Lacuesta y Villanueva (2013) analiza cómo se

distribuye el capital humano en relación a las capacidades cognitivas de la po-

blación española en matemática y lectura según los datos del PIAAC y en fun-

ción de la experiencia laboral. La capacidad que tiene la experiencia laboral para

incrementar la habilidad cognitiva también depende de otros factores que pue-

den ser propios del individuo o bien aspectos de su entorno, es decir exógenos.

Es por ello que los autores señalan que habría que observar los datos con caute-

la porque pueden existir otros factores que no están reflejados en los resultados

o bien se encuentran correlacionados con el nivel educativo y la experiencia la-

boral.

Al observar los datos del Gráfico 11, se puede percibir que las puntuaciones en

matemáticas (en comprensión lectora sucede algo parecido) son mayores entre

trabajadores con mayor nivel educativo. Por sexo, se puede ver que las mujeres

de nivel educativo bajo al inicio de su vida laboral registran resultados más ele-

vados que los varones en estas mismas condiciones mientras que las mujeres

con nivel educativo alto tiene resultados más bajos que los varones con la mis-

ma experiencia y mismo grupo de edad. La experiencia laboral juega un papel


20

importante en los trabajadores con nivel educativo más bajo. Es decir, las habi-

lidades cognitivas suelen aumentar con los años de experiencia para los trabaja-

dores con educación primaria.

Gráfico 11: Resultados del examen PIAAC en matemáticas por edad, sexo, niveles educativos y

experiencia laboral

Fuente: Jimeno, Lacuesta y Villanueva (2013). Nota: Edu1 es el nivel básico de educación –educación primaria o menos. Edu2 es bachillerato o equivalente. Edu3 representa educación universitaria o equivalente (incluyendo el módulo superior de FP). El eje de abscisas contiene los años de experiencia laboral en grupos de 5 años.


21

Los salarios tienen a su vez una relación positiva con los resultados del PIAAC.

Como puede verse en el Gráfico 12, en el eje horizontal se encuentran los deciles

de población (del 1 al 10) según las notas obtenidas en las evaluaciones y en el

eje vertical el logaritmo del salario. En el extremo de la distribución de la pobla-

ción, el 10% con mayores resultados en las pruebas, obtienen un salario supe-

rior, un 80% más (valor 7,8 en el eje vertical). En cambio, el 10% de la población

con menores resultados obtiene un salario inferior.

Gráfico 12: Ingresos salariales y habilidades cognitivas.

Ln (salario) por decila del resultado del examen

Fuente: Jimeno, Lacuesta y Villanueva (2013). También las tareas en los puestos de trabajo adquieren importancia y condicio-

nan las habilidades cognitivas de los adultos. Esta relación se observa más en la

población con menores niveles educativos. De esta manera, los resultados del

PIAAC están correlacionados positivamente con las tareas (tanto numéricas

como de lectura) en los puestos de trabajo entre los trabajadores con nivel pri-

mario. En el caso de los universitarios, la realización de tareas básicas en el

puesto de trabajo no aumenta las habilidades cognitivas pero si en el caso de

efectuar tareas avanzadas.

Por otra parte, Cabrales, Dolado y Mora (2013) han abordado la dinámica labo-

ral y sus efectos en las habilidades cognitivas asociando la fuerte segmentación

del mercado de trabajo y el decrecimiento de la productividad total de los facto-

res (PTF) de la economía española a mediados de los años 90. En particular,

han estudiado si existe algún tipo de relación directa entre el tipo de contrato y

6,2 6,4 6,6 6,8 7

7,2 7,4 7,6 7,8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

ln (salario)

Matemáticas Comprensión lectora


22

la formación que recibe el trabajador en la empresa y de esta manera cómo in-

fluyen en las habilidades cognitivas.

En primer lugar, los resultados en la Tabla 3 reflejan que existe una fuerte aso-

ciación negativa y estadísticamente significativa entre tener un contrato tempo-

ral y el nivel de formación recibida por el trabajador en la empresa. Las colum-

nas ofrecen distintos resultados según la cantidad de variables explicativas utili-

zadas dentro del modelo de regresión. Es decir en la columna 1 se especifica la

probabilidad de recibir formación dentro de la empresa en función de la única

variable explicativa que es el contrato temporal. En este caso, tener un contrato

temporal disminuye la probabilidad de recibir algún tipo de formación en la

empresa en un 16% mientras que en la columna 4 al incluir otras variables ex-

plicativas como antigüedad, edad, sexo, nivel educativo, etc., la probabilidad de

recibir formación se reduce en un 8% teniendo un contrato temporal.

Tabla 3: Relación entre la probabilidad de tener formación y trabajo temporal

[1] [2] [3] [4]

Contrato temporal -0.1636*** -0.0923*** -0.0795*** -0.0795*** (0.0223) (0.0265) (0.0284) (0.0306) Antigüedad --- 0.0053*** 0.0049*** 0.0035** (0.0014) (0.0015) (0.0016) Edad --- 0.0132* 0.0179** 0.0150* (0.0071) (0.0084) (0.0088) ( Edad ) 2 / 100 --- -0.0002** -0.0002** -0.0002** (0.0001) (0.0001) (0.0001) Mujer --- -0.0359* -0.0376* -0.0117 (0.0205) (0.0219) (0.0270) Nivel educativo medio --- 0.1279*** 0.1359*** 0.0947*** (0.0286) (0.0305) (0.0329) Nivel educativo alto --- 0.2731*** 0.2550*** 0.1578*** (0.0227) (0.0258) (0.0328) Nivel educativo padres No No Si Si Estado civil, hijos No No Si Si Inmigrante No No Si Si Motivación No No Si Si Dummies por Sector y Ocupación No No No Si No. obs. 2503 2501 2258 2206 Pseudo R-sq. 0.015 0.065 0.074 0.102 Prob. obs. 0.4371 0.4374 0.4353 0.4424

Fuente: Cabrales, Dolado y Mora (2013). Nota: Modelo Probit. Efectos marginales. Niveles de significatividad: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01.


23

Por otro lado, la tabla siguiente muestra la relación entre las habilidades cogni-

tivas y haber recibido formación en la empresa (la variable DOJT) para la compe-

tencia de matemáticas. La relación es positiva: se observa que cuánto menor

(mayor) es la formación que recibe un individuo en su empleo, menores (mayo-

res) son sus habilidades lingüísticas (ver Tabla 4).

Tabla 4: Relación entre la probabilidad de tener formación y habilidades lingüísticas

[1] [2] [3] [4]

DOJT 7.4523*** --- 5.7716*** 3.7712** (1.6198) (1.6325) (1.6500) nOJT --- 0.3888 --- --- (0.2555) Antigüedad 0.3878*** 0.3854** 0.2628** 0.1511 (0.1055) (0.1728) (0.1094) (0.1135) Edad 2.5632*** 3.1910*** 3.1082*** 3.2456*** (0.5295) (0.8415) (0.5917) (0.6103) ( Edad ) 2 / 100 -4.1618*** -4.8786*** -4.6634*** -4.8173*** (0.6566) (1.0565) (0.7117) (0.7327) Mujer -16.9921*** -14.6935*** -16.3784*** -16.4630*** (1.5759) (2.3156) (1.5976) (1.9500) Nivel educativo Medio 25.9530*** 27.3051*** 23.1693*** 18.6021*** (2.2359) (3.6899) (2.2672) (2.4043) Nivel educativo Alto 48.1732*** 48.5652*** 39.9913*** 27.4181*** (1.8621) (3.0138) (1.9874) (2.3328) Nivel educativo padres No No Si Si Estado civil, hijos No No Si Si Inmigrante No No Si Si Motivación No No Si Si Dummies por Sector y Ocupa-ción No No No Si No. obs. 2807 1162 2536 2475

Pseudo R-sq. 0.288 0.247 0.322 0.35 Fuente: Cabrales, Dolado y Mora (2013). Nota: Regresión Mínimos Cuadrados Ordinarios. Niveles de significatividad: * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01. Para una mayor especificación de las variables consultar el documento en la página 22 y 25.

Los resultados de este artículo sugieren una fuerte relación entre la segmenta-

ción del mercado de trabajo y la baja formación en las empresas, que a su vez se

asocia con los bajos resultados en las evaluaciones PIACC.


24

5. Conclusiones Este primer observatorio de educación lo hemos dedicado al reciente programa

de la OCDE “Programme for the International Assessment of Adult Competen-

cies” (PIACC), una encuesta internacional que evalúa las habilidades y capaci-

dades cognitivas de la población adulta. Los datos PIACC permiten hacer com-

paraciones internacionales en comprensión lectora y en matemáticas entre

adultos para 23 países.

El primer dato a destacar es que España alcanza una puntuación, tanto en com-

prensión lectora como en matemáticas, muy por debajo del resto de los países

participantes del PIAAC (con la excepción de Italia en comprensión lectora) y

del promedio de la OCDE y la UE. Además, en España se observa una gran va-

riabilidad de las puntuaciones alcanzadas en los extremos de la distribución.

Hay otros países en los que también se observa una variabilidad parecida, pero

España es única en cuanto a su baja puntuación media y en cuanto a la gran

desigualdad de resultados. En compresión lectora, parte de estos resultados

promedios bajos se pueden explicar por la distancia entre las notas media de los

individuos con nivel educativo alto es más grande que para los otros niveles

educativos que sus equivalentes en el resto de países. En matemáticas, son los

individuos con niveles educativos altos y bajos los que tienen una mayor distan-

cia en las notas del examen que sus equivalentes en el resto de países.

Este observatorio también ha repasado recientes estudios que han utilizado los

datos PIACC. Por un lado, Robles (2013) y Villar (2013) han analizado las habi-

lidades cognitivas de los diferentes grupos de edad. Villar (2013) subraya la

educación formal, y su interacción con el efecto edad así como la situación labo-

ral como factores clave para explicar las diferencias cognitivas para las diferen-

tes cohortes. Robles (2013) analiza el hecho que las diferentes cohortes han es-

tudiado en sistemas educativos diferentes. Y sugiere una relación negativa entre

la implementación de la LOGSE y los resultados obtenidos en las evaluaciones

del PIAAC.


25

Por otro lado, Cabrales, Dolado y Mora (2013) y Jimeno, Lacuesta y Villanueva

(2013) han analizado la relación entre los resultados PIACC y el mercado de tra-

bajo. Los autores analizan la relación entre las capacidades cognitivas y la expe-

riencia laboral, encontrando una relación positiva sobretodo para los trabajado-

res con educación primaria. También encuentran asociaciones parecidas entre

los resultaos PIACC y los salarios así como las tareas en los puestos de trabajo.

Cabrales, Dolado y Mora (2013) analizan la relación entre el tipo de contrato

laboral y la formación que recibe el trabajador en la empresa y consecuentemen-

te en las habilidades cognitivas. Los autores encuentran una relación negativa

entre tener un contrato temporal y el nivel de formación recibida por el trabaja-

dor en la empresa que a su vez se asocian positivamente con los resultados en

las evaluaciones PIACC.

Los datos PIACC permiten detectar una distancia substancial entre las habilida-

des de comprensión lectora y matemáticas de España y el resto de países de la

OCDE. La relación entre las evaluaciones PIACC con el mercado laboral sugie-

ren que para mejorar los niveles educativos de la población en España podría

ser buena idea reducir la excesiva segmentación del mercado laboral.


26

6. Referencias

• Cabrales, A., Dolado, J. J. y Mora, R (2013). Dualidad laboral y déficit de

formación ocupacional: Evidencia sobre España con datos de PIACC,

Capítulo 1, disponible en INEE y OCDE (2013), PIAAC 2013, Programa

Internacional para la Evaluación de las Competencias de la Población

Adulta, Volumen II.

• Educainee (2013a), Programa Internacional para la Evaluación de las

Competencias de la población adulta (PIAAC) I, Boletín de Educación

INEE Nº 15, Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, 8 Octubre

2013.

• Educainee (2013b), Programa Internacional para la Evaluación de las

Competencias de la población adulta (PIAAC) II, Boletín de Educación

INEE Nº 16, Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, 8 Octubre

2013.

• Educainee (2013c), Programa Internacional para la Evaluación de las

Competencias de la población adulta (PIAAC). Análisis secundario, Bo-

letín de Educación INEE Nº 17, Ministerio de Educación, Cultura y De-

porte, 8 Octubre 2013, disponible en:

http://www.mecd.gob.es/dctm/inee/boletines/educainee17piaac.pdf?do

cumentId=0901e72b81736881, acceso 25-11-13.

• Hernández, L. y Serrano, L (2013). Efectos económicos de la educación

en España: una aproximación con datos PIAAC, Capítulo 3, disponible en

INEE y OCDE (2013), PIAAC 2013, Programa Internacional para la

Evaluación de las Competencias de la Población Adulta, Volumen II.

• INEE y OCDE (2013a), PIAAC 2013, Programa Internacional para la Eva-

luación de las Competencias de la Población Adulta, Informe Español,

Volumen I, OECD y Ministerio de Educación, Cultura y Deporte, Madrid.

• INEE y OCDE (2013b), PIAAC 2013, Programa Internacional para la

Evaluación de las Competencias de la Población Adulta, Informe Espa-

ñol, Volumen II, Análisis secundario, OECD y Ministerio de Educación,

Cultura y Deporte, Madrid.


27

• INEE y OCDE (2013c), Evaluación de competencias de adultos (PIAAC),

Estímulos de comprensión lectora, cálculo, componentes de lectura y re-

solución de problemas en contextos informatizados, OECD y Ministerio

de Educación, Cultura y Deporte, Madrid, disponible en:

• Jimeno, J.F., Lacuesta, A. y Villanueva, E. (2013) Educación, experiencia

laboral y habilidades cognitivas: Una primera aproximación a los

resultados PIAAC, Capítulo 4, disponible en INEE y OCDE (2013),

PIAAC 2013, Programa Internacional para la Evaluación de las

Competencias de la Población Adulta, Volumen II.

• Pérez, F. y Hernández, L. Educación, conocimientos y perfiles

ocupacionales, Capítulo 6, disponible en INEE y OCDE (2013), PIAAC

2013, Programa Internacional para la Evaluación de las Competencias de

la Población Adulta, Volumen II.

• Robles, J. A (2013a). Diferencias entre cohortes en España: El papel de la

Ley Orgánica de Ordenación General del Sistema Educativo y un análisis

de la depreciación del capital humano, Capítulo 7, disponible en INEE y

OCDE (2013), PIAAC 2013, Programa Internacional para la Evaluación

de las Competencias de la Población Adulta, Volumen II.

• Robles J. A. (2013b), La LOGSE: un cambio de tendencia más que sospe-

choso, Post Nada es Gratis-Fedea.

• Villar, A (2013). Formación y habilidades cognitivas en la población

adulta española. Comparación intergeneracional de los conocimientos

matemáticos a partir de los datos del PIAAC, Capítulo 8, disponible en

INEE y OCDE (2013), PIAAC 2013, Programa Internacional para la

Evaluación de las Competencias de la Población Adulta, Volumen II

observatorio de educación /1 el informe piaac - fedeafedea.net/educacion/oef/oef1.pdf ·...

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